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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 29	0.09 18	0.09 1	0.14 102	0.11 1	0.16 47	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.06 13

LACA3	0.10 2	0.11 133	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 88	0.14 102	0.14 5	0.14 22	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 85	0.15 4	0.11 116	0.10 8	0.13 71	0.15 7	0.09 1	0.12 65	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.06 90	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 230	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.16 11	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 73	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.13 71	0.11 1	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 181	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.08 279	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 48	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 88	0.10 8	0.21 59	0.15 36	0.10 22	0.10 29	0.09 25	0.12 151	0.14 11	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 90	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 85	0.24 62	0.14 2	0.10 70	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 38	0.12 61	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 48	0.19 15	0.18 57	0.09 18	0.13 26	0.09 2	0.17 17	0.13 11	0.10 22	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

PointNet	0.11 9	0.08 19	0.19 15	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.18 21	0.16 47	0.09 9	0.11 41	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.13 93	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

Test_v1	0.11 9	0.08 19	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 26	0.12 35	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.10 29	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.07 30

MatchStereo	0.11 9	0.08 19	0.30 123	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.10 22	0.16 144	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

BridgeDepth	0.11 9	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.18 21	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 169	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 19	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.11 21	0.17 17	0.11 3	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 19	0.26 85	0.19 106	0.09 18	0.15 51	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 85	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.21 253	0.14 102	0.14 5	0.17 56	0.11 38	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.21 153	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

qqai	0.12 23	0.08 19	0.22 50	0.18 57	0.12 166	0.11 13	0.12 35	0.17 17	0.16 47	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.20 472

MGA	0.12 23	0.08 19	0.26 85	0.16 10	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

CAR	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.12 65	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.11 38	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

LiteMatch*	0.12 23	0.07 2	0.26 85	0.16 10	0.11 116	0.13 26	0.13 71	0.19 36	0.15 36	0.10 22	0.09 15	0.09 25	0.11 110	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.14 372

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.19 106	0.10 70	0.15 51	0.16 195	0.24 109	0.17 56	0.11 38	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.17 429

LACA2	0.12 23	0.17 392	0.32 145	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 90	0.05 1

DispViT+	0.12 23	0.08 19	0.21 38	0.16 10	0.16 378	0.10 8	0.12 35	0.27 162	0.24 187	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.08 262	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 23	0.07 2	0.20 23	0.15 4	0.09 18	0.14 33	0.12 35	0.20 44	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.11 87	0.09 33	0.19 106	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

LCMNet	0.12 23	0.08 19	0.20 23	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.19 36	0.20 114	0.10 22	0.11 41	0.11 87	0.10 73	0.20 133	0.16 211	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.14 372

CSFM-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.13 11	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.12 391	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

Wavelet-MonSter	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.18 57	0.10 70	0.13 26	0.12 35	0.16 11	0.14 22	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.15 182	0.05 1	0.16 476	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

asd	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.09 25	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

3.75w	0.12 23	0.10 85	0.21 38	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.15 36	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.10 73	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 23	0.11 133	0.21 38	0.17 29	0.09 18	0.17 123	0.09 2	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.22 181	0.13 93	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 23	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 116	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 23	0.09 48	0.29 114	0.21 198	0.12 166	0.16 88	0.11 21	0.17 17	0.12 4	0.11 38	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 262	0.13 412	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

LG-G_1	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

LG-G	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

SGD-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.18 11	0.17 29	0.07 1	0.17 123	0.13 71	0.19 36	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.08 262	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.05 1

monster-pro	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

TS12	0.13 43	0.09 48	0.21 38	0.21 198	0.09 18	0.19 181	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.15 147	0.19 194	0.12 116	0.13 194	0.18 86	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-70k	0.13 43	0.13 230	0.40 208	0.20 152	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.22 72	0.16 47	0.11 38	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.13 335

aanet-new-32k	0.13 43	0.15 316	0.39 193	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 43	0.15 316	0.39 193	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

aanet-new-24k	0.13 43	0.14 280	0.32 145	0.20 152	0.12 166	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.16 47	0.13 95	0.16 144	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 43	0.14 280	0.39 193	0.20 152	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.20 114	0.12 65	0.12 61	0.12 116	0.11 110	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.14 372

aanet-new-12k	0.13 43	0.12 186	0.32 145	0.23 321	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.25 132	0.20 114	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.12 300

aanet-new-14k	0.13 43	0.13 230	0.33 154	0.21 198	0.09 18	0.13 26	0.13 71	0.26 147	0.23 167	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.11 245

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 43	0.11 133	0.28 108	0.21 198	0.13 223	0.20 222	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.12 65	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 43	0.09 48	0.23 56	0.19 106	0.14 267	0.20 222	0.16 195	0.25 132	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.20 152	0.12 166	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 500

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.21 226	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.19 106	0.10 70	0.13 26	0.16 195	0.26 147	0.22 151	0.12 65	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.26 549

PSi22a	0.13 43	0.07 2	0.16 1	0.21 198	0.18 439	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 563	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 648

LiteMatch	0.13 43	0.15 316	0.19 15	0.20 152	0.10 70	0.15 51	0.17 237	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.22 363	0.16 48	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 43	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.26 147	0.21 140	0.16 166	0.21 226	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

VIP-Stereo	0.13 43	0.15 316	0.31 132	0.18 57	0.12 166	0.24 324	0.12 35	0.20 44	0.20 114	0.10 22	0.13 79	0.11 87	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.06 44	0.11 362	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MonStereo	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.19 106	0.13 93	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 43	0.07 2	0.20 23	0.17 29	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 59	0.13 11	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.08 14	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.35 650	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

AdaDepth	0.13 43	0.10 85	0.32 145	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.16 11	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.10 48	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.11 245

asda	0.13 43	0.11 133	0.24 62	0.18 57	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.25 132	0.17 56	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

qwe	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.11 116	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

2.25w	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.15 182	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.12 300

4.25_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5_new	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

4.25w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4w-stereo	0.13 43	0.11 133	0.31 132	0.17 29	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.15 391

2.5w	0.13 43	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.21 59	0.16 47	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 43	0.10 85	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.08 2	0.11 110	0.22 181	0.15 182	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.10 196

3.25w_new	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

2w_stereo	0.13 43	0.11 133	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.17 123	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.15 147	0.14 114	0.08 2	0.11 110	0.15 27	0.13 93	0.05 1	0.12 391	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 43	0.09 48	0.17 7	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.27 162	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.14 141	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

monsterstereo	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.19 106	0.12 166	0.14 33	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.09 33	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.09 380	0.06 90	0.07 30

monsters	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.18 57	0.13 223	0.15 51	0.11 21	0.24 109	0.16 47	0.15 147	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.23 205	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.09 128

111111	0.13 43	0.08 19	0.20 23	0.20 152	0.13 223	0.13 26	0.10 8	0.23 87	0.17 56	0.11 38	0.13 79	0.12 116	0.08 14	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.16 408

S2M2_L	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.17 29	0.12 166	0.12 19	0.07 1	0.18 21	0.21 140	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.15 182	0.13 526	0.09 284	0.09 337	0.10 440	0.11 449	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 43	0.15 316	0.21 38	0.27 494	0.09 18	0.15 51	0.13 71	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.22 181	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

FoundationStereo	0.13 43	0.08 19	0.18 11	0.29 540	0.30 604	0.12 19	0.13 71	0.12 3	0.18 74	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 636	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MonSter	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

aanet-new-60k	0.14 87	0.15 316	0.54 393	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.15 391

aanet-new-40k	0.14 87	0.15 316	0.43 236	0.20 152	0.13 223	0.16 88	0.14 102	0.21 59	0.15 36	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.33 591

aanet-new-36k	0.14 87	0.17 392	0.45 253	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-34k	0.14 87	0.16 358	0.39 193	0.19 106	0.09 18	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.11 87	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

aanet-new-10k	0.14 87	0.15 316	0.37 180	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.13 95	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.10 196

aanet-new-8k	0.14 87	0.14 280	0.34 159	0.21 198	0.10 70	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.13 194	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.11 245

aanet-new	0.14 87	0.13 230	0.39 193	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.15 144	0.25 132	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.16 264	0.19 106	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 87	0.09 48	0.38 185	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 579

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.19 181	0.15 144	0.25 132	0.22 151	0.16 166	0.22 240	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 87	0.12 186	0.42 228	0.18 57	0.12 166	0.17 123	0.14 102	0.24 109	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.19 454

PipStereo	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.23 321	0.21 517	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 576	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 641

PSi22b	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.22 263	0.22 533	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 169	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 563	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 641

Foundation-i32	0.14 87	0.07 2	0.18 11	0.24 375	0.22 533	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.29 629	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 633

VMStereo-Base	0.14 87	0.09 48	0.29 114	0.16 10	0.09 18	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.25 213	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

BStereo	0.14 87	0.10 85	0.46 269	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.25 132	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

NLSM3	0.14 87	0.12 186	0.25 72	0.21 198	0.13 223	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.12 65	0.15 131	0.12 116	0.13 194	0.17 67	0.15 182	0.05 1	0.05 6	0.08 240	0.08 279	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 87	0.11 133	0.31 132	0.19 106	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.28 176	0.20 114	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.17 189	0.20 206	0.18 232	0.11 110	0.16 48	0.17 241	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.09 128

LG-Stereo	0.14 87	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.19 100	0.12 65	0.18 182	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 141	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.07 30

castereo++	0.14 87	0.13 230	0.25 72	0.19 106	0.10 70	0.27 369	0.13 71	0.24 109	0.26 228	0.11 38	0.13 79	0.16 202	0.10 73	0.18 86	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 87	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.20 222	0.19 340	0.32 244	0.28 257	0.13 95	0.18 182	0.16 202	0.16 264	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

fffft	0.14 87	0.12 186	0.30 123	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.18 293	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.11 41	0.13 138	0.10 73	0.24 220	0.18 270	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 87	0.15 316	0.29 114	0.19 106	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.21 59	0.21 140	0.15 147	0.13 79	0.12 116	0.11 110	0.25 241	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.08 76

RAStereo	0.14 87	0.15 316	0.40 208	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.18 293	0.25 132	0.24 187	0.13 95	0.17 163	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 87	0.08 19	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.09 1	0.10 8	0.16 11	0.17 56	0.14 122	0.08 11	0.10 48	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.07 115	0.15 462	0.06 45	0.06 102	0.16 548	0.29 572

RSM++	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.32 577	0.17 410	0.17 123	0.15 144	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.12 61	0.14 169	0.09 33	0.21 153	0.13 93	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

RSM	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.29 540	0.16 378	0.16 88	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.13 95	0.13 79	0.15 189	0.09 33	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

gcap-zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

trnet	0.14 87	0.09 48	0.26 85	0.15 4	0.07 1	0.21 253	0.12 35	0.25 132	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.15 189	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 87	0.09 48	0.37 180	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 579

testlalala	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

LoS_RVC	0.14 87	0.11 133	0.32 145	0.18 57	0.16 378	0.20 222	0.18 293	0.21 59	0.18 74	0.14 122	0.20 206	0.12 116	0.17 286	0.17 67	0.14 141	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.14 372

CES	0.14 87	0.08 19	0.24 62	0.17 29	0.23 548	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.20 472

CREStereo	0.14 87	0.09 48	0.27 102	0.14 2	0.08 8	0.22 282	0.15 144	0.26 147	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.14 169	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.06 13
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
aanet-new-90k	0.15 123	0.14 280	0.49 309	0.21 198	0.11 116	0.15 51	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.10 22	0.12 61	0.10 48	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 585

aanet-32k-new	0.15 123	0.18 416	0.43 236	0.21 198	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.22 72	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.09 25	0.13 194	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.23 510

aanet-new-28k	0.15 123	0.16 358	0.50 330	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.15 36	0.13 95	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.07 190	0.07 168	0.18 435

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 123	0.13 230	0.41 218	0.20 152	0.11 116	0.14 33	0.14 102	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.13 93	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.43 626

aanet-new-22k	0.15 123	0.15 316	0.44 247	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.13 71	0.24 109	0.19 100	0.12 65	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.27 557

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 123	0.23 491	0.58 438	0.17 29	0.12 166	0.15 51	0.14 102	0.25 132	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 500

Foundation-i1c-attn	0.15 123	0.07 2	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.26 147	0.29 278	0.15 147	0.16 144	0.17 217	0.14 224	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.22 563	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.26 549

Foundation-i1b	0.15 123	0.08 19	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.27 162	0.29 278	0.15 147	0.15 131	0.18 232	0.12 151	0.18 86	0.14 141	0.07 115	0.23 576	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.21 485

Selective-IGEV-i32	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 577	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.19 100	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

Replicate-Monster	0.15 123	0.12 186	0.40 208	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.10 8	0.24 109	0.20 114	0.12 65	0.10 29	0.10 48	0.10 73	0.28 302	0.12 39	0.06 44	0.31 636	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.21 485

FlowAnything_test	0.15 123	0.12 186	0.23 56	0.21 198	0.12 166	0.18 154	0.16 195	0.25 132	0.17 56	0.15 147	0.13 79	0.15 189	0.14 224	0.19 106	0.17 241	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.12 519	0.08 240	0.10 196

water-stereo	0.15 123	0.11 133	0.32 145	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.14 102	0.26 147	0.20 114	0.18 211	0.23 254	0.16 202	0.16 264	0.14 11	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

depthmonostereo	0.15 123	0.12 186	0.34 159	0.19 106	0.09 18	0.20 222	0.15 144	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.18 182	0.16 202	0.18 317	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 123	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.21 253	0.14 102	0.24 109	0.22 151	0.22 254	0.21 226	0.16 202	0.15 245	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.08 76

tt45	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.19 106	0.11 116	0.23 303	0.18 293	0.23 87	0.18 74	0.16 166	0.13 79	0.14 169	0.10 73	0.31 355	0.15 182	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.08 76

999	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.25 132	0.20 114	0.14 122	0.16 144	0.14 169	0.11 110	0.36 403	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

mms	0.15 123	0.14 280	0.25 72	0.20 152	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.09 33	0.26 263	0.15 182	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.19 454

ours_stereo	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.18 293	0.21 59	0.20 114	0.13 95	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.24 220	0.15 182	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.13 335

fffy	0.15 123	0.14 280	0.31 132	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.18 293	0.24 109	0.19 100	0.13 95	0.17 163	0.15 189	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.06 44	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.15 391

WCG-NET	0.15 123	0.12 186	0.31 132	0.18 57	0.09 18	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.29 278	0.18 211	0.22 240	0.15 189	0.12 151	0.19 106	0.13 93	0.06 44	0.12 391	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 123	0.09 48	0.27 102	0.21 198	0.13 223	0.14 33	0.11 21	0.23 87	0.19 100	0.15 147	0.14 114	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.12 39	0.06 44	0.21 550	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.28 566

Pointernet	0.15 123	0.08 19	0.35 167	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.12 35	0.34 269	0.25 213	0.15 147	0.16 144	0.13 138	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.38 185	0.19 106	0.11 116	0.18 154	0.17 237	0.21 59	0.23 167	0.14 122	0.24 264	0.16 202	0.10 73	0.19 106	0.13 93	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 123	0.17 392	0.39 193	0.19 106	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.26 147	0.22 151	0.13 95	0.15 131	0.14 169	0.11 110	0.17 67	0.17 241	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.45 253	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.13 71	0.20 44	0.19 100	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.17 241	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.07 30

CASnet	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.22 263	0.08 8	0.15 51	0.14 102	0.28 176	0.26 228	0.23 262	0.20 206	0.15 189	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.11 473	0.09 380	0.08 240	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 123	0.09 48	0.34 159	0.17 29	0.09 18	0.22 282	0.14 102	0.27 162	0.27 246	0.15 147	0.18 182	0.19 244	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 577	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

GLC_STEREO	0.15 123	0.11 133	0.31 132	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.28 257	0.17 189	0.20 206	0.17 217	0.11 110	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 123	0.16 358	0.34 159	0.25 416	0.12 166	0.11 13	0.18 293	0.35 278	0.24 187	0.13 95	0.13 79	0.18 232	0.12 151	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.06 13
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
quiztm	0.16 153	0.19 431	0.37 180	0.22 263	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.36 290	0.24 187	0.18 211	0.21 226	0.14 169	0.10 73	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.07 30

DF	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.31 568	0.16 378	0.17 123	0.15 144	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.23 254	0.19 244	0.11 110	0.24 220	0.16 211	0.08 262	0.23 576	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.09 128

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 153	0.20 445	0.79 534	0.19 106	0.12 166	0.12 19	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.10 73	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.18 435

RT-Monster	0.16 153	0.09 48	0.25 72	0.18 57	0.14 267	0.20 222	0.12 35	0.31 236	0.33 334	0.25 284	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.10 196

Foundation-i1a	0.16 153	0.08 19	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.18 154	0.16 195	0.26 147	0.30 296	0.17 189	0.16 144	0.19 244	0.13 194	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.26 549

Foundation-i1	0.16 153	0.08 19	0.21 38	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.15 144	0.33 262	0.32 317	0.16 166	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.23 576	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.16 408

Wave_Phase_stereo	0.16 153	0.10 85	0.46 269	0.18 57	0.11 116	0.41 544	0.15 144	0.30 215	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

DDF-Stereo	0.16 153	0.08 19	0.30 123	0.21 198	0.20 500	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.19 100	0.11 38	0.10 29	0.13 138	0.12 151	0.24 220	0.20 326	0.09 353	0.18 516	0.07 148	0.06 102	0.20 597	0.19 454

GIP-stereo	0.16 153	0.12 186	0.25 72	0.24 375	0.22 533	0.15 51	0.14 102	0.32 244	0.21 140	0.11 38	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.07 115	0.13 412	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 585

rvit_stereo_0081	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 153	0.12 186	0.29 114	0.30 552	0.20 500	0.16 88	0.14 102	0.28 176	0.22 151	0.14 122	0.15 131	0.13 138	0.08 14	0.20 133	0.15 182	0.06 44	0.16 476	0.07 148	0.08 279	0.06 90	0.24 524

WCG-NET（raft）	0.16 153	0.14 280	0.32 145	0.18 57	0.09 18	0.19 181	0.16 195	0.24 109	0.27 246	0.19 218	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.17 504	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

whm_eth	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

CAS	0.16 153	0.07 2	0.29 114	0.42 637	0.17 410	0.20 222	0.18 293	0.23 87	0.20 114	0.15 147	0.19 194	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.14 141	0.31 645	0.04 1	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.16 408

ProNet	0.16 153	0.13 230	0.36 174	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.19 340	0.29 195	0.23 167	0.14 122	0.13 79	0.13 138	0.12 151	0.25 241	0.13 93	0.06 44	0.09 284	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.22 500

CroCo-Stereo Lap2	0.16 153	0.18 416	0.39 193	0.26 457	0.18 439	0.11 13	0.19 340	0.30 215	0.22 151	0.13 95	0.16 144	0.15 189	0.11 110	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 153	0.09 48	0.42 228	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.23 87	0.31 307	0.21 235	0.31 332	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.16 211	0.07 115	0.04 1	0.06 45	0.15 581	0.06 90	0.05 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
TANstereo	0.16 153	0.11 133	0.43 236	0.16 10	0.08 8	0.25 342	0.14 102	0.23 87	0.29 278	0.25 284	0.30 321	0.16 202	0.12 151	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

XX-TBD	0.16 153	0.21 456	0.43 236	0.22 263	0.10 70	0.23 303	0.15 144	0.23 87	0.28 257	0.22 254	0.26 280	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.14 141	0.08 262	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.06 13

PMTNet	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.15 4	0.09 18	0.23 303	0.15 144	0.26 147	0.24 187	0.17 189	0.21 226	0.16 202	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.29 641	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.07 30

aanet-new-78k	0.17 175	0.14 280	0.80 539	0.21 198	0.10 70	0.14 33	0.14 102	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.13 79	0.10 48	0.13 194	0.19 106	0.11 13	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.26 549

PSi22	0.17 175	0.18 416	0.42 228	0.20 152	0.09 18	0.16 88	0.11 21	0.30 215	0.25 213	0.13 95	0.15 131	0.21 273	0.13 194	0.30 340	0.16 211	0.06 44	0.22 563	0.05 1	0.04 1	0.08 240	0.13 335

Zero-FE251	0.17 175	0.09 48	0.38 185	0.18 57	0.10 70	0.20 222	0.13 71	0.20 44	0.15 36	0.75 636	0.13 79	0.13 138	0.11 110	0.16 48	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

xyz-stereo-finetune	0.17 175	0.17 392	0.29 114	0.17 29	0.08 8	0.24 324	0.21 408	0.30 215	0.32 317	0.19 218	0.22 240	0.19 244	0.15 245	0.30 340	0.22 372	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 175	0.13 230	0.29 114	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.17 237	0.23 87	0.36 375	0.16 166	0.22 240	0.19 244	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 175	0.17 392	0.40 208	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.17 237	0.24 109	0.26 228	0.18 211	0.21 226	0.20 258	0.14 224	0.20 133	0.15 182	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 175	0.10 85	0.31 132	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.38 315	0.33 334	0.25 284	0.20 206	0.19 244	0.10 73	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.09 128

CAS++	0.17 175	0.13 230	0.35 167	0.18 57	0.13 223	0.17 123	0.16 195	0.42 370	0.25 213	0.19 218	0.18 182	0.13 138	0.10 73	0.22 181	0.12 39	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.08 279	0.10 397	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 175	0.10 85	0.33 154	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.17 237	0.39 336	0.36 375	0.21 235	0.25 272	0.17 217	0.17 286	0.18 86	0.15 182	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

iRaftStereo_RVC	0.17 175	0.16 358	0.35 167	0.21 198	0.11 116	0.20 222	0.17 237	0.34 269	0.25 213	0.20 228	0.25 272	0.19 244	0.12 151	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.12 391	0.10 417	0.09 380	0.09 333	0.14 372

Gwc-CoAtRS	0.17 175	0.10 85	0.41 218	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.15 144	0.34 269	0.29 278	0.23 262	0.23 254	0.27 353	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

NLSM1	0.18 186	0.12 186	0.21 38	0.21 198	0.18 439	0.25 342	0.17 237	0.51 472	0.43 460	0.17 189	0.21 226	0.13 138	0.15 245	0.22 181	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

FE-Mocha	0.18 186	0.11 133	0.40 208	0.26 457	0.14 267	0.19 181	0.14 102	0.36 290	0.24 187	0.24 270	0.24 264	0.23 295	0.14 224	0.27 278	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

252Zero-FE	0.18 186	0.08 19	0.28 108	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.11 21	0.22 72	0.22 151	0.76 640	0.11 41	0.09 25	0.08 14	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.51 666	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.10 196

xyz-stereo-finetune2	0.18 186	0.16 358	0.32 145	0.16 10	0.09 18	0.27 369	0.19 340	0.29 195	0.21 140	0.23 262	0.29 307	0.21 273	0.23 377	0.37 413	0.23 392	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 186	0.08 19	0.39 193	0.19 106	0.19 473	0.24 324	0.18 293	0.29 195	0.29 278	0.24 270	0.21 226	0.24 315	0.18 317	0.22 181	0.21 354	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.07 190	0.06 90	0.11 245

SCV	0.18 186	0.15 316	0.37 180	0.26 457	0.20 500	0.16 88	0.16 195	0.35 278	0.23 167	0.14 122	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.12 39	0.08 262	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.26 549

tg	0.18 186	0.15 316	0.34 159	0.22 263	0.11 116	0.23 303	0.15 144	0.35 278	0.27 246	0.20 228	0.25 272	0.20 258	0.12 151	0.25 241	0.16 211	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.08 240	0.13 335

dual_stereo	0.18 186	0.08 19	0.26 85	0.21 198	0.32 616	0.11 13	0.13 71	0.27 162	0.20 114	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 133	0.14 141	0.07 115	0.45 661	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.65 670

Occ-G	0.18 186	0.10 85	0.38 185	0.23 321	0.15 335	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.26 228	0.15 147	0.20 206	0.21 273	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.30 575

rvit_stereo_ft	0.18 186	0.19 431	0.43 236	0.25 416	0.14 267	0.17 123	0.21 408	0.30 215	0.28 257	0.17 189	0.19 194	0.20 258	0.17 286	0.22 181	0.18 270	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.08 76

MoCha-V2	0.18 186	0.12 186	0.40 208	0.30 552	0.24 565	0.16 88	0.15 144	0.28 176	0.19 100	0.16 166	0.16 144	0.13 138	0.13 194	0.30 340	0.13 93	0.06 44	0.28 613	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.25 536

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 186	0.15 316	0.27 102	0.20 152	0.13 223	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.37 390	0.43 554	0.17 163	0.13 138	0.12 151	0.20 133	0.16 211	0.08 262	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.08 76

MyStereo07	0.18 186	0.15 316	0.44 247	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.31 236	0.26 228	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.13 194	0.33 375	0.14 141	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

ff7	0.18 186	0.13 230	0.41 218	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 598	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 602

ffff	0.18 186	0.13 230	0.41 218	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 598	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 602

11t	0.18 186	0.13 230	0.41 218	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 598	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 602

plain	0.18 186	0.16 358	0.59 447	0.21 198	0.13 223	0.16 88	0.17 237	0.29 195	0.23 167	0.16 166	0.26 280	0.13 138	0.17 286	0.27 278	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 186	0.13 230	0.50 330	0.22 263	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.29 195	0.26 228	0.17 189	0.26 280	0.16 202	0.17 286	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

GCAP-Stereo	0.18 186	0.21 456	0.47 277	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.10 8	0.28 176	0.24 187	0.20 228	0.22 240	0.15 189	0.13 194	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.19 530	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

Any-RAFT	0.18 186	0.09 48	0.33 154	0.19 106	0.10 70	0.29 412	0.16 195	0.44 400	0.32 317	0.25 284	0.27 293	0.29 379	0.16 264	0.23 205	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

knoymous	0.18 186	0.10 85	0.35 167	0.17 29	0.11 116	0.21 253	0.17 237	0.33 262	0.24 187	0.24 270	0.28 299	0.27 353	0.16 264	0.24 220	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.06 102	0.09 333	0.10 196

MC-Stereo	0.18 186	0.10 85	0.36 174	0.28 522	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.21 235	0.24 264	0.16 202	0.13 194	0.25 241	0.14 141	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.30 575

ccc-4	0.18 186	0.13 230	0.41 218	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 598	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 602

test-3	0.18 186	0.10 85	0.48 292	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

test_1	0.18 186	0.10 85	0.48 292	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

cross-raft	0.18 186	0.12 186	0.40 208	0.27 494	0.16 378	0.20 222	0.24 495	0.34 269	0.24 187	0.23 262	0.28 299	0.29 379	0.15 245	0.19 106	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

s12784h	0.18 186	0.09 48	0.38 185	0.18 57	0.07 1	0.33 475	0.19 340	0.39 336	0.34 346	0.24 270	0.25 272	0.18 232	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 186	0.10 85	0.45 253	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.40 345	0.31 307	0.23 262	0.21 226	0.26 348	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.06 13

WQFJA1	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 573	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

WQFJX	0.19 214	0.12 186	0.21 38	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.18 293	0.57 544	0.49 535	0.17 189	0.17 163	0.14 169	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.11 245

NLMM	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 573	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

MM-Stereo_test3	0.19 214	0.15 316	0.39 193	0.25 416	0.15 335	0.19 181	0.22 442	0.42 370	0.40 427	0.17 189	0.24 264	0.17 217	0.12 151	0.22 181	0.16 211	0.08 262	0.21 550	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.11 245

MM-Stereo_test2	0.19 214	0.11 133	0.47 277	0.25 416	0.11 116	0.21 253	0.20 380	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.17 163	0.13 138	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.06 44	0.26 604	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.41 619

GREAT-IGEV	0.19 214	0.11 133	0.39 193	0.22 263	0.33 618	0.14 33	0.15 144	0.18 21	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.09 25	0.09 33	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.50 665	0.06 45	0.06 102	0.07 168	0.53 649
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 214	0.14 280	0.40 208	0.30 552	0.20 500	0.15 51	0.16 195	0.35 278	0.26 228	0.17 189	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.14 141	0.07 115	0.22 563	0.06 45	0.06 102	0.09 333	0.25 536

H2IRNET	0.19 214	0.18 416	0.50 330	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.28 176	0.31 307	0.17 189	0.32 342	0.25 328	0.20 344	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.08 76

IGEV++	0.19 214	0.13 230	0.38 185	0.30 552	0.19 473	0.15 51	0.15 144	0.32 244	0.18 74	0.13 95	0.16 144	0.12 116	0.11 110	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.32 641	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.42 623

MSKI-zero shot	0.19 214	0.10 85	0.47 277	0.30 552	0.14 267	0.21 253	0.14 102	0.33 262	0.22 151	0.24 270	0.25 272	0.22 280	0.10 73	0.32 365	0.14 141	0.07 115	0.30 631	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.09 128

RAFT-Test	0.19 214	0.11 133	0.41 218	0.26 457	0.21 517	0.26 362	0.17 237	0.37 306	0.26 228	0.24 270	0.29 307	0.32 420	0.14 224	0.22 181	0.15 182	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

EGLCR-Stereo	0.19 214	0.09 48	0.34 159	0.29 540	0.17 410	0.28 387	0.16 195	0.30 215	0.23 167	0.22 254	0.11 41	0.16 202	0.09 33	0.28 302	0.15 182	0.07 115	0.25 598	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.37 610

Selective-RAFT	0.19 214	0.14 280	0.37 180	0.24 375	0.11 116	0.30 426	0.15 144	0.35 278	0.34 346	0.17 189	0.17 163	0.22 280	0.18 317	0.29 324	0.18 270	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.08 76

test_4	0.19 214	0.16 358	0.39 193	0.24 375	0.13 223	0.19 181	0.21 408	0.27 162	0.24 187	0.24 270	0.47 524	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.18 270	0.06 44	0.06 86	0.09 337	0.09 380	0.07 168	0.06 13

Patchmatch Stereo++	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128
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	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 214	0.13 230	0.52 369	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.23 205	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

DeepStereo_RVC	0.19 214	0.12 186	0.47 277	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.16 195	0.29 195	0.24 187	0.28 315	0.27 293	0.23 295	0.28 462	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.10 196

iGMRVC	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

iRAFT	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

AnonymousM	0.19 214	0.20 445	0.30 123	0.18 57	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.27 246	0.27 304	0.21 226	0.18 232	0.14 224	0.21 153	0.16 211	0.09 353	0.08 239	0.38 651	0.15 581	0.06 90	0.08 76

CRE-IMP	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.24 187	0.27 304	0.26 280	0.24 315	0.17 286	0.24 220	0.19 300	0.09 353	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.10 196

RAFT-IKP	0.19 214	0.13 230	0.51 349	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

raftrobust	0.19 214	0.19 431	0.42 228	0.23 321	0.24 565	0.19 181	0.13 71	0.33 262	0.28 257	0.26 294	0.20 206	0.19 244	0.17 286	0.23 205	0.17 241	0.08 262	0.10 325	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128

sCroCo_RVC	0.19 214	0.15 316	0.60 454	0.27 494	0.18 439	0.23 303	0.16 195	0.28 176	0.24 187	0.14 122	0.22 240	0.17 217	0.14 224	0.22 181	0.16 211	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.10 196

R-Stereo Train	0.19 214	0.10 85	0.49 309	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 214	0.10 85	0.49 309	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	0.20 243	0.15 316	0.44 247	0.20 152	0.10 70	0.22 282	0.17 237	0.27 162	0.34 346	0.28 315	0.37 409	0.24 315	0.22 363	0.25 241	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

WQFJX1	0.20 243	0.12 186	0.21 38	0.23 321	0.17 410	0.24 324	0.19 340	0.63 601	0.56 580	0.17 189	0.16 144	0.14 169	0.16 264	0.27 278	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

NLCSM	0.20 243	0.15 316	0.23 56	0.24 375	0.19 473	0.24 324	0.22 442	0.45 409	0.44 473	0.20 228	0.18 182	0.14 169	0.16 264	0.47 451	0.20 326	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.10 196

GEAStereo	0.20 243	0.10 85	0.31 132	0.35 600	0.42 641	0.19 181	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.28 613	0.06 45	0.05 32	0.08 240	0.57 654

gasm-f	0.20 243	0.12 186	0.36 174	0.35 600	0.36 628	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.19 194	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.19 300	0.08 262	0.28 613	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.57 654

GASTEREO	0.20 243	0.15 316	0.31 132	0.40 627	0.29 599	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.18 211	0.17 163	0.11 87	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.07 115	0.23 576	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.57 654

MSCF	0.20 243	0.14 280	0.31 132	0.40 627	0.29 599	0.17 123	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.17 189	0.16 144	0.11 87	0.13 194	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.23 576	0.06 45	0.08 279	0.07 168	0.57 654

MM-Stereo_test1	0.20 243	0.13 230	0.45 253	0.24 375	0.12 166	0.20 222	0.21 408	0.36 290	0.32 317	0.23 262	0.22 240	0.15 189	0.14 224	0.28 302	0.16 211	0.07 115	0.24 592	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.21 485

HART	0.20 243	0.14 280	0.42 228	0.26 457	0.24 565	0.17 123	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.15 147	0.26 280	0.17 217	0.09 33	0.24 220	0.14 141	0.06 44	0.36 651	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.27 557

AIO_rvc	0.20 243	0.16 358	0.49 309	0.41 634	0.29 599	0.15 51	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.17 189	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.35 397	0.13 93	0.07 115	0.19 530	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.41 619

AIO_test	0.20 243	0.12 186	0.46 269	0.45 642	0.38 633	0.15 51	0.17 237	0.28 176	0.20 114	0.19 218	0.13 79	0.14 169	0.09 33	0.39 420	0.13 93	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.34 595

rvit_0105_6	0.20 243	0.16 358	0.41 218	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.20 380	0.31 236	0.39 417	0.18 211	0.22 240	0.23 295	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 243	0.74 660	0.71 509	0.17 29	0.08 8	0.15 51	0.15 144	0.19 36	0.18 74	0.13 95	0.12 61	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 141	0.34 647	0.12 391	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.24 524

IGEVStereo-DCA	0.20 243	0.17 392	0.41 218	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 602

MIM_Stereo	0.20 243	0.17 392	0.55 402	0.20 152	0.21 517	0.17 123	0.14 102	0.37 306	0.27 246	0.28 315	0.35 383	0.23 295	0.13 194	0.28 302	0.16 211	0.06 44	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.15 391

AEACV	0.20 243	0.09 48	0.32 145	0.39 622	0.34 620	0.21 253	0.16 195	0.30 215	0.18 74	0.17 189	0.17 163	0.13 138	0.16 264	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.29 629	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.37 610

4D-IteraStereo	0.20 243	0.21 456	0.62 465	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.29 195	0.28 257	0.24 270	0.20 206	0.20 258	0.10 73	0.22 181	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.33 591

anonymousdsp	0.20 243	0.13 230	0.49 309	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 604	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 639

DCANet-4	0.20 243	0.11 133	0.58 438	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.39 336	0.42 449	0.29 340	0.31 332	0.17 217	0.22 363	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

fff	0.20 243	0.15 316	0.57 422	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

DisPM	0.20 243	0.11 133	0.52 369	0.24 375	0.13 223	0.18 154	0.19 340	0.30 215	0.31 307	0.33 418	0.34 375	0.23 295	0.16 264	0.34 390	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.12 300

IGEV-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.49 309	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 604	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 639
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 243	0.17 392	0.45 253	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 576	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

error version	0.20 243	0.17 392	0.45 253	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 576	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test-v	0.20 243	0.17 392	0.45 253	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 576	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test_3	0.20 243	0.12 186	0.49 309	0.26 457	0.14 267	0.22 282	0.25 509	0.34 269	0.33 334	0.25 284	0.18 182	0.23 295	0.13 194	0.25 241	0.20 326	0.06 44	0.14 431	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.10 196

NRIStereo	0.20 243	0.12 186	0.50 330	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.19 340	0.30 215	0.28 257	0.26 294	0.26 280	0.25 328	0.18 317	0.34 390	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.09 128

Pruner-Stereo	0.20 243	0.12 186	0.49 309	0.29 540	0.12 166	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.32 342	0.25 328	0.15 245	0.25 241	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

test-2	0.20 243	0.17 392	0.45 253	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 576	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test-1	0.20 243	0.12 186	0.49 309	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.23 470	0.36 290	0.29 278	0.21 235	0.25 272	0.24 315	0.14 224	0.18 86	0.22 372	0.07 115	0.14 431	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.14 372

DCANet	0.20 243	0.15 316	0.57 422	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.23 377	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

csc	0.20 243	0.15 316	0.57 422	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

cscssc	0.20 243	0.15 316	0.57 422	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 243	0.23 491	0.49 309	0.21 198	0.16 378	0.19 181	0.17 237	0.35 278	0.32 317	0.26 294	0.33 364	0.20 258	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.06 44	0.10 325	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

AFF-stereo	0.20 243	0.24 503	0.49 309	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.18 293	0.35 278	0.29 278	0.25 284	0.36 398	0.25 328	0.17 286	0.25 241	0.17 241	0.06 44	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.11 245

DIP-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.48 292	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.12 35	0.43 379	0.26 228	0.27 304	0.32 342	0.21 273	0.17 286	0.26 263	0.20 326	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN	0.21 279	0.09 48	0.58 438	0.40 627	0.18 439	0.22 282	0.18 293	0.30 215	0.25 213	0.15 147	0.19 194	0.18 232	0.10 73	0.26 263	0.19 300	0.14 550	0.18 516	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.42 623

Hybrid-DGEV-03	0.21 279	0.20 445	0.43 236	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.16 195	0.33 262	0.28 257	0.33 418	0.58 579	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.10 196

NLMM1	0.21 279	0.13 230	0.21 38	0.23 321	0.18 439	0.24 324	0.20 380	0.65 614	0.69 618	0.18 211	0.18 182	0.13 138	0.14 224	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.10 196

GSStereo	0.21 279	0.10 85	0.31 132	0.36 609	0.42 641	0.19 181	0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 636	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 663

DA	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 613	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 651

zero-FE	0.21 279	0.08 19	1.10 609	0.24 375	0.27 587	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.20 114	0.12 65	0.11 41	0.13 138	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.09 353	0.23 576	0.07 148	0.08 279	0.19 589	0.27 557

GGEV	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 613	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 651

HI	0.21 279	0.16 358	0.50 330	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

CoSv	0.21 279	0.16 358	0.50 330	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

AIO-test1	0.21 279	0.22 475	0.56 412	0.31 568	0.24 565	0.21 253	0.16 195	0.42 370	0.37 390	0.17 189	0.26 280	0.18 232	0.12 151	0.29 324	0.15 182	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.07 168	0.10 196

IGEV-RUCA	0.21 279	0.09 48	0.26 85	0.20 152	0.19 473	0.28 387	0.23 470	0.24 109	0.22 151	0.21 235	0.23 254	0.29 379	0.48 598	0.26 263	0.19 300	0.09 353	0.08 239	0.18 601	0.14 570	0.18 579	0.19 454

rvit_0105_4	0.21 279	0.17 392	0.49 309	0.23 321	0.14 267	0.20 222	0.23 470	0.35 278	0.40 427	0.19 218	0.24 264	0.25 328	0.20 344	0.28 302	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.10 196

model_zeroshot	0.21 279	0.14 280	0.51 349	0.34 594	0.18 439	0.26 362	0.16 195	0.41 364	0.24 187	0.33 418	0.20 206	0.25 328	0.12 151	0.26 263	0.16 211	0.09 353	0.21 550	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.13 335

AE-Stereo	0.21 279	0.12 186	0.50 330	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.18 293	0.40 345	0.34 346	0.19 218	0.26 280	0.21 273	0.13 194	0.22 181	0.16 211	0.07 115	0.26 604	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.31 579

ACVNet-DCA	0.21 279	0.16 358	0.50 330	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 613	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 510

11t1	0.21 279	0.12 186	0.45 253	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.37 306	0.28 257	0.27 304	0.25 272	0.24 315	0.23 377	0.28 302	0.25 419	0.09 353	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.23 510

LL-Strereo2	0.21 279	0.25 518	0.53 380	0.32 577	0.20 500	0.25 342	0.14 102	0.32 244	0.25 213	0.25 284	0.20 206	0.24 315	0.12 151	0.28 302	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.12 508	0.09 380	0.09 333	0.16 408

ADStereo(finetuned)	0.21 279	0.15 316	0.59 447	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.31 506	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

PFNet+	0.21 279	0.11 133	0.54 393	0.22 263	0.12 166	0.17 123	0.18 293	0.31 236	0.36 375	0.33 418	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.33 375	0.18 270	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.08 240	0.12 300

rafts_anoy	0.21 279	0.22 475	0.49 309	0.25 416	0.24 565	0.19 181	0.17 237	0.34 269	0.32 317	0.24 270	0.25 272	0.20 258	0.16 264	0.25 241	0.21 354	0.08 262	0.19 530	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

raft+_RVC	0.21 279	0.21 456	0.46 269	0.22 263	0.35 623	0.21 253	0.16 195	0.39 336	0.35 359	0.22 254	0.28 299	0.20 258	0.15 245	0.25 241	0.20 326	0.08 262	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.12 300

sAnonymous2	0.21 279	0.24 503	0.79 534	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

CroCo_RVC	0.21 279	0.24 503	0.79 534	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

RALAANet	0.21 279	0.24 503	0.53 380	0.23 321	0.14 267	0.22 282	0.13 71	0.38 315	0.30 296	0.29 340	0.26 280	0.25 328	0.15 245	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.07 30

GMStereo	0.21 279	0.30 555	0.57 422	0.21 198	0.12 166	0.24 324	0.18 293	0.30 215	0.41 437	0.26 294	0.24 264	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 304	0.47 622	0.67 488	0.30 552	0.31 612	0.11 13	0.11 21	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.11 41	0.09 25	0.09 33	0.27 278	0.12 39	0.09 353	0.39 653	0.06 45	0.04 1	0.24 617	0.49 641

AIO-test2	0.22 304	0.27 536	0.54 393	0.29 540	0.16 378	0.22 282	0.16 195	0.44 400	0.43 460	0.17 189	0.29 307	0.16 202	0.11 110	0.27 278	0.14 141	0.19 612	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.09 128

FACV-RUCA	0.22 304	0.15 316	0.38 185	0.24 375	0.23 548	0.26 362	0.19 340	0.41 364	0.35 359	0.26 294	0.32 342	0.22 280	0.25 411	0.24 220	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.15 576	0.08 279	0.16 548	0.14 372

rvit_0105_5	0.22 304	0.18 416	0.51 349	0.23 321	0.13 223	0.22 282	0.25 509	0.38 315	0.40 427	0.21 235	0.23 254	0.27 353	0.20 344	0.27 278	0.20 326	0.15 566	0.13 412	0.12 508	0.12 519	0.10 397	0.10 196

1test111	0.22 304	0.16 358	0.50 330	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.28 613	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 510

cc1	0.22 304	0.16 358	0.50 330	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 613	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 610

rrr	0.22 304	0.17 392	0.79 534	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.27 246	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.28 566

tt1	0.22 304	0.16 358	0.49 309	0.26 457	0.15 335	0.31 448	0.19 340	0.38 315	0.46 498	0.21 235	0.19 194	0.13 138	0.16 264	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 613	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 610

GCAPDPT-zeroshot	0.22 304	0.09 48	1.28 632	0.31 568	0.43 644	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 524

HH	0.22 304	0.12 186	0.55 402	0.32 577	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 579

HanStereo	0.22 304	0.12 186	0.55 402	0.32 577	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 579

CASS	0.22 304	0.16 358	0.40 208	0.26 457	0.12 166	0.29 412	0.19 340	0.40 345	0.32 317	0.34 439	0.35 383	0.25 328	0.25 411	0.26 263	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.11 473	0.09 380	0.11 449	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 304	0.19 431	0.64 475	0.22 263	0.12 166	0.28 387	0.20 380	0.48 441	0.39 417	0.31 380	0.24 264	0.19 244	0.24 398	0.28 302	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

IPLGR	0.22 304	0.14 280	0.75 519	0.21 198	0.11 116	0.25 342	0.18 293	0.44 400	0.38 401	0.29 340	0.28 299	0.21 273	0.19 339	0.37 413	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

GANet-ADL	0.22 304	0.14 280	0.51 349	0.23 321	0.14 267	0.29 412	0.19 340	0.48 441	0.36 375	0.26 294	0.33 364	0.32 420	0.20 344	0.26 263	0.22 372	0.11 464	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

TRStereo	0.22 304	0.21 456	0.62 465	0.40 627	0.19 473	0.22 282	0.16 195	0.58 558	0.30 296	0.21 235	0.21 226	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.14 141	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.11 476	0.06 90	0.19 454

LCNet	0.22 304	0.12 186	0.42 228	0.26 457	0.12 166	0.23 303	0.19 340	0.36 290	0.28 257	0.28 315	0.35 383	0.26 348	0.30 489	0.35 397	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.13 505	0.22 500

NF-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 369	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.52 473	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

OCTAStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 369	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

PSM-softLoss	0.22 304	0.11 133	0.53 380	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

KMStereo	0.22 304	0.11 133	0.53 380	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

SST-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 369	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.26 228	0.34 439	0.33 364	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.18 270	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

RAFT_R40	0.22 304	0.11 133	0.52 369	0.25 416	0.13 223	0.18 154	0.18 293	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.33 364	0.30 399	0.23 377	0.55 487	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

RE-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 369	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

TVStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 369	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

RAFT-345	0.22 304	0.11 133	0.55 402	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.27 162	0.28 257	0.27 304	0.65 605	0.20 258	0.17 286	0.55 487	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.56 412	0.23 321	0.13 223	0.24 324	0.24 495	0.38 315	0.29 278	0.31 380	0.44 490	0.27 353	0.21 355	0.31 355	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.19 454

Prome-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.43 236	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.27 246	0.33 418	0.58 579	0.24 315	0.28 462	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.20 472

TestStereo	0.22 304	0.24 503	0.48 292	0.25 416	0.11 116	0.22 282	0.22 442	0.32 244	0.31 307	0.24 270	0.34 375	0.23 295	0.19 339	0.62 532	0.19 300	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.07 190	0.11 449	0.07 30

RALCasStereoNet	0.22 304	0.22 475	0.48 292	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.18 293	0.32 244	0.27 246	0.22 254	0.30 321	0.22 280	0.15 245	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.22 563	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.25 536

111	0.22 304	0.22 475	0.57 422	0.19 106	0.09 18	0.24 324	0.17 237	0.44 400	0.46 498	0.24 270	0.30 321	0.29 379	0.22 363	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.15 391

test_xeample3	0.22 304	0.17 392	0.81 541	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.25 213	0.19 218	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.34 390	0.33 498	0.07 115	0.20 545	0.07 148	0.08 279	0.08 240	0.34 595

FENet	0.22 304	0.13 230	0.48 292	0.22 263	0.12 166	0.27 369	0.18 293	0.43 379	0.37 390	0.31 380	0.32 342	0.29 379	0.23 377	0.27 278	0.24 404	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

CCAANet	0.22 304	0.11 133	0.39 193	0.20 152	0.13 223	0.32 465	0.18 293	0.41 364	0.28 257	0.24 270	0.48 533	0.30 399	0.26 429	0.37 413	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.08 76

HITNet	0.22 304	0.23 491	0.60 454	0.20 152	0.09 18	0.27 369	0.15 144	0.45 409	0.33 334	0.29 340	0.33 364	0.27 353	0.22 363	0.29 324	0.27 443	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245
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
Hybrid-DGEV-2	0.23 339	0.20 445	0.53 380	0.24 375	0.13 223	0.28 387	0.15 144	0.50 460	0.45 486	0.28 315	0.26 280	0.25 328	0.26 429	0.29 324	0.20 326	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.10 196

IGEV-FE	0.23 339	0.11 133	0.82 545	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 599

GCAP-BAT	0.23 339	0.09 48	1.36 641	0.31 568	0.44 647	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 524

test_sample2	0.23 339	0.12 186	0.39 193	0.20 152	0.11 116	0.28 387	0.22 442	0.45 409	0.33 334	0.27 304	0.34 375	0.30 399	0.25 411	0.46 447	0.23 392	0.09 353	0.15 462	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.19 454

MyStereo06	0.23 339	0.15 316	0.74 515	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.43 379	0.25 213	0.36 472	0.24 264	0.34 437	0.18 317	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

xx1	0.23 339	0.16 358	0.50 330	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.28 366	0.25 411	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 613	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 510

IGEV_Zeroshot_test	0.23 339	0.11 133	0.82 545	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 599

StereoVision	0.23 339	0.23 491	0.55 402	0.27 494	0.17 410	0.23 303	0.22 442	0.40 345	0.32 317	0.21 235	0.51 541	0.22 280	0.16 264	0.29 324	0.19 300	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.13 551	0.10 397	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 339	0.14 280	0.48 292	0.21 198	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.11 245

anonymousdsp2	0.23 339	0.11 133	0.42 228	0.26 457	0.24 565	0.25 342	0.17 237	0.43 379	0.37 390	0.30 363	0.23 254	0.24 315	0.15 245	0.32 365	0.17 241	0.07 115	0.28 613	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.44 629

TestStereo1	0.23 339	0.22 475	0.50 330	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

x	0.23 339	0.15 316	0.45 253	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.43 379	0.35 359	0.26 294	0.31 332	0.29 379	0.25 411	0.29 324	0.30 469	0.09 353	0.22 563	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.24 524

RAFT_CTSACE	0.23 339	0.21 456	0.57 422	0.26 457	0.15 335	0.22 282	0.23 470	0.34 269	0.30 296	0.34 439	0.51 541	0.31 409	0.17 286	0.33 375	0.15 182	0.06 44	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 339	0.24 503	0.48 292	0.25 416	0.18 439	0.23 303	0.29 552	0.42 370	0.38 401	0.24 270	0.39 436	0.20 258	0.17 286	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.12 519	0.09 333	0.13 335

SA-5K	0.23 339	0.22 475	0.50 330	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

CIPLG	0.23 339	0.28 544	0.75 519	0.24 375	0.16 378	0.25 342	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.34 375	0.23 295	0.15 245	0.27 278	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

dd	0.23 339	0.32 566	0.55 402	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.21 408	0.32 244	0.45 486	0.30 363	0.29 307	0.25 328	0.17 286	0.31 355	0.26 431	0.13 526	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.12 491	0.09 128

IPLG	0.23 339	0.19 431	0.65 480	0.21 198	0.12 166	0.28 387	0.17 237	0.45 409	0.32 317	0.33 418	0.32 342	0.16 202	0.17 286	0.50 459	0.23 392	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

IPLGR_C	0.23 339	0.29 549	0.81 541	0.24 375	0.16 378	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

ACRE	0.23 339	0.27 536	0.83 551	0.24 375	0.15 335	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.32 317	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

GwcNet-ADL	0.23 339	0.15 316	0.58 438	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.24 495	0.51 472	0.41 437	0.28 315	0.29 307	0.30 399	0.20 344	0.27 278	0.28 451	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.11 245

HHNet	0.23 339	0.12 186	0.66 485	0.19 106	0.18 439	0.20 222	0.20 380	0.36 290	0.32 317	0.33 418	0.59 584	0.19 244	0.21 355	0.24 220	0.31 479	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.12 300

KYRaft	0.23 339	0.11 133	0.43 236	0.23 321	0.12 166	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.26 228	0.35 458	0.53 556	0.34 437	0.26 429	0.29 324	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.08 240	0.30 575

ASMatch	0.23 339	0.11 133	0.55 402	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.16 195	0.32 244	0.30 296	0.28 315	0.68 611	0.28 366	0.26 429	0.50 459	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.11 245

IRAFT_RVC	0.23 339	0.15 316	0.54 393	0.26 457	0.12 166	0.19 181	0.23 470	0.41 364	0.39 417	0.31 380	0.30 321	0.29 379	0.24 398	0.55 487	0.23 392	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 339	0.14 280	0.48 292	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.11 449	0.11 245

GES	0.23 339	0.14 280	0.54 393	0.21 198	0.14 267	0.28 387	0.19 340	0.51 472	0.35 359	0.31 380	0.36 398	0.25 328	0.24 398	0.30 340	0.23 392	0.11 464	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.12 300

SFCPSM	0.23 339	0.12 186	0.51 349	0.21 198	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.57 544	0.41 437	0.29 340	0.32 342	0.23 295	0.22 363	0.28 302	0.20 326	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.09 128

MSMDNet	0.23 339	0.14 280	0.49 309	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.11 245

ccs_rob	0.23 339	0.14 280	0.48 292	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.12 491	0.11 245

rvit_0105_3	0.24 369	0.21 456	0.57 422	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.28 546	0.40 345	0.43 460	0.25 284	0.26 280	0.29 379	0.22 363	0.29 324	0.21 354	0.15 566	0.13 412	0.14 558	0.15 581	0.10 397	0.10 196

test_sample1	0.24 369	0.13 230	0.40 208	0.20 152	0.13 223	0.29 412	0.19 340	0.43 379	0.30 296	0.27 304	0.34 375	0.31 409	0.28 462	0.45 445	0.27 443	0.09 353	0.16 476	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.22 500

MyStereo05	0.24 369	0.15 316	0.58 438	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.50 460	0.54 564	0.32 405	0.23 254	0.26 348	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

MyStereo04	0.24 369	0.15 316	0.58 438	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.51 472	0.54 564	0.29 340	0.23 254	0.27 353	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

CoDeX	0.24 369	0.13 230	0.48 292	0.22 263	0.14 267	0.29 412	0.21 408	0.55 524	0.42 449	0.29 340	0.36 398	0.28 366	0.23 377	0.48 453	0.20 326	0.09 353	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

DCRE	0.24 369	0.15 316	0.45 253	0.26 457	0.26 583	0.23 303	0.21 408	0.37 306	0.29 278	0.23 262	0.81 629	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.18 270	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.25 536

riskmin	0.24 369	0.10 85	0.43 236	0.32 577	0.26 583	0.33 475	0.19 340	0.44 400	0.30 296	0.24 270	0.27 293	0.37 462	0.25 411	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.18 516	0.09 337	0.13 551	0.10 397	0.27 557

qqq	0.24 369	0.16 358	0.46 269	0.20 152	0.15 335	0.23 303	0.20 380	0.43 379	0.32 317	0.26 294	0.31 332	0.28 366	0.25 411	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.22 563	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 510

BUS	0.24 369	0.13 230	0.36 174	0.25 416	0.14 267	0.44 562	0.17 237	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.31 409	0.22 363	0.27 278	0.22 372	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

IER	0.24 369	0.15 316	0.50 330	0.21 198	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.44 400	0.38 401	0.34 439	0.41 457	0.32 420	0.34 530	0.31 355	0.23 392	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.09 128

BSDual-CNN	0.24 369	0.13 230	0.36 174	0.25 416	0.14 267	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

Sa-1000	0.24 369	0.20 445	0.53 380	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.50 460	0.41 437	0.30 363	0.50 538	0.26 348	0.19 339	0.33 375	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.08 76

SA	0.24 369	0.22 475	0.55 402	0.23 321	0.14 267	0.25 342	0.23 470	0.48 441	0.42 449	0.28 315	0.44 490	0.23 295	0.23 377	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.08 240	0.09 128

psmg	0.24 369	0.13 230	0.36 174	0.21 198	0.14 267	0.35 506	0.23 470	0.54 506	0.36 375	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.08 239	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

UDGNet	0.24 369	0.37 594	0.53 380	0.25 416	0.14 267	0.24 324	0.18 293	0.32 244	0.44 473	0.29 340	0.28 299	0.24 315	0.20 344	0.30 340	0.21 354	0.16 577	0.07 175	0.21 616	0.11 476	0.16 548	0.11 245

TransformOpticalFlow	0.24 369	0.14 280	0.57 422	0.24 375	0.11 116	0.21 253	0.19 340	0.43 379	0.34 346	0.30 363	0.43 480	0.36 456	0.31 506	0.61 521	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.48 292	0.30 552	0.13 223	0.21 253	0.16 195	0.38 315	0.35 359	0.34 439	0.30 321	0.33 429	0.20 344	0.70 563	0.24 404	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.47 277	0.29 540	0.12 166	0.23 303	0.14 102	0.40 345	0.33 334	0.35 458	0.37 409	0.33 429	0.22 363	0.70 563	0.26 431	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

PFNet	0.24 369	0.11 133	0.63 470	0.25 416	0.14 267	0.22 282	0.19 340	0.40 345	0.35 359	0.36 472	0.32 342	0.27 353	0.20 344	0.63 535	0.23 392	0.09 353	0.05 6	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.08 76

RAFT	0.24 369	0.24 503	0.46 269	0.27 494	0.15 335	0.26 362	0.26 521	0.37 306	0.31 307	0.34 439	0.34 375	0.41 496	0.22 363	0.30 340	0.18 270	0.08 262	0.15 462	0.11 473	0.10 440	0.11 449	0.13 335

ICVP	0.24 369	0.13 230	0.45 253	0.26 457	0.14 267	0.30 426	0.25 509	0.47 430	0.35 359	0.29 340	0.43 480	0.35 450	0.25 411	0.28 302	0.25 419	0.12 504	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 369	0.19 431	0.76 523	0.27 494	0.18 439	0.41 544	0.24 495	0.45 409	0.36 375	0.23 262	0.27 293	0.20 258	0.18 317	0.28 302	0.19 300	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.13 335

ACVNet	0.24 369	0.18 416	0.51 349	0.18 57	0.15 335	0.27 369	0.23 470	0.40 345	0.45 486	0.29 340	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.10 397	0.09 128

DMCA	0.24 369	0.18 416	0.51 349	0.23 321	0.14 267	0.27 369	0.20 380	0.45 409	0.40 427	0.32 405	0.33 364	0.33 429	0.25 411	0.27 278	0.30 469	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.12 300

DN-CSS_ROB	0.24 369	0.33 570	0.69 496	0.25 416	0.14 267	0.26 362	0.13 71	0.42 370	0.35 359	0.30 363	0.42 466	0.22 280	0.20 344	0.34 390	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

G2L-ROB	0.25 394	0.21 456	0.56 412	0.19 106	0.12 166	0.28 387	0.21 408	0.48 441	0.34 346	0.35 458	0.31 332	0.41 496	0.23 377	0.51 465	0.31 479	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.12 300

DCVSM-stereo	0.25 394	0.14 280	0.53 380	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.14 102	0.35 278	0.35 359	0.42 543	0.33 364	0.46 537	0.30 489	0.31 355	0.27 443	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.10 440	0.12 491	0.15 391

rvit_stereo_0075_2	0.25 394	0.18 416	0.65 480	0.27 494	0.22 533	0.22 282	0.15 144	0.41 364	0.36 375	0.27 304	0.37 409	0.29 379	0.21 355	0.29 324	0.20 326	0.17 591	0.12 391	0.19 608	0.12 519	0.14 528	0.14 372

test_sample3	0.25 394	0.14 280	0.52 369	0.20 152	0.12 166	0.33 475	0.20 380	0.53 490	0.38 401	0.32 405	0.35 383	0.29 379	0.24 398	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.15 391

MyStereo8	0.25 394	0.20 445	0.69 496	0.24 375	0.17 410	0.31 448	0.16 195	0.50 460	0.32 317	0.29 340	0.38 418	0.25 328	0.19 339	0.33 375	0.29 465	0.08 262	0.20 545	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.16 408

mmm	0.25 394	0.15 316	0.44 247	0.23 321	0.20 500	0.28 387	0.21 408	0.43 379	0.32 317	0.31 380	0.40 445	0.30 399	0.24 398	0.31 355	0.28 451	0.09 353	0.21 550	0.11 473	0.12 519	0.10 397	0.26 549

GMStereo_Zeroshot	0.25 394	0.22 475	0.51 349	0.27 494	0.14 267	0.28 387	0.15 144	0.40 345	0.36 375	0.37 489	0.43 480	0.40 487	0.17 286	0.35 397	0.21 354	0.12 504	0.07 175	0.13 534	0.07 190	0.17 563	0.10 196

CFNet_ucs	0.25 394	0.14 280	0.51 349	0.20 152	0.15 335	0.29 412	0.18 293	0.51 472	0.46 498	0.32 405	0.42 466	0.38 468	0.23 377	0.31 355	0.22 372	0.11 464	0.08 239	0.12 508	0.09 380	0.13 505	0.13 335

gwcnet-sp	0.25 394	0.16 358	0.70 502	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

scenet	0.25 394	0.16 358	0.70 502	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

ssnet	0.25 394	0.16 358	0.70 502	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

raft_robust	0.25 394	0.23 491	0.44 247	0.22 263	0.13 223	0.23 303	0.22 442	0.52 480	0.50 542	0.33 418	0.32 342	0.33 429	0.23 377	0.55 487	0.18 270	0.07 115	0.11 362	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.07 30

test_5	0.25 394	0.25 518	0.57 422	0.27 494	0.18 439	0.25 342	0.29 552	0.42 370	0.39 417	0.29 340	0.40 445	0.27 353	0.23 377	0.35 397	0.19 300	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.14 372

iRaft-Stereo_5w	0.25 394	0.24 503	0.50 330	0.23 321	0.18 439	0.19 181	0.19 340	0.39 336	0.35 359	0.28 315	0.36 398	0.34 437	0.23 377	0.66 551	0.28 451	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.14 372

STrans-v2	0.25 394	0.14 280	0.56 412	0.21 198	0.12 166	0.23 303	0.20 380	0.50 460	0.31 307	0.31 380	0.42 466	0.35 450	0.35 537	0.62 532	0.24 404	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

DRaft	0.25 394	0.11 133	0.47 277	0.18 57	0.12 166	0.28 387	0.23 470	0.34 269	0.40 427	0.38 498	0.60 588	0.20 258	0.41 569	0.48 453	0.41 535	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

XX-Stereo	0.25 394	0.11 133	1.09 608	0.35 600	0.38 633	0.23 303	0.13 71	0.43 379	0.19 100	0.20 228	0.40 445	0.31 409	0.10 73	0.33 375	0.13 93	0.08 262	0.11 362	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.10 196

HCRNet	0.25 394	0.27 536	0.42 228	0.34 594	0.17 410	0.27 369	0.18 293	0.45 409	0.37 390	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.23 377	0.44 439	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 394	0.25 518	0.66 485	0.23 321	0.10 70	0.29 412	0.14 102	0.49 452	0.34 346	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.26 429	0.34 390	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.13 335

UCFNet_RVC	0.25 394	0.21 456	0.49 309	0.19 106	0.15 335	0.34 491	0.18 293	0.47 430	0.36 375	0.30 363	0.35 383	0.40 487	0.26 429	0.35 397	0.24 404	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.14 570	0.13 505	0.13 335

AdaStereo	0.25 394	0.17 392	0.47 277	0.25 416	0.13 223	0.33 475	0.17 237	0.57 544	0.43 460	0.34 439	0.38 418	0.35 450	0.21 355	0.32 365	0.24 404	0.14 550	0.06 86	0.13 534	0.09 380	0.11 449	0.09 128
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 394	0.23 491	0.59 447	0.22 263	0.09 18	0.30 426	0.18 293	0.40 345	0.38 401	0.38 498	0.44 490	0.31 409	0.22 363	0.44 439	0.32 489	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.08 76

iResNet	0.25 394	0.22 475	0.62 465	0.26 457	0.11 116	0.31 448	0.23 470	0.46 418	0.45 486	0.34 439	0.43 480	0.27 353	0.23 377	0.36 403	0.37 522	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.10 196

IGEV_i1	0.26 417	0.12 186	0.57 422	0.25 416	0.24 565	0.32 465	0.20 380	0.45 409	0.37 390	0.35 458	0.30 321	0.35 450	0.20 344	0.39 420	0.23 392	0.08 262	0.26 604	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.37 610

DFGA-Net	0.26 417	0.33 570	0.70 502	0.22 263	0.15 335	0.25 342	0.17 237	0.41 364	0.40 427	0.30 363	0.32 342	0.21 273	0.18 317	0.61 521	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.09 128

G2L-Stereo_test	0.26 417	0.22 475	0.54 393	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.24 495	0.51 472	0.40 427	0.38 498	0.37 409	0.40 487	0.26 429	0.53 476	0.32 489	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

HUF	0.26 417	0.15 316	0.79 534	0.39 622	0.31 612	0.16 88	0.17 237	0.36 290	0.25 213	0.19 218	0.14 114	0.23 295	0.11 110	0.32 365	0.14 141	0.08 262	0.60 679	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.56 651

PAM_32	0.26 417	0.10 85	0.63 470	0.24 375	0.19 473	0.51 596	0.26 521	0.43 379	0.30 296	0.32 405	0.28 299	0.60 605	0.28 462	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.14 431	0.08 240	0.10 440	0.07 168	0.15 391

PAM	0.26 417	0.11 133	0.63 470	0.25 416	0.18 439	0.53 605	0.29 552	0.44 400	0.28 257	0.36 472	0.27 293	0.59 599	0.26 429	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.12 391	0.07 148	0.10 440	0.07 168	0.13 335

DDVS	0.26 417	0.16 358	0.45 253	0.25 416	0.17 410	0.34 491	0.21 408	0.43 379	0.31 307	0.34 439	0.41 457	0.47 547	0.21 355	0.52 473	0.29 465	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.16 408

UGAM-zero	0.26 417	0.11 133	0.56 412	0.20 152	0.16 378	0.28 387	0.18 293	0.48 441	0.25 213	0.31 380	0.28 299	0.56 590	0.32 520	0.66 551	0.17 241	0.07 115	0.10 325	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.31 579

ITSA-stereo	0.26 417	0.16 358	0.39 193	0.24 375	0.11 116	0.28 387	0.18 293	0.58 558	0.59 592	0.32 405	0.32 342	0.33 429	0.28 462	0.51 465	0.34 505	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 417	0.15 316	0.96 588	0.21 198	0.25 579	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.28 257	0.25 284	0.29 307	0.46 537	0.23 377	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.12 519	0.11 449	0.17 429

test_sample5	0.26 417	0.14 280	0.51 349	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.43 480	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

test_sample4	0.26 417	0.14 280	0.53 380	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.38 418	0.28 366	0.25 411	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.16 408

qqq1	0.26 417	0.13 230	0.47 277	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

fff1	0.26 417	0.13 230	0.47 277	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

DualNet	0.26 417	0.14 280	0.51 349	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

anonymousa	0.26 417	0.13 230	0.56 412	0.29 540	0.30 604	0.31 448	0.20 380	0.38 315	0.36 375	0.33 418	0.51 541	0.41 496	0.27 439	0.25 241	0.24 404	0.08 262	0.18 516	0.09 337	0.18 607	0.08 240	0.17 429

hknet	0.26 417	0.15 316	0.49 309	0.25 416	0.16 378	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.40 427	0.34 439	0.35 383	0.43 516	0.28 462	0.38 417	0.26 431	0.09 353	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

PSMNet-ADL	0.26 417	0.16 358	0.39 193	0.27 494	0.14 267	0.32 465	0.22 442	0.45 409	0.37 390	0.28 315	0.34 375	0.41 496	0.28 462	0.61 521	0.32 489	0.11 464	0.10 325	0.09 337	0.11 476	0.10 397	0.13 335

PSM-AAD	0.26 417	0.11 133	0.43 236	0.24 375	0.12 166	0.27 369	0.37 602	0.36 290	0.30 296	0.36 472	0.39 436	0.28 366	0.77 644	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.21 485

DEmStereo	0.26 417	0.10 85	0.52 369	0.19 106	0.13 223	0.31 448	0.25 509	0.29 195	0.38 401	0.36 472	0.57 576	0.24 315	0.48 598	0.53 476	0.44 550	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

GrayStereo	0.26 417	0.10 85	0.45 253	0.27 494	0.14 267	0.23 303	0.46 632	0.36 290	0.33 334	0.40 525	0.47 524	0.30 399	0.78 645	0.29 324	0.17 241	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.15 391

RAFT-RH_RVC	0.26 417	0.13 230	0.57 422	0.22 263	0.12 166	0.25 342	0.14 102	0.27 162	0.29 278	0.38 498	1.14 653	0.23 295	0.18 317	0.58 500	0.24 404	0.07 115	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.06 90	0.08 76

ARAFT	0.26 417	0.30 555	0.87 565	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.24 495	0.46 418	0.34 346	0.33 418	0.28 299	0.29 379	0.20 344	0.49 455	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.09 128

acv_ft	0.26 417	0.18 416	0.56 412	0.24 375	0.19 473	0.34 491	0.21 408	0.47 430	0.45 486	0.39 516	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.36 516	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.09 128

cf-r	0.26 417	0.22 475	0.66 485	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.22 442	0.44 400	0.42 449	0.32 405	0.42 466	0.43 516	0.27 439	0.44 439	0.27 443	0.11 464	0.07 175	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 417	0.19 431	0.54 393	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.22 442	0.47 430	0.34 346	0.30 363	0.40 445	0.41 496	0.30 489	0.59 508	0.25 419	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

PSMNet-RSSM	0.26 417	0.21 456	0.50 330	0.21 198	0.14 267	0.25 342	0.21 408	0.50 460	0.38 401	0.31 380	0.45 505	0.40 487	0.27 439	0.53 476	0.24 404	0.12 504	0.08 239	0.11 473	0.13 551	0.10 397	0.10 196

CFNet-ft	0.26 417	0.21 456	0.51 349	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

CFNet_RVC	0.26 417	0.21 456	0.51 349	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

Select-FE	0.27 446	0.18 416	0.87 565	0.23 321	0.22 533	0.29 412	0.18 293	0.53 490	0.28 257	0.30 363	0.33 364	0.45 528	0.29 482	0.30 340	0.21 354	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.08 240	0.20 472

G2L-Stereo	0.27 446	0.23 491	0.61 461	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.19 340	0.48 441	0.37 390	0.33 418	0.38 418	0.40 487	0.23 377	0.61 521	0.33 498	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.11 245

test_sample6	0.27 446	0.15 316	0.50 330	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.22 442	0.54 506	0.39 417	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.58 500	0.26 431	0.11 464	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

SMFormer	0.27 446	0.13 230	0.47 277	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.10 397	0.16 408

tta	0.27 446	0.13 230	0.47 277	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.13 335

ffm	0.27 446	0.17 392	0.84 555	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 613	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 610

NINENet	0.27 446	0.16 358	0.49 309	0.23 321	0.16 378	0.44 562	0.17 237	0.63 601	0.49 535	0.33 418	0.38 418	0.31 409	0.22 363	0.43 435	0.22 372	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.08 279	0.12 491	0.11 245

SepStereo	0.27 446	0.13 230	0.49 309	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.64 540	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

UPFNet	0.27 446	0.15 316	0.47 277	0.25 416	0.20 500	0.37 521	0.27 530	0.50 460	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.37 462	0.29 482	0.40 423	0.34 505	0.10 424	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.10 397	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 446	0.27 536	0.48 292	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.17 237	0.57 544	0.55 573	0.39 516	0.44 490	0.37 462	0.28 462	0.43 435	0.28 451	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.11 245

Selective-IGEV-i1	0.28 456	0.11 133	0.44 247	0.36 609	0.32 616	0.32 465	0.23 470	0.48 441	0.48 520	0.29 340	0.32 342	0.39 482	0.17 286	0.28 302	0.25 419	0.08 262	0.23 576	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.53 649

coex_refinement	0.28 456	0.22 475	0.50 330	0.23 321	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.51 472	0.43 460	0.35 458	0.42 466	0.45 528	0.27 439	0.56 493	0.41 535	0.10 424	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.11 449	0.12 300

ISRNet	0.28 456	0.15 316	0.54 393	0.27 494	0.19 473	0.24 324	0.15 144	0.47 430	0.45 486	0.40 525	0.49 535	0.42 509	0.27 439	0.33 375	0.30 469	0.20 615	0.12 391	0.17 593	0.16 591	0.16 548	0.21 485

rvit_105_1	0.28 456	0.24 503	0.65 480	0.27 494	0.19 473	0.31 448	0.35 593	0.46 418	0.53 559	0.31 380	0.32 342	0.32 420	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.16 577	0.14 431	0.15 576	0.17 602	0.11 449	0.11 245

UGAM	0.28 456	0.18 416	0.57 422	0.26 457	0.13 223	0.23 303	0.26 521	0.33 262	0.45 486	0.32 405	0.42 466	0.45 528	0.22 363	0.92 628	0.23 392	0.08 262	0.09 284	0.14 558	0.13 551	0.10 397	0.10 196

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 456	0.17 392	0.96 588	0.29 540	0.31 612	0.29 412	0.21 408	0.53 490	0.28 257	0.27 304	0.55 565	0.41 496	0.18 317	0.30 340	0.22 372	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.12 491	0.20 472

test_sample7	0.28 456	0.16 358	0.47 277	0.21 198	0.14 267	0.29 412	0.22 442	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.14 550	0.21 550	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.25 536

CBFPSM	0.28 456	0.23 491	0.76 523	0.21 198	0.14 267	0.38 527	0.26 521	0.42 370	0.37 390	0.34 439	0.36 398	0.55 585	0.38 552	0.33 375	0.40 530	0.08 262	0.08 239	0.07 148	0.08 279	0.09 333	0.12 300

ToySt	0.28 456	0.19 431	0.68 494	0.22 263	0.19 473	0.31 448	0.31 571	0.43 379	0.43 460	0.28 315	0.38 418	0.42 509	0.32 520	0.33 375	0.32 489	0.08 262	0.14 431	0.10 417	0.12 519	0.11 449	0.24 524

CSP-Net	0.28 456	0.17 392	0.41 218	0.22 263	0.14 267	0.44 562	0.24 495	0.52 480	0.42 449	0.42 543	0.44 490	0.42 509	0.27 439	0.66 551	0.30 469	0.12 504	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.10 196

DAS	0.28 456	0.13 230	0.49 309	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.76 588	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

AACVNet	0.28 456	0.22 475	0.55 402	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.19 340	0.43 379	0.33 334	0.39 516	0.42 466	0.44 522	0.29 482	0.73 573	0.28 451	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.12 300

FTStereo	0.28 456	0.11 133	0.56 412	0.24 375	0.13 223	0.21 253	0.52 644	0.36 290	0.28 257	0.38 498	0.94 642	0.30 399	0.56 617	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.19 454

LMCR-Stereo	0.28 456	0.22 475	0.56 412	0.29 540	0.14 267	0.37 521	0.23 470	0.57 544	0.36 375	0.40 525	0.40 445	0.29 379	0.30 489	0.41 426	0.38 524	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.13 505	0.10 196

MMNet	0.28 456	0.19 431	0.54 393	0.24 375	0.17 410	0.47 579	0.22 442	0.47 430	0.53 559	0.40 525	0.43 480	0.36 456	0.34 530	0.40 423	0.35 512	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.09 128

UNet	0.28 456	0.16 358	0.70 502	0.24 375	0.20 500	0.44 562	0.21 408	0.52 480	0.42 449	0.36 472	0.40 445	0.43 516	0.33 528	0.41 426	0.32 489	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.09 380	0.10 397	0.09 128

ac_64	0.28 456	0.16 358	0.62 465	0.25 416	0.17 410	0.36 513	0.22 442	0.48 441	0.35 359	0.36 472	0.37 409	0.51 567	0.30 489	0.62 532	0.34 505	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

GwcNet-RSSM	0.28 456	0.25 518	0.61 461	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.24 495	0.46 418	0.44 473	0.33 418	0.46 517	0.41 496	0.28 462	0.55 487	0.31 479	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.09 128

HSM-Net_RVC	0.28 456	0.12 186	0.48 292	0.19 106	0.11 116	0.35 506	0.21 408	0.64 608	0.44 473	0.40 525	0.43 480	0.50 564	0.27 439	0.75 582	0.25 419	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 456	0.25 518	0.64 475	0.22 263	0.16 378	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.33 334	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.26 429	0.45 445	0.28 451	0.15 566	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.14 372

StereoDRNet-Refined	0.28 456	0.19 431	0.47 277	0.25 416	0.14 267	0.36 513	0.21 408	0.49 452	0.43 460	0.46 573	0.52 548	0.42 509	0.30 489	0.46 447	0.38 524	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 477	0.10 85	0.60 454	0.24 375	0.16 378	0.38 527	0.31 571	0.60 579	0.46 498	0.41 537	0.41 457	0.49 558	0.31 506	0.30 340	0.29 465	0.09 353	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.25 536

DispNO	0.29 477	0.24 503	0.83 551	0.23 321	0.17 410	0.25 342	0.22 442	0.47 430	0.42 449	0.33 418	0.39 436	0.38 468	0.28 462	0.78 592	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

CRFU-Net	0.29 477	0.14 280	0.48 292	0.26 457	0.15 335	0.46 573	0.22 442	0.52 480	0.32 317	0.44 560	0.42 466	0.48 552	0.47 594	0.44 439	0.31 479	0.12 504	0.10 325	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.11 245

iRaft-Stereo_20w	0.29 477	0.11 133	0.86 562	0.33 589	0.24 565	0.32 465	0.26 521	0.60 579	0.26 228	0.41 537	0.21 226	0.28 366	0.19 339	0.32 365	0.24 404	0.07 115	0.31 636	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.47 636

AASNet	0.29 477	0.27 536	0.67 488	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.21 408	0.64 608	0.49 535	0.36 472	0.41 457	0.32 420	0.26 429	0.33 375	0.39 528	0.12 504	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.14 528	0.12 300

GEStereo_RVC	0.29 477	0.24 503	0.60 454	0.27 494	0.16 378	0.33 475	0.25 509	0.58 558	0.56 580	0.35 458	0.38 418	0.34 437	0.25 411	0.51 465	0.29 465	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.13 335

EAI-Stereo	0.29 477	0.11 133	0.38 185	0.22 263	0.18 439	0.33 475	1.66 690	0.53 490	0.27 246	0.27 304	0.50 538	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.25 419	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.11 476	0.07 168	0.10 196

delet	0.29 477	0.18 416	0.58 438	0.24 375	0.19 473	0.41 544	0.30 561	0.52 480	0.51 548	0.35 458	0.42 466	0.37 462	0.31 506	0.49 455	0.36 516	0.10 424	0.09 284	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

HGLStereo	0.29 477	0.19 431	0.60 454	0.24 375	0.21 517	0.33 475	0.23 470	0.52 480	0.44 473	0.36 472	0.49 535	0.41 496	0.35 537	0.46 447	0.34 505	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

DSFCA	0.29 477	0.18 416	0.48 292	0.21 198	0.17 410	0.39 533	0.32 579	0.49 452	0.44 473	0.44 560	0.38 418	0.40 487	0.30 489	0.53 476	0.38 524	0.12 504	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.11 449	0.11 245

CFNet	0.29 477	0.29 549	0.57 422	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.15 144	0.53 490	0.46 498	0.31 380	0.40 445	0.38 468	0.27 439	0.76 588	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 477	0.24 503	0.81 541	0.26 457	0.18 439	0.30 426	0.22 442	0.52 480	0.41 437	0.38 498	0.42 466	0.42 509	0.28 462	0.46 447	0.31 479	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.11 476	0.10 397	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 477	0.37 594	0.92 579	0.24 375	0.13 223	0.30 426	0.19 340	0.55 524	0.51 548	0.39 516	0.46 517	0.39 482	0.27 439	0.36 403	0.30 469	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.13 505	0.11 245

HSM	0.29 477	0.18 416	0.48 292	0.21 198	0.15 335	0.33 475	0.20 380	0.55 524	0.39 417	0.36 472	0.39 436	0.67 630	0.32 520	0.88 616	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.10 196

ACV-stereo	0.30 491	0.20 445	0.82 545	0.23 321	0.16 378	0.48 586	0.20 380	0.38 315	0.34 346	0.29 340	0.33 364	0.66 626	0.43 579	0.55 487	0.31 479	0.10 424	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

ssnet_v2	0.30 491	0.21 456	0.63 470	0.23 321	0.15 335	0.40 539	0.30 561	0.59 568	0.48 520	0.40 525	0.37 409	0.46 537	0.30 489	0.41 426	0.44 550	0.13 526	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.12 491	0.11 245

dad	0.30 491	0.38 601	0.60 454	0.22 263	0.14 267	0.32 465	0.21 408	0.35 278	0.51 548	0.45 567	0.45 505	0.46 537	0.23 377	0.41 426	0.27 443	0.21 617	0.11 362	0.20 613	0.11 476	0.15 540	0.11 245

THIR-Stereo	0.30 491	0.15 316	0.46 269	0.19 106	0.11 116	0.28 387	0.70 658	0.33 262	0.36 375	0.37 489	0.64 603	0.33 429	0.49 603	0.58 500	0.44 550	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.08 76

ADLNet	0.30 491	0.19 431	0.59 447	0.23 321	0.19 473	0.34 491	0.23 470	0.56 535	0.44 473	0.43 554	0.41 457	0.43 516	0.28 462	0.56 493	0.36 516	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

RAFT + AFF	0.30 491	0.33 570	0.76 523	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.33 585	0.55 524	0.42 449	0.28 315	0.30 321	0.31 409	0.31 506	0.64 540	0.32 489	0.09 353	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.12 491	0.16 408

psm_up	0.30 491	0.21 456	0.58 438	0.26 457	0.18 439	0.32 465	0.27 530	0.57 544	0.45 486	0.38 498	0.41 457	0.45 528	0.40 564	0.59 508	0.32 489	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.11 449	0.11 245

DMCA-RVC	0.30 491	0.27 536	0.93 583	0.28 522	0.17 410	0.30 426	0.21 408	0.43 379	0.36 375	0.40 525	0.38 418	0.39 482	0.36 542	0.44 439	0.34 505	0.13 526	0.10 325	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.11 245

STTStereo	0.30 491	0.24 503	0.83 551	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.24 495	0.49 452	0.39 417	0.39 516	0.41 457	0.44 522	0.28 462	0.41 426	0.30 469	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.16 591	0.12 491	0.12 300

RASNet	0.30 491	0.19 431	0.59 447	0.23 321	0.19 473	0.33 475	0.20 380	0.50 460	0.41 437	0.31 380	0.44 490	0.47 547	0.38 552	0.79 596	0.40 530	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.10 196

DLCB_ROB	0.30 491	0.20 445	0.45 253	0.28 522	0.17 410	0.37 521	0.25 509	0.50 460	0.45 486	0.46 573	0.47 524	0.51 567	0.34 530	0.56 493	0.38 524	0.10 424	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245

DNS	0.31 502	0.09 48	0.45 253	0.35 600	0.30 604	0.33 475	0.16 195	0.40 345	0.34 346	1.50 684	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.23 205	0.24 404	0.10 424	0.30 631	0.06 45	0.11 476	0.08 240	0.64 667

DualNet (step1)	0.31 502	0.21 456	0.69 496	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.24 624	0.21 550	0.28 635	0.24 631	0.18 579	0.21 485

iinet-f	0.31 502	0.23 491	1.16 618	0.20 152	0.16 378	0.44 562	0.23 470	0.47 430	0.38 401	0.36 472	0.44 490	0.41 496	0.35 537	0.36 403	0.43 543	0.10 424	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.13 505	0.12 300

ADLNet2	0.31 502	0.23 491	0.77 529	0.23 321	0.18 439	0.36 513	0.24 495	0.55 524	0.54 564	0.33 418	0.38 418	0.45 528	0.31 506	0.70 563	0.36 516	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.12 491	0.11 245

hitnet-ft	0.31 502	0.21 456	0.56 412	0.19 106	0.14 267	0.40 539	0.23 470	0.46 418	0.42 449	0.37 489	0.46 517	0.53 580	0.35 537	0.76 588	0.35 512	0.14 550	0.10 325	0.14 558	0.10 440	0.15 540	0.14 372

FADNet-RVC-Resample	0.31 502	0.32 566	1.16 618	0.27 494	0.17 410	0.33 475	0.21 408	0.49 452	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.34 437	0.27 439	0.54 482	0.27 443	0.10 424	0.10 325	0.14 558	0.13 551	0.13 505	0.18 435

FADNet_RVC	0.31 502	0.35 584	0.98 592	0.24 375	0.16 378	0.30 426	0.17 237	0.52 480	0.39 417	0.30 363	0.38 418	0.30 399	0.29 482	0.54 482	0.33 498	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.16 591	0.21 604	0.24 524

FSD	0.32 509	0.28 544	0.35 167	0.37 611	0.41 639	0.28 387	0.27 530	0.32 244	0.30 296	0.27 304	0.27 293	0.29 379	0.27 439	0.35 397	0.28 451	0.23 621	0.49 664	0.27 628	0.26 640	0.26 624	0.64 667

LL-Strereo	0.32 509	0.33 570	0.77 529	0.26 457	0.24 565	0.22 282	0.23 470	0.58 558	0.44 473	0.35 458	0.32 342	0.41 496	0.40 564	0.93 630	0.25 419	0.08 262	0.13 412	0.11 473	0.09 380	0.09 333	0.22 500

SACVNet	0.32 509	0.25 518	0.59 447	0.26 457	0.19 473	0.35 506	0.25 509	0.54 506	0.41 437	0.43 554	0.45 505	0.46 537	0.34 530	0.71 569	0.30 469	0.14 550	0.10 325	0.12 508	0.12 519	0.16 548	0.20 472

CrosDoStereo	0.32 509	0.11 133	0.53 380	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 678	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 588	0.28 366	0.45 585	0.61 521	0.56 586	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

DeepStereo_LL	0.32 509	0.11 133	0.53 380	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 678	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 588	0.28 366	0.45 585	0.61 521	0.56 586	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

pcwnet_v2	0.32 509	0.16 358	1.22 629	0.23 321	0.19 473	0.32 465	0.19 340	0.61 589	0.61 598	0.37 489	0.45 505	0.35 450	0.29 482	0.37 413	0.26 431	0.14 550	0.11 362	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.18 435

TDLM	0.32 509	0.27 536	0.52 369	0.30 552	0.15 335	0.33 475	0.32 579	0.54 506	0.50 542	0.44 560	0.43 480	0.39 482	0.30 489	0.92 628	0.30 469	0.14 550	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.14 372

NVstereo2D	0.32 509	0.18 416	0.63 470	0.24 375	0.23 548	0.43 557	0.28 546	0.60 579	0.58 585	0.28 315	0.39 436	0.42 509	0.30 489	0.71 569	0.30 469	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.10 440	0.20 597	0.18 435

Selective-IGEV-i16pc	0.33 517	0.12 186	1.65 658	0.21 198	0.14 267	0.74 636	0.30 561	0.46 418	0.44 473	0.21 235	0.32 342	0.26 348	0.14 224	0.71 569	0.19 300	0.15 566	0.10 325	0.08 240	0.09 380	0.11 449	0.12 300

YMNet	0.33 517	0.26 528	0.64 475	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 587	0.56 570	0.51 567	0.30 489	0.41 426	0.44 550	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

YMNet_1	0.33 517	0.26 528	0.64 475	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 587	0.56 570	0.51 567	0.30 489	0.41 426	0.44 550	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

fast-acv-ft	0.33 517	0.26 528	0.88 572	0.25 416	0.18 439	0.49 592	0.27 530	0.44 400	0.50 542	0.40 525	0.55 565	0.49 558	0.36 542	0.39 420	0.41 535	0.11 464	0.11 362	0.11 473	0.12 519	0.13 505	0.11 245

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 517	0.25 518	0.82 545	0.22 263	0.17 410	0.46 573	0.28 546	0.53 490	0.53 559	0.43 554	0.57 576	0.44 522	0.31 506	0.50 459	0.48 563	0.10 424	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.11 449	0.12 300

AANet_RVC	0.33 517	0.31 559	0.69 496	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.49 452	0.55 573	0.39 516	0.60 588	0.43 516	0.30 489	0.88 616	0.54 582	0.11 464	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.10 397	0.12 300

PS-NSSS	0.33 517	0.36 591	0.61 461	0.24 375	0.18 439	0.33 475	0.24 495	0.59 568	0.42 449	0.38 498	0.52 548	0.36 456	0.31 506	0.80 600	0.32 489	0.18 602	0.14 431	0.21 616	0.15 581	0.17 563	0.14 372

DISCO	0.33 517	0.16 358	0.55 402	0.26 457	0.16 378	0.48 586	0.25 509	0.52 480	0.58 585	0.38 498	0.45 505	0.63 615	0.37 547	0.65 545	0.50 570	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.13 505	0.13 335

NOSS_ROB	0.33 517	0.24 503	0.49 309	0.27 494	0.16 378	0.34 491	0.19 340	0.55 524	0.50 542	0.34 439	0.37 409	0.42 509	0.30 489	0.93 630	0.25 419	0.19 612	0.20 545	0.24 625	0.22 625	0.17 563	0.25 536

TCMNet	0.34 526	0.28 544	0.81 541	0.29 540	0.30 604	0.40 539	0.28 546	0.53 490	0.49 535	0.38 498	0.46 517	0.40 487	0.30 489	0.61 521	0.42 539	0.14 550	0.13 412	0.15 576	0.14 570	0.18 579	0.19 454

HBP-ISP	0.34 526	0.35 584	0.76 523	0.23 321	0.17 410	0.33 475	0.22 442	0.56 535	0.47 512	0.42 543	0.49 535	0.33 429	0.41 569	0.73 573	0.27 443	0.18 602	0.19 530	0.24 625	0.20 615	0.16 548	0.16 408

AAGNet	0.34 526	0.12 186	0.53 380	0.26 457	0.16 378	0.20 222	0.19 340	0.31 236	0.29 278	0.35 458	0.35 383	0.27 353	0.30 489	0.44 439	2.56 689	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.09 333	0.07 30

FADNet-RVC	0.34 526	0.43 615	0.97 590	0.25 416	0.20 500	0.33 475	0.20 380	0.51 472	0.42 449	0.34 439	0.40 445	0.41 496	0.29 482	0.65 545	0.36 516	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.15 581	0.19 589	0.20 472

FADNet	0.34 526	0.43 615	0.88 572	0.24 375	0.22 533	0.37 521	0.19 340	0.56 535	0.49 535	0.32 405	0.36 398	0.43 516	0.32 520	0.65 545	0.30 469	0.17 591	0.16 476	0.14 558	0.16 591	0.25 619	0.21 485

CVANet_RVC	0.34 526	0.25 518	0.77 529	0.27 494	0.17 410	0.34 491	0.28 546	0.55 524	0.50 542	0.43 554	0.46 517	0.44 522	0.31 506	0.90 621	0.27 443	0.15 566	0.10 325	0.14 558	0.14 570	0.15 540	0.15 391

StereoDRNet	0.34 526	0.28 544	0.70 502	0.28 522	0.21 517	0.43 557	0.30 561	0.63 601	0.51 548	0.47 579	0.40 445	0.48 552	0.31 506	0.58 500	0.44 550	0.12 504	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.13 335

z-ln-s-r	0.35 533	0.30 555	1.02 597	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.26 521	0.46 418	0.55 573	0.33 418	0.61 596	0.39 482	0.31 506	0.80 600	0.77 617	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.10 196

DRN-Test	0.35 533	0.20 445	0.75 519	0.28 522	0.19 473	0.46 573	0.29 552	0.68 627	0.54 564	0.49 587	0.47 524	0.44 522	0.35 537	0.63 535	0.44 550	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.13 335

XPNet_ROB	0.35 533	0.26 528	0.58 438	0.28 522	0.19 473	0.37 521	0.31 571	0.57 544	0.51 548	0.52 599	0.54 560	0.57 592	0.38 552	0.65 545	0.48 563	0.17 591	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

ff1	0.36 536	0.17 392	0.84 555	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 656	0.08 262	0.28 613	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 610

Wz-Net-LNSev	0.36 536	0.35 584	1.06 602	0.26 457	0.21 517	0.47 579	0.33 585	0.56 535	0.58 585	0.45 567	0.54 560	0.50 564	0.37 547	0.40 423	0.42 539	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.09 380	0.14 528	0.15 391

FAT-Stereo	0.36 536	0.19 431	0.75 519	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.30 561	0.62 597	0.61 598	0.47 579	0.61 596	0.59 599	0.50 604	0.61 521	0.36 516	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.20 472

CBMV_ROB	0.36 536	0.21 456	0.57 422	0.22 263	0.14 267	0.35 506	0.20 380	0.55 524	0.47 512	0.52 599	0.58 579	0.45 528	0.53 613	0.75 582	0.50 570	0.18 602	0.19 530	0.23 623	0.21 617	0.15 540	0.20 472

ETE_ROB	0.36 536	0.32 566	0.64 475	0.30 552	0.18 439	0.40 539	0.38 610	0.59 568	0.49 535	0.50 593	0.52 548	0.62 611	0.37 547	0.58 500	0.43 543	0.13 526	0.10 325	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.18 435

PSMNet_ROB	0.36 536	0.31 559	0.71 509	0.31 568	0.21 517	0.44 562	0.44 628	0.61 589	0.49 535	0.39 516	0.45 505	0.49 558	0.32 520	0.66 551	0.53 578	0.14 550	0.10 325	0.15 576	0.14 570	0.13 505	0.13 335

CBMV	0.36 536	0.25 518	0.61 461	0.24 375	0.14 267	0.42 552	0.33 585	0.56 535	0.52 558	0.54 609	0.52 548	0.51 567	0.58 620	0.63 535	0.43 543	0.15 566	0.16 476	0.18 601	0.16 591	0.13 505	0.19 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 543	0.17 392	0.84 555	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 656	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 510

xxx	0.37 543	0.17 392	0.84 555	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 656	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 510

GwcNet	0.37 543	0.29 549	1.12 612	0.25 416	0.24 565	0.48 586	0.27 530	0.58 558	0.60 595	0.39 516	0.54 560	0.51 567	0.34 530	0.60 513	0.46 558	0.13 526	0.12 391	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.15 391

DANet	0.37 543	0.25 518	0.67 488	0.37 611	0.22 533	0.42 552	0.25 509	0.50 460	0.44 473	0.52 599	0.50 538	0.59 599	0.42 575	0.78 592	0.53 578	0.13 526	0.12 391	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.21 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 543	0.33 570	0.59 447	0.37 611	0.23 548	0.42 552	0.41 623	0.56 535	0.44 473	0.47 579	0.47 524	0.61 608	0.39 559	0.58 500	0.41 535	0.16 577	0.13 412	0.21 616	0.22 625	0.16 548	0.18 435

APVNet	0.38 548	0.26 528	0.87 565	0.26 457	0.22 533	0.52 602	0.35 593	0.64 608	0.46 498	0.40 525	0.52 548	0.48 552	0.39 559	0.84 610	0.48 563	0.13 526	0.14 431	0.15 576	0.16 591	0.16 548	0.16 408

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 548	0.43 615	0.72 514	0.35 600	0.19 473	0.51 596	0.25 509	0.56 535	0.39 417	0.42 543	0.47 524	0.47 547	0.27 439	0.74 577	0.32 489	0.38 654	0.19 530	0.27 628	0.17 602	0.29 637	0.27 557

RP	0.38 548	0.26 528	0.67 488	0.31 568	0.24 565	0.37 521	0.29 552	0.53 490	0.61 598	0.42 543	0.65 605	0.62 611	0.51 606	0.63 535	0.43 543	0.17 591	0.15 462	0.17 593	0.15 581	0.17 563	0.19 454

RYNet	0.38 548	0.23 491	0.65 480	0.26 457	0.28 589	0.62 621	0.33 585	0.61 589	0.62 602	0.42 543	0.39 436	0.58 598	0.40 564	0.89 618	0.57 589	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.19 589	0.22 500

LALA_ROB	0.38 548	0.31 559	0.65 480	0.30 552	0.21 517	0.46 573	0.39 614	0.63 601	0.54 564	0.53 605	0.52 548	0.69 634	0.36 542	0.52 473	0.48 563	0.18 602	0.11 362	0.16 584	0.14 570	0.17 563	0.16 408

Selective-IGEV-i16pb	0.39 553	0.14 280	2.10 670	0.21 198	0.15 335	0.68 630	0.31 571	0.60 579	0.60 595	0.25 284	0.44 490	0.32 420	0.21 355	0.79 596	0.26 431	0.14 550	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.12 491	0.14 372

PSMNet-RUCA	0.39 553	0.47 622	0.84 555	0.46 645	0.41 639	0.34 491	0.26 521	0.59 568	0.46 498	0.40 525	0.51 541	0.44 522	0.33 528	0.43 435	0.31 479	0.25 631	0.14 431	0.33 647	0.21 617	0.32 642	0.23 510

1111x	0.39 553	0.17 392	0.80 539	0.23 321	0.15 335	0.33 475	0.27 530	0.62 597	0.48 520	0.32 405	0.43 480	0.40 487	0.29 482	0.86 613	1.60 673	0.09 353	0.23 576	0.09 337	0.12 519	0.10 397	0.23 510

EKT-Stereo	0.39 553	0.13 230	0.53 380	0.42 637	3.94 696	0.22 282	0.17 237	0.38 315	0.30 296	0.21 235	0.20 206	0.23 295	0.15 245	0.30 340	0.18 270	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.12 300

GASNet	0.39 553	0.58 645	1.27 631	0.35 600	0.23 548	0.35 506	0.23 470	0.63 601	0.56 580	0.41 537	0.38 418	0.45 528	0.30 489	0.81 604	0.42 539	0.16 577	0.11 362	0.14 558	0.14 570	0.23 613	0.12 300

Wz-Net-MNSev	0.39 553	0.35 584	0.99 594	0.26 457	0.21 517	0.59 618	0.39 614	0.58 558	0.61 598	0.49 587	0.56 570	0.53 580	0.37 547	0.61 521	0.47 561	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.15 540	0.15 391

xxxx	0.39 553	0.14 280	0.47 277	0.20 152	0.16 378	0.38 527	0.20 380	0.61 589	0.43 460	0.30 363	0.44 490	0.38 468	0.25 411	0.50 459	2.41 687	0.11 464	0.21 550	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.26 549

test_xeample	0.39 553	0.14 280	0.46 269	0.19 106	0.16 378	0.34 491	0.22 442	0.59 568	0.43 460	0.33 418	0.47 524	0.30 399	0.27 439	0.60 513	2.44 688	0.10 424	0.21 550	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.25 536

Syn2CoEx	0.39 553	0.39 605	1.08 607	0.35 600	0.21 517	0.41 544	0.29 552	0.63 601	0.51 548	0.43 554	0.56 570	0.45 528	0.45 585	0.69 560	0.39 528	0.17 591	0.14 431	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.16 408

S-Stereo	0.39 553	0.20 445	1.04 599	0.28 522	0.22 533	0.39 533	0.31 571	0.58 558	0.69 618	0.40 525	0.59 584	0.48 552	0.41 569	0.75 582	0.42 539	0.12 504	0.15 462	0.13 534	0.13 551	0.16 548	0.25 536

stereogan	0.39 553	0.20 445	0.78 533	0.28 522	0.22 533	0.65 627	0.26 521	0.62 597	0.65 607	0.45 567	0.60 588	0.67 630	0.45 585	0.69 560	0.37 522	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.12 519	0.20 597	0.19 454

Nwc_Net	0.39 553	0.29 549	0.84 555	0.32 577	0.24 565	0.45 570	0.30 561	0.67 622	0.51 548	0.39 516	0.70 615	0.59 599	0.48 598	0.61 521	0.45 557	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.21 617	0.14 528	0.15 391

DStereoRT	0.40 565	0.16 358	0.74 515	0.25 416	0.17 410	0.42 552	0.19 340	0.50 460	0.48 520	0.31 380	0.40 445	0.32 420	0.39 559	0.64 540	0.31 479	0.09 353	0.11 362	1.56 693	0.43 659	0.08 240	0.41 619

w-ln-seven-2	0.40 565	0.37 594	1.34 638	0.28 522	0.18 439	0.38 527	0.29 552	0.53 490	0.59 592	0.47 579	0.56 570	0.46 537	0.42 575	0.70 563	0.64 601	0.10 424	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.16 408

aanetorigin	0.40 565	0.33 570	1.14 615	0.25 416	0.19 473	0.30 426	0.37 602	0.34 269	0.47 512	0.95 653	0.82 630	0.52 575	0.56 617	0.50 459	0.52 574	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.16 548	0.19 454

AF-Net	0.40 565	0.31 559	0.74 515	0.33 589	0.24 565	0.43 557	0.30 561	0.64 608	0.67 612	0.44 560	0.69 614	0.65 622	0.52 608	0.59 508	0.48 563	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.14 570	0.16 548	0.14 372

edge stereo	0.40 565	0.22 475	0.87 565	0.27 494	0.22 533	0.38 527	0.26 521	0.59 568	0.56 580	0.53 605	0.60 588	0.71 638	0.50 604	0.78 592	0.43 543	0.16 577	0.15 462	0.19 608	0.14 570	0.17 563	0.19 454

PA-Net	0.40 565	0.35 584	1.05 600	0.32 577	0.28 589	0.39 533	0.43 626	0.53 490	0.56 580	0.35 458	0.43 480	0.41 496	0.36 542	0.83 609	0.61 596	0.12 504	0.23 576	0.16 584	0.23 629	0.13 505	0.20 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 565	0.28 544	0.67 488	0.31 568	0.18 439	0.43 557	0.39 614	0.60 579	0.46 498	0.48 586	0.78 625	0.55 585	0.45 585	0.96 634	0.55 585	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.15 540	0.16 408

RGC	0.41 572	0.35 584	0.76 523	0.35 600	0.28 589	0.41 544	0.29 552	0.60 579	0.55 573	0.47 579	0.64 603	0.63 615	0.47 594	0.74 577	0.46 558	0.16 577	0.15 462	0.21 616	0.21 617	0.19 589	0.21 485

ADCRef	0.41 572	0.33 570	1.05 600	0.26 457	0.21 517	0.49 592	0.27 530	0.54 506	0.51 548	0.51 596	0.59 584	0.35 450	0.47 594	0.54 482	1.35 663	0.09 353	0.08 239	0.12 508	0.12 519	0.12 491	0.13 335

PWC_ROB	0.41 572	0.38 601	0.92 579	0.26 457	0.20 500	0.39 533	0.19 340	0.61 589	0.69 618	0.58 618	0.84 633	0.52 575	0.44 583	0.74 577	0.62 597	0.13 526	0.09 284	0.14 558	0.10 440	0.17 563	0.18 435

PWCDC_ROB	0.41 572	0.41 611	0.77 529	0.34 594	0.21 517	0.43 557	0.20 380	0.60 579	0.90 647	0.44 560	1.24 658	0.36 456	0.38 552	0.56 493	0.48 563	0.18 602	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.20 597	0.16 408

UDG	0.42 576	0.54 635	0.67 488	0.41 634	0.35 623	0.47 579	0.27 530	0.57 544	0.48 520	0.40 525	0.46 517	0.59 599	0.45 585	0.47 451	0.46 558	0.26 633	0.19 530	0.49 658	0.22 625	0.37 646	0.30 575

NCC-stereo	0.42 576	0.31 559	0.87 565	0.32 577	0.29 599	0.47 579	0.37 602	0.68 627	0.53 559	0.42 543	0.58 579	0.57 592	0.52 608	0.75 582	0.54 582	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 636	0.17 563	0.18 435

Abc-Net	0.42 576	0.31 559	0.87 565	0.32 577	0.29 599	0.47 579	0.37 602	0.68 627	0.53 559	0.42 543	0.58 579	0.57 592	0.52 608	0.75 582	0.54 582	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 636	0.17 563	0.18 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC	0.42 576	0.33 570	0.89 574	0.29 540	0.36 628	0.49 592	0.31 571	0.63 601	0.54 564	0.47 579	0.56 570	0.47 547	0.43 579	1.00 639	0.40 530	0.28 639	0.21 550	0.20 613	0.18 607	0.25 619	0.18 435

SGM-Forest	0.42 576	0.44 618	0.92 579	0.24 375	0.16 378	0.45 570	0.40 618	0.58 558	0.50 542	0.54 609	0.63 600	0.52 575	0.51 606	0.91 623	0.66 604	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.15 581	0.15 540	0.21 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 581	0.34 580	0.62 465	0.28 522	0.33 618	0.60 619	0.34 590	0.68 627	0.47 512	0.54 609	0.66 607	0.56 590	0.46 592	0.73 573	0.66 604	0.26 633	0.19 530	0.24 625	0.22 625	0.27 630	0.25 536

RTSC	0.43 581	0.37 594	0.95 587	0.30 552	0.20 500	0.50 595	0.23 470	0.65 614	0.86 643	0.56 613	0.54 560	0.51 567	0.36 542	0.71 569	0.92 629	0.13 526	0.14 431	0.11 473	0.13 551	0.18 579	0.19 454

SQANet	0.44 583	0.57 642	0.89 574	0.49 648	0.39 636	0.47 579	0.23 470	0.53 490	0.44 473	0.41 537	0.48 533	0.47 547	0.34 530	0.58 500	0.43 543	0.38 654	0.15 462	0.40 654	0.21 617	0.50 654	0.34 595

Anonymous_2	0.44 583	0.23 491	0.57 422	0.34 594	0.34 620	0.53 605	0.28 546	0.49 452	0.39 417	0.36 472	0.34 375	0.48 552	0.38 552	0.43 435	0.33 498	0.26 633	0.41 656	0.44 656	1.45 694	0.33 644	0.37 610

NaN_ROB	0.44 583	0.38 601	0.94 586	0.30 552	0.20 500	0.52 602	0.49 639	0.61 589	0.60 595	0.56 613	0.47 524	0.49 558	0.42 575	1.24 657	0.76 616	0.12 504	0.18 516	0.12 508	0.13 551	0.12 491	0.18 435

w-ln-seven	0.45 586	0.40 608	1.40 645	0.27 494	0.22 533	0.58 614	0.33 585	0.65 614	0.83 637	0.59 619	0.63 600	0.53 580	0.39 559	0.66 551	0.81 623	0.12 504	0.11 362	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

test_sample9	0.45 586	0.21 456	0.69 496	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.70 563	1.01 638	0.24 624	1.93 695	0.28 635	0.24 631	0.18 579	0.21 485

Wz-Net-SNSev	0.45 586	0.53 634	1.42 646	0.31 568	0.21 517	0.44 562	0.45 629	0.64 608	0.68 616	0.46 573	0.66 607	0.62 611	0.40 564	0.78 592	0.65 602	0.12 504	0.11 362	0.12 508	0.13 551	0.17 563	0.19 454

DDUNet	0.45 586	0.60 648	0.71 509	0.45 642	0.39 636	0.46 573	0.32 579	0.53 490	0.44 473	0.46 573	0.53 556	0.57 592	0.38 552	0.51 465	0.43 543	0.34 647	0.21 550	0.56 662	0.25 636	0.41 649	0.36 602

222	0.45 586	0.14 280	0.43 236	0.19 106	0.15 335	0.36 513	0.20 380	0.60 579	0.43 460	0.37 489	0.45 505	0.30 399	0.28 462	0.59 508	3.72 693	0.11 464	0.19 530	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.27 557

SHD	0.45 586	0.34 580	0.89 574	0.37 611	0.28 589	0.46 573	0.23 470	0.72 639	0.96 654	0.65 626	0.61 596	0.61 608	0.48 598	0.64 540	0.69 608	0.16 577	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.21 604	0.25 536

GANetREF_RVC	0.45 586	0.52 631	0.87 565	0.39 622	0.20 500	0.51 596	0.50 641	0.68 627	0.67 612	0.47 579	0.46 517	0.50 564	0.43 579	0.91 623	0.40 530	0.28 639	0.21 550	0.32 644	0.19 610	0.28 635	0.23 510
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
PDISCO_ROB	0.45 586	0.37 594	0.89 574	0.44 639	0.37 630	0.70 631	0.35 593	0.75 643	0.78 632	0.45 567	0.53 556	0.65 622	0.40 564	0.68 559	0.52 574	0.22 620	0.12 391	0.21 616	0.19 610	0.26 624	0.22 500

DeepPrunerF	0.46 594	0.37 594	1.50 650	0.34 594	0.30 604	0.36 513	0.37 602	0.64 608	1.15 669	0.41 537	0.45 505	0.40 487	0.41 569	0.82 605	0.53 578	0.18 602	0.14 431	0.23 623	0.21 617	0.17 563	0.18 435

CC-Net-ROB	0.46 594	0.55 636	0.86 562	0.38 620	0.23 548	0.51 596	0.30 561	0.69 633	0.51 548	0.46 573	0.51 541	0.48 552	0.38 552	0.96 634	0.40 530	0.36 650	0.23 576	0.56 662	0.25 636	0.34 645	0.22 500

FBW_ROB	0.46 594	0.34 580	0.71 509	0.32 577	0.20 500	0.51 596	0.32 579	0.73 640	0.63 604	0.60 620	0.57 576	0.65 622	0.44 583	1.42 670	0.62 597	0.14 550	0.17 504	0.22 621	0.16 591	0.17 563	0.23 510

SDNR	0.47 597	0.29 549	0.92 579	0.24 375	0.37 630	1.27 668	0.17 237	0.54 506	0.58 585	0.44 560	0.85 634	0.55 585	0.28 462	1.19 655	0.52 574	0.23 621	0.24 592	0.17 593	0.13 551	0.19 589	0.26 549

G-Net	0.47 597	0.26 528	1.02 597	0.34 594	0.28 589	0.89 650	0.35 593	0.47 430	0.46 498	0.68 631	1.20 655	0.64 620	0.59 622	0.61 521	0.60 593	0.16 577	0.14 431	0.17 593	0.13 551	0.22 608	0.21 485

XQC	0.47 597	0.45 619	1.07 604	0.40 627	0.28 589	0.58 614	0.38 610	0.67 622	0.76 631	0.53 605	0.47 524	0.59 599	0.47 594	0.74 577	0.80 621	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.16 591	0.26 624	0.24 524

WQFJA1++	0.48 600	0.07 2	0.86 562	0.23 321	0.19 473	0.18 154	0.11 21	0.21 59	0.14 22	2.23 689	0.12 61	0.23 295	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.08 262	0.19 530	0.06 45	0.09 380	4.02 699	0.20 472

z-mn7	0.48 600	0.52 631	1.28 632	0.26 457	0.19 473	0.62 621	0.34 590	0.59 568	0.96 654	0.45 567	0.97 643	0.53 580	0.41 569	0.99 638	0.70 609	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.14 528	0.16 408

ADCP+	0.48 600	0.36 591	1.47 648	0.26 457	0.22 533	0.57 612	0.40 618	0.56 535	0.54 564	0.46 573	0.52 548	0.46 537	0.53 613	0.59 508	1.93 680	0.10 424	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.15 391

PASM	0.49 603	0.41 611	1.15 616	0.37 611	0.35 623	0.42 552	0.42 624	0.54 506	0.65 607	0.54 609	0.54 560	0.63 615	0.48 598	0.94 633	0.51 573	0.27 637	0.30 631	0.30 639	0.33 649	0.29 637	0.29 572

zh-mn7	0.50 604	0.57 642	1.82 665	0.25 416	0.19 473	0.45 570	0.29 552	0.59 568	0.84 640	0.67 629	0.97 643	0.49 558	0.41 569	0.93 630	0.73 612	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.13 505	0.17 429

GCST	0.50 604	0.67 654	0.82 545	1.04 679	0.55 657	0.38 527	0.11 21	0.42 370	0.33 334	0.42 543	0.35 383	0.29 379	0.18 317	0.50 459	0.23 392	0.70 670	0.42 657	0.79 674	0.62 678	0.63 662	0.47 636

SuperB	0.50 604	0.37 594	2.16 673	0.23 321	0.15 335	0.41 544	0.32 579	0.50 460	0.83 637	0.44 560	0.51 541	0.33 429	0.45 585	0.69 560	1.07 645	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.95 683	0.18 435

ADCL	0.50 604	0.30 555	1.15 616	0.28 522	0.19 473	0.77 640	0.64 654	0.57 544	0.73 628	0.57 616	0.73 620	0.55 585	0.60 624	0.66 551	1.53 670	0.11 464	0.10 325	0.13 534	0.13 551	0.15 540	0.16 408

ADCPNet	0.51 608	0.36 591	1.82 665	0.27 494	0.23 548	0.71 632	0.39 614	0.56 535	0.54 564	0.52 599	0.60 588	0.66 626	0.57 619	0.64 540	1.23 652	0.15 566	0.18 516	0.14 558	0.23 629	0.19 589	0.22 500

DPSNet	0.51 608	0.26 528	1.16 618	0.28 522	0.21 517	0.76 637	0.56 649	0.89 662	0.82 636	0.49 587	0.51 541	0.64 620	0.81 649	0.89 618	0.85 626	0.17 591	0.16 476	0.13 534	0.13 551	0.26 624	0.27 557

MDST_ROB	0.51 608	0.16 358	0.97 590	0.31 568	0.21 517	1.35 672	0.34 590	0.80 648	0.59 592	1.09 664	0.74 621	0.49 558	0.37 547	1.31 664	0.60 593	0.14 550	0.12 391	0.16 584	0.13 551	0.13 505	0.18 435

zh-sn7	0.52 611	0.64 651	1.77 662	0.30 552	0.20 500	0.47 579	0.40 618	0.60 579	0.65 607	0.53 605	0.82 630	0.52 575	0.59 622	1.10 648	0.96 634	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.13 551	0.17 563	0.20 472

test_sample8	0.52 611	0.21 456	0.69 496	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.57 544	0.38 401	0.63 623	0.39 436	1.16 657	0.68 639	0.70 563	1.01 638	0.24 624	1.93 695	0.28 635	0.24 631	0.18 579	0.21 485

psmorigin	0.52 611	0.29 549	3.10 683	0.24 375	0.19 473	0.39 533	0.24 495	0.52 480	0.45 486	0.66 628	0.68 611	0.70 637	0.52 608	0.86 613	0.49 569	0.15 566	0.17 504	0.13 534	0.14 570	0.16 548	0.23 510

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 614	0.60 648	0.98 592	0.40 627	0.25 579	0.87 648	0.57 650	0.60 579	0.64 606	0.60 620	0.67 609	0.63 615	0.42 575	1.13 650	0.50 570	0.23 621	0.28 613	0.27 628	0.35 651	0.25 619	0.33 591

ADCMid	0.53 614	0.45 619	1.46 647	0.27 494	0.22 533	0.51 596	0.38 610	0.61 589	0.58 585	0.75 636	0.67 609	0.62 611	0.66 638	0.66 551	1.75 675	0.13 526	0.12 391	0.17 593	0.17 602	0.20 597	0.21 485

pmcnn	0.54 616	0.24 503	1.06 602	0.25 416	0.26 583	0.40 539	0.31 571	0.55 524	0.55 573	0.56 613	1.22 657	2.53 686	0.39 559	0.84 610	1.08 646	0.09 353	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.10 397	0.14 372

AANet	0.55 617	0.47 622	1.61 655	0.23 321	0.31 612	0.41 544	0.25 509	0.53 490	1.14 667	0.93 651	0.98 647	0.84 644	0.71 641	0.60 513	0.66 604	0.18 602	0.32 641	0.14 558	0.13 551	0.18 579	0.44 629

DStereoO	0.55 617	0.35 584	0.68 494	0.44 639	0.49 649	0.41 544	1.08 681	0.58 558	0.73 628	0.49 587	0.53 556	0.51 567	0.85 651	0.60 513	0.75 614	0.83 678	0.28 613	0.38 651	0.19 610	0.52 657	0.35 599

Wz-Net-TNSev	0.55 617	0.72 656	1.90 667	0.26 457	0.21 517	0.64 626	0.45 629	0.66 620	0.71 623	0.52 599	0.55 565	0.71 638	0.63 635	1.04 644	0.94 632	0.16 577	0.15 462	0.13 534	0.15 581	0.21 604	0.24 524

AnyNet_C32	0.55 617	0.51 630	1.34 638	0.29 540	0.28 589	0.61 620	0.62 653	0.57 544	0.62 602	0.63 623	0.68 611	0.54 584	0.55 615	0.82 605	1.81 676	0.15 566	0.15 462	0.15 576	0.18 607	0.21 604	0.25 536

CSAN	0.55 617	0.47 622	1.19 626	0.37 611	0.23 548	0.57 612	0.61 652	0.65 614	0.72 625	0.65 626	0.78 625	0.66 626	0.65 637	1.41 669	0.77 617	0.21 617	0.17 504	0.20 613	0.21 617	0.18 579	0.21 485

WCMA_ROB	0.55 617	0.27 536	0.76 523	0.26 457	0.22 533	0.62 621	0.36 600	0.57 544	0.58 585	0.97 655	1.40 663	1.28 664	0.94 659	0.80 600	0.80 621	0.20 615	0.17 504	0.16 584	0.16 591	0.19 589	0.29 572

WZ-Net	0.56 623	0.49 629	2.14 672	0.30 552	0.24 565	0.58 614	0.48 636	0.65 614	0.80 634	0.51 596	0.72 617	0.68 632	0.60 624	1.06 646	1.01 638	0.13 526	0.10 325	0.11 473	0.12 519	0.19 589	0.23 510

Consistency-Raft	0.56 623	0.52 631	1.12 612	0.45 642	0.49 649	0.48 586	0.45 629	0.73 640	0.74 630	0.45 567	0.82 630	0.46 537	0.60 624	0.51 465	0.63 600	0.39 656	0.40 654	0.44 656	0.51 668	0.53 658	0.38 618

anonymity	0.57 625	0.55 636	0.74 515	0.48 647	0.63 662	0.56 610	0.43 626	0.71 635	0.51 548	0.64 625	0.55 565	0.57 592	0.61 628	0.65 545	0.57 589	0.55 661	0.55 673	0.50 659	0.54 670	0.51 655	0.61 660

SGM_RVC	0.57 625	0.22 475	0.60 454	0.26 457	0.16 378	0.97 656	0.46 632	0.76 645	0.90 647	1.03 661	0.92 641	1.16 657	0.93 658	1.21 656	0.72 611	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.16 548	0.24 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 627	0.48 627	1.35 640	0.38 620	0.37 630	0.96 655	1.13 683	0.84 657	1.05 658	0.50 593	0.70 615	0.45 528	0.61 628	0.63 535	0.62 597	0.26 633	0.28 613	0.14 558	0.13 551	0.20 597	0.44 629

MFN_U_SF_RVC	0.58 627	0.58 645	1.31 636	0.39 622	0.23 548	0.72 633	0.30 561	0.83 653	0.68 616	0.74 635	0.74 621	0.86 645	0.60 624	0.84 610	0.83 624	0.29 641	0.27 609	0.32 644	0.37 655	0.31 639	0.33 591

SANet	0.58 627	0.41 611	1.38 642	0.27 494	0.16 378	0.72 633	0.48 636	0.71 635	1.34 672	0.69 632	0.97 643	0.94 649	0.78 645	0.97 637	0.93 630	0.14 550	0.12 391	0.12 508	0.12 519	0.18 579	0.20 472

otaku	0.60 630	0.73 658	1.13 614	0.64 657	0.45 648	0.73 635	0.37 602	0.67 622	0.67 612	0.52 599	0.75 623	0.66 626	0.46 592	0.74 577	0.59 592	0.55 661	0.34 647	0.56 662	0.36 653	0.65 664	0.49 641

MeshStereo	0.60 630	0.31 559	0.71 509	0.22 263	0.17 410	0.66 628	0.36 600	0.81 650	0.63 604	1.48 683	1.32 660	1.65 672	0.83 650	1.18 654	0.74 613	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.14 570	0.17 563	0.19 454
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
Ntro	0.61 632	0.75 661	1.16 618	0.67 659	0.50 651	0.76 637	0.37 602	0.68 627	0.71 623	0.50 593	0.59 584	0.65 622	0.52 608	0.79 596	0.58 591	0.58 664	0.32 641	0.57 665	0.34 650	0.69 669	0.50 645

PVD	0.62 633	0.41 611	0.93 583	0.44 639	0.39 636	0.63 625	0.51 643	0.86 658	1.27 670	0.93 651	1.09 650	0.81 642	0.85 651	0.89 618	0.89 628	0.21 617	0.23 576	0.22 621	0.19 610	0.28 635	0.41 619

SAMSARA	0.62 633	0.47 622	0.93 583	0.70 663	0.50 651	1.15 662	1.29 686	0.79 647	0.70 621	0.77 643	0.55 565	0.92 648	0.58 620	0.87 615	0.77 617	0.19 612	0.27 609	0.18 601	0.19 610	0.27 630	0.28 566

ADCS	0.62 633	0.56 638	1.54 653	0.30 552	0.25 579	0.56 610	0.46 632	0.71 635	0.86 643	0.77 643	0.72 617	0.68 632	0.62 633	0.82 605	2.33 686	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.17 602	0.23 613	0.27 557

DGSMNet	0.63 636	0.32 566	1.01 596	0.54 653	0.73 669	0.62 621	1.36 687	0.62 597	0.58 585	0.38 498	0.62 599	0.52 575	0.34 530	0.65 545	0.47 561	0.54 660	0.61 680	0.67 667	0.61 677	0.65 664	0.69 675

MSMD_ROB	0.63 636	0.34 580	0.70 502	0.30 552	0.25 579	0.88 649	0.35 593	0.58 558	0.67 612	1.13 665	1.52 667	1.75 675	1.05 664	0.90 621	0.60 593	0.24 624	0.22 563	0.27 628	0.27 644	0.25 619	0.27 557

EDNetEfficient	0.64 638	0.39 605	2.52 676	0.26 457	0.26 583	0.39 533	0.49 639	0.42 370	1.06 659	1.38 672	0.86 635	0.61 608	0.97 660	0.66 551	1.62 674	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.12 519	0.20 597	0.19 454

FCDSN-DC	0.67 639	0.38 601	0.83 551	0.37 611	0.30 604	0.66 628	0.37 602	0.69 633	0.70 621	1.15 667	1.53 668	1.70 674	1.38 673	1.00 639	0.83 624	0.24 624	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.27 630	0.32 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 639	0.94 670	1.63 656	0.77 670	1.19 688	0.53 605	0.25 509	0.61 589	0.72 625	0.70 633	0.60 588	0.69 634	0.90 656	0.80 600	0.52 574	0.27 637	0.13 412	0.74 670	0.31 648	0.68 667	0.44 629

AnyNet_C01	0.68 641	0.69 655	2.64 678	0.33 589	0.27 587	0.93 651	0.64 654	0.66 620	0.65 607	0.70 633	0.97 643	0.75 640	0.63 635	1.01 641	1.52 669	0.17 591	0.16 476	0.17 593	0.17 602	0.24 617	0.28 566

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 642	0.73 658	1.26 630	0.47 646	0.28 589	1.42 675	0.60 651	0.82 651	0.94 653	0.85 647	0.86 635	0.88 647	0.70 640	1.32 665	0.75 614	0.37 652	0.30 631	0.34 649	0.36 653	0.44 651	0.42 623

FC-DCNN	0.73 643	0.33 570	0.84 555	0.33 589	0.28 589	0.82 646	0.40 618	0.82 651	0.83 637	1.43 675	1.60 672	1.97 677	1.38 673	1.10 648	0.93 630	0.24 624	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.26 624	0.32 585

MFMNet_re	0.74 644	0.84 665	1.16 618	0.64 657	0.70 667	0.79 642	0.71 659	0.77 646	0.85 641	0.79 645	0.86 635	0.69 634	0.80 647	0.73 573	0.65 602	0.66 668	0.59 678	0.61 666	0.58 675	0.68 667	0.71 676

NVStereoNet_ROB	0.74 644	0.64 651	1.20 628	0.55 654	0.43 644	0.54 609	0.48 636	0.75 643	0.87 646	0.88 648	1.72 675	1.06 654	1.03 663	1.29 661	0.98 637	0.35 649	0.42 657	0.41 655	0.48 663	0.38 647	0.43 626
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 644	0.72 656	1.18 625	0.52 652	0.57 659	0.76 637	0.50 641	0.80 648	0.66 611	0.97 655	0.88 638	0.94 649	0.74 642	1.08 647	1.04 643	0.58 664	0.51 666	0.50 659	0.50 667	0.56 659	0.72 677
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 647	0.33 570	0.82 545	0.33 589	0.28 589	0.85 647	0.40 618	0.88 660	0.86 643	1.46 677	1.65 673	2.08 679	1.40 675	1.14 652	0.95 633	0.24 624	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.26 624	0.32 585

RainbowNet	0.76 648	1.00 674	1.29 634	0.82 671	0.63 662	0.79 642	0.52 644	0.83 653	0.93 650	0.61 622	0.79 628	0.79 641	0.62 633	0.82 605	0.67 607	0.80 677	0.55 673	0.79 674	0.49 664	0.81 675	0.62 661

ACVNet-4b	0.76 648	0.90 668	1.67 659	0.73 667	0.51 654	0.80 645	0.31 571	0.74 642	0.81 635	0.51 596	0.72 617	0.94 649	0.43 579	1.01 641	1.32 660	1.18 690	0.22 563	0.77 672	0.45 660	0.70 670	0.50 645

ACVNet_1	0.77 650	0.92 669	1.79 664	0.73 667	0.53 655	0.78 641	0.42 624	0.88 660	0.90 647	0.75 636	0.76 624	1.32 665	0.80 647	1.04 644	0.70 609	0.57 663	0.32 641	0.72 669	0.35 651	0.70 670	0.50 645

ELAS_RVC	0.80 651	0.40 608	1.10 609	0.40 627	0.35 623	0.93 651	1.10 682	0.87 659	1.12 666	1.40 673	1.39 661	1.27 663	1.55 681	1.13 650	1.13 647	0.29 641	0.27 609	0.30 639	0.28 645	0.31 639	0.36 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 651	0.40 608	0.91 578	0.39 622	0.35 623	1.52 677	0.81 668	0.97 664	0.98 656	1.47 682	1.58 670	1.19 660	1.33 672	1.01 641	1.21 650	0.29 641	0.27 609	0.30 639	0.29 647	0.32 642	0.36 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 653	0.64 651	2.42 675	0.49 648	0.17 410	0.58 614	0.32 579	0.83 653	0.85 641	0.41 537	0.52 548	0.98 653	0.61 628	4.97 697	1.22 651	0.12 504	0.07 175	0.10 417	0.24 631	0.27 630	0.32 585

RTS	0.81 653	0.56 638	4.76 688	0.37 611	0.30 604	1.11 659	0.52 644	0.67 622	1.07 660	0.76 640	0.91 639	0.60 605	0.61 628	1.64 673	1.24 653	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 524

RTSA	0.81 653	0.56 638	4.76 688	0.37 611	0.30 604	1.11 659	0.52 644	0.67 622	1.07 660	0.76 640	0.91 639	0.60 605	0.61 628	1.64 673	1.24 653	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 524

IMH-64-1	0.94 656	0.95 671	1.07 604	0.98 676	0.76 670	0.93 651	0.72 660	1.30 672	1.11 664	0.91 649	1.45 664	1.14 655	1.00 661	1.25 659	0.97 635	0.77 673	0.51 666	0.97 678	0.55 673	0.90 677	0.66 671

IMH-64	0.94 656	0.95 671	1.07 604	0.98 676	0.76 670	0.93 651	0.72 660	1.30 672	1.11 664	0.91 649	1.45 664	1.14 655	1.00 661	1.25 659	0.97 635	0.77 673	0.51 666	0.97 678	0.55 673	0.90 677	0.66 671

ACVNet_2	0.94 656	0.98 673	1.71 661	0.83 672	0.63 662	1.02 657	0.64 654	1.16 669	1.43 676	1.02 659	1.39 661	1.47 668	0.86 654	1.16 653	0.79 620	0.63 667	0.43 660	0.78 673	0.49 664	0.80 674	0.57 654

MonStereo1	0.96 659	0.61 650	0.99 594	0.70 663	0.59 660	1.37 673	0.35 593	0.97 664	1.27 670	0.97 655	1.92 679	1.53 670	2.13 685	1.29 661	0.87 627	0.71 671	0.34 647	0.75 671	0.47 662	0.75 672	0.68 673

DStereoSA	1.00 660	0.46 621	1.33 637	0.68 660	0.86 681	1.26 667	2.25 696	0.83 653	1.41 674	0.57 616	1.92 679	0.57 592	2.07 684	0.96 634	1.84 678	0.36 650	0.55 673	0.28 635	0.53 669	0.45 652	0.90 684

U	1.02 661	0.10 85	0.26 85	0.22 263	3.66 694	6.41 696	0.13 71	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 704	2.86 701	0.07 168	0.06 13

MultiAttention	1.05 662	0.14 280	0.50 330	0.35 600	0.43 644	5.62 692	1.71 693	0.71 635	0.54 564	0.36 472	0.63 600	0.55 585	0.22 363	7.50 702	0.56 586	0.09 353	0.06 86	0.14 558	0.24 631	0.27 630	0.34 595

WAO-7	1.05 662	1.00 674	1.19 626	0.83 672	0.67 666	1.22 665	0.84 670	1.43 676	1.56 679	1.13 665	1.75 676	1.46 667	1.25 669	1.56 672	1.28 655	0.61 666	0.62 683	0.70 668	0.68 680	0.66 666	0.62 661

MADNet+	1.05 662	1.26 685	4.77 691	0.73 667	0.50 651	1.25 666	0.97 673	1.05 666	0.93 650	0.67 629	0.78 625	0.87 646	0.85 651	2.14 683	1.83 677	0.40 657	0.42 657	0.32 644	0.28 645	0.45 652	0.43 626

PWCK	1.05 662	1.29 686	2.12 671	0.92 674	0.42 641	1.27 668	1.01 675	1.14 668	1.14 667	1.16 668	1.14 653	1.25 662	0.90 656	1.77 678	1.15 648	0.89 681	0.51 666	0.87 676	0.54 670	1.02 685	0.57 654

DStereoFS	1.07 666	0.76 662	1.10 609	0.70 663	0.70 667	1.87 681	1.39 688	1.20 671	1.66 680	1.01 658	1.58 670	1.20 661	2.60 690	1.40 668	1.32 660	0.40 657	0.47 662	0.31 642	0.41 658	0.38 647	0.91 685

IMH	1.09 667	1.04 677	1.29 634	1.03 678	0.79 674	1.11 659	0.69 657	1.40 675	1.42 675	1.02 659	1.71 674	1.42 666	1.19 668	1.78 679	1.03 642	1.14 688	0.56 677	1.00 680	0.58 675	0.93 680	0.68 673

WAO-6	1.11 668	1.01 676	1.17 624	0.96 675	0.79 674	1.30 670	0.78 665	1.36 674	1.99 685	1.04 662	1.54 669	1.59 671	1.27 670	1.37 667	1.30 656	0.78 675	0.55 673	1.03 682	0.75 684	0.87 676	0.72 677

SGM+DAISY	1.12 669	0.86 666	1.64 657	0.68 660	0.80 677	1.68 679	1.68 692	1.08 667	1.10 662	1.53 685	1.76 677	1.47 668	1.53 680	1.24 657	1.42 667	0.66 668	0.65 685	0.52 661	0.54 670	0.57 660	0.91 685

LVE	1.18 670	1.16 679	1.67 659	1.04 679	0.81 678	1.32 671	0.82 669	1.49 678	1.94 683	1.08 663	1.90 678	1.89 676	1.07 665	1.51 671	1.04 643	0.96 684	0.61 680	0.94 677	0.69 681	0.92 679	0.79 682

JetBlue	1.20 671	0.89 667	2.53 677	0.59 655	0.76 670	3.16 689	2.09 694	1.16 669	0.93 650	0.95 653	1.12 652	1.65 672	1.27 670	2.15 684	1.87 679	0.43 659	0.37 652	0.38 651	0.39 657	0.62 661	0.63 663

Dean	1.22 672	1.17 680	1.97 668	1.04 679	0.79 674	1.21 664	0.76 663	1.51 679	1.96 684	1.30 671	1.98 682	2.14 680	1.18 667	1.30 663	1.15 648	0.83 678	0.61 680	1.01 681	0.69 681	0.97 684	0.77 681

xyz-stereo	1.43 673	0.11 133	17.43 712	0.18 57	0.08 8	4.86 690	0.18 293	0.31 236	0.35 359	0.37 489	2.75 690	0.41 496	0.31 506	0.58 500	0.33 498	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.06 102	0.06 90	0.06 13

TorneroNet-64	1.47 674	1.15 678	1.51 651	1.11 685	0.86 681	2.27 685	0.76 663	1.84 685	3.76 692	1.29 669	2.22 686	2.68 688	1.46 676	1.81 680	1.55 671	0.79 676	0.51 666	1.10 683	0.67 679	1.31 689	0.81 683

notaker	1.49 675	1.44 689	1.77 662	1.42 690	1.08 686	1.19 663	0.87 672	1.51 679	1.40 673	1.53 685	3.41 692	2.40 684	1.94 683	1.83 681	1.57 672	1.14 688	0.69 689	1.38 690	0.88 688	1.39 692	1.03 689

WAO-8	1.50 676	1.22 683	1.39 643	1.10 682	0.85 679	2.15 682	0.78 665	1.84 685	3.76 692	1.46 677	2.18 684	2.15 681	1.50 678	3.20 691	1.35 663	0.92 682	0.66 686	1.10 683	0.79 686	0.94 681	0.74 679

Venus	1.50 676	1.22 683	1.39 643	1.10 682	0.85 679	2.15 682	0.78 665	1.84 685	3.76 692	1.46 677	2.18 684	2.15 681	1.50 678	3.20 691	1.35 663	0.92 682	0.66 686	1.10 683	0.79 686	0.94 681	0.74 679

SGM-ForestM	1.59 678	0.56 638	1.52 652	0.41 634	0.34 620	2.77 687	1.67 691	1.69 683	1.73 682	2.48 691	2.27 687	6.02 698	2.90 692	3.08 689	2.83 690	0.25 631	0.30 631	0.19 608	0.20 615	0.18 579	0.45 633

UNDER WATER-64	1.61 679	1.30 687	2.93 682	1.33 688	0.96 684	2.20 684	1.25 685	1.47 677	3.15 689	1.46 677	1.31 659	2.61 687	2.22 687	1.69 675	1.93 680	1.13 687	0.67 688	1.29 688	0.94 689	1.26 687	1.09 691

MANE	1.63 680	0.58 645	1.16 618	0.59 655	0.60 661	2.71 686	1.53 689	2.63 694	3.62 691	2.33 690	3.26 691	3.66 692	2.98 693	2.26 686	2.26 685	0.37 652	0.40 654	0.31 642	0.49 664	0.31 639	0.63 663

UNDER WATER	1.64 681	1.34 688	2.72 680	1.40 689	1.04 685	1.70 680	1.14 684	1.57 682	3.58 690	1.46 677	1.46 666	2.82 689	2.43 688	1.74 676	2.04 683	1.08 686	0.63 684	1.31 689	0.94 689	1.29 688	1.10 692

LSM	1.68 682	0.48 627	2.91 681	2.28 696	17.60 711	0.52 602	0.55 648	0.65 614	0.78 632	0.84 646	1.11 651	0.63 615	0.55 615	0.79 596	0.53 578	0.16 577	0.25 598	0.18 601	0.21 617	0.25 619	2.37 698

ktn	1.80 683	1.46 690	1.49 649	1.44 691	1.14 687	1.50 676	1.07 678	1.53 681	3.90 695	2.77 693	4.62 693	3.42 691	1.49 677	1.74 676	1.40 666	1.45 692	0.77 690	1.46 691	0.99 691	1.41 693	1.00 688

LE_ROB	1.82 684	0.39 605	3.15 684	0.50 650	0.55 657	0.79 642	1.00 674	0.89 662	6.48 699	7.40 703	2.07 683	2.07 678	5.08 696	1.33 666	3.96 694	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.13 335

KSHMR	1.92 685	1.47 691	1.97 668	1.48 692	1.22 689	1.39 674	1.06 677	1.81 684	5.83 698	1.43 675	5.56 696	2.95 690	1.17 666	2.24 685	1.33 662	1.29 691	1.13 691	1.47 692	1.11 693	1.37 691	1.21 693

TorneroNet	2.26 686	1.20 682	1.55 654	1.15 687	0.91 683	5.84 693	0.84 670	2.12 690	8.45 703	2.59 692	5.32 695	3.84 693	2.15 686	1.84 682	1.98 682	0.88 680	0.54 672	1.16 687	0.74 683	1.31 689	0.91 685

MADNet++	2.34 687	1.81 692	2.24 674	2.15 695	1.97 693	2.79 688	2.19 695	2.42 693	2.26 686	2.79 694	2.70 689	2.43 685	2.60 690	3.18 690	3.32 691	2.19 695	1.97 697	1.93 694	1.62 695	2.02 695	2.10 696

JetRed	2.35 688	2.70 694	6.11 694	1.14 686	1.38 691	6.03 695	3.61 698	2.12 690	1.72 681	1.99 688	1.97 681	2.15 681	1.59 682	2.49 687	4.19 695	1.05 685	1.60 694	1.10 683	1.02 692	1.72 694	1.41 695

light-stereo	2.66 689	0.78 663	4.46 687	4.42 697	3.66 694	5.04 691	0.38 610	2.12 690	1.51 677	4.25 695	6.51 699	7.70 703	0.75 643	5.12 698	1.42 667	0.72 672	1.35 693	0.33 647	0.45 660	1.22 686	1.04 690

HanzoNet	3.08 690	1.87 693	2.70 679	1.81 693	1.34 690	1.60 678	1.05 676	2.06 689	2.62 688	5.63 699	5.12 694	5.96 697	7.09 700	4.39 696	3.43 692	3.29 698	2.06 699	1.98 697	2.94 702	2.47 696	2.15 697

coex-ft	3.48 691	0.81 664	48.53 725	0.24 375	0.19 473	0.53 605	0.47 635	0.49 452	2.36 687	7.18 702	1.20 655	0.96 652	2.53 689	0.75 582	2.14 684	0.13 526	0.15 462	0.14 558	0.12 519	0.22 608	0.47 636

TCMNet-wrong-test	4.33 692	5.65 700	4.76 688	11.36 709	10.39 704	5.87 694	4.45 700	4.24 698	1.10 662	1.93 687	2.43 688	6.07 699	3.54 694	3.87 694	4.51 696	2.00 694	0.47 662	1.96 696	1.68 696	5.78 703	4.48 702

tt	4.71 693	0.11 133	3.94 685	2.06 694	1.54 692	10.14 701	16.85 705	9.28 706	4.99 696	1.41 674	1.05 649	4.68 694	4.89 695	3.36 693	5.86 699	5.73 703	9.15 713	2.23 699	2.51 699	3.02 697	1.34 694

BEATNet-Init1	4.91 694	3.27 695	14.39 711	0.69 662	0.65 665	10.19 702	3.83 699	5.04 699	5.11 697	8.73 705	8.52 701	13.95 714	7.66 702	7.79 703	5.79 698	0.32 646	0.34 647	0.34 649	0.38 656	0.64 663	0.64 667

Selective-IGEV-i1pa	5.75 695	8.12 702	4.85 692	1.10 682	0.54 656	13.48 704	3.52 697	9.46 707	7.56 701	7.13 701	10.00 705	9.12 704	7.56 701	14.91 715	6.08 700	3.55 699	1.33 692	1.94 695	0.77 685	0.79 673	3.23 700

DPSimNet_ROB	6.21 696	5.16 696	9.50 697	5.59 700	5.56 697	7.64 697	10.02 702	4.07 697	7.33 700	6.84 700	6.26 697	7.17 701	10.55 703	4.07 695	5.68 697	5.50 702	4.29 702	5.24 703	3.66 703	4.05 700	5.96 704

USTest	6.84 697	5.16 696	5.45 693	7.18 703	7.26 699	14.27 705	22.53 707	8.48 703	9.29 704	5.44 698	6.42 698	6.27 700	6.69 699	6.83 701	8.49 703	1.95 693	3.27 700	2.16 698	2.54 700	3.76 698	3.31 701

EDNetEfficientorigin	7.48 698	0.57 642	139.59 727	0.25 416	0.17 410	0.44 562	0.30 561	0.48 441	1.04 657	1.29 669	1.02 648	0.82 643	0.87 655	0.76 588	1.02 641	0.10 424	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.22 608	0.25 536

ASD4	8.08 699	7.42 701	8.23 696	6.03 702	6.01 698	14.62 706	20.55 706	9.03 705	8.06 702	7.51 704	6.52 700	7.36 702	6.42 697	8.13 704	9.88 704	5.93 704	5.10 704	6.60 710	5.79 704	6.82 704	5.52 703

DGTPSM_ROB	8.38 700	5.24 698	10.71 709	5.32 699	10.19 702	8.34 698	23.49 711	6.11 701	13.43 712	4.93 696	10.93 709	5.64 695	10.55 703	6.17 699	12.73 708	3.74 700	7.56 706	3.68 700	7.24 709	4.09 701	7.49 707

DPSMNet_ROB	8.44 701	5.25 699	10.87 710	5.59 700	10.27 703	8.34 698	23.51 712	6.12 702	13.47 713	4.96 697	10.94 710	5.65 696	10.55 703	6.25 700	12.77 709	4.01 701	7.62 707	3.75 701	7.27 710	4.16 702	7.54 708

DLNR-FE	10.53 702	12.31 712	20.33 718	105.85 728	23.36 722	0.14 33	0.13 71	3.25 696	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.31 355	0.16 211	2.59 697	0.32 641	0.07 148	0.07 190	40.66 727	0.28 566

DLNR_Zeroshot_test	10.53 702	12.28 711	20.32 716	105.84 727	23.88 723	0.14 33	0.13 71	3.20 695	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.32 365	0.16 211	2.54 696	0.32 641	0.07 148	0.07 190	40.17 726	0.28 566

iinet-test	10.74 704	9.21 703	9.52 698	10.46 704	10.67 705	17.92 711	25.86 713	12.61 711	13.38 710	9.65 709	10.06 706	9.98 706	10.66 706	11.13 711	12.60 705	6.36 706	7.73 708	5.65 705	6.66 705	7.29 705	7.31 705

IINet	10.74 704	9.21 703	9.52 698	10.46 704	10.67 705	17.92 711	25.86 713	12.61 711	13.38 710	9.65 709	10.06 706	9.98 706	10.66 706	11.13 711	12.60 705	6.36 706	7.73 708	5.65 705	6.66 705	7.29 705	7.31 705

LRCNet_RVC	10.94 706	14.45 714	9.66 700	15.38 710	8.02 701	1.08 658	0.35 593	8.72 704	0.72 625	12.63 714	15.84 713	9.73 705	6.52 698	8.58 705	6.38 701	20.33 721	5.39 705	23.79 721	21.95 722	15.35 713	13.96 715

DPSM_ROB	11.46 707	9.79 709	10.18 704	11.11 707	11.31 707	19.08 714	27.38 716	13.42 714	14.23 715	10.34 711	11.13 711	10.97 712	11.33 712	11.89 713	13.49 710	6.74 708	8.19 711	6.00 707	7.05 707	7.74 707	7.76 709

DPSM	11.46 707	9.79 709	10.18 704	11.11 707	11.31 707	19.08 714	27.38 716	13.42 714	14.23 715	10.34 711	11.13 711	10.97 712	11.33 712	11.89 713	13.49 710	6.74 708	8.19 711	6.00 707	7.05 707	7.74 707	7.76 709

xxxxx1	15.30 709	9.78 706	10.23 706	20.34 713	19.47 712	17.10 707	23.00 708	10.36 708	11.04 706	9.25 706	9.66 702	10.74 709	10.66 706	10.60 707	13.72 712	8.14 710	9.35 714	31.88 724	44.61 726	12.63 710	13.46 712

tt_ll	15.30 709	9.78 706	10.23 706	20.34 713	19.47 712	17.10 707	23.00 708	10.36 708	11.04 706	9.25 706	9.66 702	10.74 709	10.66 706	10.60 707	13.72 712	8.14 710	9.35 714	31.88 724	44.61 726	12.63 710	13.46 712

ff	15.30 709	9.78 706	10.23 706	20.34 713	19.47 712	17.10 707	23.00 708	10.36 708	11.04 706	9.25 706	9.66 702	10.74 709	10.66 706	10.60 707	13.72 712	8.14 710	9.35 714	31.88 724	44.61 726	12.63 710	13.46 712

PML	15.86 712	13.12 713	7.07 695	5.22 698	7.66 700	32.93 718	64.30 727	5.37 700	10.12 705	25.87 727	67.29 727	20.25 716	13.20 714	10.09 706	6.81 702	5.94 705	2.00 698	6.03 709	2.18 698	9.13 709	2.62 699

Anonymous_1	16.44 713	9.26 705	9.67 701	10.63 706	14.54 709	18.62 713	26.98 715	12.68 713	13.53 714	10.78 713	10.37 708	10.15 708	10.66 706	10.99 710	12.64 707	15.61 720	7.73 708	16.87 718	43.01 725	56.14 728	7.86 711

HaxPig	17.72 714	20.23 724	19.76 713	16.55 711	16.52 710	9.46 700	9.42 701	14.48 716	13.31 709	18.59 716	18.67 714	17.39 715	16.68 715	17.07 716	16.43 715	21.99 723	20.86 724	22.28 720	21.55 721	21.30 721	21.88 726

MEDIAN_ROB	21.20 715	24.56 725	23.42 723	19.57 712	19.62 715	13.29 703	11.21 703	18.04 717	17.02 717	22.07 726	21.92 715	20.84 717	20.24 716	21.02 717	19.68 716	25.59 725	24.08 725	26.20 722	25.19 723	25.31 722	25.19 727

RAFT-FEzeroshot	23.04 716	19.71 719	20.25 714	22.47 719	22.80 719	38.32 719	55.23 723	26.95 721	28.70 722	20.66 721	22.23 717	22.07 719	22.86 718	23.85 719	27.17 720	13.53 714	16.47 719	12.08 711	14.22 714	15.58 716	15.60 718

RAFT-FE	23.04 716	19.71 719	20.25 714	22.47 719	22.80 719	38.32 719	55.23 723	26.95 721	28.70 722	20.66 721	22.23 717	22.07 719	22.86 718	23.85 719	27.17 720	13.53 714	16.47 719	12.08 711	14.22 714	15.58 716	15.60 718

CasAABBNet	23.04 716	19.69 717	20.32 716	22.42 716	22.73 716	38.35 722	55.23 723	26.99 723	28.74 724	20.67 723	22.28 719	22.11 722	22.86 718	23.84 718	27.17 720	13.52 713	16.47 719	12.08 711	14.21 712	15.57 714	15.60 718

FlowAnything	23.08 719	19.70 718	20.48 719	22.45 718	22.73 716	38.34 721	55.18 721	27.00 724	28.79 725	20.83 725	22.42 722	22.10 721	22.83 717	23.85 719	27.23 724	13.53 714	16.54 722	12.10 716	14.29 717	15.59 718	15.58 717

Hybrid-DGEV	23.11 720	19.81 722	20.81 721	22.43 717	22.74 718	38.45 724	55.25 726	27.21 727	28.95 727	20.63 720	22.37 720	22.03 718	22.89 722	23.96 723	27.14 718	13.54 717	16.46 718	12.09 714	14.23 716	15.57 714	15.57 716

Selective-RAFT-Error	23.11 720	19.77 721	20.60 720	22.49 721	22.80 719	38.46 725	55.19 722	27.13 726	28.90 726	20.73 724	22.38 721	22.11 722	22.91 723	23.94 722	27.18 723	13.54 717	16.57 723	12.09 714	14.21 712	15.61 719	15.65 721

LSM0	24.21 722	19.88 723	22.33 722	24.42 722	40.13 727	38.41 723	54.99 720	27.05 725	28.61 721	20.59 719	22.00 716	22.29 724	22.86 718	24.12 724	27.16 719	13.59 719	16.33 717	12.13 717	14.08 711	15.72 720	17.53 723

AVERAGE_ROB	25.43 723	29.01 726	27.22 724	24.60 723	24.16 724	17.78 710	12.87 704	22.39 720	21.40 720	26.72 728	26.08 725	25.18 725	24.52 726	25.07 725	23.57 717	29.94 726	28.36 726	30.60 723	29.57 724	29.83 723	29.66 728

RSGM-EC	29.37 724	17.55 715	9.85 702	35.22 724	33.16 725	26.01 716	45.63 718	20.07 718	17.60 718	18.98 717	23.47 723	30.02 726	23.62 724	41.06 726	44.49 726	58.94 727	34.33 727	32.95 727	20.18 719	33.70 724	20.62 724

acva	29.37 724	17.55 715	9.85 702	35.22 724	33.16 725	26.01 716	45.63 718	20.07 718	17.60 718	18.98 717	23.47 723	30.02 726	23.62 724	41.06 726	44.49 726	58.94 727	34.33 727	32.95 727	20.18 719	33.70 724	20.62 724

Selective-IGEV-i16pa	31.25 726	41.63 727	4.08 686	0.51 651	0.38 633	97.61 727	0.73 662	61.16 729	60.81 728	17.49 715	65.92 726	39.64 728	53.28 727	107.35 729	27.39 725	20.46 722	3.81 701	4.39 702	1.97 697	0.41 649	16.06 722

test_example2	100.95 727	107.33 728	67.16 726	98.17 726	106.88 728	89.44 726	101.34 728	37.23 728	97.88 729	129.56 729	131.26 728	65.41 729	67.34 728	91.22 728	79.29 728	143.32 729	199.32 729	81.12 729	102.17 729	121.89 729	101.70 729

ccccc	254.75 728	256.25 729	312.96 728	351.50 729	361.31 729	144.22 728	162.41 729	153.19 730	130.64 730	152.98 730	153.47 729	161.94 730	200.51 729	268.06 730	296.01 729	387.64 730	346.97 730	244.11 730	219.32 730	413.57 730	378.05 730

GS-Stereo							0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 636	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 663

FADE		1.19 681		0.71 666	0.76 670			1.87 688	1.53 678	0.75 636		1.17 659		2.88 688		24.66 724	4.77 703	17.17 719	17.41 718	0.51 655	0.45 633

Low-res two-view benchmark