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

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

WQFJA1	0.42 284	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 661	2.07 670	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

NLMM1	0.46 333	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 673	2.38 674	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

NLMM	0.42 284	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 661	2.06 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

WQFJX	0.42 284	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 663	1.82 664	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

WQFJX1	0.45 321	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 674	2.08 671	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

NLSM1	0.39 249	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 650	1.64 654	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

4w-stereo	0.20 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 489	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

LiteMatch	0.25 84	0.69 465	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 509	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 611	0.08 40	0.09 79

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 630	0.09 77	0.34 565

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

NLCSM	0.46 333	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 644	1.59 653	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 639	0.08 40	0.39 592

DDF-Stereo	0.37 221	0.27 137	0.79 81	0.39 489	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 541	0.23 193	0.64 364	1.04 566	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

xyz-stereo-finetune	0.31 164	0.46 346	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

FoundationStereo	0.20 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 155	0.44 334	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 581	0.12 157	0.09 79

PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

252Zero-FE	0.62 486	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 693	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 615	0.59 630

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.13 192	0.55 624

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.13 192	0.55 624

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.26 470	0.18 371

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 619

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 619

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 626	0.08 40	0.27 504

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FSD	0.36 213	0.41 309	0.91 110	0.34 402	0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 613	0.30 572	0.31 513	0.29 520

DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 612

U	3.37 684	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 705	19.19 708	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 106	0.08 51

castereo++	0.28 125	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 562	0.13 192	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 227	0.93 114	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 641	3.16 684	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 116	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

DF	0.34 190	0.29 179	0.95 117	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 537	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 562	0.09 77	0.20 407

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 117	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 117	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 117	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 121	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 595	0.21 386	0.16 330

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 121	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 568

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 411	0.98 123	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 626	0.09 77	0.29 520

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 123	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 125	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 125	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 125	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 539	0.10 106	0.10 115

SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 128	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 128	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 128	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 405	1.05 133	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 552

999	0.29 138	0.25 107	1.05 133	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 135	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 137	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 137	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 140	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 539	0.10 106	0.06 1

CES	0.30 155	0.27 137	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 616

S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 142	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 142	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 144	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 587	0.09 77	0.10 115

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 145	0.53 585	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 579	0.71 640

BUS	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.30 287	0.21 274	0.91 595	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 514	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 514	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

psmg	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

GASTEREO	0.35 203	0.72 476	1.15 150	0.56 599	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 556	0.14 221	0.20 407

MSCF	0.35 203	0.72 476	1.15 150	0.58 606	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 562	0.15 244	0.21 420

IGEV-RUCA	2.28 667	0.30 196	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 667	1.90 679	1.36 646	1.80 663	3.70 686	3.76 683	5.02 687	8.19 695	2.12 608	1.63 617	0.25 600	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 687	2.36 692

anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 153	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 154	0.53 585	0.60 619	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 640

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 651

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 421	1.18 156	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

mmm	0.38 234	0.21 36	1.18 156	0.35 419	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

AIO_test	0.39 249	0.37 267	1.19 158	0.73 626	0.67 628	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 158	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 158	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 543

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 227	1.20 162	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 164	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 267	1.21 164	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 546	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.13 192	0.15 298

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 164	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

222	0.78 570	0.23 75	1.23 168	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 691	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 645	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 643	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 616

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 171	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 612	0.19 354	0.31 543

CSP-Net	0.50 384	0.39 291	1.25 171	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

WCG-NET	0.30 155	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

Zero-FE251	0.56 447	0.29 179	1.27 176	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 689	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 570	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 629	0.10 106	0.32 552

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 178	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 520

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 178	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 520

AIO_rvc	0.41 265	0.64 442	1.29 181	0.58 606	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 653

ProNet	0.30 155	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

anonymity	0.80 574	0.66 456	1.29 181	0.59 611	0.75 635	0.67 488	0.52 565	0.95 554	0.71 493	0.94 610	0.70 531	0.67 475	0.87 600	0.71 397	1.35 602	0.64 648	0.62 655	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 636

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 75	1.30 184	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 556	0.14 221	0.75 644

LACA2	0.25 84	0.74 487	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 184	0.79 633	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 583

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 184	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

PMTNet	0.31 164	0.35 254	1.30 184	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

IGEV++	0.34 190	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 608

DNS	0.93 603	0.22 53	1.33 191	1.53 668	0.27 390	2.18 670	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 692	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 682

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 191	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

xxxx	0.70 531	0.21 36	1.33 191	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 685	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 191	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	0.07 12
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
BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 196	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 196	0.23 83	0.29 414	0.98 604	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

qqq	0.38 234	0.21 36	1.34 196	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 199	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 605	0.36 576

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 410	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 520

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

x	0.35 203	0.20 20	1.36 201	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

test_xeample	0.72 543	0.21 36	1.36 201	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 684	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SCV	0.35 203	0.59 414	1.37 206	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 562	0.34 543	0.29 520

ff7	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 208	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

11t	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

ccc-4	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 556	0.08 40	0.27 504

DN	0.37 221	0.23 75	1.40 214	0.37 462	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 595	0.12 157	0.19 388

DDVS	0.62 486	0.40 299	1.40 214	2.21 683	0.35 503	0.87 587	1.00 647	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 581	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 610

MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 216	0.36 438	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 612	0.18 333	0.12 186

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 597	0.37 583

DSFCA	0.54 427	0.35 254	1.41 216	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 637	0.76 377	0.70 483	0.72 559	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

SCV_C0	0.33 181	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.26 470	0.17 351

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 222	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 222	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 265	0.31 210	1.44 224	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 585	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 224	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 608	0.23 418	0.25 486

quiztm	0.37 221	0.82 521	1.45 227	0.40 501	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 227	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 339	0.51 257	0.45 542	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 229	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 229	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

anonymousdsp	0.34 190	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 520

CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 421	1.47 233	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 166	1.48 236	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 386	1.03 669
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_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 236	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 236	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.19 354	0.08 51

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 239	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

test_sample7	0.47 349	0.33 227	1.49 239	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 559	0.69 521	0.83 555	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 653	0.36 608	0.12 157	0.07 12

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 245	1.50 242	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 309	1.50 242	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 537	0.68 512	0.73 512	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
aanet-new-36k	0.29 138	0.63 437	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 543

RAStereo	0.28 125	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 247	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 264	1.54 249	0.41 509	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

raftrobust	0.38 234	0.68 461	1.54 249	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 514	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

DAS	0.56 447	0.35 254	1.55 251	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 593	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 415	0.35 254	1.55 251	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 593	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

ETE_ROB	0.60 473	0.71 472	1.55 251	0.37 462	0.25 359	0.69 506	0.51 562	1.47 651	0.70 483	0.80 581	0.69 521	0.85 564	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

RAFT	0.45 321	0.92 554	1.59 256	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 624	0.13 229

ccnet	0.71 540	0.41 309	1.59 256	0.40 501	0.45 576	1.06 615	0.55 577	0.98 572	0.71 493	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 534	0.94 544	0.32 621	0.26 596	0.32 617	0.27 552	0.34 543	0.30 534

SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 416	1.61 262	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 592

CASS	0.39 249	0.30 196	1.61 262	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 545	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 449	1.62 264	0.46 551	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 532	0.38 373	2.78 659	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 604	0.26 547	0.27 481	0.39 592

Lsterematch	0.39 249	0.69 465	1.65 266	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

AE-Stereo	0.42 284	0.29 179	1.65 266	0.43 525	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 626	0.22 403	0.19 388

Anonymous_2	0.74 555	0.32 218	1.65 266	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 560	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 504

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 279	1.65 266	0.35 419	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

CCAANet	0.40 257	0.33 227	1.65 266	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 663	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

XPNet_ROB	0.61 481	0.72 476	1.66 272	0.37 462	0.27 390	0.67 488	0.47 553	0.89 496	0.71 493	0.78 577	0.70 531	0.81 548	0.53 499	1.70 537	0.76 522	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

DStereoO	0.99 609	0.66 456	1.67 274	0.75 629	0.99 652	0.73 527	1.33 666	0.94 540	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 435	2.39 650	1.20 673	0.41 637	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 631

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 107	1.67 274	0.54 590	0.59 614	1.95 659	2.05 681	1.11 628	0.64 424	0.95 612	1.49 638	0.50 376	0.67 559	0.59 346	1.44 609	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 635	0.13 192	0.22 435

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 276	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

IER	0.43 293	0.38 279	1.69 278	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

NINENet	0.50 384	0.33 227	1.69 278	0.55 597	0.25 359	0.91 595	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 583	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

LALA_ROB	0.60 473	0.76 491	1.69 278	0.36 438	0.29 414	0.79 560	0.55 577	0.94 540	0.77 551	0.81 587	0.67 505	0.94 593	0.49 487	0.99 439	0.73 518	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 282	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 616	0.08 51

hknet	0.47 349	0.29 179	1.70 282	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 514	0.53 382	0.80 545	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

test-3	0.43 293	0.20 20	1.70 282	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 599	0.29 494	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 20	1.70 282	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 599	0.29 494	0.29 520

test_3	0.44 302	0.20 20	1.70 282	0.36 438	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 599	0.29 494	0.28 513

R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 282	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 282	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.37 221	0.73 483	1.71 289	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

HI	0.41 265	0.63 437	1.72 290	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 265	0.63 437	1.72 290	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

HSM	0.62 486	0.76 491	1.72 290	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 644	0.64 550	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

raft_robust	0.55 439	0.84 528	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 530	0.75 580	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 572	0.26 470	0.16 330

AACVNet	0.54 427	0.78 508	1.73 293	0.36 438	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

UPFNet	0.46 333	0.28 166	1.73 293	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

iResNet_ROB	0.50 384	1.15 620	1.73 293	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

riskmin	0.37 221	0.22 53	1.74 298	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

UDGNet	0.44 302	1.02 599	1.74 298	0.35 419	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 627	0.19 498	0.27 481	0.15 298

dad	0.51 401	1.01 595	1.74 298	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 514	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 630	0.18 478	0.22 403	0.14 256

OMP-Stereo	0.59 467	0.65 449	1.74 298	0.56 599	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 533	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 589	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 449	1.74 298	0.54 590	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 524	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 605	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 298	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 572	0.08 40	0.06 1
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
aanet-new-30k	0.28 125	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 543	1.75 304	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 602	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 528	1.75 304	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 541	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

DFGA-Net	0.51 401	1.06 604	1.75 304	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 572	0.15 298

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 411	1.75 304	0.36 438	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 594	0.11 141

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 304	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

KYRaft	0.48 355	0.29 179	1.75 304	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 524	0.93 589	0.53 387	0.72 571	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 621

TANstereo	0.33 181	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

XX-TBD	0.34 190	0.77 500	1.75 304	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 547	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

SST-Stereo	0.52 415	0.20 20	1.76 313	0.62 617	0.53 600	0.62 430	0.66 607	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

RAFT_R40	0.50 384	0.21 36	1.76 313	0.50 570	0.40 546	0.61 410	0.53 569	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

DRaft	0.62 486	0.38 279	1.76 313	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 607	0.53 218	0.53 309	0.67 537	0.99 599	0.38 281	1.00 616	1.44 491	2.10 640	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 641	0.23 324	0.62 430	1.42 674	0.62 283	0.60 369	0.72 559	0.78 556	0.56 411	3.07 678	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

CRE-IMP	0.41 265	0.22 53	1.76 313	0.48 564	0.17 161	0.79 560	0.69 616	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 196	1.76 313	0.60 615	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 607	0.43 320	0.72 571	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 605

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 597	0.10 115

TDLM	0.67 515	0.92 554	1.76 313	0.37 462	0.24 339	0.66 482	0.56 582	0.82 434	0.74 522	1.16 628	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 655	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 621	0.14 399	0.32 522	0.16 330

dd	0.42 284	0.96 572	1.77 322	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

NRIStereo	0.46 333	0.25 107	1.77 322	0.47 556	0.16 130	0.95 600	0.74 624	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

PSM-AAD	0.63 493	0.22 53	1.77 322	0.37 462	0.23 324	0.86 583	1.17 659	0.59 262	0.60 369	0.64 524	0.71 535	0.68 482	2.93 675	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 561

FBW_ROB	0.83 587	0.77 500	1.77 322	0.44 532	0.30 431	0.87 587	0.46 545	1.10 624	0.91 595	0.81 587	0.75 548	1.01 607	0.61 539	3.66 678	1.23 593	0.26 604	0.23 576	0.36 623	0.25 539	0.27 481	0.62 633

MonStereo1	1.98 663	1.01 595	1.78 326	1.19 659	1.04 656	3.58 681	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 650	3.37 680	2.23 662	10.80 698	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 627	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 668

FACV-RUCA	0.58 459	0.40 299	1.78 326	0.43 525	1.67 677	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 661

DisPM	0.43 293	0.33 227	1.78 326	0.57 604	0.18 208	0.59 378	0.63 604	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

GMOStereo	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

LCNet	0.54 427	0.37 267	1.78 326	0.92 643	0.22 304	0.96 601	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 582	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 659	0.39 592

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 137	1.78 326	1.79 674	0.19 244	0.62 430	0.45 542	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 557	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

iGMRVC	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 551	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 561	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

iRAFT	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

test-2	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 536	1.78 326	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

AFF-stereo	0.44 302	0.96 572	1.78 326	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 572	0.10 115

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 521	1.78 326	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

CFNet	0.58 459	0.96 572	1.78 326	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

AAGNet	0.88 595	0.33 227	1.79 346	0.54 590	0.98 649	0.62 430	0.46 545	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 574	1.23 470	7.48 692	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 137	1.79 346	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 137	1.79 346	0.44 532	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

CFNet-ft	0.51 401	0.76 491	1.79 346	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 518	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 604	0.13 371	0.18 333	0.14 256

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 491	1.79 346	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 518	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 604	0.13 371	0.18 333	0.14 256

AdaStereo	0.44 302	0.38 279	1.79 346	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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.
test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

NF-Stereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

OCTAStereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 531	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

RE-Stereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 526	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

TVStereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 526	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

PS-NSSS	0.63 493	1.00 591	1.81 353	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 633	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 647	0.18 371

CBFPSM	0.56 447	0.91 552	1.82 359	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 611	0.83 592	0.62 359	1.35 602	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 536	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 639	0.29 494	0.41 603

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

tt1	0.44 302	0.64 442	1.83 362	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 588	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 576

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 551	1.83 362	0.44 532	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

psm_up	0.57 454	0.61 421	1.83 362	0.35 419	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

TestStereo1	0.49 373	0.81 517	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

SA-5K	0.49 373	0.81 517	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 137	1.85 367	0.51 575	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 524	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 355	0.27 137	1.85 367	0.51 575	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 524	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

raft+_RVC	0.44 302	0.67 458	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 598

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 543	1.85 367	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 565

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 521	1.85 367	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

MLCV	0.48 355	0.89 547	1.85 367	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 533	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

IMH-64-1	1.39 645	1.64 658	1.86 375	1.36 663	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 590	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 661

IMH-64	1.39 645	1.64 658	1.86 375	1.36 663	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 590	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 661

ssnet_v2	0.55 439	0.60 416	1.86 375	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 514	0.54 394	0.81 548	0.47 471	0.77 412	0.70 508	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 534

CRFU-Net	0.56 447	0.38 279	1.86 375	0.46 551	0.26 377	0.82 572	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 536	1.35 642	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

PFNet+	0.45 321	0.37 267	1.86 375	0.46 551	0.18 208	0.58 359	0.77 628	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

coex_refinement	0.58 459	0.94 562	1.87 380	0.38 479	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 548	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

DISCO	0.57 454	0.34 245	1.87 380	0.45 546	0.34 490	0.84 577	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 618	0.53 499	1.10 452	0.82 533	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 299	1.88 382	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample3	0.50 384	0.41 309	1.88 382	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 416	1.88 382	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

DDUNet	0.77 566	1.12 611	1.88 382	0.76 630	0.69 631	0.84 577	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 537	0.75 548	0.91 583	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 641	0.37 623	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 627

GES	0.44 302	0.28 166	1.88 382	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 501	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

PWC_ROB	0.70 531	0.94 562	1.88 382	0.39 489	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 601	0.91 606	1.29 627	0.77 532	0.62 544	1.62 528	1.03 565	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 624	0.22 435

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 580	1.89 389	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 518	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 521	1.89 389	0.59 611	0.56 608	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 534

Any-RAFT	0.38 234	0.25 107	1.89 389	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

ToySt	0.44 302	0.61 421	1.89 389	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 389	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

H2IRNET	0.40 257	0.61 421	1.90 394	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

Sa-1000	0.51 401	0.72 476	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 562	0.29 494	0.10 115

SACVNet	0.60 473	0.74 487	1.90 394	0.37 462	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 531	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 579	0.24 474

RALAANet	0.43 293	0.98 584	1.90 394	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

hitnet-ft	0.67 515	0.80 512	1.90 394	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 611	0.95 614	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 631	0.13 371	0.24 435	0.17 351

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 483	1.90 394	0.36 438	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

GMStereo	0.38 234	0.99 589	1.91 400	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 349	0.73 483	1.91 400	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

PASM	0.72 543	0.68 461	1.91 400	0.47 556	0.44 565	0.60 390	0.51 562	0.76 377	0.80 563	0.77 575	0.67 505	0.87 573	0.61 539	2.40 629	0.67 501	0.32 621	0.35 619	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 592

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 166	1.92 403	0.49 566	0.17 161	0.60 390	0.59 590	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 599	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 227	1.92 403	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 581	0.11 140	0.09 79

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 579	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

MultiAttention	2.38 669	0.50 373	1.93 406	1.80 675	2.56 685	10.86 695	2.30 684	1.22 635	0.80 563	0.62 504	1.16 619	1.13 627	0.56 511	16.09 706	1.18 586	0.20 561	0.09 272	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 683

YMNet	0.62 486	0.72 476	1.93 406	0.41 509	0.41 555	0.87 587	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 566	0.81 560	0.83 555	0.46 462	0.86 426	0.93 542	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 597	0.21 420

YMNet_1	0.62 486	0.72 476	1.93 406	0.41 509	0.41 555	0.87 587	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 566	0.81 560	0.83 555	0.46 462	0.86 426	0.93 542	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 597	0.21 420

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 645	0.14 451	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 604	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

test_sample8	1.12 621	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 636	0.56 416	2.53 666	1.31 638	1.91 583	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

1111x	0.74 555	0.21 36	1.93 406	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 679	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 406	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

EKT-Stereo	1.47 649	0.49 365	1.93 406	2.57 687	19.31 709	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

StereoVision	0.45 321	0.72 476	1.94 416	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

RP	0.67 515	0.82 521	1.94 416	0.43 525	0.44 565	0.65 476	0.45 542	0.89 496	0.82 571	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 512	0.66 498	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 470	1.94 416	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

fff	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

SA	0.50 384	0.75 490	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 587	0.30 505	0.10 115

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 539	1.95 419	0.47 556	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

ADLNet	0.60 473	0.71 472	1.95 419	0.35 419	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 543	0.62 461	0.80 545	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

DCANet	0.42 284	0.77 500	1.95 419	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

csc	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

111	0.48 355	1.09 608	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 568

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 627	1.95 419	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 565	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 588	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 605	0.29 520

G2L-ROB	0.51 401	0.95 569	1.96 428	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

AIO-test2	0.49 373	1.15 620	1.96 428	0.42 520	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 653	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 291	1.96 428	0.45 546	0.32 462	0.92 597	0.57 586	1.14 629	0.56 341	0.81 587	0.40 272	0.55 398	0.69 564	0.65 375	1.04 566	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 608	0.17 305	0.25 486

rafts_anoy	0.43 293	0.89 547	1.96 428	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

NCCL2	0.65 505	0.94 562	1.96 428	0.43 525	0.30 431	0.71 514	0.68 613	0.84 452	0.65 438	0.70 551	0.60 449	0.86 571	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 651	0.25 539	0.22 403	0.24 474

model_zeroshot	0.44 302	0.68 461	1.97 433	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 615	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

test_5	0.51 401	0.87 539	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 586

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 630	1.99 434	0.39 489	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 564	0.12 186

HGLStereo	0.54 427	0.69 465	2.00 436	0.35 419	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

IGEV_i1	0.44 302	0.26 125	2.01 437	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 513

ffm	0.47 349	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 588	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 576

ff1	0.73 552	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 588	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 576

mmx	0.72 543	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 543	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

RAFT-Test	0.44 302	0.38 279	2.01 437	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 612	0.10 106	0.11 141

test_4	0.40 257	0.37 267	2.01 437	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

GANet	0.75 558	0.84 528	2.01 437	0.40 501	0.25 359	0.74 533	0.66 607	0.87 481	0.73 518	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 526	2.71 657	1.15 581	0.17 524	0.16 497	0.44 636	0.16 445	0.31 513	0.20 407

RASNet	0.61 481	0.68 461	2.03 445	0.35 419	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 589	0.61 539	2.21 613	0.73 518	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

NVstereo2D	0.58 459	0.40 299	2.03 445	0.35 419	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

FADNet	0.64 497	1.22 629	2.06 447	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 632	0.24 474

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 601	2.06 447	0.94 645	0.35 503	0.89 592	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 524	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 669	0.31 612	0.36 623	0.21 517	0.53 628	0.55 624

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

xx1	0.46 333	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 611	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 302	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 349	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 611	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 598

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 491	2.07 449	0.35 419	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 597	0.08 51

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 595	2.08 454	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 589	0.12 186

Anonymous3	0.42 284	0.35 254	2.09 455	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

AANet_RVC	0.68 522	1.00 591	2.09 455	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 591	0.80 545	0.41 406	2.46 637	1.02 563	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

HITNet	0.46 333	0.92 554	2.09 455	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
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
PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 604	2.09 455	0.47 556	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 641	0.61 493	2.07 651	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 511	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 635	0.21 420

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 573	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

RT-IGEV	0.66 510	0.25 107	2.11 460	0.56 599	0.46 584	0.62 430	0.54 573	0.99 584	0.75 536	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 346	1.64 619	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 630	0.28 487	0.30 534

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 539	2.11 460	0.32 343	0.30 431	0.84 577	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 531	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 511	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 604	2.11 460	0.64 619	0.59 614	1.13 627	0.43 522	1.14 629	1.05 615	0.64 524	0.71 535	0.96 596	0.61 539	1.21 466	0.76 522	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 631	0.32 552

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 500	2.12 464	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 582	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 635	2.12 464	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 632	0.28 513

DCRE	0.50 384	0.63 437	2.13 466	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 653	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 587	0.16 281	0.15 298

THIR-Stereo	0.86 591	0.62 427	2.13 466	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 689	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 642	0.97 599	1.80 663	1.69 536	2.25 645	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 562	2.13 466	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

CC-Net-ROB	0.85 590	1.15 620	2.13 466	0.88 640	0.38 530	0.88 591	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 658	0.51 445	0.93 659	0.39 634	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 621

CVANet_RVC	0.65 505	0.80 512	2.13 466	0.36 438	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 545	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 572	0.15 298

STTStereo	0.51 401	0.69 465	2.14 471	0.36 438	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

GCST	0.72 543	1.10 609	2.15 472	1.11 656	0.59 614	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 655	0.45 639	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 621

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 603	0.12 186

UDG	0.77 566	1.23 630	2.15 472	0.67 623	0.59 614	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 607	0.67 559	1.02 444	0.73 518	0.45 634	0.34 618	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 610

sAnonymous2	0.38 234	0.62 427	2.15 472	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 579	0.35 568

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 427	2.15 472	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 579	0.35 568

cf-r	0.53 421	0.81 517	2.15 472	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 524	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

PVD	0.90 598	0.85 533	2.15 472	0.53 585	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 632	1.64 654	1.41 652	1.41 637	1.11 626	1.13 629	1.35 481	1.31 599	0.26 604	0.28 606	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 616

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 533	2.18 479	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

RGC	0.71 540	0.97 580	2.18 479	0.44 532	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 544	0.70 508	0.23 586	0.18 529	0.28 604	0.26 547	0.29 494	0.27 504

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 580	2.19 481	0.36 438	0.33 477	0.90 593	0.60 592	0.92 523	0.81 570	0.75 568	0.72 540	0.73 512	0.65 552	1.39 485	0.71 511	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 218	2.20 482	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 612	0.10 106	0.09 79

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 536	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 603	0.17 351

DCANet-4	0.40 257	0.27 137	2.21 483	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

AF-Net	0.69 527	0.92 554	2.21 483	0.41 509	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 465	0.78 526	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

DANet	0.80 574	0.65 449	2.21 483	1.19 659	0.48 589	0.74 533	1.25 662	0.89 496	1.53 650	0.89 602	0.71 535	0.96 596	0.56 511	1.83 564	0.96 547	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 257	0.27 137	2.22 487	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

SAMSARA	0.91 599	0.97 580	2.22 487	0.80 634	0.58 612	1.32 634	1.31 664	1.01 601	0.94 601	1.36 646	0.87 576	1.38 643	0.90 606	1.72 541	1.02 563	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 539	0.36 564	0.35 568

RTSC	0.72 543	1.00 591	2.22 487	0.40 501	0.29 414	0.82 572	0.31 428	0.96 559	1.10 623	0.92 607	0.81 560	0.78 536	0.58 523	1.23 470	1.55 614	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 605	0.30 534

ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

DStereoRT	0.81 583	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 477	0.92 597	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 631	1.76 547	1.04 566	0.14 468	0.13 432	2.17 691	0.78 666	0.16 281	0.66 638

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 547	2.23 491	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 597	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 245	2.23 491	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 641	0.69 473	0.72 559	0.70 531	0.78 536	0.42 424	3.77 679	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

DEmStereo	0.68 522	0.31 210	2.25 495	0.42 520	0.17 161	0.66 482	0.89 638	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 602	0.45 340	1.26 634	1.54 511	2.26 646	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

RYNet	0.70 531	0.56 405	2.25 495	0.35 419	0.41 555	0.86 583	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 583	0.60 530	2.70 655	1.00 557	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

AIO-test1	0.45 321	0.87 539	2.27 498	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

iinet-f	0.57 454	0.93 560	2.27 498	0.31 314	0.25 359	0.83 575	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 512	0.67 559	0.73 400	0.67 501	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 605	0.16 330

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 291	2.29 502	0.38 479	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 589	0.15 298

ADCRef	0.80 574	0.96 572	2.29 502	0.37 462	0.35 503	0.96 601	0.51 562	0.87 481	0.75 536	0.88 600	0.83 565	0.61 438	1.36 643	1.02 444	3.27 665	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

GANet-ADL	0.44 302	0.41 309	2.31 504	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

WAO-6	1.58 655	1.54 653	2.32 505	1.14 658	1.00 653	2.30 672	1.03 650	1.82 667	2.85 681	1.25 639	2.61 667	2.20 660	1.56 654	2.47 639	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 658

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 615	1.67 660	2.32 505	0.47 556	0.39 536	1.47 639	0.95 641	0.95 554	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 530	2.95 665	0.72 515	0.41 630	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 674

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 571	1.91 649	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 593	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 595	2.33 508	0.38 479	0.31 452	0.72 520	0.55 577	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 524	0.47 471	2.00 594	0.82 533	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

AASNet	0.56 447	1.03 600	2.34 510	0.37 462	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 605	0.24 474

RAFT-345	0.53 421	0.30 196	2.34 510	0.38 479	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 601	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 533	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

DPSNet	0.86 591	0.60 416	2.34 510	0.58 606	0.36 512	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 512	0.94 593	1.29 635	2.08 603	1.82 627	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 617	0.40 598

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 625	0.21 274	0.73 527	1.79 678	0.57 247	0.53 309	1.07 621	1.63 643	1.29 638	2.13 667	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 598

SFCPSM	0.46 333	0.24 93	2.35 513	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

StereoDRNet	0.64 497	0.88 543	2.35 513	0.41 509	0.45 576	0.73 527	0.47 553	0.94 540	0.74 522	0.75 568	0.54 394	0.74 518	0.47 471	1.70 537	0.72 515	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

SHD	0.72 543	0.77 500	2.36 516	0.45 546	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 634	1.07 621	0.84 568	0.90 581	0.73 574	1.09 451	0.98 551	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 543

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 554	2.36 516	0.38 479	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 421	0.76 491	2.38 518	0.42 520	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 666	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 621	0.13 192	0.32 552

MSMD_ROB	1.34 640	0.96 572	2.38 518	0.39 489	0.32 462	1.96 660	0.62 601	0.91 514	1.43 645	2.94 682	2.60 666	4.77 686	1.95 665	2.43 634	1.33 601	0.29 615	0.26 596	0.32 617	0.32 587	0.30 505	0.30 534

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 520	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 472	2.39 520	0.40 501	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

XQC	0.73 552	0.98 584	2.39 520	0.46 551	0.35 503	0.81 569	0.46 545	1.00 593	1.00 609	0.80 581	0.69 521	0.88 577	0.74 579	1.32 477	1.20 589	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 597	0.33 561

MIPNet	0.83 587	0.81 517	2.40 523	0.61 616	0.18 208	1.48 640	1.39 670	1.60 658	0.74 522	1.94 661	0.85 572	0.73 512	1.68 658	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 587	0.25 449	0.12 186

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 75	2.41 524	0.54 590	0.24 339	0.77 551	0.46 545	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 607

ICVP	0.46 333	0.29 179	2.41 524	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 577	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 302	0.30 196	2.42 526	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

FADNet_RVC	0.81 583	1.14 616	2.42 526	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 677

NCC-stereo	0.79 572	0.94 562	2.42 526	0.59 611	0.45 576	1.90 657	0.46 545	0.99 584	0.72 503	0.64 524	0.84 568	0.91 583	0.73 574	1.80 559	1.00 557	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 581	0.24 435	0.22 435

Abc-Net	0.79 572	0.94 562	2.42 526	0.59 611	0.45 576	1.90 657	0.46 545	0.99 584	0.72 503	0.64 524	0.84 568	0.91 583	0.73 574	1.80 559	1.00 557	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 581	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 527	0.84 528	2.43 530	0.35 419	0.21 274	1.65 650	0.61 596	1.36 646	0.58 356	1.39 650	0.51 355	0.37 272	0.87 600	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

ADCL	0.99 609	0.79 510	2.43 530	0.39 489	0.32 462	1.50 642	1.90 679	0.92 523	0.97 605	1.26 642	1.27 624	1.00 605	1.42 648	1.14 461	3.31 667	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 512	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 562	0.10 106	0.19 388

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 536	1.01 609	0.41 511	0.94 540	0.92 599	0.73 563	0.85 572	1.15 630	0.69 564	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 564	0.24 474

DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 565	0.80 568	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 581	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 506	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 614	2.46 535	0.36 438	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 575	0.69 545	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 581	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 166	2.46 535	0.43 525	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 564	0.22 435

HUF	0.59 467	0.65 449	2.46 535	0.45 546	0.77 639	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 690	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 684

CIPLG	0.56 447	1.19 626	2.46 535	0.80 634	0.31 452	0.61 410	0.57 586	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 620	2.46 535	0.47 556	0.26 377	0.83 575	0.61 596	0.97 568	0.89 592	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 623	0.24 532	0.39 589	0.31 543
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
DStereoFS	2.23 666	2.10 682	2.47 540	1.61 670	1.88 681	3.81 682	2.06 682	1.95 671	3.33 683	2.38 673	3.31 679	2.37 663	4.92 686	2.45 636	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 689

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 279	2.47 540	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 587	0.14 221	0.10 115

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 572	2.47 540	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 541	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

PFNet	0.60 473	0.33 227	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 579	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

UGAM-zero	0.63 493	0.39 291	2.49 544	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 575	0.45 298	1.16 632	0.82 591	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 625	0.11 140	0.22 435

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 179	2.49 544	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 565	0.58 253	0.49 266	0.69 545	0.46 306	0.79 541	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

WAO-7	1.48 650	1.63 656	2.49 544	0.93 644	0.75 635	1.72 653	1.10 654	1.84 668	1.96 668	1.43 653	2.54 664	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 639

LL-Strereo	0.72 543	1.29 637	2.49 544	0.36 438	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 537	0.58 430	0.85 564	0.79 587	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 594	0.42 604

FCDSN-DC	1.29 637	0.54 393	2.50 548	0.47 556	0.41 555	1.12 625	0.60 592	1.10 624	1.27 636	2.23 669	2.87 671	3.67 677	3.12 680	2.39 628	1.69 621	0.30 618	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.35 556	0.38 586
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 640	1.70 664	2.50 548	0.56 599	0.40 546	2.15 669	0.99 644	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 687

SGM_RVC	1.89 660	0.92 554	2.50 548	0.96 648	0.93 648	1.63 648	1.37 668	1.52 655	12.43 697	1.85 660	1.69 644	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 644	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
aanet-new-78k	0.33 181	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 543

SQANet	0.80 574	1.58 655	2.53 552	0.76 630	0.83 640	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 514	0.69 521	0.73 512	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 656	0.29 607	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 632

CrosDoStereo	0.94 604	0.37 267	2.53 552	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 693	0.72 338	0.60 369	0.70 551	1.40 635	0.53 387	1.49 650	1.78 551	3.09 660	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DeepStereo_LL	0.94 604	0.37 267	2.53 552	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 693	0.72 338	0.60 369	0.70 551	1.40 635	0.53 387	1.49 650	1.78 551	3.09 660	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

Nwc_Net	0.68 522	0.83 526	2.53 552	0.41 509	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 539	0.23 418	0.18 371

AnyNet_C32	1.00 613	1.33 644	2.53 552	0.49 566	0.54 602	1.15 629	1.14 657	0.91 514	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 506	4.07 676	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 579	0.33 561

MFMNet_re	0.92 601	1.28 636	2.53 552	0.82 638	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 572	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 421	0.72 515	0.68 650	0.60 653	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 642

w-ln-seven	0.74 555	1.05 602	2.54 558	0.37 462	0.34 490	1.03 612	0.47 553	1.00 593	1.08 620	0.90 604	0.85 572	0.85 564	0.57 517	1.37 483	1.26 596	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

NVStereoNet_ROB	1.16 628	0.95 569	2.54 558	0.58 606	0.55 605	0.78 556	0.63 604	1.00 593	1.08 620	1.03 618	4.07 686	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 641	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 635
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 510	0.85 533	2.55 563	0.50 570	0.52 599	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 579	0.27 504

DispNO	0.67 515	0.98 584	2.58 564	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 555	0.47 471	2.46 637	0.68 504	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 581	0.16 281	0.17 351

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 642	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 621	0.47 360	0.66 557	1.34 480	0.94 544	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

aanetorigin	0.77 566	0.80 512	2.59 566	0.43 525	0.44 565	0.58 359	1.01 649	0.57 247	0.68 464	1.53 656	1.23 622	0.81 548	1.08 624	1.07 449	1.07 569	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 629	0.30 534

iResNet	0.51 401	0.76 491	2.59 566	0.41 509	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

HHNet	0.60 473	0.65 449	2.60 568	0.36 438	0.25 359	0.64 462	0.61 596	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 618	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 626	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

z-mn7	0.80 574	1.52 652	2.62 569	0.36 438	0.28 405	1.01 609	0.48 557	0.90 502	1.29 638	0.69 545	1.35 633	0.85 564	0.59 526	2.03 595	1.09 572	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 572	2.63 570	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 534

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 572	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 543	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

STrans-v2	0.67 515	0.56 405	2.64 572	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 607	0.85 572	0.89 579	0.93 608	1.83 564	1.21 591	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

CBMV	0.71 540	0.76 491	2.64 572	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 629	0.98 572	0.78 555	0.85 599	0.71 535	0.86 571	1.10 626	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 561
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 355	0.40 299	2.65 574	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 405	2.66 575	0.44 532	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 571	0.74 545	0.91 583	0.85 596	1.83 564	0.81 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

WCMA_ROB	1.12 621	0.83 526	2.66 575	0.58 606	0.34 490	1.17 631	0.71 620	0.93 531	0.94 601	1.74 659	2.63 668	3.09 672	1.71 660	1.70 537	1.84 628	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 605

MyStereo06	0.54 427	0.41 309	2.68 577	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 595	0.52 370	0.78 536	0.58 523	0.48 293	1.10 573	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

IPLGR	0.54 427	0.56 405	2.68 577	0.36 438	0.18 208	0.62 430	0.54 573	1.02 604	0.64 424	0.73 563	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 553	0.96 559	0.76 546	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 599	1.19 588	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 539	0.25 449	0.28 513

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 581	0.10 106	0.23 460

IMH	2.02 664	2.15 688	2.69 580	1.68 671	1.12 662	1.66 651	0.92 640	2.10 675	1.92 666	1.32 644	2.66 669	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 666

SDNR	1.22 634	0.80 512	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 664	0.23 258	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 663	1.36 642	0.51 492	3.65 677	1.93 629	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 576

APVNet	0.70 531	0.67 458	2.71 582	0.38 479	0.36 512	0.85 581	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 524	0.55 507	2.31 618	0.78 526	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

PAM	0.70 531	0.35 254	2.72 584	0.56 599	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 460	0.44 210	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 364	1.01 561	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 633	0.14 221	0.38 586

MyStereo05	0.49 373	0.41 309	2.72 584	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

otaku	1.03 616	1.68 662	2.72 584	0.95 646	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 584	0.86 581	0.69 545	1.61 641	0.98 600	0.64 550	1.46 497	1.14 579	0.95 662	0.46 641	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 648

RainbowNet	1.15 626	1.78 668	2.72 584	1.12 657	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 524	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 658

IPLGR_C	0.58 459	1.25 633	2.72 584	0.80 634	0.31 452	0.60 390	0.61 596	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

PAM_32	0.70 531	0.35 254	2.73 589	0.54 590	0.61 623	1.07 620	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 375	1.10 573	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 635	0.15 244	0.38 586

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 607	2.74 590	0.43 525	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 518	0.72 571	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

ADCMid	0.96 608	1.32 642	2.74 590	0.38 479	0.35 503	0.99 605	0.58 588	0.94 540	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 448	3.97 674	0.21 569	0.19 542	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

Select-FE	0.65 505	0.67 458	2.76 592	0.49 566	0.55 605	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 595	0.55 404	0.91 583	0.75 580	0.57 336	1.16 583	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 635	0.14 221	0.31 543

MyStereo8	0.54 427	0.80 512	2.76 592	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 565

G-Net	0.99 609	0.64 442	2.76 592	0.57 604	0.67 628	2.03 665	0.72 623	0.76 377	0.67 462	1.14 627	2.56 665	1.30 641	1.02 618	1.48 505	1.74 624	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 547	0.37 572	0.31 543

ACRE	0.56 447	1.14 616	2.77 595	0.76 630	0.28 405	0.60 390	0.56 582	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 564	0.18 371

pmcnn	1.32 638	1.05 602	2.77 595	0.74 628	1.43 668	0.72 520	0.56 582	0.96 559	0.91 595	0.99 614	2.92 674	6.01 691	0.70 566	2.38 625	3.32 668	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 570	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 514	0.48 325	0.87 573	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 570	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 514	0.48 325	0.87 573	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

DStereoSA	2.12 665	0.98 584	2.80 599	1.25 661	2.23 682	1.97 662	4.62 695	1.22 635	2.54 678	1.16 628	3.84 685	1.00 605	4.05 684	2.07 601	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 688

FC-DCNN v2	1.54 653	0.58 411	2.80 599	0.44 532	0.39 536	2.05 666	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 680	2.97 675	4.41 684	3.07 678	2.65 650	2.30 647	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.38 586

Ntro	1.00 613	1.68 662	2.80 599	0.95 646	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 572	0.90 594	0.62 504	0.76 551	0.93 589	0.66 557	1.66 531	0.98 551	0.99 664	0.45 639	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 644

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

ACV-stereo	0.66 510	0.76 491	2.86 603	0.32 343	0.25 359	1.01 609	0.60 592	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 650	0.94 611	1.40 488	0.69 506	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

ELAS	1.39 645	0.79 510	2.86 603	0.53 585	0.50 592	2.81 677	2.20 683	1.61 659	1.50 649	2.28 671	2.35 660	1.82 654	2.13 667	1.73 542	2.22 643	0.35 626	0.37 623	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 414	0.62 430	0.54 573	0.97 568	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

FC-DCNN	1.49 651	0.59 414	2.88 605	0.44 532	0.39 536	1.97 662	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 679	2.89 672	4.22 680	2.97 677	2.55 645	2.19 642	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.39 592

SPS-STEREO	1.07 619	1.13 614	2.88 605	0.65 621	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 616	0.87 584	1.36 646	1.23 622	1.46 646	0.94 611	1.87 572	1.72 623	0.66 649	0.61 654	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 647
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AANet	0.82 586	0.91 552	2.89 608	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 639	1.33 645	1.39 634	1.26 637	1.14 630	1.32 477	0.97 548	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 543

WAO-8	2.80 675	2.14 686	2.89 608	1.91 679	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 674	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 656

ktn	4.35 686	2.10 682	2.89 608	1.80 675	1.49 674	2.13 668	1.41 673	2.26 676	12.72 698	11.41 700	16.43 706	11.15 699	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 691	1.27 675

Venus	2.80 675	2.14 686	2.89 608	1.91 679	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 674	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 656

STTRV1_RVC	0.80 574	0.55 402	2.89 608	0.42 520	0.49 590	0.79 560	0.44 533	1.15 632	0.82 571	0.62 504	0.89 581	0.72 507	0.63 547	2.69 654	0.64 494	0.48 637	0.64 656	0.27 600	0.24 532	0.35 556	0.27 504

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 487	2.90 613	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

IGEV-FE	0.53 421	0.34 245	2.91 614	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 587	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 577	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 599	0.19 354	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 227	2.91 614	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 587	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 577	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 599	0.19 354	0.09 79

DeepPrunerF	0.86 591	0.86 536	2.91 614	0.45 546	0.50 592	0.64 462	0.48 557	1.14 629	2.64 679	0.63 514	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 599	0.23 586	0.19 542	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 486

MANE	2.90 678	1.14 616	2.96 617	1.03 650	1.01 654	5.01 688	2.45 686	5.36 692	6.88 693	3.58 685	4.76 690	5.99 690	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 669

iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 648	2.96 617	0.40 501	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 605	0.17 351

NaN_ROB	1.14 624	0.94 562	2.96 617	0.53 585	0.56 608	1.13 627	0.99 644	0.98 572	1.00 609	1.09 623	0.87 576	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 576

MADNet++	2.79 674	2.11 685	2.97 620	2.49 686	2.28 683	2.95 678	2.31 685	2.67 679	2.47 676	3.03 683	3.13 677	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 686	2.34 691

ADCS	1.05 618	1.36 647	2.98 621	0.42 520	0.36 512	0.96 601	0.81 633	1.06 617	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 474	4.86 683	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 564	0.38 586

test_xeample3	0.46 333	0.34 245	2.99 622	0.37 462	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 618	0.17 305	0.26 496

zh-mn7	0.80 574	1.54 653	3.00 623	0.35 419	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 625	1.00 615	1.28 625	0.75 524	0.57 517	1.87 572	1.18 586	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

MeshStereo	1.21 631	1.15 620	3.01 624	0.34 402	0.28 405	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 678	2.41 662	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 622	0.26 496
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
GASNet	0.73 552	1.47 650	3.04 625	0.47 556	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 518	0.55 507	2.03 595	0.65 497	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 624	0.28 513

CSAN	1.25 635	1.12 611	3.04 625	0.51 575	0.37 524	1.06 615	1.15 658	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 649	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 534

FINET	0.65 505	0.95 569	3.06 627	0.35 419	0.40 546	0.58 359	0.48 557	0.92 523	1.10 623	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

rrr	0.46 333	0.34 245	3.08 628	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 562	0.16 281	0.25 486

Wz-Net-TNSev	0.91 599	1.73 666	3.08 628	0.36 438	0.31 452	1.00 608	0.71 620	1.06 617	0.97 605	0.71 556	0.72 540	1.09 622	0.87 600	2.42 631	1.59 615	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 613	0.35 568

zh-sn7	0.89 597	1.73 666	3.09 630	0.39 489	0.30 431	0.82 572	0.63 604	0.96 559	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 631	1.63 617	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 520

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 543	3.10 631	0.38 479	0.30 431	0.79 560	0.48 557	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 530	0.60 530	0.67 381	0.73 518	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 572	0.16 330

ARAFT	0.60 473	1.23 630	3.10 631	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 572	0.21 420

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 642	3.11 633	0.40 501	0.31 452	0.71 514	0.60 592	0.98 572	0.87 584	0.67 537	0.83 565	0.96 596	0.60 530	1.67 533	0.97 548	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 564	0.24 474

GwcNet	0.69 527	0.71 472	3.12 634	0.36 438	0.45 576	0.81 569	0.44 533	0.86 470	0.84 578	0.60 484	0.74 545	0.82 553	0.49 487	1.65 530	0.66 498	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

LVE	1.96 662	2.17 689	3.14 635	1.68 671	1.80 679	1.63 648	1.03 650	2.34 677	2.81 680	1.25 639	2.89 672	4.24 682	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 671

ADCP+	0.94 604	1.12 611	3.14 635	0.34 402	0.39 536	1.06 615	0.79 629	0.89 496	0.80 563	0.66 533	0.67 505	0.85 564	1.55 653	0.93 432	4.55 681	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

TorneroNet	5.50 689	1.92 678	3.16 637	1.47 667	1.25 667	14.07 697	1.06 652	4.90 691	20.99 716	10.17 696	16.48 707	11.88 703	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 689	1.20 673

MFN_U_SF_RVC	1.55 654	2.39 690	3.16 637	0.65 621	0.41 555	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 657	1.20 620	1.43 645	0.98 615	1.76 547	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 686

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 625	3.16 637	0.37 462	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 633

DGSMNet	2.89 677	0.63 437	3.18 640	3.43 693	4.17 690	2.57 676	6.98 698	0.97 568	0.83 575	0.56 431	1.86 648	0.79 541	0.62 544	1.64 529	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 697	4.19 696

HBP-ISP	0.76 562	1.30 638	3.19 641	0.35 419	0.26 377	0.85 581	0.54 573	1.03 611	0.72 503	0.80 581	0.69 521	0.68 482	0.83 592	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 611	0.25 539	0.28 487	0.24 474

ADLNet2	0.68 522	0.84 528	3.19 641	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 589	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

ELAS_RVC	1.37 644	0.78 508	3.21 643	0.55 597	0.50 592	1.49 641	2.48 687	1.48 652	1.71 658	2.13 666	2.09 652	2.07 658	2.56 673	1.90 582	2.02 634	0.35 626	0.36 621	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 651	1.90 676	3.22 644	1.09 654	0.54 602	1.71 652	1.73 677	1.49 653	1.53 650	1.44 654	1.80 646	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 651	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 636

ACVNet_2	1.42 648	1.81 669	3.23 645	1.08 652	0.92 647	1.32 634	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 645	2.13 659	1.03 619	2.50 641	1.40 607	0.91 658	0.53 649	1.00 666	0.55 644	2.11 684	0.85 653

Consistency-Raft	0.88 595	0.93 560	3.23 645	0.99 649	0.64 626	0.77 551	0.55 577	0.98 572	0.97 605	0.61 493	1.03 607	0.65 458	1.05 621	0.79 417	1.38 604	0.44 632	0.46 641	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 612

TorneroNet-64	2.65 671	1.83 670	3.30 647	1.46 666	1.20 664	3.89 683	0.99 644	3.51 690	6.71 692	2.56 675	4.60 688	4.22 680	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 692	1.15 672

edge stereo	0.81 583	0.73 483	3.30 647	0.37 462	1.21 665	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 581	0.88 579	1.14 629	0.71 568	2.18 611	0.71 511	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 579	0.26 496

notaker	2.66 672	2.07 681	3.31 649	2.61 688	1.43 668	1.76 655	1.11 655	2.76 681	1.79 661	2.26 670	11.53 701	3.96 678	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 683	1.35 676

SANet	1.20 630	1.21 628	3.33 650	0.38 479	0.27 390	1.73 654	0.85 635	1.10 624	2.49 677	1.16 628	1.83 647	1.72 653	1.50 652	2.37 622	2.84 658	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 552

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 421	3.35 651	0.33 369	0.58 612	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 563	0.52 370	0.99 603	0.65 552	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 621	0.29 494	0.20 407

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 449	3.45 652	0.50 570	0.60 619	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 571	1.30 628	0.81 548	0.60 530	0.57 336	0.82 533	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 624	0.31 513	0.22 435

PA-Net	0.84 589	1.00 591	3.49 653	0.63 618	0.40 546	0.70 512	0.52 565	0.86 470	0.84 578	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 644	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 556	0.22 403	0.36 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 654	0.48 564	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 564	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 587	0.17 305	0.14 256

SGM-ForestM	2.98 679	1.70 664	3.52 655	0.67 623	0.47 587	5.18 689	3.36 691	3.30 688	2.86 682	4.44 687	3.79 684	9.80 697	5.50 690	6.29 690	6.52 690	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 552	0.38 579	0.58 629

SGM-Forest	1.04 617	0.42 318	3.59 656	0.41 509	0.32 462	1.05 614	1.32 665	0.94 540	0.83 575	1.16 628	2.23 659	1.03 611	1.39 646	2.49 640	2.35 648	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 601	1.31 639	3.76 657	0.41 509	0.36 512	0.86 583	0.71 620	1.00 593	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 610	1.61 616	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 513

SGM+DAISY	1.83 659	1.43 648	3.81 658	0.87 639	1.01 654	2.38 674	2.53 688	1.36 646	1.75 659	2.92 681	3.22 678	2.65 667	2.93 675	2.22 616	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 661

MDST_ROB	1.17 629	0.42 318	3.87 659	0.54 590	0.44 565	4.11 686	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 663	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 568

S-Stereo	0.80 574	0.69 465	3.89 660	0.39 489	0.37 524	0.69 506	0.70 619	0.94 540	0.98 608	0.62 504	0.91 583	0.83 555	0.60 530	2.37 622	0.66 498	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 568

JetBlue	1.78 657	1.63 656	3.92 661	0.73 626	1.21 665	4.38 687	3.35 690	1.59 657	1.20 631	1.26 642	1.52 640	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 644	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 660

Dean	1.79 658	1.83 670	3.92 661	1.29 662	1.07 659	1.55 644	1.00 647	1.95 671	2.33 673	1.47 655	4.19 687	4.26 683	1.33 641	2.21 613	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 661

ADCPNet	0.99 609	0.99 589	3.93 663	0.37 462	0.68 630	1.36 636	0.62 601	0.87 481	0.76 546	0.78 577	0.81 560	1.08 620	1.18 632	1.14 461	2.49 652	0.21 569	0.69 665	0.21 574	0.95 674	0.29 494	0.37 583

ACVNet_1	1.33 639	1.91 677	4.03 664	1.09 654	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 672	1.04 620	2.37 622	1.11 576	1.04 666	0.48 647	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 650

EDNetEfficient	1.27 636	0.70 470	4.05 665	0.64 619	0.98 649	0.94 599	1.40 671	0.85 460	1.75 659	2.34 672	1.33 631	1.05 616	2.21 669	1.58 521	4.15 677	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 552	0.38 579	0.32 552

ACVNet-4b	1.93 661	1.85 672	4.10 666	1.07 651	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 617	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 612	9.86 699	5.62 696	0.41 637	1.03 668	0.55 644	1.86 682	0.85 653

tt	4.93 688	0.27 137	4.20 667	2.29 684	1.58 676	10.20 694	16.97 704	9.42 700	5.02 687	1.67 658	1.28 625	4.68 685	5.03 688	3.37 675	5.92 687	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 693	1.53 681

AnyNet_C01	1.14 624	1.49 651	4.23 668	0.54 590	0.53 600	1.51 643	1.37 668	1.04 615	1.07 619	1.17 634	1.33 631	1.15 630	1.08 624	1.61 527	2.74 656	0.25 600	0.22 568	0.28 604	0.24 532	0.48 617	0.40 598

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 669	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 588	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

UNDER WATER	2.74 673	1.85 672	4.54 670	1.81 677	1.44 670	2.34 673	1.40 671	3.24 685	6.60 691	2.60 676	2.76 670	5.75 689	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 680	1.51 680

UNDER WATER-64	2.47 670	1.89 675	4.86 671	1.82 678	1.44 670	3.18 679	1.57 676	2.62 678	5.64 688	2.05 662	2.13 654	4.13 679	3.76 682	2.62 648	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 681	1.49 679

HanzoNet	7.64 692	2.86 692	5.05 672	7.01 697	3.97 689	2.18 670	1.34 667	3.37 689	4.05 685	13.17 702	10.58 695	10.73 698	16.52 708	8.45 694	10.51 700	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 701	6.83 700

DispFullNet	1.67 656	2.10 682	5.22 673	1.53 668	8.90 693	0.86 583	0.31 428	0.96 559	0.96 604	1.37 649	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 507	0.91 540	0.54 641	0.31 612	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 649

KSHMR	4.10 685	1.97 680	5.27 674	1.71 673	1.47 672	1.96 660	1.28 663	3.19 684	17.33 710	2.12 663	15.91 705	9.18 696	1.57 655	8.42 693	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 679	1.40 678

LSM	3.31 683	1.11 610	5.29 675	9.40 700	30.65 719	0.84 577	1.12 656	0.91 514	1.22 632	1.36 646	2.19 656	0.93 589	0.83 592	1.66 531	0.90 539	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 556	0.39 589	6.33 699

SuperB	1.15 626	1.14 616	5.43 676	0.36 438	0.26 377	0.81 569	0.89 638	0.88 490	1.17 629	0.67 537	0.68 512	0.63 444	1.39 646	1.74 544	3.37 669	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 690	0.25 486

Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 179	5.48 677	0.32 343	0.19 244	1.18 632	0.62 601	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

MADNet+	1.36 642	1.93 679	5.95 678	0.81 637	0.59 614	1.57 645	1.09 653	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 634	0.47 644	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 627

WQFJA1++	2.30 668	0.22 53	6.03 679	1.08 652	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 704	0.19 56	3.34 676	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 715	0.14 256

Selective-IGEV-i16pb	0.86 591	0.33 227	6.08 680	0.32 343	0.21 274	1.08 622	0.68 613	1.06 617	0.92 599	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

TCMNet-wrong-test	5.51 690	6.62 697	6.20 681	13.02 707	11.90 699	7.14 690	5.53 697	6.99 697	1.44 646	2.65 677	3.10 676	8.37 695	5.95 691	4.75 686	6.05 688	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 700	5.43 698

RTS	1.21 631	1.31 639	6.39 682	0.52 579	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 611	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 650	2.08 637	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 605	0.32 552

RTSA	1.21 631	1.31 639	6.39 682	0.52 579	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 611	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 650	2.08 637	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 605	0.32 552

Selective-IGEV-i16pa	47.65 726	67.17 727	7.20 684	2.47 685	2.32 684	116.02 727	1.42 674	90.41 728	82.69 727	32.69 726	90.10 726	60.10 728	84.41 727	129.53 728	52.52 725	50.16 725	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 727

PML	23.15 711	16.83 706	7.78 685	5.49 695	9.93 696	51.13 725	104.50 727	5.76 693	13.62 703	37.30 727	105.93 727	30.86 725	23.50 715	12.07 698	7.87 694	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 706	2.90 693

zero-FE	0.80 574	0.27 137	8.23 686	0.49 566	0.98 649	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 637	0.17 40	0.20 65	0.77 532	0.22 167	0.60 353	0.97 548	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

GCAPDPT-zeroshot	1.09 620	0.30 196	8.70 687	3.22 691	5.88 691	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

USTest	8.10 693	7.17 698	8.96 688	9.25 699	9.05 694	15.27 698	23.78 706	9.96 701	9.47 694	5.94 691	6.75 691	7.80 694	7.48 693	8.83 695	11.21 701	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 698	4.16 695

LE_ROB	4.43 687	1.35 646	9.38 689	2.79 689	3.93 688	2.43 675	3.46 692	2.68 680	11.19 695	11.66 701	4.73 689	5.26 688	10.46 697	4.50 685	9.49 696	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 646

GCAP-BAT	1.13 623	0.30 196	9.45 690	3.22 691	5.97 692	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

Selective-IGEV-i1pa	9.22 697	12.57 705	9.49 691	2.20 682	1.49 674	16.83 701	8.03 699	14.34 707	11.26 696	10.52 697	15.24 704	14.52 707	11.94 706	18.22 711	9.78 698	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 688	6.90 701

light-stereo	8.15 694	2.75 691	9.83 692	12.24 703	9.63 695	19.16 707	0.44 533	6.84 696	3.57 684	13.44 703	22.94 721	23.04 715	1.65 657	17.20 710	7.61 693	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 695	2.31 690

JetRed	3.29 682	4.93 694	10.17 693	1.45 665	1.72 678	7.44 691	5.05 696	3.06 683	2.12 672	2.41 674	2.39 661	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 689	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 685	1.76 685

MSAF-DinoV2	3.10 681	1.86 674	10.68 694	3.61 694	0.30 431	3.34 680	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 576	1.56 651	1.10 626	26.49 722	1.96 630	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 688	0.92 655	0.99 666

iinet-test	11.61 699	10.56 699	11.80 695	12.17 701	12.09 700	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 700	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 702	7.85 702

IINet	11.61 699	10.56 699	11.80 695	12.17 701	12.09 700	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 700	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 702	7.85 702

Anonymous_1	22.91 710	11.20 702	12.13 697	12.75 704	26.28 718	19.43 709	27.92 714	14.08 706	13.61 702	14.96 705	10.58 695	11.26 702	11.19 703	12.55 702	14.57 707	38.28 724	7.88 703	34.96 722	63.99 724	89.57 728	10.94 708

DGTPSM_ROB	8.89 696	5.62 695	12.25 698	5.92 696	11.32 697	8.54 692	24.18 707	6.40 694	13.49 701	5.15 688	11.46 699	6.19 692	10.92 699	7.00 691	13.72 702	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 696	7.87 704

DPSM_ROB	12.34 702	11.21 703	12.51 699	12.91 705	12.80 703	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 704	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 704	8.31 706

DPSM	12.34 702	11.21 703	12.51 699	12.91 705	12.80 703	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 704	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 704	8.31 706

LRCNet_RVC	13.74 706	19.30 707	12.75 701	19.46 710	12.69 702	1.86 656	0.41 511	12.33 702	1.05 615	15.77 706	18.83 711	12.62 706	8.70 696	12.21 699	9.62 697	22.22 717	8.37 707	25.85 718	24.01 719	19.32 716	17.44 716

DPSMNet_ROB	9.48 698	5.64 696	13.01 702	8.82 698	11.82 698	8.54 692	24.20 708	6.41 695	13.65 704	5.32 690	11.47 700	6.33 693	10.92 699	7.69 692	13.89 703	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 699	8.26 705

psmorigin	1.36 642	0.60 416	13.80 703	0.37 462	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 613	0.88 579	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 520

xxxxx1	28.96 721	20.11 711	14.07 704	49.74 721	39.15 722	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 713	16.45 707	17.48 708	18.36 708	21.56 711	16.21 707	20.88 713	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 724

tt_ll	28.96 721	20.11 711	14.07 704	49.74 721	39.15 722	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 713	16.45 707	17.48 708	18.36 708	21.56 711	16.21 707	20.88 713	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 724

ff	28.96 721	20.11 711	14.07 704	49.74 721	39.15 722	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 713	16.45 707	17.48 708	18.36 708	21.56 711	16.21 707	20.88 713	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 724

RSGM-EC	41.56 724	31.72 725	19.92 707	51.66 724	47.86 725	38.70 716	61.61 725	33.83 725	22.80 717	23.45 720	29.29 724	43.76 726	35.31 725	66.76 725	70.17 726	66.40 726	37.60 727	48.67 723	25.68 720	48.86 724	27.21 720

acva	41.56 724	31.72 725	19.92 707	51.66 724	47.86 725	38.70 716	61.61 725	33.83 725	22.80 717	23.45 720	29.29 724	43.76 726	35.31 725	66.76 725	70.17 726	66.40 726	37.60 727	48.67 723	25.68 720	48.86 724	27.21 720

ASD4	21.52 709	19.65 708	22.13 709	22.45 712	16.42 707	23.29 715	30.71 717	33.06 724	17.47 711	24.18 723	14.11 702	21.71 712	15.88 707	21.06 714	18.11 711	19.78 716	17.78 719	26.52 719	20.33 717	27.03 718	18.73 717

HaxPig	19.86 708	22.40 715	22.34 710	17.95 709	17.95 708	11.77 696	11.89 701	16.02 711	15.89 709	21.10 712	21.41 713	18.74 711	18.39 709	20.08 713	19.69 712	23.63 721	23.22 720	24.06 717	23.69 718	23.00 717	23.95 719

DLNR-FE	13.43 704	20.01 710	23.53 711	121.73 728	33.87 720	0.46 195	0.15 41	8.09 699	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 700	0.26 596	0.09 160	0.38 612	50.82 727	0.18 371

DLNR_Zeroshot_test	13.43 704	19.94 709	23.55 712	121.61 727	35.03 721	0.46 195	0.15 41	8.02 698	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 699	0.26 596	0.09 160	0.38 612	50.13 726	0.18 371

RAFT-FEzeroshot	24.80 713	22.55 718	24.73 713	26.10 715	25.76 713	39.84 718	57.07 723	28.84 717	28.79 721	21.14 714	22.48 715	24.18 717	23.88 717	26.38 716	30.87 720	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 711	16.72 713

RAFT-FE	24.80 713	22.55 718	24.73 713	26.10 715	25.76 713	39.84 718	57.07 723	28.84 717	28.79 721	21.14 714	22.48 715	24.18 717	23.88 717	26.38 716	30.87 720	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 711	16.72 713

CasAABBNet	24.81 715	22.53 716	24.83 715	26.08 714	25.74 712	39.86 720	57.06 721	28.87 719	28.83 723	21.16 717	22.54 717	24.22 719	23.89 720	26.38 716	30.87 720	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 708	16.71 711

DPSimNet_ROB	17.97 707	20.20 714	24.98 716	17.62 708	15.92 706	21.53 713	21.00 705	13.70 705	15.61 708	23.89 722	14.69 703	22.87 713	24.58 723	12.70 703	14.56 706	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 707	14.17 709

FlowAnything	24.85 716	22.54 717	25.10 717	26.11 717	25.76 713	39.86 720	57.00 719	28.89 720	28.87 724	21.31 719	22.68 720	24.22 719	23.87 716	26.39 719	30.89 724	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 708	16.69 710

Selective-RAFT-Error	24.87 718	22.59 721	25.14 718	26.13 719	25.82 717	39.93 723	57.03 720	28.97 721	28.95 725	21.21 718	22.65 719	24.25 721	23.98 722	26.43 720	30.83 719	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 713	16.76 715

Hybrid-DGEV	24.86 717	22.58 720	25.22 719	26.11 717	25.76 713	39.92 722	57.06 721	29.03 723	29.01 726	21.12 713	22.64 718	24.13 716	23.91 721	26.46 721	30.82 718	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 708	16.71 711

LSM0	26.58 719	22.63 722	25.88 720	30.13 720	52.21 727	39.94 724	56.74 718	28.97 721	28.72 720	21.14 714	22.26 714	24.43 722	23.88 717	26.54 723	30.87 720	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 714	20.60 718

MEDIAN_ROB	23.96 712	27.05 723	26.39 721	22.16 711	22.13 710	16.12 700	13.97 702	20.24 712	20.05 712	25.50 724	25.31 722	22.96 714	22.63 714	24.39 715	23.24 716	28.20 722	27.23 724	28.62 720	27.75 722	27.50 719	27.76 722

BEATNet-Init1	12.10 701	11.19 701	27.29 722	2.99 690	3.51 687	21.84 714	11.10 700	14.34 707	13.83 705	20.34 711	20.33 712	26.35 724	20.03 710	19.06 712	14.80 708	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 694	3.12 694

AVERAGE_ROB	26.93 720	30.34 724	29.27 723	25.82 713	25.34 711	19.48 710	15.17 703	23.55 716	23.00 719	28.45 725	27.87 723	26.25 723	25.86 724	26.96 724	25.55 717	31.30 723	30.07 725	31.76 721	30.81 723	30.79 723	30.93 723

xyz-stereo	3.02 680	0.29 179	30.64 724	0.23 83	0.12 21	15.52 699	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 692	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 192	0.08 51

coex-ft	5.95 691	1.67 660	60.57 725	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 616	0.74 355	4.41 686	19.22 710	2.15 655	1.62 652	7.97 694	1.81 562	8.96 695	0.44 632	2.08 691	0.18 550	0.19 498	0.38 579	4.62 697

test_example2	115.39 727	123.23 728	94.57 726	115.52 726	123.55 728	101.63 726	114.33 728	53.41 727	99.48 728	134.90 728	135.05 728	85.83 729	85.11 728	111.32 727	106.15 728	152.55 729	205.26 729	99.78 729	114.96 729	140.96 729	110.20 728

EDNetEfficientorigin	8.18 695	0.98 584	145.96 727	0.51 575	0.89 644	0.72 520	0.48 557	0.85 460	1.56 652	2.12 663	1.49 638	1.29 638	1.31 638	1.83 564	2.13 641	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 589	0.45 608

ccccc	291.34 728	297.21 729	347.09 728	374.70 729	380.44 729	203.92 728	213.88 729	216.32 729	172.72 729	203.37 729	218.57 729	215.01 730	258.31 729	312.78 729	341.56 729	412.57 730	356.13 730	256.09 730	227.69 730	428.88 730	389.64 729

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 651

FADE		3.00 693		2.11 681	2.94 686							3.05 671				94.83 728	35.90 726	65.83 725	66.18 725	1.66 678

Low-res two-view benchmark