Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

monster-pro	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MonStereo	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 25	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.26 139	0.26 20	0.25 81	0.49 25	0.29 33	0.36 103	0.47 138	0.28 44	0.32 97	0.49 87	0.26 60	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-eth3d	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

asda	0.30 58	0.24 178	0.42 83	0.38 58	0.23 62	0.43 113	0.34 200	0.58 66	0.37 91	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.52 99	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 58	0.24 178	0.44 97	0.37 37	0.23 62	0.46 136	0.27 109	0.63 92	0.31 42	0.41 147	0.44 121	0.27 35	0.36 137	0.59 129	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.45 113	0.37 37	0.24 87	0.54 246	0.35 211	0.66 119	0.36 82	0.43 162	0.44 121	0.29 47	0.34 116	0.77 215	0.39 268	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

MonSter	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

aanet-new-70k	0.35 122	0.20 48	0.79 411	0.42 128	0.21 30	0.50 197	0.30 140	0.65 110	0.31 42	0.33 72	0.40 87	0.31 62	0.51 274	1.00 313	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 122	0.22 111	0.91 473	0.43 147	0.21 30	0.33 46	0.36 228	0.65 110	0.32 52	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.59 338	0.91 272	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 71	0.26 139	0.24 14	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 257	0.13 7	0.13 73

AdaDepth	0.30 58	0.22 111	0.49 145	0.44 185	0.27 170	0.44 125	0.24 70	0.52 35	0.30 37	0.31 54	0.37 74	0.26 28	0.32 97	0.79 227	0.25 42	0.12 9	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

qwe	0.32 79	0.21 78	0.40 57	0.37 37	0.26 139	0.49 179	0.29 128	0.64 100	0.39 101	0.49 206	0.48 145	0.26 28	0.27 53	0.80 230	0.34 207	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

2.25w	0.32 79	0.24 178	0.48 136	0.37 37	0.24 87	0.45 129	0.25 81	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.58 201	0.27 35	0.32 97	0.74 209	0.35 220	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.14 138

4.25_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.32 52	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

2.5w	0.31 69	0.23 149	0.46 126	0.39 71	0.24 87	0.42 103	0.39 279	0.61 80	0.30 37	0.37 114	0.53 177	0.24 16	0.25 32	0.77 215	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 69	0.23 149	0.43 91	0.35 12	0.23 62	0.42 103	0.42 320	0.54 45	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.24 16	0.30 75	0.66 169	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

3.25w_new	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.38 58	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.37 37	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 79	0.23 149	0.44 97	0.37 37	0.29 224	0.62 318	0.36 228	0.59 68	0.32 52	0.41 147	0.47 138	0.25 23	0.34 116	0.64 155	0.26 60	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.12 21

3w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.52 180	0.40 86	0.21 30	0.53 236	0.54 461	0.65 110	0.46 144	0.44 169	0.48 145	0.23 8	0.45 200	0.46 65	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

2w_stereo	0.32 79	0.24 178	0.45 113	0.39 71	0.22 48	0.46 136	0.47 400	0.69 134	0.42 120	0.43 162	0.50 158	0.24 16	0.45 200	0.47 77	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

1w_stereo	0.34 110	0.20 48	0.42 83	0.43 147	0.26 139	0.47 151	0.54 461	0.59 68	0.50 163	0.41 147	0.66 227	0.25 23	0.44 193	0.62 150	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

GELT-Stereo	0.33 95	0.22 111	0.45 113	0.44 185	0.36 375	0.32 44	0.29 128	0.67 127	0.55 195	0.52 226	0.41 96	0.39 135	0.35 125	0.56 116	0.31 157	0.13 26	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 37	0.18 8	0.41 91	0.29 128	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 72	0.31 85	0.32 3	0.31 157	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

mm2	0.25 10	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

aanet-new-90k	0.34 110	0.21 78	0.77 398	0.41 107	0.23 62	0.43 113	0.36 228	0.64 100	0.30 37	0.28 21	0.40 87	0.31 62	0.50 260	0.97 297	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 110	0.21 78	0.76 390	0.42 128	0.22 48	0.58 283	0.31 153	0.71 144	0.33 61	0.33 72	0.39 82	0.40 144	0.43 181	0.77 215	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 95	0.22 111	0.81 418	0.40 86	0.25 117	0.52 225	0.23 55	0.67 127	0.32 52	0.33 72	0.47 138	0.33 86	0.52 282	0.35 8	0.28 96	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 95	0.21 78	0.52 180	0.42 128	0.21 30	0.52 225	0.32 172	0.64 100	0.36 82	0.34 83	0.38 75	0.36 108	0.56 313	0.81 237	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

aanet-new-34k	0.33 95	0.22 111	0.65 290	0.40 86	0.20 22	0.34 48	0.30 140	0.80 187	0.42 120	0.34 83	0.53 177	0.34 95	0.57 326	0.38 17	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 69	0.20 48	0.57 245	0.40 86	0.22 48	0.36 63	0.33 185	0.73 152	0.31 42	0.37 114	0.40 87	0.31 62	0.44 193	0.50 93	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.13 73

aanet-new-24k	0.33 95	0.21 78	0.51 167	0.42 128	0.23 62	0.53 236	0.30 140	0.62 84	0.37 91	0.40 144	0.61 207	0.34 95	0.48 234	0.44 50	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 69	0.22 111	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.41 91	0.26 94	0.76 164	0.33 61	0.33 72	0.43 112	0.29 47	0.46 208	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.18 293

GeoVLM	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 69	0.16 2	0.34 5	0.39 71	0.29 224	0.63 324	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 83	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 478	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.18 210	0.17 288	0.13 7	0.12 21

BStereo	0.38 155	0.25 218	1.42 604	0.42 128	0.28 199	0.55 261	0.39 279	0.55 51	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

Anonymus123	0.45 222	0.25 218	1.42 604	0.42 128	0.28 199	1.78 639	0.39 279	0.72 146	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

MonSter++	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth	0.29 50	0.19 26	0.37 18	0.40 86	0.17 5	0.58 283	0.32 172	0.60 78	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.43 181	0.47 77	0.26 60	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 74	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 58	0.21 78	0.41 67	0.39 71	0.24 87	0.47 151	0.30 140	0.69 134	0.30 37	0.41 147	0.39 82	0.28 44	0.33 105	0.62 150	0.27 77	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

4.5_new	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

monsterstereo	0.34 110	0.20 48	0.44 97	0.45 205	0.35 357	0.27 26	0.29 128	0.53 39	0.51 174	0.44 169	0.61 207	0.26 28	0.25 32	1.19 369	0.27 77	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.36 375	0.34 48	0.27 109	0.66 119	0.43 126	0.47 189	0.40 87	0.22 6	0.23 25	1.33 407	0.25 42	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

IGEV	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.31 280	0.45 129	0.21 32	0.59 68	0.40 105	0.31 54	0.43 112	0.26 28	0.21 8	0.43 44	0.25 42	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.12 1	0.12 21

LG-Stereo	0.34 110	0.25 218	0.78 408	0.47 241	0.26 139	0.37 67	0.30 140	0.71 144	0.52 181	0.36 103	0.57 198	0.29 47	0.21 8	0.50 93	0.36 232	0.13 26	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.12 21

LoS_RVC	0.42 191	0.26 253	0.40 57	0.44 185	0.82 652	0.51 217	0.44 359	0.64 100	0.41 114	0.44 169	0.78 270	0.44 167	0.47 220	0.56 116	0.36 232	0.13 26	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 683

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 302	0.25 218	0.68 311	0.43 147	0.24 87	0.40 84	0.34 200	1.04 314	1.09 438	1.32 545	1.60 588	0.80 351	0.68 386	0.67 173	0.39 268	0.13 26	0.10 9	0.18 210	0.17 288	0.17 168	0.13 73

AFF-stereo	0.58 344	0.25 218	0.64 283	0.46 224	0.29 224	0.34 48	0.38 262	1.15 367	1.14 469	1.17 466	1.60 588	1.10 481	0.71 401	0.97 297	0.43 312	0.13 26	0.11 39	0.19 242	0.19 345	0.17 168	0.14 138

Anonymus	0.32 79	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.28 199	0.43 113	0.24 70	0.54 45	0.40 105	0.33 72	0.31 45	0.50 208	0.38 148	0.57 122	0.32 171	0.14 54	0.12 105	0.18 210	0.17 288	0.15 82	0.16 228

MCSU-Stereo	0.28 39	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 57	0.39 279	0.55 51	0.41 114	0.37 114	0.40 87	0.37 121	0.23 25	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 48	0.40 57	0.40 86	0.23 62	0.26 20	0.19 9	0.47 21	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.21 8	0.47 77	0.24 15	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

CAR	0.27 25	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.35 93	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.49 87	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

MSE-Stereo	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

TS12	0.36 138	0.20 48	0.40 57	0.43 147	0.20 22	0.58 283	0.31 153	0.89 231	0.41 114	0.40 144	0.73 256	0.36 108	0.40 160	0.73 200	0.37 244	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.16 121	0.14 138

aanet-new-32k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-22k	0.32 79	0.21 78	0.54 205	0.43 147	0.22 48	0.47 151	0.23 55	0.67 127	0.50 163	0.35 93	0.46 133	0.33 86	0.50 260	0.44 50	0.29 108	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 79	0.21 78	0.56 231	0.45 205	0.22 48	0.43 113	0.21 32	0.66 119	0.44 134	0.36 103	0.43 112	0.37 121	0.48 234	0.41 36	0.28 96	0.14 54	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.13 73

aanet-new-12k	0.33 95	0.23 149	0.77 398	0.48 274	0.21 30	0.48 162	0.25 81	0.80 187	0.44 134	0.38 130	0.29 39	0.32 72	0.48 234	0.39 24	0.29 108	0.14 54	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.15 186

aanet-new-8k	0.35 122	0.23 149	0.50 156	0.45 205	0.25 117	0.54 246	0.36 228	0.68 131	0.49 156	0.35 93	0.42 100	0.32 72	0.62 359	0.68 176	0.28 96	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.44 185	0.30 250	0.40 84	0.34 200	0.73 152	0.43 126	0.37 114	0.61 207	0.41 153	0.51 274	0.36 11	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 185	0.19 26	0.84 432	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 702

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.40 86	0.26 139	0.43 113	0.39 279	0.86 218	0.51 174	0.36 103	0.48 145	0.34 95	0.45 200	0.35 8	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 162	0.52 585	1.32 587	0.44 185	0.38 418	0.38 71	0.23 55	0.95 267	0.41 114	0.36 103	0.43 112	0.41 153	0.42 172	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.14 138

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 32	0.54 45	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.34 116	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 16	0.50 33	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.35 125	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22	0.43 198	0.25 218	0.45 113	0.45 205	0.24 87	0.46 136	0.22 42	0.63 92	0.99 382	0.45 177	0.64 219	0.80 351	0.52 282	1.44 446	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.19 275	0.15 186

Selective-IGEV-i32	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

NLSM3	0.36 138	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.36 375	0.43 113	0.32 172	0.69 134	0.58 206	0.41 147	0.68 237	0.39 135	0.43 181	0.60 141	0.35 220	0.14 54	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.16 121	0.13 73

HiDET	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.30 34	0.20 16	0.54 45	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 86	0.25 32	0.46 65	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LCMNet	0.28 39	0.18 10	0.36 11	0.37 37	0.24 87	0.31 38	0.20 16	0.57 63	0.57 201	0.28 21	0.32 51	0.33 86	0.29 66	0.54 104	0.30 129	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Replicate-Monster	0.41 185	0.26 253	2.03 655	0.36 20	0.21 30	0.46 136	0.23 55	0.67 127	0.48 153	0.42 154	0.27 26	0.31 62	0.30 75	0.98 300	0.24 15	0.14 54	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 526

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.19 26	0.38 35	0.40 86	0.24 87	0.38 71	0.20 16	0.59 68	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 86	0.27 53	0.90 271	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 50	0.19 26	0.38 35	0.41 107	0.20 22	0.42 103	0.20 16	0.66 119	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 86	0.28 61	1.09 341	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

GREAT-IGEV	0.32 79	0.20 48	0.42 83	0.37 37	0.29 224	0.36 63	0.28 117	0.56 58	0.58 206	0.28 21	0.50 158	0.29 47	0.29 66	0.84 249	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.38 155	0.23 149	0.51 167	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.48 413	0.76 164	0.36 82	0.44 169	0.34 61	0.38 132	0.31 85	1.31 399	0.32 171	0.14 54	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228
1: 1. 1
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 185	0.19 26	0.83 427	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 702

MoCha-V2	0.40 176	0.20 48	0.49 145	0.50 309	0.21 30	0.44 125	0.33 185	0.93 255	0.53 188	0.53 228	0.53 177	0.42 156	0.58 337	1.09 341	0.27 77	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.15 186

Selective-IGEV	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

s12784h	0.52 268	0.20 48	0.38 35	0.41 107	0.19 15	0.96 502	0.34 200	1.17 373	1.25 539	0.81 316	0.90 311	0.63 294	0.50 260	1.45 447	0.42 302	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.11 15	0.18 219	0.11 3

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 83	0.35 12	0.23 62	0.21 8	0.41 313	0.42 16	0.19 2	0.29 32	0.45 127	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.15 206	0.15 82	0.13 73

anonymous	0.28 39	0.22 111	0.43 91	0.39 71	0.26 139	0.22 12	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 154	0.60 204	0.24 16	0.27 53	0.50 93	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.13 73

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 25	0.24 178	0.33 3	0.29 1	0.25 117	0.29 30	0.26 94	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 61	0.36 11	0.32 171	0.15 86	0.20 488	0.26 501	0.34 623	0.24 447	0.24 463

PhaseNet	0.33 95	0.23 149	0.44 97	0.43 147	0.28 199	0.57 276	0.24 70	0.62 84	0.42 120	0.30 45	0.39 82	0.54 235	0.30 75	0.55 111	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.17 262

qqai	0.26 16	0.20 48	0.41 67	0.40 86	0.23 62	0.28 27	0.19 9	0.51 34	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 156	0.21 8	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

MGA	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.26 139	0.43 113	0.20 16	0.49 25	0.37 91	0.28 21	0.31 45	0.31 62	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.14 138

PointNet	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.39 71	0.23 62	0.39 76	0.26 94	0.54 45	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 132	0.21 8	0.49 87	0.26 60	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.15 82	0.11 3

LiteMatch*	0.27 25	0.19 26	0.49 145	0.38 58	0.27 170	0.31 38	0.23 55	0.49 25	0.38 99	0.29 32	0.28 32	0.36 108	0.29 66	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.13 73

aanet-new-28k	0.32 79	0.21 78	0.66 301	0.43 147	0.21 30	0.47 151	0.28 117	0.64 100	0.33 61	0.36 103	0.39 82	0.36 108	0.49 251	0.39 24	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.22 400	0.15 186

aanet-new-14k	0.36 138	0.24 178	0.83 427	0.46 224	0.22 48	0.46 136	0.33 185	0.66 119	0.61 219	0.39 142	0.48 145	0.29 47	0.64 370	0.41 36	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.21 372	0.14 138

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 122	0.21 78	0.52 180	0.48 274	0.27 170	0.75 403	0.38 262	0.63 92	0.43 126	0.37 114	0.50 158	0.35 102	0.50 260	0.43 44	0.30 129	0.15 86	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 122	0.20 48	0.50 156	0.42 128	0.37 396	0.58 283	0.30 140	0.68 131	0.42 120	0.37 114	0.53 177	0.47 186	0.60 342	0.39 24	0.34 207	0.15 86	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 213	1.50 702	1.55 624	0.37 37	0.33 327	0.41 91	0.26 94	0.79 178	0.35 79	0.34 83	0.46 133	0.41 153	0.41 164	0.45 53	0.24 15	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 230	1.22 685	2.46 674	0.39 71	0.30 250	0.29 30	0.28 117	0.81 194	0.34 70	0.33 72	0.47 138	0.38 132	0.44 193	0.37 13	0.25 42	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 228

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 121	0.31 85	0.31 2	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1c-attn	0.35 122	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 217	0.48 413	0.96 276	0.37 91	0.42 154	0.43 112	0.52 222	0.49 251	0.66 169	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 148	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 217	0.47 400	1.01 300	0.42 120	0.51 222	0.44 121	0.57 261	0.57 326	0.78 222	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.13 73

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 95	0.32 97	0.30 1	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

LACA2	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.35 12	0.18 8	0.39 76	0.39 279	0.56 58	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

Test_v1	0.27 25	0.20 48	0.37 18	0.34 6	0.25 117	0.31 38	0.30 140	0.59 68	0.37 91	0.29 32	0.33 54	0.25 23	0.25 32	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.11 3

DispViT+	0.33 95	0.19 26	0.37 18	0.36 20	0.56 556	0.30 34	0.23 55	0.72 146	0.55 195	0.33 72	0.34 61	0.30 56	0.25 32	1.12 351	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

CSFM-Stereo	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.39 71	0.21 30	0.40 84	0.21 32	0.53 39	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 62	0.29 66	0.47 77	0.25 42	0.15 86	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 58	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.28 27	0.18 4	0.58 66	0.34 70	0.36 103	0.34 61	0.26 28	0.20 5	1.40 439	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

DVStereo	0.43 198	0.21 78	0.55 220	0.43 147	0.32 303	0.72 387	0.29 128	0.80 187	0.51 174	0.77 302	0.73 256	0.48 193	0.40 160	1.13 354	0.39 268	0.15 86	0.14 283	0.15 57	0.14 176	0.16 121	0.14 138

xyz-stereo-finetune	0.48 244	0.25 218	0.54 205	0.42 128	0.23 62	0.80 438	0.42 320	0.80 187	0.80 297	0.61 262	0.62 211	0.54 235	0.43 181	1.70 502	0.58 422	0.15 86	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.15 186

LG-Stereo_L2	0.29 50	0.20 48	0.45 113	0.37 37	0.25 117	0.26 20	0.20 16	0.78 171	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 16	0.26 41	0.91 272	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 58	0.20 48	0.44 97	0.37 37	0.26 139	0.29 30	0.21 32	0.66 119	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 22	1.24 382	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo_test3	0.28 39	0.18 10	0.42 83	0.40 86	0.23 62	0.47 151	0.19 9	0.61 80	0.29 33	0.35 93	0.21 6	0.35 102	0.21 8	0.60 141	0.25 42	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MM-Stereo_test2	0.43 198	0.24 178	0.67 307	0.51 341	0.32 303	0.55 261	0.45 380	0.97 280	0.77 288	0.59 257	0.51 165	0.49 202	0.42 172	0.80 230	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.14 138

HART	0.45 222	0.22 111	0.54 205	0.50 309	0.26 139	0.41 91	0.29 128	1.03 307	0.50 163	0.58 249	1.45 545	0.61 284	0.35 125	1.08 339	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.14 176	0.19 275	0.14 138

Reg-Stereo(zero)	0.44 213	0.22 111	0.45 113	0.43 147	0.23 62	0.38 71	0.25 81	0.76 164	1.08 430	0.90 343	0.78 270	0.90 400	0.47 220	0.70 184	0.36 232	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

FLISNet	0.64 384	0.32 429	0.68 311	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 541	1.43 537	1.62 598	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

CoSv	0.64 384	0.32 429	0.68 311	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 541	1.43 537	1.62 598	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

SMoEStereo_RVC	0.39 162	0.25 218	0.50 156	0.45 205	0.30 250	0.61 308	0.36 228	0.72 146	0.45 138	0.46 184	0.43 112	0.42 156	0.35 125	1.39 433	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.15 206	0.16 121	0.15 186

fffy	0.42 191	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.29 224	0.48 162	0.35 211	0.91 241	0.55 195	0.40 144	0.58 201	0.55 241	0.41 164	1.26 386	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.14 138

WCG-NET	0.42 191	0.21 78	0.54 205	0.40 86	0.25 117	0.47 151	0.32 172	0.73 152	1.15 481	0.76 296	0.73 256	0.58 268	0.45 200	0.60 141	0.34 207	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.13 73

IGEV-Stereo++	0.30 58	0.20 48	0.40 57	0.46 224	0.30 250	0.33 46	0.22 42	0.75 161	0.45 138	0.32 62	0.41 96	0.32 72	0.48 234	0.38 17	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

RSM++	0.38 155	0.24 178	0.51 167	0.47 241	0.26 139	0.50 197	0.41 313	0.79 178	0.45 138	0.37 114	0.45 127	0.60 279	0.35 125	1.02 318	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.13 73

RSM	0.39 162	0.24 178	0.49 145	0.46 224	0.26 139	0.47 151	0.40 295	0.92 244	0.44 134	0.41 147	0.42 100	0.65 300	0.33 105	1.07 334	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.13 73

CES	0.48 244	0.20 48	0.37 18	0.39 71	1.39 701	0.55 261	0.35 211	0.98 285	0.66 248	0.44 169	0.66 227	0.35 102	0.27 53	0.56 116	0.33 192	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.19 275	1.46 702

ProNet	0.43 198	0.28 317	0.58 253	0.43 147	0.30 250	0.56 271	0.52 446	1.00 292	0.58 206	0.44 169	0.49 155	0.43 161	0.43 181	1.28 392	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

test_4	0.53 284	0.22 111	0.56 231	0.54 401	0.32 303	0.64 328	0.39 279	0.80 187	0.62 223	0.92 349	1.87 633	0.68 312	0.42 172	1.16 361	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.15 186

test_3	0.55 319	0.23 149	0.71 340	0.53 384	0.28 199	0.61 308	0.40 295	0.92 244	1.05 411	1.19 475	0.68 237	0.93 413	0.44 193	1.67 495	0.39 268	0.15 86	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.14 138

cross-raft	0.54 302	0.25 218	0.61 267	0.52 363	0.29 224	0.68 367	0.37 254	1.46 460	0.76 284	1.01 384	1.06 372	1.28 531	0.46 208	0.71 190	0.35 220	0.15 86	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.14 138

monster_256*512	0.50 260	0.31 412	0.53 191	0.51 341	0.35 357	0.51 217	0.46 390	1.03 307	0.92 346	0.59 257	0.87 301	1.10 481	0.69 390	0.69 178	0.46 346	0.16 130	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

over v1	0.30 58	0.24 178	0.41 67	0.42 128	0.16 1	0.49 179	0.27 109	0.53 39	0.28 24	0.31 54	0.31 45	0.35 102	0.43 181	0.70 184	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 138

aanet-32k-new	0.33 95	0.23 149	0.55 220	0.43 147	0.23 62	0.50 197	0.32 172	0.55 51	0.36 82	0.34 83	0.42 100	0.36 108	0.55 305	0.77 215	0.24 15	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 122	0.22 111	0.87 451	0.47 241	0.23 62	0.66 353	0.24 70	0.63 92	0.40 105	0.38 130	0.42 100	0.40 144	0.53 290	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.19 275	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.42 128	0.35 357	0.46 136	0.40 295	0.62 84	0.54 192	0.56 245	0.67 234	0.36 108	0.27 53	0.49 87	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.41 107	0.37 396	0.49 179	0.41 313	0.64 100	0.59 216	0.54 234	0.66 227	0.31 62	0.26 41	0.41 36	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.15 82	0.13 73

RT-Monster	0.45 222	0.23 149	0.47 131	0.44 185	0.40 441	0.51 217	0.25 81	0.87 221	1.01 391	0.87 337	0.86 295	0.68 312	0.41 164	0.67 173	0.40 278	0.16 130	0.14 283	0.15 57	0.13 136	0.14 44	0.17 262

LACA3	0.27 25	0.21 78	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 67	0.38 262	0.47 21	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 28	0.31 85	0.73 200	0.22 1	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

Foundation-i1b	0.36 138	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 236	0.49 425	1.00 292	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.56 255	0.53 290	0.66 169	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.14 21	0.13 136	0.14 44	0.12 21

Foundation-i1	0.40 176	0.19 26	0.36 11	0.42 128	0.32 303	0.54 246	0.48 413	1.18 381	0.52 181	0.54 234	0.54 189	0.58 268	0.49 251	0.65 166	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.13 73

LACA1	0.25 10	0.20 48	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 109	0.45 19	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 23	0.32 97	0.46 65	0.25 42	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.12 74	0.15 82	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 122	0.22 111	0.56 231	0.42 128	0.35 357	0.50 197	0.45 380	0.62 84	0.49 156	0.54 234	0.66 227	0.32 72	0.30 75	0.38 17	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.14 44	0.13 73

MatchStereo	0.28 39	0.21 78	0.39 45	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 55	0.65 110	0.48 153	0.27 19	0.47 138	0.25 23	0.24 28	0.49 87	0.31 157	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
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	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 151	0.19 9	0.54 45	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 28	0.32 97	0.43 44	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 25	0.22 111	0.40 57	0.41 107	0.24 87	0.29 30	0.19 9	0.59 68	0.46 144	0.31 54	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

water-stereo	0.39 162	0.20 48	0.48 136	0.44 185	0.27 170	0.50 197	0.26 94	0.92 244	0.51 174	0.53 228	0.78 270	0.55 241	0.49 251	0.42 43	0.42 302	0.16 130	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

depthmonostereo	0.41 185	0.23 149	0.53 191	0.47 241	0.23 62	0.61 308	0.35 211	1.00 292	0.76 284	0.48 198	0.65 226	0.47 186	0.49 251	0.67 173	0.37 244	0.16 130	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.15 186

xyz-stereo-finetune2	0.58 344	0.27 287	0.57 245	0.40 86	0.24 87	1.09 540	0.32 172	0.79 178	0.53 188	0.65 273	1.07 376	0.58 268	0.80 443	2.47 584	0.80 512	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.16 121	0.17 262

xyz-stereo	7.16 727	0.22 111	69.90 771	0.42 128	0.21 30	32.92 759	0.49 425	0.87 221	0.76 284	1.38 572	27.04 753	1.19 503	1.16 586	4.69 644	0.97 553	0.16 130	0.12 105	0.20 294	0.14 176	0.16 121	0.12 21

MLG-Stereo_test2	0.26 16	0.20 48	0.36 11	0.37 37	0.22 48	0.35 57	0.18 4	0.45 19	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 95	0.20 5	0.77 215	0.23 8	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LG-G_1	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 176	0.67 631	0.42 83	0.64 538	0.29 224	0.48 162	0.25 81	0.85 216	0.44 134	0.38 130	0.36 69	0.30 56	0.70 396	1.15 357	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 219	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 78	0.36 11	0.38 58	0.22 48	0.32 44	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 56	0.33 105	0.34 6	0.26 60	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AIO_rvc	0.36 138	0.23 149	0.49 145	0.43 147	0.27 170	0.59 294	0.38 262	0.94 261	0.45 138	0.33 72	0.46 133	0.49 202	0.22 22	0.84 249	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

AIO_test	0.35 122	0.22 111	0.44 97	0.43 147	0.27 170	0.57 276	0.44 359	0.79 178	0.41 114	0.32 62	0.47 138	0.46 179	0.30 75	0.69 178	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.12 21

castereo	0.41 185	0.22 111	0.46 126	0.44 185	0.30 250	0.61 308	0.56 487	0.97 280	0.80 297	0.38 130	0.69 242	0.45 175	0.69 390	0.51 97	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.12 21

DEFOM-Stereo	0.33 95	0.20 48	0.40 57	0.42 128	0.28 199	0.80 438	0.23 55	0.48 23	0.37 91	0.37 114	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 372	0.27 77	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 138

tt45	0.45 222	0.23 149	0.46 126	0.45 205	0.33 327	0.79 429	0.32 172	0.78 171	0.41 114	0.51 222	0.44 121	0.49 202	0.37 141	2.14 552	0.34 207	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.18 293

999	0.48 244	0.22 111	0.49 145	0.48 274	0.34 350	0.75 403	0.31 153	0.85 216	0.55 195	0.37 114	0.48 145	0.50 208	0.36 137	2.45 579	0.39 268	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.16 121	0.19 342

mms	0.40 176	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.32 303	0.43 113	0.46 390	0.70 139	0.46 144	0.35 93	0.58 201	0.44 167	0.30 75	1.36 420	0.33 192	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.19 275	0.15 186

ours_stereo	0.39 162	0.28 317	0.51 167	0.46 224	0.30 250	0.40 84	0.44 359	0.73 152	0.56 199	0.35 93	0.56 193	0.46 179	0.33 105	1.11 347	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.15 206	0.19 275	0.14 138

dual_stereo	0.27 25	0.19 26	0.35 9	0.39 71	0.21 30	0.25 15	0.22 42	0.48 23	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 121	0.24 28	0.83 244	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Occ-G	0.42 191	0.21 78	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.42 103	0.62 523	0.77 168	0.49 156	0.43 162	0.66 227	1.02 451	0.46 208	0.78 222	0.41 288	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.16 121	0.16 228

AIO-Stereo	0.37 148	0.25 218	0.51 167	0.47 241	0.23 62	0.45 129	0.39 279	1.07 338	0.52 181	0.41 147	0.48 145	0.52 222	0.25 32	0.72 194	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

WCG-NET（raft）	0.45 222	0.21 78	0.55 220	0.40 86	0.24 87	0.50 197	0.36 228	0.73 152	1.09 438	0.71 285	0.76 265	0.92 411	0.51 274	0.84 249	0.34 207	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.14 138

RAFT-Stereo-weight	0.47 238	0.24 178	0.53 191	0.48 274	0.27 170	0.60 302	0.35 211	1.02 302	1.07 423	0.99 373	0.78 270	0.76 339	0.28 61	0.76 212	0.36 232	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

gcap-zeroshot	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

AE-Stereo	0.49 254	0.27 287	0.67 307	0.60 492	0.39 429	0.67 359	0.46 390	1.18 381	1.09 438	0.47 189	0.75 263	0.69 318	0.47 220	0.59 129	0.40 278	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.19 275	0.15 186

MIM_Stereo	0.57 337	0.24 178	0.92 478	0.46 224	0.30 250	0.54 246	0.28 117	1.27 415	0.75 275	1.00 378	1.16 429	0.93 413	0.53 290	1.45 447	0.61 437	0.16 130	0.16 387	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.14 138

testlalala	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

AEACV	0.37 148	0.24 178	0.52 180	0.47 241	0.51 525	0.37 67	0.38 262	0.65 110	0.53 188	0.42 154	0.56 193	0.46 179	0.60 342	0.53 101	0.30 129	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.14 138

DCRE	0.82 498	0.26 253	0.70 329	0.58 466	0.44 477	0.54 246	0.48 413	0.95 267	0.78 292	0.78 305	7.33 725	0.86 383	0.52 282	0.76 212	0.41 288	0.16 130	0.16 387	0.19 242	0.17 288	0.18 219	0.17 262

DCANet-4	0.54 302	0.26 253	1.07 540	0.42 128	0.24 87	0.48 162	0.36 228	0.99 288	1.30 566	1.10 415	1.02 354	0.56 255	0.75 413	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

fff	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

ADStereo(finetuned)	0.57 337	0.24 178	1.06 535	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.35 211	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	1.20 598	0.84 249	0.51 383	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

RAFT_CTSACE	0.63 371	0.26 253	0.88 460	0.55 426	0.51 525	0.71 384	0.44 359	0.80 187	0.97 369	0.97 365	1.84 628	1.18 502	0.68 386	1.47 453	0.36 232	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.20 325	0.14 138

IPLG	0.69 418	0.27 287	0.97 498	0.51 341	0.43 468	0.79 429	0.33 185	1.21 395	1.06 418	1.30 531	1.10 392	0.52 222	0.55 305	3.16 615	0.63 445	0.16 130	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

GMOStereo	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

error version	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

test-v	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

test-3	0.54 302	0.22 111	0.68 311	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.32 545	0.69 242	0.87 387	0.45 200	1.68 500	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

test_1	0.54 302	0.22 111	0.68 311	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.28 515	0.68 237	0.87 387	0.45 200	1.67 495	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

test-2	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

CREStereo++_RVC	0.47 238	0.21 78	0.38 35	0.45 205	0.38 418	0.45 129	0.25 81	0.75 161	1.29 560	0.80 311	1.21 449	0.47 186	0.37 141	0.53 101	0.44 316	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.80 695	0.18 219	0.11 3
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
DCANet	0.54 302	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.36 228	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	0.92 498	0.81 237	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

csc	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

cscssc	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

CFNet-RSSM	0.54 302	0.24 178	0.70 329	0.48 274	0.28 199	0.60 302	0.27 109	1.49 466	1.14 469	1.06 397	0.93 317	1.08 468	0.54 297	0.70 184	0.35 220	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.14 138

Gwc-CoAtRS	0.52 268	0.24 178	0.68 311	0.48 274	0.29 224	0.64 328	0.25 81	1.16 369	1.08 430	1.01 384	1.00 341	1.12 488	0.56 313	0.69 178	0.37 244	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.15 82	0.15 186

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 69	0.25 218	0.46 126	0.43 147	0.23 62	0.36 63	0.26 94	0.61 80	0.36 82	0.32 62	0.36 69	0.37 121	0.22 22	0.61 147	0.34 207	0.17 190	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.14 138

over-8	0.29 50	0.23 149	0.40 57	0.43 147	0.16 1	0.47 151	0.26 94	0.52 35	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.37 141	0.69 178	0.25 42	0.17 190	0.13 211	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

over-9	0.29 50	0.24 178	0.41 67	0.43 147	0.16 1	0.46 136	0.26 94	0.53 39	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.39 153	0.68 176	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

TestStereo-Hl	0.51 263	0.27 287	0.55 220	0.41 107	0.29 224	0.55 261	0.45 380	1.05 322	0.90 333	0.87 337	0.85 292	0.72 327	0.65 378	1.33 407	0.43 312	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.18 219	0.18 293

quiztm	0.48 244	0.26 253	0.52 180	0.49 296	0.55 552	0.45 129	0.42 320	1.45 458	0.81 301	0.79 308	1.14 415	0.57 261	0.32 97	0.58 127	0.36 232	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.15 186

aanet-new	0.39 162	0.25 218	0.54 205	0.47 241	0.37 396	0.74 397	0.28 117	0.62 84	0.34 70	0.37 114	0.50 158	0.36 108	0.74 409	0.98 300	0.30 129	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

VMStereo-Base	0.38 155	0.23 149	0.44 97	0.36 20	0.22 48	0.39 76	0.34 200	0.70 139	0.86 317	0.43 162	0.69 242	0.60 279	0.33 105	0.73 200	0.35 220	0.17 190	0.14 283	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.17 262

WQFJA1	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.11 355	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.71 190	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

WQFJX	0.51 263	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.87 663	0.75 403	0.39 279	1.29 420	0.77 288	0.53 228	0.52 170	0.55 241	0.55 305	0.95 288	0.60 433	0.17 190	0.19 467	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.18 293

NLMM	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.12 358	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.72 194	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

VIP-Stereo	0.35 122	0.22 111	0.49 145	0.40 86	0.43 468	0.82 449	0.22 42	0.59 68	0.45 138	0.31 54	0.53 177	0.37 121	0.31 85	0.83 244	0.27 77	0.17 190	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

111111	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.42 457	0.37 67	0.22 42	0.95 267	0.38 99	0.31 54	0.31 45	0.40 144	0.27 53	0.96 289	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

SCV_C0	0.43 198	0.26 253	0.65 290	0.43 147	0.29 224	0.47 151	0.31 153	1.34 428	0.73 273	0.38 130	0.49 155	0.54 235	0.29 66	1.24 382	0.30 129	0.17 190	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.20 325	0.15 186

HUF	0.36 138	0.23 149	0.52 180	0.40 86	0.22 48	0.54 246	0.47 400	0.82 202	0.43 126	0.36 103	0.43 112	0.50 208	0.42 172	0.64 155	0.29 108	0.17 190	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.14 138

AIO-test1	0.56 328	0.25 218	0.55 220	0.64 538	0.78 640	0.80 438	0.36 228	1.18 381	1.34 581	0.57 247	0.88 306	0.61 284	0.50 260	1.12 351	0.35 220	0.17 190	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.18 219	0.23 447

castereo++	0.38 155	0.23 149	0.41 67	0.43 147	0.31 280	0.97 506	0.22 42	0.86 218	0.58 206	0.32 62	0.44 121	0.51 214	0.39 153	0.93 282	0.24 15	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.14 138

tg	0.52 268	0.24 178	0.61 267	0.49 296	0.30 250	0.90 475	0.29 128	1.07 338	0.83 309	0.83 325	1.02 354	0.62 291	0.43 181	1.35 415	0.41 288	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.17 168	0.15 186

UGAM-zero	1.00 558	0.30 375	0.93 480	0.47 241	0.30 250	0.57 276	0.25 81	2.25 670	0.63 226	1.01 384	1.10 392	2.73 684	1.85 669	6.26 680	0.40 278	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.17 262

GCAP-BAT	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

RAStereo	0.34 110	0.21 78	0.66 301	0.47 241	0.27 170	0.26 20	0.29 128	0.69 134	0.63 226	0.32 62	0.42 100	0.45 175	0.31 85	0.45 53	0.34 207	0.17 190	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.13 73

Pointernet	0.37 148	0.20 48	0.57 245	0.43 147	0.28 199	0.51 217	0.27 109	0.93 255	0.61 219	0.47 189	0.63 214	0.49 202	0.38 148	0.49 87	0.33 192	0.17 190	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

IGEV-Stereo+	0.45 222	0.21 78	0.43 91	0.41 107	0.39 429	0.15 2	0.19 9	0.44 18	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 62	0.41 164	1.43 442	0.30 129	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	1.16 692	1.70 708

test_for_model	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

MyStereo07	0.48 244	0.29 352	0.50 156	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.05 322	0.51 174	0.48 198	0.53 177	0.43 161	0.55 305	1.30 398	0.34 207	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

MyStereo06	0.61 359	0.28 317	0.95 489	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.78 557	0.67 250	1.03 392	1.12 405	1.13 494	0.56 313	0.78 222	0.41 288	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo05	0.66 401	0.28 317	1.07 540	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.34 428	1.41 618	1.15 447	0.91 312	0.77 341	0.80 443	1.41 441	0.63 445	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo04	0.67 412	0.29 352	1.07 540	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.50 470	1.40 612	0.91 347	0.91 312	0.74 332	0.86 475	1.52 461	0.62 440	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

ff7	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

ffff	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

11t	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

MSKI-zero shot	0.55 319	0.26 253	0.57 245	0.51 341	0.26 139	0.69 373	0.28 117	1.18 381	0.64 231	0.91 347	1.32 497	0.82 362	0.33 105	1.92 530	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.16 228

GCAPDPT-zeroshot	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

GCAP-Stereo	0.40 176	0.28 317	0.68 311	0.47 241	0.25 117	0.53 236	0.32 172	0.82 202	0.58 206	0.65 273	0.69 242	0.58 268	0.42 172	0.47 77	0.29 108	0.17 190	0.14 283	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.14 138

RAFT-Test	0.54 302	0.25 218	0.64 283	0.47 241	0.30 250	0.97 506	0.27 109	1.24 410	0.81 301	0.96 360	1.12 405	1.28 531	0.48 234	0.71 190	0.36 232	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.16 228

LL-Strereo2	0.52 268	0.33 452	0.69 323	0.52 363	0.37 396	0.70 380	0.30 140	1.13 362	0.67 250	0.94 355	0.78 270	0.91 403	0.42 172	1.05 328	0.42 302	0.17 190	0.16 387	0.29 544	0.25 517	0.21 372	0.16 228

4D-IteraStereo	0.48 244	0.24 178	0.76 390	0.50 309	0.44 477	0.66 353	0.31 153	0.87 221	1.02 395	1.03 392	0.72 254	0.78 345	0.32 97	0.64 155	0.37 244	0.17 190	0.11 39	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.13 73

anonymousdsp	0.43 198	0.27 287	0.53 191	0.44 185	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.89 231	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.33 407	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

EGLCR-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.51 167	0.43 147	0.26 139	0.44 125	0.22 42	0.99 288	0.48 153	0.42 154	0.42 100	0.67 310	0.29 66	0.86 259	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.17 168	0.15 186

MC-Stereo	0.43 198	0.23 149	0.48 136	0.51 341	0.28 199	0.39 76	0.32 172	0.88 230	0.68 256	0.60 261	0.84 288	0.56 255	0.61 353	1.03 319	0.31 157	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

RCA-Stereo	0.50 260	0.23 149	0.58 253	0.48 274	0.33 327	0.55 261	0.45 380	0.97 280	1.38 602	0.68 280	1.05 370	0.63 294	0.80 443	0.59 129	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.14 138

CroCo-Stereo Lap2	0.44 213	0.34 477	0.77 398	0.61 507	0.79 643	0.28 27	0.35 211	0.75 161	0.71 266	0.38 130	0.50 158	0.72 327	0.55 305	0.57 122	0.47 355	0.17 190	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.21 372	0.20 380

ccc-4	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

IGEV-Stereo	0.43 198	0.27 287	0.54 205	0.45 205	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.90 239	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.32 403	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.85 513	0.29 352	0.91 473	0.53 384	0.43 468	0.49 179	0.68 547	0.99 288	0.87 322	0.79 308	1.34 507	1.46 570	0.91 495	5.11 653	1.11 576	0.17 190	0.14 283	0.22 378	0.18 317	0.20 325	0.20 380

iRaft-Stereo_20w	0.65 392	0.31 412	1.00 510	0.47 241	0.34 350	0.73 392	0.30 140	2.96 701	0.70 262	1.15 447	1.14 415	0.76 339	0.65 378	1.11 347	0.38 257	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.18 293

GLC_STEREO	0.39 162	0.25 218	0.41 67	0.54 401	0.23 62	0.48 162	0.30 140	0.73 152	0.58 206	0.52 226	0.73 256	0.51 214	0.31 85	0.64 155	0.42 302	0.17 190	0.20 488	0.23 419	0.19 345	0.21 372	0.17 262

MIPNet	0.56 328	0.28 317	0.94 485	0.49 296	0.33 327	0.66 353	0.38 262	1.35 430	1.08 430	1.06 397	0.92 314	0.60 279	0.79 437	0.73 200	0.52 391	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

IPLGR	0.58 344	0.27 287	1.14 560	0.48 274	0.28 199	0.65 344	0.33 185	1.22 403	1.13 466	1.18 471	1.05 370	0.69 318	0.66 382	0.96 289	0.52 391	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.18 293

DEmStereo	0.97 547	0.23 149	0.79 411	0.47 241	0.32 303	1.04 525	0.56 487	0.93 255	0.89 329	1.39 578	2.14 655	1.02 451	2.07 684	5.64 670	0.77 498	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.20 380

DRaft	0.80 487	0.24 178	0.70 329	0.45 205	0.30 250	0.97 506	0.53 454	1.05 322	0.97 369	1.78 645	2.02 647	0.80 351	1.74 659	2.73 596	0.72 479	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.21 404

test-1	0.52 268	0.26 253	1.04 530	0.56 442	0.32 303	0.61 308	0.38 262	1.10 348	0.91 339	0.78 305	1.01 346	0.77 341	0.52 282	0.60 141	0.42 302	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.23 447

iRaftStereo_RVC	0.47 238	0.26 253	0.64 283	0.50 309	0.29 224	0.53 236	0.33 185	1.05 322	0.77 288	0.84 328	1.00 341	0.55 241	0.37 141	0.81 237	0.40 278	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.19 275	0.15 186

CCAANet	0.78 479	0.30 375	0.83 427	0.58 466	0.51 525	1.04 525	0.45 380	1.68 522	1.12 452	0.85 333	1.35 513	1.10 481	0.77 425	3.04 609	0.78 500	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.19 275	0.23 447

HITNet	0.65 392	0.40 533	0.77 398	0.48 274	0.24 87	1.05 527	0.49 425	1.76 549	1.02 395	1.18 471	1.18 435	0.89 399	0.80 443	0.85 255	0.79 507	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.17 288	0.29 522	0.15 186
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
zzzzzzz1	1.31 615	1.54 704	13.00 722	0.52 363	0.65 595	0.62 318	0.46 390	1.35 430	1.02 395	0.71 285	0.95 320	1.33 542	0.98 535	1.16 361	0.80 512	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.24 447	0.18 293

noway7	1.29 611	1.22 685	14.37 725	0.52 363	0.33 327	0.57 276	0.42 320	1.14 364	1.02 395	0.72 293	0.83 284	1.12 488	0.93 507	0.80 230	0.67 461	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.17 288	0.21 372	0.16 228

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 35	0.40 86	0.30 250	0.11 1	0.26 94	0.40 11	0.36 82	0.30 45	0.34 61	0.23 8	0.26 41	0.39 24	0.24 15	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.15 186

Weightmod	0.53 284	0.25 218	0.46 126	0.41 107	0.31 280	0.85 467	0.40 295	0.86 218	0.61 219	0.71 285	1.39 526	0.73 330	0.60 342	1.56 474	0.41 288	0.18 245	0.28 596	0.20 294	0.18 317	0.17 168	0.14 138

ManiGeoR	0.52 268	0.24 178	0.97 498	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

HLF11	0.53 284	0.25 218	1.02 521	0.41 107	0.35 357	0.47 151	0.28 117	1.17 373	0.96 361	0.64 270	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.51 460	0.63 445	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.13 136	0.17 168	0.20 380

HLf10	0.52 268	0.24 178	0.97 498	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

TestStereo_HL3	0.56 328	0.26 253	1.40 596	0.44 185	0.34 350	0.67 359	0.53 454	0.92 244	0.84 313	0.96 360	0.99 336	0.80 351	0.62 359	1.08 339	0.39 268	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.16 257	0.17 168	0.21 404

GGDA	0.49 254	0.25 218	0.53 191	0.41 107	0.29 224	0.57 276	0.33 185	0.98 285	0.97 369	0.81 316	0.89 310	0.61 284	0.51 274	1.26 386	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.18 293

DF	0.38 155	0.22 111	0.60 262	0.46 224	0.26 139	0.46 136	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.43 162	0.66 227	0.58 268	0.31 85	0.79 227	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.15 186

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 199	0.20 7	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 66	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.17 168	0.12 21

Hybrid-DGEV-03	0.65 392	0.26 253	0.56 231	0.53 384	0.36 375	0.73 392	0.39 279	0.89 231	1.15 481	1.73 640	2.52 673	0.84 378	0.56 313	0.97 297	0.44 316	0.18 245	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.14 138

Hybrid-DGEV-2	0.65 392	0.31 412	0.73 359	0.60 492	0.37 396	1.08 534	0.28 117	1.45 458	1.40 612	1.32 545	0.85 292	1.03 455	1.01 548	1.05 328	0.48 361	0.18 245	0.15 348	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.15 186

WQFJX1	0.57 337	0.26 253	0.54 205	0.48 274	0.72 617	0.68 367	0.47 400	2.46 690	0.71 266	0.54 234	0.50 158	0.53 229	0.51 274	1.36 420	0.60 433	0.18 245	0.20 488	0.20 294	0.16 257	0.20 325	0.20 380

NLMM1	0.56 328	0.27 287	0.60 262	0.47 241	0.74 625	0.68 367	0.43 344	1.83 575	1.04 406	0.59 257	0.62 211	0.51 214	0.47 220	1.33 407	0.57 418	0.18 245	0.21 515	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.15 186

NLSM1	0.49 254	0.25 218	0.55 220	0.48 274	1.08 680	0.83 455	0.31 153	0.83 207	0.66 248	0.51 222	0.76 265	0.47 186	0.48 234	0.98 300	0.55 409	0.18 245	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.15 186

FE-Mocha	0.49 254	0.30 375	0.87 451	0.48 274	0.36 375	0.45 129	0.22 42	1.58 496	0.49 156	1.00 378	1.09 386	0.74 332	0.41 164	0.55 111	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.21 338	0.20 388	0.17 168	0.15 186

IGEV-FE	0.53 284	0.30 375	0.99 504	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.94 416	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

Zero-FE251	0.34 110	0.23 149	0.51 167	0.45 205	0.29 224	0.58 283	0.24 70	0.82 202	0.34 70	0.49 206	0.38 75	0.52 222	0.42 172	0.47 77	0.27 77	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.13 73

DFGA-Net	0.72 431	0.40 533	1.40 596	0.52 363	0.45 484	0.83 455	0.44 359	1.28 419	1.08 430	0.99 373	1.19 442	0.70 323	0.55 305	2.14 552	1.16 582	0.18 245	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.27 491	0.25 478

LGtest1	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.42 103	0.19 9	0.56 58	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 47	0.29 66	0.55 111	0.25 42	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.14 44	0.13 73

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 138	0.23 149	0.54 205	0.50 309	0.28 199	0.36 63	0.22 42	1.02 302	0.39 101	0.42 154	0.64 219	0.36 108	0.51 274	0.39 24	0.29 108	0.18 245	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.18 293

MM-Stereo_test1	0.49 254	0.24 178	0.56 231	0.51 341	0.30 250	0.50 197	0.54 461	0.91 241	1.03 401	0.84 328	0.69 242	0.54 235	0.60 342	1.16 361	0.33 192	0.18 245	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.15 186

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 551	0.39 526	3.21 686	0.50 309	0.63 590	0.64 328	0.39 279	2.36 681	0.75 275	0.95 357	4.63 703	1.81 628	0.56 313	0.96 289	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.26 535	0.32 550	0.35 579

trnet	0.39 162	0.21 78	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 236	0.29 128	0.78 171	1.12 452	0.59 257	0.71 250	0.53 229	0.42 172	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

MyStereo8	0.65 392	0.29 352	1.00 510	0.58 466	0.49 506	0.91 479	0.35 211	1.18 381	1.31 570	1.16 457	1.27 473	0.90 400	0.64 370	0.72 194	0.95 548	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.18 317	0.22 400	0.26 502

IGEV_Zeroshot_test	0.53 284	0.30 375	0.99 504	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.95 425	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

CASnet	0.41 185	0.25 218	0.48 136	0.50 309	0.20 22	0.50 197	0.36 228	0.81 194	0.80 297	0.83 325	0.68 237	0.48 193	0.31 85	0.54 104	0.32 171	0.18 245	0.12 105	0.27 518	0.22 464	0.23 429	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 284	0.24 178	0.47 131	0.47 241	0.27 170	1.00 514	0.25 81	1.58 496	1.05 411	0.85 333	0.99 336	1.06 461	0.47 220	0.70 184	0.32 171	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.16 228

HH	0.63 371	0.30 375	0.77 398	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 603	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

HanStereo	0.63 371	0.30 375	0.77 398	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 603	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

anonymousdsp2	0.53 284	0.27 287	0.74 376	0.48 274	0.29 224	0.76 411	0.47 400	1.61 505	0.82 308	0.77 302	0.77 268	0.75 335	0.47 220	1.03 319	0.40 278	0.18 245	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.19 275	0.18 293

LoS	0.40 176	0.21 78	0.44 97	0.37 37	0.22 48	0.50 197	0.40 295	1.00 292	0.94 353	0.48 198	0.66 227	0.48 193	0.40 160	0.60 141	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 416	0.30 375	0.64 283	0.52 363	0.26 139	0.54 246	0.35 211	1.33 423	1.24 536	1.16 457	1.07 376	0.60 279	0.54 297	3.58 627	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.16 228

RAFT+CT+SA	0.58 344	0.29 352	0.60 262	0.66 559	0.37 396	0.42 103	0.55 479	1.27 415	1.03 401	0.70 283	1.22 453	0.60 279	0.70 396	1.64 489	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.22 464	0.21 372	0.18 293

test_5	0.65 392	0.30 375	0.75 380	0.67 571	0.50 513	0.92 486	0.52 446	1.39 441	1.12 452	0.76 296	1.11 398	1.00 442	0.90 492	1.53 465	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.23 419	0.22 464	0.21 372	0.19 342

LCNet	0.72 431	0.28 317	0.52 180	0.55 426	0.31 280	0.69 373	0.54 461	1.00 292	0.88 326	1.19 475	1.34 507	0.97 433	1.34 622	2.56 588	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.27 491	0.73 678

STrans-v2	1.04 574	0.28 317	0.96 495	0.49 296	0.32 303	0.68 367	0.79 578	2.47 691	1.12 452	1.12 423	1.46 551	1.40 555	1.46 634	6.70 693	0.43 312	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.18 293

RAFT-RH_RVC	1.03 571	0.24 178	0.67 307	0.49 296	0.28 199	0.81 447	0.33 185	0.83 207	1.08 430	2.05 669	4.65 705	1.04 459	0.57 326	5.98 679	0.50 378	0.18 245	0.13 211	0.26 501	0.20 388	0.16 121	0.17 262

RAFT-345	0.84 509	0.25 218	0.66 301	0.50 309	0.27 170	0.54 246	0.42 320	0.83 207	1.11 448	1.32 545	2.34 663	0.86 383	0.54 297	5.72 671	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.17 288	0.17 168	0.16 228

CroCo-Stereo	0.40 176	0.31 412	0.73 359	0.58 466	0.27 170	0.26 20	0.33 185	0.95 267	0.81 301	0.42 154	0.47 138	0.65 300	0.47 220	0.39 24	0.34 207	0.18 245	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.19 275	0.16 228
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
GMM-Stereo	0.74 454	0.25 218	0.59 259	0.54 401	0.34 350	0.72 387	0.99 633	1.01 300	0.87 322	1.36 563	1.78 621	1.12 488	0.81 447	2.09 548	0.46 346	0.18 245	0.12 105	0.25 482	0.25 517	0.20 325	0.85 684

Prome-Stereo	0.75 463	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.32 303	0.59 294	0.97 628	0.89 231	0.88 326	1.45 590	2.46 670	0.91 403	1.41 627	1.58 478	0.44 316	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.20 325	0.92 686

raft+_RVC	0.53 284	0.26 253	0.54 205	0.60 492	0.47 501	0.54 246	0.54 461	1.27 415	0.99 382	0.76 296	1.03 364	0.70 323	0.56 313	0.93 282	0.47 355	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.18 317	0.18 219	0.15 186

TANstereo	0.44 213	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.65 344	0.26 94	0.79 178	0.83 309	0.93 350	0.98 334	0.51 214	0.46 208	0.54 104	0.35 220	0.18 245	0.24 564	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.26 502

111	0.60 353	0.23 149	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.72 387	0.42 320	1.18 381	1.41 618	0.80 311	1.38 522	1.10 481	0.79 437	0.96 289	0.58 422	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.19 342

test_xeample3	0.42 191	0.28 317	0.69 323	0.43 147	0.33 327	0.56 271	0.38 262	0.79 178	0.45 138	0.53 228	0.46 133	0.44 167	0.44 193	1.38 426	0.31 157	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.17 168	0.16 228

ARAFT	0.77 471	0.36 507	1.49 621	0.51 341	0.31 280	0.90 475	0.82 589	1.90 595	1.06 418	1.62 629	1.24 459	1.02 451	0.64 370	1.84 522	0.50 378	0.18 245	0.14 283	0.28 533	0.27 548	0.17 168	0.16 228

EAI-Stereo	0.65 392	0.28 317	0.69 323	0.53 384	0.27 170	0.60 302	0.40 295	2.28 674	0.64 231	0.71 285	3.18 686	0.57 261	0.43 181	1.06 330	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.17 288	0.17 168	0.17 262

CREStereo	0.39 162	0.21 78	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 236	0.29 128	0.77 168	1.11 448	0.58 249	0.71 250	0.51 214	0.41 164	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 138
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
DIP-Stereo	0.62 363	0.30 375	0.83 427	0.48 274	0.36 375	0.95 496	0.33 185	2.37 683	0.67 250	1.25 506	1.00 341	0.68 312	0.51 274	0.91 272	0.61 437	0.18 245	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.19 342
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 337	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 625	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262

RAFT-Stereo	0.57 337	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 625	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 431	0.34 477	1.10 550	0.51 341	0.23 62	0.91 479	0.39 279	1.33 423	1.23 530	1.46 592	1.55 574	1.01 449	0.64 370	1.95 535	0.80 512	0.18 245	0.12 105	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.17 262

iResNet	0.75 463	0.40 533	1.36 594	0.67 571	0.29 224	0.92 486	0.59 512	1.52 478	1.25 539	1.28 515	1.48 557	0.94 416	0.76 421	1.62 485	0.78 500	0.18 245	0.14 283	0.18 210	0.15 206	0.22 400	0.23 447

DN-CSS_ROB	0.64 384	0.32 429	1.05 531	0.55 426	0.40 441	0.54 246	0.45 380	1.21 395	0.93 349	1.03 392	1.47 552	0.69 318	0.63 366	1.76 515	0.49 371	0.18 245	0.14 283	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.20 380

pmcnn	2.37 689	0.42 544	2.71 682	0.63 529	0.43 468	1.54 614	1.19 658	2.01 626	1.53 636	2.64 691	7.60 726	18.07 747	1.45 633	3.44 624	2.78 677	0.18 245	0.15 348	0.15 57	0.12 74	0.20 325	0.18 293

over-6	0.31 69	0.22 111	0.42 83	0.40 86	0.17 5	0.41 91	0.31 153	0.63 92	0.30 37	0.31 54	0.36 69	0.30 56	0.37 141	0.82 241	0.26 60	0.19 302	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.17 168	0.13 73

SME	0.62 363	0.29 352	0.51 167	0.61 507	0.25 117	1.23 569	0.44 359	1.17 373	1.12 452	0.89 341	1.12 405	0.66 305	0.74 409	1.55 469	0.51 383	0.19 302	0.20 488	0.23 419	0.23 487	0.24 447	0.20 380

TestStereo_HLe17	0.54 302	0.24 178	1.22 569	0.41 107	0.30 250	0.61 308	0.41 313	1.22 403	1.09 438	0.61 262	0.86 295	0.53 229	0.46 208	1.33 407	0.45 331	0.19 302	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.18 293

TestStereo_HL2	0.51 263	0.27 287	0.56 231	0.42 128	0.32 303	0.57 276	0.34 200	1.00 292	0.91 339	0.82 322	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.55 469	0.48 361	0.19 302	0.13 211	0.16 108	0.14 176	0.18 219	0.19 342

DNS	1.01 564	1.88 715	0.39 45	0.36 20	0.24 87	0.34 48	0.31 153	0.95 267	0.40 105	0.33 72	0.50 158	0.42 156	0.39 153	2.86 601	1.63 640	0.19 302	0.22 537	0.20 294	0.11 15	4.26 734	4.24 738

Selective-IGEV-i1	0.66 401	0.27 287	0.86 439	0.54 401	0.33 327	1.01 515	0.78 574	1.75 542	1.18 501	0.88 339	1.19 442	1.19 503	0.56 313	0.98 300	0.54 404	0.19 302	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.20 380

WQFJA1++	1.55 640	0.22 111	0.45 113	0.38 58	0.28 199	0.38 71	0.20 16	0.62 84	0.28 24	0.38 130	0.39 82	0.34 95	0.39 153	0.64 155	0.27 77	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.12 74	25.04 756	0.14 138

NLCSM	0.52 268	0.28 317	0.55 220	0.52 363	0.74 625	0.72 387	0.46 390	0.96 276	0.65 245	0.63 268	0.51 165	0.48 193	0.61 353	1.32 403	0.70 470	0.19 302	0.20 488	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.20 380

GSStereo	0.33 95	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

GS-Stereo							0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

DA	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GGEV	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GASTEREO	0.40 176	0.25 218	0.51 167	0.48 274	0.25 117	0.65 344	0.36 228	0.81 194	0.49 156	0.51 222	0.82 283	0.30 56	0.66 382	0.62 150	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.14 138

MSCF	0.38 155	0.25 218	0.52 180	0.47 241	0.25 117	0.62 318	0.37 254	0.81 194	0.47 148	0.50 215	0.71 250	0.32 72	0.65 378	0.54 104	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.14 138

z-ln-s-r	1.02 568	0.55 597	2.09 658	0.52 363	0.55 552	0.78 423	0.87 603	1.47 462	1.34 581	1.12 423	1.62 594	1.37 552	1.06 566	2.62 592	3.32 689	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.21 404

G2L-Stereo_test	0.73 449	0.27 287	0.74 376	0.49 296	0.40 441	0.90 475	0.81 587	1.53 484	1.14 469	1.28 515	1.27 473	1.52 584	0.72 405	1.62 485	0.94 544	0.19 302	0.14 283	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.19 342

PAM_32	0.77 471	0.28 317	1.03 526	0.52 363	0.30 250	1.32 583	0.35 211	1.97 616	0.65 245	1.02 388	1.06 372	3.05 690	1.49 639	0.96 289	0.36 232	0.19 302	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.19 275	0.19 342

PAM	0.76 469	0.29 352	1.08 544	0.52 363	0.33 327	1.38 593	0.39 279	2.01 626	0.67 250	1.06 397	0.96 324	2.89 688	1.43 629	0.86 259	0.35 220	0.19 302	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.20 380

U	9.45 731	0.21 78	0.58 253	0.47 241	53.11 766	61.27 770	0.24 70	0.70 139	0.52 181	0.36 103	0.28 32	0.29 47	0.35 125	0.33 5	0.26 60	0.19 302	0.11 39	60.50 773	8.88 749	0.17 168	0.13 73

H2IRNET	0.56 328	0.26 253	0.66 301	0.47 241	0.35 357	0.41 91	0.26 94	0.92 244	1.17 494	0.61 262	1.28 479	1.08 468	0.86 475	0.99 307	0.63 445	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.25 517	0.21 372	0.18 293

MGS-Stereo	0.42 191	0.26 253	0.58 253	0.44 185	0.28 199	0.50 197	0.34 200	0.57 63	0.83 309	0.46 184	1.31 490	0.52 222	0.33 105	0.65 166	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.16 228

IGEV++	0.40 176	0.22 111	0.51 167	0.52 363	0.29 224	0.45 129	0.25 81	1.65 514	0.46 144	0.37 114	0.57 198	0.46 179	0.45 200	0.50 93	0.38 257	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

IGEVStereo-DCA	0.46 230	0.28 317	0.56 231	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.18 293

rrr	0.46 230	0.28 317	0.73 359	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.38 262	0.76 164	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228

MaDis-Stereo	0.36 138	0.25 218	0.58 253	0.44 185	0.34 350	0.30 34	0.30 140	0.72 146	0.50 163	0.37 114	0.36 69	0.58 268	0.49 251	0.52 99	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.14 138

CBFPSM	0.92 533	0.33 452	1.86 649	0.49 296	0.38 418	1.75 632	0.84 593	1.39 441	1.12 452	1.09 407	0.99 336	2.37 670	1.66 656	1.32 403	1.42 623	0.19 302	0.18 448	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.33 569

ToySt	0.66 401	0.33 452	1.23 571	0.51 341	0.33 327	0.86 469	0.68 547	1.10 348	0.97 369	0.84 328	1.08 381	1.25 520	0.94 513	1.01 315	0.74 483	0.19 302	0.19 467	0.24 441	0.24 503	0.27 491	0.23 447

anonymousa	0.72 431	0.27 287	0.75 380	0.47 241	0.63 590	1.43 604	0.45 380	1.24 410	0.89 329	1.28 515	1.75 618	1.62 598	1.13 583	0.69 178	0.59 425	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.25 517	0.20 325	0.18 293

Selective-RAFT	0.52 268	0.28 317	0.79 411	0.55 426	0.27 170	0.91 479	0.33 185	0.80 187	0.88 326	0.58 249	0.63 214	0.81 357	0.77 425	1.29 396	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.17 262

Sa-1000	0.72 431	0.29 352	0.76 390	0.59 480	0.30 250	0.73 392	0.37 254	1.62 509	1.33 578	1.28 515	2.04 649	0.86 383	0.75 413	1.84 522	0.38 257	0.19 302	0.14 283	0.25 482	0.23 487	0.20 325	0.16 228

SA	0.66 401	0.30 375	0.82 422	0.61 507	0.30 250	0.58 283	0.38 262	1.44 453	1.30 566	0.96 360	1.36 515	0.66 305	0.95 518	1.85 525	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.25 482	0.23 487	0.21 372	0.17 262

CrosDoStereo	1.58 643	0.24 178	0.72 347	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 743	1.10 348	0.98 375	1.34 558	1.75 618	1.00 442	1.89 672	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

TransformOpticalFlow	0.96 541	0.28 317	0.89 466	0.52 363	0.31 280	0.66 353	0.54 461	1.75 542	1.12 452	1.09 407	1.44 542	1.37 552	1.01 548	6.70 693	0.42 302	0.19 302	0.12 105	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.19 342

OMP-Stereo	0.94 538	0.33 452	0.72 347	0.90 670	0.31 280	0.49 179	0.36 228	1.16 369	1.06 418	1.58 623	1.12 405	1.46 570	0.69 390	6.94 696	0.49 371	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.18 317	0.20 325	0.14 138

IIG-Stereo	0.96 541	0.31 412	0.72 347	0.88 665	0.33 327	0.61 308	0.26 94	1.19 392	1.03 401	1.69 637	1.37 517	1.46 570	0.75 413	6.96 698	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.23 419	0.18 317	0.20 325	0.14 138

PSM-AAD	0.79 484	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.28 199	0.77 418	1.24 661	0.99 288	0.91 339	1.66 634	1.57 582	0.81 357	2.19 689	1.65 490	0.44 316	0.19 302	0.14 283	0.38 622	0.32 606	0.21 372	0.70 675

FTStereo	0.91 531	0.26 253	0.56 231	0.54 401	0.33 327	0.66 353	1.87 700	1.00 292	0.75 275	1.75 642	4.15 698	1.04 459	1.65 652	1.57 476	0.46 346	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.21 435	0.18 219	0.63 665

ASMatch	0.88 523	0.26 253	0.69 323	0.51 341	0.35 357	0.48 162	0.37 254	1.12 358	0.92 346	1.10 415	3.28 688	0.96 431	0.98 535	4.90 650	0.49 371	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.19 345	0.19 275	0.27 514

DeepStereo_LL	1.58 643	0.24 178	0.72 347	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 743	1.10 348	0.98 375	1.34 558	1.75 618	1.00 442	1.89 672	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

THIR-Stereo	1.02 568	0.27 287	0.69 323	0.49 296	0.28 199	0.95 496	1.34 670	1.03 307	0.97 369	1.34 558	1.90 636	1.17 499	1.58 645	6.44 685	0.78 500	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.22 464	0.19 275	0.20 380

GrayStereo	0.82 498	0.26 253	0.58 253	0.63 529	0.37 396	0.76 411	1.86 699	1.11 355	0.87 322	1.99 665	1.89 635	1.08 468	1.82 668	1.39 433	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.21 435	0.18 219	0.39 599

rafts_anoy	0.52 268	0.29 352	0.59 259	0.59 480	0.50 513	0.53 236	0.40 295	1.11 355	1.03 401	0.84 328	0.83 284	0.68 312	0.54 297	0.72 194	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.26 535	0.21 372	0.18 293

XX-TBD	0.46 230	0.70 639	0.35 9	0.79 632	0.25 117	0.58 283	0.26 94	0.69 134	1.27 550	0.76 296	1.00 341	0.45 175	0.33 105	0.47 77	0.37 244	0.19 302	0.15 348	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138

raftrobust	0.52 268	0.25 218	0.56 231	0.65 553	0.52 538	0.49 179	0.34 200	0.98 285	0.91 339	1.30 531	0.87 301	0.63 294	0.81 447	0.78 222	0.41 288	0.19 302	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.16 228

RALAANet	0.60 353	0.33 452	0.87 451	0.62 519	0.50 513	0.69 373	0.31 153	1.21 395	1.06 418	1.09 407	1.16 429	0.88 391	0.46 208	1.22 375	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.17 262

MMNet	0.84 509	0.32 429	1.09 547	0.60 492	0.59 577	1.85 647	0.49 425	1.51 476	1.27 550	1.37 566	1.15 424	1.26 524	1.18 592	1.67 495	1.22 589	0.19 302	0.18 448	0.23 419	0.22 464	0.25 464	0.21 404

RASNet	1.12 591	0.30 375	0.91 473	0.66 559	0.77 638	0.97 506	0.57 498	1.37 434	1.35 590	1.02 388	1.34 507	2.11 660	1.43 629	7.09 700	1.39 614	0.19 302	0.17 422	0.17 161	0.19 345	0.18 219	0.16 228

DNSM	1.07 577	1.92 716	0.40 57	0.39 71	0.25 117	0.42 103	0.30 140	0.97 280	0.40 105	0.43 162	0.46 133	0.40 144	0.50 260	3.03 608	2.08 662	0.20 349	0.18 448	0.15 57	0.12 74	4.57 737	4.29 739

HLf8	0.51 263	0.25 218	0.96 495	0.40 86	0.33 327	0.62 318	0.36 228	1.17 373	1.07 423	0.61 262	0.83 284	0.56 255	0.44 193	0.99 307	0.46 346	0.20 349	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.19 275	0.21 404

IGEV_i1	0.66 401	0.29 352	0.89 466	0.55 426	0.28 199	0.92 486	0.60 516	1.98 618	0.83 309	1.00 378	1.04 367	1.09 478	0.68 386	1.29 396	0.62 440	0.20 349	0.17 422	0.21 338	0.17 288	0.21 372	0.21 404

S2M2_XL	0.24 4	0.24 178	0.39 45	0.34 6	0.24 87	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 87	0.24 16	0.23 25	0.32 3	0.26 60	0.20 349	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.73 449	0.25 218	0.76 390	0.54 401	0.39 429	0.95 496	0.66 539	1.66 519	1.09 438	1.24 501	1.02 354	1.64 606	0.71 401	1.63 487	1.02 560	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.20 325	0.22 427

SGD-Stereo	0.32 79	0.20 48	0.40 57	0.38 58	0.19 15	0.43 113	0.22 42	0.64 100	0.33 61	0.42 154	0.34 61	0.27 35	0.35 125	1.15 357	0.30 129	0.20 349	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.17 168	0.13 73

MM-Stereo_test3	0.50 260	0.24 178	0.54 205	0.54 401	0.74 625	0.49 179	0.53 454	1.09 345	1.05 411	0.62 267	0.95 320	0.61 284	0.42 172	0.77 215	0.38 257	0.20 349	0.17 422	0.20 294	0.16 257	0.18 219	0.18 293

GIP-stereo	0.34 110	0.23 149	0.45 113	0.50 309	0.36 375	0.38 71	0.23 55	0.78 171	0.52 181	0.34 83	0.51 165	0.46 179	0.38 148	0.51 97	0.27 77	0.20 349	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.14 138

model_zeroshot	0.48 244	0.29 352	0.86 439	0.51 341	0.36 375	0.69 373	0.37 254	1.12 358	0.62 223	0.85 333	0.84 288	0.66 305	0.37 141	0.73 200	0.34 207	0.20 349	0.16 387	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 431	0.35 497	1.70 635	0.49 296	0.56 556	0.63 324	0.38 262	2.41 686	0.65 245	0.77 302	1.07 376	1.82 631	0.95 518	0.93 282	0.43 312	0.20 349	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.28 511	0.26 502

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 230	0.36 507	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.67 359	0.35 211	0.78 171	1.12 452	0.61 262	0.62 211	0.39 135	0.39 153	0.71 190	0.39 268	0.20 349	0.17 422	0.22 378	0.18 317	0.23 429	0.19 342

CoDeX	0.73 449	0.29 352	0.93 480	0.54 401	0.36 375	1.14 546	0.61 520	2.34 680	1.17 494	1.16 457	1.25 463	0.91 403	0.87 480	1.33 407	0.64 450	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

ACVNet-DCA	0.56 328	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

xx1	0.67 412	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 704	0.58 249	0.79 276	0.95 425	0.77 425	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

1test111	0.54 302	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	0.88 264	0.59 425	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

cc1	0.64 384	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 704	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.19 275	0.19 342

ffm	0.72 431	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 690	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

ff1	1.37 624	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 690	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

tt1	0.62 363	0.32 429	0.51 167	0.54 401	0.26 139	1.16 555	0.48 413	0.95 267	2.47 690	0.57 247	0.77 268	0.49 202	0.81 447	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.15 206	0.19 275	0.20 380

MIF-Stereo (partial)	0.45 222	0.25 218	0.70 329	0.50 309	0.52 538	0.35 57	0.26 94	0.91 241	0.59 216	0.45 177	0.71 250	0.51 214	0.51 274	1.11 347	0.45 331	0.20 349	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.24 447	0.18 293

UniTT-Stereo	0.36 138	0.23 149	0.59 259	0.48 274	0.36 375	0.40 84	0.32 172	0.53 39	0.49 156	0.54 234	0.55 190	0.36 108	0.31 85	0.58 127	0.51 383	0.20 349	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.15 186

PCWNet_CMD	0.66 401	0.32 429	0.88 460	0.49 296	0.37 396	0.78 423	0.40 295	1.42 446	1.31 570	1.16 457	1.31 490	1.25 520	0.62 359	0.89 269	0.57 418	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.19 345	0.40 594	0.25 478

knoymous	0.51 263	0.29 352	0.47 131	0.43 147	0.30 250	0.55 261	0.55 479	1.02 302	0.77 288	0.98 370	0.85 292	0.94 416	0.56 313	0.85 255	0.45 331	0.20 349	0.14 283	0.26 501	0.14 176	0.23 429	0.23 447

riskmin	0.56 328	0.27 287	0.60 262	0.43 147	0.31 280	0.83 455	0.42 320	1.14 364	1.04 406	0.73 295	0.75 263	1.11 487	1.01 548	0.81 237	0.51 383	0.20 349	0.14 283	0.24 441	0.15 206	0.24 447	0.25 478

TestStereo1	0.63 371	0.28 317	0.75 380	0.76 625	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

IER	0.70 422	0.31 412	1.02 521	0.48 274	0.52 538	1.34 587	0.51 435	1.17 373	0.99 382	1.23 494	1.34 507	1.12 488	1.11 576	0.99 307	0.71 476	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.21 435	0.20 325	0.19 342

SA-5K	0.63 371	0.28 317	0.75 380	0.76 625	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

HHNet	0.62 363	0.26 253	0.63 276	0.43 147	0.45 484	0.50 197	0.58 502	1.07 338	1.01 391	1.25 506	2.23 658	0.70 323	0.61 353	1.07 334	0.47 355	0.20 349	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.30 546

NRIStereo	0.60 353	0.29 352	0.69 323	0.53 384	0.28 199	0.63 324	0.33 185	1.08 344	0.87 322	1.14 441	0.87 301	0.91 403	0.59 338	2.24 563	0.49 371	0.20 349	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.21 372	0.17 262

KYRaft	0.75 463	0.28 317	0.62 273	0.56 442	0.29 224	0.67 359	0.86 601	0.94 261	0.84 313	1.62 629	2.21 657	1.16 498	1.02 555	1.57 476	0.40 278	0.20 349	0.13 211	0.22 378	0.28 569	0.20 325	1.02 690

PFNet	0.91 531	0.26 253	1.10 550	0.63 529	0.32 303	0.64 328	0.56 487	1.17 373	0.99 382	1.47 593	1.08 381	0.98 435	0.69 390	6.62 688	0.54 404	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.19 345	0.20 325	0.17 262

AnonymousM	0.59 350	1.11 677	0.41 67	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.47 400	1.05 322	0.64 231	0.98 370	0.63 214	0.67 310	0.43 181	0.59 129	0.41 288	0.20 349	0.15 348	1.84 709	0.84 697	0.14 44	0.13 73

RALCasStereoNet	0.54 302	0.30 375	0.66 301	0.59 480	0.51 525	0.61 308	0.52 446	0.94 261	0.93 349	0.70 283	1.01 346	0.78 345	0.44 193	1.33 407	0.47 355	0.20 349	0.16 387	0.18 210	0.16 257	0.20 325	0.19 342

XX-Stereo	0.63 371	0.26 253	1.90 650	0.81 638	0.67 604	0.43 113	0.23 55	1.03 307	0.58 206	0.65 273	1.56 578	1.41 558	0.39 153	1.28 392	0.35 220	0.20 349	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.14 138

StereoDRNet-Refined	0.80 487	0.41 540	0.88 460	0.62 519	0.42 457	1.33 585	0.48 413	1.52 478	1.17 494	1.45 590	1.44 542	1.44 565	0.90 492	1.26 386	1.24 591	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.24 503	0.25 464	0.28 526
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.77 471	0.30 375	0.99 504	0.57 460	0.36 375	0.83 455	0.36 228	2.33 677	1.58 641	1.27 513	1.30 484	1.25 520	0.84 464	1.65 490	0.79 507	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.27 514

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 79	0.23 149	0.50 156	0.42 128	0.22 48	0.49 179	0.20 16	0.57 63	0.50 163	0.38 130	0.28 32	0.33 86	0.31 85	0.45 53	0.28 96	0.21 385	0.17 422	0.24 441	0.19 345	0.27 491	0.20 380

LiteMatch	0.32 79	0.24 178	0.37 18	0.45 205	0.25 117	0.34 48	0.31 153	0.49 25	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 144	0.48 234	0.45 53	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

Lsterematch	0.52 268	0.24 178	0.64 283	0.45 205	0.25 117	0.71 384	0.31 153	0.81 194	1.05 411	0.96 360	1.28 479	0.69 318	0.48 234	0.84 249	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

GEAStereo	0.31 69	0.21 78	0.43 91	0.43 147	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.17 168	0.14 138

gasm-f	0.34 110	0.22 111	0.42 83	0.43 147	0.31 280	0.39 76	0.44 359	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.64 219	0.32 72	0.46 208	0.55 111	0.28 96	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.14 138

Select-FE	0.74 454	0.39 526	1.56 625	0.55 426	0.46 496	0.40 84	0.22 42	1.86 583	0.68 256	1.05 396	1.31 490	1.82 631	1.74 659	1.11 347	0.38 257	0.21 385	0.16 387	0.21 338	0.25 517	0.19 275	0.31 556

StereoAnything_RVC	0.45 222	1.43 696	0.48 136	0.35 12	0.20 22	0.26 20	0.21 32	0.43 17	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 137	1.27 390	0.22 1	0.21 385	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 707	0.11 3

AIO-test2	0.57 337	0.28 317	0.63 276	0.61 507	0.58 569	0.79 429	0.51 435	1.18 381	1.40 612	0.63 268	1.15 424	0.51 214	0.43 181	1.09 341	0.35 220	0.21 385	0.17 422	0.26 501	0.30 590	0.20 325	0.19 342

UGAM	1.14 596	0.27 287	0.95 489	0.53 384	0.42 457	0.70 380	0.72 560	0.95 267	1.32 574	0.98 370	1.48 557	1.78 627	0.87 480	9.65 734	0.87 531	0.21 385	0.18 448	0.30 558	0.24 503	0.19 275	0.16 228

11t1	0.52 268	0.28 317	0.68 311	0.51 341	0.28 199	0.83 455	0.39 279	1.22 403	0.63 226	0.84 328	0.74 261	0.68 312	0.68 386	0.91 272	0.57 418	0.21 385	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

plain	0.46 230	0.27 287	1.01 514	0.50 309	0.40 441	0.35 57	0.37 254	0.87 221	0.56 199	0.43 162	0.76 265	0.42 156	0.40 160	1.13 354	0.45 331	0.21 385	0.15 348	0.24 441	0.19 345	0.24 447	0.16 228

LL-Strereo	1.33 619	0.39 526	1.38 595	0.61 507	0.61 583	0.75 403	0.66 539	1.63 511	1.17 494	1.56 617	1.60 588	2.03 656	2.12 686	9.72 735	0.97 553	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.23 487	0.22 400	0.25 478

gwcnet-sp	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

scenet	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

ssnet	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

qqq	0.57 337	0.34 477	0.71 340	0.47 241	0.27 170	0.64 328	0.62 523	1.42 446	0.78 292	0.80 311	0.92 314	0.95 425	0.77 425	0.88 264	0.59 425	0.21 385	0.20 488	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

x	0.54 302	0.31 412	0.61 267	0.47 241	0.30 250	0.67 359	0.47 400	1.53 484	0.79 296	0.81 316	0.83 284	0.78 345	0.70 396	0.70 184	0.62 440	0.21 385	0.19 467	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.20 380

DAS	0.84 509	0.34 477	1.03 526	0.64 538	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 648	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.83 598	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

SepStereo	0.82 498	0.34 477	1.03 526	0.64 538	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 648	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.30 569	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

DeepStereo_RVC	0.55 319	0.29 352	0.72 347	0.51 341	0.30 250	0.59 294	0.33 185	1.03 307	0.70 262	1.16 457	0.93 317	0.83 369	0.94 513	0.96 289	0.54 404	0.21 385	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.24 447	0.24 463

CRE-IMP	0.55 319	0.30 375	0.74 376	0.52 363	0.29 224	0.79 429	0.25 81	1.04 314	0.72 268	1.09 407	0.95 320	0.81 357	0.57 326	1.10 344	0.50 378	0.21 385	0.14 283	0.23 419	0.19 345	0.28 511	0.22 427

RAFT	0.64 384	0.30 375	0.73 359	0.59 480	0.33 327	0.68 367	0.58 502	1.04 314	0.76 284	1.08 401	1.19 442	1.65 609	0.93 507	1.06 330	0.56 415	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.24 503	0.22 400	0.17 262

CFNet_pseudo	0.66 401	0.32 429	0.86 439	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.24 516	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.33 588	0.19 345	0.36 573	0.25 478

RAFT + AFF	1.00 558	0.42 544	1.09 547	0.67 571	0.50 513	1.22 568	1.24 661	2.24 669	1.19 510	1.30 531	1.56 578	1.17 499	1.49 639	3.44 624	0.83 522	0.21 385	0.25 573	0.30 558	0.26 535	0.27 491	0.27 514

SFCPSM	0.70 422	0.28 317	1.02 521	0.51 341	0.38 418	1.37 590	0.66 539	2.00 622	1.03 401	1.17 466	1.21 449	0.82 362	0.78 433	1.03 319	0.53 398	0.21 385	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.21 372	0.19 342

delet	0.85 513	0.32 429	0.95 489	0.65 553	0.66 600	1.64 624	0.84 593	1.75 542	1.35 590	1.32 545	1.30 484	1.30 535	0.88 485	1.68 500	1.10 573	0.21 385	0.21 515	0.24 441	0.24 503	0.21 372	0.21 404

ACVNet	0.63 371	0.31 412	0.54 205	0.54 401	0.36 375	0.80 438	0.46 390	1.37 434	1.07 423	0.93 350	1.30 484	1.08 468	0.85 467	0.80 230	0.94 544	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.18 293

acv_ft	0.75 463	0.31 412	0.95 489	0.70 594	0.86 661	1.24 571	0.53 454	1.44 453	1.07 423	1.24 501	1.30 484	1.08 468	0.92 498	0.80 230	1.34 605	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.18 293

BEATNet_4x	0.73 449	0.49 571	1.17 564	0.53 384	0.26 139	1.03 522	0.55 479	1.82 570	1.06 418	1.21 483	1.22 453	0.96 431	0.91 495	1.01 315	1.06 564	0.21 385	0.14 283	0.24 441	0.19 345	0.37 577	0.21 404

MSMDNet	0.66 401	0.32 429	0.87 451	0.49 296	0.37 396	0.79 429	0.40 295	1.43 452	1.31 570	1.15 447	1.31 490	1.24 516	0.63 366	0.88 264	0.57 418	0.21 385	0.16 387	0.26 501	0.19 345	0.39 590	0.24 463

ccs_rob	0.66 401	0.33 452	0.86 439	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.23 514	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.35 607	0.20 388	0.37 577	0.25 478

LE_ROB	8.05 728	0.37 514	23.53 745	0.74 618	0.33 327	2.77 692	2.87 726	3.71 712	27.24 758	25.39 758	8.87 734	8.46 728	26.71 756	6.65 689	21.99 746	0.21 385	0.19 467	0.20 294	0.21 435	0.25 464	0.22 427

depth_test_26	0.29 50	0.19 26	0.41 67	0.36 20	0.24 87	0.21 8	0.24 70	0.41 13	0.34 70	0.30 45	0.81 282	0.28 44	0.24 28	0.47 77	0.25 42	0.22 417	0.16 387	0.18 210	0.17 288	0.19 275	0.17 262

zero-FE	0.36 138	0.22 111	0.47 131	0.45 205	0.43 468	0.30 34	0.24 70	0.61 80	0.33 61	0.33 72	0.41 96	0.37 121	0.50 260	0.64 155	0.32 171	0.22 417	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.83 676	0.16 228

MultiAttention	4.51 716	0.33 452	0.82 422	0.73 614	0.45 484	30.98 756	4.50 733	2.18 662	1.40 612	1.61 625	2.41 667	2.43 674	0.70 396	38.42 761	1.36 609	0.22 417	0.15 348	0.29 544	0.30 590	0.47 626	0.43 616

test_sample1	0.61 359	0.29 352	0.75 380	0.50 309	0.31 280	0.76 411	0.48 413	1.59 498	0.84 313	0.90 343	0.94 319	0.88 391	0.95 518	1.16 361	0.67 461	0.22 417	0.18 448	0.20 294	0.19 345	0.21 372	0.21 404

DispNO	0.93 536	0.30 375	1.34 593	0.55 426	0.55 552	0.89 472	0.49 425	1.48 464	1.21 521	1.17 466	1.27 473	1.19 503	0.90 492	5.23 656	0.74 483	0.22 417	0.17 422	0.24 441	0.21 435	0.19 275	0.20 380

mmm	0.63 371	0.35 497	0.72 347	0.51 341	0.30 250	0.86 469	0.54 461	1.59 498	0.86 317	1.07 400	1.38 522	0.79 349	0.75 413	0.91 272	0.58 422	0.22 417	0.18 448	0.29 544	0.25 517	0.25 464	0.23 447

1111x	1.70 657	0.29 352	0.86 439	0.51 341	0.27 170	1.01 515	0.68 547	2.22 667	1.28 555	1.13 438	1.40 529	1.21 507	1.10 575	5.53 666	15.20 740	0.22 417	0.21 515	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.22 427

EKT-Stereo	0.53 284	0.30 375	0.73 359	0.58 466	0.60 580	0.51 217	0.48 413	0.94 261	0.90 333	0.71 285	0.88 306	0.77 341	0.43 181	1.07 334	0.40 278	0.22 417	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.22 427

hknet	0.77 471	0.32 429	0.95 489	0.54 401	0.38 418	1.27 575	0.65 533	2.16 654	1.07 423	1.20 479	1.11 398	1.59 594	0.81 447	1.37 422	0.66 456	0.22 417	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

Patchmatch Stereo++	0.55 319	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293
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
AAGNet	1.83 664	0.28 317	0.72 347	0.61 507	0.32 303	0.67 359	0.51 435	0.96 276	0.98 375	1.47 593	1.20 447	1.00 442	1.18 592	2.83 598	22.77 750	0.22 417	0.13 211	0.22 378	0.19 345	0.23 429	0.15 186

PSM-adaLoss	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.41 313	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.82 362	0.61 353	1.06 330	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ROB_FTStereo_v2	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.42 320	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.12 351	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ROB_FTStereo	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.25 81	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.95 320	0.82 362	0.61 353	1.15 357	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

HUI-Stereo	0.52 268	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.30 140	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	0.79 227	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

SST-Stereo	0.83 504	0.28 317	0.72 347	0.59 480	0.31 280	0.72 387	0.26 94	1.09 345	0.86 317	1.47 593	1.10 392	1.00 442	0.87 480	5.73 672	0.45 331	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.23 429	0.18 293

RAFT_R40	0.83 504	0.28 317	0.73 359	0.59 480	0.31 280	0.69 373	0.44 359	1.10 348	0.95 355	1.47 593	1.10 392	1.00 442	0.85 467	5.53 666	0.46 346	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.20 388	0.23 429	0.18 293

iGMRVC	0.56 328	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.38 262	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.52 461	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

IRAFT_RVC	0.88 523	0.28 317	0.76 390	0.63 529	0.31 280	0.65 344	1.02 638	1.22 403	0.94 353	1.22 488	1.04 367	1.01 449	0.98 535	5.82 674	0.53 398	0.22 417	0.12 105	0.25 482	0.20 388	0.20 325	0.19 342

iRAFT	0.55 319	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

RAFT-IKP	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.59 294	0.36 228	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.61 353	1.22 375	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

TestStereo	0.64 384	0.39 526	0.71 340	0.51 341	0.27 170	0.56 271	0.42 320	1.03 307	0.91 339	0.80 311	1.00 341	0.68 312	0.52 282	3.25 617	0.45 331	0.22 417	0.15 348	0.24 441	0.18 317	0.27 491	0.16 228

sAnonymous2	0.55 319	0.56 601	1.46 614	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 678	0.56 652

CroCo_RVC	0.55 319	0.56 601	1.46 614	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 678	0.56 652

test_xeample	1.45 633	0.28 317	0.65 290	0.51 341	0.28 199	0.94 493	0.59 512	2.14 649	1.29 560	1.24 501	1.51 565	0.88 391	0.86 475	1.46 449	15.10 739	0.22 417	0.20 488	0.22 378	0.20 388	0.22 400	0.22 427

FENet	0.60 353	0.28 317	0.63 276	0.54 401	0.33 327	0.83 455	0.38 262	1.27 415	1.07 423	1.00 378	0.86 295	0.99 441	0.85 467	0.96 289	0.68 466	0.22 417	0.15 348	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.23 447

HSM-Net_RVC	0.87 522	0.29 352	0.53 191	0.53 384	0.30 250	1.15 553	0.55 479	3.57 710	1.28 555	1.53 607	1.74 615	1.68 612	0.93 507	1.49 455	0.77 498	0.22 417	0.17 422	0.19 242	0.18 317	0.20 325	0.19 342
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	1.19 605	0.32 429	0.65 290	0.57 460	0.38 418	1.23 569	0.59 512	2.25 670	1.19 510	1.30 531	1.25 463	1.94 645	1.03 557	9.32 729	0.71 476	0.22 417	0.16 387	0.20 294	0.16 257	0.21 372	0.21 404

VeloStereo	0.27 25	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.46 65	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

flow	0.28 39	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.54 104	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

RT-IGEV	0.77 471	0.28 317	0.93 480	0.55 426	0.33 327	1.01 515	0.83 592	2.03 633	0.93 349	1.28 515	1.58 585	1.77 624	1.17 587	1.04 325	0.49 371	0.23 445	0.16 387	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.26 502

DStereoRT	1.36 622	0.32 429	1.41 602	0.67 571	0.50 513	2.07 662	0.60 516	1.44 453	0.91 339	1.37 566	1.44 542	0.73 330	1.30 617	6.39 684	0.90 538	0.23 445	0.17 422	4.29 737	1.94 727	0.24 447	0.20 380

DDF-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.47 131	0.48 274	0.42 457	0.31 38	0.24 70	0.53 39	0.33 61	0.33 72	0.40 87	0.37 121	0.48 234	0.91 272	0.32 171	0.23 445	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.86 678	0.16 228

test_sample2	0.62 363	0.29 352	0.74 376	0.50 309	0.28 199	0.80 438	0.61 520	1.61 505	1.00 388	0.88 339	0.99 336	0.94 416	0.83 460	1.16 361	0.51 383	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.22 427

DisPM	0.66 401	0.28 317	0.72 347	0.61 507	0.35 357	0.62 318	0.45 380	1.02 302	0.99 382	1.56 617	1.10 392	0.80 351	0.59 338	2.37 574	0.41 288	0.23 445	0.14 283	0.23 419	0.21 435	0.20 325	0.25 478

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 553	0.40 533	1.82 646	0.66 559	0.62 589	2.05 661	0.78 574	1.91 599	1.29 560	1.54 613	1.42 532	1.51 581	1.23 604	1.99 538	1.33 603	0.23 445	0.14 283	0.20 294	0.15 206	0.27 491	0.26 502

CIPLG	0.62 363	0.33 452	0.96 495	0.58 466	0.50 513	0.75 403	0.48 413	1.05 322	0.96 361	1.40 579	1.57 582	0.64 297	0.48 234	0.89 269	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

IPLGR_C	0.62 363	0.33 452	0.99 504	0.58 466	0.49 506	0.76 411	0.48 413	1.10 348	0.96 361	1.40 579	1.56 578	0.62 291	0.48 234	0.80 230	0.71 476	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

ACRE	0.61 359	0.33 452	1.01 514	0.58 466	0.49 506	0.75 403	0.47 400	1.06 336	0.95 355	1.37 566	1.55 574	0.62 291	0.46 208	0.83 244	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.21 404

TRStereo	0.60 353	0.60 619	0.97 498	0.74 618	0.67 604	0.46 136	0.38 262	1.85 580	0.89 329	0.79 308	0.80 281	0.88 391	0.39 153	1.10 344	0.41 288	0.23 445	0.15 348	0.23 419	0.24 503	0.17 168	0.15 186

NF-Stereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.02 354	0.82 362	0.57 326	5.40 664	0.48 361	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

Pruner-Stereo	0.62 363	0.29 352	0.70 329	0.61 507	0.31 280	0.63 324	0.43 344	1.17 373	0.99 382	1.53 607	1.08 381	0.95 425	0.55 305	1.35 415	0.51 383	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.21 372	0.23 447

UNet	0.83 504	0.34 477	1.31 584	0.58 466	0.74 625	1.58 618	0.49 425	1.41 444	1.04 406	1.21 483	1.08 381	1.54 586	1.12 579	1.65 490	1.09 570	0.23 445	0.17 422	0.25 482	0.20 388	0.25 464	0.22 427

FADNet-RVC-Resample	0.84 509	0.47 564	2.10 659	0.61 507	0.45 484	1.07 532	0.61 520	1.59 498	1.20 515	1.08 401	0.98 334	1.03 455	0.98 535	2.17 555	0.72 479	0.23 445	0.22 537	0.30 558	0.32 606	0.35 566	0.34 574

ADCRef	1.35 621	0.55 597	2.37 672	0.72 606	0.77 638	1.94 654	0.78 574	1.91 599	1.27 550	1.57 621	1.59 587	1.36 549	1.41 627	1.54 467	7.53 712	0.23 445	0.20 488	0.32 579	0.30 590	0.29 522	0.29 533

CFNet	0.96 541	0.36 507	1.01 514	0.62 519	0.42 457	0.99 512	0.47 400	1.90 595	1.32 574	0.99 373	1.39 526	1.10 481	0.86 475	5.58 669	0.79 507	0.23 445	0.17 422	0.28 533	0.27 548	0.26 477	0.21 404

iResNetv2_ROB	0.80 487	0.37 514	1.71 637	0.56 442	0.37 396	0.94 493	0.64 531	1.73 534	1.34 581	1.23 494	1.42 532	1.26 524	0.92 498	1.85 525	0.56 415	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.14 176	0.24 447	0.19 342

DISCO	1.03 571	0.34 477	1.11 552	0.69 588	0.45 484	2.07 662	0.84 593	2.13 645	1.50 631	1.15 447	1.33 500	2.40 672	1.07 570	2.60 590	1.51 635	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.20 388	0.31 541	0.27 514

DN	0.42 191	0.24 178	0.49 145	0.47 241	0.41 451	0.58 283	0.32 172	0.81 194	0.84 313	0.45 177	0.52 170	0.77 341	0.35 125	0.64 155	0.33 192	0.24 465	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

FlowAnything_test	0.39 162	0.26 253	0.61 267	0.59 480	0.33 327	0.62 318	0.36 228	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.36 69	0.45 175	0.37 141	0.53 101	0.48 361	0.24 465	0.18 448	0.28 533	0.33 616	0.21 372	0.19 342

SCV	0.46 230	0.26 253	0.55 220	0.47 241	0.25 117	0.39 76	0.38 262	1.98 618	0.60 218	0.35 93	0.48 145	0.55 241	0.36 137	1.28 392	0.32 171	0.24 465	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.14 138

IGEV-RUCA	0.37 148	0.23 149	0.48 136	0.49 296	0.36 375	0.60 302	0.23 55	0.64 100	0.49 156	0.39 142	0.49 155	0.44 167	0.31 85	0.85 255	0.30 129	0.24 465	0.13 211	0.16 108	0.12 74	0.20 325	0.19 342

DCVSM-stereo	0.72 431	0.35 497	0.76 390	0.55 426	0.42 457	0.73 392	0.38 262	1.21 395	1.02 395	1.79 648	1.04 367	1.62 598	1.03 557	1.04 325	0.79 507	0.24 465	0.27 588	0.29 544	0.24 503	0.30 532	0.36 585

SMFormer	0.75 463	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.24 463

tta	0.75 463	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.18 219	0.18 293

qqq1	0.72 431	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

fff1	0.72 431	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

mmx	1.39 627	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

xxx	1.39 627	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

iinet-f	0.99 553	0.45 557	3.71 691	0.55 426	0.43 468	1.81 642	0.68 547	1.14 364	1.14 469	1.18 471	1.42 532	1.58 593	1.44 631	1.34 414	1.59 639	0.24 465	0.23 554	0.20 294	0.19 345	0.26 477	0.25 478

BUS	0.74 454	0.32 429	0.68 311	0.54 401	0.44 477	2.34 675	0.42 320	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.03 455	0.62 359	0.91 272	0.70 470	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

BSDual-CNN	0.71 429	0.32 429	0.68 311	0.54 401	0.44 477	1.27 575	0.65 533	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

psmg	0.72 431	0.32 429	0.68 311	0.50 309	0.44 477	1.48 608	0.75 566	1.94 609	0.98 375	1.21 483	1.33 500	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.19 467	0.25 482	0.25 517	0.23 429	0.22 427

ADLNet2	0.88 523	0.34 477	1.17 564	0.77 628	0.64 593	1.12 544	0.76 569	1.74 539	1.24 536	1.21 483	1.65 601	1.71 616	1.05 563	1.67 495	1.17 585	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.22 464	0.26 477	0.29 533

OCTAStereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.82 362	0.57 326	5.35 658	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

PSM-softLoss	0.78 479	0.31 412	0.77 398	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

KMStereo	0.78 479	0.31 412	0.77 398	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

RE-Stereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

TVStereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

222	1.61 648	0.29 352	0.67 307	0.56 442	0.29 224	1.06 530	0.42 320	2.17 660	1.31 570	1.31 541	1.52 566	0.92 411	0.94 513	1.76 515	17.65 743	0.24 465	0.20 488	0.21 338	0.19 345	0.22 400	0.23 447

xxxx	1.51 637	0.28 317	0.68 311	0.54 401	0.28 199	1.16 555	0.44 359	2.19 663	1.29 560	1.09 407	1.36 515	1.22 509	0.85 467	1.79 518	15.70 742	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.20 388	0.22 400	0.23 447

GMStereo	0.55 319	0.45 557	0.94 485	0.50 309	0.32 303	0.64 328	0.43 344	1.00 292	1.40 612	0.82 322	0.73 256	0.51 214	0.45 200	0.85 255	0.55 409	0.24 465	0.15 348	0.20 294	0.21 435	0.31 541	0.24 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.80 487	0.32 429	0.90 470	0.59 480	0.74 625	1.26 574	0.80 584	1.52 478	1.10 446	1.30 531	1.12 405	1.30 535	0.84 464	1.67 495	1.09 570	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.23 487	0.25 464	0.18 293

HGLStereo	0.85 513	0.38 521	0.94 485	0.80 635	1.03 676	1.17 557	0.58 502	1.52 478	1.20 515	1.19 475	1.62 594	1.13 494	1.20 598	1.80 519	1.06 564	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.21 435	0.23 429	0.27 514

SuperB	2.53 695	0.59 611	18.45 736	0.69 588	0.50 513	1.87 649	0.88 606	1.67 521	2.39 687	1.50 602	1.42 532	1.14 496	1.15 585	4.28 637	5.07 702	0.24 465	0.19 467	0.22 378	0.19 345	7.86 742	0.34 574

ADCP+	1.99 676	0.48 568	7.73 710	0.66 559	0.91 666	2.30 673	1.05 642	1.82 570	1.34 581	1.54 613	1.32 497	1.74 620	1.61 649	2.17 555	13.37 735	0.24 465	0.21 515	0.32 579	0.28 569	0.37 577	0.29 533

FAST (zero-shot)	0.43 198	0.27 287	0.71 340	0.64 538	1.27 698	0.49 179	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.34 116	0.72 194	0.29 108	0.25 493	0.23 554	0.18 210	0.20 388	0.17 168	0.19 342

SE	0.48 244	0.30 375	0.51 167	0.45 205	0.25 117	0.66 353	0.49 425	1.10 348	0.72 268	0.81 316	1.17 432	0.50 208	0.56 313	0.44 50	0.34 207	0.25 493	0.16 387	0.23 419	0.19 345	0.24 447	0.26 502

w-ln-seven-2	1.18 604	0.61 621	4.25 693	0.68 584	0.61 583	1.20 564	0.93 620	1.63 511	1.35 590	1.66 634	1.53 567	1.47 575	1.37 625	3.00 607	1.74 645	0.25 493	0.24 564	0.29 544	0.26 535	0.33 559	0.28 526

S2M2_L	0.34 110	0.28 317	0.45 113	0.40 86	0.30 250	0.31 38	0.16 3	0.60 78	0.64 231	0.31 54	0.48 145	0.47 186	0.34 116	0.38 17	0.32 171	0.25 493	0.22 537	0.20 294	0.22 464	0.25 464	0.22 427
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.80 487	0.32 429	0.95 489	0.60 492	0.42 457	0.78 423	0.69 552	1.50 470	1.09 438	1.33 554	1.14 415	1.45 567	0.72 405	2.45 579	1.10 573	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.21 435	0.20 325	0.26 502

rvit_stereo_0083	0.47 238	0.33 452	0.81 418	0.56 442	0.36 375	0.50 197	0.44 359	0.68 131	0.95 355	0.49 206	0.57 198	0.55 241	0.49 251	0.88 264	0.46 346	0.25 493	0.25 573	0.24 441	0.20 388	0.24 447	0.17 262

rvit_stereo_0081	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_0082	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_ft	0.47 238	0.35 497	0.87 451	0.67 571	0.42 457	0.40 84	0.59 512	0.81 194	0.74 274	0.46 184	0.55 190	0.57 261	0.49 251	0.65 166	0.50 378	0.25 493	0.17 422	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.17 262

test_sample4	0.69 418	0.33 452	0.91 473	0.51 341	0.30 250	0.92 486	0.52 446	1.87 586	1.15 481	1.14 441	1.18 435	0.87 387	0.75 413	1.18 368	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.26 535	0.26 477	0.25 478

test_sample3	0.68 416	0.32 429	0.88 460	0.52 363	0.30 250	0.97 506	0.52 446	1.86 583	1.15 481	1.08 401	1.11 398	0.88 391	0.71 401	1.17 366	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.25 482	0.25 517	0.25 464	0.25 478

StereoVision	0.65 392	0.34 477	0.86 439	0.59 480	0.40 441	0.50 197	0.41 313	1.09 345	0.93 349	0.71 285	2.50 672	0.82 362	0.57 326	1.03 319	0.49 371	0.25 493	0.28 596	0.29 544	0.28 569	0.36 573	0.20 380

CFNet_ucs	0.70 422	0.33 452	0.88 460	0.50 309	0.43 468	0.74 397	0.44 359	1.60 502	1.29 560	1.22 488	1.54 572	1.09 478	0.63 366	0.99 307	0.59 425	0.25 493	0.20 488	0.37 618	0.21 435	0.40 594	0.28 526

AACVNet	0.86 518	0.35 497	0.79 411	0.82 646	0.39 429	0.76 411	0.49 425	1.61 505	0.81 301	1.08 401	1.33 500	1.30 535	0.93 507	4.34 638	0.74 483	0.25 493	0.21 515	0.28 533	0.22 464	0.29 522	0.25 478

PFNet+	0.59 350	0.28 317	0.77 398	0.53 384	0.30 250	0.59 294	0.31 153	0.92 244	1.14 469	1.33 554	1.10 392	0.79 349	0.57 326	1.31 399	0.49 371	0.25 493	0.17 422	0.28 533	0.26 535	0.21 372	0.25 478

psm_up	0.77 471	0.34 477	0.70 329	0.66 559	0.58 569	1.05 527	0.92 616	1.52 478	1.12 452	1.26 510	1.16 429	1.31 539	1.23 604	1.20 372	0.81 515	0.25 493	0.29 608	0.31 564	0.27 548	0.27 491	0.25 478

aanetorigin	1.23 606	0.79 650	2.78 684	0.70 594	0.79 643	0.99 512	1.06 644	1.06 336	1.37 598	3.52 710	2.61 675	1.72 617	1.63 650	1.99 538	1.78 647	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.25 517	0.38 586	0.45 621

EDNetEfficientorigin	10.57 737	1.47 699	177.42 778	0.67 571	0.53 541	1.58 618	1.16 655	1.90 595	3.37 708	4.71 723	3.38 689	3.10 694	2.69 702	3.13 614	3.58 691	0.25 493	0.23 554	0.33 588	0.27 548	0.83 676	0.81 681

cf-r	0.73 449	0.30 375	0.77 398	0.55 426	0.63 590	0.78 423	0.48 413	1.79 563	1.15 481	1.13 438	1.26 470	1.43 560	0.87 480	1.40 439	0.85 528	0.25 493	0.18 448	0.22 378	0.23 487	0.19 275	0.19 342

GANet-RSSM	0.72 431	0.28 317	0.63 276	0.64 538	0.58 569	0.80 438	0.58 502	1.89 592	1.08 430	1.04 395	1.25 463	1.15 497	1.04 559	1.49 455	0.62 440	0.25 493	0.19 467	0.22 378	0.22 464	0.22 400	0.21 404

GwcNet-RSSM	0.77 471	0.32 429	1.01 514	0.62 519	0.54 545	0.78 423	0.51 435	1.73 534	1.20 515	1.09 407	1.37 517	1.46 570	0.85 467	1.53 465	1.09 570	0.25 493	0.18 448	0.23 419	0.24 503	0.20 325	0.19 342

DMCA	0.67 412	0.34 477	0.90 470	0.51 341	0.44 477	0.86 469	0.47 400	1.42 446	1.02 395	1.17 466	1.12 405	1.23 514	0.75 413	0.78 222	0.95 548	0.25 493	0.19 467	0.27 518	0.19 345	0.24 447	0.27 514

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 484	0.43 547	1.05 531	0.64 538	0.58 569	0.95 496	0.53 454	1.53 484	1.18 501	1.37 566	1.15 424	1.43 560	0.88 485	1.61 484	0.84 525	0.25 493	0.22 537	0.27 518	0.27 548	0.29 522	0.29 533
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	1.16 602	0.52 585	1.49 621	0.65 553	0.45 484	0.75 403	0.69 552	1.42 446	1.55 639	1.34 558	1.87 633	1.53 585	0.78 433	7.43 706	1.38 611	0.25 493	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.22 400	0.26 502

DLCB_ROB	0.86 518	0.40 533	0.78 408	0.68 584	0.54 545	1.11 541	0.84 593	1.49 466	1.23 530	1.64 633	1.65 601	1.70 615	0.91 495	1.70 502	1.05 562	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.27 548	0.27 491	0.24 463

coex_refinement	0.80 487	0.28 317	0.73 359	0.70 594	0.51 525	0.95 496	0.60 516	1.78 557	1.23 530	1.36 563	1.37 517	1.82 631	0.81 447	1.32 403	1.13 579	0.26 518	0.17 422	0.19 242	0.20 388	0.24 447	0.25 478

rvit_stereo_0081_aga	0.44 213	0.34 477	0.73 359	0.51 341	0.41 451	0.50 197	0.40 295	0.81 194	0.57 201	0.58 249	0.56 193	0.53 229	0.43 181	0.66 169	0.40 278	0.26 518	0.21 515	0.22 378	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ITSA-stereo	0.82 498	0.36 507	0.82 422	0.54 401	0.31 280	0.80 438	0.47 400	2.17 660	1.67 648	1.13 438	1.13 411	0.94 416	0.86 475	2.46 582	1.00 558	0.26 518	0.23 554	0.28 533	0.27 548	0.28 511	0.36 585

rvit_stereo_0080	0.44 213	0.32 429	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

test_sample5	0.69 418	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.11 421	1.25 463	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

DualNet	0.70 422	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.14 441	1.33 500	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

whm_eth	0.44 213	0.32 429	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

fast-acv-ft	0.94 538	0.44 550	1.40 596	0.58 466	0.51 525	1.77 637	0.69 552	1.36 433	1.42 621	1.29 522	1.86 631	1.74 620	1.25 608	1.52 461	1.38 611	0.26 518	0.28 596	0.28 533	0.28 569	0.27 491	0.26 502

CRFU-Net	0.86 518	0.39 526	1.00 510	0.65 553	0.57 560	1.78 639	0.86 601	2.15 651	0.81 301	1.38 572	1.18 435	1.64 606	1.19 595	1.35 415	0.90 538	0.26 518	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

GANet-ADL	0.60 353	0.35 497	0.72 347	0.64 538	0.40 441	0.68 367	0.51 435	1.49 466	1.12 452	0.95 357	1.08 381	0.91 403	0.57 326	0.76 212	0.55 409	0.26 518	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.23 429	0.25 478

sCroCo_RVC	0.49 254	0.40 533	1.02 521	0.65 553	0.60 580	0.52 225	0.40 295	0.83 207	0.61 219	0.44 169	0.74 261	0.49 202	0.50 260	0.63 154	0.48 361	0.26 518	0.27 588	0.23 419	0.22 464	0.29 522	0.25 478

EDNetEfficient	2.37 689	1.10 674	8.08 712	0.74 618	0.71 615	0.98 511	1.56 683	1.46 460	4.06 720	4.90 724	2.82 680	2.25 663	3.48 712	2.95 603	9.97 722	0.26 518	0.24 564	0.26 501	0.30 590	0.68 668	0.61 663

CFNet-ft	0.72 431	0.32 429	0.54 205	0.66 559	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 590	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

ADCL	1.72 661	0.57 605	3.66 689	0.67 571	0.61 583	2.61 686	1.85 698	1.96 612	1.67 648	1.90 661	1.83 626	2.06 659	1.90 674	2.13 551	9.15 721	0.26 518	0.24 564	0.34 598	0.32 606	0.38 586	0.35 579

RYNet	1.17 603	0.49 571	1.24 574	0.70 594	0.97 674	1.71 628	0.92 616	1.91 599	1.46 626	1.38 572	1.14 415	1.88 635	1.30 617	4.24 634	1.87 650	0.26 518	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.55 648	0.54 648

CFNet_RVC	0.72 431	0.32 429	0.54 205	0.66 559	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 590	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

S0	0.53 284	0.24 178	0.52 180	0.49 296	0.32 303	1.14 546	0.68 547	0.90 239	0.58 206	0.76 296	1.32 497	0.65 300	0.55 305	0.70 184	0.39 268	0.27 534	0.25 573	0.29 544	0.26 535	0.20 325	0.17 262

LGCAT	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.16 3	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 93	0.26 17	0.30 56	0.26 41	0.62 150	0.27 77	0.27 534	0.22 537	0.13 1	0.17 288	0.13 7	0.21 404

MSAF-DinoV2	1.97 674	0.80 652	10.38 719	0.86 657	0.48 502	1.39 595	0.97 628	2.55 694	1.72 654	1.53 607	1.65 601	3.59 698	2.20 690	5.39 663	3.94 696	0.27 534	0.17 422	0.26 501	0.28 569	0.47 626	0.46 625

ACV-stereo	0.99 553	0.51 581	1.41 602	0.56 442	0.41 451	2.43 679	0.57 498	1.15 367	1.18 501	0.81 316	1.01 346	3.39 696	2.14 687	1.60 482	1.07 567	0.27 534	0.22 537	0.22 378	0.22 464	0.28 511	0.32 563

test_sample6	0.71 429	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.82 449	0.58 502	1.79 563	1.15 481	1.14 441	1.33 500	0.91 403	0.79 437	1.31 399	0.74 483	0.27 534	0.21 515	0.27 518	0.29 581	0.28 511	0.27 514

CAS++	0.47 238	0.31 412	0.56 231	0.47 241	0.32 303	0.42 103	0.28 117	1.76 549	0.72 268	0.71 285	0.72 254	0.37 121	0.28 61	0.69 178	0.33 192	0.27 534	0.22 537	0.26 501	0.21 435	0.29 522	0.19 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	1.11 589	0.58 608	2.23 668	0.66 559	0.71 615	1.95 655	1.46 676	1.98 618	1.45 625	1.79 648	1.43 537	1.49 578	1.33 621	1.97 537	1.42 623	0.27 534	0.23 554	0.28 533	0.28 569	0.34 563	0.31 556

AASNet	0.76 469	0.35 497	0.91 473	0.79 632	0.81 650	1.14 546	0.56 487	2.02 630	1.08 430	1.22 488	1.24 459	0.93 413	0.76 421	0.77 215	1.16 582	0.27 534	0.23 554	0.24 441	0.20 388	0.28 511	0.24 463

GwcNet-ADL	0.64 384	0.31 412	0.79 411	0.56 442	0.41 451	0.60 302	0.58 502	1.41 444	1.26 544	1.08 401	1.13 411	0.91 403	0.60 342	1.04 325	0.78 500	0.27 534	0.18 448	0.18 210	0.18 317	0.25 464	0.29 533

ADLNet	0.85 513	0.36 507	0.89 466	0.85 655	0.72 617	1.24 571	0.76 569	1.82 570	1.36 594	1.52 605	1.35 513	1.27 528	0.99 544	1.23 377	1.15 581	0.27 534	0.20 488	0.26 501	0.25 517	0.28 511	0.30 546

GES	0.66 401	0.34 477	0.90 470	0.59 480	0.38 418	0.94 493	0.57 498	2.11 644	0.86 317	1.02 388	1.11 398	0.66 305	0.79 437	0.99 307	0.61 437	0.27 534	0.19 467	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.30 546

ac_64	0.82 498	0.29 352	0.81 418	0.71 602	0.60 580	1.05 527	0.54 461	1.99 621	0.92 346	1.18 471	1.06 372	1.99 651	1.08 571	1.94 534	0.97 553	0.27 534	0.22 537	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.19 342

PSMNet-RSSM	0.72 431	0.30 375	0.61 267	0.63 529	0.42 457	0.73 392	0.56 487	1.92 602	1.10 446	1.09 407	1.37 517	1.22 509	0.98 535	1.28 392	0.72 479	0.27 534	0.19 467	0.27 518	0.29 581	0.24 447	0.24 463

DMCA-RVC	0.74 454	0.40 533	1.27 580	0.66 559	0.49 506	0.77 418	0.47 400	1.35 430	1.01 391	1.53 607	1.01 346	1.29 534	0.82 452	1.31 399	0.78 500	0.27 534	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.32 550	0.24 463

FADNet_RVC	0.83 504	0.51 581	1.83 648	0.54 401	0.42 457	1.19 562	0.46 390	1.51 476	1.09 438	0.89 341	1.24 459	0.91 403	0.87 480	2.11 550	1.11 576	0.27 534	0.22 537	0.31 564	0.28 569	0.43 608	0.38 596

DRN-Test	1.00 558	0.44 550	1.13 556	0.70 594	0.81 650	1.62 621	0.79 578	2.14 649	1.44 624	1.78 645	1.33 500	1.43 560	1.05 563	2.18 558	1.53 636	0.27 534	0.21 515	0.31 564	0.30 590	0.32 550	0.28 526

SMOE	0.52 268	0.25 218	0.55 220	0.47 241	0.22 48	0.92 486	0.65 533	0.92 244	0.81 301	0.71 285	1.21 449	0.69 318	0.67 385	0.55 111	0.41 288	0.28 550	0.15 348	0.38 622	0.19 345	0.23 429	0.18 293

w-ln-seven	1.38 626	0.70 639	3.91 692	0.75 622	0.72 617	2.69 689	0.95 625	2.02 630	1.99 674	1.99 665	1.73 613	1.82 631	1.17 587	2.45 579	2.84 678	0.28 550	0.25 573	0.31 564	0.30 590	0.41 597	0.33 569

FACV-RUCA	0.63 371	0.34 477	0.82 422	0.62 519	0.65 595	0.81 447	0.41 313	1.44 453	1.07 423	0.86 336	1.14 415	0.61 284	0.69 390	0.80 230	0.53 398	0.28 550	0.19 467	0.47 652	0.21 435	0.35 566	0.25 478

DDVS	0.78 479	0.41 540	0.94 485	0.60 492	0.43 468	1.30 580	0.43 344	1.40 443	0.91 339	1.20 479	1.15 424	1.43 560	0.64 370	2.18 558	0.89 535	0.28 550	0.22 537	0.26 501	0.23 487	0.31 541	0.33 569

Wz-Net-LNSev	1.03 571	0.67 631	2.71 682	0.64 538	0.84 654	1.75 632	1.00 635	1.80 566	1.32 574	1.28 515	1.25 463	1.65 609	1.22 602	1.39 433	1.40 615	0.28 550	0.26 580	0.24 441	0.23 487	0.33 559	0.32 563

NINENet	0.77 471	0.37 514	0.78 408	0.62 519	0.51 525	2.34 675	0.42 320	1.83 575	1.04 406	1.14 441	1.23 457	1.03 455	0.62 359	1.24 382	0.70 470	0.28 550	0.23 554	0.31 564	0.21 435	0.26 477	0.25 478

dd	0.59 350	0.48 568	0.97 498	0.55 426	0.32 303	0.64 328	0.47 400	1.02 302	1.34 581	0.78 305	0.86 295	0.58 268	0.54 297	1.01 315	0.86 530	0.28 550	0.18 448	0.26 501	0.19 345	0.32 550	0.24 463

LMCR-Stereo	0.82 498	0.46 559	0.88 460	0.75 622	0.43 468	1.33 585	0.56 487	2.43 688	0.98 375	1.53 607	1.49 559	0.74 332	1.00 546	1.63 487	0.89 535	0.28 550	0.17 422	0.22 378	0.17 288	0.29 522	0.20 380

HCRNet	0.70 422	0.39 526	0.73 359	0.60 492	0.59 577	0.76 411	0.35 211	1.22 403	1.13 466	1.02 388	0.99 336	1.02 451	0.76 421	2.19 560	0.70 470	0.28 550	0.19 467	0.28 533	0.23 487	0.25 464	0.23 447

UCFNet_RVC	0.69 418	0.35 497	0.49 145	0.64 538	0.39 429	0.85 467	0.58 502	1.75 542	1.14 469	0.97 365	1.19 442	1.17 499	0.93 507	0.99 307	0.62 440	0.28 550	0.20 488	0.34 598	0.31 598	0.32 550	0.27 514

StereoDRNet	0.98 551	0.47 564	1.70 635	0.76 625	0.94 670	1.51 611	0.91 614	1.92 602	1.32 574	1.61 625	1.13 411	1.47 575	0.97 528	1.75 510	1.46 630	0.28 550	0.23 554	0.29 544	0.27 548	0.35 566	0.27 514

NaN_ROB	1.13 594	0.55 597	1.15 561	0.64 538	0.48 502	1.61 620	2.03 708	1.72 533	1.48 628	2.09 671	1.27 473	1.40 555	1.08 571	3.94 630	1.30 600	0.28 550	0.34 634	0.28 533	0.28 569	0.30 532	0.33 569

z-mn7	1.56 642	0.84 653	4.36 696	0.71 602	0.51 525	2.60 684	1.04 640	1.73 534	2.70 699	1.53 607	2.99 683	1.94 645	1.34 622	4.78 647	2.41 671	0.29 562	0.24 564	0.27 518	0.24 503	0.34 563	0.31 556

ICVP	0.63 371	0.33 452	0.57 245	0.61 507	0.40 441	0.80 438	0.58 502	1.61 505	0.89 329	0.90 343	1.24 459	0.88 391	0.73 407	0.72 194	0.88 532	0.29 562	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.24 447	0.27 514
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.90 528	0.37 514	0.99 504	0.64 538	0.50 513	0.95 496	0.79 578	2.42 687	1.17 494	1.16 457	1.11 398	1.26 524	0.92 498	3.24 616	0.90 538	0.29 562	0.19 467	0.23 419	0.20 388	0.27 491	0.29 533

STTStereo	0.78 479	0.50 578	1.22 569	0.64 538	0.54 545	0.89 472	0.54 461	1.44 453	1.11 448	1.38 572	1.09 386	1.27 528	0.85 467	1.43 442	0.83 522	0.29 562	0.27 588	0.33 588	0.39 641	0.32 550	0.30 546

PA-Net	1.01 564	0.57 605	1.29 582	0.64 538	0.74 625	1.19 562	0.84 593	1.69 525	1.43 623	1.16 457	1.19 442	1.32 540	1.19 595	3.42 622	1.25 592	0.29 562	0.45 675	0.33 588	0.49 666	0.32 550	0.47 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
zh-mn7	1.70 657	1.21 684	8.30 714	0.69 588	0.53 541	1.45 606	0.84 593	1.70 530	2.09 680	2.41 685	2.67 677	1.68 612	1.23 604	4.49 639	2.87 679	0.30 567	0.26 580	0.27 518	0.27 548	0.31 541	0.35 579

coex-ft	8.13 729	2.13 723	98.04 777	0.67 571	0.53 541	1.71 628	1.56 683	1.65 514	11.11 739	18.17 756	3.75 694	3.88 702	7.61 732	2.98 606	6.49 708	0.30 567	0.30 613	0.32 579	0.31 598	0.66 666	0.50 639

ssnet_v2	0.88 523	0.36 507	1.02 521	0.62 519	0.38 418	1.32 583	0.97 628	2.07 640	1.34 581	1.37 566	1.18 435	1.54 586	0.92 498	1.10 344	1.65 641	0.30 567	0.27 588	0.30 558	0.28 569	0.27 491	0.26 502

GwcNet	1.08 581	0.51 581	2.33 670	0.79 632	1.18 692	1.76 634	0.70 555	1.68 522	1.47 627	1.41 581	1.64 599	1.74 620	1.04 559	2.20 561	1.41 619	0.30 567	0.29 608	0.29 544	0.27 548	0.30 532	0.35 579

DSFCA	0.93 536	0.34 477	1.06 535	0.52 363	0.65 595	1.55 615	0.93 620	1.49 466	1.19 510	1.56 617	1.15 424	1.50 579	0.96 525	3.07 610	1.02 560	0.30 567	0.26 580	0.25 482	0.25 517	0.28 511	0.24 463

FADNet-RVC	0.88 523	0.67 631	1.93 652	0.60 492	0.48 502	0.91 479	0.60 516	1.71 532	1.18 501	0.90 343	0.96 324	1.36 549	0.92 498	2.25 565	1.17 585	0.30 567	0.29 608	0.32 579	0.32 606	0.41 597	0.35 579

GANet	1.36 622	0.47 564	0.86 439	0.67 571	0.45 484	1.34 587	1.73 692	1.64 513	1.24 536	1.49 601	2.38 664	1.55 588	1.20 598	9.30 728	0.93 542	0.30 567	0.31 619	0.33 588	0.28 569	0.39 590	0.30 546

TCMNet	1.01 564	0.60 619	2.10 659	0.86 657	1.33 700	1.14 546	0.67 543	1.69 525	1.23 530	1.11 421	1.57 582	1.30 535	0.97 528	2.01 540	1.50 634	0.31 574	0.31 619	0.38 622	0.34 623	0.42 602	0.36 585

test_sample7	0.74 454	0.37 514	0.76 390	0.52 363	0.35 357	0.91 479	0.67 543	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.31 574	0.28 596	0.32 579	0.31 598	0.33 559	0.29 533

Wz-Net-SNSev	1.49 634	1.23 687	6.27 706	0.68 584	0.67 604	1.37 590	1.41 673	2.00 622	1.39 607	1.48 599	1.61 592	2.29 665	1.32 620	3.93 629	2.14 665	0.31 574	0.28 596	0.31 564	0.33 616	0.42 602	0.36 585

APVNet	1.06 575	0.53 591	1.42 604	0.84 650	0.79 643	1.92 652	0.82 589	1.90 595	1.08 430	1.08 401	1.43 537	1.56 589	1.13 583	3.07 610	1.58 637	0.31 574	0.34 634	0.42 640	0.36 633	0.36 573	0.37 590

AdaStereo	0.70 422	0.43 547	0.75 380	0.73 614	0.37 396	0.92 486	0.53 454	1.85 580	1.18 501	1.12 423	1.23 457	1.07 467	0.65 378	0.96 289	0.63 445	0.31 574	0.15 348	0.32 579	0.21 435	0.29 522	0.22 427
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.
MDST_ROB	1.67 653	0.34 477	1.58 628	0.92 675	0.58 569	4.26 715	1.11 648	2.83 698	1.41 618	4.49 721	2.55 674	1.45 567	0.97 528	7.79 718	1.17 585	0.31 574	0.25 573	0.37 618	0.33 616	0.31 541	0.30 546

SGM_RVC	1.68 655	0.36 507	0.61 267	0.59 480	0.29 224	2.25 670	1.18 657	2.38 684	1.68 650	3.60 711	2.67 677	3.69 700	2.42 696	8.13 721	1.90 653	0.31 574	0.31 619	0.30 558	0.28 569	0.30 532	0.29 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 663	1.38 690	6.58 707	0.74 618	0.72 617	1.78 639	1.31 668	1.88 589	1.56 640	1.86 657	2.47 671	1.81 628	2.08 685	5.12 654	3.80 694	0.32 581	0.32 627	0.32 579	0.32 606	0.44 614	0.40 600

rvit_0105_6	0.53 284	0.37 514	0.98 503	0.65 553	0.38 418	0.51 217	0.51 435	0.77 168	1.20 515	0.54 234	0.55 190	0.65 300	0.53 290	0.94 285	0.44 316	0.32 581	0.32 627	0.28 533	0.24 503	0.28 511	0.21 404

rvit_0105_5	0.58 344	0.39 526	1.05 531	0.66 559	0.37 396	0.58 283	0.56 487	0.94 261	1.18 501	0.64 270	0.68 237	0.75 335	0.63 366	0.88 264	0.50 378	0.32 581	0.32 627	0.30 558	0.27 548	0.28 511	0.25 478

rvit_0105_4	0.56 328	0.38 521	1.06 535	0.66 559	0.38 418	0.53 236	0.53 454	0.84 213	1.17 494	0.56 245	0.61 207	0.72 327	0.59 338	0.98 300	0.45 331	0.32 581	0.33 632	0.29 544	0.25 517	0.29 522	0.23 447

GMStereo_Zeroshot	0.67 412	0.61 621	1.01 514	0.64 538	0.37 396	0.84 464	0.35 211	1.05 322	1.12 452	1.12 423	1.06 372	1.27 528	0.54 297	1.19 369	0.59 425	0.32 581	0.17 422	0.31 564	0.18 317	0.52 642	0.22 427

CSP-Net	0.97 547	0.38 521	0.83 427	0.53 384	0.41 451	1.63 622	0.77 572	2.00 622	1.05 411	1.25 506	1.20 447	1.33 542	0.83 460	4.93 652	0.85 528	0.32 581	0.22 537	0.20 294	0.20 388	0.23 429	0.25 478

pcwnet_v2	0.97 547	0.37 514	4.33 694	0.62 519	0.54 545	0.79 429	0.45 380	2.02 630	1.58 641	1.42 587	1.64 599	1.09 478	0.79 437	1.24 382	0.67 461	0.32 581	0.25 573	0.29 544	0.27 548	0.37 577	0.35 579

RTSC	1.29 611	0.73 642	2.44 673	0.83 649	0.57 560	1.85 647	0.65 533	1.88 589	2.00 675	2.20 674	1.66 604	1.60 596	1.26 610	2.33 571	3.92 695	0.32 581	0.23 554	0.27 518	0.29 581	0.37 577	0.37 590

ETE_ROB	0.96 541	0.64 628	1.16 562	0.69 588	0.48 502	1.14 546	1.13 651	1.77 553	1.19 510	1.91 662	1.45 545	1.73 618	1.05 563	1.60 482	1.14 580	0.32 581	0.26 580	0.38 622	0.34 623	0.39 590	0.41 605

Weightmod_eth	0.52 268	0.25 218	0.48 136	0.45 205	0.39 429	0.59 294	0.43 344	0.96 276	0.57 201	0.65 273	1.50 562	0.66 305	0.76 421	1.19 369	0.32 171	0.33 590	0.19 467	0.18 210	0.17 288	0.18 219	0.13 73

YMNet	1.00 558	0.54 592	1.40 596	0.81 638	0.85 657	1.87 649	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 631	1.99 642	1.77 624	0.97 528	1.50 457	1.45 627	0.33 590	0.37 652	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

YMNet_1	1.00 558	0.54 592	1.40 596	0.81 638	0.85 657	1.87 649	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 631	1.99 642	1.77 624	0.97 528	1.50 457	1.45 627	0.33 590	0.37 652	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

PSMNet-ADL	0.72 431	0.35 497	0.62 273	0.69 588	0.46 496	1.14 546	0.44 359	1.37 434	1.01 391	0.83 325	1.17 432	1.33 542	0.96 525	1.43 442	0.95 548	0.33 590	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.27 491	0.29 533

hitnet-ft	0.79 484	0.35 497	0.57 245	0.58 466	0.42 457	0.96 502	0.46 390	1.47 462	1.33 578	1.19 475	1.22 453	1.81 628	0.98 535	1.66 494	0.94 544	0.33 590	0.28 596	0.34 598	0.27 548	0.35 566	0.31 556

FADNet	0.92 533	0.61 621	1.81 644	0.62 519	0.55 552	0.96 502	0.57 498	1.78 557	1.33 578	0.93 350	1.01 346	1.36 549	1.01 548	2.71 595	0.75 488	0.33 590	0.34 634	0.31 564	0.34 623	0.59 655	0.40 600

ADCMid	1.89 671	0.73 642	5.06 698	0.72 606	0.67 604	2.00 659	1.14 652	1.97 616	1.48 628	2.86 698	1.81 625	2.37 670	2.05 682	2.24 563	10.39 731	0.33 590	0.31 619	0.39 630	0.43 652	0.50 635	0.44 619

DANet	1.08 581	0.61 621	1.32 587	0.85 655	0.72 617	1.37 590	0.51 435	1.54 487	1.15 481	1.78 645	1.54 572	2.01 653	1.11 576	2.90 602	2.00 658	0.33 590	0.30 613	0.40 635	0.30 590	0.44 614	0.45 621
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	1.06 575	0.44 550	0.79 411	0.63 529	0.50 513	0.89 472	1.44 675	1.48 464	1.26 544	1.12 423	1.40 529	1.08 468	0.98 535	6.65 689	0.78 500	0.33 590	0.21 515	0.33 588	0.26 535	0.37 577	0.24 463

PWC_ROB	1.24 607	0.76 648	2.46 674	0.72 606	0.78 640	1.15 553	0.49 425	1.75 542	1.92 670	2.31 677	3.07 684	1.59 594	1.40 626	2.46 582	2.10 663	0.33 590	0.22 537	0.35 607	0.24 503	0.38 586	0.41 605

PSMNet_ROB	0.90 528	0.52 585	1.17 564	0.72 606	0.61 583	1.27 575	1.12 650	1.76 549	1.12 452	1.09 407	1.28 479	1.45 567	0.89 491	1.65 490	1.42 623	0.33 590	0.25 573	0.37 618	0.39 641	0.35 566	0.29 533

WZ-Net	1.95 672	0.95 663	10.10 716	0.86 657	0.78 640	1.69 627	1.60 688	2.20 666	1.98 673	2.08 670	1.93 638	2.30 666	1.97 677	5.30 657	3.17 686	0.34 601	0.26 580	0.29 544	0.31 598	0.51 640	0.47 629

SACVNet	0.85 513	0.46 559	0.85 433	0.81 638	0.56 556	0.80 438	0.79 578	1.68 522	1.12 452	1.34 558	1.33 500	1.25 520	0.94 513	2.39 576	0.76 491	0.34 601	0.26 580	0.31 564	0.29 581	0.35 566	0.44 619

CVANet_RVC	1.07 577	0.43 547	0.76 390	0.60 492	0.50 513	0.90 475	0.97 628	1.52 478	1.26 544	1.33 554	1.38 522	1.24 516	1.18 592	6.75 695	0.75 488	0.34 601	0.23 554	0.34 598	0.29 581	0.42 602	0.27 514

DeepPruner_ROB	0.74 454	0.48 568	0.87 451	0.57 460	0.44 477	0.79 429	0.54 461	1.73 534	0.96 361	1.38 572	1.27 473	1.24 516	0.73 407	1.43 442	0.73 482	0.34 601	0.28 596	0.27 518	0.26 535	0.31 541	0.31 556

FBW_ROB	1.71 660	0.62 625	1.45 612	0.67 571	0.61 583	1.81 642	1.08 646	2.52 692	1.70 651	1.77 644	1.73 613	1.98 650	1.25 608	12.57 743	1.84 649	0.34 601	0.37 652	0.56 675	0.38 639	0.45 618	0.43 616

SANet	1.88 668	0.57 605	2.18 666	0.63 529	0.40 441	2.80 694	1.57 686	2.39 685	5.88 732	2.36 682	3.57 692	3.72 701	2.97 705	4.74 645	1.76 646	0.34 601	0.30 613	0.32 579	0.29 581	0.48 631	0.37 590

CBMV	0.95 540	0.44 550	0.66 301	0.53 384	0.35 357	1.53 613	1.63 690	1.69 525	1.42 621	2.00 668	1.60 588	1.43 560	1.17 587	1.59 481	0.99 557	0.34 601	0.34 634	0.39 630	0.33 616	0.33 559	0.32 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.63 371	0.44 550	1.08 544	0.72 606	0.40 441	0.64 328	0.71 557	1.03 307	1.17 494	0.82 322	0.70 247	0.80 351	0.70 396	0.91 272	0.56 415	0.35 608	0.34 634	0.34 598	0.32 606	0.27 491	0.28 526

CASS	0.65 392	0.34 477	0.72 347	0.56 442	0.27 170	0.78 423	0.42 320	1.59 498	0.86 317	1.30 531	1.25 463	0.87 387	0.84 464	0.84 249	0.54 404	0.35 608	0.19 467	0.26 501	0.21 435	0.28 511	0.42 609
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.61 359	0.44 550	1.11 552	0.59 480	0.49 506	0.93 492	0.65 533	0.93 255	0.81 301	0.72 293	0.88 306	0.65 300	0.69 390	1.06 330	0.53 398	0.35 608	0.30 613	0.26 501	0.26 535	0.31 541	0.27 514

NCCL2	1.00 558	0.56 601	1.06 535	0.75 622	0.57 560	1.31 582	1.72 691	1.77 553	1.36 594	1.50 602	1.17 432	1.91 640	1.17 587	1.54 467	1.29 599	0.35 608	0.31 619	0.45 647	0.44 654	0.40 594	0.40 600

Syn2CoEx	1.14 596	0.69 636	1.66 632	0.80 635	0.67 604	1.40 597	0.88 606	2.06 639	1.54 637	1.25 506	1.58 585	1.42 559	1.50 641	4.09 632	1.40 615	0.36 612	0.32 627	0.34 598	0.29 581	0.29 522	0.34 574

stereogan	1.15 600	0.42 544	1.40 596	0.86 657	0.84 654	2.38 677	0.71 557	1.88 589	1.73 655	1.72 639	1.94 640	2.31 667	1.29 613	2.07 546	1.08 568	0.36 612	0.35 645	0.39 630	0.31 598	0.51 640	0.46 625

SGM-ForestM	6.52 724	0.38 521	1.26 577	0.63 529	0.35 357	13.59 736	5.32 734	6.32 732	6.70 734	11.14 744	9.18 735	22.51 757	13.93 744	16.89 746	20.07 745	0.36 612	0.37 652	0.36 615	0.35 629	0.36 573	0.34 574

SGM-Forest	1.24 607	0.38 521	0.60 262	0.52 363	0.37 396	1.56 616	1.30 667	1.65 514	1.36 594	2.11 672	1.79 622	1.63 603	0.93 507	7.48 708	0.95 548	0.36 612	0.37 652	0.39 630	0.34 623	0.37 577	0.32 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pb	2.29 686	0.33 452	20.08 739	0.56 442	0.40 441	2.61 686	1.54 682	2.60 696	1.87 665	0.97 365	1.68 608	1.38 554	1.01 548	8.19 724	0.92 541	0.37 616	0.21 515	0.22 378	0.26 535	0.25 464	0.28 526

rvit_stereo_0075_2	0.64 384	0.46 559	1.05 531	0.66 559	0.66 600	0.53 236	0.48 413	1.20 394	1.12 452	0.76 296	0.92 314	0.78 345	0.53 290	1.03 319	0.59 425	0.37 616	0.28 596	0.40 635	0.31 598	0.37 577	0.32 563

AnyNet_C32	1.96 673	1.10 674	5.17 700	0.90 670	1.11 683	2.12 666	2.37 719	1.85 580	1.48 628	2.45 686	1.70 610	2.05 658	1.64 651	2.50 586	10.28 727	0.37 616	0.34 634	0.35 607	0.41 646	0.49 634	0.54 648

PS-NSSS	0.99 553	0.58 608	0.93 480	0.58 466	0.57 560	0.91 479	0.80 584	1.81 569	1.14 469	1.14 441	1.67 606	1.00 442	0.83 460	4.62 643	0.78 500	0.37 616	0.31 619	0.52 661	0.32 606	0.45 618	0.38 596

LALA_ROB	1.01 564	0.59 611	1.16 562	0.67 571	0.51 525	1.63 622	1.26 665	1.69 525	1.38 602	1.81 652	1.37 517	1.94 645	1.02 555	1.58 478	1.38 611	0.37 616	0.27 588	0.43 642	0.37 637	0.43 608	0.37 590

S	0.58 344	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.54 545	1.03 522	0.58 502	0.94 261	0.80 297	0.95 357	1.42 532	0.56 255	0.71 401	0.60 141	0.41 288	0.38 621	0.20 488	0.37 618	0.36 633	0.22 400	0.17 262

SHD	1.31 615	0.71 641	2.34 671	0.86 657	0.75 634	1.77 637	0.65 533	2.22 667	2.50 693	2.40 684	1.71 611	1.91 640	1.60 648	1.93 533	2.37 670	0.38 621	0.31 619	0.38 622	0.40 645	0.48 631	0.50 639

ADCPNet	1.85 666	0.69 636	8.07 711	0.71 602	0.58 569	2.79 693	1.22 660	1.94 609	1.54 637	1.88 658	1.69 609	2.46 676	2.04 680	2.37 574	6.48 707	0.38 621	0.37 652	0.38 622	0.43 652	0.47 626	0.45 621

XPNet_ROB	0.96 541	0.49 571	1.09 547	0.72 606	0.57 560	1.11 541	1.14 652	1.66 519	1.23 530	1.85 655	1.39 526	1.64 606	1.11 576	1.80 519	1.42 623	0.38 621	0.30 613	0.33 588	0.29 581	0.37 577	0.34 574

ISRNet	0.80 487	0.33 452	1.07 540	0.81 638	0.66 600	0.60 302	0.34 200	1.19 392	1.13 466	1.59 624	1.53 567	1.35 548	0.77 425	1.27 390	0.94 544	0.39 625	0.34 634	0.43 642	0.38 639	0.34 563	0.49 636

Wz-Net-TNSev	1.88 668	2.08 722	7.66 709	0.67 571	0.64 593	2.42 678	1.83 697	2.33 677	1.74 657	1.57 621	1.56 578	2.58 678	1.90 674	4.86 648	3.12 683	0.39 625	0.37 652	0.33 588	0.37 637	0.53 644	0.58 657

psmorigin	1.52 638	0.69 636	10.52 720	0.68 584	0.59 577	1.13 545	0.70 555	1.57 495	1.19 510	1.99 665	1.79 622	2.26 664	1.47 636	2.09 548	1.36 609	0.39 625	0.40 663	0.34 598	0.33 616	0.43 608	0.56 652

Selective-IGEV-i16pc	2.07 678	0.29 352	19.83 738	0.53 384	0.39 429	2.74 690	1.51 679	1.13 362	1.28 555	0.80 311	1.21 449	1.06 461	0.64 370	7.77 717	0.79 507	0.40 628	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.22 400	0.23 447

S-Stereo	1.15 600	0.46 559	2.17 664	0.81 638	0.80 648	1.21 566	1.19 658	1.93 607	2.02 676	1.47 593	2.11 652	1.57 590	1.17 587	2.05 545	1.41 619	0.40 628	0.40 663	0.35 607	0.31 598	0.44 614	0.70 675

Nwc_Net	1.09 584	0.49 571	1.33 590	0.89 669	0.80 648	1.49 610	0.66 539	2.19 663	1.27 550	1.32 545	2.26 659	1.96 648	1.54 642	1.92 530	1.34 605	0.40 628	0.30 613	0.43 642	0.45 656	0.38 586	0.37 590

RTS	2.67 697	1.38 690	15.28 729	0.99 680	1.26 696	3.78 707	1.96 705	2.15 651	2.62 696	2.61 689	2.85 681	2.60 679	1.59 646	6.27 681	5.71 705	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

RTSA	2.67 697	1.38 690	15.28 729	0.99 680	1.26 696	3.78 707	1.96 705	2.15 651	2.62 696	2.61 689	2.85 681	2.60 679	1.59 646	6.27 681	5.71 705	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

rvit_105_1	0.72 431	0.52 585	1.01 514	0.78 630	0.49 506	0.75 403	0.87 603	1.12 358	1.18 501	0.99 373	0.79 276	0.90 400	0.77 425	1.26 386	0.75 488	0.41 633	0.36 650	0.36 615	0.41 646	0.30 532	0.33 569

ADCS	2.25 683	0.99 667	5.55 701	0.81 638	0.74 625	2.19 668	1.80 694	2.27 673	2.14 681	2.80 697	2.13 654	2.40 672	2.03 679	2.64 593	13.69 736	0.41 633	0.39 661	0.40 635	0.45 656	0.58 653	0.56 652

AnyNet_C01	2.26 684	1.78 709	10.22 718	0.93 676	0.74 625	2.92 696	2.20 714	2.29 675	1.80 661	2.53 688	2.41 667	2.71 683	1.73 658	3.41 621	6.72 709	0.41 633	0.39 661	0.40 635	0.42 649	0.67 667	0.63 665

LSM	6.33 723	1.10 674	13.19 723	1.41 700	68.17 769	1.64 624	1.90 702	1.92 602	2.46 689	2.99 702	3.11 685	1.88 635	1.80 665	2.61 591	2.06 661	0.41 633	0.58 696	0.50 657	0.57 679	0.64 662	17.66 757

AANet	1.64 650	1.27 689	5.08 699	0.67 571	0.65 595	1.41 602	0.84 593	1.92 602	2.90 702	3.11 708	3.20 687	2.91 689	2.06 683	2.49 585	2.10 663	0.42 637	0.29 608	0.34 598	0.30 590	0.45 618	0.45 621

dad	0.86 518	0.66 630	1.06 535	0.56 442	0.37 396	0.76 411	0.44 359	1.17 373	1.50 631	1.44 588	1.27 473	1.34 547	0.75 413	2.52 587	0.84 525	0.42 637	0.27 588	0.83 689	0.26 535	0.41 597	0.29 533

FINET	0.97 547	0.54 592	1.60 629	0.63 529	0.79 643	1.08 534	1.07 645	1.56 494	2.20 683	1.15 447	1.49 559	0.94 416	0.88 485	2.32 570	1.05 562	0.42 637	0.35 645	0.32 579	0.28 569	0.43 608	0.38 596

FAT-Stereo	1.07 577	0.41 540	1.32 587	0.72 606	0.58 569	1.08 534	0.89 608	1.96 612	1.65 646	1.75 642	1.98 641	2.03 656	1.48 637	2.02 541	1.18 588	0.42 637	0.35 645	0.34 598	0.29 581	0.35 566	0.53 646

edge stereo	1.11 589	0.50 578	1.30 583	0.71 602	0.65 595	1.14 546	0.75 566	1.93 607	1.37 598	1.71 638	1.83 626	2.54 677	1.44 631	2.43 578	1.23 590	0.42 637	0.41 665	0.54 667	0.35 629	0.42 602	0.46 625

DeepPrunerF	1.60 646	0.73 642	5.81 704	0.88 665	1.19 693	0.91 479	0.95 625	2.19 663	5.24 729	1.17 466	1.30 484	1.19 503	1.30 617	4.90 650	1.66 643	0.42 637	0.34 634	0.52 661	0.47 661	0.41 597	0.40 600

GASNet	0.99 553	0.97 664	1.72 638	0.98 679	0.68 610	0.83 455	0.67 543	1.60 502	1.28 555	1.31 541	1.22 453	1.22 509	1.21 601	2.41 577	1.41 619	0.43 643	0.26 580	0.36 615	0.34 623	0.55 648	0.31 556

NVstereo2D	0.92 533	0.41 540	1.48 619	0.72 606	0.72 617	1.20 564	0.87 603	1.75 542	1.38 602	0.99 373	1.13 411	1.26 524	0.98 535	2.21 562	0.89 535	0.43 643	0.20 488	0.38 622	0.24 503	0.57 651	0.63 665

CBMV_ROB	0.90 528	0.44 550	0.63 276	0.51 341	0.37 396	1.25 573	0.49 425	1.77 553	1.27 550	1.41 581	2.00 644	1.33 542	1.08 571	2.17 555	0.76 491	0.43 643	0.42 667	0.47 652	0.44 654	0.41 597	0.36 585

CSAN	1.41 630	0.59 611	1.26 577	0.70 594	0.50 513	1.76 634	1.78 693	1.77 553	1.90 669	2.35 680	2.32 661	1.92 643	1.94 676	5.56 668	1.49 633	0.43 643	0.35 645	0.40 635	0.41 646	0.43 608	0.41 605

MeshStereo	2.26 684	0.56 601	0.92 478	0.61 507	0.49 506	2.60 684	1.02 638	3.18 704	2.05 678	7.40 741	4.98 709	7.58 724	2.98 706	6.37 683	1.96 656	0.43 643	0.43 668	0.45 647	0.39 641	0.43 608	0.42 609
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
RGC	1.14 596	0.79 650	1.26 577	0.91 673	0.96 673	1.52 612	0.77 572	1.92 602	1.26 544	1.54 613	1.93 638	2.02 655	1.54 642	2.25 565	1.31 601	0.44 648	0.35 645	0.58 678	0.48 663	0.47 626	0.46 625

HBP-ISP	0.96 541	0.58 608	0.72 347	0.61 507	0.46 496	1.64 624	0.76 569	1.86 583	1.28 555	1.30 531	1.53 567	0.86 383	0.94 513	3.27 618	0.69 469	0.45 649	0.44 671	0.54 667	0.48 663	0.47 626	0.40 600

DGSMNet	1.14 596	0.76 648	2.49 676	0.81 638	0.86 661	1.39 595	1.39 672	2.13 645	1.35 590	1.26 510	1.63 598	1.48 577	0.98 535	1.75 510	1.10 573	0.45 649	0.43 668	0.55 672	0.49 666	0.75 675	0.70 675

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 662	0.87 658	3.56 688	0.80 635	0.75 634	3.72 706	2.44 721	1.82 570	1.82 663	1.74 641	1.91 637	1.92 643	1.26 610	7.69 716	1.28 598	0.45 649	0.47 680	0.52 661	0.77 693	0.50 635	0.50 639

NCC-stereo	1.10 586	0.54 592	1.24 574	0.84 650	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 545	1.74 615	1.88 635	1.74 659	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 652	0.45 647	0.58 680	0.42 602	0.42 609

Abc-Net	1.10 586	0.54 592	1.24 574	0.84 650	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 545	1.74 615	1.88 635	1.74 659	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 652	0.45 647	0.58 680	0.42 602	0.42 609
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	1.26 610	0.46 559	0.62 273	0.56 442	0.38 418	1.06 530	0.78 574	1.73 534	1.40 612	1.01 384	1.43 537	1.10 481	0.75 413	10.62 740	0.65 451	0.45 649	0.43 668	0.48 654	0.45 656	0.44 614	0.41 605

SAMSARA	1.55 640	0.84 653	2.61 679	1.22 693	1.07 678	2.50 681	1.93 703	2.05 634	1.89 667	2.75 694	1.66 604	2.81 685	1.69 657	3.08 612	1.97 657	0.46 655	0.51 688	0.42 640	0.46 659	0.58 653	0.59 659

PVD	1.70 657	0.84 653	2.26 669	0.94 678	0.83 653	2.48 680	0.97 628	2.59 695	3.35 707	3.01 704	2.77 679	2.34 669	2.47 698	2.67 594	3.14 684	0.47 656	0.45 675	0.59 679	0.48 663	0.59 655	0.75 680

AF-Net	1.13 594	0.52 585	1.33 590	0.86 657	0.91 666	1.38 593	0.71 557	2.16 654	1.62 643	1.56 617	2.40 666	1.99 651	1.65 652	1.81 521	1.48 632	0.48 657	0.28 596	0.49 656	0.33 616	0.39 590	0.32 563

G-Net	1.66 652	0.63 626	1.56 625	1.11 689	0.74 625	2.98 698	0.91 614	1.55 491	1.22 527	2.76 695	8.18 732	2.32 668	2.53 700	1.92 530	1.87 650	0.48 657	0.44 671	0.45 647	0.31 598	0.60 659	0.57 656

XQC	1.37 624	0.87 658	2.56 678	0.84 650	0.69 612	1.83 645	0.89 608	2.07 640	1.88 666	1.88 658	1.53 567	1.91 640	1.55 644	2.85 600	3.05 681	0.48 657	0.29 608	0.44 646	0.39 641	0.69 669	0.60 662

DPSNet	1.69 656	0.59 611	4.33 694	0.70 594	0.57 560	2.02 660	1.62 689	3.35 707	1.78 659	1.48 599	1.38 522	2.17 661	2.84 703	4.77 646	3.66 692	0.48 657	0.31 619	0.29 544	0.25 517	0.64 662	0.48 632

BEATNet-Init1	26.87 755	13.43 747	70.68 772	0.91 673	0.68 610	57.02 768	21.06 749	32.82 763	32.67 760	52.12 778	53.61 774	66.05 774	49.56 771	48.79 773	34.71 761	0.49 661	0.44 671	0.53 666	0.53 675	0.63 660	0.59 659

FSD	0.54 302	0.52 585	0.65 290	0.62 519	0.50 513	0.54 246	0.58 502	0.65 110	0.53 188	0.54 234	0.52 170	0.56 255	0.52 282	0.57 122	0.55 409	0.51 662	0.47 680	0.50 657	0.49 666	0.50 635	0.49 636

UDGNet	0.72 431	1.17 683	0.80 417	0.77 628	0.41 451	0.77 418	0.38 262	0.97 280	1.34 581	0.81 316	0.88 306	0.71 326	0.60 342	1.21 374	0.54 404	0.52 663	0.19 467	1.02 699	0.26 535	0.71 671	0.31 556

FCDSN-DC	2.32 687	0.63 626	0.81 418	0.84 650	0.75 634	2.23 669	0.94 623	2.09 643	1.80 661	5.45 733	7.72 729	7.77 726	6.93 731	3.39 619	1.80 648	0.52 663	0.48 682	0.52 661	0.51 673	0.57 651	0.58 657
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 638	0.84 653	3.42 687	0.87 664	0.66 600	2.56 683	0.95 625	2.36 681	1.70 651	1.98 664	1.86 631	2.45 675	1.79 664	2.95 603	2.58 673	0.52 663	0.48 682	0.55 672	0.59 683	0.59 655	0.61 663

RP	1.09 584	0.50 578	1.12 554	0.90 670	1.04 677	1.11 541	0.84 593	1.80 566	1.62 643	1.55 616	2.00 644	1.90 639	1.78 663	1.84 522	1.25 592	0.52 663	0.36 650	0.48 654	0.36 633	0.45 618	0.43 616

MSMD_ROB	1.99 676	0.59 611	0.89 466	0.70 594	0.61 583	3.95 711	0.94 623	1.80 566	1.79 660	4.41 719	4.43 699	8.17 727	3.66 714	3.40 620	1.33 603	0.52 663	0.48 682	0.54 667	0.58 680	0.53 644	0.50 639

WCMA_ROB	1.84 665	0.47 564	1.31 584	0.69 588	0.57 560	2.11 665	1.14 652	1.87 586	1.73 655	4.04 715	6.43 719	5.62 718	3.61 713	2.59 589	1.94 655	0.52 663	0.44 671	0.39 630	0.42 649	0.48 631	0.47 629

FC-DCNN v2	2.81 703	0.59 611	0.85 433	0.73 614	0.57 560	2.97 697	1.05 642	3.39 708	2.61 695	6.98 737	7.67 728	10.38 734	6.31 728	5.75 673	3.37 690	0.53 669	0.48 682	0.51 659	0.50 670	0.53 644	0.51 643

FC-DCNN	2.72 702	0.59 611	0.86 439	0.73 614	0.57 560	2.91 695	1.04 640	3.01 702	2.60 694	6.83 736	7.64 727	9.92 731	6.33 729	5.21 655	3.14 684	0.53 669	0.48 682	0.51 659	0.50 670	0.53 644	0.51 643

GANetREF_RVC	1.07 577	0.86 657	1.31 584	0.82 646	0.53 541	1.41 602	1.31 668	1.76 549	1.52 634	1.27 513	1.31 490	1.46 570	1.24 607	2.03 542	0.96 552	0.56 671	0.45 675	0.67 683	0.50 670	0.88 681	0.59 659
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
DualNet (step1)	0.83 504	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.57 672	0.28 596	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

test_sample9	1.86 667	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	2.27 567	7.92 717	0.57 672	12.61 757	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

test_sample8	2.19 682	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.82 570	1.15 481	2.26 675	1.30 484	4.94 713	2.52 699	2.27 567	7.92 717	0.57 672	12.61 757	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

ccnet	1.12 591	0.67 631	1.01 514	0.78 630	0.73 624	1.72 630	0.99 633	1.84 579	1.26 544	1.47 593	1.85 630	1.75 623	1.29 613	1.75 510	1.88 652	0.57 672	0.53 690	0.57 677	0.55 677	0.59 655	0.54 648

MANE	6.19 722	0.59 611	1.03 526	0.93 676	1.22 695	13.38 735	2.69 722	12.81 740	17.94 753	8.21 742	10.82 740	14.72 738	11.68 733	11.39 742	11.90 734	0.59 676	0.50 687	0.52 661	1.76 724	0.55 648	0.54 648

PWCDC_ROB	1.29 611	0.75 647	1.33 590	1.05 684	0.88 665	1.73 631	0.52 446	1.89 592	3.28 706	1.29 522	4.88 708	1.22 509	1.46 634	1.77 517	1.45 627	0.60 677	0.26 580	0.29 544	0.25 517	0.52 642	0.37 590

PASM	1.34 620	0.92 661	2.62 680	0.86 657	0.87 663	1.03 522	1.08 646	1.50 470	1.51 633	1.82 653	1.41 531	1.68 612	1.26 610	4.87 649	1.34 605	0.61 678	0.65 702	0.68 684	0.78 694	0.69 669	0.68 673

PStereo	0.63 371	0.99 667	0.51 167	0.47 241	0.35 357	1.07 532	0.63 528	0.65 110	0.95 355	0.66 277	0.41 96	0.55 241	0.66 382	1.00 313	0.76 491	0.62 679	0.27 588	0.38 622	0.33 616	0.74 674	0.68 673

Anonymous_2	1.30 614	0.55 597	0.82 422	0.52 363	0.58 569	1.01 515	0.64 531	1.25 412	0.97 369	0.96 360	0.78 270	1.33 542	1.29 613	1.03 319	0.74 483	0.62 679	0.64 700	1.06 700	9.63 750	1.16 692	0.49 636

ELAS	2.37 689	0.74 645	1.54 623	0.99 680	0.92 668	4.78 718	2.33 718	3.33 706	3.37 708	5.05 727	4.77 707	3.67 699	4.53 721	3.42 622	4.50 699	0.62 679	0.53 690	0.55 672	0.53 675	0.63 660	0.64 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.48 694	0.74 645	1.90 650	1.05 684	0.92 668	2.76 691	4.01 731	2.76 697	4.11 721	4.69 722	4.63 703	4.62 706	5.96 726	3.97 631	3.96 697	0.63 682	0.53 690	0.56 675	0.52 674	0.64 662	0.63 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 679	1.15 681	3.10 685	1.05 684	0.76 637	5.03 721	2.40 720	2.16 654	2.62 696	1.89 660	2.28 660	2.69 682	1.65 652	9.35 730	2.04 659	0.64 683	0.51 688	0.68 684	0.71 691	1.09 691	0.67 671

SDNR	1.62 649	0.51 581	2.17 664	0.53 384	0.56 556	3.80 709	0.45 380	1.54 487	1.29 560	1.33 554	2.41 667	1.08 468	0.96 525	11.18 741	1.16 582	0.66 684	0.63 699	0.43 642	0.32 606	0.64 662	0.67 671

DStereoSA	4.44 715	0.92 661	6.79 708	1.58 704	2.54 722	2.29 672	14.04 745	2.33 677	2.31 685	1.85 655	10.58 739	1.32 540	13.05 741	7.07 699	11.18 733	0.67 685	1.97 732	0.88 691	3.29 734	1.69 699	2.44 721

PSMNet-RUCA	1.02 568	0.97 664	1.44 607	1.23 694	1.10 681	1.40 597	0.62 523	1.69 525	1.38 602	0.94 355	1.53 567	0.97 433	0.83 460	1.17 366	0.93 542	0.69 686	0.34 634	0.99 697	0.60 684	0.97 683	0.64 669

Consistency-Raft	1.25 609	0.99 667	1.93 652	1.02 683	1.21 694	0.96 502	1.01 637	1.75 542	1.92 670	1.36 563	2.12 653	1.44 565	1.01 548	1.14 356	1.40 615	0.72 687	0.82 707	0.89 692	0.98 708	1.31 698	0.95 687

DStereoFS	3.67 710	1.49 701	2.18 666	1.32 695	1.32 699	4.41 716	1.26 665	3.75 713	9.27 736	3.36 709	6.80 720	4.81 711	13.54 743	6.95 697	4.76 701	0.73 688	0.69 703	1.17 702	2.40 733	1.27 697	1.95 712

MADNet+	2.69 699	3.22 733	11.53 721	1.44 701	1.12 685	3.19 700	1.81 695	2.85 699	2.37 686	1.68 636	2.07 651	2.85 687	2.18 688	7.41 705	5.23 703	0.79 689	0.76 705	0.69 686	0.65 687	0.98 684	0.95 687

STTRV1_RVC	1.58 643	0.68 635	1.96 654	0.88 665	1.12 685	1.57 617	0.90 613	2.25 670	1.75 658	1.29 522	2.02 647	1.40 555	1.22 602	9.77 736	1.31 601	0.81 690	0.33 632	0.54 667	0.49 666	0.73 673	0.52 645

JetBlue	3.97 711	2.01 717	10.19 717	1.38 697	2.84 727	10.53 730	9.54 735	3.60 711	2.41 688	2.73 693	3.39 690	4.54 705	4.31 719	7.85 720	6.84 710	0.88 691	0.93 718	0.89 692	0.91 701	1.74 700	1.91 710

UDG	1.41 630	2.65 728	0.99 504	1.44 701	1.64 706	1.34 587	0.80 584	1.60 502	1.23 530	1.23 494	1.71 611	2.01 653	1.34 622	1.47 453	1.41 619	0.90 692	0.54 693	2.29 713	0.75 692	1.84 701	1.04 692

MFMNet_re	1.40 629	1.14 680	1.68 633	1.39 698	1.07 678	1.48 608	1.43 674	1.87 586	1.82 663	2.26 675	2.19 656	1.51 581	1.86 670	1.52 461	1.25 592	0.93 693	0.83 708	0.84 690	0.80 695	0.99 686	1.05 694

PMTNet	0.46 230	0.21 78	0.38 35	0.37 37	0.23 62	0.71 384	0.27 109	0.74 158	1.04 406	0.64 270	0.70 247	0.55 241	0.47 220	0.86 259	0.35 220	1.00 694	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

PDISCO_ROB	1.32 618	0.65 629	1.44 607	1.36 696	1.46 703	2.55 682	0.92 616	2.45 689	2.07 679	1.37 566	1.49 559	1.65 609	1.00 546	2.82 597	1.35 608	1.01 695	0.27 588	0.54 667	0.47 661	0.71 671	0.73 678

DispFullNet	2.34 688	2.85 730	3.66 689	3.08 726	2.27 715	1.97 656	0.67 543	2.00 622	1.70 651	2.52 687	2.00 644	2.23 662	5.86 724	3.44 624	1.58 637	1.01 695	0.32 627	2.64 724	1.94 727	2.85 718	2.24 715

anonymity	1.12 591	0.97 664	1.21 567	1.07 687	1.12 685	1.08 534	0.89 608	1.95 611	1.16 491	1.29 522	1.26 470	1.22 509	1.09 574	1.15 357	1.01 559	1.02 697	1.00 720	0.97 694	0.97 706	0.98 684	0.99 689

SPS-STEREO	1.67 653	1.04 671	1.23 571	1.21 692	1.13 688	1.82 644	1.11 648	2.16 654	1.52 634	3.07 706	2.32 661	2.82 686	1.80 665	4.11 633	2.04 659	1.03 698	0.99 719	0.97 694	0.94 704	1.03 689	1.02 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	2.41 692	1.07 672	2.14 663	1.18 691	1.10 681	2.14 667	1.36 671	1.96 612	1.66 647	5.46 734	7.07 723	4.95 714	4.32 720	5.50 665	2.26 667	1.04 699	1.02 722	0.99 697	0.97 706	1.02 687	1.04 692

NVStereoNet_ROB	1.88 668	1.07 672	1.45 612	1.07 687	1.17 690	1.47 607	1.48 678	1.89 592	1.93 672	1.94 663	4.67 706	3.08 693	1.80 665	6.51 686	1.65 641	1.06 700	0.86 714	1.08 701	1.32 714	0.93 682	1.26 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	1.49 634	1.26 688	1.27 580	0.88 665	0.79 643	1.76 634	1.00 635	1.79 563	1.26 544	1.10 415	1.61 592	1.21 507	0.99 544	8.13 721	0.84 525	1.09 701	0.41 665	2.20 711	0.46 659	1.20 695	0.48 632

DDUNet	1.50 636	2.69 729	1.12 554	1.77 706	1.88 708	1.84 646	0.92 616	1.70 530	1.16 491	1.38 572	1.79 622	1.60 596	1.12 579	1.37 422	1.08 568	1.10 702	0.76 705	2.37 715	0.94 704	2.00 702	1.37 701

WAO-7	2.66 696	1.40 693	1.73 640	1.39 698	1.17 690	3.93 710	1.94 704	4.11 716	3.88 719	2.92 699	5.50 710	4.18 704	3.00 707	7.63 715	3.71 693	1.13 703	1.00 720	1.17 702	1.13 713	1.18 694	1.09 696

GCST	1.08 581	1.47 699	0.93 480	1.73 705	1.14 689	1.30 580	0.31 153	1.33 423	1.16 491	1.29 522	0.97 333	0.98 435	0.49 251	2.08 547	0.46 346	1.19 704	0.70 704	1.30 704	0.85 699	1.02 687	0.89 685

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 422	3.18 732	2.55 677	0.39 71	0.23 62	0.44 125	0.23 55	0.63 92	0.42 120	0.44 169	0.44 121	0.34 95	0.28 61	0.56 116	0.29 108	1.35 705	0.10 9	0.22 378	0.19 345	0.46 625	1.31 700

light-stereo	12.42 742	1.45 697	18.02 735	17.94 745	23.64 753	11.13 731	0.82 589	9.91 737	5.73 730	15.42 752	42.83 766	55.24 771	1.88 671	28.77 759	2.26 667	1.61 706	3.00 740	0.78 687	0.93 703	3.48 726	3.62 735

WAO-6	2.81 703	1.60 705	1.46 614	2.36 714	2.28 716	3.55 704	2.29 717	4.21 717	4.56 725	2.36 682	4.51 700	4.88 712	2.66 701	4.60 642	4.07 698	1.72 707	1.15 726	2.31 714	1.46 720	2.31 705	1.85 709

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 586	1.02 670	1.00 510	0.82 646	0.67 604	1.93 653	0.93 620	1.62 509	1.11 448	1.15 447	1.25 463	1.50 579	0.79 437	1.96 536	0.76 491	1.89 708	0.34 634	0.79 688	0.36 633	1.25 696	0.83 682

WAO-8	4.40 713	1.82 712	1.79 642	2.34 712	2.20 711	9.19 727	1.53 680	6.09 729	16.46 747	3.94 713	7.84 730	7.32 721	3.72 716	9.41 732	3.31 687	2.00 709	1.07 723	2.44 720	1.37 718	2.50 709	1.68 706

Venus	4.40 713	1.82 712	1.79 642	2.34 712	2.20 711	9.19 727	1.53 680	6.09 729	16.46 747	3.94 713	7.84 730	7.32 721	3.72 716	9.41 732	3.31 687	2.00 709	1.07 723	2.44 720	1.37 718	2.50 709	1.68 706

PWCK	2.88 705	2.05 720	5.72 703	2.08 709	1.11 683	3.55 704	3.90 730	2.86 700	3.54 712	3.03 705	3.63 693	3.10 694	2.31 693	8.15 723	3.09 682	2.12 711	0.91 717	1.75 707	0.98 708	2.57 711	1.18 698

CAS	0.63 371	0.18 10	0.37 18	2.27 711	0.84 654	0.57 276	0.54 461	0.79 178	0.62 223	0.48 198	0.70 247	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.35 220	2.24 712	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 695

MonStereo1	3.14 707	1.66 706	1.81 644	2.43 715	2.32 718	5.80 724	1.58 687	3.52 709	4.70 726	3.09 707	8.22 733	4.76 710	3.36 710	6.52 687	2.29 669	2.33 713	0.61 698	1.91 710	1.05 712	2.44 708	2.34 717

DStereoO	1.44 632	1.11 677	1.69 634	1.16 690	0.72 617	1.21 566	1.56 683	1.74 539	1.63 645	1.52 605	1.67 606	1.51 581	3.16 708	1.73 508	1.72 644	2.35 714	0.45 675	0.97 694	0.42 649	2.01 703	0.53 646

SQANet	1.31 615	0.88 660	1.08 544	1.83 707	1.44 702	1.44 605	0.75 566	1.74 539	1.09 438	1.32 545	1.26 470	1.28 531	1.01 548	1.50 457	0.83 522	2.50 715	0.34 634	1.47 705	0.55 677	2.32 706	1.57 705

ACVNet_2	2.43 693	1.41 694	2.04 656	2.62 717	2.24 714	2.63 688	1.88 701	3.31 705	3.01 703	2.19 673	3.45 691	4.62 706	2.04 680	4.50 641	1.47 631	2.55 716	0.64 700	2.22 712	0.84 697	2.69 712	2.29 716

JetRed	6.91 726	8.80 739	25.96 751	2.85 720	3.25 731	13.98 738	11.87 742	6.25 731	4.28 723	4.45 720	4.56 701	6.69 720	5.46 723	7.46 707	14.05 737	2.59 717	3.31 741	2.59 723	2.29 732	4.20 733	3.36 732

DPSimNet_ROB	11.20 741	4.98 736	35.43 755	2.90 723	4.52 737	7.89 726	17.09 746	4.66 720	6.06 733	14.89 751	10.93 741	17.29 746	36.81 762	13.18 744	15.68 741	2.86 718	6.29 747	5.75 746	5.09 746	3.91 731	7.70 741

otaku	1.60 646	1.11 677	1.21 567	2.20 710	1.56 704	1.97 656	1.24 661	2.07 640	1.36 594	1.44 588	1.62 594	1.73 618	1.19 595	1.73 508	0.98 556	2.89 719	0.57 695	1.74 706	0.60 684	2.78 713	1.94 711

Ntro	1.64 650	1.15 681	1.23 571	2.48 716	1.83 707	2.09 664	1.16 655	1.96 612	1.38 602	1.21 483	1.62 594	1.62 598	1.29 613	1.87 527	1.11 576	3.04 720	0.56 694	1.82 708	0.64 686	2.80 714	2.05 713

ACVNet_1	2.18 681	1.45 697	1.72 638	2.85 720	2.33 719	2.28 671	1.46 676	3.08 703	2.22 684	1.82 653	2.05 650	3.56 697	1.98 678	3.09 613	1.40 615	3.17 721	0.60 697	2.40 719	0.92 702	2.91 720	2.37 718

Dean	2.91 706	1.53 703	2.07 657	2.96 725	2.51 721	3.15 699	2.14 712	4.75 721	4.41 724	2.76 695	6.10 718	5.53 717	2.37 694	2.97 605	1.92 654	3.18 722	0.85 712	2.51 722	1.04 711	2.88 719	2.47 722

LVE	3.31 709	1.67 707	1.64 630	2.85 720	2.42 720	3.20 701	2.26 716	4.78 722	5.05 728	2.35 680	6.91 721	6.02 719	2.37 694	9.15 726	2.17 666	3.19 723	1.08 725	2.38 717	1.47 721	2.81 715	2.40 720

ACVNet-4b	2.15 680	1.41 694	1.64 630	2.80 718	2.31 717	2.31 674	1.24 661	2.32 676	2.14 681	1.26 510	2.39 665	2.66 681	1.48 637	5.95 678	1.06 564	3.20 724	0.45 675	2.37 715	0.89 700	2.83 717	2.37 718

TorneroNet-64	5.30 721	2.03 718	1.74 641	3.43 730	2.81 726	10.09 729	2.12 711	9.10 736	17.12 752	4.96 726	9.27 736	10.72 736	3.70 715	9.20 727	4.55 700	3.31 725	0.84 709	2.88 728	1.55 722	3.49 727	3.04 728

RainbowNet	1.97 674	1.76 708	1.57 627	2.81 719	2.21 713	1.98 658	1.81 695	2.54 693	1.89 667	1.50 602	1.84 628	1.96 648	1.65 652	2.14 552	1.25 592	3.33 726	0.85 712	2.39 718	0.98 708	2.82 716	2.22 714

KSHMR	8.75 730	2.06 721	2.11 661	3.53 732	3.11 729	4.13 714	2.69 722	5.60 726	61.37 778	3.00 703	55.83 775	4.98 716	2.45 697	4.49 639	2.61 676	3.46 727	1.55 730	3.14 731	1.94 727	3.72 729	3.18 730

TorneroNet	10.70 739	2.03 718	1.82 646	3.43 730	3.01 728	43.83 760	2.22 715	8.87 735	67.47 779	7.17 740	27.36 754	10.68 735	3.85 718	8.67 725	7.65 716	3.59 728	0.88 715	3.04 729	1.57 723	3.71 728	3.17 729

UNDER WATER-64	5.27 720	2.32 724	8.78 715	3.93 736	3.54 734	7.61 725	3.03 728	5.84 728	14.19 741	4.04 715	4.04 697	9.39 730	6.26 727	5.93 677	8.48 719	3.60 729	1.51 729	3.13 730	1.88 725	4.29 735	3.61 733

IMH-64-1	2.70 700	1.79 710	1.46 614	3.26 728	2.66 723	3.23 702	2.10 709	4.08 714	2.75 700	2.34 678	3.81 695	3.06 691	2.22 691	4.25 635	2.59 674	3.75 730	0.84 709	2.75 725	1.35 715	3.15 722	2.60 725

IMH-64	2.70 700	1.79 710	1.46 614	3.26 728	2.66 723	3.23 702	2.10 709	4.08 714	2.75 700	2.34 678	3.81 695	3.06 691	2.22 691	4.25 635	2.59 674	3.75 730	0.84 709	2.75 725	1.35 715	3.15 722	2.60 725

UNDER WATER	5.08 719	2.33 725	5.55 701	3.94 737	3.51 733	5.20 722	2.72 724	5.61 727	16.52 749	3.84 712	4.60 702	9.21 729	5.89 725	5.90 675	8.66 720	3.75 730	1.34 727	3.18 732	1.88 725	4.33 736	3.61 733

USTest	14.33 745	14.94 748	21.04 740	17.44 744	16.05 739	23.26 745	33.84 756	21.73 749	11.80 740	9.36 743	10.14 737	15.97 739	13.20 742	17.28 747	22.43 748	3.78 733	5.01 745	6.17 748	6.16 747	9.25 743	7.72 742

IMH	3.21 708	1.85 714	1.48 619	3.25 727	2.69 725	4.07 713	2.02 707	4.41 719	3.80 717	2.72 692	7.11 724	4.75 709	2.92 704	5.92 676	2.55 672	3.85 734	0.88 715	2.78 727	1.36 717	3.19 724	2.59 724

ktn	4.70 717	2.38 726	2.12 662	3.76 733	3.24 730	4.85 719	2.95 727	5.52 724	7.37 735	4.07 717	19.32 750	7.46 723	3.47 711	7.39 704	2.95 680	4.04 735	1.85 731	3.26 733	2.22 731	3.08 721	2.65 727

notaker	3.98 712	2.40 727	2.68 681	3.82 735	3.27 732	3.97 712	2.14 712	4.78 722	3.45 710	4.12 718	6.94 722	7.65 725	3.26 709	7.82 719	5.30 704	4.04 735	1.41 728	3.36 734	2.10 730	3.88 730	3.31 731

MADNet++	5.01 718	3.14 731	4.91 697	4.55 739	3.94 736	5.20 722	4.41 732	4.40 718	4.13 722	4.95 725	6.08 717	4.74 708	5.37 722	9.40 731	10.67 732	4.65 737	4.15 744	3.97 736	3.34 736	4.09 732	4.08 737

DGTPSM_ROB	13.01 743	8.23 737	21.87 741	9.51 741	18.10 740	11.56 733	32.01 754	10.63 738	16.20 745	7.03 738	19.48 751	10.15 732	16.66 746	9.83 737	22.42 747	4.75 738	8.68 748	5.37 744	10.25 753	6.16 739	11.36 749

DPSMNet_ROB	13.02 744	8.23 737	21.91 742	9.53 742	18.11 741	11.56 733	32.02 755	10.64 739	16.23 746	7.05 739	19.49 752	10.16 733	16.66 746	9.85 738	22.43 748	4.77 739	8.68 748	5.38 745	10.26 754	6.17 740	11.36 749

noway3	10.35 733	11.00 742	15.02 727	20.39 746	18.94 743	14.12 739	10.56 736	15.98 745	3.54 712	5.46 734	5.85 712	16.09 740	12.69 738	7.52 711	10.27 725	7.32 740	2.42 734	4.36 743	3.53 742	11.32 744	10.69 744

noway2	10.40 734	10.97 740	15.08 728	20.56 747	18.94 743	14.22 740	10.66 739	15.84 743	3.63 714	5.40 732	5.90 714	16.26 743	12.75 740	7.52 711	10.27 725	7.37 741	2.47 735	4.33 741	3.54 743	11.37 746	10.96 745

zzzz4	10.56 736	11.89 745	15.95 733	21.17 751	19.03 746	14.33 742	10.58 737	16.24 746	3.67 715	5.38 731	5.93 716	16.23 742	12.58 735	7.55 713	10.38 729	7.43 742	2.52 736	4.32 739	3.52 740	11.46 747	11.03 746

noway1	10.55 735	11.90 746	15.90 732	21.17 751	19.04 747	14.32 741	10.58 737	16.25 747	3.67 715	5.37 730	5.92 715	16.18 741	12.57 734	7.55 713	10.38 729	7.43 742	2.52 736	4.32 739	3.52 740	11.46 747	11.03 746

TCMNet-wrong-test	10.31 732	11.40 743	14.84 726	20.96 750	18.45 742	13.80 737	10.76 741	15.78 742	3.53 711	5.20 728	5.52 711	16.26 743	12.61 736	7.51 709	10.15 723	7.43 742	2.37 733	4.31 738	3.43 737	11.36 745	10.61 743

noway4	10.57 737	11.82 744	15.74 731	21.37 753	19.02 745	14.35 743	10.72 740	15.85 744	3.82 718	5.34 729	5.85 712	16.62 745	12.73 739	7.51 709	10.29 728	7.45 745	2.57 738	4.33 741	3.51 739	11.47 749	11.08 748

HanzoNet	11.04 740	3.62 734	8.10 713	4.08 738	3.55 735	4.90 720	2.73 725	7.19 733	10.10 737	31.86 768	28.92 756	21.96 756	36.36 760	18.08 748	10.17 724	7.94 746	3.32 742	3.47 735	3.31 735	7.06 741	4.04 736

tt	6.58 725	0.26 253	6.10 705	3.77 734	2.16 710	11.55 732	19.63 747	13.33 741	5.74 731	2.96 701	2.65 676	4.97 715	6.33 729	3.81 628	7.24 711	9.15 747	11.32 756	5.89 747	6.24 748	6.03 738	2.55 723

DLNR_Zeroshot_test	23.17 753	48.52 771	43.29 759	176.68 778	78.69 771	0.35 57	0.21 32	23.41 751	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.56 474	0.44 316	9.57 748	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 776	0.16 228

iinet-test	17.98 747	18.06 749	23.82 747	20.87 748	19.70 748	26.55 746	35.70 757	25.04 753	15.93 742	13.33 746	13.25 742	20.58 748	17.79 748	20.62 749	25.11 752	9.58 749	8.78 750	9.88 750	9.85 751	13.23 750	11.95 751

IINet	17.98 747	18.06 749	23.81 746	20.87 748	19.70 748	26.55 746	35.70 757	25.04 753	15.93 742	13.33 746	13.25 742	20.58 748	17.79 748	20.62 749	25.11 752	9.58 749	8.78 750	9.88 750	9.85 751	13.23 750	11.95 751

PML	51.67 768	36.25 759	13.28 724	7.46 740	20.81 750	108.69 777	232.22 780	8.72 734	27.82 759	87.01 779	269.67 780	69.67 775	61.95 774	24.76 758	14.20 738	9.74 751	3.40 743	9.62 749	4.70 745	18.74 755	4.72 740

DLNR-FE	23.17 753	48.55 772	42.94 758	176.85 779	78.48 770	0.35 57	0.21 32	23.51 752	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.55 469	0.44 316	9.85 752	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 776	0.16 228

DPSM_ROB	19.08 749	19.14 752	25.17 749	22.15 755	20.85 751	28.17 749	37.82 760	26.56 755	16.85 750	14.14 748	14.84 745	21.70 751	18.75 751	21.87 752	26.55 756	10.16 753	9.30 753	10.47 752	10.42 755	14.03 752	12.61 754

DPSM	19.08 749	19.14 752	25.17 749	22.15 755	20.85 751	28.17 749	37.82 760	26.56 755	16.85 750	14.14 748	14.84 745	21.70 751	18.75 751	21.87 752	26.55 756	10.16 753	9.30 753	10.47 752	10.42 755	14.03 752	12.61 754

ASD4	15.85 746	10.99 741	19.63 737	10.21 743	11.70 738	19.24 744	31.10 753	19.35 748	10.68 738	11.14 744	10.18 738	12.59 737	12.64 737	14.74 745	24.83 751	12.93 755	9.94 755	26.83 763	19.40 757	16.23 754	12.70 756

fast-reg	37.99 756	38.31 760	50.02 761	45.00 767	43.04 764	57.29 769	76.35 767	53.18 766	33.49 761	28.15 760	29.55 761	41.27 763	35.82 759	42.63 764	52.86 765	19.57 756	18.63 761	20.88 755	20.79 758	28.20 757	24.79 759

CasAABBNet	38.33 759	38.46 764	50.35 765	44.75 764	41.84 758	56.68 763	76.37 769	53.22 767	33.83 766	28.31 765	29.54 760	43.62 767	37.71 766	43.84 769	53.41 769	20.30 757	18.70 763	21.07 757	21.07 761	28.24 759	25.34 761

RAFT-FEzeroshot	38.32 757	38.45 762	50.28 762	44.74 762	41.87 759	56.68 763	76.38 770	53.24 768	33.76 763	28.29 762	29.37 758	43.69 768	37.66 764	43.83 766	53.41 769	20.32 758	18.70 763	21.07 757	21.07 761	28.25 760	25.35 763

RAFT-FE	38.32 757	38.45 762	50.28 762	44.74 762	41.87 759	56.68 763	76.38 770	53.24 768	33.76 763	28.29 762	29.37 758	43.69 768	37.66 764	43.83 766	53.41 769	20.32 758	18.70 763	21.07 757	21.07 761	28.25 760	25.35 763

Hybrid-DGEV	38.35 760	38.46 764	50.28 762	44.82 766	41.90 761	56.66 762	76.35 767	53.24 768	33.80 765	28.29 762	29.84 763	43.58 764	37.86 768	43.84 769	53.39 768	20.34 760	18.69 762	21.06 756	21.00 759	28.25 760	25.34 761

Selective-RAFT-Error	38.39 762	38.47 766	50.44 767	44.73 761	41.97 763	56.68 763	76.38 770	53.24 768	33.92 767	28.34 766	29.85 764	43.60 765	38.20 769	43.75 765	53.34 766	20.38 761	18.70 763	21.09 761	21.05 760	28.30 763	25.43 765

FlowAnything	38.37 761	38.41 761	50.38 766	44.76 765	41.94 762	56.64 761	76.34 766	53.28 772	34.23 768	28.25 761	29.72 762	43.60 765	37.79 767	43.83 766	53.38 767	20.39 762	18.71 767	21.07 757	21.14 765	28.23 758	25.29 760

LSM0	42.82 766	38.75 767	50.81 768	47.07 768	109.38 779	57.00 767	76.02 765	53.74 773	33.71 762	29.02 767	30.41 765	43.87 770	37.22 763	43.91 771	53.54 772	20.52 763	18.62 760	21.10 762	21.11 764	28.41 764	42.22 769

Selective-IGEV-i1pa	19.94 751	26.52 757	23.52 744	2.94 724	1.59 705	31.97 758	20.54 748	30.88 759	25.25 754	23.87 757	27.58 755	33.01 759	26.91 757	32.38 760	25.47 754	20.69 764	5.85 746	12.49 754	4.43 744	3.35 725	19.48 758

zzzz2	57.17 772	57.86 773	75.47 773	67.94 769	62.74 767	84.92 773	114.99 775	79.18 774	50.68 774	42.39 769	44.33 768	61.67 772	53.81 772	65.07 774	79.30 773	30.51 765	28.15 769	31.78 764	32.01 766	42.61 768	38.08 767

noway5	57.17 772	57.86 773	75.47 773	67.94 769	62.74 767	84.92 773	114.99 775	79.18 774	50.68 774	42.39 769	44.33 768	61.67 772	53.81 772	65.07 774	79.30 773	30.51 765	28.15 769	31.78 764	32.01 766	42.61 768	38.08 767

LRCNet_RVC	22.74 752	32.10 758	21.97 743	29.84 757	26.23 754	4.42 717	0.81 587	22.66 750	2.02 676	26.93 759	29.26 757	23.06 758	15.59 745	23.84 754	18.88 744	31.75 767	19.90 768	34.65 767	32.13 768	30.54 765	28.32 766

xxxxx1	54.10 769	25.67 754	27.13 752	113.43 775	96.96 774	30.69 753	47.44 762	32.38 760	25.60 755	17.75 753	17.27 747	21.81 753	21.02 753	24.43 755	33.82 758	33.37 768	40.54 773	157.71 778	175.86 778	66.16 773	72.93 777

tt_ll	54.10 769	25.67 754	27.13 752	113.43 775	96.96 774	30.69 753	47.44 762	32.38 760	25.60 755	17.75 753	17.27 747	21.81 753	21.02 753	24.43 755	33.82 758	33.37 768	40.54 773	157.71 778	175.86 778	66.16 773	72.93 777

ff	54.10 769	25.67 754	27.13 752	113.43 775	96.96 774	30.69 753	47.44 762	32.38 760	25.60 755	17.75 753	17.27 747	21.81 753	21.02 753	24.43 755	33.82 758	33.37 768	40.54 773	157.71 778	175.86 778	66.16 773	72.93 777

zzzzzz3	61.80 775	59.14 775	84.88 775	83.84 771	80.20 772	82.87 772	99.25 773	85.10 776	52.26 776	43.57 771	48.41 772	77.21 777	69.20 776	65.22 776	79.68 776	33.72 771	28.30 771	35.17 768	34.66 769	50.16 771	43.13 770

zzz1	61.79 774	59.16 776	84.91 776	83.86 772	80.22 773	82.74 771	99.25 773	85.15 777	52.28 777	43.59 772	48.47 773	77.02 776	69.19 775	65.23 777	79.63 775	33.72 771	28.30 771	35.17 768	34.66 769	50.16 771	43.13 770

HaxPig	38.92 763	41.40 768	41.64 756	29.95 758	32.27 755	28.90 751	27.60 750	29.73 758	37.71 769	43.82 773	43.87 767	33.17 760	35.56 758	41.53 762	40.37 763	43.94 773	47.51 777	45.82 770	47.08 772	42.38 766	44.15 773

AVERAGE_ROB	40.43 764	42.37 769	42.73 757	36.96 760	35.58 757	30.50 752	27.61 751	36.71 765	38.39 770	44.91 774	44.36 770	37.45 762	36.70 761	41.88 763	40.35 762	45.43 774	46.81 776	47.11 771	46.35 771	42.51 767	43.87 772

MEDIAN_ROB	42.00 765	44.40 770	44.29 760	35.15 759	34.95 756	31.28 757	29.60 752	35.88 764	40.02 771	47.20 777	46.64 771	37.37 761	38.48 770	44.35 772	42.45 764	48.03 775	49.39 778	49.71 772	49.03 773	45.14 770	46.65 774

RSGM-EC	88.84 776	82.86 777	51.22 769	105.38 773	99.51 777	94.51 775	125.67 777	90.02 778	46.43 772	45.14 775	57.50 776	101.22 778	88.55 777	154.40 778	153.26 778	105.54 776	59.55 779	113.88 775	53.02 774	92.89 778	56.17 775

acva	88.84 776	82.86 777	51.22 769	105.38 773	99.51 777	94.51 775	125.67 777	90.02 778	46.43 772	45.14 775	57.50 776	101.22 778	88.55 777	154.40 778	153.26 778	105.54 776	59.55 779	113.88 775	53.02 774	92.89 778	56.17 775

Anonymous_1	43.04 767	18.73 751	24.79 748	21.81 754	46.26 765	27.80 748	37.60 759	28.08 757	16.14 744	14.66 750	14.30 744	20.65 750	17.88 750	21.56 751	25.94 755	117.93 778	8.92 752	100.65 774	126.50 776	158.64 780	12.08 753

Selective-IGEV-i16pa	97.29 778	136.83 779	17.95 734	1.52 703	1.00 675	188.16 779	3.63 729	183.02 781	169.43 781	88.01 780	178.60 778	119.35 780	191.45 780	226.33 781	135.51 777	131.38 779	17.89 759	32.25 766	3.46 738	2.02 704	117.94 780

FADE		4.78 735		1.89 708	1.92 709			5.58 725	5.04 727	2.92 699		4.13 703		10.23 739		188.09 780	2.77 739	123.78 777	127.92 777	1.06 690	1.10 697

test_example2	192.40 779	210.76 780	206.48 779	199.83 780	204.73 780	172.94 778	183.52 779	133.93 780	133.41 780	191.38 781	196.19 779	187.13 781	178.77 779	205.33 780	208.00 780	222.09 781	238.72 781	186.54 781	190.54 781	227.34 781	170.31 781

ccccc	497.63 780	492.34 781	595.97 780	530.87 781	530.37 781	478.08 780	442.62 781	491.76 782	343.70 782	448.18 782	520.80 781	476.12 782	550.57 781	541.64 782	605.32 781	663.49 782	459.54 782	353.94 782	309.79 782	586.66 782	530.90 782

Low-res two-view benchmark