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

over v1	0.11 57	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA_dic	0.09 1	0.12 305	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

over-6	0.12 94	0.13 379	0.19 115	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-34k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.19 179	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 11	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 57	0.08 44	0.23 180	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
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	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 11	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo	1.40 738	0.10 158	17.09 783	0.18 115	0.07 3	4.78 757	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 758	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.06 171	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 144	0.37 684	0.36 356	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

trnet	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

s12784h	0.17 264	0.09 96	0.26 215	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 94	0.08 44	0.40 409	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 622	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

monster-pro	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 94	0.11 241	0.32 295	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 94	0.10 158	0.27 227	0.19 179	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 144	0.11 241	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 94	0.12 305	0.28 244	0.19 179	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 94	0.11 241	0.35 336	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 201	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 94	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

Replicate-Monster	0.12 94	0.10 158	0.32 295	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 115	0.19 179	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

3w_stereo	0.12 94	0.11 241	0.18 99	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 180	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LGtest1	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 4	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 730	0.70 621	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 718	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 685

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 244	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

CREStereo	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160
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
HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 458	0.19 179	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

NoBS	0.09 1	0.08 44	0.16 54	0.19 179	0.09 63	0.08 2	0.14 126	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.05 37

DNSM	0.28 546	0.28 637	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 673	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 751	0.81 750

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 144	0.11 241	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

small-0shot	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 147	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

depth_test_26	0.11 57	0.07 4	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

LGCAT	0.11 57	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PointNet	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

TS12	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 94	0.13 379	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

aanet-new-32k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 57	0.10 158	0.26 215	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 94	0.12 305	0.27 227	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 94	0.11 241	0.23 180	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 94	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 94	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

PSi22	0.14 187	0.13 379	0.29 258	0.19 179	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 160

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 144	0.08 44	0.22 164	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 4	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 705	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Zero-FE251	0.14 187	0.09 96	0.24 191	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 684	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.5_new	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 94	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 215	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 269	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 144	0.14 433	0.19 115	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

DEFOM-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

RSM++	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

RSM	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

MoCha-V2	0.13 144	0.08 44	0.26 215	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 313	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 227	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 205	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 542	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 514	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 191	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 409	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

111	0.20 360	0.17 521	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 295	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

PMTNet	0.15 225	0.08 44	0.23 180	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 711	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

test410_97500	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAR-Net	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 94	0.12 305	0.17 80	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

anonymous	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 115	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

Anonymus	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.19 179	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 313	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 285	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.07 262

DNS	0.26 513	0.30 653	0.18 99	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 749	0.80 749

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

DF	0.13 144	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

LiteMatch*	0.11 57	0.07 4	0.22 164	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 57	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.08 350

LiteMatch	0.12 94	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 313	0.19 179	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Selective-IGEV-i32	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.05 7	0.05 37

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

AdaDepth	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GASTEREO	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

S2M2_XL	0.10 11	0.09 96	0.21 147	0.14 3	0.10 139	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

asd	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.06 160

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 356	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

AIO_rvc	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

castereo++	0.13 144	0.10 158	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

fffft	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

Occ-G	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 215	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 144	0.10 158	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

Selective-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 269	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 205	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

iRAFT	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 191	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.38 717	0.15 638	0.06 113	0.05 37

cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 434	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 409	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

XX-TBD	0.15 225	0.18 536	0.28 244	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 295	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

BEATNet_4x	0.22 417	0.18 536	0.47 497	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

rgla	0.10 11	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.05 37

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 147	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

SE	0.16 242	0.14 433	0.19 115	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.08 350

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 258	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

PhaseNet	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 601	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 633	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 325	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

aanet-new-40k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 94	0.10 158	0.21 147	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 94	0.09 96	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 144	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 458	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.08 350

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 147	0.15 7	0.11 203	0.10 19	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.05 37

Foundation-i1	0.13 144	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

BStereo	0.13 144	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

VIP-Stereo	0.12 94	0.12 305	0.21 147	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

3.75w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 57	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 57	0.07 4	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 468	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 401	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

GREAT-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.25 205	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 485
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 191	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

HUF	0.15 225	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 694	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 594

AIO_test	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

999	0.14 187	0.08 44	0.24 191	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

ours_stereo	0.13 144	0.11 241	0.23 180	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 313	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 657	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

IGEV-Stereo++	0.11 57	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 144	0.12 305	0.27 227	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.05 37

Pointernet	0.13 144	0.07 4	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 434	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 295	0.19 179	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 269	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

1111x	0.32 583	0.11 241	0.40 409	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 733	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 458	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 385	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.06 160

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 244	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 295	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.09 382	0.09 425

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 205	0.19 179	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.07 262

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 285	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

x	0.19 339	0.11 241	0.29 258	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 582	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 295	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 563	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

THIR-Stereo	0.29 559	0.12 305	0.41 434	0.19 179	0.11 203	0.28 458	0.72 726	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 665	0.34 498	0.50 670	0.57 564	0.45 632	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 409	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.10 485

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 401	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 489	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 667	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 191	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160
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
iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 215	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	0.05 37
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
222	0.41 643	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 758	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

xxxx	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 751	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

test_xeample	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 753	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 409	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 444	0.19 179	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 627	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 582	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 269	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

noway7	0.27 524	0.51 712	1.61 731	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

VeloStereo	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

flow	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 549	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 556	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 497	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 621	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 641	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.06 160

GEAStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GSStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

gasm-f	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 147	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

monsterstereo	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 57	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 434	0.19 179	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

S2M2_L	0.13 144	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 384	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 205	0.19 179	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

mms	0.13 144	0.11 241	0.19 115	0.19 179	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 691	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 401	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 458	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 458	0.19 179	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

test_sample1	0.20 360	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 227	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 344	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 336	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.06 160

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 566	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 385	0.19 179	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 401	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 265	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.10 458	0.10 485

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 325	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.07 201	0.05 37

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 417	0.26 626	0.40 409	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 546	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 542	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

CrosDoStereo	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 750	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 365	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 258	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.13 568	0.22 678

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 549	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.29 642	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 672	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 710	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 672

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 269	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.08 293	0.31 706

DeepStereo_LL	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 750	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 497	0.19 179	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 641	0.25 382	0.48 667	0.53 539	0.44 629	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.07 262

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 656	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 622	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.08 350

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 325	0.29 642	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.09 425

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 715	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 295	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 644	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 663

test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 563	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.07 262

ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 634	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 409	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 313	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 696	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 365	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

R-Stereo Train	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 365	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 265	0.13 588	0.08 344	0.11 509	0.08 350
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.
iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 409	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 99	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 133	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.05 37

S	0.19 339	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

PStereo	0.26 513	0.37 684	0.34 325	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 685	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 672

aanet-new	0.13 144	0.11 241	0.30 269	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 94	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 285	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.09 425

gcap_with_dpt	0.12 94	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 325	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.07 262

WQFJA1++	0.44 658	0.07 4	0.63 593	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 757	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 767	0.07 262

NLSM3	0.13 144	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.05 7	0.05 37

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 313	0.19 179	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 385	0.19 179	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 549	0.19 179	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 631	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.06 113	0.07 262

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 244	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

IGEV-Stereo+	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.18 115	0.13 369	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 691

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 191	0.19 179	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

ff1	0.29 559	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

mmx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

xxx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 481	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 458	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 269	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 508	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.11 526

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 468	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 489	0.19 179	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.08 293	0.08 350

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 571	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 336	0.29 642	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

FTStereo	0.28 546	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 711	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 703	0.30 459	0.56 680	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.19 651

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 701	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 710	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.13 570

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 409	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 651

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.19 179	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 489	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 313	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.08 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.09 425

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 626	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

CBMV	0.33 593	0.21 581	0.54 549	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 651	0.53 593	0.48 599	0.52 666	0.49 595	0.50 627	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 668	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 683	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 444	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

GELT-Stereo	0.13 144	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 205	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 227	0.19 179	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.10 485

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 508	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

Selective-IGEV-i16pc	0.33 593	0.10 158	1.71 734	0.21 318	0.14 421	0.74 698	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

z-ln-s-r	0.32 583	0.21 581	0.82 651	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 649	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 679	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 497	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.09 425

MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 258	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 652	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.09 425

rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 325	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 542	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 269	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.07 262

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 336	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

gcap-zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 285	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 489	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 215	0.19 179	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

testlalala	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 525	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.06 160

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 609	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 652	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 344	0.09 382	0.11 526

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 401	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 269	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.09 425

UDGNet	0.23 435	0.31 661	0.38 385	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 674	0.11 545	0.14 586	0.10 485

dad	0.28 546	0.31 661	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 384	0.11 545	0.10 458	0.10 485

GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 481	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 535	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 671	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 566	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.07 262

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 514	0.28 639	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.13 568	0.09 425

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 468	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 336	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 313	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 365	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.06 160

GES	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 535	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.08 350

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

hitnet-ft	0.29 559	0.17 521	0.40 409	0.19 179	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 642	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.09 425

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 356	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.11 526

CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

AANet_RVC	0.31 574	0.22 596	0.50 525	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 640	0.38 573	0.60 649	0.43 580	0.29 543	0.87 681	0.40 610	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 336	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 593	0.18 536	0.53 546	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 659	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 688	0.23 682	0.21 678	0.14 586	0.15 607

DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 497	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

Selective-IGEV-i16pb	0.39 634	0.12 305	2.18 738	0.21 318	0.15 485	0.68 692	0.32 639	0.56 629	0.57 652	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 384	0.10 504	0.12 550	0.13 570

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 514	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 356	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.07 201	0.07 262

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 434	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 648	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.09 425

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 325	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.08 350

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 525	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

iinet-f	0.30 567	0.18 536	1.03 689	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 610	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 344	0.13 568	0.11 526

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 409	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 688	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

ssnet_v2	0.28 546	0.16 501	0.44 468	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 434	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.06 160

CRFU-Net	0.28 546	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 613	0.46 658	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 556	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 579	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 590	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

raft+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 295	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 258	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 535	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

FADNet_RVC	0.30 567	0.28 637	0.83 654	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 685

SuperB	0.49 672	0.28 637	2.23 739	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 639	0.47 510	0.82 701	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 652	0.68 621	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.98 748	0.14 594

TDLM	0.30 567	0.21 581	0.38 385	0.28 639	0.15 485	0.33 540	0.32 639	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 690	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 325	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

HSM	0.28 546	0.16 501	0.35 336	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 687	0.31 575	0.89 686	0.23 484	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

SANet	0.53 685	0.28 637	0.96 680	0.26 587	0.15 485	0.69 693	0.44 692	0.67 697	1.34 742	0.67 693	0.98 707	0.94 708	0.71 705	0.89 686	0.76 685	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 617

SGM_RVC	0.50 676	0.19 553	0.50 525	0.25 552	0.15 485	0.69 693	0.39 677	0.68 700	0.82 701	0.95 719	0.84 693	1.13 717	0.76 708	1.16 719	0.60 667	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zzzzzzz1	0.28 546	0.51 712	1.51 725	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350

DispViT+	0.12 94	0.07 4	0.19 115	0.15 7	0.16 518	0.10 19	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DStereoRT	0.35 607	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 759	0.41 724	0.08 293	0.11 526

DDF-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.19 115	0.19 179	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

MSAF-DinoV2	0.76 715	0.44 699	1.98 736	0.49 718	0.16 518	0.58 676	0.31 630	0.81 719	0.83 705	0.41 608	0.52 613	0.98 712	0.58 685	4.97 769	1.03 708	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 692	0.27 691	0.26 696

ACV-stereo	0.29 559	0.18 536	0.79 641	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 687	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.11 526

DualNet (step1)	0.28 546	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 685	0.09 539	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample9	0.42 646	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample8	0.49 672	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 685	0.38 481	1.15 720	0.67 700	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

LoS_RVC	0.13 144	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 147	0.41 701	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 711	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 525	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.07 201	0.08 350

HBP-ISP	0.33 593	0.30 653	0.72 626	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 688	0.24 684	0.20 675	0.16 609	0.13 570

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 365	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 344	0.11 509	0.10 485

AAGNet	0.33 593	0.11 241	0.37 365	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 755	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 640	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.11 526

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 313	0.34 676	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

FADNet-RVC-Resample	0.29 559	0.25 615	0.93 675	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 617

CVANet_RVC	0.30 567	0.19 553	0.41 434	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 686	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

SGM-ForestM	1.36 737	0.28 637	0.79 641	0.26 587	0.16 518	2.26 750	1.00 745	1.42 741	1.46 747	2.38 760	2.05 746	5.95 764	2.66 756	2.95 754	2.46 754	0.17 656	0.18 681	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 644

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 468	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

DISCO	0.32 583	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 652	0.37 558	0.45 570	0.62 671	0.36 605	0.64 605	0.49 643	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.11 526

DLCB_ROB	0.28 546	0.16 501	0.34 325	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 631	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

NOSS_ROB	0.31 574	0.20 566	0.35 336	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 693	0.24 497	0.19 673	0.20 694	0.24 684	0.22 687	0.17 626	0.17 630

SGM-Forest	0.36 612	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 684	0.55 613	0.48 599	0.52 666	0.60 649	0.52 637	0.41 634	0.85 678	0.50 649	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 401	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 613	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 590	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 593	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 365	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 567	0.20 566	0.70 621	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 514	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.13 568	0.11 526

ADLNet2	0.30 567	0.17 521	0.72 626	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.12 550	0.10 485

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 654	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 525	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 651	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 514	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

psm_up	0.29 559	0.16 501	0.41 434	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

EDNetEfficientorigin	7.51 770	0.52 716	140.47 803	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 727	1.28 734	1.02 708	0.83 702	0.84 717	0.75 647	0.99 706	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 678

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 434	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 637	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 356	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 582	0.28 639	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

STTStereo	0.28 546	0.20 566	0.61 582	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

GANet	0.36 612	0.22 596	0.49 514	0.29 642	0.17 543	0.41 610	0.38 672	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 682	0.55 648	0.40 630	0.94 695	0.41 619	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

PS-NSSS	0.32 583	0.30 653	0.46 489	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 674	0.15 638	0.15 601	0.13 570

MeshStereo	0.58 692	0.27 634	0.67 609	0.22 392	0.17 543	0.66 689	0.37 666	0.78 713	0.61 666	1.47 748	1.30 721	1.65 735	0.79 710	1.12 716	0.59 663	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
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
WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 80	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 674	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 634	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 647	0.19 179	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

z-mn7	0.44 658	0.40 691	1.09 695	0.25 552	0.18 565	0.61 683	0.34 653	0.56 629	0.93 722	0.43 624	0.96 704	0.53 642	0.39 625	0.94 695	0.59 663	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

w-ln-seven-2	0.36 612	0.29 646	1.06 691	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 640	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 643	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

SDNR	0.42 646	0.21 581	0.82 651	0.21 318	0.18 565	1.27 734	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 689	0.38 533	0.27 511	1.19 720	0.38 594	0.23 685	0.24 708	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 663

fast-acv-ft	0.31 574	0.20 566	0.81 647	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 619	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 244	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 313	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.12 584	0.09 382	0.09 425

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 385	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.10 485

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SACVNet	0.30 567	0.20 566	0.41 434	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 630

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 542	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 644	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.11 526

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 593	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

pcwnet_v2	0.32 583	0.15 472	1.26 711	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 662	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 514	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

FAT-Stereo	0.36 612	0.18 536	0.73 630	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 657	0.46 639	0.60 649	0.60 665	0.50 670	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 644

RTSC	0.39 634	0.28 637	0.78 634	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 708	0.55 676	0.53 620	0.49 619	0.36 605	0.67 620	0.82 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 630

RASNet	0.28 546	0.14 433	0.44 468	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.07 262

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 577	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 593	0.20 566	0.43 458	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 659	0.53 620	0.58 660	0.37 614	0.63 603	0.45 632	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

ETE_ROB	0.34 602	0.26 626	0.45 481	0.29 642	0.18 565	0.40 606	0.37 666	0.57 639	0.47 587	0.50 654	0.50 599	0.62 671	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 617

AANet	0.49 672	0.42 697	1.56 726	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 718	0.92 713	0.93 702	0.84 703	0.67 700	0.59 577	0.59 663	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 99	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

zh-mn7	0.46 663	0.45 700	1.48 722	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 701	0.65 691	0.96 704	0.49 619	0.38 618	0.88 684	0.63 673	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 481	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 663

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 180	0.19 179	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 668	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 630

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 489	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 657	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

AEACV	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

coex-ft	3.44 756	0.73 731	48.55 801	0.24 511	0.19 592	0.50 658	0.43 689	0.47 510	2.40 756	7.03 773	1.20 717	0.97 711	2.23 752	0.73 638	1.92 748	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 719

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.06 113	0.06 160

ADLNet	0.28 546	0.15 472	0.42 444	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 385	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

psmorigin	0.50 676	0.25 615	3.03 749	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 689	0.68 671	0.71 696	0.51 673	0.85 678	0.45 632	0.14 613	0.17 675	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 672

aanetorigin	0.39 634	0.29 646	1.09 695	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 666	0.33 323	0.47 587	0.94 716	0.82 691	0.52 637	0.54 676	0.49 517	0.50 649	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 612	0.36 678	0.53 546	0.34 676	0.19 592	0.51 659	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 719	0.19 688	0.27 690	0.17 660	0.26 686	0.23 685

ADCL	0.47 666	0.22 596	1.00 684	0.27 615	0.19 592	0.74 698	0.64 720	0.54 603	0.69 684	0.56 677	0.71 676	0.55 648	0.60 688	0.60 581	1.43 734	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

DRN-Test	0.33 593	0.17 521	0.61 582	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 685	0.51 620	0.47 647	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 619	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

NaN_ROB	0.41 643	0.28 637	0.62 590	0.30 655	0.19 592	0.51 659	0.47 701	0.58 648	0.59 657	0.56 677	0.47 587	0.49 619	0.41 634	1.21 723	0.64 676	0.12 567	0.18 681	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

zh-sn7	0.48 669	0.51 712	1.43 720	0.29 642	0.20 611	0.47 643	0.39 677	0.57 639	0.62 668	0.52 666	0.81 689	0.52 637	0.56 680	1.05 709	0.87 698	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 617

UNet	0.28 546	0.14 433	0.69 615	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

FADNet-RVC	0.31 574	0.35 675	0.78 634	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 651

GANetREF_RVC	0.43 652	0.47 703	0.69 615	0.38 695	0.20 611	0.51 659	0.48 705	0.66 691	0.66 676	0.46 639	0.46 580	0.50 627	0.44 649	0.90 689	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.32 708	0.18 667	0.27 691	0.22 678
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
DPSNet	0.47 666	0.24 610	0.93 675	0.27 615	0.20 611	0.75 701	0.57 714	0.84 724	0.79 698	0.47 647	0.51 605	0.60 665	0.69 703	0.87 681	0.71 683	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 672

FBW_ROB	0.43 652	0.26 626	0.54 549	0.31 661	0.20 611	0.51 659	0.32 639	0.70 703	0.60 662	0.59 681	0.55 628	0.65 682	0.41 634	1.40 734	0.51 651	0.13 588	0.17 675	0.21 674	0.16 650	0.17 626	0.18 644

PWC_ROB	0.38 629	0.29 646	0.69 615	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 679	0.57 679	0.85 694	0.51 631	0.40 630	0.71 630	0.52 652	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

PWCDC_ROB	0.38 629	0.30 653	0.60 579	0.33 673	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 710	0.42 618	1.26 720	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

MWDA-net	0.29 559	0.21 581	0.47 497	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 639	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 610	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 654	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

LL-Strereo	0.29 559	0.25 615	0.58 571	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 695	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

Anonymous_2	0.37 622	0.21 581	0.47 497	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 698	0.29 718	0.44 722	1.41 760	0.34 706	0.21 672

Wz-Net-TNSev	0.51 680	0.58 719	1.61 731	0.25 552	0.21 619	0.65 687	0.45 693	0.63 683	0.69 684	0.51 659	0.54 623	0.71 696	0.60 688	1.00 704	0.77 688	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 663

Wz-Net-SNSev	0.43 652	0.41 695	1.27 712	0.30 655	0.21 619	0.44 628	0.41 684	0.61 667	0.65 674	0.46 639	0.65 665	0.62 671	0.39 625	0.74 646	0.59 663	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

Wz-Net-LNSev	0.34 602	0.29 646	0.91 671	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 640	0.44 631	0.52 613	0.50 627	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

Wz-Net-MNSev	0.36 612	0.26 626	0.79 641	0.26 587	0.21 619	0.59 679	0.38 672	0.55 613	0.56 649	0.48 651	0.54 623	0.53 642	0.36 605	0.60 581	0.44 629	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

Syn2CoEx	0.36 612	0.31 661	0.78 634	0.34 676	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 649	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 489	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.12 550

ADCMid	0.49 672	0.34 673	1.13 701	0.26 587	0.21 619	0.51 659	0.37 666	0.57 639	0.54 640	0.75 702	0.66 667	0.62 671	0.64 699	0.64 605	1.68 739	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 630

ADCRef	0.38 629	0.24 610	0.88 666	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 654	0.58 641	0.35 512	0.47 661	0.48 512	1.29 732	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

StereoDRNet	0.32 583	0.22 596	0.61 582	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 613	0.30 558	0.57 564	0.40 610	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

MDST_ROB	0.48 669	0.14 433	0.95 678	0.30 655	0.21 619	1.33 737	0.32 639	0.77 711	0.56 649	1.06 727	0.71 676	0.49 619	0.35 601	1.26 726	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

LALA_ROB	0.36 612	0.25 615	0.46 489	0.30 655	0.21 619	0.47 643	0.39 677	0.61 667	0.51 620	0.52 666	0.51 605	0.69 693	0.36 605	0.50 521	0.43 624	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

WCMA_ROB	0.51 680	0.21 581	0.65 603	0.25 552	0.21 619	0.58 676	0.32 639	0.54 603	0.55 646	0.95 719	1.40 725	1.28 726	0.81 713	0.73 638	0.62 670	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 651

PSMNet_ROB	0.33 593	0.24 610	0.54 549	0.31 661	0.21 619	0.42 617	0.43 689	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 619	0.31 575	0.64 605	0.43 624	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

w-ln-seven	0.42 646	0.30 653	1.18 704	0.26 587	0.22 636	0.58 676	0.31 630	0.62 676	0.81 700	0.58 680	0.61 656	0.53 642	0.36 605	0.57 564	0.65 678	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 525	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 115	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 644

APVNet	0.36 612	0.20 566	0.70 621	0.26 587	0.22 636	0.52 668	0.35 657	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 613	0.38 618	0.84 676	0.46 638	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

MFN_U_SF_RVC	0.56 687	0.51 712	1.19 705	0.38 695	0.22 636	0.69 693	0.27 591	0.80 717	0.67 679	0.73 698	0.74 681	0.87 704	0.61 697	0.81 671	0.76 685	0.29 711	0.27 714	0.32 708	0.37 719	0.32 705	0.31 706

FADNet	0.32 583	0.36 678	0.74 631	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 668	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 651

S-Stereo	0.38 629	0.20 566	1.05 690	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 639	0.55 613	0.66 676	0.39 589	0.59 644	0.49 619	0.41 634	0.75 647	0.40 610	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 672

stereogan	0.37 622	0.17 521	0.65 603	0.27 615	0.22 636	0.62 685	0.26 584	0.59 654	0.63 672	0.43 624	0.60 649	0.67 687	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 630

edge stereo	0.39 634	0.22 596	0.81 647	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 640	0.53 672	0.60 649	0.71 696	0.50 670	0.78 661	0.40 610	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 630

ADCP+	0.45 661	0.24 610	1.15 703	0.25 552	0.22 636	0.56 672	0.39 677	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 675	0.56 560	1.89 747	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

DANet	0.35 607	0.23 606	0.60 579	0.36 687	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 666	0.50 599	0.59 662	0.41 634	0.76 653	0.49 643	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 574	0.16 501	0.54 549	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 649	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 617

NCCL2	0.35 607	0.26 626	0.49 514	0.36 687	0.22 636	0.41 610	0.41 684	0.53 593	0.42 528	0.47 647	0.46 580	0.61 669	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 674	0.21 678	0.16 609	0.16 617

YMNet	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 344	0.16 609	0.13 570

GASNet	0.36 612	0.46 701	0.88 666	0.34 676	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

AF-Net	0.37 622	0.26 626	0.56 563	0.32 667	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 673	0.42 618	0.68 671	0.65 682	0.49 668	0.57 564	0.44 629	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

ADCPNet	0.48 669	0.29 646	1.60 729	0.27 615	0.23 649	0.70 696	0.38 672	0.53 593	0.51 620	0.51 659	0.59 644	0.67 687	0.56 680	0.60 581	1.14 718	0.15 628	0.18 681	0.14 615	0.23 690	0.19 649	0.19 651

CC-Net-ROB	0.43 652	0.47 703	0.65 603	0.37 693	0.23 649	0.51 659	0.29 614	0.66 691	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 613	0.38 618	0.96 699	0.35 583	0.34 717	0.23 706	0.55 728	0.25 697	0.31 702	0.20 663

CSAN	0.50 676	0.35 675	0.78 634	0.36 687	0.23 649	0.56 672	0.59 717	0.61 667	0.70 686	0.64 689	0.78 686	0.65 682	0.60 688	1.38 733	0.62 670	0.21 678	0.17 675	0.20 671	0.20 675	0.18 640	0.18 644

FSD	0.27 524	0.28 637	0.32 295	0.27 615	0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 685	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.25 677	0.24 691

WZ-Net	0.52 684	0.38 689	1.90 735	0.30 655	0.24 657	0.57 675	0.48 705	0.62 676	0.78 697	0.50 654	0.71 676	0.68 691	0.54 676	0.98 703	0.84 694	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 663

FINET	0.34 602	0.27 634	0.80 644	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 653	0.54 603	0.72 689	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 675	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

GwcNet	0.35 607	0.23 606	0.88 666	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 652	0.38 573	0.52 613	0.51 631	0.32 583	0.60 581	0.41 619	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 680	0.50 710	0.86 663	0.39 697	0.24 657	0.84 710	0.55 712	0.56 629	0.62 668	0.60 682	0.68 671	0.62 671	0.42 643	1.13 718	0.43 624	0.23 685	0.27 714	0.27 690	0.35 715	0.25 677	0.29 702

RP	0.35 607	0.22 596	0.51 535	0.31 661	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 656	0.40 599	0.63 662	0.61 669	0.47 661	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 630

Nwc_Net	0.37 622	0.25 615	0.68 614	0.31 661	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 685	0.50 616	0.37 558	0.69 675	0.58 660	0.45 652	0.60 581	0.40 610	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 678	0.14 586	0.13 570

ADCS	0.58 692	0.40 691	1.35 717	0.29 642	0.24 657	0.55 671	0.45 693	0.67 697	0.83 705	0.76 704	0.71 676	0.68 691	0.60 688	0.76 653	2.23 752	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 678

2222	0.57 690	0.36 678	1.06 691	0.45 709	0.25 665	0.89 715	1.27 755	0.66 691	0.59 657	0.51 659	0.91 701	1.08 715	0.57 683	0.84 676	0.84 694	0.21 678	0.15 659	0.25 688	0.18 667	0.25 677	0.15 607

EDNetEfficient	0.63 698	0.37 684	2.40 743	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 707	0.41 440	1.06 730	1.38 737	0.87 698	0.62 671	0.95 722	0.65 612	1.65 738	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 630

SHD	0.42 646	0.27 634	0.81 647	0.31 661	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 691	0.94 724	0.63 687	0.60 649	0.59 662	0.47 661	0.59 577	0.58 662	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 678

XQC	0.43 652	0.37 684	0.96 680	0.34 676	0.25 665	0.53 669	0.34 653	0.60 663	0.73 692	0.51 659	0.46 580	0.57 657	0.47 661	0.70 626	0.72 684	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 685

MSMD_ROB	0.60 696	0.33 670	0.61 582	0.30 655	0.25 665	0.86 712	0.35 657	0.55 613	0.67 679	1.10 729	1.49 730	1.76 738	0.97 725	0.88 684	0.49 643	0.23 685	0.21 696	0.27 690	0.27 706	0.25 677	0.24 691

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 409	0.27 615	0.26 670	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 164	0.23 453	0.26 670	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.09 425

AnyNet_C01	0.65 700	0.58 719	2.60 746	0.32 667	0.26 670	0.88 713	0.61 718	0.63 683	0.62 668	0.68 694	0.96 704	0.76 699	0.60 688	0.96 699	1.43 734	0.16 644	0.16 668	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 685

pmcnn	0.50 676	0.20 566	0.78 634	0.24 511	0.26 670	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 674	1.23 719	2.52 749	0.37 614	0.77 659	0.95 704	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

mmmmmm	0.68 703	0.42 697	1.12 700	0.43 704	0.27 674	1.09 723	0.64 720	0.77 711	1.20 738	0.94 716	1.17 716	1.08 715	0.82 714	1.06 710	1.04 710	0.22 683	0.24 708	0.31 706	0.27 706	0.29 697	0.23 685

FC-DCNN v2	0.71 707	0.30 653	0.67 609	0.32 667	0.27 674	0.84 710	0.39 677	0.84 724	0.85 709	1.44 744	1.64 737	2.09 742	1.28 738	1.06 710	0.80 692	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.25 694

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 678	0.21 318	0.27 674	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 703	0.64 725	1.06 691	0.45 709	0.27 674	1.40 741	0.58 715	0.78 713	0.92 718	0.84 708	0.86 695	0.88 706	0.68 702	1.33 731	0.68 681	0.37 721	0.29 718	0.34 713	0.36 718	0.43 715	0.37 714

RGC	0.39 634	0.32 667	0.64 601	0.34 676	0.27 674	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 664	0.62 671	0.45 652	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 674	0.20 675	0.18 640	0.19 651

FC-DCNN	0.70 706	0.30 653	0.69 615	0.32 667	0.27 674	0.81 709	0.39 677	0.79 716	0.82 701	1.41 740	1.58 736	1.98 740	1.26 736	1.02 707	0.77 688	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.26 696

1111	0.79 718	0.31 661	1.57 727	0.39 697	0.28 680	1.14 727	0.99 744	0.83 722	0.96 725	0.97 722	1.11 712	1.23 723	1.18 732	1.73 742	1.70 742	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.21 678	0.29 697	0.26 696

SCION-MonSter	0.32 583	0.22 596	0.44 468	0.29 642	0.28 680	0.54 670	0.21 473	0.46 500	0.57 652	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 652	0.10 479	0.10 574	0.25 688	0.22 687	0.18 640	0.14 594

G-Net	0.46 663	0.25 615	0.86 663	0.34 676	0.28 680	0.90 716	0.35 657	0.47 510	0.45 564	0.68 694	1.22 718	0.64 681	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 651

NCC-stereo	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617

Abc-Net	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 716	0.48 705	4.68 756	0.34 676	0.28 680	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

RTSA	0.78 716	0.48 705	4.68 756	0.34 676	0.28 680	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

AnyNet_C32	0.51 680	0.40 691	1.10 699	0.29 642	0.28 680	0.59 679	0.58 715	0.54 603	0.60 662	0.62 685	0.66 667	0.54 646	0.54 676	0.78 661	1.74 744	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 663

RYNet	0.37 622	0.18 536	0.59 577	0.25 552	0.28 680	0.61 683	0.32 639	0.59 654	0.59 657	0.41 608	0.38 481	0.57 657	0.39 625	0.87 681	0.53 655	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 644

PA-Net	0.37 622	0.28 637	0.83 654	0.31 661	0.28 680	0.39 600	0.42 687	0.51 562	0.55 646	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 643	0.12 567	0.23 706	0.16 643	0.23 690	0.12 550	0.18 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 663	0.32 667	0.51 535	0.36 687	0.29 690	0.38 591	0.45 693	0.55 613	0.60 662	0.47 647	0.49 595	0.48 613	0.73 707	0.59 577	0.69 682	0.81 744	0.18 681	0.38 717	0.19 673	0.46 718	0.20 663

TCMNet	0.33 593	0.23 606	0.72 626	0.29 642	0.30 691	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

FCDSN-DC	0.63 698	0.31 661	0.61 582	0.36 687	0.30 691	0.65 687	0.37 666	0.66 691	0.68 682	1.14 731	1.54 734	1.71 737	1.26 736	0.92 691	0.64 676	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.27 691	0.27 701
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 658	0.29 646	1.29 714	0.33 673	0.30 691	0.35 569	0.36 662	0.62 676	1.15 737	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 652	0.18 667	0.14 643	0.23 682	0.21 678	0.17 626	0.17 630

PVD	0.58 692	0.34 673	0.84 659	0.39 697	0.31 694	0.59 679	0.47 701	0.80 717	1.25 739	0.92 713	1.09 710	0.79 700	0.82 714	0.85 678	0.76 685	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.18 667	0.27 691	0.35 713

ccnet	0.42 646	0.31 661	0.48 508	0.27 615	0.32 695	0.60 682	0.32 639	0.65 685	0.46 582	0.53 672	0.66 667	0.56 652	0.45 652	0.72 636	0.61 668	0.26 698	0.19 688	0.24 684	0.21 678	0.26 686	0.22 678

PASM	0.45 661	0.35 675	0.90 670	0.35 685	0.33 696	0.39 600	0.38 672	0.50 544	0.61 666	0.52 666	0.51 605	0.62 671	0.45 652	0.93 693	0.48 641	0.26 698	0.29 718	0.29 702	0.33 713	0.29 697	0.26 696

ELAS_RVC	0.74 712	0.36 678	1.00 684	0.37 693	0.33 696	0.88 713	0.93 741	0.83 722	1.08 732	1.35 736	1.33 724	1.24 724	1.33 740	1.06 710	0.95 704	0.27 703	0.25 711	0.29 702	0.27 706	0.30 701	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 712	0.36 678	0.85 662	0.36 687	0.33 696	1.36 738	0.77 732	0.93 728	0.92 718	1.41 740	1.53 733	1.16 721	1.17 731	0.95 698	1.03 708	0.26 698	0.25 711	0.28 698	0.28 710	0.31 702	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.74 712	0.33 670	1.35 717	0.42 702	0.35 699	0.79 707	0.46 696	0.82 721	1.08 732	1.05 726	1.50 731	1.57 733	0.98 726	1.12 716	1.09 717	0.27 703	0.25 711	0.32 708	0.31 712	0.34 706	0.32 709

UDG	0.40 641	0.46 701	0.49 514	0.40 700	0.35 699	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 662	0.44 649	0.46 504	0.39 602	0.26 698	0.19 688	0.48 724	0.22 687	0.34 706	0.26 696

STTRV1_RVC	0.42 646	0.32 667	0.89 669	0.29 642	0.36 701	0.49 654	0.31 630	0.61 667	0.53 634	0.46 639	0.56 635	0.47 606	0.43 647	1.00 704	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.20 671	0.18 667	0.25 677	0.17 630

PDISCO_ROB	0.43 652	0.30 653	0.67 609	0.43 704	0.36 701	0.67 690	0.32 639	0.72 706	0.76 694	0.43 624	0.53 620	0.63 679	0.40 630	0.66 616	0.47 640	0.21 678	0.12 620	0.21 674	0.19 673	0.25 677	0.20 663

Selective-IGEV-i16pa	30.47 798	41.93 803	4.02 752	0.49 718	0.37 703	96.94 803	0.74 728	60.26 805	58.76 804	17.24 786	64.39 802	38.26 804	49.53 803	106.11 805	26.15 789	19.96 795	3.42 773	4.39 773	1.81 768	0.39 713	14.22 787

SQANet	0.40 641	0.48 705	0.67 609	0.48 714	0.39 704	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 719	0.15 659	0.40 720	0.21 678	0.45 717	0.31 706

DDUNet	0.41 643	0.50 710	0.48 508	0.44 708	0.39 704	0.46 636	0.32 639	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 657	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 716	0.21 696	0.55 728	0.25 697	0.37 712	0.32 709

NVStereoNet_ROB	0.67 702	0.49 709	0.83 654	0.48 714	0.40 706	0.51 659	0.46 696	0.70 703	0.77 696	0.84 708	1.72 739	1.02 713	0.83 716	1.23 724	0.79 691	0.32 715	0.38 728	0.40 720	0.46 726	0.36 710	0.41 718
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 622	0.41 695	0.66 608	0.46 712	0.41 707	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 697	0.14 643	0.33 712	0.21 678	0.31 702	0.22 678

MANE	1.41 739	0.36 678	0.74 631	0.43 704	0.41 707	2.16 748	0.80 734	2.39 759	3.38 759	2.22 759	3.06 759	3.54 756	2.73 757	2.15 750	1.94 749	0.28 708	0.27 714	0.30 704	0.46 726	0.28 696	0.34 711

PWCK	1.00 726	1.17 752	1.70 733	0.91 741	0.41 707	1.19 730	0.92 740	1.10 732	1.14 736	1.16 732	1.14 714	1.25 725	0.88 720	1.75 744	1.04 710	0.87 747	0.50 740	0.87 742	0.53 735	0.96 747	0.52 727

MultiAttention	1.02 730	0.13 379	0.43 458	0.35 685	0.43 710	5.36 758	1.71 758	0.69 701	0.53 634	0.36 550	0.63 662	0.55 648	0.22 427	7.60 774	0.43 624	0.09 424	0.06 265	0.14 615	0.24 692	0.26 686	0.30 703

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 707	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 702	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

otaku	0.57 690	0.62 724	0.87 665	0.63 729	0.44 713	0.73 697	0.37 666	0.65 685	0.66 676	0.51 659	0.75 682	0.66 686	0.45 652	0.69 623	0.46 638	0.53 726	0.34 725	0.55 728	0.35 715	0.60 726	0.45 721

Selective-IGEV-i1pa	5.57 767	7.99 773	4.76 760	0.80 737	0.45 714	12.99 775	3.60 765	9.25 777	7.43 772	6.97 772	9.87 775	8.94 774	7.26 772	14.66 786	5.65 770	3.55 770	1.08 763	1.93 761	0.72 748	0.73 736	2.79 766

SAMSARA	0.56 687	0.39 690	0.80 644	0.60 727	0.46 715	1.00 720	1.23 754	0.67 697	0.68 682	0.71 697	0.54 623	0.89 707	0.57 683	0.81 671	0.62 670	0.19 673	0.22 701	0.18 658	0.18 667	0.27 691	0.25 694

MADNet+	1.01 728	1.16 751	4.72 758	0.70 732	0.47 716	1.24 733	0.96 742	0.97 731	0.89 710	0.65 691	0.77 685	0.87 704	0.85 719	2.09 748	1.68 739	0.38 722	0.39 729	0.31 706	0.27 706	0.43 715	0.39 716

GCST	0.47 666	0.60 721	0.57 566	1.04 748	0.48 717	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 736	0.42 731	0.79 741	0.62 743	0.62 727	0.46 724

Consistency-Raft	0.55 686	0.48 705	1.02 687	0.45 709	0.49 718	0.49 654	0.47 701	0.72 706	0.72 689	0.45 635	0.82 691	0.47 606	0.60 688	0.50 521	0.63 673	0.39 723	0.39 729	0.44 722	0.51 732	0.52 721	0.37 714

DStereoFS	0.84 720	0.66 727	0.80 644	0.53 724	0.50 719	1.23 732	0.55 712	0.94 729	1.32 741	0.89 710	1.32 722	1.04 714	2.32 754	1.29 729	1.14 718	0.31 714	0.35 726	0.30 704	0.39 722	0.34 706	0.60 735

Ntro	0.58 692	0.64 725	0.92 673	0.66 730	0.50 719	0.77 702	0.36 662	0.66 691	0.70 686	0.50 654	0.59 644	0.65 682	0.51 673	0.75 647	0.45 632	0.56 730	0.32 723	0.56 731	0.34 714	0.63 728	0.46 724

ACVNet-4b	0.72 708	0.81 734	1.33 716	0.72 734	0.50 719	0.80 708	0.31 630	0.71 705	0.80 699	0.50 654	0.72 680	0.95 710	0.43 647	0.96 699	1.20 726	1.13 756	0.21 696	0.76 738	0.45 725	0.65 731	0.46 724

LE_ROB	1.76 747	0.20 566	2.68 747	0.48 714	0.52 722	0.78 705	0.96 742	0.84 724	6.61 770	7.40 774	2.08 747	2.08 741	4.83 765	1.27 727	3.79 759	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

ACVNet_1	0.72 708	0.81 734	1.37 719	0.72 734	0.53 723	0.77 702	0.42 687	0.85 727	0.90 712	0.74 701	0.75 682	1.32 728	0.72 706	1.02 707	0.55 656	0.54 728	0.31 721	0.71 735	0.35 715	0.64 730	0.45 721

BEATNet-Init1	4.73 766	2.61 760	13.29 782	0.58 725	0.53 723	10.12 772	3.33 764	4.83 769	5.01 768	8.75 776	8.51 771	14.08 785	7.60 773	7.70 775	5.34 769	0.28 708	0.28 717	0.34 713	0.37 719	0.57 724	0.45 721

SPS-STEREO	0.69 705	0.61 723	0.98 682	0.52 723	0.57 725	0.74 698	0.50 708	0.78 713	0.62 668	0.95 719	0.86 695	0.94 708	0.70 704	1.01 706	0.87 698	0.58 732	0.51 742	0.50 725	0.50 731	0.55 723	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 725	0.56 718	0.82 651	0.69 731	0.58 726	1.37 739	0.35 657	0.94 729	1.25 739	0.93 715	1.90 742	1.52 732	2.10 751	1.27 727	0.77 688	0.69 736	0.33 724	0.75 737	0.47 728	0.70 735	0.57 731

fsdfsdds	1.26 736	0.33 670	1.44 721	0.43 704	0.59 727	2.19 749	1.14 752	1.28 737	2.36 755	2.10 758	4.10 762	3.15 754	1.94 748	1.09 713	1.28 730	0.22 683	0.19 688	0.34 713	0.25 697	0.36 710	0.34 711

SGM+DAISY	0.87 721	0.66 727	1.30 715	0.51 720	0.60 728	1.03 721	0.84 738	0.76 710	0.73 692	1.39 738	1.51 732	1.31 727	1.22 734	1.11 714	1.08 712	0.57 731	0.53 745	0.51 727	0.51 732	0.54 722	0.61 739

anonymity	0.56 687	0.54 717	0.70 621	0.47 713	0.61 729	0.56 672	0.43 689	0.69 701	0.49 608	0.63 687	0.55 628	0.54 646	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.55 729	0.53 745	0.50 725	0.54 736	0.51 720	0.56 729

ACVNet_2	0.89 722	0.87 738	1.25 710	0.82 738	0.62 730	0.97 719	0.62 719	1.14 734	1.42 744	1.00 723	1.40 725	1.47 731	0.84 717	1.11 714	0.66 679	0.61 733	0.43 732	0.78 739	0.49 729	0.75 737	0.52 727

RainbowNet	0.72 708	0.89 739	1.02 687	0.82 738	0.63 731	0.78 705	0.52 709	0.81 719	0.93 722	0.60 682	0.79 687	0.80 701	0.60 688	0.80 667	0.57 657	0.78 742	0.55 748	0.78 739	0.49 729	0.76 738	0.58 732

DStereoSA	0.81 719	0.37 684	1.08 694	0.51 720	0.65 732	0.67 690	1.44 757	0.74 708	1.06 730	0.54 674	1.67 738	0.49 619	1.78 746	0.96 699	1.69 741	0.28 708	0.43 732	0.27 690	0.51 732	0.40 714	0.58 732

WAO-7	1.01 728	0.89 739	0.93 675	0.83 740	0.66 733	1.18 728	0.81 736	1.40 740	1.57 749	1.11 730	1.76 741	1.45 730	1.19 733	1.50 736	1.14 718	0.61 733	0.62 755	0.70 734	0.68 745	0.66 733	0.60 735

UHP	4.71 764	0.60 721	7.05 767	0.48 714	0.70 734	9.17 770	2.53 762	5.32 771	14.17 785	8.26 775	14.83 783	9.91 776	8.72 774	4.02 766	3.96 760	0.41 724	0.31 721	0.37 716	0.56 739	1.09 750	1.78 761

DGSMNet	0.61 697	0.29 646	0.91 671	0.51 720	0.70 734	0.62 685	1.38 756	0.59 654	0.55 646	0.37 558	0.61 656	0.52 637	0.33 586	0.65 612	0.43 624	0.53 726	0.60 752	0.67 733	0.61 742	0.63 728	0.61 739

MFMNet_re	0.72 708	0.76 732	0.99 683	0.62 728	0.70 734	0.77 702	0.67 722	0.75 709	0.83 705	0.78 706	0.86 695	0.69 693	0.78 709	0.71 630	0.61 668	0.66 735	0.59 751	0.61 732	0.58 741	0.68 734	0.71 743

JetBlue	1.14 734	0.76 732	2.36 741	0.59 726	0.75 737	3.04 753	1.78 759	1.11 733	0.90 712	0.94 716	1.10 711	1.66 736	1.28 738	2.09 748	1.72 743	0.43 725	0.36 727	0.38 717	0.38 721	0.58 725	0.56 729

IMH-64-1	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 710	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 735

IMH-64	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 710	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 735

FADE		1.06 747		0.71 733	0.76 740			1.85 752	1.52 748	0.75 702		1.17 722		2.83 753		24.23 800	4.70 775	17.35 791	17.61 790	0.49 719	0.44 720

WAO-6	1.07 732	0.93 742	0.92 673	0.96 742	0.78 741	1.28 735	0.75 729	1.34 738	2.00 753	1.02 725	1.54 734	1.59 734	1.22 734	1.31 730	1.14 718	0.78 742	0.55 748	1.02 748	0.75 750	0.83 739	0.69 742

IMH	1.05 731	0.95 743	1.00 684	1.01 745	0.78 741	1.11 724	0.68 723	1.38 739	1.43 745	1.00 723	1.72 739	1.43 729	1.14 728	1.73 742	0.89 700	1.09 753	0.55 748	0.99 746	0.57 740	0.87 742	0.62 741

Dean	1.17 735	1.04 746	1.49 724	1.03 747	0.78 741	1.20 731	0.77 732	1.48 744	1.96 751	1.28 734	1.99 745	2.15 743	1.14 728	1.25 725	1.00 707	0.81 744	0.60 752	1.01 747	0.69 746	0.92 746	0.74 746

LVE	1.13 733	1.02 744	1.28 713	1.01 745	0.80 744	1.29 736	0.81 736	1.47 743	1.96 751	1.07 728	1.90 742	1.90 739	1.01 727	1.48 735	0.91 701	0.93 750	0.61 754	0.94 743	0.69 746	0.87 742	0.75 747

WAO-8	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 762	1.44 744	2.21 748	2.15 743	1.43 742	3.17 755	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 743

Venus	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 762	1.44 744	2.21 748	2.15 743	1.43 742	3.17 755	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 743

TorneroNet-64	1.43 740	1.03 745	1.20 706	1.10 749	0.86 747	2.26 750	0.73 727	1.84 749	3.84 764	1.25 733	2.25 750	2.69 751	1.42 741	1.76 745	1.43 734	0.76 741	0.50 740	1.09 749	0.66 744	1.23 755	0.76 748

TorneroNet	2.22 751	1.08 748	1.24 709	1.14 753	0.90 748	5.58 759	0.80 734	2.12 755	8.69 773	2.58 761	5.42 765	3.88 757	1.97 749	1.78 747	1.87 746	0.86 746	0.54 747	1.15 753	0.74 749	1.23 755	0.85 751

UNDER WATER-64	1.55 744	1.19 753	2.52 744	1.31 754	0.95 749	2.12 747	1.21 753	1.45 742	3.19 758	1.43 743	1.32 722	2.64 750	2.04 750	1.63 739	1.83 745	1.11 754	0.67 759	1.28 754	0.92 755	1.19 752	1.02 755

UNDER WATER	1.59 745	1.22 754	2.36 741	1.38 755	1.03 750	1.67 744	1.10 749	1.54 747	3.63 760	1.44 744	1.47 729	2.85 752	2.25 753	1.67 740	1.94 749	1.06 752	0.62 755	1.31 755	0.93 756	1.21 754	1.02 755

notaker	1.45 741	1.34 755	1.48 722	1.40 756	1.07 751	1.18 728	0.85 739	1.48 744	1.40 743	1.51 749	3.46 760	2.40 748	1.81 747	1.76 745	1.45 737	1.11 754	0.69 760	1.38 756	0.87 754	1.31 757	0.97 754

ktn	1.77 748	1.36 756	1.22 707	1.43 757	1.14 752	1.52 742	1.08 748	1.51 746	3.96 765	2.77 763	4.69 763	3.35 755	1.46 744	1.69 741	1.25 729	1.43 758	0.77 762	1.45 757	0.99 757	1.32 758	0.96 752

DispFullNet	0.66 701	0.89 739	1.59 728	0.77 736	1.21 753	0.51 659	0.23 530	0.59 654	0.72 689	0.69 696	0.61 656	0.69 693	0.91 721	0.79 663	0.48 641	0.27 703	0.12 620	0.73 736	0.30 711	0.65 731	0.40 717

KSHMR	1.89 749	1.36 756	1.60 729	1.47 758	1.22 754	1.38 740	1.06 747	1.79 748	5.97 769	1.42 742	5.65 767	2.98 753	1.14 728	2.23 751	1.20 726	1.27 757	1.12 764	1.46 758	1.10 759	1.32 758	1.15 757

TARStereo	1.99 750	0.26 626	2.90 748	0.33 673	1.30 755	3.07 754	2.37 761	2.20 757	4.84 766	3.25 764	6.38 769	4.33 758	3.05 758	1.33 731	1.21 728	0.23 685	0.18 681	0.24 684	0.81 753	0.29 697	1.26 758

HanzoNet	2.97 755	1.69 758	2.29 740	1.74 759	1.33 756	1.53 743	1.03 746	1.99 753	2.64 757	5.51 769	5.16 764	5.90 763	6.82 771	4.32 767	3.29 757	3.16 769	2.02 770	1.92 760	2.87 772	2.24 762	1.89 762

JetRed	2.30 753	2.64 761	6.12 764	1.12 752	1.38 757	5.85 766	3.29 763	1.99 753	1.67 750	1.98 756	1.95 744	2.16 746	1.60 745	2.48 752	4.10 761	1.05 751	1.60 765	1.09 749	1.01 758	1.67 760	1.28 759

tt	4.71 764	0.10 158	3.94 751	2.06 761	1.53 758	10.14 773	16.88 776	9.27 778	4.98 767	1.39 738	1.02 708	4.68 759	4.90 766	3.35 758	5.86 771	5.76 775	9.15 784	2.24 770	2.53 770	3.10 763	1.32 760

MADNet++	2.26 752	1.80 759	2.06 737	2.13 762	1.97 759	2.61 752	1.79 760	2.38 758	2.16 754	2.75 762	2.65 757	2.38 747	2.43 755	3.17 755	3.21 756	2.17 766	1.95 768	1.94 762	1.63 761	2.06 761	2.01 763

light-stereo	2.37 754	0.69 729	3.61 750	3.84 764	3.41 760	4.04 755	0.31 630	2.13 756	1.45 746	3.61 765	6.33 768	6.90 773	0.63 698	4.83 768	1.28 730	0.71 738	0.74 761	0.32 708	0.39 722	1.20 753	0.96 752

U	1.00 726	0.09 96	0.21 147	0.21 318	3.68 761	6.12 767	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 775	2.90 773	0.07 201	0.06 160

DPSimNet_ROB	4.34 763	4.23 762	6.89 766	3.67 763	3.68 761	4.75 756	5.21 772	2.67 760	3.68 761	5.82 770	3.95 761	5.57 760	6.72 770	3.46 759	4.48 762	4.05 773	2.88 771	4.68 774	3.12 774	3.69 764	3.62 768

EKT-Stereo	0.38 629	0.12 305	0.38 385	0.42 702	3.88 763	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

ASD4	7.23 769	6.65 772	7.69 768	5.24 766	5.62 764	11.85 774	20.36 777	7.57 774	7.14 771	6.55 771	5.47 766	5.99 765	5.78 767	7.22 773	9.24 775	4.85 774	4.44 774	6.40 781	5.19 775	6.53 775	4.89 775

USTest	6.88 768	5.23 765	5.63 763	7.22 769	7.29 765	14.34 777	22.76 778	8.48 775	9.32 774	5.42 768	6.39 770	6.29 772	6.64 769	6.92 772	8.62 774	1.94 759	3.29 772	2.16 769	2.55 771	3.85 765	3.29 767

PML	16.10 783	12.82 784	6.78 765	5.23 765	7.76 766	33.92 789	66.56 799	5.30 770	10.28 775	26.12 799	68.59 803	20.51 787	13.49 785	10.06 777	6.78 773	5.96 776	2.00 769	6.04 780	2.18 769	8.96 780	2.60 765

LRCNet_RVC	10.90 777	14.34 785	9.35 769	15.35 781	8.04 767	1.08 722	0.34 653	8.78 776	0.70 686	12.63 785	16.05 784	9.85 775	6.54 768	8.57 776	6.34 772	20.27 796	5.40 776	23.70 797	21.88 798	14.87 784	13.83 786

DGTPSM_ROB	8.34 771	5.10 763	10.37 780	5.31 767	10.18 768	8.33 768	23.60 782	6.06 772	13.41 782	4.90 766	10.87 779	5.65 761	10.44 775	6.17 770	12.59 776	3.74 771	7.55 777	3.69 771	7.26 780	4.14 766	7.46 778

DPSMNet_ROB	8.40 772	5.11 764	10.49 781	5.58 768	10.25 769	8.34 769	23.62 783	6.07 773	13.45 783	4.93 767	10.88 780	5.66 762	10.44 775	6.24 771	12.64 777	3.98 772	7.61 778	3.76 772	7.30 781	4.20 767	7.51 779

TCMNet-wrong-test	4.29 759	5.57 768	4.65 755	11.33 777	10.39 770	5.73 765	4.48 770	4.13 765	1.02 726	1.91 755	2.39 751	6.16 768	3.62 761	3.84 765	4.50 763	1.99 762	0.47 736	1.97 763	1.69 762	5.69 769	4.31 770

noway2	4.26 757	5.26 766	4.63 754	11.29 776	10.43 771	5.62 760	4.46 766	4.09 763	0.90 712	1.87 752	2.47 753	6.20 771	3.67 764	3.62 760	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.02 764	1.74 764	5.72 771	4.32 771

noway3	4.27 758	5.33 767	4.61 753	11.26 775	10.44 772	5.62 760	4.46 766	4.12 764	0.92 718	1.86 751	2.49 756	6.19 770	3.66 763	3.74 764	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.03 767	1.74 764	5.69 769	4.21 769

zzzz4	4.31 760	5.77 769	4.85 762	11.37 778	10.45 773	5.64 762	4.46 766	4.20 767	0.91 717	1.87 752	2.47 753	6.11 766	3.60 759	3.65 761	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 772

noway1	4.31 760	5.77 769	4.81 761	11.37 778	10.45 773	5.64 762	4.46 766	4.20 767	0.90 712	1.87 752	2.48 755	6.11 766	3.60 759	3.65 761	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 772

noway4	4.32 762	5.81 771	4.75 759	11.39 780	10.47 775	5.70 764	4.50 771	4.14 766	0.90 712	1.83 750	2.44 752	6.16 768	3.63 762	3.66 763	4.60 768	2.00 765	0.47 736	2.03 767	1.73 763	5.80 774	4.40 774

iinet-test	10.78 775	9.29 774	9.70 770	10.48 770	10.68 776	17.98 782	25.98 784	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 776	10.06 777	10.61 778	11.22 782	12.70 778	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 776

IINet	10.78 775	9.29 774	9.70 770	10.48 770	10.68 776	17.98 782	25.98 784	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 776	10.06 777	10.61 778	11.22 782	12.70 778	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 776

DPSM_ROB	11.49 778	9.87 780	10.35 778	11.13 773	11.31 778	19.11 785	27.51 787	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 781	10.96 783	11.27 783	11.96 784	13.59 781	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 781

DPSM	11.49 778	9.87 780	10.35 778	11.13 773	11.31 778	19.11 785	27.51 787	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 781	10.96 783	11.27 783	11.96 784	13.59 781	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 781

Anonymous_1	16.62 784	9.35 776	9.84 772	10.66 772	14.64 780	18.66 784	27.12 786	12.64 784	13.51 784	10.76 784	10.30 778	10.13 779	10.60 777	11.06 781	12.74 780	15.87 792	7.74 779	16.92 790	43.48 801	58.66 804	7.68 780

HaxPig	17.72 785	20.22 795	19.73 784	16.53 782	16.51 781	9.27 771	9.33 773	14.34 787	13.27 779	18.65 787	18.70 785	17.35 786	16.77 786	17.04 787	16.45 786	22.05 799	20.89 796	22.27 796	21.53 793	21.29 795	22.13 800

LSM	1.64 746	0.40 691	2.56 745	2.02 760	17.61 782	0.51 659	0.52 709	0.61 667	0.76 694	0.82 707	1.11 712	0.63 679	0.54 676	0.75 647	0.49 643	0.16 644	0.24 708	0.18 658	0.21 678	0.25 677	2.42 764

xxxxx1	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 778	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 783

tt_ll	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 778	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 783

ff	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 778	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 783

MEDIAN_ROB	21.21 786	24.62 799	23.47 795	19.58 783	19.65 786	13.22 776	10.96 774	17.88 788	17.00 788	22.14 798	22.02 788	20.86 788	20.36 787	21.06 788	19.71 787	25.63 801	24.13 797	26.21 798	25.20 799	25.17 798	25.38 803

CasAABBNet	23.10 787	19.86 788	20.64 789	22.47 787	22.73 787	38.41 793	55.50 795	26.89 795	28.70 795	20.61 795	22.15 791	22.08 794	22.75 792	23.99 789	27.36 792	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.27 783	15.95 785	15.53 789

FlowAnything	23.14 790	19.87 789	20.79 790	22.50 791	22.74 788	38.39 792	55.46 792	26.89 795	28.72 796	20.77 797	22.29 794	22.07 793	22.72 789	23.99 789	27.41 796	13.60 787	16.55 795	12.15 786	14.36 788	15.97 789	15.52 788

Hybrid-DGEV	23.16 791	19.94 793	20.96 792	22.49 788	22.75 789	38.51 795	55.52 798	27.09 799	28.90 799	20.58 792	22.25 792	22.00 790	22.80 794	24.11 794	27.33 791	13.60 787	16.47 789	12.14 782	14.30 787	15.95 785	15.54 790

RAFT-FEzeroshot	23.10 787	19.88 790	20.56 787	22.49 788	22.75 789	38.38 790	55.50 795	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 789	22.05 791	22.74 790	24.00 791	27.37 794	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.28 784	15.96 787	15.54 790

RAFT-FE	23.10 787	19.88 790	20.56 787	22.49 788	22.75 789	38.38 790	55.50 795	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 789	22.05 791	22.74 790	24.00 791	27.37 794	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.28 784	15.96 787	15.54 790

Selective-RAFT-Error	23.16 791	19.93 792	20.87 791	22.54 792	22.81 792	38.52 796	55.47 793	27.01 798	28.83 797	20.66 796	22.25 792	22.09 795	22.80 794	24.09 793	27.36 792	13.61 789	16.48 790	12.15 786	14.28 784	15.99 790	15.57 793

DLNR-FE	10.45 774	12.13 783	19.94 786	106.10 804	23.12 793	0.14 49	0.13 89	3.28 762	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 768	0.06 265	0.07 175	0.07 257	40.22 803	0.06 160

DLNR_Zeroshot_test	10.44 773	12.10 782	19.93 785	106.08 803	23.66 794	0.14 49	0.13 89	3.22 761	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 767	0.06 265	0.07 175	0.07 257	39.70 802	0.06 160

AVERAGE_ROB	25.43 795	29.06 800	27.24 796	24.63 795	24.20 795	17.73 781	12.61 775	22.29 791	21.39 791	26.79 800	26.16 797	25.20 797	24.64 798	25.07 797	23.53 788	29.96 802	28.40 802	30.60 799	29.58 800	29.72 799	29.84 804

fast-reg	23.64 793	20.51 796	23.42 794	23.22 793	24.75 796	38.73 797	55.47 793	26.85 794	28.86 798	20.12 790	21.73 786	21.64 789	22.22 788	24.30 796	27.54 797	13.91 791	16.52 794	14.85 789	15.62 789	16.91 792	15.71 794

RSGM-EC	29.65 796	17.75 786	10.04 773	35.31 798	33.15 797	26.42 787	46.65 789	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 795	30.14 798	23.59 796	41.87 802	45.99 802	59.56 803	34.38 803	33.25 803	20.37 791	34.97 800	19.60 798

acva	29.65 796	17.75 786	10.04 773	35.31 798	33.15 797	26.42 787	46.65 789	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 795	30.14 798	23.59 796	41.87 802	45.99 802	59.56 803	34.38 803	33.25 803	20.37 791	34.97 800	19.60 798

zzzz2	34.86 801	30.12 801	31.42 799	34.23 796	34.22 799	58.04 800	83.74 802	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 800	32.70 800	33.88 799	35.86 800	41.00 798	20.48 797	24.86 800	18.45 794	21.67 796	24.07 796	23.42 801

noway5	34.86 801	30.12 801	31.42 799	34.23 796	34.22 799	58.04 800	83.74 802	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 800	32.70 800	33.88 799	35.86 800	41.00 798	20.48 797	24.86 800	18.45 794	21.67 796	24.07 796	23.42 801

LSM0	24.24 794	19.98 794	22.32 793	24.22 794	40.14 801	38.48 794	55.20 791	26.95 797	28.57 792	20.49 791	21.83 787	22.26 796	22.75 792	24.22 795	27.30 790	13.66 790	16.32 788	12.19 788	14.15 782	16.10 791	17.66 795

zzzzzz3	33.80 799	21.93 797	29.35 797	40.69 800	40.71 802	54.58 799	75.81 801	38.06 801	43.73 802	30.21 801	32.81 798	33.59 802	36.40 801	35.16 798	41.64 800	19.24 793	24.62 798	18.35 792	21.58 794	19.15 793	18.48 796

zzz1	33.83 800	21.95 798	29.58 798	40.69 800	40.71 802	54.57 798	75.77 800	38.08 802	43.79 803	30.23 802	32.84 799	33.61 803	36.40 801	35.19 799	41.64 800	19.25 794	24.62 798	18.36 793	21.58 794	19.16 794	18.49 797

test_example2	101.33 803	108.28 804	68.15 802	98.43 802	106.93 804	89.75 802	102.43 804	36.80 800	97.65 805	129.04 805	130.15 804	65.26 805	66.62 804	92.11 804	80.24 804	144.10 805	199.48 805	81.81 805	103.01 805	125.01 805	101.27 805

ccccc	256.34 804	256.29 805	313.62 804	354.40 805	364.36 805	149.10 804	168.46 805	152.89 806	131.30 806	153.93 806	155.56 805	164.00 806	204.39 805	268.02 806	295.19 805	390.55 806	349.22 806	244.59 806	219.82 806	412.30 806	378.83 806

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

Low-res two-view benchmark