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

VeloStereo	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 650

flow	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 650

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.07 77	0.08 213	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.07 429

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.10 570	0.09 606	0.04 1	0.05 212	0.04 54	0.09 551

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.05 2	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 209	0.05 7	0.07 145	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

Foundation-i1	0.09 195	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.16 256	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 213	0.12 172	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.07 8	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 72	0.07 146	0.11 286	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.14 170	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.14 251	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.14 251	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.06 339

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.05 5	0.14 274	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.10 96	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.06 2	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

model_zeroshot	0.10 276	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.13 217	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

Pointernet	0.09 195	0.04 1	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.10 44	0.15 213	0.17 352	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.11 324	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.14 339	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82
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	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.15 213	0.19 406	0.11 297	0.15 360	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

CREStereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.06 339
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
EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.07 47	0.10 44	0.16 256	0.12 172	0.08 151	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

DNSM	0.09 195	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 643	0.10 583

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.08 246	0.04 1	0.13 198	0.08 14	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.19 501	0.07 146	0.10 228	0.09 27	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.07 410	0.05 225

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.05 5	0.13 198	0.10 45	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.10 225	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.08 14	0.08 32	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ManiGeoR	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLF11	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.12 7	0.08 246	0.14 436	0.11 81	0.22 429	0.10 96	0.12 342	0.23 494	0.11 324	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

HLf10	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLf8	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.11 1	0.08 246	0.15 463	0.12 119	0.22 429	0.15 279	0.13 377	0.17 397	0.12 346	0.10 347	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.08 484	0.08 502

TestStereo_HLe17	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

TestStereo_HL3	0.11 330	0.05 45	0.16 513	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.20 375	0.09 64	0.15 432	0.30 596	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

DN	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.18 530	0.17 296	0.16 321	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 602	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.09 551

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.13 136	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RT-Monster	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.17 296	0.18 386	0.13 377	0.10 225	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 399	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.11 297	0.11 280	0.11 324	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.11 81	0.11 75	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

VMStereo-Base	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.15 360	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 331	0.16 321	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.10 45	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.06 8	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

IGEV-FE	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 217	0.05 2	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

DVStereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.14 170	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.05 2	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.12 341	0.11 81	0.15 213	0.10 96	0.12 342	0.09 185	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.14 436	0.12 119	0.11 75	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.07 8	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

999	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.08 144	0.08 213	0.08 253	0.16 479	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225

PAM_32	0.09 195	0.05 45	0.17 545	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.14 416	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

PAM	0.10 276	0.05 45	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.16 437	0.15 213	0.16 321	0.12 342	0.09 185	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

UGAM-zero	0.09 195	0.05 45	0.15 476	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.13 136	0.13 217	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.13 136	0.15 279	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 330	0.05 45	0.14 427	0.15 132	0.20 700	0.09 160	0.17 479	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.10 293	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.09 551

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 330	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.13 613	0.13 399	0.16 437	0.23 453	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.08 502

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 571	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV_Zeroshot_test	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

MSKI-zero shot	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.13 217	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAPDPT-zeroshot	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.13 613	0.14 436	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

Any-RAFT	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.12 303	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LoS	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.14 436	0.11 81	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.09 300	0.15 444	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.11 75	0.16 321	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

knoymous	0.11 330	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.15 463	0.14 274	0.19 362	0.13 217	0.11 297	0.17 397	0.13 379	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

iRaft-Stereo_20w	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.18 331	0.10 96	0.11 297	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

TRStereo	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.12 590	0.10 228	0.13 198	0.18 331	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

AnonymousM	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.14 251	0.13 377	0.11 280	0.09 255	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.05 212	0.05 183	0.05 225

XX-Stereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.12 119	0.20 375	0.10 96	0.10 260	0.14 339	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

PMTNet	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 341	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.09 209	0.13 323	0.10 293	0.07 198	0.13 378	0.10 229	0.15 671	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 410	0.06 339

rgla	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test1013	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

test410_97500	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.24 659	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-MonSter(vits)	0.14 475	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 537	0.41 646	0.05 2	0.33 622	0.14 402	0.16 531	0.20 581	0.19 576	0.08 456	0.06 457	0.17 682	0.15 680	0.07 410	0.08 502

GEAR-Net	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GELT-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.21 402	0.17 352	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.13 613	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.05 183	0.08 502

Weightmod	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.12 172	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

PhaseNet	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.20 375	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.09 255	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

TestStereo_HL2	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.18 386	0.13 377	0.21 473	0.12 346	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

GGDA	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.14 274	0.19 362	0.19 406	0.13 377	0.20 449	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

TestStereo-Hl	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.15 463	0.14 274	0.20 375	0.17 352	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

DNS	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.17 514	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.03 1	0.13 643	0.09 551

monster-pro	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.08 213	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.21 606	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.11 75	0.09 64	0.10 260	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.09 68	0.12 388	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.11 75	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.12 172	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 172	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 126	0.15 476	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.13 198	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.14 274	0.13 136	0.16 321	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.11 280	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.08 151	0.13 323	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 126	0.17 545	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.14 274	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

RT-IGEV	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.24 477	0.27 536	0.16 461	0.17 397	0.17 470	0.10 347	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.07 410	0.07 429

PSi22	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Selective-IGEV-i16pc	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.11 553	0.38 702	0.16 437	0.23 453	0.16 321	0.10 260	0.15 360	0.09 255	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.10 570	0.08 569	0.06 218	0.07 418	0.09 549	0.09 551

LiteMatch	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.15 503	0.10 136	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Lsterematch	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.15 363	0.14 170	0.17 352	0.16 461	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.12 320	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.13 217	0.08 151	0.12 303	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

Hybrid-DGEV-03	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.08 246	0.16 495	0.14 274	0.15 213	0.14 251	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 330	0.06 126	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.09 160	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.12 418	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

DStereoRT	0.16 546	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.28 558	0.22 461	0.12 342	0.20 449	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.96 758	0.09 549	0.05 183	0.04 82

BStereo	0.08 99	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.07 47	0.09 27	0.15 213	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

Anonymus123	0.09 195	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.11 286	0.09 27	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

NLSM3	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.07 418	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 195	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

Select-FE	0.11 330	0.06 126	0.20 595	0.15 132	0.11 553	0.11 286	0.13 198	0.21 402	0.18 386	0.09 209	0.11 280	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.06 322	0.08 502

MonStereo	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

S2M2_XL	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.09 160	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.06 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.08 213	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

depthmonostereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.11 385	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 279	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

3.25w_new	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsterstereo	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 256	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

G2L-ROB	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.18 386	0.19 529	0.18 425	0.20 513	0.14 485	0.17 514	0.16 529	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.09 551

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.04 1	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.05 2	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test2	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.18 530	0.15 213	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

CoSv	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.22 626	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.04 82

AIO_rvc	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.10 228	0.12 119	0.10 45	0.12 172	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

castereo	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.18 386	0.08 151	0.10 225	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

fffft	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.07 77	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.13 217	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

tt45	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.09 209	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

tg	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.20 375	0.12 172	0.08 151	0.11 280	0.11 324	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM++	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.11 75	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

RSM	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.19 362	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

11t1	0.12 410	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.17 519	0.15 363	0.18 331	0.15 279	0.15 432	0.15 360	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

IGEVStereo-DCA	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

rrr	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.16 437	0.16 256	0.15 279	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

MIF-Stereo (partial)	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.11 81	0.17 296	0.18 386	0.14 405	0.16 373	0.09 255	0.11 385	0.12 320	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.07 429

testlalala	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

RAFT-Test	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

HH	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HanStereo	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

CBFPSM	0.14 475	0.06 126	0.26 632	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.20 552	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.16 479	0.18 563	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.07 410	0.07 429

iinet-f	0.16 546	0.06 126	0.45 693	0.14 72	0.10 498	0.21 599	0.14 274	0.27 537	0.23 473	0.21 568	0.24 507	0.21 523	0.15 503	0.18 539	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.10 583

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

riskmin	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.14 436	0.14 274	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.14 339	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.08 502

MC-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.12 303	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

RCA-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.18 331	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

DCANet-4	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.13 377	0.16 373	0.09 255	0.14 485	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

fff	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

tt	4.67 768	0.06 126	3.55 764	2.02 765	1.55 763	10.25 775	16.71 776	8.91 781	5.03 773	1.31 764	0.94 741	4.71 766	4.76 773	3.33 771	5.87 774	6.06 781	10.30 787	1.88 770	2.11 775	2.75 767	1.21 766

ADStereo(finetuned)	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.12 418	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

test-3	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

CrosDoStereo	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

PFNet+	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.05 5	0.12 119	0.17 296	0.21 447	0.16 461	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.11 611

HHNet	0.11 330	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.14 635	0.07 47	0.13 198	0.20 375	0.17 352	0.14 405	0.25 536	0.11 324	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.09 551

OMP-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.13 377	0.14 339	0.11 324	0.12 418	0.11 220	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

IIG-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.12 119	0.22 429	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.11 324	0.12 418	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

FTStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.21 402	0.18 386	0.12 342	0.24 507	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.10 583

ASMatch	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.10 498	0.07 47	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.12 342	0.16 373	0.16 448	0.10 347	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.08 502

DeepStereo_LL	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

DEmStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.14 72	0.10 498	0.16 495	0.15 363	0.16 256	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.13 379	0.14 485	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DRaft	0.12 410	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.14 436	0.17 479	0.21 402	0.30 568	0.17 480	0.28 576	0.10 293	0.15 503	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

PFNet	0.12 410	0.06 126	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.26 515	0.20 430	0.16 461	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

GrayStereo	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.09 160	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.17 470	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.10 583

RAFT-RH_RVC	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.41 672	0.11 324	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.05 212	0.04 54	0.06 339

Prome-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.22 429	0.13 217	0.12 342	0.17 397	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.09 551

rafts_anoy	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.06 339

s12784h	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.05 2	0.16 495	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.11 324	0.11 385	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

XX-TBD	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.07 146	0.12 341	0.16 437	0.14 170	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

raftrobust	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.10 44	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RALCasStereoNet	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.17 296	0.11 129	0.12 342	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

DCANet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

csc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

111	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.23 473	0.11 297	0.12 303	0.14 402	0.11 385	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

test_xeample3	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

test_xeample	0.15 521	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.21 599	0.20 595	0.28 558	0.20 430	0.16 461	0.29 588	0.19 501	0.16 531	0.15 444	0.26 660	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.09 64	0.10 260	0.12 303	0.09 255	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.08 151	0.10 225	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

CCAANet	0.14 475	0.06 126	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.16 495	0.13 198	0.30 589	0.24 490	0.16 461	0.32 609	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

R-Stereo Train	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.06 36	0.11 286	0.10 44	0.18 331	0.18 386	0.13 377	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 322	0.05 225
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
NoBS	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.13 198	0.05 1	0.07 20	0.06 30	0.09 185	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 259	0.06 6	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MEA-ACV	0.16 546	0.07 259	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.38 632	0.20 552	0.29 588	0.14 402	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.07 429

zzzzzzz1	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.21 606	0.10 498	0.12 341	0.18 530	0.22 429	0.20 430	0.13 377	0.12 303	0.08 213	0.08 253	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

noway7	0.10 276	0.07 259	0.13 386	0.20 571	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.28 558	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.07 145	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

monster_256*512	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.21 606	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.12 342	0.12 303	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

over-6	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.10 228	0.09 27	0.17 296	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.05 225

over v1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-8	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-9	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

Weightmod_eth	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.07 418	0.04 54	0.03 2

quiztm	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.14 170	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 64	0.09 209	0.08 144	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.16 256	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.12 102	0.11 129	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.15 213	0.14 251	0.08 151	0.11 280	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

IGEV_i1	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.19 563	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.18 510	0.18 425	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

Selective-IGEV-i1	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.16 437	0.22 429	0.30 568	0.16 461	0.17 397	0.16 448	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

LACA1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

WQFJA1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 571	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

WQFJX1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

WQFJX	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.21 606	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.12 342	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

NLMM	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 571	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

NLSM1	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.10 225	0.06 52	0.10 347	0.10 136	0.11 319	0.07 371	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.12 341	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 77	0.10 293	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

GGEV	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 331	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

3.75w	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.07 47	0.09 27	0.16 256	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.06 1	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.19 571	0.17 296	0.12 172	0.15 432	0.15 360	0.17 470	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.06 339

xyz-stereo	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.15 132	0.05 2	0.20 579	0.15 363	0.17 296	0.31 576	0.15 432	0.29 588	0.26 589	0.16 531	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

G2L-Stereo_test	0.14 475	0.07 259	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.16 437	0.30 589	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

coex_refinement	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.15 363	0.26 515	0.29 558	0.18 510	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.16 479	0.18 563	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.09 549	0.08 502

LG-Stereo	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.17 479	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

G2L-Stereo	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.12 119	0.27 537	0.22 461	0.16 461	0.27 562	0.21 523	0.13 460	0.17 514	0.18 563	0.09 525	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

MM-Stereo_test3	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.19 571	0.24 477	0.19 406	0.06 30	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.18 530	0.21 402	0.20 430	0.09 209	0.11 280	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

HART	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82

SCV_C0	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

AIO-test1	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.23 650	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.21 402	0.14 251	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.03 1	0.06 339

mms	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.03 2

U	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.17 352	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.05 225

rvit_stereo_ft	0.12 410	0.07 259	0.13 386	0.19 501	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.16 256	0.16 321	0.12 342	0.13 323	0.15 433	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

test_sample2	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.18 530	0.21 402	0.16 321	0.14 405	0.20 449	0.19 501	0.15 503	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

test_sample1	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.13 23	0.08 246	0.19 563	0.16 437	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.22 485	0.18 485	0.16 531	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.07 429

CAS++	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.24 477	0.14 251	0.11 297	0.09 185	0.11 324	0.07 198	0.14 416	0.09 115	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

MyStereo8	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.18 538	0.14 274	0.19 362	0.22 461	0.12 342	0.18 425	0.11 324	0.10 347	0.16 479	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.09 551

SMFormer	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

tta	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.06 339

qqq1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

fff1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

MyStereo07	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo06	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.19 362	0.12 172	0.12 342	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo05	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.27 537	0.35 612	0.17 480	0.14 339	0.15 433	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo04	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.29 574	0.38 632	0.17 480	0.14 339	0.16 448	0.10 347	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

CoDeX	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.23 453	0.27 536	0.13 377	0.17 397	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

ff7	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ffff	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

11t	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

UniTT-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

EKT-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.21 447	0.11 297	0.08 144	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

MIM_Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.12 119	0.20 375	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.09 255	0.05 16	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

GCAP-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.07 5	0.13 136	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

4D-IteraStereo	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.05 225

anonymousdsp2	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

anonymousdsp	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

gwcnet-sp	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

scenet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

DCRE	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.16 233	0.11 553	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.11 297	0.18 425	0.10 293	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.04 82

anonymousa	0.13 438	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.17 479	0.19 362	0.29 558	0.15 432	0.24 507	0.15 433	0.14 485	0.14 416	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.05 183	0.06 339

ProNet	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.06 339

ssnet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

ccc-4	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

x	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.19 436	0.19 501	0.17 555	0.18 539	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

DisPM	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.17 352	0.14 405	0.20 449	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.11 611

IER	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.26 526	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.20 601	0.16 479	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

IGEV-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.24 490	0.12 342	0.13 323	0.12 346	0.08 253	0.18 539	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

IPLG	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.20 375	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.07 145	0.07 198	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

GANet-ADL	0.13 438	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.30 589	0.20 430	0.13 377	0.18 425	0.19 501	0.12 418	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.08 502

LCNet	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.16 448	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.15 676

AAGNet	0.11 330	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.18 331	0.13 217	0.16 461	0.21 473	0.13 379	0.14 485	0.11 220	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

STrans-v2	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.11 129	0.11 297	0.15 360	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

NF-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

OCTAStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

PSM-softLoss	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

KMStereo	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

PSM-AAD	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.20 375	0.13 217	0.12 342	0.14 339	0.18 485	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.14 669

KYRaft	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.22 429	0.12 172	0.13 377	0.16 373	0.20 513	0.10 347	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.16 688

SST-Stereo	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.11 129	0.15 432	0.17 397	0.13 379	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 410	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.17 296	0.25 512	0.16 461	0.24 507	0.14 402	0.12 418	0.12 320	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

RAFT_R40	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.16 321	0.14 405	0.18 425	0.15 433	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

RE-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

Pruner-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.17 352	0.13 377	0.19 436	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.08 502

TVStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

RAFT-345	0.11 330	0.07 259	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.10 96	0.11 297	0.36 635	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.05 225

test-1	0.10 276	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.24 654	0.14 170	0.18 386	0.09 209	0.07 77	0.09 255	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

GMM-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.11 297	0.15 360	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.09 551

iRaftStereo_RVC	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.09 382	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.12 172	0.09 209	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

raft+_RVC	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.11 81	0.24 477	0.20 430	0.12 342	0.15 360	0.12 346	0.08 253	0.12 320	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

222	0.16 546	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.24 629	0.18 530	0.30 589	0.20 430	0.17 480	0.28 576	0.17 470	0.16 531	0.15 444	0.40 720	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

xxxx	0.15 521	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.23 624	0.18 530	0.31 602	0.19 406	0.14 405	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.26 660	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

RAFT + AFF	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.20 571	0.10 498	0.14 436	0.24 654	0.26 515	0.20 430	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.08 502

EAI-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.16 256	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

CFNet-RSSM	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.16 256	0.17 352	0.08 151	0.12 303	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

SFCPSM	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.28 558	0.27 536	0.14 405	0.17 397	0.12 346	0.13 460	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.06 339

cf-r	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.19 571	0.20 375	0.25 512	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.16 531	0.14 416	0.14 478	0.10 570	0.05 293	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

GANet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.17 479	0.22 429	0.21 447	0.17 480	0.24 507	0.23 559	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.10 570	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

PSMNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.24 477	0.24 490	0.16 461	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.06 457	0.09 526	0.12 647	0.08 484	0.07 429

GwcNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.20 595	0.21 402	0.27 536	0.18 510	0.27 562	0.22 541	0.16 531	0.14 416	0.15 513	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.07 410	0.07 429

CFNet-ft	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

DIP-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.09 27	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.14 475	0.07 259	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.29 574	0.20 430	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

CFNet_RVC	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

MLCV	0.12 410	0.07 259	0.16 513	0.18 424	0.06 36	0.15 463	0.17 479	0.19 362	0.21 447	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.14 416	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

iResNet_ROB	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.14 72	0.07 146	0.18 538	0.14 274	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.25 536	0.23 559	0.15 503	0.15 444	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

LE_ROB	0.50 725	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.24 629	0.16 437	0.22 429	1.81 767	4.63 774	0.67 719	0.47 706	0.44 718	0.20 581	0.29 680	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

pmcnn	0.15 521	0.07 259	0.19 583	0.15 132	0.07 146	0.20 579	0.15 363	0.24 477	0.26 526	0.21 568	0.34 627	0.28 607	0.18 571	0.18 539	0.17 545	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

AnonStereo	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.19 362	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

MWDA-net	0.15 521	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.22 627	0.25 496	0.35 612	0.18 510	0.24 507	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

MWSP-net	0.15 521	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.16 495	0.23 639	0.29 574	0.32 583	0.18 510	0.19 436	0.17 470	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.08 502

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.21 606	0.09 382	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.10 225	0.05 5	0.06 76	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

S0	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.20 571	0.07 146	0.18 538	0.23 639	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.10 225	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.09 525	0.10 628	0.14 657	0.14 662	0.05 183	0.04 82

S	0.12 410	0.08 389	0.09 143	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.19 571	0.17 296	0.16 321	0.13 377	0.11 280	0.13 379	0.10 347	0.11 220	0.13 435	0.09 525	0.07 535	0.13 643	0.15 680	0.06 322	0.04 82

SMOE	0.10 276	0.08 389	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.13 217	0.11 297	0.13 323	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.06 322	0.04 82

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 151	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.15 132	0.11 553	0.41 707	0.16 437	0.28 558	0.23 473	0.11 297	0.20 449	0.10 293	0.07 198	0.17 514	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.06 218	0.08 501	0.09 549	0.10 583

MultiAttention	0.29 686	0.08 389	0.14 427	0.19 501	0.12 590	1.45 759	1.33 764	0.36 665	0.37 625	0.19 529	0.21 473	0.24 565	0.11 385	0.38 702	0.18 563	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.09 551

FlowAnything_test	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.14 274	0.20 375	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

asda	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 256	0.10 96	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 331	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 330	0.08 389	0.13 386	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.19 571	0.17 296	0.19 406	0.12 342	0.14 339	0.15 433	0.10 347	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

S2M2_L	0.09 195	0.08 389	0.11 279	0.13 23	0.10 498	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 96	0.10 260	0.09 185	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.13 653	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.10 582	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ISRNet	0.18 582	0.08 389	0.19 583	0.19 501	0.13 613	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.21 568	0.25 536	0.27 597	0.17 555	0.17 514	0.20 583	0.20 709	0.08 569	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.17 698

AIO-test2	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.23 650	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.23 453	0.23 473	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.09 549	0.05 183	0.05 225

fffy	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.17 479	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

rvit_stereo_0083	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.26 526	0.11 297	0.14 339	0.13 379	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_0081	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_0082	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_0080	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

test_sample6	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.19 571	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.19 501	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample5	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample4	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.19 563	0.18 530	0.26 515	0.17 352	0.16 461	0.25 536	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

test_sample3	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.14 72	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.16 461	0.22 485	0.19 501	0.15 503	0.17 514	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.08 502

DispNO	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.12 590	0.11 286	0.21 616	0.23 453	0.29 558	0.17 480	0.23 494	0.18 485	0.17 555	0.15 444	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.15 463	0.16 437	0.18 331	0.18 386	0.10 260	0.09 185	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.06 339

AE-Stereo	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.19 406	0.09 209	0.14 339	0.12 346	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

ACVNet-DCA	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

xx1	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.16 448	0.16 531	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

1test111	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.15 444	0.16 529	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

cc1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

mmm	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.09 382	0.17 519	0.18 530	0.21 402	0.15 279	0.15 432	0.23 494	0.21 523	0.16 531	0.16 479	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DualNet	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

tt1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.15 213	0.19 406	0.09 209	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

1111x	0.15 521	0.08 389	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.18 538	0.25 671	0.31 602	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.26 589	0.15 503	0.13 378	0.23 624	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

whm_eth	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

plain	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.13 217	0.13 377	0.15 360	0.09 255	0.12 418	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

PCWNet_CMD	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 618	0.14 405	0.20 449	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

CFNet_ucs	0.15 521	0.08 389	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.14 436	0.14 274	0.30 589	0.34 603	0.16 461	0.24 507	0.23 559	0.14 485	0.18 539	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

SDNR	0.19 594	0.08 389	0.19 583	0.16 233	0.12 590	0.77 741	0.14 274	0.25 496	0.32 583	0.19 529	0.24 507	0.19 501	0.13 460	0.19 556	0.15 513	0.16 687	0.18 710	0.14 657	0.11 625	0.08 484	0.11 611

TestStereo1	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 704	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

CRFU-Net	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.19 563	0.14 274	0.26 515	0.20 430	0.28 647	0.27 562	0.29 616	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.08 502

SA-5K	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 704	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

Sa-1000	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.14 436	0.22 627	0.22 429	0.18 386	0.15 432	0.20 449	0.17 470	0.11 385	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.05 183	0.05 225

CIPLG	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.11 280	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

DAS	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.16 479	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

SepStereo	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.25 639	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

IPLGR_C	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

MIPNet	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.24 490	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

AASNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.19 501	0.09 382	0.18 538	0.15 363	0.37 671	0.37 625	0.19 529	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.20 583	0.10 570	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

ACRE	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

AACVNet	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.23 453	0.24 490	0.27 632	0.27 562	0.28 607	0.17 555	0.19 556	0.16 529	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.07 418	0.10 582	0.09 551

GwcNet-ADL	0.13 438	0.08 389	0.14 427	0.20 571	0.09 382	0.11 286	0.20 595	0.30 589	0.24 490	0.13 377	0.14 339	0.18 485	0.14 485	0.13 378	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.06 339

TransformOpticalFlow	0.10 276	0.08 389	0.13 386	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.19 362	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.11 324	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

NRIStereo	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.16 256	0.15 279	0.12 342	0.14 339	0.13 379	0.12 418	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.07 429

DeepStereo_RVC	0.11 330	0.08 389	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

IRAFT_RVC	0.12 410	0.08 389	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.07 47	0.15 363	0.24 477	0.23 473	0.14 405	0.14 339	0.15 433	0.12 418	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

CroCo-Stereo	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.15 213	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82
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
LMCR-Stereo	0.15 521	0.08 389	0.13 386	0.21 606	0.09 382	0.17 519	0.20 595	0.27 537	0.19 406	0.24 607	0.24 507	0.23 559	0.17 555	0.20 581	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

CFNet_pseudo	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.07 429

RALAANet	0.11 330	0.08 389	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.13 323	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

ADLNet	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.32 613	0.27 536	0.22 584	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.21 603	0.10 570	0.06 457	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

GES	0.14 475	0.08 389	0.16 513	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.13 198	0.28 558	0.25 512	0.16 461	0.23 494	0.18 485	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.09 551

ARAFT	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.20 375	0.12 172	0.12 342	0.13 323	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.04 82

delet	0.17 568	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.37 625	0.17 480	0.26 553	0.19 501	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.11 625	0.06 322	0.06 339

UPFNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.20 571	0.12 590	0.20 579	0.23 639	0.28 558	0.26 526	0.17 480	0.24 507	0.22 541	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.08 484	0.06 339

FENet	0.13 438	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.17 480	0.23 494	0.16 448	0.12 418	0.14 416	0.15 513	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

ac_64	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.18 424	0.10 498	0.22 608	0.18 530	0.24 477	0.21 447	0.18 510	0.24 507	0.29 616	0.18 571	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

HGLStereo	0.17 568	0.08 389	0.19 583	0.17 324	0.12 590	0.18 538	0.18 530	0.31 602	0.32 583	0.21 568	0.32 609	0.25 579	0.18 571	0.19 556	0.20 583	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.10 583

BEATNet_4x	0.12 410	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.07 146	0.15 463	0.07 5	0.22 429	0.18 386	0.16 461	0.19 436	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

MSMDNet	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 618	0.14 405	0.21 473	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

HSM-Net_RVC	0.14 475	0.08 389	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.15 363	0.27 537	0.29 558	0.19 529	0.21 473	0.29 616	0.14 485	0.17 514	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

UCFNet_RVC	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.11 1	0.10 498	0.20 579	0.10 44	0.24 477	0.22 461	0.17 480	0.20 449	0.23 559	0.15 503	0.17 514	0.15 513	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.13 658	0.11 605	0.10 583

iResNetv2_ROB	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.16 495	0.12 119	0.25 496	0.35 612	0.21 568	0.29 588	0.24 565	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.09 549	0.08 502

HSM	0.15 521	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.16 495	0.14 274	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.23 494	0.37 671	0.16 531	0.20 581	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

SME	0.11 330	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.20 579	0.13 198	0.21 402	0.17 352	0.12 342	0.13 323	0.10 293	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.06 322	0.05 225

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 476	0.07 17	0.20 571	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.12 102	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 279	0.06 30	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

NLMM1	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.22 626	0.10 498	0.12 341	0.20 595	0.18 331	0.20 430	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.04 82

NLCSM	0.11 330	0.09 476	0.09 143	0.23 650	0.11 553	0.12 341	0.19 571	0.18 331	0.18 386	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.05 225

4.5_new	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

SCV	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.04 82

rvit_0105_6	0.14 475	0.09 476	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.10 228	0.16 437	0.19 362	0.26 526	0.12 342	0.18 425	0.17 470	0.12 418	0.18 539	0.12 388	0.15 671	0.11 642	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_0105_5	0.14 475	0.09 476	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.23 639	0.24 477	0.27 536	0.14 405	0.15 360	0.18 485	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.14 667	0.11 642	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

rvit_0105_4	0.14 475	0.09 476	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.19 571	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.20 449	0.17 470	0.13 460	0.17 514	0.13 435	0.15 671	0.11 642	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_0105_3	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.25 671	0.25 496	0.29 558	0.15 432	0.17 397	0.20 513	0.13 460	0.17 514	0.14 478	0.13 653	0.11 642	0.12 628	0.14 662	0.07 410	0.06 339

rvit_stereo_0081_aga	0.11 330	0.09 476	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.19 406	0.10 260	0.18 425	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.06 339

DCVSM-stereo	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.16 233	0.10 498	0.15 463	0.09 27	0.19 362	0.23 473	0.20 552	0.23 494	0.26 589	0.15 503	0.18 539	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.08 501	0.10 582	0.12 626

RAStereo	0.10 276	0.09 476	0.08 66	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.15 213	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

H2IRNET	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.18 424	0.09 382	0.12 341	0.15 363	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.10 293	0.10 347	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.05 225

ffm	0.12 410	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

ff1	0.13 438	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

mmx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

xxx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

MaDis-Stereo	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.10 44	0.16 256	0.16 321	0.09 209	0.11 280	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

CASnet	0.09 195	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 576	0.08 501	0.05 183	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.20 571	0.10 498	0.11 286	0.18 530	0.32 613	0.24 490	0.15 432	0.15 360	0.14 402	0.13 460	0.19 556	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.04 54	0.05 225

CroCo-Stereo Lap2	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.22 626	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

qqq	0.13 438	0.09 476	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.15 432	0.19 436	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.16 529	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 582	0.09 476	0.29 653	0.15 132	0.10 498	0.22 608	0.20 595	0.26 515	0.39 637	0.25 620	0.42 678	0.24 565	0.15 503	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.10 582	0.09 551

BUS	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.22 626	0.10 498	0.19 563	0.14 274	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

RAFT_CTSACE	0.12 410	0.09 476	0.10 216	0.22 626	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.18 331	0.16 321	0.20 552	0.27 562	0.13 379	0.07 198	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

BSDual-CNN	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.22 626	0.10 498	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

SA	0.12 410	0.09 476	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.23 453	0.18 386	0.17 480	0.27 562	0.14 402	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.05 183	0.04 82

iRaft-Stereo_5w	0.12 410	0.09 476	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.19 529	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.20 581	0.16 529	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.06 339

psmg	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.17 479	0.29 574	0.19 406	0.17 480	0.21 473	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

CSP-Net	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.25 496	0.32 583	0.25 620	0.30 596	0.24 565	0.15 503	0.21 599	0.18 563	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

IPLGR	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.17 479	0.21 402	0.24 490	0.11 297	0.12 303	0.11 324	0.08 253	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

GMOStereo	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

test_3	0.10 276	0.09 476	0.10 216	0.20 571	0.08 246	0.13 399	0.26 681	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

ADLNet2	0.16 546	0.09 476	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.20 579	0.16 437	0.31 602	0.39 637	0.16 461	0.20 449	0.20 513	0.18 571	0.21 599	0.22 612	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.07 429

Patchmatch Stereo++	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429
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	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo_v2	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

HUI-Stereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

iGMRVC	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

iRAFT	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

CRE-IMP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.18 331	0.10 96	0.14 405	0.13 323	0.13 379	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

test-2	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 694	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

cross-raft	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.11 286	0.25 671	0.13 136	0.15 279	0.08 151	0.11 280	0.12 346	0.10 347	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

RAFT	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.24 654	0.20 375	0.19 406	0.21 568	0.21 473	0.17 470	0.12 418	0.16 479	0.09 115	0.06 183	0.07 535	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.05 225

RAFT-IKP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ICVP	0.15 521	0.09 476	0.12 328	0.22 626	0.09 382	0.17 519	0.21 616	0.25 496	0.23 473	0.18 510	0.30 596	0.26 589	0.18 571	0.17 514	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.12 410	0.09 476	0.23 620	0.24 659	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.10 260	0.13 323	0.12 346	0.07 198	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.05 183	0.07 429

MMNet	0.17 568	0.09 476	0.16 513	0.20 571	0.11 553	0.27 661	0.20 595	0.25 496	0.41 646	0.22 584	0.30 596	0.21 523	0.20 601	0.17 514	0.20 583	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

UNet	0.17 568	0.09 476	0.18 571	0.19 501	0.12 590	0.27 661	0.19 571	0.33 633	0.29 558	0.21 568	0.24 507	0.23 559	0.19 588	0.19 556	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.06 339

ACVNet	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.13 23	0.12 590	0.14 436	0.20 595	0.22 429	0.33 591	0.17 480	0.26 553	0.21 523	0.16 531	0.17 514	0.21 603	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

acv_ft	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.19 501	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.25 496	0.33 591	0.19 529	0.26 553	0.21 523	0.17 555	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

hitnet-ft	0.18 582	0.09 476	0.17 545	0.14 72	0.09 382	0.26 651	0.20 595	0.25 496	0.26 526	0.24 607	0.32 609	0.31 639	0.22 614	0.24 633	0.21 603	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.08 501	0.12 623	0.11 611

DSFCA	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.19 571	0.28 558	0.31 576	0.23 597	0.24 507	0.22 541	0.15 503	0.19 556	0.20 583	0.10 570	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

DMCA	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.19 436	0.17 470	0.18 571	0.15 444	0.17 545	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.10 583

DISCO	0.19 594	0.09 476	0.22 611	0.17 324	0.10 498	0.25 640	0.18 530	0.27 537	0.44 668	0.22 584	0.31 605	0.33 653	0.26 643	0.28 657	0.28 676	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.09 551

LACA_dic	0.07 7	0.10 539	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.04 82

SE	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.11 286	0.11 81	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.16 373	0.09 255	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.04 82

z-ln-s-r	0.17 568	0.10 539	0.40 685	0.19 501	0.08 246	0.17 519	0.18 530	0.22 429	0.33 591	0.18 510	0.40 661	0.22 541	0.17 555	0.20 581	0.23 624	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.05 225

DDVS	0.15 521	0.10 539	0.21 605	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.14 274	0.25 496	0.19 406	0.18 510	0.29 588	0.27 597	0.12 418	0.19 556	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.11 605	0.11 611

UGAM	0.13 438	0.10 539	0.09 143	0.22 626	0.08 246	0.12 341	0.20 595	0.17 296	0.23 473	0.21 568	0.16 373	0.13 379	0.13 460	0.19 556	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.13 643	0.11 625	0.07 410	0.05 225

ACV-stereo	0.15 521	0.10 539	0.28 645	0.18 424	0.12 590	0.14 436	0.12 119	0.23 453	0.21 447	0.19 529	0.23 494	0.22 541	0.15 503	0.23 623	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

ITSA-stereo	0.15 521	0.10 539	0.14 427	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.30 589	0.49 688	0.17 480	0.19 436	0.22 541	0.15 503	0.17 514	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.08 502

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 195	0.10 539	0.31 658	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.11 220	0.07 1	0.12 627	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

test_sample7	0.15 521	0.10 539	0.16 513	0.14 72	0.11 553	0.16 495	0.16 437	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.12 627	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.10 583

LL-Strereo2	0.10 276	0.10 539	0.15 476	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.09 27	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.16 479	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.06 322	0.05 225

Selective-RAFT	0.11 330	0.10 539	0.11 279	0.21 606	0.08 246	0.16 495	0.13 198	0.20 375	0.22 461	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

ssnet_v2	0.17 568	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.11 553	0.21 599	0.21 616	0.33 633	0.25 512	0.22 584	0.22 485	0.27 597	0.18 571	0.22 612	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

raft_robust	0.13 438	0.10 539	0.07 17	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.24 654	0.28 558	0.33 591	0.20 552	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

NINENet	0.16 546	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.40 687	0.36 618	0.18 510	0.21 473	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.08 569	0.10 576	0.07 418	0.10 582	0.09 551

test_4	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.22 627	0.15 213	0.17 352	0.12 342	0.18 425	0.12 346	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.03 2

pcwnet_v2	0.19 594	0.10 539	0.26 632	0.17 324	0.14 635	0.18 538	0.15 363	0.37 671	0.46 676	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.19 588	0.20 581	0.19 576	0.13 653	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.11 605	0.13 650

psm_up	0.18 582	0.10 539	0.18 571	0.20 571	0.11 553	0.17 519	0.19 571	0.37 671	0.34 603	0.21 568	0.28 576	0.29 616	0.24 628	0.20 581	0.22 612	0.09 525	0.10 628	0.11 608	0.11 625	0.08 484	0.08 502

DMCA-RVC	0.17 568	0.10 539	0.15 476	0.24 659	0.11 553	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.24 490	0.21 568	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.18 539	0.20 583	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.10 591	0.10 582	0.08 502

SuperB	0.20 606	0.10 539	0.56 711	0.16 233	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.24 477	0.50 691	0.26 626	0.39 655	0.17 470	0.21 605	0.22 612	0.21 603	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.12 623	0.10 583

ADCP+	0.20 606	0.10 539	0.33 666	0.20 571	0.12 590	0.22 608	0.26 681	0.31 602	0.34 603	0.26 626	0.37 641	0.22 541	0.22 614	0.27 645	0.27 668	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.09 549	0.10 583

CFNet	0.15 521	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.18 538	0.09 27	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.24 507	0.24 565	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.06 339

CVANet_RVC	0.18 582	0.10 539	0.14 427	0.21 606	0.10 498	0.18 538	0.17 479	0.34 642	0.33 591	0.22 584	0.31 605	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.17 545	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.09 549	0.07 429

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 568	0.10 539	0.22 611	0.20 571	0.10 498	0.15 463	0.18 530	0.31 602	0.25 512	0.21 568	0.30 596	0.25 579	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.08 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 546	0.10 539	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.18 538	0.19 571	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.35 632	0.21 523	0.21 605	0.22 612	0.16 529	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339

NVstereo2D	0.19 594	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.15 655	0.28 668	0.23 639	0.44 705	0.42 656	0.15 432	0.27 562	0.25 579	0.19 588	0.22 612	0.17 545	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.15 676	0.09 551

iResNet	0.13 438	0.10 539	0.18 571	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.20 375	0.26 526	0.15 432	0.23 494	0.15 433	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

MDST_ROB	0.22 628	0.10 539	0.17 545	0.18 424	0.11 553	0.37 699	0.19 571	0.43 703	0.41 646	0.39 692	0.39 655	0.29 616	0.21 605	0.26 642	0.18 563	0.11 602	0.10 628	0.14 657	0.11 625	0.10 582	0.08 502

DLCB_ROB	0.18 582	0.10 539	0.15 476	0.23 650	0.11 553	0.24 629	0.18 530	0.29 574	0.28 551	0.27 632	0.28 576	0.28 607	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.07 410	0.07 429

MSAF-DinoV2	0.22 628	0.11 567	0.23 620	0.17 324	0.10 498	0.27 661	0.16 437	0.37 671	0.55 702	0.21 568	0.27 562	0.47 706	0.27 651	0.35 689	0.39 717	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.09 549	0.12 623	0.10 583

DFGA-Net	0.13 438	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.13 198	0.22 429	0.25 512	0.16 461	0.16 373	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

FACV-RUCA	0.13 438	0.11 567	0.12 328	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.15 363	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.16 531	0.14 416	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

rvit_105_1	0.19 594	0.11 567	0.25 629	0.21 606	0.16 666	0.21 599	0.27 688	0.31 602	0.41 646	0.19 529	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.12 627	0.12 658	0.13 643	0.15 680	0.08 484	0.07 429

fast-acv-ft	0.18 582	0.11 567	0.19 583	0.19 501	0.12 590	0.24 629	0.21 616	0.25 496	0.34 603	0.22 584	0.34 627	0.27 597	0.20 601	0.21 599	0.23 624	0.09 525	0.09 606	0.08 436	0.10 591	0.08 484	0.07 429

ToySt	0.17 568	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.11 553	0.16 495	0.25 671	0.24 477	0.33 591	0.19 529	0.24 507	0.26 589	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.07 371	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.09 549	0.08 502

RAFT+CT+SA	0.13 438	0.11 567	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.28 694	0.22 429	0.22 461	0.15 432	0.26 553	0.10 293	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

hknet	0.15 521	0.11 567	0.13 386	0.22 626	0.11 553	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.25 512	0.17 480	0.22 485	0.22 541	0.18 571	0.17 514	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

FADNet-RVC-Resample	0.16 546	0.11 567	0.31 658	0.22 626	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.25 496	0.24 490	0.24 607	0.27 562	0.20 513	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.08 569	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.10 583

stereogan	0.22 628	0.11 567	0.21 605	0.20 571	0.12 590	0.31 677	0.19 571	0.35 658	0.44 668	0.22 584	0.39 655	0.35 664	0.27 651	0.33 679	0.22 612	0.10 570	0.12 658	0.10 576	0.10 591	0.14 659	0.13 650

ADCL	0.24 652	0.11 567	0.47 698	0.22 626	0.12 590	0.34 688	0.29 704	0.29 574	0.56 705	0.24 607	0.46 686	0.30 626	0.30 674	0.29 664	0.29 680	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.10 583

AdaStereo	0.15 521	0.11 567	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.20 579	0.11 81	0.32 613	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.13 460	0.19 556	0.14 478	0.12 627	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.09 549	0.07 429
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.
DeepPruner_ROB	0.16 546	0.11 567	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.17 519	0.15 363	0.32 613	0.21 447	0.19 529	0.21 473	0.22 541	0.18 571	0.20 581	0.15 513	0.13 653	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.11 605	0.10 583

DRN-Test	0.19 594	0.11 567	0.20 595	0.22 626	0.10 498	0.22 608	0.22 627	0.39 683	0.37 625	0.24 607	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

StereoDRNet	0.18 582	0.11 567	0.17 545	0.22 626	0.11 553	0.21 599	0.22 627	0.37 671	0.33 591	0.24 607	0.28 576	0.30 626	0.19 588	0.20 581	0.20 583	0.09 525	0.08 569	0.11 608	0.09 549	0.09 549	0.07 429

XPNet_ROB	0.22 628	0.11 567	0.19 583	0.22 626	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.34 642	0.40 643	0.30 661	0.39 655	0.39 683	0.26 643	0.26 642	0.28 676	0.15 671	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.12 626

WCMA_ROB	0.24 652	0.11 567	0.22 611	0.17 324	0.14 635	0.32 678	0.15 363	0.32 613	0.32 583	0.38 690	0.53 699	0.40 687	0.34 691	0.34 682	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.12 628	0.10 591	0.14 659	0.14 669

PSMNet_ROB	0.21 619	0.11 567	0.15 476	0.27 692	0.15 655	0.24 629	0.35 723	0.43 703	0.37 625	0.27 632	0.32 609	0.32 649	0.22 614	0.21 599	0.26 660	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.11 625	0.09 549	0.09 551

TCMNet	0.19 594	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.18 689	0.20 579	0.24 654	0.27 537	0.36 618	0.23 597	0.26 553	0.25 579	0.19 588	0.19 556	0.23 624	0.13 653	0.11 642	0.11 608	0.12 647	0.13 643	0.12 626

YMNet	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 673	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

YMNet_1	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 571	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 673	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

rvit_stereo_0075_2	0.17 568	0.12 585	0.25 629	0.23 650	0.16 666	0.13 399	0.10 44	0.30 589	0.27 536	0.20 552	0.28 576	0.22 541	0.15 503	0.18 539	0.13 435	0.16 687	0.10 628	0.17 682	0.10 591	0.10 582	0.09 551

DualNet (step1)	0.16 546	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.15 671	0.06 457	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample9	0.18 582	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 738	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample8	0.19 594	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.31 602	0.21 447	0.27 632	0.22 485	0.36 666	0.25 637	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 738	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

StereoVision	0.13 438	0.12 585	0.09 143	0.24 659	0.10 498	0.15 463	0.21 616	0.21 402	0.20 430	0.12 342	0.24 507	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.10 229	0.09 525	0.11 642	0.12 628	0.12 647	0.06 322	0.05 225

CASS	0.13 438	0.12 585	0.11 279	0.23 650	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.17 480	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.14 416	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.09 549	0.07 429
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.14 475	0.12 585	0.08 66	0.20 571	0.10 498	0.14 436	0.29 704	0.21 402	0.24 490	0.18 510	0.28 576	0.11 324	0.15 503	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

SACVNet	0.18 582	0.12 585	0.14 427	0.17 324	0.13 613	0.22 608	0.18 530	0.31 602	0.30 568	0.23 597	0.31 605	0.30 626	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.11 602	0.08 569	0.10 576	0.10 591	0.12 623	0.14 669

PSMNet-ADL	0.15 521	0.12 585	0.13 386	0.22 626	0.09 382	0.13 399	0.20 595	0.26 515	0.23 473	0.18 510	0.20 449	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.17 545	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.11 625	0.08 484	0.07 429

GEStereo_RVC	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.22 626	0.11 553	0.19 563	0.17 479	0.32 613	0.48 679	0.20 552	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.08 502

sAnonymous2	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 571	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

CroCo_RVC	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 571	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

APVNet	0.22 628	0.12 585	0.19 583	0.18 424	0.14 635	0.32 678	0.31 718	0.39 683	0.32 583	0.27 632	0.40 661	0.30 626	0.29 670	0.26 642	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.11 608	0.14 662	0.12 623	0.12 626

FAT-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.22 611	0.21 606	0.12 590	0.17 519	0.18 530	0.34 642	0.39 637	0.27 632	0.37 641	0.34 660	0.32 684	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.11 642	0.10 576	0.09 549	0.11 605	0.14 669

S-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.25 629	0.21 606	0.13 613	0.20 579	0.18 530	0.32 613	0.43 663	0.23 597	0.36 635	0.28 607	0.30 674	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.12 658	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.13 650

STTStereo	0.18 582	0.12 585	0.27 640	0.20 571	0.11 553	0.16 495	0.21 616	0.29 574	0.23 473	0.21 568	0.30 596	0.29 616	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.12 627	0.11 642	0.11 608	0.14 662	0.09 549	0.08 502

RTSC	0.23 645	0.12 585	0.28 645	0.21 606	0.13 613	0.28 668	0.16 437	0.35 658	0.66 727	0.27 632	0.33 622	0.30 626	0.21 605	0.31 668	0.29 680	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.13 643	0.13 650

ADCRef	0.19 594	0.12 585	0.41 688	0.20 571	0.12 590	0.22 608	0.18 530	0.32 613	0.36 618	0.26 626	0.32 609	0.17 470	0.23 622	0.24 633	0.24 637	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

RYNet	0.22 628	0.12 585	0.22 611	0.19 501	0.17 682	0.46 709	0.26 681	0.38 679	0.48 679	0.24 607	0.28 576	0.34 660	0.23 622	0.20 581	0.30 687	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.13 643	0.15 676

GANet	0.21 619	0.12 585	0.21 605	0.24 659	0.13 613	0.22 608	0.22 627	0.41 693	0.26 526	0.31 667	0.42 678	0.37 671	0.28 662	0.23 623	0.22 612	0.10 570	0.12 658	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.08 502

TDLM	0.17 568	0.12 585	0.13 386	0.24 659	0.10 498	0.18 538	0.18 530	0.36 665	0.30 568	0.21 568	0.28 576	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.18 563	0.11 602	0.07 535	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.08 502

SGM-ForestM	0.32 696	0.12 585	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.39 704	0.19 571	0.41 693	0.50 691	0.52 714	0.54 701	1.32 752	0.42 715	0.40 712	0.27 668	0.14 667	0.16 702	0.16 678	0.16 687	0.12 623	0.12 626

StereoDRNet-Refined	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.20 571	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.26 515	0.23 473	0.26 626	0.40 661	0.22 541	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.07 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 594	0.12 585	0.18 571	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.20 552	0.22 485	0.27 597	0.23 622	0.21 599	0.16 529	0.16 687	0.18 710	0.23 707	0.21 708	0.12 623	0.13 650

SGM_RVC	0.23 645	0.12 585	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.33 685	0.18 530	0.34 642	0.31 576	0.44 707	0.37 641	0.53 715	0.35 694	0.35 689	0.24 637	0.13 653	0.13 673	0.13 643	0.13 658	0.10 582	0.11 611
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SCION-Mon(vits-remp)	0.09 195	0.13 613	0.12 328	0.24 659	0.16 666	0.25 640	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GMStereo_Zeroshot	0.16 546	0.13 613	0.24 624	0.20 571	0.10 498	0.17 519	0.13 198	0.29 574	0.25 512	0.23 597	0.32 609	0.25 579	0.11 385	0.19 556	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.11 608	0.06 314	0.12 623	0.08 502

HBP-ISP	0.18 582	0.13 613	0.16 513	0.15 132	0.11 553	0.08 100	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.22 584	0.33 622	0.21 523	0.25 637	0.23 623	0.17 545	0.14 667	0.16 702	0.21 700	0.17 694	0.10 582	0.08 502

Wz-Net-MNSev	0.22 628	0.13 613	0.31 658	0.20 571	0.14 635	0.36 698	0.24 654	0.33 633	0.44 668	0.28 647	0.40 661	0.38 675	0.19 588	0.24 633	0.25 647	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.12 623	0.10 583

UDGNet	0.14 475	0.13 613	0.16 513	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.16 437	0.21 402	0.27 536	0.20 552	0.20 449	0.16 448	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.06 322	0.07 429

Anonymous3	0.16 546	0.13 613	0.33 666	0.26 679	0.14 635	0.27 661	0.17 479	0.28 558	0.28 551	0.15 432	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.11 611

GwcNet	0.20 606	0.13 613	0.19 583	0.18 424	0.12 590	0.24 629	0.19 571	0.35 658	0.43 663	0.20 552	0.32 609	0.33 653	0.20 601	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.10 583

RP	0.21 619	0.13 613	0.21 605	0.23 650	0.11 553	0.21 599	0.20 595	0.25 496	0.44 668	0.21 568	0.38 647	0.36 666	0.24 628	0.27 645	0.25 647	0.11 602	0.12 658	0.13 643	0.12 647	0.12 623	0.14 669

edge stereo	0.22 628	0.13 613	0.20 595	0.21 606	0.13 613	0.23 624	0.16 437	0.32 613	0.42 656	0.32 673	0.40 661	0.38 675	0.35 694	0.25 639	0.24 637	0.13 653	0.11 642	0.14 657	0.11 625	0.12 623	0.13 650

CBMV_ROB	0.19 594	0.13 613	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.15 463	0.13 198	0.26 515	0.28 551	0.27 632	0.30 596	0.27 597	0.24 628	0.23 623	0.16 529	0.15 671	0.17 708	0.22 705	0.20 705	0.10 582	0.11 611

DN-CSS_ROB	0.13 438	0.13 613	0.16 513	0.18 424	0.10 498	0.16 495	0.08 9	0.22 429	0.18 386	0.17 480	0.22 485	0.13 379	0.13 460	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

PWCDC_ROB	0.20 606	0.13 613	0.22 611	0.24 659	0.11 553	0.19 563	0.15 363	0.33 633	0.54 701	0.29 656	0.50 695	0.21 523	0.15 503	0.27 645	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.10 576	0.08 501	0.11 605	0.09 551

MeshStereo	0.27 677	0.13 613	0.18 571	0.15 132	0.11 553	0.32 678	0.24 654	0.40 687	0.36 618	0.52 714	0.57 711	0.67 726	0.40 706	0.35 689	0.26 660	0.14 667	0.13 673	0.13 643	0.11 625	0.11 605	0.10 583
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
zh-mn7	0.25 664	0.14 626	0.56 711	0.19 501	0.14 635	0.24 629	0.22 627	0.34 642	0.62 718	0.35 681	0.65 717	0.31 639	0.25 637	0.31 668	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.11 611

z-mn7	0.24 652	0.14 626	0.45 693	0.19 501	0.13 613	0.28 668	0.25 671	0.34 642	0.62 718	0.27 632	0.56 708	0.29 616	0.24 628	0.32 675	0.25 647	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.10 583

w-ln-seven-2	0.20 606	0.14 626	0.37 679	0.22 626	0.12 590	0.20 579	0.21 616	0.28 558	0.37 625	0.25 620	0.37 641	0.27 597	0.22 614	0.21 599	0.23 624	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.09 551

w-ln-seven	0.24 652	0.14 626	0.55 708	0.19 501	0.14 635	0.26 651	0.22 627	0.35 658	0.60 715	0.29 656	0.39 655	0.30 626	0.22 614	0.21 599	0.26 660	0.09 525	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.11 605	0.10 583

TestStereo	0.13 438	0.14 626	0.11 279	0.23 650	0.08 246	0.15 463	0.21 616	0.20 375	0.23 473	0.14 405	0.24 507	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.05 225

GMStereo	0.13 438	0.14 626	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.20 375	0.24 490	0.16 461	0.17 397	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet_RVC	0.16 546	0.14 626	0.40 685	0.20 571	0.11 553	0.13 399	0.13 198	0.26 515	0.22 461	0.21 568	0.23 494	0.20 513	0.17 555	0.14 416	0.16 529	0.08 456	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.11 605	0.10 583

SANet	0.24 652	0.14 626	0.28 645	0.21 606	0.11 553	0.27 661	0.24 654	0.38 679	0.64 723	0.36 684	0.40 661	0.43 694	0.26 643	0.27 645	0.24 637	0.12 627	0.09 606	0.10 576	0.09 549	0.13 643	0.11 611

SGM-Forest	0.20 606	0.14 626	0.18 571	0.19 501	0.13 613	0.20 579	0.22 627	0.33 633	0.30 568	0.24 607	0.29 588	0.28 607	0.19 588	0.23 623	0.17 545	0.15 671	0.16 702	0.15 670	0.14 662	0.12 623	0.12 626
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 594	0.14 626	0.17 545	0.18 424	0.10 498	0.20 579	0.11 81	0.29 574	0.30 568	0.29 656	0.30 596	0.30 626	0.23 622	0.27 645	0.19 576	0.13 653	0.15 692	0.17 682	0.16 687	0.10 582	0.10 583
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 636	0.17 545	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

psmorigin	0.25 664	0.15 636	0.34 674	0.17 324	0.13 613	0.23 624	0.14 274	0.34 642	0.33 591	0.41 699	0.55 703	0.41 689	0.37 698	0.34 682	0.27 668	0.11 602	0.15 692	0.11 608	0.11 625	0.12 623	0.16 688

NCC-stereo	0.24 652	0.15 636	0.31 658	0.26 679	0.16 666	0.20 579	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 607	0.38 647	0.33 653	0.28 662	0.36 695	0.27 668	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.22 711	0.13 643	0.13 650

Abc-Net	0.24 652	0.15 636	0.31 658	0.26 679	0.16 666	0.20 579	0.30 712	0.40 687	0.40 643	0.24 607	0.38 647	0.33 653	0.28 662	0.36 695	0.27 668	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.22 711	0.13 643	0.13 650
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 675	0.15 636	0.30 656	0.24 659	0.18 689	0.22 608	0.15 363	0.38 679	0.71 731	0.32 673	0.41 672	0.36 666	0.28 662	0.32 675	0.29 680	0.12 627	0.11 642	0.14 657	0.13 658	0.16 685	0.20 709

ADCMid	0.25 664	0.15 636	0.40 685	0.20 571	0.14 635	0.25 640	0.26 681	0.34 642	0.38 632	0.36 684	0.44 683	0.34 660	0.40 706	0.35 689	0.33 703	0.10 570	0.09 606	0.11 608	0.11 625	0.13 643	0.12 626

DANet	0.21 619	0.15 636	0.28 645	0.25 673	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.27 537	0.27 536	0.28 647	0.32 609	0.35 664	0.31 678	0.31 668	0.23 624	0.11 602	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.11 611
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 645	0.15 636	0.17 545	0.34 716	0.18 689	0.24 629	0.23 639	0.34 642	0.28 551	0.31 667	0.38 647	0.38 675	0.28 662	0.23 623	0.24 637	0.15 671	0.12 658	0.18 692	0.21 708	0.13 643	0.13 650

Wz-Net-LNSev	0.22 628	0.16 644	0.38 681	0.21 606	0.13 613	0.25 640	0.23 639	0.32 613	0.43 663	0.30 661	0.41 672	0.31 639	0.18 571	0.22 612	0.25 647	0.10 570	0.09 606	0.08 436	0.08 501	0.12 623	0.11 611

dd	0.15 521	0.16 644	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.18 530	0.21 402	0.25 512	0.23 597	0.20 449	0.21 523	0.09 300	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.06 339

Syn2CoEx	0.21 619	0.16 644	0.27 640	0.29 705	0.14 635	0.26 651	0.20 595	0.33 633	0.31 576	0.28 647	0.36 635	0.27 597	0.25 637	0.19 556	0.24 637	0.16 687	0.12 658	0.14 657	0.11 625	0.09 549	0.08 502

G-Net	0.24 652	0.16 644	0.36 675	0.22 626	0.16 666	0.51 717	0.23 639	0.29 574	0.34 603	0.36 684	0.38 647	0.31 639	0.29 670	0.27 645	0.26 660	0.11 602	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.16 685	0.13 650

Nwc_Net	0.23 645	0.16 644	0.21 605	0.25 673	0.14 635	0.24 629	0.26 681	0.37 671	0.38 632	0.22 584	0.41 672	0.30 626	0.28 662	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.17 682	0.20 705	0.10 582	0.10 583

AnyNet_C32	0.26 675	0.16 644	0.36 675	0.20 571	0.16 666	0.25 640	0.30 712	0.32 613	0.44 668	0.31 667	0.49 691	0.30 626	0.33 686	0.40 712	0.33 703	0.12 627	0.12 658	0.12 628	0.14 662	0.14 659	0.15 676

ADCPNet	0.25 664	0.16 644	0.61 719	0.21 606	0.15 655	0.35 697	0.25 671	0.32 613	0.35 612	0.30 661	0.40 661	0.36 666	0.28 662	0.28 657	0.32 698	0.12 627	0.10 628	0.11 608	0.12 647	0.14 659	0.13 650

DPSNet	0.28 682	0.16 644	0.31 658	0.18 424	0.13 613	0.54 719	0.42 733	0.51 722	0.67 728	0.29 656	0.38 647	0.38 675	0.29 670	0.31 668	0.23 624	0.11 602	0.10 628	0.11 608	0.08 501	0.20 702	0.16 688

PDISCO_ROB	0.27 677	0.16 644	0.26 632	0.28 696	0.20 700	0.32 678	0.26 681	0.44 705	0.57 707	0.28 647	0.40 661	0.45 698	0.29 670	0.33 679	0.34 705	0.12 627	0.09 606	0.17 682	0.16 687	0.17 693	0.13 650

LALA_ROB	0.25 664	0.16 644	0.22 611	0.26 679	0.17 682	0.27 661	0.27 688	0.42 698	0.37 625	0.33 677	0.38 647	0.51 711	0.26 643	0.28 657	0.27 668	0.16 687	0.09 606	0.12 628	0.11 625	0.13 643	0.12 626

PWC_ROB	0.21 619	0.16 644	0.26 632	0.18 424	0.11 553	0.22 608	0.13 198	0.32 613	0.49 688	0.30 661	0.40 661	0.32 649	0.24 628	0.31 668	0.22 612	0.10 570	0.07 535	0.11 608	0.08 501	0.11 605	0.10 583

SCION-MonSter	0.22 628	0.17 655	0.16 513	0.25 673	0.18 689	0.34 688	0.17 479	0.28 558	0.47 678	0.23 597	0.46 686	0.20 513	0.18 571	0.25 639	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.23 707	0.19 701	0.11 605	0.11 611

zh-sn7	0.25 664	0.17 655	0.50 700	0.24 659	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.34 642	0.48 679	0.28 647	0.54 701	0.28 607	0.31 678	0.36 695	0.32 698	0.10 570	0.10 628	0.11 608	0.10 591	0.12 623	0.12 626

Anonymous_2	0.22 628	0.17 655	0.28 645	0.15 132	0.16 666	0.32 678	0.22 627	0.22 429	0.17 352	0.23 597	0.24 507	0.26 589	0.27 651	0.27 645	0.23 624	0.22 718	0.25 734	0.17 682	0.17 694	0.17 693	0.17 698

Wz-Net-SNSev	0.25 664	0.17 655	0.44 692	0.25 673	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.38 679	0.56 705	0.30 661	0.55 703	0.39 683	0.26 643	0.23 623	0.30 687	0.10 570	0.09 606	0.09 526	0.10 591	0.11 605	0.11 611

WZ-Net	0.28 682	0.17 655	0.78 740	0.22 626	0.16 666	0.34 688	0.29 704	0.39 683	0.57 707	0.24 607	0.55 703	0.37 671	0.24 628	0.33 679	0.35 706	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.14 659	0.16 688

DDUNet	0.22 628	0.17 655	0.21 605	0.22 626	0.15 655	0.25 640	0.24 654	0.29 574	0.30 568	0.31 667	0.36 635	0.33 653	0.25 637	0.24 633	0.20 583	0.18 698	0.13 673	0.17 682	0.11 625	0.16 685	0.16 688

UDG	0.21 619	0.17 655	0.19 583	0.23 650	0.15 655	0.30 675	0.20 595	0.33 633	0.35 612	0.23 597	0.28 576	0.31 639	0.27 651	0.20 581	0.22 612	0.15 671	0.12 658	0.13 643	0.09 549	0.14 659	0.14 669

aanetorigin	0.22 628	0.17 655	0.56 711	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.19 571	0.20 375	0.33 591	0.49 712	0.48 690	0.29 616	0.27 651	0.20 581	0.23 624	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.10 582	0.09 551

AF-Net	0.22 628	0.17 655	0.17 545	0.26 679	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.32 613	0.50 691	0.25 620	0.33 622	0.38 675	0.26 643	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.16 678	0.11 625	0.11 605	0.10 583

DeepPrunerF	0.24 652	0.17 655	0.42 690	0.26 679	0.16 666	0.22 608	0.28 694	0.37 671	0.50 691	0.26 626	0.29 588	0.24 565	0.28 662	0.21 599	0.22 612	0.15 671	0.11 642	0.20 698	0.18 699	0.12 623	0.13 650

FBW_ROB	0.24 652	0.17 655	0.22 611	0.26 679	0.14 635	0.25 640	0.22 627	0.41 693	0.41 646	0.41 699	0.41 672	0.42 690	0.27 651	0.31 668	0.23 624	0.09 525	0.14 684	0.14 657	0.12 647	0.11 605	0.09 551

ETE_ROB	0.23 645	0.17 655	0.22 611	0.25 673	0.13 613	0.26 651	0.29 704	0.31 602	0.36 618	0.28 647	0.36 635	0.45 698	0.26 643	0.27 645	0.26 660	0.11 602	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 650

TARStereo	0.72 739	0.18 667	0.56 711	0.27 692	0.21 706	1.35 758	0.25 671	0.59 735	1.65 765	0.68 729	5.01 770	1.08 744	0.81 749	0.38 702	0.30 687	0.18 698	0.15 692	0.20 698	0.19 701	0.17 693	0.23 715

DStereoO	0.24 652	0.18 667	0.18 571	0.20 571	0.14 635	0.21 599	0.19 571	0.32 613	0.41 646	0.29 656	0.21 473	0.32 649	0.27 651	0.41 715	0.27 668	0.46 741	0.12 658	0.31 728	0.11 625	0.15 676	0.12 626

FINET	0.21 619	0.18 667	0.26 632	0.18 424	0.16 666	0.23 624	0.23 639	0.32 613	0.48 679	0.25 620	0.32 609	0.22 541	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.18 698	0.16 702	0.11 608	0.10 591	0.15 676	0.13 650

ADCS	0.29 686	0.18 667	0.45 693	0.21 606	0.17 682	0.28 668	0.23 639	0.41 693	0.63 722	0.40 695	0.49 691	0.40 687	0.36 696	0.39 707	0.40 720	0.13 653	0.12 658	0.13 643	0.14 662	0.16 685	0.16 688

PA-Net	0.23 645	0.18 667	0.33 666	0.28 696	0.22 709	0.21 599	0.38 729	0.29 574	0.39 637	0.22 584	0.32 609	0.25 579	0.26 643	0.20 581	0.25 647	0.09 525	0.23 731	0.15 670	0.22 711	0.09 549	0.13 650
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
fsdfsdds	0.52 726	0.19 672	0.67 730	0.33 712	0.18 689	0.48 713	0.32 720	0.53 726	1.00 749	0.73 738	2.21 767	1.03 740	0.86 752	0.34 682	0.45 729	0.16 687	0.16 702	0.26 711	0.18 699	0.14 659	0.15 676

AANet	0.30 692	0.19 672	1.03 749	0.16 233	0.13 613	0.22 608	0.16 437	0.30 589	0.62 718	0.60 722	0.52 697	0.46 702	0.38 700	0.23 623	0.32 698	0.12 627	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.12 626

DStereoSA	0.25 664	0.19 672	0.37 679	0.26 679	0.17 682	0.22 608	0.20 595	0.49 715	0.59 711	0.22 584	0.29 588	0.29 616	0.33 686	0.39 707	0.28 676	0.12 627	0.11 642	0.16 678	0.14 662	0.14 659	0.12 626

DGSMNet	0.24 652	0.19 672	0.33 666	0.21 606	0.24 714	0.24 629	0.20 595	0.35 658	0.41 646	0.24 607	0.32 609	0.38 675	0.21 605	0.29 664	0.23 624	0.12 627	0.11 642	0.14 657	0.16 687	0.23 711	0.23 715

RTS	0.45 720	0.19 672	3.26 762	0.24 659	0.15 655	0.74 735	0.20 595	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 639	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 676

RTSA	0.45 720	0.19 672	3.26 762	0.24 659	0.15 655	0.74 735	0.20 595	0.36 665	0.76 739	0.42 702	0.43 681	0.31 639	0.41 711	0.53 730	0.35 706	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 676

NaN_ROB	0.22 628	0.19 672	0.24 624	0.25 673	0.13 613	0.29 672	0.26 681	0.33 633	0.41 646	0.31 667	0.31 605	0.32 649	0.23 622	0.30 667	0.21 603	0.11 602	0.17 708	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

Wz-Net-TNSev	0.29 686	0.20 679	0.65 722	0.19 501	0.15 655	0.38 702	0.27 688	0.35 658	0.55 702	0.34 680	0.42 678	0.45 698	0.38 700	0.32 675	0.30 687	0.12 627	0.13 673	0.10 576	0.12 647	0.15 676	0.14 669

dad	0.17 568	0.20 679	0.20 595	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.18 530	0.21 402	0.28 551	0.30 661	0.24 507	0.29 616	0.13 460	0.19 556	0.16 529	0.18 698	0.09 606	0.11 608	0.09 549	0.11 605	0.07 429

FADNet-RVC	0.20 606	0.20 679	0.38 681	0.21 606	0.16 666	0.20 579	0.15 363	0.26 515	0.26 526	0.26 626	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.19 576	0.12 627	0.13 673	0.12 628	0.14 662	0.13 643	0.18 703

RGC	0.25 664	0.20 679	0.29 653	0.28 696	0.16 666	0.22 608	0.23 639	0.32 613	0.44 668	0.27 632	0.40 661	0.38 675	0.27 651	0.36 695	0.22 612	0.11 602	0.13 673	0.17 682	0.17 694	0.14 659	0.16 688

PVD	0.39 706	0.20 679	0.39 683	0.31 711	0.22 709	0.29 672	0.43 735	0.52 724	0.96 748	0.55 719	0.79 734	0.53 715	0.59 737	0.52 727	0.38 714	0.19 707	0.14 684	0.17 682	0.14 662	0.24 718	0.31 731

LSM	0.33 699	0.20 679	0.58 715	0.26 679	0.60 748	0.34 688	0.25 671	0.42 698	0.48 679	0.45 708	0.58 713	0.42 690	0.36 696	0.35 689	0.25 647	0.12 627	0.20 716	0.14 657	0.16 687	0.19 701	0.33 733

MFN_U_SF_RVC	0.32 696	0.21 685	0.55 708	0.30 707	0.15 655	0.34 688	0.17 479	0.52 724	0.46 676	0.46 711	0.55 703	0.59 718	0.39 703	0.35 689	0.37 712	0.15 671	0.14 684	0.18 692	0.21 708	0.16 685	0.15 676

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 628	0.21 685	0.24 624	0.26 679	0.11 553	0.23 624	0.14 274	0.39 683	0.24 490	0.32 673	0.36 635	0.30 626	0.21 605	0.19 556	0.21 603	0.17 693	0.14 684	0.21 700	0.16 687	0.12 623	0.12 626

PS-NSSS	0.20 606	0.21 685	0.23 620	0.20 571	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.36 665	0.25 512	0.27 632	0.33 622	0.27 597	0.24 628	0.20 581	0.20 583	0.15 671	0.12 658	0.17 682	0.14 662	0.10 582	0.08 502

DispFullNet	0.27 677	0.21 685	0.65 722	0.28 696	0.16 666	0.26 651	0.17 479	0.33 633	0.58 710	0.27 632	0.38 647	0.43 694	0.23 622	0.38 702	0.23 624	0.12 627	0.06 457	0.19 694	0.11 625	0.21 704	0.15 676

PStereo	0.20 606	0.22 689	0.20 595	0.17 324	0.10 498	0.13 399	0.20 595	0.27 537	0.38 632	0.20 552	0.14 339	0.28 607	0.31 678	0.24 633	0.31 695	0.18 698	0.13 673	0.15 670	0.11 625	0.12 623	0.12 626

DStereoFS	0.27 677	0.22 689	0.31 658	0.22 626	0.15 655	0.22 608	0.20 595	0.50 719	0.48 679	0.28 647	0.44 683	0.33 653	0.34 691	0.52 727	0.29 680	0.12 627	0.11 642	0.15 670	0.13 658	0.16 685	0.16 688

FADNet	0.21 619	0.22 689	0.36 675	0.18 424	0.17 682	0.24 629	0.13 198	0.31 602	0.31 576	0.23 597	0.25 536	0.27 597	0.21 605	0.19 556	0.15 513	0.13 653	0.15 692	0.12 628	0.15 680	0.16 685	0.18 703

1111	0.43 716	0.23 692	0.54 705	0.33 712	0.20 700	0.83 744	0.35 723	0.50 719	0.82 742	0.63 725	0.68 721	0.69 729	0.68 743	0.77 742	0.35 706	0.17 693	0.15 692	0.19 694	0.19 701	0.21 704	0.17 698

SQANet	0.23 645	0.23 692	0.30 656	0.30 707	0.19 696	0.27 661	0.13 198	0.29 574	0.33 591	0.24 607	0.37 641	0.31 639	0.22 614	0.27 645	0.23 624	0.15 671	0.10 628	0.21 700	0.16 687	0.21 704	0.15 676

GASNet	0.22 628	0.23 692	0.33 666	0.26 679	0.17 682	0.26 651	0.16 437	0.44 705	0.42 656	0.27 632	0.24 507	0.30 626	0.15 503	0.27 645	0.18 563	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.16 685	0.07 429

XQC	0.28 682	0.23 692	0.51 701	0.28 696	0.19 696	0.34 688	0.27 688	0.36 665	0.57 707	0.31 667	0.30 596	0.37 671	0.30 674	0.38 702	0.38 714	0.13 653	0.09 606	0.15 670	0.12 647	0.17 693	0.18 703

UHP	1.94 757	0.24 696	1.06 750	0.34 716	0.18 689	5.35 769	0.24 654	0.86 745	4.09 772	2.33 769	11.82 783	7.01 776	2.71 771	0.87 751	0.60 741	0.17 693	0.14 684	0.19 694	0.17 694	0.21 704	0.16 688

HCRNet	0.16 546	0.24 696	0.12 328	0.35 719	0.11 553	0.15 463	0.17 479	0.26 515	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

EDNetEfficient	0.29 686	0.24 696	1.13 752	0.18 424	0.10 498	0.19 563	0.20 595	0.20 375	0.60 715	0.74 739	0.56 708	0.31 639	0.39 703	0.22 612	0.30 687	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.09 551

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 692	0.24 696	0.29 653	0.36 721	0.16 666	0.34 688	0.30 712	0.32 613	0.42 656	0.40 695	0.46 686	0.38 675	0.31 678	0.34 682	0.28 676	0.19 707	0.20 716	0.26 711	0.29 726	0.18 698	0.19 708

PASM	0.32 696	0.24 696	0.48 699	0.28 696	0.27 722	0.29 672	0.30 712	0.34 642	0.49 688	0.35 681	0.39 655	0.46 702	0.34 691	0.34 682	0.35 706	0.23 723	0.25 734	0.26 711	0.28 725	0.23 711	0.21 711

CSAN	0.29 686	0.24 696	0.27 640	0.34 716	0.19 696	0.33 685	0.42 733	0.37 671	0.50 691	0.38 690	0.40 661	0.44 696	0.33 686	0.28 657	0.30 687	0.20 709	0.16 702	0.19 694	0.19 701	0.14 659	0.15 676

nnnnnnn	0.42 714	0.25 702	0.52 702	0.33 712	0.27 722	0.49 715	0.29 704	0.53 726	0.77 741	0.63 725	0.68 721	0.74 732	0.56 732	0.46 718	0.43 727	0.22 718	0.21 728	0.27 715	0.26 718	0.28 726	0.25 723

mmmmmm	0.41 711	0.25 702	0.42 690	0.37 723	0.20 700	0.59 722	0.44 737	0.51 722	0.73 736	0.54 718	0.76 732	0.70 730	0.56 732	0.50 722	0.38 714	0.18 698	0.22 730	0.22 705	0.20 705	0.20 702	0.17 698

AnyNet_C01	0.36 703	0.25 702	1.37 755	0.22 626	0.17 682	0.48 713	0.27 688	0.35 658	0.39 637	0.39 692	0.74 729	0.46 702	0.38 700	0.45 717	0.47 731	0.13 653	0.13 673	0.13 643	0.14 662	0.14 659	0.15 676

2222	0.37 704	0.26 705	0.31 658	0.42 729	0.19 696	0.77 741	1.20 762	0.42 698	0.41 646	0.33 677	0.52 697	0.48 708	0.37 698	0.32 675	0.31 695	0.17 693	0.14 684	0.21 700	0.15 680	0.22 709	0.11 611

light-stereo	0.42 714	0.26 705	0.59 717	0.60 739	0.49 738	0.32 678	0.23 639	0.46 710	0.52 700	0.56 721	0.58 713	0.76 734	0.32 684	0.48 720	0.29 680	0.32 730	0.24 732	0.27 715	0.33 731	0.46 736	0.39 738

MonStereo1	0.47 724	0.26 705	0.58 715	0.28 696	0.20 700	0.39 704	0.18 530	0.49 715	0.64 723	0.52 714	0.87 737	1.01 739	0.57 735	0.50 722	0.56 738	0.53 745	0.31 741	0.54 742	0.40 736	0.33 733	0.34 734

STTRV1_RVC	0.25 664	0.26 705	0.39 683	0.19 501	0.26 721	0.30 675	0.24 654	0.34 642	0.35 612	0.36 684	0.34 627	0.31 639	0.31 678	0.28 657	0.25 647	0.17 693	0.10 628	0.16 678	0.14 662	0.17 693	0.12 626

MSMD_ROB	0.31 694	0.26 705	0.26 632	0.24 659	0.21 706	0.34 688	0.25 671	0.34 642	0.39 637	0.40 695	0.69 723	0.45 698	0.40 706	0.34 682	0.27 668	0.20 709	0.19 713	0.26 711	0.25 717	0.23 711	0.22 713

FSD	0.25 664	0.27 710	0.26 632	0.24 659	0.22 709	0.25 640	0.25 671	0.27 537	0.26 526	0.25 620	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.27 645	0.24 637	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717

FC-DCNN v2	0.33 699	0.27 710	0.28 645	0.26 679	0.23 712	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 708	0.56 708	0.51 711	0.40 706	0.37 700	0.29 680	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717

BEATNet-Init1	0.52 726	0.27 710	0.62 720	0.30 707	0.21 706	0.76 739	0.29 704	0.54 729	0.65 726	0.86 747	0.95 742	2.07 762	0.62 740	0.56 734	0.42 724	0.18 698	0.18 710	0.23 707	0.22 711	0.22 709	0.21 711

MANE	0.45 720	0.27 710	0.27 640	0.27 692	0.24 714	0.47 711	0.31 718	0.55 730	0.59 711	0.72 734	1.13 751	1.15 746	0.61 738	0.52 727	0.37 712	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.31 730	0.25 719	0.24 717

FC-DCNN	0.33 699	0.27 710	0.28 645	0.26 679	0.23 712	0.37 699	0.28 694	0.40 687	0.43 663	0.45 708	0.55 703	0.51 711	0.40 706	0.37 700	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717

ccnet	0.29 686	0.28 715	0.23 620	0.20 571	0.28 724	0.41 707	0.21 616	0.45 708	0.33 591	0.36 684	0.46 686	0.36 666	0.30 674	0.39 707	0.42 724	0.23 723	0.14 684	0.21 700	0.17 694	0.23 711	0.18 703

FCDSN-DC	0.33 699	0.28 715	0.28 645	0.30 707	0.24 714	0.39 704	0.28 694	0.42 698	0.42 656	0.43 705	0.53 699	0.51 711	0.41 711	0.36 695	0.30 687	0.21 713	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.25 719	0.24 717
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.40 709	0.28 715	0.33 666	0.55 737	0.39 731	0.82 743	1.23 763	0.47 712	0.51 698	0.36 684	0.35 632	0.55 717	0.39 703	0.38 702	0.39 717	0.15 671	0.20 716	0.15 670	0.14 662	0.23 711	0.20 709

ELAS_RVC	0.41 711	0.29 718	0.33 666	0.28 696	0.24 714	0.54 719	0.36 725	0.49 715	0.59 711	0.72 734	0.74 729	0.65 724	0.54 728	0.54 732	0.40 720	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 724	0.25 723
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 711	0.29 718	0.33 666	0.27 692	0.24 714	0.60 725	0.36 725	0.50 719	0.50 691	0.71 732	0.79 734	0.67 726	0.54 728	0.51 725	0.42 724	0.22 718	0.20 716	0.27 715	0.26 718	0.26 724	0.25 723
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 773	0.31 720	153.02 803	0.19 501	0.09 382	0.21 599	0.16 437	0.22 429	0.59 711	0.72 734	0.67 719	0.42 690	0.50 726	0.24 633	0.39 717	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.12 623	0.10 583

CC-Net-ROB	0.28 682	0.31 720	0.36 675	0.29 705	0.15 655	0.25 640	0.19 571	0.45 708	0.33 591	0.39 692	0.37 641	0.39 683	0.31 678	0.27 645	0.26 660	0.24 725	0.19 713	0.30 727	0.23 715	0.18 698	0.15 676

PSMNet-RUCA	0.27 677	0.33 722	0.41 688	0.36 721	0.32 730	0.18 538	0.19 571	0.42 698	0.30 568	0.33 677	0.41 672	0.39 683	0.25 637	0.31 668	0.20 583	0.18 698	0.10 628	0.25 710	0.15 680	0.21 704	0.16 688

FADE		0.33 722		0.33 712	0.25 720			0.64 738	1.07 750	0.43 705		0.42 690		0.70 740		0.30 728	0.21 728	0.41 734	0.38 735	0.23 711	0.22 713

coex-ft	3.30 760	0.34 724	59.09 802	0.18 424	0.13 613	0.26 651	0.22 627	0.27 537	0.72 732	1.90 768	0.70 725	0.44 696	0.45 721	0.29 664	0.41 723	0.09 525	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 650

GANetREF_RVC	0.31 694	0.34 724	0.27 640	0.35 719	0.16 666	0.32 678	0.41 730	0.48 713	0.51 698	0.35 681	0.35 632	0.34 660	0.33 686	0.39 707	0.32 698	0.27 727	0.20 716	0.29 725	0.15 680	0.18 698	0.17 698
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
NVStereoNet_ROB	0.46 723	0.36 726	0.46 697	0.41 727	0.28 724	0.34 688	0.34 722	0.48 713	0.60 715	0.72 734	0.93 740	0.70 730	0.66 741	0.47 719	0.60 741	0.22 718	0.33 742	0.34 730	0.34 734	0.30 728	0.30 730
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 706	0.37 727	0.52 702	0.44 730	0.28 724	0.58 721	0.24 654	0.41 693	0.62 718	0.40 695	0.49 691	0.46 702	0.33 686	0.40 712	0.32 698	0.30 728	0.30 738	0.39 732	0.33 731	0.29 727	0.28 727

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 716	0.39 728	0.54 705	0.40 725	0.20 700	0.64 727	0.32 720	0.53 726	0.72 732	0.71 732	0.72 726	0.61 720	0.54 728	0.51 725	0.46 730	0.20 709	0.19 713	0.29 725	0.30 728	0.23 711	0.18 703

Ntro	0.40 709	0.40 729	0.53 704	0.46 734	0.30 728	0.65 728	0.24 654	0.46 710	0.68 729	0.41 699	0.49 691	0.48 708	0.42 715	0.39 707	0.31 695	0.32 730	0.28 736	0.37 731	0.30 728	0.32 732	0.29 728

Consistency-Raft	0.44 718	0.40 729	0.45 693	0.37 723	0.43 735	0.46 709	0.41 730	0.57 733	0.55 702	0.32 673	0.73 727	0.33 653	0.48 724	0.42 716	0.49 733	0.39 735	0.35 743	0.45 735	0.51 745	0.42 735	0.29 728

GCST	0.37 704	0.42 731	0.26 632	1.02 757	0.39 731	0.18 538	0.08 9	0.20 375	0.17 352	0.28 647	0.25 536	0.15 433	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.64 752	0.43 746	0.75 748	0.65 752	0.63 745	0.46 744

JetBlue	0.71 736	0.45 732	1.14 753	0.51 735	0.47 737	2.02 760	0.64 749	0.75 741	0.70 730	0.69 731	0.77 733	1.22 748	0.83 750	1.03 759	1.01 758	0.40 736	0.28 736	0.33 729	0.33 731	0.30 728	0.34 734

ACVNet_1	0.44 718	0.49 733	0.60 718	0.45 731	0.28 724	0.49 715	0.27 688	0.57 733	0.72 732	0.62 724	0.58 713	0.74 732	0.49 725	0.50 722	0.35 706	0.26 726	0.24 732	0.39 732	0.29 726	0.31 731	0.24 717

ACVNet-4b	0.39 706	0.53 734	0.55 708	0.45 731	0.24 714	0.47 711	0.18 530	0.49 715	0.64 723	0.42 702	0.45 685	0.60 719	0.27 651	0.34 682	0.24 637	0.33 732	0.14 684	0.48 736	0.42 738	0.30 728	0.26 726

SGM+DAISY	0.56 730	0.57 735	0.65 722	0.40 725	0.54 741	0.66 730	0.49 739	0.56 731	0.45 674	0.66 727	0.69 723	0.67 726	0.56 732	0.63 737	0.56 738	0.59 749	0.48 752	0.50 737	0.50 744	0.52 739	0.58 748

anonymity	0.53 728	0.58 736	0.65 722	0.41 727	0.61 749	0.53 718	0.41 730	0.56 731	0.41 646	0.55 719	0.50 695	0.49 710	0.55 731	0.58 735	0.50 736	0.58 748	0.50 756	0.51 738	0.51 745	0.51 738	0.57 747

SPS-STEREO	0.57 731	0.58 736	0.65 722	0.45 731	0.55 743	0.62 726	0.44 737	0.62 737	0.50 691	0.68 729	0.64 716	0.66 725	0.57 735	0.61 736	0.60 741	0.62 751	0.47 751	0.51 738	0.49 742	0.55 743	0.58 748
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 733	0.61 738	0.68 732	0.71 742	0.51 739	0.59 722	0.49 739	0.91 747	0.85 743	0.74 739	1.02 744	0.81 735	0.78 747	0.79 743	0.49 733	0.42 737	0.46 747	0.71 745	0.47 740	0.52 739	0.39 738

IMH-64	0.65 733	0.61 738	0.68 732	0.71 742	0.51 739	0.59 722	0.49 739	0.91 747	0.85 743	0.74 739	1.02 744	0.81 735	0.78 747	0.79 743	0.49 733	0.42 737	0.46 747	0.71 745	0.47 740	0.52 739	0.39 738

RainbowNet	0.54 729	0.61 738	0.70 738	0.57 738	0.43 735	0.65 728	0.37 728	0.60 736	0.87 745	0.50 713	0.66 718	0.64 722	0.47 723	0.49 721	0.43 727	0.47 742	0.48 752	0.52 740	0.41 737	0.52 739	0.40 741

IMH	0.71 736	0.64 741	0.68 732	0.76 744	0.54 741	0.69 731	0.54 743	0.98 753	1.10 752	0.82 743	1.09 747	0.89 737	0.88 754	0.87 751	0.52 737	0.44 740	0.50 756	0.75 748	0.51 745	0.56 744	0.41 742

ACVNet_2	0.66 735	0.66 742	0.68 732	0.63 740	0.41 733	0.71 733	0.49 739	0.96 751	1.39 759	0.89 749	1.09 747	1.04 741	0.73 745	0.54 732	0.47 731	0.43 739	0.40 745	0.53 741	0.44 739	0.47 737	0.35 736

MFMNet_re	0.64 732	0.66 742	0.65 722	0.51 735	0.69 753	0.69 731	0.57 745	0.64 738	0.73 736	0.60 722	0.73 727	0.62 721	0.67 742	0.65 738	0.60 741	0.66 753	0.58 765	0.63 743	0.59 748	0.68 750	0.69 757

MADNet+	0.75 740	0.71 744	3.70 765	0.66 741	0.41 733	0.98 749	0.97 760	0.69 740	0.73 736	0.52 714	0.57 711	0.64 722	0.68 743	0.86 750	1.01 758	0.34 733	0.36 744	0.28 724	0.23 715	0.36 734	0.31 731

TorneroNet-64	0.76 741	0.72 745	0.74 739	0.78 746	0.58 747	0.91 748	0.56 744	0.84 744	1.29 756	0.66 727	0.90 738	1.40 754	0.75 746	0.85 749	0.67 748	0.49 743	0.46 747	0.72 747	0.59 748	0.67 749	0.53 746

TorneroNet	0.82 744	0.74 746	0.81 744	0.84 749	0.63 750	0.99 750	0.63 747	0.96 751	1.16 753	0.80 742	1.11 749	1.36 753	0.86 752	0.93 755	0.80 753	0.56 746	0.49 754	0.78 753	0.66 753	0.73 755	0.63 756

WAO-7	0.79 742	0.78 747	0.54 705	0.85 750	0.67 752	0.74 735	0.68 753	1.05 757	1.32 757	0.90 751	1.20 754	1.04 741	0.92 755	0.69 739	0.66 745	0.60 750	0.62 766	0.67 744	0.68 754	0.64 746	0.58 748

WAO-6	0.81 743	0.80 748	0.62 720	0.86 751	0.63 750	0.76 739	0.58 746	0.98 753	1.54 764	0.90 751	0.96 743	1.07 743	1.03 759	0.70 740	0.66 745	0.72 754	0.49 754	0.90 756	0.71 755	0.68 750	0.58 748

WAO-8	0.91 747	0.81 749	0.65 722	0.94 754	0.69 753	0.90 745	0.67 751	1.07 761	1.83 768	1.06 758	1.45 757	1.30 749	1.07 760	0.84 747	0.78 751	0.74 756	0.53 759	0.86 754	0.75 756	0.69 752	0.62 754

Venus	0.91 747	0.81 749	0.65 722	0.94 754	0.69 753	0.90 745	0.67 751	1.07 761	1.83 768	1.06 758	1.45 757	1.30 749	1.07 760	0.84 747	0.78 751	0.74 756	0.53 759	0.86 754	0.75 756	0.69 752	0.62 754

LVE	0.83 745	0.85 751	0.85 745	0.80 747	0.56 744	1.04 754	0.65 750	1.05 757	1.47 762	0.96 753	1.22 755	1.10 745	0.85 751	0.83 746	0.71 750	0.49 743	0.55 762	0.76 751	0.60 750	0.65 747	0.59 753

Dean	0.87 746	0.86 752	0.79 742	0.81 748	0.56 744	0.90 745	0.63 747	1.15 767	1.73 766	1.15 761	1.15 752	1.31 751	0.99 758	0.81 745	0.81 754	0.57 747	0.56 763	0.77 752	0.64 751	0.66 748	0.58 748

UNDER WATER-64	0.95 749	0.94 753	1.43 757	0.87 752	0.56 744	1.18 757	0.87 757	0.77 742	0.94 747	1.04 756	0.85 736	1.58 759	1.21 765	0.94 756	0.96 756	0.87 760	0.57 764	1.03 760	0.88 761	0.78 756	0.73 758

PWCK	0.71 736	0.94 753	0.95 747	0.76 744	0.31 729	0.74 735	0.36 725	0.90 746	0.90 746	0.96 753	0.75 731	0.95 738	0.61 738	0.87 751	0.66 745	0.72 754	0.46 747	0.75 748	0.49 742	0.69 752	0.44 743

UNDER WATER	0.97 750	0.97 755	1.42 756	0.99 756	0.70 756	1.12 756	0.84 756	0.80 743	1.08 751	1.01 755	0.90 738	1.55 758	1.22 766	1.03 759	1.00 757	0.78 758	0.53 759	1.02 759	0.87 760	0.80 757	0.74 759

notaker	0.97 750	1.11 756	0.98 748	1.13 759	0.81 757	0.73 734	0.68 753	0.93 749	1.16 753	1.18 763	1.18 753	1.41 755	1.16 764	1.08 761	0.69 749	0.81 759	0.64 767	1.17 762	0.79 758	0.98 759	0.80 761

KSHMR	1.09 753	1.17 757	0.88 746	1.25 762	1.00 761	0.99 750	0.96 759	1.13 765	1.37 758	1.16 762	1.29 756	1.41 755	0.96 757	1.01 758	0.92 755	1.03 768	1.08 770	1.20 763	1.03 764	1.01 760	0.97 763

ktn	1.01 752	1.21 758	0.80 743	1.23 761	0.86 759	1.01 752	0.87 757	0.94 750	1.39 759	1.04 756	1.12 750	1.15 746	1.07 760	0.94 756	0.59 740	1.28 771	0.71 768	1.38 766	0.83 759	1.02 761	0.75 760

DPSimNet_ROB	1.11 754	1.23 759	0.78 740	1.13 759	0.88 760	1.10 755	1.13 761	1.16 768	1.23 755	1.43 765	1.02 744	1.41 755	1.10 763	0.90 754	1.60 760	1.46 772	0.51 758	1.21 764	1.03 764	0.90 758	1.01 765

HanzoNet	1.29 755	1.26 760	1.19 754	1.12 758	0.85 758	1.02 753	0.83 755	1.03 756	1.48 763	1.64 766	1.61 759	2.50 764	1.72 767	1.61 763	1.61 761	1.26 770	0.80 769	1.31 765	1.01 763	1.02 761	0.86 762

JetRed	1.62 756	1.46 761	2.98 760	0.92 753	1.21 762	4.99 768	1.53 766	1.27 769	1.39 759	1.83 767	1.74 760	1.60 760	0.95 756	1.41 762	2.45 769	0.90 762	1.60 772	0.93 757	0.90 762	1.35 763	0.99 764

MADNet++	1.95 758	1.75 762	1.59 758	1.82 764	1.69 764	2.33 761	1.40 765	2.35 771	2.09 770	2.57 771	2.36 768	2.24 763	2.17 769	2.28 764	2.34 767	1.87 773	1.66 773	1.54 767	1.34 767	1.92 765	1.77 768

DLNR_Zeroshot_test	10.40 777	1.82 763	19.49 795	120.77 804	13.11 786	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	51.54 803	0.04 82

DLNR-FE	10.43 778	1.83 764	19.53 796	120.75 803	13.06 785	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	52.01 804	0.04 82

USTest	6.22 769	2.73 765	3.00 761	6.57 772	7.29 771	14.37 777	21.57 778	7.00 780	9.56 779	5.34 777	6.10 771	5.72 769	7.64 776	6.41 776	6.96 776	1.97 774	3.42 779	1.64 768	2.15 776	2.66 766	2.36 769

Selective-IGEV-i16pa	18.58 786	3.30 766	1.09 751	0.21 606	0.18 689	103.68 803	0.28 694	19.87 791	40.73 800	4.16 773	56.45 803	8.07 778	2.59 770	123.95 805	5.89 775	0.18 698	0.12 658	0.09 526	0.12 647	0.12 623	0.51 745

ASD4	3.54 761	3.38 767	2.05 759	1.72 763	2.51 766	9.03 773	17.71 777	2.25 770	5.51 774	2.46 770	2.81 769	2.03 761	3.36 772	2.73 765	5.06 772	1.22 769	1.34 771	1.13 761	1.33 766	1.68 764	1.49 767

Selective-IGEV-i1pa	2.80 759	3.51 768	0.67 730	0.28 696	0.14 635	10.22 774	0.43 735	4.36 772	3.63 771	3.53 772	6.92 772	3.47 765	1.97 768	13.41 786	2.26 765	0.36 734	0.15 692	0.13 643	0.10 591	0.15 676	0.35 736

DPSMNet_ROB	8.06 774	4.48 769	8.63 782	5.37 771	10.74 774	8.32 771	22.98 783	5.46 774	13.36 784	5.12 775	9.92 778	5.08 767	10.40 780	5.53 775	12.58 780	3.80 779	8.00 780	3.50 776	7.02 781	3.83 771	7.14 783

DGTPSM_ROB	8.06 774	4.48 769	8.63 782	5.35 769	10.72 773	8.32 771	22.97 782	5.46 774	13.35 783	5.12 775	9.92 778	5.08 767	10.40 780	5.52 774	12.58 780	3.79 778	8.00 780	3.50 776	7.02 781	3.83 771	7.14 783

RSGM-EC	20.36 787	4.73 771	0.68 732	16.76 784	16.92 788	21.28 788	27.18 790	10.46 782	14.04 786	18.00 788	21.31 788	22.24 798	21.82 789	22.57 789	17.63 788	62.81 803	33.79 803	20.14 800	18.10 796	20.18 797	16.45 798

acva	20.36 787	4.73 771	0.68 732	16.76 784	16.92 788	21.28 788	27.18 790	10.46 782	14.04 786	18.00 788	21.31 788	22.24 798	21.82 789	22.57 789	17.63 788	62.81 803	33.79 803	20.14 800	18.10 796	20.18 797	16.45 798

xxxxx1	7.79 770	5.02 773	7.31 774	3.12 766	3.85 767	16.35 779	22.88 779	5.86 777	8.69 776	7.97 778	8.54 773	9.12 780	8.27 777	10.18 778	10.92 777	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 784	3.77 768	3.06 771

tt_ll	7.79 770	5.02 773	7.31 774	3.12 766	3.85 767	16.35 779	22.88 779	5.86 777	8.69 776	7.97 778	8.54 773	9.12 780	8.27 777	10.18 778	10.92 777	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 784	3.77 768	3.06 771

ff	7.79 770	5.02 773	7.31 774	3.12 766	3.85 767	16.35 779	22.88 779	5.86 777	8.69 776	7.97 778	8.54 773	9.12 780	8.27 777	10.18 778	10.92 777	2.42 775	2.45 775	3.56 778	12.37 784	3.77 768	3.06 771

noway2	3.60 762	5.21 776	3.74 766	12.26 780	11.84 780	4.51 764	3.91 768	1.00 755	0.48 679	0.89 749	1.98 761	6.35 775	0.41 711	2.90 766	2.47 770	0.93 763	0.13 673	1.92 771	1.77 773	5.66 774	3.67 775

noway3	3.64 765	5.28 777	3.79 767	12.26 780	11.84 780	4.53 765	3.92 770	1.06 759	0.48 679	0.88 748	1.98 761	6.32 774	0.46 722	3.32 770	2.57 771	0.95 767	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.67 775	3.69 778

TCMNet-wrong-test	3.67 767	5.48 778	3.89 768	12.18 778	11.75 779	4.65 767	3.88 767	1.06 759	0.72 732	1.09 760	2.15 766	6.30 773	0.53 727	3.43 772	2.36 768	0.89 761	0.20 716	1.87 769	1.69 768	5.57 773	3.62 774

noway4	3.64 765	5.53 779	3.97 769	12.24 779	11.84 780	4.58 766	3.96 772	1.14 766	0.45 674	0.82 743	2.01 763	6.19 770	0.43 717	3.04 769	2.29 766	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.75 778	3.71 779

zzzz4	3.62 763	5.55 780	4.00 771	12.27 782	11.85 783	4.49 762	3.91 768	1.10 764	0.42 656	0.85 745	2.01 763	6.20 771	0.44 718	3.00 767	2.25 763	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.70 776	3.67 775

noway1	3.62 763	5.55 780	3.97 769	12.27 782	11.85 783	4.50 763	3.92 770	1.09 763	0.42 656	0.85 745	2.01 763	6.22 772	0.44 718	3.00 767	2.25 763	0.94 764	0.15 692	1.93 772	1.76 769	5.70 776	3.67 775

Anonymous_1	10.96 782	7.92 782	7.46 777	10.33 775	10.06 772	18.65 785	26.34 787	11.06 784	13.44 785	9.40 781	10.05 780	9.67 785	11.23 784	10.73 781	12.72 782	6.42 782	8.38 784	5.77 783	10.61 783	12.12 784	6.77 780

iinet-test	10.48 779	8.09 783	7.54 778	10.26 773	10.94 775	18.00 783	25.26 785	11.33 785	13.28 781	9.69 782	9.85 776	9.42 783	11.17 782	11.02 782	12.78 783	6.59 783	8.30 782	5.56 781	6.56 777	6.89 779	7.02 781

IINet	10.48 779	8.09 783	7.54 778	10.26 773	10.94 775	18.00 783	25.26 785	11.33 785	13.28 781	9.69 782	9.85 776	9.42 783	11.17 782	11.02 782	12.78 783	6.59 783	8.30 782	5.56 781	6.56 777	6.89 779	7.02 781

DPSM_ROB	11.15 783	8.58 785	8.00 780	10.88 776	11.58 777	19.10 786	26.71 788	12.05 787	14.07 788	10.36 784	10.84 781	10.33 786	11.86 785	11.70 784	13.54 785	6.99 785	8.79 785	5.89 784	6.95 779	7.29 781	7.42 785

DPSM	11.15 783	8.58 785	8.00 780	10.88 776	11.58 777	19.10 786	26.71 788	12.05 787	14.07 788	10.36 784	10.84 781	10.33 786	11.86 785	11.70 784	13.54 785	6.99 785	8.79 785	5.89 784	6.95 779	7.29 781	7.42 785

PML	8.91 776	9.34 787	6.13 772	5.35 769	6.41 770	14.99 778	23.38 784	5.27 773	6.83 775	18.04 790	28.19 798	7.67 777	6.83 775	7.85 777	5.75 773	5.35 780	1.83 774	5.95 786	1.93 774	8.64 783	2.52 770

LRCNet_RVC	10.62 781	13.42 788	7.30 773	18.92 787	2.07 765	0.33 685	0.30 712	5.59 776	0.48 679	13.03 786	17.94 785	8.87 779	5.65 774	4.79 773	1.89 762	23.51 800	2.73 778	27.55 803	25.71 803	16.07 795	16.33 797

zzzzzz3	32.30 799	13.60 789	18.91 790	39.10 800	40.27 802	58.35 800	74.04 801	33.28 802	42.63 801	31.37 801	33.03 799	30.65 801	36.33 802	37.51 802	43.96 802	20.73 796	26.80 800	16.52 795	20.79 798	12.34 785	15.78 795

zzz1	32.32 800	13.62 790	19.04 792	39.10 800	40.27 802	58.39 801	73.98 800	33.31 803	42.69 804	31.39 802	33.04 800	30.66 802	36.33 802	37.52 803	43.96 802	20.74 797	26.81 801	16.53 796	20.80 799	12.35 786	15.78 795

LSM0	22.87 797	17.28 791	18.96 791	22.19 795	29.04 799	38.42 797	53.71 792	24.28 798	28.31 792	20.78 798	21.00 787	21.43 797	24.16 798	23.50 797	27.39 795	14.09 793	17.38 789	11.84 793	14.04 791	14.73 793	14.89 788

RAFT-FEzeroshot	22.43 791	17.33 792	15.98 784	22.02 791	23.31 794	38.34 791	53.82 797	24.05 793	28.39 793	20.61 795	21.76 790	20.88 793	23.92 796	23.41 792	27.42 796	14.07 788	17.69 791	11.83 789	14.02 789	14.69 790	14.97 792

RAFT-FE	22.43 791	17.33 792	15.98 784	22.02 791	23.31 794	38.34 791	53.82 797	24.05 793	28.39 793	20.61 795	21.76 790	20.88 793	23.92 796	23.41 792	27.42 796	14.07 788	17.69 791	11.83 789	14.02 789	14.69 790	14.97 792

CasAABBNet	22.42 790	17.33 792	16.01 786	22.01 790	23.28 792	38.32 790	53.80 795	24.14 795	28.41 795	20.60 794	21.77 792	20.89 796	23.91 794	23.43 794	27.36 794	14.07 788	17.69 791	11.83 789	14.01 788	14.67 789	14.95 791

FlowAnything	22.44 793	17.35 795	16.14 788	22.07 794	23.23 791	38.39 795	53.77 793	24.25 797	28.44 796	20.96 799	21.82 794	20.70 791	23.84 792	23.49 796	27.14 792	14.04 787	17.79 796	11.75 787	14.15 793	14.65 787	14.89 788

Selective-RAFT-Error	22.47 794	17.37 796	16.09 787	22.06 793	23.34 796	38.39 795	53.83 799	24.29 799	28.47 797	20.74 797	21.83 795	20.81 792	23.90 793	23.54 798	27.53 799	14.08 791	17.69 791	11.82 788	14.00 787	14.69 790	15.00 794

Hybrid-DGEV	22.47 794	17.40 797	16.14 788	22.00 789	23.29 793	38.36 793	53.80 795	24.43 800	28.63 799	20.59 793	21.81 793	20.88 793	23.91 794	23.45 795	27.42 796	14.08 791	17.69 791	11.83 789	14.06 792	14.65 787	14.93 790

fast-reg	22.85 796	17.43 798	19.15 793	22.22 796	24.34 797	38.36 793	53.78 794	24.23 796	28.52 798	20.55 792	22.05 796	20.54 790	23.77 791	23.21 791	27.31 793	14.18 794	17.47 790	14.33 794	14.96 794	15.81 794	14.81 787

HaxPig	15.71 785	18.52 799	19.18 794	16.89 786	15.89 787	7.73 770	7.60 773	13.31 789	10.82 780	15.42 787	14.91 784	15.98 788	14.92 787	15.58 787	15.98 787	18.95 795	16.73 788	19.46 799	18.08 795	19.26 796	19.05 800

MEDIAN_ROB	20.38 789	24.04 800	23.31 797	21.23 788	21.71 790	10.40 776	7.92 774	17.64 790	15.50 790	20.12 791	19.70 786	20.34 789	20.32 788	21.19 788	21.13 790	23.81 801	21.81 797	24.98 802	23.76 802	24.71 801	23.93 803

zzzz2	33.88 801	26.18 801	24.44 798	33.40 798	35.10 800	58.13 798	81.44 802	37.02 804	42.64 802	31.75 803	33.25 801	31.23 803	35.81 800	34.90 800	40.56 800	21.21 798	26.75 798	18.05 797	21.21 800	22.06 799	22.50 801

noway5	33.88 801	26.18 801	24.44 798	33.40 798	35.10 800	58.13 798	81.44 802	37.02 804	42.64 802	31.75 803	33.25 801	31.23 803	35.81 800	34.90 800	40.56 800	21.21 798	26.75 798	18.05 797	21.21 800	22.06 799	22.50 801

AVERAGE_ROB	24.90 798	29.20 803	28.14 800	24.89 797	24.64 798	17.75 782	11.12 775	21.45 792	19.93 791	25.12 800	24.46 797	25.12 800	25.46 799	24.69 799	22.83 791	29.76 802	27.13 802	28.97 804	27.95 804	29.91 802	29.47 804

test_example2	98.32 803	94.13 804	45.89 801	96.35 802	109.85 804	88.61 802	95.45 804	25.75 801	94.37 805	130.00 806	126.06 805	58.17 805	74.63 804	88.51 804	79.96 804	150.23 805	221.02 805	77.62 805	99.10 805	113.75 805	96.94 805

ccccc	245.47 804	285.66 805	306.18 804	368.85 805	370.60 805	123.16 804	145.33 805	115.05 806	110.08 806	126.68 805	110.87 804	122.83 806	165.88 805	252.94 806	276.56 805	384.56 806	353.86 806	254.69 806	223.00 806	425.87 806	386.83 806

GS-Stereo							0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

Low-res two-view benchmark