Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

over-6	0.12 87	0.13 365	0.19 107	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 215	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over v1	0.11 50	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 252	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-8	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-9	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.12 135	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 223	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PSi22	0.14 178	0.13 365	0.29 249	0.19 172	0.09 60	0.17 150	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 137	0.22 321	0.13 215	0.29 386	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.06 151

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 178	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.16 219	0.16 172	0.18 260	0.13 215	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 107	0.15 7	0.16 504	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 172	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 294	0.21 139	0.18 113	0.11 196	0.24 371	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.11 99	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

252Zero-FE	0.14 178	0.07 4	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 687	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	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 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	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 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 151

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 284	0.16 26	0.08 29	0.17 150	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 338

asda	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 97	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 97	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 150	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.09 30	0.11 128	0.19 186	0.13 182	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 87	0.11 232	0.18 92	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.07 2	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 77	0.08 5	0.09 39	0.21 237	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 77	0.12 135	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.06 151

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 111	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 66	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 662	0.36 345	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 210	0.10 6	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 658	0.05 35

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 237	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.15 7	0.07 3	0.21 290	0.12 40	0.24 155	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.15 213	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 223	0.12 135	0.15 272	0.17 125	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 535

CAS	0.15 215	0.07 4	0.21 139	0.41 682	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.15 190	0.19 223	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 182	0.29 688	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.14 578

LoS	0.14 178	0.08 44	0.27 218	0.16 26	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.26 197	0.26 296	0.15 190	0.18 214	0.18 260	0.13 215	0.22 257	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 178	0.08 44	0.19 107	0.17 57	0.22 621	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 191	0.14 191	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.18 626

XX-TBD	0.15 215	0.18 522	0.28 235	0.22 380	0.10 135	0.22 323	0.15 171	0.22 112	0.27 307	0.22 297	0.26 318	0.14 191	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.14 3	0.08 29	0.22 323	0.15 171	0.25 175	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.14 191	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151
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	0.15 215	0.08 44	0.23 172	0.15 7	0.09 60	0.23 348	0.16 224	0.25 175	0.23 251	0.17 238	0.21 255	0.16 235	0.14 252	0.22 257	0.13 182	0.29 688	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

iResNet_ROB	0.25 481	0.19 538	0.40 397	0.20 249	0.12 273	0.30 487	0.16 224	0.55 596	0.53 619	0.38 557	0.43 531	0.37 508	0.26 479	0.38 458	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.09 371	0.09 413

DNSM	0.28 531	0.28 619	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.13 157	0.11 128	0.75 630	0.63 656	0.08 306	0.13 615	0.06 53	0.05 73	1.14 727	0.81 728

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 92	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 224	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

HLF11	0.19 327	0.14 419	0.54 532	0.15 7	0.12 273	0.21 290	0.12 40	0.37 379	0.24 269	0.20 273	0.29 349	0.18 260	0.18 360	0.37 452	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.09 413

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DNS	0.26 499	0.30 635	0.18 92	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 191	0.13 157	0.10 86	0.70 609	0.37 576	0.08 306	0.14 626	0.08 271	0.05 73	1.01 726	0.80 727

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

quiztm	0.15 215	0.15 458	0.25 196	0.22 380	0.14 409	0.17 150	0.17 276	0.33 312	0.21 206	0.18 257	0.21 255	0.14 191	0.10 86	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 156	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 232	0.32 284	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.11 99	0.11 128	0.19 186	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 218	0.19 172	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 232	0.44 453	0.21 308	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.13 215	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 294	0.28 235	0.19 172	0.08 29	0.17 150	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 365	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.09 30	0.13 215	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.08 29	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.12 135	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 294	0.27 218	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 232	0.23 172	0.22 380	0.09 60	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 215	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 152	0.09 30	0.14 252	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 77	0.10 61	0.13 215	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 232	0.30 260	0.20 249	0.13 357	0.20 256	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.15 272	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 139	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.13 357	0.20 256	0.16 224	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.13 215	0.13 16	0.12 123	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 232	0.38 373	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

RT-Monster	0.15 215	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.14 409	0.20 256	0.11 26	0.29 253	0.32 388	0.24 321	0.22 269	0.17 247	0.13 215	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 152	0.16 235	0.13 215	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 152	0.17 247	0.12 165	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.16 224	0.32 297	0.22 225	0.15 190	0.17 191	0.20 295	0.13 215	0.14 36	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 156	0.15 7	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.24 155	0.25 284	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

WQFJA1++	0.44 641	0.07 4	0.63 576	0.18 113	0.13 357	0.15 66	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 736	0.12 77	0.23 343	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 743	0.07 251

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 111	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 165	0.13 16	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 191	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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 87	0.09 92	0.20 125	0.17 57	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

GS-Stereo							0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 223	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.09 371	0.08 338

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 107	0.19 172	0.16 504	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.23 267	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 644	0.06 151

Zero-FE251	0.14 178	0.09 92	0.24 182	0.17 57	0.09 60	0.20 256	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 666	0.13 97	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

zero-FE	0.16 231	0.08 44	0.81 630	0.19 172	0.18 551	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.21 237	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 632	0.06 151

GGEV	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

asd	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 111	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

depthmonostereo	0.14 178	0.09 92	0.19 107	0.19 172	0.08 29	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 219	0.18 214	0.14 191	0.17 329	0.19 186	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

4.5_new	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 97	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 137	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 74	0.15 7	0.11 196	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 152	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.07 3	0.17 150	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.11 49	0.08 306	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.04 1

HART	0.15 215	0.11 232	0.30 260	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.16 224	0.30 273	0.19 154	0.15 190	0.25 306	0.17 247	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.07 397	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.06 151

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 196	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.10 473
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 419	0.19 107	0.26 573	0.09 60	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 215	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

AIO_rvc	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.13 157	0.08 16	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

HUF	0.15 215	0.11 232	0.38 373	0.17 57	0.11 196	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.11 128	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.20 673	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.14 578

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.15 66	0.17 276	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 172	0.13 157	0.09 39	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

WCG-NET	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.08 29	0.18 178	0.17 276	0.21 94	0.28 326	0.18 257	0.21 255	0.15 213	0.12 165	0.18 154	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.12 40	0.31 285	0.24 269	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.18 113	0.13 357	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 237	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 593	0.24 672

WCG-NET（raft）	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.17 57	0.08 29	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.26 296	0.18 257	0.19 223	0.20 295	0.12 165	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RAFT-Stereo-weight	0.15 215	0.09 92	0.26 206	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.29 345	0.24 321	0.20 240	0.19 280	0.10 86	0.18 154	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 172	0.21 308	0.10 135	0.15 66	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 152	0.12 135	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

GCAP-Stereo	0.14 178	0.14 419	0.33 302	0.20 249	0.09 60	0.21 290	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 257	0.19 223	0.15 213	0.13 215	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.06 151

Any-RAFT	0.17 252	0.08 44	0.31 275	0.19 172	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.42 442	0.30 362	0.24 321	0.27 327	0.27 403	0.16 297	0.21 237	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

anonymousdsp2	0.17 252	0.10 151	0.28 235	0.20 249	0.11 196	0.25 391	0.17 276	0.41 428	0.31 376	0.23 306	0.23 280	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.07 251

DCANet-4	0.19 327	0.10 151	0.52 525	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.36 368	0.39 478	0.29 396	0.30 365	0.17 247	0.22 415	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

fff	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

ADStereo(finetuned)	0.19 327	0.13 365	0.49 497	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.31 561	0.21 237	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

CroCo-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.24 182	0.25 539	0.11 196	0.11 20	0.18 327	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 77	0.18 260	0.12 165	0.14 36	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151
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
s12784h	0.17 252	0.09 92	0.26 206	0.18 113	0.07 3	0.32 516	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.23 306	0.25 306	0.18 260	0.17 329	0.25 313	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

TANstereo	0.15 215	0.09 92	0.28 235	0.16 26	0.08 29	0.25 391	0.14 116	0.23 135	0.28 326	0.24 321	0.30 365	0.16 235	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

DCANet	0.18 278	0.13 365	0.40 397	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.23 429	0.20 210	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

csc	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

cscssc	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

iResNetv2_ROB	0.27 509	0.26 609	0.72 609	0.23 440	0.13 357	0.29 468	0.18 327	0.52 565	0.49 593	0.37 542	0.45 554	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.12 535	0.09 413

MLCV	0.22 405	0.16 487	0.44 453	0.21 308	0.08 29	0.29 468	0.19 376	0.38 387	0.37 453	0.38 557	0.44 542	0.31 456	0.21 397	0.41 473	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

pmcnn	0.50 659	0.20 551	0.78 617	0.24 498	0.26 654	0.39 585	0.30 610	0.51 546	0.50 601	0.54 656	1.23 700	2.52 728	0.37 598	0.77 642	0.95 686	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.10 444	0.08 338

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.05 35

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.19 172	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 191	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.12 123	0.11 510	0.11 583	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 535

ManiGeoR	0.18 278	0.15 458	0.55 539	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLf10	0.18 278	0.15 458	0.55 539	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLf8	0.19 327	0.16 487	0.55 539	0.15 7	0.12 273	0.24 371	0.14 116	0.40 413	0.31 376	0.20 273	0.26 318	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.17 316	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

TestStereo_HLe17	0.19 327	0.17 507	0.64 584	0.16 26	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.40 413	0.30 362	0.19 265	0.25 306	0.17 247	0.15 272	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

TestStereo_HL3	0.21 369	0.13 365	0.77 616	0.17 57	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.34 325	0.20 184	0.27 354	0.38 468	0.23 343	0.19 376	0.41 473	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

TestStereo_HL2	0.18 278	0.14 419	0.34 314	0.17 57	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.29 349	0.19 280	0.17 329	0.39 463	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

GGDA	0.18 278	0.14 419	0.33 302	0.17 57	0.10 135	0.20 256	0.16 224	0.33 312	0.31 376	0.22 297	0.28 335	0.19 280	0.16 297	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

TestStereo-Hl	0.18 278	0.11 232	0.31 275	0.17 57	0.10 135	0.22 323	0.16 224	0.36 368	0.29 345	0.23 306	0.26 318	0.22 321	0.19 376	0.38 458	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.07 251

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.10 135	0.17 150	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 269	0.19 280	0.11 128	0.20 210	0.14 221	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 206	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 172	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 633

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 219	0.22 269	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 397	0.14 36	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

Lsterematch	0.18 278	0.13 365	0.33 302	0.19 172	0.10 135	0.23 348	0.17 276	0.25 175	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.24 358	0.21 397	0.23 267	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.24 155	0.20 184	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

WQFJX	0.18 278	0.10 151	0.17 74	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.18 327	0.53 577	0.45 551	0.17 238	0.16 172	0.14 191	0.16 297	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.08 487	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 186	0.12 123	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.23 280	0.15 213	0.15 272	0.12 8	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DVStereo	0.14 178	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 287	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

G2L-ROB	0.23 422	0.15 458	0.41 420	0.19 172	0.12 273	0.27 426	0.21 460	0.47 495	0.33 402	0.34 501	0.31 380	0.41 550	0.22 415	0.49 501	0.26 509	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

xyz-stereo-finetune2	0.17 252	0.11 232	0.26 206	0.16 26	0.09 60	0.27 426	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.22 297	0.28 335	0.21 309	0.22 415	0.37 452	0.22 451	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.07 251

xyz-stereo-finetune	0.16 231	0.12 294	0.23 172	0.16 26	0.08 29	0.23 348	0.20 429	0.29 253	0.31 376	0.19 265	0.22 269	0.19 280	0.15 272	0.29 386	0.20 402	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.06 151

xyz-stereo	1.40 716	0.10 151	17.09 761	0.18 113	0.07 3	4.78 735	0.18 327	0.29 253	0.34 412	0.36 534	2.81 738	0.40 543	0.29 530	0.56 543	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.06 161	0.06 107	0.05 35

G2L-Stereo_test	0.24 453	0.16 487	0.38 373	0.19 172	0.13 357	0.27 426	0.24 538	0.49 518	0.38 468	0.37 542	0.37 453	0.40 543	0.24 447	0.52 516	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.08 338

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 223	0.15 213	0.11 128	0.13 16	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.06 151

MM-Stereo_test3	0.17 252	0.12 294	0.29 249	0.23 440	0.14 409	0.19 213	0.22 489	0.39 399	0.36 442	0.16 219	0.24 294	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.06 151

MM-Stereo_test2	0.15 215	0.10 151	0.44 453	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.21 460	0.27 213	0.22 225	0.15 190	0.16 172	0.13 157	0.11 128	0.20 210	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.05 35

Reg-Stereo(zero)	0.16 231	0.07 4	0.36 345	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.14 116	0.28 236	0.24 269	0.22 297	0.20 240	0.24 358	0.18 360	0.21 237	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

SCV_C0	0.14 178	0.11 232	0.25 196	0.19 172	0.12 273	0.15 66	0.16 224	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.09 39	0.24 283	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.06 151

SCV	0.14 178	0.14 419	0.24 182	0.21 308	0.11 196	0.15 66	0.16 224	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 152	0.13 157	0.10 86	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 92	0.18 113	0.10 135	0.27 426	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 97	0.16 235	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 178	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.10 135	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.13 136	0.18 214	0.16 235	0.16 297	0.15 76	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.19 376	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 157	0.10 86	0.24 283	0.18 345	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.19 56	0.19 154	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.11 128	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

tt45	0.14 178	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.23 348	0.18 327	0.22 112	0.17 111	0.15 190	0.13 97	0.14 191	0.10 86	0.30 402	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

999	0.14 178	0.08 44	0.24 182	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 172	0.14 191	0.11 128	0.36 449	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

mms	0.13 136	0.11 232	0.19 107	0.19 172	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 191	0.14 191	0.09 39	0.24 283	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

ours_stereo	0.13 136	0.11 232	0.23 172	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.18 327	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 214	0.14 191	0.10 86	0.23 267	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.05 35

fffy	0.14 178	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.13 215	0.25 313	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

GCAP-BAT	0.21 369	0.08 44	1.22 688	0.29 626	0.43 689	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RAStereo	0.13 136	0.12 294	0.27 218	0.22 380	0.11 196	0.15 66	0.18 327	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 191	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.19 376	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 223	0.21 309	0.11 128	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 633

MGS-Stereo	0.14 178	0.11 232	0.32 284	0.19 172	0.11 196	0.18 178	0.17 276	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 294	0.15 213	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.10 444	0.06 151

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 206	0.23 440	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.14 252	0.20 210	0.11 49	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

qqq1	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

fff1	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

ACVNet-DCA	0.18 278	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

1test111	0.19 327	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

cc1	0.18 278	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

11t1	0.18 278	0.10 151	0.30 260	0.20 249	0.11 196	0.27 426	0.17 276	0.35 349	0.23 251	0.25 331	0.23 280	0.23 343	0.23 429	0.25 313	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

tt1	0.18 278	0.14 419	0.35 325	0.23 440	0.11 196	0.30 487	0.19 376	0.35 349	0.44 539	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

MaDis-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.26 206	0.19 172	0.14 409	0.16 111	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 137	0.14 191	0.11 128	0.17 125	0.17 316	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

MSKI-zero shot	0.17 252	0.09 92	0.43 443	0.20 249	0.11 196	0.21 290	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 306	0.24 294	0.23 343	0.10 86	0.31 409	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

UniTT-Stereo	0.14 178	0.10 151	0.30 260	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.11 128	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.06 151

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot	0.20 348	0.08 44	1.14 683	0.29 626	0.43 689	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

knoymous	0.17 252	0.09 92	0.32 284	0.17 57	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.27 403	0.16 297	0.23 267	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.09 371	0.09 413

riskmin	0.18 278	0.09 92	0.34 314	0.18 113	0.12 273	0.24 371	0.16 224	0.34 325	0.28 326	0.21 287	0.23 280	0.33 474	0.24 447	0.23 267	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.10 444	0.10 473

ProNet	0.14 178	0.12 294	0.25 196	0.19 172	0.11 196	0.19 213	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 97	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.07 251

RCA-Stereo	0.16 231	0.09 92	0.25 196	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.35 429	0.20 273	0.25 306	0.17 247	0.17 329	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

CroCo-Stereo Lap2	0.15 215	0.15 458	0.28 235	0.25 539	0.18 551	0.11 20	0.19 376	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 551	0.20 551	0.70 604	0.21 308	0.17 529	0.46 621	0.27 576	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.55 611	0.43 563	0.30 544	0.46 489	0.38 580	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.11 494	0.10 473

GANet-ADL	0.21 369	0.12 294	0.45 465	0.23 440	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.46 486	0.35 429	0.25 331	0.32 390	0.32 466	0.19 376	0.24 283	0.20 402	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

raftrobust	0.16 231	0.13 365	0.29 249	0.22 380	0.15 471	0.19 213	0.13 80	0.32 297	0.26 296	0.26 344	0.20 240	0.19 280	0.17 329	0.21 237	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

RALCasStereoNet	0.18 278	0.15 458	0.33 302	0.21 308	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.31 285	0.25 284	0.21 287	0.29 349	0.22 321	0.15 272	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.10 558	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

111	0.20 348	0.17 507	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.24 371	0.17 276	0.41 428	0.45 551	0.23 306	0.29 349	0.29 430	0.21 397	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

DIP-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.33 302	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.12 40	0.42 442	0.25 284	0.27 354	0.32 390	0.21 309	0.17 329	0.25 313	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.08 338
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 405	0.18 522	0.47 481	0.22 380	0.10 135	0.28 446	0.14 116	0.46 486	0.32 388	0.31 446	0.34 423	0.31 456	0.25 469	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.10 444	0.08 338

R-Stereo Train	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RAFT-Stereo	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 348	0.17 507	0.43 443	0.19 172	0.08 29	0.27 426	0.14 116	0.42 442	0.30 362	0.29 396	0.32 390	0.27 403	0.21 397	0.28 367	0.25 495	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151
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
iResNet	0.24 453	0.18 522	0.61 565	0.25 539	0.11 196	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.43 524	0.33 481	0.43 531	0.27 403	0.22 415	0.34 430	0.26 509	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

GELT-Stereo	0.13 136	0.09 92	0.16 50	0.20 249	0.14 409	0.14 46	0.15 171	0.33 312	0.23 251	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.05 7	0.05 35

noway7	0.27 509	0.51 689	1.61 709	0.24 498	0.12 273	0.22 323	0.18 327	0.44 464	0.31 376	0.21 287	0.22 269	0.24 358	0.20 387	0.20 210	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

SMOE	0.17 252	0.11 232	0.21 139	0.20 249	0.09 60	0.26 415	0.21 460	0.30 273	0.23 251	0.21 287	0.27 327	0.21 309	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.12 551	0.07 246	0.11 494	0.07 251

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 172	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.16 235	0.12 165	0.19 186	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 232	0.35 325	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 194	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 178	0.19 538	0.70 604	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 77	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 251

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 224	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

Hybrid-DGEV-03	0.20 348	0.14 419	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.26 415	0.16 224	0.31 285	0.27 307	0.32 468	0.58 624	0.23 343	0.15 272	0.23 267	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.06 151

WQFJA1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

WQFJX1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.23 440	0.17 529	0.24 371	0.19 376	0.58 631	0.52 614	0.16 219	0.16 172	0.14 191	0.15 272	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151

NLMM1	0.19 327	0.12 294	0.16 50	0.23 440	0.18 551	0.24 371	0.20 429	0.59 637	0.65 656	0.18 257	0.17 191	0.13 157	0.14 252	0.25 313	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLMM	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

DLNR-FE	10.45 751	12.13 759	19.94 764	106.10 781	23.12 770	0.14 46	0.13 80	3.28 739	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.41 744	0.06 255	0.07 167	0.07 246	40.22 780	0.06 151

GASTEREO	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.23 440	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.19 186	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

MSCF	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.22 380	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

z-ln-s-r	0.32 567	0.21 566	0.82 634	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.26 569	0.43 456	0.50 601	0.32 468	0.60 632	0.39 528	0.29 530	0.73 621	0.66 662	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.08 338

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 139	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.26 499	0.16 487	0.36 345	0.23 440	0.15 471	0.31 503	0.20 429	0.49 518	0.42 516	0.35 518	0.42 518	0.45 579	0.27 498	0.55 532	0.33 560	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.10 444	0.10 473

MM-Stereo_test1	0.17 252	0.10 151	0.39 389	0.23 440	0.11 196	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.06 151

model_zeroshot	0.17 252	0.11 232	0.39 389	0.20 249	0.12 273	0.24 371	0.15 171	0.34 325	0.22 225	0.30 428	0.20 240	0.22 321	0.12 165	0.24 283	0.14 221	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 348	0.72 706	0.70 604	0.17 57	0.08 29	0.15 66	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 77	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 182	0.35 695	0.04 2	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.23 667

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.20 249	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 97	0.15 213	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

test_sample2	0.21 369	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.11 196	0.27 426	0.21 460	0.43 456	0.29 345	0.26 344	0.31 380	0.30 447	0.24 447	0.45 486	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

test_sample1	0.20 348	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.12 273	0.28 446	0.19 376	0.41 428	0.25 284	0.26 344	0.31 380	0.29 430	0.26 479	0.44 483	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 252	0.13 365	0.24 182	0.19 172	0.13 357	0.24 371	0.17 276	0.30 273	0.37 453	0.43 607	0.17 191	0.13 157	0.12 165	0.19 186	0.15 256	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

MyStereo8	0.22 405	0.15 458	0.63 576	0.21 308	0.17 529	0.31 503	0.16 224	0.36 368	0.32 388	0.28 367	0.36 444	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.28 520	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.12 535

CoDeX	0.23 422	0.12 294	0.46 473	0.21 308	0.14 409	0.29 468	0.21 460	0.53 577	0.41 508	0.29 396	0.35 434	0.29 430	0.22 415	0.48 496	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

ff7	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

IGEVStereo-DCA	0.14 178	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffff	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

rrr	0.17 252	0.11 232	0.57 549	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.22 225	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

11t	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

GMStereo_Zeroshot	0.24 453	0.21 566	0.45 465	0.26 573	0.13 357	0.28 446	0.15 171	0.39 399	0.35 429	0.37 542	0.43 531	0.40 543	0.17 329	0.34 430	0.20 402	0.12 550	0.07 397	0.13 573	0.07 246	0.16 593	0.09 413

plain	0.17 252	0.13 365	0.43 443	0.21 308	0.13 357	0.16 111	0.17 276	0.27 213	0.22 225	0.16 219	0.26 318	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.07 251

EKT-Stereo	0.38 612	0.12 294	0.38 373	0.42 683	3.88 739	0.21 290	0.17 276	0.35 349	0.28 326	0.20 273	0.20 240	0.23 343	0.15 272	0.28 367	0.16 283	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

DLNR_Zeroshot_test	10.44 750	12.10 758	19.93 763	106.08 780	23.66 771	0.14 46	0.13 80	3.22 738	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.36 743	0.06 255	0.07 167	0.07 246	39.70 779	0.06 151

RAFT-Test	0.17 252	0.10 151	0.38 373	0.19 172	0.12 273	0.25 391	0.17 276	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.29 349	0.27 403	0.14 252	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

HH	0.18 278	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

HanStereo	0.18 278	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

anonymousdsp	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 213	0.09 39	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

Selective-RAFT	0.17 252	0.12 294	0.30 260	0.24 498	0.10 135	0.29 468	0.15 171	0.32 297	0.31 376	0.17 238	0.17 191	0.21 309	0.18 360	0.28 367	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.06 151

MC-Stereo	0.14 178	0.09 92	0.25 196	0.21 308	0.09 60	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.18 257	0.23 280	0.16 235	0.13 215	0.22 257	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

ccc-4	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

x	0.19 327	0.11 232	0.29 249	0.20 249	0.11 196	0.26 415	0.18 327	0.41 428	0.29 345	0.25 331	0.29 349	0.28 419	0.24 447	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

IGEV-Stereo	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 422	0.18 522	0.44 453	0.22 380	0.13 357	0.19 213	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.34 483	0.23 429	0.65 595	0.27 515	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

CIPLG	0.21 369	0.21 566	0.55 539	0.23 440	0.15 471	0.25 391	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.33 413	0.22 321	0.15 272	0.26 332	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

DAS	0.27 509	0.12 294	0.42 430	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.75 630	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SepStereo	0.26 499	0.12 294	0.42 430	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.64 588	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

IPLG	0.21 369	0.15 458	0.53 529	0.21 308	0.12 273	0.28 446	0.17 276	0.42 442	0.30 362	0.33 481	0.32 390	0.15 213	0.17 329	0.50 505	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

IPLGR_C	0.21 369	0.22 580	0.60 562	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

MIPNet	0.21 369	0.15 458	0.52 525	0.21 308	0.12 273	0.27 426	0.20 429	0.45 475	0.37 453	0.30 428	0.23 280	0.19 280	0.24 447	0.27 352	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

IPLGR	0.21 369	0.13 365	0.61 565	0.21 308	0.11 196	0.25 391	0.18 327	0.41 428	0.37 453	0.28 367	0.27 327	0.21 309	0.19 376	0.37 452	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

ACRE	0.21 369	0.20 551	0.62 573	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

GwcNet-ADL	0.22 405	0.14 419	0.58 554	0.24 498	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.49 518	0.40 496	0.27 354	0.29 349	0.30 447	0.20 387	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

HHNet	0.22 405	0.12 294	0.52 525	0.18 113	0.18 551	0.20 256	0.20 429	0.34 325	0.31 376	0.32 468	0.59 627	0.20 295	0.21 397	0.24 283	0.31 548	0.08 306	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.11 511

AAGNet	0.33 576	0.11 232	0.37 354	0.25 539	0.16 504	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.35 518	0.35 434	0.27 403	0.30 544	0.44 483	2.66 733	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.08 282	0.06 151

STrans-v2	0.24 453	0.13 365	0.54 532	0.21 308	0.12 273	0.23 348	0.21 460	0.47 495	0.28 326	0.31 446	0.42 518	0.36 502	0.35 585	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

TransformOpticalFlow	0.24 453	0.13 365	0.56 546	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.32 388	0.30 428	0.43 531	0.36 502	0.31 561	0.61 571	0.20 402	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.07 251

OMP-Stereo	0.23 422	0.14 419	0.35 325	0.29 626	0.13 357	0.21 290	0.16 224	0.37 379	0.33 402	0.34 501	0.30 365	0.34 483	0.19 376	0.70 609	0.24 485	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

IIG-Stereo	0.23 422	0.13 365	0.35 325	0.29 626	0.12 273	0.23 348	0.14 116	0.38 387	0.31 376	0.34 501	0.37 453	0.33 474	0.21 397	0.70 609	0.26 509	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NRIStereo	0.18 278	0.11 232	0.35 325	0.23 440	0.11 196	0.24 371	0.20 429	0.29 253	0.26 296	0.26 344	0.25 306	0.25 370	0.18 360	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

ASMatch	0.23 422	0.11 232	0.51 518	0.24 498	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.28 326	0.28 367	0.68 655	0.27 403	0.26 479	0.50 505	0.22 451	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.11 511

PFNet	0.23 422	0.10 151	0.57 549	0.24 498	0.14 409	0.22 323	0.19 376	0.39 399	0.33 402	0.35 518	0.32 390	0.27 403	0.19 376	0.64 588	0.22 451	0.09 413	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.07 251

DeepStereo_RVC	0.18 278	0.11 232	0.40 397	0.21 308	0.11 196	0.19 213	0.16 224	0.28 236	0.22 225	0.27 354	0.27 327	0.23 343	0.28 515	0.24 283	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.10 473

RAFT-RH_RVC	0.25 481	0.11 232	0.45 465	0.21 308	0.12 273	0.25 391	0.14 116	0.27 213	0.27 307	0.38 557	1.15 697	0.23 343	0.17 329	0.57 547	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.06 107	0.07 251

RAFT-345	0.21 369	0.10 151	0.46 473	0.22 380	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.26 197	0.25 284	0.27 354	0.66 650	0.21 309	0.16 297	0.55 532	0.21 429	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

CRE-IMP	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.11 196	0.24 371	0.17 276	0.29 253	0.21 206	0.27 354	0.26 318	0.24 358	0.17 329	0.23 267	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.10 473

cross-raft	0.17 252	0.12 294	0.41 420	0.23 440	0.10 135	0.20 256	0.24 538	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.29 430	0.15 272	0.17 125	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

test-1	0.17 252	0.11 232	0.40 397	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.34 325	0.26 296	0.20 273	0.24 294	0.22 321	0.14 252	0.16 106	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.08 338

Prome-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.36 368	0.25 284	0.33 481	0.59 627	0.24 358	0.28 515	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.20 645

LMCR-Stereo	0.26 499	0.18 522	0.49 497	0.28 623	0.14 409	0.36 561	0.23 516	0.54 586	0.34 412	0.39 572	0.40 493	0.29 430	0.29 530	0.37 452	0.27 515	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.13 553	0.09 413

TestStereo	0.21 369	0.19 538	0.40 397	0.25 539	0.10 135	0.22 323	0.21 460	0.31 285	0.31 376	0.23 306	0.34 423	0.22 321	0.18 360	0.62 579	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.11 494	0.06 151

raft+_RVC	0.18 278	0.14 419	0.32 284	0.21 308	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.38 387	0.34 412	0.21 287	0.28 335	0.20 295	0.15 272	0.24 283	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

GES	0.22 405	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.14 409	0.27 426	0.19 376	0.49 518	0.33 402	0.30 428	0.36 444	0.25 370	0.23 429	0.29 386	0.22 451	0.10 467	0.08 487	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.11 511

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 252	0.14 419	0.32 284	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.25 331	0.33 413	0.20 295	0.17 329	0.19 186	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 252	0.10 151	0.40 397	0.20 249	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.36 368	0.30 362	0.23 306	0.21 255	0.26 392	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 252	0.10 151	0.37 354	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.32 297	0.28 326	0.23 306	0.23 280	0.27 403	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

ACVNet	0.23 422	0.13 365	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.27 426	0.23 516	0.39 399	0.44 539	0.28 367	0.41 501	0.38 516	0.26 479	0.27 352	0.32 553	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.07 251

acv_ft	0.25 481	0.13 365	0.40 397	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.21 460	0.45 475	0.44 539	0.38 557	0.41 501	0.38 516	0.27 498	0.27 352	0.35 569	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.07 251

HSM-Net_RVC	0.27 509	0.11 232	0.42 430	0.19 172	0.11 196	0.34 541	0.20 429	0.62 659	0.43 524	0.40 582	0.43 531	0.50 610	0.26 479	0.76 636	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 558	0.22 580	0.50 508	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.24 538	0.47 495	0.54 624	0.38 557	0.60 632	0.43 563	0.29 530	0.87 663	0.40 596	0.11 510	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

HSM	0.28 531	0.16 487	0.35 325	0.20 249	0.15 471	0.33 527	0.19 376	0.53 577	0.37 453	0.36 534	0.38 468	0.67 670	0.31 561	0.89 668	0.23 472	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.08 338

zzzzzzz1	0.28 531	0.51 689	1.51 704	0.24 498	0.16 504	0.22 323	0.21 460	0.39 399	0.34 412	0.22 297	0.25 306	0.26 392	0.21 397	0.34 430	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338

monster_256*512	0.17 252	0.12 294	0.18 92	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.29 345	0.19 265	0.22 269	0.24 358	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

FAST (zero-shot)	0.14 178	0.10 151	0.22 156	0.23 440	0.26 654	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.09 524	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.09 413

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 294	0.17 74	0.22 380	0.10 135	0.15 66	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.20 210	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

Weightmod_eth	0.16 231	0.11 232	0.20 125	0.21 308	0.13 357	0.20 256	0.18 327	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.25 306	0.19 280	0.17 329	0.25 313	0.14 221	0.16 627	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.05 35

Weightmod	0.16 231	0.12 294	0.19 107	0.20 249	0.10 135	0.24 371	0.17 276	0.25 175	0.21 206	0.18 257	0.29 349	0.19 280	0.15 272	0.27 352	0.16 283	0.09 413	0.10 558	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

SE	0.16 231	0.14 419	0.19 107	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.20 273	0.27 327	0.15 213	0.17 329	0.15 76	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.08 338

DN	0.15 215	0.08 44	0.27 218	0.19 172	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.24 269	0.14 167	0.16 172	0.18 260	0.10 86	0.21 237	0.13 182	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.10 473

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 178	0.21 566	0.47 481	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.07 251

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 74	0.18 113	0.10 135	0.15 66	0.16 224	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.08 338

IGEV_i1	0.21 369	0.11 232	0.43 443	0.22 380	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.43 456	0.30 362	0.29 396	0.30 365	0.31 456	0.20 387	0.33 423	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.08 338

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 139	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.05 35

Selective-IGEV-i1	0.21 369	0.10 151	0.31 275	0.23 440	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.46 486	0.42 516	0.27 354	0.32 390	0.33 474	0.17 329	0.25 313	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.09 413

Hybrid-DGEV-2	0.21 369	0.15 458	0.34 314	0.24 498	0.13 357	0.28 446	0.14 116	0.48 508	0.44 539	0.27 354	0.24 294	0.25 370	0.25 469	0.28 367	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.07 251

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.05 7	0.05 35

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 430	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

Anonymus123	0.14 178	0.10 151	0.42 430	0.18 113	0.11 196	0.36 561	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.24 269	0.11 65	0.15 152	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.05 7	0.05 35

NLSM1	0.17 252	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.18 551	0.25 391	0.17 276	0.47 495	0.40 496	0.16 219	0.21 255	0.13 157	0.15 272	0.21 237	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

NLCSM	0.19 327	0.12 294	0.18 92	0.24 498	0.19 578	0.24 371	0.21 460	0.42 442	0.40 496	0.19 265	0.18 214	0.14 191	0.16 297	0.47 493	0.19 379	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

FE-Mocha	0.16 231	0.10 151	0.33 302	0.19 172	0.13 357	0.19 213	0.15 171	0.35 349	0.22 225	0.24 321	0.24 294	0.20 295	0.14 252	0.17 125	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

IGEV-FE	0.18 278	0.10 151	0.65 586	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.18 327	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 191	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

G2L-Stereo	0.25 481	0.16 487	0.47 481	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.18 327	0.46 486	0.35 429	0.33 481	0.37 453	0.40 543	0.22 415	0.60 564	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.09 413

FACV-RUCA	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.23 440	0.23 634	0.26 415	0.19 376	0.39 399	0.34 412	0.25 331	0.32 390	0.21 309	0.24 447	0.24 283	0.19 379	0.10 467	0.07 397	0.15 616	0.08 333	0.16 593	0.13 554

UGAM-zero	0.23 422	0.10 151	0.54 532	0.19 172	0.13 357	0.21 290	0.14 116	0.44 464	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.51 614	0.33 571	0.65 595	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.06 107	0.07 251

rvit_stereo_0083	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.17 276	0.22 112	0.34 412	0.16 219	0.21 255	0.19 280	0.16 297	0.21 237	0.16 283	0.11 510	0.10 558	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0081_aga	0.16 231	0.14 419	0.28 235	0.21 308	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.23 135	0.24 269	0.17 238	0.21 255	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.14 221	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0081	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0082	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

rvit_stereo_0080	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

test_sample3	0.23 422	0.12 294	0.43 443	0.19 172	0.12 273	0.32 516	0.20 429	0.50 529	0.34 412	0.31 446	0.33 413	0.29 430	0.22 415	0.53 523	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

CAS++	0.16 231	0.12 294	0.27 218	0.18 113	0.12 273	0.17 150	0.15 171	0.42 442	0.24 269	0.19 265	0.18 214	0.13 157	0.10 86	0.21 237	0.12 123	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.08 333	0.10 444	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 481	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

tta	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

MyStereo07	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.29 253	0.21 206	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.13 215	0.25 313	0.13 182	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo06	0.20 348	0.12 294	0.57 549	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.40 413	0.21 206	0.30 428	0.24 294	0.31 456	0.18 360	0.22 257	0.18 345	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo05	0.23 422	0.12 294	0.57 549	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.48 508	0.52 614	0.31 446	0.23 280	0.25 370	0.22 415	0.30 402	0.21 429	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo04	0.23 422	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.49 518	0.52 614	0.28 367	0.23 280	0.27 403	0.23 429	0.30 402	0.22 451	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

whm_eth	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

IGEV_Zeroshot_test	0.18 278	0.10 151	0.65 586	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

MIF-Stereo (partial)	0.16 231	0.10 151	0.34 314	0.21 308	0.15 471	0.15 66	0.13 80	0.28 236	0.25 284	0.17 238	0.26 318	0.15 213	0.16 297	0.25 313	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.08 338

MIM_Stereo	0.18 278	0.12 294	0.38 373	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.35 349	0.25 284	0.27 354	0.35 434	0.23 343	0.13 215	0.27 352	0.16 283	0.06 50	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.06 151

PCWNet_CMD	0.23 422	0.13 365	0.48 491	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 191	0.13 157	0.16 297	0.16 106	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

4D-IteraStereo	0.17 252	0.16 487	0.50 508	0.21 308	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.28 236	0.28 326	0.23 306	0.20 240	0.20 295	0.11 128	0.19 186	0.14 221	0.06 50	0.04 2	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.06 151

CBFPSM	0.27 509	0.16 487	0.67 592	0.20 249	0.14 409	0.38 576	0.25 555	0.40 413	0.36 442	0.33 481	0.36 444	0.56 635	0.38 602	0.32 416	0.38 580	0.08 306	0.08 487	0.07 167	0.08 333	0.09 371	0.11 511

iinet-f	0.30 551	0.18 522	1.03 672	0.20 249	0.15 471	0.44 613	0.22 489	0.45 475	0.37 453	0.35 518	0.44 542	0.41 550	0.34 580	0.34 430	0.40 596	0.10 467	0.09 524	0.08 271	0.08 333	0.13 553	0.11 511

DCRE	0.20 348	0.13 365	0.40 397	0.21 308	0.15 471	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.22 297	0.80 672	0.23 343	0.16 297	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.07 397	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

TestStereo1	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

DisPM	0.19 327	0.10 151	0.35 325	0.23 440	0.13 357	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.29 345	0.33 481	0.34 423	0.23 343	0.16 297	0.33 423	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.11 511

IER	0.23 422	0.12 294	0.39 389	0.20 249	0.14 409	0.31 503	0.19 376	0.42 442	0.36 442	0.33 481	0.40 493	0.32 466	0.33 571	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

RAFT_CTSACE	0.21 369	0.16 487	0.41 420	0.25 539	0.15 471	0.22 323	0.24 538	0.32 297	0.28 326	0.33 481	0.51 589	0.29 430	0.17 329	0.32 416	0.13 182	0.06 50	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.06 151

CRFU-Net	0.28 531	0.14 419	0.45 465	0.25 539	0.15 471	0.45 619	0.23 516	0.50 529	0.30 362	0.43 607	0.41 501	0.48 596	0.46 641	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

NINENet	0.25 481	0.15 458	0.37 354	0.23 440	0.16 504	0.43 611	0.17 276	0.60 646	0.46 569	0.32 468	0.37 453	0.32 466	0.20 387	0.42 477	0.21 429	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.08 333	0.11 494	0.10 473

SA-5K	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

CSP-Net	0.27 509	0.15 458	0.30 260	0.21 308	0.14 409	0.44 613	0.24 538	0.50 529	0.40 496	0.41 591	0.43 531	0.42 559	0.26 479	0.66 599	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.09 413

iRaft-Stereo_20w	0.19 327	0.10 151	0.46 473	0.19 172	0.13 357	0.25 391	0.19 376	0.52 565	0.19 154	0.29 396	0.21 255	0.22 321	0.20 387	0.28 367	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.08 282	0.08 338

dd	0.22 405	0.26 609	0.40 397	0.22 380	0.12 273	0.25 391	0.21 460	0.32 297	0.44 539	0.29 396	0.28 335	0.25 370	0.16 297	0.30 402	0.25 495	0.12 550	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

GLC_STEREO	0.15 215	0.10 151	0.24 182	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.23 135	0.27 307	0.17 238	0.20 240	0.17 247	0.11 128	0.23 267	0.16 283	0.07 134	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

AASNet	0.27 509	0.19 538	0.49 497	0.26 573	0.17 529	0.34 541	0.20 429	0.62 659	0.48 584	0.35 518	0.40 493	0.32 466	0.25 469	0.28 367	0.34 565	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.13 553	0.11 511

GMOStereo	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

error version	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

test-v	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

test-3	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.26 344	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

test_1	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

CrosDoStereo	0.31 558	0.10 151	0.49 497	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 731	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 639	0.28 419	0.46 641	0.61 571	0.57 640	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

Patchmatch Stereo++	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338
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
NF-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

OCTAStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

PSM-adaLoss	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

FTStereo	0.28 531	0.10 151	0.43 443	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.53 694	0.34 325	0.26 296	0.38 557	0.95 686	0.30 447	0.56 663	0.32 416	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.19 633

ROB_FTStereo_v2	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

HUI-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.22 257	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

DeepStereo_LL	0.31 558	0.10 151	0.49 497	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 731	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 639	0.28 419	0.46 641	0.61 571	0.57 640	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

DEmStereo	0.26 499	0.09 92	0.47 481	0.19 172	0.12 273	0.30 487	0.25 555	0.28 236	0.36 442	0.36 534	0.58 624	0.25 370	0.48 650	0.53 523	0.44 613	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.07 251

SST-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.37 354	0.24 498	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.24 269	0.34 501	0.33 413	0.29 430	0.25 469	0.56 543	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

RAFT_R40	0.21 369	0.10 151	0.37 354	0.24 498	0.13 357	0.18 178	0.18 327	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.33 413	0.30 447	0.24 447	0.55 532	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

DRaft	0.24 453	0.10 151	0.34 314	0.18 113	0.12 273	0.28 446	0.23 516	0.33 312	0.39 478	0.38 557	0.61 639	0.21 309	0.41 617	0.48 496	0.42 607	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.08 338

RE-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

Pruner-Stereo	0.19 327	0.11 232	0.34 314	0.29 626	0.12 273	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.32 390	0.25 370	0.15 272	0.24 283	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.09 413

TVStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

iGMRVC	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

IRAFT_RVC	0.22 405	0.12 294	0.39 389	0.26 573	0.11 196	0.18 178	0.24 538	0.40 413	0.37 453	0.31 446	0.30 365	0.29 430	0.24 447	0.55 532	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

iRAFT	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

test-2	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ICVP	0.23 422	0.13 365	0.44 453	0.26 573	0.14 409	0.29 468	0.25 555	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.43 531	0.35 497	0.25 469	0.26 332	0.23 472	0.12 550	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.10 473
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 509	0.20 551	0.44 453	0.27 601	0.16 504	0.33 527	0.25 555	0.56 612	0.54 624	0.34 501	0.38 468	0.34 483	0.25 469	0.51 510	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.11 511

sAnonymous2	0.20 348	0.21 566	0.58 554	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

CroCo_RVC	0.20 348	0.21 566	0.58 554	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

CFNet_pseudo	0.23 422	0.13 365	0.47 481	0.19 172	0.13 357	0.26 415	0.16 224	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

RALAANet	0.19 327	0.18 522	0.37 354	0.23 440	0.14 409	0.23 348	0.13 80	0.37 379	0.29 345	0.28 367	0.26 318	0.25 370	0.15 272	0.26 332	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.06 151

XX-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.83 637	0.26 573	0.17 529	0.23 348	0.13 80	0.40 413	0.18 134	0.20 273	0.41 501	0.31 456	0.10 86	0.32 416	0.12 123	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

222	0.41 626	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.36 561	0.20 429	0.57 622	0.39 478	0.35 518	0.44 542	0.30 447	0.27 498	0.55 532	3.56 736	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

test_xeample3	0.16 231	0.11 232	0.56 546	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.20 184	0.16 219	0.12 77	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.07 251

xxxx	0.34 585	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.37 568	0.20 429	0.58 631	0.38 468	0.29 396	0.42 518	0.38 516	0.24 447	0.46 489	2.20 729	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

test_xeample	0.34 585	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.33 527	0.23 516	0.55 596	0.38 468	0.32 468	0.45 554	0.29 430	0.26 479	0.57 547	2.24 731	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

AFF-stereo	0.18 278	0.15 458	0.32 284	0.21 308	0.10 135	0.18 178	0.18 327	0.33 312	0.27 307	0.25 331	0.37 453	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

GMStereo	0.19 327	0.25 598	0.40 397	0.21 308	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.29 253	0.40 496	0.25 331	0.23 280	0.16 235	0.15 272	0.25 313	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 531	0.14 419	0.69 598	0.23 440	0.20 597	0.44 613	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.43 563	0.33 571	0.40 471	0.31 548	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

DMCA	0.22 405	0.14 419	0.36 345	0.22 380	0.14 409	0.27 426	0.20 429	0.43 456	0.38 468	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.24 447	0.24 283	0.28 520	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.11 511

SuperB	0.49 655	0.28 619	2.23 717	0.23 440	0.15 471	0.41 595	0.32 624	0.47 495	0.82 683	0.43 607	0.50 583	0.33 474	0.45 635	0.68 604	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.98 725	0.14 578

MSMDNet	0.23 422	0.13 365	0.48 491	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.09 413

ccs_rob	0.23 422	0.13 365	0.47 481	0.20 249	0.13 357	0.26 415	0.17 276	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

AdaStereo	0.24 453	0.16 487	0.37 354	0.24 498	0.12 273	0.32 516	0.17 276	0.54 586	0.42 516	0.33 481	0.38 468	0.35 497	0.21 397	0.30 402	0.22 451	0.14 596	0.06 255	0.13 573	0.08 333	0.11 494	0.08 338
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.
DISCO	0.32 567	0.13 365	0.51 518	0.25 539	0.16 504	0.48 633	0.25 555	0.50 529	0.57 636	0.37 542	0.45 554	0.62 654	0.36 589	0.64 588	0.49 627	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.11 511

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 232	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.08 338

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 74	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 224	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 97	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

RT-IGEV	0.25 481	0.10 151	0.48 491	0.22 380	0.14 409	0.31 503	0.28 592	0.53 577	0.39 478	0.36 534	0.41 501	0.44 574	0.30 544	0.28 367	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.10 473

Selective-IGEV-i16pc	0.33 576	0.10 151	1.71 712	0.21 308	0.14 409	0.74 682	0.31 615	0.42 442	0.41 508	0.21 287	0.32 390	0.26 392	0.14 252	0.71 613	0.19 379	0.14 596	0.10 558	0.08 271	0.09 444	0.11 494	0.11 511

DFGA-Net	0.23 422	0.24 593	0.49 497	0.22 380	0.15 471	0.25 391	0.17 276	0.39 399	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.21 309	0.17 329	0.59 560	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

FLISNet	0.20 348	0.13 365	0.33 302	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

CoSv	0.20 348	0.13 365	0.33 302	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

tg	0.16 231	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.15 171	0.34 325	0.24 269	0.20 273	0.25 306	0.19 280	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

PAM_32	0.23 422	0.10 151	0.63 576	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.19 376	0.36 368	0.23 251	0.29 396	0.28 335	0.56 635	0.28 515	0.27 352	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.09 413

PAM	0.23 422	0.10 151	0.63 576	0.22 380	0.15 471	0.34 541	0.21 460	0.37 379	0.22 225	0.31 446	0.27 327	0.55 631	0.26 479	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.09 413

DDVS	0.25 481	0.15 458	0.39 389	0.24 498	0.17 529	0.34 541	0.21 460	0.41 428	0.30 362	0.33 481	0.41 501	0.48 596	0.21 397	0.52 516	0.27 515	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.14 578

ACV-stereo	0.29 544	0.18 522	0.79 624	0.23 440	0.16 504	0.47 627	0.19 376	0.36 368	0.34 412	0.29 396	0.33 413	0.67 670	0.42 626	0.54 530	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.11 511

rvit_stereo_ft	0.17 252	0.14 419	0.30 260	0.25 539	0.14 409	0.17 150	0.21 460	0.28 236	0.26 296	0.16 219	0.19 223	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.17 316	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.07 251

test_sample5	0.24 453	0.13 365	0.42 430	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.32 468	0.41 501	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

test_sample4	0.24 453	0.13 365	0.43 443	0.20 249	0.12 273	0.32 516	0.21 460	0.51 546	0.34 412	0.31 446	0.37 453	0.28 419	0.23 429	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

xx1	0.20 348	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.28 419	0.24 447	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

mmm	0.21 369	0.12 294	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.28 446	0.21 460	0.41 428	0.27 307	0.29 396	0.38 468	0.29 430	0.24 447	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.10 444	0.09 413

DualNet	0.24 453	0.13 365	0.42 430	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.33 481	0.43 531	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

CASnet	0.14 178	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.22 297	0.20 240	0.15 213	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.11 512	0.09 444	0.08 282	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 453	0.13 365	0.50 508	0.20 249	0.15 471	0.28 446	0.17 276	0.49 518	0.45 551	0.32 468	0.42 518	0.39 528	0.22 415	0.31 409	0.21 429	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.09 444	0.12 535	0.11 511

LL-Strereo2	0.18 278	0.18 522	0.39 389	0.22 380	0.12 273	0.24 371	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 321	0.20 240	0.24 358	0.12 165	0.26 332	0.15 256	0.06 50	0.06 255	0.12 551	0.09 444	0.08 282	0.07 251

LL-Strereo	0.29 544	0.25 598	0.58 554	0.25 539	0.21 605	0.23 348	0.24 538	0.55 596	0.42 516	0.34 501	0.32 390	0.41 550	0.40 613	0.94 677	0.23 472	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.09 413

gwcnet-sp	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

scenet	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

CASS	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.11 196	0.28 446	0.19 376	0.39 399	0.30 362	0.32 468	0.34 423	0.25 370	0.24 447	0.25 313	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.11 494	0.11 511
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

qqq	0.20 348	0.12 294	0.31 275	0.20 249	0.11 196	0.23 348	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.24 321	0.28 335	0.28 419	0.24 447	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

Wz-Net-LNSev	0.34 585	0.29 628	0.91 654	0.26 573	0.21 605	0.47 627	0.31 615	0.54 586	0.54 624	0.44 614	0.52 597	0.50 610	0.35 585	0.39 463	0.39 588	0.11 510	0.11 583	0.10 454	0.09 444	0.14 571	0.13 554

test_5	0.23 422	0.19 538	0.38 373	0.26 573	0.18 551	0.25 391	0.29 599	0.40 413	0.37 453	0.29 396	0.40 493	0.25 370	0.22 415	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.10 473

test_4	0.18 278	0.12 294	0.34 314	0.23 440	0.12 273	0.18 178	0.22 489	0.26 197	0.24 269	0.24 321	0.47 571	0.22 321	0.13 215	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.07 194	0.05 35

AACVNet	0.26 499	0.16 487	0.37 354	0.22 380	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.41 428	0.31 376	0.38 557	0.42 518	0.43 563	0.28 515	0.73 621	0.25 495	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.11 511

ADLNet2	0.30 551	0.17 507	0.72 609	0.23 440	0.17 529	0.36 561	0.24 538	0.52 565	0.51 605	0.32 468	0.38 468	0.45 579	0.30 544	0.69 606	0.35 569	0.10 467	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.12 535	0.10 473

PSM-softLoss	0.21 369	0.10 151	0.39 389	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

KMStereo	0.21 369	0.10 151	0.39 389	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

THIR-Stereo	0.29 544	0.12 294	0.41 420	0.19 172	0.11 196	0.28 446	0.72 708	0.32 297	0.35 429	0.37 542	0.65 648	0.34 483	0.50 653	0.57 547	0.45 616	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

GrayStereo	0.25 481	0.09 92	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.23 348	0.47 683	0.34 325	0.30 362	0.39 572	0.47 571	0.30 447	0.79 692	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.13 554

GMM-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.43 443	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.25 555	0.37 379	0.27 307	0.30 428	0.45 554	0.27 403	0.21 397	0.31 409	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.19 633

iRaftStereo_RVC	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.20 273	0.25 306	0.18 260	0.12 165	0.20 210	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

sCroCo_RVC	0.18 278	0.14 419	0.49 497	0.27 601	0.18 551	0.22 323	0.17 276	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.14 252	0.21 237	0.15 256	0.10 467	0.11 583	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

SFCPSM	0.22 405	0.10 151	0.51 518	0.21 308	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.55 596	0.39 478	0.29 396	0.32 390	0.23 343	0.21 397	0.27 352	0.19 379	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.08 338

MMNet	0.27 509	0.14 419	0.49 497	0.24 498	0.17 529	0.47 627	0.22 489	0.45 475	0.51 605	0.39 572	0.41 501	0.36 502	0.33 571	0.39 463	0.34 565	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

FENet	0.21 369	0.11 232	0.45 465	0.21 308	0.12 273	0.26 415	0.17 276	0.41 428	0.35 429	0.30 428	0.31 380	0.29 430	0.23 429	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

HGLStereo	0.27 509	0.14 419	0.46 473	0.24 498	0.21 605	0.33 527	0.23 516	0.50 529	0.42 516	0.35 518	0.48 577	0.41 550	0.33 571	0.45 486	0.33 560	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.12 535

GANet-RSSM	0.24 453	0.14 419	0.36 345	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.21 460	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.39 482	0.39 528	0.28 515	0.58 554	0.23 472	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.09 413

RASNet	0.28 531	0.14 419	0.44 453	0.22 380	0.18 551	0.32 516	0.19 376	0.48 508	0.38 468	0.29 396	0.43 531	0.47 589	0.37 598	0.79 646	0.36 575	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.07 251

PWCDC_ROB	0.38 612	0.30 635	0.60 562	0.33 656	0.20 597	0.42 602	0.19 376	0.58 631	0.89 692	0.42 601	1.26 701	0.36 502	0.34 580	0.50 505	0.38 580	0.18 650	0.11 583	0.11 512	0.09 444	0.19 632	0.13 554

SME	0.21 369	0.20 551	0.29 249	0.23 440	0.11 196	0.36 561	0.17 276	0.37 379	0.29 345	0.24 321	0.28 335	0.19 280	0.21 397	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.08 338

Selective-IGEV-i16pb	0.39 617	0.12 294	2.18 716	0.21 308	0.15 471	0.68 675	0.32 624	0.56 612	0.57 636	0.25 331	0.44 542	0.33 474	0.21 397	0.80 650	0.25 495	0.14 596	0.10 558	0.09 373	0.10 490	0.12 535	0.13 554

z-mn7	0.44 641	0.40 669	1.09 677	0.25 539	0.18 551	0.61 666	0.34 637	0.56 612	0.93 704	0.43 607	0.96 687	0.53 625	0.39 608	0.94 677	0.59 646	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.14 571	0.13 554

S2M2_L	0.13 136	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.12 165	0.15 76	0.14 221	0.13 571	0.09 524	0.09 373	0.10 490	0.11 494	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.24 453	0.13 365	0.52 525	0.20 249	0.14 409	0.26 415	0.13 80	0.34 325	0.34 412	0.41 591	0.33 413	0.47 589	0.29 530	0.30 402	0.22 451	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.12 535	0.15 590

ITSA-stereo	0.25 481	0.15 458	0.33 302	0.23 440	0.11 196	0.27 426	0.18 327	0.56 612	0.59 640	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.28 515	0.49 501	0.30 540	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.13 554

test_sample6	0.25 481	0.13 365	0.41 420	0.21 308	0.11 196	0.30 487	0.22 489	0.51 546	0.35 429	0.33 481	0.43 531	0.30 447	0.24 447	0.57 547	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.10 473

H2IRNET	0.18 278	0.13 365	0.35 325	0.21 308	0.12 273	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.30 362	0.17 238	0.31 380	0.25 370	0.20 387	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.06 151

DispNO	0.27 509	0.18 522	0.62 573	0.23 440	0.17 529	0.25 391	0.22 489	0.45 475	0.41 508	0.32 468	0.39 482	0.38 516	0.27 498	0.77 642	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.08 338

AE-Stereo	0.17 252	0.11 232	0.31 275	0.24 498	0.14 409	0.23 348	0.18 327	0.34 325	0.29 345	0.15 190	0.25 306	0.21 309	0.13 215	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

ffm	0.22 405	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

ff1	0.29 544	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

mmx	0.31 558	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

1111x	0.32 567	0.11 232	0.40 397	0.22 380	0.11 196	0.32 516	0.26 569	0.59 637	0.43 524	0.31 446	0.41 501	0.39 528	0.28 515	0.76 636	1.37 711	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

xxx	0.31 558	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

BUS	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.43 611	0.17 276	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.32 466	0.20 387	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

raft_robust	0.22 405	0.17 507	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.23 348	0.22 489	0.49 518	0.48 584	0.32 468	0.32 390	0.26 392	0.23 429	0.53 523	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.06 151

BSDual-CNN	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

hknet	0.25 481	0.14 419	0.40 397	0.25 539	0.15 471	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.37 453	0.34 501	0.35 434	0.43 563	0.27 498	0.37 452	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

psmg	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.21 308	0.14 409	0.35 556	0.23 516	0.51 546	0.34 412	0.35 518	0.38 468	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

test_3	0.18 278	0.11 232	0.32 284	0.24 498	0.11 196	0.22 323	0.25 555	0.31 285	0.31 376	0.25 331	0.18 214	0.23 343	0.13 215	0.25 313	0.19 379	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

PFNet+	0.20 348	0.10 151	0.37 354	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.19 376	0.29 253	0.34 412	0.33 481	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.32 416	0.17 316	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.12 535

LCNet	0.21 369	0.11 232	0.29 249	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.19 376	0.34 325	0.26 296	0.28 367	0.35 434	0.26 392	0.30 544	0.35 440	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.13 553	0.22 660

KYRaft	0.22 405	0.10 151	0.30 260	0.23 440	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.35 349	0.24 269	0.35 518	0.54 607	0.34 483	0.26 479	0.29 386	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.08 282	0.31 686

RAFT	0.21 369	0.17 507	0.32 284	0.24 498	0.12 273	0.25 391	0.27 576	0.35 349	0.28 326	0.33 481	0.33 413	0.38 516	0.22 415	0.29 386	0.17 316	0.08 306	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.10 444	0.06 151

Anonymous3	0.23 422	0.18 522	0.63 576	0.27 601	0.18 551	0.41 595	0.23 516	0.43 456	0.35 429	0.23 306	0.27 327	0.20 295	0.18 360	0.27 352	0.18 345	0.12 550	0.11 583	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.12 535

RAFT + AFF	0.27 509	0.23 589	0.50 508	0.25 539	0.17 529	0.30 487	0.33 635	0.52 565	0.40 496	0.28 367	0.30 365	0.30 447	0.31 561	0.62 579	0.24 485	0.09 413	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.11 511

EAI-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.33 302	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.46 679	0.46 486	0.20 184	0.25 331	0.50 583	0.17 247	0.16 297	0.24 283	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.10 490	0.06 107	0.07 251

UPFNet	0.25 481	0.12 294	0.38 373	0.24 498	0.19 578	0.37 568	0.28 592	0.48 508	0.38 468	0.34 501	0.37 453	0.37 508	0.28 515	0.39 463	0.33 560	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.08 338

aanetorigin	0.39 617	0.29 628	1.09 677	0.24 498	0.19 578	0.28 446	0.37 650	0.33 312	0.47 574	0.94 698	0.82 675	0.52 620	0.54 659	0.49 501	0.50 633	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.16 593	0.15 590

EDNetEfficientorigin	7.51 747	0.52 693	140.47 781	0.25 539	0.17 529	0.42 602	0.29 599	0.47 495	1.03 708	1.28 713	1.02 691	0.83 685	0.84 698	0.75 630	0.99 688	0.10 467	0.09 524	0.12 551	0.10 490	0.21 644	0.22 660

ac_64	0.27 509	0.13 365	0.41 420	0.24 498	0.17 529	0.36 561	0.22 489	0.46 486	0.33 402	0.35 518	0.36 444	0.52 620	0.30 544	0.62 579	0.32 553	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

cf-r	0.24 453	0.15 458	0.44 453	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.22 489	0.42 442	0.40 496	0.30 428	0.42 518	0.42 559	0.26 479	0.43 479	0.25 495	0.11 510	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.08 338

hitnet-ft	0.29 544	0.17 507	0.40 397	0.19 172	0.14 409	0.39 585	0.23 516	0.44 464	0.41 508	0.36 534	0.46 564	0.53 625	0.34 580	0.76 636	0.32 553	0.14 596	0.10 558	0.13 573	0.10 490	0.15 585	0.13 554

GwcNet-RSSM	0.26 499	0.17 507	0.46 473	0.21 308	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.44 464	0.42 516	0.31 446	0.45 554	0.40 543	0.26 479	0.55 532	0.28 520	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

CCAANet	0.25 481	0.13 365	0.51 518	0.22 380	0.15 471	0.29 468	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.26 344	0.49 579	0.32 466	0.24 447	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.10 473

ADCP+	0.45 644	0.24 593	1.15 684	0.25 539	0.22 621	0.56 655	0.39 661	0.54 586	0.51 605	0.44 614	0.51 589	0.46 587	0.52 658	0.56 543	1.89 724	0.10 467	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.14 571	0.13 554

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 509	0.21 566	0.59 560	0.25 539	0.18 551	0.29 468	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.38 557	0.41 501	0.43 563	0.27 498	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.11 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 558	0.16 487	0.54 532	0.24 498	0.22 621	0.42 602	0.28 592	0.58 631	0.56 633	0.28 367	0.38 468	0.40 543	0.30 544	0.71 613	0.28 520	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.10 490	0.19 632	0.16 599

DPSNet	0.47 649	0.24 593	0.93 658	0.27 601	0.20 597	0.75 685	0.57 697	0.84 703	0.79 680	0.47 630	0.51 589	0.60 648	0.69 685	0.87 663	0.71 666	0.16 627	0.13 615	0.12 551	0.10 490	0.25 660	0.21 654

PWC_ROB	0.38 612	0.29 628	0.69 598	0.25 539	0.20 597	0.38 576	0.19 376	0.58 631	0.67 661	0.57 661	0.85 678	0.51 614	0.40 613	0.71 613	0.52 636	0.13 571	0.09 524	0.14 600	0.10 490	0.17 610	0.14 578

zh-mn7	0.46 646	0.45 677	1.48 701	0.25 539	0.19 578	0.44 613	0.29 599	0.56 612	0.82 683	0.65 673	0.96 687	0.49 602	0.38 602	0.88 666	0.63 656	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.13 553	0.14 578

w-ln-seven-2	0.36 595	0.29 628	1.06 674	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.30 610	0.50 529	0.54 624	0.45 618	0.55 611	0.45 579	0.41 617	0.62 579	0.49 627	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.11 511

AIO-test2	0.20 348	0.20 551	0.36 345	0.26 573	0.15 471	0.22 323	0.16 224	0.42 442	0.42 516	0.16 219	0.29 349	0.15 213	0.11 128	0.26 332	0.13 182	0.18 650	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.07 194	0.07 251

AIO-test1	0.19 327	0.14 419	0.41 420	0.27 601	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.39 399	0.36 442	0.17 238	0.26 318	0.18 260	0.13 215	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.06 107	0.09 413

rvit_0105_6	0.19 327	0.14 419	0.34 314	0.23 440	0.14 409	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.37 453	0.18 257	0.22 269	0.23 343	0.17 329	0.26 332	0.17 316	0.15 611	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

rvit_0105_4	0.20 348	0.15 458	0.38 373	0.23 440	0.14 409	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.39 478	0.19 265	0.24 294	0.25 370	0.19 376	0.27 352	0.17 316	0.16 627	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 422	0.13 365	0.83 637	0.20 249	0.21 605	0.23 348	0.17 276	0.48 508	0.27 307	0.23 306	0.29 349	0.39 528	0.23 429	0.25 313	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.11 531	0.11 494	0.10 473

ToySt	0.24 453	0.16 487	0.48 491	0.21 308	0.13 357	0.29 468	0.29 599	0.39 399	0.39 478	0.27 354	0.35 434	0.39 528	0.31 561	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

anonymousa	0.23 422	0.11 232	0.50 508	0.21 308	0.16 504	0.31 503	0.20 429	0.36 368	0.35 429	0.32 468	0.50 583	0.39 528	0.26 479	0.22 257	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.07 194	0.08 338

ssnet_v2	0.28 531	0.16 487	0.44 453	0.22 380	0.15 471	0.40 591	0.30 610	0.57 622	0.46 569	0.38 557	0.36 444	0.47 589	0.29 530	0.38 458	0.39 588	0.13 571	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.11 511

Wz-Net-MNSev	0.36 595	0.26 609	0.79 624	0.26 573	0.21 605	0.59 662	0.38 656	0.55 596	0.56 633	0.48 634	0.54 607	0.53 625	0.36 589	0.60 564	0.44 613	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.11 531	0.15 585	0.13 554

Sa-1000	0.22 405	0.15 458	0.35 325	0.23 440	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.47 495	0.39 478	0.30 428	0.50 583	0.26 392	0.19 376	0.33 423	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

SA	0.22 405	0.16 487	0.36 345	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.23 516	0.45 475	0.40 496	0.27 354	0.44 542	0.23 343	0.23 429	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

UDGNet	0.23 422	0.31 643	0.38 373	0.24 498	0.14 409	0.24 371	0.18 327	0.32 297	0.43 524	0.29 396	0.28 335	0.24 358	0.19 376	0.29 386	0.20 402	0.15 611	0.07 397	0.21 658	0.11 531	0.14 571	0.10 473

dad	0.28 531	0.31 643	0.44 453	0.21 308	0.14 409	0.30 487	0.20 429	0.33 312	0.49 593	0.44 614	0.44 542	0.45 579	0.21 397	0.41 473	0.26 509	0.20 659	0.11 583	0.20 655	0.11 531	0.14 571	0.10 473

PSMNet-ADL	0.25 481	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.14 409	0.31 503	0.22 489	0.44 464	0.36 442	0.27 354	0.33 413	0.41 550	0.28 515	0.61 571	0.29 532	0.11 510	0.09 524	0.09 373	0.11 531	0.10 444	0.10 473

TRStereo	0.19 327	0.17 507	0.47 481	0.23 440	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.52 565	0.28 326	0.20 273	0.19 223	0.21 309	0.13 215	0.24 283	0.13 182	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.06 107	0.06 151

PSM-AAD	0.25 481	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.26 415	0.38 656	0.34 325	0.28 326	0.35 518	0.39 482	0.28 419	0.79 692	0.30 402	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.08 282	0.21 654

pcwnet_v2	0.32 567	0.15 458	1.26 692	0.23 440	0.18 551	0.32 516	0.18 327	0.59 637	0.60 644	0.36 534	0.45 554	0.35 497	0.29 530	0.36 449	0.25 495	0.14 596	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.15 590

ADLNet	0.28 531	0.15 458	0.42 430	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.23 516	0.53 577	0.43 524	0.42 601	0.41 501	0.44 574	0.27 498	0.55 532	0.35 569	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.12 535

HCRNet	0.24 453	0.25 598	0.33 302	0.34 658	0.16 504	0.27 426	0.18 327	0.43 456	0.35 429	0.30 428	0.35 434	0.32 466	0.22 415	0.44 483	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.10 444	0.09 413

ARAFT	0.24 453	0.21 566	0.78 617	0.22 380	0.12 273	0.29 468	0.24 538	0.43 456	0.32 388	0.33 481	0.28 335	0.28 419	0.19 376	0.49 501	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.09 371	0.06 151

EDNetEfficient	0.63 680	0.37 662	2.40 721	0.26 573	0.25 650	0.38 576	0.49 689	0.41 428	1.06 711	1.38 716	0.87 682	0.62 654	0.95 703	0.65 595	1.65 716	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.19 632	0.17 612

GwcNet	0.35 590	0.23 589	0.88 649	0.25 539	0.24 642	0.48 633	0.27 576	0.55 596	0.57 636	0.38 557	0.52 597	0.51 614	0.32 568	0.60 564	0.41 604	0.13 571	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.13 553	0.14 578

CFNet-ft	0.24 453	0.15 458	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

DSFCA	0.27 509	0.13 365	0.36 345	0.20 249	0.17 529	0.38 576	0.31 615	0.47 495	0.43 524	0.43 607	0.37 453	0.39 528	0.29 530	0.52 516	0.32 553	0.12 550	0.10 558	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

DMCA-RVC	0.27 509	0.21 566	0.61 565	0.28 623	0.17 529	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.35 429	0.40 582	0.37 453	0.39 528	0.36 589	0.43 479	0.30 540	0.13 571	0.10 558	0.15 616	0.11 531	0.13 553	0.10 473

RYNet	0.37 605	0.18 522	0.59 560	0.25 539	0.28 662	0.61 666	0.32 624	0.59 637	0.59 640	0.41 591	0.38 468	0.57 640	0.39 608	0.87 663	0.53 638	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.18 624	0.18 626

GANet	0.36 595	0.22 580	0.49 497	0.29 626	0.17 529	0.41 595	0.38 656	0.57 622	0.45 551	0.46 622	0.75 666	0.55 631	0.40 613	0.94 677	0.41 604	0.13 571	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.14 571	0.11 511

TDLM	0.30 551	0.21 566	0.38 373	0.28 623	0.15 471	0.33 527	0.32 624	0.52 565	0.47 574	0.38 557	0.43 531	0.39 528	0.29 530	0.91 672	0.28 520	0.14 596	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.12 535	0.10 473

CFNet	0.27 509	0.20 551	0.44 453	0.22 380	0.14 409	0.33 527	0.14 116	0.51 546	0.45 551	0.30 428	0.40 493	0.38 516	0.27 498	0.76 636	0.25 495	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.08 338

CFNet_RVC	0.24 453	0.15 458	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

DeepPruner_ROB	0.26 499	0.19 538	0.44 453	0.21 308	0.16 504	0.30 487	0.21 460	0.52 565	0.32 388	0.35 518	0.38 468	0.39 528	0.26 479	0.42 477	0.24 485	0.15 611	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.14 571	0.13 554

StereoDRNet-Refined	0.27 509	0.17 507	0.35 325	0.25 539	0.14 409	0.37 568	0.21 460	0.47 495	0.41 508	0.44 614	0.51 589	0.41 550	0.28 515	0.45 486	0.37 576	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.10 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 567	0.22 580	0.61 565	0.27 601	0.21 605	0.42 602	0.30 610	0.61 650	0.48 584	0.46 622	0.39 482	0.48 596	0.30 544	0.57 547	0.40 596	0.11 510	0.09 524	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.10 473

SANet	0.53 668	0.28 619	0.96 663	0.26 573	0.15 471	0.69 676	0.44 675	0.67 679	1.34 721	0.67 675	0.98 690	0.94 691	0.71 687	0.89 668	0.76 668	0.14 596	0.12 603	0.12 551	0.11 531	0.17 610	0.16 599

DLCB_ROB	0.28 531	0.16 487	0.34 314	0.27 601	0.16 504	0.38 576	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.46 622	0.46 564	0.51 614	0.33 571	0.53 523	0.33 560	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.09 413

LE_ROB	1.76 725	0.20 551	2.68 725	0.48 691	0.52 701	0.78 689	0.96 724	0.84 703	6.61 747	7.40 751	2.08 727	2.08 720	4.83 743	1.27 706	3.79 737	0.10 467	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.11 494	0.10 473

DN-CSS_ROB	0.22 405	0.25 598	0.47 481	0.24 498	0.14 409	0.25 391	0.12 40	0.40 413	0.33 402	0.29 396	0.42 518	0.22 321	0.20 387	0.33 423	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.07 251

AANet	0.49 655	0.42 675	1.56 705	0.22 380	0.19 578	0.39 585	0.25 555	0.52 565	0.92 700	0.92 695	0.93 685	0.84 686	0.67 682	0.59 560	0.59 646	0.15 611	0.11 583	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

FlowAnything_test	0.14 178	0.11 232	0.21 139	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.15 190	0.13 97	0.15 213	0.14 252	0.18 154	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.09 413

w-ln-seven	0.42 629	0.30 635	1.18 685	0.26 573	0.22 621	0.58 659	0.31 615	0.62 659	0.81 682	0.58 662	0.61 639	0.53 625	0.36 589	0.57 547	0.65 661	0.11 510	0.10 558	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.13 554

YMNet	0.32 567	0.22 580	0.58 554	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 634	0.56 618	0.51 614	0.30 544	0.39 463	0.40 596	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

YMNet_1	0.32 567	0.22 580	0.58 554	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 634	0.56 618	0.51 614	0.30 544	0.39 463	0.40 596	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

rvit_0105_5	0.21 369	0.15 458	0.38 373	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.24 538	0.36 368	0.39 478	0.21 287	0.23 280	0.26 392	0.19 376	0.26 332	0.19 379	0.15 611	0.13 615	0.12 551	0.12 570	0.10 444	0.09 413

UGAM	0.26 499	0.14 419	0.45 465	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.25 555	0.32 297	0.41 508	0.31 446	0.42 518	0.41 550	0.22 415	0.92 673	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.14 600	0.12 570	0.10 444	0.07 251

rvit_stereo_0075_2	0.24 453	0.17 507	0.50 508	0.26 573	0.22 621	0.22 323	0.15 171	0.40 413	0.35 429	0.27 354	0.37 453	0.29 430	0.20 387	0.28 367	0.19 379	0.17 639	0.12 603	0.19 651	0.12 570	0.13 553	0.13 554

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 481	0.14 419	0.95 661	0.21 308	0.27 657	0.20 256	0.19 376	0.48 508	0.25 284	0.26 344	0.55 611	0.34 483	0.18 360	0.25 313	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.12 570	0.12 535	0.12 535

test_sample7	0.25 481	0.15 458	0.35 325	0.20 249	0.14 409	0.28 446	0.21 460	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.14 596	0.09 524	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

coex-ft	3.44 733	0.73 707	48.55 779	0.24 498	0.19 578	0.50 642	0.43 672	0.47 495	2.40 734	7.03 750	1.20 698	0.97 694	2.23 730	0.73 621	1.92 725	0.12 550	0.15 642	0.14 600	0.12 570	0.21 644	0.43 697

fast-acv-ft	0.31 558	0.20 551	0.81 630	0.24 498	0.18 551	0.46 621	0.27 576	0.41 428	0.49 593	0.39 572	0.55 611	0.49 602	0.35 585	0.37 452	0.38 580	0.11 510	0.11 583	0.11 512	0.12 570	0.12 535	0.09 413

RAFT+CT+SA	0.21 369	0.18 522	0.33 302	0.25 539	0.18 551	0.23 348	0.29 599	0.40 413	0.36 442	0.24 321	0.38 468	0.18 260	0.16 297	0.32 416	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.12 570	0.09 371	0.09 413

WZ-Net	0.52 667	0.38 667	1.90 713	0.30 638	0.24 642	0.57 658	0.48 687	0.62 659	0.78 679	0.50 637	0.71 660	0.68 674	0.54 659	0.98 685	0.84 677	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.19 632	0.20 645

SACVNet	0.30 551	0.20 551	0.41 420	0.25 539	0.18 551	0.34 541	0.25 555	0.52 565	0.40 496	0.41 591	0.44 542	0.46 587	0.32 568	0.71 613	0.25 495	0.13 571	0.10 558	0.12 551	0.12 570	0.16 593	0.17 612

rafts_anoy	0.18 278	0.15 458	0.35 325	0.22 380	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.23 306	0.25 306	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.12 570	0.09 371	0.08 338

FINET	0.34 585	0.27 616	0.80 627	0.24 498	0.24 642	0.36 561	0.34 637	0.54 586	0.72 671	0.39 572	0.47 571	0.32 466	0.30 544	0.51 510	0.32 553	0.19 656	0.17 657	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

Syn2CoEx	0.36 595	0.31 643	0.78 617	0.34 658	0.21 605	0.41 595	0.28 592	0.61 650	0.49 593	0.42 601	0.56 618	0.45 579	0.44 632	0.69 606	0.38 580	0.17 639	0.14 626	0.15 616	0.12 570	0.13 553	0.12 535

delet	0.27 509	0.14 419	0.40 397	0.23 440	0.19 578	0.41 595	0.29 599	0.49 518	0.48 584	0.33 481	0.41 501	0.37 508	0.30 544	0.48 496	0.34 565	0.09 413	0.09 524	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.08 338

psm_up	0.29 544	0.16 487	0.41 420	0.26 573	0.17 529	0.32 516	0.26 569	0.55 596	0.43 524	0.36 534	0.40 493	0.45 579	0.37 598	0.58 554	0.30 540	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.10 444	0.10 473

FAT-Stereo	0.36 595	0.18 522	0.73 613	0.26 573	0.18 551	0.33 527	0.29 599	0.60 646	0.59 640	0.46 622	0.60 632	0.60 648	0.50 653	0.61 571	0.34 565	0.13 571	0.14 626	0.13 573	0.12 570	0.14 571	0.18 626

stereogan	0.37 605	0.17 507	0.65 586	0.27 601	0.22 621	0.62 668	0.26 569	0.59 637	0.63 654	0.43 607	0.60 632	0.67 670	0.42 626	0.68 604	0.35 569	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.12 570	0.19 632	0.17 612

RTSC	0.39 617	0.28 619	0.78 617	0.27 601	0.18 551	0.49 638	0.22 489	0.59 637	0.84 690	0.55 658	0.53 604	0.49 602	0.36 589	0.67 603	0.82 676	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.17 610	0.17 612

ADCRef	0.38 612	0.24 593	0.88 649	0.26 573	0.21 605	0.49 638	0.27 576	0.52 565	0.48 584	0.50 637	0.58 624	0.35 497	0.47 644	0.48 496	1.29 710	0.09 413	0.08 487	0.12 551	0.12 570	0.11 494	0.11 511

DANet	0.35 590	0.23 589	0.60 562	0.36 669	0.22 621	0.39 585	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.52 648	0.50 583	0.59 645	0.41 617	0.76 636	0.49 627	0.13 571	0.11 583	0.14 600	0.12 570	0.17 610	0.15 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 576	0.17 507	0.61 565	0.27 601	0.19 578	0.46 621	0.29 599	0.65 668	0.51 605	0.47 630	0.46 564	0.44 574	0.34 580	0.62 579	0.41 604	0.12 550	0.08 487	0.13 573	0.12 570	0.12 535	0.10 473

XPNet_ROB	0.33 576	0.20 551	0.43 443	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.31 615	0.55 596	0.50 601	0.51 642	0.53 604	0.58 643	0.37 598	0.63 586	0.45 616	0.17 639	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.14 578

ETE_ROB	0.34 585	0.26 609	0.45 465	0.29 626	0.18 551	0.40 591	0.37 650	0.57 622	0.47 574	0.50 637	0.50 583	0.62 654	0.36 589	0.55 532	0.38 580	0.13 571	0.10 558	0.14 600	0.12 570	0.16 593	0.16 599

PStereo	0.26 499	0.37 662	0.34 314	0.21 308	0.13 357	0.25 391	0.25 555	0.33 312	0.47 574	0.26 344	0.17 191	0.29 430	0.34 580	0.35 440	0.37 576	0.23 664	0.15 642	0.17 634	0.13 598	0.23 654	0.21 654

Select-FE	0.23 422	0.14 419	0.78 617	0.22 380	0.18 551	0.22 323	0.13 80	0.43 456	0.26 296	0.28 367	0.33 413	0.39 528	0.29 530	0.27 352	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.13 598	0.08 282	0.12 535

zh-sn7	0.48 652	0.51 689	1.43 700	0.29 626	0.20 597	0.47 627	0.39 661	0.57 622	0.62 650	0.52 648	0.81 673	0.52 620	0.56 663	1.05 691	0.87 680	0.12 550	0.13 615	0.13 573	0.13 598	0.17 610	0.16 599

IGEV-RUCA	0.21 369	0.08 44	0.23 172	0.19 172	0.19 578	0.28 446	0.24 538	0.23 135	0.21 206	0.20 273	0.23 280	0.28 419	0.49 651	0.26 332	0.18 345	0.09 413	0.08 487	0.18 643	0.13 598	0.17 610	0.17 612

StereoVision	0.22 405	0.18 522	0.37 354	0.27 601	0.17 529	0.23 348	0.22 489	0.38 387	0.31 376	0.20 273	0.51 589	0.22 321	0.16 297	0.28 367	0.18 345	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.13 598	0.10 444	0.07 251

SDNR	0.42 629	0.21 566	0.82 634	0.21 308	0.18 551	1.27 714	0.17 276	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.81 673	0.38 516	0.27 498	1.19 699	0.38 580	0.23 664	0.24 687	0.17 634	0.13 598	0.17 610	0.20 645

Wz-Net-SNSev	0.43 635	0.41 673	1.27 693	0.30 638	0.21 605	0.44 613	0.41 667	0.61 650	0.65 656	0.46 622	0.65 648	0.62 654	0.39 608	0.74 629	0.59 646	0.12 550	0.11 583	0.12 551	0.13 598	0.16 593	0.14 578

PSMNet-RSSM	0.24 453	0.15 458	0.36 345	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.20 429	0.48 508	0.37 453	0.30 428	0.44 542	0.38 516	0.26 479	0.52 516	0.22 451	0.12 550	0.07 397	0.11 512	0.13 598	0.10 444	0.09 413

FADNet-RVC-Resample	0.29 544	0.25 598	0.93 658	0.26 573	0.16 504	0.32 516	0.21 460	0.47 495	0.39 478	0.35 518	0.38 468	0.33 474	0.27 498	0.53 523	0.24 485	0.10 467	0.10 558	0.14 600	0.13 598	0.13 553	0.16 599

S-Stereo	0.38 612	0.20 551	1.05 673	0.27 601	0.22 621	0.38 576	0.32 624	0.55 596	0.66 658	0.39 572	0.59 627	0.49 602	0.41 617	0.75 630	0.40 596	0.12 550	0.15 642	0.13 573	0.13 598	0.16 593	0.21 654

G-Net	0.46 646	0.25 598	0.86 646	0.34 658	0.28 662	0.90 698	0.35 641	0.47 495	0.45 551	0.68 676	1.22 699	0.64 664	0.60 670	0.61 571	0.57 640	0.16 627	0.14 626	0.17 634	0.13 598	0.22 651	0.19 633

ADCL	0.47 649	0.22 580	1.00 667	0.27 601	0.19 578	0.74 682	0.64 703	0.54 586	0.69 666	0.56 659	0.71 660	0.55 631	0.60 670	0.60 564	1.43 712	0.11 510	0.09 524	0.13 573	0.13 598	0.14 571	0.14 578

CVANet_RVC	0.30 551	0.19 538	0.41 420	0.26 573	0.16 504	0.33 527	0.26 569	0.52 565	0.47 574	0.40 582	0.46 564	0.43 563	0.31 561	0.89 668	0.26 509	0.14 596	0.09 524	0.14 600	0.13 598	0.14 571	0.10 473

NaN_ROB	0.41 626	0.28 619	0.62 573	0.30 638	0.19 578	0.51 643	0.47 683	0.58 631	0.59 640	0.56 659	0.47 571	0.49 602	0.41 617	1.21 702	0.64 659	0.12 550	0.18 663	0.12 551	0.13 598	0.11 494	0.14 578

MDST_ROB	0.48 652	0.14 419	0.95 661	0.30 638	0.21 605	1.33 717	0.32 624	0.77 693	0.56 633	1.06 706	0.71 660	0.49 602	0.35 585	1.26 705	0.38 580	0.13 571	0.11 583	0.16 628	0.13 598	0.12 535	0.12 535

S0	0.18 278	0.13 365	0.21 139	0.23 440	0.11 196	0.33 527	0.26 569	0.27 213	0.21 206	0.21 287	0.26 318	0.20 295	0.16 297	0.19 186	0.17 316	0.12 550	0.11 583	0.14 600	0.14 613	0.10 444	0.07 251

TCMNet	0.33 576	0.23 589	0.72 609	0.29 626	0.30 671	0.40 591	0.28 592	0.50 529	0.47 574	0.37 542	0.45 554	0.40 543	0.29 530	0.60 564	0.39 588	0.14 596	0.13 615	0.15 616	0.14 613	0.17 610	0.15 590

GASNet	0.36 595	0.46 678	0.88 649	0.34 658	0.23 634	0.35 556	0.22 489	0.60 646	0.53 619	0.40 582	0.37 453	0.45 579	0.30 544	0.79 646	0.35 569	0.15 611	0.10 558	0.14 600	0.14 613	0.22 651	0.12 535

psmorigin	0.50 659	0.25 598	3.03 726	0.24 498	0.19 578	0.38 576	0.22 489	0.50 529	0.44 539	0.64 671	0.68 655	0.71 679	0.51 656	0.85 660	0.45 616	0.14 596	0.17 657	0.13 573	0.14 613	0.16 593	0.21 654

AF-Net	0.37 605	0.26 609	0.56 546	0.32 650	0.23 634	0.41 595	0.29 599	0.61 650	0.64 655	0.42 601	0.68 655	0.65 665	0.49 651	0.57 547	0.44 613	0.15 611	0.11 583	0.19 651	0.14 613	0.15 585	0.13 554

edge stereo	0.39 617	0.22 580	0.81 630	0.27 601	0.22 621	0.37 568	0.24 538	0.56 612	0.54 624	0.53 654	0.60 632	0.71 679	0.50 653	0.78 644	0.40 596	0.16 627	0.14 626	0.19 651	0.14 613	0.16 593	0.17 612

UCFNet_RVC	0.24 453	0.16 487	0.34 314	0.18 113	0.15 471	0.33 527	0.16 224	0.46 486	0.35 429	0.29 396	0.35 434	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.22 451	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.14 613	0.13 553	0.12 535

LALA_ROB	0.36 595	0.25 598	0.46 473	0.30 638	0.21 605	0.47 627	0.39 661	0.61 650	0.51 605	0.52 648	0.51 589	0.69 676	0.36 589	0.50 505	0.43 608	0.17 639	0.11 583	0.16 628	0.14 613	0.17 610	0.15 590

PSMNet_ROB	0.33 576	0.24 593	0.54 532	0.31 644	0.21 605	0.42 602	0.43 672	0.59 637	0.47 574	0.37 542	0.44 542	0.49 602	0.31 561	0.64 588	0.43 608	0.14 596	0.10 558	0.15 616	0.14 613	0.13 553	0.11 511

MeshStereo	0.58 674	0.27 616	0.67 592	0.22 380	0.17 529	0.66 672	0.37 650	0.78 694	0.61 648	1.47 727	1.30 702	1.65 714	0.79 692	1.12 696	0.59 646	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.14 613	0.17 610	0.14 578
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
rvit_0105_3	0.23 422	0.17 507	0.40 397	0.25 539	0.15 471	0.24 371	0.28 592	0.38 387	0.41 508	0.25 331	0.25 306	0.28 419	0.21 397	0.28 367	0.20 402	0.15 611	0.13 615	0.14 600	0.15 623	0.10 444	0.09 413

Wz-Net-TNSev	0.51 663	0.58 696	1.61 709	0.25 539	0.21 605	0.65 670	0.45 676	0.63 666	0.69 666	0.51 642	0.54 607	0.71 679	0.60 670	1.00 686	0.77 671	0.15 611	0.15 642	0.13 573	0.15 623	0.21 644	0.20 645

AnonymousM	0.17 252	0.19 538	0.24 182	0.18 113	0.10 135	0.18 178	0.17 276	0.30 273	0.23 251	0.26 344	0.20 240	0.18 260	0.14 252	0.19 186	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.38 693	0.15 623	0.06 107	0.05 35

CREStereo++_RVC	0.15 215	0.08 44	0.26 206	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.13 80	0.22 112	0.30 362	0.21 287	0.30 365	0.13 157	0.11 128	0.16 106	0.15 256	0.07 134	0.04 2	0.06 53	0.15 623	0.06 107	0.05 35
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
FADNet-RVC	0.31 558	0.35 654	0.78 617	0.25 539	0.20 597	0.33 527	0.20 429	0.49 518	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.41 550	0.29 530	0.63 586	0.31 548	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.15 623	0.19 632	0.19 633

RP	0.35 590	0.22 580	0.51 518	0.31 644	0.24 642	0.37 568	0.28 592	0.50 529	0.58 639	0.40 582	0.63 645	0.61 652	0.47 644	0.61 571	0.39 588	0.16 627	0.15 642	0.17 634	0.15 623	0.17 610	0.17 612

XQC	0.43 635	0.37 662	0.96 663	0.34 658	0.25 650	0.53 653	0.34 637	0.60 646	0.73 674	0.51 642	0.46 564	0.57 640	0.47 644	0.70 609	0.72 667	0.17 639	0.12 603	0.18 643	0.15 623	0.25 660	0.23 667

RTS	0.78 696	0.48 682	4.68 734	0.34 658	0.28 662	1.12 706	0.46 679	0.62 659	1.03 708	0.73 680	0.89 683	0.60 648	0.59 668	1.61 715	1.16 702	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 633

RTSA	0.78 696	0.48 682	4.68 734	0.34 658	0.28 662	1.12 706	0.46 679	0.62 659	1.03 708	0.73 680	0.89 683	0.60 648	0.59 668	1.61 715	1.16 702	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 633

PS-NSSS	0.32 567	0.30 635	0.46 473	0.23 440	0.17 529	0.33 527	0.24 538	0.57 622	0.41 508	0.37 542	0.52 597	0.35 497	0.30 544	0.80 650	0.30 540	0.17 639	0.14 626	0.21 658	0.15 623	0.15 585	0.13 554

WCMA_ROB	0.51 663	0.21 566	0.65 586	0.25 539	0.21 605	0.58 659	0.32 624	0.54 586	0.55 630	0.95 700	1.40 706	1.28 706	0.81 695	0.73 621	0.62 653	0.18 650	0.15 642	0.15 616	0.15 623	0.19 632	0.19 633

SGM-Forest	0.36 595	0.17 507	0.47 481	0.23 440	0.16 504	0.45 619	0.41 667	0.55 596	0.48 584	0.52 648	0.60 632	0.52 620	0.41 617	0.85 660	0.50 633	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.15 623	0.15 585	0.15 590
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S	0.19 327	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.31 380	0.20 295	0.20 387	0.18 154	0.17 316	0.12 550	0.09 524	0.15 616	0.16 635	0.11 494	0.12 535

ISRNet	0.27 509	0.13 365	0.45 465	0.26 573	0.19 578	0.24 371	0.14 116	0.45 475	0.43 524	0.39 572	0.48 577	0.42 559	0.27 498	0.32 416	0.29 532	0.20 659	0.12 603	0.17 634	0.16 635	0.16 593	0.20 645

APVNet	0.36 595	0.20 551	0.70 604	0.26 573	0.22 621	0.52 652	0.35 641	0.61 650	0.44 539	0.38 557	0.52 597	0.48 596	0.38 602	0.84 659	0.46 622	0.13 571	0.14 626	0.15 616	0.16 635	0.16 593	0.15 590

FADNet_RVC	0.30 551	0.28 619	0.83 637	0.23 440	0.15 471	0.30 487	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.30 428	0.38 468	0.30 447	0.27 498	0.52 516	0.31 548	0.14 596	0.14 626	0.14 600	0.16 635	0.21 644	0.23 667

FADNet	0.32 567	0.36 657	0.74 614	0.23 440	0.22 621	0.37 568	0.19 376	0.53 577	0.48 584	0.32 468	0.36 444	0.43 563	0.32 568	0.64 588	0.25 495	0.16 627	0.16 650	0.14 600	0.16 635	0.24 658	0.19 633

STTStereo	0.28 531	0.20 551	0.61 565	0.25 539	0.17 529	0.29 468	0.24 538	0.47 495	0.39 478	0.39 572	0.41 501	0.44 574	0.28 515	0.40 471	0.28 520	0.13 571	0.12 603	0.13 573	0.16 635	0.12 535	0.11 511

SHD	0.42 629	0.27 616	0.81 630	0.31 644	0.25 650	0.42 602	0.22 489	0.66 674	0.94 706	0.63 669	0.60 632	0.59 645	0.47 644	0.59 560	0.58 645	0.15 611	0.13 615	0.16 628	0.16 635	0.20 641	0.22 660

FBW_ROB	0.43 635	0.26 609	0.54 532	0.31 644	0.20 597	0.51 643	0.32 624	0.70 685	0.60 644	0.59 663	0.55 611	0.65 665	0.41 617	1.40 712	0.51 635	0.13 571	0.17 657	0.21 658	0.16 635	0.17 610	0.18 626

SGM_RVC	0.50 659	0.19 538	0.50 508	0.25 539	0.15 471	0.69 676	0.39 661	0.68 682	0.82 683	0.95 700	0.84 677	1.13 698	0.76 690	1.16 698	0.60 650	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.16 635	0.16 593	0.17 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 576	0.21 566	0.54 532	0.23 440	0.13 357	0.42 602	0.33 635	0.53 577	0.48 584	0.52 648	0.49 579	0.50 610	0.41 617	0.56 543	0.31 548	0.15 611	0.16 650	0.18 643	0.16 635	0.13 553	0.13 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.27 509	0.19 538	0.46 473	0.27 601	0.19 578	0.30 487	0.35 641	0.44 464	0.51 605	0.31 446	0.31 380	0.31 456	0.26 479	0.35 440	0.25 495	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.11 494	0.10 473

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 595	0.36 657	0.53 529	0.34 658	0.19 578	0.51 643	0.24 538	0.55 596	0.38 468	0.41 591	0.47 571	0.47 589	0.27 498	0.73 621	0.30 540	0.36 696	0.19 668	0.27 670	0.17 645	0.26 668	0.23 667

ADCMid	0.49 655	0.34 652	1.13 682	0.26 573	0.21 605	0.51 643	0.37 650	0.57 622	0.54 624	0.75 684	0.66 650	0.62 654	0.64 681	0.64 588	1.68 717	0.13 571	0.12 603	0.17 634	0.17 645	0.20 641	0.17 612

ADCS	0.58 674	0.40 669	1.35 698	0.29 626	0.24 642	0.55 654	0.45 676	0.67 679	0.83 687	0.76 686	0.71 660	0.68 674	0.60 670	0.76 636	2.23 730	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.17 645	0.22 651	0.22 660

AnyNet_C01	0.65 682	0.58 696	2.60 724	0.32 650	0.26 654	0.88 696	0.61 701	0.63 666	0.62 650	0.68 676	0.96 687	0.76 682	0.60 670	0.96 681	1.43 712	0.16 627	0.16 650	0.17 634	0.17 645	0.23 654	0.23 667

AnyNet_C32	0.51 663	0.40 669	1.10 681	0.29 626	0.28 662	0.59 662	0.58 698	0.54 586	0.60 644	0.62 667	0.66 650	0.54 629	0.54 659	0.78 644	1.74 721	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.20 641	0.20 645

PVD	0.58 674	0.34 652	0.84 642	0.39 679	0.31 674	0.59 662	0.47 683	0.80 698	1.25 718	0.92 695	1.09 693	0.79 683	0.82 696	0.85 660	0.76 668	0.21 661	0.18 663	0.22 664	0.18 651	0.27 673	0.35 691

SAMSARA	0.56 670	0.39 668	0.80 627	0.60 703	0.46 694	1.00 702	1.23 734	0.67 679	0.68 664	0.71 679	0.54 607	0.89 690	0.57 666	0.81 654	0.62 653	0.19 656	0.22 680	0.18 643	0.18 651	0.27 673	0.25 675

STTRV1_RVC	0.42 629	0.32 648	0.89 652	0.29 626	0.36 680	0.49 638	0.31 615	0.61 650	0.53 619	0.46 622	0.56 618	0.47 589	0.43 630	1.00 686	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.20 655	0.18 651	0.25 660	0.17 612

GANetREF_RVC	0.43 635	0.47 680	0.69 598	0.38 677	0.20 597	0.51 643	0.48 687	0.66 674	0.66 658	0.46 622	0.46 564	0.50 610	0.44 632	0.90 671	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.32 687	0.18 651	0.27 673	0.22 660
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
SGM-ForestM	1.36 715	0.28 619	0.79 624	0.26 573	0.16 504	2.26 729	1.00 726	1.42 719	1.46 726	2.38 738	2.05 726	5.95 741	2.66 734	2.95 731	2.46 732	0.17 639	0.18 663	0.18 643	0.18 651	0.15 585	0.18 626

DStereoO	0.46 646	0.32 648	0.51 518	0.36 669	0.29 670	0.38 576	0.45 676	0.55 596	0.60 644	0.47 630	0.49 579	0.48 596	0.73 689	0.59 560	0.69 665	0.81 720	0.18 663	0.38 693	0.19 656	0.46 695	0.20 645

PDISCO_ROB	0.43 635	0.30 635	0.67 592	0.43 684	0.36 680	0.67 673	0.32 624	0.72 688	0.76 676	0.43 607	0.53 604	0.63 662	0.40 613	0.66 599	0.47 624	0.21 661	0.12 603	0.21 658	0.19 656	0.25 660	0.20 645

HBP-ISP	0.33 576	0.30 635	0.72 609	0.22 380	0.16 504	0.32 516	0.22 489	0.54 586	0.44 539	0.41 591	0.49 579	0.33 474	0.38 602	0.73 621	0.25 495	0.18 650	0.19 668	0.24 667	0.20 658	0.16 593	0.13 554

RGC	0.39 617	0.32 648	0.64 584	0.34 658	0.27 657	0.40 591	0.29 599	0.57 622	0.53 619	0.45 618	0.64 647	0.62 654	0.45 635	0.72 619	0.39 588	0.15 611	0.15 642	0.21 658	0.20 658	0.18 624	0.19 633

CSAN	0.50 659	0.35 654	0.78 617	0.36 669	0.23 634	0.56 655	0.59 700	0.61 650	0.70 668	0.64 671	0.78 670	0.65 665	0.60 670	1.38 711	0.62 653	0.21 661	0.17 657	0.20 655	0.20 658	0.18 624	0.18 626

PSMNet-RUCA	0.37 605	0.41 673	0.66 591	0.46 689	0.41 686	0.34 541	0.25 555	0.57 622	0.45 551	0.39 572	0.52 597	0.43 563	0.33 571	0.41 473	0.29 532	0.25 675	0.14 626	0.33 690	0.21 661	0.31 681	0.22 660

SQANet	0.40 624	0.48 682	0.67 592	0.48 691	0.39 683	0.48 633	0.22 489	0.51 546	0.43 524	0.40 582	0.47 571	0.47 589	0.33 571	0.54 530	0.32 553	0.36 696	0.15 642	0.40 696	0.21 661	0.45 694	0.31 686

ccnet	0.42 629	0.31 643	0.48 491	0.27 601	0.32 675	0.60 665	0.32 624	0.65 668	0.46 569	0.53 654	0.66 650	0.56 635	0.45 635	0.72 619	0.61 651	0.26 676	0.19 668	0.24 667	0.21 661	0.26 668	0.22 660

Nwc_Net	0.37 605	0.25 598	0.68 597	0.31 644	0.24 642	0.44 613	0.30 610	0.65 668	0.50 601	0.37 542	0.69 659	0.58 643	0.45 635	0.60 564	0.40 596	0.15 611	0.12 603	0.19 651	0.21 661	0.14 571	0.13 554

DeepPrunerF	0.44 641	0.29 628	1.29 695	0.33 656	0.30 671	0.35 556	0.36 646	0.62 659	1.15 717	0.40 582	0.44 542	0.39 528	0.41 617	0.80 650	0.52 636	0.18 650	0.14 626	0.23 665	0.21 661	0.17 610	0.17 612

LSM	1.64 724	0.40 669	2.56 723	2.02 736	17.61 759	0.51 643	0.52 692	0.61 650	0.76 676	0.82 689	1.11 695	0.63 662	0.54 659	0.75 630	0.49 627	0.16 627	0.24 687	0.18 643	0.21 661	0.25 660	2.42 740

NCCL2	0.35 590	0.26 609	0.49 497	0.36 669	0.22 621	0.41 595	0.41 667	0.53 577	0.42 516	0.47 630	0.46 564	0.61 652	0.39 608	0.55 532	0.37 576	0.16 627	0.13 615	0.21 658	0.21 661	0.16 593	0.16 599

CBMV_ROB	0.33 576	0.18 522	0.53 529	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.20 429	0.51 546	0.45 551	0.51 642	0.55 611	0.45 579	0.42 626	0.71 613	0.32 553	0.18 650	0.19 668	0.23 665	0.21 661	0.14 571	0.15 590

UDG	0.40 624	0.46 678	0.49 497	0.40 681	0.35 679	0.47 627	0.27 576	0.54 586	0.47 574	0.39 572	0.45 554	0.59 645	0.44 632	0.46 489	0.39 588	0.26 676	0.19 668	0.48 700	0.22 669	0.34 685	0.26 677

NOSS_ROB	0.31 558	0.20 551	0.35 325	0.24 498	0.16 504	0.32 516	0.19 376	0.52 565	0.48 584	0.33 481	0.36 444	0.42 559	0.28 515	0.93 675	0.24 485	0.19 656	0.20 673	0.24 667	0.22 669	0.17 610	0.17 612

ADCPNet	0.48 652	0.29 628	1.60 707	0.27 601	0.23 634	0.70 679	0.38 656	0.53 577	0.51 605	0.51 642	0.59 627	0.67 670	0.56 663	0.60 564	1.14 698	0.15 611	0.18 663	0.14 600	0.23 671	0.19 632	0.19 633

PA-Net	0.37 605	0.28 619	0.83 637	0.31 644	0.28 662	0.39 585	0.42 670	0.51 546	0.55 630	0.34 501	0.42 518	0.41 550	0.36 589	0.79 646	0.49 627	0.12 550	0.23 685	0.16 628	0.23 671	0.12 535	0.18 626
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.02 709	0.13 365	0.43 443	0.35 667	0.43 689	5.36 736	1.71 737	0.69 683	0.53 619	0.36 534	0.63 645	0.55 631	0.22 415	7.60 750	0.43 608	0.09 413	0.06 255	0.14 600	0.24 673	0.26 668	0.30 683

MSAF-DinoV2	0.76 695	0.44 676	1.98 714	0.49 694	0.16 504	0.58 659	0.31 615	0.81 700	0.83 687	0.41 591	0.52 597	0.98 695	0.58 667	4.97 745	1.03 690	0.11 510	0.07 397	0.10 454	0.24 673	0.27 673	0.26 677

DualNet (step1)	0.28 531	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.23 664	0.09 524	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

test_sample9	0.42 629	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.66 599	0.91 683	0.23 664	1.82 742	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

test_sample8	0.49 655	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.55 596	0.34 412	0.62 667	0.38 468	1.15 701	0.67 682	0.66 599	0.91 683	0.23 664	1.82 742	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

DDUNet	0.41 626	0.50 687	0.48 491	0.44 686	0.39 683	0.46 621	0.32 624	0.50 529	0.43 524	0.45 618	0.52 597	0.57 640	0.36 589	0.48 496	0.33 560	0.33 693	0.21 675	0.55 704	0.25 678	0.37 689	0.32 689

NCC-stereo	0.39 617	0.25 598	0.69 598	0.32 650	0.28 662	0.46 621	0.36 646	0.65 668	0.52 614	0.40 582	0.57 622	0.56 635	0.47 644	0.73 621	0.45 616	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 678	0.16 593	0.16 599

Abc-Net	0.39 617	0.25 598	0.69 598	0.32 650	0.28 662	0.46 621	0.36 646	0.65 668	0.52 614	0.40 582	0.57 622	0.56 635	0.47 644	0.73 621	0.45 616	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 678	0.16 593	0.16 599
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 635	0.47 680	0.65 586	0.37 675	0.23 634	0.51 643	0.29 599	0.66 674	0.49 593	0.46 622	0.51 589	0.48 596	0.38 602	0.96 681	0.35 569	0.34 694	0.23 685	0.55 704	0.25 678	0.31 681	0.20 645

FSD	0.27 509	0.28 619	0.32 284	0.27 601	0.24 642	0.27 426	0.27 576	0.31 285	0.29 345	0.26 344	0.27 327	0.28 419	0.27 498	0.28 367	0.26 509	0.23 664	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.25 660	0.24 672

FC-DCNN v2	0.71 688	0.30 635	0.67 592	0.32 650	0.27 657	0.84 693	0.39 661	0.84 703	0.85 691	1.44 723	1.64 717	2.09 721	1.28 717	1.06 692	0.80 675	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.26 668	0.25 675

FCDSN-DC	0.63 680	0.31 643	0.61 565	0.36 669	0.30 671	0.65 670	0.37 650	0.66 674	0.68 664	1.14 710	1.54 714	1.71 716	1.26 715	0.92 673	0.64 659	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.27 673	0.27 681
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 687	0.30 635	0.69 598	0.32 650	0.27 657	0.81 692	0.39 661	0.79 697	0.82 683	1.41 719	1.58 716	1.98 719	1.26 715	1.02 689	0.77 671	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.26 668	0.26 677

MADNet+	1.01 707	1.16 727	4.72 736	0.70 708	0.47 695	1.24 713	0.96 724	0.97 710	0.89 692	0.65 673	0.77 669	0.87 687	0.85 700	2.09 725	1.68 717	0.38 699	0.39 705	0.31 686	0.27 686	0.43 692	0.39 694

MSMD_ROB	0.60 678	0.33 651	0.61 565	0.30 638	0.25 650	0.86 695	0.35 641	0.55 596	0.67 661	1.10 708	1.49 711	1.76 717	0.97 706	0.88 666	0.49 627	0.23 664	0.21 675	0.27 670	0.27 686	0.25 660	0.24 672

ELAS_RVC	0.74 693	0.36 657	1.00 667	0.37 675	0.33 676	0.88 696	0.93 723	0.83 702	1.08 713	1.35 715	1.33 705	1.24 704	1.33 719	1.06 692	0.95 686	0.27 681	0.25 689	0.29 682	0.27 686	0.30 680	0.30 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 693	0.36 657	0.85 645	0.36 669	0.33 676	1.36 718	0.77 714	0.93 707	0.92 700	1.41 719	1.53 713	1.16 702	1.17 711	0.95 680	1.03 690	0.26 676	0.25 689	0.28 678	0.28 689	0.31 681	0.30 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 683	0.89 715	1.59 706	0.77 712	1.21 730	0.51 643	0.23 516	0.59 637	0.72 671	0.69 678	0.61 639	0.69 676	0.91 702	0.79 646	0.48 625	0.27 681	0.12 603	0.73 712	0.30 690	0.65 708	0.40 695

PASM	0.45 644	0.35 654	0.90 653	0.35 667	0.33 676	0.39 585	0.38 656	0.50 529	0.61 648	0.52 648	0.51 589	0.62 654	0.45 635	0.93 675	0.48 625	0.26 676	0.29 695	0.29 682	0.33 691	0.29 679	0.26 677

Ntro	0.58 674	0.64 701	0.92 656	0.66 706	0.50 698	0.77 686	0.36 646	0.66 674	0.70 668	0.50 637	0.59 627	0.65 665	0.51 656	0.75 630	0.45 616	0.56 706	0.32 699	0.56 707	0.34 692	0.63 705	0.46 702

otaku	0.57 673	0.62 700	0.87 648	0.63 705	0.44 692	0.73 680	0.37 650	0.65 668	0.66 658	0.51 642	0.75 666	0.66 669	0.45 635	0.69 606	0.46 622	0.53 702	0.34 701	0.55 704	0.35 693	0.60 703	0.45 699

ACVNet_1	0.72 689	0.81 710	1.37 699	0.72 710	0.53 702	0.77 686	0.42 670	0.85 706	0.90 694	0.74 683	0.75 666	1.32 708	0.72 688	1.02 689	0.55 639	0.54 704	0.31 698	0.71 711	0.35 693	0.64 707	0.45 699

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 663	0.50 687	0.86 646	0.39 679	0.24 642	0.84 693	0.55 695	0.56 612	0.62 650	0.60 664	0.68 655	0.62 654	0.42 626	1.13 697	0.43 608	0.23 664	0.27 691	0.27 670	0.35 693	0.25 660	0.29 682

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 685	0.64 701	1.06 674	0.45 687	0.27 657	1.40 721	0.58 698	0.78 694	0.92 700	0.84 690	0.86 679	0.88 689	0.68 684	1.33 710	0.68 664	0.37 698	0.29 695	0.34 691	0.36 696	0.43 692	0.37 692

MFN_U_SF_RVC	0.56 670	0.51 689	1.19 686	0.38 677	0.22 621	0.69 676	0.27 576	0.80 698	0.67 661	0.73 680	0.74 665	0.87 687	0.61 679	0.81 654	0.76 668	0.29 688	0.27 691	0.32 687	0.37 697	0.32 684	0.31 686

BEATNet-Init1	4.73 743	2.61 736	13.29 759	0.58 701	0.53 702	10.12 749	3.33 741	4.83 746	5.01 745	8.75 752	8.51 749	14.08 761	7.60 751	7.70 751	5.34 746	0.28 685	0.28 694	0.34 691	0.37 697	0.57 701	0.45 699

JetBlue	1.14 713	0.76 708	2.36 719	0.59 702	0.75 714	3.04 732	1.78 738	1.11 712	0.90 694	0.94 698	1.10 694	1.66 715	1.28 717	2.09 725	1.72 720	0.43 701	0.36 703	0.38 693	0.38 699	0.58 702	0.56 707

light-stereo	2.37 731	0.69 705	3.61 727	3.84 740	3.41 736	4.04 733	0.31 615	2.13 734	1.45 725	3.61 742	6.33 747	6.90 750	0.63 680	4.83 744	1.28 709	0.71 714	0.74 737	0.32 687	0.39 700	1.20 729	0.96 730

DStereoFS	0.84 699	0.66 703	0.80 627	0.53 700	0.50 698	1.23 712	0.55 695	0.94 708	1.32 720	0.89 692	1.32 703	1.04 697	2.32 732	1.29 708	1.14 698	0.31 691	0.35 702	0.30 684	0.39 700	0.34 685	0.60 713

DStereoRT	0.35 590	0.13 365	0.51 518	0.25 539	0.16 504	0.42 602	0.19 376	0.48 508	0.39 478	0.30 428	0.39 482	0.24 358	0.39 608	0.64 588	0.30 540	0.08 306	0.07 397	1.54 735	0.41 702	0.08 282	0.11 511

ACVNet-4b	0.72 689	0.81 710	1.33 697	0.72 710	0.50 698	0.80 691	0.31 615	0.71 687	0.80 681	0.50 637	0.72 664	0.95 693	0.43 630	0.96 681	1.20 706	1.13 732	0.21 675	0.76 714	0.45 703	0.65 708	0.46 702

MANE	1.41 717	0.36 657	0.74 614	0.43 684	0.41 686	2.16 728	0.80 716	2.39 736	3.38 737	2.22 737	3.06 739	3.54 734	2.73 736	2.15 727	1.94 726	0.28 685	0.27 691	0.30 684	0.46 704	0.28 678	0.34 690

NVStereoNet_ROB	0.67 684	0.49 686	0.83 637	0.48 691	0.40 685	0.51 643	0.46 679	0.70 685	0.77 678	0.84 690	1.72 719	1.02 696	0.83 697	1.23 703	0.79 674	0.32 692	0.38 704	0.40 696	0.46 704	0.36 688	0.41 696
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.93 704	0.56 695	0.82 634	0.69 707	0.58 705	1.37 719	0.35 641	0.94 708	1.25 718	0.93 697	1.90 722	1.52 712	2.10 729	1.27 706	0.77 671	0.69 712	0.33 700	0.75 713	0.47 706	0.70 712	0.57 709

RainbowNet	0.72 689	0.89 715	1.02 670	0.82 714	0.63 709	0.78 689	0.52 692	0.81 700	0.93 704	0.60 664	0.79 671	0.80 684	0.60 670	0.80 650	0.57 640	0.78 718	0.55 724	0.78 715	0.49 707	0.76 715	0.58 710

ACVNet_2	0.89 701	0.87 714	1.25 691	0.82 714	0.62 708	0.97 701	0.62 702	1.14 713	1.42 723	1.00 703	1.40 706	1.47 711	0.84 698	1.11 694	0.66 662	0.61 709	0.43 708	0.78 715	0.49 707	0.75 714	0.52 705

SPS-STEREO	0.69 686	0.61 699	0.98 665	0.52 699	0.57 704	0.74 682	0.50 690	0.78 694	0.62 650	0.95 700	0.86 679	0.94 691	0.70 686	1.01 688	0.87 680	0.58 708	0.51 718	0.50 701	0.50 709	0.55 700	0.58 710
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoSA	0.81 698	0.37 662	1.08 676	0.51 696	0.65 710	0.67 673	1.44 736	0.74 690	1.06 711	0.54 656	1.67 718	0.49 602	1.78 725	0.96 681	1.69 719	0.28 685	0.43 708	0.27 670	0.51 710	0.40 691	0.58 710

Consistency-Raft	0.55 669	0.48 682	1.02 670	0.45 687	0.49 697	0.49 638	0.47 683	0.72 688	0.72 671	0.45 618	0.82 675	0.47 589	0.60 670	0.50 505	0.63 656	0.39 700	0.39 705	0.44 698	0.51 710	0.52 698	0.37 692

SGM+DAISY	0.87 700	0.66 703	1.30 696	0.51 696	0.60 706	1.03 703	0.84 720	0.76 692	0.73 674	1.39 717	1.51 712	1.31 707	1.22 713	1.11 694	1.08 693	0.57 707	0.53 721	0.51 703	0.51 710	0.54 699	0.61 717

PWCK	1.00 705	1.17 728	1.70 711	0.91 717	0.41 686	1.19 710	0.92 722	1.10 711	1.14 716	1.16 711	1.14 696	1.25 705	0.88 701	1.75 721	1.04 692	0.87 723	0.50 716	0.87 718	0.53 713	0.96 724	0.52 705

anonymity	0.56 670	0.54 694	0.70 604	0.47 690	0.61 707	0.56 655	0.43 672	0.69 683	0.49 593	0.63 669	0.55 611	0.54 629	0.60 670	0.61 571	0.57 640	0.55 705	0.53 721	0.50 701	0.54 714	0.51 697	0.56 707

IMH-64-1	0.91 702	0.86 712	0.84 642	0.97 719	0.75 714	0.92 699	0.71 706	1.27 714	1.10 714	0.89 692	1.45 708	1.14 699	0.96 704	1.19 699	0.84 677	0.74 715	0.51 718	0.97 720	0.55 715	0.84 717	0.60 713

IMH-64	0.91 702	0.86 712	0.84 642	0.97 719	0.75 714	0.92 699	0.71 706	1.27 714	1.10 714	0.89 692	1.45 708	1.14 699	0.96 704	1.19 699	0.84 677	0.74 715	0.51 718	0.97 720	0.55 715	0.84 717	0.60 713

IMH	1.05 710	0.95 719	1.00 667	1.01 721	0.78 718	1.11 705	0.68 705	1.38 717	1.43 724	1.00 703	1.72 719	1.43 709	1.14 708	1.73 720	0.89 682	1.09 729	0.55 724	0.99 722	0.57 717	0.87 719	0.62 719

MFMNet_re	0.72 689	0.76 708	0.99 666	0.62 704	0.70 712	0.77 686	0.67 704	0.75 691	0.83 687	0.78 688	0.86 679	0.69 676	0.78 691	0.71 613	0.61 651	0.66 711	0.59 727	0.61 708	0.58 718	0.68 711	0.71 721

DGSMNet	0.61 679	0.29 628	0.91 654	0.51 696	0.70 712	0.62 668	1.38 735	0.59 637	0.55 630	0.37 542	0.61 639	0.52 620	0.33 571	0.65 595	0.43 608	0.53 702	0.60 728	0.67 709	0.61 719	0.63 705	0.61 717

GCST	0.47 649	0.60 698	0.57 549	1.04 724	0.48 696	0.38 576	0.11 26	0.40 413	0.32 388	0.41 591	0.34 423	0.29 430	0.17 329	0.46 489	0.19 379	0.69 712	0.42 707	0.79 717	0.62 720	0.62 704	0.46 702

TorneroNet-64	1.43 718	1.03 721	1.20 687	1.10 725	0.86 724	2.26 729	0.73 709	1.84 727	3.84 742	1.25 712	2.25 730	2.69 730	1.42 720	1.76 722	1.43 712	0.76 717	0.50 716	1.09 725	0.66 721	1.23 731	0.76 726

WAO-7	1.01 707	0.89 715	0.93 658	0.83 716	0.66 711	1.18 708	0.81 718	1.40 718	1.57 728	1.11 709	1.76 721	1.45 710	1.19 712	1.50 714	1.14 698	0.61 709	0.62 731	0.70 710	0.68 722	0.66 710	0.60 713

LVE	1.13 712	1.02 720	1.28 694	1.01 721	0.80 721	1.29 716	0.81 718	1.47 721	1.96 730	1.07 707	1.90 722	1.90 718	1.01 707	1.48 713	0.91 683	0.93 726	0.61 730	0.94 719	0.69 723	0.87 719	0.75 725

Dean	1.17 714	1.04 722	1.49 703	1.03 723	0.78 718	1.20 711	0.77 714	1.48 722	1.96 730	1.28 713	1.99 725	2.15 722	1.14 708	1.25 704	1.00 689	0.81 720	0.60 728	1.01 723	0.69 723	0.92 723	0.74 724

Selective-IGEV-i1pa	5.57 744	7.99 749	4.76 738	0.80 713	0.45 693	12.99 752	3.60 742	9.25 753	7.43 749	6.97 749	9.87 753	8.94 751	7.26 750	14.66 762	5.65 747	3.55 746	1.08 739	1.93 737	0.72 725	0.73 713	2.79 742

TorneroNet	2.22 728	1.08 724	1.24 690	1.14 729	0.90 725	5.58 737	0.80 716	2.12 733	8.69 750	2.58 739	5.42 744	3.88 735	1.97 727	1.78 724	1.87 723	0.86 722	0.54 723	1.15 729	0.74 726	1.23 731	0.85 729

WAO-6	1.07 711	0.93 718	0.92 656	0.96 718	0.78 718	1.28 715	0.75 711	1.34 716	2.00 732	1.02 705	1.54 714	1.59 713	1.22 713	1.31 709	1.14 698	0.78 718	0.55 724	1.02 724	0.75 727	0.83 716	0.69 720

WAO-8	1.46 720	1.10 725	1.09 677	1.10 725	0.84 722	2.06 725	0.75 711	1.84 727	3.83 740	1.44 723	2.21 728	2.15 722	1.43 721	3.17 732	1.19 704	0.91 724	0.65 733	1.09 725	0.79 728	0.90 721	0.71 721

Venus	1.46 720	1.10 725	1.09 677	1.10 725	0.84 722	2.06 725	0.75 711	1.84 727	3.83 740	1.44 723	2.21 728	2.15 722	1.43 721	3.17 732	1.19 704	0.91 724	0.65 733	1.09 725	0.79 728	0.90 721	0.71 721

notaker	1.45 719	1.34 731	1.48 701	1.40 732	1.07 728	1.18 708	0.85 721	1.48 722	1.40 722	1.51 728	3.46 740	2.40 727	1.81 726	1.76 722	1.45 715	1.11 730	0.69 736	1.38 732	0.87 730	1.31 733	0.97 732

UNDER WATER-64	1.55 722	1.19 729	2.52 722	1.31 730	0.95 726	2.12 727	1.21 733	1.45 720	3.19 736	1.43 722	1.32 703	2.64 729	2.04 728	1.63 717	1.83 722	1.11 730	0.67 735	1.28 730	0.92 731	1.19 728	1.02 733

UNDER WATER	1.59 723	1.22 730	2.36 719	1.38 731	1.03 727	1.67 724	1.10 730	1.54 725	3.63 738	1.44 723	1.47 710	2.85 731	2.25 731	1.67 718	1.94 726	1.06 728	0.62 731	1.31 731	0.93 732	1.21 730	1.02 733

ktn	1.77 726	1.36 732	1.22 688	1.43 733	1.14 729	1.52 722	1.08 729	1.51 724	3.96 743	2.77 741	4.69 742	3.35 733	1.46 723	1.69 719	1.25 708	1.43 734	0.77 738	1.45 733	0.99 733	1.32 734	0.96 730

JetRed	2.30 730	2.64 737	6.12 742	1.12 728	1.38 733	5.85 744	3.29 740	1.99 731	1.67 729	1.98 735	1.95 724	2.16 725	1.60 724	2.48 729	4.10 738	1.05 727	1.60 741	1.09 725	1.01 734	1.67 736	1.28 736

KSHMR	1.89 727	1.36 732	1.60 707	1.47 734	1.22 731	1.38 720	1.06 728	1.79 726	5.97 746	1.42 721	5.65 746	2.98 732	1.14 708	2.23 728	1.20 706	1.27 733	1.12 740	1.46 734	1.10 735	1.32 734	1.15 735

Anonymous_2	0.37 605	0.21 566	0.47 481	0.20 249	0.21 605	0.42 602	0.26 569	0.38 387	0.29 345	0.33 481	0.30 365	0.44 574	0.38 602	0.36 449	0.29 532	0.26 676	0.29 695	0.44 698	1.41 736	0.34 685	0.21 654

MADNet++	2.26 729	1.80 735	2.06 715	2.13 738	1.97 735	2.61 731	1.79 739	2.38 735	2.16 733	2.75 740	2.65 737	2.38 726	2.43 733	3.17 732	3.21 734	2.17 742	1.95 744	1.94 738	1.63 737	2.06 737	2.01 739

TCMNet-wrong-test	4.29 736	5.57 744	4.65 733	11.33 753	10.39 746	5.73 743	4.48 747	4.13 742	1.02 707	1.91 734	2.39 731	6.16 745	3.62 739	3.84 742	4.50 740	1.99 738	0.47 712	1.97 739	1.69 738	5.69 745	4.31 746

noway4	4.32 739	5.81 747	4.75 737	11.39 756	10.47 751	5.70 742	4.50 748	4.14 743	0.90 694	1.83 729	2.44 732	6.16 745	3.63 740	3.66 740	4.60 745	2.00 741	0.47 712	2.03 743	1.73 739	5.80 750	4.40 750

zzzz4	4.31 737	5.77 745	4.85 740	11.37 754	10.45 749	5.64 740	4.46 743	4.20 744	0.91 699	1.87 731	2.47 733	6.11 743	3.60 737	3.65 738	4.59 743	1.99 738	0.47 712	2.02 740	1.74 740	5.77 748	4.37 748

noway3	4.27 735	5.33 743	4.61 731	11.26 751	10.44 748	5.62 738	4.46 743	4.12 741	0.92 700	1.86 730	2.49 736	6.19 747	3.66 741	3.74 741	4.54 741	1.97 736	0.46 710	2.03 743	1.74 740	5.69 745	4.21 745

noway2	4.26 734	5.26 742	4.63 732	11.29 752	10.43 747	5.62 738	4.46 743	4.09 740	0.90 694	1.87 731	2.47 733	6.20 748	3.67 742	3.62 737	4.54 741	1.97 736	0.46 710	2.02 740	1.74 740	5.72 747	4.32 747

noway1	4.31 737	5.77 745	4.81 739	11.37 754	10.45 749	5.64 740	4.46 743	4.20 744	0.90 694	1.87 731	2.48 735	6.11 743	3.60 737	3.65 738	4.59 743	1.99 738	0.47 712	2.02 740	1.74 740	5.77 748	4.37 748

Selective-IGEV-i16pa	30.47 776	41.93 780	4.02 729	0.49 694	0.37 682	96.94 781	0.74 710	60.26 782	58.76 781	17.24 762	64.39 780	38.26 781	49.53 781	106.11 782	26.15 767	19.96 772	3.42 749	4.39 749	1.81 744	0.39 690	14.22 764

PML	16.10 760	12.82 760	6.78 743	5.23 741	7.76 742	33.92 767	66.56 777	5.30 747	10.28 752	26.12 776	68.59 781	20.51 764	13.49 762	10.06 753	6.78 750	5.96 752	2.00 745	6.04 756	2.18 745	8.96 756	2.60 741

tt	4.71 742	0.10 151	3.94 728	2.06 737	1.53 734	10.14 750	16.88 753	9.27 754	4.98 744	1.39 717	1.02 691	4.68 736	4.90 744	3.35 735	5.86 748	5.76 751	9.15 760	2.24 746	2.53 746	3.10 739	1.32 737

USTest	6.88 745	5.23 741	5.63 741	7.22 745	7.29 741	14.34 754	22.76 755	8.48 751	9.32 751	5.42 745	6.39 748	6.29 749	6.64 747	6.92 748	8.62 751	1.94 735	3.29 748	2.16 745	2.55 747	3.85 741	3.29 743

HanzoNet	2.97 732	1.69 734	2.29 718	1.74 735	1.33 732	1.53 723	1.03 727	1.99 731	2.64 735	5.51 746	5.16 743	5.90 740	6.82 749	4.32 743	3.29 735	3.16 745	2.02 746	1.92 736	2.87 748	2.24 738	1.89 738

U	1.00 705	0.09 92	0.21 139	0.21 308	3.68 737	6.12 745	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	5.42 751	2.90 749	0.07 194	0.06 151

DPSimNet_ROB	4.34 741	4.23 738	6.89 744	3.67 739	3.68 737	4.75 734	5.21 749	2.67 737	3.68 739	5.82 747	3.95 741	5.57 737	6.72 748	3.46 736	4.48 739	4.05 749	2.88 747	4.68 750	3.12 750	3.69 740	3.62 744

ASD4	7.23 746	6.65 748	7.69 745	5.24 742	5.62 740	11.85 751	20.36 754	7.57 750	7.14 748	6.55 748	5.47 745	5.99 742	5.78 745	7.22 749	9.24 752	4.85 750	4.44 750	6.40 757	5.19 751	6.53 751	4.89 751

iinet-test	10.78 752	9.29 750	9.70 747	10.48 746	10.68 752	17.98 759	25.98 761	12.57 758	13.39 757	9.64 756	10.10 754	10.06 753	10.61 755	11.22 758	12.70 755	6.40 753	7.74 755	5.68 752	6.69 752	7.47 752	7.30 752

IINet	10.78 752	9.29 750	9.70 747	10.48 746	10.68 752	17.98 759	25.98 761	12.57 758	13.39 757	9.64 756	10.10 754	10.06 753	10.61 755	11.22 758	12.70 755	6.40 753	7.74 755	5.68 752	6.69 752	7.47 752	7.30 752

DPSM_ROB	11.49 755	9.87 756	10.35 755	11.13 749	11.31 754	19.11 762	27.51 764	13.37 761	14.21 762	10.31 758	11.06 759	10.96 759	11.27 760	11.96 760	13.59 758	6.78 755	8.19 758	6.03 754	7.09 754	7.93 754	7.73 757

DPSM	11.49 755	9.87 756	10.35 755	11.13 749	11.31 754	19.11 762	27.51 764	13.37 761	14.21 762	10.31 758	11.06 759	10.96 759	11.27 760	11.96 760	13.59 758	6.78 755	8.19 758	6.03 754	7.09 754	7.93 754	7.73 757

DGTPSM_ROB	8.34 748	5.10 739	10.37 757	5.31 743	10.18 744	8.33 746	23.60 759	6.06 748	13.41 759	4.90 743	10.87 757	5.65 738	10.44 752	6.17 746	12.59 753	3.74 747	7.55 753	3.69 747	7.26 756	4.14 742	7.46 754

DPSMNet_ROB	8.40 749	5.11 740	10.49 758	5.58 744	10.25 745	8.34 747	23.62 760	6.07 749	13.45 760	4.93 744	10.88 758	5.66 739	10.44 752	6.24 747	12.64 754	3.98 748	7.61 754	3.76 748	7.30 757	4.20 743	7.51 755

real-time stereo	19.07 763	18.91 764	16.59 760	20.12 760	17.29 758	28.07 766	33.08 766	22.27 767	20.40 767	19.30 766	17.17 762	20.25 763	17.40 764	21.10 765	19.76 765	15.87 768	14.54 764	15.28 766	13.39 758	16.88 768	13.78 762

LSM0	24.24 772	19.98 771	22.32 771	24.22 771	40.14 778	38.48 772	55.20 769	26.95 774	28.57 769	20.49 768	21.83 765	22.26 773	22.75 770	24.22 772	27.30 768	13.66 766	16.32 765	12.19 764	14.15 759	16.10 767	17.66 772

CasAABBNet	23.10 765	19.86 765	20.64 767	22.47 764	22.73 764	38.41 771	55.50 773	26.89 772	28.70 772	20.61 772	22.15 769	22.08 771	22.75 770	23.99 766	27.36 770	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.27 760	15.95 761	15.53 766

RAFT-FEzeroshot	23.10 765	19.88 767	20.56 765	22.49 765	22.75 766	38.38 768	55.50 773	26.84 769	28.66 770	20.60 770	22.10 767	22.05 768	22.74 768	24.00 768	27.37 772	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.28 761	15.96 763	15.54 767

RAFT-FE	23.10 765	19.88 767	20.56 765	22.49 765	22.75 766	38.38 768	55.50 773	26.84 769	28.66 770	20.60 770	22.10 767	22.05 768	22.74 768	24.00 768	27.37 772	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.28 761	15.96 763	15.54 767

Selective-RAFT-Error	23.16 769	19.93 769	20.87 769	22.54 769	22.81 769	38.52 774	55.47 771	27.01 775	28.83 774	20.66 773	22.25 770	22.09 772	22.80 772	24.09 770	27.36 770	13.61 765	16.48 767	12.15 762	14.28 761	15.99 766	15.57 770

Hybrid-DGEV	23.16 769	19.94 770	20.96 770	22.49 765	22.75 766	38.51 773	55.52 776	27.09 776	28.90 776	20.58 769	22.25 770	22.00 767	22.80 772	24.11 771	27.33 769	13.60 763	16.47 766	12.14 758	14.30 764	15.95 761	15.54 767

FlowAnything	23.14 768	19.87 766	20.79 768	22.50 768	22.74 765	38.39 770	55.46 770	26.89 772	28.72 773	20.77 774	22.29 772	22.07 770	22.72 767	23.99 766	27.41 774	13.60 763	16.55 772	12.15 762	14.36 765	15.97 765	15.52 765

fast-reg	23.64 771	20.51 773	23.42 772	23.22 770	24.75 773	38.73 775	55.47 771	26.85 771	28.86 775	20.12 767	21.73 764	21.64 766	22.22 766	24.30 773	27.54 775	13.91 767	16.52 771	14.85 765	15.62 766	16.91 769	15.71 771

FADE	4.32 739	1.06 723	4.35 730	0.71 709	0.76 717	0.73 680	0.50 690	1.85 730	1.52 727	0.75 684	0.66 650	1.17 703	2.69 735	2.83 730	1.96 728	24.23 777	4.70 751	17.35 768	17.61 767	0.49 696	0.44 698

RSGM-EC	29.65 774	17.75 762	10.04 750	35.31 775	33.15 774	26.42 764	46.65 767	19.89 765	17.74 765	18.92 764	23.36 773	30.14 775	23.59 774	41.87 779	45.99 780	59.56 780	34.38 780	33.25 780	20.37 768	34.97 777	19.60 775

acva	29.65 774	17.75 762	10.04 750	35.31 775	33.15 774	26.42 764	46.65 767	19.89 765	17.74 765	18.92 764	23.36 773	30.14 775	23.59 774	41.87 779	45.99 780	59.56 780	34.38 780	33.25 780	20.37 768	34.97 777	19.60 775

HaxPig	17.72 762	20.22 772	19.73 762	16.53 758	16.51 757	9.27 748	9.33 750	14.34 763	13.27 756	18.65 763	18.70 763	17.35 762	16.77 763	17.04 763	16.45 763	22.05 776	20.89 773	22.27 773	21.53 770	21.29 772	22.13 777

zzzzzz3	33.80 777	21.93 774	29.35 775	40.69 777	40.71 779	54.58 777	75.81 779	38.06 778	43.73 779	30.21 778	32.81 776	33.59 779	36.40 779	35.16 775	41.64 778	19.24 770	24.62 775	18.35 769	21.58 771	19.15 770	18.48 773

zzz1	33.83 778	21.95 775	29.58 776	40.69 777	40.71 779	54.57 776	75.77 778	38.08 779	43.79 780	30.23 779	32.84 777	33.61 780	36.40 779	35.19 776	41.64 778	19.25 771	24.62 775	18.36 770	21.58 771	19.16 771	18.49 774

zzzz2	34.86 779	30.12 778	31.42 777	34.23 773	34.22 776	58.04 778	83.74 780	40.88 780	43.54 777	31.10 780	33.46 778	32.70 777	33.88 777	35.86 777	41.00 776	20.48 774	24.86 777	18.45 771	21.67 773	24.07 773	23.42 778

noway5	34.86 779	30.12 778	31.42 777	34.23 773	34.22 776	58.04 778	83.74 780	40.88 780	43.54 777	31.10 780	33.46 778	32.70 777	33.88 777	35.86 777	41.00 776	20.48 774	24.86 777	18.45 771	21.67 773	24.07 773	23.42 778

LRCNet_RVC	10.90 754	14.34 761	9.35 746	15.35 757	8.04 743	1.08 704	0.34 637	8.78 752	0.70 668	12.63 761	16.05 761	9.85 752	6.54 746	8.57 752	6.34 749	20.27 773	5.40 752	23.70 774	21.88 775	14.87 760	13.83 763

MEDIAN_ROB	21.21 764	24.62 776	23.47 773	19.58 759	19.65 763	13.22 753	10.96 751	17.88 764	17.00 764	22.14 775	22.02 766	20.86 765	20.36 765	21.06 764	19.71 764	25.63 778	24.13 774	26.21 775	25.20 776	25.17 775	25.38 780

AVERAGE_ROB	25.43 773	29.06 777	27.24 774	24.63 772	24.20 772	17.73 758	12.61 752	22.29 768	21.39 768	26.79 777	26.16 775	25.20 774	24.64 776	25.07 774	23.53 766	29.96 779	28.40 779	30.60 776	29.58 777	29.72 776	29.84 781

Anonymous_1	16.62 761	9.35 752	9.84 749	10.66 748	14.64 756	18.66 761	27.12 763	12.64 760	13.51 761	10.76 760	10.30 756	10.13 755	10.60 754	11.06 757	12.74 757	15.87 768	7.74 755	16.92 767	43.48 778	58.66 781	7.68 756

xxxxx1	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

tt_ll	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

ff	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

test_example2	101.33 781	108.28 781	68.15 780	98.43 779	106.93 781	89.75 780	102.43 782	36.80 777	97.65 782	129.04 782	130.15 782	65.26 782	66.62 782	92.11 781	80.24 782	144.10 782	199.48 782	81.81 782	103.01 782	125.01 782	101.27 782

ccccc	256.34 782	256.29 782	313.62 782	354.40 782	364.36 782	149.10 782	168.46 783	152.89 783	131.30 783	153.93 783	155.56 783	164.00 783	204.39 783	268.02 783	295.19 783	390.55 783	349.22 783	244.59 783	219.82 783	412.30 783	378.83 783

Low-res two-view benchmark