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

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 253

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 236	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 458	0.48 213	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 226

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA2	0.25 81	0.74 483	1.30 181	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 120	0.19 2	0.44 561	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 205	0.17 53	0.11 327	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 202	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 153	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 150	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 150	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 164	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 189	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 428	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 195	0.19 89	0.09 140	0.31 608	0.07 1	0.10 227	0.07 5	0.07 12

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

aanet-new-36k	0.29 135	0.63 433	1.51 241	0.24 108	0.11 9	0.43 153	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 163	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 471

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 406	1.36 197	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 163	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 517

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 342	1.39 209	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 552	0.08 37	0.27 501

aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 161	0.25 132	0.13 48	0.44 164	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 220	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 183

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 458	0.47 202	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 189	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 163	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 447	0.08 59	0.51 635	0.08 37	0.39 589

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 122	0.22 58	0.31 448	0.47 202	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 327

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 163	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.45 622	0.08 37	0.27 501

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 134	0.23 81	0.23 321	0.45 172	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 253

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 205	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 220	0.33 150	0.18 64	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.08 37	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 114	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 138

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 122	0.22 58	0.30 427	0.48 213	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 226

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 138

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 230	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 299	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 607	0.08 37	0.09 77

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 282	0.29 264	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 183

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 113	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 219	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 295

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 123	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 164	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 240	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 205	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 136	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 195	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 125	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 125	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

DCANet-4	0.40 254	0.27 133	2.21 479	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.47 308	0.28 214	0.37 360	0.37 195	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

fff	0.43 290	0.77 496	1.95 415	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 548	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 294	0.24 108	0.16 127	0.54 290	0.15 39	0.40 68	0.55 325	0.37 252	0.51 351	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 568	0.08 37	0.06 1
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
TANstereo	0.33 178	0.49 361	1.75 300	0.23 81	0.12 21	0.54 290	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 307	0.51 351	0.26 190	0.22 163	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 138

csc	0.43 290	0.77 496	1.95 415	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 548	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

cscssc	0.43 290	0.77 496	1.95 415	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 548	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 114	0.31 312	0.44 561	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 243	0.17 70	0.39 213	0.85 533	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.29 558	0.09 74	0.20 404

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 352	1.41 212	0.26 175	0.18 205	0.43 153	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 146	0.37 195	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 607

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 372	1.68 272	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 123	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 493

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 195	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 368

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 412	1.61 258	0.25 132	0.15 97	0.46 192	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 189	0.30 114	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 589

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 361	1.73 289	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

aanet-new-30k	0.28 122	0.49 361	1.75 300	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 141	0.24 108	0.45 572	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 583	0.09 74	0.10 112

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 374	1.51 241	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 146	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 540

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 407	0.98 120	0.21 29	0.31 448	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.45 622	0.09 74	0.29 517

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 163	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 181	0.08 59	0.47 626	0.09 74	0.34 562

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 170	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 226	0.21 146	0.32 136	0.20 121	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

252Zero-FE	0.62 483	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 690	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 405	0.09 140	0.12 404	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 183

Zero-FE251	0.56 444	0.29 175	1.27 173	0.26 175	0.16 127	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 687	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 566	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 226

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 112

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 172	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 172	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 136	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 171	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 230	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 224	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 218	0.28 230	0.28 401	0.55 305	0.22 215	0.78 399	0.48 255	0.46 316	0.38 256	0.36 265	0.17 70	0.33 150	0.23 176	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 186	0.19 2	0.12 21	0.54 290	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.30 114	0.21 141	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 181	0.79 630	0.34 486	0.51 254	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 649	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 580

XX-TBD	0.34 187	0.77 496	1.75 300	0.34 400	0.13 48	0.51 254	0.17 75	0.43 98	0.50 273	0.37 252	0.49 338	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 278	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 278	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 357	1.33 188	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 146	0.38 205	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 432

aanet-new-78k	0.33 178	0.44 330	2.51 547	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 220	0.34 164	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 540

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 381	2.69 576	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 146	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 577	0.10 103	0.23 457

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 352	1.36 197	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 146	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 138

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 374	1.27 173	0.27 199	0.15 97	0.49 230	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 327

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 516	0.25 132	0.25 356	0.43 153	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 306	0.33 150	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 226

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 381	1.28 175	0.22 58	0.32 458	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.46 625	0.10 103	0.32 549

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 153	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 220	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.09 187	0.10 103	0.07 12

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 616

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 616

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 125	0.25 132	0.21 271	0.46 192	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 171	0.17 53	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.25 536	0.10 103	0.10 112

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 139	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 205	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 112

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 506	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 278	0.44 245	0.23 176	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 239	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 112

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 195	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 137	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 240	0.38 205	0.37 353	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.25 536	0.10 103	0.06 1

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 235	0.24 108	0.20 257	0.47 202	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 76	0.07 1	0.12 335	0.10 103	0.07 12

U	3.37 680	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 701	19.19 705	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 710	12.81 704	0.10 103	0.08 49

Any-RAFT	0.38 231	0.25 103	1.89 385	0.27 199	0.17 158	0.68 497	0.21 175	0.78 399	0.53 305	0.43 289	0.43 279	0.54 391	0.30 306	0.41 224	0.20 121	0.10 246	0.12 404	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

RAFT-Test	0.44 299	0.38 275	2.01 433	0.27 199	0.44 561	0.64 459	0.37 485	0.72 334	0.57 341	0.45 307	0.48 321	0.65 454	0.24 205	0.35 171	0.29 264	0.09 140	0.11 371	0.09 156	0.38 608	0.10 103	0.11 138

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 155	0.25 132	0.34 486	0.43 153	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 205	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 540

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 118	0.30 285	0.19 241	0.56 321	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 205	0.19 89	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.35 565

anonymousa	0.48 352	0.46 342	2.44 528	0.29 264	0.34 486	0.61 407	0.25 311	0.66 300	0.54 318	0.53 388	0.77 551	0.73 508	0.46 458	0.33 150	0.31 296	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.29 558	0.10 103	0.19 385

ASMatch	0.60 470	0.43 319	2.58 560	0.91 639	0.36 508	0.56 321	0.25 311	0.52 206	0.61 382	0.47 318	1.21 618	0.47 356	0.66 553	1.34 476	0.94 540	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.10 103	0.16 327

DEmStereo	0.68 519	0.31 206	2.25 491	0.42 517	0.17 158	0.66 479	0.89 634	0.51 190	0.59 360	0.60 481	1.01 598	0.45 336	1.26 630	1.54 507	2.26 642	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.11 138

RAFT-RH_RVC	0.61 478	0.50 369	2.33 504	0.36 436	0.29 410	0.60 387	0.18 95	0.44 107	0.58 352	0.76 568	1.91 646	0.47 356	0.29 296	1.60 520	1.23 589	0.14 464	0.07 76	0.13 418	0.13 368	0.10 103	0.09 77

RAFT-345	0.53 418	0.30 192	2.34 506	0.38 477	0.34 486	0.58 356	0.42 511	0.47 150	0.61 382	0.51 368	1.00 597	0.43 316	0.28 278	1.57 513	0.82 529	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.10 103	0.08 49

CFNet-RSSM	0.41 262	0.32 214	2.20 478	0.27 199	0.44 561	0.52 273	0.19 106	0.76 373	0.48 255	0.43 289	0.36 241	0.54 391	0.26 240	0.33 150	0.25 216	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.38 608	0.10 103	0.09 77

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 188	0.19 2	0.13 48	0.55 305	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.11 327	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.10 103	0.07 12
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
CCAANet	0.40 254	0.33 223	1.65 262	0.26 175	0.21 271	0.53 282	0.26 334	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 457	0.56 407	0.35 340	0.86 422	0.41 387	0.12 388	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.10 112

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 192	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 123	0.22 165	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 132	0.27 199	0.12 21	0.43 153	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 146	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 142	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 296	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 183

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 172	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 146	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 269	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 226

Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 260	0.23 189	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 183

UGAM-zero	0.63 490	0.39 287	2.49 540	0.30 285	0.49 586	0.67 485	0.19 106	0.91 510	0.45 221	0.77 572	0.45 294	1.16 628	0.82 587	2.05 594	0.29 264	0.09 140	0.15 475	0.09 156	0.44 621	0.11 137	0.22 432

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 389	1.44 220	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 163	0.30 114	0.29 264	0.10 246	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.11 137	0.11 138

DisPM	0.43 290	0.33 223	1.78 322	0.57 601	0.18 205	0.59 375	0.63 600	0.53 215	0.61 382	0.60 481	0.53 378	0.38 277	0.26 240	0.75 400	0.29 264	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.14 253

STrans-v2	0.67 512	0.56 401	2.64 568	0.27 199	0.23 321	0.57 339	0.33 456	0.96 555	0.69 469	0.92 604	0.85 568	0.89 575	0.93 604	1.83 560	1.21 587	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.12 183

TransformOpticalFlow	0.64 494	0.56 401	2.66 571	0.44 529	0.26 374	0.62 427	0.28 379	0.83 436	0.71 489	0.76 568	0.74 541	0.91 579	0.85 592	1.83 560	0.81 528	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.11 137	0.12 183

FTStereo	0.76 559	0.18 6	2.35 509	0.71 622	0.21 271	0.73 524	1.79 675	0.57 243	0.53 305	1.07 618	1.63 640	1.29 634	2.13 663	0.75 400	0.29 264	0.19 547	0.08 181	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.40 595

GrayStereo	0.66 507	0.19 10	1.76 309	0.90 638	0.23 321	0.62 427	1.42 671	0.62 279	0.60 365	0.72 556	0.78 552	0.56 407	3.07 674	0.60 349	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.21 514	0.11 137	0.18 368

cross-raft	0.40 254	0.27 133	2.22 483	0.30 285	0.17 158	0.49 230	0.35 469	0.71 328	0.39 148	0.43 289	0.45 294	0.64 449	0.25 220	0.32 136	0.25 216	0.08 65	0.08 181	0.09 156	0.23 527	0.11 137	0.14 253

test-1	0.44 299	0.48 357	1.69 274	0.30 285	0.27 387	0.50 243	0.28 379	0.80 418	0.43 200	0.40 270	0.54 390	0.41 298	0.24 205	0.31 123	1.16 579	0.09 140	0.20 549	0.10 217	0.17 462	0.11 137	0.26 493

Prome-Stereo	0.49 370	0.30 192	1.76 309	0.60 612	0.23 321	0.63 445	0.42 511	0.62 279	0.60 365	0.59 471	1.03 603	0.43 316	0.72 567	0.60 349	0.33 322	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.43 602

Gwc-CoAtRS	0.38 231	0.33 223	1.92 399	0.27 199	0.41 551	0.48 213	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 289	0.39 265	0.57 414	0.26 240	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.31 577	0.11 137	0.09 77

DN	0.37 218	0.23 71	1.40 210	0.37 460	0.40 542	0.48 213	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 265	0.18 94	0.81 415	0.54 455	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.34 591	0.12 154	0.19 385

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 192	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 192	0.23 81	0.29 410	0.98 601	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 189	0.43 236	0.53 449	0.09 140	0.09 269	0.08 59	0.10 227	0.12 154	0.11 138

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 339	1.04 129	0.21 29	0.12 21	0.58 356	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 302	0.30 234	0.41 402	0.81 415	0.51 442	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.09 77

Reg-Stereo(zero)	0.46 330	0.17 2	2.10 455	0.24 108	0.34 486	0.51 254	0.42 511	0.50 180	0.54 318	0.37 252	0.46 302	0.54 391	0.60 526	0.43 236	1.10 569	0.08 65	0.09 269	0.08 59	0.22 524	0.12 154	0.22 432

castereo	0.30 152	0.44 330	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 359	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 316	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.31 577	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 318	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 240	0.37 195	0.24 202	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.12 154	0.10 112

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

model_zeroshot	0.44 299	0.68 457	1.97 429	0.28 230	0.18 205	0.69 503	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 612	0.34 232	0.42 312	0.20 132	0.69 386	0.24 202	0.10 246	0.22 564	0.10 217	0.22 524	0.12 154	0.10 112

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

RAStereo	0.28 122	0.48 357	1.52 243	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.12 154	0.08 49

test_sample1	0.40 254	0.18 6	1.19 155	0.31 312	0.18 205	0.48 213	0.23 254	0.78 399	0.49 262	0.44 296	0.44 290	0.45 336	0.41 402	1.39 481	0.33 322	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.13 226

ACVNet-DCA	0.42 281	0.64 438	2.07 445	0.35 417	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

xx1	0.46 330	0.64 438	2.07 445	0.35 417	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 607	0.31 225	0.38 256	0.46 348	0.36 347	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

1test111	0.44 299	0.64 438	2.07 445	0.35 417	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.96 432	0.30 284	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

1111x	0.74 552	0.21 33	1.93 402	0.31 312	0.17 158	0.63 445	0.32 447	1.03 607	0.74 518	0.52 377	0.62 457	0.57 414	0.47 467	2.38 621	4.25 675	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.12 335	0.12 154	0.14 253

qqq	0.38 231	0.21 33	1.34 192	0.28 230	0.15 97	0.45 172	0.26 334	0.76 373	0.52 288	0.39 268	0.41 272	0.46 348	0.36 347	0.96 432	0.30 284	0.11 327	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

x	0.35 200	0.20 18	1.36 197	0.33 367	0.17 158	0.47 202	0.24 289	0.75 361	0.54 318	0.40 270	0.40 268	0.42 312	0.34 338	0.45 261	0.32 309	0.11 327	0.14 447	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

BUS	0.41 262	0.27 133	1.13 142	0.30 285	0.21 271	0.91 592	0.23 254	1.00 589	0.61 382	0.63 511	0.53 378	0.66 461	0.30 306	0.43 236	0.32 309	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

BSDual-CNN	0.41 262	0.27 133	1.13 142	0.30 285	0.21 271	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.61 382	0.63 511	0.53 378	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

hknet	0.47 346	0.29 175	1.70 278	0.30 285	0.24 336	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.64 420	0.63 511	0.53 378	0.80 541	0.38 369	0.77 408	0.37 353	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

PFNet+	0.45 318	0.37 263	1.86 371	0.46 548	0.18 205	0.58 356	0.77 624	0.52 206	0.64 420	0.56 428	0.48 321	0.39 283	0.26 240	0.93 428	0.32 309	0.13 420	0.09 269	0.14 455	0.13 368	0.12 154	0.15 295

PSM-softLoss	0.48 352	0.27 133	1.85 363	0.51 572	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 520	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

KMStereo	0.48 352	0.27 133	1.85 363	0.51 572	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 520	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

KYRaft	0.48 352	0.29 175	1.75 300	0.33 367	0.21 271	0.75 536	0.44 529	0.58 249	0.57 341	0.64 521	0.93 585	0.53 383	0.72 567	0.60 349	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.12 154	0.54 618

Pruner-Stereo	0.51 398	0.27 133	1.78 322	1.79 670	0.19 241	0.62 427	0.45 538	0.57 243	0.60 365	0.61 490	0.48 321	0.41 298	0.24 205	0.46 270	1.00 553	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.12 154	0.13 226

AnonymousM	0.37 218	0.44 330	1.50 238	0.25 132	0.15 97	0.52 273	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 283	0.32 214	0.30 234	0.25 220	0.34 164	0.23 176	0.11 327	0.09 269	0.71 649	0.36 604	0.12 154	0.07 12

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 339	1.08 134	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 273	0.21 94	0.24 115	0.55 394	0.22 163	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
222	0.78 567	0.23 71	1.23 165	0.28 230	0.18 205	0.62 427	0.24 289	1.02 600	0.70 479	0.58 457	0.66 498	0.46 348	0.42 420	1.80 555	6.53 688	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.17 348

xxxx	0.70 528	0.21 33	1.33 188	0.28 230	0.18 205	0.63 445	0.24 289	1.02 600	0.69 469	0.50 355	0.62 457	0.58 421	0.38 369	1.47 500	5.21 681	0.13 420	0.12 404	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.15 295

HSM-Net_RVC	0.67 512	0.34 241	2.23 487	0.26 175	0.19 241	0.67 485	0.29 403	1.26 637	0.69 469	0.72 556	0.70 527	0.78 532	0.42 420	3.77 675	0.41 387	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.11 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 568	0.13 188	0.55 621

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 138

FE-Mocha	0.41 262	0.31 206	1.44 220	0.28 230	0.33 473	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 296	0.50 346	0.41 298	0.45 443	0.36 184	1.17 581	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.21 514	0.13 188	0.13 226

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 342	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 282	0.25 311	0.52 206	0.54 318	0.28 209	0.32 214	0.29 226	0.23 189	0.59 342	0.55 457	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.08 49

xyz-stereo	3.02 676	0.29 175	30.64 721	0.23 81	0.12 21	15.52 696	0.24 289	0.51 190	0.47 251	0.59 471	7.99 689	0.64 449	0.47 467	1.39 481	0.50 436	0.09 140	0.07 76	0.34 616	0.07 103	0.13 188	0.08 49

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 218	0.37 263	1.21 161	0.26 175	0.18 205	0.73 524	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 421	0.22 163	0.33 150	0.95 542	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.35 595	0.13 188	0.15 295

castereo++	0.28 122	0.43 319	0.93 111	0.28 230	0.17 158	0.53 282	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 243	0.17 70	0.33 150	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.29 558	0.13 188	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 619	0.30 192	9.45 687	3.22 687	5.97 688	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 348

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 417	1.18 153	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 359	0.55 231	0.48 255	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 240	0.32 136	0.25 216	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.11 295	0.13 188	0.14 253

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 568	0.13 188	0.55 621

CoDeX	0.52 412	0.43 319	2.25 491	0.29 264	0.26 374	0.61 407	0.32 447	0.99 580	0.68 460	0.48 336	0.55 400	0.52 381	0.40 391	1.60 520	0.35 341	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.12 183

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 212	0.33 367	0.16 127	0.48 213	0.21 175	0.67 309	0.48 255	0.40 270	0.34 232	0.32 243	0.33 329	0.42 232	0.27 239	0.11 327	0.12 404	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.14 253

GCAPDPT-zeroshot	1.09 616	0.30 192	8.70 683	3.22 687	5.88 687	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 385

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 300	0.24 108	0.18 205	0.45 172	0.24 289	0.57 243	0.38 135	0.41 278	0.39 265	0.55 394	0.25 220	0.38 205	0.23 176	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.07 103	0.13 188	0.12 183

riskmin	0.37 218	0.22 50	1.74 294	0.32 341	0.20 257	0.48 213	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 485	0.45 443	0.39 213	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.08 142	0.13 188	0.16 327

ADStereo(finetuned)	0.45 318	0.77 496	2.12 460	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.76 578	0.37 195	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

psmg	0.41 262	0.27 133	1.13 142	0.27 199	0.21 271	0.75 536	0.36 476	0.90 498	0.61 382	0.59 471	0.59 429	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.13 188	0.11 138

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 197	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 150	0.24 202	0.09 140	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.09 77

TRStereo	0.53 418	0.76 487	2.38 514	0.42 517	0.29 410	0.69 503	0.23 254	1.81 662	0.55 325	0.36 247	0.32 214	0.47 356	0.40 391	0.46 270	0.25 216	0.12 388	0.11 371	0.11 293	0.41 617	0.13 188	0.32 549

NF-Stereo	0.48 352	0.25 103	1.81 349	0.52 576	0.16 127	0.61 407	0.44 529	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.45 492	0.79 526	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.16 327

OCTAStereo	0.48 352	0.25 103	1.81 349	0.52 576	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.80 527	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

PSM-AAD	0.63 490	0.22 50	1.77 318	0.37 460	0.23 321	0.86 580	1.17 656	0.59 258	0.60 365	0.64 521	0.71 531	0.68 478	2.93 671	0.65 371	0.31 296	0.09 140	0.07 76	0.17 526	0.15 421	0.13 188	0.33 558

RE-Stereo	0.48 352	0.25 103	1.81 349	0.52 576	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 522	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

TVStereo	0.48 352	0.25 103	1.81 349	0.52 576	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 522	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

DCANet	0.42 281	0.77 496	1.95 415	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.41 402	0.36 184	0.39 371	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

test_xeample	0.72 540	0.21 33	1.36 197	0.27 199	0.17 158	0.59 375	0.28 379	1.01 597	0.70 479	0.55 419	0.67 501	0.44 327	0.39 383	1.88 576	5.17 680	0.12 388	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.15 295

EAI-Stereo	0.78 567	0.25 103	1.67 270	0.54 587	0.59 610	1.95 657	2.05 678	1.11 624	0.64 420	0.95 609	1.49 635	0.50 372	0.67 555	0.59 342	1.44 605	0.09 140	0.19 538	0.09 156	0.49 631	0.13 188	0.22 432

MMNet	0.50 381	0.48 357	1.93 402	0.33 367	0.27 387	0.79 557	0.28 379	0.81 422	0.74 518	0.60 481	0.56 412	0.59 424	0.55 503	0.79 413	0.59 476	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.14 253

FENet	0.44 299	0.30 192	2.42 522	0.32 341	0.17 158	0.58 356	0.22 215	0.77 384	0.59 360	0.47 318	0.42 276	0.55 394	0.38 369	0.49 299	0.47 420	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.16 327

LiteMatch	0.25 81	0.69 461	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 360	0.25 47	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

Lsterematch	0.39 246	0.69 461	1.65 262	0.28 230	0.14 68	0.50 243	0.21 175	0.47 150	0.58 352	0.43 289	0.59 429	0.44 327	0.37 360	0.44 245	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

Selective-IGEV-i1	0.44 299	0.23 71	1.30 181	0.33 367	0.45 572	0.60 387	0.32 447	0.85 456	0.64 420	0.42 283	0.52 366	0.60 431	0.28 278	0.46 270	0.34 329	0.10 246	0.10 318	0.13 418	0.28 552	0.14 217	0.75 641

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 401	1.05 130	0.23 81	0.19 241	0.52 273	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 150	0.19 89	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 549

Select-FE	0.65 502	0.67 454	2.76 588	0.49 563	0.55 601	0.79 557	0.16 63	0.90 498	0.53 305	0.84 592	0.55 400	0.91 579	0.75 576	0.57 332	1.16 579	0.11 327	0.18 525	0.11 293	0.49 631	0.14 217	0.31 540

GASTEREO	0.35 200	0.72 472	1.15 147	0.56 596	0.20 257	0.52 273	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 316	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.14 447	0.08 59	0.28 552	0.14 217	0.20 404

PAM	0.70 528	0.35 250	2.72 580	0.56 596	0.62 621	1.08 619	0.53 565	0.85 456	0.44 206	0.93 606	0.92 581	1.24 631	0.68 558	0.64 360	1.01 557	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.48 629	0.14 217	0.38 583

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 122	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 311	0.51 190	0.61 382	0.25 168	0.28 164	0.32 243	0.25 220	0.39 213	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.14 217	0.13 226

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 134	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.14 464	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.10 112

test_sample2	0.41 262	0.19 10	1.23 165	0.31 312	0.17 158	0.51 254	0.27 359	0.81 422	0.55 325	0.44 296	0.45 294	0.46 348	0.38 369	1.51 503	0.30 284	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.14 253

tta	0.50 381	0.46 342	1.60 254	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.11 138

qqq1	0.48 352	0.46 342	1.60 254	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

fff1	0.48 352	0.46 342	1.60 254	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

MSKI-zero shot	0.46 330	0.38 275	2.47 536	0.27 199	0.43 560	0.56 321	0.20 133	0.77 384	0.43 200	0.60 481	0.51 351	0.44 327	0.17 70	0.68 380	0.21 141	0.09 140	0.29 603	0.09 156	0.32 583	0.14 217	0.10 112

IER	0.43 290	0.38 275	1.69 274	0.26 175	0.25 356	0.66 479	0.26 334	0.71 328	0.55 325	0.54 401	0.59 429	0.60 431	0.53 495	0.52 314	0.39 371	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.14 217	0.11 138

GwcNet-ADL	0.50 381	0.74 483	2.90 609	0.31 312	0.20 257	0.58 356	0.29 403	0.87 477	0.64 420	0.47 318	0.47 308	0.56 407	0.33 329	0.46 270	0.46 411	0.13 420	0.12 404	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 417

AAGNet	0.88 592	0.33 223	1.79 342	0.54 587	0.98 645	0.62 427	0.46 541	0.50 180	0.60 365	0.58 457	0.53 378	0.50 372	0.73 570	1.23 466	7.48 689	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.14 217	0.09 77

GMM-Stereo	0.50 381	0.23 71	2.41 520	0.54 587	0.24 336	0.77 548	0.46 541	0.59 258	0.57 341	0.58 457	0.73 538	0.47 356	0.43 431	0.68 380	0.27 239	0.10 246	0.06 24	0.13 418	0.13 368	0.14 217	0.44 604

TestStereo	0.45 318	0.54 389	2.11 456	0.29 264	0.16 127	0.43 153	0.24 289	0.54 227	0.45 221	0.37 252	0.46 302	0.34 256	0.27 261	1.98 586	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.14 217	0.08 49

UNet	0.54 424	0.44 330	2.83 598	0.31 312	0.33 473	0.74 530	0.27 359	0.82 430	0.61 382	0.53 388	0.54 390	0.72 503	0.54 498	0.78 412	0.56 465	0.11 327	0.09 269	0.13 418	0.11 295	0.14 217	0.12 183

RASNet	0.61 478	0.68 457	2.03 441	0.35 417	0.46 580	0.65 473	0.28 379	0.78 399	0.70 479	0.48 336	0.64 487	0.93 585	0.61 535	2.21 609	0.73 514	0.12 388	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.14 217	0.11 138

HSM	0.62 483	0.76 487	1.72 286	0.30 285	0.29 410	0.64 459	0.28 379	0.94 536	0.62 400	0.58 457	0.57 420	1.40 640	0.64 546	2.59 643	0.42 390	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.11 138

DLCB_ROB	0.54 424	0.55 398	1.49 235	0.36 436	0.25 356	0.65 473	0.36 476	0.80 418	0.70 479	0.72 556	0.69 517	0.83 551	0.46 458	1.53 506	0.60 478	0.13 420	0.12 404	0.14 455	0.14 396	0.14 217	0.13 226

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 114	0.25 132	0.28 401	0.46 192	0.15 39	0.53 215	0.55 325	0.37 252	0.36 241	0.28 214	0.21 146	0.32 136	0.21 141	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 253

MSCF	0.35 200	0.72 472	1.15 147	0.58 603	0.21 271	0.50 243	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 306	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.12 404	0.08 59	0.29 558	0.15 240	0.21 417

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 250	0.15 484	0.12 404	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.39 246	0.37 263	1.19 155	0.73 623	0.67 624	0.35 64	0.25 311	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 250	0.17 70	1.31 472	0.19 89	0.11 327	0.15 475	0.08 59	0.21 514	0.15 240	0.23 457

PAM_32	0.70 528	0.35 250	2.73 585	0.54 587	0.61 619	1.07 617	0.43 518	0.84 448	0.49 262	0.90 601	0.91 579	1.23 630	0.77 581	0.65 371	1.10 569	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.49 631	0.15 240	0.38 583

rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 232	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 411	0.64 290	0.62 400	0.30 220	0.33 224	0.37 269	0.29 296	0.41 224	0.28 250	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.15 421	0.15 240	0.14 253

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 223	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 379	0.59 258	0.62 400	0.27 202	0.31 204	0.35 260	0.27 261	0.43 236	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.12 183

rvit_0105_3	0.39 246	0.47 352	1.46 225	0.33 367	0.19 241	0.45 172	0.35 469	0.69 317	0.65 434	0.37 252	0.37 245	0.40 292	0.31 316	0.44 245	0.30 284	0.18 532	0.17 513	0.17 526	0.18 475	0.15 240	0.15 295

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 218	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 399	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 150	0.18 64	0.15 484	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 381	0.33 223	0.93 111	0.26 175	0.22 301	0.46 192	0.20 133	1.10 620	1.34 637	3.16 682	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 114	0.22 165	0.10 246	0.09 269	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

SMFormer	0.50 381	0.46 342	1.60 254	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.15 240	0.16 327

mmm	0.38 231	0.21 33	1.18 153	0.35 417	0.17 158	0.49 230	0.26 334	0.78 399	0.52 288	0.50 355	0.57 420	0.41 298	0.37 360	0.71 393	0.31 296	0.11 327	0.13 428	0.14 455	0.13 368	0.15 240	0.14 253

mmx	0.72 540	0.23 71	2.01 433	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 667	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

xxx	0.72 540	0.23 71	2.01 433	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 667	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 243	0.23 81	0.13 48	0.54 290	0.20 133	0.48 164	0.49 262	0.25 168	0.28 164	0.37 269	0.24 205	0.38 205	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 152	0.27 133	1.09 137	0.23 81	0.50 588	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 150	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 613

gwcnet-sp	0.49 370	0.43 319	2.54 554	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

scenet	0.49 370	0.43 319	2.54 554	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

ssnet	0.49 370	0.43 319	2.54 554	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 451	0.87 535	2.11 456	0.32 341	0.30 427	0.84 574	0.40 501	0.88 486	0.72 499	0.65 528	0.73 538	0.66 461	0.57 513	0.93 428	0.71 507	0.13 420	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.14 253

PSMNet-ADL	0.51 398	0.38 275	1.65 262	0.35 417	0.21 271	0.67 485	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.42 283	0.52 366	0.70 495	0.45 443	1.91 579	0.57 469	0.15 484	0.13 428	0.11 293	0.13 368	0.15 240	0.20 404

IIG-Stereo	0.59 464	0.65 445	1.74 294	0.54 587	0.23 321	0.61 407	0.21 175	0.73 346	0.65 434	0.64 521	0.69 517	0.69 485	0.38 369	2.09 601	1.39 601	0.11 327	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.09 77

THIR-Stereo	0.86 588	0.62 423	2.13 462	0.25 132	0.16 127	0.58 356	2.74 686	0.59 258	0.51 280	0.62 501	1.62 639	0.97 595	1.80 659	1.69 532	2.25 641	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.11 138

DeepStereo_RVC	0.44 299	0.28 162	1.92 399	0.49 563	0.17 158	0.60 387	0.59 586	0.50 180	0.52 288	0.49 348	0.45 294	0.39 283	0.86 595	0.45 261	0.33 322	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

IRAFT_RVC	0.54 424	0.53 381	1.78 322	0.46 548	0.21 271	0.58 356	0.43 518	0.65 297	0.66 449	0.54 401	0.50 346	0.49 369	0.51 488	1.58 517	1.01 557	0.11 327	0.25 589	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.13 226

ICVP	0.46 330	0.29 175	2.41 520	0.33 367	0.22 301	0.59 375	0.55 573	0.75 361	0.50 273	0.44 296	0.60 445	0.49 369	0.35 340	0.53 320	0.37 353	0.16 505	0.16 493	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.15 295
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 385	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 220	0.32 136	0.24 202	0.14 464	0.16 493	0.12 357	0.12 335	0.15 240	0.13 226

GES	0.44 299	0.28 162	1.88 378	0.30 285	0.18 205	0.61 407	0.30 411	0.88 486	0.46 232	0.47 318	0.52 366	0.39 283	0.42 420	0.58 336	0.67 497	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.15 240	0.17 348

GMStereo	0.38 231	0.99 585	1.91 396	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 400	0.38 262	0.34 232	0.25 175	0.25 220	0.39 213	0.29 264	0.14 464	0.08 181	0.10 217	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 330	0.28 162	1.73 289	0.33 367	0.32 458	0.65 473	0.38 492	0.83 436	0.59 360	0.57 439	0.52 366	0.61 434	0.40 391	0.75 400	0.52 445	0.13 420	0.12 404	0.13 418	0.12 335	0.15 240	0.11 138

cf-r	0.53 418	0.81 513	2.15 468	0.33 367	0.28 401	0.60 387	0.28 379	0.78 399	0.64 420	0.51 368	0.60 445	0.75 520	0.40 391	1.32 473	0.43 399	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.14 253

PSMNet-RSSM	0.53 418	0.82 517	1.78 322	0.31 312	0.25 356	0.58 356	0.28 379	0.84 448	0.60 365	0.50 355	0.61 452	0.67 471	0.43 431	1.68 530	0.42 390	0.15 484	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.15 240	0.13 226

DMCA	0.41 262	0.52 374	1.26 170	0.31 312	0.24 336	0.59 375	0.26 334	0.77 384	0.63 412	0.58 457	0.48 321	0.57 414	0.35 340	0.40 219	0.50 436	0.14 464	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.15 240	0.15 295

DIP-Stereo	0.37 218	0.34 241	1.50 238	0.27 199	0.18 205	0.63 445	0.17 75	0.92 519	0.53 305	0.49 348	0.48 321	0.30 234	0.30 306	0.39 213	0.30 284	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.12 183
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 436	0.92 550	2.36 512	0.38 477	0.37 520	0.60 387	0.28 379	0.82 430	0.62 400	0.62 501	0.55 400	0.72 503	0.45 443	1.00 438	0.43 399	0.15 484	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.15 240	0.16 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 175	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 517

DStereoRT	0.81 580	0.53 381	2.23 487	0.36 436	0.33 473	0.92 594	0.36 476	0.86 466	0.80 559	0.57 439	0.62 457	0.59 424	1.15 627	1.76 543	1.04 562	0.14 464	0.13 428	2.17 687	0.78 662	0.16 277	0.66 635

coex_refinement	0.58 456	0.94 558	1.87 376	0.38 477	0.25 356	0.64 459	0.34 461	0.83 436	0.65 434	0.60 481	0.63 471	0.81 544	0.48 476	1.85 567	0.56 465	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.16 277	0.16 327

test_sample3	0.50 381	0.41 305	1.88 378	0.32 341	0.19 241	0.57 339	0.25 311	0.92 519	0.64 420	0.52 377	0.49 338	0.47 356	0.35 340	1.79 551	0.37 353	0.13 420	0.10 318	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.16 327

DispNO	0.67 512	0.98 580	2.58 560	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.29 403	0.83 436	0.68 460	0.53 388	0.79 555	0.83 551	0.47 467	2.46 633	0.68 500	0.12 388	0.10 318	0.19 553	0.31 577	0.16 277	0.17 348

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 225	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 240	0.57 332	0.19 89	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

MyStereo06	0.54 424	0.41 305	2.68 573	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.81 422	0.44 206	0.84 592	0.52 366	0.78 532	0.58 519	0.48 289	1.10 569	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

MyStereo05	0.49 370	0.41 305	2.72 580	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.82 430	0.77 547	0.52 377	0.37 245	0.51 375	0.42 420	0.52 314	0.38 360	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

MyStereo04	0.48 352	0.40 295	2.65 570	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.83 436	0.75 532	0.47 318	0.36 241	0.53 383	0.42 420	0.53 320	0.39 371	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 204	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.18 475	0.16 277	0.22 432

rrr	0.46 330	0.34 241	3.08 624	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.28 379	1.09 619	0.51 280	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.29 558	0.16 277	0.25 483

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 159	0.28 230	0.11 9	0.47 202	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 262	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 486	0.12 335	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 370	0.49 361	2.78 593	0.50 567	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 511	0.48 321	0.87 569	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

HanStereo	0.49 370	0.49 361	2.78 593	0.50 567	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 511	0.48 321	0.87 569	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 175	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 517

DCRE	0.50 381	0.63 433	2.13 462	0.30 285	0.23 321	0.45 172	0.24 289	0.59 258	0.53 305	0.50 355	2.10 650	0.42 312	0.26 240	0.35 171	0.23 176	0.09 140	0.14 447	0.10 217	0.32 583	0.16 277	0.15 295

NINENet	0.50 381	0.33 223	1.69 274	0.55 594	0.25 356	0.91 592	0.23 254	0.98 568	0.71 489	0.53 388	0.55 400	0.66 461	0.30 306	1.22 464	0.32 309	0.15 484	0.13 428	0.16 505	0.11 295	0.16 277	0.13 226

SST-Stereo	0.52 412	0.20 18	1.76 309	0.62 614	0.53 596	0.62 427	0.66 603	0.55 231	0.61 382	0.58 457	0.53 378	0.52 381	0.60 526	1.59 519	0.29 264	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.10 112

RAFT_R40	0.50 381	0.21 33	1.76 309	0.50 567	0.40 542	0.61 407	0.53 565	0.56 237	0.60 365	0.56 428	0.54 390	0.55 394	0.51 488	1.57 513	0.53 449	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.09 77

s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 251	0.23 81	0.11 9	0.62 427	0.24 289	0.79 414	0.64 420	0.44 296	0.52 366	0.28 214	0.26 240	0.50 306	0.24 202	0.11 327	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

SFCPSM	0.46 330	0.24 89	2.35 509	0.27 199	0.27 387	0.70 509	0.32 447	0.96 555	0.63 412	0.49 348	0.52 366	0.43 316	0.36 347	0.52 314	0.43 399	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.16 277	0.12 183

delet	0.52 412	0.54 389	1.62 260	0.31 312	0.35 499	0.74 530	0.46 541	0.85 456	0.74 518	0.55 419	0.60 445	0.67 471	0.50 486	1.12 454	0.57 469	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.12 183

DSFCA	0.54 424	0.35 250	1.41 212	0.28 230	0.28 401	0.79 557	0.88 633	0.76 373	0.70 479	0.72 556	0.66 498	0.67 471	0.57 513	1.17 460	0.63 485	0.16 505	0.14 447	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.13 226

STTStereo	0.51 398	0.69 461	2.14 467	0.36 436	0.30 427	0.61 407	0.32 447	0.77 384	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.67 471	0.43 431	0.86 422	0.42 390	0.16 505	0.15 475	0.17 526	0.20 508	0.16 277	0.15 295

IGEV_i1	0.44 299	0.26 121	2.01 433	0.33 367	0.18 205	0.58 356	0.27 359	0.84 448	0.49 262	0.45 307	0.47 308	0.55 394	0.33 329	0.65 371	0.36 346	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.19 495	0.17 301	0.28 510

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.17 301	0.12 183

AIO-test2	0.49 370	1.15 616	1.96 424	0.42 517	0.37 520	0.50 243	0.23 254	0.79 414	0.70 479	0.33 237	0.53 378	0.27 203	0.22 163	0.67 377	0.29 264	0.73 649	0.08 181	0.13 418	0.17 462	0.17 301	0.18 368

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 202	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 163	0.32 136	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

test_sample6	0.52 412	0.44 330	1.81 349	0.33 367	0.18 205	0.55 305	0.27 359	0.94 536	0.66 449	0.54 401	0.62 457	0.47 356	0.36 347	1.97 585	0.38 360	0.14 464	0.10 318	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.16 327

test_sample5	0.51 398	0.43 319	1.83 358	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.53 388	0.59 429	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

test_sample4	0.50 381	0.42 314	1.88 378	0.32 341	0.19 241	0.56 321	0.26 334	0.93 527	0.65 434	0.54 401	0.54 390	0.45 336	0.36 347	1.79 551	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

DualNet	0.51 398	0.43 319	1.83 358	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.54 401	0.62 457	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

LL-Strereo2	0.41 262	0.90 547	1.83 358	0.44 529	0.24 336	0.54 290	0.27 359	0.58 249	0.45 221	0.41 278	0.33 224	0.44 327	0.21 146	0.44 245	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.16 505	0.14 396	0.17 301	0.17 348

iRaft-Stereo_20w	0.58 456	0.39 287	1.96 424	0.45 543	0.32 458	0.92 594	0.57 582	1.14 625	0.56 337	0.81 584	0.40 268	0.55 394	0.69 560	0.65 371	1.04 562	0.09 140	0.16 493	0.09 156	0.36 604	0.17 301	0.25 483

Patchmatch Stereo++	0.39 246	0.27 133	1.78 322	0.44 529	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.59 464	0.65 445	1.74 294	0.56 596	0.37 520	0.60 387	0.26 334	0.70 325	0.65 434	0.66 530	0.60 445	0.69 485	0.32 324	2.09 601	1.20 585	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.10 112

PSM-adaLoss	0.38 231	0.27 133	1.78 322	0.44 529	0.17 158	0.60 387	0.29 403	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo_v2	0.38 231	0.27 133	1.78 322	0.44 529	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo	0.38 231	0.27 133	1.78 322	0.44 529	0.17 158	0.61 407	0.26 334	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.49 299	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

HUI-Stereo	0.38 231	0.27 133	1.79 342	0.44 529	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.45 261	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

iGMRVC	0.39 246	0.27 133	1.78 322	0.44 529	0.17 158	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.55 328	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

iRAFT	0.39 246	0.27 133	1.78 322	0.44 529	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

CRE-IMP	0.41 262	0.22 50	1.76 309	0.48 561	0.17 158	0.79 557	0.69 612	0.52 206	0.52 288	0.47 318	0.42 276	0.45 336	0.26 240	0.41 224	0.31 296	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.23 457

RAFT-IKP	0.38 231	0.27 133	1.79 342	0.44 529	0.16 127	0.60 387	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.50 306	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

rafts_anoy	0.43 290	0.89 543	1.96 424	0.32 341	0.30 427	0.48 213	0.24 289	0.62 279	0.49 262	0.37 252	0.38 256	0.33 250	0.30 306	0.51 310	0.34 329	0.10 246	0.39 630	0.13 418	0.15 421	0.17 301	0.15 295

Anonymous3	0.42 281	0.35 250	2.09 451	0.33 367	0.24 336	0.72 517	0.31 424	0.74 351	0.55 325	0.35 241	0.40 268	0.33 250	0.29 296	0.44 245	0.28 250	0.18 532	0.18 525	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.17 348

CFNet_pseudo	0.45 318	0.46 342	2.23 487	0.25 132	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.10 318	0.15 486	0.10 227	0.17 301	0.14 253

XX-Stereo	0.55 436	0.54 389	3.50 650	0.48 561	0.39 532	0.54 290	0.17 75	0.89 492	0.40 162	0.44 296	0.65 496	0.85 560	0.19 119	0.77 408	0.21 141	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.32 583	0.17 301	0.14 253

HCRNet	0.46 330	0.49 361	1.65 262	0.38 477	0.29 410	0.58 356	0.22 215	0.75 361	0.62 400	0.47 318	0.49 338	0.48 367	0.36 347	1.12 454	0.37 353	0.15 484	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.17 301	0.17 348

test_xeample3	0.46 330	0.34 241	2.99 618	0.37 460	0.16 127	0.49 230	0.33 456	1.06 613	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.49 299	0.56 465	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.40 614	0.17 301	0.26 493

ccs_rob	0.45 318	0.46 342	2.22 483	0.26 175	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.09 269	0.16 505	0.10 227	0.17 301	0.14 253

rvit_105_1	0.44 299	0.54 389	1.46 225	0.36 436	0.24 336	0.51 254	0.45 538	0.75 361	0.74 518	0.45 307	0.44 290	0.44 327	0.36 347	0.62 355	0.38 360	0.20 557	0.18 525	0.18 546	0.22 524	0.18 329	0.18 368

ITSA-stereo	0.48 352	0.33 223	1.20 159	0.33 367	0.18 205	0.60 387	0.29 403	0.94 536	0.80 559	0.50 355	0.49 338	0.53 383	0.59 522	1.25 470	0.64 490	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.23 457

rvit_stereo_0075_2	0.40 254	0.40 295	1.88 378	0.33 367	0.32 458	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 305	0.38 262	0.51 351	0.40 292	0.27 261	0.44 245	0.29 264	0.20 557	0.15 475	0.22 573	0.15 421	0.18 329	0.23 457

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 212	0.36 436	0.31 448	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 261	0.47 282	0.24 202	0.08 65	0.56 647	0.08 59	0.38 608	0.18 329	0.12 183

PCWNet_CMD	0.46 330	0.45 339	2.28 496	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.57 513	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.18 329	0.14 253

CBFPSM	0.56 444	0.91 548	1.82 355	0.28 230	0.23 321	0.71 511	0.37 485	0.72 334	0.64 420	0.50 355	0.49 338	1.03 607	0.83 588	0.62 355	1.35 598	0.10 246	0.12 404	0.10 217	0.10 227	0.18 329	0.19 385

CASS	0.39 246	0.30 192	1.61 258	0.32 341	0.17 158	0.53 282	0.24 289	0.70 325	0.49 262	0.59 471	0.54 390	0.40 292	0.40 391	0.41 224	0.30 284	0.17 520	0.10 318	0.14 455	0.11 295	0.18 329	0.17 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 464	0.96 568	2.47 536	0.34 400	0.37 520	0.79 557	0.44 529	0.86 466	0.77 547	0.61 490	0.67 501	0.79 537	0.56 507	0.64 360	0.62 483	0.15 484	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.19 385

DAS	0.56 444	0.35 250	1.55 247	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 590	0.68 508	0.56 407	0.48 476	2.40 625	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

SepStereo	0.52 412	0.35 250	1.55 247	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 590	0.68 508	0.56 407	0.48 476	1.56 509	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

HHNet	0.60 470	0.65 445	2.60 564	0.36 436	0.25 356	0.64 459	0.61 592	0.64 290	0.62 400	0.55 419	1.13 614	0.32 243	0.60 526	0.42 232	1.79 622	0.15 484	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.18 329	0.15 295

DRaft	0.62 483	0.38 275	1.76 309	0.24 108	0.16 127	0.64 459	0.66 603	0.53 215	0.53 305	0.67 534	0.99 595	0.38 277	1.00 612	1.44 487	2.10 636	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.14 396	0.18 329	0.21 417

ac_64	0.55 436	0.46 342	1.92 399	0.36 436	0.34 486	0.63 445	0.31 424	0.82 430	0.61 382	0.55 419	0.51 351	0.89 575	0.48 476	1.83 560	0.55 457	0.14 464	0.11 371	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.12 183

CFNet-ft	0.51 398	0.76 487	1.79 342	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 514	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 600	0.13 368	0.18 329	0.14 253

PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 181	0.20 9	0.14 68	0.57 339	0.25 311	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 205	0.39 213	0.23 176	0.43 627	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

MSMDNet	0.46 330	0.44 330	2.28 496	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.56 507	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.13 418	0.10 227	0.18 329	0.15 295

CFNet_RVC	0.51 398	0.76 487	1.79 342	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 514	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 600	0.13 368	0.18 329	0.14 253

UCFNet_RVC	0.48 352	0.82 517	1.85 363	0.30 285	0.27 387	0.64 459	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.48 336	0.53 378	0.63 440	0.41 402	0.88 427	0.38 360	0.15 484	0.10 318	0.17 526	0.17 462	0.18 329	0.15 295

AdaStereo	0.44 299	0.38 275	1.79 342	0.34 400	0.20 257	0.57 339	0.28 379	0.92 519	0.69 469	0.52 377	0.55 400	0.61 434	0.33 329	0.48 289	0.39 371	0.17 520	0.08 181	0.17 526	0.11 295	0.18 329	0.12 183
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.
DRN-Test	0.64 494	0.43 319	2.44 528	0.39 487	0.44 561	0.80 565	0.41 507	1.02 600	0.78 551	0.80 578	0.63 471	0.69 485	0.56 507	1.79 551	0.69 502	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.17 348

MDST_ROB	1.17 625	0.42 314	3.87 655	0.54 587	0.44 561	4.11 683	0.58 584	1.31 639	0.84 574	2.12 661	1.12 612	0.98 596	0.71 564	4.24 679	0.99 552	0.16 505	0.14 447	0.19 553	0.17 462	0.18 329	0.35 565

IGEV-FE	0.53 418	0.34 241	2.91 610	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 584	0.51 351	0.70 495	0.41 402	0.48 289	1.13 573	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 595	0.19 350	0.09 77

DDVS	0.62 483	0.40 295	1.40 210	2.21 679	0.35 499	0.87 584	1.00 644	0.69 317	0.50 273	0.53 388	0.56 412	0.90 577	0.37 360	1.22 464	0.47 420	0.15 484	0.14 447	0.14 455	0.12 335	0.19 350	0.22 432

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 168	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 123	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.38 608	0.19 350	0.31 540

test_sample7	0.47 346	0.33 223	1.49 235	0.34 400	0.20 257	0.51 254	0.30 411	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.17 520	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.18 368

IGEV_Zeroshot_test	0.53 418	0.33 223	2.91 610	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 584	0.51 351	0.71 500	0.41 402	0.48 289	1.13 573	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 595	0.19 350	0.09 77

StereoVision	0.45 318	0.72 472	1.94 412	0.33 367	0.32 458	0.47 202	0.26 334	0.68 314	0.57 341	0.32 234	0.89 577	0.45 336	0.27 261	0.49 299	0.36 346	0.13 420	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.13 226

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 402	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 240	0.44 245	0.31 296	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.19 350	0.14 253

CFNet_ucs	0.48 352	0.50 369	2.32 501	0.26 175	0.22 301	0.57 339	0.22 215	0.85 456	0.65 434	0.53 388	0.64 487	0.68 478	0.44 439	0.54 324	0.31 296	0.13 420	0.12 404	0.16 505	0.11 295	0.19 350	0.17 348

4D-IteraStereo	0.44 299	0.96 568	2.63 566	0.27 199	0.30 427	0.45 172	0.25 311	0.52 206	0.50 273	0.40 270	0.31 204	0.40 292	0.19 119	0.35 171	0.32 309	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.11 295	0.19 350	0.30 531

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 150	0.28 230	0.15 97	0.57 339	0.23 254	0.79 414	0.47 251	0.38 262	0.37 245	0.40 292	0.25 220	0.47 282	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.13 368	0.19 350	0.27 501

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 232	0.31 312	0.15 97	0.61 407	0.19 106	0.60 270	0.54 318	0.28 209	0.29 172	0.40 292	0.33 329	0.50 306	0.27 239	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.35 595	0.19 350	0.08 49

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 181	0.26 175	0.14 68	0.58 356	0.23 254	0.78 399	0.62 400	0.40 270	0.44 290	0.28 214	0.35 340	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

CRFU-Net	0.56 444	0.38 275	1.86 371	0.46 548	0.26 374	0.82 569	0.36 476	0.90 498	0.49 262	0.62 501	0.59 429	0.78 532	1.35 638	1.00 438	0.48 426	0.15 484	0.14 447	0.17 526	0.10 227	0.19 350	0.14 253

IPLGR	0.54 424	0.56 401	2.68 573	0.36 436	0.18 205	0.62 427	0.54 569	1.02 600	0.64 420	0.73 560	0.46 302	0.47 356	0.45 443	1.12 454	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.19 350	0.12 183

HGLStereo	0.54 424	0.69 461	2.00 432	0.35 417	0.40 542	0.66 479	0.30 411	0.83 436	0.62 400	0.57 439	0.69 517	0.69 485	0.54 498	1.07 445	0.55 457	0.13 420	0.13 428	0.13 418	0.11 295	0.19 350	0.17 348

MLCV	0.48 352	0.89 543	1.85 363	0.29 264	0.14 68	0.59 375	0.23 254	0.72 334	0.59 360	0.66 530	0.66 498	0.55 394	0.36 347	1.03 442	0.49 431	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 138

WQFJA1	0.42 281	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 657	2.07 666	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

NLMM	0.42 281	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 657	2.06 665	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

G2L-ROB	0.51 398	0.95 565	1.96 424	0.29 264	0.22 301	0.59 375	0.28 379	0.76 373	0.57 341	0.55 419	0.45 294	0.70 495	0.32 324	1.38 480	0.47 420	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 226

HI	0.41 262	0.63 433	1.72 286	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

CoSv	0.41 262	0.63 433	1.72 286	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 125	0.25 132	0.14 68	0.46 192	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 261	0.60 478	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.20 404

DCVSM-stereo	0.49 370	0.29 175	2.49 540	0.29 264	0.22 301	0.53 282	0.52 561	0.58 249	0.49 262	0.69 542	0.46 302	0.79 537	0.48 476	0.53 320	0.42 390	0.13 420	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.20 366	0.20 404

ACV-stereo	0.66 507	0.76 487	2.86 599	0.32 341	0.25 356	1.01 606	0.60 588	0.59 258	0.52 288	0.41 278	0.45 294	1.55 646	0.94 607	1.40 484	0.69 502	0.14 464	0.13 428	0.12 357	0.11 295	0.20 366	0.19 385

EKT-Stereo	1.47 645	0.49 361	1.93 402	2.57 683	19.31 705	0.55 305	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 262	0.36 241	0.43 316	0.27 261	0.69 386	0.26 228	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.16 442	0.20 366	0.15 295

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 225	0.31 312	0.15 97	0.53 282	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 261	0.42 232	0.19 89	0.09 140	0.13 428	0.09 156	0.16 442	0.20 366	0.13 226

CSP-Net	0.50 381	0.39 287	1.25 168	0.29 264	0.23 321	0.77 548	0.35 469	0.86 466	0.57 341	0.59 471	0.59 429	0.65 454	0.40 391	1.77 546	0.44 405	0.16 505	0.11 371	0.10 217	0.10 227	0.20 366	0.14 253

raft+_RVC	0.44 299	0.67 454	1.85 363	0.34 400	0.71 629	0.51 254	0.25 311	0.64 290	0.51 280	0.35 241	0.45 294	0.32 243	0.28 278	0.43 236	0.32 309	0.09 140	0.19 538	0.10 217	0.09 187	0.20 366	0.40 595

DMCA-RVC	0.62 483	0.96 568	2.63 566	0.36 436	0.90 641	0.56 321	0.31 424	0.69 317	0.57 341	0.68 540	0.52 366	0.59 424	0.56 507	1.23 466	0.53 449	0.16 505	0.38 623	0.20 562	0.15 421	0.20 366	0.15 295

BEATNet_4x	0.47 346	0.73 479	1.91 396	0.33 367	0.15 97	0.56 321	0.25 311	0.85 456	0.58 352	0.54 401	0.51 351	0.57 414	0.42 420	0.57 332	0.61 481	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.20 366	0.16 327

StereoDRNet	0.64 494	0.88 539	2.35 509	0.41 506	0.45 572	0.73 524	0.47 549	0.94 536	0.74 518	0.75 565	0.54 390	0.74 514	0.47 467	1.70 533	0.72 511	0.15 484	0.14 447	0.15 486	0.14 396	0.20 366	0.19 385

XPNet_ROB	0.61 478	0.72 472	1.66 268	0.37 460	0.27 387	0.67 485	0.47 549	0.89 492	0.71 489	0.78 574	0.70 527	0.81 544	0.53 495	1.70 533	0.76 518	0.21 565	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.20 366	0.21 417

GREAT-IGEV	0.37 218	0.28 162	1.48 232	0.25 132	0.38 526	0.46 192	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 184	0.23 176	0.07 26	0.76 666	0.07 1	0.26 544	0.21 382	1.03 666
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ISRNet	0.47 346	0.44 330	1.55 247	0.37 460	0.31 448	0.49 230	0.19 106	0.75 361	0.66 449	0.63 511	0.71 531	0.67 471	0.39 383	0.58 336	0.44 405	0.23 582	0.16 493	0.21 570	0.20 508	0.21 382	0.25 483

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 132	0.25 132	0.17 158	0.55 305	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 360	0.34 329	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.11 138

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 118	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 205	0.20 121	0.07 26	0.07 76	0.09 156	0.34 591	0.21 382	0.16 327

MyStereo8	0.54 424	0.80 508	2.76 588	0.32 341	0.33 473	0.71 511	0.20 133	0.87 477	0.57 341	0.51 368	0.59 429	0.50 372	0.33 329	0.68 380	0.55 457	0.10 246	0.29 603	0.10 217	0.13 368	0.21 382	0.34 562

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 543	1.76 309	0.26 175	0.12 21	0.52 273	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 226	0.22 163	0.30 114	0.20 121	0.09 140	0.17 513	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 138

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 417	1.47 229	0.32 341	0.38 526	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 226	0.23 189	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.14 253

dd	0.42 281	0.96 568	1.77 318	0.31 312	0.17 158	0.57 339	0.26 334	0.49 171	0.68 460	0.41 278	0.40 268	0.34 256	0.27 261	0.45 261	0.40 379	0.17 520	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.21 382	0.12 183

CrosDoStereo	0.94 600	0.37 263	2.53 548	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 690	0.72 334	0.60 365	0.70 548	1.40 632	0.53 383	1.49 646	1.78 547	3.09 656	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

NRIStereo	0.46 330	0.25 103	1.77 318	0.47 553	0.16 127	0.95 597	0.74 620	0.51 190	0.56 337	0.48 336	0.39 265	0.59 424	0.29 296	0.77 408	0.32 309	0.11 327	0.13 428	0.11 293	0.09 187	0.21 382	0.24 471

DeepStereo_LL	0.94 600	0.37 263	2.53 548	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 690	0.72 334	0.60 365	0.70 548	1.40 632	0.53 383	1.49 646	1.78 547	3.09 656	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

raftrobust	0.38 231	0.68 457	1.54 245	0.32 341	0.46 580	0.52 273	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 377	0.35 237	0.31 237	0.33 329	0.37 195	0.30 284	0.10 246	0.11 371	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 385

pcwnet_v2	0.64 494	0.49 361	4.41 665	0.32 341	0.27 387	0.60 387	0.25 311	0.97 564	0.88 584	0.59 471	0.70 527	0.63 440	0.55 503	0.66 376	0.37 353	0.17 520	0.15 475	0.15 486	0.14 396	0.21 382	0.23 457

GwcNet-RSSM	0.57 451	0.94 558	2.13 462	0.32 341	0.25 356	0.60 387	0.30 411	0.80 418	0.66 449	0.52 377	0.64 487	0.71 500	0.40 391	1.79 551	0.50 436	0.13 420	0.09 269	0.12 357	0.12 335	0.21 382	0.15 295

iResNet	0.51 398	0.76 487	2.59 562	0.41 506	0.17 158	0.64 459	0.27 359	0.82 430	0.70 479	0.57 439	0.64 487	0.43 316	0.36 347	0.70 391	0.52 445	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 226

iResNet_ROB	0.50 381	1.15 616	1.73 289	0.31 312	0.21 271	0.58 356	0.22 215	0.95 550	0.82 567	0.58 457	0.62 457	0.57 414	0.39 383	0.84 419	0.40 379	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 226

ETE_ROB	0.60 470	0.71 468	1.55 247	0.37 460	0.25 356	0.69 503	0.51 558	1.47 647	0.70 479	0.80 578	0.69 517	0.85 560	0.49 483	1.36 478	0.58 474	0.16 505	0.13 428	0.19 553	0.16 442	0.21 382	0.23 457

Selective-IGEV-i16pc	0.75 555	0.29 175	5.48 673	0.32 341	0.19 241	1.18 629	0.62 597	0.86 466	0.74 518	0.37 252	0.51 351	0.53 383	0.29 296	2.10 603	0.35 341	0.22 578	0.23 572	0.12 357	0.16 442	0.22 399	0.19 385

NLSM1	0.39 246	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 542	0.49 230	0.21 175	1.44 646	1.64 650	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 240	0.40 219	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.13 226

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 270	0.21 141	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.47 609

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 161	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 155	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 245	0.20 121	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

WCG-NET	0.30 152	0.42 314	1.26 170	0.24 108	0.12 21	0.43 153	0.24 289	0.40 68	0.56 337	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 205	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 404	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 112

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 381	1.21 161	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.24 289	0.40 68	0.50 273	0.35 241	0.35 237	0.47 356	0.25 220	0.35 171	0.20 121	0.08 65	0.29 603	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 138

AE-Stereo	0.42 281	0.29 175	1.65 262	0.43 522	0.47 583	0.56 321	0.23 254	0.86 466	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 316	0.24 205	0.34 164	0.24 202	0.09 140	0.48 643	0.11 293	0.45 622	0.22 399	0.19 385

dad	0.51 398	1.01 591	1.74 294	0.29 264	0.19 241	0.60 387	0.26 334	0.52 206	0.75 532	0.63 511	0.63 471	0.63 440	0.33 329	0.85 421	0.47 420	0.27 605	0.15 475	0.40 626	0.18 475	0.22 399	0.14 253

GANet-ADL	0.44 299	0.41 305	2.31 500	0.33 367	0.20 257	0.57 339	0.25 311	0.75 361	0.54 318	0.42 283	0.59 429	0.56 407	0.30 306	0.40 219	0.38 360	0.14 464	0.11 371	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 348

FAT-Stereo	0.70 528	0.54 389	2.88 601	0.36 436	0.29 410	0.62 427	0.54 569	0.97 564	0.87 580	0.76 568	0.92 581	0.94 589	0.80 584	1.84 565	0.57 469	0.18 532	0.19 538	0.17 526	0.16 442	0.22 399	0.25 483

PA-Net	0.84 586	1.00 587	3.49 649	0.63 615	0.40 542	0.70 509	0.52 561	0.86 466	0.84 574	0.52 377	0.59 429	0.70 495	0.54 498	2.35 617	2.23 640	0.17 520	0.27 599	0.19 553	0.28 552	0.22 399	0.36 573
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 451	0.34 241	1.87 376	0.45 543	0.34 486	0.84 574	0.35 469	0.84 448	0.78 551	0.59 471	0.63 471	1.06 614	0.53 495	1.10 448	0.82 529	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.18 368

NCCL2	0.65 502	0.94 558	1.96 424	0.43 522	0.30 427	0.71 511	0.68 609	0.84 448	0.65 434	0.70 548	0.60 445	0.86 567	0.54 498	1.56 509	0.57 469	0.20 557	0.16 493	0.67 647	0.25 536	0.22 399	0.24 471

NaN_ROB	1.14 620	0.94 558	2.96 613	0.53 582	0.56 604	1.13 624	0.99 641	0.98 568	1.00 605	1.09 620	0.87 572	0.77 528	1.06 619	5.90 684	2.72 651	0.16 505	0.23 572	0.16 505	0.24 529	0.22 399	0.36 573

WQFJX1	0.45 318	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 499	0.48 213	0.25 311	1.98 670	2.08 667	0.26 186	0.26 143	0.29 226	0.28 278	0.50 306	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.14 253

NLMM1	0.46 330	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 526	0.49 230	0.24 289	1.97 669	2.38 670	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 220	0.47 282	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.15 295

ff7	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

ffff	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

11t	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 220	0.28 230	0.35 499	0.47 202	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 369	0.30 114	0.18 64	0.09 140	0.35 615	0.09 156	0.36 604	0.23 414	0.25 483

ProNet	0.30 152	0.54 389	1.29 178	0.25 132	0.15 97	0.47 202	0.25 311	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 245	0.19 89	0.08 65	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.12 183

ccc-4	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

LMCR-Stereo	0.52 412	0.71 468	2.39 516	0.40 498	0.21 271	0.74 530	0.31 424	1.02 600	0.64 420	0.61 490	0.63 471	0.39 283	0.51 488	0.62 355	0.42 390	0.19 547	0.09 269	0.12 357	0.09 187	0.23 414	0.12 183

111	0.48 352	1.09 604	1.95 415	0.24 108	0.13 48	0.59 375	0.26 334	0.83 436	0.78 551	0.48 336	0.52 366	0.56 407	0.38 369	0.49 299	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 565

psm_up	0.57 451	0.61 417	1.83 358	0.35 417	0.30 427	0.64 459	0.37 485	0.90 498	0.68 460	0.59 471	0.55 400	0.68 478	0.54 498	1.91 579	0.46 411	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.23 414	0.13 226

Nwc_Net	0.68 519	0.83 522	2.53 548	0.41 506	0.39 532	0.77 548	0.38 492	1.01 597	0.70 479	0.60 481	0.99 595	0.98 596	0.68 558	1.41 485	0.63 485	0.23 582	0.15 475	0.23 580	0.25 536	0.23 414	0.18 368

AANet_RVC	0.68 519	1.00 587	2.09 451	0.33 367	0.25 356	0.58 356	0.32 447	0.81 422	0.80 559	0.61 490	0.94 587	0.80 541	0.41 402	2.46 633	1.02 559	0.36 624	0.14 447	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.22 432

HITNet	0.46 330	0.92 550	2.09 451	0.33 367	0.14 68	0.55 305	0.22 215	0.83 436	0.56 337	0.51 368	0.49 338	0.48 367	0.37 360	0.48 289	0.54 455	0.09 140	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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
DeepPruner_ROB	0.50 381	0.70 466	1.94 412	0.29 264	0.26 374	0.63 445	0.31 424	0.80 418	0.48 255	0.61 490	0.55 400	0.66 461	0.38 369	0.98 434	0.40 379	0.19 547	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.23 414	0.17 348

LALA_ROB	0.60 470	0.76 487	1.69 274	0.36 436	0.29 410	0.79 557	0.55 573	0.94 536	0.77 547	0.81 584	0.67 501	0.94 589	0.49 483	0.99 435	0.73 514	0.21 565	0.15 475	0.20 562	0.18 475	0.23 414	0.21 417

SGM-Forest	1.04 613	0.42 314	3.59 652	0.41 506	0.32 458	1.05 611	1.32 662	0.94 536	0.83 571	1.16 625	2.23 656	1.03 607	1.39 642	2.49 636	2.35 644	0.21 565	0.21 558	0.20 562	0.19 495	0.23 414	0.32 549
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX	0.42 281	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 532	0.47 202	0.23 254	1.76 659	1.82 660	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 278	0.42 232	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 327

z-ln-s-r	0.64 494	0.89 543	2.23 487	0.32 341	0.26 374	0.57 339	0.37 485	0.84 448	0.76 542	0.51 368	0.81 556	0.64 449	0.45 443	2.06 595	1.27 593	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.24 431	0.13 226

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 114	0.25 132	0.15 97	0.43 153	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 341	0.07 26	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.24 431	0.10 112

999	0.29 135	0.25 103	1.05 130	0.26 175	0.18 205	0.49 230	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 396	0.36 346	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 112

GMStereo_Zeroshot	0.41 262	0.36 260	1.54 245	0.41 506	0.19 241	0.52 273	0.19 106	0.59 258	0.52 288	0.57 439	0.59 429	0.63 440	0.29 296	0.58 336	0.33 322	0.15 484	0.09 269	0.16 505	0.09 187	0.24 431	0.12 183

anonymousdsp	0.34 187	0.53 381	1.47 229	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.55 328	0.19 89	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 517

ToySt	0.44 299	0.61 417	1.89 385	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.35 469	0.67 309	0.53 305	0.39 268	0.50 346	0.59 424	0.43 431	0.51 310	0.49 431	0.10 246	0.12 404	0.13 418	0.16 442	0.24 431	0.19 385

Wz-Net-MNSev	0.65 502	0.97 576	2.19 477	0.36 436	0.33 473	0.90 590	0.60 588	0.92 519	0.81 566	0.75 565	0.72 536	0.73 508	0.65 548	1.39 481	0.71 507	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.24 431	0.18 368

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 389	1.47 229	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.54 324	0.19 89	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 517
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 638	0.60 412	13.80 700	0.37 460	0.29 410	0.62 427	0.33 456	0.77 384	0.61 382	0.96 610	0.88 575	1.17 629	0.73 570	4.00 676	0.86 534	0.19 547	0.22 564	0.17 526	0.18 475	0.24 431	0.29 517

hitnet-ft	0.67 512	0.80 508	1.90 390	0.28 230	0.22 301	0.69 503	0.36 476	0.85 456	0.65 434	0.56 428	0.84 564	1.03 607	0.95 610	2.32 616	0.55 457	0.23 582	0.14 447	0.41 627	0.13 368	0.24 431	0.17 348

NCC-stereo	0.79 569	0.94 558	2.42 522	0.59 608	0.45 572	1.90 655	0.46 541	0.99 580	0.72 499	0.64 521	0.84 564	0.91 579	0.73 570	1.80 555	1.00 553	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 577	0.24 431	0.22 432

Abc-Net	0.79 569	0.94 558	2.42 522	0.59 608	0.45 572	1.90 655	0.46 541	0.99 580	0.72 499	0.64 521	0.84 564	0.91 579	0.73 570	1.80 555	1.00 553	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 577	0.24 431	0.22 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 507	1.01 591	2.33 504	0.38 477	0.31 448	0.72 517	0.55 573	0.86 466	0.69 469	0.54 401	0.60 445	0.75 520	0.47 467	2.00 590	0.82 529	0.17 520	0.13 428	0.19 553	0.19 495	0.24 431	0.27 501

Hybrid-DGEV-2	0.51 398	0.84 524	1.75 300	0.32 341	0.17 158	0.73 524	0.18 95	0.83 436	0.69 469	0.52 377	0.38 256	0.53 383	0.42 420	0.99 435	0.92 537	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.25 445	0.23 457

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 153	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 171	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

AIO_rvc	0.41 262	0.64 438	1.29 178	0.58 603	0.39 532	0.37 85	0.24 289	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 435	0.19 89	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.25 445	0.85 650

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 218	1.34 641	1.24 167	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 485	0.55 639	0.06 24	0.11 293	0.13 368	0.25 445	0.49 613

DualNet (step1)	0.59 464	0.62 423	1.93 402	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.61 641	0.14 447	0.87 653	0.56 643	0.25 445	0.23 457

test_sample9	0.94 600	0.62 423	1.93 402	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.91 579	2.55 649	0.61 641	4.16 693	0.87 653	0.56 643	0.25 445	0.23 457

test_sample8	1.12 617	0.62 423	1.93 402	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.95 550	0.61 382	1.18 633	0.56 412	2.53 662	1.31 634	1.91 579	2.55 649	0.61 641	4.16 693	0.87 653	0.56 643	0.25 445	0.23 457

IGEV++	0.34 187	0.43 319	1.32 186	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 261	0.35 171	0.27 239	0.09 140	0.39 630	0.08 59	0.15 421	0.25 445	0.45 605

cc1	0.47 346	0.64 438	2.07 445	0.35 417	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 607	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.40 595

ffm	0.47 346	0.23 71	2.01 433	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 584	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 573

ff1	0.73 549	0.23 71	2.01 433	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 584	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 667	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 573

tt1	0.44 299	0.64 438	1.83 358	0.35 417	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	0.88 584	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 340	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.36 573

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 272	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 123	0.27 239	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

MIPNet	0.83 584	0.81 513	2.40 519	0.61 613	0.18 205	1.48 638	1.39 667	1.60 654	0.74 518	1.94 659	0.85 568	0.73 508	1.68 654	0.87 426	0.31 296	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.32 583	0.25 445	0.12 183

RALCasStereoNet	0.45 318	0.88 539	1.85 363	0.30 285	0.26 374	0.49 230	0.26 334	0.58 249	0.51 280	0.36 247	0.48 321	0.36 265	0.28 278	0.55 328	0.34 329	0.10 246	0.53 645	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 562

ADCRef	0.80 571	0.96 568	2.29 498	0.37 460	0.35 499	0.96 598	0.51 558	0.87 477	0.75 532	0.88 597	0.83 561	0.61 434	1.36 639	1.02 440	3.27 661	0.13 420	0.11 371	0.17 526	0.19 495	0.25 445	0.21 417

RYNet	0.70 528	0.56 401	2.25 491	0.35 417	0.41 551	0.86 580	0.43 518	0.94 536	0.82 567	0.62 501	0.53 378	0.91 579	0.60 526	2.70 651	1.00 553	0.14 464	0.11 371	0.16 505	0.14 396	0.25 445	0.27 501

NVstereo2D	0.58 456	0.40 295	2.03 441	0.35 417	0.35 499	0.69 503	0.39 498	0.91 510	0.80 559	0.47 318	0.53 378	0.67 471	0.46 458	1.99 589	0.48 426	0.19 547	0.11 371	0.17 526	0.13 368	0.25 445	0.25 483

StereoDRNet-Refined	0.50 381	0.41 305	1.50 238	0.33 367	0.21 271	0.68 497	0.26 334	0.81 422	0.68 460	0.67 534	0.68 508	0.73 508	0.42 420	1.10 448	0.59 476	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.14 396	0.25 445	0.21 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 559	0.42 314	2.68 573	0.33 367	0.22 301	0.74 530	0.47 549	0.96 555	0.76 542	1.04 617	0.96 590	0.88 573	0.93 604	2.06 595	1.19 584	0.22 578	0.24 576	0.27 596	0.25 536	0.25 445	0.28 510

CBMV	0.71 537	0.76 487	2.64 568	0.33 367	0.20 257	0.78 553	0.79 625	0.98 568	0.78 551	0.85 596	0.71 531	0.86 567	1.10 622	1.46 493	0.62 483	0.18 532	0.20 549	0.21 570	0.19 495	0.25 445	0.33 558
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 588	0.33 223	6.08 676	0.32 341	0.21 271	1.08 619	0.68 609	1.06 613	0.92 595	0.43 289	0.76 547	0.66 461	0.46 458	2.31 614	0.50 436	0.23 582	0.25 589	0.14 455	0.19 495	0.26 466	0.24 471

zh-mn7	0.80 571	1.54 649	3.00 619	0.35 417	0.27 387	0.72 517	0.41 507	0.93 527	1.11 621	1.00 612	1.28 622	0.75 520	0.57 513	1.87 568	1.18 582	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.26 466	0.21 417

SCV_C0	0.33 178	0.43 319	1.42 217	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 226	0.20 132	0.58 336	0.18 64	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.30 568	0.26 466	0.17 348

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 184	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.35 595	0.26 466	0.18 368

MIM_Stereo	0.41 262	0.60 412	1.88 378	0.31 312	0.21 271	0.50 243	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 289	0.53 378	0.43 316	0.27 261	0.51 310	0.28 250	0.08 65	0.14 447	0.11 293	0.10 227	0.26 466	0.26 493

raft_robust	0.55 436	0.84 524	1.73 289	0.28 230	0.54 598	0.53 282	0.25 311	0.88 486	0.75 532	0.48 336	0.46 302	0.76 526	0.75 576	1.46 493	0.27 239	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.30 568	0.26 466	0.16 327

PFNet	0.60 470	0.33 223	2.47 536	0.41 506	0.55 601	0.62 427	0.27 359	0.61 275	0.63 412	0.61 490	0.56 412	0.45 336	0.32 324	1.88 576	1.14 575	0.28 609	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.26 466	0.20 404

GEStereo_RVC	0.54 424	0.87 535	1.95 415	0.47 553	0.25 356	0.62 427	0.37 485	1.00 589	0.74 518	0.53 388	0.54 390	0.59 424	0.44 439	1.10 448	0.46 411	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.26 466	0.19 385

FINET	0.65 502	0.95 565	3.06 623	0.35 417	0.40 542	0.58 356	0.48 553	0.92 519	1.10 619	0.57 439	0.68 508	0.47 356	0.44 439	1.15 459	0.60 478	0.23 582	0.21 558	0.17 526	0.15 421	0.26 466	0.25 483

ADCP+	0.94 600	1.12 607	3.14 631	0.34 400	0.39 532	1.06 612	0.79 625	0.89 492	0.80 559	0.66 530	0.67 501	0.85 560	1.55 649	0.93 428	4.55 677	0.13 420	0.11 371	0.16 505	0.15 421	0.26 466	0.25 483

DANet	0.80 571	0.65 445	2.21 479	1.19 656	0.48 585	0.74 530	1.25 659	0.89 492	1.53 646	0.89 599	0.71 531	0.96 592	0.56 507	1.83 560	0.96 543	0.18 532	0.16 493	0.19 553	0.16 442	0.26 466	0.29 517
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 299	1.02 595	1.74 294	0.35 417	0.19 241	0.58 356	0.23 254	0.49 171	0.66 449	0.41 278	0.38 256	0.34 256	0.29 296	0.53 320	0.30 284	0.24 591	0.10 318	0.37 623	0.19 495	0.27 477	0.15 295

RALAANet	0.43 290	0.98 580	1.90 390	0.32 341	0.23 321	0.48 213	0.19 106	0.67 309	0.53 305	0.48 336	0.45 294	0.39 283	0.30 306	0.48 289	0.37 353	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.14 396	0.27 477	0.10 112

FADNet-RVC-Resample	0.67 512	1.16 621	3.16 633	0.37 460	0.29 410	0.62 427	0.38 492	0.86 466	0.63 412	0.51 368	0.50 346	0.57 414	0.45 443	1.57 513	0.49 431	0.24 591	0.32 613	0.23 580	0.19 495	0.27 477	0.62 630

PS-NSSS	0.63 490	1.00 587	1.81 349	0.30 285	0.31 448	0.63 445	0.34 461	0.98 568	0.69 469	0.54 401	0.74 541	0.51 375	0.41 402	2.43 630	0.48 426	0.24 591	0.17 513	0.27 596	0.18 475	0.27 477	0.21 417

FBW_ROB	0.83 584	0.77 496	1.77 318	0.44 529	0.30 427	0.87 584	0.46 541	1.10 620	0.91 591	0.81 584	0.75 544	1.01 603	0.61 535	3.66 674	1.23 589	0.26 600	0.23 572	0.36 619	0.25 536	0.27 477	0.62 630

NOSS_ROB	0.64 494	0.65 445	1.62 260	0.46 548	0.25 356	0.67 485	0.30 411	0.93 527	0.77 547	0.59 471	0.57 420	0.77 528	0.38 369	2.78 655	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.28 600	0.26 544	0.27 477	0.39 589

RT-IGEV	0.66 507	0.25 103	2.11 456	0.56 596	0.46 580	0.62 427	0.54 569	0.99 580	0.75 532	0.79 576	0.93 585	0.85 560	0.78 582	0.59 342	1.64 615	0.12 388	0.16 493	0.11 293	0.47 626	0.28 483	0.30 531

PSi22	0.37 218	0.73 479	1.71 285	0.28 230	0.13 48	0.44 164	0.14 21	0.64 290	0.51 280	0.22 114	0.28 164	0.36 265	0.22 163	0.65 371	0.27 239	0.07 26	0.14 447	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 183

G2L-Stereo_test	0.55 436	0.97 576	1.89 385	0.33 367	0.24 336	0.75 536	0.38 492	0.79 414	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.74 514	0.39 383	1.56 509	0.43 399	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 226

fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 139	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 289	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 245	0.70 504	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.28 483	0.20 404
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 559	1.30 634	3.19 637	0.35 417	0.26 374	0.85 578	0.54 569	1.03 607	0.72 499	0.80 578	0.69 517	0.68 478	0.83 588	2.04 593	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.29 607	0.25 536	0.28 483	0.24 471

test_4	0.40 254	0.37 263	2.01 433	0.29 264	0.21 271	0.50 243	0.28 379	0.47 150	0.39 148	0.42 283	0.76 547	0.38 277	0.22 163	0.52 314	0.33 322	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.15 421	0.28 483	0.07 12

WCMA_ROB	1.12 617	0.83 522	2.66 571	0.58 603	0.34 486	1.17 628	0.71 616	0.93 527	0.94 597	1.74 657	2.63 665	3.09 668	1.71 656	1.70 533	1.84 624	0.26 600	0.21 558	0.20 562	0.21 514	0.28 483	0.43 602

G2L-Stereo	0.55 436	0.85 529	2.18 475	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.27 359	0.77 384	0.55 325	0.54 401	0.52 366	0.71 500	0.36 347	1.75 542	0.50 436	0.13 420	0.11 371	0.13 418	0.11 295	0.29 490	0.15 295

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 478	0.61 417	3.35 647	0.33 367	0.58 608	0.66 479	0.20 133	0.98 568	0.55 325	0.73 560	0.52 366	0.99 599	0.65 548	0.58 336	0.29 264	0.10 246	0.16 493	0.10 217	0.41 617	0.29 490	0.20 404

RAFT+CT+SA	0.50 381	0.86 532	1.82 355	0.37 460	0.75 631	0.54 290	0.34 461	0.77 384	0.63 412	0.38 262	0.55 400	0.34 256	0.29 296	0.68 380	0.27 239	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.51 635	0.29 490	0.41 600

Sa-1000	0.51 398	0.72 472	1.90 390	0.31 312	0.60 615	0.60 387	0.31 424	0.94 536	0.71 489	0.52 377	0.83 561	0.42 312	0.33 329	0.68 380	0.28 250	0.10 246	0.09 269	0.13 418	0.29 558	0.29 490	0.10 112

test-3	0.43 290	0.20 18	1.70 278	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 368	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 547	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 595	0.29 490	0.28 510

test_1	0.43 290	0.20 18	1.70 278	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 355	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 547	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 595	0.29 490	0.29 517

test_3	0.44 299	0.20 18	1.70 278	0.36 436	0.32 458	0.47 202	0.30 411	0.73 346	0.49 262	0.50 355	0.30 187	0.45 336	0.22 163	0.59 342	0.98 547	0.08 65	0.10 318	0.11 293	0.35 595	0.29 490	0.28 510

ADLNet	0.60 470	0.71 468	1.95 415	0.35 417	0.34 486	0.67 485	0.34 461	0.90 498	0.74 518	0.68 540	0.62 457	0.80 541	0.45 443	1.78 547	0.64 490	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.29 490	0.21 417

Syn2CoEx	0.70 528	1.07 603	2.74 586	0.43 522	0.30 427	0.64 459	0.42 511	0.99 580	0.78 551	0.62 501	0.78 552	0.74 514	0.72 567	1.92 583	0.61 481	0.20 557	0.17 513	0.19 553	0.15 421	0.29 490	0.22 432

RGC	0.71 537	0.97 576	2.18 475	0.44 529	0.44 561	0.73 524	0.40 501	0.94 536	0.71 489	0.71 553	1.04 606	1.01 603	0.71 564	1.74 540	0.70 504	0.23 582	0.18 525	0.28 600	0.26 544	0.29 490	0.27 501

ADCPNet	0.99 605	0.99 585	3.93 659	0.37 460	0.68 626	1.36 634	0.62 597	0.87 477	0.76 542	0.78 574	0.81 556	1.08 616	1.18 628	1.14 457	2.49 648	0.21 565	0.69 661	0.21 570	0.95 670	0.29 490	0.37 580

AIO-test1	0.45 318	0.87 535	2.27 494	0.33 367	0.33 473	0.50 243	0.22 215	0.74 351	0.66 449	0.29 215	0.41 272	0.29 226	0.22 163	0.73 396	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.14 396	0.30 501	0.22 432

ssnet_v2	0.55 436	0.60 412	1.86 371	0.32 341	0.22 301	0.72 517	0.44 529	0.94 536	0.74 518	0.63 511	0.54 390	0.81 544	0.47 467	0.77 408	0.70 504	0.16 505	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.30 501	0.30 531

SA	0.50 381	0.75 486	1.95 415	0.31 312	0.61 619	0.57 339	0.31 424	0.91 510	0.73 514	0.42 283	0.62 457	0.38 277	0.47 467	0.68 380	0.29 264	0.09 140	0.09 269	0.13 418	0.32 583	0.30 501	0.10 112

S-Stereo	0.80 571	0.69 461	3.89 656	0.39 487	0.37 520	0.69 503	0.70 615	0.94 536	0.98 604	0.62 501	0.91 579	0.83 551	0.60 526	2.37 618	0.66 494	0.18 532	0.21 558	0.17 526	0.18 475	0.30 501	0.35 565

AF-Net	0.69 524	0.92 550	2.21 479	0.41 506	0.40 542	0.68 497	0.40 501	1.02 600	0.86 577	0.69 542	1.03 603	1.04 610	0.84 591	1.19 461	0.78 522	0.22 578	0.14 447	0.25 592	0.17 462	0.30 501	0.18 368

ADCL	0.99 605	0.79 506	2.43 526	0.39 487	0.32 458	1.50 640	1.90 676	0.92 519	0.97 601	1.26 640	1.27 621	1.00 601	1.42 644	1.14 457	3.31 663	0.17 520	0.14 447	0.22 573	0.21 514	0.30 501	0.22 432

CFNet	0.58 456	0.96 568	1.78 322	0.33 367	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.88 486	0.75 532	0.46 316	0.59 429	0.58 421	0.40 391	2.29 613	0.48 426	0.12 388	0.09 269	0.15 486	0.14 396	0.30 501	0.15 295

MSMD_ROB	1.34 636	0.96 568	2.38 514	0.39 487	0.32 458	1.96 658	0.62 597	0.91 510	1.43 641	2.94 680	2.60 663	4.77 682	1.95 661	2.43 630	1.33 597	0.29 611	0.26 592	0.32 613	0.32 583	0.30 501	0.30 531

FSD	0.36 210	0.41 305	0.91 107	0.34 400	0.29 410	0.35 64	0.33 456	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 269	0.32 324	0.35 171	0.32 309	0.28 609	0.27 599	0.31 609	0.30 568	0.31 509	0.29 517

w-ln-seven	0.74 552	1.05 598	2.54 554	0.37 460	0.34 486	1.03 609	0.47 549	1.00 589	1.08 616	0.90 601	0.85 568	0.85 560	0.57 513	1.37 479	1.26 592	0.14 464	0.13 428	0.16 505	0.15 421	0.31 509	0.20 404

HUF	0.59 464	0.65 445	2.46 531	0.45 543	0.77 635	0.34 58	0.24 289	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 377	0.18 64	0.12 388	2.03 686	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 681

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 188	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 311	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 348	0.22 163	0.30 114	0.25 216	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.16 442	0.31 509	0.08 49

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 528	0.65 445	3.45 648	0.50 567	0.60 615	0.75 536	0.23 254	0.96 555	0.60 365	0.76 568	1.30 625	0.81 544	0.60 526	0.57 332	0.82 529	0.10 246	0.16 493	0.11 293	0.43 620	0.31 509	0.22 432

GwcNet	0.69 524	0.71 468	3.12 630	0.36 436	0.45 572	0.81 566	0.44 529	0.86 466	0.84 574	0.60 481	0.74 541	0.82 549	0.49 483	1.65 526	0.66 494	0.16 505	0.15 475	0.15 486	0.15 421	0.31 509	0.24 471

RP	0.67 512	0.82 517	1.94 412	0.43 522	0.44 561	0.65 473	0.45 538	0.89 492	0.82 567	0.66 530	0.92 581	0.99 599	0.76 578	1.55 508	0.66 494	0.25 596	0.18 525	0.23 580	0.20 508	0.31 509	0.22 432

GANet	0.75 555	0.84 524	2.01 433	0.40 498	0.25 356	0.74 530	0.66 603	0.87 477	0.73 514	0.71 553	1.07 609	0.84 556	0.59 522	2.71 653	1.15 577	0.17 520	0.16 493	0.44 632	0.16 442	0.31 509	0.20 404

CSAN	1.25 631	1.12 607	3.04 621	0.51 572	0.37 520	1.06 612	1.15 655	1.22 631	1.08 616	1.17 631	1.91 646	1.04 610	1.31 634	5.96 685	2.43 647	0.26 600	0.22 564	0.24 587	0.24 529	0.31 509	0.30 531

z-mn7	0.80 571	1.52 648	2.62 565	0.36 436	0.28 401	1.01 606	0.48 553	0.90 498	1.29 634	0.69 542	1.35 630	0.85 560	0.59 522	2.03 591	1.09 568	0.14 464	0.12 404	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.20 404

FC-DCNN v2	1.54 649	0.58 407	2.80 595	0.44 529	0.39 532	2.05 664	0.66 603	1.90 665	1.84 661	2.79 678	2.97 672	4.41 680	3.07 674	2.65 646	2.30 643	0.29 611	0.26 592	0.31 609	0.30 568	0.32 518	0.38 583

H2IRNET	0.40 254	0.61 417	1.90 390	0.29 264	0.17 158	0.54 290	0.18 95	0.52 206	0.50 273	0.27 202	0.56 412	0.47 356	0.35 340	0.46 270	0.33 322	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.32 518	0.12 183

WZ-Net	0.92 598	1.31 635	3.76 653	0.41 506	0.36 508	0.86 580	0.71 616	1.00 589	1.06 614	0.82 589	0.92 581	1.06 614	1.05 617	2.16 606	1.61 612	0.19 547	0.13 428	0.15 486	0.16 442	0.32 518	0.28 510

IPLG	0.69 524	0.84 524	2.43 526	0.35 417	0.21 271	1.65 648	0.61 592	1.36 642	0.58 352	1.39 648	0.51 351	0.37 269	0.87 596	1.41 485	0.36 346	0.09 140	0.07 76	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.11 138

SHD	0.72 540	0.77 496	2.36 512	0.45 543	0.40 542	0.71 511	0.32 447	1.02 600	1.25 630	1.07 618	0.84 564	0.90 577	0.73 570	1.09 447	0.98 547	0.21 565	0.18 525	0.20 562	0.21 514	0.32 518	0.31 540

TDLM	0.67 512	0.92 550	1.76 309	0.37 460	0.24 336	0.66 479	0.56 578	0.82 430	0.74 518	1.16 625	0.62 457	0.61 434	0.48 476	2.70 651	0.50 436	0.20 557	0.11 371	0.35 617	0.14 396	0.32 518	0.16 327

FC-DCNN	1.49 647	0.59 410	2.88 601	0.44 529	0.39 532	1.97 660	0.66 603	1.67 656	1.70 653	2.72 677	2.89 669	4.22 676	2.97 673	2.55 641	2.19 638	0.29 611	0.26 592	0.31 609	0.30 568	0.32 518	0.39 589

SANet	1.20 626	1.21 624	3.33 646	0.38 477	0.27 387	1.73 652	0.85 631	1.10 620	2.49 673	1.16 625	1.83 644	1.72 649	1.50 648	2.37 618	2.84 654	0.18 532	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.32 518	0.32 549

AANet	0.82 583	0.91 548	2.89 604	0.34 400	0.29 410	0.63 445	0.38 492	0.81 422	1.31 635	1.33 643	1.39 631	1.26 633	1.14 626	1.32 473	0.97 544	0.20 557	0.17 513	0.18 546	0.19 495	0.33 527	0.31 540

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 151	0.53 582	0.60 615	0.55 305	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 637

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 151	0.34 400	0.60 615	0.55 305	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 648

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 648

zero-FE	0.80 571	0.27 133	8.23 682	0.49 563	0.98 645	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 633	0.17 37	0.20 62	0.77 528	0.22 163	0.60 349	0.97 544	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.10 227	0.33 527	0.14 253

SDNR	1.22 630	0.80 508	2.71 578	0.33 367	1.48 669	1.98 662	0.23 254	1.93 666	2.44 671	0.89 599	2.52 660	1.36 638	0.51 488	3.65 673	1.93 625	0.30 614	0.31 608	0.22 573	0.16 442	0.33 527	0.36 573

TestStereo1	0.49 370	0.81 513	1.85 363	0.39 487	0.57 606	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

test_5	0.51 398	0.87 535	1.99 430	0.37 460	0.65 623	0.58 356	0.35 469	0.78 399	0.62 400	0.48 336	0.55 400	0.45 336	0.40 391	0.72 395	0.30 284	0.09 140	0.07 76	0.12 357	0.12 335	0.33 527	0.38 583

SA-5K	0.49 370	0.81 513	1.85 363	0.39 487	0.57 606	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

AACVNet	0.54 424	0.78 504	1.73 289	0.36 436	0.21 271	0.57 339	0.25 311	0.71 328	0.51 280	0.55 419	0.59 429	0.64 449	0.41 402	2.13 605	0.41 387	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.11 295	0.33 527	0.15 295

ADLNet2	0.68 519	0.84 524	3.19 637	0.33 367	0.36 508	0.64 459	0.37 485	0.89 492	0.79 556	0.54 401	0.65 496	0.93 585	0.48 476	2.07 597	0.56 465	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.33 527	0.18 368

APVNet	0.70 528	0.67 454	2.71 578	0.38 477	0.36 508	0.85 578	0.43 518	0.91 510	0.68 460	0.55 419	0.69 517	0.75 520	0.55 503	2.31 614	0.78 522	0.17 520	0.17 513	0.24 587	0.19 495	0.33 527	0.23 457

quiztm	0.37 218	0.82 517	1.45 223	0.40 498	0.29 410	0.42 145	0.23 254	0.73 346	0.47 251	0.36 247	0.42 276	0.28 214	0.20 132	0.29 101	0.26 228	0.10 246	0.06 24	0.09 156	0.09 187	0.34 539	0.09 77

Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.88 539	1.75 300	0.29 264	0.17 158	0.58 356	0.24 289	0.65 297	0.48 255	0.59 471	1.01 598	0.39 283	0.28 278	0.41 224	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.34 539	0.24 471

zh-sn7	0.89 594	1.73 662	3.09 626	0.39 487	0.30 427	0.82 569	0.63 600	0.96 555	0.87 580	0.79 576	1.12 612	0.84 556	0.87 596	2.42 627	1.63 613	0.16 505	0.17 513	0.16 505	0.16 442	0.34 539	0.29 517

HART	0.38 231	0.53 381	1.66 268	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 366	0.38 277	0.16 61	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.68 659	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 417

SCV	0.35 200	0.59 410	1.37 202	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 360	0.19 89	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.29 558	0.34 539	0.29 517

GMOStereo	0.41 262	0.62 423	1.78 322	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

error version	0.41 262	0.62 423	1.78 322	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

test-v	0.41 262	0.62 423	1.78 322	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

test-2	0.41 262	0.62 423	1.78 322	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

ccnet	0.71 537	0.41 305	1.59 252	0.40 498	0.45 572	1.06 612	0.55 573	0.98 568	0.71 489	0.88 597	0.97 592	0.82 549	0.88 600	1.68 530	0.94 540	0.32 617	0.26 592	0.32 613	0.27 549	0.34 539	0.30 531

ACVNet	0.45 318	0.44 330	1.79 342	0.28 230	0.21 271	0.59 375	0.36 476	0.66 300	0.68 460	0.45 307	0.59 429	0.69 485	0.40 391	0.44 245	0.55 457	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.34 539	0.10 112

GANet-RSSM	0.55 436	0.73 479	1.90 390	0.36 436	0.26 374	0.59 375	0.27 359	0.78 399	0.52 288	0.47 318	0.57 420	0.63 440	0.45 443	1.92 583	0.43 399	0.14 464	0.10 318	0.25 592	0.11 295	0.34 539	0.14 253

pmcnn	1.32 634	1.05 598	2.77 591	0.74 625	1.43 664	0.72 517	0.56 578	0.96 555	0.91 591	0.99 611	2.92 671	6.01 687	0.70 562	2.38 621	3.32 664	0.13 420	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 432

NLCSM	0.46 330	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 508	0.49 230	0.27 359	1.33 640	1.59 649	0.29 215	0.29 172	0.29 226	0.31 316	1.44 487	0.35 341	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.10 227	0.35 552	0.14 253

DDF-Stereo	0.37 218	0.27 133	0.79 78	0.39 487	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 280	0.32 234	0.17 38	0.79 537	0.23 189	0.64 360	1.04 562	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.12 335	0.35 552	0.15 295

w-ln-seven-2	0.68 519	1.13 610	2.46 531	0.36 436	0.27 387	0.65 473	0.44 529	0.87 477	0.83 571	0.69 542	0.75 544	0.72 503	0.63 543	1.56 509	1.15 577	0.13 420	0.13 428	0.15 486	0.14 396	0.35 552	0.19 385

CIPLG	0.56 444	1.19 622	2.46 531	0.80 631	0.31 448	0.61 407	0.57 582	0.76 373	0.57 341	0.56 428	0.63 471	0.41 298	0.30 306	0.45 261	0.40 379	0.11 327	0.20 549	0.13 418	0.13 368	0.35 552	0.19 385

IPLGR_C	0.58 456	1.25 629	2.72 580	0.80 631	0.31 448	0.60 387	0.61 592	0.76 373	0.58 352	0.56 428	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.43 236	0.40 379	0.11 327	0.22 564	0.13 418	0.15 421	0.35 552	0.19 385

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 281	0.86 532	1.78 322	0.28 230	0.17 158	0.52 273	0.20 133	0.62 279	0.61 382	0.50 355	0.61 452	0.39 283	0.32 324	0.35 171	0.30 284	0.07 26	0.10 318	0.09 156	0.09 187	0.35 552	0.10 112

FCDSN-DC	1.29 633	0.54 389	2.50 544	0.47 553	0.41 551	1.12 622	0.60 588	1.10 620	1.27 632	2.23 667	2.87 668	3.67 673	3.12 676	2.39 624	1.69 617	0.30 614	0.26 592	0.31 609	0.30 568	0.35 552	0.38 583
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTRV1_RVC	0.80 571	0.55 398	2.89 604	0.42 517	0.49 586	0.79 557	0.44 529	1.15 628	0.82 567	0.62 501	0.89 577	0.72 503	0.63 543	2.69 650	0.64 490	0.48 633	0.64 652	0.27 596	0.24 529	0.35 552	0.27 501

MM-Stereo_test2	0.38 231	0.28 162	2.46 531	0.43 522	0.15 97	0.50 243	0.25 311	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 163	0.34 164	0.29 264	0.08 65	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.36 560	0.22 432

Wz-Net-SNSev	0.76 559	1.32 638	3.11 629	0.40 498	0.31 448	0.71 511	0.60 588	0.98 568	0.87 580	0.67 534	0.83 561	0.96 592	0.60 526	1.67 529	0.97 544	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.17 462	0.36 560	0.24 471

ACRE	0.56 444	1.14 612	2.77 591	0.76 627	0.28 401	0.60 387	0.56 578	0.76 373	0.58 352	0.55 419	0.62 457	0.41 298	0.29 296	0.44 245	0.39 371	0.11 327	0.19 538	0.13 418	0.14 396	0.36 560	0.18 368

stereogan	0.69 524	0.51 372	2.44 528	0.39 487	0.39 532	1.01 606	0.41 507	0.94 536	0.92 595	0.73 560	0.85 568	1.15 626	0.69 560	1.57 513	0.53 449	0.19 547	0.18 525	0.20 562	0.16 442	0.36 560	0.24 471

SAMSARA	0.91 596	0.97 576	2.22 483	0.80 631	0.58 608	1.32 632	1.31 661	1.01 597	0.94 597	1.36 644	0.87 572	1.38 639	0.90 602	1.72 537	1.02 559	0.24 591	0.30 607	0.22 573	0.25 536	0.36 560	0.35 565

ADCS	1.05 614	1.36 643	2.98 617	0.42 517	0.36 508	0.96 598	0.81 629	1.06 613	1.12 622	1.25 636	0.97 592	1.08 616	0.90 602	1.25 470	4.86 679	0.21 565	0.21 558	0.22 573	0.23 527	0.36 560	0.38 583

DeepPrunerF	0.86 588	0.86 532	2.91 610	0.45 543	0.50 588	0.64 459	0.48 553	1.14 625	2.64 676	0.63 511	0.61 452	0.65 454	0.62 540	2.21 609	1.31 595	0.23 582	0.19 538	0.30 608	0.28 552	0.36 560	0.25 483

DN-CSS_ROB	0.48 352	1.23 626	1.99 430	0.39 487	0.22 301	0.56 321	0.19 106	0.75 361	0.61 382	0.45 307	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.70 391	0.32 309	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.36 560	0.12 183

DFGA-Net	0.51 398	1.06 600	1.75 300	0.30 285	0.24 336	0.54 290	0.22 215	0.63 287	0.60 365	0.48 336	0.51 351	0.35 260	0.27 261	1.82 559	0.53 449	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.12 335	0.37 568	0.15 295

fast-acv-ft	0.63 490	0.88 539	3.10 627	0.38 477	0.30 427	0.79 557	0.48 553	0.69 317	0.72 499	0.58 457	0.78 552	0.76 526	0.60 526	0.67 377	0.73 514	0.15 484	0.15 475	0.18 546	0.17 462	0.37 568	0.16 327

ARAFT	0.60 470	1.23 626	3.10 627	0.28 230	0.16 127	0.64 459	0.36 476	0.90 498	0.67 458	0.61 490	0.49 338	0.55 394	0.31 316	1.24 469	0.32 309	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.37 568	0.21 417

AFF-stereo	0.44 299	0.96 568	1.78 322	0.31 312	0.15 97	0.50 243	0.21 175	0.64 290	0.63 412	0.47 318	0.64 487	0.49 369	0.34 338	0.46 270	0.31 296	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.37 568	0.10 112

G-Net	0.99 605	0.64 438	2.76 588	0.57 601	0.67 624	2.03 663	0.72 619	0.76 373	0.67 458	1.14 624	2.56 662	1.30 637	1.02 614	1.48 501	1.74 620	0.25 596	0.24 576	0.24 587	0.26 544	0.37 568	0.31 540

PVD	0.90 595	0.85 529	2.15 468	0.53 582	0.50 588	0.99 602	0.56 578	1.15 628	1.64 650	1.41 650	1.41 634	1.11 622	1.13 625	1.35 477	1.31 595	0.26 600	0.28 602	0.28 600	0.26 544	0.37 568	0.49 613

CVANet_RVC	0.65 502	0.80 508	2.13 462	0.36 436	0.26 374	0.62 427	0.42 511	0.84 448	0.72 499	0.69 542	0.68 508	0.68 478	0.52 493	2.64 645	0.42 390	0.19 547	0.12 404	0.22 573	0.17 462	0.37 568	0.15 295

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 142	0.53 582	0.44 561	0.54 290	0.27 359	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 163	0.36 184	0.25 216	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.38 575	0.71 637

TCMNet	0.66 507	0.85 529	2.55 559	0.50 567	0.52 595	0.72 517	0.39 498	0.87 477	0.72 499	0.58 457	0.68 508	0.63 440	0.46 458	1.70 533	0.63 485	0.18 532	0.18 525	0.23 580	0.18 475	0.38 575	0.27 501

coex-ft	5.95 687	1.67 656	60.57 722	0.34 400	0.30 427	0.77 548	0.69 612	0.74 351	4.41 683	19.22 707	2.15 652	1.62 648	7.97 691	1.81 558	8.96 692	0.44 628	2.08 687	0.18 546	0.19 495	0.38 575	4.62 694

SACVNet	0.60 470	0.74 483	1.90 390	0.37 460	0.28 401	0.64 459	0.37 485	0.86 466	0.61 382	0.65 528	0.62 457	0.69 485	0.44 439	2.08 599	0.42 390	0.18 532	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.38 575	0.24 471

sAnonymous2	0.38 231	0.62 423	2.15 468	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 575	0.35 565

CroCo_RVC	0.38 231	0.62 423	2.15 468	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 575	0.35 565

EDNetEfficient	1.27 632	0.70 466	4.05 661	0.64 616	0.98 645	0.94 596	1.40 668	0.85 456	1.75 655	2.34 670	1.33 628	1.05 612	2.21 665	1.58 517	4.15 673	0.15 484	0.19 538	0.14 455	0.27 549	0.38 575	0.32 549

edge stereo	0.81 580	0.73 479	3.30 643	0.37 460	1.21 661	0.62 427	0.39 498	0.93 527	0.79 556	0.80 578	0.88 575	1.14 625	0.71 564	2.18 607	0.71 507	0.21 565	0.20 549	0.26 595	0.18 475	0.38 575	0.26 493

AnyNet_C32	1.00 609	1.33 640	2.53 548	0.49 563	0.54 598	1.15 626	1.14 654	0.91 510	0.89 588	1.11 621	0.95 589	0.87 569	0.93 604	1.50 502	4.07 672	0.21 565	0.20 549	0.25 592	0.24 529	0.38 575	0.33 558

SGM-ForestM	2.98 675	1.70 660	3.52 651	0.67 620	0.47 583	5.18 686	3.36 688	3.30 684	2.86 679	4.44 685	3.79 681	9.80 693	5.50 686	6.29 686	6.52 687	0.27 605	0.36 617	0.24 587	0.27 549	0.38 575	0.58 626

MM-Stereo_test1	0.41 262	0.39 287	2.29 498	0.38 477	0.26 374	0.44 164	0.28 379	0.63 287	0.51 280	0.40 270	0.32 214	0.26 190	0.26 240	0.46 270	0.22 165	0.09 140	0.21 558	0.10 217	0.09 187	0.39 585	0.15 295

iRaft-Stereo_5w	0.54 424	1.01 591	2.08 450	0.27 199	0.21 271	0.49 230	0.28 379	0.73 346	0.58 352	0.40 270	0.61 452	0.62 438	0.46 458	1.78 547	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.39 585	0.12 183

EDNetEfficientorigin	8.18 691	0.98 580	145.96 724	0.51 572	0.89 640	0.72 517	0.48 553	0.85 456	1.56 648	2.12 661	1.49 635	1.29 634	1.31 634	1.83 560	2.13 637	0.13 420	0.12 404	0.17 526	0.18 475	0.39 585	0.45 605

GANetREF_RVC	0.75 555	1.15 616	2.46 531	0.47 553	0.26 374	0.83 572	0.61 592	0.97 564	0.89 588	0.62 501	0.61 452	0.72 503	0.59 522	2.42 627	0.55 457	0.32 617	0.25 589	0.36 619	0.24 529	0.39 585	0.31 540
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
LSM	3.31 679	1.11 606	5.29 671	9.40 696	30.65 715	0.84 574	1.12 653	0.91 510	1.22 628	1.36 644	2.19 653	0.93 585	0.83 588	1.66 527	0.90 535	0.21 565	0.31 608	0.24 587	0.28 552	0.39 585	6.33 696

MM-Stereo_test3	0.40 254	0.58 407	1.75 300	0.36 436	0.30 427	0.45 172	0.30 411	0.72 334	0.59 360	0.31 225	0.43 279	0.32 243	0.23 189	0.35 171	0.29 264	0.10 246	0.20 549	0.10 217	0.08 142	0.40 590	0.11 138

LL-Strereo	0.72 540	1.29 633	2.49 540	0.36 436	0.45 572	0.55 305	0.32 447	0.93 527	0.71 489	0.67 534	0.58 426	0.85 560	0.79 583	2.67 649	0.46 411	0.10 246	0.18 525	0.14 455	0.12 335	0.40 590	0.42 601

ADCMid	0.96 604	1.32 638	2.74 586	0.38 477	0.35 499	0.99 602	0.58 584	0.94 536	0.86 577	1.23 635	1.01 598	1.01 603	1.00 612	1.05 444	3.97 670	0.21 565	0.19 538	0.42 628	0.32 583	0.40 590	0.29 517

YMNet	0.62 483	0.72 472	1.93 402	0.41 506	0.41 551	0.87 584	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 563	0.81 556	0.83 551	0.46 458	0.86 422	0.93 538	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 593	0.21 417

YMNet_1	0.62 483	0.72 472	1.93 402	0.41 506	0.41 551	0.87 584	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 563	0.81 556	0.83 551	0.46 458	0.86 422	0.93 538	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 593	0.21 417

RAFT_CTSACE	0.46 330	0.76 487	2.07 445	0.35 417	0.30 427	0.54 290	0.30 411	0.61 275	0.48 255	0.49 348	0.76 547	0.55 394	0.36 347	0.58 336	0.22 165	0.08 65	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.41 593	0.08 49

iRaftStereo_RVC	0.37 218	0.53 381	1.41 212	0.28 230	0.15 97	0.52 273	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 252	0.43 279	0.41 298	0.23 189	0.36 184	0.26 228	0.09 140	0.15 475	0.12 357	0.11 295	0.41 593	0.37 580

acv_ft	0.48 352	0.44 330	1.76 309	0.32 341	0.41 551	0.63 445	0.28 379	0.81 422	0.68 460	0.61 490	0.59 429	0.69 485	0.45 443	0.44 245	0.63 485	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.41 593	0.10 112

XQC	0.73 549	0.98 580	2.39 516	0.46 548	0.35 499	0.81 566	0.46 541	1.00 589	1.00 605	0.80 578	0.69 517	0.88 573	0.74 575	1.32 473	1.20 585	0.24 591	0.16 493	0.23 580	0.20 508	0.41 593	0.33 558

UGAM	0.58 456	0.47 352	2.21 479	0.30 285	0.19 241	0.53 282	0.34 461	0.59 258	0.63 412	0.44 296	0.73 538	0.78 532	0.37 360	2.58 642	0.39 371	0.10 246	0.08 181	0.17 526	0.14 396	0.42 599	0.17 348

plain	0.37 218	0.47 352	2.15 468	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 220	0.45 261	0.28 250	0.11 327	0.08 181	0.13 418	0.09 187	0.42 599	0.12 183

tg	0.37 218	0.55 398	1.35 195	0.28 230	0.16 127	0.57 339	0.18 95	0.57 243	0.49 262	0.37 252	0.44 290	0.38 277	0.24 205	0.46 270	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.43 601	0.36 573

iinet-f	0.57 451	0.93 556	2.27 494	0.31 312	0.25 356	0.83 572	0.33 456	0.81 422	0.65 434	0.54 401	0.63 471	0.73 508	0.67 555	0.73 396	0.67 497	0.13 420	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.43 601	0.16 327

AASNet	0.56 444	1.03 596	2.34 506	0.37 460	0.33 473	0.65 473	0.29 403	0.96 555	0.73 514	0.54 401	0.60 445	0.55 394	0.38 369	0.59 342	0.58 474	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.43 601	0.24 471

RAFT + AFF	0.64 494	1.20 623	1.95 415	0.34 400	0.33 473	0.67 485	0.52 561	0.99 580	0.74 518	0.53 388	0.58 426	0.57 414	0.80 584	1.76 543	0.51 442	0.12 388	0.27 599	0.15 486	0.14 396	0.43 601	0.29 517

RTSC	0.72 540	1.00 587	2.22 483	0.40 498	0.29 410	0.82 569	0.31 424	0.96 555	1.10 619	0.92 604	0.81 556	0.78 532	0.58 519	1.23 466	1.55 610	0.18 532	0.17 513	0.14 455	0.17 462	0.43 601	0.30 531

RTS	1.21 627	1.31 635	6.39 678	0.52 576	0.51 593	1.61 644	0.79 625	1.03 607	1.37 639	1.13 622	1.30 625	1.10 620	0.85 592	2.65 646	2.08 633	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 601	0.32 549

RTSA	1.21 627	1.31 635	6.39 678	0.52 576	0.51 593	1.61 644	0.79 625	1.03 607	1.37 639	1.13 622	1.30 625	1.10 620	0.85 592	2.65 646	2.08 633	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 601	0.32 549

iResNetv2_ROB	0.59 464	1.43 644	2.96 613	0.40 498	0.22 301	0.58 356	0.28 379	0.91 510	0.73 514	0.57 439	0.63 471	0.60 431	0.41 402	0.74 399	0.35 341	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.07 103	0.43 601	0.17 348

Wz-Net-TNSev	0.91 596	1.73 662	3.08 624	0.36 436	0.31 448	1.00 605	0.71 616	1.06 613	0.97 601	0.71 553	0.72 536	1.09 618	0.87 596	2.42 627	1.59 611	0.20 557	0.20 549	0.16 505	0.20 508	0.44 609	0.35 565

PASM	0.72 540	0.68 457	1.91 396	0.47 553	0.44 561	0.60 387	0.51 558	0.76 373	0.80 559	0.77 572	0.67 501	0.87 569	0.61 535	2.40 625	0.67 497	0.32 617	0.35 615	0.36 619	0.41 617	0.45 610	0.39 589

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 486	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 305	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 299	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.20 508	0.46 611	0.59 627

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 278	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 351	0.25 175	0.18 94	0.31 123	0.20 121	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.08 142	0.47 612	0.08 49

PSMNet-RUCA	0.58 456	0.82 517	1.89 385	0.59 608	0.56 604	0.64 459	0.36 476	0.84 448	0.69 469	0.51 368	0.68 508	0.53 383	0.43 431	0.56 331	0.43 399	0.34 621	0.18 525	0.44 632	0.29 558	0.48 613	0.30 531

AnyNet_C01	1.14 620	1.49 647	4.23 664	0.54 587	0.53 596	1.51 641	1.37 665	1.04 611	1.07 615	1.17 631	1.33 628	1.15 626	1.08 620	1.61 523	2.74 652	0.25 596	0.22 564	0.28 600	0.24 529	0.48 613	0.40 595

DPSNet	0.86 588	0.60 412	2.34 506	0.58 603	0.36 508	1.07 617	0.75 621	1.30 638	1.05 611	0.70 548	0.68 508	0.94 589	1.29 631	2.08 599	1.82 623	0.26 600	0.23 572	0.16 505	0.17 462	0.48 613	0.40 595

ELAS_RVC	1.37 640	0.78 504	3.21 639	0.55 594	0.50 588	1.49 639	2.48 684	1.48 648	1.71 654	2.13 664	2.09 649	2.07 654	2.56 669	1.90 578	2.02 630	0.35 622	0.36 617	0.37 623	0.34 591	0.49 616	0.47 609
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 641	0.79 506	2.86 599	0.53 582	0.50 588	2.81 674	2.20 680	1.61 655	1.50 645	2.28 669	2.35 657	1.82 650	2.13 663	1.73 538	2.22 639	0.35 622	0.37 619	0.35 617	0.35 595	0.49 616	0.47 609
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 624	0.95 565	2.54 554	0.58 603	0.55 601	0.78 553	0.63 600	1.00 589	1.08 616	1.03 615	4.07 683	1.48 643	1.22 629	2.88 660	1.27 593	0.50 634	0.46 637	0.54 639	0.62 653	0.50 618	0.63 632
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 627	1.15 616	3.01 620	0.34 400	0.28 401	1.10 621	0.69 612	1.35 641	1.01 607	2.71 676	2.41 659	2.96 665	1.45 645	2.80 657	1.40 603	0.22 578	0.22 564	0.22 573	0.19 495	0.50 618	0.26 493
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
GASNet	0.73 549	1.47 646	3.04 621	0.47 553	0.33 473	0.57 339	0.34 461	0.91 510	0.75 532	0.58 457	0.58 426	0.74 514	0.55 503	2.03 591	0.65 493	0.21 565	0.15 475	0.19 553	0.17 462	0.51 620	0.28 510

RAFT	0.45 318	0.92 550	1.59 252	0.34 400	0.19 241	0.46 192	0.35 469	0.65 297	0.49 262	0.49 348	0.49 338	0.70 495	0.40 391	0.47 282	0.32 309	0.11 327	0.16 493	0.14 455	0.13 368	0.51 620	0.13 226

MANE	2.90 674	1.14 612	2.96 613	1.03 647	1.01 650	5.01 685	2.45 683	5.36 689	6.88 690	3.58 683	4.76 687	5.99 686	4.99 683	4.23 678	4.61 678	0.56 640	0.67 655	0.44 632	0.78 662	0.51 620	1.03 666

PWC_ROB	0.70 528	0.94 558	1.88 378	0.39 487	0.39 532	0.62 427	0.30 411	0.98 568	0.94 597	0.91 603	1.29 624	0.77 528	0.62 540	1.62 524	1.03 561	0.18 532	0.11 371	0.18 546	0.13 368	0.51 620	0.22 432

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 563	1.04 597	2.06 443	0.94 642	0.35 499	0.89 589	0.40 501	0.85 456	0.63 412	0.55 419	0.63 471	0.75 520	0.38 369	2.38 621	0.48 426	1.10 665	0.31 608	0.36 619	0.21 514	0.53 624	0.55 621

aanetorigin	0.77 563	0.80 508	2.59 562	0.43 522	0.44 561	0.58 356	1.01 646	0.57 243	0.68 460	1.53 654	1.23 619	0.81 544	1.08 620	1.07 445	1.07 565	0.18 532	0.15 475	0.17 526	0.21 514	0.54 625	0.30 531

CC-Net-ROB	0.85 587	1.15 616	2.13 462	0.88 637	0.38 526	0.88 588	0.44 529	1.06 613	0.79 556	0.58 457	0.69 517	0.65 454	0.50 486	2.74 654	0.51 442	0.93 655	0.39 630	0.87 653	0.29 558	0.54 625	0.54 618

PDISCO_ROB	0.75 555	1.06 600	2.11 456	0.64 616	0.59 610	1.13 624	0.43 518	1.14 625	1.05 611	0.64 521	0.71 531	0.96 592	0.61 535	1.21 462	0.76 518	0.37 625	0.18 525	0.27 596	0.24 529	0.56 627	0.32 549

FADNet-RVC	0.61 478	1.26 631	2.12 460	0.33 367	0.26 374	0.59 375	0.29 403	0.86 466	0.62 400	0.45 307	0.50 346	0.62 438	0.46 458	1.73 538	0.55 457	0.17 520	0.20 549	0.17 526	0.18 475	0.59 628	0.28 510

FADNet	0.64 494	1.22 625	2.06 443	0.32 341	0.30 427	0.66 479	0.29 403	0.88 486	0.72 499	0.44 296	0.48 321	0.66 461	0.57 513	1.84 565	0.45 410	0.46 632	0.20 549	0.17 526	0.19 495	0.59 628	0.24 471

MADNet+	1.36 638	1.93 675	5.95 674	0.81 634	0.59 610	1.57 643	1.09 650	1.39 645	1.22 628	0.84 592	1.01 598	1.25 632	1.12 624	3.19 666	2.36 645	0.45 630	0.47 640	0.38 625	0.34 591	0.59 628	0.57 624

anonymity	0.80 571	0.66 452	1.29 178	0.59 608	0.75 631	0.67 485	0.52 561	0.95 550	0.71 489	0.94 607	0.70 527	0.67 471	0.87 596	0.71 393	1.35 598	0.64 644	0.62 651	0.58 641	1.44 680	0.60 631	0.65 633

PWCDC_ROB	0.72 540	1.06 600	2.09 451	0.47 553	0.36 508	0.78 553	0.26 334	0.98 568	1.34 637	0.61 490	2.07 648	0.64 449	0.61 535	0.83 417	0.71 507	0.31 616	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.60 631	0.21 417

Consistency-Raft	0.88 592	0.93 556	3.23 641	0.99 646	0.64 622	0.77 548	0.55 573	0.98 568	0.97 601	0.61 490	1.03 603	0.65 454	1.05 617	0.79 413	1.38 600	0.44 628	0.46 637	0.51 638	0.58 649	0.65 633	0.47 609

SPS-STEREO	1.07 615	1.13 610	2.88 601	0.65 618	0.69 627	0.99 602	0.68 609	1.05 612	0.87 580	1.36 644	1.23 619	1.46 642	0.94 607	1.87 568	1.72 619	0.66 645	0.61 650	0.58 641	0.57 646	0.65 633	0.77 644
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 563	1.23 626	2.15 468	0.67 620	0.59 610	0.78 553	0.38 492	0.90 498	0.70 479	0.61 490	0.69 517	1.01 603	0.67 555	1.02 440	0.73 514	0.45 630	0.34 614	0.87 653	0.51 635	0.67 635	0.46 607

GCST	0.72 540	1.10 605	2.15 468	1.11 653	0.59 610	0.62 427	0.19 106	0.75 361	0.53 305	0.56 428	0.63 471	0.47 356	0.31 316	1.11 451	0.33 322	0.75 651	0.45 635	0.84 652	0.64 656	0.69 636	0.54 618

DStereoFS	2.23 662	2.10 678	2.47 536	1.61 666	1.88 677	3.81 679	2.06 679	1.95 667	3.33 680	2.38 671	3.31 676	2.37 659	4.92 682	2.45 632	3.27 661	1.03 661	1.27 679	0.55 640	1.04 673	0.70 637	2.05 686

FACV-RUCA	0.58 456	0.40 295	1.78 322	0.43 522	1.67 673	0.48 213	0.28 379	0.69 317	0.62 400	0.40 270	0.53 378	0.33 250	0.63 543	0.40 219	0.31 296	0.13 420	0.11 371	0.62 644	0.12 335	0.70 637	0.98 658

DDUNet	0.77 563	1.12 607	1.88 378	0.76 627	0.69 627	0.84 574	0.43 518	0.85 456	0.65 434	0.67 534	0.75 544	0.91 579	0.52 493	1.03 442	0.57 469	0.54 637	0.37 619	0.95 659	0.52 638	0.71 639	0.57 624

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 611	1.67 656	2.32 501	0.47 553	0.39 532	1.47 637	0.95 638	0.95 550	0.91 591	0.84 592	0.94 587	1.05 612	0.60 526	2.95 661	0.72 511	0.41 626	0.72 665	0.32 613	0.55 640	0.74 640	1.22 671

SGM_RVC	1.89 656	0.92 550	2.50 544	0.96 645	0.93 644	1.63 646	1.37 665	1.52 651	12.43 694	1.85 658	1.69 641	2.40 661	1.74 657	2.81 658	1.71 618	0.53 635	0.47 640	0.42 628	0.47 626	0.74 640	0.74 639
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 683	1.35 642	9.38 686	2.79 685	3.93 684	2.43 672	3.46 689	2.68 676	11.19 692	11.66 698	4.73 686	5.26 684	10.46 694	4.50 681	9.49 693	0.82 653	0.69 661	1.34 673	0.98 671	0.75 642	0.76 643

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 629	1.82 355	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 270	0.14 4	0.11 327	0.09 269	0.08 59	0.05 1	0.76 643	0.18 368

MFMNet_re	0.92 598	1.28 632	2.53 548	0.82 635	0.76 634	0.90 590	0.75 621	0.98 568	1.04 610	1.03 615	1.05 607	0.84 556	0.94 607	0.83 417	0.72 511	0.68 646	0.60 649	0.63 645	0.60 652	0.77 644	0.74 639

SGM+DAISY	1.83 655	1.43 644	3.81 654	0.87 636	1.01 650	2.38 671	2.53 685	1.36 642	1.75 655	2.92 679	3.22 675	2.65 663	2.93 671	2.22 612	3.10 658	0.72 648	0.69 661	0.63 645	0.62 653	0.77 644	0.98 658

WAO-7	1.48 646	1.63 652	2.49 540	0.93 641	0.75 631	1.72 651	1.10 651	1.84 664	1.96 664	1.43 651	2.54 661	1.97 652	1.61 652	3.06 663	2.08 633	0.69 647	0.66 654	0.94 658	0.74 660	0.80 646	0.69 636

Anonymous_2	0.74 552	0.32 214	1.65 262	0.33 367	0.30 427	0.67 485	0.32 447	0.69 317	0.46 232	0.48 336	0.41 272	0.84 556	0.58 519	0.51 310	0.40 379	0.32 617	0.38 623	1.43 676	3.69 694	0.80 646	0.27 501

DStereoO	0.99 605	0.66 452	1.67 270	0.75 626	0.99 648	0.73 524	1.33 663	0.94 536	0.91 591	0.70 548	1.06 608	0.75 520	1.75 658	0.95 431	2.39 646	1.20 669	0.41 633	0.48 635	0.59 651	0.85 648	0.60 628

SQANet	0.80 571	1.58 651	2.53 548	0.76 627	0.83 636	0.76 540	0.36 476	0.83 436	0.64 420	0.63 511	0.69 517	0.73 508	0.51 488	1.21 462	0.53 449	0.77 652	0.29 603	0.59 643	0.29 558	0.86 649	0.61 629

FADNet_RVC	0.81 580	1.14 612	2.42 522	0.30 285	0.24 336	0.71 511	0.24 289	0.95 550	0.61 382	0.44 296	0.56 412	0.59 424	0.42 420	1.52 505	0.68 500	0.94 657	0.96 673	0.28 600	1.00 672	0.90 650	1.36 675

MSAF-DinoV2	3.10 677	1.86 670	10.68 691	3.61 690	0.30 427	3.34 677	0.82 630	2.81 678	1.79 657	0.80 578	0.87 572	1.56 647	1.10 622	26.49 719	1.96 626	0.17 520	0.13 428	0.19 553	1.63 684	0.92 651	0.99 663

Selective-IGEV-i16pa	47.65 723	67.17 723	7.20 680	2.47 681	2.32 680	116.02 724	1.42 671	90.41 725	82.69 724	32.69 723	90.10 723	60.10 724	84.41 724	129.53 725	52.52 722	50.16 721	15.10 707	18.00 711	9.63 702	0.94 652	40.09 724

MultiAttention	2.38 665	0.50 369	1.93 402	1.80 671	2.56 681	10.86 692	2.30 681	1.22 631	0.80 559	0.62 501	1.16 615	1.13 623	0.56 507	16.09 703	1.18 582	0.20 557	0.09 269	0.43 631	1.62 683	0.94 652	1.58 680

DStereoSA	2.12 661	0.98 580	2.80 595	1.25 658	2.23 678	1.97 660	4.62 692	1.22 631	2.54 675	1.16 625	3.84 682	1.00 601	4.05 680	2.07 597	5.29 682	0.93 655	1.48 680	0.48 635	1.51 682	0.95 654	1.95 685

LCNet	0.54 424	0.37 263	1.78 322	0.92 640	0.22 301	0.96 598	0.30 411	0.59 258	0.58 352	0.51 368	0.55 400	0.41 298	0.76 578	0.84 419	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.18 475	0.98 655	0.39 589

WAO-6	1.58 651	1.54 649	2.32 501	1.14 655	1.00 649	2.30 669	1.03 647	1.82 663	2.85 678	1.25 636	2.61 664	2.20 656	1.56 650	2.47 635	1.99 629	0.95 658	0.67 655	1.19 669	0.83 665	1.08 656	0.88 655

MonStereo1	1.98 659	1.01 591	1.78 322	1.19 656	1.04 652	3.58 678	0.61 592	1.53 652	1.93 663	1.39 648	3.37 677	2.23 658	10.80 695	2.84 659	1.25 591	1.04 662	0.38 623	0.96 660	0.57 646	1.10 657	1.00 665

ACVNet_1	1.33 635	1.91 673	4.03 660	1.09 651	0.88 639	1.19 630	0.66 603	1.24 635	1.17 625	0.94 607	0.96 590	3.09 668	1.04 616	2.37 618	1.11 572	1.04 662	0.48 643	1.03 664	0.48 629	1.12 658	0.83 647

RainbowNet	1.15 622	1.78 664	2.72 580	1.12 654	0.91 642	1.06 612	0.76 623	1.16 630	1.13 624	0.75 565	0.97 592	1.09 618	0.80 584	1.60 520	1.21 587	1.17 667	1.26 677	1.01 663	0.57 646	1.13 659	0.88 655

DispFullNet	1.67 652	2.10 678	5.22 669	1.53 665	8.90 689	0.86 580	0.31 424	0.96 555	0.96 600	1.37 647	1.01 598	1.13 623	1.98 662	1.51 503	0.91 536	0.54 637	0.31 608	1.18 666	0.63 655	1.13 659	0.80 646

Ntro	1.00 609	1.68 658	2.80 595	0.95 643	0.85 637	1.06 612	0.53 565	0.98 568	0.90 590	0.62 501	0.76 547	0.93 585	0.66 553	1.66 527	0.98 547	0.99 660	0.45 635	0.75 651	0.40 614	1.19 661	0.75 641

WAO-8	2.80 671	2.14 682	2.89 604	1.91 675	1.04 652	3.98 681	0.96 639	3.26 682	6.17 686	2.15 665	3.37 677	3.31 670	2.41 667	11.84 693	2.03 631	2.05 682	1.86 683	1.54 678	0.92 668	1.22 662	0.87 653

Venus	2.80 671	2.14 682	2.89 604	1.91 675	1.04 652	3.98 681	0.96 639	3.26 682	6.17 686	2.15 665	3.37 677	3.31 670	2.41 667	11.84 693	2.03 631	2.05 682	1.86 683	1.54 678	0.92 668	1.22 662	0.87 653

LVE	1.96 658	2.17 685	3.14 631	1.68 667	1.80 675	1.63 646	1.03 647	2.34 673	2.81 677	1.25 636	2.89 669	4.24 678	1.29 631	2.79 656	1.44 605	2.85 686	0.91 672	1.18 666	1.46 681	1.23 664	1.10 668

otaku	1.03 612	1.68 658	2.72 580	0.95 643	0.73 630	1.03 609	0.59 586	0.99 580	0.86 577	0.69 542	1.61 638	0.98 596	0.64 546	1.46 493	1.14 575	0.95 658	0.46 637	0.72 650	0.40 614	1.24 665	0.78 645

Dean	1.79 654	1.83 666	3.92 657	1.29 659	1.07 655	1.55 642	1.00 644	1.95 667	2.33 669	1.47 653	4.19 684	4.26 679	1.33 637	2.21 609	1.48 607	1.14 666	0.68 659	1.18 666	0.74 660	1.24 665	0.98 658

JetBlue	1.78 653	1.63 652	3.92 657	0.73 623	1.21 661	4.38 684	3.35 687	1.59 653	1.20 627	1.26 640	1.52 637	2.37 659	1.88 660	3.23 667	3.00 655	0.53 635	0.47 640	0.48 635	0.49 631	1.29 667	0.97 657

IMH-64-1	1.39 641	1.64 654	1.86 371	1.36 660	1.11 656	1.39 635	1.19 657	1.76 659	1.45 643	1.16 625	2.21 654	1.53 644	1.38 640	1.98 586	1.52 608	1.29 670	0.67 655	1.27 670	0.69 657	1.29 667	0.98 658

IMH-64	1.39 641	1.64 654	1.86 371	1.36 660	1.11 656	1.39 635	1.19 657	1.76 659	1.45 643	1.16 625	2.21 654	1.53 644	1.38 640	1.98 586	1.52 608	1.29 670	0.67 655	1.27 670	0.69 657	1.29 667	0.98 658

IMH	2.02 660	2.15 684	2.69 576	1.68 667	1.12 658	1.66 649	0.92 637	2.10 671	1.92 662	1.32 642	2.66 666	2.21 657	1.69 655	5.78 683	1.68 616	5.54 691	0.96 673	1.31 672	0.71 659	1.32 670	0.99 663

PWCK	1.49 647	1.90 672	3.22 640	1.09 651	0.54 598	1.71 650	1.73 674	1.49 649	1.53 646	1.44 652	1.80 643	1.82 650	1.30 633	3.34 669	1.76 621	1.07 664	0.56 647	0.97 661	0.58 649	1.38 671	0.65 633

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 636	1.70 660	2.50 544	0.56 596	0.40 542	2.15 667	0.99 641	1.24 635	1.26 631	1.02 614	1.10 611	1.29 634	0.88 600	3.10 665	1.08 566	1.66 678	0.83 669	0.68 648	0.88 667	1.57 672	1.80 684

MFN_U_SF_RVC	1.55 650	2.39 686	3.16 633	0.65 618	0.41 551	1.12 622	0.46 541	1.23 634	1.33 636	1.61 655	1.20 617	1.43 641	0.98 611	1.76 543	1.97 627	1.90 681	1.80 681	1.98 685	2.15 687	1.63 673	1.77 683

FADE	15.89 703	3.00 689	8.70 683	2.11 677	2.94 682	1.19 630	0.91 636	5.00 688	2.49 673	1.25 636	1.19 616	3.05 667	7.02 689	8.02 689	5.31 683	94.83 724	35.90 722	65.83 721	66.18 721	1.66 674	1.30 673

KSHMR	4.10 681	1.97 676	5.27 670	1.71 669	1.47 668	1.96 658	1.28 660	3.19 680	17.33 707	2.12 661	15.91 702	9.18 692	1.57 651	8.42 690	1.98 628	1.52 676	1.26 677	1.67 682	1.19 677	1.67 675	1.40 676

UNDER WATER	2.74 669	1.85 668	4.54 666	1.81 673	1.44 666	2.34 670	1.40 668	3.24 681	6.60 688	2.60 674	2.76 667	5.75 685	5.24 685	3.02 662	4.01 671	1.45 674	0.81 668	1.59 681	1.06 674	1.80 676	1.51 678

UNDER WATER-64	2.47 666	1.89 671	4.86 667	1.82 674	1.44 666	3.18 676	1.57 673	2.62 674	5.64 685	2.05 660	2.13 651	4.13 675	3.76 678	2.62 644	3.42 666	1.47 675	0.85 670	1.57 680	1.07 675	1.82 677	1.49 677

ACVNet-4b	1.93 657	1.85 668	4.10 662	1.07 648	0.86 638	1.15 626	0.53 565	1.06 613	1.12 622	0.64 521	1.09 610	1.99 653	0.70 562	2.20 608	9.86 696	5.62 692	0.41 633	1.03 664	0.55 640	1.86 678	0.85 650

notaker	2.66 668	2.07 677	3.31 645	2.61 684	1.43 664	1.76 653	1.11 652	2.76 677	1.79 657	2.26 668	11.53 698	3.96 674	4.29 681	3.09 664	2.76 653	1.55 677	0.88 671	1.70 683	1.07 675	2.00 679	1.35 674

ACVNet_2	1.42 644	1.81 665	3.23 641	1.08 649	0.92 643	1.32 632	0.85 631	1.49 649	1.69 652	1.19 634	1.73 642	2.13 655	1.03 615	2.50 637	1.40 603	0.91 654	0.53 645	1.00 662	0.55 640	2.11 680	0.85 650

JetRed	3.29 678	4.93 690	10.17 690	1.45 662	1.72 674	7.44 688	5.05 693	3.06 679	2.12 668	2.41 672	2.39 658	2.99 666	2.37 666	3.51 672	6.44 686	1.32 673	1.90 685	1.37 674	1.23 679	2.21 681	1.76 682

MADNet++	2.79 670	2.11 681	2.97 616	2.49 682	2.28 679	2.95 675	2.31 682	2.67 675	2.47 672	3.03 681	3.13 674	2.70 664	2.92 670	4.10 677	4.48 676	2.68 685	2.24 689	3.04 692	2.44 689	2.37 682	2.34 688

IGEV-RUCA	2.28 663	0.30 192	1.15 147	0.40 498	1.86 676	2.06 665	1.90 676	1.36 642	1.80 659	3.70 684	3.76 680	5.02 683	8.19 692	2.12 604	1.63 613	0.25 596	0.76 666	2.72 689	1.91 685	2.39 683	2.36 689

Selective-IGEV-i1pa	9.22 693	12.57 701	9.49 688	2.20 678	1.49 670	16.83 698	8.03 696	14.34 704	11.26 693	10.52 694	15.24 701	14.52 703	11.94 703	18.22 708	9.78 695	7.79 702	3.09 691	5.20 696	2.49 690	2.46 684	6.90 698

TorneroNet	5.50 685	1.92 674	3.16 633	1.47 664	1.25 663	14.07 694	1.06 649	4.90 687	20.99 713	10.17 693	16.48 704	11.88 699	6.93 688	3.34 669	4.20 674	1.30 672	0.69 661	1.45 677	0.86 666	2.61 685	1.20 670

SuperB	1.15 622	1.14 612	5.43 672	0.36 436	0.26 374	0.81 566	0.89 634	0.88 486	1.17 625	0.67 534	0.68 508	0.63 440	1.39 642	1.74 540	3.37 665	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	2.80 686	0.25 483

ktn	4.35 682	2.10 678	2.89 604	1.80 671	1.49 670	2.13 666	1.41 670	2.26 672	12.72 695	11.41 697	16.43 703	11.15 695	3.75 677	4.36 680	3.18 660	1.82 680	0.98 675	1.73 684	1.21 678	2.97 687	1.27 672

TorneroNet-64	2.65 667	1.83 666	3.30 643	1.46 663	1.20 660	3.89 680	0.99 641	3.51 686	6.71 689	2.56 673	4.60 685	4.22 676	3.85 679	3.33 668	3.14 659	1.19 668	0.65 653	1.39 675	0.79 664	3.31 688	1.15 669

tt	4.93 684	0.27 133	4.20 663	2.29 680	1.58 672	10.20 691	16.97 701	9.42 697	5.02 684	1.67 656	1.28 622	4.68 681	5.03 684	3.37 671	5.92 684	6.16 693	9.47 704	2.82 690	3.18 692	3.60 689	1.53 679

BEATNet-Init1	12.10 697	11.19 697	27.29 719	2.99 686	3.51 683	21.84 711	11.10 697	14.34 704	13.83 702	20.34 708	20.33 709	26.35 720	20.03 707	19.06 709	14.80 705	1.74 679	1.81 682	2.05 686	2.49 690	3.69 690	3.12 691

light-stereo	8.15 690	2.75 687	9.83 689	12.24 699	9.63 691	19.16 704	0.44 529	6.84 693	3.57 681	13.44 700	22.94 718	23.04 711	1.65 653	17.20 707	7.61 690	3.06 687	2.25 690	0.42 628	0.52 638	4.07 691	2.31 687

DGTPSM_ROB	8.89 692	5.62 691	12.25 695	5.92 692	11.32 693	8.54 689	24.18 704	6.40 691	13.49 698	5.15 686	11.46 696	6.19 688	10.92 696	7.00 687	13.72 699	4.47 689	7.65 696	3.92 693	7.45 700	4.38 692	7.87 701

DGSMNet	2.89 673	0.63 433	3.18 636	3.43 689	4.17 686	2.57 673	6.98 695	0.97 564	0.83 571	0.56 428	1.86 645	0.79 537	0.62 540	1.64 525	1.39 601	4.61 690	5.01 695	5.17 695	4.71 695	4.44 693	4.19 693

USTest	8.10 689	7.17 694	8.96 685	9.25 695	9.05 690	15.27 695	23.78 703	9.96 698	9.47 691	5.94 689	6.75 688	7.80 690	7.48 690	8.83 692	11.21 698	2.21 684	3.56 692	2.86 691	3.20 693	5.02 694	4.16 692

DPSMNet_ROB	9.48 694	5.64 692	13.01 699	8.82 694	11.82 694	8.54 689	24.20 705	6.41 692	13.65 701	5.32 688	11.47 697	6.33 689	10.92 696	7.69 688	13.89 700	7.25 701	8.19 700	5.06 694	7.78 701	5.31 695	8.26 702

TCMNet-wrong-test	5.51 686	6.62 693	6.20 677	13.02 703	11.90 695	7.14 687	5.53 694	6.99 694	1.44 642	2.65 675	3.10 673	8.37 691	5.95 687	4.75 682	6.05 685	3.07 688	0.98 675	2.38 688	1.99 686	6.62 696	5.43 695

HanzoNet	7.64 688	2.86 688	5.05 668	7.01 693	3.97 685	2.18 668	1.34 664	3.37 685	4.05 682	13.17 699	10.58 692	10.73 694	16.52 705	8.45 691	10.51 697	10.48 703	9.72 705	5.59 697	13.46 705	6.84 697	6.83 697

iinet-test	11.61 695	10.56 695	11.80 692	12.17 697	12.09 696	18.69 699	26.70 709	13.53 700	13.46 696	9.91 691	10.28 690	11.17 696	11.16 698	12.37 697	14.43 701	6.71 697	7.85 697	6.13 698	6.95 696	8.33 698	7.85 699

IINet	11.61 695	10.56 695	11.80 692	12.17 697	12.09 696	18.69 699	26.70 709	13.53 700	13.46 696	9.91 691	10.28 690	11.17 696	11.16 698	12.37 697	14.43 701	6.71 697	7.85 697	6.13 698	6.95 696	8.33 698	7.85 699

DPSM_ROB	12.34 698	11.21 699	12.51 696	12.91 701	12.80 699	19.84 708	28.28 712	14.38 706	14.28 703	10.58 695	11.26 694	12.03 700	11.85 701	13.15 701	15.34 706	7.11 699	8.31 701	6.50 701	7.35 698	8.84 700	8.31 703

DPSM	12.34 698	11.21 699	12.51 696	12.91 701	12.80 699	19.84 708	28.28 712	14.38 706	14.28 703	10.58 695	11.26 694	12.03 700	11.85 701	13.15 701	15.34 706	7.11 699	8.31 701	6.50 701	7.35 698	8.84 700	8.31 703

PML	23.15 708	16.83 702	7.78 681	5.49 691	9.93 692	51.13 722	104.50 724	5.76 690	13.62 700	37.30 724	105.93 724	30.86 721	23.50 712	12.07 695	7.87 691	6.30 694	2.12 688	6.32 700	2.43 688	10.44 702	2.90 690

DPSimNet_ROB	17.97 704	20.20 710	24.98 713	17.62 704	15.92 702	21.53 710	21.00 702	13.70 702	15.61 705	23.89 719	14.69 700	22.87 709	24.58 720	12.70 700	14.56 703	18.48 711	12.91 706	20.21 712	12.05 703	17.76 703	14.17 706

Hybrid-DGEV	24.86 714	22.58 716	25.22 716	26.11 713	25.76 709	39.92 719	57.06 718	29.03 720	29.01 723	21.12 710	22.64 715	24.13 712	23.91 718	26.46 718	30.82 715	14.27 708	16.70 709	13.09 703	14.83 711	17.78 704	16.71 708

FlowAnything	24.85 713	22.54 713	25.10 714	26.11 713	25.76 709	39.86 717	57.00 716	28.89 717	28.87 721	21.31 716	22.68 717	24.22 715	23.87 713	26.39 716	30.89 721	14.26 705	16.78 714	13.10 707	14.90 712	17.78 704	16.69 707

CasAABBNet	24.81 712	22.53 712	24.83 712	26.08 710	25.74 708	39.86 717	57.06 718	28.87 716	28.83 720	21.16 714	22.54 714	24.22 715	23.89 717	26.38 713	30.87 717	14.25 704	16.71 710	13.09 703	14.81 707	17.78 704	16.71 708

RAFT-FEzeroshot	24.80 710	22.55 714	24.73 710	26.10 711	25.76 709	39.84 715	57.07 720	28.84 714	28.79 718	21.14 711	22.48 712	24.18 713	23.88 714	26.38 713	30.87 717	14.26 705	16.71 710	13.09 703	14.82 708	17.79 707	16.72 710

RAFT-FE	24.80 710	22.55 714	24.73 710	26.10 711	25.76 709	39.84 715	57.07 720	28.84 714	28.79 718	21.14 711	22.48 712	24.18 713	23.88 714	26.38 713	30.87 717	14.26 705	16.71 710	13.09 703	14.82 708	17.79 707	16.72 710

Selective-RAFT-Error	24.87 715	22.59 717	25.14 715	26.13 715	25.82 713	39.93 720	57.03 717	28.97 718	28.95 722	21.21 715	22.65 716	24.25 717	23.98 719	26.43 717	30.83 716	14.27 708	16.71 710	13.10 707	14.82 708	17.82 709	16.76 712

LSM0	26.58 716	22.63 718	25.88 717	30.13 716	52.21 723	39.94 721	56.74 715	28.97 718	28.72 717	21.14 711	22.26 711	24.43 718	23.88 714	26.54 720	30.87 717	14.32 710	16.55 708	13.12 709	14.71 706	17.92 710	20.60 715

WQFJA1++	2.30 664	0.22 50	6.03 675	1.08 649	1.15 659	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 701	0.19 53	3.34 672	0.17 70	0.33 150	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.07 103	18.19 711	0.14 253

LRCNet_RVC	13.74 702	19.30 703	12.75 698	19.46 706	12.69 698	1.86 654	0.41 507	12.33 699	1.05 611	15.77 703	18.83 708	12.62 702	8.70 693	12.21 696	9.62 694	22.22 713	8.37 703	25.85 714	24.01 715	19.32 712	17.44 713

HaxPig	19.86 705	22.40 711	22.34 707	17.95 705	17.95 704	11.77 693	11.89 698	16.02 708	15.89 706	21.10 709	21.41 710	18.74 707	18.39 706	20.08 710	19.69 709	23.63 717	23.22 716	24.06 713	23.69 714	23.00 713	23.95 716

ASD4	21.52 706	19.65 704	22.13 706	22.45 708	16.42 703	23.29 712	30.71 714	33.06 721	17.47 708	24.18 720	14.11 699	21.71 708	15.88 704	21.06 711	18.11 708	19.78 712	17.78 715	26.52 715	20.33 713	27.03 714	18.73 714

MEDIAN_ROB	23.96 709	27.05 719	26.39 718	22.16 707	22.13 706	16.12 697	13.97 699	20.24 709	20.05 709	25.50 721	25.31 719	22.96 710	22.63 711	24.39 712	23.24 713	28.20 718	27.23 720	28.62 716	27.75 718	27.50 715	27.76 719

xxxxx1	28.96 718	20.11 707	14.07 701	49.74 717	39.15 718	18.98 701	26.64 706	21.94 710	20.21 710	16.45 704	17.48 705	18.36 704	21.56 708	16.21 704	20.88 710	23.07 714	26.55 717	66.40 722	78.70 722	30.27 716	32.51 721

tt_ll	28.96 718	20.11 707	14.07 701	49.74 717	39.15 718	18.98 701	26.64 706	21.94 710	20.21 710	16.45 704	17.48 705	18.36 704	21.56 708	16.21 704	20.88 710	23.07 714	26.55 717	66.40 722	78.70 722	30.27 716	32.51 721

ff	28.96 718	20.11 707	14.07 701	49.74 717	39.15 718	18.98 701	26.64 706	21.94 710	20.21 710	16.45 704	17.48 705	18.36 704	21.56 708	16.21 704	20.88 710	23.07 714	26.55 717	66.40 722	78.70 722	30.27 716	32.51 721

AVERAGE_ROB	26.93 717	30.34 720	29.27 720	25.82 709	25.34 707	19.48 707	15.17 700	23.55 713	23.00 716	28.45 722	27.87 720	26.25 719	25.86 721	26.96 721	25.55 714	31.30 719	30.07 721	31.76 717	30.81 719	30.79 719	30.93 720

RSGM-EC	41.56 721	31.72 721	19.92 704	51.66 720	47.86 721	38.70 713	61.61 722	33.83 722	22.80 714	23.45 717	29.29 721	43.76 722	35.31 722	66.76 722	70.17 723	66.40 722	37.60 723	48.67 719	25.68 716	48.86 720	27.21 717

acva	41.56 721	31.72 721	19.92 704	51.66 720	47.86 721	38.70 713	61.61 722	33.83 722	22.80 714	23.45 717	29.29 721	43.76 722	35.31 722	66.76 722	70.17 723	66.40 722	37.60 723	48.67 719	25.68 716	48.86 720	27.21 717

DLNR_Zeroshot_test	13.43 700	19.94 705	23.55 709	121.61 723	35.03 717	0.46 192	0.15 39	8.02 695	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 404	0.29 264	6.42 695	0.26 592	0.09 156	0.38 608	50.13 722	0.18 368

DLNR-FE	13.43 700	20.01 706	23.53 708	121.73 724	33.87 716	0.46 192	0.15 39	8.09 696	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 400	0.29 264	6.68 696	0.26 592	0.09 156	0.38 608	50.82 723	0.18 368

Anonymous_1	22.91 707	11.20 698	12.13 694	12.75 700	26.28 714	19.43 706	27.92 711	14.08 703	13.61 699	14.96 702	10.58 692	11.26 698	11.19 700	12.55 699	14.57 704	38.28 720	7.88 699	34.96 718	63.99 720	89.57 724	10.94 705

test_example2	115.39 724	123.23 724	94.57 723	115.52 722	123.55 724	101.63 723	114.33 725	53.41 724	99.48 725	134.90 725	135.05 725	85.83 725	85.11 725	111.32 724	106.15 725	152.55 725	205.26 725	99.78 725	114.96 725	140.96 725	110.20 725

ccccc	291.34 725	297.21 725	347.09 725	374.70 725	380.44 725	203.92 725	213.88 726	216.32 726	172.72 726	203.37 726	218.57 726	215.01 726	258.31 726	312.78 726	341.56 726	412.57 726	356.13 726	256.09 726	227.69 726	428.88 726	389.64 726

Low-res two-view benchmark