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

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.15 205	0.12 164	0.06 26	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

gcap_with_dpt	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.13 208	0.08 141	0.12 291	0.04 1	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.07 7	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.04 1	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GREATEN-IGEV_RVC	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.21 592	0.09 370	0.08 94	0.11 71	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.10 213	0.05 5	0.06 71	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.10 213	0.05 5	0.07 186	0.06 1	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

quiztm	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.14 162	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

monster-pro	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LiteMatch*	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

aanet-32k-new	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

aanet-new-12k	0.08 92	0.09 462	0.07 13	0.20 557	0.08 234	0.08 94	0.13 187	0.12 94	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

aanet-new-14k	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.15 269	0.06 26	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

aanet-new	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.08 135	0.05 5	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.08 141	0.13 311	0.05 5	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.15 205	0.14 241	0.08 141	0.11 268	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

GSStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

GS-Stereo							0.14 261	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

MonStereo	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.08 94	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.09 25	0.11 67	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

asda	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.10 42	0.16 246	0.10 88	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.08 9	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.07 47	0.09 25	0.16 246	0.09 60	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 92	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.05 5	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 30	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LG-Stereo	0.08 92	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.17 466	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 620	0.17 530	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

MonSter	0.07 7	0.06 125	0.05 1	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.10 42	0.15 205	0.15 269	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.05 5	0.04 1	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.05 5	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

RAStereo	0.10 264	0.09 462	0.08 62	0.20 557	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.15 205	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

gcap-zeroshot	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

test_for_model	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

UniTT-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.10 247	0.12 291	0.05 5	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

testlalala	0.08 92	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.12 108	0.15 205	0.15 269	0.08 141	0.12 291	0.05 5	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.03 1	0.04 78

CroCo-Stereo Lap2	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.22 612	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.05 5	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

GELT-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.21 390	0.17 340	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.03 1	0.03 2

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.08 234	0.04 1	0.13 187	0.08 13	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

VeloStereo	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 632

flow	0.09 185	0.04 1	0.12 317	0.14 71	0.11 539	0.07 47	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.13 632

over-6	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.10 217	0.09 25	0.17 285	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.05 176	0.05 215

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.08 30	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

anonymous	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.05 5	0.13 187	0.10 40	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.07 7	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.08 13	0.08 30	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.06 1	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.08 13	0.09 60	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.05 215

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

aanet-new-90k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.12 94	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.11 67	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.17 317	0.07 142	0.08 94	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

aanet-new-36k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.11 67	0.13 208	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.09 174	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.09 26	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.07 186	0.09 64	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.16 246	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.17 317	0.06 33	0.07 47	0.14 261	0.13 128	0.16 309	0.05 2	0.10 213	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.11 268	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 92	0.06 125	0.17 530	0.15 131	0.06 33	0.06 16	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 92	0.06 125	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.06 16	0.14 261	0.14 162	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 92	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

LiteMatch	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.15 490	0.10 129	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

GeoVLM	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.11 71	0.11 67	0.10 88	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.07 1	0.07 360	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.04 78

LACA1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.10 40	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.11 1	0.05 2	0.10 217	0.10 42	0.14 162	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM1	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.10 213	0.06 44	0.10 335	0.10 129	0.11 307	0.07 360	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

MonSter++	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.08 30	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.08 241	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LCMNet	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.10 40	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.06 8	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.12 329	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

gasm-f	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.08 234	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.10 213	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

252Zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.14 241	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.06 327

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.13 128	0.13 208	0.05 2	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

asd	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.08 9	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 378	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.10 42	0.18 320	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.10 42	0.14 162	0.11 121	0.06 26	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.04 50	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 378	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.14 162	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.18 320	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 78

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.06 1	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 92	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.10 42	0.16 246	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.07 186	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 125	0.06 5	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.09 25	0.12 94	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.04 2	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.06 16	0.11 71	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.11 71	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.09 26	0.09 60	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.07 1	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

SCV	0.08 92	0.09 462	0.08 62	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.04 78

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.22 612	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.04 78

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 62	0.12 7	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.06 1	0.09 60	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.07 7	0.13 208	0.06 26	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Pointernet	0.09 185	0.04 1	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.10 42	0.15 205	0.17 340	0.09 196	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

U	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.17 340	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.06 311	0.05 215

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 185	0.10 525	0.31 641	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.11 211	0.07 1	0.12 610	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.05 215

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.04 1	0.09 25	0.10 40	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.06 1	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

WCG-NET（raft）	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.15 205	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

RSM	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.05 15	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.09 26	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.06 44	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

IGEV++	0.08 92	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

MyStereo07	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.07 186	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

ACVNet-DCA	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

1test111	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.15 432	0.16 515	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.07 417

cc1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

ff7	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ffff	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

11t	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

tt1	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.15 205	0.19 394	0.09 196	0.08 135	0.06 44	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

MaDis-Stereo	0.09 185	0.09 462	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.10 42	0.16 246	0.16 309	0.09 196	0.11 268	0.06 44	0.06 71	0.09 64	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

LoS_RVC	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.15 350	0.11 67	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.06 44	0.09 288	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.03 2

anonymousdsp	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.13 128	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

ccc-4	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

IGEV-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.06 44	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
noway7	0.10 264	0.07 251	0.13 373	0.20 557	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.28 544	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.07 133	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.19 487	0.07 142	0.10 217	0.09 25	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.07 398	0.05 215

over v1	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.05 4	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-8	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

over-9	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.05 2	0.08 94	0.08 9	0.13 128	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.05 215

Anonymus	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.06 327

LGCAT	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.11 1	0.06 33	0.07 47	0.12 108	0.07 7	0.08 30	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.10 553	0.09 589	0.04 1	0.05 202	0.04 50	0.09 535

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 131	0.05 2	0.09 152	0.13 187	0.10 40	0.09 60	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.05 5	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.05 2	0.07 69	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.11 67	0.10 88	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.05 2	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.12 164	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.09 25	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 92	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.07 142	0.08 94	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 92	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.12 94	0.11 121	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.13 128	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 92	0.06 125	0.15 463	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.13 187	0.13 128	0.11 121	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

LACA3	0.07 7	0.08 378	0.08 62	0.13 23	0.05 2	0.09 152	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.08 141	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.07 7	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DepthFocus	0.08 92	0.04 1	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.07 47	0.12 108	0.10 40	0.05 4	0.09 196	0.05 7	0.07 133	0.04 1	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

DispViT+	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.13 23	0.06 33	0.05 5	0.11 71	0.18 320	0.16 309	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.14 71	0.07 142	0.11 274	0.11 71	0.11 67	0.07 20	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.06 327

BStereo	0.08 92	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.07 47	0.09 25	0.15 205	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

Anonymus123	0.09 185	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.11 274	0.09 25	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.07 406	0.04 50	0.04 78

WQFJX1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.22 612	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.10 335	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

WQFJX	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.21 592	0.09 370	0.12 329	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.12 329	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

NLMM1	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.22 612	0.10 486	0.12 329	0.20 581	0.18 320	0.20 418	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.04 78

NLSM3	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.18 320	0.16 309	0.06 26	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.07 406	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 92	0.04 1	0.10 205	0.13 23	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.12 94	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

NLCSM	0.11 318	0.09 462	0.09 136	0.23 636	0.11 539	0.12 329	0.19 557	0.18 320	0.18 374	0.12 329	0.11 268	0.07 133	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.05 215

FE-Mocha	0.09 185	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

DDF-Stereo	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.06 16	0.13 187	0.09 26	0.14 241	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.10 40	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

zero-FE	0.08 92	0.04 1	0.09 136	0.15 131	0.10 486	0.05 5	0.14 261	0.09 26	0.14 241	0.07 80	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.08 468	0.05 215

AdaDepth	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.09 26	0.07 20	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.10 217	0.04 11	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

GASTEREO	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.07 47	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

MSCF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.14 162	0.11 121	0.10 247	0.09 174	0.07 133	0.04 1	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

S2M2_XL	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.09 152	0.09 25	0.07 7	0.07 20	0.08 141	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.06 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.08 94	0.08 9	0.10 40	0.15 269	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.10 217	0.05 52	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.04 78

3.25w_new	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.07 5	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.10 88	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.05 5	0.10 42	0.11 67	0.09 60	0.06 26	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.09 152	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.08 28	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.04 1	0.13 187	0.10 40	0.10 88	0.05 2	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

MM-Stereo_test2	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.18 516	0.15 205	0.14 241	0.07 80	0.10 213	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

HART	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.10 213	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78

AIO_rvc	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.08 94	0.14 261	0.09 26	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.04 1	0.10 129	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

castereo++	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.05 2	0.14 424	0.12 108	0.11 67	0.15 269	0.07 80	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.10 217	0.12 108	0.10 40	0.12 164	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

SMoEStereo_RVC	0.08 92	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.13 208	0.09 196	0.07 69	0.07 133	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

UGAM-zero	0.09 185	0.05 45	0.15 463	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.07 133	0.07 186	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

WCG-NET	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.13 128	0.13 208	0.06 26	0.09 174	0.07 133	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.04 1	0.10 42	0.11 67	0.11 121	0.06 26	0.07 69	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

Occ-G	0.08 92	0.05 45	0.06 5	0.14 71	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.13 128	0.15 269	0.07 80	0.11 268	0.07 133	0.05 15	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.05 215

AIO-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.07 133	0.05 15	0.11 211	0.08 28	0.05 52	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

RSM++	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.11 67	0.11 121	0.08 141	0.06 25	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.04 11	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.03 2

MoCha-V2	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.20 557	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.07 80	0.08 135	0.07 133	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MyStereo06	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.19 351	0.12 164	0.12 329	0.08 135	0.07 133	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

AEACV	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.13 598	0.14 424	0.13 187	0.14 162	0.09 60	0.07 80	0.09 174	0.07 133	0.08 241	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

GCAP-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.06 33	0.11 274	0.07 5	0.13 128	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.07 133	0.09 288	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

EGLCR-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.12 108	0.11 67	0.16 309	0.06 26	0.05 7	0.07 133	0.05 15	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

ProNet	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.15 205	0.12 164	0.09 196	0.06 25	0.07 133	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.06 327

IPLG	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.20 363	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.07 133	0.07 186	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

test-3	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

test_1	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.07 142	0.07 47	0.14 261	0.12 94	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.07 133	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.04 78

XX-Stereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.12 108	0.20 363	0.10 88	0.10 247	0.14 327	0.07 133	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

zzzzzzz1	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.21 592	0.10 486	0.12 329	0.18 516	0.22 417	0.20 418	0.13 364	0.12 291	0.08 201	0.08 241	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

monster_256*512	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.21 592	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.12 329	0.12 291	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

FAST (zero-shot)	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.13 598	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.05 176	0.08 488

DNSM	0.09 185	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.07 47	0.13 187	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.13 626	0.10 567

Weightmod	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.12 164	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

depth_test_26	0.08 92	0.04 1	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.07 47	0.11 71	0.12 94	0.11 121	0.09 196	0.07 69	0.08 201	0.05 15	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.07 417

DNS	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.06 16	0.12 108	0.12 94	0.09 60	0.08 141	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.17 501	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.03 1	0.13 626	0.09 535

PointNet	0.07 7	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.07 142	0.08 94	0.14 261	0.11 67	0.08 30	0.05 2	0.07 69	0.08 201	0.08 241	0.09 64	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

TS12	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.21 592	0.07 142	0.11 274	0.13 187	0.11 67	0.09 60	0.10 247	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.09 64	0.12 376	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.04 78

DN	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.18 516	0.17 285	0.16 309	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.11 585	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.09 535

aanet-new-28k	0.08 92	0.07 251	0.09 136	0.18 411	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.09 60	0.09 196	0.08 135	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

aanet-new-22k	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.08 94	0.11 71	0.14 162	0.12 164	0.09 196	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 136	0.13 23	0.05 2	0.08 94	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.08 201	0.05 15	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 176	0.04 78

WQFJA1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 557	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

NLMM	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.20 557	0.09 370	0.12 329	0.17 466	0.17 285	0.17 340	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

water-stereo	0.09 185	0.06 125	0.08 62	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.08 201	0.09 288	0.07 7	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

MM-Stereo_test3	0.10 264	0.07 251	0.07 13	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.19 557	0.24 465	0.19 394	0.06 26	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.05 202	0.05 176	0.04 78

MM-Stereo_test1	0.10 264	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.12 329	0.18 516	0.21 390	0.20 418	0.09 196	0.11 268	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

HUF	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.13 128	0.13 208	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

AIO-test2	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.23 636	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.23 441	0.23 461	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.09 535	0.05 176	0.05 215

tt45	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.09 196	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

999	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.08 135	0.08 201	0.08 241	0.16 467	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215

mms	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.16 230	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.03 2

ours_stereo	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.11 67	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.12 311	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.03 2

fffy	0.09 185	0.08 378	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.17 466	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

GCAP-BAT	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

RAFT-Stereo-weight	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.19 351	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MGS-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.12 94	0.12 164	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

IGEVStereo-DCA	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.12 164	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

rrr	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.10 486	0.11 274	0.16 424	0.16 246	0.15 269	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

GCAPDPT-zeroshot	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.14 261	0.14 162	0.16 309	0.07 80	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.13 369	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78

HH	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

HanStereo	0.09 185	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.16 424	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

CAS	0.08 92	0.04 1	0.07 13	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.06 71	0.09 64	0.08 28	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.04 78

RCA-Stereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.18 320	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.07 186	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.04 78

iRaft-Stereo_20w	0.09 185	0.05 45	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.18 320	0.10 88	0.11 284	0.08 135	0.08 201	0.05 15	0.10 129	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

CroCo-Stereo	0.09 185	0.08 378	0.08 62	0.22 612	0.09 370	0.09 152	0.19 557	0.15 205	0.12 164	0.07 80	0.07 69	0.08 201	0.06 71	0.08 30	0.07 1	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.04 78
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.08 92	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.07 142	0.09 152	0.12 108	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.14 327	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.04 50	0.04 78
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
test_xeample3	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.06 25	0.08 201	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.14 241	0.09 196	0.10 213	0.08 201	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.15 350	0.16 246	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.08 201	0.07 186	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.04 78

Weightmod_eth	0.09 185	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.13 128	0.11 121	0.08 141	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.07 520	0.06 209	0.07 406	0.04 50	0.03 2

SE	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.11 274	0.11 71	0.15 205	0.11 121	0.10 247	0.16 361	0.09 243	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.04 78

PhaseNet	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.20 363	0.12 164	0.07 80	0.08 135	0.09 243	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

RT-Monster	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.08 234	0.11 274	0.10 42	0.17 285	0.18 374	0.13 364	0.10 213	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

Foundation-i1b	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pc	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.11 539	0.38 686	0.16 424	0.23 441	0.16 309	0.10 247	0.15 348	0.09 243	0.06 71	0.13 369	0.10 217	0.10 553	0.08 553	0.06 209	0.07 406	0.09 533	0.09 535

Hybrid-DGEV-2	0.11 318	0.06 125	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.09 152	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.12 406	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

DLNR-FE	10.43 755	1.83 740	19.53 774	120.75 780	13.06 762	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	52.01 781	0.04 78

IGEV-FE	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

depthmonostereo	0.09 185	0.06 125	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.11 373	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.03 2

DVStereo	0.09 185	0.05 45	0.08 62	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.12 108	0.14 162	0.16 309	0.11 284	0.11 268	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 251	0.07 13	0.16 230	0.06 33	0.08 94	0.12 108	0.10 40	0.10 88	0.07 80	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 92	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.05 2	0.12 329	0.12 108	0.11 67	0.12 164	0.07 80	0.09 174	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.03 2

AIO-test1	0.10 264	0.07 251	0.10 205	0.23 636	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.21 390	0.14 241	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.03 1	0.06 327

fffft	0.09 185	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.12 94	0.11 121	0.08 141	0.07 69	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.05 215
1: 1. 1
PAM_32	0.09 185	0.05 45	0.17 530	0.15 131	0.08 234	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.15 269	0.09 196	0.08 135	0.09 243	0.07 186	0.14 404	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

PAM	0.10 264	0.05 45	0.16 499	0.15 131	0.08 234	0.09 152	0.16 424	0.15 205	0.16 309	0.12 329	0.09 174	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.06 327

trnet	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.12 7	0.05 2	0.12 329	0.11 71	0.13 128	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 264	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.15 451	0.16 424	0.18 320	0.18 374	0.10 247	0.09 174	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.06 327

plain	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.13 208	0.13 364	0.15 348	0.09 243	0.12 406	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

IGEV_Zeroshot_test	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.13 187	0.17 285	0.11 121	0.10 247	0.06 25	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

MSKI-zero shot	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.13 187	0.14 162	0.13 208	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

MIF-Stereo (partial)	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.19 487	0.10 486	0.10 217	0.11 71	0.17 285	0.18 374	0.14 392	0.16 361	0.09 243	0.11 373	0.12 311	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.07 417

MIM_Stereo	0.09 185	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.07 142	0.06 16	0.12 108	0.20 363	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.09 243	0.05 15	0.12 311	0.08 28	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

DLNR_Zeroshot_test	10.40 754	1.82 739	19.49 773	120.77 781	13.11 763	0.06 16	0.13 187	0.23 441	0.10 88	0.07 80	0.10 213	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.09 110	0.13 636	0.04 25	0.06 209	0.04 65	51.54 780	0.04 78

CASnet	0.09 185	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.10 561	0.08 487	0.05 176	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 264	0.10 525	0.15 463	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.09 25	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.16 467	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.06 311	0.05 215

MC-Stereo	0.08 92	0.06 125	0.09 136	0.17 317	0.06 33	0.10 217	0.14 261	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.12 291	0.09 243	0.06 71	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

DCANet-4	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.13 364	0.16 361	0.09 243	0.14 472	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

MIPNet	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.24 478	0.11 284	0.10 213	0.09 243	0.07 186	0.13 369	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

test_3	0.10 264	0.09 462	0.10 205	0.20 557	0.08 234	0.13 387	0.26 662	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.09 243	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

TRStereo	0.09 185	0.05 45	0.12 317	0.15 131	0.12 575	0.10 217	0.13 187	0.18 320	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.09 243	0.06 71	0.10 129	0.08 28	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.04 78

RAFT-345	0.11 318	0.07 251	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.15 205	0.10 88	0.11 284	0.36 619	0.09 243	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.04 50	0.05 215

AnonymousM	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.09 152	0.13 187	0.19 351	0.14 241	0.13 364	0.11 268	0.09 243	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.05 202	0.05 176	0.05 215

test-1	0.10 264	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.11 274	0.24 637	0.14 162	0.18 374	0.09 196	0.07 69	0.09 243	0.08 241	0.07 7	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

XX-TBD	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.14 71	0.07 142	0.12 329	0.16 424	0.14 162	0.13 208	0.11 284	0.12 291	0.09 243	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.05 215

AFF-stereo	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.10 217	0.16 424	0.17 285	0.09 60	0.10 247	0.12 291	0.09 243	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.04 50	0.03 2

CREStereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.11 1	0.06 33	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.10 88	0.08 141	0.13 311	0.09 243	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.08 445	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 311	0.06 327
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
SME	0.11 318	0.09 462	0.10 205	0.17 317	0.07 142	0.20 566	0.13 187	0.21 390	0.17 340	0.12 329	0.13 311	0.10 281	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.06 311	0.05 215

DF	0.08 92	0.05 45	0.09 136	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.13 187	0.10 40	0.12 164	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

PSi22	0.08 92	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.08 94	0.10 42	0.14 162	0.08 30	0.08 141	0.06 25	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Foundation-i1c-attn	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 152	0.12 108	0.12 94	0.10 88	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.15 131	0.11 539	0.41 691	0.16 424	0.28 544	0.23 461	0.11 284	0.20 436	0.10 281	0.07 186	0.17 501	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.06 209	0.08 487	0.09 533	0.10 567

VMStereo-Base	0.09 185	0.05 45	0.10 205	0.13 23	0.07 142	0.10 217	0.10 42	0.16 246	0.13 208	0.10 247	0.15 348	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.06 327

BridgeDepth	0.07 7	0.07 251	0.08 62	0.18 411	0.06 33	0.07 47	0.11 71	0.09 26	0.06 8	0.04 1	0.07 69	0.10 281	0.09 288	0.08 30	0.08 28	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 65	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Select-FE	0.11 318	0.06 125	0.20 578	0.15 131	0.11 539	0.11 274	0.13 187	0.21 390	0.18 374	0.09 196	0.11 268	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.06 311	0.08 488

DA	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

GGEV	0.08 92	0.07 251	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.13 128	0.12 164	0.08 141	0.10 213	0.10 281	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.03 2

S2M2_L	0.09 185	0.08 378	0.11 268	0.13 23	0.10 486	0.08 94	0.06 1	0.10 40	0.10 88	0.10 247	0.09 174	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.13 636	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.10 566	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 92	0.05 45	0.08 62	0.16 230	0.06 33	0.12 329	0.11 71	0.15 205	0.10 88	0.12 329	0.09 174	0.10 281	0.08 241	0.11 211	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 318	0.05 45	0.14 414	0.15 131	0.20 680	0.09 152	0.17 466	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.10 281	0.07 186	0.10 129	0.08 28	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.09 535

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 318	0.05 45	0.11 268	0.15 131	0.13 598	0.13 387	0.16 424	0.23 441	0.17 340	0.10 247	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.08 488

H2IRNET	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.18 411	0.09 370	0.12 329	0.15 350	0.14 162	0.21 435	0.10 247	0.10 213	0.10 281	0.10 335	0.10 129	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.05 215

StereoVision	0.13 426	0.12 570	0.09 136	0.24 645	0.10 486	0.15 451	0.21 602	0.21 390	0.20 418	0.12 329	0.24 494	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.10 217	0.09 509	0.11 625	0.12 613	0.12 632	0.06 311	0.05 215

RAFT-Test	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.15 131	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.16 246	0.13 208	0.09 196	0.10 213	0.10 281	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

4D-IteraStereo	0.09 185	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.09 110	0.05 52	0.03 1	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.05 215

DCRE	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.16 230	0.11 539	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.17 340	0.11 284	0.18 413	0.10 281	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.04 78

fff	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

ADStereo(finetuned)	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.12 406	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

RAFT+CT+SA	0.13 426	0.11 552	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.28 675	0.22 417	0.22 449	0.15 419	0.26 539	0.10 281	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

DRaft	0.12 398	0.06 125	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.14 424	0.17 466	0.21 390	0.30 556	0.17 467	0.28 562	0.10 281	0.15 490	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

iRaftStereo_RVC	0.10 264	0.07 251	0.09 136	0.17 317	0.09 370	0.11 274	0.17 466	0.18 320	0.12 164	0.09 196	0.12 291	0.10 281	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

TANstereo	0.09 185	0.04 1	0.08 62	0.13 23	0.06 33	0.11 274	0.14 261	0.15 205	0.19 394	0.11 284	0.15 348	0.10 281	0.06 71	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

DCANet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.16 230	0.06 33	0.09 152	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.13 364	0.17 385	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

csc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

cscssc	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.09 152	0.17 466	0.16 246	0.20 418	0.13 364	0.16 361	0.10 281	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.05 215

GMStereo	0.13 426	0.14 610	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.20 363	0.24 478	0.16 448	0.17 385	0.10 281	0.10 335	0.16 467	0.13 423	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 185	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.16 246	0.17 340	0.08 141	0.12 291	0.10 281	0.09 288	0.11 211	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

PMTNet	0.09 185	0.05 45	0.09 136	0.12 7	0.06 33	0.12 329	0.14 261	0.15 205	0.11 121	0.09 196	0.13 311	0.10 281	0.07 186	0.13 369	0.10 217	0.15 654	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.07 398	0.06 327

HLF11	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.12 7	0.08 234	0.14 424	0.11 71	0.22 417	0.10 88	0.12 329	0.23 481	0.11 312	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

TestStereo_HLe17	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.13 369	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

Foundation-i1a	0.08 92	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.05 2	0.13 387	0.13 187	0.12 94	0.09 60	0.11 284	0.11 268	0.11 312	0.06 71	0.08 30	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 50	0.04 78

Foundation-i1	0.09 185	0.04 1	0.10 205	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.13 187	0.16 246	0.14 241	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.07 186	0.07 7	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.05 176	0.05 215

DStereoRT	0.16 531	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.28 544	0.22 449	0.12 329	0.20 436	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.96 734	0.09 535	0.05 176	0.04 78

castereo	0.09 185	0.06 125	0.11 268	0.15 131	0.06 33	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.18 374	0.08 141	0.10 213	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.03 2

tg	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.11 274	0.16 424	0.20 363	0.12 164	0.08 141	0.11 268	0.11 312	0.07 186	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.04 78

CAS++	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.14 71	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.24 465	0.14 241	0.11 284	0.09 174	0.11 312	0.07 186	0.14 404	0.09 110	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.08 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.18 525	0.14 261	0.19 351	0.22 449	0.12 329	0.18 413	0.11 312	0.10 335	0.16 467	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.09 535

CES	0.08 92	0.04 1	0.08 62	0.14 71	0.07 142	0.09 152	0.14 261	0.11 67	0.09 60	0.08 141	0.09 174	0.11 312	0.06 71	0.12 311	0.08 28	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215

Selective-RAFT	0.11 318	0.10 525	0.11 268	0.21 592	0.08 234	0.16 483	0.13 187	0.20 363	0.22 449	0.10 247	0.10 213	0.11 312	0.10 335	0.15 432	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

test_5	0.14 463	0.12 570	0.08 62	0.20 557	0.10 486	0.14 424	0.29 685	0.21 390	0.24 478	0.18 497	0.28 562	0.11 312	0.15 490	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

iRaft-Stereo_5w	0.12 398	0.09 462	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.19 514	0.14 327	0.11 312	0.09 288	0.20 566	0.16 515	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.06 327

IPLGR	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.17 466	0.21 390	0.24 478	0.11 284	0.12 291	0.11 312	0.08 241	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

HHNet	0.11 318	0.06 125	0.16 499	0.15 131	0.14 620	0.07 47	0.13 187	0.20 363	0.17 340	0.14 392	0.25 522	0.11 312	0.08 241	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.09 535

TransformOpticalFlow	0.10 264	0.08 378	0.13 373	0.18 411	0.07 142	0.09 152	0.15 350	0.19 351	0.15 269	0.12 329	0.17 385	0.11 312	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.05 176	0.05 215

OMP-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.09 152	0.12 108	0.21 390	0.21 435	0.13 364	0.14 327	0.11 312	0.12 406	0.11 211	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

IIG-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.12 108	0.22 417	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.11 312	0.12 406	0.12 311	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

RAFT-RH_RVC	0.11 318	0.06 125	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.41 656	0.11 312	0.10 335	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.05 202	0.04 50	0.06 327

s12784h	0.09 185	0.06 125	0.07 13	0.15 131	0.05 2	0.16 483	0.18 516	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.11 268	0.11 312	0.11 373	0.10 129	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.04 50	0.04 78

R-Stereo Train	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

RAFT-Stereo	0.10 264	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.11 274	0.14 261	0.23 441	0.11 121	0.12 329	0.19 424	0.11 312	0.08 241	0.09 64	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.10 264	0.08 378	0.09 136	0.18 411	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.13 208	0.11 284	0.13 311	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.06 311	0.04 78

ManiGeoR	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

HLf10	0.10 264	0.05 45	0.12 317	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.12 108	0.24 465	0.14 241	0.12 329	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

HLf8	0.11 318	0.05 45	0.13 373	0.11 1	0.08 234	0.15 451	0.12 108	0.22 417	0.15 269	0.13 364	0.17 385	0.12 334	0.10 335	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.08 468	0.08 488

TestStereo_HL2	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.12 7	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.18 374	0.13 364	0.21 460	0.12 334	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.07 417

GGDA	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.14 261	0.19 351	0.19 394	0.13 364	0.20 436	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

TestStereo-Hl	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.15 451	0.14 261	0.20 363	0.17 340	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.11 373	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

Hybrid-DGEV-03	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.18 411	0.08 234	0.16 483	0.14 261	0.15 205	0.14 241	0.13 364	0.16 361	0.12 334	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.04 78

FlowAnything_test	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.14 261	0.20 363	0.11 121	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

model_zeroshot	0.10 264	0.04 1	0.11 268	0.15 131	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.20 363	0.13 208	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

AE-Stereo	0.10 264	0.08 378	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.14 162	0.19 394	0.09 196	0.14 327	0.12 334	0.08 241	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

EKT-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.21 435	0.11 284	0.08 135	0.12 334	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

Any-RAFT	0.10 264	0.05 45	0.09 136	0.14 71	0.07 142	0.13 387	0.14 261	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.12 291	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.07 360	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

anonymousdsp2	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.09 288	0.14 404	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.06 311	0.05 215

LoS	0.09 185	0.05 45	0.11 268	0.13 23	0.07 142	0.14 424	0.11 71	0.15 205	0.15 269	0.09 196	0.09 174	0.12 334	0.09 288	0.15 432	0.10 217	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.03 1	0.05 176	0.05 215
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DisPM	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.17 340	0.14 392	0.20 436	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.11 595

test_4	0.10 264	0.10 525	0.08 62	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.22 612	0.15 205	0.17 340	0.12 329	0.18 413	0.12 334	0.09 288	0.08 30	0.11 307	0.04 11	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.04 50	0.03 2

GLC_STEREO	0.11 318	0.07 251	0.11 268	0.17 317	0.07 142	0.09 152	0.13 187	0.15 205	0.24 478	0.12 329	0.13 311	0.12 334	0.08 241	0.18 525	0.11 307	0.06 176	0.08 553	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

STrans-v2	0.10 264	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.11 121	0.11 284	0.15 348	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.04 50	0.04 78

NF-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

OCTAStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

FTStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.21 390	0.18 374	0.12 329	0.24 494	0.12 334	0.12 406	0.13 369	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.10 567

RE-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

TVStereo	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.23 441	0.19 394	0.12 329	0.17 385	0.12 334	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.12 608

DeepStereo_RVC	0.11 318	0.08 378	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.08 94	0.12 108	0.17 285	0.12 164	0.13 364	0.14 327	0.12 334	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

cross-raft	0.10 264	0.09 462	0.09 136	0.19 487	0.07 142	0.11 274	0.25 653	0.13 128	0.15 269	0.08 141	0.11 268	0.12 334	0.10 335	0.09 64	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

rafts_anoy	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.13 364	0.13 311	0.12 334	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.07 360	0.04 25	0.09 512	0.11 611	0.07 398	0.06 327

raft+_RVC	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.11 71	0.24 465	0.20 418	0.12 329	0.15 348	0.12 334	0.08 241	0.12 311	0.13 423	0.07 360	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

raftrobust	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.10 42	0.18 320	0.16 309	0.10 247	0.09 174	0.12 334	0.07 186	0.12 311	0.10 217	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.05 215

sCroCo_RVC	0.12 398	0.09 462	0.23 603	0.24 645	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.17 285	0.14 241	0.10 247	0.13 311	0.12 334	0.07 186	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.05 176	0.07 417

RAFT + AFF	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.20 557	0.10 486	0.14 424	0.24 637	0.26 502	0.20 418	0.11 284	0.10 213	0.12 334	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.08 488

SFCPSM	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.15 451	0.16 424	0.28 544	0.27 524	0.14 392	0.17 385	0.12 334	0.13 448	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.06 327

Gwc-CoAtRS	0.09 185	0.06 125	0.10 205	0.16 230	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.08 141	0.10 213	0.12 334	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.04 50	0.04 78

S0	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.20 557	0.07 142	0.18 525	0.23 623	0.15 205	0.15 269	0.10 247	0.10 213	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.11 307	0.09 509	0.10 611	0.14 642	0.14 647	0.05 176	0.04 78

S	0.12 398	0.08 378	0.09 136	0.20 557	0.08 234	0.13 387	0.19 557	0.17 285	0.16 309	0.13 364	0.11 268	0.13 367	0.10 335	0.11 211	0.13 423	0.09 509	0.07 520	0.13 628	0.15 665	0.06 311	0.04 78

TestStereo_HL3	0.11 318	0.05 45	0.16 499	0.13 23	0.07 142	0.12 329	0.11 71	0.20 363	0.09 60	0.15 419	0.30 581	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.07 417

DFGA-Net	0.13 426	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.13 187	0.22 417	0.25 500	0.16 448	0.16 361	0.13 367	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.05 176	0.05 215

UGAM	0.13 426	0.10 525	0.09 136	0.22 612	0.08 234	0.12 329	0.20 581	0.17 285	0.23 461	0.21 552	0.16 361	0.13 367	0.13 448	0.19 541	0.12 376	0.07 360	0.05 286	0.13 628	0.11 611	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0083	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.16 230	0.09 370	0.11 274	0.15 350	0.14 162	0.26 514	0.11 284	0.14 327	0.13 367	0.10 335	0.12 311	0.12 376	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.07 406	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0081	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

rvit_stereo_0082	0.11 318	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.10 217	0.14 261	0.14 162	0.24 478	0.11 284	0.13 311	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.12 376	0.10 553	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

knoymous	0.11 318	0.05 45	0.12 317	0.13 23	0.07 142	0.15 451	0.14 261	0.19 351	0.13 208	0.11 284	0.17 385	0.13 367	0.09 288	0.13 369	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

RAFT_CTSACE	0.12 398	0.09 462	0.10 205	0.22 612	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.18 320	0.16 309	0.20 537	0.27 548	0.13 367	0.07 186	0.13 369	0.09 110	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.04 50	0.04 78

AAGNet	0.11 318	0.07 251	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.18 320	0.13 208	0.16 448	0.21 460	0.13 367	0.14 472	0.11 211	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

PSM-softLoss	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

KMStereo	0.12 398	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.08 94	0.13 187	0.24 465	0.17 340	0.14 392	0.19 424	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.12 608

NRIStereo	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.08 234	0.10 217	0.14 261	0.16 246	0.15 269	0.12 329	0.14 327	0.13 367	0.12 406	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.07 417

DEmStereo	0.12 398	0.06 125	0.14 414	0.14 71	0.10 486	0.16 483	0.15 350	0.16 246	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.13 367	0.14 472	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

SST-Stereo	0.10 264	0.07 251	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.11 121	0.15 419	0.17 385	0.13 367	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

Pruner-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.06 16	0.12 108	0.17 285	0.17 340	0.13 364	0.19 424	0.13 367	0.09 288	0.11 211	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.08 488

CRE-IMP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.10 217	0.12 108	0.18 320	0.10 88	0.14 392	0.13 311	0.13 367	0.12 406	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

GMM-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.11 284	0.15 348	0.13 367	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.09 535

Prome-Stereo	0.11 318	0.06 125	0.10 205	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.22 417	0.13 208	0.12 329	0.17 385	0.13 367	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.09 535

sAnonymous2	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 557	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

CroCo_RVC	0.13 426	0.12 570	0.24 607	0.20 557	0.12 575	0.17 506	0.13 187	0.26 502	0.21 435	0.11 284	0.11 268	0.13 367	0.08 241	0.10 129	0.10 217	0.09 509	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.15 658	0.10 567

DN-CSS_ROB	0.13 426	0.13 598	0.16 499	0.18 411	0.10 486	0.16 483	0.08 9	0.22 417	0.18 374	0.17 467	0.22 472	0.13 367	0.13 448	0.12 311	0.13 423	0.05 52	0.05 286	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

FLISNet	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

CoSv	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.13 23	0.09 370	0.09 152	0.14 261	0.21 390	0.10 88	0.19 514	0.17 385	0.14 390	0.09 288	0.16 467	0.08 28	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.08 487	0.07 398	0.06 327

FACV-RUCA	0.13 426	0.11 552	0.12 317	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.15 350	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.16 518	0.14 404	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

rvit_stereo_0080	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

whm_eth	0.10 264	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.09 370	0.07 47	0.15 350	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.10 213	0.14 390	0.08 241	0.12 311	0.10 217	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.05 215

LL-Strereo	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.20 557	0.10 486	0.11 274	0.18 516	0.32 596	0.24 478	0.15 419	0.15 348	0.14 390	0.13 448	0.19 541	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.04 50	0.05 215

raft_robust	0.13 426	0.10 525	0.07 13	0.18 411	0.08 234	0.13 387	0.24 637	0.28 544	0.33 578	0.20 537	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.04 78

SA	0.12 398	0.09 462	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.12 329	0.24 637	0.23 441	0.18 374	0.17 467	0.27 548	0.14 390	0.11 373	0.11 211	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.05 176	0.04 78

GMOStereo	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

error version	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

test-v	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

PFNet+	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.05 5	0.12 108	0.17 285	0.21 435	0.16 448	0.19 424	0.14 390	0.10 335	0.11 211	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.11 595

Patchmatch Stereo++	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

ROB_FTStereo_v2	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

ROB_FTStereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

HUI-Stereo	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

THIR-Stereo	0.12 398	0.07 251	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.17 285	0.25 500	0.16 448	0.24 494	0.14 390	0.12 406	0.12 311	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

PFNet	0.12 398	0.06 125	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.09 152	0.15 350	0.26 502	0.20 418	0.16 448	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.05 215

iGMRVC	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

iRAFT	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.18 411	0.08 234	0.06 16	0.11 71	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

test-2	0.11 318	0.09 462	0.07 13	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.28 675	0.13 128	0.17 340	0.11 284	0.17 385	0.14 390	0.12 406	0.07 7	0.07 1	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.07 406	0.04 50	0.04 78

RAFT-IKP	0.11 318	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.06 16	0.12 108	0.16 246	0.13 208	0.15 419	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.11 211	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.07 417

Anonymous3	0.16 531	0.13 598	0.33 648	0.26 662	0.14 620	0.27 645	0.17 466	0.28 544	0.28 539	0.15 419	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.11 595

RALCasStereoNet	0.10 264	0.06 125	0.09 136	0.16 230	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.17 285	0.11 121	0.12 329	0.17 385	0.14 390	0.10 335	0.12 311	0.11 307	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

111	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.15 131	0.07 142	0.10 217	0.14 261	0.21 390	0.23 461	0.11 284	0.12 291	0.14 390	0.11 373	0.13 369	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.04 65	0.05 176	0.05 215

ARAFT	0.12 398	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.20 363	0.12 164	0.12 329	0.13 311	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.12 376	0.06 176	0.05 286	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.04 78

DIP-Stereo	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.09 25	0.16 246	0.16 309	0.11 284	0.16 361	0.14 390	0.12 406	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.10 264	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.06 33	0.11 274	0.10 42	0.18 320	0.18 374	0.13 364	0.16 361	0.14 390	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.04 25	0.04 1	0.04 65	0.06 311	0.05 215
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
Lsterematch	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.16 230	0.07 142	0.13 387	0.15 350	0.14 162	0.17 340	0.16 448	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.12 311	0.14 466	0.07 360	0.04 25	0.06 209	0.06 303	0.06 311	0.06 327

xyz-stereo-finetune	0.11 318	0.08 378	0.13 373	0.14 71	0.06 33	0.10 217	0.19 557	0.17 285	0.19 394	0.12 329	0.14 327	0.15 419	0.10 335	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.05 215

rvit_stereo_ft	0.12 398	0.07 251	0.13 373	0.19 487	0.10 486	0.12 329	0.17 466	0.16 246	0.16 309	0.12 329	0.13 311	0.15 419	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.05 215

GCST	0.37 687	0.42 707	0.26 615	1.02 733	0.39 707	0.18 525	0.08 9	0.20 363	0.17 340	0.28 630	0.25 522	0.15 419	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.64 728	0.43 722	0.75 724	0.65 728	0.63 721	0.46 720

MyStereo05	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.18 516	0.27 524	0.35 599	0.17 467	0.14 327	0.15 419	0.11 373	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.06 311	0.06 327

gwcnet-sp	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

scenet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

CASS	0.13 426	0.12 570	0.11 268	0.23 636	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.18 320	0.19 394	0.17 467	0.18 413	0.15 419	0.15 490	0.14 404	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.09 533	0.07 417
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 426	0.07 251	0.13 373	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.17 466	0.19 351	0.29 546	0.15 419	0.24 494	0.15 419	0.14 472	0.14 404	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.05 176	0.06 327

ssnet	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.18 411	0.09 370	0.16 483	0.17 466	0.24 465	0.24 478	0.18 497	0.24 494	0.15 419	0.16 518	0.15 432	0.15 499	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

CrosDoStereo	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

DeepStereo_LL	0.12 398	0.06 125	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.15 419	0.11 373	0.11 211	0.12 376	0.06 176	0.04 25	0.07 324	0.07 406	0.05 176	0.05 215

RAFT_R40	0.11 318	0.07 251	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.06 16	0.13 187	0.17 285	0.16 309	0.14 392	0.18 413	0.15 419	0.12 406	0.10 129	0.11 307	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.05 215

IRAFT_RVC	0.12 398	0.08 378	0.16 499	0.19 487	0.08 234	0.07 47	0.15 350	0.24 465	0.23 461	0.14 392	0.14 327	0.15 419	0.12 406	0.12 311	0.10 217	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.06 303	0.06 311	0.06 327

iResNet	0.13 426	0.10 525	0.18 554	0.19 487	0.08 234	0.13 387	0.18 516	0.20 363	0.26 514	0.15 419	0.23 481	0.15 419	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

IGEV_i1	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.19 550	0.14 261	0.18 320	0.22 449	0.18 497	0.18 413	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.06 327

Selective-IGEV-i1	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.16 424	0.22 417	0.30 556	0.16 448	0.17 385	0.16 434	0.10 335	0.14 404	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.06 311	0.05 215

rvit_stereo_0081_aga	0.11 318	0.09 462	0.14 414	0.18 411	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.14 162	0.19 394	0.10 247	0.18 413	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.09 110	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.06 327

MyStereo04	0.13 426	0.07 251	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.18 516	0.29 559	0.38 618	0.17 467	0.14 327	0.16 434	0.10 335	0.15 432	0.13 423	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.06 327

CoDeX	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.23 441	0.27 524	0.13 364	0.17 385	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.05 215

xx1	0.11 318	0.08 378	0.12 317	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.16 246	0.18 374	0.09 196	0.09 174	0.16 434	0.16 518	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

11t1	0.12 398	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.17 506	0.15 350	0.18 320	0.15 269	0.15 419	0.15 348	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.07 417

riskmin	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.14 424	0.14 261	0.18 320	0.14 241	0.11 284	0.14 327	0.16 434	0.11 373	0.14 404	0.12 376	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.08 468	0.08 488

TestStereo1	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 685	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

qqq	0.13 426	0.09 462	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.13 387	0.15 350	0.23 441	0.16 309	0.15 419	0.19 424	0.16 434	0.16 518	0.15 432	0.16 515	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

BUS	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.22 612	0.10 486	0.19 550	0.14 261	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

NINENet	0.16 531	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.40 670	0.36 604	0.18 497	0.21 460	0.16 434	0.13 448	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.08 553	0.10 561	0.07 406	0.10 566	0.09 535

SA-5K	0.13 426	0.08 378	0.08 62	0.19 487	0.08 234	0.18 525	0.29 685	0.23 441	0.16 309	0.17 467	0.20 436	0.16 434	0.10 335	0.12 311	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.05 176	0.05 215

CIPLG	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.11 268	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

UDGNet	0.14 463	0.13 598	0.16 499	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.16 424	0.21 390	0.27 524	0.20 537	0.20 436	0.16 434	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.06 311	0.07 417

IPLGR_C	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.15 269	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

ACRE	0.11 318	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.08 234	0.12 329	0.15 350	0.17 285	0.14 241	0.14 392	0.10 213	0.16 434	0.09 288	0.16 467	0.11 307	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.05 176	0.06 327

LCNet	0.11 318	0.07 251	0.09 136	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.21 390	0.15 269	0.11 284	0.15 348	0.16 434	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.07 406	0.06 311	0.15 658

ASMatch	0.11 318	0.06 125	0.13 373	0.16 230	0.10 486	0.07 47	0.14 261	0.17 285	0.17 340	0.12 329	0.16 361	0.16 434	0.10 335	0.13 369	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.08 488

TestStereo	0.13 426	0.14 610	0.11 268	0.23 636	0.08 234	0.15 451	0.21 602	0.20 363	0.23 461	0.14 392	0.24 494	0.16 434	0.12 406	0.16 467	0.14 466	0.05 52	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.05 215

RALAANet	0.11 318	0.08 378	0.10 205	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.10 42	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.13 311	0.16 434	0.09 288	0.12 311	0.11 307	0.06 176	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.04 78

FENet	0.13 426	0.08 378	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.17 467	0.23 481	0.16 434	0.12 406	0.14 404	0.15 499	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.07 417

RT-IGEV	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.15 131	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.24 465	0.27 524	0.16 448	0.17 385	0.17 456	0.10 335	0.14 404	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.05 202	0.07 398	0.07 417

xyz-stereo-finetune2	0.11 318	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.07 142	0.11 274	0.19 557	0.17 285	0.12 164	0.15 419	0.15 348	0.17 456	0.12 406	0.13 369	0.11 307	0.05 52	0.04 25	0.07 324	0.05 202	0.04 50	0.06 327

rvit_0105_6	0.14 463	0.09 462	0.18 554	0.17 317	0.10 486	0.10 217	0.16 424	0.19 351	0.26 514	0.12 329	0.18 413	0.17 456	0.12 406	0.18 525	0.12 376	0.15 654	0.11 625	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.06 327

rvit_0105_4	0.14 463	0.09 462	0.17 530	0.17 317	0.10 486	0.12 329	0.19 557	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.20 436	0.17 456	0.13 448	0.17 501	0.13 423	0.15 654	0.11 625	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.06 327

IER	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.26 514	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.20 584	0.16 467	0.14 466	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

Sa-1000	0.12 398	0.08 378	0.08 62	0.18 411	0.08 234	0.14 424	0.22 612	0.22 417	0.18 374	0.15 419	0.20 436	0.17 456	0.11 373	0.10 129	0.10 217	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.05 176	0.05 215

GrayStereo	0.11 318	0.06 125	0.11 268	0.19 487	0.09 370	0.09 152	0.16 424	0.18 320	0.17 340	0.14 392	0.17 385	0.17 456	0.11 373	0.12 311	0.11 307	0.05 52	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.05 176	0.10 567

RAFT	0.13 426	0.09 462	0.11 268	0.18 411	0.08 234	0.15 451	0.24 637	0.20 363	0.19 394	0.21 552	0.21 460	0.17 456	0.12 406	0.16 467	0.09 110	0.06 176	0.07 520	0.10 561	0.09 535	0.05 176	0.05 215

GEStereo_RVC	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.22 612	0.11 539	0.19 550	0.17 466	0.32 596	0.48 661	0.20 537	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.08 488

222	0.16 531	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.24 614	0.18 516	0.30 573	0.20 418	0.17 467	0.28 562	0.17 456	0.16 518	0.15 432	0.40 699	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.08 488

DMCA	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.17 466	0.23 441	0.27 524	0.14 392	0.19 424	0.17 456	0.18 556	0.15 432	0.17 530	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.09 533	0.10 567

SuperB	0.20 590	0.10 525	0.56 690	0.16 230	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.24 465	0.50 673	0.26 609	0.39 639	0.17 456	0.21 588	0.22 596	0.21 587	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.12 606	0.10 567

ADCRef	0.19 578	0.12 570	0.41 670	0.20 557	0.12 575	0.22 593	0.18 516	0.32 596	0.36 604	0.26 609	0.32 594	0.17 456	0.23 605	0.24 617	0.24 621	0.07 360	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

MLCV	0.12 398	0.07 251	0.16 499	0.18 411	0.06 33	0.15 451	0.17 466	0.19 351	0.21 435	0.18 497	0.25 522	0.17 456	0.13 448	0.14 404	0.13 423	0.05 52	0.04 25	0.05 55	0.04 65	0.05 176	0.04 78

rvit_0105_5	0.14 463	0.09 462	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.23 623	0.24 465	0.27 524	0.14 392	0.15 348	0.18 470	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.14 650	0.11 625	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.06 327

test_sample5	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

test_sample4	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.19 550	0.18 516	0.26 502	0.17 340	0.16 448	0.25 522	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.08 488

test_sample1	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.13 23	0.08 234	0.19 550	0.16 424	0.20 363	0.15 269	0.14 392	0.22 472	0.18 470	0.16 518	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.07 417

DispNO	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.12 575	0.11 274	0.21 602	0.23 441	0.29 546	0.17 467	0.23 481	0.18 470	0.17 541	0.15 432	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

SMFormer	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

tta	0.14 463	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.06 311	0.06 327

qqq1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

fff1	0.13 426	0.07 251	0.17 530	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.17 466	0.26 502	0.27 524	0.19 514	0.20 436	0.18 470	0.15 490	0.15 432	0.11 307	0.08 445	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

DualNet	0.14 463	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

GwcNet-ADL	0.13 426	0.08 378	0.14 414	0.20 557	0.09 370	0.11 274	0.20 581	0.30 573	0.24 478	0.13 364	0.14 327	0.18 470	0.14 472	0.13 369	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.06 327

PSM-AAD	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.10 217	0.15 350	0.20 363	0.13 208	0.12 329	0.14 327	0.18 470	0.11 373	0.11 211	0.10 217	0.05 52	0.05 286	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.14 651

GES	0.14 463	0.08 378	0.16 499	0.15 131	0.10 486	0.13 387	0.13 187	0.28 544	0.25 500	0.16 448	0.23 481	0.18 470	0.13 448	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.09 535

CCAANet	0.14 463	0.06 125	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.16 483	0.13 187	0.30 573	0.24 478	0.16 448	0.32 594	0.18 470	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.09 512	0.09 535	0.06 311	0.09 535

BEATNet_4x	0.12 398	0.08 378	0.14 414	0.18 411	0.07 142	0.15 451	0.07 5	0.22 417	0.18 374	0.16 448	0.19 424	0.18 470	0.14 472	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.06 311	0.06 327

test_sample6	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.19 557	0.25 484	0.17 340	0.17 467	0.27 548	0.19 485	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.08 488

test_sample3	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.14 71	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.26 502	0.18 374	0.16 448	0.22 472	0.19 485	0.15 490	0.17 501	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.08 488

test_sample2	0.12 398	0.07 251	0.12 317	0.14 71	0.08 234	0.16 483	0.18 516	0.21 390	0.16 309	0.14 392	0.20 436	0.19 485	0.15 490	0.15 432	0.12 376	0.08 445	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.08 468	0.07 417

ffm	0.12 398	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.10 129	0.07 1	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

ff1	0.13 426	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.15 205	0.19 394	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.06 176	0.04 25	0.09 512	0.08 487	0.06 311	0.06 327

mmx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

xxx	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.17 506	0.17 466	0.27 524	0.25 500	0.15 419	0.25 522	0.19 485	0.13 448	0.14 404	0.20 567	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.08 487	0.08 468	0.08 488

SDNR	0.19 578	0.08 378	0.19 566	0.16 230	0.12 575	0.77 722	0.14 261	0.25 484	0.32 571	0.19 514	0.24 494	0.19 485	0.13 448	0.19 541	0.15 499	0.16 670	0.18 688	0.14 642	0.11 611	0.08 468	0.11 595

x	0.13 426	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.22 417	0.20 418	0.15 419	0.19 424	0.19 485	0.17 541	0.18 525	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

GANet-ADL	0.13 426	0.07 251	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.30 573	0.20 418	0.13 364	0.18 413	0.19 485	0.12 406	0.16 467	0.13 423	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.05 202	0.07 398	0.08 488

test_xeample	0.15 508	0.06 125	0.13 373	0.14 71	0.08 234	0.21 584	0.20 581	0.28 544	0.20 418	0.16 448	0.29 574	0.19 485	0.16 518	0.15 432	0.26 643	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

delet	0.17 552	0.08 378	0.17 530	0.19 487	0.11 539	0.20 566	0.21 602	0.30 573	0.37 611	0.17 467	0.26 539	0.19 485	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.11 611	0.06 311	0.06 327

G2L-ROB	0.13 426	0.06 125	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.16 424	0.25 484	0.18 374	0.19 514	0.18 413	0.20 497	0.14 472	0.17 501	0.16 515	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.08 468	0.09 535

G2L-Stereo_test	0.14 463	0.07 251	0.11 268	0.13 23	0.08 234	0.12 329	0.16 424	0.30 573	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.05 202	0.07 398	0.06 327

rvit_0105_3	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.19 487	0.12 575	0.15 451	0.25 653	0.25 484	0.29 546	0.15 419	0.17 385	0.20 497	0.13 448	0.17 501	0.14 466	0.13 636	0.11 625	0.12 613	0.14 647	0.07 398	0.06 327

AASNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.19 487	0.09 370	0.18 525	0.15 350	0.37 654	0.37 611	0.19 514	0.23 481	0.20 497	0.16 518	0.17 501	0.20 567	0.10 553	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

ADLNet2	0.16 531	0.09 462	0.13 373	0.16 230	0.09 370	0.20 566	0.16 424	0.31 585	0.39 622	0.16 448	0.20 436	0.20 497	0.18 556	0.21 583	0.22 596	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.07 417

KYRaft	0.11 318	0.07 251	0.10 205	0.19 487	0.09 370	0.08 94	0.15 350	0.22 417	0.12 164	0.13 364	0.16 361	0.20 497	0.10 335	0.12 311	0.10 217	0.05 52	0.04 25	0.08 424	0.08 487	0.06 311	0.16 669

FADNet-RVC-Resample	0.16 531	0.11 552	0.31 641	0.22 612	0.11 539	0.19 550	0.14 261	0.25 484	0.24 478	0.24 590	0.27 548	0.20 497	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.07 360	0.08 553	0.12 613	0.10 577	0.09 533	0.10 567

FADNet_RVC	0.16 531	0.14 610	0.40 667	0.20 557	0.11 539	0.13 387	0.13 187	0.26 502	0.22 449	0.21 552	0.23 481	0.20 497	0.17 541	0.14 404	0.16 515	0.08 445	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.11 589	0.10 567

AdaStereo	0.15 508	0.11 552	0.15 463	0.18 411	0.09 370	0.20 566	0.11 71	0.32 596	0.28 539	0.20 537	0.23 481	0.20 497	0.13 448	0.19 541	0.14 466	0.12 610	0.05 286	0.10 561	0.07 406	0.09 533	0.07 417
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.
G2L-Stereo	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.12 108	0.27 524	0.22 449	0.16 448	0.27 548	0.21 506	0.13 448	0.17 501	0.18 548	0.09 509	0.08 553	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

mmm	0.14 463	0.08 378	0.17 530	0.17 317	0.09 370	0.17 506	0.18 516	0.21 390	0.15 269	0.15 419	0.23 481	0.21 506	0.16 518	0.16 467	0.17 530	0.08 445	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

PCWNet_CMD	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 604	0.14 392	0.20 436	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

iinet-f	0.16 531	0.06 125	0.45 674	0.14 71	0.10 486	0.21 584	0.14 261	0.27 524	0.23 461	0.21 552	0.24 494	0.21 506	0.15 490	0.18 525	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.07 324	0.06 303	0.09 533	0.10 567

HBP-ISP	0.18 566	0.13 598	0.16 499	0.15 131	0.11 539	0.08 94	0.13 187	0.28 544	0.29 546	0.22 568	0.33 607	0.21 506	0.25 620	0.23 607	0.17 530	0.14 650	0.16 681	0.21 681	0.17 677	0.10 566	0.08 488

dd	0.15 508	0.16 628	0.16 499	0.19 487	0.09 370	0.15 451	0.18 516	0.21 390	0.25 500	0.23 581	0.20 436	0.21 506	0.09 288	0.21 583	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.08 468	0.06 327

DAS	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.16 467	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

SepStereo	0.15 508	0.08 378	0.18 554	0.19 487	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.27 524	0.29 546	0.18 497	0.25 522	0.21 506	0.15 490	0.25 623	0.12 376	0.08 445	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.07 417

pcwnet_v2	0.19 578	0.10 525	0.26 615	0.17 317	0.14 620	0.18 525	0.15 350	0.37 654	0.46 659	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.19 572	0.20 566	0.19 561	0.13 636	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.11 589	0.13 632

HCRNet	0.16 531	0.24 676	0.12 317	0.35 697	0.11 539	0.15 451	0.17 466	0.26 502	0.22 449	0.19 514	0.24 494	0.21 506	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

MMNet	0.17 552	0.09 462	0.16 499	0.20 557	0.11 539	0.27 645	0.20 581	0.25 484	0.41 631	0.22 568	0.30 581	0.21 506	0.20 584	0.17 501	0.20 567	0.06 176	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

ACVNet	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.13 23	0.12 575	0.14 424	0.20 581	0.22 417	0.33 578	0.17 467	0.26 539	0.21 506	0.16 518	0.17 501	0.21 587	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

acv_ft	0.15 508	0.09 462	0.15 463	0.19 487	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.25 484	0.33 578	0.19 514	0.26 539	0.21 506	0.17 541	0.17 501	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

cf-r	0.13 426	0.07 251	0.12 317	0.16 230	0.08 234	0.14 424	0.19 557	0.20 363	0.25 500	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.16 518	0.14 404	0.14 466	0.10 553	0.05 286	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

RASNet	0.14 463	0.07 251	0.14 414	0.16 230	0.08 234	0.18 525	0.14 261	0.29 559	0.20 418	0.17 467	0.25 522	0.21 506	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.08 487	0.06 311	0.06 327

MSMDNet	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.17 317	0.09 370	0.14 424	0.14 261	0.29 559	0.36 604	0.14 392	0.21 460	0.21 506	0.12 406	0.17 501	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

AANet_RVC	0.16 531	0.10 525	0.10 205	0.18 411	0.09 370	0.18 525	0.19 557	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.35 616	0.21 506	0.21 588	0.22 596	0.16 515	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327

PWCDC_ROB	0.20 590	0.13 598	0.22 594	0.24 645	0.11 539	0.19 550	0.15 350	0.33 616	0.54 683	0.29 639	0.50 679	0.21 506	0.15 490	0.27 628	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.10 561	0.08 487	0.11 589	0.09 535

z-ln-s-r	0.17 552	0.10 525	0.40 667	0.19 487	0.08 234	0.17 506	0.18 516	0.22 417	0.33 578	0.18 497	0.40 645	0.22 524	0.17 541	0.20 566	0.23 608	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.05 215

coex_refinement	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.15 350	0.26 502	0.29 546	0.18 497	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.16 467	0.18 548	0.08 445	0.05 286	0.06 209	0.06 303	0.09 533	0.08 488

rvit_105_1	0.19 578	0.11 552	0.25 612	0.21 592	0.16 651	0.21 584	0.27 669	0.31 585	0.41 631	0.19 514	0.20 436	0.22 524	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.12 610	0.12 641	0.13 628	0.15 665	0.08 468	0.07 417

ACV-stereo	0.15 508	0.10 525	0.28 628	0.18 411	0.12 575	0.14 424	0.12 108	0.23 441	0.21 435	0.19 514	0.23 481	0.22 524	0.15 490	0.23 607	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.07 398	0.07 417

ITSA-stereo	0.15 508	0.10 525	0.14 414	0.19 487	0.08 234	0.12 329	0.14 261	0.30 573	0.49 670	0.17 467	0.19 424	0.22 524	0.15 490	0.17 501	0.16 515	0.10 553	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.08 468	0.08 488

rvit_stereo_0075_2	0.17 552	0.12 570	0.25 612	0.23 636	0.16 651	0.13 387	0.10 42	0.30 573	0.27 524	0.20 537	0.28 562	0.22 524	0.15 490	0.18 525	0.13 423	0.16 670	0.10 611	0.17 667	0.10 577	0.10 566	0.09 535

hknet	0.15 508	0.11 552	0.13 373	0.22 612	0.11 539	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.25 500	0.17 467	0.22 472	0.22 524	0.18 556	0.17 501	0.12 376	0.07 360	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

CFNet_pseudo	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.13 387	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.06 303	0.07 398	0.07 417

xxxx	0.15 508	0.07 251	0.14 414	0.14 71	0.08 234	0.23 609	0.18 516	0.31 585	0.19 394	0.14 392	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.26 643	0.09 509	0.05 286	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

FINET	0.21 603	0.18 650	0.26 615	0.18 411	0.16 651	0.23 609	0.23 623	0.32 596	0.48 661	0.25 603	0.32 594	0.22 524	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.18 677	0.16 681	0.11 593	0.10 577	0.15 658	0.13 632

UPFNet	0.16 531	0.08 378	0.12 317	0.20 557	0.12 575	0.20 566	0.23 623	0.28 544	0.26 514	0.17 467	0.24 494	0.22 524	0.19 572	0.19 541	0.21 587	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.08 468	0.06 327

PSMNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.15 131	0.08 234	0.13 387	0.16 424	0.24 465	0.24 478	0.16 448	0.28 562	0.22 524	0.14 472	0.15 432	0.13 423	0.11 585	0.06 444	0.09 512	0.12 632	0.08 468	0.07 417

GwcNet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.12 317	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.20 581	0.21 390	0.27 524	0.18 497	0.27 548	0.22 524	0.16 518	0.14 404	0.15 499	0.10 553	0.05 286	0.07 324	0.09 535	0.07 398	0.07 417

DSFCA	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.10 486	0.20 566	0.19 557	0.28 544	0.31 564	0.23 581	0.24 494	0.22 524	0.15 490	0.19 541	0.20 567	0.10 553	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

ADCP+	0.20 590	0.10 525	0.33 648	0.20 557	0.12 575	0.22 593	0.26 662	0.31 585	0.34 590	0.26 609	0.37 625	0.22 524	0.22 597	0.27 628	0.27 651	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.09 533	0.10 567

ccs_rob	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.09 370	0.12 329	0.14 261	0.27 524	0.34 590	0.14 392	0.21 460	0.22 524	0.13 448	0.18 525	0.14 466	0.07 360	0.05 286	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417

DeepPruner_ROB	0.16 531	0.11 552	0.15 463	0.17 317	0.10 486	0.17 506	0.15 350	0.32 596	0.21 435	0.19 514	0.21 460	0.22 524	0.18 556	0.20 566	0.15 499	0.13 636	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.11 589	0.10 567

StereoDRNet-Refined	0.17 552	0.12 570	0.15 463	0.20 557	0.09 370	0.18 525	0.18 516	0.26 502	0.23 461	0.26 609	0.40 645	0.22 524	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.08 445	0.05 286	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.07 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.15 508	0.08 378	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.14 424	0.14 261	0.30 573	0.34 590	0.16 448	0.24 494	0.23 542	0.14 472	0.18 525	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.09 533	0.09 535

LMCR-Stereo	0.15 508	0.08 378	0.13 373	0.21 592	0.09 370	0.17 506	0.20 581	0.27 524	0.19 394	0.24 590	0.24 494	0.23 542	0.17 541	0.20 566	0.17 530	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.06 303	0.10 566	0.08 488

UNet	0.17 552	0.09 462	0.18 554	0.19 487	0.12 575	0.27 645	0.19 557	0.33 616	0.29 546	0.21 552	0.24 494	0.23 542	0.19 572	0.19 541	0.18 548	0.07 360	0.06 444	0.08 424	0.07 406	0.08 468	0.06 327

GANet-RSSM	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.13 23	0.08 234	0.14 424	0.17 466	0.22 417	0.21 435	0.17 467	0.24 494	0.23 542	0.15 490	0.16 467	0.15 499	0.10 553	0.06 444	0.07 324	0.08 487	0.08 468	0.07 417

UCFNet_RVC	0.14 463	0.08 378	0.13 373	0.11 1	0.10 486	0.20 566	0.10 42	0.24 465	0.22 449	0.17 467	0.20 436	0.23 542	0.15 490	0.17 501	0.15 499	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.13 643	0.11 589	0.10 567

iResNet_ROB	0.14 463	0.07 251	0.13 373	0.14 71	0.07 142	0.18 525	0.14 261	0.26 502	0.31 564	0.22 568	0.25 522	0.23 542	0.15 490	0.15 432	0.13 423	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.08 468	0.08 488

MultiAttention	0.29 669	0.08 378	0.14 414	0.19 487	0.12 575	1.45 737	1.33 741	0.36 648	0.37 611	0.19 514	0.21 460	0.24 548	0.11 373	0.38 683	0.18 548	0.06 176	0.05 286	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.09 535

DualNet (step1)	0.16 531	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.15 654	0.06 444	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample9	0.18 566	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 714	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

test_sample7	0.15 508	0.10 525	0.16 499	0.14 71	0.11 539	0.16 483	0.16 424	0.27 524	0.23 461	0.20 537	0.20 436	0.24 548	0.19 572	0.16 467	0.16 515	0.12 610	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.10 567

CBFPSM	0.14 463	0.06 125	0.26 615	0.17 317	0.09 370	0.13 387	0.15 350	0.22 417	0.23 461	0.20 537	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.16 467	0.18 548	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.07 406	0.07 398	0.07 417

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 566	0.09 462	0.29 636	0.15 131	0.10 486	0.22 593	0.20 581	0.26 502	0.39 622	0.25 603	0.42 663	0.24 548	0.15 490	0.20 566	0.19 561	0.07 360	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.10 566	0.09 535

CSP-Net	0.16 531	0.09 462	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.19 550	0.17 466	0.25 484	0.32 571	0.25 603	0.30 581	0.24 548	0.15 490	0.21 583	0.18 548	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.07 417

PSMNet-ADL	0.15 508	0.12 570	0.13 373	0.22 612	0.09 370	0.13 387	0.20 581	0.26 502	0.23 461	0.18 497	0.20 436	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.17 530	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.11 611	0.08 468	0.07 417

ADLNet	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.10 486	0.16 483	0.17 466	0.32 596	0.27 524	0.22 568	0.27 548	0.24 548	0.16 518	0.18 525	0.21 587	0.10 553	0.06 444	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

CFNet-ft	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

DeepPrunerF	0.24 635	0.17 639	0.42 672	0.26 662	0.16 651	0.22 593	0.28 675	0.37 654	0.50 673	0.26 609	0.29 574	0.24 548	0.28 645	0.21 583	0.22 596	0.15 654	0.11 625	0.20 680	0.18 681	0.12 606	0.13 632

CFNet	0.15 508	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.08 234	0.18 525	0.09 25	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.24 494	0.24 548	0.17 541	0.17 501	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.09 512	0.10 577	0.07 398	0.06 327

CFNet_RVC	0.14 463	0.07 251	0.15 463	0.12 7	0.09 370	0.16 483	0.18 516	0.22 417	0.24 478	0.17 467	0.26 539	0.24 548	0.14 472	0.16 467	0.14 466	0.11 585	0.06 444	0.08 424	0.09 535	0.09 533	0.08 488

iResNetv2_ROB	0.14 463	0.08 378	0.15 463	0.16 230	0.08 234	0.16 483	0.12 108	0.25 484	0.35 599	0.21 552	0.29 574	0.24 548	0.13 448	0.14 404	0.14 466	0.06 176	0.05 286	0.06 209	0.04 65	0.09 533	0.08 488

FSD	0.25 647	0.27 686	0.26 615	0.24 645	0.22 686	0.25 625	0.25 653	0.27 524	0.26 514	0.25 603	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.27 628	0.24 621	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

TCMNet	0.19 578	0.12 570	0.19 566	0.20 557	0.18 673	0.20 566	0.24 637	0.27 524	0.36 604	0.23 581	0.26 539	0.25 562	0.19 572	0.19 541	0.23 608	0.13 636	0.11 625	0.11 593	0.12 632	0.13 626	0.12 608

GMStereo_Zeroshot	0.16 531	0.13 598	0.24 607	0.20 557	0.10 486	0.17 506	0.13 187	0.29 559	0.25 500	0.23 581	0.32 594	0.25 562	0.11 373	0.19 541	0.14 466	0.09 509	0.06 444	0.11 593	0.06 303	0.12 606	0.08 488

BSDual-CNN	0.15 508	0.09 462	0.14 414	0.22 612	0.10 486	0.14 424	0.15 350	0.34 625	0.19 394	0.17 467	0.22 472	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.10 561	0.09 535	0.07 398	0.07 417

psmg	0.14 463	0.09 462	0.14 414	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.17 466	0.29 559	0.19 394	0.17 467	0.21 460	0.25 562	0.16 518	0.15 432	0.14 466	0.08 445	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.06 327

HGLStereo	0.17 552	0.08 378	0.19 566	0.17 317	0.12 575	0.18 525	0.18 516	0.31 585	0.32 571	0.21 552	0.32 594	0.25 562	0.18 556	0.19 541	0.20 567	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.10 567

DMCA-RVC	0.17 552	0.10 525	0.15 463	0.24 645	0.11 539	0.18 525	0.18 516	0.25 484	0.24 478	0.21 552	0.26 539	0.25 562	0.27 634	0.18 525	0.20 567	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.10 577	0.10 566	0.08 488

PA-Net	0.23 628	0.18 650	0.33 648	0.28 678	0.22 686	0.21 584	0.38 708	0.29 559	0.39 622	0.22 568	0.32 594	0.25 562	0.26 626	0.20 566	0.25 631	0.09 509	0.23 707	0.15 655	0.22 688	0.09 533	0.13 632
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 552	0.10 525	0.22 594	0.20 557	0.10 486	0.15 451	0.18 516	0.31 585	0.25 500	0.21 552	0.30 581	0.25 562	0.17 541	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.06 444	0.08 424	0.08 487	0.07 398	0.08 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 578	0.10 525	0.15 463	0.17 317	0.15 640	0.28 652	0.23 623	0.44 687	0.42 639	0.15 419	0.27 548	0.25 562	0.19 572	0.22 596	0.17 530	0.09 509	0.06 444	0.10 561	0.08 487	0.15 658	0.09 535

xyz-stereo	0.13 426	0.07 251	0.20 578	0.15 131	0.05 2	0.20 566	0.15 350	0.17 285	0.31 564	0.15 419	0.29 574	0.26 572	0.16 518	0.13 369	0.12 376	0.05 52	0.05 286	0.06 209	0.05 202	0.04 50	0.04 78

DCVSM-stereo	0.14 463	0.09 462	0.16 499	0.16 230	0.10 486	0.15 451	0.09 25	0.19 351	0.23 461	0.20 537	0.23 481	0.26 572	0.15 490	0.18 525	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.08 487	0.10 566	0.12 608

1111x	0.15 508	0.08 378	0.12 317	0.18 411	0.07 142	0.18 525	0.25 653	0.31 585	0.24 478	0.17 467	0.24 494	0.26 572	0.15 490	0.13 369	0.23 608	0.07 360	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

ToySt	0.17 552	0.11 552	0.18 554	0.17 317	0.11 539	0.16 483	0.25 653	0.24 465	0.33 578	0.19 514	0.24 494	0.26 572	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.07 360	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.09 533	0.08 488

Anonymous_2	0.22 612	0.17 639	0.28 628	0.15 131	0.16 651	0.32 662	0.22 612	0.22 417	0.17 340	0.23 581	0.24 494	0.26 572	0.27 634	0.27 628	0.23 608	0.22 695	0.25 710	0.17 667	0.17 677	0.17 675	0.17 678

ICVP	0.15 508	0.09 462	0.12 317	0.22 612	0.09 370	0.17 506	0.21 602	0.25 484	0.23 461	0.18 497	0.30 581	0.26 572	0.18 556	0.17 501	0.14 466	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.07 398	0.07 417
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.20 590	0.20 660	0.38 663	0.21 592	0.16 651	0.20 566	0.15 350	0.26 502	0.26 514	0.26 609	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.19 561	0.12 610	0.13 656	0.12 613	0.14 647	0.13 626	0.18 681

DRN-Test	0.19 578	0.11 552	0.20 578	0.22 612	0.10 486	0.22 593	0.22 612	0.39 666	0.37 611	0.24 590	0.32 594	0.26 572	0.21 588	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.07 520	0.11 593	0.10 577	0.09 533	0.07 417

w-ln-seven-2	0.20 590	0.14 610	0.37 661	0.22 612	0.12 575	0.20 566	0.21 602	0.28 544	0.37 611	0.25 603	0.37 625	0.27 580	0.22 597	0.21 583	0.23 608	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.09 535

ISRNet	0.18 566	0.08 378	0.19 566	0.19 487	0.13 598	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.21 552	0.25 522	0.27 580	0.17 541	0.17 501	0.20 567	0.20 686	0.08 553	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.17 678

DDVS	0.15 508	0.10 525	0.21 588	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.14 261	0.25 484	0.19 394	0.18 497	0.29 574	0.27 580	0.12 406	0.19 541	0.15 499	0.09 509	0.06 444	0.09 512	0.07 406	0.11 589	0.11 595

fast-acv-ft	0.18 566	0.11 552	0.19 566	0.19 487	0.12 575	0.24 614	0.21 602	0.25 484	0.34 590	0.22 568	0.34 611	0.27 580	0.20 584	0.21 583	0.23 608	0.09 509	0.09 589	0.08 424	0.10 577	0.08 468	0.07 417

ssnet_v2	0.17 552	0.10 525	0.17 530	0.17 317	0.11 539	0.21 584	0.21 602	0.33 616	0.25 500	0.22 568	0.22 472	0.27 580	0.18 556	0.22 596	0.20 567	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.08 468	0.08 488

Syn2CoEx	0.21 603	0.16 628	0.27 623	0.29 687	0.14 620	0.26 635	0.20 581	0.33 616	0.31 564	0.28 630	0.36 619	0.27 580	0.25 620	0.19 541	0.24 621	0.16 670	0.12 641	0.14 642	0.11 611	0.09 533	0.08 488

FADNet	0.21 603	0.22 670	0.36 657	0.18 411	0.17 666	0.24 614	0.13 187	0.31 585	0.31 564	0.23 581	0.25 522	0.27 580	0.21 588	0.19 541	0.15 499	0.13 636	0.15 673	0.12 613	0.15 665	0.16 667	0.18 681

PS-NSSS	0.20 590	0.21 666	0.23 603	0.20 557	0.10 486	0.19 550	0.17 466	0.36 648	0.25 500	0.27 615	0.33 607	0.27 580	0.24 611	0.20 566	0.20 567	0.15 654	0.12 641	0.17 667	0.14 647	0.10 566	0.08 488

CBMV_ROB	0.19 578	0.13 598	0.17 530	0.16 230	0.11 539	0.15 451	0.13 187	0.26 502	0.28 539	0.27 615	0.30 581	0.27 580	0.24 611	0.23 607	0.16 515	0.15 654	0.17 686	0.22 685	0.20 683	0.10 566	0.11 595

NOSS_ROB	0.19 578	0.12 570	0.18 554	0.16 230	0.12 575	0.15 451	0.12 108	0.30 573	0.32 571	0.20 537	0.22 472	0.27 580	0.23 605	0.21 583	0.16 515	0.16 670	0.18 688	0.23 686	0.21 685	0.12 606	0.13 632

PStereo	0.20 590	0.22 670	0.20 578	0.17 317	0.10 486	0.13 387	0.20 581	0.27 524	0.38 618	0.20 537	0.14 327	0.28 590	0.31 661	0.24 617	0.31 677	0.18 677	0.13 656	0.15 655	0.11 611	0.12 606	0.12 608

zh-sn7	0.25 647	0.17 639	0.50 681	0.24 645	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.34 625	0.48 661	0.28 630	0.54 684	0.28 590	0.31 661	0.36 676	0.32 679	0.10 553	0.10 611	0.11 593	0.10 577	0.12 606	0.12 608

AACVNet	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.15 131	0.10 486	0.18 525	0.15 350	0.23 441	0.24 478	0.27 615	0.27 548	0.28 590	0.17 541	0.19 541	0.16 515	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.07 406	0.10 566	0.09 535

S-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.25 612	0.21 592	0.13 598	0.20 566	0.18 516	0.32 596	0.43 646	0.23 581	0.36 619	0.28 590	0.30 657	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.12 641	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.13 632

TDLM	0.17 552	0.12 570	0.13 373	0.24 645	0.10 486	0.18 525	0.18 516	0.36 648	0.30 556	0.21 552	0.28 562	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.18 548	0.11 585	0.07 520	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.08 488

CVANet_RVC	0.18 566	0.10 525	0.14 414	0.21 592	0.10 486	0.18 525	0.17 466	0.34 625	0.33 578	0.22 568	0.31 590	0.28 590	0.18 556	0.23 607	0.17 530	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.09 533	0.07 417

DLCB_ROB	0.18 566	0.10 525	0.15 463	0.23 636	0.11 539	0.24 614	0.18 516	0.29 559	0.28 539	0.27 615	0.28 562	0.28 590	0.24 611	0.19 541	0.20 567	0.08 445	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.07 398	0.07 417

SGM-Forest	0.20 590	0.14 610	0.18 554	0.19 487	0.13 598	0.20 566	0.22 612	0.33 616	0.30 556	0.24 590	0.29 574	0.28 590	0.19 572	0.23 607	0.17 530	0.15 654	0.16 681	0.15 655	0.14 647	0.12 606	0.12 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 508	0.07 251	0.19 566	0.15 131	0.07 142	0.20 566	0.15 350	0.24 465	0.26 514	0.21 552	0.34 611	0.28 590	0.18 556	0.18 525	0.17 530	0.07 360	0.05 286	0.05 55	0.04 65	0.07 398	0.06 327

DStereoSA	0.25 647	0.19 654	0.37 661	0.26 662	0.17 666	0.22 593	0.20 581	0.49 697	0.59 693	0.22 568	0.29 574	0.29 599	0.33 669	0.39 687	0.28 659	0.12 610	0.11 625	0.16 663	0.14 647	0.14 642	0.12 608

z-mn7	0.24 635	0.14 610	0.45 674	0.19 487	0.13 598	0.28 652	0.25 653	0.34 625	0.62 700	0.27 615	0.56 691	0.29 599	0.24 611	0.32 658	0.25 631	0.08 445	0.08 553	0.08 424	0.08 487	0.10 566	0.10 567

CRFU-Net	0.16 531	0.08 378	0.14 414	0.17 317	0.09 370	0.19 550	0.14 261	0.26 502	0.20 418	0.28 630	0.27 548	0.29 599	0.17 541	0.19 541	0.17 530	0.09 509	0.09 589	0.07 324	0.07 406	0.08 468	0.08 488

dad	0.17 552	0.20 660	0.20 578	0.16 230	0.11 539	0.20 566	0.18 516	0.21 390	0.28 539	0.30 644	0.24 494	0.29 599	0.13 448	0.19 541	0.16 515	0.18 677	0.09 589	0.11 593	0.09 535	0.11 589	0.07 417

psm_up	0.18 566	0.10 525	0.18 554	0.20 557	0.11 539	0.17 506	0.19 557	0.37 654	0.34 590	0.21 552	0.28 562	0.29 599	0.24 611	0.20 566	0.22 596	0.09 509	0.10 611	0.11 593	0.11 611	0.08 468	0.08 488

aanetorigin	0.22 612	0.17 639	0.56 690	0.17 317	0.10 486	0.15 451	0.19 557	0.20 363	0.33 578	0.49 694	0.48 674	0.29 599	0.27 634	0.20 566	0.23 608	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.10 566	0.09 535

ac_64	0.16 531	0.08 378	0.15 463	0.18 411	0.10 486	0.22 593	0.18 516	0.24 465	0.21 435	0.18 497	0.24 494	0.29 599	0.18 556	0.19 541	0.22 596	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.09 535	0.07 398	0.06 327

STTStereo	0.18 566	0.12 570	0.27 623	0.20 557	0.11 539	0.16 483	0.21 602	0.29 559	0.23 461	0.21 552	0.30 581	0.29 599	0.18 556	0.20 566	0.19 561	0.12 610	0.11 625	0.11 593	0.14 647	0.09 533	0.08 488

HSM-Net_RVC	0.14 463	0.08 378	0.11 268	0.15 131	0.08 234	0.15 451	0.15 350	0.27 524	0.29 546	0.19 514	0.21 460	0.29 599	0.14 472	0.17 501	0.13 423	0.06 176	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.07 398	0.06 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	0.22 612	0.10 525	0.17 530	0.18 411	0.11 539	0.37 683	0.19 557	0.43 685	0.41 631	0.39 674	0.39 639	0.29 599	0.21 588	0.26 625	0.18 548	0.11 585	0.10 611	0.14 642	0.11 611	0.10 566	0.08 488

w-ln-seven	0.24 635	0.14 610	0.55 687	0.19 487	0.14 620	0.26 635	0.22 612	0.35 641	0.60 697	0.29 639	0.39 639	0.30 609	0.22 597	0.21 583	0.26 643	0.09 509	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.11 589	0.10 567

YMNet	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 557	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 656	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

YMNet_1	0.20 590	0.12 570	0.19 566	0.20 557	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.32 596	0.34 590	0.27 615	0.34 611	0.30 609	0.18 556	0.18 525	0.22 596	0.10 553	0.13 656	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

GASNet	0.22 612	0.23 673	0.33 648	0.26 662	0.17 666	0.26 635	0.16 424	0.44 687	0.42 639	0.27 615	0.24 494	0.30 609	0.15 490	0.27 628	0.18 548	0.12 610	0.08 553	0.12 613	0.11 611	0.16 667	0.07 417

SACVNet	0.18 566	0.12 570	0.14 414	0.17 317	0.13 598	0.22 593	0.18 516	0.31 585	0.30 556	0.23 581	0.31 590	0.30 609	0.22 597	0.22 596	0.17 530	0.11 585	0.08 553	0.10 561	0.10 577	0.12 606	0.14 651

APVNet	0.22 612	0.12 570	0.19 566	0.18 411	0.14 620	0.32 662	0.31 699	0.39 666	0.32 571	0.27 615	0.40 645	0.30 609	0.29 653	0.26 625	0.25 631	0.11 585	0.12 641	0.11 593	0.14 647	0.12 606	0.12 608

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 612	0.21 666	0.24 607	0.26 662	0.11 539	0.23 609	0.14 261	0.39 666	0.24 478	0.32 656	0.36 619	0.30 609	0.21 588	0.19 541	0.21 587	0.17 675	0.14 667	0.21 681	0.16 670	0.12 606	0.12 608

Nwc_Net	0.23 628	0.16 628	0.21 588	0.25 657	0.14 620	0.24 614	0.26 662	0.37 654	0.38 618	0.22 568	0.41 656	0.30 609	0.28 645	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.17 667	0.20 683	0.10 566	0.10 567

RTSC	0.23 628	0.12 570	0.28 628	0.21 592	0.13 598	0.28 652	0.16 424	0.35 641	0.66 709	0.27 615	0.33 607	0.30 609	0.21 588	0.31 651	0.29 663	0.10 553	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.13 626	0.13 632

ADCL	0.24 635	0.11 552	0.47 679	0.22 612	0.12 575	0.34 672	0.29 685	0.29 559	0.56 687	0.24 590	0.46 671	0.30 609	0.30 657	0.29 647	0.29 663	0.08 445	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.10 566	0.10 567

AnyNet_C32	0.26 658	0.16 628	0.36 657	0.20 557	0.16 651	0.25 625	0.30 693	0.32 596	0.44 651	0.31 650	0.49 675	0.30 609	0.33 669	0.40 692	0.33 684	0.12 610	0.12 641	0.12 613	0.14 647	0.14 642	0.15 658

StereoDRNet	0.18 566	0.11 552	0.17 530	0.22 612	0.11 539	0.21 584	0.22 612	0.37 654	0.33 578	0.24 590	0.28 562	0.30 609	0.19 572	0.20 566	0.20 567	0.09 509	0.08 553	0.11 593	0.09 535	0.09 533	0.07 417

CBMV	0.19 578	0.14 610	0.17 530	0.18 411	0.10 486	0.20 566	0.11 71	0.29 559	0.30 556	0.29 639	0.30 581	0.30 609	0.23 605	0.27 628	0.19 561	0.13 636	0.15 673	0.17 667	0.16 670	0.10 566	0.10 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.25 647	0.14 610	0.56 690	0.19 487	0.14 620	0.24 614	0.22 612	0.34 625	0.62 700	0.35 663	0.65 700	0.31 622	0.25 620	0.31 651	0.25 631	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.11 595

SQANet	0.23 628	0.23 673	0.30 639	0.30 689	0.19 677	0.27 645	0.13 187	0.29 559	0.33 578	0.24 590	0.37 625	0.31 622	0.22 597	0.27 628	0.23 608	0.15 654	0.10 611	0.21 681	0.16 670	0.21 684	0.15 658

Wz-Net-LNSev	0.22 612	0.16 628	0.38 663	0.21 592	0.13 598	0.25 625	0.23 623	0.32 596	0.43 646	0.30 644	0.41 656	0.31 622	0.18 556	0.22 596	0.25 631	0.10 553	0.09 589	0.08 424	0.08 487	0.12 606	0.11 595

UDG	0.21 603	0.17 639	0.19 566	0.23 636	0.15 640	0.30 659	0.20 581	0.33 616	0.35 599	0.23 581	0.28 562	0.31 622	0.27 634	0.20 566	0.22 596	0.15 654	0.12 641	0.13 628	0.09 535	0.14 642	0.14 651

EDNetEfficient	0.29 669	0.24 676	1.13 729	0.18 411	0.10 486	0.19 550	0.20 581	0.20 363	0.60 697	0.74 716	0.56 691	0.31 622	0.39 685	0.22 596	0.30 670	0.09 509	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.11 589	0.09 535

hitnet-ft	0.18 566	0.09 462	0.17 530	0.14 71	0.09 370	0.26 635	0.20 581	0.25 484	0.26 514	0.24 590	0.32 594	0.31 622	0.22 597	0.24 617	0.21 587	0.12 610	0.07 520	0.10 561	0.08 487	0.12 606	0.11 595

G-Net	0.24 635	0.16 628	0.36 657	0.22 612	0.16 651	0.51 699	0.23 623	0.29 559	0.34 590	0.36 666	0.38 631	0.31 622	0.29 653	0.27 628	0.26 643	0.11 585	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.16 667	0.13 632

RTS	0.45 699	0.19 654	3.26 739	0.24 645	0.15 640	0.74 716	0.20 581	0.36 648	0.76 720	0.42 684	0.43 666	0.31 622	0.41 693	0.53 708	0.35 687	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 658

RTSA	0.45 699	0.19 654	3.26 739	0.24 645	0.15 640	0.74 716	0.20 581	0.36 648	0.76 720	0.42 684	0.43 666	0.31 622	0.41 693	0.53 708	0.35 687	0.10 553	0.08 553	0.13 628	0.12 632	0.15 658	0.15 658

STTRV1_RVC	0.25 647	0.26 682	0.39 665	0.19 487	0.26 698	0.30 659	0.24 637	0.34 625	0.35 599	0.36 666	0.34 611	0.31 622	0.31 661	0.28 640	0.25 631	0.17 675	0.10 611	0.16 663	0.14 647	0.17 675	0.12 608

DStereoO	0.24 635	0.18 650	0.18 554	0.20 557	0.14 620	0.21 584	0.19 557	0.32 596	0.41 631	0.29 639	0.21 460	0.32 632	0.27 634	0.41 695	0.27 651	0.46 717	0.12 641	0.31 704	0.11 611	0.15 658	0.12 608

NaN_ROB	0.22 612	0.19 654	0.24 607	0.25 657	0.13 598	0.29 656	0.26 662	0.33 616	0.41 631	0.31 650	0.31 590	0.32 632	0.23 605	0.30 650	0.21 587	0.11 585	0.17 686	0.10 561	0.10 577	0.08 468	0.09 535

PWC_ROB	0.21 603	0.16 628	0.26 615	0.18 411	0.11 539	0.22 593	0.13 187	0.32 596	0.49 670	0.30 644	0.40 645	0.32 632	0.24 611	0.31 651	0.22 596	0.10 553	0.07 520	0.11 593	0.08 487	0.11 589	0.10 567

PSMNet_ROB	0.21 603	0.11 552	0.15 463	0.27 675	0.15 640	0.24 614	0.35 703	0.43 685	0.37 611	0.27 615	0.32 594	0.32 632	0.22 597	0.21 583	0.26 643	0.12 610	0.08 553	0.13 628	0.11 611	0.09 533	0.09 535

DStereoFS	0.27 660	0.22 670	0.31 641	0.22 612	0.15 640	0.22 593	0.20 581	0.50 701	0.48 661	0.28 630	0.44 668	0.33 636	0.34 674	0.52 705	0.29 663	0.12 610	0.11 625	0.15 655	0.13 643	0.16 667	0.16 669

DDUNet	0.22 612	0.17 639	0.21 588	0.22 612	0.15 640	0.25 625	0.24 637	0.29 559	0.30 556	0.31 650	0.36 619	0.33 636	0.25 620	0.24 617	0.20 567	0.18 677	0.13 656	0.17 667	0.11 611	0.16 667	0.16 669

Consistency-Raft	0.44 697	0.40 705	0.45 674	0.37 701	0.43 711	0.46 693	0.41 709	0.57 711	0.55 684	0.32 656	0.73 708	0.33 636	0.48 706	0.42 696	0.49 710	0.39 711	0.35 719	0.45 711	0.51 721	0.42 711	0.29 704

GwcNet	0.20 590	0.13 598	0.19 566	0.18 411	0.12 575	0.24 614	0.19 557	0.35 641	0.43 646	0.20 537	0.32 594	0.33 636	0.20 584	0.22 596	0.24 621	0.11 585	0.09 589	0.09 512	0.09 535	0.09 533	0.10 567

NCC-stereo	0.24 635	0.15 620	0.31 641	0.26 662	0.16 651	0.20 566	0.30 693	0.40 670	0.40 628	0.24 590	0.38 631	0.33 636	0.28 645	0.36 676	0.27 651	0.12 610	0.11 625	0.15 655	0.22 688	0.13 626	0.13 632

Abc-Net	0.24 635	0.15 620	0.31 641	0.26 662	0.16 651	0.20 566	0.30 693	0.40 670	0.40 628	0.24 590	0.38 631	0.33 636	0.28 645	0.36 676	0.27 651	0.12 610	0.11 625	0.15 655	0.22 688	0.13 626	0.13 632
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DISCO	0.19 578	0.09 462	0.22 594	0.17 317	0.10 486	0.25 625	0.18 516	0.27 524	0.44 651	0.22 568	0.31 590	0.33 636	0.26 626	0.28 640	0.28 659	0.08 445	0.06 444	0.07 324	0.07 406	0.09 533	0.09 535

FAT-Stereo	0.20 590	0.12 570	0.22 594	0.21 592	0.12 575	0.17 506	0.18 516	0.34 625	0.39 622	0.27 615	0.37 625	0.34 643	0.32 667	0.21 583	0.20 567	0.09 509	0.11 625	0.10 561	0.09 535	0.11 589	0.14 651

ADCMid	0.25 647	0.15 620	0.40 667	0.20 557	0.14 620	0.25 625	0.26 662	0.34 625	0.38 618	0.36 666	0.44 668	0.34 643	0.40 688	0.35 670	0.33 684	0.10 553	0.09 589	0.11 593	0.11 611	0.13 626	0.12 608

RYNet	0.22 612	0.12 570	0.22 594	0.19 487	0.17 666	0.46 693	0.26 662	0.38 662	0.48 661	0.24 590	0.28 562	0.34 643	0.23 605	0.20 566	0.30 670	0.10 553	0.06 444	0.09 512	0.09 535	0.13 626	0.15 658

GANetREF_RVC	0.31 677	0.34 700	0.27 623	0.35 697	0.16 651	0.32 662	0.41 709	0.48 695	0.51 680	0.35 663	0.35 616	0.34 643	0.33 669	0.39 687	0.32 679	0.27 703	0.20 694	0.29 701	0.15 665	0.18 679	0.17 678
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
stereogan	0.22 612	0.11 552	0.21 588	0.20 557	0.12 575	0.31 661	0.19 557	0.35 641	0.44 651	0.22 568	0.39 639	0.35 647	0.27 634	0.33 661	0.22 596	0.10 553	0.12 641	0.10 561	0.10 577	0.14 642	0.13 632

DANet	0.21 603	0.15 620	0.28 628	0.25 657	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.27 524	0.27 524	0.28 630	0.32 594	0.35 647	0.31 661	0.31 651	0.23 608	0.11 585	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.11 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample8	0.19 578	0.12 570	0.20 578	0.12 7	0.14 620	0.17 506	0.13 187	0.31 585	0.21 435	0.27 615	0.22 472	0.36 649	0.25 620	0.19 541	0.17 530	0.15 654	0.30 714	0.14 642	0.14 647	0.14 642	0.12 608

ccnet	0.29 669	0.28 691	0.23 603	0.20 557	0.28 700	0.41 691	0.21 602	0.45 690	0.33 578	0.36 666	0.46 671	0.36 649	0.30 657	0.39 687	0.42 703	0.23 699	0.14 667	0.21 681	0.17 677	0.23 688	0.18 681

RP	0.21 603	0.13 598	0.21 588	0.23 636	0.11 539	0.21 584	0.20 581	0.25 484	0.44 651	0.21 552	0.38 631	0.36 649	0.24 611	0.27 628	0.25 631	0.11 585	0.12 641	0.13 628	0.12 632	0.12 606	0.14 651

SHD	0.26 658	0.15 620	0.30 639	0.24 645	0.18 673	0.22 593	0.15 350	0.38 662	0.71 713	0.32 656	0.41 656	0.36 649	0.28 645	0.32 658	0.29 663	0.12 610	0.11 625	0.14 642	0.13 643	0.16 667	0.20 687

ADCPNet	0.25 647	0.16 628	0.61 697	0.21 592	0.15 640	0.35 680	0.25 653	0.32 596	0.35 599	0.30 644	0.40 645	0.36 649	0.28 645	0.28 640	0.32 679	0.12 610	0.10 611	0.11 593	0.12 632	0.14 642	0.13 632

WZ-Net	0.28 665	0.17 639	0.78 717	0.22 612	0.16 651	0.34 672	0.29 685	0.39 666	0.57 689	0.24 590	0.55 686	0.37 654	0.24 611	0.33 661	0.35 687	0.09 509	0.08 553	0.09 512	0.10 577	0.14 642	0.16 669

XQC	0.28 665	0.23 673	0.51 682	0.28 678	0.19 677	0.34 672	0.27 669	0.36 648	0.57 689	0.31 650	0.30 581	0.37 654	0.30 657	0.38 683	0.38 694	0.13 636	0.09 589	0.15 655	0.12 632	0.17 675	0.18 681

GANet	0.21 603	0.12 570	0.21 588	0.24 645	0.13 598	0.22 593	0.22 612	0.41 676	0.26 514	0.31 650	0.42 663	0.37 654	0.28 645	0.23 607	0.22 596	0.10 553	0.12 641	0.10 561	0.09 535	0.10 566	0.08 488

HSM	0.15 508	0.08 378	0.14 414	0.16 230	0.09 370	0.16 483	0.14 261	0.28 544	0.25 500	0.19 514	0.23 481	0.37 654	0.16 518	0.20 566	0.15 499	0.07 360	0.05 286	0.07 324	0.06 303	0.07 398	0.06 327

Wz-Net-MNSev	0.22 612	0.13 598	0.31 641	0.20 557	0.14 620	0.36 682	0.24 637	0.33 616	0.44 651	0.28 630	0.40 645	0.38 658	0.19 572	0.24 617	0.25 631	0.09 509	0.07 520	0.09 512	0.09 535	0.12 606	0.10 567

DGSMNet	0.24 635	0.19 654	0.33 648	0.21 592	0.24 691	0.24 614	0.20 581	0.35 641	0.41 631	0.24 590	0.32 594	0.38 658	0.21 588	0.29 647	0.23 608	0.12 610	0.11 625	0.14 642	0.16 670	0.23 688	0.23 693

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 675	0.24 676	0.29 636	0.36 699	0.16 651	0.34 672	0.30 693	0.32 596	0.42 639	0.40 677	0.46 671	0.38 658	0.31 661	0.34 664	0.28 659	0.19 684	0.20 694	0.26 689	0.29 702	0.18 679	0.19 686

AF-Net	0.22 612	0.17 639	0.17 530	0.26 662	0.13 598	0.25 625	0.24 637	0.32 596	0.50 673	0.25 603	0.33 607	0.38 658	0.26 626	0.28 640	0.25 631	0.11 585	0.10 611	0.16 663	0.11 611	0.11 589	0.10 567

RGC	0.25 647	0.20 660	0.29 636	0.28 678	0.16 651	0.22 593	0.23 623	0.32 596	0.44 651	0.27 615	0.40 645	0.38 658	0.27 634	0.36 676	0.22 596	0.11 585	0.13 656	0.17 667	0.17 677	0.14 642	0.16 669

edge stereo	0.22 612	0.13 598	0.20 578	0.21 592	0.13 598	0.23 609	0.16 424	0.32 596	0.42 639	0.32 656	0.40 645	0.38 658	0.35 677	0.25 623	0.24 621	0.13 636	0.11 625	0.14 642	0.11 611	0.12 606	0.13 632

DPSNet	0.28 665	0.16 628	0.31 641	0.18 411	0.13 598	0.54 701	0.42 712	0.51 703	0.67 710	0.29 639	0.38 631	0.38 658	0.29 653	0.31 651	0.23 608	0.11 585	0.10 611	0.11 593	0.08 487	0.20 683	0.16 669

NCCL2	0.23 628	0.15 620	0.17 530	0.34 695	0.18 673	0.24 614	0.23 623	0.34 625	0.28 539	0.31 650	0.38 631	0.38 658	0.28 645	0.23 607	0.24 621	0.15 654	0.12 641	0.18 676	0.21 685	0.13 626	0.13 632

PSMNet-RUCA	0.27 660	0.33 698	0.41 670	0.36 699	0.32 706	0.18 525	0.19 557	0.42 681	0.30 556	0.33 660	0.41 656	0.39 666	0.25 620	0.31 651	0.20 567	0.18 677	0.10 611	0.25 688	0.15 665	0.21 684	0.16 669

Wz-Net-SNSev	0.25 647	0.17 639	0.44 673	0.25 657	0.14 620	0.26 635	0.23 623	0.38 662	0.56 687	0.30 644	0.55 686	0.39 666	0.26 626	0.23 607	0.30 670	0.10 553	0.09 589	0.09 512	0.10 577	0.11 589	0.11 595

CC-Net-ROB	0.28 665	0.31 696	0.36 657	0.29 687	0.15 640	0.25 625	0.19 557	0.45 690	0.33 578	0.39 674	0.37 625	0.39 666	0.31 661	0.27 628	0.26 643	0.24 701	0.19 691	0.30 703	0.23 692	0.18 679	0.15 658

XPNet_ROB	0.22 612	0.11 552	0.19 566	0.22 612	0.13 598	0.22 593	0.19 557	0.34 625	0.40 628	0.30 644	0.39 639	0.39 666	0.26 626	0.26 625	0.28 659	0.15 654	0.10 611	0.10 561	0.10 577	0.13 626	0.12 608

ADCS	0.29 669	0.18 650	0.45 674	0.21 592	0.17 666	0.28 652	0.23 623	0.41 676	0.63 704	0.40 677	0.49 675	0.40 670	0.36 679	0.39 687	0.40 699	0.13 636	0.12 641	0.13 628	0.14 647	0.16 667	0.16 669

WCMA_ROB	0.24 635	0.11 552	0.22 594	0.17 317	0.14 620	0.32 662	0.15 350	0.32 596	0.32 571	0.38 672	0.53 682	0.40 670	0.34 674	0.34 664	0.25 631	0.11 585	0.12 641	0.12 613	0.10 577	0.14 642	0.14 651

psmorigin	0.25 647	0.15 620	0.34 656	0.17 317	0.13 598	0.23 609	0.14 261	0.34 625	0.33 578	0.41 681	0.55 686	0.41 672	0.37 681	0.34 664	0.27 651	0.11 585	0.15 673	0.11 593	0.11 611	0.12 606	0.16 669

EDNetEfficientorigin	7.91 750	0.31 696	153.02 781	0.19 487	0.09 370	0.21 584	0.16 424	0.22 417	0.59 693	0.72 712	0.67 702	0.42 673	0.50 708	0.24 617	0.39 696	0.08 445	0.07 520	0.08 424	0.07 406	0.12 606	0.10 567

LSM	0.33 682	0.20 660	0.58 693	0.26 662	0.60 724	0.34 672	0.25 653	0.42 681	0.48 661	0.45 690	0.58 696	0.42 673	0.36 679	0.35 670	0.25 631	0.12 610	0.20 694	0.14 642	0.16 670	0.19 682	0.33 709

FBW_ROB	0.24 635	0.17 639	0.22 594	0.26 662	0.14 620	0.25 625	0.22 612	0.41 676	0.41 631	0.41 681	0.41 656	0.42 673	0.27 634	0.31 651	0.23 608	0.09 509	0.14 667	0.14 642	0.12 632	0.11 589	0.09 535

FADE	0.45 699	0.33 698	1.03 726	0.33 694	0.25 697	0.35 680	0.29 685	0.64 715	1.07 728	0.43 687	0.41 656	0.42 673	0.53 709	0.70 718	0.51 714	0.30 704	0.21 706	0.41 710	0.38 711	0.23 688	0.22 691

SANet	0.24 635	0.14 610	0.28 628	0.21 592	0.11 539	0.27 645	0.24 637	0.38 662	0.64 705	0.36 666	0.40 645	0.43 677	0.26 626	0.27 628	0.24 621	0.12 610	0.09 589	0.10 561	0.09 535	0.13 626	0.11 595

DispFullNet	0.27 660	0.21 666	0.65 700	0.28 678	0.16 651	0.26 635	0.17 466	0.33 616	0.58 692	0.27 615	0.38 631	0.43 677	0.23 605	0.38 683	0.23 608	0.12 610	0.06 444	0.19 678	0.11 611	0.21 684	0.15 658

coex-ft	3.30 737	0.34 700	59.09 780	0.18 411	0.13 598	0.26 635	0.22 612	0.27 524	0.72 714	1.90 745	0.70 706	0.44 679	0.45 703	0.29 647	0.41 702	0.09 509	0.09 589	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 632

CSAN	0.29 669	0.24 676	0.27 623	0.34 695	0.19 677	0.33 669	0.42 712	0.37 654	0.50 673	0.38 672	0.40 645	0.44 679	0.33 669	0.28 640	0.30 670	0.20 686	0.16 681	0.19 678	0.19 682	0.14 642	0.15 658

Wz-Net-TNSev	0.29 669	0.20 660	0.65 700	0.19 487	0.15 640	0.38 686	0.27 669	0.35 641	0.55 684	0.34 662	0.42 663	0.45 681	0.38 682	0.32 658	0.30 670	0.12 610	0.13 656	0.10 561	0.12 632	0.15 658	0.14 651

ETE_ROB	0.23 628	0.17 639	0.22 594	0.25 657	0.13 598	0.26 635	0.29 685	0.31 585	0.36 604	0.28 630	0.36 619	0.45 681	0.26 626	0.27 628	0.26 643	0.11 585	0.08 553	0.12 613	0.09 535	0.14 642	0.13 632

PDISCO_ROB	0.27 660	0.16 628	0.26 615	0.28 678	0.20 680	0.32 662	0.26 662	0.44 687	0.57 689	0.28 630	0.40 645	0.45 681	0.29 653	0.33 661	0.34 686	0.12 610	0.09 589	0.17 667	0.16 670	0.17 675	0.13 632

MSMD_ROB	0.31 677	0.26 682	0.26 615	0.24 645	0.21 684	0.34 672	0.25 653	0.34 625	0.39 622	0.40 677	0.69 704	0.45 681	0.40 688	0.34 664	0.27 651	0.20 686	0.19 691	0.26 689	0.25 694	0.23 688	0.22 691

AANet	0.30 675	0.19 654	1.03 726	0.16 230	0.13 598	0.22 593	0.16 424	0.30 573	0.62 700	0.60 703	0.52 681	0.46 685	0.38 682	0.23 607	0.32 679	0.12 610	0.09 589	0.11 593	0.10 577	0.13 626	0.12 608

otaku	0.39 688	0.37 703	0.52 683	0.44 706	0.28 700	0.58 703	0.24 637	0.41 676	0.62 700	0.40 677	0.49 675	0.46 685	0.33 669	0.40 692	0.32 679	0.30 704	0.30 714	0.39 708	0.33 707	0.29 703	0.28 703

AnyNet_C01	0.36 686	0.25 681	1.37 732	0.22 612	0.17 666	0.48 697	0.27 669	0.35 641	0.39 622	0.39 674	0.74 710	0.46 685	0.38 682	0.45 697	0.47 708	0.13 636	0.13 656	0.13 628	0.14 647	0.14 642	0.15 658

PASM	0.32 679	0.24 676	0.48 680	0.28 678	0.27 699	0.29 656	0.30 693	0.34 625	0.49 670	0.35 663	0.39 639	0.46 685	0.34 674	0.34 664	0.35 687	0.23 699	0.25 710	0.26 689	0.28 701	0.23 688	0.21 689

MSAF-DinoV2	0.22 612	0.11 552	0.23 603	0.17 317	0.10 486	0.27 645	0.16 424	0.37 654	0.55 684	0.21 552	0.27 548	0.47 689	0.27 634	0.35 670	0.39 696	0.09 509	0.06 444	0.07 324	0.09 535	0.12 606	0.10 567

LE_ROB	0.50 705	0.07 251	0.14 414	0.15 131	0.08 234	0.24 614	0.16 424	0.22 417	1.81 744	4.63 750	0.67 702	0.47 689	0.44 700	0.20 566	0.29 663	0.07 360	0.06 444	0.06 209	0.06 303	0.08 468	0.06 327

Ntro	0.40 691	0.40 705	0.53 684	0.46 710	0.30 704	0.65 709	0.24 637	0.46 692	0.68 711	0.41 681	0.49 675	0.48 691	0.42 697	0.39 687	0.31 677	0.32 706	0.28 712	0.37 707	0.30 704	0.32 708	0.29 704

anonymity	0.53 707	0.58 712	0.65 700	0.41 704	0.61 725	0.53 700	0.41 709	0.56 709	0.41 631	0.55 700	0.50 679	0.49 692	0.55 714	0.58 713	0.50 713	0.58 724	0.50 732	0.51 714	0.51 721	0.51 714	0.57 723

FC-DCNN v2	0.33 682	0.27 686	0.28 628	0.26 662	0.23 689	0.37 683	0.28 675	0.40 670	0.43 646	0.45 690	0.56 691	0.51 693	0.40 688	0.37 681	0.29 663	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

FCDSN-DC	0.33 682	0.28 691	0.28 628	0.30 689	0.24 691	0.39 688	0.28 675	0.42 681	0.42 639	0.43 687	0.53 682	0.51 693	0.41 693	0.36 676	0.30 670	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 682	0.27 686	0.28 628	0.26 662	0.23 689	0.37 683	0.28 675	0.40 670	0.43 646	0.45 690	0.55 686	0.51 693	0.40 688	0.37 681	0.30 670	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.25 696	0.24 694

LALA_ROB	0.25 647	0.16 628	0.22 594	0.26 662	0.17 666	0.27 645	0.27 669	0.42 681	0.37 611	0.33 660	0.38 631	0.51 693	0.26 626	0.28 640	0.27 651	0.16 670	0.09 589	0.12 613	0.11 611	0.13 626	0.12 608

PVD	0.39 688	0.20 660	0.39 665	0.31 693	0.22 686	0.29 656	0.43 714	0.52 704	0.96 727	0.55 700	0.79 714	0.53 697	0.59 718	0.52 705	0.38 694	0.19 684	0.14 667	0.17 667	0.14 647	0.24 695	0.31 707

SGM_RVC	0.23 628	0.12 570	0.15 463	0.15 131	0.09 370	0.33 669	0.18 516	0.34 625	0.31 564	0.44 689	0.37 625	0.53 697	0.35 677	0.35 670	0.24 621	0.13 636	0.13 656	0.13 628	0.13 643	0.10 566	0.11 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	0.40 691	0.28 691	0.33 648	0.55 713	0.39 707	0.82 723	1.23 740	0.47 694	0.51 680	0.36 666	0.35 616	0.55 699	0.39 685	0.38 683	0.39 696	0.15 654	0.20 694	0.15 655	0.14 647	0.23 688	0.20 687

MFN_U_SF_RVC	0.32 679	0.21 666	0.55 687	0.30 689	0.15 640	0.34 672	0.17 466	0.52 704	0.46 659	0.46 693	0.55 686	0.59 700	0.39 685	0.35 670	0.37 692	0.15 654	0.14 667	0.18 676	0.21 685	0.16 667	0.15 658

ACVNet-4b	0.39 688	0.53 710	0.55 687	0.45 707	0.24 691	0.47 695	0.18 516	0.49 697	0.64 705	0.42 684	0.45 670	0.60 701	0.27 634	0.34 664	0.24 621	0.33 708	0.14 667	0.48 712	0.42 714	0.30 704	0.26 702

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 696	0.39 704	0.54 685	0.40 702	0.20 680	0.64 708	0.32 701	0.53 706	0.72 714	0.71 710	0.72 707	0.61 702	0.54 711	0.51 703	0.46 707	0.20 686	0.19 691	0.29 701	0.30 704	0.23 688	0.18 681

MFMNet_re	0.64 711	0.66 718	0.65 700	0.51 711	0.69 729	0.69 712	0.57 723	0.64 715	0.73 718	0.60 703	0.73 708	0.62 703	0.67 723	0.65 716	0.60 719	0.66 729	0.58 741	0.63 719	0.59 724	0.68 726	0.69 733

RainbowNet	0.54 708	0.61 714	0.70 715	0.57 714	0.43 711	0.65 709	0.37 707	0.60 713	0.87 724	0.50 695	0.66 701	0.64 704	0.47 705	0.49 700	0.43 706	0.47 718	0.48 728	0.52 716	0.41 713	0.52 715	0.40 717

MADNet+	0.75 718	0.71 720	3.70 742	0.66 717	0.41 709	0.98 728	0.97 738	0.69 717	0.73 718	0.52 696	0.57 694	0.64 704	0.68 724	0.86 727	1.01 735	0.34 709	0.36 720	0.28 700	0.23 692	0.36 710	0.31 707

ELAS_RVC	0.41 693	0.29 694	0.33 648	0.28 678	0.24 691	0.54 701	0.36 704	0.49 697	0.59 693	0.72 712	0.74 710	0.65 706	0.54 711	0.54 710	0.40 699	0.22 695	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.26 701	0.25 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.57 710	0.58 712	0.65 700	0.45 707	0.55 719	0.62 707	0.44 716	0.62 714	0.50 673	0.68 708	0.64 699	0.66 707	0.57 716	0.61 714	0.60 719	0.62 727	0.47 727	0.51 714	0.49 718	0.55 719	0.58 724
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 709	0.57 711	0.65 700	0.40 702	0.54 717	0.66 711	0.49 717	0.56 709	0.45 657	0.66 706	0.69 704	0.67 708	0.56 715	0.63 715	0.56 716	0.59 725	0.48 728	0.50 713	0.50 720	0.52 715	0.58 724

MeshStereo	0.27 660	0.13 598	0.18 554	0.15 131	0.11 539	0.32 662	0.24 637	0.40 670	0.36 604	0.52 696	0.57 694	0.67 708	0.40 688	0.35 670	0.26 643	0.14 650	0.13 656	0.13 628	0.11 611	0.11 589	0.10 567
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
ELAS	0.41 693	0.29 694	0.33 648	0.27 675	0.24 691	0.60 706	0.36 704	0.50 701	0.50 673	0.71 710	0.79 714	0.67 708	0.54 711	0.51 703	0.42 703	0.22 695	0.20 694	0.27 692	0.26 695	0.26 701	0.25 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	0.46 703	0.36 702	0.46 678	0.41 704	0.28 700	0.34 672	0.34 702	0.48 695	0.60 697	0.72 712	0.93 720	0.70 711	0.66 722	0.47 698	0.60 719	0.22 695	0.33 718	0.34 706	0.34 710	0.30 704	0.30 706
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.44 697	0.49 709	0.60 696	0.45 707	0.28 700	0.49 698	0.27 669	0.57 711	0.72 714	0.62 705	0.58 696	0.74 712	0.49 707	0.50 701	0.35 687	0.26 702	0.24 708	0.39 708	0.29 702	0.31 707	0.24 694

light-stereo	0.42 695	0.26 682	0.59 695	0.60 715	0.49 714	0.32 662	0.23 623	0.46 692	0.52 682	0.56 702	0.58 696	0.76 713	0.32 667	0.48 699	0.29 663	0.32 706	0.24 708	0.27 692	0.33 707	0.46 712	0.39 714

IMH-64-1	0.65 712	0.61 714	0.68 709	0.71 718	0.51 715	0.59 704	0.49 717	0.91 723	0.85 722	0.74 716	1.02 724	0.81 714	0.78 727	0.79 720	0.49 710	0.42 713	0.46 723	0.71 721	0.47 716	0.52 715	0.39 714

IMH-64	0.65 712	0.61 714	0.68 709	0.71 718	0.51 715	0.59 704	0.49 717	0.91 723	0.85 722	0.74 716	1.02 724	0.81 714	0.78 727	0.79 720	0.49 710	0.42 713	0.46 723	0.71 721	0.47 716	0.52 715	0.39 714

IMH	0.71 715	0.64 717	0.68 709	0.76 720	0.54 717	0.69 712	0.54 721	0.98 729	1.10 730	0.82 720	1.09 727	0.89 716	0.88 732	0.87 728	0.52 715	0.44 716	0.50 732	0.75 724	0.51 721	0.56 720	0.41 718

PWCK	0.71 715	0.94 729	0.95 724	0.76 720	0.31 705	0.74 716	0.36 704	0.90 722	0.90 725	0.96 730	0.75 712	0.95 717	0.61 719	0.87 728	0.66 722	0.72 730	0.46 723	0.75 724	0.49 718	0.69 728	0.44 719

MonStereo1	0.47 704	0.26 682	0.58 693	0.28 678	0.20 680	0.39 688	0.18 516	0.49 697	0.64 705	0.52 696	0.87 717	1.01 718	0.57 716	0.50 701	0.56 716	0.53 721	0.31 717	0.54 718	0.40 712	0.33 709	0.34 710

WAO-7	0.79 720	0.78 723	0.54 685	0.85 726	0.67 728	0.74 716	0.68 731	1.05 733	1.32 735	0.90 728	1.20 734	1.04 719	0.92 733	0.69 717	0.66 722	0.60 726	0.62 742	0.67 720	0.68 730	0.64 722	0.58 724

ACVNet_2	0.66 714	0.66 718	0.68 709	0.63 716	0.41 709	0.71 714	0.49 717	0.96 727	1.39 737	0.89 726	1.09 727	1.04 719	0.73 725	0.54 710	0.47 708	0.43 715	0.40 721	0.53 717	0.44 715	0.47 713	0.35 712

WAO-6	0.81 721	0.80 724	0.62 698	0.86 727	0.63 726	0.76 720	0.58 724	0.98 729	1.54 742	0.90 728	0.96 723	1.07 721	1.03 737	0.70 718	0.66 722	0.72 730	0.49 730	0.90 732	0.71 731	0.68 726	0.58 724

LVE	0.83 723	0.85 727	0.85 722	0.80 723	0.56 720	1.04 733	0.65 728	1.05 733	1.47 740	0.96 730	1.22 735	1.10 722	0.85 730	0.83 723	0.71 727	0.49 719	0.55 738	0.76 727	0.60 726	0.65 723	0.59 729

ktn	1.01 730	1.21 734	0.80 720	1.23 737	0.86 735	1.01 731	0.87 735	0.94 726	1.39 737	1.04 733	1.12 730	1.15 723	1.07 738	0.94 732	0.59 718	1.28 747	0.71 744	1.38 742	0.83 735	1.02 737	0.75 736

MANE	0.45 699	0.27 686	0.27 623	0.27 675	0.24 691	0.47 695	0.31 699	0.55 708	0.59 693	0.72 712	1.13 731	1.15 723	0.61 719	0.52 705	0.37 692	0.21 690	0.20 694	0.27 692	0.31 706	0.25 696	0.24 694

JetBlue	0.71 715	0.45 708	1.14 730	0.51 711	0.47 713	2.02 738	0.64 727	0.75 718	0.70 712	0.69 709	0.77 713	1.22 725	0.83 729	1.03 735	1.01 735	0.40 712	0.28 712	0.33 705	0.33 707	0.30 704	0.34 710

WAO-8	0.91 725	0.81 725	0.65 700	0.94 730	0.69 729	0.90 724	0.67 729	1.07 737	1.83 745	1.06 735	1.45 737	1.30 726	1.07 738	0.84 724	0.78 728	0.74 732	0.53 735	0.86 730	0.75 732	0.69 728	0.62 730

Venus	0.91 725	0.81 725	0.65 700	0.94 730	0.69 729	0.90 724	0.67 729	1.07 737	1.83 745	1.06 735	1.45 737	1.30 726	1.07 738	0.84 724	0.78 728	0.74 732	0.53 735	0.86 730	0.75 732	0.69 728	0.62 730

Dean	0.87 724	0.86 728	0.79 719	0.81 724	0.56 720	0.90 724	0.63 725	1.15 743	1.73 743	1.15 738	1.15 732	1.31 728	0.99 736	0.81 722	0.81 731	0.57 723	0.56 739	0.77 728	0.64 727	0.66 724	0.58 724

SGM-ForestM	0.32 679	0.12 570	0.16 499	0.16 230	0.11 539	0.39 688	0.19 557	0.41 676	0.50 673	0.52 696	0.54 684	1.32 729	0.42 697	0.40 692	0.27 651	0.14 650	0.16 681	0.16 663	0.16 670	0.12 606	0.12 608

TorneroNet	0.82 722	0.74 722	0.81 721	0.84 725	0.63 726	0.99 729	0.63 725	0.96 727	1.16 731	0.80 719	1.11 729	1.36 730	0.86 731	0.93 731	0.80 730	0.56 722	0.49 730	0.78 729	0.66 729	0.73 731	0.63 732

TorneroNet-64	0.76 719	0.72 721	0.74 716	0.78 722	0.58 723	0.91 727	0.56 722	0.84 721	1.29 734	0.66 706	0.90 718	1.40 731	0.75 726	0.85 726	0.67 725	0.49 719	0.46 723	0.72 723	0.59 724	0.67 725	0.53 722

KSHMR	1.09 731	1.17 733	0.88 723	1.25 738	1.00 737	0.99 729	0.96 737	1.13 741	1.37 736	1.16 739	1.29 736	1.41 732	0.96 735	1.01 734	0.92 732	1.03 744	1.08 746	1.20 739	1.03 740	1.01 736	0.97 739

notaker	0.97 728	1.11 732	0.98 725	1.13 735	0.81 733	0.73 715	0.68 731	0.93 725	1.16 731	1.18 740	1.18 733	1.41 732	1.16 742	1.08 737	0.69 726	0.81 735	0.64 743	1.17 738	0.79 734	0.98 735	0.80 737

DPSimNet_ROB	1.11 732	1.23 735	0.78 717	1.13 735	0.88 736	1.10 734	1.13 739	1.16 744	1.23 733	1.43 742	1.02 724	1.41 732	1.10 741	0.90 730	1.60 737	1.46 748	0.51 734	1.21 740	1.03 740	0.90 734	1.01 741

UNDER WATER	0.97 728	0.97 731	1.42 733	0.99 732	0.70 732	1.12 735	0.84 734	0.80 720	1.08 729	1.01 732	0.90 718	1.55 735	1.22 744	1.03 735	1.00 734	0.78 734	0.53 735	1.02 735	0.87 736	0.80 733	0.74 735

UNDER WATER-64	0.95 727	0.94 729	1.43 734	0.87 728	0.56 720	1.18 736	0.87 735	0.77 719	0.94 726	1.04 733	0.85 716	1.58 736	1.21 743	0.94 732	0.96 733	0.87 736	0.57 740	1.03 736	0.88 737	0.78 732	0.73 734

JetRed	1.62 734	1.46 737	2.98 737	0.92 729	1.21 738	4.99 746	1.53 743	1.27 745	1.39 737	1.83 744	1.74 740	1.60 737	0.95 734	1.41 738	2.45 746	0.90 738	1.60 748	0.93 733	0.90 738	1.35 739	0.99 740

ASD4	3.54 738	3.38 743	2.05 736	1.72 739	2.51 742	9.03 750	17.71 754	2.25 746	5.51 750	2.46 746	2.81 748	2.03 738	3.36 749	2.73 741	5.06 749	1.22 745	1.34 747	1.13 737	1.33 742	1.68 740	1.49 743

BEATNet-Init1	0.52 706	0.27 686	0.62 698	0.30 689	0.21 684	0.76 720	0.29 685	0.54 707	0.65 708	0.86 724	0.95 722	2.07 739	0.62 721	0.56 712	0.42 703	0.18 677	0.18 688	0.23 686	0.22 688	0.22 687	0.21 689

MADNet++	1.95 735	1.75 738	1.59 735	1.82 740	1.69 740	2.33 739	1.40 742	2.35 747	2.09 747	2.57 747	2.36 747	2.24 740	2.17 747	2.28 740	2.34 744	1.87 749	1.66 749	1.54 743	1.34 743	1.92 741	1.77 744

HanzoNet	1.29 733	1.26 736	1.19 731	1.12 734	0.85 734	1.02 732	0.83 733	1.03 732	1.48 741	1.64 743	1.61 739	2.50 741	1.72 745	1.61 739	1.61 738	1.26 746	0.80 745	1.31 741	1.01 739	1.02 737	0.86 738

Selective-IGEV-i1pa	2.80 736	3.51 744	0.67 708	0.28 678	0.14 620	10.22 751	0.43 714	4.36 748	3.63 748	3.53 748	6.92 750	3.47 742	1.97 746	13.41 763	2.26 742	0.36 710	0.15 673	0.13 628	0.10 577	0.15 658	0.35 712

tt	4.67 745	0.06 125	3.55 741	2.02 741	1.55 739	10.25 752	16.71 753	8.91 757	5.03 749	1.31 741	0.94 721	4.71 743	4.76 750	3.33 747	5.87 751	6.06 757	10.30 764	1.88 746	2.11 751	2.75 743	1.21 742

DPSMNet_ROB	8.06 751	4.48 745	8.63 760	5.37 747	10.74 750	8.32 748	22.98 760	5.46 750	13.36 760	5.12 751	9.92 756	5.08 744	10.40 757	5.53 751	12.58 757	3.80 755	8.00 756	3.50 752	7.02 757	3.83 747	7.14 759

DGTPSM_ROB	8.06 751	4.48 745	8.63 760	5.35 745	10.72 749	8.32 748	22.97 759	5.46 750	13.35 759	5.12 751	9.92 756	5.08 744	10.40 757	5.52 750	12.58 757	3.79 754	8.00 756	3.50 752	7.02 757	3.83 747	7.14 759

USTest	6.22 746	2.73 741	3.00 738	6.57 748	7.29 747	14.37 754	21.57 755	7.00 756	9.56 755	5.34 753	6.10 749	5.72 746	7.64 753	6.41 752	6.96 753	1.97 750	3.42 755	1.64 744	2.15 752	2.66 742	2.36 745

noway4	3.64 742	5.53 755	3.97 746	12.24 756	11.84 756	4.58 744	3.96 749	1.14 742	0.45 657	0.82 720	2.01 743	6.19 747	0.43 699	3.04 745	2.29 743	0.94 740	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.75 754	3.71 755

zzzz4	3.62 740	5.55 756	4.00 748	12.27 759	11.85 759	4.49 740	3.91 745	1.10 740	0.42 639	0.85 722	2.01 743	6.20 748	0.44 700	3.00 743	2.25 740	0.94 740	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.70 752	3.67 751

noway1	3.62 740	5.55 756	3.97 746	12.27 759	11.85 759	4.50 741	3.92 747	1.09 739	0.42 639	0.85 722	2.01 743	6.22 749	0.44 700	3.00 743	2.25 740	0.94 740	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.70 752	3.67 751

TCMNet-wrong-test	3.67 744	5.48 754	3.89 745	12.18 755	11.75 755	4.65 745	3.88 744	1.06 735	0.72 714	1.09 737	2.15 746	6.30 750	0.53 709	3.43 748	2.36 745	0.89 737	0.20 694	1.87 745	1.69 744	5.57 749	3.62 750

noway3	3.64 742	5.28 753	3.79 744	12.26 757	11.84 756	4.53 743	3.92 747	1.06 735	0.48 661	0.88 725	1.98 741	6.32 751	0.46 704	3.32 746	2.57 748	0.95 743	0.15 673	1.93 748	1.76 745	5.67 751	3.69 754

noway2	3.60 739	5.21 752	3.74 743	12.26 757	11.84 756	4.51 742	3.91 745	1.00 731	0.48 661	0.89 726	1.98 741	6.35 752	0.41 693	2.90 742	2.47 747	0.93 739	0.13 656	1.92 747	1.77 749	5.66 750	3.67 751

PML	8.91 753	9.34 764	6.13 749	5.35 745	6.41 746	14.99 755	23.38 761	5.27 749	6.83 751	18.04 767	28.19 776	7.67 753	6.83 752	7.85 753	5.75 750	5.35 756	1.83 750	5.95 762	1.93 750	8.64 760	2.52 746

Selective-IGEV-i16pa	18.58 764	3.30 742	1.09 728	0.21 592	0.18 673	103.68 781	0.28 675	19.87 768	40.73 777	4.16 749	56.45 781	8.07 754	2.59 748	123.95 782	5.89 752	0.18 677	0.12 641	0.09 512	0.12 632	0.12 606	0.51 721

LRCNet_RVC	10.62 758	13.42 765	7.30 750	18.92 764	2.07 741	0.33 669	0.30 693	5.59 752	0.48 661	13.03 763	17.94 763	8.87 755	5.65 751	4.79 749	1.89 739	23.51 777	2.73 754	27.55 780	25.71 780	16.07 772	16.33 774

xxxxx1	7.79 747	5.02 749	7.31 751	3.12 742	3.85 743	16.35 756	22.88 756	5.86 753	8.69 752	7.97 754	8.54 751	9.12 756	8.27 754	10.18 754	10.92 754	2.42 751	2.45 751	3.56 754	12.37 761	3.77 744	3.06 747

tt_ll	7.79 747	5.02 749	7.31 751	3.12 742	3.85 743	16.35 756	22.88 756	5.86 753	8.69 752	7.97 754	8.54 751	9.12 756	8.27 754	10.18 754	10.92 754	2.42 751	2.45 751	3.56 754	12.37 761	3.77 744	3.06 747

ff	7.79 747	5.02 749	7.31 751	3.12 742	3.85 743	16.35 756	22.88 756	5.86 753	8.69 752	7.97 754	8.54 751	9.12 756	8.27 754	10.18 754	10.92 754	2.42 751	2.45 751	3.56 754	12.37 761	3.77 744	3.06 747

iinet-test	10.48 756	8.09 759	7.54 755	10.26 749	10.94 751	18.00 760	25.26 762	11.33 761	13.28 757	9.69 758	9.85 754	9.42 759	11.17 759	11.02 758	12.78 760	6.59 759	8.30 758	5.56 757	6.56 753	6.89 755	7.02 757

IINet	10.48 756	8.09 759	7.54 755	10.26 749	10.94 751	18.00 760	25.26 762	11.33 761	13.28 757	9.69 758	9.85 754	9.42 759	11.17 759	11.02 758	12.78 760	6.59 759	8.30 758	5.56 757	6.56 753	6.89 755	7.02 757

Anonymous_1	10.96 759	7.92 758	7.46 754	10.33 751	10.06 748	18.65 762	26.34 764	11.06 760	13.44 761	9.40 757	10.05 758	9.67 761	11.23 761	10.73 757	12.72 759	6.42 758	8.38 760	5.77 759	10.61 760	12.12 761	6.77 756

DPSM_ROB	11.15 760	8.58 761	8.00 757	10.88 752	11.58 753	19.10 763	26.71 765	12.05 763	14.07 764	10.36 760	10.84 759	10.33 762	11.86 762	11.70 760	13.54 762	6.99 761	8.79 761	5.89 760	6.95 755	7.29 757	7.42 761

DPSM	11.15 760	8.58 761	8.00 757	10.88 752	11.58 753	19.10 763	26.71 765	12.05 763	14.07 764	10.36 760	10.84 759	10.33 762	11.86 762	11.70 760	13.54 762	6.99 761	8.79 761	5.89 760	6.95 755	7.29 757	7.42 761

real-time stereo	11.43 762	8.99 763	8.31 759	11.33 754	12.02 761	19.46 765	27.13 767	12.28 765	14.25 766	10.57 762	11.11 761	10.56 764	12.04 764	11.92 762	14.08 764	7.07 763	8.88 763	6.10 763	7.09 759	7.74 759	7.65 763

HaxPig	15.71 763	18.52 776	19.18 772	16.89 763	15.89 764	7.73 747	7.60 750	13.31 766	10.82 756	15.42 764	14.91 762	15.98 765	14.92 765	15.58 764	15.98 765	18.95 772	16.73 765	19.46 776	18.08 772	19.26 773	19.05 777

MEDIAN_ROB	20.38 767	24.04 777	23.31 775	21.23 765	21.71 767	10.40 753	7.92 751	17.64 767	15.50 767	20.12 768	19.70 764	20.34 766	20.32 766	21.19 765	21.13 768	23.81 778	21.81 774	24.98 779	23.76 779	24.71 778	23.93 780

fast-reg	22.85 774	17.43 775	19.15 771	22.22 773	24.34 774	38.36 771	53.78 772	24.23 773	28.52 775	20.55 769	22.05 774	20.54 767	23.77 769	23.21 768	27.31 771	14.18 771	17.47 767	14.33 771	14.96 771	15.81 771	14.81 764

FlowAnything	22.44 771	17.35 772	16.14 766	22.07 771	23.23 768	38.39 773	53.77 771	24.25 774	28.44 773	20.96 776	21.82 772	20.70 768	23.84 770	23.49 773	27.14 770	14.04 764	17.79 773	11.75 764	14.15 770	14.65 764	14.89 765

Selective-RAFT-Error	22.47 772	17.37 773	16.09 765	22.06 770	23.34 773	38.39 773	53.83 777	24.29 776	28.47 774	20.74 774	21.83 773	20.81 769	23.90 771	23.54 775	27.53 777	14.08 768	17.69 768	11.82 765	14.00 764	14.69 767	15.00 771

Hybrid-DGEV	22.47 772	17.40 774	16.14 766	22.00 766	23.29 770	38.36 771	53.80 773	24.43 777	28.63 776	20.59 770	21.81 771	20.88 770	23.91 772	23.45 772	27.42 774	14.08 768	17.69 768	11.83 766	14.06 769	14.65 764	14.93 767

RAFT-FEzeroshot	22.43 769	17.33 769	15.98 762	22.02 768	23.31 771	38.34 769	53.82 775	24.05 770	28.39 770	20.61 772	21.76 768	20.88 770	23.92 774	23.41 769	27.42 774	14.07 765	17.69 768	11.83 766	14.02 766	14.69 767	14.97 769

RAFT-FE	22.43 769	17.33 769	15.98 762	22.02 768	23.31 771	38.34 769	53.82 775	24.05 770	28.39 770	20.61 772	21.76 768	20.88 770	23.92 774	23.41 769	27.42 774	14.07 765	17.69 768	11.83 766	14.02 766	14.69 767	14.97 769

CasAABBNet	22.42 768	17.33 769	16.01 764	22.01 767	23.28 769	38.32 768	53.80 773	24.14 772	28.41 772	20.60 771	21.77 770	20.89 773	23.91 772	23.43 771	27.36 772	14.07 765	17.69 768	11.83 766	14.01 765	14.67 766	14.95 768

LSM0	22.87 775	17.28 768	18.96 769	22.19 772	29.04 776	38.42 775	53.71 770	24.28 775	28.31 769	20.78 775	21.00 765	21.43 774	24.16 776	23.50 774	27.39 773	14.09 770	17.38 766	11.84 770	14.04 768	14.73 770	14.89 765

RSGM-EC	20.36 765	4.73 747	0.68 709	16.76 761	16.92 765	21.28 766	27.18 768	10.46 758	14.04 762	18.00 765	21.31 766	22.24 775	21.82 767	22.57 766	17.63 766	62.81 780	33.79 780	20.14 777	18.10 773	20.18 774	16.45 775

acva	20.36 765	4.73 747	0.68 709	16.76 761	16.92 765	21.28 766	27.18 768	10.46 758	14.04 762	18.00 765	21.31 766	22.24 775	21.82 767	22.57 766	17.63 766	62.81 780	33.79 780	20.14 777	18.10 773	20.18 774	16.45 775

AVERAGE_ROB	24.90 776	29.20 780	28.14 778	24.89 774	24.64 775	17.75 759	11.12 752	21.45 769	19.93 768	25.12 777	24.46 775	25.12 777	25.46 777	24.69 776	22.83 769	29.76 779	27.13 779	28.97 781	27.95 781	29.91 779	29.47 781

zzzzzz3	32.30 777	13.60 766	18.91 768	39.10 777	40.27 779	58.35 778	74.04 779	33.28 779	42.63 778	31.37 778	33.03 777	30.65 778	36.33 780	37.51 779	43.96 780	20.73 773	26.80 777	16.52 772	20.79 775	12.34 762	15.78 772

zzz1	32.32 778	13.62 767	19.04 770	39.10 777	40.27 779	58.39 779	73.98 778	33.31 780	42.69 781	31.39 779	33.04 778	30.66 779	36.33 780	37.52 780	43.96 780	20.74 774	26.81 778	16.53 773	20.80 776	12.35 763	15.78 772

zzzz2	33.88 779	26.18 778	24.44 776	33.40 775	35.10 777	58.13 776	81.44 780	37.02 781	42.64 779	31.75 780	33.25 779	31.23 780	35.81 778	34.90 777	40.56 778	21.21 775	26.75 775	18.05 774	21.21 777	22.06 776	22.50 778

noway5	33.88 779	26.18 778	24.44 776	33.40 775	35.10 777	58.13 776	81.44 780	37.02 781	42.64 779	31.75 780	33.25 779	31.23 780	35.81 778	34.90 777	40.56 778	21.21 775	26.75 775	18.05 774	21.21 777	22.06 776	22.50 778

test_example2	98.32 781	94.13 781	45.89 779	96.35 779	109.85 781	88.61 780	95.45 782	25.75 778	94.37 782	130.00 783	126.06 783	58.17 782	74.63 782	88.51 781	79.96 782	150.23 782	221.02 782	77.62 782	99.10 782	113.75 782	96.94 782

ccccc	245.47 782	285.66 782	306.18 782	368.85 782	370.60 782	123.16 782	145.33 783	115.05 783	110.08 783	126.68 782	110.87 782	122.83 783	165.88 783	252.94 783	276.56 783	384.56 783	353.86 783	254.69 783	223.00 783	425.87 783	386.83 783

Low-res two-view benchmark