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

asda	0.07 7	0.08 371	0.08 61	0.16 228	0.06 33	0.06 15	0.10 42	0.16 242	0.10 87	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.10 215	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 371	0.07 13	0.16 228	0.07 140	0.08 89	0.08 9	0.11 66	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 371	0.07 13	0.15 128	0.06 33	0.07 45	0.10 42	0.18 317	0.11 120	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 371	0.09 133	0.15 128	0.06 33	0.09 147	0.08 9	0.14 158	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.12 307	0.10 215	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 371	0.09 133	0.15 128	0.06 33	0.09 147	0.08 9	0.14 158	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.12 307	0.10 215	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 455	0.08 61	0.15 128	0.07 140	0.06 15	0.10 42	0.14 158	0.11 120	0.06 26	0.08 133	0.06 44	0.06 69	0.08 29	0.10 215	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 455	0.08 61	0.15 128	0.07 140	0.06 15	0.10 42	0.14 158	0.11 120	0.06 26	0.08 133	0.06 44	0.06 69	0.08 29	0.10 215	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 371	0.09 133	0.15 128	0.06 33	0.09 147	0.08 9	0.14 158	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.12 307	0.10 215	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 371	0.08 61	0.16 228	0.06 33	0.07 45	0.08 9	0.12 93	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.10 215	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2

3w_stereo	0.08 91	0.09 455	0.10 200	0.17 315	0.07 140	0.08 89	0.10 42	0.20 360	0.13 205	0.06 26	0.07 68	0.05 5	0.06 69	0.08 29	0.09 109	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 124	0.05 1	0.15 128	0.05 2	0.07 45	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 69	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

TS12	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.21 587	0.07 140	0.11 270	0.13 186	0.11 66	0.09 59	0.10 243	0.10 208	0.08 198	0.10 328	0.09 63	0.12 370	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.11 66	0.10 87	0.06 26	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.10 129	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 247	0.09 133	0.19 484	0.06 33	0.07 45	0.12 108	0.11 66	0.13 205	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.09 63	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.06 33	0.09 147	0.13 186	0.11 66	0.13 205	0.08 140	0.08 133	0.06 44	0.05 15	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.05 2	0.07 45	0.13 186	0.12 93	0.12 161	0.09 193	0.08 133	0.07 131	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.16 228	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.10 39	0.08 30	0.06 26	0.09 170	0.06 44	0.05 15	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.17 315	0.06 33	0.07 45	0.12 108	0.09 25	0.11 120	0.09 193	0.09 170	0.06 44	0.07 184	0.09 63	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.06 33	0.08 89	0.11 71	0.14 158	0.12 161	0.09 193	0.09 170	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 91	0.08 371	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.07 45	0.09 25	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.03 2

aanet-new-12k	0.08 91	0.09 455	0.07 13	0.20 553	0.08 231	0.08 89	0.13 186	0.12 93	0.13 205	0.08 140	0.08 133	0.05 5	0.07 184	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.04 77

aanet-new-8k	0.08 91	0.07 247	0.08 61	0.19 484	0.07 140	0.09 147	0.12 108	0.16 242	0.15 266	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 91	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.11 270	0.14 257	0.12 93	0.11 120	0.07 80	0.11 263	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 91	0.06 124	0.07 13	0.17 315	0.06 33	0.07 45	0.14 257	0.13 124	0.16 306	0.05 2	0.10 208	0.06 44	0.06 69	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 91	0.06 124	0.17 523	0.15 128	0.06 33	0.06 15	0.13 186	0.13 124	0.13 205	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 91	0.06 124	0.07 13	0.16 228	0.06 33	0.06 15	0.14 257	0.14 158	0.14 238	0.07 80	0.10 208	0.06 44	0.05 15	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.15 128	0.07 140	0.06 15	0.14 257	0.07 7	0.10 87	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 69	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 77

BStereo	0.08 91	0.06 124	0.16 492	0.15 128	0.08 231	0.07 45	0.09 25	0.15 201	0.16 306	0.06 26	0.07 68	0.07 131	0.05 15	0.09 63	0.11 302	0.04 11	0.05 284	0.05 55	0.07 402	0.04 49	0.04 77

Anonymus123	0.09 184	0.06 124	0.16 492	0.15 128	0.08 231	0.11 270	0.09 25	0.18 317	0.16 306	0.06 26	0.07 68	0.07 131	0.05 15	0.09 63	0.11 302	0.04 11	0.05 284	0.05 55	0.07 402	0.04 49	0.04 77

NLSM3	0.09 184	0.06 124	0.08 61	0.19 484	0.08 231	0.11 270	0.16 418	0.18 317	0.16 306	0.06 26	0.08 133	0.07 131	0.08 236	0.09 63	0.11 302	0.04 11	0.04 25	0.06 208	0.07 402	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 7	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.07 45	0.11 71	0.09 25	0.06 8	0.04 1	0.07 68	0.10 274	0.09 281	0.08 29	0.08 27	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 64	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
MonStereo	0.07 7	0.06 124	0.05 1	0.15 128	0.05 2	0.08 89	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 69	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.16 228	0.06 33	0.07 45	0.11 71	0.10 39	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.07 131	0.07 184	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 124	0.05 1	0.15 128	0.05 2	0.08 89	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 69	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.12 108	0.09 25	0.07 20	0.06 26	0.05 7	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.10 215	0.04 11	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

2.5w	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.16 228	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.10 39	0.10 87	0.07 80	0.06 25	0.09 236	0.06 69	0.08 29	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.13 23	0.06 33	0.08 89	0.08 9	0.18 317	0.12 161	0.07 80	0.08 133	0.06 44	0.06 69	0.09 63	0.11 302	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 77

3.25w_new	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.15 128	0.06 33	0.10 212	0.07 5	0.12 93	0.11 120	0.08 140	0.06 25	0.07 131	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.15 128	0.06 33	0.10 212	0.07 5	0.12 93	0.11 120	0.08 140	0.06 25	0.07 131	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 247	0.08 61	0.16 228	0.07 140	0.07 45	0.09 25	0.16 242	0.09 59	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.10 215	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.15 128	0.07 140	0.09 147	0.06 1	0.13 124	0.11 120	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.07 184	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 91	0.08 371	0.09 133	0.16 228	0.06 33	0.08 89	0.10 42	0.20 360	0.15 266	0.08 140	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.06 1	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.16 228	0.06 33	0.07 45	0.10 42	0.14 158	0.14 238	0.07 80	0.08 133	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 77

monsterstereo	0.07 7	0.06 124	0.06 5	0.16 228	0.06 33	0.08 89	0.10 42	0.16 242	0.11 120	0.07 80	0.08 133	0.06 44	0.07 184	0.08 29	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo	0.08 91	0.07 247	0.10 200	0.18 409	0.07 140	0.10 212	0.17 461	0.11 66	0.08 30	0.05 2	0.07 68	0.05 5	0.07 184	0.09 63	0.09 109	0.04 11	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.04 77

MonSter	0.07 7	0.06 124	0.05 1	0.15 128	0.05 2	0.07 45	0.10 42	0.15 201	0.15 266	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.06 69	0.07 6	0.09 109	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.10 212	0.13 186	0.07 7	0.13 205	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

RSM++	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.07 140	0.09 147	0.12 108	0.11 66	0.11 120	0.08 140	0.06 25	0.07 131	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.03 2

RSM	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.12 93	0.10 87	0.08 140	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.11 207	0.09 109	0.04 11	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

test_4	0.10 260	0.10 518	0.08 61	0.19 484	0.09 367	0.08 89	0.22 605	0.15 201	0.17 336	0.12 324	0.18 406	0.12 327	0.09 281	0.08 29	0.11 302	0.04 11	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.04 49	0.03 2

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 184	0.08 371	0.08 61	0.21 587	0.09 367	0.08 89	0.11 71	0.10 39	0.09 59	0.07 80	0.10 208	0.05 5	0.06 69	0.14 399	0.11 302	0.05 51	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.05 213

over v1	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.05 2	0.08 89	0.08 9	0.10 39	0.05 4	0.06 26	0.06 25	0.07 131	0.10 328	0.11 207	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.05 213

anonymous	0.08 91	0.05 45	0.12 312	0.16 228	0.08 231	0.05 4	0.13 186	0.10 39	0.14 238	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.04 1	0.07 6	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 133	0.12 7	0.07 140	0.08 89	0.15 345	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.10 208	0.05 5	0.07 184	0.06 1	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

SMOE	0.10 260	0.08 371	0.09 133	0.18 409	0.07 140	0.13 380	0.14 257	0.18 317	0.13 205	0.11 280	0.13 304	0.12 327	0.09 281	0.11 207	0.11 302	0.05 51	0.05 284	0.08 417	0.06 301	0.06 305	0.04 77

quiztm	0.08 91	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.09 147	0.14 257	0.14 158	0.12 161	0.07 80	0.07 68	0.05 5	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-90k	0.08 91	0.07 247	0.08 61	0.19 484	0.06 33	0.07 45	0.12 108	0.12 93	0.13 205	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.07 45	0.10 42	0.09 25	0.14 238	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 371	0.07 13	0.17 315	0.07 140	0.08 89	0.13 186	0.10 39	0.10 87	0.07 80	0.08 133	0.06 44	0.05 15	0.08 29	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

aanet-32k-new	0.08 91	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.11 66	0.12 161	0.07 80	0.08 133	0.05 5	0.07 184	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.04 77

aanet-new-32k	0.08 91	0.07 247	0.09 133	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.11 71	0.10 39	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 91	0.07 247	0.09 133	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.11 71	0.10 39	0.08 30	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 91	0.07 247	0.09 133	0.18 409	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.10 39	0.09 59	0.09 193	0.08 133	0.08 198	0.06 69	0.12 307	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

aanet-new-10k	0.08 91	0.08 371	0.08 61	0.19 484	0.07 140	0.08 89	0.12 108	0.14 158	0.11 120	0.07 80	0.08 133	0.07 131	0.07 184	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

aanet-new-14k	0.08 91	0.09 455	0.08 61	0.19 484	0.06 33	0.07 45	0.10 42	0.14 158	0.15 266	0.06 26	0.08 133	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

aanet-new	0.08 91	0.09 455	0.10 200	0.18 409	0.08 231	0.10 212	0.12 108	0.15 201	0.12 161	0.08 140	0.08 133	0.05 5	0.07 184	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.04 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 91	0.05 45	0.07 13	0.15 128	0.06 33	0.10 212	0.14 257	0.13 124	0.12 161	0.07 80	0.09 170	0.07 131	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 91	0.06 124	0.15 456	0.14 71	0.06 33	0.08 89	0.13 186	0.13 124	0.11 120	0.07 80	0.08 133	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 263	0.15 128	0.06 33	0.07 45	0.13 186	0.09 25	0.11 120	0.07 80	0.08 133	0.06 44	0.05 15	0.09 63	0.07 1	0.05 51	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.15 128	0.06 33	0.10 212	0.15 345	0.12 93	0.11 120	0.06 26	0.11 263	0.06 44	0.05 15	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 91	0.06 124	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 91	0.06 124	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.11 270	0.13 186	0.14 158	0.14 238	0.08 140	0.13 304	0.05 5	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 91	0.07 247	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.12 108	0.15 201	0.14 238	0.08 140	0.11 263	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

PSi22	0.08 91	0.06 124	0.11 263	0.16 228	0.07 140	0.08 89	0.10 42	0.14 158	0.08 30	0.08 140	0.06 25	0.10 274	0.06 69	0.12 307	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 77

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 124	0.08 61	0.17 315	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.13 124	0.07 20	0.08 140	0.07 68	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

gcap_with_dpt	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.12 108	0.13 124	0.13 205	0.08 140	0.12 285	0.04 1	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 61	0.15 128	0.07 140	0.08 89	0.12 108	0.07 7	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.15 128	0.06 33	0.12 324	0.10 42	0.11 66	0.11 120	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.03 1	0.02 1

DA	0.08 91	0.07 247	0.07 13	0.19 484	0.08 231	0.09 147	0.12 108	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.10 208	0.10 274	0.08 236	0.09 63	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 175	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 133	0.14 71	0.06 33	0.08 89	0.09 25	0.13 124	0.13 205	0.05 2	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.08 29	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

GGEV	0.08 91	0.07 247	0.07 13	0.19 484	0.08 231	0.09 147	0.12 108	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.10 208	0.10 274	0.08 236	0.09 63	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 175	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.08 89	0.08 9	0.10 39	0.15 266	0.08 140	0.10 208	0.07 131	0.06 69	0.08 29	0.10 215	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.04 77

monsters	0.07 7	0.06 124	0.06 5	0.15 128	0.06 33	0.08 89	0.09 25	0.12 93	0.08 30	0.09 193	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.08 29	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.19 550	0.17 281	0.12 161	0.15 412	0.15 341	0.17 449	0.12 399	0.13 365	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.06 323

xyz-stereo-finetune	0.11 313	0.08 371	0.13 368	0.14 71	0.06 33	0.10 212	0.19 550	0.17 281	0.19 388	0.12 324	0.14 320	0.15 412	0.10 328	0.13 365	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.05 213

xyz-stereo	0.13 419	0.07 247	0.20 571	0.15 128	0.05 2	0.20 559	0.15 345	0.17 281	0.31 557	0.15 412	0.29 567	0.26 565	0.16 511	0.13 365	0.12 370	0.05 51	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 200	0.14 71	0.06 33	0.07 45	0.12 108	0.09 25	0.09 59	0.06 26	0.04 1	0.05 5	0.05 15	0.08 29	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 263	0.14 71	0.06 33	0.07 45	0.13 186	0.09 25	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 29	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 61	0.17 315	0.05 2	0.06 15	0.11 71	0.08 13	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.09 63	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 61	0.17 315	0.05 2	0.07 45	0.11 71	0.08 13	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

MM-Stereo_test2	0.09 184	0.06 124	0.09 133	0.19 484	0.08 231	0.12 324	0.18 510	0.15 201	0.14 238	0.07 80	0.10 208	0.07 131	0.06 69	0.12 307	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.03 2

HART	0.08 91	0.07 247	0.09 133	0.17 315	0.07 140	0.10 212	0.16 418	0.13 124	0.11 120	0.08 140	0.10 208	0.07 131	0.05 15	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 175	0.04 77

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 124	0.08 61	0.13 23	0.07 140	0.07 45	0.14 257	0.09 25	0.09 59	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.11 313	0.06 124	0.11 263	0.13 23	0.09 367	0.09 147	0.14 257	0.21 387	0.10 87	0.19 507	0.17 378	0.14 383	0.09 281	0.16 462	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.08 480	0.07 393	0.06 323

CoSv	0.11 313	0.06 124	0.11 263	0.13 23	0.09 367	0.09 147	0.14 257	0.21 387	0.10 87	0.19 507	0.17 378	0.14 383	0.09 281	0.16 462	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.08 480	0.07 393	0.06 323

SCV_C0	0.08 91	0.07 247	0.07 13	0.16 228	0.09 367	0.08 89	0.15 345	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.11 207	0.07 1	0.05 51	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.05 213

SCV	0.08 91	0.09 455	0.08 61	0.15 128	0.08 231	0.10 212	0.13 186	0.10 39	0.12 161	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.04 1	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.06 305	0.04 77

AIO_rvc	0.07 7	0.06 124	0.08 61	0.15 128	0.06 33	0.08 89	0.14 257	0.09 25	0.08 30	0.07 80	0.08 133	0.07 131	0.04 1	0.10 129	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.15 128	0.07 140	0.06 15	0.14 257	0.10 39	0.10 87	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.08 29	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

castereo	0.09 184	0.06 124	0.11 263	0.15 128	0.06 33	0.11 270	0.15 345	0.14 158	0.18 369	0.08 140	0.10 208	0.11 305	0.08 236	0.09 63	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

GIP-stereo	0.08 91	0.06 124	0.11 263	0.14 71	0.06 33	0.09 147	0.13 186	0.14 158	0.11 120	0.07 80	0.08 133	0.05 5	0.04 1	0.10 129	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

fffft	0.09 184	0.06 124	0.12 312	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.17 461	0.12 93	0.11 120	0.08 140	0.07 68	0.09 236	0.06 69	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.05 213
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 91	0.06 124	0.12 312	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.14 257	0.11 66	0.13 205	0.09 193	0.07 68	0.07 131	0.07 184	0.12 307	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

mms	0.09 184	0.07 247	0.08 61	0.16 228	0.08 231	0.10 212	0.16 418	0.12 93	0.11 120	0.08 140	0.09 170	0.08 198	0.06 69	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.03 2

ours_stereo	0.09 184	0.07 247	0.09 133	0.17 315	0.08 231	0.11 270	0.16 418	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.10 208	0.08 198	0.06 69	0.12 307	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.03 2

fffy	0.09 184	0.08 371	0.09 133	0.16 228	0.07 140	0.13 380	0.17 461	0.13 124	0.12 161	0.08 140	0.09 170	0.08 198	0.09 281	0.13 365	0.11 302	0.05 51	0.05 284	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.05 213

tg	0.10 260	0.06 124	0.10 200	0.18 409	0.08 231	0.11 270	0.16 418	0.20 360	0.12 161	0.08 140	0.11 263	0.11 305	0.07 184	0.11 207	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.04 49	0.04 77

WCG-NET	0.08 91	0.05 45	0.09 133	0.15 128	0.06 33	0.11 270	0.14 257	0.13 124	0.13 205	0.06 26	0.09 170	0.07 131	0.06 69	0.13 365	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 124	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.04 1	0.10 42	0.11 66	0.11 120	0.06 26	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

AIO-Stereo	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.18 409	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.15 201	0.09 59	0.08 140	0.08 133	0.07 131	0.05 15	0.11 207	0.08 27	0.05 51	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

WCG-NET（raft）	0.08 91	0.05 45	0.10 200	0.15 128	0.06 33	0.11 270	0.13 186	0.15 201	0.12 161	0.08 140	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.13 365	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

gcap-zeroshot	0.08 91	0.06 124	0.10 200	0.15 128	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 77

test_for_model	0.08 91	0.06 124	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 263	0.15 128	0.06 33	0.07 45	0.13 186	0.09 25	0.11 120	0.07 80	0.08 133	0.06 44	0.05 15	0.09 63	0.07 1	0.05 51	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

H2IRNET	0.10 260	0.09 455	0.09 133	0.18 409	0.09 367	0.12 324	0.15 345	0.14 158	0.21 428	0.10 243	0.10 208	0.10 274	0.10 328	0.10 129	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.06 305	0.05 213

MGS-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.12 312	0.15 128	0.08 231	0.09 147	0.15 345	0.12 93	0.12 161	0.07 80	0.10 208	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.05 213

MoCha-V2	0.08 91	0.05 45	0.10 200	0.20 553	0.07 140	0.09 147	0.14 257	0.11 66	0.08 30	0.07 80	0.08 133	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

IGEV++	0.08 91	0.06 124	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.09 147	0.13 186	0.10 39	0.09 59	0.08 140	0.08 133	0.06 44	0.06 69	0.13 365	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

AE-Stereo	0.10 260	0.08 371	0.10 200	0.18 409	0.09 367	0.10 212	0.15 345	0.14 158	0.19 388	0.09 193	0.14 320	0.12 327	0.08 236	0.11 207	0.10 215	0.05 51	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.04 77

ff7	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

ffff	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

11t	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

MIM_Stereo	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.15 128	0.07 140	0.06 15	0.12 108	0.20 360	0.14 238	0.13 358	0.13 304	0.09 236	0.05 15	0.12 307	0.08 27	0.05 51	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.05 213

testlalala	0.08 91	0.06 124	0.10 200	0.15 128	0.07 140	0.11 270	0.12 108	0.15 201	0.15 266	0.08 140	0.12 285	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.03 1	0.04 77

LL-Strereo2	0.10 260	0.10 518	0.15 456	0.18 409	0.08 231	0.15 444	0.09 25	0.17 281	0.14 238	0.14 385	0.10 208	0.09 236	0.07 184	0.16 462	0.10 215	0.05 51	0.05 284	0.10 554	0.07 402	0.06 305	0.05 213

4D-IteraStereo	0.09 184	0.07 247	0.10 200	0.18 409	0.07 140	0.09 147	0.15 345	0.17 281	0.15 266	0.10 243	0.11 263	0.10 274	0.07 184	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.03 1	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.05 213

LoS_RVC	0.08 91	0.05 45	0.07 13	0.15 128	0.07 140	0.08 89	0.15 345	0.11 66	0.10 87	0.08 140	0.09 170	0.06 44	0.09 281	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.03 2

anonymousdsp2	0.11 313	0.07 247	0.10 200	0.16 228	0.09 367	0.13 380	0.14 257	0.18 317	0.22 442	0.13 358	0.14 320	0.12 327	0.09 281	0.14 399	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.05 213

anonymousdsp	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.12 161	0.09 193	0.06 25	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 124	0.08 61	0.17 315	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.13 124	0.07 20	0.08 140	0.07 68	0.06 44	0.04 1	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

Selective-RAFT	0.11 313	0.10 518	0.11 263	0.21 587	0.08 231	0.16 476	0.13 186	0.20 360	0.22 442	0.10 243	0.10 208	0.11 305	0.10 328	0.15 427	0.11 302	0.05 51	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.05 213

ProNet	0.09 184	0.07 247	0.10 200	0.17 315	0.08 231	0.10 212	0.15 345	0.15 201	0.12 161	0.09 193	0.06 25	0.07 131	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.06 323

ccc-4	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

raft_robust	0.13 419	0.10 518	0.07 13	0.18 409	0.08 231	0.13 380	0.24 630	0.28 538	0.33 571	0.20 530	0.19 417	0.14 383	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.05 175	0.04 77

RAFT_CTSACE	0.12 391	0.09 455	0.10 200	0.22 605	0.08 231	0.12 324	0.24 630	0.18 317	0.16 306	0.20 530	0.27 541	0.13 360	0.07 184	0.13 365	0.09 109	0.05 51	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.04 49	0.04 77

RAFT+CT+SA	0.13 419	0.11 545	0.09 133	0.19 484	0.09 367	0.15 444	0.28 668	0.22 413	0.22 442	0.15 412	0.26 532	0.10 274	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.08 480	0.07 393	0.06 323

SA	0.12 391	0.09 455	0.08 61	0.18 409	0.08 231	0.12 324	0.24 630	0.23 436	0.18 369	0.17 460	0.27 541	0.14 383	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.05 51	0.05 284	0.09 505	0.08 480	0.05 175	0.04 77

IGEV-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.12 161	0.09 193	0.06 25	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 391	0.09 455	0.12 312	0.19 484	0.08 231	0.09 147	0.12 108	0.21 387	0.21 428	0.19 507	0.14 320	0.11 305	0.09 281	0.20 559	0.16 508	0.05 51	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.06 323

GMOStereo	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 231	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 284	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 77

error version	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 231	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 284	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 77

test-v	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 231	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 284	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 77

test-3	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.07 140	0.07 45	0.14 257	0.12 93	0.15 266	0.09 193	0.08 133	0.07 131	0.08 236	0.11 207	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.04 77

test_1	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.07 140	0.07 45	0.14 257	0.12 93	0.15 266	0.09 193	0.08 133	0.07 131	0.08 236	0.11 207	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.04 49	0.04 77

test_3	0.10 260	0.09 455	0.10 200	0.20 553	0.08 231	0.13 380	0.26 655	0.14 158	0.21 428	0.10 243	0.10 208	0.09 236	0.09 281	0.08 29	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.07 402	0.04 49	0.04 77

LCNet	0.11 313	0.07 247	0.09 133	0.19 484	0.09 367	0.08 89	0.15 345	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.15 341	0.16 427	0.11 366	0.12 307	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.15 651

HHNet	0.11 313	0.06 124	0.16 492	0.15 128	0.14 613	0.07 45	0.13 186	0.20 360	0.17 336	0.14 385	0.25 515	0.11 305	0.08 236	0.13 365	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.05 175	0.09 530

STrans-v2	0.10 260	0.07 247	0.12 312	0.18 409	0.07 140	0.10 212	0.14 257	0.21 387	0.11 120	0.11 280	0.15 341	0.12 327	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.04 77

TransformOpticalFlow	0.10 260	0.08 371	0.13 368	0.18 409	0.07 140	0.09 147	0.15 345	0.19 348	0.15 266	0.12 324	0.17 378	0.11 305	0.11 366	0.11 207	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.05 213

PSM-AAD	0.11 313	0.07 247	0.10 200	0.19 484	0.09 367	0.10 212	0.15 345	0.20 360	0.13 205	0.12 324	0.14 320	0.18 463	0.11 366	0.11 207	0.10 215	0.05 51	0.05 284	0.09 505	0.08 480	0.06 305	0.14 644

FTStereo	0.12 391	0.06 124	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.07 45	0.15 345	0.21 387	0.18 369	0.12 324	0.24 487	0.12 327	0.12 399	0.13 365	0.13 417	0.05 51	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.10 561

KYRaft	0.11 313	0.07 247	0.10 200	0.19 484	0.09 367	0.08 89	0.15 345	0.22 413	0.12 161	0.13 358	0.16 354	0.20 490	0.10 328	0.12 307	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.06 305	0.16 662

ASMatch	0.11 313	0.06 124	0.13 368	0.16 228	0.10 482	0.07 45	0.14 257	0.17 281	0.17 336	0.12 324	0.16 354	0.16 427	0.10 328	0.13 365	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.08 484

DEmStereo	0.12 391	0.06 124	0.14 407	0.14 71	0.10 482	0.16 476	0.15 345	0.16 242	0.24 471	0.17 460	0.24 487	0.13 360	0.14 465	0.12 307	0.13 417	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.05 213

DRaft	0.12 391	0.06 124	0.11 263	0.14 71	0.09 367	0.14 417	0.17 461	0.21 387	0.30 549	0.17 460	0.28 555	0.10 274	0.15 483	0.10 129	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.05 213

GrayStereo	0.11 313	0.06 124	0.11 263	0.19 484	0.09 367	0.09 147	0.16 418	0.18 317	0.17 336	0.14 385	0.17 378	0.17 449	0.11 366	0.12 307	0.11 302	0.05 51	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.10 561

RAFT-RH_RVC	0.11 313	0.06 124	0.14 407	0.16 228	0.09 367	0.12 324	0.12 108	0.17 281	0.12 161	0.13 358	0.41 649	0.11 305	0.10 328	0.13 365	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.05 200	0.04 49	0.06 323

RAFT-345	0.11 313	0.07 247	0.15 456	0.16 228	0.08 231	0.08 89	0.12 108	0.15 201	0.10 87	0.11 280	0.36 612	0.09 236	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.05 51	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.04 49	0.05 213

test-2	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.19 484	0.08 231	0.12 324	0.28 668	0.13 124	0.17 336	0.11 280	0.17 378	0.14 383	0.12 399	0.07 6	0.07 1	0.05 51	0.05 284	0.09 505	0.07 402	0.04 49	0.04 77

cross-raft	0.10 260	0.09 455	0.09 133	0.19 484	0.07 140	0.11 270	0.25 646	0.13 124	0.15 266	0.08 140	0.11 263	0.12 327	0.10 328	0.09 63	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

GMM-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.10 200	0.18 409	0.09 367	0.08 89	0.15 345	0.23 436	0.16 306	0.11 280	0.15 341	0.13 360	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.09 530

Prome-Stereo	0.11 313	0.06 124	0.10 200	0.18 409	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.22 413	0.13 205	0.12 324	0.17 378	0.13 360	0.08 236	0.12 307	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.09 530

iRaftStereo_RVC	0.10 260	0.07 247	0.09 133	0.17 315	0.09 367	0.11 270	0.17 461	0.18 317	0.12 161	0.09 193	0.12 285	0.10 274	0.07 184	0.11 207	0.10 215	0.05 51	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.04 49	0.04 77

s12784h	0.09 184	0.06 124	0.07 13	0.15 128	0.05 2	0.16 476	0.18 510	0.15 201	0.15 266	0.10 243	0.11 263	0.11 305	0.11 366	0.10 129	0.12 370	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

TestStereo	0.13 419	0.14 603	0.11 263	0.23 629	0.08 231	0.15 444	0.21 595	0.20 360	0.23 454	0.14 385	0.24 487	0.16 427	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.05 51	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.09 528	0.05 213

test_xeample3	0.09 184	0.06 124	0.12 312	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.13 205	0.10 243	0.06 25	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.17 315	0.06 33	0.10 212	0.16 418	0.17 281	0.14 238	0.09 193	0.10 208	0.08 198	0.09 281	0.11 207	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.03 2

AFF-stereo	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.17 315	0.07 140	0.10 212	0.16 418	0.17 281	0.09 59	0.10 243	0.12 285	0.09 236	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.05 51	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.11 263	0.15 128	0.06 33	0.10 212	0.15 345	0.16 242	0.09 59	0.08 140	0.09 170	0.08 198	0.07 184	0.09 63	0.11 302	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.05 175	0.04 77

MLCV	0.12 391	0.07 247	0.16 492	0.18 409	0.06 33	0.15 444	0.17 461	0.19 348	0.21 428	0.18 490	0.25 515	0.17 449	0.13 441	0.14 399	0.13 417	0.05 51	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

DN-CSS_ROB	0.13 419	0.13 591	0.16 492	0.18 409	0.10 482	0.16 476	0.08 9	0.22 413	0.18 369	0.17 460	0.22 465	0.13 360	0.13 441	0.12 307	0.13 417	0.05 51	0.05 284	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.06 323

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 184	0.05 45	0.11 263	0.19 484	0.07 140	0.10 212	0.09 25	0.12 93	0.09 59	0.09 193	0.09 170	0.07 131	0.08 236	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.06 438	0.10 554	0.08 480	0.07 393	0.05 213

over-6	0.08 91	0.07 247	0.08 61	0.17 315	0.05 2	0.10 212	0.09 25	0.17 281	0.11 120	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.09 281	0.10 129	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.05 175	0.05 213

over-8	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.05 2	0.08 89	0.08 9	0.13 124	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.05 213

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 61	0.14 71	0.07 140	0.06 15	0.13 186	0.09 25	0.08 30	0.05 2	0.10 208	0.06 44	0.06 69	0.06 1	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

over-9	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.05 2	0.08 89	0.08 9	0.13 124	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.05 213

Weightmod_eth	0.09 184	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.10 212	0.16 418	0.13 124	0.11 120	0.08 140	0.08 133	0.09 236	0.07 184	0.10 129	0.10 215	0.06 172	0.07 513	0.06 208	0.07 402	0.04 49	0.03 2

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 128	0.05 2	0.09 147	0.13 186	0.08 13	0.08 30	0.07 80	0.09 170	0.06 44	0.05 15	0.07 6	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Weightmod	0.09 184	0.06 124	0.08 61	0.18 409	0.06 33	0.10 212	0.15 345	0.14 158	0.12 161	0.11 280	0.10 208	0.08 198	0.07 184	0.10 129	0.11 302	0.06 172	0.08 546	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.03 2

SE	0.10 260	0.10 518	0.08 61	0.19 484	0.09 367	0.11 270	0.11 71	0.15 201	0.11 120	0.10 243	0.16 354	0.09 236	0.08 236	0.09 63	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.04 77

Anonymus	0.08 91	0.05 45	0.10 200	0.15 128	0.08 231	0.10 212	0.15 345	0.15 201	0.10 87	0.07 80	0.06 25	0.07 131	0.08 236	0.12 307	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.05 175	0.06 323

PhaseNet	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.15 128	0.08 231	0.10 212	0.14 257	0.20 360	0.12 161	0.07 80	0.08 133	0.09 236	0.10 328	0.13 365	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.05 213

TestStereo-Hl	0.11 313	0.06 124	0.11 263	0.13 23	0.08 231	0.15 444	0.14 257	0.20 360	0.17 336	0.13 358	0.16 354	0.12 327	0.11 366	0.14 399	0.13 417	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.06 305	0.06 323

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 128	0.05 2	0.09 147	0.13 186	0.10 39	0.09 59	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.05 15	0.09 63	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 200	0.14 71	0.06 33	0.05 4	0.12 108	0.12 93	0.09 59	0.05 2	0.07 68	0.07 131	0.08 236	0.10 129	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 213

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 200	0.13 23	0.06 33	0.06 15	0.12 108	0.13 124	0.08 30	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 213

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 200	0.13 23	0.06 33	0.06 15	0.12 108	0.06 1	0.08 30	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 213

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 200	0.14 71	0.06 33	0.05 4	0.12 108	0.08 13	0.09 59	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.05 213

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 200	0.13 23	0.06 33	0.08 89	0.09 25	0.12 93	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 175	0.05 213

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 61	0.14 71	0.06 33	0.07 45	0.08 9	0.12 93	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.13 23	0.06 33	0.07 45	0.08 9	0.12 93	0.08 30	0.05 2	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

PointNet	0.07 7	0.06 124	0.07 13	0.15 128	0.07 140	0.08 89	0.14 257	0.11 66	0.08 30	0.05 2	0.07 68	0.08 198	0.08 236	0.09 63	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.04 77

LiteMatch*	0.08 91	0.04 1	0.11 263	0.13 23	0.08 231	0.08 89	0.13 186	0.14 158	0.09 59	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 281	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 91	0.05 45	0.12 312	0.15 128	0.06 33	0.10 212	0.14 257	0.12 93	0.12 161	0.07 80	0.09 170	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

IGEV_i1	0.12 391	0.07 247	0.12 312	0.16 228	0.08 231	0.19 543	0.14 257	0.18 317	0.22 442	0.18 490	0.18 406	0.16 427	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.06 323

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 133	0.13 23	0.05 2	0.08 89	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.08 198	0.05 15	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.04 77

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 133	0.13 23	0.05 2	0.08 89	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.08 198	0.05 15	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.04 77

LACA3	0.07 7	0.08 371	0.08 61	0.13 23	0.05 2	0.09 147	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.08 140	0.05 7	0.07 131	0.07 184	0.07 6	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 91	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 147	0.12 108	0.12 93	0.10 87	0.09 193	0.10 208	0.10 274	0.07 184	0.07 6	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 91	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 147	0.12 108	0.13 124	0.10 87	0.09 193	0.10 208	0.09 236	0.06 69	0.07 6	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 91	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.05 2	0.13 380	0.13 186	0.12 93	0.09 59	0.11 280	0.11 263	0.11 305	0.06 69	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

DepthFocus	0.08 91	0.04 1	0.15 456	0.12 7	0.09 367	0.07 45	0.12 108	0.10 39	0.05 4	0.09 193	0.05 7	0.07 131	0.04 1	0.08 29	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.05 175	0.04 77

Foundation-i1	0.09 184	0.04 1	0.10 200	0.14 71	0.06 33	0.10 212	0.13 186	0.16 242	0.14 238	0.10 243	0.10 208	0.11 305	0.07 184	0.07 6	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.05 175	0.05 213

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 133	0.13 23	0.04 1	0.06 15	0.12 108	0.06 1	0.05 4	0.06 26	0.05 7	0.05 5	0.05 15	0.07 6	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

Selective-IGEV-i1	0.13 419	0.07 247	0.12 312	0.19 484	0.08 231	0.18 518	0.16 418	0.22 413	0.30 549	0.16 441	0.17 378	0.16 427	0.10 328	0.14 399	0.13 417	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.05 213

GeoVLM	0.08 91	0.04 1	0.10 200	0.13 23	0.06 33	0.10 212	0.12 108	0.13 124	0.08 30	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.08 236	0.10 129	0.11 302	0.06 172	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.05 213

LACA1	0.07 7	0.07 247	0.07 13	0.14 71	0.05 2	0.09 147	0.11 71	0.10 39	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.07 184	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.03 1	0.04 77

Hybrid-DGEV-03	0.10 260	0.06 124	0.09 133	0.18 409	0.08 231	0.16 476	0.14 257	0.15 201	0.14 238	0.13 358	0.16 354	0.12 327	0.09 281	0.13 365	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.05 175	0.04 77

Hybrid-DGEV-2	0.11 313	0.06 124	0.12 312	0.18 409	0.09 367	0.09 147	0.13 186	0.28 538	0.29 539	0.11 280	0.11 263	0.09 236	0.12 399	0.12 307	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.05 175	0.05 213

DispViT+	0.08 91	0.05 45	0.09 133	0.13 23	0.06 33	0.05 4	0.11 71	0.18 317	0.16 306	0.09 193	0.08 133	0.07 131	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

WQFJA1++	0.08 91	0.04 1	0.11 263	0.14 71	0.07 140	0.11 270	0.11 71	0.11 66	0.07 20	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.10 129	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.06 323

DStereoRT	0.16 524	0.06 124	0.11 263	0.19 484	0.09 367	0.12 324	0.12 108	0.28 538	0.22 442	0.12 324	0.20 429	0.11 305	0.10 328	0.15 427	0.14 460	0.06 172	0.05 284	0.96 727	0.09 528	0.05 175	0.04 77

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.14 71	0.06 33	0.05 4	0.12 108	0.12 93	0.09 59	0.07 80	0.06 25	0.04 1	0.04 1	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 133	0.11 1	0.05 2	0.10 212	0.10 42	0.14 158	0.09 59	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.07 184	0.07 6	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.20 553	0.09 367	0.12 324	0.17 461	0.17 281	0.17 336	0.09 193	0.10 208	0.08 198	0.10 328	0.12 307	0.11 302	0.06 172	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.05 213

WQFJX	0.10 260	0.07 247	0.09 133	0.21 587	0.09 367	0.12 324	0.16 418	0.18 317	0.17 336	0.12 324	0.10 208	0.07 131	0.09 281	0.12 307	0.10 215	0.06 172	0.07 513	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.05 213

NLMM	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.20 553	0.09 367	0.12 324	0.17 461	0.17 281	0.17 336	0.09 193	0.10 208	0.08 198	0.10 328	0.12 307	0.11 302	0.06 172	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.05 213

MonSter++	0.08 91	0.04 1	0.10 200	0.13 23	0.06 33	0.09 147	0.12 108	0.13 124	0.08 30	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.08 236	0.10 129	0.11 302	0.06 172	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 77

HiDET	0.08 91	0.04 1	0.10 200	0.13 23	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.12 93	0.11 120	0.06 26	0.07 68	0.07 131	0.07 184	0.11 207	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 77

LCMNet	0.08 91	0.05 45	0.10 200	0.13 23	0.07 140	0.09 147	0.12 108	0.10 39	0.11 120	0.06 26	0.08 133	0.06 44	0.07 184	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 77

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 13	0.14 71	0.06 33	0.09 147	0.13 186	0.15 201	0.06 8	0.07 80	0.08 133	0.06 44	0.08 236	0.09 63	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.04 1	0.03 1	0.04 49	0.04 77

GEAStereo	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.13 23	0.08 231	0.08 89	0.14 257	0.10 39	0.09 59	0.08 140	0.10 208	0.06 44	0.05 15	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

GSStereo	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.13 23	0.08 231	0.08 89	0.14 257	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.10 208	0.05 5	0.05 15	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

GS-Stereo							0.14 257	0.11 66	0.12 161	0.08 140	0.10 208	0.05 5	0.05 15	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

gasm-f	0.08 91	0.05 45	0.07 13	0.13 23	0.08 231	0.08 89	0.14 257	0.10 39	0.09 59	0.08 140	0.10 208	0.06 44	0.05 15	0.10 129	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.05 213

FE-Mocha	0.09 184	0.06 124	0.14 407	0.16 228	0.09 367	0.10 212	0.15 345	0.18 317	0.16 306	0.10 243	0.09 170	0.07 131	0.07 184	0.09 63	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.05 213

IGEV-FE	0.09 184	0.05 45	0.12 312	0.13 23	0.08 231	0.12 324	0.13 186	0.17 281	0.11 120	0.10 243	0.06 25	0.09 236	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.05 213

DDF-Stereo	0.08 91	0.04 1	0.09 133	0.15 128	0.10 482	0.06 15	0.13 186	0.09 25	0.14 238	0.06 26	0.06 25	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.08 463	0.05 213

252Zero-FE	0.08 91	0.04 1	0.09 133	0.13 23	0.07 140	0.12 324	0.11 71	0.13 124	0.14 238	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.05 15	0.09 63	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.06 323

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 133	0.13 23	0.06 33	0.12 324	0.12 108	0.11 66	0.10 87	0.07 80	0.08 133	0.06 44	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 133	0.13 23	0.06 33	0.05 4	0.09 25	0.11 66	0.07 20	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.05 213

zero-FE	0.08 91	0.04 1	0.09 133	0.15 128	0.10 482	0.05 4	0.14 257	0.09 25	0.14 238	0.07 80	0.06 25	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.08 463	0.05 213

MultiAttention	0.29 662	0.08 371	0.14 407	0.19 484	0.12 569	1.45 730	1.33 734	0.36 641	0.37 604	0.19 507	0.21 453	0.24 541	0.11 366	0.38 676	0.18 541	0.06 172	0.05 284	0.08 417	0.08 480	0.10 561	0.09 530

GASTEREO	0.08 91	0.05 45	0.09 133	0.19 484	0.07 140	0.07 45	0.12 108	0.14 158	0.11 120	0.10 243	0.09 170	0.07 131	0.04 1	0.12 307	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

MSCF	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.19 484	0.08 231	0.06 15	0.12 108	0.14 158	0.11 120	0.10 243	0.09 170	0.07 131	0.04 1	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

water-stereo	0.09 184	0.06 124	0.08 61	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.13 186	0.15 201	0.13 205	0.11 280	0.12 285	0.08 198	0.09 281	0.07 6	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 77

depthmonostereo	0.09 184	0.06 124	0.09 133	0.15 128	0.06 33	0.10 212	0.13 186	0.14 158	0.14 238	0.10 243	0.10 208	0.09 236	0.11 366	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 184	0.05 45	0.08 61	0.15 128	0.06 33	0.11 270	0.12 108	0.14 158	0.16 306	0.11 280	0.11 263	0.09 236	0.09 281	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.13 23	0.06 33	0.09 147	0.12 108	0.14 158	0.10 87	0.06 26	0.09 170	0.07 131	0.05 15	0.09 63	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 133	0.17 315	0.06 33	0.05 4	0.10 42	0.11 66	0.09 59	0.06 26	0.06 25	0.07 131	0.05 15	0.09 63	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.07 393	0.06 323

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 200	0.14 71	0.06 33	0.07 45	0.11 71	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.04 1	0.06 44	0.06 69	0.07 6	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.06 323

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 200	0.15 128	0.05 2	0.07 45	0.11 71	0.09 25	0.04 2	0.06 26	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.08 29	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 175	0.05 213

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 124	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.04 1	0.13 186	0.10 39	0.10 87	0.05 2	0.11 263	0.07 131	0.05 15	0.07 6	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

SGD-Stereo	0.08 91	0.05 45	0.10 200	0.14 71	0.05 2	0.12 324	0.12 108	0.11 66	0.12 161	0.07 80	0.09 170	0.09 236	0.09 281	0.08 29	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.03 2

MM-Stereo_test3	0.10 260	0.07 247	0.07 13	0.18 409	0.07 140	0.12 324	0.19 550	0.24 460	0.19 388	0.06 26	0.10 208	0.08 198	0.06 69	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.05 175	0.04 77

MM-Stereo_test1	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.07 140	0.12 324	0.18 510	0.21 387	0.20 412	0.09 193	0.11 263	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.04 77

Reg-Stereo(zero)	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.16 228	0.06 33	0.12 324	0.11 71	0.15 201	0.10 87	0.12 324	0.09 170	0.10 274	0.08 236	0.11 207	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.22 605	0.06 33	0.08 89	0.12 108	0.10 39	0.10 87	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 305	0.04 77

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 61	0.12 7	0.05 2	0.09 147	0.13 186	0.06 1	0.09 59	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 175	0.04 77

HUF	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.14 71	0.06 33	0.09 147	0.13 186	0.13 124	0.13 205	0.07 80	0.07 68	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

AIO-test2	0.10 260	0.08 371	0.10 200	0.23 629	0.08 231	0.11 270	0.10 42	0.23 436	0.23 454	0.08 140	0.09 170	0.08 198	0.05 15	0.10 129	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.08 417	0.09 528	0.05 175	0.05 213

AIO-test1	0.10 260	0.07 247	0.10 200	0.23 629	0.07 140	0.09 147	0.13 186	0.21 387	0.14 238	0.11 280	0.12 285	0.09 236	0.07 184	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.09 505	0.10 570	0.03 1	0.06 323

castereo++	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.15 128	0.05 2	0.14 417	0.12 108	0.11 66	0.15 266	0.07 80	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.08 29	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 91	0.06 124	0.11 263	0.14 71	0.09 367	0.10 212	0.12 108	0.10 39	0.12 161	0.06 26	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.06 323

tt45	0.09 184	0.06 124	0.11 263	0.15 128	0.07 140	0.11 270	0.16 418	0.13 124	0.11 120	0.09 193	0.06 25	0.08 198	0.06 69	0.13 365	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

999	0.09 184	0.05 45	0.13 368	0.15 128	0.08 231	0.10 212	0.14 257	0.15 201	0.11 120	0.10 243	0.08 133	0.08 198	0.08 236	0.16 462	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.05 213

PAM_32	0.09 184	0.05 45	0.17 523	0.15 128	0.08 231	0.10 212	0.15 345	0.14 158	0.15 266	0.09 193	0.08 133	0.09 236	0.07 184	0.14 399	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.06 323

PAM	0.10 260	0.05 45	0.16 492	0.15 128	0.08 231	0.09 147	0.16 418	0.15 201	0.16 306	0.12 324	0.09 170	0.09 236	0.07 184	0.13 365	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.06 323

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.15 128	0.05 2	0.05 4	0.13 186	0.12 93	0.08 30	0.07 80	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.07 6	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.04 49	0.04 77

UGAM-zero	0.09 184	0.05 45	0.15 456	0.15 128	0.08 231	0.09 147	0.13 186	0.19 348	0.15 266	0.11 280	0.15 341	0.07 131	0.07 184	0.09 63	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

Occ-G	0.08 91	0.05 45	0.06 5	0.14 71	0.07 140	0.08 89	0.14 257	0.13 124	0.15 266	0.07 80	0.11 263	0.07 131	0.05 15	0.09 63	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 313	0.05 45	0.14 407	0.15 128	0.20 673	0.09 147	0.17 461	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.14 320	0.10 274	0.07 184	0.10 129	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.09 530

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 313	0.05 45	0.11 263	0.15 128	0.13 592	0.13 380	0.16 418	0.23 436	0.17 336	0.10 243	0.12 285	0.10 274	0.07 184	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.08 484

U	0.08 91	0.07 247	0.09 133	0.19 484	0.10 482	0.10 212	0.13 186	0.12 93	0.17 336	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.05 15	0.07 6	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.06 305	0.05 213

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 61	0.15 128	0.06 33	0.04 1	0.09 25	0.10 39	0.09 59	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.06 69	0.06 1	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.06 323

RAFT-Stereo-weight	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.14 257	0.19 348	0.16 306	0.11 280	0.10 208	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.04 77

MyStereo07	0.10 260	0.07 247	0.10 200	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.18 510	0.15 201	0.15 266	0.09 193	0.06 25	0.06 44	0.07 184	0.12 307	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.06 323

MyStereo06	0.10 260	0.07 247	0.12 312	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.18 510	0.19 348	0.12 161	0.12 324	0.08 133	0.07 131	0.07 184	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.06 305	0.06 323

MyStereo05	0.13 419	0.07 247	0.10 200	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.18 510	0.27 518	0.35 592	0.17 460	0.14 320	0.15 412	0.11 366	0.15 427	0.13 417	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.06 305	0.06 323

MyStereo04	0.13 419	0.07 247	0.10 200	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.18 510	0.29 552	0.38 611	0.17 460	0.14 320	0.16 427	0.10 328	0.15 427	0.13 417	0.06 172	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.06 323

ACVNet-DCA	0.10 260	0.08 371	0.12 312	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 345	0.23 436	0.16 306	0.09 193	0.09 170	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.07 413

xx1	0.11 313	0.08 371	0.12 312	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 345	0.16 242	0.18 369	0.09 193	0.09 170	0.16 427	0.16 511	0.10 129	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.07 413

1test111	0.11 313	0.08 371	0.12 312	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 345	0.23 436	0.16 306	0.09 193	0.09 170	0.06 44	0.06 69	0.15 427	0.16 508	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.07 413

cc1	0.10 260	0.08 371	0.12 312	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 345	0.16 242	0.18 369	0.09 193	0.09 170	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.06 323

IGEVStereo-DCA	0.09 184	0.06 124	0.11 263	0.15 128	0.10 482	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.12 161	0.10 243	0.06 25	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

rrr	0.09 184	0.06 124	0.12 312	0.15 128	0.10 482	0.11 270	0.16 418	0.16 242	0.15 266	0.10 243	0.06 25	0.08 198	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

ffm	0.12 391	0.09 455	0.14 407	0.16 228	0.08 231	0.17 499	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.10 129	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.09 505	0.08 480	0.06 305	0.06 323

ff1	0.13 419	0.09 455	0.14 407	0.16 228	0.08 231	0.17 499	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.14 399	0.20 560	0.06 172	0.04 25	0.09 505	0.08 480	0.06 305	0.06 323

tt1	0.10 260	0.08 371	0.12 312	0.17 315	0.09 367	0.12 324	0.16 418	0.15 201	0.19 388	0.09 193	0.08 133	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.07 1	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.06 323

IGEV_Zeroshot_test	0.09 184	0.05 45	0.12 312	0.13 23	0.08 231	0.12 324	0.13 186	0.17 281	0.11 120	0.10 243	0.06 25	0.09 236	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.05 213

MSKI-zero shot	0.09 184	0.05 45	0.09 133	0.15 128	0.07 140	0.10 212	0.13 186	0.14 158	0.13 205	0.09 193	0.09 170	0.09 236	0.06 69	0.12 307	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

CASnet	0.09 184	0.09 455	0.09 133	0.19 484	0.06 33	0.07 45	0.11 71	0.18 317	0.14 238	0.11 280	0.10 208	0.09 236	0.07 184	0.10 129	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.10 554	0.08 480	0.05 175	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.14 71	0.13 592	0.14 417	0.13 186	0.14 158	0.09 59	0.07 80	0.09 170	0.07 131	0.08 236	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.04 77

GCAP-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.13 368	0.18 409	0.06 33	0.11 270	0.07 5	0.13 124	0.12 161	0.09 193	0.10 208	0.07 131	0.09 281	0.13 365	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

RAFT-Test	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.15 128	0.07 140	0.11 270	0.15 345	0.16 242	0.13 205	0.09 193	0.10 208	0.10 274	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

HH	0.09 184	0.06 124	0.13 368	0.17 315	0.08 231	0.10 212	0.16 418	0.14 158	0.10 87	0.08 140	0.09 170	0.08 198	0.07 184	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.04 77

HanStereo	0.09 184	0.06 124	0.13 368	0.17 315	0.08 231	0.10 212	0.16 418	0.14 158	0.10 87	0.08 140	0.09 170	0.08 198	0.07 184	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.04 77

LL-Strereo	0.13 419	0.09 455	0.11 263	0.20 553	0.10 482	0.11 270	0.18 510	0.32 589	0.24 471	0.15 412	0.15 341	0.14 383	0.13 441	0.19 534	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.09 505	0.08 480	0.04 49	0.05 213

CBFPSM	0.14 456	0.06 124	0.26 608	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.15 345	0.22 413	0.23 454	0.20 530	0.27 541	0.24 541	0.16 511	0.16 462	0.18 541	0.06 172	0.06 438	0.06 208	0.07 402	0.07 393	0.07 413

CES	0.08 91	0.04 1	0.08 61	0.14 71	0.07 140	0.09 147	0.14 257	0.11 66	0.09 59	0.08 140	0.09 170	0.11 305	0.06 69	0.12 307	0.08 27	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 175	0.05 213

EGLCR-Stereo	0.08 91	0.05 45	0.08 61	0.14 71	0.06 33	0.10 212	0.12 108	0.11 66	0.16 306	0.06 26	0.05 7	0.07 131	0.05 15	0.10 129	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

DCRE	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.16 228	0.11 533	0.11 270	0.17 461	0.18 317	0.17 336	0.11 280	0.18 406	0.10 274	0.10 328	0.15 427	0.11 302	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.05 175	0.04 77

MC-Stereo	0.08 91	0.06 124	0.09 133	0.17 315	0.06 33	0.10 212	0.14 257	0.12 93	0.10 87	0.09 193	0.12 285	0.09 236	0.06 69	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

RCA-Stereo	0.09 184	0.06 124	0.09 133	0.16 228	0.06 33	0.09 147	0.13 186	0.18 317	0.14 238	0.09 193	0.10 208	0.08 198	0.07 184	0.12 307	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.04 77

CroCo-Stereo Lap2	0.09 184	0.09 455	0.08 61	0.22 605	0.09 367	0.09 147	0.19 550	0.16 242	0.12 161	0.09 193	0.10 208	0.05 5	0.05 15	0.08 29	0.08 27	0.06 172	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.05 175	0.05 213

TestStereo1	0.13 419	0.08 371	0.08 61	0.19 484	0.08 231	0.18 518	0.29 678	0.23 436	0.16 306	0.17 460	0.20 429	0.16 427	0.10 328	0.12 307	0.13 417	0.06 172	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.05 175	0.05 213

DCANet-4	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.16 228	0.06 33	0.09 147	0.17 461	0.18 317	0.19 388	0.13 358	0.16 354	0.09 236	0.14 465	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

fff	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.15 128	0.07 140	0.09 147	0.17 461	0.16 242	0.20 412	0.13 358	0.16 354	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

ADStereo(finetuned)	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.16 228	0.06 33	0.09 147	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.13 358	0.17 378	0.10 274	0.12 399	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

DisPM	0.11 313	0.07 247	0.12 312	0.16 228	0.09 367	0.06 15	0.13 186	0.17 281	0.17 336	0.14 385	0.20 429	0.12 327	0.10 328	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.11 588

test_5	0.14 456	0.12 563	0.08 61	0.20 553	0.10 482	0.14 417	0.29 678	0.21 387	0.24 471	0.18 490	0.28 555	0.11 305	0.15 483	0.12 307	0.13 417	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

SA-5K	0.13 419	0.08 371	0.08 61	0.19 484	0.08 231	0.18 518	0.29 678	0.23 436	0.16 306	0.17 460	0.20 429	0.16 427	0.10 328	0.12 307	0.13 417	0.06 172	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.05 175	0.05 213

Sa-1000	0.12 391	0.08 371	0.08 61	0.18 409	0.08 231	0.14 417	0.22 605	0.22 413	0.18 369	0.15 412	0.20 429	0.17 449	0.11 366	0.10 129	0.10 215	0.06 172	0.05 284	0.09 505	0.09 528	0.05 175	0.05 213

iRaft-Stereo_20w	0.09 184	0.05 45	0.13 368	0.14 71	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.18 317	0.10 87	0.11 280	0.08 133	0.08 198	0.05 15	0.10 129	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.05 213

GLC_STEREO	0.11 313	0.07 247	0.11 263	0.17 315	0.07 140	0.09 147	0.13 186	0.15 201	0.24 471	0.12 324	0.13 304	0.12 327	0.08 236	0.18 519	0.11 302	0.06 172	0.08 546	0.08 417	0.06 301	0.05 175	0.05 213

IPLG	0.10 260	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.08 231	0.11 270	0.14 257	0.20 360	0.15 266	0.12 324	0.17 378	0.07 131	0.07 184	0.14 399	0.13 417	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

MIPNet	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.12 324	0.14 257	0.20 360	0.24 471	0.11 280	0.10 208	0.09 236	0.07 184	0.13 365	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

IPLGR	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 231	0.12 324	0.17 461	0.21 387	0.24 471	0.11 280	0.12 285	0.11 305	0.08 236	0.12 307	0.12 370	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.04 77

CrosDoStereo	0.12 391	0.06 124	0.12 312	0.14 71	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.17 281	0.22 442	0.19 507	0.24 487	0.15 412	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.05 175	0.05 213

Patchmatch Stereo++	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 231	0.06 15	0.11 71	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413
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
AAGNet	0.11 313	0.07 247	0.16 492	0.19 484	0.09 367	0.08 89	0.13 186	0.18 317	0.13 205	0.16 441	0.21 453	0.13 360	0.14 465	0.11 207	0.14 460	0.06 172	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 305	0.05 213

OMP-Stereo	0.11 313	0.06 124	0.14 407	0.18 409	0.08 231	0.09 147	0.12 108	0.21 387	0.21 428	0.13 358	0.14 320	0.11 305	0.12 399	0.11 207	0.13 417	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.04 77

IIG-Stereo	0.11 313	0.06 124	0.13 368	0.17 315	0.08 231	0.11 270	0.12 108	0.22 413	0.17 336	0.14 385	0.17 378	0.11 305	0.12 399	0.12 307	0.12 370	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.04 77

NF-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 257	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.12 601

OCTAStereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 257	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.12 601

NRIStereo	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.18 409	0.08 231	0.10 212	0.14 257	0.16 242	0.15 266	0.12 324	0.14 320	0.13 360	0.12 399	0.13 365	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.07 413

PSM-adaLoss	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 231	0.06 15	0.12 108	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

ROB_FTStereo_v2	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 231	0.06 15	0.12 108	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

ROB_FTStereo	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 231	0.06 15	0.11 71	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

HUI-Stereo	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 231	0.06 15	0.12 108	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

DeepStereo_LL	0.12 391	0.06 124	0.12 312	0.14 71	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.17 281	0.22 442	0.19 507	0.24 487	0.15 412	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.05 175	0.05 213

SST-Stereo	0.10 260	0.07 247	0.15 456	0.18 409	0.09 367	0.06 15	0.12 108	0.17 281	0.11 120	0.15 412	0.17 378	0.13 360	0.12 399	0.10 129	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 305	0.05 213

THIR-Stereo	0.12 391	0.07 247	0.11 263	0.15 128	0.08 231	0.14 417	0.16 418	0.17 281	0.25 493	0.16 441	0.24 487	0.14 383	0.12 399	0.12 307	0.14 460	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.07 402	0.05 175	0.05 213

RAFT_R40	0.11 313	0.07 247	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.06 15	0.13 186	0.17 281	0.16 306	0.14 385	0.18 406	0.15 412	0.12 399	0.10 129	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 305	0.05 213

PFNet	0.12 391	0.06 124	0.17 523	0.17 315	0.08 231	0.09 147	0.15 345	0.26 497	0.20 412	0.16 441	0.16 354	0.14 383	0.11 366	0.12 307	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.05 213

RE-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 257	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.12 601

Pruner-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.12 312	0.17 315	0.09 367	0.06 15	0.12 108	0.17 281	0.17 336	0.13 358	0.19 417	0.13 360	0.09 281	0.11 207	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.08 484

TVStereo	0.11 313	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.10 212	0.14 257	0.23 436	0.19 388	0.12 324	0.17 378	0.12 327	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.12 601

DeepStereo_RVC	0.11 313	0.08 371	0.16 492	0.18 409	0.08 231	0.08 89	0.12 108	0.17 281	0.12 161	0.13 358	0.14 320	0.12 327	0.12 399	0.12 307	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.08 484

iGMRVC	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 231	0.06 15	0.12 108	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

IRAFT_RVC	0.12 391	0.08 371	0.16 492	0.19 484	0.08 231	0.07 45	0.15 345	0.24 460	0.23 454	0.14 385	0.14 320	0.15 412	0.12 399	0.12 307	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.09 505	0.06 301	0.06 305	0.06 323

iRAFT	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.18 409	0.08 231	0.06 15	0.11 71	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

RAFT	0.13 419	0.09 455	0.11 263	0.18 409	0.08 231	0.15 444	0.24 630	0.20 360	0.19 388	0.21 545	0.21 453	0.17 449	0.12 399	0.16 462	0.09 109	0.06 172	0.07 513	0.10 554	0.09 528	0.05 175	0.05 213

test-1	0.10 260	0.07 247	0.16 492	0.19 484	0.08 231	0.11 270	0.24 630	0.14 158	0.18 369	0.09 193	0.07 68	0.09 236	0.08 236	0.07 6	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.04 49	0.04 77

RAFT-IKP	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 231	0.06 15	0.12 108	0.16 242	0.13 205	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.11 207	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.07 413

CREStereo++_RVC	0.08 91	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.07 140	0.09 147	0.12 108	0.14 158	0.14 238	0.10 243	0.14 320	0.08 198	0.07 184	0.09 63	0.11 302	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 77
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
XX-TBD	0.09 184	0.06 124	0.07 13	0.14 71	0.07 140	0.12 324	0.16 418	0.14 158	0.13 205	0.11 280	0.12 285	0.09 236	0.08 236	0.10 129	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 305	0.05 213

RALAANet	0.11 313	0.08 371	0.10 200	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.10 42	0.20 360	0.15 266	0.14 385	0.13 304	0.16 427	0.09 281	0.12 307	0.11 302	0.06 172	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.04 77

XX-Stereo	0.09 184	0.05 45	0.08 61	0.17 315	0.09 367	0.15 444	0.12 108	0.20 360	0.10 87	0.10 243	0.14 320	0.07 131	0.06 69	0.12 307	0.08 27	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.04 49	0.04 77

DCANet	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.16 228	0.06 33	0.09 147	0.17 461	0.15 201	0.19 388	0.13 358	0.17 378	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.04 77

csc	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.15 128	0.07 140	0.09 147	0.17 461	0.16 242	0.20 412	0.13 358	0.16 354	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

cscssc	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.15 128	0.07 140	0.09 147	0.17 461	0.16 242	0.20 412	0.13 358	0.16 354	0.10 274	0.11 366	0.11 207	0.12 370	0.06 172	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.05 213

111	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.15 128	0.07 140	0.10 212	0.14 257	0.21 387	0.23 454	0.11 280	0.12 285	0.14 383	0.11 366	0.13 365	0.10 215	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.05 175	0.05 213

ARAFT	0.12 391	0.08 371	0.17 523	0.19 484	0.09 367	0.14 417	0.18 510	0.20 360	0.12 161	0.12 324	0.13 304	0.14 383	0.11 366	0.15 427	0.12 370	0.06 172	0.05 284	0.10 554	0.09 528	0.05 175	0.04 77

CFNet-RSSM	0.09 184	0.07 247	0.09 133	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.15 345	0.16 242	0.17 336	0.08 140	0.12 285	0.10 274	0.09 281	0.11 207	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.04 77

MMNet	0.17 545	0.09 455	0.16 492	0.20 553	0.11 533	0.27 638	0.20 574	0.25 479	0.41 624	0.22 561	0.30 574	0.21 499	0.20 577	0.17 496	0.20 560	0.06 172	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.07 413

Gwc-CoAtRS	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.10 212	0.14 257	0.17 281	0.17 336	0.08 140	0.10 208	0.12 327	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.04 64	0.04 49	0.04 77

CCAANet	0.14 456	0.06 124	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.16 476	0.13 186	0.30 566	0.24 471	0.16 441	0.32 587	0.18 463	0.17 534	0.17 496	0.14 460	0.06 172	0.05 284	0.09 505	0.09 528	0.06 305	0.09 530

DIP-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.09 25	0.16 242	0.16 306	0.11 280	0.16 354	0.14 383	0.12 399	0.15 427	0.13 417	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.14 456	0.08 371	0.11 263	0.15 128	0.08 231	0.15 444	0.15 345	0.27 518	0.29 539	0.19 507	0.21 453	0.29 592	0.14 465	0.17 496	0.13 417	0.06 172	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.06 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 524	0.10 518	0.10 200	0.18 409	0.09 367	0.18 518	0.19 550	0.26 497	0.31 557	0.22 561	0.35 609	0.21 499	0.21 581	0.22 589	0.16 508	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.06 323

HITNet	0.10 260	0.06 124	0.12 312	0.14 71	0.06 33	0.11 270	0.10 42	0.18 317	0.18 369	0.13 358	0.16 354	0.14 383	0.11 366	0.15 427	0.13 417	0.06 172	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.06 305	0.05 213
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.16 228	0.08 231	0.16 476	0.12 108	0.25 479	0.35 592	0.21 545	0.29 567	0.24 541	0.13 441	0.14 399	0.14 460	0.06 172	0.05 284	0.06 208	0.04 64	0.09 528	0.08 484

iResNet	0.13 419	0.10 518	0.18 547	0.19 484	0.08 231	0.13 380	0.18 510	0.20 360	0.26 507	0.15 412	0.23 474	0.15 412	0.13 441	0.14 399	0.14 460	0.06 172	0.04 25	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.05 213

SME	0.11 313	0.09 455	0.10 200	0.17 315	0.07 140	0.20 559	0.13 186	0.21 387	0.17 336	0.12 324	0.13 304	0.10 274	0.12 399	0.13 365	0.13 417	0.07 355	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.06 305	0.05 213

ManiGeoR	0.10 260	0.05 45	0.12 312	0.12 7	0.08 231	0.12 324	0.12 108	0.24 460	0.14 238	0.12 324	0.14 320	0.12 327	0.09 281	0.13 365	0.13 417	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.07 413

HLf10	0.10 260	0.05 45	0.12 312	0.12 7	0.08 231	0.12 324	0.12 108	0.24 460	0.14 238	0.12 324	0.14 320	0.12 327	0.09 281	0.13 365	0.13 417	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.07 413

TestStereo_HLe17	0.10 260	0.05 45	0.12 312	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.15 345	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.14 320	0.11 305	0.09 281	0.13 365	0.12 370	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.06 323

TestStereo_HL3	0.11 313	0.05 45	0.16 492	0.13 23	0.07 140	0.12 324	0.11 71	0.20 360	0.09 59	0.15 412	0.30 574	0.13 360	0.12 399	0.16 462	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.06 305	0.07 413

TestStereo_HL2	0.11 313	0.06 124	0.11 263	0.12 7	0.08 231	0.12 324	0.14 257	0.20 360	0.18 369	0.13 358	0.21 453	0.12 327	0.10 328	0.12 307	0.12 370	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.07 413

GGDA	0.11 313	0.06 124	0.11 263	0.13 23	0.07 140	0.12 324	0.14 257	0.19 348	0.19 388	0.13 358	0.20 429	0.12 327	0.09 281	0.12 307	0.12 370	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.06 305	0.07 413

DNS	0.09 184	0.05 45	0.11 263	0.15 128	0.08 231	0.10 212	0.16 418	0.17 281	0.09 59	0.08 140	0.12 285	0.08 198	0.07 184	0.09 63	0.08 27	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.05 200	0.06 305	0.05 213

DF	0.08 91	0.05 45	0.09 133	0.15 128	0.06 33	0.11 270	0.13 186	0.10 39	0.12 161	0.09 193	0.10 208	0.10 274	0.08 236	0.11 207	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

RT-Monster	0.09 184	0.05 45	0.09 133	0.14 71	0.08 231	0.11 270	0.10 42	0.17 281	0.18 369	0.13 358	0.10 208	0.09 236	0.08 236	0.10 129	0.10 215	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.06 323

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 133	0.12 7	0.05 2	0.06 15	0.11 71	0.06 1	0.06 8	0.06 26	0.06 25	0.06 44	0.05 15	0.08 29	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 175	0.04 77

LiteMatch	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.16 228	0.07 140	0.09 147	0.15 345	0.13 124	0.08 30	0.06 26	0.07 68	0.06 44	0.15 483	0.10 129	0.14 460	0.07 355	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.06 305	0.06 323

Lsterematch	0.11 313	0.06 124	0.11 263	0.16 228	0.07 140	0.13 380	0.15 345	0.14 158	0.17 336	0.16 441	0.18 406	0.15 412	0.15 483	0.12 307	0.14 460	0.07 355	0.04 25	0.06 208	0.06 301	0.06 305	0.06 323

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 5	0.15 128	0.06 33	0.09 147	0.11 71	0.11 66	0.10 87	0.05 2	0.05 7	0.06 44	0.08 236	0.09 63	0.07 1	0.07 355	0.04 25	0.04 1	0.04 64	0.04 49	0.04 77

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 23	0.06 33	0.08 89	0.11 71	0.15 201	0.12 161	0.06 26	0.05 7	0.04 1	0.05 15	0.08 29	0.10 215	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.04 49	0.04 77

VMStereo-Base	0.09 184	0.05 45	0.10 200	0.13 23	0.07 140	0.10 212	0.10 42	0.16 242	0.13 205	0.10 243	0.15 341	0.10 274	0.09 281	0.11 207	0.10 215	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.06 323

WQFJX1	0.10 260	0.07 247	0.08 61	0.22 605	0.09 367	0.12 324	0.17 461	0.18 317	0.17 336	0.10 243	0.09 170	0.07 131	0.10 328	0.11 207	0.09 109	0.07 355	0.08 546	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.04 77

NLSM1	0.10 260	0.07 247	0.07 13	0.19 484	0.08 231	0.13 380	0.16 418	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.10 208	0.06 44	0.10 328	0.10 129	0.11 302	0.07 355	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.05 175	0.05 213

NLCSM	0.11 313	0.09 455	0.09 133	0.23 629	0.11 533	0.12 324	0.19 550	0.18 317	0.18 369	0.12 324	0.11 263	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.10 215	0.07 355	0.08 546	0.07 321	0.07 402	0.06 305	0.05 213

Select-FE	0.11 313	0.06 124	0.20 571	0.15 128	0.11 533	0.11 270	0.13 186	0.21 387	0.18 369	0.09 193	0.11 263	0.10 274	0.06 69	0.12 307	0.09 109	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.08 480	0.06 305	0.08 484

z-ln-s-r	0.17 545	0.10 518	0.40 660	0.19 484	0.08 231	0.17 499	0.18 510	0.22 413	0.33 571	0.18 490	0.40 638	0.22 517	0.17 534	0.20 559	0.23 601	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.05 213

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 263	0.15 128	0.06 33	0.09 147	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 131	0.07 184	0.11 207	0.08 27	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 263	0.15 128	0.06 33	0.09 147	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 26	0.05 7	0.07 131	0.07 184	0.11 207	0.08 27	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.05 175	0.05 213

DFGA-Net	0.13 419	0.11 545	0.18 547	0.17 315	0.10 482	0.12 324	0.13 186	0.22 413	0.25 493	0.16 441	0.16 354	0.13 360	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.05 175	0.05 213

G2L-Stereo_test	0.14 456	0.07 247	0.11 263	0.13 23	0.08 231	0.12 324	0.16 418	0.30 566	0.28 532	0.20 530	0.23 474	0.20 490	0.16 511	0.17 496	0.18 541	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.07 393	0.06 323

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 200	0.15 128	0.06 33	0.07 45	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 44	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.06 323

FACV-RUCA	0.13 419	0.11 545	0.12 312	0.19 484	0.12 569	0.15 444	0.15 345	0.22 413	0.20 412	0.15 412	0.16 354	0.14 383	0.16 511	0.14 399	0.13 417	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.06 301	0.10 561	0.08 484

UGAM	0.13 419	0.10 518	0.09 133	0.22 605	0.08 231	0.12 324	0.20 574	0.17 281	0.23 454	0.21 545	0.16 354	0.13 360	0.13 441	0.19 534	0.12 370	0.07 355	0.05 284	0.13 621	0.11 604	0.07 393	0.05 213

model_zeroshot	0.10 260	0.04 1	0.11 263	0.15 128	0.09 367	0.12 324	0.14 257	0.20 360	0.13 205	0.11 280	0.10 208	0.12 327	0.07 184	0.12 307	0.10 215	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.05 200	0.06 305	0.06 323

GCAP-BAT	0.09 184	0.05 45	0.11 263	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.14 257	0.14 158	0.16 306	0.07 80	0.10 208	0.08 198	0.06 69	0.13 365	0.08 27	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 77

ACV-stereo	0.15 501	0.10 518	0.28 621	0.18 409	0.12 569	0.14 417	0.12 108	0.23 436	0.21 428	0.19 507	0.23 474	0.22 517	0.15 483	0.23 600	0.17 523	0.07 355	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

RAStereo	0.10 260	0.09 455	0.08 61	0.20 553	0.08 231	0.13 380	0.18 510	0.15 201	0.17 336	0.10 243	0.12 285	0.05 5	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.05 200	0.05 175	0.04 77

test_sample1	0.13 419	0.07 247	0.14 407	0.13 23	0.08 231	0.19 543	0.16 418	0.20 360	0.15 266	0.14 385	0.22 465	0.18 463	0.16 511	0.17 496	0.14 460	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.07 413

DispNO	0.14 456	0.08 371	0.17 523	0.19 484	0.12 569	0.11 270	0.21 595	0.23 436	0.29 539	0.17 460	0.23 474	0.18 463	0.17 534	0.15 427	0.15 492	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.06 323

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 260	0.08 371	0.12 312	0.16 228	0.08 231	0.15 444	0.16 418	0.18 317	0.18 369	0.10 243	0.09 170	0.09 236	0.08 236	0.11 207	0.12 370	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.06 301	0.07 393	0.06 323

MyStereo8	0.12 391	0.07 247	0.15 456	0.15 128	0.09 367	0.18 518	0.14 257	0.19 348	0.22 442	0.12 324	0.18 406	0.11 305	0.10 328	0.16 462	0.18 541	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.05 200	0.08 463	0.09 530

CoDeX	0.12 391	0.07 247	0.12 312	0.17 315	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.23 436	0.27 517	0.13 358	0.17 378	0.16 427	0.11 366	0.14 399	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.05 213

1111x	0.15 501	0.08 371	0.12 312	0.18 409	0.07 140	0.18 518	0.25 646	0.31 578	0.24 471	0.17 460	0.24 487	0.26 565	0.15 483	0.13 365	0.23 601	0.07 355	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.07 393	0.06 323

plain	0.10 260	0.08 371	0.10 200	0.19 484	0.09 367	0.10 212	0.15 345	0.14 158	0.13 205	0.13 358	0.15 341	0.09 236	0.12 399	0.13 365	0.12 370	0.07 355	0.05 284	0.09 505	0.06 301	0.06 305	0.06 323

MaDis-Stereo	0.09 184	0.09 455	0.08 61	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.10 42	0.16 242	0.16 306	0.09 193	0.11 263	0.06 44	0.06 69	0.09 63	0.13 417	0.07 355	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.05 175	0.04 77

UniTT-Stereo	0.09 184	0.07 247	0.08 61	0.18 409	0.08 231	0.13 380	0.11 71	0.12 93	0.11 120	0.10 243	0.12 285	0.05 5	0.07 184	0.09 63	0.09 109	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.05 175	0.05 213

PCWNet_CMD	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.14 257	0.29 552	0.36 597	0.14 385	0.20 429	0.21 499	0.12 399	0.17 496	0.13 417	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

GCAPDPT-zeroshot	0.09 184	0.05 45	0.11 263	0.13 23	0.07 140	0.11 270	0.14 257	0.14 158	0.16 306	0.07 80	0.10 208	0.08 198	0.06 69	0.13 365	0.08 27	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.04 49	0.04 77

Any-RAFT	0.10 260	0.05 45	0.09 133	0.14 71	0.07 140	0.13 380	0.14 257	0.21 387	0.15 266	0.11 280	0.12 285	0.12 327	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.07 355	0.04 25	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.05 213

LoS	0.09 184	0.05 45	0.11 263	0.13 23	0.07 140	0.14 417	0.11 71	0.15 201	0.15 266	0.09 193	0.09 170	0.12 327	0.09 281	0.15 427	0.10 215	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.03 1	0.05 175	0.05 213
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.17 545	0.11 545	0.18 547	0.17 315	0.11 533	0.16 476	0.25 646	0.24 460	0.33 571	0.19 507	0.24 487	0.26 565	0.24 604	0.19 534	0.20 560	0.07 355	0.08 546	0.09 505	0.10 570	0.09 528	0.08 484

anonymousa	0.13 419	0.07 247	0.13 368	0.18 409	0.09 367	0.13 380	0.17 461	0.19 348	0.29 539	0.15 412	0.24 487	0.15 412	0.14 465	0.14 399	0.14 460	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.09 528	0.05 175	0.06 323

qqq	0.13 419	0.09 455	0.15 456	0.16 228	0.08 231	0.13 380	0.15 345	0.23 436	0.16 306	0.15 412	0.19 417	0.16 427	0.16 511	0.15 427	0.16 508	0.07 355	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.07 413

x	0.13 419	0.07 247	0.14 407	0.14 71	0.08 231	0.18 518	0.14 257	0.22 413	0.20 412	0.15 412	0.19 417	0.19 478	0.17 534	0.18 519	0.18 541	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.07 413

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 559	0.09 455	0.29 629	0.15 128	0.10 482	0.22 586	0.20 574	0.26 497	0.39 615	0.25 596	0.42 656	0.24 541	0.15 483	0.20 559	0.19 554	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.10 561	0.09 530

hknet	0.15 501	0.11 545	0.13 368	0.22 605	0.11 533	0.14 417	0.15 345	0.34 618	0.25 493	0.17 460	0.22 465	0.22 517	0.18 549	0.17 496	0.12 370	0.07 355	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.07 393	0.07 413

CIPLG	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.17 281	0.15 266	0.14 385	0.11 263	0.16 427	0.09 281	0.16 462	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

IPLGR_C	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.17 281	0.15 266	0.14 385	0.10 208	0.16 427	0.09 281	0.16 462	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

ACRE	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.08 231	0.12 324	0.15 345	0.17 281	0.14 238	0.14 385	0.10 208	0.16 427	0.09 281	0.16 462	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.06 323

GwcNet-ADL	0.13 419	0.08 371	0.14 407	0.20 553	0.09 367	0.11 270	0.20 574	0.30 566	0.24 471	0.13 358	0.14 320	0.18 463	0.14 465	0.13 365	0.14 460	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.06 323

TRStereo	0.09 184	0.05 45	0.12 312	0.15 128	0.12 569	0.10 212	0.13 186	0.18 317	0.18 369	0.09 193	0.09 170	0.09 236	0.06 69	0.10 129	0.08 27	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.04 49	0.04 77

PSM-softLoss	0.12 391	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.08 89	0.13 186	0.24 460	0.17 336	0.14 385	0.19 417	0.13 360	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.12 601

KMStereo	0.12 391	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.08 89	0.13 186	0.24 460	0.17 336	0.14 385	0.19 417	0.13 360	0.11 366	0.11 207	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.12 601

CRE-IMP	0.11 313	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.08 231	0.10 212	0.12 108	0.18 317	0.10 87	0.14 385	0.13 304	0.13 360	0.12 399	0.12 307	0.11 302	0.07 355	0.04 25	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.08 484

CroCo-Stereo	0.09 184	0.08 371	0.08 61	0.22 605	0.09 367	0.09 147	0.19 550	0.15 201	0.12 161	0.07 80	0.07 68	0.08 198	0.06 69	0.08 29	0.07 1	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.04 64	0.05 175	0.04 77
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LMCR-Stereo	0.15 501	0.08 371	0.13 368	0.21 587	0.09 367	0.17 499	0.20 574	0.27 518	0.19 388	0.24 583	0.24 487	0.23 535	0.17 534	0.20 559	0.17 523	0.07 355	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.10 561	0.08 484

rafts_anoy	0.11 313	0.06 124	0.10 200	0.17 315	0.08 231	0.10 212	0.14 257	0.17 281	0.14 238	0.13 358	0.13 304	0.12 327	0.10 328	0.11 207	0.12 370	0.07 355	0.04 25	0.09 505	0.11 604	0.07 393	0.06 323

raft+_RVC	0.11 313	0.07 247	0.09 133	0.16 228	0.07 140	0.10 212	0.11 71	0.24 460	0.20 412	0.12 324	0.15 341	0.12 327	0.08 236	0.12 307	0.13 417	0.07 355	0.04 25	0.07 321	0.06 301	0.05 175	0.05 213

TANstereo	0.09 184	0.04 1	0.08 61	0.13 23	0.06 33	0.11 270	0.14 257	0.15 201	0.19 388	0.11 280	0.15 341	0.10 274	0.06 69	0.12 307	0.09 109	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.06 305	0.05 213

CFNet_pseudo	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.16 228	0.09 367	0.13 380	0.14 257	0.27 518	0.34 583	0.14 385	0.21 453	0.22 517	0.13 441	0.18 519	0.14 460	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.06 301	0.07 393	0.07 413

RALCasStereoNet	0.10 260	0.06 124	0.09 133	0.16 228	0.08 231	0.12 324	0.14 257	0.17 281	0.11 120	0.12 324	0.17 378	0.14 383	0.10 328	0.12 307	0.11 302	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.07 413

RAFT + AFF	0.13 419	0.07 247	0.20 571	0.20 553	0.10 482	0.14 417	0.24 630	0.26 497	0.20 412	0.11 280	0.10 208	0.12 327	0.10 328	0.15 427	0.12 370	0.07 355	0.06 438	0.09 505	0.08 480	0.06 305	0.08 484

GMStereo	0.13 419	0.14 603	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.15 444	0.16 418	0.20 360	0.24 471	0.16 441	0.17 378	0.10 274	0.10 328	0.16 462	0.13 417	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.06 323
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.17 545	0.09 455	0.18 547	0.19 484	0.12 569	0.27 638	0.19 550	0.33 609	0.29 539	0.21 545	0.24 487	0.23 535	0.19 565	0.19 534	0.18 541	0.07 355	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.06 323

ACVNet	0.15 501	0.09 455	0.15 456	0.13 23	0.12 569	0.14 417	0.20 574	0.22 413	0.33 571	0.17 460	0.26 532	0.21 499	0.16 511	0.17 496	0.21 580	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.06 323

acv_ft	0.15 501	0.09 455	0.15 456	0.19 484	0.10 482	0.16 476	0.17 461	0.25 479	0.33 571	0.19 507	0.26 532	0.21 499	0.17 534	0.17 496	0.18 541	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.06 323

FADNet-RVC-Resample	0.16 524	0.11 545	0.31 634	0.22 605	0.11 533	0.19 543	0.14 257	0.25 479	0.24 471	0.24 583	0.27 541	0.20 490	0.15 483	0.16 462	0.15 492	0.07 355	0.08 546	0.12 606	0.10 570	0.09 528	0.10 561

BEATNet_4x	0.12 391	0.08 371	0.14 407	0.18 409	0.07 140	0.15 444	0.07 5	0.22 413	0.18 369	0.16 441	0.19 417	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.15 492	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.06 305	0.06 323

R-Stereo Train	0.10 260	0.06 124	0.10 200	0.17 315	0.08 231	0.11 270	0.14 257	0.23 436	0.11 120	0.12 324	0.19 417	0.11 305	0.08 236	0.09 63	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.05 213

ADCRef	0.19 571	0.12 563	0.41 663	0.20 553	0.12 569	0.22 586	0.18 510	0.32 589	0.36 597	0.26 602	0.32 587	0.17 449	0.23 598	0.24 610	0.24 614	0.07 355	0.06 438	0.09 505	0.09 528	0.08 463	0.08 484

RAFT-Stereo	0.10 260	0.06 124	0.10 200	0.17 315	0.08 231	0.11 270	0.14 257	0.23 436	0.11 120	0.12 324	0.19 417	0.11 305	0.08 236	0.09 63	0.11 302	0.07 355	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.05 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 456	0.07 247	0.14 407	0.16 228	0.08 231	0.18 518	0.14 257	0.29 552	0.20 412	0.17 460	0.25 515	0.21 499	0.18 549	0.20 559	0.19 554	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.08 480	0.06 305	0.06 323

MSMDNet	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.14 257	0.29 552	0.36 597	0.14 385	0.21 453	0.21 499	0.12 399	0.17 496	0.14 460	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

ccs_rob	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.16 228	0.09 367	0.12 324	0.14 257	0.27 518	0.34 583	0.14 385	0.21 453	0.22 517	0.13 441	0.18 519	0.14 460	0.07 355	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413

HSM	0.15 501	0.08 371	0.14 407	0.16 228	0.09 367	0.16 476	0.14 257	0.28 538	0.25 493	0.19 507	0.23 474	0.37 647	0.16 511	0.20 559	0.15 492	0.07 355	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.06 323

iResNet_ROB	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.14 71	0.07 140	0.18 518	0.14 257	0.26 497	0.31 557	0.22 561	0.25 515	0.23 535	0.15 483	0.15 427	0.13 417	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.08 463	0.08 484

LE_ROB	0.50 698	0.07 247	0.14 407	0.15 128	0.08 231	0.24 607	0.16 418	0.22 413	1.81 732	4.63 738	0.67 695	0.47 682	0.44 691	0.20 559	0.29 656	0.07 355	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.08 463	0.06 323

pmcnn	0.15 501	0.07 247	0.19 559	0.15 128	0.07 140	0.20 559	0.15 345	0.24 460	0.26 507	0.21 545	0.34 604	0.28 583	0.18 549	0.18 519	0.17 523	0.07 355	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.07 393	0.06 323

LSFM	0.09 184	0.04 1	0.12 312	0.14 71	0.11 533	0.07 45	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 193	0.07 68	0.06 44	0.08 236	0.11 207	0.10 215	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.11 584	0.13 625

flow	0.09 184	0.04 1	0.12 312	0.14 71	0.11 533	0.07 45	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 193	0.07 68	0.06 44	0.08 236	0.12 307	0.10 215	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.11 584	0.13 625

depth_test_26	0.08 91	0.04 1	0.11 263	0.13 23	0.07 140	0.07 45	0.11 71	0.12 93	0.11 120	0.09 193	0.07 68	0.08 198	0.05 15	0.09 63	0.08 27	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.06 305	0.07 413

HLF11	0.11 313	0.05 45	0.13 368	0.12 7	0.08 231	0.14 417	0.11 71	0.22 413	0.10 87	0.12 324	0.23 474	0.11 305	0.11 366	0.14 399	0.13 417	0.08 438	0.05 284	0.05 55	0.04 64	0.08 463	0.08 484

RT-IGEV	0.13 419	0.06 124	0.13 368	0.15 128	0.09 367	0.15 444	0.17 461	0.24 460	0.27 517	0.16 441	0.17 378	0.17 449	0.10 328	0.14 399	0.11 302	0.08 438	0.05 284	0.07 321	0.05 200	0.07 393	0.07 413

NLMM1	0.11 313	0.09 455	0.07 13	0.22 605	0.10 482	0.12 324	0.20 574	0.18 317	0.20 412	0.12 324	0.11 263	0.07 131	0.09 281	0.11 207	0.11 302	0.08 438	0.08 546	0.07 321	0.06 301	0.04 49	0.04 77

z-mn7	0.24 628	0.14 603	0.45 667	0.19 484	0.13 592	0.28 645	0.25 646	0.34 618	0.62 688	0.27 608	0.56 684	0.29 592	0.24 604	0.32 651	0.25 624	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.08 480	0.10 561	0.10 561

w-ln-seven-2	0.20 583	0.14 603	0.37 654	0.22 605	0.12 569	0.20 559	0.21 595	0.28 538	0.37 604	0.25 596	0.37 618	0.27 573	0.22 590	0.21 576	0.23 601	0.08 438	0.08 546	0.09 505	0.09 528	0.10 561	0.09 530

S2M2_XL	0.08 91	0.06 124	0.12 312	0.12 7	0.08 231	0.09 147	0.09 25	0.07 7	0.07 20	0.08 140	0.07 68	0.07 131	0.06 69	0.09 63	0.09 109	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.05 200	0.08 463	0.06 323
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 419	0.06 124	0.13 368	0.13 23	0.08 231	0.14 417	0.16 418	0.25 479	0.18 369	0.19 507	0.18 406	0.20 490	0.14 465	0.17 496	0.16 508	0.08 438	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.09 530

coex_refinement	0.14 456	0.07 247	0.12 312	0.17 315	0.10 482	0.15 444	0.15 345	0.26 497	0.29 539	0.18 490	0.20 429	0.22 517	0.17 534	0.16 462	0.18 541	0.08 438	0.05 284	0.06 208	0.06 301	0.09 528	0.08 484

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 613	0.17 523	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 71	0.08 13	0.08 30	0.06 26	0.06 25	0.05 5	0.05 15	0.09 63	0.08 27	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 175	0.04 77

Pointernet	0.09 184	0.04 1	0.09 133	0.16 228	0.08 231	0.13 380	0.10 42	0.15 201	0.17 336	0.09 193	0.07 68	0.06 44	0.06 69	0.11 207	0.09 109	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 305	0.05 213

test_sample6	0.14 456	0.08 371	0.13 368	0.16 228	0.08 231	0.17 499	0.19 550	0.25 479	0.17 336	0.17 460	0.27 541	0.19 478	0.14 465	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.08 484

test_sample5	0.14 456	0.08 371	0.14 407	0.16 228	0.08 231	0.18 518	0.18 510	0.25 479	0.17 336	0.17 460	0.27 541	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.08 484

test_sample4	0.14 456	0.08 371	0.14 407	0.15 128	0.08 231	0.19 543	0.18 510	0.26 497	0.17 336	0.16 441	0.25 515	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.08 484

test_sample3	0.14 456	0.08 371	0.15 456	0.14 71	0.09 367	0.19 543	0.17 461	0.26 497	0.18 369	0.16 441	0.22 465	0.19 478	0.15 483	0.17 496	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.09 528	0.08 484

test_sample2	0.12 391	0.07 247	0.12 312	0.14 71	0.08 231	0.16 476	0.18 510	0.21 387	0.16 306	0.14 385	0.20 429	0.19 478	0.15 483	0.15 427	0.12 370	0.08 438	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.07 413

trnet	0.08 91	0.05 45	0.07 13	0.12 7	0.05 2	0.12 324	0.11 71	0.13 124	0.10 87	0.08 140	0.13 304	0.09 236	0.08 236	0.11 207	0.10 215	0.08 438	0.05 284	0.05 55	0.03 1	0.06 305	0.05 213

SMFormer	0.14 456	0.07 247	0.17 523	0.14 71	0.08 231	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.17 523	0.08 438	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.06 323

tta	0.14 456	0.07 247	0.17 523	0.14 71	0.08 231	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.17 523	0.08 438	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.06 305	0.06 323

qqq1	0.13 419	0.07 247	0.17 523	0.14 71	0.08 231	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.11 302	0.08 438	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.06 305	0.06 323

fff1	0.13 419	0.07 247	0.17 523	0.14 71	0.08 231	0.16 476	0.17 461	0.26 497	0.27 517	0.19 507	0.20 429	0.18 463	0.15 483	0.15 427	0.11 302	0.08 438	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.06 305	0.06 323

mmm	0.14 456	0.08 371	0.17 523	0.17 315	0.09 367	0.17 499	0.18 510	0.21 387	0.15 266	0.15 412	0.23 474	0.21 499	0.16 511	0.16 462	0.17 523	0.08 438	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413

11t1	0.12 391	0.06 124	0.13 368	0.14 71	0.08 231	0.17 499	0.15 345	0.18 317	0.15 266	0.15 412	0.15 341	0.16 427	0.16 511	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.07 413

DualNet	0.14 456	0.08 371	0.14 407	0.16 228	0.08 231	0.18 518	0.18 510	0.25 479	0.17 336	0.17 460	0.27 541	0.18 463	0.14 465	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.08 463	0.08 484

mmx	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.16 228	0.08 231	0.17 499	0.17 461	0.27 518	0.25 493	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.14 399	0.20 560	0.08 438	0.06 438	0.09 505	0.08 480	0.08 463	0.08 484

xxx	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.16 228	0.08 231	0.17 499	0.17 461	0.27 518	0.25 493	0.15 412	0.25 515	0.19 478	0.13 441	0.14 399	0.20 560	0.08 438	0.06 438	0.09 505	0.08 480	0.08 463	0.08 484

MIF-Stereo (partial)	0.11 313	0.06 124	0.10 200	0.19 484	0.10 482	0.10 212	0.11 71	0.17 281	0.18 369	0.14 385	0.16 354	0.09 236	0.11 366	0.12 307	0.12 370	0.08 438	0.05 284	0.08 417	0.07 402	0.06 305	0.07 413

EKT-Stereo	0.11 313	0.07 247	0.14 407	0.15 128	0.10 482	0.13 380	0.14 257	0.18 317	0.21 428	0.11 280	0.08 133	0.12 327	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.07 413

CAS	0.08 91	0.04 1	0.07 13	0.17 315	0.08 231	0.10 212	0.13 186	0.12 93	0.09 59	0.09 193	0.10 208	0.08 198	0.06 69	0.09 63	0.08 27	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.05 175	0.04 77

gwcnet-sp	0.14 456	0.07 247	0.12 312	0.18 409	0.09 367	0.16 476	0.17 461	0.24 460	0.24 471	0.18 490	0.24 487	0.15 412	0.16 511	0.15 427	0.15 492	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

scenet	0.14 456	0.07 247	0.12 312	0.18 409	0.09 367	0.16 476	0.17 461	0.24 460	0.24 471	0.18 490	0.24 487	0.15 412	0.16 511	0.15 427	0.15 492	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

knoymous	0.11 313	0.05 45	0.12 312	0.13 23	0.07 140	0.15 444	0.14 257	0.19 348	0.13 205	0.11 280	0.17 378	0.13 360	0.09 281	0.13 365	0.11 302	0.08 438	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.08 463	0.07 413

ssnet	0.14 456	0.07 247	0.12 312	0.18 409	0.09 367	0.16 476	0.17 461	0.24 460	0.24 471	0.18 490	0.24 487	0.15 412	0.16 511	0.15 427	0.15 492	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

BUS	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.22 605	0.10 482	0.19 543	0.14 257	0.34 618	0.19 388	0.17 460	0.22 465	0.16 427	0.13 441	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.07 393	0.07 413

IER	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.16 418	0.25 479	0.26 507	0.18 490	0.25 515	0.17 449	0.20 577	0.16 462	0.14 460	0.08 438	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.07 413

NINENet	0.16 524	0.10 518	0.15 456	0.17 315	0.11 533	0.19 543	0.14 257	0.40 663	0.36 597	0.18 490	0.21 453	0.16 427	0.13 441	0.15 427	0.13 417	0.08 438	0.08 546	0.10 554	0.07 402	0.10 561	0.09 530

BSDual-CNN	0.15 501	0.09 455	0.14 407	0.22 605	0.10 482	0.14 417	0.15 345	0.34 618	0.19 388	0.17 460	0.22 465	0.25 555	0.16 511	0.15 427	0.14 460	0.08 438	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.07 393	0.07 413

psmg	0.14 456	0.09 455	0.14 407	0.17 315	0.10 482	0.15 444	0.17 461	0.29 552	0.19 388	0.17 460	0.21 453	0.25 555	0.16 511	0.15 427	0.14 460	0.08 438	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.06 323

DAS	0.15 501	0.08 371	0.18 547	0.19 484	0.10 482	0.19 543	0.17 461	0.27 518	0.29 539	0.18 490	0.25 515	0.21 499	0.15 483	0.16 462	0.12 370	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.07 413

SepStereo	0.15 501	0.08 371	0.18 547	0.19 484	0.10 482	0.19 543	0.17 461	0.27 518	0.29 539	0.18 490	0.25 515	0.21 499	0.15 483	0.25 616	0.12 370	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.07 393	0.07 413

PSMNet-ADL	0.15 501	0.12 563	0.13 368	0.22 605	0.09 367	0.13 380	0.20 574	0.26 497	0.23 454	0.18 490	0.20 429	0.24 541	0.16 511	0.18 519	0.17 523	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.11 604	0.08 463	0.07 413

GANet-ADL	0.13 419	0.07 247	0.15 456	0.17 315	0.10 482	0.18 518	0.15 345	0.30 566	0.20 412	0.13 358	0.18 406	0.19 478	0.12 399	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.05 200	0.07 393	0.08 484

ADLNet2	0.16 524	0.09 455	0.13 368	0.16 228	0.09 367	0.20 559	0.16 418	0.31 578	0.39 615	0.16 441	0.20 429	0.20 490	0.18 549	0.21 576	0.22 589	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.09 528	0.07 413

PFNet+	0.11 313	0.06 124	0.13 368	0.16 228	0.09 367	0.05 4	0.12 108	0.17 281	0.21 428	0.16 441	0.19 417	0.14 383	0.10 328	0.11 207	0.11 302	0.08 438	0.05 284	0.09 505	0.08 480	0.06 305	0.11 588

AnonymousM	0.09 184	0.05 45	0.10 200	0.14 71	0.06 33	0.09 147	0.13 186	0.19 348	0.14 238	0.13 358	0.11 263	0.09 236	0.08 236	0.13 365	0.10 215	0.08 438	0.05 284	0.08 417	0.05 200	0.05 175	0.05 213

Anonymous3	0.16 524	0.13 591	0.33 641	0.26 655	0.14 613	0.27 638	0.17 461	0.28 538	0.28 532	0.15 412	0.17 378	0.14 383	0.10 328	0.15 427	0.12 370	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.08 480	0.08 463	0.11 588

raftrobust	0.09 184	0.06 124	0.10 200	0.17 315	0.08 231	0.09 147	0.10 42	0.18 317	0.16 306	0.10 243	0.09 170	0.12 327	0.07 184	0.12 307	0.10 215	0.08 438	0.05 284	0.06 208	0.05 200	0.05 175	0.05 213

sCroCo_RVC	0.12 391	0.09 455	0.23 596	0.24 638	0.11 533	0.19 543	0.14 257	0.17 281	0.14 238	0.10 243	0.13 304	0.12 327	0.07 184	0.14 399	0.11 302	0.08 438	0.08 546	0.08 417	0.08 480	0.05 175	0.07 413

GES	0.14 456	0.08 371	0.16 492	0.15 128	0.10 482	0.13 380	0.13 186	0.28 538	0.25 493	0.16 441	0.23 474	0.18 463	0.13 441	0.16 462	0.13 417	0.08 438	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.08 463	0.09 530

SFCPSM	0.13 419	0.07 247	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.15 444	0.16 418	0.28 538	0.27 517	0.14 385	0.17 378	0.12 327	0.13 441	0.14 399	0.11 302	0.08 438	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.06 323

delet	0.17 545	0.08 371	0.17 523	0.19 484	0.11 533	0.20 559	0.21 595	0.30 566	0.37 604	0.17 460	0.26 532	0.19 478	0.19 565	0.19 534	0.21 580	0.08 438	0.08 546	0.09 505	0.11 604	0.06 305	0.06 323

aanetorigin	0.22 605	0.17 632	0.56 683	0.17 315	0.10 482	0.15 444	0.19 550	0.20 360	0.33 571	0.49 687	0.48 667	0.29 592	0.27 627	0.20 559	0.23 601	0.08 438	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.10 561	0.09 530

EDNetEfficientorigin	7.91 738	0.31 689	153.02 765	0.19 484	0.09 367	0.21 577	0.16 418	0.22 413	0.59 681	0.72 705	0.67 695	0.42 666	0.50 696	0.24 610	0.39 689	0.08 438	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.12 601	0.10 561

CREStereo	0.09 184	0.04 1	0.08 61	0.11 1	0.06 33	0.13 380	0.14 257	0.14 158	0.10 87	0.08 140	0.13 304	0.09 236	0.08 236	0.11 207	0.10 215	0.08 438	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.06 305	0.06 323
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
FENet	0.13 419	0.08 371	0.12 312	0.16 228	0.08 231	0.14 417	0.15 345	0.22 413	0.23 454	0.17 460	0.23 474	0.16 427	0.12 399	0.14 399	0.15 492	0.08 438	0.05 284	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.07 413

FADNet_RVC	0.16 524	0.14 603	0.40 660	0.20 553	0.11 533	0.13 380	0.13 186	0.26 497	0.22 442	0.21 545	0.23 474	0.20 490	0.17 534	0.14 399	0.16 508	0.08 438	0.08 546	0.12 606	0.09 528	0.11 584	0.10 561

SuperB	0.20 583	0.10 518	0.56 683	0.16 228	0.09 367	0.18 518	0.18 510	0.24 460	0.50 661	0.26 602	0.39 632	0.17 449	0.21 581	0.22 589	0.21 580	0.08 438	0.06 438	0.06 208	0.06 301	0.12 601	0.10 561

ADCL	0.24 628	0.11 545	0.47 672	0.22 605	0.12 569	0.34 665	0.29 678	0.29 552	0.56 675	0.24 583	0.46 664	0.30 602	0.30 650	0.29 640	0.29 656	0.08 438	0.07 513	0.09 505	0.09 528	0.10 561	0.10 561

CFNet	0.15 501	0.10 518	0.17 523	0.17 315	0.08 231	0.18 518	0.09 25	0.28 538	0.25 493	0.19 507	0.24 487	0.24 541	0.17 534	0.17 496	0.14 460	0.08 438	0.06 438	0.09 505	0.10 570	0.07 393	0.06 323

StereoDRNet-Refined	0.17 545	0.12 563	0.15 456	0.20 553	0.09 367	0.18 518	0.18 510	0.26 497	0.23 454	0.26 602	0.40 638	0.22 517	0.17 534	0.21 576	0.20 560	0.08 438	0.05 284	0.09 505	0.10 570	0.07 393	0.07 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.19 571	0.09 455	0.22 587	0.17 315	0.10 482	0.25 618	0.18 510	0.27 518	0.44 642	0.22 561	0.31 583	0.33 629	0.26 619	0.28 633	0.28 652	0.08 438	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.09 528	0.09 530

DLCB_ROB	0.18 559	0.10 518	0.15 456	0.23 629	0.11 533	0.24 607	0.18 510	0.29 552	0.28 532	0.27 608	0.28 555	0.28 583	0.24 604	0.19 534	0.20 560	0.08 438	0.08 546	0.09 505	0.09 528	0.07 393	0.07 413

S0	0.12 391	0.08 371	0.08 61	0.20 553	0.07 140	0.18 518	0.23 616	0.15 201	0.15 266	0.10 243	0.10 208	0.13 360	0.08 236	0.12 307	0.11 302	0.09 502	0.10 604	0.14 635	0.14 640	0.05 175	0.04 77

S	0.12 391	0.08 371	0.09 133	0.20 553	0.08 231	0.13 380	0.19 550	0.17 281	0.16 306	0.13 358	0.11 263	0.13 360	0.10 328	0.11 207	0.13 417	0.09 502	0.07 513	0.13 621	0.15 658	0.06 305	0.04 77

HLf8	0.11 313	0.05 45	0.13 368	0.11 1	0.08 231	0.15 444	0.12 108	0.22 413	0.15 266	0.13 358	0.17 378	0.12 327	0.10 328	0.14 399	0.12 370	0.09 502	0.05 284	0.05 55	0.05 200	0.08 463	0.08 484

FlowAnything_test	0.11 313	0.08 371	0.14 407	0.15 128	0.09 367	0.07 45	0.14 257	0.20 360	0.11 120	0.09 193	0.09 170	0.12 327	0.12 399	0.13 365	0.11 302	0.09 502	0.06 438	0.09 505	0.09 528	0.06 305	0.09 530

MSAF-DinoV2	0.22 605	0.11 545	0.23 596	0.17 315	0.10 482	0.27 638	0.16 418	0.37 647	0.55 672	0.21 545	0.27 541	0.47 682	0.27 627	0.35 663	0.39 689	0.09 502	0.06 438	0.07 321	0.09 528	0.12 601	0.10 561

zh-mn7	0.25 640	0.14 603	0.56 683	0.19 484	0.14 613	0.24 607	0.22 605	0.34 618	0.62 688	0.35 656	0.65 693	0.31 615	0.25 613	0.31 644	0.25 624	0.09 502	0.08 546	0.09 505	0.09 528	0.09 528	0.11 588

w-ln-seven	0.24 628	0.14 603	0.55 680	0.19 484	0.14 613	0.26 628	0.22 605	0.35 634	0.60 685	0.29 632	0.39 632	0.30 602	0.22 590	0.21 576	0.26 636	0.09 502	0.09 582	0.11 586	0.10 570	0.11 584	0.10 561

G2L-Stereo	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.13 380	0.12 108	0.27 518	0.22 442	0.16 441	0.27 541	0.21 499	0.13 441	0.17 496	0.18 541	0.09 502	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413

DDVS	0.15 501	0.10 518	0.21 581	0.16 228	0.12 569	0.15 444	0.14 257	0.25 479	0.19 388	0.18 490	0.29 567	0.27 573	0.12 399	0.19 534	0.15 492	0.09 502	0.06 438	0.09 505	0.07 402	0.11 584	0.11 588

DCVSM-stereo	0.14 456	0.09 455	0.16 492	0.16 228	0.10 482	0.15 444	0.09 25	0.19 348	0.23 454	0.20 530	0.23 474	0.26 565	0.15 483	0.18 519	0.14 460	0.09 502	0.07 513	0.09 505	0.08 480	0.10 561	0.12 601

rvit_stereo_0080	0.10 260	0.08 371	0.14 407	0.15 128	0.09 367	0.07 45	0.15 345	0.16 242	0.16 306	0.11 280	0.10 208	0.14 383	0.08 236	0.12 307	0.10 215	0.09 502	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.05 213

rvit_stereo_ft	0.12 391	0.07 247	0.13 368	0.19 484	0.10 482	0.12 324	0.17 461	0.16 242	0.16 306	0.12 324	0.13 304	0.15 412	0.10 328	0.14 399	0.13 417	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.05 213

whm_eth	0.10 260	0.08 371	0.14 407	0.15 128	0.09 367	0.07 45	0.15 345	0.16 242	0.16 306	0.11 280	0.10 208	0.14 383	0.08 236	0.12 307	0.10 215	0.09 502	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.05 213

GMStereo_Zeroshot	0.16 524	0.13 591	0.24 600	0.20 553	0.10 482	0.17 499	0.13 186	0.29 552	0.25 493	0.23 574	0.32 587	0.25 555	0.11 366	0.19 534	0.14 460	0.09 502	0.06 438	0.11 586	0.06 301	0.12 601	0.08 484

StereoVision	0.13 419	0.12 563	0.09 133	0.24 638	0.10 482	0.15 444	0.21 595	0.21 387	0.20 412	0.12 324	0.24 487	0.10 274	0.10 328	0.16 462	0.10 215	0.09 502	0.11 618	0.12 606	0.12 625	0.06 305	0.05 213

CFNet_ucs	0.15 501	0.08 371	0.16 492	0.16 228	0.11 533	0.14 417	0.14 257	0.30 566	0.34 583	0.16 441	0.24 487	0.23 535	0.14 465	0.18 519	0.15 492	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.09 528	0.09 530

coex-ft	3.30 730	0.34 693	59.09 764	0.18 409	0.13 592	0.26 628	0.22 605	0.27 518	0.72 702	1.90 733	0.70 699	0.44 672	0.45 692	0.29 640	0.41 695	0.09 502	0.09 582	0.12 606	0.09 528	0.14 635	0.13 625

fast-acv-ft	0.18 559	0.11 545	0.19 559	0.19 484	0.12 569	0.24 607	0.21 595	0.25 479	0.34 583	0.22 561	0.34 604	0.27 573	0.20 577	0.21 576	0.23 601	0.09 502	0.09 582	0.08 417	0.10 570	0.08 463	0.07 413

iinet-f	0.16 524	0.06 124	0.45 667	0.14 71	0.10 482	0.21 577	0.14 257	0.27 518	0.23 454	0.21 545	0.24 487	0.21 499	0.15 483	0.18 519	0.21 580	0.09 502	0.07 513	0.07 321	0.06 301	0.09 528	0.10 561

CASS	0.13 419	0.12 563	0.11 263	0.23 629	0.09 367	0.15 444	0.17 461	0.18 317	0.19 388	0.17 460	0.18 406	0.15 412	0.15 483	0.14 399	0.14 460	0.09 502	0.06 438	0.10 554	0.08 480	0.09 528	0.07 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.11 313	0.06 124	0.13 368	0.14 71	0.08 231	0.14 417	0.14 257	0.18 317	0.14 238	0.11 280	0.14 320	0.16 427	0.11 366	0.14 399	0.12 370	0.09 502	0.05 284	0.07 321	0.05 200	0.08 463	0.08 484

Wz-Net-MNSev	0.22 605	0.13 591	0.31 634	0.20 553	0.14 613	0.36 675	0.24 630	0.33 609	0.44 642	0.28 623	0.40 638	0.38 651	0.19 565	0.24 610	0.25 624	0.09 502	0.07 513	0.09 505	0.09 528	0.12 601	0.10 561

CRFU-Net	0.16 524	0.08 371	0.14 407	0.17 315	0.09 367	0.19 543	0.14 257	0.26 497	0.20 412	0.28 623	0.27 541	0.29 592	0.17 534	0.19 534	0.17 523	0.09 502	0.09 582	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.08 484

CSP-Net	0.16 524	0.09 455	0.14 407	0.16 228	0.09 367	0.19 543	0.17 461	0.25 479	0.32 564	0.25 596	0.30 574	0.24 541	0.15 483	0.21 576	0.18 541	0.09 502	0.06 438	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.07 413

WZ-Net	0.28 658	0.17 632	0.78 710	0.22 605	0.16 644	0.34 665	0.29 678	0.39 659	0.57 677	0.24 583	0.55 679	0.37 647	0.24 604	0.33 654	0.35 680	0.09 502	0.08 546	0.09 505	0.10 570	0.14 635	0.16 662

AACVNet	0.16 524	0.08 371	0.14 407	0.15 128	0.10 482	0.18 518	0.15 345	0.23 436	0.24 471	0.27 608	0.27 541	0.28 583	0.17 534	0.19 534	0.16 508	0.09 502	0.07 513	0.09 505	0.07 402	0.10 561	0.09 530

ICVP	0.15 501	0.09 455	0.12 312	0.22 605	0.09 367	0.17 499	0.21 595	0.25 479	0.23 454	0.18 490	0.30 574	0.26 565	0.18 549	0.17 496	0.14 460	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.07 413
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 419	0.12 563	0.24 600	0.20 553	0.12 569	0.17 499	0.13 186	0.26 497	0.21 428	0.11 280	0.11 263	0.13 360	0.08 236	0.10 129	0.10 215	0.09 502	0.05 284	0.08 417	0.06 301	0.15 651	0.10 561

CroCo_RVC	0.13 419	0.12 563	0.24 600	0.20 553	0.12 569	0.17 499	0.13 186	0.26 497	0.21 428	0.11 280	0.11 263	0.13 360	0.08 236	0.10 129	0.10 215	0.09 502	0.05 284	0.08 417	0.06 301	0.15 651	0.10 561

xxxx	0.15 501	0.07 247	0.14 407	0.14 71	0.08 231	0.23 602	0.18 510	0.31 578	0.19 388	0.14 385	0.28 555	0.22 517	0.14 465	0.15 427	0.26 636	0.09 502	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.08 463	0.07 413

test_xeample	0.15 501	0.06 124	0.13 368	0.14 71	0.08 231	0.21 577	0.20 574	0.28 538	0.20 412	0.16 441	0.29 567	0.19 478	0.16 511	0.15 427	0.26 636	0.09 502	0.05 284	0.07 321	0.07 402	0.07 393	0.07 413

psm_up	0.18 559	0.10 518	0.18 547	0.20 553	0.11 533	0.17 499	0.19 550	0.37 647	0.34 583	0.21 545	0.28 555	0.29 592	0.24 604	0.20 559	0.22 589	0.09 502	0.10 604	0.11 586	0.11 604	0.08 463	0.08 484

UPFNet	0.16 524	0.08 371	0.12 312	0.20 553	0.12 569	0.20 559	0.23 616	0.28 538	0.26 507	0.17 460	0.24 487	0.22 517	0.19 565	0.19 534	0.21 580	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.08 463	0.06 323

EDNetEfficient	0.29 662	0.24 669	1.13 722	0.18 409	0.10 482	0.19 543	0.20 574	0.20 360	0.60 685	0.74 709	0.56 684	0.31 615	0.39 678	0.22 589	0.30 663	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.11 584	0.09 530

ac_64	0.16 524	0.08 371	0.15 456	0.18 409	0.10 482	0.22 586	0.18 510	0.24 460	0.21 428	0.18 490	0.24 487	0.29 592	0.18 549	0.19 534	0.22 589	0.09 502	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.07 393	0.06 323

HGLStereo	0.17 545	0.08 371	0.19 559	0.17 315	0.12 569	0.18 518	0.18 510	0.31 578	0.32 564	0.21 545	0.32 587	0.25 555	0.18 549	0.19 534	0.20 560	0.09 502	0.09 582	0.07 321	0.07 402	0.09 528	0.10 561

FAT-Stereo	0.20 583	0.12 563	0.22 587	0.21 587	0.12 569	0.17 499	0.18 510	0.34 618	0.39 615	0.27 608	0.37 618	0.34 636	0.32 660	0.21 576	0.20 560	0.09 502	0.11 618	0.10 554	0.09 528	0.11 584	0.14 644

S-Stereo	0.20 583	0.12 563	0.25 605	0.21 587	0.13 592	0.20 559	0.18 510	0.32 589	0.43 637	0.23 574	0.36 612	0.28 583	0.30 650	0.19 534	0.22 589	0.09 502	0.12 634	0.10 554	0.10 570	0.13 621	0.13 625

ADCP+	0.20 583	0.10 518	0.33 641	0.20 553	0.12 569	0.22 586	0.26 655	0.31 578	0.34 583	0.26 602	0.37 618	0.22 517	0.22 590	0.27 621	0.27 644	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.09 528	0.10 561

PA-Net	0.23 621	0.18 643	0.33 641	0.28 671	0.22 679	0.21 577	0.38 701	0.29 552	0.39 615	0.22 561	0.32 587	0.25 555	0.26 619	0.20 559	0.25 624	0.09 502	0.23 695	0.15 648	0.22 681	0.09 528	0.13 625
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	0.17 545	0.10 518	0.22 587	0.20 553	0.10 482	0.15 444	0.18 510	0.31 578	0.25 493	0.21 545	0.30 574	0.25 555	0.17 534	0.21 576	0.20 560	0.09 502	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.07 393	0.08 484
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	0.19 571	0.10 518	0.15 456	0.17 315	0.15 633	0.28 645	0.23 616	0.44 680	0.42 632	0.15 412	0.27 541	0.25 555	0.19 565	0.22 589	0.17 523	0.09 502	0.06 438	0.10 554	0.08 480	0.15 651	0.09 530

StereoDRNet	0.18 559	0.11 545	0.17 523	0.22 605	0.11 533	0.21 577	0.22 605	0.37 647	0.33 571	0.24 583	0.28 555	0.30 602	0.19 565	0.20 559	0.20 560	0.09 502	0.08 546	0.11 586	0.09 528	0.09 528	0.07 413

FBW_ROB	0.24 628	0.17 632	0.22 587	0.26 655	0.14 613	0.25 618	0.22 605	0.41 669	0.41 624	0.41 674	0.41 649	0.42 666	0.27 627	0.31 644	0.23 601	0.09 502	0.14 659	0.14 635	0.12 625	0.11 584	0.09 530

LGCAT	0.08 91	0.04 1	0.10 200	0.11 1	0.06 33	0.07 45	0.12 108	0.07 7	0.08 30	0.09 193	0.07 68	0.07 131	0.08 236	0.12 307	0.11 302	0.10 546	0.09 582	0.04 1	0.05 200	0.04 49	0.09 530

Selective-IGEV-i16pc	0.13 419	0.06 124	0.13 368	0.15 128	0.11 533	0.38 679	0.16 418	0.23 436	0.16 306	0.10 243	0.15 341	0.09 236	0.06 69	0.13 365	0.10 215	0.10 546	0.08 546	0.06 208	0.07 402	0.09 528	0.09 530

Selective-IGEV-i16pb	0.14 456	0.08 371	0.17 523	0.15 128	0.11 533	0.41 684	0.16 418	0.28 538	0.23 454	0.11 280	0.20 429	0.10 274	0.07 184	0.17 496	0.12 370	0.10 546	0.07 513	0.06 208	0.08 480	0.09 528	0.10 561

zh-sn7	0.25 640	0.17 632	0.50 674	0.24 638	0.13 592	0.25 618	0.24 630	0.34 618	0.48 651	0.28 623	0.54 677	0.28 583	0.31 654	0.36 669	0.32 672	0.10 546	0.10 604	0.11 586	0.10 570	0.12 601	0.12 601

YMNet	0.20 583	0.12 563	0.19 559	0.20 553	0.14 613	0.26 628	0.23 616	0.32 589	0.34 583	0.27 608	0.34 604	0.30 602	0.18 549	0.18 519	0.22 589	0.10 546	0.13 649	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

YMNet_1	0.20 583	0.12 563	0.19 559	0.20 553	0.14 613	0.26 628	0.23 616	0.32 589	0.34 583	0.27 608	0.34 604	0.30 602	0.18 549	0.18 519	0.22 589	0.10 546	0.13 649	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

rvit_stereo_0083	0.12 391	0.08 371	0.17 523	0.16 228	0.09 367	0.11 270	0.15 345	0.14 158	0.26 507	0.11 280	0.14 320	0.13 360	0.10 328	0.12 307	0.12 370	0.10 546	0.08 546	0.09 505	0.07 402	0.07 393	0.05 213

rvit_stereo_0081_aga	0.11 313	0.09 455	0.14 407	0.18 409	0.09 367	0.13 380	0.14 257	0.14 158	0.19 388	0.10 243	0.18 406	0.16 427	0.09 281	0.12 307	0.09 109	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.06 323

rvit_stereo_0081	0.11 313	0.08 371	0.15 456	0.16 228	0.09 367	0.10 212	0.14 257	0.14 158	0.24 471	0.11 280	0.13 304	0.13 360	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.10 546	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.05 213

ITSA-stereo	0.15 501	0.10 518	0.14 407	0.19 484	0.08 231	0.12 324	0.14 257	0.30 566	0.49 658	0.17 460	0.19 417	0.22 517	0.15 483	0.17 496	0.16 508	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.08 480	0.08 463	0.08 484

rvit_stereo_0082	0.11 313	0.08 371	0.15 456	0.16 228	0.09 367	0.10 212	0.14 257	0.14 158	0.24 471	0.11 280	0.13 304	0.13 360	0.09 281	0.11 207	0.12 370	0.10 546	0.07 513	0.08 417	0.07 402	0.07 393	0.05 213

Wz-Net-SNSev	0.25 640	0.17 632	0.44 666	0.25 650	0.14 613	0.26 628	0.23 616	0.38 655	0.56 675	0.30 637	0.55 679	0.39 659	0.26 619	0.23 600	0.30 663	0.10 546	0.09 582	0.09 505	0.10 570	0.11 584	0.11 588

Wz-Net-LNSev	0.22 605	0.16 621	0.38 656	0.21 587	0.13 592	0.25 618	0.23 616	0.32 589	0.43 637	0.30 637	0.41 649	0.31 615	0.18 549	0.22 589	0.25 624	0.10 546	0.09 582	0.08 417	0.08 480	0.12 601	0.11 588

UDGNet	0.14 456	0.13 591	0.16 492	0.17 315	0.10 482	0.12 324	0.16 418	0.21 387	0.27 517	0.20 530	0.20 429	0.16 427	0.13 441	0.16 462	0.13 417	0.10 546	0.06 438	0.09 505	0.07 402	0.06 305	0.07 413

dd	0.15 501	0.16 621	0.16 492	0.19 484	0.09 367	0.15 444	0.18 510	0.21 387	0.25 493	0.23 574	0.20 429	0.21 499	0.09 281	0.21 576	0.16 508	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.08 463	0.06 323

AASNet	0.16 524	0.08 371	0.12 312	0.19 484	0.09 367	0.18 518	0.15 345	0.37 647	0.37 604	0.19 507	0.23 474	0.20 490	0.16 511	0.17 496	0.20 560	0.10 546	0.08 546	0.08 417	0.07 402	0.09 528	0.09 530

GEStereo_RVC	0.17 545	0.12 563	0.15 456	0.22 605	0.11 533	0.19 543	0.17 461	0.32 589	0.48 651	0.20 530	0.25 515	0.17 449	0.13 441	0.21 576	0.16 508	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.07 402	0.09 528	0.08 484

ADLNet	0.16 524	0.08 371	0.15 456	0.16 228	0.10 482	0.16 476	0.17 461	0.32 589	0.27 517	0.22 561	0.27 541	0.24 541	0.16 511	0.18 519	0.21 580	0.10 546	0.06 438	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

222	0.16 524	0.07 247	0.14 407	0.14 71	0.08 231	0.24 607	0.18 510	0.30 566	0.20 412	0.17 460	0.28 555	0.17 449	0.16 511	0.15 427	0.40 692	0.10 546	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.08 484

cf-r	0.13 419	0.07 247	0.12 312	0.16 228	0.08 231	0.14 417	0.19 550	0.20 360	0.25 493	0.17 460	0.25 515	0.21 499	0.16 511	0.14 399	0.14 460	0.10 546	0.05 284	0.06 208	0.08 480	0.06 305	0.06 323

GANet-RSSM	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.13 23	0.08 231	0.14 417	0.17 461	0.22 413	0.21 428	0.17 460	0.24 487	0.23 535	0.15 483	0.16 462	0.15 492	0.10 546	0.06 438	0.07 321	0.08 480	0.08 463	0.07 413

GwcNet-RSSM	0.14 456	0.07 247	0.12 312	0.15 128	0.08 231	0.15 444	0.20 574	0.21 387	0.27 517	0.18 490	0.27 541	0.22 517	0.16 511	0.14 399	0.15 492	0.10 546	0.05 284	0.07 321	0.09 528	0.07 393	0.07 413

DSFCA	0.16 524	0.09 455	0.14 407	0.16 228	0.10 482	0.20 559	0.19 550	0.28 538	0.31 557	0.23 574	0.24 487	0.22 517	0.15 483	0.19 534	0.20 560	0.10 546	0.07 513	0.09 505	0.09 528	0.08 463	0.08 484

DMCA	0.14 456	0.09 455	0.16 492	0.19 484	0.09 367	0.15 444	0.17 461	0.23 436	0.27 517	0.14 385	0.19 417	0.17 449	0.18 549	0.15 427	0.17 523	0.10 546	0.06 438	0.08 417	0.06 301	0.09 528	0.10 561

stereogan	0.22 605	0.11 545	0.21 581	0.20 553	0.12 569	0.31 654	0.19 550	0.35 634	0.44 642	0.22 561	0.39 632	0.35 640	0.27 627	0.33 654	0.22 589	0.10 546	0.12 634	0.10 554	0.10 570	0.14 635	0.13 625

RTSC	0.23 621	0.12 563	0.28 621	0.21 587	0.13 592	0.28 645	0.16 418	0.35 634	0.66 697	0.27 608	0.33 600	0.30 602	0.21 581	0.31 644	0.29 656	0.10 546	0.08 546	0.09 505	0.10 570	0.13 621	0.13 625

RTS	0.45 692	0.19 647	3.26 732	0.24 638	0.15 633	0.74 709	0.20 574	0.36 641	0.76 708	0.42 677	0.43 659	0.31 615	0.41 686	0.53 701	0.35 680	0.10 546	0.08 546	0.13 621	0.12 625	0.15 651	0.15 651

RTSA	0.45 692	0.19 647	3.26 732	0.24 638	0.15 633	0.74 709	0.20 574	0.36 641	0.76 708	0.42 677	0.43 659	0.31 615	0.41 686	0.53 701	0.35 680	0.10 546	0.08 546	0.13 621	0.12 625	0.15 651	0.15 651

ADCMid	0.25 640	0.15 613	0.40 660	0.20 553	0.14 613	0.25 618	0.26 655	0.34 618	0.38 611	0.36 659	0.44 661	0.34 636	0.40 681	0.35 663	0.33 677	0.10 546	0.09 582	0.11 586	0.11 604	0.13 621	0.12 601

RYNet	0.22 605	0.12 563	0.22 587	0.19 484	0.17 659	0.46 686	0.26 655	0.38 655	0.48 651	0.24 583	0.28 555	0.34 636	0.23 598	0.20 559	0.30 663	0.10 546	0.06 438	0.09 505	0.09 528	0.13 621	0.15 651

GANet	0.21 596	0.12 563	0.21 581	0.24 638	0.13 592	0.22 586	0.22 605	0.41 669	0.26 507	0.31 643	0.42 656	0.37 647	0.28 638	0.23 600	0.22 589	0.10 546	0.12 634	0.10 554	0.09 528	0.10 561	0.08 484

PWC_ROB	0.21 596	0.16 621	0.26 608	0.18 409	0.11 533	0.22 586	0.13 186	0.32 589	0.49 658	0.30 637	0.40 638	0.32 625	0.24 604	0.31 644	0.22 589	0.10 546	0.07 513	0.11 586	0.08 480	0.11 584	0.10 561

DN	0.10 260	0.05 45	0.09 133	0.14 71	0.09 367	0.12 324	0.18 510	0.17 281	0.16 306	0.08 140	0.09 170	0.08 198	0.06 69	0.08 29	0.09 109	0.11 578	0.05 284	0.07 321	0.06 301	0.07 393	0.09 530

CAS++	0.11 313	0.07 247	0.11 263	0.14 71	0.09 367	0.12 324	0.14 257	0.24 460	0.14 238	0.11 280	0.09 170	0.11 305	0.07 184	0.14 399	0.09 109	0.11 578	0.09 582	0.09 505	0.07 402	0.07 393	0.08 484
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ssnet_v2	0.17 545	0.10 518	0.17 523	0.17 315	0.11 533	0.21 577	0.21 595	0.33 609	0.25 493	0.22 561	0.22 465	0.27 573	0.18 549	0.22 589	0.20 560	0.11 578	0.09 582	0.09 505	0.09 528	0.08 463	0.08 484

SACVNet	0.18 559	0.12 563	0.14 407	0.17 315	0.13 592	0.22 586	0.18 510	0.31 578	0.30 549	0.23 574	0.31 583	0.30 602	0.22 590	0.22 589	0.17 523	0.11 578	0.08 546	0.10 554	0.10 570	0.12 601	0.14 644

HCRNet	0.16 524	0.24 669	0.12 312	0.35 690	0.11 533	0.15 444	0.17 461	0.26 497	0.22 442	0.19 507	0.24 487	0.21 499	0.14 465	0.15 427	0.13 417	0.11 578	0.07 513	0.11 586	0.10 570	0.09 528	0.07 413

APVNet	0.22 605	0.12 563	0.19 559	0.18 409	0.14 613	0.32 655	0.31 692	0.39 659	0.32 564	0.27 608	0.40 638	0.30 602	0.29 646	0.26 618	0.25 624	0.11 578	0.12 634	0.11 586	0.14 640	0.12 601	0.12 601

psmorigin	0.25 640	0.15 613	0.34 649	0.17 315	0.13 592	0.23 602	0.14 257	0.34 618	0.33 571	0.41 674	0.55 679	0.41 665	0.37 674	0.34 657	0.27 644	0.11 578	0.15 665	0.11 586	0.11 604	0.12 601	0.16 662

GwcNet	0.20 583	0.13 591	0.19 559	0.18 409	0.12 569	0.24 607	0.19 550	0.35 634	0.43 637	0.20 530	0.32 587	0.33 629	0.20 577	0.22 589	0.24 614	0.11 578	0.09 582	0.09 505	0.09 528	0.09 528	0.10 561

PSMNet-RSSM	0.14 456	0.07 247	0.13 368	0.15 128	0.08 231	0.13 380	0.16 418	0.24 460	0.24 471	0.16 441	0.28 555	0.22 517	0.14 465	0.15 427	0.13 417	0.11 578	0.06 438	0.09 505	0.12 625	0.08 463	0.07 413

CFNet-ft	0.14 456	0.07 247	0.15 456	0.12 7	0.09 367	0.16 476	0.18 510	0.22 413	0.24 471	0.17 460	0.26 532	0.24 541	0.14 465	0.16 462	0.14 460	0.11 578	0.06 438	0.08 417	0.09 528	0.09 528	0.08 484

AF-Net	0.22 605	0.17 632	0.17 523	0.26 655	0.13 592	0.25 618	0.24 630	0.32 589	0.50 661	0.25 596	0.33 600	0.38 651	0.26 619	0.28 633	0.25 624	0.11 578	0.10 604	0.16 656	0.11 604	0.11 584	0.10 561

RP	0.21 596	0.13 591	0.21 581	0.23 629	0.11 533	0.21 577	0.20 574	0.25 479	0.44 642	0.21 545	0.38 624	0.36 642	0.24 604	0.27 621	0.25 624	0.11 578	0.12 634	0.13 621	0.12 625	0.12 601	0.14 644

RGC	0.25 640	0.20 653	0.29 629	0.28 671	0.16 644	0.22 586	0.23 616	0.32 589	0.44 642	0.27 608	0.40 638	0.38 651	0.27 627	0.36 669	0.22 589	0.11 578	0.13 649	0.17 660	0.17 670	0.14 635	0.16 662

G-Net	0.24 628	0.16 621	0.36 650	0.22 605	0.16 644	0.51 692	0.23 616	0.29 552	0.34 583	0.36 659	0.38 624	0.31 615	0.29 646	0.27 621	0.26 636	0.11 578	0.09 582	0.12 606	0.09 528	0.16 660	0.13 625

Nwc_Net	0.23 621	0.16 621	0.21 581	0.25 650	0.14 613	0.24 607	0.26 655	0.37 647	0.38 611	0.22 561	0.41 649	0.30 602	0.28 638	0.28 633	0.25 624	0.11 578	0.10 604	0.17 660	0.20 676	0.10 561	0.10 561

DANet	0.21 596	0.15 613	0.28 621	0.25 650	0.13 592	0.22 586	0.19 550	0.27 518	0.27 517	0.28 623	0.32 587	0.35 640	0.31 654	0.31 644	0.23 601	0.11 578	0.09 582	0.11 586	0.10 570	0.13 621	0.11 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.17 545	0.12 563	0.13 368	0.24 638	0.10 482	0.18 518	0.18 510	0.36 641	0.30 549	0.21 545	0.28 555	0.28 583	0.18 549	0.23 600	0.18 541	0.11 578	0.07 513	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.08 484

CFNet_RVC	0.14 456	0.07 247	0.15 456	0.12 7	0.09 367	0.16 476	0.18 510	0.22 413	0.24 471	0.17 460	0.26 532	0.24 541	0.14 465	0.16 462	0.14 460	0.11 578	0.06 438	0.08 417	0.09 528	0.09 528	0.08 484

DPSNet	0.28 658	0.16 621	0.31 634	0.18 409	0.13 592	0.54 694	0.42 705	0.51 696	0.67 698	0.29 632	0.38 624	0.38 651	0.29 646	0.31 644	0.23 601	0.11 578	0.10 604	0.11 586	0.08 480	0.20 676	0.16 662

DRN-Test	0.19 571	0.11 545	0.20 571	0.22 605	0.10 482	0.22 586	0.22 605	0.39 659	0.37 604	0.24 583	0.32 587	0.26 565	0.21 581	0.22 589	0.24 614	0.11 578	0.07 513	0.11 586	0.10 570	0.09 528	0.07 413

NaN_ROB	0.22 605	0.19 647	0.24 600	0.25 650	0.13 592	0.29 649	0.26 655	0.33 609	0.41 624	0.31 643	0.31 583	0.32 625	0.23 598	0.30 643	0.21 580	0.11 578	0.17 674	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.09 530

MDST_ROB	0.22 605	0.10 518	0.17 523	0.18 409	0.11 533	0.37 676	0.19 550	0.43 678	0.41 624	0.39 667	0.39 632	0.29 592	0.21 581	0.26 618	0.18 541	0.11 578	0.10 604	0.14 635	0.11 604	0.10 561	0.08 484

ETE_ROB	0.23 621	0.17 632	0.22 587	0.25 650	0.13 592	0.26 628	0.29 678	0.31 578	0.36 597	0.28 623	0.36 612	0.45 674	0.26 619	0.27 621	0.26 636	0.11 578	0.08 546	0.12 606	0.09 528	0.14 635	0.13 625

PWCDC_ROB	0.20 583	0.13 591	0.22 587	0.24 638	0.11 533	0.19 543	0.15 345	0.33 609	0.54 671	0.29 632	0.50 672	0.21 499	0.15 483	0.27 621	0.20 560	0.11 578	0.09 582	0.10 554	0.08 480	0.11 584	0.09 530

WCMA_ROB	0.24 628	0.11 545	0.22 587	0.17 315	0.14 613	0.32 655	0.15 345	0.32 589	0.32 564	0.38 665	0.53 675	0.40 663	0.34 667	0.34 657	0.25 624	0.11 578	0.12 634	0.12 606	0.10 570	0.14 635	0.14 644

AANet	0.30 668	0.19 647	1.03 719	0.16 228	0.13 592	0.22 586	0.16 418	0.30 566	0.62 688	0.60 696	0.52 674	0.46 678	0.38 675	0.23 600	0.32 672	0.12 603	0.09 582	0.11 586	0.10 570	0.13 621	0.12 601

DStereoFS	0.27 653	0.22 663	0.31 634	0.22 605	0.15 633	0.22 586	0.20 574	0.50 694	0.48 651	0.28 623	0.44 661	0.33 629	0.34 667	0.52 698	0.29 656	0.12 603	0.11 618	0.15 648	0.13 636	0.16 660	0.16 662

DStereoSA	0.25 640	0.19 647	0.37 654	0.26 655	0.17 659	0.22 586	0.20 574	0.49 690	0.59 681	0.22 561	0.29 567	0.29 592	0.33 662	0.39 680	0.28 652	0.12 603	0.11 618	0.16 656	0.14 640	0.14 635	0.12 601

rvit_105_1	0.19 571	0.11 545	0.25 605	0.21 587	0.16 644	0.21 577	0.27 662	0.31 578	0.41 624	0.19 507	0.20 429	0.22 517	0.17 534	0.19 534	0.17 523	0.12 603	0.12 634	0.13 621	0.15 658	0.08 463	0.07 413

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 184	0.10 518	0.31 634	0.15 128	0.06 33	0.08 89	0.14 257	0.10 39	0.10 87	0.07 80	0.07 68	0.06 44	0.04 1	0.11 207	0.07 1	0.12 603	0.04 25	0.07 321	0.05 200	0.05 175	0.05 213

test_sample7	0.15 501	0.10 518	0.16 492	0.14 71	0.11 533	0.16 476	0.16 418	0.27 518	0.23 454	0.20 530	0.20 429	0.24 541	0.19 565	0.16 462	0.16 508	0.12 603	0.06 438	0.10 554	0.09 528	0.10 561	0.10 561

GASNet	0.22 605	0.23 666	0.33 641	0.26 655	0.17 659	0.26 628	0.16 418	0.44 680	0.42 632	0.27 608	0.24 487	0.30 602	0.15 483	0.27 621	0.18 541	0.12 603	0.08 546	0.12 606	0.11 604	0.16 660	0.07 413

Wz-Net-TNSev	0.29 662	0.20 653	0.65 693	0.19 484	0.15 633	0.38 679	0.27 662	0.35 634	0.55 672	0.34 655	0.42 656	0.45 674	0.38 675	0.32 651	0.30 663	0.12 603	0.13 649	0.10 554	0.12 625	0.15 651	0.14 644

DGSMNet	0.24 628	0.19 647	0.33 641	0.21 587	0.24 684	0.24 607	0.20 574	0.35 634	0.41 624	0.24 583	0.32 587	0.38 651	0.21 581	0.29 640	0.23 601	0.12 603	0.11 618	0.14 635	0.16 663	0.23 681	0.23 686

hitnet-ft	0.18 559	0.09 455	0.17 523	0.14 71	0.09 367	0.26 628	0.20 574	0.25 479	0.26 507	0.24 583	0.32 587	0.31 615	0.22 590	0.24 610	0.21 580	0.12 603	0.07 513	0.10 554	0.08 480	0.12 601	0.11 588

DMCA-RVC	0.17 545	0.10 518	0.15 456	0.24 638	0.11 533	0.18 518	0.18 510	0.25 479	0.24 471	0.21 545	0.26 532	0.25 555	0.27 627	0.18 519	0.20 560	0.12 603	0.08 546	0.13 621	0.10 570	0.10 561	0.08 484

FADNet-RVC	0.20 583	0.20 653	0.38 656	0.21 587	0.16 644	0.20 559	0.15 345	0.26 497	0.26 507	0.26 602	0.32 587	0.26 565	0.21 581	0.22 589	0.19 554	0.12 603	0.13 649	0.12 606	0.14 640	0.13 621	0.18 674

STTStereo	0.18 559	0.12 563	0.27 616	0.20 553	0.11 533	0.16 476	0.21 595	0.29 552	0.23 454	0.21 545	0.30 574	0.29 592	0.18 549	0.20 559	0.19 554	0.12 603	0.11 618	0.11 586	0.14 640	0.09 528	0.08 484

NCC-stereo	0.24 628	0.15 613	0.31 634	0.26 655	0.16 644	0.20 559	0.30 686	0.40 663	0.40 621	0.24 583	0.38 624	0.33 629	0.28 638	0.36 669	0.27 644	0.12 603	0.11 618	0.15 648	0.22 681	0.13 621	0.13 625

Abc-Net	0.24 628	0.15 613	0.31 634	0.26 655	0.16 644	0.20 559	0.30 686	0.40 663	0.40 621	0.24 583	0.38 624	0.33 629	0.28 638	0.36 669	0.27 644	0.12 603	0.11 618	0.15 648	0.22 681	0.13 621	0.13 625
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 651	0.15 613	0.30 632	0.24 638	0.18 666	0.22 586	0.15 345	0.38 655	0.71 701	0.32 649	0.41 649	0.36 642	0.28 638	0.32 651	0.29 656	0.12 603	0.11 618	0.14 635	0.13 636	0.16 660	0.20 680

AnyNet_C32	0.26 651	0.16 621	0.36 650	0.20 553	0.16 644	0.25 618	0.30 686	0.32 589	0.44 642	0.31 643	0.49 668	0.30 602	0.33 662	0.40 685	0.33 677	0.12 603	0.12 634	0.12 606	0.14 640	0.14 635	0.15 651

ADCPNet	0.25 640	0.16 621	0.61 690	0.21 587	0.15 633	0.35 673	0.25 646	0.32 589	0.35 592	0.30 637	0.40 638	0.36 642	0.28 638	0.28 633	0.32 672	0.12 603	0.10 604	0.11 586	0.12 625	0.14 635	0.13 625

CVANet_RVC	0.18 559	0.10 518	0.14 407	0.21 587	0.10 482	0.18 518	0.17 461	0.34 618	0.33 571	0.22 561	0.31 583	0.28 583	0.18 549	0.23 600	0.17 523	0.12 603	0.08 546	0.12 606	0.11 604	0.09 528	0.07 413

UCFNet_RVC	0.14 456	0.08 371	0.13 368	0.11 1	0.10 482	0.20 559	0.10 42	0.24 460	0.22 442	0.17 460	0.20 429	0.23 535	0.15 483	0.17 496	0.15 492	0.12 603	0.07 513	0.10 554	0.13 636	0.11 584	0.10 561

AdaStereo	0.15 501	0.11 545	0.15 456	0.18 409	0.09 367	0.20 559	0.11 71	0.32 589	0.28 532	0.20 530	0.23 474	0.20 490	0.13 441	0.19 534	0.14 460	0.12 603	0.05 284	0.10 554	0.07 402	0.09 528	0.07 413
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.
LSM	0.33 675	0.20 653	0.58 686	0.26 655	0.60 717	0.34 665	0.25 646	0.42 674	0.48 651	0.45 683	0.58 689	0.42 666	0.36 672	0.35 663	0.25 624	0.12 603	0.20 682	0.14 635	0.16 663	0.19 675	0.33 702

SANet	0.24 628	0.14 603	0.28 621	0.21 587	0.11 533	0.27 638	0.24 630	0.38 655	0.64 693	0.36 659	0.40 638	0.43 670	0.26 619	0.27 621	0.24 614	0.12 603	0.09 582	0.10 554	0.09 528	0.13 621	0.11 588

PDISCO_ROB	0.27 653	0.16 621	0.26 608	0.28 671	0.20 673	0.32 655	0.26 655	0.44 680	0.57 677	0.28 623	0.40 638	0.45 674	0.29 646	0.33 654	0.34 679	0.12 603	0.09 582	0.17 660	0.16 663	0.17 668	0.13 625

DispFullNet	0.27 653	0.21 659	0.65 693	0.28 671	0.16 644	0.26 628	0.17 461	0.33 609	0.58 680	0.27 608	0.38 624	0.43 670	0.23 598	0.38 676	0.23 601	0.12 603	0.06 438	0.19 671	0.11 604	0.21 677	0.15 651

PSMNet_ROB	0.21 596	0.11 545	0.15 456	0.27 668	0.15 633	0.24 607	0.35 696	0.43 678	0.37 604	0.27 608	0.32 587	0.32 625	0.22 590	0.21 576	0.26 636	0.12 603	0.08 546	0.13 621	0.11 604	0.09 528	0.09 530

DLNR-FE	10.43 743	1.83 733	19.53 760	120.75 764	13.06 750	0.06 15	0.13 186	0.23 436	0.10 87	0.07 80	0.10 208	0.09 236	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.13 629	0.04 25	0.06 208	0.04 64	52.01 765	0.04 77

S2M2_L	0.09 184	0.08 371	0.11 263	0.13 23	0.10 482	0.08 89	0.06 1	0.10 39	0.10 87	0.10 243	0.09 170	0.10 274	0.09 281	0.11 207	0.11 302	0.13 629	0.07 513	0.08 417	0.09 528	0.10 561	0.08 484
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TCMNet	0.19 571	0.12 563	0.19 559	0.20 553	0.18 666	0.20 559	0.24 630	0.27 518	0.36 597	0.23 574	0.26 532	0.25 555	0.19 565	0.19 534	0.23 601	0.13 629	0.11 618	0.11 586	0.12 625	0.13 621	0.12 601

rvit_0105_3	0.15 501	0.09 455	0.14 407	0.19 484	0.12 569	0.15 444	0.25 646	0.25 479	0.29 539	0.15 412	0.17 378	0.20 490	0.13 441	0.17 496	0.14 460	0.13 629	0.11 618	0.12 606	0.14 640	0.07 393	0.06 323

DLNR_Zeroshot_test	10.40 742	1.82 732	19.49 759	120.77 765	13.11 751	0.06 15	0.13 186	0.23 436	0.10 87	0.07 80	0.10 208	0.09 236	0.06 69	0.10 129	0.09 109	0.13 629	0.04 25	0.06 208	0.04 64	51.54 764	0.04 77

pcwnet_v2	0.19 571	0.10 518	0.26 608	0.17 315	0.14 613	0.18 518	0.15 345	0.37 647	0.46 649	0.19 507	0.24 487	0.21 499	0.19 565	0.20 559	0.19 554	0.13 629	0.10 604	0.10 554	0.10 570	0.11 584	0.13 625

FADNet	0.21 596	0.22 663	0.36 650	0.18 409	0.17 659	0.24 607	0.13 186	0.31 578	0.31 557	0.23 574	0.25 515	0.27 573	0.21 581	0.19 534	0.15 492	0.13 629	0.15 665	0.12 606	0.15 658	0.16 660	0.18 674

edge stereo	0.22 605	0.13 591	0.20 571	0.21 587	0.13 592	0.23 602	0.16 418	0.32 589	0.42 632	0.32 649	0.40 638	0.38 651	0.35 670	0.25 616	0.24 614	0.13 629	0.11 618	0.14 635	0.11 604	0.12 601	0.13 625

XQC	0.28 658	0.23 666	0.51 675	0.28 671	0.19 670	0.34 665	0.27 662	0.36 641	0.57 677	0.31 643	0.30 574	0.37 647	0.30 650	0.38 676	0.38 687	0.13 629	0.09 582	0.15 648	0.12 625	0.17 668	0.18 674

ADCS	0.29 662	0.18 643	0.45 667	0.21 587	0.17 659	0.28 645	0.23 616	0.41 669	0.63 692	0.40 670	0.49 668	0.40 663	0.36 672	0.39 680	0.40 692	0.13 629	0.12 634	0.13 621	0.14 640	0.16 660	0.16 662

AnyNet_C01	0.36 679	0.25 674	1.37 725	0.22 605	0.17 659	0.48 690	0.27 662	0.35 634	0.39 615	0.39 667	0.74 703	0.46 678	0.38 675	0.45 690	0.47 701	0.13 629	0.13 649	0.13 621	0.14 640	0.14 635	0.15 651

DeepPruner_ROB	0.16 524	0.11 545	0.15 456	0.17 315	0.10 482	0.17 499	0.15 345	0.32 589	0.21 428	0.19 507	0.21 453	0.22 517	0.18 549	0.20 559	0.15 492	0.13 629	0.09 582	0.09 505	0.09 528	0.11 584	0.10 561

SGM_RVC	0.23 621	0.12 563	0.15 456	0.15 128	0.09 367	0.33 662	0.18 510	0.34 618	0.31 557	0.44 682	0.37 618	0.53 690	0.35 670	0.35 663	0.24 614	0.13 629	0.13 649	0.13 621	0.13 636	0.10 561	0.11 588
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.19 571	0.14 603	0.17 523	0.18 409	0.10 482	0.20 559	0.11 71	0.29 552	0.30 549	0.29 632	0.30 574	0.30 602	0.23 598	0.27 621	0.19 554	0.13 629	0.15 665	0.17 660	0.16 663	0.10 561	0.10 561
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_5	0.14 456	0.09 455	0.13 368	0.17 315	0.09 367	0.14 417	0.23 616	0.24 460	0.27 517	0.14 385	0.15 341	0.18 463	0.12 399	0.17 496	0.14 460	0.14 643	0.11 618	0.10 554	0.10 570	0.08 463	0.06 323

HBP-ISP	0.18 559	0.13 591	0.16 492	0.15 128	0.11 533	0.08 89	0.13 186	0.28 538	0.29 539	0.22 561	0.33 600	0.21 499	0.25 613	0.23 600	0.17 523	0.14 643	0.16 669	0.21 674	0.17 670	0.10 561	0.08 484

SGM-ForestM	0.32 672	0.12 563	0.16 492	0.16 228	0.11 533	0.39 681	0.19 550	0.41 669	0.50 661	0.52 689	0.54 677	1.32 722	0.42 689	0.40 685	0.27 644	0.14 643	0.16 669	0.16 656	0.16 663	0.12 601	0.12 601

MeshStereo	0.27 653	0.13 591	0.18 547	0.15 128	0.11 533	0.32 655	0.24 630	0.40 663	0.36 597	0.52 689	0.57 687	0.67 701	0.40 681	0.35 663	0.26 636	0.14 643	0.13 649	0.13 621	0.11 604	0.11 584	0.10 561
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
rvit_0105_6	0.14 456	0.09 455	0.18 547	0.17 315	0.10 482	0.10 212	0.16 418	0.19 348	0.26 507	0.12 324	0.18 406	0.17 449	0.12 399	0.18 519	0.12 370	0.15 647	0.11 618	0.12 606	0.10 570	0.09 528	0.06 323

rvit_0105_4	0.14 456	0.09 455	0.17 523	0.17 315	0.10 482	0.12 324	0.19 550	0.23 436	0.27 517	0.14 385	0.20 429	0.17 449	0.13 441	0.17 496	0.13 417	0.15 647	0.11 618	0.11 586	0.10 570	0.09 528	0.06 323

DualNet (step1)	0.16 524	0.12 563	0.20 571	0.12 7	0.14 613	0.17 499	0.13 186	0.27 518	0.23 454	0.20 530	0.20 429	0.24 541	0.19 565	0.16 462	0.16 508	0.15 647	0.06 438	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.12 601

test_sample9	0.18 559	0.12 563	0.20 571	0.12 7	0.14 613	0.17 499	0.13 186	0.27 518	0.23 454	0.20 530	0.20 429	0.24 541	0.19 565	0.19 534	0.17 523	0.15 647	0.30 702	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.12 601

test_sample8	0.19 571	0.12 563	0.20 571	0.12 7	0.14 613	0.17 499	0.13 186	0.31 578	0.21 428	0.27 608	0.22 465	0.36 642	0.25 613	0.19 534	0.17 523	0.15 647	0.30 702	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.12 601

SQANet	0.23 621	0.23 666	0.30 632	0.30 682	0.19 670	0.27 638	0.13 186	0.29 552	0.33 571	0.24 583	0.37 618	0.31 615	0.22 590	0.27 621	0.23 601	0.15 647	0.10 604	0.21 674	0.16 663	0.21 677	0.15 651

UDG	0.21 596	0.17 632	0.19 559	0.23 629	0.15 633	0.30 652	0.20 574	0.33 609	0.35 592	0.23 574	0.28 555	0.31 615	0.27 627	0.20 559	0.22 589	0.15 647	0.12 634	0.13 621	0.09 528	0.14 635	0.14 644

MFN_U_SF_RVC	0.32 672	0.21 659	0.55 680	0.30 682	0.15 633	0.34 665	0.17 461	0.52 697	0.46 649	0.46 686	0.55 679	0.59 693	0.39 678	0.35 663	0.37 685	0.15 647	0.14 659	0.18 669	0.21 678	0.16 660	0.15 651

PMTNet	0.09 184	0.05 45	0.09 133	0.12 7	0.06 33	0.12 324	0.14 257	0.15 201	0.11 120	0.09 193	0.13 304	0.10 274	0.07 184	0.13 365	0.10 215	0.15 647	0.04 25	0.05 55	0.03 1	0.07 393	0.06 323

SAMSARA	0.40 684	0.28 684	0.33 641	0.55 706	0.39 700	0.82 716	1.23 733	0.47 687	0.51 668	0.36 659	0.35 609	0.55 692	0.39 678	0.38 676	0.39 689	0.15 647	0.20 682	0.15 648	0.14 640	0.23 681	0.20 680

DeepPrunerF	0.24 628	0.17 632	0.42 665	0.26 655	0.16 644	0.22 586	0.28 668	0.37 647	0.50 661	0.26 602	0.29 567	0.24 541	0.28 638	0.21 576	0.22 589	0.15 647	0.11 618	0.20 673	0.18 674	0.12 601	0.13 625

PS-NSSS	0.20 583	0.21 659	0.23 596	0.20 553	0.10 482	0.19 543	0.17 461	0.36 641	0.25 493	0.27 608	0.33 600	0.27 573	0.24 604	0.20 559	0.20 560	0.15 647	0.12 634	0.17 660	0.14 640	0.10 561	0.08 484

NCCL2	0.23 621	0.15 613	0.17 523	0.34 688	0.18 666	0.24 607	0.23 616	0.34 618	0.28 532	0.31 643	0.38 624	0.38 651	0.28 638	0.23 600	0.24 614	0.15 647	0.12 634	0.18 669	0.21 678	0.13 621	0.13 625

CBMV_ROB	0.19 571	0.13 591	0.17 523	0.16 228	0.11 533	0.15 444	0.13 186	0.26 497	0.28 532	0.27 608	0.30 574	0.27 573	0.24 604	0.23 600	0.16 508	0.15 647	0.17 674	0.22 678	0.20 676	0.10 561	0.11 588

XPNet_ROB	0.22 605	0.11 545	0.19 559	0.22 605	0.13 592	0.22 586	0.19 550	0.34 618	0.40 621	0.30 637	0.39 632	0.39 659	0.26 619	0.26 618	0.28 652	0.15 647	0.10 604	0.10 554	0.10 570	0.13 621	0.12 601

SGM-Forest	0.20 583	0.14 603	0.18 547	0.19 484	0.13 592	0.20 559	0.22 605	0.33 609	0.30 549	0.24 583	0.29 567	0.28 583	0.19 565	0.23 600	0.17 523	0.15 647	0.16 669	0.15 648	0.14 640	0.12 601	0.12 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.17 545	0.12 563	0.25 605	0.23 629	0.16 644	0.13 380	0.10 42	0.30 566	0.27 517	0.20 530	0.28 555	0.22 517	0.15 483	0.18 519	0.13 417	0.16 663	0.10 604	0.17 660	0.10 570	0.10 561	0.09 530

SDNR	0.19 571	0.08 371	0.19 559	0.16 228	0.12 569	0.77 715	0.14 257	0.25 479	0.32 564	0.19 507	0.24 487	0.19 478	0.13 441	0.19 534	0.15 492	0.16 663	0.18 676	0.14 635	0.11 604	0.08 463	0.11 588

Syn2CoEx	0.21 596	0.16 621	0.27 616	0.29 680	0.14 613	0.26 628	0.20 574	0.33 609	0.31 557	0.28 623	0.36 612	0.27 573	0.25 613	0.19 534	0.24 614	0.16 663	0.12 634	0.14 635	0.11 604	0.09 528	0.08 484

NOSS_ROB	0.19 571	0.12 563	0.18 547	0.16 228	0.12 569	0.15 444	0.12 108	0.30 566	0.32 564	0.20 530	0.22 465	0.27 573	0.23 598	0.21 576	0.16 508	0.16 663	0.18 676	0.23 679	0.21 678	0.12 601	0.13 625

LALA_ROB	0.25 640	0.16 621	0.22 587	0.26 655	0.17 659	0.27 638	0.27 662	0.42 674	0.37 604	0.33 653	0.38 624	0.51 686	0.26 619	0.28 633	0.27 644	0.16 663	0.09 582	0.12 606	0.11 604	0.13 621	0.12 601

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 605	0.21 659	0.24 600	0.26 655	0.11 533	0.23 602	0.14 257	0.39 659	0.24 471	0.32 649	0.36 612	0.30 602	0.21 581	0.19 534	0.21 580	0.17 668	0.14 659	0.21 674	0.16 663	0.12 601	0.12 601

STTRV1_RVC	0.25 640	0.26 675	0.39 658	0.19 484	0.26 691	0.30 652	0.24 630	0.34 618	0.35 592	0.36 659	0.34 604	0.31 615	0.31 654	0.28 633	0.25 624	0.17 668	0.10 604	0.16 656	0.14 640	0.17 668	0.12 601

PStereo	0.20 583	0.22 663	0.20 571	0.17 315	0.10 482	0.13 380	0.20 574	0.27 518	0.38 611	0.20 530	0.14 320	0.28 583	0.31 654	0.24 610	0.31 670	0.18 670	0.13 649	0.15 648	0.11 604	0.12 601	0.12 601

Selective-IGEV-i16pa	18.58 752	3.30 735	1.09 721	0.21 587	0.18 666	103.68 765	0.28 668	19.87 756	40.73 765	4.16 737	56.45 765	8.07 742	2.59 736	123.95 766	5.89 740	0.18 670	0.12 634	0.09 505	0.12 625	0.12 601	0.51 714

PSMNet-RUCA	0.27 653	0.33 691	0.41 663	0.36 692	0.32 699	0.18 518	0.19 550	0.42 674	0.30 549	0.33 653	0.41 649	0.39 659	0.25 613	0.31 644	0.20 560	0.18 670	0.10 604	0.25 681	0.15 658	0.21 677	0.16 662

dad	0.17 545	0.20 653	0.20 571	0.16 228	0.11 533	0.20 559	0.18 510	0.21 387	0.28 532	0.30 637	0.24 487	0.29 592	0.13 441	0.19 534	0.16 508	0.18 670	0.09 582	0.11 586	0.09 528	0.11 584	0.07 413

DDUNet	0.22 605	0.17 632	0.21 581	0.22 605	0.15 633	0.25 618	0.24 630	0.29 552	0.30 549	0.31 643	0.36 612	0.33 629	0.25 613	0.24 610	0.20 560	0.18 670	0.13 649	0.17 660	0.11 604	0.16 660	0.16 662

FINET	0.21 596	0.18 643	0.26 608	0.18 409	0.16 644	0.23 602	0.23 616	0.32 589	0.48 651	0.25 596	0.32 587	0.22 517	0.22 590	0.22 589	0.17 523	0.18 670	0.16 669	0.11 586	0.10 570	0.15 651	0.13 625

BEATNet-Init1	0.52 699	0.27 679	0.62 691	0.30 682	0.21 677	0.76 713	0.29 678	0.54 700	0.65 696	0.86 714	0.95 715	2.07 732	0.62 709	0.56 705	0.42 696	0.18 670	0.18 676	0.23 679	0.22 681	0.22 680	0.21 682

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 668	0.24 669	0.29 629	0.36 692	0.16 644	0.34 665	0.30 686	0.32 589	0.42 632	0.40 670	0.46 664	0.38 651	0.31 654	0.34 657	0.28 652	0.19 677	0.20 682	0.26 682	0.29 695	0.18 672	0.19 679

PVD	0.39 681	0.20 653	0.39 658	0.31 686	0.22 679	0.29 649	0.43 707	0.52 697	0.96 715	0.55 693	0.79 707	0.53 690	0.59 706	0.52 698	0.38 687	0.19 677	0.14 659	0.17 660	0.14 640	0.24 688	0.31 700

ISRNet	0.18 559	0.08 371	0.19 559	0.19 484	0.13 592	0.15 444	0.12 108	0.30 566	0.32 564	0.21 545	0.25 515	0.27 573	0.17 534	0.17 496	0.20 560	0.20 679	0.08 546	0.14 635	0.14 640	0.14 635	0.17 671

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 689	0.39 697	0.54 678	0.40 695	0.20 673	0.64 701	0.32 694	0.53 699	0.72 702	0.71 703	0.72 700	0.61 695	0.54 699	0.51 696	0.46 700	0.20 679	0.19 679	0.29 694	0.30 697	0.23 681	0.18 674

CSAN	0.29 662	0.24 669	0.27 616	0.34 688	0.19 670	0.33 662	0.42 705	0.37 647	0.50 661	0.38 665	0.40 638	0.44 672	0.33 662	0.28 633	0.30 663	0.20 679	0.16 669	0.19 671	0.19 675	0.14 635	0.15 651

MSMD_ROB	0.31 670	0.26 675	0.26 608	0.24 638	0.21 677	0.34 665	0.25 646	0.34 618	0.39 615	0.40 670	0.69 697	0.45 674	0.40 681	0.34 657	0.27 644	0.20 679	0.19 679	0.26 682	0.25 687	0.23 681	0.22 684

FSD	0.25 640	0.27 679	0.26 608	0.24 638	0.22 679	0.25 618	0.25 646	0.27 518	0.26 507	0.25 596	0.26 532	0.25 555	0.27 627	0.27 621	0.24 614	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687

FC-DCNN v2	0.33 675	0.27 679	0.28 621	0.26 655	0.23 682	0.37 676	0.28 668	0.40 663	0.43 637	0.45 683	0.56 684	0.51 686	0.40 681	0.37 674	0.29 656	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687

FCDSN-DC	0.33 675	0.28 684	0.28 621	0.30 682	0.24 684	0.39 681	0.28 668	0.42 674	0.42 632	0.43 680	0.53 675	0.51 686	0.41 686	0.36 669	0.30 663	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 692	0.27 679	0.27 616	0.27 668	0.24 684	0.47 688	0.31 692	0.55 701	0.59 681	0.72 705	1.13 724	1.15 716	0.61 707	0.52 698	0.37 685	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.31 699	0.25 689	0.24 687

FC-DCNN	0.33 675	0.27 679	0.28 621	0.26 655	0.23 682	0.37 676	0.28 668	0.40 663	0.43 637	0.45 683	0.55 679	0.51 686	0.40 681	0.37 674	0.30 663	0.21 683	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.25 689	0.24 687

Anonymous_2	0.22 605	0.17 632	0.28 621	0.15 128	0.16 644	0.32 655	0.22 605	0.22 413	0.17 336	0.23 574	0.24 487	0.26 565	0.27 627	0.27 621	0.23 601	0.22 688	0.25 698	0.17 660	0.17 670	0.17 668	0.17 671

NVStereoNet_ROB	0.46 696	0.36 695	0.46 671	0.41 697	0.28 693	0.34 665	0.34 695	0.48 688	0.60 685	0.72 705	0.93 713	0.70 704	0.66 710	0.47 691	0.60 712	0.22 688	0.33 706	0.34 699	0.34 703	0.30 697	0.30 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 686	0.29 687	0.33 641	0.28 671	0.24 684	0.54 694	0.36 697	0.49 690	0.59 681	0.72 705	0.74 703	0.65 699	0.54 699	0.54 703	0.40 692	0.22 688	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.26 694	0.25 693
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 686	0.29 687	0.33 641	0.27 668	0.24 684	0.60 699	0.36 697	0.50 694	0.50 661	0.71 703	0.79 707	0.67 701	0.54 699	0.51 696	0.42 696	0.22 688	0.20 682	0.27 685	0.26 688	0.26 694	0.25 693
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.29 662	0.28 684	0.23 596	0.20 553	0.28 693	0.41 684	0.21 595	0.45 683	0.33 571	0.36 659	0.46 664	0.36 642	0.30 650	0.39 680	0.42 696	0.23 692	0.14 659	0.21 674	0.17 670	0.23 681	0.18 674

PASM	0.32 672	0.24 669	0.48 673	0.28 671	0.27 692	0.29 649	0.30 686	0.34 618	0.49 658	0.35 656	0.39 632	0.46 678	0.34 667	0.34 657	0.35 680	0.23 692	0.25 698	0.26 682	0.28 694	0.23 681	0.21 682

CC-Net-ROB	0.28 658	0.31 689	0.36 650	0.29 680	0.15 633	0.25 618	0.19 550	0.45 683	0.33 571	0.39 667	0.37 618	0.39 659	0.31 654	0.27 621	0.26 636	0.24 694	0.19 679	0.30 696	0.23 685	0.18 672	0.15 651

ACVNet_1	0.44 690	0.49 702	0.60 689	0.45 700	0.28 693	0.49 691	0.27 662	0.57 704	0.72 702	0.62 698	0.58 689	0.74 705	0.49 695	0.50 694	0.35 680	0.26 695	0.24 696	0.39 701	0.29 695	0.31 700	0.24 687

GANetREF_RVC	0.31 670	0.34 693	0.27 616	0.35 690	0.16 644	0.32 655	0.41 702	0.48 688	0.51 668	0.35 656	0.35 609	0.34 636	0.33 662	0.39 680	0.32 672	0.27 696	0.20 682	0.29 694	0.15 658	0.18 672	0.17 671
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
otaku	0.39 681	0.37 696	0.52 676	0.44 699	0.28 693	0.58 696	0.24 630	0.41 669	0.62 688	0.40 670	0.49 668	0.46 678	0.33 662	0.40 685	0.32 672	0.30 697	0.30 702	0.39 701	0.33 700	0.29 696	0.28 696

FADE	0.45 692	0.33 691	1.03 719	0.33 687	0.25 690	0.35 673	0.29 678	0.64 708	1.07 716	0.43 680	0.41 649	0.42 666	0.53 697	0.70 711	0.51 707	0.30 697	0.21 694	0.41 703	0.38 704	0.23 681	0.22 684

light-stereo	0.42 688	0.26 675	0.59 688	0.60 708	0.49 707	0.32 655	0.23 616	0.46 685	0.52 670	0.56 695	0.58 689	0.76 706	0.32 660	0.48 692	0.29 656	0.32 699	0.24 696	0.27 685	0.33 700	0.46 705	0.39 707

Ntro	0.40 684	0.40 698	0.53 677	0.46 703	0.30 697	0.65 702	0.24 630	0.46 685	0.68 699	0.41 674	0.49 668	0.48 684	0.42 689	0.39 680	0.31 670	0.32 699	0.28 700	0.37 700	0.30 697	0.32 701	0.29 697

ACVNet-4b	0.39 681	0.53 703	0.55 680	0.45 700	0.24 684	0.47 688	0.18 510	0.49 690	0.64 693	0.42 677	0.45 663	0.60 694	0.27 627	0.34 657	0.24 614	0.33 701	0.14 659	0.48 705	0.42 707	0.30 697	0.26 695

MADNet+	0.75 711	0.71 713	3.70 735	0.66 710	0.41 702	0.98 721	0.97 731	0.69 710	0.73 706	0.52 689	0.57 687	0.64 697	0.68 712	0.86 720	1.01 728	0.34 702	0.36 708	0.28 693	0.23 685	0.36 703	0.31 700

Selective-IGEV-i1pa	2.80 729	3.51 737	0.67 701	0.28 671	0.14 613	10.22 739	0.43 707	4.36 736	3.63 736	3.53 736	6.92 738	3.47 735	1.97 734	13.41 751	2.26 733	0.36 703	0.15 665	0.13 621	0.10 570	0.15 651	0.35 705

Consistency-Raft	0.44 690	0.40 698	0.45 667	0.37 694	0.43 704	0.46 686	0.41 702	0.57 704	0.55 672	0.32 649	0.73 701	0.33 629	0.48 694	0.42 689	0.49 703	0.39 704	0.35 707	0.45 704	0.51 714	0.42 704	0.29 697

JetBlue	0.71 708	0.45 701	1.14 723	0.51 704	0.47 706	2.02 731	0.64 720	0.75 711	0.70 700	0.69 702	0.77 706	1.22 718	0.83 717	1.03 728	1.01 728	0.40 705	0.28 700	0.33 698	0.33 700	0.30 697	0.34 703

IMH-64-1	0.65 705	0.61 707	0.68 702	0.71 711	0.51 708	0.59 697	0.49 710	0.91 716	0.85 710	0.74 709	1.02 717	0.81 707	0.78 715	0.79 713	0.49 703	0.42 706	0.46 711	0.71 714	0.47 709	0.52 708	0.39 707

IMH-64	0.65 705	0.61 707	0.68 702	0.71 711	0.51 708	0.59 697	0.49 710	0.91 716	0.85 710	0.74 709	1.02 717	0.81 707	0.78 715	0.79 713	0.49 703	0.42 706	0.46 711	0.71 714	0.47 709	0.52 708	0.39 707

ACVNet_2	0.66 707	0.66 711	0.68 702	0.63 709	0.41 702	0.71 707	0.49 710	0.96 720	1.39 725	0.89 715	1.09 720	1.04 712	0.73 713	0.54 703	0.47 701	0.43 708	0.40 709	0.53 710	0.44 708	0.47 706	0.35 705

IMH	0.71 708	0.64 710	0.68 702	0.76 713	0.54 710	0.69 705	0.54 714	0.98 722	1.10 718	0.82 713	1.09 720	0.89 709	0.88 720	0.87 721	0.52 708	0.44 709	0.50 720	0.75 717	0.51 714	0.56 713	0.41 711

DStereoO	0.24 628	0.18 643	0.18 547	0.20 553	0.14 613	0.21 577	0.19 550	0.32 589	0.41 624	0.29 632	0.21 453	0.32 625	0.27 627	0.41 688	0.27 644	0.46 710	0.12 634	0.31 697	0.11 604	0.15 651	0.12 601

RainbowNet	0.54 701	0.61 707	0.70 708	0.57 707	0.43 704	0.65 702	0.37 700	0.60 706	0.87 712	0.50 688	0.66 694	0.64 697	0.47 693	0.49 693	0.43 699	0.47 711	0.48 716	0.52 709	0.41 706	0.52 708	0.40 710

TorneroNet-64	0.76 712	0.72 714	0.74 709	0.78 715	0.58 716	0.91 720	0.56 715	0.84 714	1.29 722	0.66 699	0.90 711	1.40 724	0.75 714	0.85 719	0.67 718	0.49 712	0.46 711	0.72 716	0.59 717	0.67 718	0.53 715

LVE	0.83 716	0.85 720	0.85 715	0.80 716	0.56 713	1.04 726	0.65 721	1.05 725	1.47 728	0.96 718	1.22 728	1.10 715	0.85 718	0.83 716	0.71 720	0.49 712	0.55 726	0.76 720	0.60 719	0.65 716	0.59 722

MonStereo1	0.47 697	0.26 675	0.58 686	0.28 671	0.20 673	0.39 681	0.18 510	0.49 690	0.64 693	0.52 689	0.87 710	1.01 711	0.57 704	0.50 694	0.56 709	0.53 714	0.31 705	0.54 711	0.40 705	0.33 702	0.34 703

TorneroNet	0.82 715	0.74 715	0.81 714	0.84 718	0.63 719	0.99 722	0.63 718	0.96 720	1.16 719	0.80 712	1.11 722	1.36 723	0.86 719	0.93 724	0.80 723	0.56 715	0.49 718	0.78 722	0.66 722	0.73 724	0.63 725

Dean	0.87 717	0.86 721	0.79 712	0.81 717	0.56 713	0.90 717	0.63 718	1.15 731	1.73 731	1.15 726	1.15 725	1.31 721	0.99 724	0.81 715	0.81 724	0.57 716	0.56 727	0.77 721	0.64 720	0.66 717	0.58 717

anonymity	0.53 700	0.58 705	0.65 693	0.41 697	0.61 718	0.53 693	0.41 702	0.56 702	0.41 624	0.55 693	0.50 672	0.49 685	0.55 702	0.58 706	0.50 706	0.58 717	0.50 720	0.51 707	0.51 714	0.51 707	0.57 716

SGM+DAISY	0.56 702	0.57 704	0.65 693	0.40 695	0.54 710	0.66 704	0.49 710	0.56 702	0.45 648	0.66 699	0.69 697	0.67 701	0.56 703	0.63 708	0.56 709	0.59 718	0.48 716	0.50 706	0.50 713	0.52 708	0.58 717

WAO-7	0.79 713	0.78 716	0.54 678	0.85 719	0.67 721	0.74 709	0.68 724	1.05 725	1.32 723	0.90 716	1.20 727	1.04 712	0.92 721	0.69 710	0.66 715	0.60 719	0.62 730	0.67 713	0.68 723	0.64 715	0.58 717

SPS-STEREO	0.57 703	0.58 705	0.65 693	0.45 700	0.55 712	0.62 700	0.44 709	0.62 707	0.50 661	0.68 701	0.64 692	0.66 700	0.57 704	0.61 707	0.60 712	0.62 720	0.47 715	0.51 707	0.49 711	0.55 712	0.58 717
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	0.37 680	0.42 700	0.26 608	1.02 726	0.39 700	0.18 518	0.08 9	0.20 360	0.17 336	0.28 623	0.25 515	0.15 412	0.12 399	0.16 462	0.14 460	0.64 721	0.43 710	0.75 717	0.65 721	0.63 714	0.46 713

MFMNet_re	0.64 704	0.66 711	0.65 693	0.51 704	0.69 722	0.69 705	0.57 716	0.64 708	0.73 706	0.60 696	0.73 701	0.62 696	0.67 711	0.65 709	0.60 712	0.66 722	0.58 729	0.63 712	0.59 717	0.68 719	0.69 726

WAO-6	0.81 714	0.80 717	0.62 691	0.86 720	0.63 719	0.76 713	0.58 717	0.98 722	1.54 730	0.90 716	0.96 716	1.07 714	1.03 725	0.70 711	0.66 715	0.72 723	0.49 718	0.90 725	0.71 724	0.68 719	0.58 717

PWCK	0.71 708	0.94 722	0.95 717	0.76 713	0.31 698	0.74 709	0.36 697	0.90 715	0.90 713	0.96 718	0.75 705	0.95 710	0.61 707	0.87 721	0.66 715	0.72 723	0.46 711	0.75 717	0.49 711	0.69 721	0.44 712

WAO-8	0.91 718	0.81 718	0.65 693	0.94 723	0.69 722	0.90 717	0.67 722	1.07 728	1.83 733	1.06 723	1.45 730	1.30 719	1.07 726	0.84 717	0.78 721	0.74 725	0.53 723	0.86 723	0.75 725	0.69 721	0.62 723

Venus	0.91 718	0.81 718	0.65 693	0.94 723	0.69 722	0.90 717	0.67 722	1.07 728	1.83 733	1.06 723	1.45 730	1.30 719	1.07 726	0.84 717	0.78 721	0.74 725	0.53 723	0.86 723	0.75 725	0.69 721	0.62 723

UNDER WATER	0.97 721	0.97 724	1.42 726	0.99 725	0.70 725	1.12 728	0.84 727	0.80 713	1.08 717	1.01 720	0.90 711	1.55 728	1.22 732	1.03 728	1.00 727	0.78 727	0.53 723	1.02 728	0.87 729	0.80 726	0.74 728

notaker	0.97 721	1.11 725	0.98 718	1.13 728	0.81 726	0.73 708	0.68 724	0.93 718	1.16 719	1.18 728	1.18 726	1.41 725	1.16 730	1.08 730	0.69 719	0.81 728	0.64 731	1.17 731	0.79 727	0.98 728	0.80 730

UNDER WATER-64	0.95 720	0.94 722	1.43 727	0.87 721	0.56 713	1.18 729	0.87 728	0.77 712	0.94 714	1.04 721	0.85 709	1.58 729	1.21 731	0.94 725	0.96 726	0.87 729	0.57 728	1.03 729	0.88 730	0.78 725	0.73 727

TCMNet-wrong-test	3.67 732	5.48 745	3.89 736	12.18 748	11.75 748	4.65 733	3.88 737	1.06 727	0.72 702	1.09 725	2.15 734	6.30 740	0.53 697	3.43 736	2.36 735	0.89 730	0.20 682	1.87 738	1.69 737	5.57 742	3.62 743

JetRed	1.62 727	1.46 730	2.98 730	0.92 722	1.21 731	4.99 734	1.53 736	1.27 733	1.39 725	1.83 732	1.74 733	1.60 730	0.95 722	1.41 731	2.45 736	0.90 731	1.60 736	0.93 726	0.90 731	1.35 732	0.99 733

KSHMR	1.09 724	1.17 726	0.88 716	1.25 731	1.00 730	0.99 722	0.96 730	1.13 730	1.37 724	1.16 727	1.29 729	1.41 725	0.96 723	1.01 727	0.92 725	1.03 732	1.08 734	1.20 732	1.03 733	1.01 729	0.97 732

ASD4	3.54 731	3.38 736	2.05 729	1.72 732	2.51 735	9.03 738	17.71 742	2.25 734	5.51 738	2.46 734	2.81 736	2.03 731	3.36 737	2.73 734	5.06 737	1.22 733	1.34 735	1.13 730	1.33 735	1.68 733	1.49 736

HanzoNet	1.29 726	1.26 729	1.19 724	1.12 727	0.85 727	1.02 725	0.83 726	1.03 724	1.48 729	1.64 731	1.61 732	2.50 734	1.72 733	1.61 732	1.61 731	1.26 734	0.80 733	1.31 734	1.01 732	1.02 730	0.86 731

ktn	1.01 723	1.21 727	0.80 713	1.23 730	0.86 728	1.01 724	0.87 728	0.94 719	1.39 725	1.04 721	1.12 723	1.15 716	1.07 726	0.94 725	0.59 711	1.28 735	0.71 732	1.38 735	0.83 728	1.02 730	0.75 729

DPSimNet_ROB	1.11 725	1.23 728	0.78 710	1.13 728	0.88 729	1.10 727	1.13 732	1.16 732	1.23 721	1.43 730	1.02 717	1.41 725	1.10 729	0.90 723	1.60 730	1.46 736	0.51 722	1.21 733	1.03 733	0.90 727	1.01 734

MADNet++	1.95 728	1.75 731	1.59 728	1.82 733	1.69 733	2.33 732	1.40 735	2.35 735	2.09 735	2.57 735	2.36 735	2.24 733	2.17 735	2.28 733	2.34 734	1.87 737	1.66 737	1.54 736	1.34 736	1.92 734	1.77 737

USTest	6.22 734	2.73 734	3.00 731	6.57 741	7.29 740	14.37 742	21.57 743	7.00 744	9.56 743	5.34 741	6.10 737	5.72 739	7.64 741	6.41 740	6.96 741	1.97 738	3.42 743	1.64 737	2.15 740	2.66 735	2.36 738

xxxxx1	7.79 735	5.02 742	7.31 739	3.12 735	3.85 736	16.35 744	22.88 744	5.86 741	8.69 740	7.97 742	8.54 739	9.12 744	8.27 742	10.18 742	10.92 742	2.42 739	2.45 739	3.56 742	12.37 749	3.77 737	3.06 740

tt_ll	7.79 735	5.02 742	7.31 739	3.12 735	3.85 736	16.35 744	22.88 744	5.86 741	8.69 740	7.97 742	8.54 739	9.12 744	8.27 742	10.18 742	10.92 742	2.42 739	2.45 739	3.56 742	12.37 749	3.77 737	3.06 740

ff	7.79 735	5.02 742	7.31 739	3.12 735	3.85 736	16.35 744	22.88 744	5.86 741	8.69 740	7.97 742	8.54 739	9.12 744	8.27 742	10.18 742	10.92 742	2.42 739	2.45 739	3.56 742	12.37 749	3.77 737	3.06 740

DGTPSM_ROB	8.06 739	4.48 738	8.63 748	5.35 738	10.72 742	8.32 736	22.97 747	5.46 738	13.35 747	5.12 739	9.92 744	5.08 737	10.40 745	5.52 738	12.58 745	3.79 742	8.00 744	3.50 740	7.02 745	3.83 740	7.14 747

DPSMNet_ROB	8.06 739	4.48 738	8.63 748	5.37 740	10.74 743	8.32 736	22.98 748	5.46 738	13.36 748	5.12 739	9.92 744	5.08 737	10.40 745	5.53 739	12.58 745	3.80 743	8.00 744	3.50 740	7.02 745	3.83 740	7.14 747

PML	8.91 741	9.34 752	6.13 737	5.35 738	6.41 739	14.99 743	23.38 749	5.27 737	6.83 739	18.04 755	28.19 764	7.67 741	6.83 740	7.85 741	5.75 738	5.35 744	1.83 738	5.95 750	1.93 738	8.64 748	2.52 739

tt	4.67 733	0.06 124	3.55 734	2.02 734	1.55 732	10.25 740	16.71 741	8.91 745	5.03 737	1.31 729	0.94 714	4.71 736	4.76 738	3.33 735	5.87 739	6.06 745	10.30 752	1.88 739	2.11 739	2.75 736	1.21 735

Anonymous_1	10.96 747	7.92 746	7.46 742	10.33 744	10.06 741	18.65 750	26.34 752	11.06 748	13.44 749	9.40 745	10.05 746	9.67 749	11.23 749	10.73 745	12.72 747	6.42 746	8.38 748	5.77 747	10.61 748	12.12 749	6.77 744

iinet-test	10.48 744	8.09 747	7.54 743	10.26 742	10.94 744	18.00 748	25.26 750	11.33 749	13.28 745	9.69 746	9.85 742	9.42 747	11.17 747	11.02 746	12.78 748	6.59 747	8.30 746	5.56 745	6.56 741	6.89 743	7.02 745

IINet	10.48 744	8.09 747	7.54 743	10.26 742	10.94 744	18.00 748	25.26 750	11.33 749	13.28 745	9.69 746	9.85 742	9.42 747	11.17 747	11.02 746	12.78 748	6.59 747	8.30 746	5.56 745	6.56 741	6.89 743	7.02 745

DPSM_ROB	11.15 748	8.58 749	8.00 745	10.88 745	11.58 746	19.10 751	26.71 753	12.05 751	14.07 752	10.36 748	10.84 747	10.33 750	11.86 750	11.70 748	13.54 750	6.99 749	8.79 749	5.89 748	6.95 743	7.29 745	7.42 749

DPSM	11.15 748	8.58 749	8.00 745	10.88 745	11.58 746	19.10 751	26.71 753	12.05 751	14.07 752	10.36 748	10.84 747	10.33 750	11.86 750	11.70 748	13.54 750	6.99 749	8.79 749	5.89 748	6.95 743	7.29 745	7.42 749

real-time stereo	11.43 750	8.99 751	8.31 747	11.33 747	12.02 749	19.46 753	27.13 755	12.28 753	14.25 754	10.57 750	11.11 749	10.56 752	12.04 752	11.92 750	14.08 752	7.07 751	8.88 751	6.10 751	7.09 747	7.74 747	7.65 751

FlowAnything	22.44 759	17.35 758	16.14 754	22.07 759	23.23 756	38.39 761	53.77 759	24.25 762	28.44 761	20.96 764	21.82 760	20.70 756	23.84 758	23.49 761	27.14 758	14.04 752	17.79 761	11.75 752	14.15 758	14.65 750	14.89 753

RAFT-FEzeroshot	22.43 757	17.33 755	15.98 750	22.02 756	23.31 759	38.34 757	53.82 763	24.05 758	28.39 758	20.61 760	21.76 756	20.88 758	23.92 762	23.41 757	27.42 762	14.07 753	17.69 756	11.83 754	14.02 754	14.69 753	14.97 757

RAFT-FE	22.43 757	17.33 755	15.98 750	22.02 756	23.31 759	38.34 757	53.82 763	24.05 758	28.39 758	20.61 760	21.76 756	20.88 758	23.92 762	23.41 757	27.42 762	14.07 753	17.69 756	11.83 754	14.02 754	14.69 753	14.97 757

CasAABBNet	22.42 756	17.33 755	16.01 752	22.01 755	23.28 757	38.32 756	53.80 761	24.14 760	28.41 760	20.60 759	21.77 758	20.89 761	23.91 760	23.43 759	27.36 760	14.07 753	17.69 756	11.83 754	14.01 753	14.67 752	14.95 756

Hybrid-DGEV	22.47 760	17.40 760	16.14 754	22.00 754	23.29 758	38.36 759	53.80 761	24.43 765	28.63 764	20.59 758	21.81 759	20.88 758	23.91 760	23.45 760	27.42 762	14.08 756	17.69 756	11.83 754	14.06 757	14.65 750	14.93 755

Selective-RAFT-Error	22.47 760	17.37 759	16.09 753	22.06 758	23.34 761	38.39 761	53.83 765	24.29 764	28.47 762	20.74 762	21.83 761	20.81 757	23.90 759	23.54 763	27.53 765	14.08 756	17.69 756	11.82 753	14.00 752	14.69 753	15.00 759

LSM0	22.87 763	17.28 754	18.96 756	22.19 760	29.04 764	38.42 763	53.71 758	24.28 763	28.31 757	20.78 763	21.00 753	21.43 762	24.16 764	23.50 762	27.39 761	14.09 758	17.38 754	11.84 758	14.04 756	14.73 756	14.89 753

fast-reg	22.85 762	17.43 761	19.15 757	22.22 761	24.34 762	38.36 759	53.78 760	24.23 761	28.52 763	20.55 757	22.05 762	20.54 755	23.77 757	23.21 756	27.31 759	14.18 759	17.47 755	14.33 759	14.96 759	15.81 757	14.81 752

HaxPig	15.71 751	18.52 762	19.18 758	16.89 751	15.89 752	7.73 735	7.60 738	13.31 754	10.82 744	15.42 752	14.91 750	15.98 753	14.92 753	15.58 752	15.98 753	18.95 760	16.73 753	19.46 760	18.08 760	19.26 759	19.05 763

LRCNet_RVC	10.62 746	13.42 753	7.30 738	18.92 752	2.07 734	0.33 662	0.30 686	5.59 740	0.48 651	13.03 751	17.94 751	8.87 743	5.65 739	4.79 737	1.89 732	23.51 761	2.73 742	27.55 764	25.71 764	16.07 758	16.33 760

MEDIAN_ROB	20.38 755	24.04 763	23.31 761	21.23 753	21.71 755	10.40 741	7.92 739	17.64 755	15.50 755	20.12 756	19.70 752	20.34 754	20.32 754	21.19 753	21.13 756	23.81 762	21.81 762	24.98 763	23.76 763	24.71 762	23.93 764

AVERAGE_ROB	24.90 764	29.20 764	28.14 762	24.89 762	24.64 763	17.75 747	11.12 740	21.45 757	19.93 756	25.12 765	24.46 763	25.12 765	25.46 765	24.69 764	22.83 757	29.76 763	27.13 763	28.97 765	27.95 765	29.91 763	29.47 765

RSGM-EC	20.36 753	4.73 740	0.68 702	16.76 749	16.92 753	21.28 754	27.18 756	10.46 746	14.04 750	18.00 753	21.31 754	22.24 763	21.82 755	22.57 754	17.63 754	62.81 764	33.79 764	20.14 761	18.10 761	20.18 760	16.45 761

acva	20.36 753	4.73 740	0.68 702	16.76 749	16.92 753	21.28 754	27.18 756	10.46 746	14.04 750	18.00 753	21.31 754	22.24 763	21.82 755	22.57 754	17.63 754	62.81 764	33.79 764	20.14 761	18.10 761	20.18 760	16.45 761

test_example2	98.32 765	94.13 765	45.89 763	96.35 763	109.85 765	88.61 764	95.45 766	25.75 766	94.37 766	130.00 767	126.06 767	58.17 766	74.63 766	88.51 765	79.96 766	150.23 766	221.02 766	77.62 766	99.10 766	113.75 766	96.94 766

ccccc	245.47 766	285.66 766	306.18 766	368.85 766	370.60 766	123.16 766	145.33 767	115.05 767	110.08 767	126.68 766	110.87 766	122.83 767	165.88 767	252.94 767	276.56 767	384.56 767	353.86 767	254.69 767	223.00 767	425.87 767	386.83 767

Low-res two-view benchmark