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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 103	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 44	0.06 1	0.17 66	0.15 5	0.11 175	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.16 67	0.11 56	0.15 133	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.18 93	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.10 121	0.15 54	0.10 8	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.09 54	0.14 36	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.07 3	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 44	0.07 4	0.22 129	0.16 20	0.10 121	0.13 25	0.13 69	0.18 33	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.09 27	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.15 151	0.24 137	0.17 94	0.13 116	0.15 133	0.16 212	0.13 195	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.15 133	0.17 223	0.12 149	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 73	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 156	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.16 196	0.16 152	0.18 236	0.13 195	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 114	0.15 5	0.11 175	0.10 12	0.13 69	0.15 10	0.08 1	0.12 86	0.10 33	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.05 34

Foundation-i1	0.13 119	0.07 4	0.16 45	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.16 198	0.32 270	0.22 199	0.15 167	0.17 170	0.20 262	0.13 195	0.14 31	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.15 5	0.09 54	0.13 25	0.13 69	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.10 33	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 73	0.07 4	0.19 89	0.15 5	0.16 464	0.10 12	0.12 32	0.26 174	0.23 225	0.13 116	0.11 45	0.10 57	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.13 69	0.11 2	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 599	0.07 4	0.63 538	0.18 93	0.13 323	0.15 54	0.11 20	0.20 62	0.11 8	2.05 689	0.12 65	0.23 306	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	4.20 701	0.07 239

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 94	0.10 8	0.20 62	0.14 41	0.09 15	0.10 33	0.09 27	0.12 149	0.13 12	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.19 43	0.15 57	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.18 33	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.11 92	0.10 77	0.15 68	0.13 166	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.21 77	0.11 8	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 158	0.07 4	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.21 77	0.19 133	0.77 644	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 62	0.12 16	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.08 15	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 143

111111	0.11 44	0.07 4	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.13 25	0.11 20	0.22 95	0.15 57	0.11 56	0.12 65	0.12 118	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.06 143

Reg-Stereo(zero)	0.16 210	0.07 4	0.36 312	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.14 103	0.28 212	0.24 241	0.22 262	0.20 217	0.24 320	0.18 326	0.21 211	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 45	0.16 20	0.08 23	0.12 19	0.13 69	0.11 2	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 69	0.24 137	0.13 23	0.10 34	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Pointernet	0.13 119	0.07 4	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.12 32	0.31 258	0.24 241	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

CAS	0.15 194	0.07 4	0.21 114	0.41 640	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.15 167	0.19 200	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 166	0.29 646	0.04 2	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.14 539

monster-pro	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.14 147	0.19 200	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DN	0.15 194	0.08 37	0.27 188	0.19 149	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.24 241	0.14 147	0.16 152	0.18 236	0.10 77	0.21 211	0.13 166	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.10 438

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 73	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.13 323	0.20 233	0.16 198	0.23 118	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.13 195	0.13 12	0.12 111	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

RT-Monster	0.15 194	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.14 371	0.20 233	0.11 20	0.29 228	0.32 349	0.24 282	0.22 246	0.17 223	0.13 195	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

VMStereo-Base	0.13 119	0.08 37	0.22 129	0.15 5	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.24 137	0.25 255	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

MatchStereo	0.11 44	0.08 37	0.23 142	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 62	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.19 89	0.19 149	0.16 464	0.12 19	0.15 151	0.18 33	0.18 114	0.11 56	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.23 241	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.21 605	0.06 143

MonStereo	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.18 93	0.10 121	0.13 25	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.10 77	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 210	0.08 37	0.81 590	0.19 149	0.18 510	0.12 19	0.15 151	0.19 43	0.19 133	0.10 34	0.10 33	0.13 138	0.12 149	0.21 211	0.19 346	0.08 287	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.19 593	0.06 143

water-stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.14 103	0.25 154	0.19 133	0.17 215	0.23 255	0.15 191	0.15 250	0.12 5	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 158	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.14 103	0.24 137	0.21 182	0.21 255	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 73	0.08 37	0.14 8	0.18 93	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.09 15	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 96	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 37	0.19 89	0.16 20	0.09 54	0.12 19	0.13 69	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 114	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 37	0.16 45	0.17 46	0.08 23	0.16 94	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 34	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 15	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 68	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 114	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 37	0.15 22	0.18 93	0.07 2	0.15 54	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LG-G	0.11 44	0.08 37	0.18 79	0.18 93	0.07 2	0.21 264	0.09 2	0.19 43	0.11 8	0.10 34	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143

LGtest1	0.10 9	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.08 23	0.13 25	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.06 143

SGD-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.07 2	0.17 128	0.13 69	0.18 33	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.18 141	0.11 42	0.08 287	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 333	0.08 37	0.23 142	0.19 149	0.19 537	0.28 406	0.24 498	0.23 118	0.21 182	0.20 244	0.23 255	0.28 378	0.49 609	0.26 305	0.18 313	0.09 382	0.08 457	0.18 601	0.13 559	0.17 571	0.17 573

MonSter	0.10 9	0.08 37	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.19 133	0.09 15	0.11 45	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 44	0.08 37	0.17 66	0.17 46	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.14 5	0.16 67	0.11 56	0.10 33	0.09 27	0.08 15	0.21 211	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

999	0.14 158	0.08 37	0.24 152	0.19 149	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.24 137	0.18 114	0.13 116	0.16 152	0.14 170	0.11 115	0.36 416	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

GCAP-BAT	0.21 333	0.08 37	1.22 648	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

IGEV-Stereo++	0.11 44	0.08 37	0.15 22	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.10 8	0.22 95	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

Occ-G	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.19 339	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.19 200	0.21 274	0.11 115	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143

IGEV-Stereo+	0.12 73	0.08 37	0.17 66	0.18 93	0.13 323	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 57	0.10 34	0.08 15	0.10 57	0.10 77	0.21 211	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.16 554	0.24 632

trnet	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.15 5	0.07 2	0.21 264	0.12 32	0.24 137	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.15 191	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 73	0.08 37	0.29 220	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.19 594

MoCha-V2	0.13 119	0.08 37	0.26 176	0.23 403	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.16 67	0.15 167	0.15 133	0.13 138	0.14 231	0.20 186	0.11 42	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 312	0.08 37	1.14 643	0.29 584	0.43 647	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.14 147	0.17 170	0.15 191	0.11 115	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

Any-RAFT	0.17 228	0.08 37	0.31 245	0.19 149	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.42 402	0.30 327	0.24 282	0.27 294	0.27 362	0.16 270	0.21 211	0.12 111	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

LoS	0.14 158	0.08 37	0.27 188	0.16 20	0.09 54	0.22 292	0.14 103	0.26 174	0.26 267	0.15 167	0.18 190	0.18 236	0.13 195	0.22 231	0.14 203	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.06 100	0.06 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 158	0.08 37	0.19 89	0.17 46	0.22 580	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.14 147	0.17 170	0.14 170	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.08 263	0.18 587

EGLCR-Stereo	0.13 119	0.08 37	0.20 102	0.18 93	0.09 54	0.21 264	0.13 69	0.27 189	0.21 182	0.13 116	0.10 33	0.15 191	0.09 33	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

CREStereo++_RVC	0.15 194	0.08 37	0.26 176	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.13 69	0.22 95	0.30 327	0.21 255	0.30 325	0.13 138	0.11 115	0.16 96	0.15 234	0.07 126	0.04 2	0.06 45	0.15 582	0.06 100	0.05 34
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
CREStereo	0.13 119	0.08 37	0.21 114	0.14 2	0.08 23	0.22 292	0.15 151	0.25 154	0.24 241	0.16 196	0.21 232	0.14 170	0.13 195	0.18 141	0.13 166	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143
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	0.15 194	0.08 37	0.23 142	0.15 5	0.09 54	0.23 314	0.16 198	0.25 154	0.23 225	0.17 215	0.21 232	0.16 212	0.14 231	0.22 231	0.13 166	0.29 646	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

DNS	0.21 333	0.09 83	0.27 188	0.24 457	0.11 175	0.29 428	0.16 198	0.27 189	0.16 67	1.35 672	0.18 190	0.17 223	0.12 149	0.14 31	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.08 263	0.12 499

DF	0.13 119	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.10 121	0.17 128	0.15 151	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.22 246	0.19 252	0.11 115	0.20 186	0.14 203	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 73	0.09 83	0.17 66	0.19 149	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.21 77	0.20 162	0.10 34	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 44	0.09 83	0.17 66	0.18 93	0.10 121	0.15 54	0.16 198	0.23 118	0.15 57	0.10 34	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.08 317

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 119	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.23 118	0.21 182	0.16 196	0.22 246	0.10 57	0.09 33	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.18 156	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 73	0.09 83	0.18 79	0.18 93	0.09 54	0.13 25	0.16 198	0.25 154	0.21 182	0.11 56	0.16 152	0.09 27	0.11 115	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.04 1	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 73	0.09 83	0.21 114	0.18 93	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.24 137	0.20 162	0.16 196	0.21 232	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

BridgeDepth	0.10 9	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.07 2	0.16 94	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 170	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.17 46	0.12 243	0.19 191	0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

gasm-f	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.18 93	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.20 62	0.14 41	0.12 86	0.19 200	0.10 57	0.11 115	0.16 96	0.11 42	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.09 345	0.08 317

Zero-FE251	0.14 158	0.09 83	0.24 152	0.17 46	0.09 54	0.20 233	0.13 69	0.20 62	0.14 41	0.61 623	0.13 84	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

AdaDepth	0.11 44	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.13 69	0.16 15	0.13 23	0.10 34	0.10 33	0.09 27	0.09 33	0.19 166	0.12 111	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 9	0.09 83	0.21 114	0.14 2	0.10 121	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 34	0.11 45	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 158	0.09 83	0.19 89	0.19 149	0.08 23	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.23 225	0.16 196	0.18 190	0.14 170	0.17 300	0.19 166	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.18 114	0.14 147	0.17 170	0.09 27	0.10 77	0.18 141	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2.75w_new	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.16 67	0.14 147	0.13 84	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.13 166	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 191	0.10 8	0.22 95	0.17 94	0.14 147	0.12 65	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 44	0.09 83	0.15 22	0.17 46	0.11 175	0.18 156	0.12 32	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 44	0.09 83	0.14 8	0.19 149	0.12 243	0.14 36	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.13 116	0.16 152	0.08 4	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 44	0.09 83	0.13 1	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.11 20	0.23 118	0.15 57	0.14 147	0.12 65	0.08 4	0.09 33	0.21 211	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.12 86	0.19 200	0.15 191	0.11 115	0.13 12	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.07 182	0.06 143

GREAT-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.25 166	0.16 20	0.11 175	0.14 36	0.16 198	0.17 22	0.17 94	0.10 34	0.15 133	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.10 438
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.15 54	0.17 245	0.19 43	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

GIP-stereo	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.29 228	0.18 114	0.11 56	0.16 152	0.13 138	0.09 33	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

fffft	0.13 119	0.09 83	0.24 152	0.19 149	0.10 121	0.17 128	0.19 339	0.22 95	0.16 67	0.14 147	0.11 45	0.13 138	0.10 77	0.24 257	0.18 313	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.06 143
1: 1. 1
tt45	0.14 158	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.23 314	0.18 292	0.22 95	0.17 94	0.15 167	0.13 84	0.14 170	0.10 77	0.30 374	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

WCG-NET	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.08 23	0.18 156	0.17 245	0.21 77	0.28 295	0.18 233	0.21 232	0.15 191	0.12 149	0.18 141	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

U	1.00 663	0.09 83	0.21 114	0.21 277	3.68 695	6.12 698	0.14 103	0.21 77	0.21 182	0.11 56	0.11 45	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 126	0.05 39	5.42 704	2.90 702	0.07 182	0.06 143

WCG-NET（raft）	0.14 158	0.09 83	0.23 142	0.17 46	0.08 23	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.26 267	0.18 233	0.19 200	0.20 262	0.12 149	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

RSM++	0.12 73	0.09 83	0.19 89	0.20 223	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.14 170	0.09 33	0.20 186	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

RSM	0.12 73	0.09 83	0.20 102	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.23 118	0.18 114	0.13 116	0.13 84	0.15 191	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 194	0.09 83	0.26 176	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.29 314	0.24 282	0.20 217	0.19 252	0.10 77	0.18 141	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 119	0.09 83	0.20 102	0.18 93	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

MSKI-zero shot	0.17 228	0.09 83	0.43 410	0.20 223	0.11 175	0.21 264	0.15 151	0.32 270	0.21 182	0.23 268	0.24 269	0.23 306	0.10 77	0.31 381	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

testlalala	0.13 119	0.09 83	0.22 129	0.17 46	0.14 371	0.19 191	0.15 151	0.25 154	0.22 199	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 119	0.09 83	0.23 142	0.18 93	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.23 118	0.14 41	0.13 116	0.17 170	0.13 138	0.16 270	0.16 96	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

Selective-IGEV	0.12 73	0.09 83	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.14 103	0.27 189	0.15 57	0.13 116	0.14 119	0.13 138	0.08 15	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

knoymous	0.17 228	0.09 83	0.32 253	0.17 46	0.11 175	0.21 264	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.27 362	0.16 270	0.23 241	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.09 345	0.09 381

riskmin	0.18 252	0.09 83	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.24 335	0.16 198	0.34 294	0.28 295	0.21 255	0.23 255	0.33 432	0.24 406	0.23 241	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.06 150	0.10 413	0.10 438

MC-Stereo	0.14 158	0.09 83	0.25 166	0.21 277	0.09 54	0.18 156	0.16 198	0.23 118	0.19 133	0.18 233	0.23 255	0.16 212	0.13 195	0.22 231	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 210	0.09 83	0.25 166	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.36 336	0.35 389	0.20 244	0.25 279	0.17 223	0.17 300	0.18 141	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.05 34

test-3	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.26 304	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

test_1	0.16 210	0.09 83	0.31 245	0.21 277	0.11 175	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.27 278	0.25 292	0.16 152	0.22 285	0.12 149	0.26 305	0.18 313	0.06 49	0.04 2	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.06 143

DEmStereo	0.26 462	0.09 83	0.47 448	0.19 149	0.12 243	0.30 447	0.25 515	0.28 212	0.36 402	0.36 491	0.58 582	0.25 330	0.48 608	0.53 485	0.44 572	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.06 100	0.07 239

GrayStereo	0.25 445	0.09 83	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.23 314	0.47 641	0.34 294	0.30 327	0.39 529	0.47 529	0.30 405	0.79 650	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.13 517

s12784h	0.17 228	0.09 83	0.26 176	0.18 93	0.07 2	0.32 475	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.23 268	0.25 279	0.18 236	0.17 300	0.25 287	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.05 34

TANstereo	0.15 194	0.09 83	0.28 206	0.16 20	0.08 23	0.25 353	0.14 103	0.23 118	0.28 295	0.24 282	0.30 325	0.16 212	0.12 149	0.17 114	0.13 166	0.08 287	0.07 369	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

CCAANet	0.21 333	0.09 83	0.34 282	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.19 339	0.39 364	0.27 278	0.24 282	0.47 529	0.30 405	0.25 427	0.36 416	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.08 317

R-Stereo Train	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

RAFT-Stereo	0.18 252	0.09 83	0.32 253	0.22 346	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.42 402	0.19 133	0.31 403	0.45 512	0.20 262	0.14 231	0.18 141	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-70k	0.12 73	0.10 139	0.27 188	0.19 149	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.21 77	0.15 57	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 44	0.10 139	0.26 176	0.18 93	0.09 54	0.14 36	0.14 103	0.20 62	0.13 23	0.11 56	0.13 84	0.10 57	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 73	0.10 139	0.21 114	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.21 77	0.17 94	0.12 86	0.17 170	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

RT-IGEV	0.25 445	0.10 139	0.48 458	0.22 346	0.14 371	0.31 463	0.28 550	0.53 535	0.39 437	0.36 491	0.41 459	0.44 532	0.30 503	0.28 339	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.10 438

LACA3	0.10 9	0.10 139	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 94	0.14 103	0.14 5	0.13 23	0.11 56	0.09 16	0.10 57	0.10 77	0.16 96	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 534	0.10 139	1.71 670	0.21 277	0.14 371	0.74 640	0.31 573	0.42 402	0.41 467	0.21 255	0.32 349	0.26 352	0.14 231	0.71 572	0.19 346	0.14 556	0.10 522	0.08 248	0.09 409	0.11 461	0.11 475

Selective-IGEV-i1	0.21 333	0.10 139	0.31 245	0.23 403	0.13 323	0.31 463	0.22 450	0.46 445	0.42 475	0.27 312	0.32 349	0.33 432	0.17 300	0.25 287	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.09 381

LACA1	0.09 1	0.10 139	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 54	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 15	0.07 3	0.09 27	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 119	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

Wave_Phase_stereo	0.14 158	0.10 139	0.42 397	0.18 93	0.11 175	0.36 520	0.14 103	0.28 212	0.22 199	0.12 86	0.11 45	0.12 118	0.09 33	0.16 96	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.06 143

WQFJA1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

WQFJX1	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.23 403	0.17 488	0.24 335	0.19 339	0.58 589	0.52 572	0.16 196	0.16 152	0.14 170	0.15 250	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.06 143

WQFJX	0.18 252	0.10 139	0.17 66	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.18 292	0.53 535	0.45 510	0.17 215	0.16 152	0.14 170	0.16 270	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.08 457	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

NLMM	0.18 252	0.10 139	0.16 45	0.22 346	0.18 510	0.25 353	0.19 339	0.51 504	0.51 563	0.15 167	0.17 170	0.15 191	0.16 270	0.20 186	0.20 367	0.07 126	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLSM3	0.13 119	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.13 323	0.18 156	0.16 198	0.30 248	0.24 241	0.11 56	0.15 133	0.12 118	0.13 195	0.17 114	0.15 234	0.05 9	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.05 7	0.05 34

NLSM1	0.17 228	0.10 139	0.17 66	0.21 277	0.18 510	0.25 353	0.17 245	0.47 454	0.40 455	0.16 196	0.21 232	0.13 138	0.15 250	0.21 211	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

FE-Mocha	0.16 210	0.10 139	0.33 271	0.19 149	0.13 323	0.19 191	0.15 151	0.35 317	0.22 199	0.24 282	0.24 269	0.20 262	0.14 231	0.17 114	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

IGEV-FE	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

DA	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

Replicate-Monster	0.12 73	0.10 139	0.32 253	0.16 20	0.08 23	0.17 128	0.10 8	0.22 95	0.19 133	0.11 56	0.10 33	0.10 57	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.08 317

GGEV	0.14 158	0.10 139	0.18 79	0.21 277	0.10 121	0.29 428	0.16 198	0.28 212	0.20 162	0.14 147	0.17 170	0.16 212	0.14 231	0.17 114	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

asd	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.10 121	0.16 94	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.10 77	0.16 96	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.10 121	0.15 54	0.12 32	0.25 154	0.17 94	0.14 147	0.13 84	0.09 27	0.09 33	0.18 141	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 139	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 54	0.10 8	0.19 43	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.08 4	0.11 115	0.16 96	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.09 54	0.15 54	0.15 151	0.20 62	0.15 57	0.12 86	0.13 84	0.10 57	0.09 33	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 128	0.09 2	0.22 95	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.09 27	0.11 115	0.19 166	0.13 166	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 44	0.10 139	0.15 22	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.14 119	0.08 4	0.11 115	0.13 12	0.12 111	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 674	0.10 139	17.09 713	0.18 93	0.07 2	4.78 693	0.18 292	0.29 228	0.34 373	0.36 491	2.81 691	0.40 501	0.29 489	0.56 504	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.06 150	0.06 100	0.05 34

LG-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.18 292	0.21 77	0.18 114	0.11 56	0.17 170	0.09 27	0.09 33	0.15 68	0.14 203	0.05 9	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

MM-Stereo_test2	0.15 194	0.10 139	0.44 420	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.21 423	0.27 189	0.22 199	0.15 167	0.16 152	0.13 138	0.11 115	0.20 186	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 228	0.10 139	0.39 356	0.23 403	0.11 175	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.29 314	0.22 262	0.21 232	0.15 191	0.14 231	0.23 241	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.06 143

castereo++	0.13 119	0.10 139	0.18 79	0.18 93	0.10 121	0.27 386	0.13 69	0.23 118	0.23 225	0.11 56	0.13 84	0.16 212	0.10 77	0.18 141	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 158	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.10 121	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.13 116	0.18 190	0.16 212	0.16 270	0.15 68	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.19 191	0.17 245	0.19 43	0.19 133	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.11 115	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.06 143

PAM_32	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.19 339	0.36 336	0.23 225	0.29 353	0.28 300	0.56 593	0.28 474	0.27 325	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.09 381

PAM	0.23 386	0.10 139	0.63 538	0.22 346	0.15 432	0.34 500	0.21 423	0.37 346	0.22 199	0.31 403	0.27 294	0.55 589	0.26 438	0.26 305	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.09 381

UGAM-zero	0.23 386	0.10 139	0.54 498	0.19 149	0.13 323	0.21 264	0.14 103	0.44 424	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.51 572	0.33 530	0.65 555	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.06 100	0.07 239

AIO-Stereo	0.13 119	0.10 139	0.22 129	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.16 67	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.08 15	0.18 141	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

test_sample2	0.21 333	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.11 175	0.27 386	0.21 423	0.43 416	0.29 314	0.26 304	0.31 340	0.30 405	0.24 406	0.45 448	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

test_sample1	0.20 312	0.10 139	0.28 206	0.19 149	0.12 243	0.28 406	0.19 339	0.41 388	0.25 255	0.26 304	0.31 340	0.29 389	0.26 438	0.44 445	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.09 381

IGEV++	0.13 119	0.10 139	0.23 142	0.21 277	0.10 121	0.15 54	0.15 151	0.29 228	0.16 67	0.12 86	0.15 133	0.12 118	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.07 239

11t1	0.18 252	0.10 139	0.30 230	0.20 223	0.11 175	0.27 386	0.17 245	0.35 317	0.23 225	0.25 292	0.23 255	0.23 306	0.23 388	0.25 287	0.18 313	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

IGEV_Zeroshot_test	0.18 252	0.10 139	0.65 547	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.34 294	0.19 133	0.28 324	0.22 246	0.27 362	0.13 195	0.23 241	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.06 143

MIF-Stereo (partial)	0.16 210	0.10 139	0.34 282	0.21 277	0.15 432	0.15 54	0.13 69	0.28 212	0.25 255	0.17 215	0.26 288	0.15 191	0.16 270	0.25 287	0.17 290	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.08 317

UniTT-Stereo	0.14 158	0.10 139	0.30 230	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.13 69	0.19 43	0.18 114	0.15 167	0.20 217	0.10 57	0.11 115	0.18 141	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.06 143

RAFT-Test	0.17 228	0.10 139	0.38 340	0.19 149	0.12 243	0.25 353	0.17 245	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.29 312	0.27 362	0.14 231	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

LoS_RVC	0.13 119	0.10 139	0.19 89	0.18 93	0.16 464	0.20 233	0.18 292	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.19 200	0.12 118	0.15 250	0.17 114	0.13 166	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.12 499

anonymousdsp2	0.17 228	0.10 139	0.28 206	0.20 223	0.11 175	0.25 353	0.17 245	0.41 388	0.31 340	0.23 268	0.23 255	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.07 239

DCANet-4	0.19 295	0.10 139	0.52 491	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.36 336	0.39 437	0.29 353	0.30 325	0.17 223	0.22 374	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

tt	4.71 695	0.10 139	3.94 686	2.06 695	1.53 692	10.14 703	16.88 706	9.27 707	4.98 697	1.39 675	1.02 649	4.68 694	4.90 697	3.35 693	5.86 701	5.76 704	9.15 713	2.24 699	2.53 699	3.10 697	1.32 695

DisPM	0.19 295	0.10 139	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.29 314	0.33 438	0.34 382	0.23 306	0.16 270	0.33 395	0.16 261	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.11 475

iRaft-Stereo_20w	0.19 295	0.10 139	0.46 440	0.19 149	0.13 323	0.25 353	0.19 339	0.52 523	0.19 133	0.29 353	0.21 232	0.22 285	0.20 350	0.28 339	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.08 263	0.08 317

GLC_STEREO	0.15 194	0.10 139	0.24 152	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.15 151	0.23 118	0.27 278	0.17 215	0.20 217	0.17 223	0.11 115	0.23 241	0.16 261	0.07 126	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.06 143

CrosDoStereo	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 689	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

PFNet+	0.20 312	0.10 139	0.37 321	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.19 339	0.29 228	0.34 373	0.33 438	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.32 388	0.17 290	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.12 499

NF-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

OCTAStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

PSM-softLoss	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

KMStereo	0.21 333	0.10 139	0.39 356	0.24 457	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.38 352	0.26 267	0.29 353	0.32 349	0.24 320	0.16 270	0.52 478	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.12 499

PSM-AAD	0.25 445	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.26 376	0.38 614	0.34 294	0.28 295	0.35 475	0.39 440	0.28 378	0.79 650	0.30 374	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.08 263	0.21 615

FTStereo	0.28 491	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.21 264	0.53 652	0.34 294	0.26 267	0.38 514	0.95 644	0.30 405	0.56 621	0.32 388	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.19 594

KYRaft	0.22 369	0.10 139	0.30 230	0.23 403	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.35 317	0.24 241	0.35 475	0.54 565	0.34 441	0.26 438	0.29 358	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.08 263	0.31 646

DeepStereo_LL	0.31 516	0.10 139	0.49 464	0.18 93	0.12 243	0.22 292	1.11 689	0.34 294	0.37 413	0.38 514	0.61 597	0.28 378	0.46 599	0.61 532	0.57 599	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.07 239

SST-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.24 241	0.34 458	0.33 372	0.29 389	0.25 427	0.56 504	0.17 290	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

RAFT_R40	0.21 333	0.10 139	0.37 321	0.24 457	0.13 323	0.18 156	0.18 292	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.33 372	0.30 405	0.24 406	0.55 493	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

DRaft	0.24 417	0.10 139	0.34 282	0.18 93	0.12 243	0.28 406	0.23 476	0.33 285	0.39 437	0.38 514	0.61 597	0.21 274	0.41 575	0.48 458	0.42 566	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.08 317

PFNet	0.23 386	0.10 139	0.57 511	0.24 457	0.14 371	0.22 292	0.19 339	0.39 364	0.33 363	0.35 475	0.32 349	0.27 362	0.19 341	0.64 548	0.22 414	0.09 382	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.07 239

RE-Stereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

TVStereo	0.20 312	0.10 139	0.35 292	0.24 457	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.38 352	0.32 349	0.28 324	0.30 325	0.22 285	0.16 270	0.51 472	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.13 517

RAFT-345	0.21 333	0.10 139	0.46 440	0.22 346	0.11 175	0.20 233	0.16 198	0.26 174	0.25 255	0.27 312	0.66 608	0.21 274	0.16 270	0.55 493	0.21 394	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

GMM-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.43 410	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.25 515	0.37 346	0.27 278	0.30 385	0.45 512	0.27 362	0.21 358	0.31 381	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.08 263	0.19 594

Prome-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.30 230	0.24 457	0.12 243	0.23 314	0.23 476	0.36 336	0.25 255	0.33 438	0.59 585	0.24 320	0.28 474	0.29 358	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.20 606

XX-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.83 597	0.26 531	0.17 488	0.23 314	0.13 69	0.40 376	0.18 114	0.20 244	0.41 459	0.31 415	0.10 77	0.32 388	0.12 111	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

222	0.41 584	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.36 520	0.20 392	0.57 580	0.39 437	0.35 475	0.44 500	0.30 405	0.27 457	0.55 493	3.56 694	0.11 473	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

xxxx	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.37 526	0.20 392	0.58 589	0.38 427	0.29 353	0.42 476	0.38 474	0.24 406	0.46 451	2.20 687	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

test_xeample	0.34 543	0.10 139	0.29 220	0.19 149	0.11 175	0.33 487	0.23 476	0.55 554	0.38 427	0.32 425	0.45 512	0.29 389	0.26 438	0.57 508	2.24 689	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.09 381

EAI-Stereo	0.21 333	0.10 139	0.33 271	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.46 637	0.46 445	0.20 162	0.25 292	0.50 541	0.17 223	0.16 270	0.24 257	0.23 435	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.10 453	0.06 100	0.07 239

CFNet-RSSM	0.17 228	0.10 139	0.40 364	0.20 223	0.11 175	0.20 233	0.15 151	0.36 336	0.30 327	0.23 268	0.21 232	0.26 352	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

SFCPSM	0.22 369	0.10 139	0.51 485	0.21 277	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.55 554	0.39 437	0.29 353	0.32 349	0.23 306	0.21 358	0.27 325	0.19 346	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.08 317

Gwc-CoAtRS	0.17 228	0.10 139	0.37 321	0.20 223	0.12 243	0.19 191	0.15 151	0.32 270	0.28 295	0.23 268	0.23 255	0.27 362	0.15 250	0.20 186	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.06 143

aanet-new-90k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.15 54	0.14 103	0.22 95	0.16 67	0.09 15	0.11 45	0.09 27	0.12 149	0.20 186	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 73	0.11 219	0.32 253	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.13 69	0.19 43	0.17 94	0.11 56	0.12 65	0.11 92	0.11 115	0.19 166	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 119	0.11 219	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.16 67	0.10 34	0.13 84	0.10 57	0.13 195	0.18 141	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.19 149	0.07 2	0.14 36	0.14 103	0.21 77	0.18 114	0.12 86	0.15 133	0.11 92	0.12 149	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 73	0.11 219	0.27 188	0.20 223	0.09 54	0.18 156	0.13 69	0.18 33	0.13 23	0.12 86	0.12 65	0.13 138	0.13 195	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 73	0.11 219	0.35 292	0.20 223	0.08 23	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.14 41	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.07 182	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.11 175	0.16 94	0.14 103	0.19 43	0.15 57	0.13 116	0.16 152	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.06 100	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 73	0.11 219	0.28 206	0.20 223	0.08 23	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.19 133	0.12 86	0.14 119	0.12 118	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 73	0.11 219	0.26 176	0.20 223	0.08 23	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.12 118	0.11 115	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 73	0.11 219	0.23 142	0.22 346	0.09 54	0.16 94	0.14 103	0.24 137	0.19 133	0.12 86	0.11 45	0.09 27	0.13 195	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 73	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.08 23	0.13 25	0.14 103	0.25 154	0.21 182	0.12 86	0.15 133	0.09 27	0.14 231	0.15 68	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 73	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.15 151	0.26 174	0.20 162	0.11 56	0.12 65	0.10 57	0.13 195	0.17 114	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 119	0.11 219	0.30 230	0.20 223	0.13 323	0.20 233	0.14 103	0.23 118	0.16 67	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.15 250	0.19 166	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 119	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.23 118	0.17 94	0.11 56	0.14 119	0.13 138	0.11 115	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

IGEV_i1	0.21 333	0.11 219	0.43 410	0.22 346	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.43 416	0.30 327	0.29 353	0.30 325	0.31 415	0.20 350	0.33 395	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.08 317

LACA2	0.10 9	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.07 2	0.16 94	0.13 69	0.17 22	0.14 41	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.10 77	0.14 31	0.09 1	0.07 126	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

FlowAnything_test	0.14 158	0.11 219	0.21 114	0.21 277	0.12 243	0.17 128	0.16 198	0.25 154	0.16 67	0.15 167	0.13 84	0.15 191	0.14 231	0.18 141	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.09 381

asda	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.11 45	0.08 4	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 36	0.12 32	0.21 77	0.16 67	0.13 116	0.13 84	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 100	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 44	0.11 219	0.16 45	0.17 46	0.10 121	0.17 128	0.12 32	0.21 77	0.14 41	0.12 86	0.13 84	0.09 27	0.10 77	0.15 68	0.12 111	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 73	0.11 219	0.18 79	0.18 93	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.19 133	0.12 86	0.12 65	0.07 1	0.12 149	0.15 68	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 228	0.11 219	0.26 176	0.16 20	0.09 54	0.27 386	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.22 262	0.28 300	0.21 274	0.22 374	0.37 420	0.22 414	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.07 239

S2M2_L	0.13 119	0.11 219	0.20 102	0.16 20	0.12 243	0.12 19	0.07 1	0.18 33	0.20 162	0.12 86	0.15 133	0.14 170	0.12 149	0.15 68	0.14 203	0.13 531	0.09 492	0.09 341	0.10 453	0.11 461	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 194	0.11 219	0.30 230	0.21 277	0.09 54	0.17 128	0.16 198	0.30 248	0.19 133	0.15 167	0.25 279	0.17 223	0.09 33	0.21 211	0.12 111	0.06 49	0.07 369	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.06 143

SCV_C0	0.14 158	0.11 219	0.25 166	0.19 149	0.12 243	0.15 54	0.16 198	0.30 248	0.22 199	0.13 116	0.15 133	0.13 138	0.09 33	0.24 257	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.06 143

AIO_rvc	0.12 73	0.11 219	0.22 129	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.13 84	0.13 138	0.08 15	0.22 231	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.06 100	0.07 239

HUF	0.15 194	0.11 219	0.38 340	0.17 46	0.11 175	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.20 162	0.11 56	0.13 84	0.14 170	0.11 115	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.20 631	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.14 539

mms	0.13 119	0.11 219	0.19 89	0.19 149	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.20 62	0.17 94	0.13 116	0.17 170	0.14 170	0.09 33	0.24 257	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.07 239

ours_stereo	0.13 119	0.11 219	0.23 142	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.18 292	0.20 62	0.19 133	0.13 116	0.18 190	0.14 170	0.10 77	0.23 241	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.05 34

fffy	0.14 158	0.11 219	0.24 152	0.20 223	0.10 121	0.19 191	0.18 292	0.22 95	0.19 133	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.13 195	0.25 287	0.14 203	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

tg	0.16 210	0.11 219	0.25 166	0.21 277	0.11 175	0.23 314	0.15 151	0.34 294	0.24 241	0.20 244	0.25 279	0.19 252	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

rvit_stereo_0081	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

model_zeroshot	0.17 228	0.11 219	0.39 356	0.20 223	0.12 243	0.24 335	0.15 151	0.34 294	0.22 199	0.30 385	0.20 217	0.22 285	0.12 149	0.24 257	0.14 203	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rvit_stereo_0082	0.16 210	0.11 219	0.24 152	0.21 277	0.12 243	0.16 94	0.17 245	0.22 95	0.33 363	0.16 196	0.18 190	0.18 236	0.14 231	0.20 186	0.16 261	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

MGS-Stereo	0.14 158	0.11 219	0.32 253	0.19 149	0.11 175	0.18 156	0.17 245	0.20 62	0.22 199	0.14 147	0.24 269	0.15 191	0.10 77	0.18 141	0.12 111	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.10 413	0.06 143

AE-Stereo	0.17 228	0.11 219	0.31 245	0.24 457	0.14 371	0.23 314	0.18 292	0.34 294	0.29 314	0.15 167	0.25 279	0.21 274	0.13 195	0.20 186	0.14 203	0.07 126	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

IGEVStereo-DCA	0.14 158	0.11 219	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

rrr	0.17 228	0.11 219	0.57 511	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.22 199	0.15 167	0.12 65	0.14 170	0.12 149	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

1111x	0.32 525	0.11 219	0.40 364	0.22 346	0.11 175	0.32 475	0.26 528	0.59 595	0.43 483	0.31 403	0.41 459	0.39 486	0.28 474	0.76 594	1.37 669	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

anonymousa	0.23 386	0.11 219	0.50 475	0.21 277	0.16 464	0.31 463	0.20 392	0.36 336	0.35 389	0.32 425	0.50 541	0.39 486	0.26 438	0.22 231	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.07 182	0.08 317

x	0.19 295	0.11 219	0.29 220	0.20 223	0.11 175	0.26 376	0.18 292	0.41 388	0.29 314	0.25 292	0.29 312	0.28 378	0.24 406	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

test_3	0.18 252	0.11 219	0.32 253	0.24 457	0.11 175	0.22 292	0.25 515	0.31 258	0.31 340	0.25 292	0.18 190	0.23 306	0.13 195	0.25 287	0.19 346	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.07 182	0.06 143

LCNet	0.21 333	0.11 219	0.29 220	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.19 339	0.34 294	0.26 267	0.28 324	0.35 393	0.26 352	0.30 503	0.35 411	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.10 453	0.13 514	0.22 620

AAGNet	0.33 534	0.11 219	0.37 321	0.25 497	0.16 464	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.35 475	0.35 393	0.27 362	0.30 503	0.44 445	2.66 691	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.08 263	0.06 143

NRIStereo	0.18 252	0.11 219	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.24 335	0.20 392	0.29 228	0.26 267	0.26 304	0.25 279	0.25 330	0.18 326	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

ASMatch	0.23 386	0.11 219	0.51 485	0.24 457	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.28 295	0.28 324	0.68 613	0.27 362	0.26 438	0.50 467	0.22 414	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.11 475

Pruner-Stereo	0.19 295	0.11 219	0.34 282	0.29 584	0.12 243	0.19 191	0.17 245	0.31 258	0.29 314	0.33 438	0.32 349	0.25 330	0.15 250	0.24 257	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.09 381

DeepStereo_RVC	0.18 252	0.11 219	0.40 364	0.21 277	0.11 175	0.19 191	0.16 198	0.28 212	0.22 199	0.27 312	0.27 294	0.23 306	0.28 474	0.24 257	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.10 438

RAFT-RH_RVC	0.25 445	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.25 353	0.14 103	0.27 189	0.27 278	0.38 514	1.15 655	0.23 306	0.17 300	0.57 508	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.06 100	0.07 239

test-1	0.17 228	0.11 219	0.40 364	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.34 294	0.26 267	0.20 244	0.24 269	0.22 285	0.14 231	0.16 96	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.08 317

test_xeample3	0.16 210	0.11 219	0.56 508	0.19 149	0.12 243	0.20 233	0.18 292	0.35 317	0.20 162	0.16 196	0.12 65	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.07 239

FENet	0.21 333	0.11 219	0.45 432	0.21 277	0.12 243	0.26 376	0.17 245	0.41 388	0.35 389	0.30 385	0.31 340	0.29 389	0.23 388	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

HSM-Net_RVC	0.27 470	0.11 219	0.42 397	0.19 149	0.11 175	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.43 483	0.40 539	0.43 489	0.50 568	0.26 438	0.76 594	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-36k	0.12 73	0.12 277	0.28 206	0.19 149	0.08 23	0.17 128	0.15 151	0.22 95	0.18 114	0.11 56	0.14 119	0.10 57	0.11 115	0.17 114	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 73	0.12 277	0.27 188	0.21 277	0.09 54	0.19 191	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.12 86	0.13 84	0.11 92	0.12 149	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

Selective-IGEV-i16pb	0.39 575	0.12 277	2.18 674	0.21 277	0.15 432	0.68 633	0.32 582	0.56 570	0.57 594	0.25 292	0.44 500	0.33 432	0.21 358	0.80 608	0.25 456	0.14 556	0.10 522	0.09 341	0.10 453	0.12 498	0.13 517

NLMM1	0.19 295	0.12 277	0.16 45	0.23 403	0.18 510	0.24 335	0.20 392	0.59 595	0.65 614	0.18 233	0.17 170	0.13 138	0.14 231	0.25 287	0.18 313	0.08 287	0.09 492	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

NLCSM	0.19 295	0.12 277	0.18 79	0.24 457	0.19 537	0.24 335	0.21 423	0.42 402	0.40 455	0.19 240	0.18 190	0.14 170	0.16 270	0.47 455	0.19 346	0.08 287	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

VIP-Stereo	0.12 73	0.12 277	0.21 114	0.18 93	0.11 175	0.24 335	0.12 32	0.19 43	0.18 114	0.10 34	0.13 84	0.11 92	0.09 33	0.19 166	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.23 403	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.19 166	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

MSCF	0.13 119	0.12 277	0.21 114	0.22 346	0.10 121	0.16 94	0.15 151	0.26 174	0.18 114	0.17 215	0.16 152	0.11 92	0.13 195	0.18 141	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.06 100	0.06 143

xyz-stereo-finetune	0.16 210	0.12 277	0.23 142	0.16 20	0.08 23	0.23 314	0.20 392	0.29 228	0.31 340	0.19 240	0.22 246	0.19 252	0.15 250	0.29 358	0.20 367	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.06 100	0.06 143

MM-Stereo_test3	0.17 228	0.12 277	0.29 220	0.23 403	0.14 371	0.19 191	0.22 450	0.39 364	0.36 402	0.16 196	0.24 269	0.17 223	0.12 149	0.19 166	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.06 143

rvit_stereo_0083	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.13 323	0.17 128	0.17 245	0.22 95	0.34 373	0.16 196	0.21 232	0.19 252	0.16 270	0.21 211	0.16 261	0.11 473	0.10 522	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.07 239

RAStereo	0.13 119	0.12 277	0.27 188	0.22 346	0.11 175	0.15 54	0.18 292	0.23 118	0.23 225	0.13 116	0.17 170	0.11 92	0.09 33	0.15 68	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.05 34

test_sample3	0.23 386	0.12 277	0.43 410	0.19 149	0.12 243	0.32 475	0.20 392	0.50 487	0.34 373	0.31 403	0.33 372	0.29 389	0.22 374	0.53 485	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

CAS++	0.16 210	0.12 277	0.27 188	0.18 93	0.12 243	0.17 128	0.15 151	0.42 402	0.24 241	0.19 240	0.18 190	0.13 138	0.10 77	0.21 211	0.12 111	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.08 306	0.10 413	0.09 381
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 445	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.09 381

tta	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.28 481	0.10 434	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.07 239

qqq1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

fff1	0.24 417	0.12 277	0.40 364	0.19 149	0.10 121	0.27 386	0.19 339	0.51 504	0.45 510	0.34 458	0.41 459	0.31 415	0.26 438	0.58 515	0.16 261	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

MyStereo07	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.29 228	0.21 182	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.13 195	0.25 287	0.13 166	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo06	0.20 312	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.40 376	0.21 182	0.30 385	0.24 269	0.31 415	0.18 326	0.22 231	0.18 313	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo05	0.23 386	0.12 277	0.57 511	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.48 467	0.52 572	0.31 403	0.23 255	0.25 330	0.22 374	0.30 374	0.21 394	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

MyStereo04	0.23 386	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.23 476	0.49 477	0.52 572	0.28 324	0.23 255	0.27 362	0.23 388	0.30 374	0.22 414	0.07 126	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.08 317

CoDeX	0.23 386	0.12 277	0.46 440	0.21 277	0.14 371	0.29 428	0.21 423	0.53 535	0.41 467	0.29 353	0.35 393	0.29 389	0.22 374	0.48 458	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

mmm	0.21 333	0.12 277	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.28 406	0.21 423	0.41 388	0.27 278	0.29 353	0.38 427	0.29 389	0.24 406	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.10 413	0.09 381

ff7	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

ffff	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

ffm	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

ff1	0.29 502	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.35 317	0.44 498	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.08 287	0.05 39	0.11 475	0.10 453	0.08 263	0.08 317

mmx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

11t	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

xxx	0.31 516	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.20 392	0.55 554	0.45 510	0.30 385	0.42 476	0.34 441	0.23 388	0.81 612	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.10 438

EKT-Stereo	0.38 570	0.12 277	0.38 340	0.42 641	3.88 697	0.21 264	0.17 245	0.35 317	0.28 295	0.20 244	0.20 217	0.23 306	0.15 250	0.28 339	0.16 261	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

MIM_Stereo	0.18 252	0.12 277	0.38 340	0.20 223	0.11 175	0.17 128	0.14 103	0.35 317	0.25 255	0.27 312	0.35 393	0.23 306	0.13 195	0.27 325	0.16 261	0.06 49	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.08 263	0.06 143

CASnet	0.14 158	0.12 277	0.22 129	0.22 346	0.08 23	0.16 94	0.15 151	0.27 189	0.25 255	0.22 262	0.20 217	0.15 191	0.11 115	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.05 39	0.11 475	0.09 409	0.08 263	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

HanStereo	0.18 252	0.12 277	0.55 504	0.22 346	0.12 243	0.18 156	0.18 292	0.34 294	0.19 133	0.20 244	0.24 269	0.34 441	0.18 326	0.29 358	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.06 143

anonymousdsp	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239

Selective-RAFT	0.17 228	0.12 277	0.30 230	0.24 457	0.10 121	0.29 428	0.15 151	0.32 270	0.31 340	0.17 215	0.17 170	0.21 274	0.18 326	0.28 339	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.06 143

ProNet	0.14 158	0.12 277	0.25 166	0.19 149	0.11 175	0.19 191	0.19 339	0.27 189	0.20 162	0.14 147	0.13 84	0.13 138	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.07 239

qqq	0.20 312	0.12 277	0.31 245	0.20 223	0.11 175	0.23 314	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.24 282	0.28 300	0.28 378	0.24 406	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

ccc-4	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.27 189	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.07 239

BUS	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.43 569	0.17 245	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.32 425	0.20 350	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

IER	0.23 386	0.12 277	0.39 356	0.20 223	0.14 371	0.31 463	0.19 339	0.42 402	0.36 402	0.33 438	0.40 451	0.32 425	0.33 530	0.29 358	0.22 414	0.09 382	0.07 369	0.08 248	0.08 306	0.09 345	0.08 317

BSDual-CNN	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.25 497	0.14 371	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.34 373	0.34 458	0.35 393	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

test_4	0.18 252	0.12 277	0.34 282	0.23 403	0.12 243	0.18 156	0.22 450	0.26 174	0.24 241	0.24 282	0.47 529	0.22 285	0.13 195	0.24 257	0.16 261	0.06 49	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.07 182	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 158	0.12 277	0.27 188	0.19 149	0.12 243	0.21 264	0.18 292	0.28 212	0.20 162	0.15 167	0.13 84	0.12 118	0.12 149	0.24 257	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.07 239
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 386	0.12 277	0.28 206	0.21 277	0.14 371	0.35 515	0.23 476	0.51 504	0.34 373	0.35 475	0.38 427	0.38 474	0.24 406	0.26 305	0.21 394	0.10 434	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

DAS	0.27 470	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.75 589	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

SepStereo	0.26 462	0.12 277	0.42 397	0.24 457	0.18 510	0.29 428	0.24 498	0.45 434	0.45 510	0.41 548	0.44 500	0.34 441	0.29 489	0.64 548	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.09 381

GANet-ADL	0.21 333	0.12 277	0.45 432	0.23 403	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.46 445	0.35 389	0.25 292	0.32 349	0.32 425	0.19 341	0.24 257	0.20 367	0.10 434	0.07 369	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

HHNet	0.22 369	0.12 277	0.52 491	0.18 93	0.18 510	0.20 233	0.20 392	0.34 294	0.31 340	0.32 425	0.59 585	0.20 262	0.21 358	0.24 257	0.31 509	0.08 287	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.11 475

Patchmatch Stereo++	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo_v2	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.16 198	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

ROB_FTStereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

HUI-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.28 300	0.25 330	0.17 300	0.22 231	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

THIR-Stereo	0.29 502	0.12 277	0.41 387	0.19 149	0.11 175	0.28 406	0.72 666	0.32 270	0.35 389	0.37 499	0.65 606	0.34 441	0.50 611	0.57 508	0.45 575	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.09 409	0.07 182	0.07 239

iGMRVC	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

IRAFT_RVC	0.22 369	0.12 277	0.39 356	0.26 531	0.11 175	0.18 156	0.24 498	0.40 376	0.37 413	0.31 403	0.30 325	0.29 389	0.24 406	0.55 493	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.07 239

iRAFT	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.14 103	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.17 300	0.26 305	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

CRE-IMP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.11 175	0.24 335	0.17 245	0.29 228	0.21 182	0.27 312	0.26 288	0.24 320	0.17 300	0.23 241	0.18 313	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.10 438

cross-raft	0.17 228	0.12 277	0.41 387	0.23 403	0.10 121	0.20 233	0.24 498	0.33 285	0.23 225	0.23 268	0.28 300	0.29 389	0.15 250	0.17 114	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.06 100	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 252	0.12 277	0.37 321	0.22 346	0.10 121	0.18 156	0.15 151	0.29 228	0.22 199	0.28 324	0.29 312	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

iRaftStereo_RVC	0.16 210	0.12 277	0.26 176	0.21 277	0.11 175	0.20 233	0.17 245	0.32 270	0.23 225	0.20 244	0.25 279	0.18 236	0.12 149	0.20 186	0.15 234	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.08 263	0.07 239

GES	0.22 369	0.12 277	0.42 397	0.20 223	0.14 371	0.27 386	0.19 339	0.49 477	0.33 363	0.30 385	0.36 403	0.25 330	0.23 388	0.29 358	0.22 414	0.10 434	0.08 457	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.11 475

UPFNet	0.25 445	0.12 277	0.38 340	0.24 457	0.19 537	0.37 526	0.28 550	0.48 467	0.38 427	0.34 458	0.37 412	0.37 466	0.28 474	0.39 427	0.33 521	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.08 317

DIP-Stereo	0.18 252	0.12 277	0.33 271	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.12 32	0.42 402	0.25 255	0.27 312	0.32 349	0.21 274	0.17 300	0.25 287	0.20 367	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.08 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-32k-new	0.12 73	0.13 344	0.28 206	0.20 223	0.09 54	0.16 94	0.15 151	0.20 62	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.09 27	0.13 195	0.18 141	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

PSi22	0.14 158	0.13 344	0.29 220	0.19 149	0.09 54	0.17 128	0.12 32	0.28 212	0.23 225	0.13 116	0.14 119	0.22 285	0.13 195	0.29 358	0.14 203	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 182	0.06 143

LiteMatch	0.12 73	0.13 344	0.15 22	0.19 149	0.10 121	0.15 54	0.17 245	0.17 22	0.13 23	0.09 15	0.09 16	0.11 92	0.21 358	0.14 31	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

Lsterematch	0.18 252	0.13 344	0.33 271	0.19 149	0.10 121	0.23 314	0.17 245	0.25 154	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.24 320	0.21 358	0.23 241	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

DStereoRT	0.35 548	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.42 560	0.19 339	0.48 467	0.39 437	0.30 385	0.39 440	0.24 320	0.39 566	0.64 548	0.30 501	0.08 287	0.07 369	1.54 693	0.41 660	0.08 263	0.11 475

MultiAttention	1.02 667	0.13 344	0.43 410	0.35 625	0.43 647	5.36 694	1.71 695	0.69 641	0.53 577	0.36 491	0.63 603	0.55 589	0.22 374	7.60 703	0.43 567	0.09 382	0.06 236	0.14 561	0.24 631	0.26 628	0.30 643

HI	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

CoSv	0.20 312	0.13 344	0.33 271	0.18 93	0.15 432	0.17 128	0.16 198	0.34 294	0.21 182	0.37 499	0.39 440	0.36 460	0.24 406	0.29 358	0.21 394	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.09 409	0.09 345	0.07 239

ISRNet	0.27 470	0.13 344	0.45 432	0.26 531	0.19 537	0.24 335	0.14 103	0.45 434	0.43 483	0.39 529	0.48 536	0.42 517	0.27 457	0.32 388	0.29 493	0.20 618	0.12 564	0.17 593	0.16 594	0.16 554	0.20 606

DCVSM-stereo	0.24 417	0.13 344	0.52 491	0.20 223	0.14 371	0.26 376	0.13 69	0.34 294	0.34 373	0.41 548	0.33 372	0.47 547	0.29 489	0.30 374	0.22 414	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.12 498	0.15 551

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 386	0.13 344	0.83 597	0.20 223	0.21 564	0.23 314	0.17 245	0.48 467	0.27 278	0.23 268	0.29 312	0.39 486	0.23 388	0.25 287	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.11 492	0.11 461	0.10 438

rvit_stereo_0080	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

test_sample6	0.25 445	0.13 344	0.41 387	0.21 277	0.11 175	0.30 447	0.22 450	0.51 504	0.35 389	0.33 438	0.43 489	0.30 405	0.24 406	0.57 508	0.22 414	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.10 438

test_sample5	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.32 425	0.41 459	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

test_sample4	0.24 417	0.13 344	0.43 410	0.20 223	0.12 243	0.32 475	0.21 423	0.51 504	0.34 373	0.31 403	0.37 412	0.28 378	0.23 388	0.53 485	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

H2IRNET	0.18 252	0.13 344	0.35 292	0.21 277	0.12 243	0.20 233	0.15 151	0.27 189	0.30 327	0.17 215	0.31 340	0.25 330	0.20 350	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.06 143

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 228	0.13 344	0.24 152	0.19 149	0.13 323	0.24 335	0.17 245	0.30 248	0.37 413	0.43 564	0.17 170	0.13 138	0.12 149	0.19 166	0.15 234	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.09 345	0.08 317

DualNet	0.24 417	0.13 344	0.42 397	0.21 277	0.12 243	0.30 447	0.21 423	0.50 487	0.34 373	0.33 438	0.43 489	0.29 389	0.23 388	0.55 493	0.21 394	0.10 434	0.07 369	0.10 419	0.09 409	0.11 461	0.10 438

whm_eth	0.15 194	0.13 344	0.25 166	0.19 149	0.13 323	0.15 54	0.20 392	0.28 212	0.24 241	0.15 167	0.17 170	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.15 234	0.11 473	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.07 239

plain	0.17 228	0.13 344	0.43 410	0.21 277	0.13 323	0.16 94	0.17 245	0.27 189	0.22 199	0.16 196	0.26 288	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.16 261	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.10 413	0.07 239

MaDis-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.26 176	0.19 149	0.14 371	0.16 94	0.13 69	0.25 154	0.21 182	0.13 116	0.14 119	0.14 170	0.11 115	0.17 114	0.17 290	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.07 182	0.06 143

PCWNet_CMD	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

CFNet_ucs	0.24 417	0.13 344	0.50 475	0.20 223	0.15 432	0.28 406	0.17 245	0.49 477	0.45 510	0.32 425	0.42 476	0.39 486	0.22 374	0.31 381	0.21 394	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.09 409	0.12 498	0.11 475

gwcnet-sp	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

scenet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

DCRE	0.20 312	0.13 344	0.40 364	0.21 277	0.15 432	0.20 233	0.19 339	0.30 248	0.27 278	0.22 262	0.80 630	0.23 306	0.16 270	0.23 241	0.15 234	0.07 126	0.07 369	0.07 153	0.08 306	0.07 182	0.06 143

ssnet	0.24 417	0.13 344	0.63 538	0.22 346	0.14 371	0.34 500	0.22 450	0.44 424	0.39 437	0.35 475	0.34 382	0.27 362	0.27 457	0.35 411	0.25 456	0.09 382	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

fff	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

ADStereo(finetuned)	0.19 295	0.13 344	0.49 464	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.31 520	0.21 211	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

IPLGR	0.21 333	0.13 344	0.61 527	0.21 277	0.11 175	0.25 353	0.18 292	0.41 388	0.37 413	0.28 324	0.27 294	0.21 274	0.19 341	0.37 420	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

STrans-v2	0.24 417	0.13 344	0.54 498	0.21 277	0.12 243	0.23 314	0.21 423	0.47 454	0.28 295	0.31 403	0.42 476	0.36 460	0.35 543	0.62 540	0.23 435	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.06 143

TransformOpticalFlow	0.24 417	0.13 344	0.56 508	0.23 403	0.11 175	0.21 264	0.19 339	0.40 376	0.32 349	0.30 385	0.43 489	0.36 460	0.31 520	0.61 532	0.20 367	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.06 100	0.07 239

IIG-Stereo	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.29 584	0.12 243	0.23 314	0.14 103	0.38 352	0.31 340	0.34 458	0.37 412	0.33 432	0.21 358	0.70 569	0.26 470	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

CroCo-Stereo	0.14 158	0.13 344	0.24 152	0.25 497	0.11 175	0.11 14	0.18 292	0.32 270	0.23 225	0.12 86	0.12 65	0.18 236	0.12 149	0.14 31	0.13 166	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.07 182	0.06 143
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
ICVP	0.23 386	0.13 344	0.44 420	0.26 531	0.14 371	0.29 428	0.25 515	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.43 489	0.35 455	0.25 427	0.26 305	0.23 435	0.12 512	0.09 492	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.10 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 210	0.13 344	0.29 220	0.22 346	0.15 432	0.19 191	0.13 69	0.32 270	0.26 267	0.26 304	0.20 217	0.19 252	0.17 300	0.21 211	0.15 234	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.06 100	0.07 239

CFNet_pseudo	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.19 149	0.13 323	0.26 376	0.16 198	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

DCANet	0.18 252	0.13 344	0.40 364	0.19 149	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.34 294	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.18 236	0.23 388	0.20 186	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.07 239

csc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

cscssc	0.19 295	0.13 344	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.19 191	0.18 292	0.35 317	0.43 483	0.29 353	0.30 325	0.18 236	0.28 474	0.20 186	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.05 7	0.07 239

ac_64	0.27 470	0.13 344	0.41 387	0.24 457	0.17 488	0.36 520	0.22 450	0.46 445	0.33 363	0.35 475	0.36 403	0.52 578	0.30 503	0.62 540	0.32 514	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.09 345	0.08 317

ACVNet	0.23 386	0.13 344	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.27 386	0.23 476	0.39 364	0.44 498	0.28 324	0.41 459	0.38 474	0.26 438	0.27 325	0.32 514	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.07 239

acv_ft	0.25 445	0.13 344	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.21 423	0.45 434	0.44 498	0.38 514	0.41 459	0.38 474	0.27 457	0.27 325	0.35 530	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.07 239

DSFCA	0.27 470	0.13 344	0.36 312	0.20 223	0.17 488	0.38 534	0.31 573	0.47 454	0.43 483	0.43 564	0.37 412	0.39 486	0.29 489	0.52 478	0.32 514	0.12 512	0.10 522	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

MSMDNet	0.23 386	0.13 344	0.48 458	0.20 223	0.13 323	0.28 406	0.16 198	0.46 445	0.46 528	0.29 353	0.36 403	0.37 466	0.24 406	0.28 339	0.20 367	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.09 381

ccs_rob	0.23 386	0.13 344	0.47 448	0.20 223	0.13 323	0.26 376	0.17 245	0.44 424	0.44 498	0.29 353	0.37 412	0.38 474	0.23 388	0.29 358	0.21 394	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.08 306	0.11 461	0.09 381

DISCO	0.32 525	0.13 344	0.51 485	0.25 497	0.16 464	0.48 591	0.25 515	0.50 487	0.57 594	0.37 499	0.45 512	0.62 612	0.36 547	0.64 548	0.49 586	0.09 382	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.12 498	0.11 475

Hybrid-DGEV-03	0.20 312	0.14 391	0.31 245	0.22 346	0.12 243	0.26 376	0.16 198	0.31 258	0.27 278	0.32 425	0.58 582	0.23 306	0.15 250	0.23 241	0.17 290	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.07 224	0.08 263	0.06 143

Select-FE	0.23 386	0.14 391	0.78 577	0.22 346	0.18 510	0.22 292	0.13 69	0.43 416	0.26 267	0.28 324	0.33 372	0.39 486	0.29 489	0.27 325	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.13 559	0.08 263	0.12 499

SCV	0.14 158	0.14 391	0.24 152	0.21 277	0.11 175	0.15 54	0.16 198	0.31 258	0.18 114	0.11 56	0.15 133	0.13 138	0.10 77	0.23 241	0.11 42	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 119	0.14 391	0.19 89	0.26 531	0.09 54	0.15 54	0.13 69	0.22 95	0.18 114	0.12 86	0.11 45	0.10 57	0.13 195	0.21 211	0.12 111	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.05 34

AIO-test1	0.19 295	0.14 391	0.41 387	0.27 559	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.39 364	0.36 402	0.17 215	0.26 288	0.18 236	0.13 195	0.28 339	0.14 203	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.06 100	0.09 381

rvit_0105_6	0.19 295	0.14 391	0.34 282	0.23 403	0.14 371	0.18 156	0.20 392	0.29 228	0.37 413	0.18 233	0.22 246	0.23 306	0.17 300	0.26 305	0.17 290	0.15 571	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

UGAM	0.26 462	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.12 243	0.23 314	0.25 515	0.32 270	0.41 467	0.31 403	0.42 476	0.41 508	0.22 374	0.92 631	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.14 561	0.12 531	0.10 413	0.07 239

rvit_stereo_0081_aga	0.16 210	0.14 391	0.28 206	0.21 277	0.13 323	0.19 191	0.17 245	0.23 118	0.24 241	0.17 215	0.21 232	0.19 252	0.13 195	0.19 166	0.14 203	0.11 473	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.07 239

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 445	0.14 391	0.95 621	0.21 277	0.27 615	0.20 233	0.19 339	0.48 467	0.25 255	0.26 304	0.55 569	0.34 441	0.18 326	0.25 287	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.12 531	0.12 498	0.12 499

rvit_stereo_ft	0.17 228	0.14 391	0.30 230	0.25 497	0.14 371	0.17 128	0.21 423	0.28 212	0.26 267	0.16 196	0.19 200	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.17 290	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.07 239

ACVNet-DCA	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

xx1	0.20 312	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.28 378	0.24 406	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.10 419	0.09 409	0.09 345	0.09 381

1test111	0.19 295	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.41 388	0.27 278	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.34 402	0.22 414	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.09 345	0.09 381

cc1	0.18 252	0.14 391	0.38 340	0.23 403	0.11 175	0.31 463	0.19 339	0.35 317	0.47 533	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.18 326	0.28 339	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

tt1	0.18 252	0.14 391	0.35 292	0.23 403	0.11 175	0.30 447	0.19 339	0.35 317	0.44 498	0.17 215	0.19 200	0.13 138	0.16 270	0.27 325	0.11 42	0.08 287	0.05 39	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.08 317

GCAP-Stereo	0.14 158	0.14 391	0.33 271	0.20 223	0.09 54	0.21 264	0.10 8	0.26 174	0.20 162	0.18 233	0.19 200	0.15 191	0.13 195	0.17 114	0.13 166	0.07 126	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.06 100	0.06 143

CRFU-Net	0.28 491	0.14 391	0.45 432	0.25 497	0.15 432	0.45 577	0.23 476	0.50 487	0.30 327	0.43 564	0.41 459	0.48 554	0.46 599	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.08 306	0.10 413	0.10 438

hknet	0.25 445	0.14 391	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.35 515	0.21 423	0.56 570	0.37 413	0.34 458	0.35 393	0.43 521	0.27 457	0.37 420	0.21 394	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.10 453	0.09 345	0.09 381

GMOStereo	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

error version	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

test-v	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

GwcNet-ADL	0.22 369	0.14 391	0.58 516	0.24 457	0.13 323	0.22 292	0.23 476	0.49 477	0.40 455	0.27 312	0.29 312	0.30 405	0.20 350	0.26 305	0.23 435	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

OMP-Stereo	0.23 386	0.14 391	0.35 292	0.29 584	0.13 323	0.21 264	0.16 198	0.37 346	0.33 363	0.34 458	0.30 325	0.34 441	0.19 341	0.70 569	0.24 446	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.07 224	0.07 182	0.06 143

test-2	0.18 252	0.14 391	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.20 233	0.27 534	0.26 174	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.26 352	0.17 300	0.15 68	0.12 111	0.07 126	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.05 34

raft+_RVC	0.18 252	0.14 391	0.32 253	0.21 277	0.15 432	0.21 264	0.16 198	0.38 352	0.34 373	0.21 255	0.28 300	0.20 262	0.15 250	0.24 257	0.19 346	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.08 317

sCroCo_RVC	0.18 252	0.14 391	0.49 464	0.27 559	0.18 510	0.22 292	0.17 245	0.27 189	0.23 225	0.14 147	0.22 246	0.17 223	0.14 231	0.21 211	0.15 234	0.10 434	0.11 546	0.09 341	0.09 409	0.09 345	0.09 381

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 228	0.14 391	0.32 253	0.20 223	0.09 54	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.25 292	0.33 372	0.20 262	0.17 300	0.19 166	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.07 153	0.07 224	0.07 182	0.05 34

MMNet	0.27 470	0.14 391	0.49 464	0.24 457	0.17 488	0.47 585	0.22 450	0.45 434	0.51 563	0.39 529	0.41 459	0.36 460	0.33 530	0.39 427	0.34 526	0.08 287	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

delet	0.27 470	0.14 391	0.40 364	0.23 403	0.19 537	0.41 553	0.29 557	0.49 477	0.48 542	0.33 438	0.41 459	0.37 466	0.30 503	0.48 458	0.34 526	0.09 382	0.09 492	0.11 475	0.12 531	0.08 263	0.08 317

UNet	0.28 491	0.14 391	0.69 559	0.23 403	0.20 556	0.44 571	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.43 521	0.33 530	0.40 434	0.31 509	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.08 317

HGLStereo	0.27 470	0.14 391	0.46 440	0.24 457	0.21 564	0.33 487	0.23 476	0.50 487	0.42 475	0.35 475	0.48 536	0.41 508	0.33 530	0.45 448	0.33 521	0.11 473	0.10 522	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.12 499

GANet-RSSM	0.24 417	0.14 391	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.21 423	0.45 434	0.33 363	0.29 353	0.39 440	0.39 486	0.28 474	0.58 515	0.23 435	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.09 381

DMCA	0.22 369	0.14 391	0.36 312	0.22 346	0.14 371	0.27 386	0.20 392	0.43 416	0.38 427	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.24 406	0.24 257	0.28 481	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.08 306	0.10 413	0.11 475

RASNet	0.28 491	0.14 391	0.44 420	0.22 346	0.18 510	0.32 475	0.19 339	0.48 467	0.38 427	0.29 353	0.43 489	0.47 547	0.37 556	0.79 604	0.36 536	0.09 382	0.07 369	0.07 153	0.09 409	0.07 182	0.07 239

MDST_ROB	0.48 610	0.14 391	0.95 621	0.30 596	0.21 564	1.33 675	0.32 582	0.77 651	0.56 591	1.06 663	0.71 618	0.49 560	0.35 543	1.26 663	0.38 539	0.13 531	0.11 546	0.16 587	0.13 559	0.12 498	0.12 499

quiztm	0.15 194	0.15 426	0.25 166	0.22 346	0.14 371	0.17 128	0.17 245	0.33 285	0.21 182	0.18 233	0.21 232	0.14 170	0.10 77	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.05 67	0.08 263	0.05 34

Hybrid-DGEV-2	0.21 333	0.15 426	0.34 282	0.24 457	0.13 323	0.28 406	0.14 103	0.48 467	0.44 498	0.27 312	0.24 269	0.25 330	0.25 427	0.28 339	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.07 182	0.07 239

G2L-ROB	0.23 386	0.15 426	0.41 387	0.19 149	0.12 243	0.27 386	0.21 423	0.47 454	0.33 363	0.34 458	0.31 340	0.41 508	0.22 374	0.49 463	0.26 470	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.10 438

FACV-RUCA	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.23 403	0.23 593	0.26 376	0.19 339	0.39 364	0.34 373	0.25 292	0.32 349	0.21 274	0.24 406	0.24 257	0.19 346	0.10 434	0.07 369	0.15 576	0.08 306	0.16 554	0.13 517

DDVS	0.25 445	0.15 426	0.39 356	0.24 457	0.17 488	0.34 500	0.21 423	0.41 388	0.30 327	0.33 438	0.41 459	0.48 554	0.21 358	0.52 478	0.27 476	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.14 539

rvit_0105_5	0.21 333	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.13 323	0.22 292	0.24 498	0.36 336	0.39 437	0.21 255	0.23 255	0.26 352	0.19 341	0.26 305	0.19 346	0.15 571	0.13 576	0.12 513	0.12 531	0.10 413	0.09 381

rvit_0105_4	0.20 312	0.15 426	0.38 340	0.23 403	0.14 371	0.20 233	0.22 450	0.33 285	0.39 437	0.19 240	0.24 269	0.25 330	0.19 341	0.27 325	0.17 290	0.16 587	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.11 461	0.08 317

ITSA-stereo	0.25 445	0.15 426	0.33 271	0.23 403	0.11 175	0.27 386	0.18 292	0.56 570	0.59 598	0.31 403	0.32 349	0.33 432	0.28 474	0.49 463	0.30 501	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.13 517

test_sample7	0.25 445	0.15 426	0.35 292	0.20 223	0.14 371	0.28 406	0.21 423	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.14 556	0.09 492	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

MyStereo8	0.22 369	0.15 426	0.63 538	0.21 277	0.17 488	0.31 463	0.16 198	0.36 336	0.32 349	0.28 324	0.36 403	0.25 330	0.18 326	0.25 287	0.28 481	0.08 287	0.07 369	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.12 499

CASS	0.21 333	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.11 175	0.28 406	0.19 339	0.39 364	0.30 327	0.32 425	0.34 382	0.25 330	0.24 406	0.25 287	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.11 461	0.11 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 194	0.15 426	0.28 206	0.25 497	0.18 510	0.11 14	0.19 339	0.28 212	0.21 182	0.13 116	0.16 152	0.15 191	0.12 149	0.17 114	0.14 203	0.07 126	0.07 369	0.08 248	0.06 150	0.08 263	0.07 239

NINENet	0.25 445	0.15 426	0.37 321	0.23 403	0.16 464	0.43 569	0.17 245	0.60 604	0.46 528	0.32 425	0.37 412	0.32 425	0.20 350	0.42 439	0.21 394	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.08 306	0.11 461	0.10 438

Sa-1000	0.22 369	0.15 426	0.35 292	0.23 403	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.47 454	0.39 437	0.30 385	0.50 541	0.26 352	0.19 341	0.33 395	0.16 261	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

CSP-Net	0.27 470	0.15 426	0.30 230	0.21 277	0.14 371	0.44 571	0.24 498	0.50 487	0.40 455	0.41 548	0.43 489	0.42 517	0.26 438	0.66 559	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.09 381

IPLG	0.21 333	0.15 426	0.53 495	0.21 277	0.12 243	0.28 406	0.17 245	0.42 402	0.30 327	0.33 438	0.32 349	0.15 191	0.17 300	0.50 467	0.21 394	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

MIPNet	0.21 333	0.15 426	0.52 491	0.21 277	0.12 243	0.27 386	0.20 392	0.45 434	0.37 413	0.30 385	0.23 255	0.19 252	0.24 406	0.27 325	0.19 346	0.07 126	0.05 39	0.08 248	0.07 224	0.07 182	0.06 143

PSMNet-ADL	0.25 445	0.15 426	0.32 253	0.26 531	0.14 371	0.31 463	0.22 450	0.44 424	0.36 402	0.27 312	0.33 372	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.29 493	0.11 473	0.09 492	0.09 341	0.11 492	0.10 413	0.10 438

rafts_anoy	0.18 252	0.15 426	0.35 292	0.22 346	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.32 270	0.30 327	0.23 268	0.25 279	0.20 262	0.16 270	0.22 231	0.19 346	0.08 287	0.07 369	0.10 419	0.12 531	0.09 345	0.08 317

pcwnet_v2	0.32 525	0.15 426	1.26 652	0.23 403	0.18 510	0.32 475	0.18 292	0.59 595	0.60 602	0.36 491	0.45 512	0.35 455	0.29 489	0.36 416	0.25 456	0.14 556	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.15 551

RALCasStereoNet	0.18 252	0.15 426	0.33 271	0.21 277	0.14 371	0.21 264	0.18 292	0.31 258	0.25 255	0.21 255	0.29 312	0.22 285	0.15 250	0.27 325	0.17 290	0.08 287	0.10 522	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.09 381

ADLNet	0.28 491	0.15 426	0.42 397	0.23 403	0.19 537	0.34 500	0.23 476	0.53 535	0.43 483	0.42 558	0.41 459	0.44 532	0.27 457	0.55 493	0.35 530	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.12 499

AFF-stereo	0.18 252	0.15 426	0.32 253	0.21 277	0.10 121	0.18 156	0.18 292	0.33 285	0.27 278	0.25 292	0.37 412	0.25 330	0.17 300	0.24 257	0.15 234	0.06 49	0.05 39	0.08 248	0.08 306	0.07 182	0.05 34

cf-r	0.24 417	0.15 426	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.27 386	0.22 450	0.42 402	0.40 455	0.30 385	0.42 476	0.42 517	0.26 438	0.43 441	0.25 456	0.11 473	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.08 317

PSMNet-RSSM	0.24 417	0.15 426	0.36 312	0.21 277	0.14 371	0.25 353	0.20 392	0.48 467	0.37 413	0.30 385	0.44 500	0.38 474	0.26 438	0.52 478	0.22 414	0.12 512	0.07 369	0.11 475	0.13 559	0.10 413	0.09 381

CFNet-ft	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

CFNet_RVC	0.24 417	0.15 426	0.35 292	0.18 93	0.15 432	0.30 447	0.21 423	0.39 364	0.36 402	0.28 324	0.40 451	0.43 521	0.25 427	0.47 455	0.24 446	0.12 512	0.07 369	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.09 381

G2L-Stereo_test	0.24 417	0.16 453	0.38 340	0.19 149	0.13 323	0.27 386	0.24 498	0.49 477	0.38 427	0.37 499	0.37 412	0.40 501	0.24 406	0.52 478	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.06 150	0.09 345	0.08 317

coex_refinement	0.26 462	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.15 432	0.31 463	0.20 392	0.49 477	0.42 475	0.35 475	0.42 476	0.45 537	0.27 457	0.55 493	0.33 521	0.10 434	0.06 236	0.07 153	0.07 224	0.10 413	0.10 438

G2L-Stereo	0.25 445	0.16 453	0.47 448	0.22 346	0.14 371	0.25 353	0.18 292	0.46 445	0.35 389	0.33 438	0.37 412	0.40 501	0.22 374	0.60 525	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.09 345	0.09 381

4D-IteraStereo	0.17 228	0.16 453	0.50 475	0.21 277	0.14 371	0.19 191	0.17 245	0.28 212	0.28 295	0.23 268	0.20 217	0.20 262	0.11 115	0.19 166	0.14 203	0.06 49	0.04 2	0.10 419	0.08 306	0.08 263	0.06 143

CBFPSM	0.27 470	0.16 453	0.67 553	0.20 223	0.14 371	0.38 534	0.25 515	0.40 376	0.36 402	0.33 438	0.36 403	0.56 593	0.38 560	0.32 388	0.38 539	0.08 287	0.08 457	0.07 153	0.08 306	0.09 345	0.11 475

ToySt	0.24 417	0.16 453	0.48 458	0.21 277	0.13 323	0.29 428	0.29 557	0.39 364	0.39 437	0.27 312	0.35 393	0.39 486	0.31 520	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.11 461	0.10 438

ssnet_v2	0.28 491	0.16 453	0.44 420	0.22 346	0.15 432	0.40 549	0.30 568	0.57 580	0.46 528	0.38 514	0.36 403	0.47 547	0.29 489	0.38 425	0.39 547	0.13 531	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.11 475

TestStereo1	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

RAFT_CTSACE	0.21 333	0.16 453	0.41 387	0.25 497	0.15 432	0.22 292	0.24 498	0.32 270	0.28 295	0.33 438	0.51 547	0.29 389	0.17 300	0.32 388	0.13 166	0.06 49	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.06 143

SA-5K	0.21 333	0.16 453	0.32 253	0.26 531	0.13 323	0.26 376	0.27 534	0.40 376	0.36 402	0.29 353	0.39 440	0.22 285	0.21 358	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.08 263	0.07 239

SA	0.22 369	0.16 453	0.36 312	0.23 403	0.13 323	0.24 335	0.23 476	0.45 434	0.40 455	0.27 312	0.44 500	0.23 306	0.23 388	0.33 395	0.17 290	0.07 126	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.08 263	0.06 143

AACVNet	0.26 462	0.16 453	0.37 321	0.22 346	0.14 371	0.29 428	0.19 339	0.41 388	0.31 340	0.38 514	0.42 476	0.43 521	0.28 474	0.73 580	0.25 456	0.11 473	0.08 457	0.11 475	0.09 409	0.13 514	0.11 475

psm_up	0.29 502	0.16 453	0.41 387	0.26 531	0.17 488	0.32 475	0.26 528	0.55 554	0.43 483	0.36 491	0.40 451	0.45 537	0.37 556	0.58 515	0.30 501	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.10 413	0.10 438

UCFNet_RVC	0.24 417	0.16 453	0.34 282	0.18 93	0.15 432	0.33 487	0.16 198	0.46 445	0.35 389	0.29 353	0.35 393	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.22 414	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.14 573	0.13 514	0.12 499

AdaStereo	0.24 417	0.16 453	0.37 321	0.24 457	0.12 243	0.32 475	0.17 245	0.54 544	0.42 475	0.33 438	0.38 427	0.35 455	0.21 358	0.30 374	0.22 414	0.14 556	0.06 236	0.13 534	0.08 306	0.11 461	0.08 317
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	0.31 516	0.16 453	0.54 498	0.24 457	0.22 580	0.42 560	0.28 550	0.58 589	0.56 591	0.28 324	0.38 427	0.40 501	0.30 503	0.71 572	0.28 481	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.10 453	0.19 593	0.16 560

MLCV	0.22 369	0.16 453	0.44 420	0.21 277	0.08 23	0.29 428	0.19 339	0.38 352	0.37 413	0.38 514	0.44 500	0.31 415	0.21 358	0.41 436	0.24 446	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.07 182	0.06 143

HSM	0.28 491	0.16 453	0.35 292	0.20 223	0.15 432	0.33 487	0.19 339	0.53 535	0.37 413	0.36 491	0.38 427	0.67 628	0.31 520	0.89 626	0.23 435	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.08 263	0.08 317

DLCB_ROB	0.28 491	0.16 453	0.34 282	0.27 559	0.16 464	0.38 534	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.46 579	0.46 522	0.51 572	0.33 530	0.53 485	0.33 521	0.10 434	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.09 381

rvit_0105_3	0.23 386	0.17 472	0.40 364	0.25 497	0.15 432	0.24 335	0.28 550	0.38 352	0.41 467	0.25 292	0.25 279	0.28 378	0.21 358	0.28 339	0.20 367	0.15 571	0.13 576	0.14 561	0.15 582	0.10 413	0.09 381

rvit_stereo_0075_2	0.24 417	0.17 472	0.50 475	0.26 531	0.22 580	0.22 292	0.15 151	0.40 376	0.35 389	0.27 312	0.37 412	0.29 389	0.20 350	0.28 339	0.19 346	0.17 598	0.12 564	0.19 609	0.12 531	0.13 514	0.13 517

raft_robust	0.22 369	0.17 472	0.30 230	0.22 346	0.12 243	0.23 314	0.22 450	0.49 477	0.48 542	0.32 425	0.32 349	0.26 352	0.23 388	0.53 485	0.15 234	0.07 126	0.06 236	0.08 248	0.10 453	0.08 263	0.06 143

ADLNet2	0.30 509	0.17 472	0.72 570	0.23 403	0.17 488	0.36 520	0.24 498	0.52 523	0.51 563	0.32 425	0.38 427	0.45 537	0.30 503	0.69 566	0.35 530	0.10 434	0.08 457	0.09 341	0.09 409	0.12 498	0.10 438

TRStereo	0.19 295	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.19 537	0.19 191	0.16 198	0.52 523	0.28 295	0.20 244	0.19 200	0.21 274	0.13 195	0.24 257	0.13 166	0.09 382	0.06 236	0.09 341	0.11 492	0.06 100	0.06 143

RAFT	0.21 333	0.17 472	0.32 253	0.24 457	0.12 243	0.25 353	0.27 534	0.35 317	0.28 295	0.33 438	0.33 372	0.38 474	0.22 374	0.29 358	0.17 290	0.08 287	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.10 413	0.06 143

111	0.20 312	0.17 472	0.40 364	0.18 93	0.09 54	0.24 335	0.17 245	0.41 388	0.45 510	0.23 268	0.29 312	0.29 389	0.21 358	0.24 257	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.07 182	0.08 317

hitnet-ft	0.29 502	0.17 472	0.40 364	0.19 149	0.14 371	0.39 543	0.23 476	0.44 424	0.41 467	0.36 491	0.46 522	0.53 583	0.34 539	0.76 594	0.32 514	0.14 556	0.10 522	0.13 534	0.10 453	0.15 546	0.13 517

GwcNet-RSSM	0.26 462	0.17 472	0.46 440	0.21 277	0.13 323	0.28 406	0.23 476	0.44 424	0.42 475	0.31 403	0.45 512	0.40 501	0.26 438	0.55 493	0.28 481	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.10 453	0.09 345	0.08 317

stereogan	0.37 563	0.17 472	0.65 547	0.27 559	0.22 580	0.62 626	0.26 528	0.59 595	0.63 612	0.43 564	0.60 590	0.67 628	0.42 584	0.68 564	0.35 530	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.12 531	0.19 593	0.17 573

HITNet	0.20 312	0.17 472	0.43 410	0.19 149	0.08 23	0.27 386	0.14 103	0.42 402	0.30 327	0.29 353	0.32 349	0.27 362	0.21 358	0.28 339	0.25 456	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.09 345	0.06 143
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
StereoDRNet-Refined	0.27 470	0.17 472	0.35 292	0.25 497	0.14 371	0.37 526	0.21 423	0.47 454	0.41 467	0.44 571	0.51 547	0.41 508	0.28 474	0.45 448	0.37 537	0.09 382	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.10 413	0.10 438
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 534	0.17 472	0.61 527	0.27 559	0.19 537	0.46 579	0.29 557	0.65 626	0.51 563	0.47 587	0.46 522	0.44 532	0.34 539	0.62 540	0.41 563	0.12 512	0.08 457	0.13 534	0.12 531	0.12 498	0.10 438

SGM-Forest	0.36 553	0.17 472	0.47 448	0.23 403	0.16 464	0.45 577	0.41 625	0.55 554	0.48 542	0.52 605	0.60 590	0.52 578	0.41 575	0.85 618	0.50 592	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.15 582	0.15 546	0.15 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 502	0.18 486	0.79 584	0.23 403	0.16 464	0.47 585	0.19 339	0.36 336	0.34 373	0.29 353	0.33 372	0.67 628	0.42 584	0.54 491	0.30 501	0.10 434	0.09 492	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.11 475

DispNO	0.27 470	0.18 486	0.62 535	0.23 403	0.17 488	0.25 353	0.22 450	0.45 434	0.41 467	0.32 425	0.39 440	0.38 474	0.27 457	0.77 600	0.27 476	0.09 382	0.07 369	0.10 419	0.10 453	0.08 263	0.08 317

StereoVision	0.22 369	0.18 486	0.37 321	0.27 559	0.17 488	0.23 314	0.22 450	0.38 352	0.31 340	0.20 244	0.51 547	0.22 285	0.16 270	0.28 339	0.18 313	0.11 473	0.12 564	0.13 534	0.13 559	0.10 413	0.07 239

LL-Strereo2	0.18 252	0.18 486	0.39 356	0.22 346	0.12 243	0.24 335	0.13 69	0.31 258	0.23 225	0.24 282	0.20 217	0.24 320	0.12 149	0.26 305	0.15 234	0.06 49	0.06 236	0.12 513	0.09 409	0.08 263	0.07 239

iinet-f	0.30 509	0.18 486	1.03 632	0.20 223	0.15 432	0.44 571	0.22 450	0.45 434	0.37 413	0.35 475	0.44 500	0.41 508	0.34 539	0.34 402	0.40 555	0.10 434	0.09 492	0.08 248	0.08 306	0.13 514	0.11 475

RAFT+CT+SA	0.21 333	0.18 486	0.33 271	0.25 497	0.18 510	0.23 314	0.29 557	0.40 376	0.36 402	0.24 282	0.38 427	0.18 236	0.16 270	0.32 388	0.16 261	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.12 531	0.09 345	0.09 381

iRaft-Stereo_5w	0.23 386	0.18 486	0.44 420	0.22 346	0.13 323	0.19 191	0.19 339	0.37 346	0.32 349	0.28 324	0.37 412	0.34 441	0.23 388	0.65 555	0.27 476	0.06 49	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.09 345	0.08 317

LMCR-Stereo	0.26 462	0.18 486	0.49 464	0.28 581	0.14 371	0.36 520	0.23 476	0.54 544	0.34 373	0.39 529	0.40 451	0.29 389	0.29 489	0.37 420	0.27 476	0.11 473	0.07 369	0.09 341	0.07 224	0.13 514	0.09 381

Anonymous3	0.23 386	0.18 486	0.63 538	0.27 559	0.18 510	0.41 553	0.23 476	0.43 416	0.35 389	0.23 268	0.27 294	0.20 262	0.18 326	0.27 325	0.18 313	0.12 512	0.11 546	0.10 419	0.10 453	0.11 461	0.12 499

XX-TBD	0.15 194	0.18 486	0.28 206	0.22 346	0.10 121	0.22 292	0.15 151	0.22 95	0.27 278	0.22 262	0.26 288	0.14 170	0.12 149	0.16 96	0.13 166	0.08 287	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.07 182	0.06 143

RALAANet	0.19 295	0.18 486	0.37 321	0.23 403	0.14 371	0.23 314	0.13 69	0.37 346	0.29 314	0.28 324	0.26 288	0.25 330	0.15 250	0.26 305	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.08 306	0.09 345	0.06 143

FAT-Stereo	0.36 553	0.18 486	0.73 574	0.26 531	0.18 510	0.33 487	0.29 557	0.60 604	0.59 598	0.46 579	0.60 590	0.60 606	0.50 611	0.61 532	0.34 526	0.13 531	0.14 586	0.13 534	0.12 531	0.14 532	0.18 587

BEATNet_4x	0.22 369	0.18 486	0.47 448	0.22 346	0.10 121	0.28 406	0.14 103	0.46 445	0.32 349	0.31 403	0.34 382	0.31 415	0.25 427	0.31 381	0.29 493	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.06 150	0.10 413	0.08 317

RYNet	0.37 563	0.18 486	0.59 522	0.25 497	0.28 620	0.61 624	0.32 582	0.59 595	0.59 598	0.41 548	0.38 427	0.57 598	0.39 566	0.87 621	0.53 597	0.11 473	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.18 585	0.18 587

iResNet	0.24 417	0.18 486	0.61 527	0.25 497	0.11 175	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.43 483	0.33 438	0.43 489	0.27 362	0.22 374	0.34 402	0.26 470	0.07 126	0.05 39	0.07 153	0.06 150	0.08 263	0.07 239

CBMV_ROB	0.33 534	0.18 486	0.53 495	0.21 277	0.14 371	0.33 487	0.20 392	0.51 504	0.45 510	0.51 599	0.55 569	0.45 537	0.42 584	0.71 572	0.32 514	0.18 609	0.19 626	0.23 623	0.21 619	0.14 532	0.15 551

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 158	0.19 502	0.70 565	0.17 46	0.12 243	0.13 25	0.14 103	0.24 137	0.17 94	0.10 34	0.12 65	0.10 57	0.10 77	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 45	0.07 224	0.05 7	0.07 239

rvit_105_1	0.27 470	0.19 502	0.46 440	0.27 559	0.19 537	0.30 447	0.35 599	0.44 424	0.51 563	0.31 403	0.31 340	0.31 415	0.26 438	0.35 411	0.25 456	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.11 461	0.10 438

DualNet (step1)	0.28 491	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.39 427	0.23 435	0.23 623	0.09 492	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample9	0.42 587	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.51 504	0.38 427	0.37 499	0.34 382	0.37 466	0.30 503	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_sample8	0.49 613	0.19 502	0.50 475	0.18 93	0.16 464	0.34 500	0.20 392	0.55 554	0.34 373	0.62 624	0.38 427	1.15 659	0.67 640	0.66 559	0.91 641	0.23 623	1.82 695	0.28 636	0.24 631	0.18 585	0.16 560

test_5	0.23 386	0.19 502	0.38 340	0.26 531	0.18 510	0.25 353	0.29 557	0.40 376	0.37 413	0.29 353	0.40 451	0.25 330	0.22 374	0.34 402	0.18 313	0.07 126	0.05 39	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.10 438

AASNet	0.27 470	0.19 502	0.49 464	0.26 531	0.17 488	0.34 500	0.20 392	0.62 617	0.48 542	0.35 475	0.40 451	0.32 425	0.25 427	0.28 339	0.34 526	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.08 306	0.13 514	0.11 475

AnonymousM	0.17 228	0.19 502	0.24 152	0.18 93	0.10 121	0.18 156	0.17 245	0.30 248	0.23 225	0.26 304	0.20 217	0.18 236	0.14 231	0.19 166	0.14 203	0.09 382	0.06 236	0.38 651	0.15 582	0.06 100	0.05 34

TestStereo	0.21 333	0.19 502	0.40 364	0.25 497	0.10 121	0.22 292	0.21 423	0.31 258	0.31 340	0.23 268	0.34 382	0.22 285	0.18 326	0.62 540	0.18 313	0.08 287	0.06 236	0.10 419	0.07 224	0.11 461	0.06 143

CVANet_RVC	0.30 509	0.19 502	0.41 387	0.26 531	0.16 464	0.33 487	0.26 528	0.52 523	0.47 533	0.40 539	0.46 522	0.43 521	0.31 520	0.89 626	0.26 470	0.14 556	0.09 492	0.14 561	0.13 559	0.14 532	0.10 438

DeepPruner_ROB	0.26 462	0.19 502	0.44 420	0.21 277	0.16 464	0.30 447	0.21 423	0.52 523	0.32 349	0.35 475	0.38 427	0.39 486	0.26 438	0.42 439	0.24 446	0.15 571	0.11 546	0.11 475	0.11 492	0.14 532	0.13 517

iResNet_ROB	0.25 445	0.19 502	0.40 364	0.20 223	0.12 243	0.30 447	0.16 198	0.55 554	0.53 577	0.38 514	0.43 489	0.37 466	0.26 438	0.38 425	0.22 414	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.04 1	0.09 345	0.09 381

SGM_RVC	0.50 617	0.19 502	0.50 475	0.25 497	0.15 432	0.69 634	0.39 619	0.68 640	0.82 641	0.95 657	0.84 635	1.13 656	0.76 648	1.16 656	0.60 609	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.16 594	0.16 554	0.17 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 312	0.20 515	0.36 312	0.26 531	0.15 432	0.22 292	0.16 198	0.42 402	0.42 475	0.16 196	0.29 312	0.15 191	0.11 115	0.26 305	0.13 166	0.18 609	0.06 236	0.10 419	0.11 492	0.07 182	0.07 239

fast-acv-ft	0.31 516	0.20 515	0.81 590	0.24 457	0.18 510	0.46 579	0.27 534	0.41 388	0.49 551	0.39 529	0.55 569	0.49 560	0.35 543	0.37 420	0.38 539	0.11 473	0.11 546	0.11 475	0.12 531	0.12 498	0.09 381

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 509	0.20 515	0.70 565	0.21 277	0.17 488	0.46 579	0.27 534	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.55 569	0.43 521	0.30 503	0.46 451	0.38 539	0.09 382	0.06 236	0.07 153	0.06 150	0.11 461	0.10 438

ACRE	0.21 333	0.20 515	0.62 535	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.28 295	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

SACVNet	0.30 509	0.20 515	0.41 387	0.25 497	0.18 510	0.34 500	0.25 515	0.52 523	0.40 455	0.41 548	0.44 500	0.46 545	0.32 527	0.71 572	0.25 456	0.13 531	0.10 522	0.12 513	0.12 531	0.16 554	0.17 573

GEStereo_RVC	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.27 559	0.16 464	0.33 487	0.25 515	0.56 570	0.54 582	0.34 458	0.38 427	0.34 441	0.25 427	0.51 472	0.28 481	0.12 512	0.08 457	0.09 341	0.08 306	0.11 461	0.11 475

APVNet	0.36 553	0.20 515	0.70 565	0.26 531	0.22 580	0.52 610	0.35 599	0.61 608	0.44 498	0.38 514	0.52 555	0.48 554	0.38 560	0.84 617	0.46 581	0.13 531	0.14 586	0.15 576	0.16 594	0.16 554	0.15 551

S-Stereo	0.38 570	0.20 515	1.05 633	0.27 559	0.22 580	0.38 534	0.32 582	0.55 554	0.66 616	0.39 529	0.59 585	0.49 560	0.41 575	0.75 589	0.40 555	0.12 512	0.15 601	0.13 534	0.13 559	0.16 554	0.21 615

STTStereo	0.28 491	0.20 515	0.61 527	0.25 497	0.17 488	0.29 428	0.24 498	0.47 454	0.39 437	0.39 529	0.41 459	0.44 532	0.28 474	0.40 434	0.28 481	0.13 531	0.12 564	0.13 534	0.16 594	0.12 498	0.11 475

CFNet	0.27 470	0.20 515	0.44 420	0.22 346	0.14 371	0.33 487	0.14 103	0.51 504	0.45 510	0.30 385	0.40 451	0.38 474	0.27 457	0.76 594	0.25 456	0.09 382	0.07 369	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.08 317

LE_ROB	1.76 683	0.20 515	2.68 683	0.48 649	0.52 659	0.78 647	0.96 682	0.84 661	6.61 700	7.40 704	2.08 685	2.08 678	4.83 696	1.27 664	3.79 695	0.10 434	0.08 457	0.12 513	0.11 492	0.11 461	0.10 438

NOSS_ROB	0.31 516	0.20 515	0.35 292	0.24 457	0.16 464	0.32 475	0.19 339	0.52 523	0.48 542	0.33 438	0.36 403	0.42 517	0.28 474	0.93 633	0.24 446	0.19 615	0.20 631	0.24 625	0.22 627	0.17 571	0.17 573

XPNet_ROB	0.33 534	0.20 515	0.43 410	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.31 573	0.55 554	0.50 559	0.51 599	0.53 562	0.58 601	0.37 556	0.63 546	0.45 575	0.17 598	0.12 564	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.14 539

pmcnn	0.50 617	0.20 515	0.78 577	0.24 457	0.26 613	0.39 543	0.30 568	0.51 504	0.50 559	0.54 613	1.23 658	2.52 686	0.37 556	0.77 600	0.95 644	0.08 287	0.06 236	0.06 45	0.05 67	0.10 413	0.08 317

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 158	0.21 529	0.47 448	0.17 46	0.12 243	0.15 54	0.14 103	0.24 137	0.16 67	0.11 56	0.14 119	0.12 118	0.10 77	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 45	0.08 306	0.05 7	0.07 239

z-ln-s-r	0.32 525	0.21 529	0.82 594	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.26 528	0.43 416	0.50 559	0.32 425	0.60 590	0.39 486	0.29 489	0.73 580	0.66 620	0.08 287	0.06 236	0.08 248	0.07 224	0.10 413	0.08 317

GMStereo_Zeroshot	0.24 417	0.21 529	0.45 432	0.26 531	0.13 323	0.28 406	0.15 151	0.39 364	0.35 389	0.37 499	0.43 489	0.40 501	0.17 300	0.34 402	0.20 367	0.12 512	0.07 369	0.13 534	0.07 224	0.16 554	0.09 381

SDNR	0.42 587	0.21 529	0.82 594	0.21 277	0.18 510	1.27 672	0.17 245	0.50 487	0.49 551	0.42 558	0.81 631	0.38 474	0.27 457	1.19 657	0.38 539	0.23 623	0.24 645	0.17 593	0.13 559	0.17 571	0.20 606

Anonymous_2	0.37 563	0.21 529	0.47 448	0.20 223	0.21 564	0.42 560	0.26 528	0.38 352	0.29 314	0.33 438	0.30 325	0.44 532	0.38 560	0.36 416	0.29 493	0.26 634	0.29 653	0.44 656	1.41 694	0.34 645	0.21 615

CIPLG	0.21 333	0.21 529	0.55 504	0.23 403	0.15 432	0.25 353	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.33 372	0.22 285	0.15 250	0.26 305	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

sAnonymous2	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

CroCo_RVC	0.20 312	0.21 529	0.58 516	0.24 457	0.17 488	0.22 292	0.19 339	0.34 294	0.28 295	0.17 215	0.19 200	0.17 223	0.16 270	0.17 114	0.14 203	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.23 615	0.17 573

ARAFT	0.24 417	0.21 529	0.78 577	0.22 346	0.12 243	0.29 428	0.24 498	0.43 416	0.32 349	0.33 438	0.28 300	0.28 378	0.19 341	0.49 463	0.18 313	0.07 126	0.06 236	0.12 513	0.11 492	0.09 345	0.06 143

DMCA-RVC	0.27 470	0.21 529	0.61 527	0.28 581	0.17 488	0.29 428	0.21 423	0.42 402	0.35 389	0.40 539	0.37 412	0.39 486	0.36 547	0.43 441	0.30 501	0.13 531	0.10 522	0.15 576	0.11 492	0.13 514	0.10 438

TDLM	0.30 509	0.21 529	0.38 340	0.28 581	0.15 432	0.33 487	0.32 582	0.52 523	0.47 533	0.38 514	0.43 489	0.39 486	0.29 489	0.91 630	0.28 481	0.14 556	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.12 498	0.10 438

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 470	0.21 529	0.59 522	0.25 497	0.18 510	0.29 428	0.22 450	0.50 487	0.40 455	0.38 514	0.41 459	0.43 521	0.27 457	0.43 441	0.29 493	0.11 473	0.08 457	0.10 419	0.10 453	0.10 413	0.11 475
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 621	0.21 529	0.65 547	0.25 497	0.21 564	0.58 617	0.32 582	0.54 544	0.55 588	0.95 657	1.40 664	1.28 664	0.81 653	0.73 580	0.62 612	0.18 609	0.15 601	0.15 576	0.15 582	0.19 593	0.19 594

CBMV	0.33 534	0.21 529	0.54 498	0.23 403	0.13 323	0.42 560	0.33 593	0.53 535	0.48 542	0.52 605	0.49 538	0.50 568	0.41 575	0.56 504	0.31 509	0.15 571	0.16 608	0.18 601	0.16 594	0.13 514	0.13 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

YMNet_1	0.32 525	0.22 543	0.58 516	0.27 559	0.23 593	0.48 591	0.27 534	0.51 504	0.45 510	0.48 591	0.56 576	0.51 572	0.30 503	0.39 427	0.40 555	0.13 531	0.16 608	0.13 534	0.12 531	0.13 514	0.12 499

IPLGR_C	0.21 333	0.22 543	0.60 524	0.23 403	0.15 432	0.24 335	0.20 392	0.35 317	0.29 314	0.31 403	0.32 349	0.22 285	0.15 250	0.25 287	0.20 367	0.08 287	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.08 263	0.08 317

RP	0.35 548	0.22 543	0.51 485	0.31 602	0.24 601	0.37 526	0.28 550	0.50 487	0.58 597	0.40 539	0.63 603	0.61 610	0.47 602	0.61 532	0.39 547	0.16 587	0.15 601	0.17 593	0.15 582	0.17 571	0.17 573

edge stereo	0.39 575	0.22 543	0.81 590	0.27 559	0.22 580	0.37 526	0.24 498	0.56 570	0.54 582	0.53 611	0.60 590	0.71 637	0.50 611	0.78 602	0.40 555	0.16 587	0.14 586	0.19 609	0.14 573	0.16 554	0.17 573

ADCL	0.47 607	0.22 543	1.00 627	0.27 559	0.19 537	0.74 640	0.64 661	0.54 544	0.69 624	0.56 616	0.71 618	0.55 589	0.60 628	0.60 525	1.43 670	0.11 473	0.09 492	0.13 534	0.13 559	0.14 532	0.14 539

GANet	0.36 553	0.22 543	0.49 464	0.29 584	0.17 488	0.41 553	0.38 614	0.57 580	0.45 510	0.46 579	0.75 624	0.55 589	0.40 571	0.94 635	0.41 563	0.13 531	0.13 576	0.13 534	0.11 492	0.14 532	0.11 475

AANet_RVC	0.31 516	0.22 543	0.50 475	0.23 403	0.14 371	0.30 447	0.24 498	0.47 454	0.54 582	0.38 514	0.60 590	0.43 521	0.29 489	0.87 621	0.40 555	0.11 473	0.07 369	0.07 153	0.07 224	0.09 345	0.09 381

StereoDRNet	0.32 525	0.22 543	0.61 527	0.27 559	0.21 564	0.42 560	0.30 568	0.61 608	0.48 542	0.46 579	0.39 440	0.48 554	0.30 503	0.57 508	0.40 555	0.11 473	0.09 492	0.12 513	0.11 492	0.12 498	0.10 438

TCMNet	0.33 534	0.23 552	0.72 570	0.29 584	0.30 629	0.40 549	0.28 550	0.50 487	0.47 533	0.37 499	0.45 512	0.40 501	0.29 489	0.60 525	0.39 547	0.14 556	0.13 576	0.15 576	0.14 573	0.17 571	0.15 551

RAFT + AFF	0.27 470	0.23 552	0.50 475	0.25 497	0.17 488	0.30 447	0.33 593	0.52 523	0.40 455	0.28 324	0.30 325	0.30 405	0.31 520	0.62 540	0.24 446	0.09 382	0.10 522	0.11 475	0.10 453	0.11 461	0.11 475

GwcNet	0.35 548	0.23 552	0.88 609	0.25 497	0.24 601	0.48 591	0.27 534	0.55 554	0.57 594	0.38 514	0.52 555	0.51 572	0.32 527	0.60 525	0.41 563	0.13 531	0.11 546	0.12 513	0.11 492	0.13 514	0.14 539

DANet	0.35 548	0.23 552	0.60 524	0.36 627	0.22 580	0.39 543	0.25 515	0.48 467	0.43 483	0.52 605	0.50 541	0.59 603	0.41 575	0.76 594	0.49 586	0.13 531	0.11 546	0.14 561	0.12 531	0.17 571	0.15 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 386	0.24 556	0.49 464	0.22 346	0.15 432	0.25 353	0.17 245	0.39 364	0.39 437	0.29 353	0.31 340	0.21 274	0.17 300	0.59 521	0.28 481	0.08 287	0.06 236	0.09 341	0.09 409	0.10 413	0.08 317

ADCRef	0.38 570	0.24 556	0.88 609	0.26 531	0.21 564	0.49 596	0.27 534	0.52 523	0.48 542	0.50 594	0.58 582	0.35 455	0.47 602	0.48 458	1.29 668	0.09 382	0.08 457	0.12 513	0.12 531	0.11 461	0.11 475

ADCP+	0.45 602	0.24 556	1.15 644	0.25 497	0.22 580	0.56 613	0.39 619	0.54 544	0.51 563	0.44 571	0.51 547	0.46 545	0.52 616	0.56 504	1.89 682	0.10 434	0.08 457	0.11 475	0.10 453	0.14 532	0.13 517

DPSNet	0.47 607	0.24 556	0.93 618	0.27 559	0.20 556	0.75 643	0.57 655	0.84 661	0.79 638	0.47 587	0.51 547	0.60 606	0.69 643	0.87 621	0.71 624	0.16 587	0.13 576	0.12 513	0.10 453	0.25 620	0.21 615

PSMNet_ROB	0.33 534	0.24 556	0.54 498	0.31 602	0.21 564	0.42 560	0.43 630	0.59 595	0.47 533	0.37 499	0.44 500	0.49 560	0.31 520	0.64 548	0.43 567	0.14 556	0.10 522	0.15 576	0.14 573	0.13 514	0.11 475

LL-Strereo	0.29 502	0.25 561	0.58 516	0.25 497	0.21 564	0.23 314	0.24 498	0.55 554	0.42 475	0.34 458	0.32 349	0.41 508	0.40 571	0.94 635	0.23 435	0.08 287	0.07 369	0.11 475	0.09 409	0.09 345	0.09 381

HCRNet	0.24 417	0.25 561	0.33 271	0.34 616	0.16 464	0.27 386	0.18 292	0.43 416	0.35 389	0.30 385	0.35 393	0.32 425	0.22 374	0.44 445	0.20 367	0.13 531	0.08 457	0.13 534	0.11 492	0.10 413	0.09 381

GMStereo	0.19 295	0.25 561	0.40 364	0.21 277	0.12 243	0.22 292	0.19 339	0.29 228	0.40 455	0.25 292	0.23 255	0.16 212	0.15 250	0.25 287	0.19 346	0.09 382	0.06 236	0.08 248	0.08 306	0.10 413	0.08 317
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 617	0.25 561	3.03 684	0.24 457	0.19 537	0.38 534	0.22 450	0.50 487	0.44 498	0.64 628	0.68 613	0.71 637	0.51 614	0.85 618	0.45 575	0.14 556	0.17 615	0.13 534	0.14 573	0.16 554	0.21 615

FADNet-RVC-Resample	0.29 502	0.25 561	0.93 618	0.26 531	0.16 464	0.32 475	0.21 423	0.47 454	0.39 437	0.35 475	0.38 427	0.33 432	0.27 457	0.53 485	0.24 446	0.10 434	0.10 522	0.14 561	0.13 559	0.13 514	0.16 560

G-Net	0.46 604	0.25 561	0.86 606	0.34 616	0.28 620	0.90 656	0.35 599	0.47 454	0.45 510	0.68 633	1.22 657	0.64 622	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.16 587	0.14 586	0.17 593	0.13 559	0.22 612	0.19 594

NCC-stereo	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560

Nwc_Net	0.37 563	0.25 561	0.68 558	0.31 602	0.24 601	0.44 571	0.30 568	0.65 626	0.50 559	0.37 499	0.69 617	0.58 601	0.45 593	0.60 525	0.40 555	0.15 571	0.12 564	0.19 609	0.21 619	0.14 532	0.13 517

Abc-Net	0.39 575	0.25 561	0.69 559	0.32 608	0.28 620	0.46 579	0.36 604	0.65 626	0.52 572	0.40 539	0.57 580	0.56 593	0.47 602	0.73 580	0.45 575	0.17 598	0.14 586	0.18 601	0.25 636	0.16 554	0.16 560
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 369	0.25 561	0.47 448	0.24 457	0.14 371	0.25 353	0.12 32	0.40 376	0.33 363	0.29 353	0.42 476	0.22 285	0.20 350	0.33 395	0.19 346	0.07 126	0.06 236	0.11 475	0.11 492	0.11 461	0.07 239

LALA_ROB	0.36 553	0.25 561	0.46 440	0.30 596	0.21 564	0.47 585	0.39 619	0.61 608	0.51 563	0.52 605	0.51 547	0.69 634	0.36 547	0.50 467	0.43 567	0.17 598	0.11 546	0.16 587	0.14 573	0.17 571	0.15 551

Wz-Net-MNSev	0.36 553	0.26 572	0.79 584	0.26 531	0.21 564	0.59 620	0.38 614	0.55 554	0.56 591	0.48 591	0.54 565	0.53 583	0.36 547	0.60 525	0.44 572	0.11 473	0.09 492	0.11 475	0.11 492	0.15 546	0.13 517

dd	0.22 369	0.26 572	0.40 364	0.22 346	0.12 243	0.25 353	0.21 423	0.32 270	0.44 498	0.29 353	0.28 300	0.25 330	0.16 270	0.30 374	0.25 456	0.12 512	0.07 369	0.10 419	0.08 306	0.11 461	0.09 381

AF-Net	0.37 563	0.26 572	0.56 508	0.32 608	0.23 593	0.41 553	0.29 557	0.61 608	0.64 613	0.42 558	0.68 613	0.65 623	0.49 609	0.57 508	0.44 572	0.15 571	0.11 546	0.19 609	0.14 573	0.15 546	0.13 517

iResNetv2_ROB	0.27 470	0.26 572	0.72 570	0.23 403	0.13 323	0.29 428	0.18 292	0.52 523	0.49 551	0.37 499	0.45 512	0.39 486	0.25 427	0.34 402	0.20 367	0.08 287	0.06 236	0.07 153	0.05 67	0.12 498	0.09 381

NCCL2	0.35 548	0.26 572	0.49 464	0.36 627	0.22 580	0.41 553	0.41 625	0.53 535	0.42 475	0.47 587	0.46 522	0.61 610	0.39 566	0.55 493	0.37 537	0.16 587	0.13 576	0.21 616	0.21 619	0.16 554	0.16 560

FBW_ROB	0.43 593	0.26 572	0.54 498	0.31 602	0.20 556	0.51 601	0.32 582	0.70 643	0.60 602	0.59 620	0.55 569	0.65 623	0.41 575	1.40 670	0.51 594	0.13 531	0.17 615	0.21 616	0.16 594	0.17 571	0.18 587

ETE_ROB	0.34 543	0.26 572	0.45 432	0.29 584	0.18 510	0.40 549	0.37 608	0.57 580	0.47 533	0.50 594	0.50 541	0.62 612	0.36 547	0.55 493	0.38 539	0.13 531	0.10 522	0.14 561	0.12 531	0.16 554	0.16 560

FINET	0.34 543	0.27 579	0.80 587	0.24 457	0.24 601	0.36 520	0.34 595	0.54 544	0.72 629	0.39 529	0.47 529	0.32 425	0.30 503	0.51 472	0.32 514	0.19 615	0.17 615	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

SHD	0.42 587	0.27 579	0.81 590	0.31 602	0.25 609	0.42 560	0.22 450	0.66 632	0.94 659	0.63 626	0.60 590	0.59 603	0.47 602	0.59 521	0.58 604	0.15 571	0.13 576	0.16 587	0.16 594	0.20 602	0.22 620

MeshStereo	0.58 632	0.27 579	0.67 553	0.22 346	0.17 488	0.66 630	0.37 608	0.78 652	0.61 606	1.47 685	1.30 660	1.65 672	0.79 650	1.12 654	0.59 605	0.17 598	0.17 615	0.17 593	0.14 573	0.17 571	0.14 539
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
FSD	0.27 470	0.28 582	0.32 253	0.27 559	0.24 601	0.27 386	0.27 534	0.31 258	0.29 314	0.26 304	0.27 294	0.28 378	0.27 457	0.28 339	0.26 470	0.23 623	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.25 620	0.24 632

FADNet_RVC	0.30 509	0.28 582	0.83 597	0.23 403	0.15 432	0.30 447	0.17 245	0.49 477	0.37 413	0.30 385	0.38 427	0.30 405	0.27 457	0.52 478	0.31 509	0.14 556	0.14 586	0.14 561	0.16 594	0.21 605	0.23 627

SuperB	0.49 613	0.28 582	2.23 675	0.23 403	0.15 432	0.41 553	0.32 582	0.47 454	0.82 641	0.43 564	0.50 541	0.33 432	0.45 593	0.68 564	1.08 651	0.10 434	0.07 369	0.09 341	0.08 306	0.98 685	0.14 539

RTSC	0.39 575	0.28 582	0.78 577	0.27 559	0.18 510	0.49 596	0.22 450	0.59 595	0.84 648	0.55 615	0.53 562	0.49 560	0.36 547	0.67 563	0.82 634	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.17 571	0.17 573

PA-Net	0.37 563	0.28 582	0.83 597	0.31 602	0.28 620	0.39 543	0.42 628	0.51 504	0.55 588	0.34 458	0.42 476	0.41 508	0.36 547	0.79 604	0.49 586	0.12 512	0.23 643	0.16 587	0.23 629	0.12 498	0.18 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 673	0.28 582	0.79 584	0.26 531	0.16 464	2.26 687	1.00 684	1.42 677	1.46 679	2.38 691	2.05 684	5.95 699	2.66 692	2.95 689	2.46 690	0.17 598	0.18 621	0.18 601	0.18 609	0.15 546	0.18 587

NaN_ROB	0.41 584	0.28 582	0.62 535	0.30 596	0.19 537	0.51 601	0.47 641	0.58 589	0.59 598	0.56 616	0.47 529	0.49 560	0.41 575	1.21 660	0.64 617	0.12 512	0.18 621	0.12 513	0.13 559	0.11 461	0.14 539

SANet	0.53 626	0.28 582	0.96 623	0.26 531	0.15 432	0.69 634	0.44 633	0.67 637	1.34 674	0.67 632	0.98 648	0.94 649	0.71 645	0.89 626	0.76 626	0.14 556	0.12 564	0.12 513	0.11 492	0.17 571	0.16 560

w-ln-seven-2	0.36 553	0.29 590	1.06 634	0.27 559	0.18 510	0.37 526	0.30 568	0.50 487	0.54 582	0.45 575	0.55 569	0.45 537	0.41 575	0.62 540	0.49 586	0.10 434	0.10 522	0.12 513	0.11 492	0.14 532	0.11 475

Wz-Net-LNSev	0.34 543	0.29 590	0.91 614	0.26 531	0.21 564	0.47 585	0.31 573	0.54 544	0.54 582	0.44 571	0.52 555	0.50 568	0.35 543	0.39 427	0.39 547	0.11 473	0.11 546	0.10 419	0.09 409	0.14 532	0.13 517

DGSMNet	0.61 637	0.29 590	0.91 614	0.51 654	0.70 670	0.62 626	1.38 693	0.59 595	0.55 588	0.37 499	0.61 597	0.52 578	0.33 530	0.65 555	0.43 567	0.53 660	0.60 681	0.67 667	0.61 677	0.63 665	0.61 677

aanetorigin	0.39 575	0.29 590	1.09 637	0.24 457	0.19 537	0.28 406	0.37 608	0.33 285	0.47 533	0.94 655	0.82 633	0.52 578	0.54 617	0.49 463	0.50 592	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.16 554	0.15 551

DeepPrunerF	0.44 599	0.29 590	1.29 655	0.33 614	0.30 629	0.35 515	0.36 604	0.62 617	1.15 670	0.40 539	0.44 500	0.39 486	0.41 575	0.80 608	0.52 595	0.18 609	0.14 586	0.23 623	0.21 619	0.17 571	0.17 573

ADCPNet	0.48 610	0.29 590	1.60 666	0.27 559	0.23 593	0.70 637	0.38 614	0.53 535	0.51 563	0.51 599	0.59 585	0.67 628	0.56 621	0.60 525	1.14 656	0.15 571	0.18 621	0.14 561	0.23 629	0.19 593	0.19 594

PWC_ROB	0.38 570	0.29 590	0.69 559	0.25 497	0.20 556	0.38 534	0.19 339	0.58 589	0.67 619	0.57 618	0.85 636	0.51 572	0.40 571	0.71 572	0.52 595	0.13 531	0.09 492	0.14 561	0.10 453	0.17 571	0.14 539

w-ln-seven	0.42 587	0.30 597	1.18 645	0.26 531	0.22 580	0.58 617	0.31 573	0.62 617	0.81 640	0.58 619	0.61 597	0.53 583	0.36 547	0.57 508	0.65 619	0.11 473	0.10 522	0.13 534	0.12 531	0.15 546	0.13 517

FC-DCNN v2	0.71 646	0.30 597	0.67 553	0.32 608	0.27 615	0.84 651	0.39 619	0.84 661	0.85 649	1.44 681	1.64 675	2.09 679	1.28 675	1.06 650	0.80 633	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.25 635

HBP-ISP	0.33 534	0.30 597	0.72 570	0.22 346	0.16 464	0.32 475	0.22 450	0.54 544	0.44 498	0.41 548	0.49 538	0.33 432	0.38 560	0.73 580	0.25 456	0.18 609	0.19 626	0.24 625	0.20 616	0.16 554	0.13 517

FC-DCNN	0.70 645	0.30 597	0.69 559	0.32 608	0.27 615	0.81 650	0.39 619	0.79 655	0.82 641	1.41 677	1.58 674	1.98 677	1.26 673	1.02 647	0.77 629	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.26 628	0.26 637

PS-NSSS	0.32 525	0.30 597	0.46 440	0.23 403	0.17 488	0.33 487	0.24 498	0.57 580	0.41 467	0.37 499	0.52 555	0.35 455	0.30 503	0.80 608	0.30 501	0.17 598	0.14 586	0.21 616	0.15 582	0.15 546	0.13 517

PDISCO_ROB	0.43 593	0.30 597	0.67 553	0.43 642	0.36 638	0.67 631	0.32 582	0.72 646	0.76 634	0.43 564	0.53 562	0.63 620	0.40 571	0.66 559	0.47 583	0.21 620	0.12 564	0.21 616	0.19 614	0.25 620	0.20 606

PWCDC_ROB	0.38 570	0.30 597	0.60 524	0.33 614	0.20 556	0.42 560	0.19 339	0.58 589	0.89 650	0.42 558	1.26 659	0.36 460	0.34 539	0.50 467	0.38 539	0.18 609	0.11 546	0.11 475	0.09 409	0.19 593	0.13 517

UDGNet	0.23 386	0.31 604	0.38 340	0.24 457	0.14 371	0.24 335	0.18 292	0.32 270	0.43 483	0.29 353	0.28 300	0.24 320	0.19 341	0.29 358	0.20 367	0.15 571	0.07 369	0.21 616	0.11 492	0.14 532	0.10 438

dad	0.28 491	0.31 604	0.44 420	0.21 277	0.14 371	0.30 447	0.20 392	0.33 285	0.49 551	0.44 571	0.44 500	0.45 537	0.21 358	0.41 436	0.26 470	0.20 618	0.11 546	0.20 613	0.11 492	0.14 532	0.10 438

ccnet	0.42 587	0.31 604	0.48 458	0.27 559	0.32 633	0.60 623	0.32 582	0.65 626	0.46 528	0.53 611	0.66 608	0.56 593	0.45 593	0.72 578	0.61 610	0.26 634	0.19 626	0.24 625	0.21 619	0.26 628	0.22 620

Syn2CoEx	0.36 553	0.31 604	0.78 577	0.34 616	0.21 564	0.41 553	0.28 550	0.61 608	0.49 551	0.42 558	0.56 576	0.45 537	0.44 590	0.69 566	0.38 539	0.17 598	0.14 586	0.15 576	0.12 531	0.13 514	0.12 499

FCDSN-DC	0.63 638	0.31 604	0.61 527	0.36 627	0.30 629	0.65 628	0.37 608	0.66 632	0.68 622	1.14 667	1.54 672	1.71 674	1.26 673	0.92 631	0.64 617	0.24 630	0.22 638	0.27 628	0.26 640	0.27 633	0.27 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 604	0.32 609	0.51 485	0.36 627	0.29 628	0.38 534	0.45 634	0.55 554	0.60 602	0.47 587	0.49 538	0.48 554	0.73 647	0.59 521	0.69 623	0.81 678	0.18 621	0.38 651	0.19 614	0.46 655	0.20 606

RGC	0.39 575	0.32 609	0.64 546	0.34 616	0.27 615	0.40 549	0.29 557	0.57 580	0.53 577	0.45 575	0.64 605	0.62 612	0.45 593	0.72 578	0.39 547	0.15 571	0.15 601	0.21 616	0.20 616	0.18 585	0.19 594

STTRV1_RVC	0.42 587	0.32 609	0.89 612	0.29 584	0.36 638	0.49 596	0.31 573	0.61 608	0.53 577	0.46 579	0.56 576	0.47 547	0.43 588	1.00 644	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.20 613	0.18 609	0.25 620	0.17 573

MSMD_ROB	0.60 636	0.33 612	0.61 527	0.30 596	0.25 609	0.86 653	0.35 599	0.55 554	0.67 619	1.10 665	1.49 669	1.76 675	0.97 664	0.88 624	0.49 586	0.23 623	0.21 633	0.27 628	0.27 644	0.25 620	0.24 632

PVD	0.58 632	0.34 613	0.84 602	0.39 637	0.31 632	0.59 620	0.47 641	0.80 656	1.25 671	0.92 652	1.09 651	0.79 641	0.82 654	0.85 618	0.76 626	0.21 620	0.18 621	0.22 622	0.18 609	0.27 633	0.35 651

ADCMid	0.49 613	0.34 613	1.13 642	0.26 531	0.21 564	0.51 601	0.37 608	0.57 580	0.54 582	0.75 641	0.66 608	0.62 612	0.64 639	0.64 548	1.68 675	0.13 531	0.12 564	0.17 593	0.17 603	0.20 602	0.17 573

FADNet-RVC	0.31 516	0.35 615	0.78 577	0.25 497	0.20 556	0.33 487	0.20 392	0.49 477	0.40 455	0.34 458	0.39 440	0.41 508	0.29 489	0.63 546	0.31 509	0.13 531	0.14 586	0.14 561	0.15 582	0.19 593	0.19 594

PASM	0.45 602	0.35 615	0.90 613	0.35 625	0.33 634	0.39 543	0.38 614	0.50 487	0.61 606	0.52 605	0.51 547	0.62 612	0.45 593	0.93 633	0.48 584	0.26 634	0.29 653	0.29 640	0.33 649	0.29 639	0.26 637

CSAN	0.50 617	0.35 615	0.78 577	0.36 627	0.23 593	0.56 613	0.59 658	0.61 608	0.70 626	0.64 628	0.78 628	0.65 623	0.60 628	1.38 669	0.62 612	0.21 620	0.17 615	0.20 613	0.20 616	0.18 585	0.18 587

FADNet	0.32 525	0.36 618	0.74 575	0.23 403	0.22 580	0.37 526	0.19 339	0.53 535	0.48 542	0.32 425	0.36 403	0.43 521	0.32 527	0.64 548	0.25 456	0.16 587	0.16 608	0.14 561	0.16 594	0.24 618	0.19 594

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 553	0.36 618	0.53 495	0.34 616	0.19 537	0.51 601	0.24 498	0.55 554	0.38 427	0.41 548	0.47 529	0.47 547	0.27 457	0.73 580	0.30 501	0.36 654	0.19 626	0.27 628	0.17 603	0.26 628	0.23 627

MANE	1.41 675	0.36 618	0.74 575	0.43 642	0.41 644	2.16 686	0.80 674	2.39 694	3.38 690	2.22 690	3.06 692	3.54 692	2.73 694	2.15 685	1.94 684	0.28 643	0.27 649	0.30 642	0.46 662	0.28 638	0.34 650

ELAS_RVC	0.74 651	0.36 618	1.00 627	0.37 633	0.33 634	0.88 654	0.93 681	0.83 660	1.08 666	1.35 672	1.33 663	1.24 662	1.33 677	1.06 650	0.95 644	0.27 639	0.25 647	0.29 640	0.27 644	0.30 640	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 651	0.36 618	0.85 605	0.36 627	0.33 634	1.36 676	0.77 672	0.93 665	0.92 654	1.41 677	1.53 671	1.16 660	1.17 669	0.95 638	1.03 648	0.26 634	0.25 647	0.28 636	0.28 647	0.31 641	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 656	0.37 623	1.08 636	0.51 654	0.65 668	0.67 631	1.44 694	0.74 648	1.06 664	0.54 613	1.67 676	0.49 560	1.78 683	0.96 639	1.69 677	0.28 643	0.43 666	0.27 628	0.51 668	0.40 651	0.58 670

StereoAnything_RVC	0.13 119	0.37 623	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 77	0.20 186	0.10 6	0.09 382	0.05 39	0.06 45	0.04 1	0.24 618	0.05 34

EDNetEfficient	0.63 638	0.37 623	2.40 679	0.26 531	0.25 609	0.38 534	0.49 647	0.41 388	1.06 664	1.38 674	0.87 640	0.62 612	0.95 661	0.65 555	1.65 674	0.11 473	0.09 492	0.10 419	0.11 492	0.19 593	0.17 573

XQC	0.43 593	0.37 623	0.96 623	0.34 616	0.25 609	0.53 611	0.34 595	0.60 604	0.73 632	0.51 599	0.46 522	0.57 598	0.47 602	0.70 569	0.72 625	0.17 598	0.12 564	0.18 601	0.15 582	0.25 620	0.23 627

WZ-Net	0.52 625	0.38 627	1.90 671	0.30 596	0.24 601	0.57 616	0.48 645	0.62 617	0.78 637	0.50 594	0.71 618	0.68 632	0.54 617	0.98 643	0.84 635	0.13 531	0.10 522	0.11 475	0.12 531	0.19 593	0.20 606

SAMSARA	0.56 628	0.39 628	0.80 587	0.60 661	0.46 652	1.00 660	1.23 692	0.67 637	0.68 622	0.71 636	0.54 565	0.89 648	0.57 624	0.81 612	0.62 612	0.19 615	0.22 638	0.18 601	0.18 609	0.27 633	0.25 635

z-mn7	0.44 599	0.40 629	1.09 637	0.25 497	0.18 510	0.61 624	0.34 595	0.56 570	0.93 657	0.43 564	0.96 645	0.53 583	0.39 566	0.94 635	0.59 605	0.10 434	0.09 492	0.10 419	0.10 453	0.14 532	0.13 517

ADCS	0.58 632	0.40 629	1.35 658	0.29 584	0.24 601	0.55 612	0.45 634	0.67 637	0.83 645	0.76 643	0.71 618	0.68 632	0.60 628	0.76 594	2.23 688	0.16 587	0.16 608	0.16 587	0.17 603	0.22 612	0.22 620

AnyNet_C32	0.51 621	0.40 629	1.10 641	0.29 584	0.28 620	0.59 620	0.58 656	0.54 544	0.60 602	0.62 624	0.66 608	0.54 587	0.54 617	0.78 602	1.74 679	0.15 571	0.14 586	0.15 576	0.17 603	0.20 602	0.20 606

LSM	1.64 682	0.40 629	2.56 681	2.02 694	17.61 711	0.51 601	0.52 650	0.61 608	0.76 634	0.82 646	1.11 653	0.63 620	0.54 617	0.75 589	0.49 586	0.16 587	0.24 645	0.18 601	0.21 619	0.25 620	2.42 698

PSMNet-RUCA	0.37 563	0.41 633	0.66 552	0.46 647	0.41 644	0.34 500	0.25 515	0.57 580	0.45 510	0.39 529	0.52 555	0.43 521	0.33 530	0.41 436	0.29 493	0.25 633	0.14 586	0.33 648	0.21 619	0.31 641	0.22 620

Wz-Net-SNSev	0.43 593	0.41 633	1.27 653	0.30 596	0.21 564	0.44 571	0.41 625	0.61 608	0.65 614	0.46 579	0.65 606	0.62 612	0.39 566	0.74 588	0.59 605	0.12 512	0.11 546	0.12 513	0.13 559	0.16 554	0.14 539

AANet	0.49 613	0.42 635	1.56 664	0.22 346	0.19 537	0.39 543	0.25 515	0.52 523	0.92 654	0.92 652	0.93 643	0.84 644	0.67 640	0.59 521	0.59 605	0.15 571	0.11 546	0.13 534	0.12 531	0.18 585	0.16 560

MSAF-DinoV2	0.76 653	0.44 636	1.98 672	0.49 652	0.16 464	0.58 617	0.31 573	0.81 658	0.83 645	0.41 548	0.52 555	0.98 653	0.58 625	4.97 698	1.03 648	0.11 473	0.07 369	0.10 419	0.24 631	0.27 633	0.26 637

zh-mn7	0.46 604	0.45 637	1.48 661	0.25 497	0.19 537	0.44 571	0.29 557	0.56 570	0.82 641	0.65 630	0.96 645	0.49 560	0.38 560	0.88 624	0.63 615	0.12 512	0.10 522	0.11 475	0.11 492	0.13 514	0.14 539

GASNet	0.36 553	0.46 638	0.88 609	0.34 616	0.23 593	0.35 515	0.22 450	0.60 604	0.53 577	0.40 539	0.37 412	0.45 537	0.30 503	0.79 604	0.35 530	0.15 571	0.10 522	0.14 561	0.14 573	0.22 612	0.12 499

UDG	0.40 582	0.46 638	0.49 464	0.40 639	0.35 637	0.47 585	0.27 534	0.54 544	0.47 533	0.39 529	0.45 512	0.59 603	0.44 590	0.46 451	0.39 547	0.26 634	0.19 626	0.48 658	0.22 627	0.34 645	0.26 637

CC-Net-ROB	0.43 593	0.47 640	0.65 547	0.37 633	0.23 593	0.51 601	0.29 557	0.66 632	0.49 551	0.46 579	0.51 547	0.48 554	0.38 560	0.96 639	0.35 530	0.34 652	0.23 643	0.55 662	0.25 636	0.31 641	0.20 606

GANetREF_RVC	0.43 593	0.47 640	0.69 559	0.38 635	0.20 556	0.51 601	0.48 645	0.66 632	0.66 616	0.46 579	0.46 522	0.50 568	0.44 590	0.90 629	0.39 547	0.27 639	0.21 633	0.32 645	0.18 609	0.27 633	0.22 620
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
SQANet	0.40 582	0.48 642	0.67 553	0.48 649	0.39 641	0.48 591	0.22 450	0.51 504	0.43 483	0.40 539	0.47 529	0.47 547	0.33 530	0.54 491	0.32 514	0.36 654	0.15 601	0.40 654	0.21 619	0.45 654	0.31 646

Consistency-Raft	0.55 627	0.48 642	1.02 630	0.45 645	0.49 655	0.49 596	0.47 641	0.72 646	0.72 629	0.45 575	0.82 633	0.47 547	0.60 628	0.50 467	0.63 615	0.39 658	0.39 663	0.44 656	0.51 668	0.52 658	0.37 652

RTS	0.78 654	0.48 642	4.68 690	0.34 616	0.28 620	1.12 664	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 641	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

RTSA	0.78 654	0.48 642	4.68 690	0.34 616	0.28 620	1.12 664	0.46 637	0.62 617	1.03 661	0.73 637	0.89 641	0.60 606	0.59 626	1.61 673	1.16 660	0.14 556	0.11 546	0.15 576	0.15 582	0.21 605	0.19 594

NVStereoNet_ROB	0.67 642	0.49 646	0.83 597	0.48 649	0.40 643	0.51 601	0.46 637	0.70 643	0.77 636	0.84 647	1.72 677	1.02 654	0.83 655	1.23 661	0.79 632	0.32 650	0.38 662	0.40 654	0.46 662	0.36 648	0.41 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 584	0.50 647	0.48 458	0.44 644	0.39 641	0.46 579	0.32 582	0.50 487	0.43 483	0.45 575	0.52 555	0.57 598	0.36 547	0.48 458	0.33 521	0.33 651	0.21 633	0.55 662	0.25 636	0.37 649	0.32 649

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 621	0.50 647	0.86 606	0.39 637	0.24 601	0.84 651	0.55 653	0.56 570	0.62 608	0.60 621	0.68 613	0.62 612	0.42 584	1.13 655	0.43 567	0.23 623	0.27 649	0.27 628	0.35 651	0.25 620	0.29 642

zh-sn7	0.48 610	0.51 649	1.43 660	0.29 584	0.20 556	0.47 585	0.39 619	0.57 580	0.62 608	0.52 605	0.81 631	0.52 578	0.56 621	1.05 649	0.87 638	0.12 512	0.13 576	0.13 534	0.13 559	0.17 571	0.16 560

MFN_U_SF_RVC	0.56 628	0.51 649	1.19 646	0.38 635	0.22 580	0.69 634	0.27 534	0.80 656	0.67 619	0.73 637	0.74 623	0.87 645	0.61 637	0.81 612	0.76 626	0.29 646	0.27 649	0.32 645	0.37 655	0.32 644	0.31 646

EDNetEfficientorigin	7.51 700	0.52 651	140.47 728	0.25 497	0.17 488	0.42 560	0.29 557	0.47 454	1.03 661	1.28 670	1.02 649	0.83 643	0.84 656	0.75 589	0.99 646	0.10 434	0.09 492	0.12 513	0.10 453	0.21 605	0.22 620

anonymity	0.56 628	0.54 652	0.70 565	0.47 648	0.61 665	0.56 613	0.43 630	0.69 641	0.49 551	0.63 626	0.55 569	0.54 587	0.60 628	0.61 532	0.57 599	0.55 663	0.53 674	0.50 659	0.54 672	0.51 657	0.56 667

MonStereo1	0.93 662	0.56 653	0.82 594	0.69 665	0.58 663	1.37 677	0.35 599	0.94 666	1.25 671	0.93 654	1.90 680	1.52 670	2.10 687	1.27 664	0.77 629	0.69 670	0.33 658	0.75 671	0.47 664	0.70 672	0.57 669

Wz-Net-TNSev	0.51 621	0.58 654	1.61 668	0.25 497	0.21 564	0.65 628	0.45 634	0.63 624	0.69 624	0.51 599	0.54 565	0.71 637	0.60 628	1.00 644	0.77 629	0.15 571	0.15 601	0.13 534	0.15 582	0.21 605	0.20 606

AnyNet_C01	0.65 640	0.58 654	2.60 682	0.32 608	0.26 613	0.88 654	0.61 659	0.63 624	0.62 608	0.68 633	0.96 645	0.76 640	0.60 628	0.96 639	1.43 670	0.16 587	0.16 608	0.17 593	0.17 603	0.23 615	0.23 627

GCST	0.47 607	0.60 656	0.57 511	1.04 682	0.48 654	0.38 534	0.11 20	0.40 376	0.32 349	0.41 548	0.34 382	0.29 389	0.17 300	0.46 451	0.19 346	0.69 670	0.42 665	0.79 675	0.62 678	0.62 664	0.46 662

SPS-STEREO	0.69 644	0.61 657	0.98 625	0.52 657	0.57 662	0.74 640	0.50 648	0.78 652	0.62 608	0.95 657	0.86 637	0.94 649	0.70 644	1.01 646	0.87 638	0.58 666	0.51 671	0.50 659	0.50 667	0.55 660	0.58 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 631	0.62 658	0.87 608	0.63 663	0.44 650	0.73 638	0.37 608	0.65 626	0.66 616	0.51 599	0.75 624	0.66 627	0.45 593	0.69 566	0.46 581	0.53 660	0.34 659	0.55 662	0.35 651	0.60 663	0.45 659

Ntro	0.58 632	0.64 659	0.92 616	0.66 664	0.50 656	0.77 644	0.36 604	0.66 632	0.70 626	0.50 594	0.59 585	0.65 623	0.51 614	0.75 589	0.45 575	0.56 664	0.32 657	0.56 665	0.34 650	0.63 665	0.46 662

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 643	0.64 659	1.06 634	0.45 645	0.27 615	1.40 679	0.58 656	0.78 652	0.92 654	0.84 647	0.86 637	0.88 647	0.68 642	1.33 668	0.68 622	0.37 656	0.29 653	0.34 649	0.36 654	0.43 652	0.37 652

DStereoFS	0.84 657	0.66 661	0.80 587	0.53 658	0.50 656	1.23 670	0.55 653	0.94 666	1.32 673	0.89 649	1.32 661	1.04 655	2.32 690	1.29 666	1.14 656	0.31 649	0.35 660	0.30 642	0.39 658	0.34 645	0.60 673

SGM+DAISY	0.87 658	0.66 661	1.30 656	0.51 654	0.60 664	1.03 661	0.84 678	0.76 650	0.73 632	1.39 675	1.51 670	1.31 665	1.22 671	1.11 652	1.08 651	0.57 665	0.53 674	0.51 661	0.51 668	0.54 659	0.61 677

light-stereo	2.37 689	0.69 663	3.61 685	3.84 698	3.41 694	4.04 691	0.31 573	2.13 692	1.45 678	3.61 695	6.33 700	6.90 703	0.63 638	4.83 697	1.28 667	0.71 672	0.74 690	0.32 645	0.39 658	1.20 687	0.96 688

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 312	0.72 664	0.70 565	0.17 46	0.08 23	0.15 54	0.15 151	0.18 33	0.16 67	0.13 116	0.12 65	0.09 27	0.08 15	0.16 96	0.13 166	0.35 653	0.04 2	0.08 248	0.07 224	0.11 461	0.23 627

coex-ft	3.44 691	0.73 665	48.55 726	0.24 457	0.19 537	0.50 600	0.43 630	0.47 454	2.40 687	7.03 703	1.20 656	0.97 652	2.23 688	0.73 580	1.92 683	0.12 512	0.15 601	0.14 561	0.12 531	0.21 605	0.43 657

JetBlue	1.14 671	0.76 666	2.36 677	0.59 660	0.75 672	3.04 690	1.78 696	1.11 670	0.90 652	0.94 655	1.10 652	1.66 673	1.28 675	2.09 683	1.72 678	0.43 659	0.36 661	0.38 651	0.38 657	0.58 662	0.56 667

MFMNet_re	0.72 647	0.76 666	0.99 626	0.62 662	0.70 670	0.77 644	0.67 662	0.75 649	0.83 645	0.78 645	0.86 637	0.69 634	0.78 649	0.71 572	0.61 610	0.66 669	0.59 680	0.61 666	0.58 676	0.68 671	0.71 681

ACVNet_1	0.72 647	0.81 668	1.37 659	0.72 668	0.53 660	0.77 644	0.42 628	0.85 664	0.90 652	0.74 640	0.75 624	1.32 666	0.72 646	1.02 647	0.55 598	0.54 662	0.31 656	0.71 669	0.35 651	0.64 667	0.45 659

ACVNet-4b	0.72 647	0.81 668	1.33 657	0.72 668	0.50 656	0.80 649	0.31 573	0.71 645	0.80 639	0.50 594	0.72 622	0.95 651	0.43 588	0.96 639	1.20 664	1.13 690	0.21 633	0.76 672	0.45 661	0.65 668	0.46 662

IMH-64-1	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 657	0.71 664	1.27 672	1.10 667	0.89 649	1.45 666	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 673

IMH-64	0.91 660	0.86 670	0.84 602	0.97 677	0.75 672	0.92 657	0.71 664	1.27 672	1.10 667	0.89 649	1.45 666	1.14 657	0.96 662	1.19 657	0.84 635	0.74 673	0.51 671	0.97 678	0.55 673	0.84 677	0.60 673

ACVNet_2	0.89 659	0.87 672	1.25 651	0.82 672	0.62 666	0.97 659	0.62 660	1.14 671	1.42 676	1.00 660	1.40 664	1.47 669	0.84 656	1.11 652	0.66 620	0.61 667	0.43 666	0.78 673	0.49 665	0.75 674	0.52 665

WAO-7	1.01 665	0.89 673	0.93 618	0.83 674	0.66 669	1.18 666	0.81 676	1.40 676	1.57 681	1.11 666	1.76 679	1.45 668	1.19 670	1.50 672	1.14 656	0.61 667	0.62 684	0.70 668	0.68 680	0.66 670	0.60 673

RainbowNet	0.72 647	0.89 673	1.02 630	0.82 672	0.63 667	0.78 647	0.52 650	0.81 658	0.93 657	0.60 621	0.79 629	0.80 642	0.60 628	0.80 608	0.57 599	0.78 676	0.55 677	0.78 673	0.49 665	0.76 675	0.58 670

DispFullNet	0.66 641	0.89 673	1.59 665	0.77 670	1.21 688	0.51 601	0.23 476	0.59 595	0.72 629	0.69 635	0.61 597	0.69 634	0.91 660	0.79 604	0.48 584	0.27 639	0.12 564	0.73 670	0.30 648	0.65 668	0.40 655

WAO-6	1.07 669	0.93 676	0.92 616	0.96 676	0.78 676	1.28 673	0.75 669	1.34 674	2.00 685	1.02 662	1.54 672	1.59 671	1.22 671	1.31 667	1.14 656	0.78 676	0.55 677	1.02 682	0.75 685	0.83 676	0.69 680

IMH	1.05 668	0.95 677	1.00 627	1.01 679	0.78 676	1.11 663	0.68 663	1.38 675	1.43 677	1.00 660	1.72 677	1.43 667	1.14 666	1.73 678	0.89 640	1.09 687	0.55 677	0.99 680	0.57 675	0.87 679	0.62 679

LVE	1.13 670	1.02 678	1.28 654	1.01 679	0.80 679	1.29 674	0.81 676	1.47 679	1.96 683	1.07 664	1.90 680	1.90 676	1.01 665	1.48 671	0.91 641	0.93 684	0.61 683	0.94 677	0.69 681	0.87 679	0.75 685

TorneroNet-64	1.43 676	1.03 679	1.20 647	1.10 683	0.86 682	2.26 687	0.73 667	1.84 685	3.84 695	1.25 669	2.25 688	2.69 688	1.42 678	1.76 680	1.43 670	0.76 675	0.50 669	1.09 683	0.66 679	1.23 689	0.76 686

Dean	1.17 672	1.04 680	1.49 663	1.03 681	0.78 676	1.20 669	0.77 672	1.48 680	1.96 683	1.28 670	1.99 683	2.15 680	1.14 666	1.25 662	1.00 647	0.81 678	0.60 681	1.01 681	0.69 681	0.92 683	0.74 684

FADE	4.32 693	1.06 681	4.35 688	0.71 667	0.76 675	0.73 638	0.50 648	1.85 688	1.52 680	0.75 641	0.66 608	1.17 661	2.69 693	2.83 688	1.96 686	24.23 724	4.70 704	17.35 719	17.61 718	0.49 656	0.44 658

TorneroNet	2.22 686	1.08 682	1.24 650	1.14 687	0.90 683	5.58 695	0.80 674	2.12 691	8.69 703	2.58 692	5.42 697	3.88 693	1.97 685	1.78 682	1.87 681	0.86 680	0.54 676	1.15 687	0.74 684	1.23 689	0.85 687

WAO-8	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 683	0.75 669	1.84 685	3.83 693	1.44 681	2.21 686	2.15 680	1.43 679	3.17 690	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 681

Venus	1.46 678	1.10 683	1.09 637	1.10 683	0.84 680	2.06 683	0.75 669	1.84 685	3.83 693	1.44 681	2.21 686	2.15 680	1.43 679	3.17 690	1.19 662	0.91 682	0.65 686	1.09 683	0.79 686	0.90 681	0.71 681

MADNet+	1.01 665	1.16 685	4.72 692	0.70 666	0.47 653	1.24 671	0.96 682	0.97 668	0.89 650	0.65 630	0.77 627	0.87 645	0.85 658	2.09 683	1.68 675	0.38 657	0.39 663	0.31 644	0.27 644	0.43 652	0.39 654

PWCK	1.00 663	1.17 686	1.70 669	0.91 675	0.41 644	1.19 668	0.92 680	1.10 669	1.14 669	1.16 668	1.14 654	1.25 663	0.88 659	1.75 679	1.04 650	0.87 681	0.50 669	0.87 676	0.53 671	0.96 684	0.52 665

UNDER WATER-64	1.55 680	1.19 687	2.52 680	1.31 688	0.95 684	2.12 685	1.21 691	1.45 678	3.19 689	1.43 680	1.32 661	2.64 687	2.04 686	1.63 675	1.83 680	1.11 688	0.67 688	1.28 688	0.92 689	1.19 686	1.02 691

UNDER WATER	1.59 681	1.22 688	2.36 677	1.38 689	1.03 685	1.67 682	1.10 688	1.54 683	3.63 691	1.44 681	1.47 668	2.85 689	2.25 689	1.67 676	1.94 684	1.06 686	0.62 684	1.31 689	0.93 690	1.21 688	1.02 691

notaker	1.45 677	1.34 689	1.48 661	1.40 690	1.07 686	1.18 666	0.85 679	1.48 680	1.40 675	1.51 686	3.46 693	2.40 685	1.81 684	1.76 680	1.45 673	1.11 688	0.69 689	1.38 690	0.87 688	1.31 691	0.97 690

ktn	1.77 684	1.36 690	1.22 648	1.43 691	1.14 687	1.52 680	1.08 687	1.51 682	3.96 696	2.77 694	4.69 695	3.35 691	1.46 681	1.69 677	1.25 666	1.43 692	0.77 691	1.45 691	0.99 691	1.32 692	0.96 688

KSHMR	1.89 685	1.36 690	1.60 666	1.47 692	1.22 689	1.38 678	1.06 686	1.79 684	5.97 699	1.42 679	5.65 699	2.98 690	1.14 666	2.23 686	1.20 664	1.27 691	1.12 693	1.46 692	1.10 693	1.32 692	1.15 693

HanzoNet	2.97 690	1.69 692	2.29 676	1.74 693	1.33 690	1.53 681	1.03 685	1.99 689	2.64 688	5.51 699	5.16 696	5.90 698	6.82 702	4.32 696	3.29 693	3.16 698	2.02 699	1.92 694	2.87 701	2.24 696	1.89 696

MADNet++	2.26 687	1.80 693	2.06 673	2.13 696	1.97 693	2.61 689	1.79 697	2.38 693	2.16 686	2.75 693	2.65 690	2.38 684	2.43 691	3.17 690	3.21 692	2.17 695	1.95 697	1.94 696	1.63 695	2.06 695	2.01 697

BEATNet-Init1	4.73 696	2.61 694	13.29 712	0.58 659	0.53 660	10.12 702	3.33 699	4.83 699	5.01 698	8.75 705	8.51 702	14.08 714	7.60 704	7.70 704	5.34 699	0.28 643	0.28 652	0.34 649	0.37 655	0.57 661	0.45 659

JetRed	2.30 688	2.64 695	6.12 695	1.12 686	1.38 691	5.85 697	3.29 698	1.99 689	1.67 682	1.98 688	1.95 682	2.16 683	1.60 682	2.48 687	4.10 696	1.05 685	1.60 694	1.09 683	1.01 692	1.67 694	1.28 694

DPSimNet_ROB	4.34 694	4.23 696	6.89 697	3.67 697	3.68 695	4.75 692	5.21 702	2.67 695	3.68 692	5.82 700	3.95 694	5.57 695	6.72 701	3.46 694	4.48 697	4.05 702	2.88 700	4.68 703	3.12 703	3.69 698	3.62 702

DGTPSM_ROB	8.34 701	5.10 697	10.37 710	5.31 701	10.18 702	8.33 699	23.60 712	6.06 701	13.41 712	4.90 696	10.87 710	5.65 696	10.44 705	6.17 699	12.59 706	3.74 700	7.55 706	3.69 700	7.26 709	4.14 700	7.46 707

DPSMNet_ROB	8.40 702	5.11 698	10.49 711	5.58 702	10.25 703	8.34 700	23.62 713	6.07 702	13.45 713	4.93 697	10.88 711	5.66 697	10.44 705	6.24 700	12.64 707	3.98 701	7.61 707	3.76 701	7.30 710	4.20 701	7.51 708

USTest	6.88 698	5.23 699	5.63 694	7.22 703	7.29 699	14.34 707	22.76 708	8.48 704	9.32 704	5.42 698	6.39 701	6.29 702	6.64 700	6.92 701	8.62 704	1.94 693	3.29 701	2.16 698	2.55 700	3.85 699	3.29 701

TCMNet-wrong-test	4.29 692	5.57 700	4.65 689	11.33 709	10.39 704	5.73 696	4.48 701	4.13 698	1.02 660	1.91 687	2.39 689	6.16 701	3.62 695	3.84 695	4.50 698	1.99 694	0.47 668	1.97 697	1.69 696	5.69 703	4.31 703

ASD4	7.23 699	6.65 701	7.69 698	5.24 700	5.62 698	11.85 704	20.36 707	7.57 703	7.14 701	6.55 701	5.47 698	5.99 700	5.78 698	7.22 702	9.24 705	4.85 703	4.44 703	6.40 710	5.19 704	6.53 704	4.89 704

Selective-IGEV-i1pa	5.57 697	7.99 702	4.76 693	0.80 671	0.45 651	12.99 705	3.60 700	9.25 706	7.43 702	6.97 702	9.87 706	8.94 704	7.26 703	14.66 715	5.65 700	3.55 699	1.08 692	1.93 695	0.72 683	0.73 673	2.79 700

iinet-test	10.78 705	9.29 703	9.70 700	10.48 704	10.68 705	17.98 712	25.98 714	12.57 711	13.39 710	9.64 709	10.10 707	10.06 706	10.61 708	11.22 711	12.70 708	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 705

IINet	10.78 705	9.29 703	9.70 700	10.48 704	10.68 705	17.98 712	25.98 714	12.57 711	13.39 710	9.64 709	10.10 707	10.06 706	10.61 708	11.22 711	12.70 708	6.40 706	7.74 708	5.68 705	6.69 705	7.47 705	7.30 705

Anonymous_1	16.62 714	9.35 705	9.84 702	10.66 706	14.64 709	18.66 714	27.12 716	12.64 713	13.51 714	10.76 713	10.30 709	10.13 708	10.60 707	11.06 710	12.74 710	15.87 720	7.74 708	16.92 718	43.48 725	58.66 728	7.68 709

xxxxx1	15.27 710	9.54 706	10.31 705	20.13 713	18.88 712	17.08 708	23.03 709	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 703	10.74 709	10.61 708	10.72 707	13.89 713	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 712

tt_ll	15.27 710	9.54 706	10.31 705	20.13 713	18.88 712	17.08 708	23.03 709	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 703	10.74 709	10.61 708	10.72 707	13.89 713	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 712

ff	15.27 710	9.54 706	10.31 705	20.13 713	18.88 712	17.08 708	23.03 709	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 703	10.74 709	10.61 708	10.72 707	13.89 713	7.97 710	9.20 714	31.85 724	44.72 726	12.84 710	13.69 712

DPSM_ROB	11.49 708	9.87 709	10.35 708	11.13 707	11.31 707	19.11 715	27.51 717	13.37 714	14.21 715	10.31 711	11.06 712	10.96 712	11.27 713	11.96 713	13.59 711	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 710

DPSM	11.49 708	9.87 709	10.35 708	11.13 707	11.31 707	19.11 715	27.51 717	13.37 714	14.21 715	10.31 711	11.06 712	10.96 712	11.27 713	11.96 713	13.59 711	6.78 708	8.19 711	6.03 707	7.09 707	7.93 707	7.73 710

DLNR_Zeroshot_test	10.44 703	12.10 711	19.93 715	106.08 727	23.66 723	0.14 36	0.13 69	3.22 696	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.36 696	0.06 236	0.07 153	0.07 224	39.70 726	0.06 143

DLNR-FE	10.45 704	12.13 712	19.94 716	106.10 728	23.12 722	0.14 36	0.13 69	3.28 697	0.17 94	0.16 196	0.23 255	0.16 212	0.10 77	0.31 381	0.15 234	2.41 697	0.06 236	0.07 153	0.07 224	40.22 727	0.06 143

PML	16.10 713	12.82 713	6.78 696	5.23 699	7.76 700	33.92 719	66.56 728	5.30 700	10.28 705	26.12 727	68.59 728	20.51 716	13.49 715	10.06 706	6.78 703	5.96 705	2.00 698	6.04 709	2.18 698	8.96 709	2.60 699

LRCNet_RVC	10.90 707	14.34 714	9.35 699	15.35 710	8.04 701	1.08 662	0.34 595	8.78 705	0.70 626	12.63 714	16.05 714	9.85 705	6.54 699	8.57 705	6.34 702	20.27 722	5.40 705	23.70 721	21.88 722	14.87 713	13.83 715

RSGM-EC	29.65 725	17.75 715	10.04 703	35.31 724	33.15 725	26.42 717	46.65 719	19.89 718	17.74 718	18.92 717	23.36 724	30.14 726	23.59 725	41.87 726	45.99 727	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 724

acva	29.65 725	17.75 715	10.04 703	35.31 724	33.15 725	26.42 717	46.65 719	19.89 718	17.74 718	18.92 717	23.36 724	30.14 726	23.59 725	41.87 726	45.99 727	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 724

CasAABBNet	23.10 717	19.86 717	20.64 719	22.47 716	22.73 716	38.41 723	55.50 724	26.89 723	28.70 724	20.61 723	22.15 720	22.08 722	22.75 721	23.99 718	27.36 722	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.27 712	15.95 714	15.53 718

FlowAnything	23.14 720	19.87 718	20.79 720	22.50 720	22.74 717	38.39 722	55.46 722	26.89 723	28.72 725	20.77 725	22.29 723	22.07 721	22.72 718	23.99 718	27.41 726	13.60 716	16.55 723	12.15 715	14.36 717	15.97 718	15.52 717

RAFT-FEzeroshot	23.10 717	19.88 719	20.56 717	22.49 717	22.75 718	38.38 720	55.50 724	26.84 721	28.66 722	20.60 721	22.10 718	22.05 719	22.74 719	24.00 720	27.37 724	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 719

RAFT-FE	23.10 717	19.88 719	20.56 717	22.49 717	22.75 718	38.38 720	55.50 724	26.84 721	28.66 722	20.60 721	22.10 718	22.05 719	22.74 719	24.00 720	27.37 724	13.59 713	16.48 719	12.14 711	14.28 713	15.96 716	15.54 719

Selective-RAFT-Error	23.16 721	19.93 721	20.87 721	22.54 721	22.81 721	38.52 726	55.47 723	27.01 726	28.83 726	20.66 724	22.25 721	22.09 723	22.80 723	24.09 722	27.36 722	13.61 718	16.48 719	12.15 715	14.28 713	15.99 719	15.57 722

Hybrid-DGEV	23.16 721	19.94 722	20.96 722	22.49 717	22.75 718	38.51 725	55.52 727	27.09 727	28.90 727	20.58 720	22.25 721	22.00 718	22.80 723	24.11 723	27.33 721	13.60 716	16.47 718	12.14 711	14.30 716	15.95 714	15.54 719

LSM0	24.24 723	19.98 723	22.32 723	24.22 722	40.14 727	38.48 724	55.20 721	26.95 725	28.57 721	20.49 719	21.83 716	22.26 724	22.75 721	24.22 724	27.30 720	13.66 719	16.32 717	12.19 717	14.15 711	16.10 720	17.66 723

HaxPig	17.72 715	20.22 724	19.73 714	16.53 711	16.51 710	9.27 701	9.33 703	14.34 716	13.27 709	18.65 716	18.70 715	17.35 715	16.77 716	17.04 716	16.45 716	22.05 723	20.89 724	22.27 720	21.53 721	21.29 721	22.13 726

MEDIAN_ROB	21.21 716	24.62 725	23.47 724	19.58 712	19.65 715	13.22 706	10.96 704	17.88 717	17.00 717	22.14 726	22.02 717	20.86 717	20.36 717	21.06 717	19.71 717	25.63 725	24.13 725	26.21 722	25.20 723	25.17 722	25.38 727

AVERAGE_ROB	25.43 724	29.06 726	27.24 725	24.63 723	24.20 724	17.73 711	12.61 705	22.29 720	21.39 720	26.79 728	26.16 726	25.20 725	24.64 727	25.07 725	23.53 718	29.96 726	28.40 726	30.60 723	29.58 724	29.72 723	29.84 728

Selective-IGEV-i16pa	30.47 727	41.93 727	4.02 687	0.49 652	0.37 640	96.94 728	0.74 668	60.26 729	58.76 728	17.24 715	64.39 727	38.26 728	49.53 728	106.11 729	26.15 719	19.96 721	3.42 702	4.39 702	1.81 697	0.39 650	14.22 716

test_example2	101.33 728	108.28 728	68.15 727	98.43 726	106.93 728	89.75 727	102.43 729	36.80 728	97.65 729	129.04 729	130.15 729	65.26 729	66.62 729	92.11 728	80.24 729	144.10 729	199.48 729	81.81 729	103.01 729	125.01 729	101.27 729

ccccc	256.34 729	256.29 729	313.62 729	354.40 729	364.36 729	149.10 729	168.46 730	152.89 730	131.30 730	153.93 730	155.56 730	164.00 730	204.39 730	268.02 730	295.19 730	390.55 730	349.22 730	244.59 730	219.82 730	412.30 730	378.83 730

GS-Stereo							0.16 198	0.26 174	0.18 114	0.13 116	0.15 133	0.10 57	0.09 33	0.16 96	0.10 6	0.07 126	0.05 39	0.06 45	0.05 67	0.08 263	0.08 317

Low-res two-view benchmark