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

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 133	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 64	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 229	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 199	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 76	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 190	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 90	0.44 178	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

PSi22	0.30 197	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 152	0.19 26	0.42 112	0.73 360	0.27 99	0.32 130	0.57 316	0.43 339	0.77 476	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 128

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 220	0.30 211	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 64	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 64	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 225	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 114	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 50	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 213	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 221	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 133	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 64	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 283	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 282	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 192	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 114	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 183	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 128

asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 76	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 76	0.44 178	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 64	0.43 166	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 171	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 90	0.45 183	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 133	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 114	0.41 144	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 321	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 90	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 311	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 90	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 143	0.50 233	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 97	0.20 263	0.37 214	0.33 82	0.16 23	0.32 190	0.42 467	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 143	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 128

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 121	0.38 407	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 171	0.41 457	0.40 92	0.43 213	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 114	0.45 183	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 166	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 248	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 460	0.44 319	0.34 321	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 232	0.36 100	0.28 232	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 435

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 133	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 190	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 157	0.40 133	0.29 251	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 331	0.35 155	0.17 37	0.33 199	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 266	0.46 199	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 380	0.36 183	0.17 37	0.39 276	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 232	0.45 183	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 274	0.35 155	0.17 37	0.38 263	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 266	0.43 166	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 421	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 300	0.42 155	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 171	0.19 26	0.46 153	0.42 209	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 211	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 594	1.28 617	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 114	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 173	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 536	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 143	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 211	0.38 548	2.34 656	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 143	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 209	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

RT-Monster	0.32 211	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 353	0.38 263	0.20 42	0.56 214	0.76 381	0.61 300	0.64 281	0.49 279	0.28 173	0.41 144	0.30 258	0.14 172	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 236

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 225	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 220	0.30 211	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 282	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 220	0.30 211	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 276	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 257	0.29 192	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 152	0.27 182	0.50 180	0.65 320	0.32 153	0.47 207	0.42 239	0.24 114	0.41 144	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 567	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.30 197	0.16 89	0.88 567	0.34 112	0.22 193	0.64 455	0.31 265	0.54 208	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 592	0.30 23	0.17 37	0.38 263	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 76	0.45 183	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 282

DilatedVolume-Stereo	0.30 197	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 366	0.25 139	0.56 214	0.43 213	0.56 282	0.50 218	0.35 179	0.29 192	0.49 225	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

4.5_new	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 183	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 144	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 188

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 263	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 90	0.47 208	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.30 197	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 190	0.20 42	0.63 266	0.68 332	0.50 260	0.52 240	0.51 290	0.30 211	0.45 183	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 503	0.24 15	0.51 549	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 226	0.44 178	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 626	0.39 250	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 90	0.30 45	0.18 4	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 309	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 427	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 144	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 225	0.21 67	0.72 348	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 126	0.36 100	0.25 160	0.15 248	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 90	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 259	0.86 657

WCG-NET（raft）	0.31 205	0.15 60	0.36 197	0.32 66	0.19 96	0.35 225	0.27 182	0.51 183	0.78 400	0.45 239	0.55 256	0.48 273	0.27 157	0.54 264	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 128

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 250	0.23 109	0.52 193	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 143	0.39 124	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 536	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 266	0.49 225	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 128

CAS	0.34 236	0.13 3	0.25 26	1.28 662	0.30 460	0.46 333	0.38 407	0.48 165	0.47 241	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 50	0.29 27	0.27 209	0.69 651	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 314

CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 641	0.37 250	0.27 182	0.48 165	0.46 234	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 90	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 384

TANstereo	0.30 197	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 379	0.23 109	0.44 139	0.55 278	0.59 289	0.68 298	0.37 191	0.26 143	0.35 96	0.27 209	0.15 248	0.16 456	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

XX-TBD	0.32 211	0.53 605	0.26 40	0.51 549	0.20 133	0.37 250	0.24 127	0.40 92	0.73 360	0.54 277	0.69 299	0.31 144	0.25 126	0.32 62	0.27 209	0.16 304	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 128

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 250	0.25 139	0.51 183	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 143	0.38 118	0.25 160	0.16 304	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128
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
PMTNet	0.32 211	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 328	0.22 84	0.56 214	0.63 307	0.46 246	0.54 247	0.39 207	0.34 260	0.48 219	0.24 129	0.75 653	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128

pmcnn	1.23 631	0.29 489	0.96 578	0.40 319	0.23 241	0.95 556	0.69 596	1.16 550	1.28 607	1.67 639	2.33 640	11.15 695	0.86 568	0.93 547	0.88 566	0.15 248	0.12 283	0.12 44	0.10 78	0.15 259	0.15 314

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 133	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 228	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 284	0.22 90	0.48 219	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 50	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 250	0.34 112	0.18 66	0.38 263	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 266	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 225	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 293	0.41 144	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 214	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 266	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 260	0.42 155	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 263	0.36 183	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 260	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 211	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 276	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 232	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 143	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 318	0.38 244	0.18 66	0.45 328	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 309	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 228	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 252	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 248	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.11 128

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 260	0.49 225	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 333	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 319	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 266	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 365	1.22 612	0.34 112	0.21 164	0.29 133	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 171	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 173	0.40 133	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 607	0.11 128

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 455	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 50	0.47 208	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 305	0.25 71	0.36 368	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 211	0.36 100	0.23 112	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.12 188

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 319	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 114	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 214	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 64	0.56 282	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 188

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 266	0.41 144	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 128

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 266	0.36 100	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 128

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 239	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 276	0.41 229	0.35 266	0.28 15	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.12 94	0.10 58

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 333	0.27 182	0.69 320	0.57 287	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 266	0.35 96	0.27 209	0.14 172	0.12 283	0.13 102	0.12 181	0.11 30	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 64	0.32 62	0.20 30	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 128

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 192	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 157	0.36 100	0.25 160	0.16 304	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 273	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 64	0.57 294	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 241	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 440	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 173	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 152	0.39 429	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 90	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 388	0.33 199	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 76	0.48 219	0.24 129	0.20 444	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.15 314

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 282	0.42 467	0.50 180	0.66 324	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 293	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 273	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 64	0.31 53	0.21 51	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 199	0.27 182	0.39 81	0.80 411	0.46 246	0.49 214	0.39 207	0.25 126	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 90	0.31 53	0.28 232	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 236

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 214	0.40 319	0.27 388	0.30 152	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 126	0.47 208	0.34 304	0.17 353	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.14 194	0.12 188

Any-RAFT	0.35 252	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 358	0.22 84	0.88 425	0.73 360	0.53 273	0.73 310	0.64 367	0.28 173	0.46 199	0.24 129	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 188

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.72 353	0.34 164	0.52 240	0.41 229	0.28 173	0.47 208	0.28 232	0.15 248	0.11 221	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 343	0.36 197	0.48 504	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 220	0.28 113	0.23 42	0.42 239	0.26 143	0.29 27	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188
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
CREStereo++_RVC	0.32 211	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 273	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 460	0.46 246	0.80 355	0.30 136	0.26 143	0.36 100	0.33 288	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 648	0.13 143	0.09 6
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
MLCV	0.47 405	0.24 403	0.61 468	0.37 207	0.17 37	0.61 427	0.33 304	0.80 392	0.87 456	0.94 527	1.13 520	0.72 416	0.43 339	0.89 529	0.51 462	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 188

iResNet_ROB	0.52 467	0.21 302	0.53 434	0.37 207	0.21 164	0.61 427	0.29 217	1.51 636	1.32 612	0.90 507	1.02 474	0.80 461	0.62 457	0.76 468	0.43 398	0.16 304	0.12 283	0.13 102	0.09 12	0.15 259	0.18 402

quiztm	0.29 179	0.19 216	0.35 185	0.40 319	0.23 241	0.27 99	0.33 304	0.63 266	0.39 190	0.45 239	0.60 269	0.39 207	0.18 34	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 250	0.41 356	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 309	0.11 128

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 305	0.51 353	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 293	0.43 166	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 259	0.12 188

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 223	0.10 6	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 192	0.38 118	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 646	0.12 188

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 192	0.33 77	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 643	0.12 188

G2L-ROB	0.47 405	0.19 216	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.57 399	0.42 467	1.14 538	0.71 351	0.84 466	0.75 321	1.09 555	0.53 395	0.74 458	0.53 472	0.17 353	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.19 435

G2L-Stereo_test	0.48 417	0.20 263	0.40 263	0.34 112	0.23 241	0.57 399	0.58 559	1.10 515	0.77 390	0.86 477	0.94 427	0.95 510	0.54 407	0.68 420	0.60 494	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.15 314

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 321	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 104	0.49 225	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 259	0.11 128

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 501	0.20 42	0.37 64	0.47 241	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 173	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 273	0.31 171	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 104	0.63 367	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.14 282

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 279	0.25 126	0.47 208	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 188

AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 121	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 248	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 121	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 76	0.50 233	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.10 58

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 76	0.56 282	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

RAFT-Stereo-weight	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 301	0.80 411	0.53 273	0.51 228	0.58 325	0.20 64	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 128

qqq1	0.49 436	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

fff1	0.49 436	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

MSKI-zero shot	0.32 211	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 190	0.22 84	0.61 253	0.43 213	0.52 270	0.64 281	0.61 352	0.20 64	0.74 458	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 188

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.38 244	0.19 96	0.38 263	0.23 109	0.57 222	0.41 198	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 157	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 283	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 128

RAFT-Test	0.34 236	0.18 174	0.37 214	0.38 244	0.23 241	0.50 349	0.23 109	0.69 320	0.40 194	0.60 293	0.85 389	0.61 352	0.28 173	0.46 199	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

anonymousdsp2	0.35 252	0.20 263	0.43 308	0.37 207	0.24 273	0.48 342	0.31 265	0.86 413	0.65 320	0.55 279	0.50 218	0.50 284	0.34 260	0.56 282	0.31 266	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 309	0.14 282

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

Selective-RAFT	0.35 252	0.23 365	0.51 421	0.44 442	0.21 164	0.64 455	0.27 182	0.59 235	0.63 307	0.40 219	0.38 168	0.55 308	0.40 323	0.57 294	0.35 322	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.16 309	0.13 236

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 273	0.41 229	0.31 226	0.55 271	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.11 128

RCA-Stereo	0.35 252	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 171	0.34 321	0.68 311	1.24 595	0.45 239	0.65 284	0.47 268	0.43 339	0.38 118	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 128

DCANet-4	0.36 270	0.20 263	0.48 380	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.66 291	0.92 489	0.69 364	0.78 342	0.40 220	0.47 365	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

fff	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

ADStereo(finetuned)	0.37 286	0.16 89	0.49 393	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.69 501	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

iRaft-Stereo_20w	0.39 318	0.19 216	0.57 455	0.37 207	0.27 388	0.31 171	0.24 127	1.44 627	0.29 84	0.69 364	0.53 244	0.60 346	0.42 333	0.83 502	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.15 259	0.13 236

s12784h	0.36 270	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 508	0.29 217	0.80 392	0.83 429	0.56 282	0.57 261	0.43 248	0.40 323	0.57 294	0.33 288	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

raftrobust	0.34 236	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.27 388	0.30 152	0.25 139	0.71 343	0.63 307	0.58 287	0.55 256	0.45 259	0.46 361	0.51 241	0.29 251	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.13 236

DCANet	0.36 270	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.57 422	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

csc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

cscssc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

111	0.40 330	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.52 358	0.28 208	0.74 362	1.16 580	0.50 260	0.91 419	0.63 361	0.48 370	0.61 347	0.35 322	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.13 236

EAI-Stereo	0.34 236	0.19 216	0.44 318	0.39 276	0.21 164	0.31 171	0.30 237	1.15 542	0.30 92	0.49 257	0.75 321	0.36 189	0.28 173	0.62 356	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.13 143	0.12 188

CFNet-RSSM	0.34 236	0.17 137	0.45 331	0.39 276	0.22 193	0.35 225	0.23 109	0.73 359	0.84 434	0.65 332	0.54 247	0.57 316	0.28 173	0.46 199	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.11 128

Gwc-CoAtRS	0.34 236	0.17 137	0.44 318	0.39 276	0.23 241	0.34 214	0.22 84	0.70 335	0.75 373	0.60 293	0.59 267	0.58 325	0.29 192	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.12 188

R-Stereo Train	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236

RAFT-Stereo	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 474	0.22 343	0.52 427	0.38 244	0.22 193	0.68 474	0.38 407	0.97 461	0.88 460	0.73 394	1.04 485	1.03 536	0.92 583	0.90 531	0.86 556	0.16 304	0.14 393	0.14 154	0.17 384	0.15 259	0.13 236

iResNet	0.49 436	0.29 489	0.79 554	0.42 401	0.21 164	0.61 427	0.40 440	0.82 398	0.99 521	0.87 485	1.12 513	0.69 399	0.53 395	0.78 481	0.51 462	0.15 248	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.15 314

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 199	0.31 265	0.45 146	0.45 229	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 214	0.31 265	0.48 165	0.50 256	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 50	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 323	0.29 27	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

Lsterematch	0.38 301	0.17 137	0.38 228	0.37 207	0.20 133	0.42 307	0.27 182	0.57 222	0.71 351	0.66 345	1.02 474	0.49 279	0.40 323	0.57 294	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

Selective-IGEV-i1	0.44 368	0.20 263	0.53 434	0.41 356	0.22 193	0.62 435	0.50 516	1.01 480	0.88 460	0.63 312	0.81 362	0.79 452	0.38 305	0.54 264	0.38 363	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.15 314

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 225	0.36 368	0.44 139	0.41 198	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 76	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.10 6	0.10 58

DLNR-FE	20.05 703	36.38 710	38.08 708	170.06 723	60.08 716	0.23 40	0.20 42	14.13 700	0.36 152	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.63 367	0.28 232	5.38 696	0.10 94	0.15 200	0.11 143	73.09 721	0.11 128

IGEV-FE	0.34 236	0.18 174	0.67 502	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 353	0.16 456	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.12 188
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 197	0.18 174	0.39 250	0.40 319	0.24 273	0.42 307	0.42 467	0.63 266	0.41 198	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 143	0.53 257	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.15 259	0.10 58

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 190	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 284	0.41 229	0.22 90	0.55 271	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.11 143	0.15 259	0.11 128

UGAM-zero	0.46 390	0.19 216	0.62 471	0.37 207	0.23 241	0.34 214	0.21 67	1.15 542	0.39 190	0.66 345	0.61 273	1.70 631	0.91 578	0.75 464	0.25 160	0.14 172	0.11 221	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.13 236

model_zeroshot	0.33 228	0.18 174	0.48 380	0.39 276	0.28 413	0.45 328	0.25 139	0.63 266	0.45 229	0.61 300	0.50 218	0.51 290	0.25 126	0.45 183	0.26 189	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.13 236

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.36 183	0.23 241	0.37 250	0.30 237	0.39 81	0.44 220	0.31 138	0.51 228	0.40 220	0.24 114	0.43 166	0.26 189	0.15 248	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.13 236

IGEV_Zeroshot_test	0.34 236	0.18 174	0.67 502	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

DLNR_Zeroshot_test	20.09 704	36.28 709	38.04 707	169.85 722	61.80 717	0.23 40	0.20 42	13.88 699	0.37 169	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.62 356	0.28 232	5.46 697	0.10 94	0.15 200	0.11 143	72.60 720	0.11 128

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 590	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 300	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.11 128

HH	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

HanStereo	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

CBFPSM	0.59 521	0.22 343	1.31 622	0.38 244	0.27 388	1.12 593	0.65 580	0.79 389	0.82 424	0.80 425	0.81 362	1.35 604	0.87 571	0.67 409	0.76 536	0.16 304	0.15 424	0.15 200	0.16 328	0.17 348	0.22 496

DCRE	0.37 286	0.18 174	0.46 348	0.45 467	0.32 499	0.42 307	0.37 385	0.63 266	0.51 261	0.47 252	0.94 427	0.56 311	0.36 293	0.52 248	0.32 275	0.14 172	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.13 236

CIPLG	0.41 341	0.21 302	0.63 481	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.33 304	0.65 281	0.60 293	0.82 447	0.96 440	0.46 266	0.32 232	0.55 271	0.44 417	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

IPLGR_C	0.40 330	0.21 302	0.64 486	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.34 321	0.66 291	0.62 296	0.82 447	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.46 436	0.17 353	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

ACRE	0.40 330	0.21 302	0.65 492	0.45 467	0.33 511	0.51 353	0.33 304	0.66 291	0.63 307	0.80 425	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.45 426	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

GwcNet-ADL	0.44 368	0.22 343	0.48 380	0.45 467	0.30 460	0.40 282	0.37 385	0.92 439	0.97 512	0.71 377	0.78 342	0.61 352	0.42 333	0.62 356	0.50 452	0.19 420	0.14 393	0.15 200	0.14 262	0.18 376	0.18 402

GANet-ADL	0.42 350	0.25 429	0.45 331	0.43 422	0.29 441	0.54 373	0.35 346	0.89 427	0.86 447	0.63 312	0.72 306	0.68 394	0.42 333	0.52 248	0.41 385	0.21 461	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.19 435

cross-raft	0.34 236	0.20 263	0.37 214	0.44 442	0.23 241	0.32 190	0.35 346	0.74 362	0.40 194	0.60 293	0.77 331	0.57 316	0.27 157	0.43 166	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.11 128

RALCasStereoNet	0.36 270	0.21 302	0.37 214	0.42 401	0.26 353	0.35 225	0.38 407	0.63 266	0.64 315	0.50 260	0.72 306	0.51 290	0.29 192	0.59 332	0.36 338	0.16 304	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.17 348	0.16 362

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 270	0.17 137	0.41 274	0.35 155	0.19 96	0.33 199	0.29 217	0.65 281	0.73 360	0.68 356	1.01 465	0.56 311	0.40 323	0.42 155	0.30 258	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.10 58

CCAANet	0.41 341	0.18 174	0.37 214	0.37 207	0.24 273	0.62 435	0.40 440	0.73 359	0.57 287	0.51 263	1.04 485	0.65 380	0.58 432	0.60 338	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.15 200	0.16 328	0.15 259	0.15 314

AANet_RVC	0.57 507	0.32 507	0.54 440	0.45 467	0.27 388	0.57 399	0.48 505	1.00 470	1.28 607	0.86 477	1.33 571	0.87 482	0.58 432	1.07 574	0.75 535	0.18 388	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.18 402

HITNet	0.41 341	0.26 446	0.45 331	0.33 82	0.17 37	0.63 448	0.30 237	0.93 441	0.64 315	0.71 377	0.82 368	0.64 367	0.52 391	0.59 332	0.43 398	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.19 410	0.12 188
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
iResNetv2_ROB	0.52 467	0.27 463	0.69 513	0.38 244	0.25 305	0.62 435	0.35 346	1.17 555	1.01 532	0.99 549	1.06 497	0.88 487	0.67 491	0.66 398	0.39 371	0.19 420	0.13 354	0.15 200	0.11 143	0.18 376	0.16 362

DN	0.30 197	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 353	0.35 225	0.27 182	0.54 208	0.55 278	0.32 153	0.42 184	0.50 284	0.23 104	0.39 124	0.22 73	0.21 461	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.18 402

IGEV_i1	0.43 360	0.22 343	0.50 406	0.39 276	0.22 193	0.64 455	0.40 440	0.96 457	0.61 294	0.68 356	0.69 299	0.75 435	0.45 355	0.72 444	0.41 385	0.15 248	0.13 354	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.16 362

WQFJA1	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.50 233	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

WQFJX1	0.33 228	0.19 216	0.34 169	0.41 356	0.28 413	0.53 366	0.33 304	0.51 183	0.50 256	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 226	0.69 426	0.39 371	0.15 248	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.14 282

WQFJX	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 388	0.60 424	0.30 237	0.53 205	0.47 241	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 248	0.61 347	0.40 379	0.14 172	0.17 476	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.14 282

NLMM	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.49 225	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 214	0.27 182	0.57 222	0.47 241	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 114	0.42 155	0.27 209	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.12 94	0.10 58

DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

xyz-stereo-finetune	0.33 228	0.18 174	0.36 197	0.33 82	0.18 66	0.57 399	0.31 265	0.58 230	0.69 339	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 248	0.56 282	0.36 338	0.12 60	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

xyz-stereo	4.23 682	0.17 137	61.76 721	0.34 112	0.16 23	12.16 693	0.37 385	0.58 230	0.68 332	1.01 559	3.36 668	0.77 448	0.82 558	1.21 598	0.40 379	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.11 143	0.13 143	0.10 58

coex_refinement	0.53 474	0.21 302	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.76 507	0.39 429	1.09 512	0.90 477	0.85 470	1.12 513	1.00 525	0.56 420	0.63 367	0.81 546	0.21 461	0.13 354	0.16 238	0.16 328	0.20 428	0.21 478

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 263	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 209	0.11 36	0.12 283	0.16 238	0.15 294	0.13 143	0.09 6

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 214	0.36 183	0.22 193	0.28 121	0.36 368	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 90	0.52 248	0.27 209	0.12 60	0.09 27	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.12 188
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 114	0.53 257	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.11 128

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 263	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 126	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.12 94	0.14 282

mms	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 64	0.45 183	0.26 189	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.11 128

ours_stereo	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 152	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 104	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.10 58

fffy	0.28 164	0.21 302	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.41 198	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 157	0.50 233	0.27 209	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

PAM_32	0.46 390	0.19 216	0.67 502	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.27 182	0.95 453	0.34 129	0.68 356	0.44 192	1.91 639	0.65 480	0.62 356	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.14 194	0.13 236

PAM	0.46 390	0.19 216	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.75 501	0.33 304	0.85 409	0.34 129	0.70 370	0.46 201	1.83 634	0.63 463	0.61 347	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 229	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 50	0.34 86	0.25 160	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

MyStereo8	0.40 330	0.20 263	0.54 440	0.41 356	0.29 441	0.53 366	0.29 217	0.65 281	0.49 252	0.71 377	0.98 454	0.58 325	0.43 339	0.50 233	0.51 462	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.19 410	0.19 435

11t1	0.36 270	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.62 435	0.29 217	0.69 320	0.43 213	0.60 293	0.53 244	0.53 299	0.48 370	0.56 282	0.40 379	0.18 388	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.17 384

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 343	0.38 228	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.12 181	0.13 143	0.15 314

rrr	0.29 179	0.22 343	0.41 274	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.32 292	0.52 193	0.42 209	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.14 282

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 197	0.36 183	0.26 353	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 229	0.28 173	0.40 133	0.28 232	0.16 304	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.12 188

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 225	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 229	0.18 34	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.13 143	0.11 128

ProNet	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.35 155	0.24 273	0.32 190	0.43 474	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.13 236

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 403	0.39 250	0.50 533	0.29 441	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 266	0.31 226	0.39 124	0.30 258	0.14 172	0.15 424	0.16 238	0.13 223	0.16 309	0.15 314

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 529	0.28 477	0.99 582	0.40 319	0.30 460	1.03 573	0.56 555	1.10 515	0.99 521	0.97 541	1.22 547	1.06 544	0.69 501	1.07 574	0.95 585	0.19 420	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.22 475	0.21 478

raft_robust	0.41 341	0.23 365	0.36 197	0.42 401	0.21 164	0.40 282	0.33 304	0.79 389	0.98 516	0.79 423	0.87 400	0.39 207	0.33 248	0.84 507	0.29 251	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.17 384	0.15 259	0.12 188

IPLG	0.39 318	0.20 263	0.59 460	0.40 319	0.24 273	0.54 373	0.27 182	0.75 369	0.63 307	0.84 466	0.81 362	0.32 147	0.32 232	0.60 338	0.45 426	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

MIPNet	0.37 286	0.21 302	0.59 460	0.39 276	0.25 305	0.50 349	0.28 208	0.77 379	0.70 340	0.65 332	0.60 269	0.40 220	0.49 374	0.44 178	0.37 354	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.13 236

IPLGR	0.39 318	0.21 302	0.63 481	0.39 276	0.22 193	0.49 347	0.29 217	0.76 376	0.74 368	0.78 418	0.77 331	0.44 257	0.42 333	0.47 208	0.38 363	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.13 236

DEmStereo	0.48 417	0.17 137	0.50 406	0.38 244	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.63 266	0.74 368	0.89 499	1.66 613	0.58 325	1.06 606	0.60 338	0.42 391	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

DRaft	0.49 436	0.17 137	0.47 360	0.37 207	0.25 305	0.58 405	0.40 440	0.65 281	0.85 442	1.02 562	1.75 620	0.50 284	0.82 558	0.63 367	0.40 379	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

test-1	0.36 270	0.19 216	0.71 522	0.46 488	0.26 353	0.44 319	0.36 368	0.60 246	0.59 291	0.48 255	0.67 296	0.53 299	0.36 293	0.40 133	0.29 251	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.16 362

Prome-Stereo	0.46 390	0.19 216	0.35 185	0.44 442	0.26 353	0.40 282	0.45 486	0.68 311	0.44 220	0.96 536	1.84 624	0.59 340	0.67 491	0.61 347	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.29 549

test_xeample3	0.29 179	0.21 302	0.41 274	0.35 155	0.26 353	0.35 225	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 173	0.54 264	0.23 112	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.13 236

AFF-stereo	0.38 301	0.19 216	0.39 250	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 281	0.66 324	0.64 323	1.13 520	0.76 442	0.39 317	0.55 271	0.33 288	0.11 36	0.09 27	0.16 238	0.16 328	0.13 143	0.11 128

GMStereo	0.39 318	0.37 538	0.54 440	0.40 319	0.26 353	0.42 307	0.36 368	0.59 235	1.04 546	0.55 279	0.51 228	0.37 191	0.35 266	0.54 264	0.41 385	0.19 420	0.13 354	0.16 238	0.17 384	0.24 505	0.18 402
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.46 390	0.23 365	0.36 197	0.39 276	0.28 413	0.58 405	0.40 440	0.87 420	0.80 411	0.64 323	0.96 440	0.79 452	0.60 444	0.63 367	0.67 516	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.18 376	0.15 314

acv_ft	0.51 459	0.23 365	0.56 451	0.44 442	0.28 413	0.86 542	0.39 429	0.91 437	0.80 411	0.97 541	0.96 440	0.79 452	0.59 440	0.63 367	0.87 562	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314

BEATNet_4x	0.46 390	0.32 507	0.56 451	0.37 207	0.19 96	0.63 448	0.35 346	1.01 480	0.72 353	0.77 414	0.83 374	0.70 403	0.59 440	0.68 420	0.53 472	0.16 304	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.24 505	0.16 362

HSM-Net_RVC	0.53 474	0.22 343	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 539	0.37 385	1.23 579	0.93 495	0.90 507	1.15 531	1.26 582	0.63 463	0.72 444	0.48 447	0.17 353	0.13 354	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.42 683	0.24 403	2.75 661	0.42 401	0.23 241	1.57 633	0.90 633	1.71 653	17.88 705	16.56 707	4.88 684	5.17 681	18.85 707	1.63 634	14.62 695	0.17 353	0.14 393	0.16 238	0.16 328	0.19 410	0.17 384

RT-IGEV	0.52 467	0.19 216	0.59 460	0.40 319	0.25 305	0.79 515	0.62 572	1.15 542	0.74 368	0.89 499	0.99 459	1.18 576	0.61 450	0.65 389	0.31 266	0.19 420	0.13 354	0.17 285	0.13 223	0.15 259	0.20 458

Selective-IGEV-i16pc	0.56 499	0.20 263	1.13 598	0.40 319	0.31 482	2.00 650	0.66 583	0.68 311	1.11 569	0.51 263	0.81 362	0.68 394	0.36 293	0.67 409	0.40 379	0.31 575	0.17 476	0.17 285	0.18 412	0.19 410	0.20 458

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.13 143	0.10 58

NLMM1	0.33 228	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.25 305	0.55 379	0.33 304	0.55 210	0.63 307	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 126	0.63 367	0.38 363	0.16 304	0.18 498	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.13 236

NLCSM	0.34 236	0.21 302	0.34 169	0.44 442	0.29 441	0.54 373	0.36 368	0.52 193	0.47 241	0.46 246	0.37 165	0.34 164	0.34 260	0.71 438	0.41 385	0.16 304	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.17 348	0.16 362

FE-Mocha	0.32 211	0.19 216	0.50 406	0.38 244	0.27 388	0.30 152	0.20 42	0.71 343	0.36 152	0.65 332	0.56 259	0.54 303	0.25 126	0.38 118	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.16 328	0.13 143	0.12 188

Select-FE	0.46 390	0.24 403	0.88 567	0.42 401	0.35 527	0.33 199	0.19 26	0.90 432	0.37 169	0.60 293	1.01 465	0.97 515	0.80 553	0.72 444	0.28 232	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.20 468	0.15 259	0.24 512

z-ln-s-r	0.66 534	0.36 531	1.30 621	0.39 276	0.26 353	0.57 399	0.63 574	0.80 392	1.03 540	0.80 425	1.43 590	0.91 498	0.76 535	1.08 577	1.87 646	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.14 262	0.20 428	0.16 362

xyz-stereo-finetune2	0.36 270	0.19 216	0.38 228	0.32 66	0.19 96	0.82 532	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 263	0.78 342	0.43 248	0.45 355	0.69 426	0.44 417	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.13 236

S2M2_L	0.26 133	0.22 343	0.33 148	0.31 43	0.25 305	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 198	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 126	0.30 45	0.26 189	0.22 488	0.19 516	0.17 285	0.19 443	0.21 452	0.18 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.34 236	0.19 216	0.31 109	0.41 356	0.25 305	0.35 225	0.44 483	0.72 348	0.92 489	0.46 246	0.52 240	0.41 229	0.29 192	0.44 178	0.28 232	0.16 304	0.15 424	0.17 285	0.13 223	0.14 194	0.13 236

MM-Stereo_test1	0.33 228	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.23 241	0.36 239	0.45 486	0.58 230	0.54 271	0.60 293	0.50 218	0.38 200	0.37 300	0.60 338	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.12 188

HI	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 555	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

CoSv	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 555	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 417	0.21 302	1.26 616	0.39 276	0.51 611	0.28 121	0.30 237	1.25 590	0.44 220	0.68 356	1.11 509	0.86 476	0.33 248	0.67 409	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.20 468	0.22 475	0.24 512

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 350	0.20 263	0.74 536	0.38 244	0.43 579	0.39 276	0.26 160	0.94 446	0.49 252	0.53 273	0.77 331	0.93 506	0.45 355	0.63 367	0.24 129	0.16 304	0.10 94	0.17 285	0.18 412	0.20 428	0.20 458

rvit_stereo_0080	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 499	3.08 691	2.43 659	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 665	0.08 2	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.97 666

test_sample1	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.34 112	0.23 241	0.58 405	0.35 346	0.99 466	0.49 252	0.62 303	0.75 321	0.69 399	0.61 450	0.58 315	0.44 417	0.18 388	0.14 393	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.17 384

CoDeX	0.47 405	0.20 263	0.49 393	0.42 401	0.25 305	0.75 501	0.36 368	1.27 594	0.80 411	0.82 447	0.96 440	0.62 359	0.57 422	0.60 338	0.36 338	0.17 353	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.16 309	0.14 282

ff7	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

ffff	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

11t	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

whm_eth	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

MIM_Stereo	0.38 301	0.17 137	0.53 434	0.37 207	0.24 273	0.27 99	0.24 127	0.70 335	0.54 271	0.72 388	1.00 462	0.63 361	0.29 192	0.64 382	0.38 363	0.13 113	0.14 393	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.11 128

anonymousdsp	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

iinet-f	0.67 539	0.26 446	2.15 653	0.39 276	0.31 482	1.19 604	0.56 555	0.84 406	0.84 434	0.80 425	1.17 538	1.05 542	0.84 565	0.71 438	1.21 615	0.20 444	0.18 498	0.17 285	0.15 294	0.20 428	0.20 458

ccc-4	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

x	0.39 318	0.24 403	0.41 274	0.34 112	0.23 241	0.52 358	0.32 292	0.86 413	0.52 264	0.57 285	0.70 303	0.59 340	0.50 384	0.49 225	0.46 436	0.17 353	0.15 424	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.16 362

IER	0.46 390	0.23 365	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.69 476	0.35 346	0.80 392	0.66 324	0.83 459	0.94 427	0.75 435	0.77 542	0.60 338	0.42 391	0.17 353	0.14 393	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

test_4	0.36 270	0.18 174	0.31 109	0.44 442	0.25 305	0.20 19	0.34 321	0.56 214	0.41 198	0.59 289	1.45 596	0.43 248	0.25 126	0.63 367	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.11 128

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 379	0.21 302	0.48 380	0.42 401	0.28 413	0.31 171	0.54 544	0.63 266	0.62 296	0.62 303	0.89 412	1.01 529	0.69 501	0.75 464	0.66 513	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.15 314

CSP-Net	0.56 499	0.27 463	0.49 393	0.41 356	0.28 413	1.22 607	0.50 516	1.23 579	0.72 353	0.95 535	0.95 436	0.89 491	0.62 457	0.83 502	0.62 501	0.26 537	0.17 476	0.17 285	0.17 384	0.18 376	0.17 384

test-3	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.22 84	0.63 266	0.78 400	0.71 377	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

test_1	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.23 109	0.63 266	0.78 400	0.68 356	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

ADLNet2	0.55 488	0.25 429	0.65 492	0.47 496	0.30 460	0.83 535	0.50 516	1.05 496	0.95 508	0.80 425	0.98 454	0.99 521	0.69 501	0.77 476	0.73 531	0.20 444	0.16 456	0.17 285	0.18 412	0.21 452	0.21 478

CrosDoStereo	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 652	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 577	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

STrans-v2	0.46 390	0.20 263	0.48 380	0.40 319	0.24 273	0.55 379	0.50 516	1.07 504	0.73 360	0.65 332	1.05 490	0.72 416	0.69 501	0.72 444	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.14 262	0.13 143	0.12 188

TransformOpticalFlow	0.44 368	0.20 263	0.47 360	0.41 356	0.23 241	0.37 250	0.47 497	0.94 446	0.76 381	0.65 332	1.14 525	0.73 427	0.56 420	0.76 468	0.32 275	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.13 236

ASMatch	0.48 417	0.19 216	0.45 331	0.39 276	0.28 413	0.37 250	0.26 160	0.74 362	0.68 332	0.76 408	2.34 641	0.61 352	0.52 391	0.62 356	0.37 354	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.21 478

DeepStereo_LL	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 652	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 577	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

THIR-Stereo	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.23 241	0.75 501	0.67 586	0.66 291	0.87 456	1.02 562	1.40 583	0.72 416	0.76 535	0.62 356	0.42 391	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.15 314

GrayStereo	0.49 436	0.19 216	0.42 295	0.46 488	0.28 413	0.53 366	0.67 586	0.69 320	0.63 307	1.02 562	1.47 599	0.78 450	0.76 535	0.56 282	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.15 259	0.29 549

raft+_RVC	0.38 301	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 305	0.45 328	0.37 385	0.78 385	0.89 474	0.51 263	0.78 342	0.50 284	0.29 192	0.53 257	0.40 379	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.12 188

RALAANet	0.38 301	0.23 365	0.48 380	0.42 401	0.29 441	0.35 225	0.25 139	0.86 413	0.64 315	0.67 350	0.65 284	0.60 346	0.29 192	0.60 338	0.34 304	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.21 452	0.13 236

XX-Stereo	0.37 286	0.17 137	0.45 331	0.55 587	0.36 532	0.38 263	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 246	1.30 567	0.73 427	0.26 143	0.56 282	0.26 189	0.16 304	0.11 221	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.10 58

GES	0.44 368	0.23 365	0.57 455	0.40 319	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.96 457	0.68 332	0.74 399	0.83 374	0.47 268	0.48 370	0.67 409	0.43 398	0.22 488	0.16 456	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.23 503

222	1.18 628	0.22 343	0.44 318	0.37 207	0.22 193	0.79 515	0.37 385	1.31 603	0.89 474	0.92 520	1.08 503	0.72 416	0.71 518	0.66 398	13.89 694	0.20 444	0.15 424	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.19 435

cf-r	0.47 405	0.23 365	0.41 274	0.39 276	0.23 241	0.59 417	0.37 385	0.88 425	0.85 442	0.72 388	1.05 490	0.94 508	0.62 457	0.56 282	0.54 477	0.21 461	0.14 393	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.15 314

DIP-Stereo	0.39 318	0.21 302	0.50 406	0.41 356	0.28 413	0.62 435	0.27 182	0.77 379	0.40 194	0.64 323	0.86 392	0.52 295	0.33 248	0.66 398	0.42 391	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.15 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.04 608	0.37 538	4.81 675	0.43 422	0.31 482	0.99 566	0.46 490	1.02 484	2.09 653	1.09 586	1.09 506	0.75 435	0.81 554	1.06 571	1.76 639	0.19 420	0.15 424	0.17 285	0.15 294	2.82 689	0.26 525

HSM	0.51 459	0.24 403	0.41 274	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.40 440	1.22 574	0.75 373	0.81 438	0.91 419	1.21 577	0.69 501	0.87 520	0.46 436	0.17 353	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.17 348	0.17 384

Selective-IGEV-i16pb	1.07 615	0.24 403	9.45 682	0.41 356	0.32 499	1.76 644	0.59 562	1.00 470	1.54 632	0.66 345	1.20 545	0.98 519	0.57 422	0.78 481	0.62 501	0.27 547	0.17 476	0.18 338	0.20 468	0.21 452	0.23 503

Hybrid-DGEV-03	0.45 379	0.19 216	0.33 148	0.43 422	0.27 388	0.56 393	0.26 160	0.65 281	0.74 368	0.94 527	1.92 628	0.61 352	0.30 211	0.55 271	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.11 128

Hybrid-DGEV-2	0.41 341	0.21 302	0.42 295	0.47 496	0.29 441	0.59 417	0.23 109	0.82 398	0.99 521	0.64 323	0.63 277	0.60 346	0.65 480	0.58 315	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.12 188

NLSM1	0.32 211	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 305	0.66 467	0.27 182	0.57 222	0.50 256	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 173	0.54 264	0.32 275	0.16 304	0.17 476	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.12 188

tg	0.33 228	0.18 174	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.38 263	0.26 160	0.70 335	0.56 285	0.47 252	0.65 284	0.42 239	0.24 114	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.14 194	0.11 128

ACV-stereo	0.62 527	0.34 520	1.00 583	0.43 422	0.31 482	1.20 605	0.40 440	0.75 369	0.83 429	0.64 323	0.77 331	2.10 643	1.03 603	0.81 491	0.64 508	0.21 461	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.21 452	0.21 478

test_sample2	0.42 350	0.22 343	0.43 308	0.33 82	0.21 164	0.58 405	0.39 429	0.95 453	0.67 327	0.63 312	0.77 331	0.69 399	0.57 422	0.61 347	0.38 363	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.16 328	0.19 410	0.18 402

H2IRNET	0.37 286	0.20 263	0.33 148	0.38 244	0.25 305	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 353	0.39 210	0.90 416	0.74 433	0.55 413	0.52 248	0.43 398	0.15 248	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.13 236

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 236	0.27 463	0.45 331	0.36 183	0.25 305	0.48 342	0.30 237	0.58 230	0.90 477	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 192	0.49 225	0.30 258	0.16 304	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.18 376	0.15 314

SMFormer	0.51 459	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.18 402

tta	0.51 459	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.14 282

MyStereo07	0.32 211	0.22 343	0.34 169	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	0.72 348	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 226	0.59 332	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

MyStereo06	0.38 301	0.21 302	0.61 468	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.95 453	0.35 142	0.62 303	0.54 247	0.76 442	0.27 157	0.50 233	0.29 251	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

MyStereo05	0.44 368	0.21 302	0.45 331	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.93 441	1.09 567	0.76 408	0.61 273	0.51 290	0.57 422	0.73 451	0.42 391	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

MyStereo04	0.44 368	0.22 343	0.44 318	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	1.00 470	1.08 565	0.62 303	0.58 266	0.55 308	0.57 422	0.71 438	0.44 417	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

AE-Stereo	0.34 236	0.21 302	0.42 295	0.48 504	0.31 482	0.48 342	0.35 346	0.61 253	0.62 296	0.32 153	0.55 256	0.52 295	0.27 157	0.47 208	0.29 251	0.13 113	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.12 188

1111x	0.55 488	0.22 343	0.46 348	0.38 244	0.20 133	0.66 467	0.43 474	1.23 579	0.99 521	0.71 377	0.99 459	0.95 510	0.69 501	0.90 531	1.08 604	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.18 402

EKT-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.39 250	0.43 422	0.29 441	0.38 263	0.31 265	0.69 320	0.64 315	0.45 239	0.63 277	0.49 279	0.27 157	0.56 282	0.33 288	0.18 388	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.16 309	0.16 362

gwcnet-sp	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

scenet	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

ssnet	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

TestStereo1	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

RAFT_CTSACE	0.45 379	0.20 263	0.44 318	0.45 467	0.27 388	0.34 214	0.39 429	0.60 246	0.73 360	0.76 408	1.44 593	0.83 466	0.38 305	1.08 577	0.26 189	0.12 60	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

CRFU-Net	0.57 507	0.27 463	0.57 455	0.46 488	0.30 460	1.20 605	0.52 535	1.10 515	0.56 285	1.00 554	0.98 454	1.06 544	0.79 549	0.81 491	0.71 528	0.21 461	0.19 516	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.19 435

RAFT+CT+SA	0.39 318	0.23 365	0.36 197	0.51 549	0.27 388	0.29 133	0.46 490	0.75 369	0.80 411	0.51 263	0.89 412	0.41 229	0.40 323	0.78 481	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.15 259	0.14 282

test_5	0.43 360	0.24 403	0.43 308	0.52 562	0.28 413	0.28 121	0.42 467	0.72 348	0.82 424	0.62 303	0.91 419	0.72 416	0.55 413	0.79 487	0.35 322	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.16 362

SA-5K	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

DAS	0.51 459	0.25 429	0.60 466	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.82 494	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

SepStereo	0.51 459	0.25 429	0.60 466	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.93 547	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

test_3	0.36 270	0.19 216	0.44 318	0.44 442	0.23 241	0.48 342	0.36 368	0.66 291	0.82 424	0.64 323	0.45 196	0.68 394	0.25 126	0.41 144	0.31 266	0.12 60	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

PSMNet-ADL	0.48 417	0.27 463	0.40 263	0.48 504	0.30 460	0.68 474	0.37 385	0.90 432	0.80 411	0.61 300	0.80 355	0.92 503	0.62 457	0.72 444	0.63 505	0.23 505	0.18 498	0.18 338	0.20 468	0.22 475	0.20 458

NRIStereo	0.36 270	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.23 241	0.34 214	0.26 160	0.65 281	0.55 278	0.64 323	0.63 277	0.56 311	0.37 300	0.65 389	0.37 354	0.15 248	0.11 221	0.18 338	0.15 294	0.17 348	0.14 282

KYRaft	0.48 417	0.20 263	0.38 228	0.44 442	0.23 241	0.44 319	0.37 385	0.66 291	0.41 198	0.94 527	1.73 617	0.79 452	0.41 331	0.63 367	0.31 266	0.16 304	0.11 221	0.18 338	0.22 509	0.16 309	0.78 652

DeepStereo_RVC	0.36 270	0.21 302	0.47 360	0.40 319	0.24 273	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 364	0.67 296	0.57 316	0.51 389	0.56 282	0.39 371	0.16 304	0.12 283	0.18 338	0.15 294	0.19 410	0.18 402

RAFT-345	0.40 330	0.18 174	0.40 263	0.38 244	0.22 193	0.33 199	0.26 160	0.61 253	0.51 261	0.74 399	1.79 621	0.45 259	0.33 248	0.66 398	0.36 338	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.14 262	0.13 143	0.13 236

iRaftStereo_RVC	0.32 211	0.19 216	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.31 171	0.29 217	0.68 311	0.51 261	0.49 257	0.66 291	0.37 191	0.23 104	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.15 259	0.12 188

sAnonymous2	0.40 330	0.39 556	0.85 560	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 621

CroCo_RVC	0.40 330	0.39 556	0.85 560	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 621

xxxx	1.01 603	0.22 343	0.43 308	0.36 183	0.21 164	0.82 532	0.36 368	1.32 604	0.88 460	0.71 377	0.94 427	0.97 515	0.63 463	0.64 382	10.58 690	0.20 444	0.16 456	0.18 338	0.17 384	0.19 410	0.19 435

test_xeample	1.01 603	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.21 164	0.71 486	0.39 429	1.23 579	0.86 447	0.81 438	1.04 485	0.69 399	0.61 450	0.69 426	10.93 691	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.17 384	0.18 376	0.17 384

SFCPSM	0.47 405	0.21 302	0.55 445	0.40 319	0.27 388	0.87 543	0.37 385	1.33 606	0.77 390	0.80 425	0.84 379	0.54 303	0.49 374	0.57 294	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.15 314

MMNet	0.55 488	0.25 429	0.61 468	0.43 422	0.34 520	1.07 580	0.39 429	0.87 420	0.91 484	0.91 512	0.93 426	0.86 476	0.76 535	0.81 491	0.76 536	0.15 248	0.14 393	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.16 362

GANet-RSSM	0.47 405	0.21 302	0.37 214	0.38 244	0.25 305	0.58 405	0.36 368	1.07 504	0.78 400	0.68 356	1.01 465	0.86 476	0.67 491	0.62 356	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.17 384

DISCO	0.70 546	0.26 446	0.68 507	0.44 442	0.31 482	1.14 595	0.51 532	1.23 579	1.23 593	0.81 438	1.05 490	1.50 619	0.85 566	1.82 644	1.03 598	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.24 505	0.23 503

DFGA-Net	0.45 379	0.29 489	0.80 556	0.42 401	0.32 499	0.53 366	0.35 346	0.78 385	0.89 474	0.66 345	0.75 321	0.48 273	0.39 317	0.74 458	0.60 494	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.18 412	0.20 428	0.17 384

AIO-test1	0.38 301	0.18 174	0.38 228	0.50 533	0.24 273	0.46 333	0.30 237	0.70 335	1.19 586	0.40 219	0.71 305	0.45 259	0.29 192	0.53 257	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.13 143	0.17 384

rvit_stereo_0081_aga	0.31 205	0.28 477	0.44 318	0.42 401	0.29 441	0.34 214	0.31 265	0.44 139	0.40 194	0.39 210	0.44 192	0.40 220	0.32 232	0.42 155	0.29 251	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.16 328	0.20 428	0.15 314

rvit_stereo_0081	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

rvit_stereo_0082	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

rvit_stereo_ft	0.33 228	0.25 429	0.47 360	0.52 562	0.32 499	0.33 199	0.47 497	0.49 170	0.50 256	0.34 164	0.41 181	0.41 229	0.32 232	0.48 219	0.34 304	0.22 488	0.14 393	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.14 282

ACVNet-DCA	0.35 252	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

1test111	0.36 270	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.55 271	0.45 426	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

cc1	0.37 286	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.15 314

tt1	0.36 270	0.24 403	0.32 129	0.41 356	0.22 193	0.54 373	0.38 407	0.68 311	1.04 546	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 355	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.16 362

MIF-Stereo (partial)	0.31 205	0.18 174	0.37 214	0.41 356	0.31 482	0.28 121	0.23 109	0.47 157	0.42 209	0.31 138	0.63 277	0.36 189	0.35 266	0.57 294	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.14 282

4D-IteraStereo	0.33 228	0.18 174	0.40 263	0.40 319	0.24 273	0.32 190	0.27 182	0.58 230	0.72 353	0.65 332	0.54 247	0.42 239	0.23 104	0.45 183	0.28 232	0.14 172	0.09 27	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.11 128

anonymousa	0.49 436	0.20 263	0.42 295	0.38 244	0.23 241	0.91 547	0.35 346	0.75 369	0.62 296	0.85 470	1.54 605	1.06 544	0.66 488	0.51 241	0.43 398	0.16 304	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.16 309	0.14 282

riskmin	0.38 301	0.20 263	0.39 250	0.32 66	0.23 241	0.53 366	0.30 237	0.63 266	0.80 411	0.49 257	0.56 259	0.73 427	0.58 432	0.55 271	0.36 338	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.13 223	0.19 410	0.20 458

DisPM	0.39 318	0.19 216	0.44 318	0.41 356	0.27 388	0.24 53	0.31 265	0.65 281	0.57 287	0.87 485	0.87 400	0.60 346	0.32 232	0.76 468	0.32 275	0.18 388	0.12 283	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.20 458

GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 442	0.19 96	0.31 171	0.26 160	0.47 157	0.43 213	0.37 185	0.47 207	0.41 229	0.23 104	0.50 233	0.34 304	0.14 172	0.18 498	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.13 236

TRStereo	0.37 286	0.27 463	0.59 460	0.47 496	0.41 567	0.29 133	0.30 237	0.84 406	0.59 291	0.52 270	0.41 181	0.52 295	0.26 143	0.73 451	0.27 209	0.17 353	0.12 283	0.19 382	0.19 443	0.13 143	0.11 128

LCNet	0.41 341	0.20 263	0.32 129	0.44 442	0.24 273	0.47 339	0.29 217	0.67 301	0.53 267	0.72 388	1.03 479	0.66 386	0.60 444	0.58 315	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.36 592

HHNet	0.41 341	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.37 539	0.33 199	0.34 321	0.69 320	0.75 373	0.86 477	1.30 567	0.52 295	0.32 232	0.52 248	0.35 322	0.15 248	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.15 259	0.24 512

AAGNet	1.43 642	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.25 305	0.29 133	0.31 265	0.65 281	0.68 332	0.97 541	0.86 392	0.67 393	0.62 457	0.64 382	20.63 700	0.16 304	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.19 410	0.12 188

IIG-Stereo	0.43 360	0.21 302	0.44 318	0.50 533	0.25 305	0.44 319	0.21 67	0.71 343	0.76 381	0.83 459	0.95 436	0.83 466	0.43 339	0.90 531	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.19 382	0.14 262	0.15 259	0.11 128

FTStereo	0.56 499	0.20 263	0.37 214	0.41 356	0.25 305	0.40 282	0.79 619	0.66 291	0.43 213	1.09 586	3.27 663	0.70 403	0.73 525	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.30 558

CRE-IMP	0.36 270	0.23 365	0.49 393	0.42 401	0.24 273	0.41 300	0.21 67	0.57 222	0.41 198	0.65 332	0.72 306	0.53 299	0.37 300	0.61 347	0.38 363	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.21 452	0.18 402

LMCR-Stereo	0.53 474	0.30 498	0.53 434	0.58 598	0.30 460	0.83 535	0.36 368	1.19 559	0.76 381	0.88 495	1.04 485	0.56 311	0.62 457	0.82 494	0.67 516	0.19 420	0.15 424	0.19 382	0.14 262	0.23 492	0.17 384

ICVP	0.46 390	0.25 429	0.38 228	0.48 504	0.28 413	0.58 405	0.43 474	1.00 470	0.70 340	0.67 350	0.95 436	0.75 435	0.55 413	0.53 257	0.54 477	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.17 384	0.19 410	0.20 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.55 488	0.29 489	0.63 481	0.49 519	0.31 482	0.70 481	0.54 544	1.22 574	0.92 489	0.82 447	0.85 389	0.85 471	0.63 463	0.90 531	0.65 510	0.24 517	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.21 452	0.22 496

sCroCo_RVC	0.35 252	0.28 477	0.69 513	0.51 549	0.39 555	0.41 300	0.31 265	0.49 170	0.45 229	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 232	0.46 199	0.32 275	0.21 461	0.22 545	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.20 458

FENet	0.42 350	0.22 343	0.38 228	0.39 276	0.24 273	0.55 379	0.32 292	0.79 389	0.70 340	0.71 377	0.72 306	0.63 361	0.57 422	0.62 356	0.44 417	0.19 420	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.19 435

HGLStereo	0.56 499	0.28 477	0.57 455	0.50 533	0.37 539	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.78 400	0.86 477	1.14 525	0.89 491	0.82 558	0.76 468	0.73 531	0.21 461	0.20 528	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.21 478

GwcNet-RSSM	0.49 436	0.24 403	0.42 295	0.40 319	0.23 241	0.55 379	0.38 407	0.93 441	0.93 495	0.71 377	1.16 536	0.86 476	0.60 444	0.62 356	0.66 513	0.21 461	0.14 393	0.19 382	0.20 468	0.16 309	0.15 314

MSAF-DinoV2	1.04 608	0.38 548	1.32 624	0.54 579	0.29 441	0.89 544	0.72 609	1.52 639	1.24 595	1.05 573	1.41 585	2.98 659	1.49 638	2.74 669	2.83 664	0.22 488	0.14 393	0.20 412	0.22 509	0.32 561	0.32 572

rvit_stereo_0083	0.34 236	0.24 403	0.50 406	0.44 442	0.27 388	0.34 214	0.35 346	0.45 146	0.62 296	0.37 185	0.47 207	0.42 239	0.35 266	0.40 133	0.36 338	0.22 488	0.20 528	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.14 282

test_sample3	0.46 390	0.25 429	0.50 406	0.35 155	0.23 241	0.69 476	0.37 385	1.15 542	0.81 419	0.75 401	0.79 352	0.66 386	0.49 374	0.63 367	0.46 436	0.21 461	0.15 424	0.20 412	0.19 443	0.21 452	0.19 435

DispNO	0.47 405	0.23 365	0.71 522	0.39 276	0.31 482	0.60 424	0.38 407	0.89 427	0.77 390	0.75 401	0.84 379	0.72 416	0.54 407	0.73 451	0.46 436	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.17 384

xx1	0.39 318	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.65 380	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

plain	0.31 205	0.20 263	0.50 406	0.39 276	0.29 441	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 291	0.30 136	0.31 226	0.65 389	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.17 348	0.12 188

knoymous	0.36 270	0.20 263	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 239	0.29 217	0.61 253	0.64 315	0.67 350	0.70 303	0.60 346	0.40 323	0.58 315	0.34 304	0.17 353	0.11 221	0.20 412	0.11 143	0.17 348	0.18 402

qqq	0.40 330	0.26 446	0.44 318	0.36 183	0.22 193	0.46 333	0.36 368	0.85 409	0.54 271	0.56 282	0.69 299	0.65 380	0.53 395	0.55 271	0.45 426	0.17 353	0.16 456	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

psmg	0.49 436	0.25 429	0.43 308	0.41 356	0.28 413	0.85 539	0.43 474	0.99 466	0.76 381	0.91 512	0.94 427	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.15 424	0.20 412	0.20 468	0.18 376	0.18 402

AASNet	0.53 474	0.25 429	0.52 427	0.49 519	0.32 499	0.74 495	0.40 440	1.50 633	0.86 447	0.86 477	0.92 423	0.64 367	0.59 440	0.59 332	0.79 541	0.23 505	0.19 516	0.20 412	0.16 328	0.21 452	0.19 435

GMOStereo	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

error version	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

test-v	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

Patchmatch Stereo++	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314
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
OMP-Stereo	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.52 562	0.24 273	0.36 239	0.25 139	0.71 343	0.78 400	0.77 414	0.64 281	0.89 491	0.39 317	0.91 538	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.20 412	0.15 294	0.15 259	0.12 188

NF-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.57 316	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

OCTAStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

PSM-softLoss	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

KMStereo	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

PSM-adaLoss	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.56 282	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo_v2	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.57 294	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.57 294	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

HUI-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.50 233	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

SST-Stereo	0.40 330	0.19 216	0.45 331	0.42 401	0.25 305	0.25 71	0.21 67	0.66 291	0.47 241	1.08 584	0.79 352	0.72 416	0.43 339	0.77 476	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.19 410	0.15 314

RAFT_R40	0.40 330	0.19 216	0.44 318	0.43 422	0.25 305	0.23 40	0.26 160	0.67 301	0.67 327	0.98 546	0.78 342	0.72 416	0.43 339	0.76 468	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.18 376	0.14 282

PFNet	0.42 350	0.18 174	0.58 459	0.43 422	0.24 273	0.43 311	0.32 292	0.74 362	0.78 400	1.00 554	0.74 319	0.68 394	0.39 317	0.72 444	0.37 354	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.15 294	0.16 309	0.13 236

RE-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

Pruner-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.40 319	0.25 305	0.22 30	0.24 127	0.67 301	0.55 278	0.89 499	0.76 327	0.68 394	0.29 192	0.62 356	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.17 384	0.17 348	0.18 402

TVStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

iGMRVC	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

RAFT-RH_RVC	0.56 499	0.17 137	0.41 274	0.37 207	0.23 241	0.57 399	0.24 127	0.60 246	0.70 340	1.19 600	3.94 675	0.56 311	0.38 305	0.65 389	0.36 338	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.14 262	0.12 94	0.13 236

iRAFT	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

test-2	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

GMM-Stereo	0.44 368	0.19 216	0.36 197	0.42 401	0.25 305	0.51 353	0.47 497	0.71 343	0.53 267	0.76 408	1.37 577	0.76 442	0.38 305	0.60 338	0.33 288	0.15 248	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.16 309	0.27 535

RAFT-IKP	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

TestStereo	0.38 301	0.31 503	0.40 263	0.45 467	0.20 133	0.40 282	0.37 385	0.66 291	0.65 320	0.53 273	0.78 342	0.47 268	0.40 323	0.55 271	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.22 475	0.13 236

delet	0.55 488	0.24 403	0.55 445	0.44 442	0.33 511	1.07 580	0.50 516	1.00 470	0.86 447	0.85 470	0.96 440	0.90 496	0.63 463	0.83 502	0.74 534	0.18 388	0.18 498	0.20 412	0.21 491	0.16 309	0.15 314

UNet	0.54 486	0.26 446	0.66 498	0.44 442	0.40 560	0.99 566	0.41 457	0.98 464	0.75 373	0.83 459	0.89 412	1.04 538	0.72 522	0.73 451	0.62 501	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.17 384

UPFNet	0.53 474	0.24 403	0.51 421	0.45 467	0.38 549	0.84 538	0.49 511	0.99 466	0.75 373	0.87 485	0.88 408	0.86 476	0.64 474	0.80 488	0.71 528	0.20 444	0.20 528	0.20 412	0.20 468	0.19 410	0.15 314

aanetorigin	0.83 580	0.56 608	1.87 648	0.49 519	0.38 549	0.56 393	0.66 583	0.70 335	1.00 528	2.42 664	2.02 634	1.31 590	1.18 618	0.93 547	1.13 611	0.20 444	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.27 532	0.30 558

ac_64	0.52 467	0.22 343	0.50 406	0.45 467	0.28 413	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.61 294	0.91 512	0.83 374	1.07 549	0.68 497	0.74 458	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.15 314

MSMDNet	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.96 457	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.23 492	0.19 435

z-mn7	1.00 602	0.50 590	1.70 644	0.53 572	0.36 532	1.75 643	0.71 607	1.22 574	2.28 658	0.96 536	2.54 648	1.42 610	0.95 592	2.19 660	1.54 631	0.22 488	0.19 516	0.21 454	0.20 468	0.27 532	0.25 519

AIO-test2	0.39 318	0.21 302	0.41 274	0.47 496	0.25 305	0.45 328	0.35 346	0.77 379	1.27 605	0.36 178	0.87 400	0.37 191	0.30 211	0.47 208	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.21 454	0.23 525	0.15 259	0.13 236

test_sample4	0.47 405	0.26 446	0.50 406	0.35 155	0.22 193	0.69 476	0.38 407	1.15 542	0.81 419	0.78 418	0.82 368	0.62 359	0.53 395	0.63 367	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.21 454	0.19 443	0.21 452	0.19 435

PCWNet_CMD	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.95 453	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.21 454	0.16 328	0.24 505	0.19 435

ToySt	0.49 436	0.27 463	0.75 542	0.40 319	0.27 388	0.64 455	0.49 511	0.84 406	0.77 390	0.60 293	0.83 374	0.88 487	0.66 488	0.70 433	0.56 484	0.16 304	0.17 476	0.21 454	0.20 468	0.21 452	0.19 435

Wz-Net-LNSev	0.71 550	0.51 594	1.36 631	0.50 533	0.41 567	1.15 597	0.69 596	1.21 566	1.07 562	1.02 562	1.12 513	1.08 551	0.87 571	0.89 529	0.89 576	0.24 517	0.22 545	0.21 454	0.19 443	0.26 521	0.26 525

Sa-1000	0.48 417	0.24 403	0.41 274	0.45 467	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.81 396	0.93 495	0.82 447	1.50 600	0.53 299	0.45 355	0.92 541	0.30 258	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

SA	0.44 368	0.25 429	0.46 348	0.46 488	0.24 273	0.43 311	0.36 368	0.75 369	0.96 509	0.59 289	1.03 479	0.48 273	0.52 391	0.94 554	0.32 275	0.16 304	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

dd	0.43 360	0.38 548	0.55 445	0.44 442	0.25 305	0.47 339	0.38 407	0.70 335	1.05 550	0.59 289	0.65 284	0.42 239	0.39 317	0.66 398	0.50 452	0.24 517	0.15 424	0.21 454	0.15 294	0.22 475	0.18 402

IRAFT_RVC	0.42 350	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.24 273	0.27 99	0.54 544	0.74 362	0.77 390	0.76 408	0.80 355	0.73 427	0.51 389	0.70 433	0.36 338	0.17 353	0.10 94	0.21 454	0.16 328	0.16 309	0.14 282

rafts_anoy	0.37 286	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.33 304	0.67 301	0.90 477	0.58 287	0.66 291	0.45 259	0.33 248	0.47 208	0.39 371	0.16 304	0.11 221	0.21 454	0.23 525	0.17 348	0.14 282

EDNetEfficient	1.46 643	0.80 636	6.12 677	0.47 496	0.39 555	0.69 476	0.83 622	0.90 432	2.77 669	3.50 681	1.96 631	1.66 629	2.03 662	1.26 604	4.18 676	0.21 461	0.18 498	0.21 454	0.20 468	0.41 603	0.39 606

DSFCA	0.55 488	0.25 429	0.62 471	0.40 319	0.36 532	0.74 495	0.52 535	1.04 491	0.82 424	1.06 577	0.84 379	0.89 491	0.63 463	0.99 557	0.58 487	0.25 527	0.21 538	0.21 454	0.21 491	0.21 452	0.19 435

DMCA	0.45 379	0.26 446	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.51 353	0.34 321	0.93 441	0.68 332	0.75 401	0.83 374	0.79 452	0.53 395	0.51 241	0.54 477	0.21 461	0.16 456	0.21 454	0.16 328	0.19 410	0.21 478

DN-CSS_ROB	0.43 360	0.26 446	0.62 471	0.40 319	0.29 441	0.44 319	0.27 182	0.77 379	0.75 373	0.72 388	1.09 506	0.48 273	0.43 339	0.69 426	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.18 376	0.16 362

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 250	0.47 496	0.26 353	0.46 333	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 143	0.40 133	0.37 354	0.21 461	0.15 424	0.22 469	0.26 565	0.16 309	0.16 362

zh-mn7	1.08 618	0.65 622	4.00 671	0.52 562	0.38 549	1.16 600	0.62 572	1.15 542	1.77 645	1.74 641	2.31 638	1.17 575	0.91 578	2.10 655	1.77 640	0.24 517	0.21 538	0.22 469	0.22 509	0.25 514	0.28 542

G2L-Stereo	0.49 436	0.23 365	0.48 380	0.43 422	0.26 353	0.47 339	0.42 467	0.93 441	0.78 400	0.84 466	0.86 392	0.91 498	0.52 391	0.78 481	0.70 523	0.20 444	0.17 476	0.22 469	0.18 412	0.17 348	0.21 478

DDVS	0.52 467	0.30 498	0.56 451	0.41 356	0.31 482	0.71 486	0.34 321	0.91 437	0.67 327	0.85 470	0.89 412	1.12 563	0.46 361	0.86 518	0.60 494	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.25 514	0.26 525

test_sample6	0.49 436	0.26 446	0.50 406	0.37 207	0.22 193	0.63 448	0.40 440	1.12 527	0.83 429	0.80 425	1.03 479	0.66 386	0.55 413	0.67 409	0.46 436	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.23 492	0.21 478

test_sample5	0.47 405	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.77 414	0.94 427	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

CAS++	0.32 211	0.24 403	0.36 197	0.37 207	0.26 353	0.28 121	0.23 109	0.87 420	0.50 256	0.47 252	0.45 196	0.26 106	0.21 76	0.49 225	0.24 129	0.23 505	0.19 516	0.22 469	0.17 384	0.21 452	0.16 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.48 417	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.80 425	1.03 479	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

CASnet	0.30 197	0.20 263	0.33 148	0.41 356	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 267	0.52 270	0.54 247	0.39 207	0.24 114	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 469	0.18 412	0.18 376	0.11 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.57 507	0.27 463	0.68 507	0.48 504	0.34 520	0.39 276	0.48 505	0.94 446	0.97 512	0.83 459	0.78 342	1.10 559	1.18 618	1.33 613	0.49 450	0.17 353	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.16 309	0.17 384

CASS	0.45 379	0.27 463	0.42 295	0.48 504	0.22 193	0.61 427	0.34 321	0.97 461	0.62 296	0.71 377	0.85 389	0.61 352	0.55 413	0.57 294	0.41 385	0.29 565	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.22 475	0.28 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 379	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.70 481	0.34 321	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.65 380	0.49 374	0.64 382	0.51 462	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

BSDual-CNN	0.46 390	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

hknet	0.49 436	0.25 429	0.51 421	0.45 467	0.29 441	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.83 429	0.75 401	0.80 355	0.97 515	0.61 450	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

RAFT	0.45 379	0.22 343	0.45 331	0.47 496	0.26 353	0.54 373	0.47 497	0.66 291	0.58 290	0.80 425	0.82 368	0.94 508	0.57 422	0.75 464	0.34 304	0.17 353	0.15 424	0.22 469	0.20 468	0.16 309	0.12 188

Anonymous3	0.46 390	0.34 520	0.86 565	0.50 533	0.37 539	0.81 524	0.50 516	0.72 348	0.65 320	0.51 263	0.65 284	0.45 259	0.45 355	0.64 382	0.38 363	0.24 517	0.24 564	0.22 469	0.21 491	0.23 492	0.23 503

ADLNet	0.55 488	0.27 463	0.51 421	0.44 442	0.35 527	0.78 512	0.46 490	1.08 508	0.86 447	0.99 549	0.98 454	0.92 503	0.63 463	0.69 426	0.81 546	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 474	0.32 507	0.64 486	0.44 442	0.30 460	0.66 467	0.44 483	1.04 491	0.88 460	0.91 512	0.91 419	0.99 521	0.60 444	0.68 420	0.60 494	0.21 461	0.17 476	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 474	0.34 520	0.59 460	0.41 356	0.30 460	0.50 349	0.43 474	1.19 559	0.70 340	0.85 470	1.05 490	0.86 476	0.55 413	0.84 507	0.51 462	0.29 565	0.23 555	0.22 469	0.22 509	0.26 521	0.25 519

StereoDRNet-Refined	0.58 514	0.32 507	0.54 440	0.46 488	0.30 460	0.96 559	0.40 440	1.00 470	0.94 502	1.12 591	1.08 503	0.96 513	0.67 491	0.90 531	0.89 576	0.17 353	0.13 354	0.22 469	0.21 491	0.20 428	0.19 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 514	0.28 477	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.77 508	0.50 516	0.99 466	0.92 489	1.04 571	1.14 525	1.21 577	0.69 501	0.88 523	0.69 520	0.20 444	0.20 528	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.18 402

MultiAttention	3.58 677	0.24 403	0.62 471	0.54 579	0.34 520	22.90 700	2.72 691	1.60 644	1.13 575	0.80 425	1.81 622	1.14 572	0.43 339	35.29 712	0.61 498	0.17 353	0.12 283	0.23 490	0.23 525	0.34 574	0.29 549

w-ln-seven-2	0.76 560	0.43 569	2.32 655	0.52 562	0.38 549	0.90 546	0.65 580	1.11 521	1.12 574	1.19 600	1.28 560	1.09 555	0.99 598	1.07 574	0.87 562	0.20 444	0.19 516	0.23 490	0.22 509	0.26 521	0.22 496

ITSA-stereo	0.53 474	0.28 477	0.52 427	0.40 319	0.23 241	0.56 393	0.34 321	1.24 586	1.24 595	0.80 425	0.81 362	0.72 416	0.58 432	0.82 494	0.65 510	0.21 461	0.17 476	0.23 490	0.21 491	0.22 475	0.26 525

mmm	0.44 368	0.27 463	0.46 348	0.38 244	0.24 273	0.61 427	0.35 346	0.94 446	0.53 267	0.72 388	1.05 490	0.63 361	0.50 384	0.57 294	0.45 426	0.18 388	0.15 424	0.23 490	0.20 468	0.20 428	0.18 402

LL-Strereo2	0.35 252	0.24 403	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.35 225	0.24 127	0.67 301	0.44 220	0.54 277	0.51 228	0.66 386	0.25 126	0.66 398	0.30 258	0.14 172	0.12 283	0.23 490	0.20 468	0.18 376	0.13 236

fast-acv-ft	0.64 530	0.30 498	0.73 531	0.45 467	0.34 520	1.17 601	0.49 511	0.86 413	0.98 516	1.02 562	1.36 574	1.29 587	0.85 566	0.76 468	0.81 546	0.21 461	0.23 555	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.20 458

ssnet_v2	0.58 514	0.28 477	0.56 451	0.43 422	0.29 441	0.95 556	0.59 562	1.13 529	0.99 521	0.93 524	0.80 355	0.99 521	0.64 474	0.82 494	0.94 582	0.25 527	0.22 545	0.23 490	0.24 541	0.20 428	0.19 435

WZ-Net	1.19 629	0.59 612	4.07 672	0.62 614	0.51 611	1.34 616	1.31 665	1.32 604	1.74 644	1.53 629	1.65 611	1.74 632	1.28 627	2.25 662	2.01 649	0.27 547	0.21 538	0.23 490	0.25 550	0.40 597	0.39 606

PFNet+	0.40 330	0.19 216	0.49 393	0.39 276	0.25 305	0.28 121	0.23 109	0.64 280	0.70 340	0.85 470	0.79 352	0.64 367	0.35 266	0.72 444	0.34 304	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.20 468	0.16 309	0.20 458

ARAFT	0.47 405	0.24 403	0.79 554	0.42 401	0.25 305	0.55 379	0.55 549	0.75 369	0.81 419	0.89 499	0.75 321	0.73 427	0.47 365	0.88 523	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.23 490	0.22 509	0.14 194	0.13 236

RAFT + AFF	0.53 474	0.29 489	0.75 542	0.51 549	0.32 499	0.63 448	0.60 565	1.00 470	0.91 484	0.78 418	0.87 400	0.83 466	0.58 432	0.80 488	0.47 443	0.17 353	0.20 528	0.23 490	0.22 509	0.18 376	0.18 402

PSMNet-RSSM	0.48 417	0.22 343	0.38 228	0.42 401	0.25 305	0.50 349	0.37 385	1.10 515	0.77 390	0.70 370	1.06 497	0.84 469	0.64 474	0.62 356	0.47 443	0.23 505	0.15 424	0.23 490	0.25 550	0.20 428	0.19 435

RTSC	0.87 584	0.48 582	1.23 613	0.52 562	0.37 539	1.13 594	0.50 516	1.34 608	1.79 646	1.51 626	1.24 553	1.12 563	0.81 554	1.62 632	2.16 652	0.25 527	0.19 516	0.23 490	0.24 541	0.30 549	0.31 568

ADCRef	0.80 570	0.43 569	1.32 624	0.50 533	0.45 590	1.07 580	0.51 532	1.07 504	0.98 516	1.17 596	1.42 587	0.87 482	0.91 578	0.85 513	3.19 666	0.18 388	0.16 456	0.23 490	0.23 525	0.22 475	0.21 478

ADCP+	1.06 613	0.35 526	1.51 639	0.49 519	0.51 611	1.45 626	0.55 549	1.25 590	1.03 540	1.16 595	1.15 531	1.10 559	1.07 608	1.56 628	6.75 686	0.19 420	0.16 456	0.23 490	0.21 491	0.28 536	0.21 478

CFNet	0.51 459	0.29 489	0.46 348	0.41 356	0.27 388	0.70 481	0.32 292	1.13 529	1.00 528	0.72 388	1.07 500	0.85 471	0.60 444	0.76 468	0.52 469	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.16 362

NaN_ROB	0.69 544	0.44 574	0.69 513	0.51 549	0.33 511	0.97 561	1.06 646	1.22 574	1.19 586	1.24 610	0.96 440	1.08 551	0.78 547	1.20 594	0.67 516	0.24 517	0.30 602	0.23 490	0.24 541	0.23 492	0.25 519

rvit_0105_6	0.38 301	0.28 477	0.64 486	0.50 533	0.30 460	0.39 276	0.38 407	0.51 183	0.67 327	0.40 219	0.45 196	0.50 284	0.41 331	0.54 264	0.36 338	0.27 547	0.26 579	0.24 507	0.21 491	0.22 475	0.16 362

DCVSM-stereo	0.49 436	0.27 463	0.53 434	0.39 276	0.29 441	0.51 353	0.26 160	0.75 369	0.75 373	1.11 590	0.75 321	1.05 542	0.72 522	0.60 338	0.47 443	0.20 444	0.19 516	0.24 507	0.20 468	0.25 514	0.30 558

Wz-Net-MNSev	0.76 560	0.40 561	1.34 626	0.50 533	0.40 560	1.44 625	0.83 622	1.15 542	1.16 580	1.25 612	1.20 545	1.13 569	0.81 554	1.16 588	1.00 596	0.22 488	0.19 516	0.24 507	0.23 525	0.28 536	0.26 525

AACVNet	0.50 452	0.23 365	0.49 393	0.46 488	0.29 441	0.52 358	0.38 407	0.90 432	0.55 278	0.81 438	1.03 479	1.00 525	0.70 514	0.83 502	0.54 477	0.21 461	0.18 498	0.24 507	0.18 412	0.23 492	0.20 458

CFNet_pseudo	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.30 237	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.03 479	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

pcwnet_v2	0.58 514	0.28 477	0.84 559	0.45 467	0.35 527	0.61 427	0.35 346	1.27 594	1.21 590	0.99 549	1.27 558	0.72 416	0.58 432	0.67 409	0.48 447	0.27 547	0.21 538	0.24 507	0.23 525	0.29 540	0.29 549

HCRNet	0.44 368	0.34 520	0.41 274	0.53 572	0.26 353	0.53 366	0.29 217	0.83 403	0.63 307	0.71 377	0.81 362	0.77 448	0.50 384	0.66 398	0.36 338	0.24 517	0.16 456	0.24 507	0.20 468	0.21 452	0.18 402

EDNetEfficientorigin	9.93 692	1.15 658	175.16 723	0.48 504	0.36 532	1.04 577	0.68 591	1.24 586	2.69 667	3.17 678	2.50 647	2.30 648	2.07 663	1.76 641	2.21 653	0.20 444	0.18 498	0.24 507	0.19 443	0.51 625	0.50 639

GwcNet	0.69 544	0.36 531	1.10 594	0.51 549	0.42 573	1.08 584	0.50 516	1.21 566	1.16 580	1.00 554	1.37 577	1.06 544	0.79 549	0.92 541	0.94 582	0.25 527	0.24 564	0.24 507	0.22 509	0.23 492	0.26 525

CFNet-ft	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

CFNet_RVC	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

ccs_rob	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.31 265	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.02 474	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

PWCDC_ROB	0.89 588	0.49 586	0.80 556	0.74 639	0.40 560	1.03 573	0.39 429	1.33 606	2.35 663	1.02 562	3.77 670	0.81 464	0.92 583	1.20 594	0.90 578	0.34 602	0.22 545	0.24 507	0.20 468	0.34 574	0.29 549

w-ln-seven	0.96 597	0.48 582	2.41 658	0.54 579	0.50 607	1.41 621	0.70 601	1.67 650	1.81 647	1.49 623	1.50 600	1.26 582	0.87 571	1.15 586	1.80 644	0.23 505	0.21 538	0.25 520	0.25 550	0.31 555	0.26 525

YMNet	0.66 534	0.38 548	0.90 572	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 598	1.29 564	1.12 563	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 611	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

YMNet_1	0.66 534	0.38 548	0.90 572	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 598	1.29 564	1.12 563	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 611	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

rvit_0105_5	0.42 350	0.31 503	0.73 531	0.50 533	0.29 441	0.44 319	0.42 467	0.61 253	0.74 368	0.51 263	0.51 228	0.60 346	0.47 365	0.57 294	0.38 363	0.27 547	0.25 572	0.25 520	0.23 525	0.22 475	0.18 402

rvit_0105_4	0.41 341	0.29 489	0.71 522	0.50 533	0.29 441	0.41 300	0.41 457	0.55 210	0.73 360	0.45 239	0.48 210	0.55 308	0.44 350	0.57 294	0.36 338	0.28 558	0.26 579	0.25 520	0.22 509	0.23 492	0.18 402

UGAM	0.52 467	0.22 343	0.46 348	0.45 467	0.25 305	0.41 300	0.52 535	0.62 258	1.16 580	0.76 408	1.13 520	1.32 595	0.57 422	1.00 560	0.53 472	0.17 353	0.14 393	0.25 520	0.21 491	0.15 259	0.13 236

ffm	0.44 368	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

ff1	0.49 436	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

mmx	0.53 474	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

xxx	0.53 474	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

StereoVision	0.42 350	0.28 477	0.45 331	0.49 519	0.28 413	0.38 263	0.38 407	0.72 348	0.62 296	0.44 236	1.14 525	0.54 303	0.39 317	0.56 282	0.34 304	0.21 461	0.24 564	0.25 520	0.24 541	0.26 521	0.16 362

Wz-Net-SNSev	0.91 592	0.73 629	2.13 652	0.56 590	0.45 590	0.95 556	1.13 651	1.34 608	1.24 595	1.02 562	1.30 567	1.46 613	0.86 568	1.81 643	1.50 630	0.25 527	0.23 555	0.25 520	0.26 565	0.32 561	0.29 549

NINENet	0.50 452	0.29 489	0.51 421	0.45 467	0.32 499	0.70 481	0.34 321	1.10 515	0.88 460	0.80 425	0.94 427	0.65 380	0.49 374	0.73 451	0.51 462	0.22 488	0.20 528	0.25 520	0.18 412	0.22 475	0.21 478

SACVNet	0.58 514	0.34 520	0.55 445	0.55 587	0.36 532	0.63 448	0.48 505	1.13 529	0.77 390	1.02 562	1.06 497	1.02 534	0.74 528	0.90 531	0.51 462	0.27 547	0.21 538	0.25 520	0.24 541	0.29 540	0.36 592

PSM-AAD	0.48 417	0.20 263	0.37 214	0.43 422	0.23 241	0.56 393	0.50 516	0.65 281	0.70 340	1.07 580	1.12 513	0.58 325	0.92 583	0.61 347	0.32 275	0.15 248	0.11 221	0.25 520	0.26 565	0.18 376	0.43 620

ADCL	1.04 608	0.38 548	1.35 627	0.50 533	0.39 555	1.61 635	0.89 630	1.29 598	1.39 618	1.29 614	1.50 600	1.24 580	1.24 623	1.37 621	4.87 679	0.21 461	0.19 516	0.25 520	0.25 550	0.29 540	0.27 535

TDLM	0.57 507	0.33 515	0.49 393	0.51 549	0.30 460	0.66 467	0.73 611	1.03 488	1.01 532	0.82 447	1.10 508	0.84 469	0.70 514	0.86 518	0.58 487	0.28 558	0.17 476	0.25 520	0.22 509	0.26 521	0.19 435

DPSNet	0.99 601	0.42 567	1.88 649	0.53 572	0.41 567	1.59 634	1.26 660	2.21 663	1.43 621	1.10 588	1.11 509	1.46 613	1.95 660	1.34 615	1.26 618	0.34 602	0.25 572	0.25 520	0.21 491	0.46 616	0.37 597

StereoDRNet	0.64 530	0.33 515	0.68 507	0.51 549	0.43 579	1.03 573	0.53 540	1.47 629	0.99 521	1.10 588	0.87 400	1.07 549	0.71 518	0.82 494	0.88 566	0.23 505	0.19 516	0.25 520	0.23 525	0.27 532	0.19 435

zh-sn7	1.09 619	0.75 631	3.23 665	0.57 596	0.42 573	1.11 589	0.89 630	1.19 559	1.27 605	1.41 621	1.98 632	1.25 581	1.47 637	1.99 652	2.62 661	0.26 537	0.26 579	0.26 539	0.27 572	0.35 579	0.30 558

GMStereo_Zeroshot	0.49 436	0.44 574	0.74 536	0.49 519	0.27 388	0.56 393	0.29 217	0.73 359	0.76 381	0.86 477	0.94 427	0.91 498	0.36 293	0.74 458	0.43 398	0.26 537	0.14 393	0.26 539	0.15 294	0.36 585	0.18 402

CFNet_ucs	0.50 452	0.24 403	0.55 445	0.38 244	0.31 482	0.58 405	0.33 304	0.98 464	0.93 495	0.88 495	1.19 544	0.80 461	0.49 374	0.63 367	0.43 398	0.21 461	0.15 424	0.26 539	0.18 412	0.26 521	0.22 496

Wz-Net-TNSev	1.14 623	1.06 657	4.32 674	0.49 519	0.42 573	1.51 629	1.11 650	1.48 630	1.40 620	1.22 607	1.26 557	1.58 627	1.43 635	1.76 641	1.70 635	0.32 587	0.31 611	0.26 539	0.30 586	0.41 603	0.41 613

FINET	0.67 539	0.42 567	1.00 583	0.46 488	0.43 579	0.83 535	0.89 630	1.08 508	1.50 628	0.87 485	1.14 525	0.71 407	0.68 497	0.92 541	0.70 523	0.36 610	0.30 602	0.26 539	0.24 541	0.35 579	0.33 577

psm_up	0.55 488	0.26 446	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.65 465	0.56 555	1.04 491	0.82 424	0.82 447	0.88 408	1.01 529	0.94 589	0.74 458	0.61 498	0.21 461	0.25 572	0.26 539	0.23 525	0.21 452	0.20 458

FADNet-RVC-Resample	0.56 499	0.33 515	1.16 601	0.49 519	0.34 520	0.71 486	0.43 474	1.01 480	0.93 495	0.82 447	0.87 400	0.74 433	0.67 491	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.18 498	0.26 539	0.27 572	0.26 521	0.27 535

FADNet_RVC	0.55 488	0.37 538	1.17 606	0.44 442	0.31 482	0.56 393	0.34 321	1.06 500	0.88 460	0.67 350	0.90 416	0.61 352	0.65 480	0.93 547	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.26 539	0.23 525	0.31 555	0.28 542

STTStereo	0.55 488	0.37 538	0.76 547	0.44 442	0.31 482	0.60 424	0.44 483	0.96 457	0.86 447	0.99 549	0.90 416	0.96 513	0.58 432	0.71 438	0.61 498	0.25 527	0.23 555	0.26 539	0.32 601	0.24 505	0.23 503

RYNet	0.72 554	0.35 526	0.64 486	0.53 572	0.67 637	1.31 615	0.67 586	1.20 564	1.18 584	1.05 573	0.87 400	1.27 584	0.93 588	0.93 547	1.27 620	0.22 488	0.16 456	0.26 539	0.23 525	0.40 597	0.39 606

DRN-Test	0.66 534	0.32 507	0.66 498	0.50 533	0.39 555	1.15 597	0.61 570	1.49 632	1.01 532	1.12 591	1.08 503	1.06 544	0.69 501	0.77 476	0.94 582	0.23 505	0.17 476	0.26 539	0.25 550	0.25 514	0.21 478

SANet	1.07 615	0.41 565	1.06 589	0.48 504	0.30 460	1.41 621	0.94 637	1.42 624	3.36 676	1.58 630	2.43 645	2.33 650	1.70 650	1.34 615	1.07 603	0.28 558	0.24 564	0.26 539	0.23 525	0.34 574	0.30 558

XPNet_ROB	0.70 546	0.35 526	0.68 507	0.52 562	0.40 560	0.79 515	0.85 628	1.16 550	0.94 502	1.33 617	1.15 531	1.38 606	0.83 563	1.03 568	0.90 578	0.32 587	0.25 572	0.26 539	0.24 541	0.31 555	0.28 542

test_sample7	0.52 467	0.29 489	0.50 406	0.36 183	0.27 388	0.62 435	0.41 457	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.26 537	0.20 528	0.27 552	0.26 565	0.27 532	0.24 512

coex-ft	6.43 689	1.51 670	87.33 722	0.49 519	0.38 549	1.34 616	1.21 656	1.16 550	8.09 688	12.12 697	2.79 656	2.77 658	3.31 678	1.16 588	3.15 665	0.24 517	0.23 555	0.27 552	0.24 541	0.45 613	0.37 597

psmorigin	0.82 574	0.51 594	2.09 651	0.49 519	0.41 567	0.85 539	0.50 516	1.04 491	0.88 460	1.45 622	1.43 590	1.50 619	1.06 606	1.22 600	0.97 588	0.31 575	0.32 617	0.27 552	0.27 572	0.33 568	0.42 614

FADNet	0.61 526	0.51 594	1.10 594	0.45 467	0.44 586	0.65 465	0.41 457	1.19 559	1.05 550	0.70 370	0.84 379	0.98 519	0.66 488	0.82 494	0.50 452	0.29 565	0.30 602	0.27 552	0.30 586	0.46 616	0.35 590

GANet	0.70 546	0.37 538	0.55 445	0.51 549	0.34 520	0.94 553	0.96 639	1.08 508	0.94 502	1.04 571	1.98 632	1.13 569	0.88 575	1.12 584	0.66 513	0.25 527	0.26 579	0.27 552	0.22 509	0.31 555	0.22 496

CVANet_RVC	0.57 507	0.33 515	0.44 318	0.47 496	0.32 499	0.67 472	0.61 570	1.05 496	0.93 495	0.85 470	1.04 485	1.01 529	0.73 525	0.83 502	0.52 469	0.29 565	0.19 516	0.27 552	0.25 550	0.31 555	0.21 478

UCFNet_RVC	0.49 436	0.26 446	0.35 185	0.39 276	0.26 353	0.64 455	0.36 368	1.15 542	0.84 434	0.67 350	0.88 408	0.88 487	0.59 440	0.58 315	0.45 426	0.24 517	0.17 476	0.27 552	0.27 572	0.25 514	0.23 503

SGM_RVC	0.97 599	0.28 477	0.41 274	0.39 276	0.22 193	1.55 631	0.73 611	1.51 636	1.25 601	2.25 660	1.92 628	2.58 655	1.56 643	2.02 653	1.19 614	0.27 547	0.27 588	0.27 552	0.25 550	0.25 514	0.25 519
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AANet	1.13 622	1.01 654	2.99 663	0.44 442	0.37 539	0.91 547	0.54 544	1.27 594	2.31 661	2.35 662	2.37 644	2.22 645	1.53 639	1.18 591	1.43 629	0.32 587	0.23 555	0.28 560	0.25 550	0.35 579	0.33 577

Syn2CoEx	0.71 550	0.51 594	0.95 576	0.64 617	0.45 590	0.91 547	0.53 540	1.48 630	1.13 575	0.93 524	1.35 573	1.02 534	0.99 598	0.92 541	0.80 543	0.30 572	0.27 588	0.28 560	0.24 541	0.23 492	0.24 512

hitnet-ft	0.55 488	0.27 463	0.39 250	0.41 356	0.28 413	0.78 512	0.40 440	0.92 439	0.90 477	0.82 447	1.01 465	1.13 569	0.70 514	0.78 481	0.67 516	0.28 558	0.20 528	0.28 560	0.22 509	0.29 540	0.26 525

FAT-Stereo	0.73 556	0.33 515	0.75 542	0.49 519	0.37 539	0.71 486	0.59 562	1.36 615	1.30 610	1.03 570	1.40 583	1.59 628	1.15 614	0.87 520	0.86 556	0.28 558	0.28 592	0.28 560	0.23 525	0.28 536	0.38 603

FADNet-RVC	0.60 524	0.53 605	1.14 600	0.46 488	0.39 555	0.61 427	0.39 429	1.12 527	0.87 456	0.70 370	0.84 379	1.04 538	0.55 413	0.94 554	0.69 520	0.26 537	0.25 572	0.28 560	0.28 578	0.31 555	0.31 568

S-Stereo	0.74 557	0.35 526	0.96 578	0.56 590	0.45 590	0.82 532	0.60 565	1.24 586	1.60 640	0.96 536	1.41 585	1.12 563	0.94 589	0.80 488	1.04 601	0.26 537	0.31 611	0.28 560	0.25 550	0.32 561	0.47 632

AdaStereo	0.50 452	0.32 507	0.47 360	0.48 504	0.25 305	0.67 472	0.32 292	1.17 555	0.88 460	0.75 401	0.99 459	0.75 435	0.49 374	0.67 409	0.46 436	0.27 547	0.12 283	0.28 560	0.18 412	0.23 492	0.18 402
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.
NVstereo2D	0.60 524	0.30 498	0.75 542	0.48 504	0.43 579	0.89 544	0.48 505	1.05 496	1.15 579	0.66 345	0.86 392	0.88 487	0.70 514	0.99 557	0.65 510	0.32 587	0.15 424	0.28 560	0.20 468	0.40 597	0.36 592

PWC_ROB	0.87 584	0.52 602	1.28 617	0.50 533	0.32 499	0.91 547	0.37 385	1.36 615	1.46 626	1.61 633	2.59 652	1.16 574	1.01 602	1.34 615	1.40 628	0.25 527	0.18 498	0.28 560	0.20 468	0.29 540	0.28 542

rvit_0105_3	0.47 405	0.34 520	0.77 552	0.54 579	0.31 482	0.49 347	0.47 497	0.63 266	0.79 409	0.65 332	0.59 267	0.64 367	0.50 384	0.65 389	0.39 371	0.29 565	0.27 588	0.29 569	0.28 578	0.21 452	0.20 458

GASNet	0.67 539	0.72 628	0.96 578	0.70 635	0.48 603	0.62 435	0.47 497	1.08 508	1.03 540	0.94 527	0.82 368	0.93 506	0.83 563	1.33 613	0.80 543	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.28 578	0.44 609	0.24 512

stereogan	0.80 570	0.31 503	0.71 522	0.59 602	0.50 607	1.72 642	0.48 505	1.35 612	1.37 615	1.00 554	1.46 598	1.56 625	0.95 592	1.29 608	0.84 551	0.28 558	0.29 597	0.29 569	0.25 550	0.38 594	0.38 603

RTS	1.98 659	0.96 649	11.36 686	0.65 622	0.57 626	2.77 665	1.40 669	1.39 619	2.26 656	1.89 647	2.56 649	1.32 595	1.25 624	5.20 683	4.05 674	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

RTSA	1.98 659	0.96 649	11.36 686	0.65 622	0.57 626	2.77 665	1.40 669	1.39 619	2.26 656	1.89 647	2.56 649	1.32 595	1.25 624	5.20 683	4.05 674	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

ADCMid	1.14 623	0.52 602	2.23 654	0.53 572	0.43 579	1.07 580	0.75 613	1.23 579	1.05 550	2.15 656	1.44 593	1.50 619	1.43 635	1.56 628	5.01 680	0.26 537	0.24 564	0.29 569	0.31 594	0.37 590	0.33 577

AnyNet_C32	1.16 627	0.62 619	2.40 657	0.57 596	0.55 620	1.41 621	1.34 666	1.18 558	1.24 595	1.49 623	1.42 587	1.39 607	1.20 622	1.55 626	4.82 678	0.29 565	0.28 592	0.29 569	0.34 606	0.38 594	0.42 614

ADCPNet	1.03 607	0.48 582	2.70 660	0.54 579	0.42 573	1.40 619	0.75 613	1.13 529	1.07 562	1.22 607	1.42 587	1.68 630	1.09 609	1.36 620	3.45 670	0.30 572	0.28 592	0.29 569	0.32 601	0.37 590	0.35 590

PA-Net	0.67 539	0.43 569	0.83 558	0.50 533	0.53 616	0.94 553	0.68 591	1.10 515	1.14 578	0.80 425	0.88 408	0.87 482	0.77 542	1.02 566	0.88 566	0.24 517	0.41 640	0.29 569	0.44 631	0.26 521	0.34 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.66 534	0.39 556	0.98 581	0.59 602	0.61 631	0.96 559	0.55 549	1.05 496	0.90 477	0.84 466	1.14 525	0.89 491	0.65 480	0.85 513	1.01 597	0.26 537	0.26 579	0.31 578	0.28 578	0.32 561	0.29 549

rvit_105_1	0.54 486	0.40 561	0.76 547	0.58 598	0.37 539	0.59 417	0.68 591	0.70 335	0.94 502	0.82 447	0.69 299	0.73 427	0.58 432	0.78 481	0.54 477	0.32 587	0.29 597	0.31 578	0.34 606	0.23 492	0.20 458

DMCA-RVC	0.51 459	0.30 498	0.59 460	0.50 533	0.32 499	0.54 373	0.38 407	0.86 413	0.68 332	0.94 527	0.86 392	0.91 498	0.68 497	0.70 433	0.59 492	0.23 505	0.18 498	0.31 578	0.23 525	0.26 521	0.19 435

DANet	0.71 550	0.45 578	0.91 574	0.59 602	0.40 560	0.81 524	0.40 440	0.97 461	0.84 434	1.20 605	1.22 547	1.33 598	0.88 575	1.16 588	1.24 616	0.27 547	0.23 555	0.31 578	0.25 550	0.35 579	0.32 572
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.70 546	0.49 586	0.73 531	0.56 590	0.36 532	0.79 515	0.87 629	1.14 538	0.93 495	1.19 600	1.18 540	1.39 607	0.82 558	0.99 557	0.80 543	0.26 537	0.21 538	0.31 578	0.26 565	0.33 568	0.34 585

PSMNet_ROB	0.64 530	0.37 538	0.65 492	0.56 590	0.42 573	0.97 561	0.83 622	1.21 566	0.92 489	0.79 423	1.02 474	1.08 551	0.63 463	0.82 494	0.91 580	0.29 565	0.20 528	0.31 578	0.31 594	0.26 521	0.23 503

APVNet	0.71 550	0.37 538	0.89 571	0.56 590	0.45 590	1.18 603	0.68 591	1.41 623	0.85 442	0.81 438	1.15 531	1.04 538	0.81 554	1.10 581	1.17 612	0.26 537	0.28 592	0.32 584	0.31 594	0.29 540	0.30 558

SHD	0.93 595	0.50 590	1.18 607	0.59 602	0.46 598	0.97 561	0.48 505	1.70 652	2.15 654	1.58 630	1.37 577	1.42 610	1.19 620	1.31 611	1.60 633	0.31 575	0.26 579	0.32 584	0.33 604	0.40 597	0.42 614

AnyNet_C01	1.56 646	1.05 655	7.45 679	0.64 617	0.54 618	1.99 649	1.38 668	1.43 626	1.36 613	1.63 636	1.92 628	1.84 635	1.33 630	2.40 664	4.03 673	0.33 596	0.32 617	0.32 584	0.34 606	0.44 609	0.45 625

SGM-ForestM	4.04 680	0.32 507	0.46 348	0.43 422	0.27 388	7.50 688	1.45 673	3.84 682	4.24 683	8.19 695	6.76 691	19.00 705	9.08 690	10.74 695	6.62 685	0.31 575	0.33 623	0.32 584	0.32 601	0.29 540	0.29 549

MDST_ROB	0.91 592	0.27 463	0.85 560	0.63 616	0.41 567	2.53 659	0.71 607	1.60 644	1.13 575	2.83 671	1.73 617	0.97 515	0.69 501	1.61 631	0.73 531	0.25 527	0.22 545	0.32 584	0.28 578	0.25 514	0.24 512

ADCS	1.51 645	0.61 616	3.42 666	0.59 602	0.51 611	1.27 613	1.08 649	1.59 643	1.81 647	1.91 650	1.66 613	1.51 622	1.42 634	1.94 650	8.60 688	0.33 596	0.32 617	0.33 589	0.36 610	0.44 609	0.42 614

SGM-Forest	0.62 527	0.32 507	0.39 250	0.43 422	0.30 460	1.02 570	0.55 549	1.09 512	1.05 550	1.06 577	1.18 540	1.10 559	0.67 491	0.88 523	0.62 501	0.31 575	0.33 623	0.33 589	0.30 586	0.30 549	0.28 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	1.14 623	0.36 531	0.76 547	0.49 519	0.44 586	1.23 609	0.67 586	1.11 521	1.23 593	2.84 672	3.95 676	3.28 666	1.83 656	1.25 603	0.99 592	0.44 626	0.34 625	0.34 591	0.37 611	0.41 603	0.40 609

CBMV	0.64 530	0.35 526	0.41 274	0.42 401	0.25 305	1.01 568	0.77 615	1.13 529	1.09 567	1.17 596	1.22 547	1.04 538	0.75 532	0.88 523	0.63 505	0.28 558	0.30 602	0.34 591	0.30 586	0.26 521	0.26 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.43 360	0.28 477	0.47 360	0.45 467	0.33 511	0.58 405	0.34 321	0.82 398	0.73 360	0.57 285	0.84 379	0.47 268	0.50 384	0.54 264	0.39 371	0.22 488	0.15 424	0.35 593	0.16 328	0.28 536	0.21 478

rvit_stereo_0075_2	0.47 405	0.37 538	0.70 517	0.53 572	0.46 598	0.43 311	0.36 368	0.81 396	0.67 327	0.55 279	0.74 319	0.59 340	0.43 339	0.63 367	0.43 398	0.32 587	0.23 555	0.35 593	0.25 550	0.30 549	0.25 519

G-Net	0.95 596	0.46 580	1.04 587	0.64 617	0.48 603	2.12 655	0.64 578	1.01 480	0.87 456	1.75 642	2.82 659	1.30 589	1.64 649	1.06 571	0.96 587	0.36 610	0.29 597	0.35 593	0.25 550	0.45 613	0.42 614

SAMSARA	1.07 615	0.65 622	1.19 608	1.06 656	0.90 648	1.76 644	1.76 680	1.46 628	1.44 624	1.51 626	1.16 536	2.00 642	1.14 613	1.48 624	1.31 622	0.39 616	0.44 649	0.35 593	0.38 614	0.49 622	0.49 638

LALA_ROB	0.74 557	0.43 569	0.69 513	0.54 579	0.40 560	1.01 568	0.95 638	1.21 566	1.07 562	1.22 607	1.12 513	1.56 625	0.79 549	1.04 570	0.86 556	0.33 596	0.22 545	0.35 593	0.30 586	0.35 579	0.31 568

ISRNet	0.56 499	0.24 403	0.66 498	0.56 590	0.36 532	0.44 319	0.25 139	0.82 398	0.84 434	1.07 580	1.25 555	0.91 498	0.60 444	0.66 398	0.58 487	0.35 606	0.26 579	0.36 598	0.33 604	0.30 549	0.42 614

SDNR	0.86 583	0.37 538	1.47 637	0.40 319	0.38 549	3.38 676	0.33 304	0.90 432	0.98 516	0.99 549	2.09 637	0.59 340	0.71 518	1.29 608	0.70 523	0.51 639	0.56 657	0.36 598	0.26 565	0.43 608	0.46 627

RP	0.76 560	0.36 531	0.63 481	0.66 625	0.58 628	0.80 519	0.55 549	1.14 538	1.22 592	0.97 541	1.65 611	1.43 612	1.32 628	1.01 561	0.84 551	0.33 596	0.30 602	0.36 598	0.30 586	0.34 574	0.34 585

Nwc_Net	0.78 566	0.38 548	0.73 531	0.60 608	0.55 620	1.05 578	0.55 549	1.67 650	1.05 550	0.88 495	1.86 626	1.40 609	1.09 609	1.10 581	0.87 562	0.30 572	0.25 572	0.36 598	0.38 614	0.29 540	0.29 549

CSAN	0.83 580	0.49 586	0.77 552	0.60 608	0.41 567	1.14 595	1.06 646	1.19 559	1.46 626	1.32 615	1.43 590	1.37 605	1.19 620	1.27 607	0.86 556	0.39 616	0.31 611	0.36 598	0.37 611	0.35 579	0.34 585

dad	0.58 514	0.50 590	0.64 486	0.43 422	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.78 385	1.25 601	1.01 559	1.17 538	1.15 573	0.53 395	0.68 420	0.50 452	0.35 606	0.23 555	0.37 603	0.21 491	0.29 540	0.20 458

NCC-stereo	0.78 566	0.40 561	0.76 547	0.61 610	0.67 637	0.81 524	0.69 596	1.54 641	1.11 569	0.90 507	1.36 574	1.33 598	1.16 615	1.19 592	0.88 566	0.31 575	0.30 602	0.37 603	0.48 641	0.33 568	0.33 577

Abc-Net	0.78 566	0.40 561	0.76 547	0.61 610	0.67 637	0.81 524	0.69 596	1.54 641	1.11 569	0.90 507	1.36 574	1.33 598	1.16 615	1.19 592	0.88 566	0.31 575	0.30 602	0.37 603	0.48 641	0.33 568	0.33 577
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.89 588	0.65 622	1.31 622	0.67 628	0.52 615	1.22 607	0.68 591	1.26 592	1.52 629	1.14 594	1.11 509	1.28 586	1.04 605	1.40 623	1.77 640	0.38 614	0.24 564	0.37 603	0.31 594	0.53 630	0.47 632

MeshStereo	1.34 636	0.43 569	0.54 440	0.44 442	0.34 520	1.66 638	0.60 565	1.94 657	1.37 615	4.47 685	3.25 661	4.71 676	1.94 659	1.92 648	1.17 612	0.35 606	0.35 627	0.37 603	0.31 594	0.32 561	0.32 572
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
AF-Net	0.81 573	0.39 556	0.68 507	0.64 617	0.54 618	0.91 547	0.51 532	1.61 646	1.31 611	0.96 536	2.02 634	1.46 613	1.26 626	1.11 583	0.99 592	0.32 587	0.24 564	0.39 608	0.27 572	0.30 549	0.25 519

LSM	4.74 685	0.77 634	10.16 683	0.70 635	56.56 715	1.02 570	1.00 644	1.24 586	1.62 641	2.04 652	2.34 641	1.33 598	1.17 617	1.38 622	1.09 605	0.33 596	0.49 653	0.39 608	0.46 632	0.51 625	10.09 699

NCCL2	0.72 554	0.41 565	0.65 492	0.64 617	0.44 586	0.98 565	1.20 654	1.11 521	1.00 528	0.98 546	0.96 440	1.49 618	0.87 571	0.90 531	0.79 541	0.31 575	0.26 579	0.39 608	0.39 618	0.32 561	0.32 572

DualNet (step1)	0.57 507	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.41 621	0.20 528	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

test_sample9	1.05 612	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	1.20 594	1.36 624	0.41 621	8.41 699	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

test_sample8	1.25 633	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.13 529	0.75 373	1.50 625	0.95 436	3.29 667	1.59 645	1.20 594	1.36 624	0.41 621	8.41 699	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

PS-NSSS	0.58 514	0.44 574	0.62 471	0.42 401	0.33 511	0.66 467	0.58 559	1.02 484	0.86 447	0.77 414	1.28 560	0.72 416	0.64 474	0.82 494	0.59 492	0.31 575	0.26 579	0.40 611	0.27 572	0.33 568	0.26 525

DGSMNet	0.76 560	0.55 607	1.29 620	0.58 598	0.62 632	0.94 553	0.70 601	1.26 592	1.11 569	0.83 459	1.24 553	1.00 525	0.71 518	1.03 568	0.81 546	0.34 602	0.29 597	0.41 615	0.40 621	0.57 636	0.55 644

edge stereo	0.76 560	0.38 548	0.74 536	0.52 562	0.43 579	0.80 519	0.53 540	1.28 597	1.06 556	1.28 613	1.38 582	1.81 633	1.11 611	1.08 577	0.85 555	0.33 596	0.32 617	0.41 615	0.28 578	0.32 561	0.36 592

DeepPrunerF	0.89 588	0.52 602	3.43 667	0.68 632	0.81 644	0.72 493	0.72 609	1.22 574	1.99 652	0.93 524	1.01 465	0.87 482	0.86 568	1.08 577	0.95 585	0.34 602	0.28 592	0.43 617	0.39 618	0.30 549	0.32 572

STTRV1_RVC	0.82 574	0.59 612	1.16 601	0.67 628	0.81 644	1.11 589	0.63 574	1.30 601	1.11 569	0.98 546	1.33 571	1.08 551	0.95 592	1.26 604	0.87 562	0.55 646	0.25 572	0.43 617	0.39 618	0.58 639	0.40 609

CBMV_ROB	0.59 521	0.37 538	0.38 228	0.39 276	0.28 413	0.74 495	0.28 208	1.00 470	0.98 516	0.94 527	1.25 555	0.81 464	0.78 547	0.87 520	0.50 452	0.36 610	0.37 631	0.43 617	0.40 621	0.33 568	0.30 558

NOSS_ROB	0.57 507	0.39 556	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.73 494	0.54 544	1.03 488	1.08 565	0.67 350	0.87 400	0.76 442	0.57 422	0.77 476	0.47 443	0.38 614	0.38 633	0.44 620	0.42 630	0.37 590	0.34 585

MFN_U_SF_RVC	1.09 619	0.59 612	1.97 650	0.67 628	0.44 586	1.93 648	0.60 565	1.85 656	1.36 613	1.61 633	1.54 605	1.95 641	1.37 631	1.64 635	1.73 636	0.40 620	0.37 631	0.45 621	0.48 641	0.44 609	0.44 621

FBW_ROB	0.88 586	0.50 590	0.85 560	0.55 587	0.40 560	1.17 601	0.78 617	1.50 633	1.37 615	1.33 617	1.27 558	1.48 617	1.00 601	2.57 668	0.98 591	0.25 527	0.32 617	0.45 621	0.30 586	0.34 574	0.28 542

PDISCO_ROB	0.91 592	0.48 582	1.06 589	0.99 649	0.97 654	1.67 640	0.63 574	1.64 648	1.59 637	1.06 577	1.18 540	1.31 590	0.79 549	1.55 626	0.97 588	0.49 636	0.22 545	0.45 621	0.40 621	0.45 613	0.37 597

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 606	0.57 610	1.51 639	0.67 628	0.50 607	2.57 660	1.66 676	1.20 564	1.43 621	1.38 619	1.57 607	1.33 598	0.92 583	1.64 635	0.88 566	0.37 613	0.39 637	0.46 624	0.60 653	0.41 603	0.40 609

FSD	0.48 417	0.47 581	0.53 434	0.54 579	0.46 598	0.48 342	0.52 535	0.53 205	0.48 249	0.48 255	0.48 210	0.49 279	0.48 370	0.51 241	0.49 450	0.45 628	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.46 616	0.45 625

FC-DCNN v2	1.65 651	0.51 594	0.65 492	0.61 610	0.49 605	1.61 635	0.70 601	1.75 655	1.56 636	4.74 689	4.91 685	6.46 687	3.31 678	1.91 647	1.11 606	0.46 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 620	0.46 627

HBP-ISP	0.59 521	0.45 578	0.43 308	0.45 467	0.33 511	0.70 481	0.28 208	1.11 521	1.00 528	0.83 459	1.18 540	0.65 380	0.68 497	0.88 523	0.52 469	0.35 606	0.38 633	0.47 625	0.41 626	0.38 594	0.31 568

BEATNet-Init1	15.13 697	0.82 640	50.86 720	0.72 638	0.53 616	38.10 712	7.03 695	11.83 697	14.25 697	29.78 717	30.17 717	48.21 720	22.64 709	26.78 709	18.11 698	0.42 625	0.38 633	0.47 625	0.46 632	0.51 625	0.48 635

FC-DCNN	1.59 647	0.51 594	0.66 498	0.61 610	0.49 605	1.56 632	0.70 601	1.66 649	1.53 630	4.64 686	4.62 683	5.85 683	3.34 680	1.84 645	1.11 606	0.46 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 620	0.46 627

FCDSN-DC	1.39 641	0.56 608	0.65 492	0.74 639	0.59 629	1.38 618	0.63 574	1.35 612	1.39 618	3.26 679	4.50 682	4.61 674	2.63 671	1.58 630	1.03 598	0.46 630	0.42 642	0.48 630	0.47 639	0.50 624	0.50 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.79 569	0.59 612	0.71 522	0.65 622	0.65 635	0.92 552	0.58 559	1.29 598	1.05 550	1.07 580	1.45 596	1.47 616	1.03 603	1.21 598	0.88 566	0.32 587	0.30 602	0.48 630	0.40 621	0.37 590	0.37 597

MANE	4.13 681	0.51 594	0.64 486	0.66 625	0.56 623	6.89 687	0.99 642	7.55 691	12.04 692	6.68 693	8.57 695	10.69 694	9.45 691	7.59 692	6.39 684	0.49 636	0.43 647	0.48 630	0.98 672	0.49 622	0.48 635

PVD	1.28 635	0.67 625	1.28 617	0.74 639	0.62 632	1.50 628	0.84 625	1.99 659	2.96 670	2.18 657	2.36 643	1.85 637	1.95 660	1.92 648	1.94 647	0.39 616	0.36 630	0.49 633	0.37 611	0.51 625	0.64 646

MSMD_ROB	1.21 630	0.49 586	0.62 471	0.59 602	0.50 607	1.62 637	0.67 586	1.23 579	1.24 595	2.45 665	3.77 670	3.09 663	2.98 676	1.32 612	0.81 546	0.45 628	0.41 640	0.49 633	0.51 648	0.47 619	0.44 621

ccnet	0.82 574	0.57 610	0.75 542	0.54 579	0.59 629	1.09 587	0.66 583	1.38 618	0.94 502	1.12 591	1.44 593	1.29 587	0.92 583	0.95 556	1.24 616	0.49 636	0.42 642	0.50 635	0.47 639	0.51 625	0.46 627

ELAS_RVC	1.60 648	0.61 616	1.01 585	0.70 635	0.56 623	2.00 650	1.89 683	1.96 658	2.65 666	3.33 680	3.26 662	3.03 660	3.41 681	2.49 666	2.09 651	0.52 640	0.45 650	0.50 635	0.48 641	0.54 632	0.52 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 650	0.61 616	0.95 576	0.68 632	0.55 620	3.01 674	1.55 674	2.39 665	2.33 662	3.64 682	3.89 674	2.75 657	2.90 675	2.15 658	2.27 658	0.52 640	0.45 650	0.50 635	0.48 641	0.54 632	0.52 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 574	0.44 574	0.63 481	0.40 319	0.43 579	0.80 519	0.52 535	0.72 348	0.77 390	0.71 377	0.60 269	0.87 482	0.76 535	0.75 464	0.58 487	0.52 640	0.54 655	0.54 638	4.82 698	0.56 634	0.40 609

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 636	0.87 643	1.76 646	0.86 645	0.56 623	4.29 681	1.79 681	1.50 633	1.98 651	1.61 633	1.85 625	1.84 635	1.41 633	1.89 646	1.36 624	0.48 634	0.40 639	0.56 639	0.57 651	0.69 645	0.48 635

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 539	0.81 637	0.73 531	0.53 572	0.37 539	1.40 619	0.53 540	1.04 491	0.79 409	0.88 495	0.94 427	0.95 510	0.53 395	0.93 547	0.58 487	0.39 616	0.30 602	0.57 640	0.31 594	0.53 630	0.30 558

GANetREF_RVC	0.80 570	0.75 631	0.86 565	0.66 625	0.42 573	1.15 597	0.98 640	1.14 538	1.19 586	1.01 559	1.02 474	1.10 559	0.90 577	1.15 586	0.76 536	0.48 634	0.39 637	0.57 640	0.38 614	0.63 642	0.46 627
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
MADNet+	2.23 666	2.43 685	10.85 685	1.22 660	0.91 650	2.76 664	1.40 669	2.12 662	1.67 643	1.32 615	1.74 619	1.86 638	1.74 652	6.25 686	4.41 677	0.65 649	0.64 660	0.58 642	0.54 650	0.80 648	0.76 651

PASM	0.90 591	0.64 621	1.69 642	0.69 634	0.69 640	0.78 512	0.84 625	1.03 488	1.26 604	1.19 600	1.15 531	1.31 590	0.98 597	1.24 602	1.03 598	0.52 640	0.56 657	0.59 643	0.66 656	0.56 634	0.54 643

DStereoSA	1.73 653	0.63 620	1.57 641	0.80 643	0.79 643	1.26 612	1.30 661	1.34 608	1.43 621	1.24 610	7.52 693	0.92 503	7.68 689	1.65 639	2.29 659	0.41 621	0.29 597	0.63 644	0.60 653	1.04 658	1.18 676

light-stereo	3.53 675	1.05 655	10.69 684	9.45 698	6.82 693	2.10 654	0.64 578	3.71 681	2.70 668	4.77 690	4.98 686	6.83 688	1.32 628	6.71 688	1.35 623	1.20 667	1.29 687	0.66 645	0.77 662	1.79 671	1.85 685

UDGNet	0.48 417	0.77 634	0.50 406	0.48 504	0.31 482	0.41 300	0.34 321	0.70 335	0.92 489	0.65 332	0.60 269	0.58 325	0.43 339	0.63 367	0.41 385	0.32 587	0.15 424	0.66 645	0.19 443	0.36 585	0.21 478

JetBlue	2.78 669	1.26 661	7.04 678	1.16 658	1.48 667	8.00 689	6.02 694	2.60 667	1.92 650	2.12 655	2.64 653	3.34 668	3.05 677	6.49 687	3.39 668	0.78 655	0.76 670	0.75 647	0.76 661	0.97 657	1.18 676

PSMNet-RUCA	0.76 560	0.75 631	1.08 593	1.01 652	0.90 648	0.69 476	0.50 516	1.11 521	1.03 540	0.78 418	1.11 509	0.80 461	0.72 522	0.88 523	0.63 505	0.53 644	0.27 588	0.76 648	0.46 632	0.66 644	0.47 632

DStereoO	0.96 597	0.70 627	0.72 527	0.62 614	0.45 590	0.74 495	0.92 636	1.09 512	1.29 609	1.19 600	1.23 551	0.99 521	1.71 651	1.29 608	0.99 592	2.01 682	0.35 627	0.77 649	0.30 586	1.42 664	0.38 603

NVStereoNet_ROB	1.24 632	0.90 645	1.13 598	0.86 645	0.88 647	1.11 589	0.99 642	1.42 624	1.53 630	1.59 632	2.48 646	2.24 647	1.53 639	1.96 651	1.30 621	0.76 654	0.70 662	0.78 650	1.00 674	0.71 647	0.88 658
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	1.01 603	0.81 637	1.24 614	0.84 644	0.97 654	0.81 524	0.84 625	1.30 601	1.59 637	1.05 573	1.68 616	1.12 563	0.91 578	0.92 541	1.11 606	0.65 649	0.74 665	0.79 651	0.90 668	1.06 660	0.79 654

MFMNet_re	1.14 623	0.97 652	1.19 608	0.99 649	0.95 652	1.25 611	1.22 657	1.39 619	1.55 633	1.69 640	1.67 615	1.21 577	1.53 639	1.12 584	0.99 592	0.87 658	0.75 669	0.79 651	0.75 660	0.90 650	0.94 660

DStereoFS	1.87 656	0.85 642	1.03 586	0.75 642	0.62 632	2.04 652	0.65 580	1.74 654	1.55 633	1.52 628	1.90 627	2.36 651	12.92 695	3.85 679	1.74 637	0.44 626	0.31 611	0.82 653	0.46 632	0.84 649	1.10 670

U	0.45 379	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 642	3.55 677	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 90	0.26 8	0.22 73	0.15 248	0.09 27	0.88 654	0.13 223	0.13 143	0.11 128

anonymity	0.97 599	0.89 644	1.05 588	0.92 647	1.03 660	0.97 561	0.81 621	1.29 598	0.91 484	1.07 580	0.98 454	1.00 525	0.95 592	1.02 566	0.92 581	0.96 659	0.95 681	0.90 655	0.91 671	0.92 652	0.94 660

SPS-STEREO	1.25 633	0.93 646	1.06 589	1.04 654	1.03 660	1.41 621	0.91 634	1.51 636	1.19 586	2.09 654	1.83 623	1.94 640	1.39 632	1.62 632	1.39 627	0.97 661	0.94 680	0.90 655	0.89 667	0.96 655	0.96 663
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 638	0.94 648	1.25 615	0.96 648	1.00 658	1.52 630	1.02 645	1.34 608	1.21 590	2.64 667	2.65 654	2.44 652	1.56 643	1.64 635	1.26 618	0.97 661	0.95 681	0.90 655	0.90 668	0.94 653	0.96 663

SQANet	0.82 574	0.74 630	0.67 502	1.13 657	0.98 656	1.11 589	0.47 497	1.07 504	0.83 429	0.91 512	1.05 490	1.03 536	0.74 528	1.01 561	0.64 508	0.61 648	0.24 564	1.03 658	0.35 609	1.18 662	0.58 645

WAO-7	1.90 657	1.20 659	1.35 627	1.27 661	1.06 663	2.84 667	1.56 675	3.23 674	3.06 674	2.23 659	3.33 666	3.17 664	2.28 665	3.12 670	2.21 653	1.02 663	0.91 676	1.06 659	1.03 677	1.04 658	0.97 666

GCST	0.83 580	1.22 660	0.74 536	1.58 665	1.01 659	1.06 579	0.23 109	0.78 385	0.78 400	0.97 541	0.65 284	0.78 450	0.35 266	0.92 541	0.34 304	0.96 659	0.65 661	1.20 660	0.81 664	0.91 651	0.70 649

otaku	1.04 608	0.93 646	0.88 567	1.33 663	1.05 662	1.66 638	0.70 601	1.40 622	1.18 584	1.08 584	1.32 570	1.33 598	0.91 578	1.23 601	0.76 536	0.72 652	0.46 652	1.24 661	0.50 646	1.40 663	0.75 650

Ntro	1.09 619	0.97 652	0.91 574	1.44 664	1.19 664	1.69 641	0.80 620	1.35 612	1.25 601	1.00 554	1.29 564	1.31 590	0.97 596	1.26 604	0.84 551	0.84 656	0.43 647	1.36 662	0.50 646	1.56 665	0.78 652

AnonymousM	0.41 341	0.81 637	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 121	0.38 407	0.53 205	0.41 198	0.70 370	0.49 214	0.47 268	0.27 157	0.41 144	0.31 266	0.15 248	0.12 283	1.51 663	0.26 565	0.12 94	0.10 58

PWCK	1.92 658	1.66 676	3.12 664	1.65 666	0.91 650	2.84 667	2.26 687	2.10 661	2.41 664	2.36 663	2.31 638	2.22 645	1.82 654	3.43 673	2.03 650	1.61 677	0.71 664	1.51 663	0.82 665	1.69 667	0.91 659

MonStereo1	1.98 659	1.48 667	1.43 636	1.81 672	1.69 674	2.88 670	0.78 617	2.47 666	3.47 677	2.20 658	4.36 681	3.39 669	2.50 668	2.18 659	1.58 632	1.19 666	0.54 655	1.65 665	0.87 666	1.78 670	1.29 680

CC-Net-ROB	0.82 574	0.96 649	0.85 560	0.58 598	0.45 590	1.27 613	0.70 601	1.17 555	1.02 535	0.83 459	1.23 551	0.90 496	0.77 542	1.06 571	0.69 520	0.46 630	0.34 625	1.71 666	0.38 614	0.59 640	0.36 592

UDG	0.88 586	0.82 640	0.67 502	1.00 651	0.96 653	1.02 570	0.57 558	1.13 529	0.99 521	0.90 507	0.97 453	1.31 590	0.99 598	0.85 513	0.84 551	0.54 645	0.32 617	1.77 667	0.40 621	0.94 653	0.66 648

RainbowNet	1.35 638	1.49 668	1.19 608	1.88 673	1.45 666	1.48 627	1.07 648	1.61 646	1.55 633	1.20 605	1.59 608	1.54 623	1.13 612	1.34 615	0.97 588	1.36 674	0.70 662	1.82 668	0.79 663	1.71 668	1.07 669

ACVNet_2	1.65 651	1.27 662	1.41 634	1.75 669	1.62 669	2.22 656	1.20 654	2.30 664	2.62 665	1.78 644	2.56 649	3.03 660	1.61 646	1.54 625	1.12 610	1.06 664	0.58 659	1.82 668	0.70 659	1.82 672	0.96 663

WAO-8	2.92 670	1.55 671	1.35 627	1.79 670	1.63 671	5.23 683	1.22 657	4.58 686	12.56 694	2.84 672	4.07 678	4.83 677	2.72 673	3.49 674	2.25 656	1.27 668	0.91 676	1.99 670	1.15 682	1.86 673	1.15 672

Venus	2.92 670	1.55 671	1.35 627	1.79 670	1.63 671	5.23 683	1.22 657	4.58 686	12.56 694	2.84 672	4.06 677	4.83 677	2.72 673	3.49 674	2.25 656	1.27 668	0.91 676	1.99 670	1.15 682	1.86 673	1.15 672

Dean	1.98 659	1.36 665	1.36 631	2.12 677	1.81 677	2.74 662	1.36 667	3.37 678	3.80 681	2.08 653	3.32 665	3.21 665	1.82 654	1.71 640	1.67 634	1.27 668	0.77 671	1.99 670	0.90 668	1.86 673	1.03 668

DDUNet	1.06 613	2.56 688	0.68 507	1.21 659	1.26 665	1.03 573	0.69 596	1.11 521	0.94 502	0.96 536	1.22 547	1.27 584	0.82 558	0.93 547	0.72 530	0.84 656	0.38 633	1.99 670	0.60 653	1.10 661	0.85 656

ACVNet-4b	1.35 638	1.31 663	1.10 594	1.90 674	1.59 668	1.92 647	0.77 615	1.52 639	1.62 641	1.05 573	1.60 609	2.11 644	0.94 589	1.64 635	0.77 540	1.30 671	0.35 627	2.03 674	0.67 657	1.88 676	0.84 655

WAO-6	2.04 663	1.50 669	1.16 601	1.70 667	1.67 673	2.69 661	1.44 672	3.06 671	3.63 680	1.98 651	3.27 663	3.54 672	2.07 663	2.36 663	2.22 655	1.31 673	0.91 676	2.04 675	1.22 684	1.73 669	1.27 679

LVE	2.12 665	1.44 666	1.36 631	1.99 676	1.78 675	2.75 663	1.79 681	2.82 668	3.95 682	1.90 649	4.33 680	3.52 671	1.81 653	2.24 661	1.74 637	1.74 679	0.87 674	2.06 676	1.13 680	1.91 677	1.35 681

ACVNet_1	1.46 643	1.33 664	1.12 597	1.91 675	1.62 669	1.83 646	0.98 640	2.00 660	1.85 649	1.39 620	1.53 604	2.32 649	1.53 639	1.34 615	1.11 606	1.30 671	0.50 654	2.06 676	0.58 652	1.93 678	0.95 662

JetRed	5.27 687	5.84 692	12.81 689	2.36 681	2.83 690	12.23 694	10.50 697	4.46 685	3.60 678	3.86 683	3.83 672	4.85 679	4.18 684	6.78 689	11.96 692	2.17 686	2.96 695	2.18 678	1.97 690	3.38 693	2.68 692

DispFullNet	1.60 648	2.63 689	2.75 661	2.56 684	1.79 676	1.24 610	0.47 497	1.37 617	1.45 625	1.87 646	1.50 600	1.55 624	2.46 666	2.04 654	1.04 601	0.59 647	0.18 498	2.32 679	0.68 658	2.29 682	1.14 671

IMH-64-1	1.86 654	1.62 673	1.16 601	2.20 678	1.89 678	2.33 657	1.30 661	2.89 669	2.29 659	1.66 637	2.80 657	2.49 653	1.61 646	2.10 655	1.78 642	1.60 675	0.74 665	2.43 680	1.02 675	2.12 679	1.17 674

IMH-64	1.86 654	1.62 673	1.16 601	2.20 678	1.89 678	2.33 657	1.30 661	2.89 669	2.29 659	1.66 637	2.80 657	2.49 653	1.61 646	2.10 655	1.78 642	1.60 675	0.74 665	2.43 680	1.02 675	2.12 679	1.17 674

IMH	2.04 663	1.62 673	1.20 611	2.20 678	1.89 678	2.91 673	1.30 661	3.11 672	3.03 672	1.81 645	3.35 667	3.03 660	1.90 657	2.48 665	1.80 644	1.66 678	0.77 671	2.45 682	1.04 678	2.15 681	1.19 678

DPSimNet_ROB	3.58 677	2.45 686	8.57 680	2.53 682	2.37 684	2.88 670	3.77 693	3.14 673	3.23 675	4.71 688	3.86 673	4.68 675	4.87 686	4.07 681	5.62 681	2.33 688	2.33 692	2.47 683	2.52 692	2.51 686	2.64 691

TorneroNet-64	3.44 673	1.86 677	1.42 635	2.58 685	2.28 683	6.87 686	1.68 677	4.70 688	12.03 691	2.31 661	5.59 690	8.25 690	2.55 670	3.97 680	2.73 662	1.81 680	0.74 665	2.57 684	1.07 679	2.35 683	1.44 682

UNDER WATER-64	3.53 675	2.01 680	3.94 670	3.22 691	2.49 687	5.41 685	2.60 690	3.43 679	12.41 693	3.03 677	2.68 655	6.07 685	4.04 683	3.79 678	3.33 667	2.02 683	1.24 686	2.63 685	1.46 687	2.78 688	2.08 689

TorneroNet	4.53 684	1.89 678	1.48 638	2.55 683	2.27 682	13.78 696	1.69 678	4.84 690	23.73 711	2.89 675	7.70 694	7.06 689	2.69 672	4.26 682	3.42 669	1.84 681	0.77 671	2.68 686	1.13 680	2.42 684	1.47 683

Selective-IGEV-i16pa	78.59 723	120.99 723	16.46 691	1.04 654	0.66 636	181.07 724	2.17 686	153.90 725	139.75 725	56.45 723	153.05 723	107.32 724	157.92 725	200.46 725	96.57 722	94.09 724	1.23 685	2.69 687	0.31 594	0.96 655	84.68 724

UNDER WATER	3.46 674	2.07 682	3.64 669	3.09 689	2.48 686	3.75 679	2.42 689	3.31 677	13.77 696	2.90 676	2.95 660	5.84 682	3.69 682	3.69 676	3.48 671	2.07 684	1.11 683	2.70 688	1.40 686	2.84 690	1.98 687

ktn	2.98 672	2.25 683	1.73 645	2.84 687	2.53 688	3.76 680	2.15 685	3.70 680	5.47 685	2.75 669	5.17 689	5.94 684	2.48 667	3.23 671	2.46 660	2.34 689	1.44 689	2.78 689	2.03 691	2.45 685	2.01 688

KSHMR	2.57 667	1.93 679	1.69 642	2.63 686	2.42 685	2.86 669	2.07 684	3.27 676	6.50 686	2.49 666	3.36 668	3.41 670	1.92 658	2.49 666	1.94 647	2.13 685	1.40 688	2.79 690	1.50 688	2.73 687	1.77 684

notaker	2.76 668	2.29 684	1.80 647	2.96 688	2.58 689	2.90 672	1.75 679	3.24 675	3.05 673	2.78 670	4.24 679	6.15 686	2.51 669	3.34 672	2.75 663	2.31 687	1.18 684	3.00 691	1.65 689	2.84 690	1.97 686

HanzoNet	6.76 690	2.45 686	4.22 673	3.19 690	2.94 691	3.62 678	2.28 688	4.79 689	7.20 687	14.00 703	13.19 702	17.49 701	22.30 708	13.25 697	6.19 683	4.20 693	1.93 691	3.10 692	2.56 693	3.35 692	2.88 693

MADNet++	4.03 679	2.70 690	3.44 668	3.72 693	3.44 692	4.44 682	3.52 692	3.95 684	3.61 679	4.46 684	4.98 686	4.10 673	4.58 685	7.00 690	5.89 682	3.74 691	3.67 696	3.27 693	2.71 694	3.70 694	3.66 694

TCMNet-wrong-test	8.97 691	10.42 696	8.74 681	19.56 700	17.61 699	12.53 695	9.01 696	13.59 698	2.18 655	4.64 686	5.11 688	14.63 697	11.09 694	7.19 691	9.73 689	5.56 698	0.89 675	3.77 694	3.11 695	10.34 700	9.80 698

DStereoRT	0.74 557	0.19 216	0.50 406	0.51 549	0.33 511	1.10 588	0.34 321	0.82 398	0.76 381	0.78 418	1.05 490	0.51 290	0.73 525	0.76 468	0.48 447	0.16 304	0.13 354	3.96 695	1.37 685	0.19 410	0.14 282

tt	6.20 688	0.20 263	5.89 676	3.55 692	2.07 681	11.26 692	19.21 699	11.74 696	5.46 684	2.69 668	2.04 636	4.87 680	6.25 687	3.70 677	7.09 687	8.32 699	11.17 708	4.93 696	5.41 700	5.74 696	2.37 690

USTest	12.99 696	14.18 697	20.00 694	16.24 699	14.97 696	20.80 699	31.95 706	16.20 701	10.91 690	8.79 696	9.48 696	13.94 696	10.50 693	16.11 698	21.44 701	3.17 690	4.82 698	5.08 697	5.36 699	8.81 699	7.13 697

DGTPSM_ROB	12.07 694	8.00 693	20.99 695	8.93 696	16.78 697	10.67 690	30.87 704	9.01 693	15.16 698	6.50 691	15.41 706	9.04 692	14.85 697	9.25 693	21.67 702	4.57 694	8.57 701	5.08 697	9.28 701	5.90 697	10.95 700

DPSMNet_ROB	12.08 695	8.00 693	21.00 696	8.97 697	16.79 698	10.67 690	30.89 705	9.02 694	15.17 699	6.51 692	15.41 706	9.04 692	14.85 697	9.27 694	21.67 702	4.58 695	8.57 701	5.09 699	9.29 704	5.90 697	10.95 700

ASD4	9.96 693	8.86 695	17.78 692	7.17 694	9.80 694	16.08 697	28.92 703	9.77 695	8.20 689	7.02 694	7.08 692	8.47 691	9.57 692	11.17 696	20.26 699	4.12 692	4.14 697	5.57 700	4.74 697	5.53 695	4.90 696

Selective-IGEV-i1pa	15.35 698	22.27 706	18.31 693	1.71 668	0.87 646	28.61 711	12.26 698	25.48 712	20.48 709	19.78 708	22.75 708	28.20 710	22.64 709	29.07 710	17.31 697	12.88 706	2.88 693	6.84 701	0.99 673	1.67 666	12.03 707

PML	40.80 720	29.24 707	11.87 688	7.20 695	14.47 695	92.13 722	213.69 725	7.63 692	23.35 710	74.72 724	190.14 725	50.17 721	26.15 711	21.39 704	12.70 693	8.76 700	2.92 694	8.45 702	3.25 696	13.26 703	4.42 695

iinet-test	16.76 699	17.57 698	22.97 698	19.69 701	18.39 700	24.48 701	34.18 707	20.02 702	15.35 700	12.55 698	12.85 697	18.13 703	15.39 700	19.59 699	24.25 704	8.86 701	8.72 703	8.95 703	9.28 701	12.74 701	11.26 703

IINet	16.76 699	17.57 698	22.97 698	19.69 701	18.39 700	24.48 701	34.18 707	20.02 702	15.35 700	12.55 698	12.85 697	18.13 703	15.39 700	19.59 699	24.25 704	8.86 701	8.72 703	8.95 703	9.28 701	12.74 701	11.26 703

DPSM_ROB	17.78 701	18.63 701	24.31 704	20.90 704	19.47 702	25.97 704	36.21 710	21.23 709	16.24 703	13.38 701	14.06 704	19.18 706	16.30 702	20.78 702	25.67 707	9.38 703	9.23 706	9.49 705	9.82 705	13.51 704	11.91 705

DPSM	17.78 701	18.63 701	24.31 704	20.90 704	19.47 702	25.97 704	36.21 710	21.23 709	16.24 703	13.38 701	14.06 704	19.18 706	16.30 702	20.78 702	25.67 707	9.38 703	9.23 706	9.49 705	9.82 705	13.51 704	11.91 705

LSM0	38.95 719	37.60 718	48.58 713	43.57 716	91.06 721	52.57 719	72.57 715	43.17 721	32.63 718	26.97 716	27.97 712	38.65 717	32.94 717	41.86 721	51.78 721	18.89 717	18.41 710	19.13 707	19.63 708	27.29 712	33.77 715

RAFT-FEzeroshot	35.73 708	37.45 713	48.67 714	42.23 712	39.22 711	52.25 714	73.13 719	42.62 717	32.59 714	26.71 711	27.70 709	38.57 714	32.57 713	41.68 718	51.67 719	18.75 712	18.58 716	19.15 708	19.78 710	27.21 709	23.98 710

RAFT-FE	35.73 708	37.45 713	48.67 714	42.23 712	39.22 711	52.25 714	73.13 719	42.62 717	32.59 714	26.71 711	27.70 709	38.57 714	32.57 713	41.68 718	51.67 719	18.75 712	18.58 716	19.15 708	19.78 710	27.21 709	23.98 710

CasAABBNet	35.74 710	37.43 712	48.72 716	42.22 711	39.20 709	52.24 713	73.12 718	42.61 716	32.62 717	26.78 714	27.95 711	38.58 716	32.60 715	41.67 716	51.65 718	18.74 711	18.57 715	19.15 708	19.77 709	27.20 707	23.98 710

Selective-RAFT-Error	35.84 713	37.49 715	48.83 718	42.26 715	39.24 714	52.30 717	73.09 716	42.66 720	32.61 716	26.80 715	28.30 714	38.84 719	33.51 719	41.68 718	51.59 716	18.82 716	18.58 716	19.17 711	19.80 712	27.28 711	24.05 713

Hybrid-DGEV	35.78 711	37.50 716	48.96 719	42.25 714	39.20 709	52.33 718	73.10 717	42.63 719	32.52 713	26.62 710	28.31 716	38.50 713	32.87 716	41.67 716	51.55 715	18.77 715	18.56 714	19.18 712	19.83 713	27.20 707	23.97 709

FlowAnything	35.81 712	37.53 717	48.80 717	42.20 710	39.22 711	52.25 714	73.16 721	42.56 715	32.89 719	26.76 713	28.30 714	38.69 718	33.09 718	41.63 715	51.62 717	18.76 714	18.59 719	19.21 713	19.92 714	27.16 706	23.91 708

FADE	5.17 686	2.05 681	13.14 690	1.03 653	0.99 657	2.09 653	0.91 634	3.91 683	3.00 671	1.76 643	1.60 609	2.73 656	6.73 688	5.95 685	3.95 672	11.57 705	1.70 690	23.09 714	15.86 707	0.62 641	0.65 647

LRCNet_RVC	21.24 705	31.15 708	21.41 697	28.98 707	23.82 705	3.13 675	0.60 565	20.96 708	1.59 637	25.58 709	28.15 713	21.99 708	14.79 696	21.94 708	16.41 696	28.89 718	14.87 709	33.53 715	31.28 715	29.51 716	26.16 714

HaxPig	31.96 706	37.24 711	34.27 706	24.37 706	24.88 706	18.26 698	19.86 700	20.64 707	28.52 712	35.97 718	38.75 718	25.57 709	28.72 712	33.88 711	34.39 712	35.94 719	38.87 720	37.80 716	40.48 718	39.68 717	41.15 719

AVERAGE_ROB	37.58 718	40.13 719	40.15 709	34.81 709	33.82 708	28.55 710	25.10 702	32.02 714	34.06 721	41.28 721	40.66 719	34.46 712	34.81 721	39.18 713	37.57 714	42.78 720	43.44 721	43.82 717	43.03 719	40.47 718	41.51 720

MEDIAN_ROB	37.38 717	40.85 720	40.60 710	32.31 708	31.85 707	27.20 706	24.55 701	29.10 713	33.19 720	42.09 722	41.76 720	33.35 711	34.39 720	39.78 714	37.07 713	43.64 721	44.10 722	44.12 718	43.40 720	41.51 719	42.76 721

Anonymous_1	33.25 707	18.26 700	23.92 700	20.54 703	21.28 704	25.59 703	35.94 709	22.01 711	15.57 702	13.33 700	13.49 703	18.08 702	15.29 699	20.36 701	24.60 706	16.28 710	8.84 705	66.59 719	118.00 721	155.73 724	11.23 702

RSGM-EC	74.81 721	63.03 721	41.60 711	97.74 720	92.11 722	74.93 720	114.81 722	53.77 722	38.96 722	39.88 719	48.98 721	90.73 722	64.81 722	139.63 722	128.53 723	93.27 722	53.96 723	95.12 720	38.31 716	81.45 722	44.63 722

acva	74.81 721	63.03 721	41.60 711	97.74 720	92.11 722	74.93 720	114.81 722	53.77 722	38.96 722	39.88 719	48.98 721	90.73 722	64.81 722	139.63 722	128.53 723	93.27 722	53.96 723	95.12 720	38.31 716	81.45 722	44.63 722

xxxxx1	36.64 714	19.51 703	24.21 701	61.66 717	64.63 718	27.28 707	40.10 712	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 699	17.26 698	17.36 704	21.70 705	27.93 709	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

tt_ll	36.64 714	19.51 703	24.21 701	61.66 717	64.63 718	27.28 707	40.10 712	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 699	17.26 698	17.36 704	21.70 705	27.93 709	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

ff	36.64 714	19.51 703	24.21 701	61.66 717	64.63 718	27.28 707	40.10 712	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 699	17.26 698	17.36 704	21.70 705	27.93 709	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

test_example2	176.61 724	205.14 724	198.86 724	188.60 724	190.98 724	152.67 723	170.61 724	94.86 724	123.55 724	178.88 725	179.48 724	158.94 725	141.34 724	192.61 724	198.96 725	203.76 725	236.37 725	164.13 725	173.55 725	218.58 725	160.41 725

ccccc	429.48 725	429.19 725	527.00 725	507.10 725	501.20 725	356.95 725	342.70 726	380.82 726	297.90 726	334.51 726	389.17 726	372.86 726	449.39 726	499.17 726	553.56 726	561.44 726	431.22 726	334.28 726	290.86 726	540.88 726	489.46 726

Low-res two-view benchmark