Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

over-6	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.34 141	0.13 1	0.32 221	0.22 103	0.49 201	0.25 71	0.24 81	0.24 75	0.21 58	0.25 155	0.38 143	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

over v1	0.21 59	0.19 253	0.26 49	0.35 190	0.13 1	0.35 262	0.20 54	0.31 39	0.16 10	0.23 65	0.23 58	0.25 117	0.27 192	0.41 175	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 212

over-8	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.34 68	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

over-9	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.35 73	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

MCSU-Stereo	0.20 34	0.12 2	0.24 18	0.30 27	0.13 1	0.25 92	0.31 309	0.33 62	0.32 145	0.28 145	0.25 86	0.23 83	0.17 28	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 9	0.20 54	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 66	0.20 85	0.23 4	0.20 36	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LACA_dic	0.18 8	0.20 306	0.25 33	0.30 27	0.14 7	0.20 32	0.18 17	0.25 12	0.20 28	0.23 65	0.17 15	0.20 45	0.16 21	0.32 81	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 422	0.10 67

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 159	0.25 171	0.30 31	0.15 6	0.21 37	0.28 124	0.21 58	0.18 46	0.24 5	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 49	0.29 14	0.14 7	0.25 92	0.23 137	0.25 12	0.19 21	0.20 24	0.16 10	0.19 35	0.18 46	0.30 55	0.21 69	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

BridgeDepth	0.21 59	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.14 7	0.40 324	0.27 221	0.28 26	0.22 33	0.18 14	0.19 21	0.28 145	0.29 228	0.32 81	0.20 36	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SCION-M(vits-remse)	0.24 123	0.14 28	0.74 594	0.51 608	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.19 470	0.15 471	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-MonSter(vits)	0.46 442	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.88 483	1.07 624	0.20 24	1.06 557	0.73 485	0.56 479	0.76 525	1.14 671	0.19 470	0.15 471	0.33 650	0.34 667	0.25 572	0.24 570

monster-pro	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 20	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.28 145	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.29 14	0.15 11	0.15 9	0.18 17	0.25 12	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.30 168	0.21 99	0.25 9	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 58	0.17 28	0.22 2	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 34	0.17 162	0.25 33	0.29 14	0.15 11	0.32 221	0.25 171	0.29 28	0.22 33	0.23 65	0.21 37	0.21 58	0.22 114	0.44 216	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

Foundation-i1c-attn	0.23 97	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.35 262	0.27 221	0.45 175	0.28 99	0.28 145	0.34 176	0.40 260	0.30 247	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.40 324	0.26 197	0.48 195	0.25 71	0.31 173	0.33 164	0.40 260	0.30 247	0.35 121	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.25 71	0.33 195	0.35 185	0.40 260	0.30 247	0.34 110	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LACA2	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.30 27	0.15 11	0.29 159	0.29 260	0.30 31	0.22 33	0.21 37	0.23 58	0.28 145	0.20 85	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 111	0.09 6

MatchStereo	0.19 20	0.14 28	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.18 22	0.21 83	0.32 49	0.28 99	0.20 24	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.31 68	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.26 2	0.15 11	0.35 262	0.17 7	0.40 121	0.22 33	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.24 142	0.33 100	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.34 141	0.15 11	0.27 121	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.32 81	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.27 64	0.31 58	0.15 11	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.29 112	0.24 81	0.29 138	0.21 58	0.27 192	0.36 125	0.25 193	0.16 340	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

StereoAnything_RVC	0.21 59	0.68 691	0.39 296	0.28 8	0.15 11	0.23 58	0.18 17	0.20 3	0.19 21	0.16 9	0.16 10	0.15 4	0.22 114	0.30 55	0.18 7	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.08 1	0.16 347	0.09 6

MonSter	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.38 143	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

trnet	0.27 188	0.14 28	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.37 292	0.23 137	0.52 227	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.34 199	0.26 176	0.39 151	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

s12784h	0.36 318	0.15 75	0.24 18	0.34 141	0.15 11	0.77 566	0.29 260	0.80 449	0.83 486	0.56 337	0.57 305	0.43 292	0.40 372	0.57 340	0.33 331	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.09 15	0.14 219	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 123	0.17 162	0.51 476	0.36 224	0.16 32	0.26 103	0.29 260	0.36 81	0.29 112	0.22 55	0.29 138	0.23 83	0.37 347	0.42 189	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 97	0.17 162	0.30 116	0.35 190	0.16 32	0.35 262	0.25 171	0.40 121	0.30 120	0.25 95	0.24 75	0.25 117	0.36 337	0.41 175	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 97	0.16 109	0.37 260	0.34 141	0.16 32	0.24 72	0.24 158	0.43 160	0.36 186	0.26 110	0.27 110	0.23 83	0.35 308	0.28 21	0.20 36	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 20	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.19 28	0.17 7	0.42 141	0.24 53	0.23 65	0.21 37	0.17 10	0.16 21	0.45 221	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 149

3w_stereo	0.24 123	0.20 306	0.37 260	0.33 108	0.16 32	0.32 221	0.42 523	0.41 132	0.38 213	0.31 173	0.27 110	0.16 7	0.26 176	0.34 110	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.11 149

2w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.30 116	0.32 86	0.16 32	0.28 144	0.38 461	0.38 99	0.35 176	0.32 188	0.33 164	0.17 10	0.18 46	0.29 34	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 111	0.10 67

xyz-stereo	4.23 750	0.17 162	61.76 798	0.34 141	0.16 32	12.16 762	0.37 439	0.58 268	0.68 385	1.01 622	3.36 734	0.77 509	0.82 620	1.21 659	0.40 430	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.11 164	0.13 165	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 15	0.22 66	0.14 3	0.32 81	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LG-G_1	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LGtest1	0.19 20	0.14 28	0.29 98	0.34 141	0.16 32	0.26 103	0.17 7	0.32 49	0.20 28	0.21 37	0.15 5	0.23 83	0.20 85	0.32 81	0.20 36	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.11 149

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.16 32	0.23 58	0.20 54	0.22 6	0.15 6	0.18 14	0.16 10	0.20 45	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

dual_stereo	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.31 58	0.16 32	0.16 14	0.20 54	0.29 28	0.20 28	0.23 65	0.20 26	0.22 66	0.14 3	0.52 290	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

CASnet	0.30 231	0.20 306	0.33 185	0.41 408	0.16 32	0.26 103	0.24 158	0.52 227	0.53 313	0.52 321	0.54 290	0.39 246	0.24 142	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.22 526	0.18 464	0.18 422	0.11 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DNSM	0.82 636	1.54 740	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.27 121	0.25 171	0.49 201	0.25 71	0.34 199	0.36 196	0.29 153	0.26 176	2.84 736	1.96 712	0.16 340	0.12 319	0.12 63	0.10 97	3.66 763	2.58 760

SMOE	0.36 318	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.17 46	0.63 501	0.41 512	0.65 329	0.55 324	0.54 330	0.72 360	0.49 330	0.38 353	0.40 163	0.30 298	0.19 470	0.12 319	0.28 618	0.15 334	0.19 461	0.14 317

DNS	0.75 621	1.52 739	0.28 87	0.28 8	0.17 46	0.18 22	0.23 137	0.48 195	0.27 84	0.26 110	0.34 176	0.30 168	0.23 130	2.70 734	1.46 691	0.16 340	0.13 396	0.16 278	0.09 15	3.27 760	2.57 759

TS12	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.37 251	0.17 46	0.32 221	0.26 197	0.42 141	0.24 53	0.31 173	0.51 268	0.25 117	0.27 192	0.40 163	0.29 290	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67

aanet-new-90k	0.23 97	0.16 109	0.45 382	0.35 190	0.17 46	0.33 233	0.27 221	0.38 99	0.26 79	0.20 24	0.24 75	0.21 58	0.35 308	0.46 240	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 123	0.16 109	0.48 434	0.36 224	0.17 46	0.39 318	0.24 158	0.36 81	0.30 120	0.24 81	0.25 86	0.26 127	0.32 270	0.45 221	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-70k	0.23 97	0.16 109	0.41 321	0.35 190	0.17 46	0.38 305	0.25 171	0.36 81	0.25 71	0.23 65	0.31 157	0.24 102	0.35 308	0.43 203	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.36 224	0.17 46	0.26 103	0.26 197	0.33 62	0.30 120	0.27 130	0.30 143	0.23 83	0.34 302	0.42 189	0.18 7	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 97	0.17 162	0.40 310	0.36 224	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.35 73	0.27 84	0.27 130	0.23 58	0.29 153	0.34 302	0.31 68	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 79	0.15 75	0.35 227	0.33 108	0.17 46	0.23 58	0.25 171	0.42 141	0.24 53	0.26 110	0.26 101	0.21 58	0.30 247	0.31 68	0.20 36	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-24k	0.23 97	0.16 109	0.29 98	0.35 190	0.17 46	0.39 318	0.23 137	0.35 73	0.30 120	0.30 169	0.27 110	0.25 117	0.32 270	0.30 55	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 79	0.17 162	0.35 227	0.37 251	0.17 46	0.26 103	0.18 17	0.41 132	0.37 203	0.28 145	0.23 58	0.25 117	0.26 176	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-12k	0.24 123	0.19 253	0.39 296	0.41 408	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.41 132	0.37 203	0.27 130	0.23 58	0.22 66	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.12 65	0.08 2	0.14 179	0.11 164	0.16 347	0.11 149

aanet-new-14k	0.25 146	0.19 253	0.38 274	0.38 292	0.17 46	0.18 22	0.25 171	0.52 227	0.49 293	0.28 145	0.30 143	0.21 58	0.33 289	0.33 100	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.11 149

VMStereo-Base	0.28 196	0.16 109	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.30 181	0.27 221	0.50 213	0.65 369	0.32 188	0.47 247	0.42 283	0.24 142	0.41 175	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

DispViT+	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.29 14	0.17 46	0.19 28	0.20 54	0.59 275	0.45 268	0.28 145	0.26 101	0.24 102	0.17 28	0.46 240	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

CSFM-Stereo	0.20 34	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.17 46	0.29 159	0.20 54	0.39 107	0.22 33	0.22 55	0.21 37	0.26 127	0.20 85	0.30 55	0.20 36	0.13 128	0.12 319	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 165	0.15 75	1.07 653	0.30 27	0.17 46	0.38 305	0.19 34	0.43 160	0.39 226	0.23 65	0.21 37	0.23 83	0.21 99	0.45 221	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 317

asda	0.21 59	0.19 253	0.29 98	0.31 58	0.17 46	0.25 92	0.23 137	0.36 81	0.28 99	0.27 130	0.24 75	0.18 26	0.21 99	0.40 163	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

depthmonostereo	0.29 213	0.14 28	0.31 140	0.35 190	0.17 46	0.46 383	0.27 221	0.69 369	0.57 334	0.35 211	0.42 224	0.31 178	0.35 308	0.35 121	0.27 244	0.14 195	0.12 319	0.13 122	0.12 206	0.11 38	0.10 67

4.5_new	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4w-stereo	0.21 59	0.19 253	0.31 140	0.31 58	0.17 46	0.29 159	0.19 34	0.31 39	0.21 31	0.31 173	0.24 75	0.20 45	0.24 142	0.41 175	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

2.75w_new	0.21 59	0.18 205	0.28 87	0.29 14	0.17 46	0.23 58	0.34 371	0.36 81	0.28 99	0.34 199	0.26 101	0.17 10	0.22 114	0.36 125	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

MLG-Stereo_test3	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.38 305	0.18 17	0.30 31	0.19 21	0.24 81	0.15 5	0.26 127	0.17 28	0.32 81	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

TANstereo	0.30 231	0.15 75	0.31 140	0.30 27	0.17 46	0.55 432	0.23 137	0.44 168	0.55 324	0.59 345	0.68 348	0.37 228	0.26 176	0.35 121	0.27 244	0.15 279	0.16 507	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

CREStereo	0.28 196	0.15 75	0.24 18	0.27 3	0.17 46	0.37 292	0.25 171	0.51 217	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.32 181	0.26 176	0.38 143	0.25 193	0.16 340	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149
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
HITNet	0.41 394	0.26 501	0.45 382	0.33 108	0.17 46	0.63 501	0.30 281	0.93 501	0.64 364	0.71 436	0.82 425	0.64 423	0.52 448	0.59 381	0.43 454	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.19 461	0.12 212
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
MLCV	0.47 458	0.24 458	0.61 525	0.37 251	0.17 46	0.61 481	0.33 352	0.80 449	0.87 514	0.94 589	1.13 581	0.72 472	0.43 390	0.89 590	0.51 518	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.14 219	0.12 212

NoBS	0.18 8	0.15 75	0.22 3	0.37 251	0.18 78	0.14 3	0.24 158	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 21	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 159	0.14 195	0.12 319	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.10 67

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 123	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.36 278	0.17 7	0.37 89	0.37 203	0.29 160	0.23 58	0.23 83	0.24 142	0.29 34	0.22 96	0.16 340	0.15 471	0.21 510	0.17 434	0.19 461	0.15 352

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.29 14	0.18 78	0.17 18	0.29 260	0.27 23	0.17 11	0.18 14	0.29 138	0.14 2	0.16 21	0.24 5	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

Weightmod_eth	0.31 240	0.19 253	0.31 140	0.35 190	0.18 78	0.45 377	0.35 398	0.62 301	0.39 226	0.44 278	0.39 212	0.48 322	0.41 381	0.45 221	0.23 138	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.14 299	0.15 288	0.09 6

PointNet	0.20 34	0.15 75	0.25 33	0.32 86	0.18 78	0.29 159	0.23 137	0.25 12	0.27 84	0.15 2	0.24 75	0.28 145	0.17 28	0.34 110	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 97	0.17 162	0.39 296	0.34 141	0.18 78	0.38 305	0.20 54	0.36 81	0.26 79	0.24 81	0.28 124	0.25 117	0.35 308	0.25 9	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-32k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.31 201	0.19 34	0.46 183	0.42 246	0.25 95	0.23 58	0.25 117	0.30 247	0.32 81	0.22 96	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-10k	0.25 146	0.18 205	0.44 369	0.38 292	0.18 78	0.45 377	0.21 83	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.31 157	0.25 117	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.16 347	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.35 190	0.18 78	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.38 213	0.25 95	0.43 230	0.23 83	0.28 209	0.25 9	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 79	0.16 109	0.35 227	0.33 108	0.18 78	0.24 72	0.24 158	0.45 175	0.27 84	0.23 65	0.35 185	0.20 45	0.26 176	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 97	0.14 28	0.31 140	0.33 108	0.18 78	0.21 40	0.33 352	0.52 227	0.42 246	0.26 110	0.33 164	0.19 35	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Test_v1	0.20 34	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 72	0.21 83	0.39 107	0.31 131	0.21 37	0.22 50	0.17 10	0.17 28	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.18 78	0.17 18	0.21 83	0.32 49	0.23 45	0.25 95	0.34 176	0.22 66	0.24 142	0.27 18	0.21 69	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

AdaDepth	0.22 79	0.17 162	0.32 164	0.37 251	0.18 78	0.34 251	0.22 103	0.33 62	0.23 45	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.20 85	0.56 328	0.21 69	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.12 212

asd	0.21 59	0.18 205	0.29 98	0.32 86	0.18 78	0.27 121	0.22 103	0.35 73	0.22 33	0.31 173	0.22 50	0.19 35	0.21 99	0.44 216	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

qwe	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.21 83	0.38 99	0.32 145	0.35 211	0.30 143	0.20 45	0.20 85	0.43 203	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6

2.25w	0.22 79	0.18 205	0.31 140	0.31 58	0.18 78	0.31 201	0.18 17	0.32 49	0.31 131	0.31 173	0.37 203	0.20 45	0.22 114	0.45 221	0.24 159	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 59	0.18 205	0.31 140	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.25 171	0.31 39	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.39 151	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.29 98	0.30 27	0.18 78	0.27 121	0.23 137	0.37 89	0.28 99	0.31 173	0.26 101	0.22 66	0.26 176	0.50 275	0.24 159	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

1w_stereo	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.34 141	0.18 78	0.31 201	0.41 512	0.40 121	0.43 251	0.31 173	0.38 207	0.17 10	0.24 142	0.45 221	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

monsterstereo	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.18 78	0.21 40	0.20 54	0.37 89	0.35 176	0.33 195	0.40 218	0.19 35	0.18 46	0.45 221	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 268	0.18 205	0.36 243	0.33 108	0.18 78	0.57 453	0.31 309	0.58 268	0.69 392	0.45 283	0.54 290	0.38 237	0.33 289	0.56 328	0.36 385	0.12 65	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

Reg-Stereo(zero)	0.30 231	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.18 78	0.32 221	0.20 54	0.63 311	0.68 385	0.50 307	0.52 281	0.51 342	0.30 247	0.45 221	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.11 149

HUF	0.24 123	0.16 109	0.33 185	0.32 86	0.18 78	0.25 92	0.40 496	0.42 141	0.34 163	0.25 95	0.23 58	0.32 181	0.28 209	0.34 110	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.10 67

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 557	3.08 761	2.43 724	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.32 145	0.28 145	0.24 75	0.18 26	0.18 46	0.31 68	0.22 96	1.09 735	0.08 2	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.97 733

AIO-Stereo	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.37 251	0.18 78	0.28 144	0.30 281	0.48 195	0.27 84	0.29 160	0.30 143	0.32 181	0.17 28	0.52 290	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.10 67

MoCha-V2	0.25 146	0.15 75	0.29 98	0.40 370	0.18 78	0.27 121	0.26 197	0.49 201	0.27 84	0.36 216	0.27 110	0.33 195	0.35 308	0.49 267	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.11 149

LoS	0.29 213	0.15 75	0.30 116	0.29 14	0.18 78	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.72 406	0.34 199	0.52 281	0.41 272	0.28 209	0.47 250	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.11 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 248	0.16 109	0.24 18	0.29 14	0.18 78	0.45 377	0.22 103	0.56 250	0.63 356	0.46 291	0.54 290	0.39 246	0.34 302	0.48 261	0.24 159	0.75 723	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149

rgla	0.20 34	0.15 75	0.27 64	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.20 54	0.32 49	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.18 46	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

test410_97500	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.35 262	0.16 4	0.33 62	0.22 33	0.22 55	0.22 50	0.23 83	0.18 46	0.32 81	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 97	0.20 306	0.31 140	0.37 251	0.19 112	0.28 144	0.22 103	0.33 62	0.26 79	0.23 65	0.29 138	0.23 83	0.18 46	0.39 151	0.28 267	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.12 212

Weightmod	0.32 248	0.18 205	0.30 116	0.34 141	0.19 112	0.54 425	0.34 371	0.56 250	0.50 300	0.41 264	0.52 281	0.48 322	0.33 289	0.46 240	0.29 290	0.15 279	0.23 616	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.11 149

SME	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.19 112	0.79 574	0.31 309	0.79 445	0.73 413	0.56 337	0.77 386	0.43 292	0.51 444	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.17 528	0.19 432	0.19 497	0.18 422	0.16 403

depth_test_26	0.21 59	0.14 28	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.16 14	0.20 54	0.30 31	0.23 45	0.27 130	0.37 203	0.22 66	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.18 435	0.14 438	0.15 236	0.15 334	0.15 288	0.14 317

LGCAT	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.29 14	0.19 112	0.14 3	0.19 34	0.24 10	0.18 15	0.26 110	0.20 26	0.20 45	0.19 68	0.32 81	0.21 69	0.23 565	0.18 553	0.11 5	0.14 299	0.10 8	0.19 485

derf	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.21 40	0.18 17	0.30 31	0.24 53	0.17 12	0.20 26	0.28 145	0.16 21	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.25 12	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 20	0.14 28	0.27 64	0.32 86	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.30 31	0.25 71	0.18 14	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.33 100	0.21 69	0.13 128	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

CAR	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.23 65	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

MSE-Stereo	0.19 20	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.19 21	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

DF	0.26 165	0.15 75	0.38 274	0.35 190	0.19 112	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.27 84	0.29 160	0.49 254	0.50 336	0.22 114	0.48 261	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 196	0.51 655	1.28 678	0.31 58	0.19 112	0.22 45	0.22 103	0.45 175	0.28 99	0.23 65	0.32 161	0.25 117	0.24 142	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 146	0.14 28	0.74 594	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 248	0.38 607	2.34 721	0.33 108	0.19 112	0.20 32	0.22 103	0.43 160	0.29 112	0.22 55	0.25 86	0.22 66	0.26 176	0.29 34	0.20 36	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

PSi22	0.30 231	0.18 205	0.30 116	0.36 224	0.19 112	0.30 181	0.19 34	0.42 141	0.73 413	0.27 130	0.32 161	0.57 371	0.43 390	0.77 535	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 219	0.11 149

Selective-IGEV-i32	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

GeoVLM	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.20 85	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MonSter++	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.19 68	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 34	0.13 5	0.26 49	0.30 27	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.36 81	0.26 79	0.20 24	0.23 58	0.27 138	0.16 21	0.30 55	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

252Zero-FE	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.41 132	0.34 163	0.22 55	0.21 37	0.19 35	0.18 46	0.28 21	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.10 67

water-stereo	0.28 196	0.14 28	0.29 98	0.35 190	0.19 112	0.36 278	0.23 137	0.62 301	0.38 213	0.39 248	0.62 322	0.41 272	0.35 308	0.28 21	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.12 111	0.10 67

3.75w	0.22 79	0.17 162	0.30 116	0.31 58	0.19 112	0.43 356	0.24 158	0.35 73	0.24 53	0.31 173	0.27 110	0.17 10	0.22 114	0.37 135	0.20 36	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

monsters	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.31 58	0.19 112	0.23 58	0.19 34	0.44 168	0.33 153	0.36 216	0.30 143	0.16 7	0.18 46	0.43 203	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

xyz-stereo-finetune2	0.36 318	0.19 253	0.38 274	0.32 86	0.19 112	0.82 593	0.29 260	0.52 227	0.32 145	0.51 312	0.78 398	0.43 292	0.45 406	0.69 480	0.44 472	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.13 265

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.20 32	0.18 17	0.30 31	0.21 31	0.18 14	0.15 5	0.19 35	0.18 46	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.08 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 146	0.31 560	0.24 18	0.51 608	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.40 121	0.37 203	0.26 110	0.24 75	0.24 102	0.31 264	0.44 216	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.14 219	0.10 67

AIO_rvc	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.19 112	0.26 103	0.33 352	0.40 121	0.22 33	0.26 110	0.24 75	0.34 199	0.15 9	0.51 283	0.24 159	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

castereo++	0.26 165	0.16 109	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.75 559	0.20 54	0.37 89	0.47 281	0.23 65	0.23 58	0.35 214	0.28 209	0.39 151	0.19 17	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.09 15	0.11 38	0.10 67

WCG-NET	0.28 196	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.33 233	0.27 221	0.39 107	0.80 468	0.46 291	0.49 254	0.39 246	0.25 155	0.40 163	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.10 67

IGEV-Stereo++	0.21 59	0.15 75	0.27 64	0.37 251	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.42 141	0.35 176	0.22 55	0.28 124	0.24 102	0.18 46	0.27 18	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

IGEV-Stereo+	0.23 97	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.12 2	0.17 7	0.29 28	0.29 112	0.21 37	0.15 5	0.22 66	0.22 114	0.40 163	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.15 288	0.86 724

WCG-NET（raft）	0.31 240	0.15 75	0.36 243	0.32 86	0.19 112	0.35 262	0.27 221	0.51 217	0.78 457	0.45 283	0.55 300	0.48 322	0.27 192	0.54 306	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.12 111	0.11 149

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 146	0.14 28	0.74 594	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

GCAP-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.38 292	0.19 112	0.38 305	0.23 137	0.57 259	0.41 235	0.45 283	0.49 254	0.39 246	0.27 192	0.33 100	0.23 138	0.14 195	0.12 319	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.11 149

Selective-IGEV	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

DCANet-4	0.36 318	0.20 306	0.48 434	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.66 340	0.92 549	0.69 423	0.78 398	0.40 260	0.47 419	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

fff	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

ADStereo(finetuned)	0.37 335	0.16 109	0.49 447	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.69 561	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

GLC_STEREO	0.29 213	0.19 253	0.27 64	0.44 500	0.19 112	0.31 201	0.26 197	0.47 187	0.43 251	0.37 223	0.47 247	0.41 272	0.23 130	0.50 275	0.34 348	0.14 195	0.18 553	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.13 265

DCANet	0.36 318	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.57 482	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

csc	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

cscssc	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

111	0.40 381	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.52 410	0.28 251	0.74 418	1.16 643	0.50 307	0.91 478	0.63 417	0.48 424	0.61 397	0.35 367	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.13 265

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 318	0.17 162	0.41 321	0.35 190	0.19 112	0.33 233	0.29 260	0.65 329	0.73 413	0.68 415	1.01 526	0.56 365	0.40 372	0.42 189	0.30 298	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.10 67

BEATNet_4x	0.46 442	0.32 565	0.56 507	0.37 251	0.19 112	0.63 501	0.35 398	1.01 541	0.72 406	0.77 474	0.83 431	0.70 459	0.59 499	0.68 474	0.53 529	0.16 340	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.24 563	0.16 403

416test1013	0.20 34	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.29 159	0.19 34	0.32 49	0.27 84	0.25 95	0.19 21	0.19 35	0.19 68	0.29 34	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test	0.19 20	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.28 144	0.20 54	0.31 39	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.19 68	0.28 21	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

test410	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.32 86	0.20 160	0.36 278	0.16 4	0.34 68	0.22 33	0.22 55	0.23 58	0.22 66	0.18 46	0.30 55	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 34	0.18 205	0.22 3	0.25 1	0.20 160	0.23 58	0.23 137	0.19 2	0.19 21	0.19 21	0.28 124	0.12 1	0.22 114	0.24 5	0.26 223	0.12 65	0.14 438	0.18 384	0.27 630	0.17 390	0.19 485

MGA	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.30 27	0.20 160	0.29 159	0.18 17	0.35 73	0.27 84	0.19 21	0.21 37	0.19 35	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

aanet-new-8k	0.25 146	0.19 253	0.32 164	0.37 251	0.20 160	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.39 226	0.24 81	0.25 86	0.22 66	0.34 302	0.49 267	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.38 292	0.20 160	0.46 383	0.27 221	0.41 132	0.34 163	0.28 145	0.38 207	0.24 102	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

LiteMatch	0.24 123	0.17 162	0.24 18	0.37 251	0.20 160	0.27 121	0.27 221	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.40 372	0.29 34	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

Lsterematch	0.38 352	0.17 162	0.38 274	0.37 251	0.20 160	0.42 351	0.27 221	0.57 259	0.71 404	0.66 404	1.02 535	0.49 330	0.40 372	0.57 340	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 160	0.16 14	0.22 103	0.20 3	0.22 33	0.14 1	0.18 17	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 96	0.10 15	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.10 8	0.10 67

LCMNet	0.21 59	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.20 160	0.26 103	0.19 34	0.38 99	0.43 251	0.21 37	0.21 37	0.27 138	0.17 28	0.36 125	0.23 138	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

Zero-FE251	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.20 160	0.44 365	0.19 34	0.37 89	0.25 71	0.27 130	0.29 138	0.38 237	0.24 142	0.32 81	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

DA	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GGEV	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GASTEREO	0.25 146	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.20 160	0.22 45	0.30 281	0.43 160	0.31 131	0.37 223	0.33 164	0.22 66	0.35 308	0.41 175	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.11 149

MSCF	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.39 325	0.20 160	0.20 32	0.31 309	0.43 160	0.31 131	0.36 216	0.33 164	0.23 83	0.35 308	0.36 125	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.13 165	0.11 149

S2M2_XL	0.19 20	0.18 205	0.27 64	0.27 3	0.20 160	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 37	0.26 101	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 69	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.12 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DVStereo	0.30 231	0.15 75	0.34 210	0.33 108	0.20 160	0.53 418	0.25 171	0.56 250	0.43 251	0.56 337	0.50 258	0.35 214	0.29 228	0.49 267	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

IGEV	0.20 34	0.12 2	0.23 8	0.31 58	0.20 160	0.23 58	0.19 34	0.40 121	0.29 112	0.22 55	0.34 176	0.20 45	0.15 9	0.31 68	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.10 67

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.20 160	0.20 32	0.19 34	0.27 23	0.19 21	0.15 2	0.15 5	0.18 26	0.17 28	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.08 1

LG-Stereo	0.24 123	0.18 205	0.40 310	0.39 325	0.20 160	0.22 45	0.27 221	0.32 49	0.36 186	0.26 110	0.44 232	0.22 66	0.16 21	0.37 135	0.27 244	0.11 39	0.12 319	0.16 278	0.15 334	0.13 165	0.09 6

AIO_test	0.23 97	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.30 181	0.39 483	0.38 99	0.25 71	0.25 95	0.28 124	0.32 181	0.22 114	0.38 143	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.20 160	0.61 481	0.21 83	0.30 31	0.31 131	0.23 65	0.19 21	0.18 26	0.18 46	0.41 175	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

Occ-G	0.26 165	0.14 28	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.41 132	0.31 131	0.29 160	0.43 230	0.49 330	0.25 155	0.47 250	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.12 212

RSM++	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.36 224	0.20 160	0.28 144	0.30 281	0.51 217	0.32 145	0.25 95	0.22 50	0.37 228	0.21 99	0.50 275	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.10 67

RSM	0.25 146	0.18 205	0.33 185	0.36 224	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.51 217	0.27 84	0.26 110	0.23 58	0.39 246	0.21 99	0.56 328	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

SMFormer	0.51 515	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.18 450

tta	0.51 515	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.14 317

qqq1	0.49 490	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

fff1	0.49 490	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

1111x	0.55 546	0.22 394	0.46 399	0.38 292	0.20 160	0.66 521	0.43 532	1.23 642	0.99 582	0.71 436	0.99 520	0.95 572	0.69 561	0.90 592	1.08 663	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.18 450

EGLCR-Stereo	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.34 141	0.20 160	0.35 262	0.20 54	0.52 227	0.36 186	0.28 145	0.27 110	0.41 272	0.18 46	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.13 165	0.11 149

MC-Stereo	0.28 196	0.17 162	0.32 164	0.38 292	0.20 160	0.26 103	0.26 197	0.49 201	0.37 203	0.37 223	0.61 318	0.41 272	0.31 264	0.55 315	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.11 149

TestStereo	0.38 352	0.31 560	0.40 310	0.45 525	0.20 160	0.40 324	0.37 439	0.66 340	0.65 369	0.53 324	0.78 398	0.47 316	0.40 372	0.55 315	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.22 533	0.13 265

XX-TBD	0.32 248	0.53 666	0.26 49	0.51 608	0.20 160	0.37 292	0.24 158	0.40 121	0.73 413	0.54 330	0.69 352	0.31 178	0.25 155	0.32 81	0.27 244	0.16 340	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.11 149

GELT-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.27 64	0.37 251	0.21 195	0.24 72	0.25 171	0.57 259	0.42 246	0.34 199	0.26 101	0.26 127	0.21 99	0.34 110	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.11 38	0.09 6

anonymous	0.20 34	0.16 109	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.14 3	0.21 83	0.24 10	0.28 99	0.25 95	0.36 196	0.18 26	0.16 21	0.27 18	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.10 67

S0	0.37 335	0.18 205	0.33 185	0.40 370	0.21 195	0.79 574	0.56 616	0.63 311	0.45 268	0.53 324	0.61 318	0.44 303	0.36 337	0.45 221	0.31 307	0.22 547	0.21 598	0.26 596	0.22 565	0.16 347	0.12 212

SE	0.32 248	0.26 501	0.34 210	0.34 141	0.21 195	0.50 399	0.33 352	0.58 268	0.52 309	0.51 312	0.54 290	0.32 181	0.35 308	0.31 68	0.25 193	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.18 450

TestStereo_HLe17	0.34 280	0.17 162	0.46 399	0.32 86	0.21 195	0.42 351	0.31 309	0.70 385	0.66 373	0.46 291	0.68 348	0.36 224	0.30 247	0.61 397	0.36 385	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.15 352

GGDA	0.32 248	0.18 205	0.32 164	0.31 58	0.21 195	0.31 201	0.26 197	0.59 275	0.66 373	0.50 307	0.68 348	0.40 260	0.36 337	0.55 315	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.15 288	0.15 352

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 146	0.14 28	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.44 365	0.25 171	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.35 185	0.37 228	0.35 308	0.28 21	0.26 223	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.34 141	0.21 195	0.33 233	0.31 309	0.45 175	0.45 268	0.40 257	0.54 290	0.24 102	0.18 46	0.36 125	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 196	0.23 416	1.22 673	0.34 141	0.21 195	0.29 159	0.21 83	0.41 132	0.33 153	0.24 81	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.33 100	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

Foundation-i1	0.26 165	0.14 28	0.25 33	0.33 108	0.21 195	0.39 318	0.26 197	0.60 288	0.38 213	0.35 211	0.38 207	0.44 303	0.29 228	0.32 81	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

gcap_with_dpt	0.26 165	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.21 195	0.35 262	0.36 421	0.44 168	0.41 235	0.38 235	0.54 290	0.22 66	0.21 99	0.28 21	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

WQFJA1++	0.23 97	0.15 75	0.27 64	0.30 27	0.21 195	0.31 201	0.18 17	0.36 81	0.17 11	0.25 95	0.30 143	0.29 153	0.28 209	0.40 163	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.42 667	0.11 149

NLSM3	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.38 292	0.21 195	0.34 251	0.27 221	0.57 259	0.47 281	0.28 145	0.35 185	0.29 153	0.24 142	0.42 189	0.27 244	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.12 111	0.10 67

VIP-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.64 509	0.19 34	0.31 39	0.37 203	0.23 65	0.30 143	0.27 138	0.19 68	0.47 250	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.39 325	0.21 195	0.18 22	0.21 83	0.34 68	0.26 79	0.28 145	0.51 268	0.28 145	0.29 228	0.26 13	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

HART	0.29 213	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.21 195	0.32 221	0.26 197	0.62 301	0.31 131	0.33 195	0.65 332	0.41 272	0.22 114	0.55 315	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.11 164	0.15 288	0.11 149

SCV	0.26 165	0.19 253	0.33 185	0.35 190	0.21 195	0.27 121	0.34 371	0.56 250	0.28 99	0.24 81	0.28 124	0.37 228	0.23 130	0.49 267	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.15 288	0.11 149

castereo	0.28 196	0.16 109	0.32 164	0.35 190	0.21 195	0.40 324	0.42 523	0.50 213	0.66 373	0.26 110	0.41 221	0.37 228	0.36 337	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

GCAP-BAT	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

RAStereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.40 370	0.21 195	0.23 58	0.26 197	0.42 141	0.45 268	0.23 65	0.34 176	0.30 168	0.19 68	0.34 110	0.25 193	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

test_sample2	0.42 402	0.22 394	0.43 357	0.33 108	0.21 195	0.58 459	0.39 483	0.95 513	0.67 378	0.63 370	0.77 386	0.69 454	0.57 482	0.61 397	0.38 414	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.16 373	0.19 461	0.18 450

MSKI-zero shot	0.32 248	0.17 162	0.34 210	0.39 325	0.21 195	0.32 221	0.22 103	0.61 296	0.43 251	0.52 321	0.64 329	0.61 407	0.20 85	0.74 514	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.12 111	0.12 212

GCAPDPT-zeroshot	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

Any-RAFT	0.35 299	0.16 109	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.52 410	0.22 103	0.88 483	0.73 413	0.53 324	0.73 365	0.64 423	0.28 209	0.46 240	0.24 159	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.12 212

Selective-RAFT	0.35 299	0.23 416	0.51 476	0.44 500	0.21 195	0.64 509	0.27 221	0.59 275	0.63 356	0.40 257	0.38 207	0.55 361	0.40 372	0.57 340	0.35 367	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.16 347	0.13 265

raft_robust	0.41 394	0.23 416	0.36 243	0.42 456	0.21 195	0.40 324	0.33 352	0.79 445	0.98 577	0.79 483	0.87 459	0.39 246	0.33 289	0.84 568	0.29 290	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.17 434	0.15 288	0.12 212

test-3	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.22 103	0.63 311	0.78 457	0.71 436	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

test_1	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.23 137	0.63 311	0.78 457	0.68 415	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

xxxx	1.01 666	0.22 394	0.43 357	0.36 224	0.21 195	0.82 593	0.36 421	1.32 667	0.88 518	0.71 436	0.94 486	0.97 577	0.63 522	0.64 436	10.58 764	0.20 500	0.16 507	0.18 384	0.17 434	0.19 461	0.19 485

test_xeample	1.01 666	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.21 195	0.71 542	0.39 483	1.23 642	0.86 504	0.81 499	1.04 546	0.69 454	0.61 509	0.69 480	10.93 765	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.17 434	0.18 422	0.17 429

AFF-stereo	0.38 352	0.19 253	0.39 296	0.37 251	0.21 195	0.27 121	0.31 309	0.65 329	0.66 373	0.64 382	1.13 581	0.76 503	0.39 366	0.55 315	0.33 331	0.11 39	0.09 28	0.16 278	0.16 373	0.13 165	0.11 149

EAI-Stereo	0.34 280	0.19 253	0.44 369	0.39 325	0.21 195	0.31 201	0.30 281	1.15 604	0.30 120	0.49 303	0.75 376	0.36 224	0.28 209	0.62 407	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.13 165	0.12 212

HSM-Net_RVC	0.53 531	0.22 394	0.35 227	0.37 251	0.21 195	0.85 600	0.37 439	1.23 642	0.93 556	0.90 569	1.15 593	1.26 645	0.63 522	0.72 499	0.48 503	0.17 399	0.13 396	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.49 490	0.29 545	0.79 614	0.42 456	0.21 195	0.61 481	0.40 496	0.82 455	0.99 582	0.87 547	1.12 574	0.69 454	0.53 454	0.78 540	0.51 518	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.15 352

iResNet_ROB	0.52 523	0.21 353	0.53 489	0.37 251	0.21 195	0.61 481	0.29 260	1.51 700	1.32 676	0.90 569	1.02 535	0.80 522	0.62 516	0.76 525	0.43 454	0.16 340	0.12 319	0.13 122	0.09 15	0.15 288	0.18 450

GEAR-Net	0.24 123	0.20 306	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.13 165	0.13 265

PhaseNet	0.25 146	0.16 109	0.31 140	0.35 190	0.22 230	0.33 233	0.22 103	0.45 175	0.33 153	0.21 37	0.28 124	0.38 237	0.23 130	0.42 189	0.28 267	0.13 128	0.10 99	0.15 236	0.15 334	0.13 165	0.12 212

ManiGeoR	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

HLf10	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

HLf8	0.33 268	0.17 162	0.39 296	0.30 27	0.22 230	0.43 356	0.27 221	0.71 394	0.67 378	0.44 278	0.60 313	0.36 224	0.30 247	0.58 363	0.35 367	0.18 435	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.18 450

TestStereo_HL2	0.33 268	0.18 205	0.33 185	0.31 58	0.22 230	0.32 221	0.25 171	0.58 268	0.61 341	0.54 330	0.68 348	0.41 272	0.36 337	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.11 246	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.16 403

TestStereo-Hl	0.34 280	0.20 306	0.32 164	0.32 86	0.22 230	0.32 221	0.27 221	0.64 326	0.59 337	0.50 307	0.67 345	0.46 313	0.45 406	0.60 387	0.34 348	0.14 195	0.11 246	0.13 122	0.13 255	0.15 288	0.15 352

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.34 251	0.31 309	0.48 195	0.50 300	0.39 248	0.54 290	0.23 83	0.19 68	0.29 34	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

IGEV_i1	0.43 412	0.22 394	0.50 461	0.39 325	0.22 230	0.64 509	0.40 496	0.96 517	0.61 341	0.68 415	0.69 352	0.75 495	0.45 406	0.72 499	0.41 436	0.15 279	0.13 396	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.16 403

Selective-IGEV-i1	0.44 420	0.20 306	0.53 489	0.41 408	0.22 230	0.62 489	0.50 577	1.01 541	0.88 518	0.63 370	0.81 419	0.79 513	0.38 353	0.54 306	0.38 414	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.15 352

BStereo	0.27 188	0.16 109	0.88 627	0.34 141	0.22 230	0.22 45	0.31 309	0.39 107	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

Anonymus123	0.30 231	0.16 109	0.88 627	0.34 141	0.22 230	0.64 509	0.31 309	0.54 242	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

G2L-ROB	0.47 458	0.19 253	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.57 453	0.42 523	1.14 600	0.71 404	0.84 527	0.75 376	1.09 618	0.53 454	0.74 514	0.53 529	0.17 399	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.19 485

111111	0.21 59	0.14 28	0.27 64	0.37 251	0.22 230	0.21 40	0.19 34	0.43 160	0.27 84	0.20 24	0.20 26	0.29 153	0.14 3	0.41 175	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.12 111	0.12 212

GREAT-IGEV	0.22 79	0.15 75	0.31 140	0.29 14	0.22 230	0.21 40	0.26 197	0.33 62	0.31 131	0.20 24	0.30 143	0.22 66	0.22 114	0.47 250	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.25 146	0.17 162	0.37 260	0.36 224	0.22 230	0.28 144	0.36 421	0.42 141	0.24 53	0.36 216	0.23 58	0.27 138	0.22 114	0.52 290	0.27 244	0.12 65	0.09 28	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.12 212
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 165	0.19 253	0.35 227	0.35 190	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.39 107	0.34 163	0.37 223	0.30 143	0.33 195	0.24 142	0.53 299	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.11 149

tg	0.33 268	0.18 205	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.38 305	0.26 197	0.70 385	0.56 332	0.47 298	0.65 332	0.42 283	0.24 142	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.14 219	0.11 149

RAFT-Stereo-weight	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.22 230	0.26 103	0.29 260	0.67 350	0.80 468	0.53 324	0.51 268	0.58 380	0.20 85	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.11 149

test_sample6	0.49 490	0.26 501	0.50 461	0.37 251	0.22 230	0.63 501	0.40 496	1.12 589	0.83 486	0.80 486	1.03 540	0.66 441	0.55 472	0.67 463	0.46 492	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.23 550	0.21 531

test_sample5	0.47 458	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.77 474	0.94 486	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

test_sample4	0.47 458	0.26 501	0.50 461	0.35 190	0.22 230	0.69 531	0.38 461	1.15 604	0.81 476	0.78 478	0.82 425	0.62 414	0.53 454	0.63 421	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.21 510	0.19 497	0.21 508	0.19 485

gcap-zeroshot	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

IGEV++	0.24 123	0.17 162	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.13 265

ACVNet-DCA	0.35 299	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

xx1	0.39 369	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.65 436	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

1test111	0.36 318	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.55 315	0.45 481	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

cc1	0.37 335	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.15 352

11t1	0.36 318	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.62 489	0.29 260	0.69 369	0.43 251	0.60 349	0.53 287	0.53 352	0.48 424	0.56 328	0.40 430	0.18 435	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.17 429

DualNet	0.48 471	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.80 486	1.03 540	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

tt1	0.36 318	0.24 458	0.32 164	0.41 408	0.22 230	0.54 425	0.38 461	0.68 360	1.04 607	0.41 264	0.46 241	0.35 214	0.45 406	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.16 403

testlalala	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

CASS	0.45 431	0.27 519	0.42 342	0.48 563	0.22 230	0.61 481	0.34 371	0.97 521	0.62 345	0.71 436	0.85 447	0.61 407	0.55 472	0.57 340	0.41 436	0.29 626	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.22 533	0.28 602
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.36 318	0.20 306	0.31 140	0.31 58	0.22 230	0.36 278	0.29 260	0.61 296	0.64 364	0.67 409	0.70 356	0.60 401	0.40 372	0.58 363	0.34 348	0.17 399	0.11 246	0.20 467	0.11 164	0.17 390	0.18 450

RCA-Stereo	0.35 299	0.17 162	0.34 210	0.38 292	0.22 230	0.31 201	0.34 371	0.68 360	1.24 658	0.45 283	0.65 332	0.47 316	0.43 390	0.38 143	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.11 149

qqq	0.40 381	0.26 501	0.44 369	0.36 224	0.22 230	0.46 383	0.36 421	0.85 467	0.54 317	0.56 337	0.69 352	0.65 436	0.53 454	0.55 315	0.45 481	0.17 399	0.16 507	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

IPLGR	0.39 369	0.21 353	0.63 539	0.39 325	0.22 230	0.49 397	0.29 260	0.76 432	0.74 423	0.78 478	0.77 386	0.44 303	0.42 384	0.47 250	0.38 414	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.13 265

Patchmatch Stereo++	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.56 328	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

ROB_FTStereo_v2	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.57 340	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

ROB_FTStereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.25 92	0.21 83	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.57 340	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

HUI-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.60 288	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.50 275	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

iGMRVC	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.30 281	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

RAFT-345	0.40 381	0.18 205	0.40 310	0.38 292	0.22 230	0.33 233	0.26 197	0.61 296	0.51 306	0.74 458	1.79 684	0.45 306	0.33 289	0.66 452	0.36 385	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.14 299	0.13 165	0.13 265

iRAFT	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

AnonymousM	0.41 394	0.81 705	0.29 98	0.34 141	0.22 230	0.28 144	0.38 461	0.53 239	0.41 235	0.70 429	0.49 254	0.47 316	0.27 192	0.41 175	0.31 307	0.15 279	0.12 319	1.51 733	0.26 623	0.12 111	0.10 67

CroCo-Stereo	0.26 165	0.22 394	0.36 243	0.48 563	0.22 230	0.20 32	0.29 260	0.51 217	0.44 259	0.28 145	0.23 58	0.42 283	0.26 176	0.29 34	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212
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
RAFT-IKP	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.28 251	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

iRaftStereo_RVC	0.32 248	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.31 201	0.29 260	0.68 360	0.51 306	0.49 303	0.66 339	0.37 228	0.23 130	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.15 288	0.12 212

222	1.18 692	0.22 394	0.44 369	0.37 251	0.22 230	0.79 574	0.37 439	1.31 666	0.89 534	0.92 582	1.08 564	0.72 472	0.71 578	0.66 452	13.89 768	0.20 500	0.15 471	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.19 485

CFNet-RSSM	0.34 280	0.17 162	0.45 382	0.39 325	0.22 230	0.35 262	0.23 137	0.73 412	0.84 491	0.65 391	0.54 290	0.57 371	0.28 209	0.46 240	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.11 149

RASNet	0.53 531	0.22 394	0.52 482	0.38 292	0.22 230	0.68 529	0.38 461	0.97 521	0.88 518	0.73 453	1.04 546	1.03 598	0.92 646	0.90 592	0.86 615	0.16 340	0.14 438	0.14 179	0.17 434	0.15 288	0.13 265

SGM_RVC	0.97 662	0.28 533	0.41 321	0.39 325	0.22 230	1.55 694	0.73 673	1.51 700	1.25 665	2.25 725	1.92 691	2.58 718	1.56 707	2.02 715	1.19 674	0.27 608	0.27 651	0.27 610	0.25 608	0.25 572	0.25 578
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnonStereo	0.31 240	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.23 285	0.28 144	0.34 371	0.64 326	0.49 293	0.43 274	0.34 176	0.55 361	0.32 270	0.54 306	0.23 138	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.17 390	0.13 265

noway7	0.60 582	0.29 545	4.94 743	0.43 479	0.23 285	0.44 365	0.33 352	0.73 412	0.73 413	0.51 312	0.51 268	0.75 495	0.52 448	0.43 203	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.13 265

monster_256*512	0.35 299	0.23 416	0.30 116	0.42 456	0.23 285	0.44 365	0.36 421	0.71 394	0.67 378	0.45 283	0.52 281	0.62 414	0.40 372	0.38 143	0.33 331	0.13 128	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.13 265

VeloStereo	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.31 68	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

flow	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.30 55	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

Anonymus	0.24 123	0.14 28	0.29 98	0.37 251	0.23 285	0.30 181	0.22 103	0.39 107	0.32 145	0.23 65	0.20 26	0.38 237	0.26 176	0.45 221	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.12 111	0.13 265

HLF11	0.34 280	0.17 162	0.42 342	0.30 27	0.23 285	0.36 278	0.22 103	0.69 369	0.48 289	0.49 303	0.66 339	0.43 292	0.37 347	0.70 487	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.17 429

quiztm	0.29 213	0.19 253	0.35 227	0.40 370	0.23 285	0.27 121	0.33 352	0.63 311	0.39 226	0.45 283	0.60 313	0.39 246	0.18 46	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

LiteMatch*	0.20 34	0.14 28	0.31 140	0.31 58	0.23 285	0.24 72	0.21 83	0.31 39	0.30 120	0.21 37	0.19 21	0.24 102	0.19 68	0.31 68	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

DepthFocus	0.19 20	0.13 5	0.31 140	0.29 14	0.23 285	0.17 18	0.20 54	0.27 23	0.18 15	0.24 81	0.25 86	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 7	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.13 165	0.10 67

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 285	0.16 14	0.19 34	0.20 3	0.22 33	0.24 81	0.18 17	0.17 10	0.11 1	0.35 121	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.10 8	0.10 67

G2L-Stereo_test	0.48 471	0.20 306	0.40 310	0.34 141	0.23 285	0.57 453	0.58 621	1.10 577	0.77 446	0.86 539	0.94 486	0.95 572	0.54 466	0.68 474	0.60 552	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.15 352

MM-Stereo_test1	0.33 268	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.23 285	0.36 278	0.45 545	0.58 268	0.54 317	0.60 349	0.50 258	0.38 237	0.37 347	0.60 387	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.12 212

tt45	0.27 188	0.17 162	0.34 210	0.35 190	0.23 285	0.38 305	0.28 251	0.46 183	0.28 99	0.40 257	0.27 110	0.38 237	0.25 155	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.12 111	0.14 317

ours_stereo	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.38 292	0.23 285	0.30 181	0.33 352	0.42 141	0.38 213	0.26 110	0.34 176	0.35 214	0.23 130	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.10 67

fffy	0.28 196	0.21 353	0.34 210	0.37 251	0.23 285	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.41 235	0.32 188	0.37 203	0.39 246	0.27 192	0.50 275	0.27 244	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

UGAM-zero	0.46 442	0.19 253	0.62 529	0.37 251	0.23 285	0.34 251	0.21 83	1.15 604	0.39 226	0.66 404	0.61 318	1.70 694	0.91 641	0.75 520	0.25 193	0.14 195	0.11 246	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.13 265

ITSA-stereo	0.53 531	0.28 533	0.52 482	0.40 370	0.23 285	0.56 447	0.34 371	1.24 649	1.24 658	0.80 486	0.81 419	0.72 472	0.58 492	0.82 555	0.65 568	0.21 519	0.17 528	0.23 547	0.21 547	0.22 533	0.26 584

Pointernet	0.27 188	0.14 28	0.33 185	0.35 190	0.23 285	0.35 262	0.21 83	0.72 401	0.38 213	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.25 155	0.36 125	0.25 193	0.15 279	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

test_sample3	0.46 442	0.25 484	0.50 461	0.35 190	0.23 285	0.69 531	0.37 439	1.15 604	0.81 476	0.75 460	0.79 409	0.66 441	0.49 429	0.63 421	0.46 492	0.21 519	0.15 471	0.20 467	0.19 497	0.21 508	0.19 485

test_sample1	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.34 141	0.23 285	0.58 459	0.35 398	0.99 526	0.49 293	0.62 361	0.75 376	0.69 454	0.61 509	0.58 363	0.44 472	0.18 435	0.14 438	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.17 429

MGS-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.36 224	0.23 285	0.37 292	0.30 281	0.39 107	0.44 259	0.31 173	0.51 268	0.40 260	0.24 142	0.43 203	0.26 223	0.15 279	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.13 265

RAFT-Test	0.34 280	0.18 205	0.37 260	0.38 292	0.23 285	0.50 399	0.23 137	0.69 369	0.40 231	0.60 349	0.85 447	0.61 407	0.28 209	0.46 240	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

anonymousa	0.49 490	0.20 306	0.42 342	0.38 292	0.23 285	0.91 608	0.35 398	0.75 425	0.62 345	0.85 531	1.54 668	1.06 607	0.66 547	0.51 283	0.43 454	0.16 340	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.16 347	0.14 317

riskmin	0.38 352	0.20 306	0.39 296	0.32 86	0.23 285	0.53 418	0.30 281	0.63 311	0.80 468	0.49 303	0.56 303	0.73 485	0.58 492	0.55 315	0.36 385	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.13 255	0.19 461	0.20 511

x	0.39 369	0.24 458	0.41 321	0.34 141	0.23 285	0.52 410	0.32 340	0.86 471	0.52 309	0.57 341	0.70 356	0.59 395	0.50 439	0.49 267	0.46 492	0.17 399	0.15 471	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.16 403

test_3	0.36 318	0.19 253	0.44 369	0.44 500	0.23 285	0.48 392	0.36 421	0.66 340	0.82 481	0.64 382	0.45 236	0.68 449	0.25 155	0.41 175	0.31 307	0.12 65	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

TransformOpticalFlow	0.44 420	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.23 285	0.37 292	0.47 557	0.94 506	0.76 437	0.65 391	1.14 587	0.73 485	0.56 479	0.76 525	0.32 317	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.13 265

NRIStereo	0.36 318	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.23 285	0.34 251	0.26 197	0.65 329	0.55 324	0.64 382	0.63 323	0.56 365	0.37 347	0.65 443	0.37 404	0.15 279	0.11 246	0.18 384	0.15 334	0.17 390	0.14 317

PSM-AAD	0.48 471	0.20 306	0.37 260	0.43 479	0.23 285	0.56 447	0.50 577	0.65 329	0.70 393	1.07 643	1.12 574	0.58 380	0.92 646	0.61 397	0.32 317	0.15 279	0.11 246	0.25 577	0.26 623	0.18 422	0.43 681

KYRaft	0.48 471	0.20 306	0.38 274	0.44 500	0.23 285	0.44 365	0.37 439	0.66 340	0.41 235	0.94 589	1.73 680	0.79 513	0.41 381	0.63 421	0.31 307	0.16 340	0.11 246	0.18 384	0.22 565	0.16 347	0.78 719

THIR-Stereo	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.23 285	0.75 559	0.67 648	0.66 340	0.87 514	1.02 625	1.40 646	0.72 472	0.76 596	0.62 407	0.42 444	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.15 352

RAFT-RH_RVC	0.56 557	0.17 162	0.41 321	0.37 251	0.23 285	0.57 453	0.24 158	0.60 288	0.70 393	1.19 663	3.94 741	0.56 365	0.38 353	0.65 443	0.36 385	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.14 299	0.12 111	0.13 265

cross-raft	0.34 280	0.20 306	0.37 260	0.44 500	0.23 285	0.32 221	0.35 398	0.74 418	0.40 231	0.60 349	0.77 386	0.57 371	0.27 192	0.43 203	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.11 149

Gwc-CoAtRS	0.34 280	0.17 162	0.44 369	0.39 325	0.23 285	0.34 251	0.22 103	0.70 385	0.75 428	0.60 349	0.59 311	0.58 380	0.29 228	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.12 212

cf-r	0.47 458	0.23 416	0.41 321	0.39 325	0.23 285	0.59 471	0.37 439	0.88 483	0.85 499	0.72 447	1.05 550	0.94 570	0.62 516	0.56 328	0.54 534	0.21 519	0.14 438	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.15 352

GwcNet-RSSM	0.49 490	0.24 458	0.42 342	0.40 370	0.23 285	0.55 432	0.38 461	0.93 501	0.93 556	0.71 436	1.16 598	0.86 537	0.60 503	0.62 407	0.66 571	0.21 519	0.14 438	0.19 432	0.20 524	0.16 347	0.15 352

LE_ROB	4.42 751	0.24 458	2.75 727	0.42 456	0.23 285	1.57 697	0.90 696	1.71 717	17.88 780	16.56 782	4.88 751	5.17 748	18.85 782	1.63 696	14.62 770	0.17 399	0.14 438	0.16 278	0.16 373	0.19 461	0.17 429

pmcnn	1.23 695	0.29 545	0.96 639	0.40 370	0.23 285	0.95 617	0.69 658	1.16 612	1.28 671	1.67 703	2.33 704	11.15 762	0.86 631	0.93 608	0.88 625	0.15 279	0.12 319	0.12 63	0.10 97	0.15 288	0.15 352

EE1	0.28 196	0.15 75	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.18 22	0.26 197	0.59 275	0.38 213	0.34 199	0.35 185	0.47 316	0.35 308	0.54 306	0.22 96	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.12 212

DF_test	0.19 20	0.13 5	0.26 49	0.33 108	0.24 324	0.10 1	0.23 137	0.26 20	0.30 120	0.22 55	0.27 110	0.16 7	0.18 46	0.22 2	0.20 36	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.13 165	0.10 67

S	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.39 325	0.24 324	0.71 542	0.42 523	0.62 301	0.61 341	0.60 349	0.97 513	0.39 246	0.46 413	0.42 189	0.32 317	0.30 633	0.17 528	0.31 638	0.31 654	0.18 422	0.13 265

TestStereo_HL3	0.37 335	0.19 253	0.49 447	0.34 141	0.24 324	0.51 404	0.39 483	0.60 288	0.43 251	0.61 357	0.83 431	0.56 365	0.46 413	0.55 315	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.14 219	0.17 429

MM-Stereo_test2	0.30 231	0.18 205	0.39 296	0.40 370	0.24 324	0.42 351	0.42 523	0.63 311	0.41 235	0.37 223	0.35 185	0.32 181	0.26 176	0.53 299	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.15 288	0.10 67

SCV_C0	0.26 165	0.18 205	0.34 210	0.35 190	0.24 324	0.23 58	0.28 251	0.51 217	0.36 186	0.31 173	0.36 196	0.37 228	0.20 85	0.57 340	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

AIO-test1	0.38 352	0.18 205	0.38 274	0.50 592	0.24 324	0.46 383	0.30 281	0.70 385	1.19 649	0.40 257	0.71 359	0.45 306	0.29 228	0.53 299	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.13 165	0.17 429

GIP-stereo	0.24 123	0.18 205	0.30 116	0.37 251	0.24 324	0.26 103	0.20 54	0.46 183	0.36 186	0.24 81	0.39 212	0.35 214	0.20 85	0.31 68	0.21 69	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

999	0.27 188	0.16 109	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.31 201	0.27 221	0.49 201	0.38 213	0.26 110	0.30 143	0.39 246	0.23 130	0.63 421	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.14 317

PAM_32	0.46 442	0.19 253	0.67 560	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.27 221	0.95 513	0.34 163	0.68 415	0.44 232	1.91 702	0.65 539	0.62 407	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.13 265

mmm	0.44 420	0.27 519	0.46 399	0.38 292	0.24 324	0.61 481	0.35 398	0.94 506	0.53 313	0.72 447	1.05 550	0.63 417	0.50 439	0.57 340	0.45 481	0.18 435	0.15 471	0.23 547	0.20 524	0.20 482	0.18 450

MIM_Stereo	0.38 352	0.17 162	0.53 489	0.37 251	0.24 324	0.27 121	0.24 158	0.70 385	0.54 317	0.72 447	1.00 523	0.63 417	0.29 228	0.64 436	0.38 414	0.13 128	0.14 438	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.11 149

4D-IteraStereo	0.33 268	0.18 205	0.40 310	0.40 370	0.24 324	0.32 221	0.27 221	0.58 268	0.72 406	0.65 391	0.54 290	0.42 283	0.23 130	0.45 221	0.28 267	0.14 195	0.09 28	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.11 149

anonymousdsp2	0.35 299	0.20 306	0.43 357	0.37 251	0.24 324	0.48 392	0.31 309	0.86 471	0.65 369	0.55 334	0.50 258	0.50 336	0.34 302	0.56 328	0.31 307	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.16 347	0.14 317

ProNet	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.35 190	0.24 324	0.32 221	0.43 532	0.57 259	0.37 203	0.33 195	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.13 265

TestStereo1	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

SA-5K	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

SA	0.44 420	0.25 484	0.46 399	0.46 547	0.24 324	0.43 356	0.36 421	0.75 425	0.96 570	0.59 345	1.03 540	0.48 322	0.52 448	0.94 615	0.32 317	0.16 340	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

IPLG	0.39 369	0.20 306	0.59 517	0.40 370	0.24 324	0.54 425	0.27 221	0.75 425	0.63 356	0.84 527	0.81 419	0.32 181	0.32 270	0.60 387	0.45 481	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

GMOStereo	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

error version	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

test-v	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

CrosDoStereo	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 717	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 640	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

LCNet	0.41 394	0.20 306	0.32 164	0.44 500	0.24 324	0.47 389	0.29 260	0.67 350	0.53 313	0.72 447	1.03 540	0.66 441	0.60 503	0.58 363	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.36 653

STrans-v2	0.46 442	0.20 306	0.48 434	0.40 370	0.24 324	0.55 432	0.50 577	1.07 566	0.73 413	0.65 391	1.05 550	0.72 472	0.69 561	0.72 499	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.14 299	0.13 165	0.12 212

OMP-Stereo	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.52 624	0.24 324	0.36 278	0.25 171	0.71 394	0.78 457	0.77 474	0.64 329	0.89 552	0.39 366	0.91 599	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.20 467	0.15 334	0.15 288	0.12 212

DeepStereo_LL	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 717	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 640	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

PFNet	0.42 402	0.18 205	0.58 515	0.43 479	0.24 324	0.43 356	0.32 340	0.74 418	0.78 457	1.00 617	0.74 374	0.68 449	0.39 366	0.72 499	0.37 404	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.15 334	0.16 347	0.13 265

DeepStereo_RVC	0.36 318	0.21 353	0.47 413	0.40 370	0.24 324	0.26 103	0.22 103	0.60 288	0.38 213	0.69 423	0.67 345	0.57 371	0.51 444	0.56 328	0.39 422	0.16 340	0.12 319	0.18 384	0.15 334	0.19 461	0.18 450

IRAFT_RVC	0.42 402	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.24 324	0.27 121	0.54 605	0.74 418	0.77 446	0.76 468	0.80 412	0.73 485	0.51 444	0.70 487	0.36 385	0.17 399	0.10 99	0.21 510	0.16 373	0.16 347	0.14 317

CRE-IMP	0.36 318	0.23 416	0.49 447	0.42 456	0.24 324	0.41 344	0.21 83	0.57 259	0.41 235	0.65 391	0.72 360	0.53 352	0.37 347	0.61 397	0.38 414	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.21 508	0.18 450

test-2	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

CREStereo++_RVC	0.32 248	0.15 75	0.23 8	0.31 58	0.24 324	0.27 121	0.22 103	0.46 183	0.88 518	0.46 291	0.80 412	0.30 168	0.26 176	0.36 125	0.33 331	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.51 716	0.13 165	0.09 6
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
FENet	0.42 402	0.22 394	0.38 274	0.39 325	0.24 324	0.55 432	0.32 340	0.79 445	0.70 393	0.71 436	0.72 360	0.63 417	0.57 482	0.62 407	0.44 472	0.19 470	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.19 485

HSM	0.51 515	0.24 458	0.41 321	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.40 496	1.22 637	0.75 428	0.81 499	0.91 478	1.21 640	0.69 561	0.87 581	0.46 492	0.17 399	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.17 390	0.17 429

aanet-new	0.26 165	0.19 253	0.34 210	0.38 292	0.25 359	0.51 404	0.24 158	0.40 121	0.30 120	0.27 130	0.27 110	0.23 83	0.36 337	0.43 203	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.10 97	0.15 288	0.12 212

RT-IGEV	0.52 523	0.19 253	0.59 517	0.40 370	0.25 359	0.79 574	0.62 634	1.15 604	0.74 423	0.89 561	0.99 520	1.18 639	0.61 509	0.65 443	0.31 307	0.19 470	0.13 396	0.17 328	0.13 255	0.15 288	0.20 511

NLMM1	0.33 268	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.25 359	0.55 432	0.33 352	0.55 246	0.63 356	0.42 270	0.44 232	0.30 168	0.25 155	0.63 421	0.38 414	0.16 340	0.18 553	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.13 265

NLSM1	0.32 248	0.18 205	0.34 210	0.39 325	0.25 359	0.66 521	0.27 221	0.57 259	0.50 300	0.37 223	0.53 287	0.29 153	0.28 209	0.54 306	0.32 317	0.16 340	0.17 528	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.12 212

GEAStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.28 124	0.24 102	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

GSStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

gasm-f	0.24 123	0.16 109	0.27 64	0.33 108	0.25 359	0.25 92	0.36 421	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.35 185	0.24 102	0.30 247	0.36 125	0.23 138	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.12 212

S2M2_L	0.26 165	0.22 394	0.33 185	0.31 58	0.25 359	0.24 72	0.13 1	0.35 73	0.41 235	0.25 95	0.36 196	0.30 168	0.25 155	0.30 55	0.26 223	0.22 547	0.19 573	0.17 328	0.19 497	0.21 508	0.18 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.34 280	0.19 253	0.31 140	0.41 408	0.25 359	0.35 262	0.44 542	0.72 401	0.92 549	0.46 291	0.52 281	0.41 272	0.29 228	0.44 216	0.28 267	0.16 340	0.15 471	0.17 328	0.13 255	0.14 219	0.13 265

AIO-test2	0.39 369	0.21 353	0.41 321	0.47 555	0.25 359	0.45 377	0.35 398	0.77 435	1.27 669	0.36 216	0.87 459	0.37 228	0.30 247	0.47 250	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.21 510	0.23 582	0.15 288	0.13 265

mms	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.33 352	0.40 121	0.32 145	0.28 145	0.34 176	0.34 199	0.20 85	0.45 221	0.26 223	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.11 149

UGAM	0.52 523	0.22 394	0.46 399	0.45 525	0.25 359	0.41 344	0.52 596	0.62 301	1.16 643	0.76 468	1.13 581	1.32 658	0.57 482	1.00 621	0.53 529	0.17 399	0.14 438	0.25 577	0.21 547	0.15 288	0.13 265

H2IRNET	0.37 335	0.20 306	0.33 185	0.38 292	0.25 359	0.27 121	0.23 137	0.59 275	0.72 406	0.39 248	0.90 475	0.74 492	0.55 472	0.52 290	0.43 454	0.15 279	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.13 265

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 280	0.27 519	0.45 382	0.36 224	0.25 359	0.48 392	0.30 281	0.58 268	0.90 537	0.42 270	0.36 196	0.30 168	0.29 228	0.49 267	0.30 298	0.16 340	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.18 422	0.15 352

CoDeX	0.47 458	0.20 306	0.49 447	0.42 456	0.25 359	0.75 559	0.36 421	1.27 657	0.80 468	0.82 508	0.96 500	0.62 414	0.57 482	0.60 387	0.36 385	0.17 399	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.14 317

ffm	0.44 420	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

ff1	0.49 490	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

mmx	0.53 531	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

xxx	0.53 531	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

HH	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

HanStereo	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

anonymousdsp	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

Sa-1000	0.48 471	0.24 458	0.41 321	0.45 525	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.81 453	0.93 556	0.82 508	1.50 663	0.53 352	0.45 406	0.92 602	0.30 298	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

test_4	0.36 318	0.18 205	0.31 140	0.44 500	0.25 359	0.20 32	0.34 371	0.56 250	0.41 235	0.59 345	1.45 659	0.43 292	0.25 155	0.63 421	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.11 149

IGEV-Stereo	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.43 412	0.38 607	0.55 501	0.44 500	0.25 359	0.47 389	0.38 461	0.70 385	1.05 611	0.59 345	0.65 332	0.42 283	0.39 366	0.66 452	0.50 508	0.24 578	0.15 471	0.21 510	0.15 334	0.22 533	0.18 450

MIPNet	0.37 335	0.21 353	0.59 517	0.39 325	0.25 359	0.50 399	0.28 251	0.77 435	0.70 393	0.65 391	0.60 313	0.40 260	0.49 429	0.44 216	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.13 265

PFNet+	0.40 381	0.19 253	0.49 447	0.39 325	0.25 359	0.28 144	0.23 137	0.64 326	0.70 393	0.85 531	0.79 409	0.64 423	0.35 308	0.72 499	0.34 348	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.20 524	0.16 347	0.20 511

AAGNet	1.43 706	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.25 359	0.29 159	0.31 309	0.65 329	0.68 385	0.97 603	0.86 451	0.67 448	0.62 516	0.64 436	20.63 775	0.16 340	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.19 461	0.12 212

IIG-Stereo	0.43 412	0.21 353	0.44 369	0.50 592	0.25 359	0.44 365	0.21 83	0.71 394	0.76 437	0.83 520	0.95 496	0.83 527	0.43 390	0.90 592	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.19 432	0.14 299	0.15 288	0.11 149

NF-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.57 371	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

OCTAStereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

FTStereo	0.56 557	0.20 306	0.37 260	0.41 408	0.25 359	0.40 324	0.79 681	0.66 340	0.43 251	1.09 649	3.27 729	0.70 459	0.73 585	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.30 619

DEmStereo	0.48 471	0.17 162	0.50 461	0.38 292	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.63 311	0.74 423	0.89 561	1.66 676	0.58 380	1.06 669	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

SST-Stereo	0.40 381	0.19 253	0.45 382	0.42 456	0.25 359	0.25 92	0.21 83	0.66 340	0.47 281	1.08 647	0.79 409	0.72 472	0.43 390	0.77 535	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.19 461	0.15 352

RAFT_R40	0.40 381	0.19 253	0.44 369	0.43 479	0.25 359	0.23 58	0.26 197	0.67 350	0.67 378	0.98 608	0.78 398	0.72 472	0.43 390	0.76 525	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.18 422	0.14 317

DRaft	0.49 490	0.17 162	0.47 413	0.37 251	0.25 359	0.58 459	0.40 496	0.65 329	0.85 499	1.02 625	1.75 683	0.50 336	0.82 620	0.63 421	0.40 430	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

RE-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

Pruner-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.40 370	0.25 359	0.22 45	0.24 158	0.67 350	0.55 324	0.89 561	0.76 382	0.68 449	0.29 228	0.62 407	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.17 434	0.17 390	0.18 450

TVStereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

GMM-Stereo	0.44 420	0.19 253	0.36 243	0.42 456	0.25 359	0.51 404	0.47 557	0.71 394	0.53 313	0.76 468	1.37 640	0.76 503	0.38 353	0.60 387	0.33 331	0.15 279	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.16 347	0.27 595

raft+_RVC	0.38 352	0.19 253	0.35 227	0.37 251	0.25 359	0.45 377	0.37 439	0.78 441	0.89 534	0.51 312	0.78 398	0.50 336	0.29 228	0.53 299	0.40 430	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.12 212

ARAFT	0.47 458	0.24 458	0.79 614	0.42 456	0.25 359	0.55 432	0.55 610	0.75 425	0.81 476	0.89 561	0.75 376	0.73 485	0.47 419	0.88 584	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.23 547	0.22 565	0.14 219	0.13 265

GANet-RSSM	0.47 458	0.21 353	0.37 260	0.38 292	0.25 359	0.58 459	0.36 421	1.07 566	0.78 457	0.68 415	1.01 526	0.86 537	0.67 550	0.62 407	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.17 429

PSMNet-RSSM	0.48 471	0.22 394	0.38 274	0.42 456	0.25 359	0.50 399	0.37 439	1.10 577	0.77 446	0.70 429	1.06 557	0.84 530	0.64 533	0.62 407	0.47 499	0.23 565	0.15 471	0.23 547	0.25 608	0.20 482	0.19 485

AdaStereo	0.50 506	0.32 565	0.47 413	0.48 563	0.25 359	0.67 526	0.32 340	1.17 617	0.88 518	0.75 460	0.99 520	0.75 495	0.49 429	0.67 463	0.46 492	0.27 608	0.12 319	0.28 618	0.18 464	0.23 550	0.18 450
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.
iResNetv2_ROB	0.52 523	0.27 519	0.69 571	0.38 292	0.25 359	0.62 489	0.35 398	1.17 617	1.01 593	0.99 612	1.06 557	0.88 548	0.67 550	0.66 452	0.39 422	0.19 470	0.13 396	0.15 236	0.11 164	0.18 422	0.16 403

CBMV	0.64 590	0.35 585	0.41 321	0.42 456	0.25 359	1.01 629	0.77 677	1.13 591	1.09 630	1.17 659	1.22 609	1.04 600	0.75 593	0.88 584	0.63 563	0.28 619	0.30 666	0.34 653	0.30 646	0.26 580	0.26 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zzzzzzz1	0.60 582	0.31 560	4.33 741	0.42 456	0.26 407	0.44 365	0.39 483	0.73 412	0.77 446	0.51 312	0.70 356	0.72 472	0.48 424	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.14 317

DN	0.30 231	0.17 162	0.33 185	0.37 251	0.26 407	0.35 262	0.27 221	0.54 242	0.55 324	0.32 188	0.42 224	0.50 336	0.23 130	0.39 151	0.22 96	0.21 519	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.18 450

RT-Monster	0.32 248	0.17 162	0.30 116	0.34 141	0.26 407	0.38 305	0.20 54	0.56 250	0.76 437	0.61 357	0.64 329	0.49 330	0.28 209	0.41 175	0.30 298	0.14 195	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.13 265

WQFJA1	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.50 275	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

NLMM	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.49 267	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

FlowAnything_test	0.29 213	0.19 253	0.39 296	0.47 555	0.26 407	0.46 383	0.25 171	0.43 160	0.31 131	0.29 160	0.26 101	0.35 214	0.26 176	0.40 163	0.37 404	0.21 519	0.15 471	0.22 526	0.26 623	0.16 347	0.16 403

z-ln-s-r	0.66 594	0.36 590	1.30 682	0.39 325	0.26 407	0.57 453	0.63 636	0.80 449	1.03 601	0.80 486	1.43 653	0.91 559	0.76 596	1.08 638	1.87 709	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.14 299	0.20 482	0.16 403

G2L-Stereo	0.49 490	0.23 416	0.48 434	0.43 479	0.26 407	0.47 389	0.42 523	0.93 501	0.78 457	0.84 527	0.86 451	0.91 559	0.52 448	0.78 540	0.70 582	0.20 500	0.17 528	0.22 526	0.18 464	0.17 390	0.21 531

PAM	0.46 442	0.19 253	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.75 559	0.33 352	0.85 467	0.34 163	0.70 429	0.46 241	1.83 697	0.63 522	0.61 397	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

rvit_stereo_0081	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

rvit_stereo_0082	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

CAS++	0.32 248	0.24 458	0.36 243	0.37 251	0.26 407	0.28 144	0.23 137	0.87 478	0.50 300	0.47 298	0.45 236	0.26 127	0.21 99	0.49 267	0.24 159	0.23 565	0.19 573	0.22 526	0.17 434	0.21 508	0.16 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

ffff	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

11t	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

MaDis-Stereo	0.26 165	0.18 205	0.36 243	0.36 224	0.26 407	0.27 121	0.27 221	0.43 160	0.35 176	0.27 130	0.26 101	0.41 272	0.28 209	0.40 163	0.28 267	0.16 340	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.12 212

LL-Strereo2	0.35 299	0.24 458	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.35 262	0.24 158	0.67 350	0.44 259	0.54 330	0.51 268	0.66 441	0.25 155	0.66 452	0.30 298	0.14 195	0.12 319	0.23 547	0.20 524	0.18 422	0.13 265

gwcnet-sp	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

scenet	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

ssnet	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

ccc-4	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

PSM-softLoss	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

KMStereo	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

RAFT	0.45 431	0.22 394	0.45 382	0.47 555	0.26 407	0.54 425	0.47 557	0.66 340	0.58 336	0.80 486	0.82 425	0.94 570	0.57 482	0.75 520	0.34 348	0.17 399	0.15 471	0.22 526	0.20 524	0.16 347	0.12 212

test-1	0.36 318	0.19 253	0.71 580	0.46 547	0.26 407	0.44 365	0.36 421	0.60 288	0.59 337	0.48 301	0.67 345	0.53 352	0.36 337	0.40 163	0.29 290	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.16 403

Prome-Stereo	0.46 442	0.19 253	0.35 227	0.44 500	0.26 407	0.40 324	0.45 545	0.68 360	0.44 259	0.96 598	1.84 687	0.59 395	0.67 550	0.61 397	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.29 609

rafts_anoy	0.37 335	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.33 352	0.67 350	0.90 537	0.58 343	0.66 339	0.45 306	0.33 289	0.47 250	0.39 422	0.16 340	0.11 246	0.21 510	0.23 582	0.17 390	0.14 317

RALCasStereoNet	0.36 318	0.21 353	0.37 260	0.42 456	0.26 407	0.35 262	0.38 461	0.63 311	0.64 364	0.50 307	0.72 360	0.51 342	0.29 228	0.59 381	0.36 385	0.16 340	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.17 390	0.16 403

HCRNet	0.44 420	0.34 579	0.41 321	0.53 634	0.26 407	0.53 418	0.29 260	0.83 460	0.63 356	0.71 436	0.81 419	0.77 509	0.50 439	0.66 452	0.36 385	0.24 578	0.16 507	0.24 564	0.20 524	0.21 508	0.18 450

test_xeample3	0.29 213	0.21 353	0.41 321	0.35 190	0.26 407	0.35 262	0.32 340	0.56 250	0.36 186	0.43 274	0.32 161	0.34 199	0.28 209	0.54 306	0.23 138	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.13 265

GMStereo	0.39 369	0.37 597	0.54 495	0.40 370	0.26 407	0.42 351	0.36 421	0.59 275	1.04 607	0.55 334	0.51 268	0.37 228	0.35 308	0.54 306	0.41 436	0.19 470	0.13 396	0.16 278	0.17 434	0.24 563	0.18 450
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

R-Stereo Train	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265

RAFT-Stereo	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

UCFNet_RVC	0.49 490	0.26 501	0.35 227	0.39 325	0.26 407	0.64 509	0.36 421	1.15 604	0.84 491	0.67 409	0.88 467	0.88 548	0.59 499	0.58 363	0.45 481	0.24 578	0.17 528	0.27 610	0.27 630	0.25 572	0.23 561

Hybrid-DGEV-03	0.45 431	0.19 253	0.33 185	0.43 479	0.27 443	0.56 447	0.26 197	0.65 329	0.74 423	0.94 589	1.92 691	0.61 407	0.30 247	0.55 315	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.11 149

WQFJX	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.27 443	0.60 478	0.30 281	0.53 239	0.47 281	0.39 248	0.38 207	0.34 199	0.33 289	0.61 397	0.40 430	0.14 195	0.17 528	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.14 317

FE-Mocha	0.32 248	0.19 253	0.50 461	0.38 292	0.27 443	0.30 181	0.20 54	0.71 394	0.36 186	0.65 391	0.56 303	0.54 356	0.25 155	0.38 143	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.16 373	0.13 165	0.12 212

IGEV-RUCA	0.25 146	0.16 109	0.34 210	0.39 325	0.27 443	0.33 233	0.20 54	0.38 99	0.36 186	0.26 110	0.31 157	0.25 117	0.21 99	0.48 261	0.24 159	0.20 500	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.15 352

rvit_stereo_0083	0.34 280	0.24 458	0.50 461	0.44 500	0.27 443	0.34 251	0.35 398	0.45 175	0.62 345	0.37 223	0.47 247	0.42 283	0.35 308	0.40 163	0.36 385	0.22 547	0.20 588	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.14 317

test_sample7	0.52 523	0.29 545	0.50 461	0.36 224	0.27 443	0.62 489	0.41 512	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.26 598	0.20 588	0.27 610	0.26 623	0.27 591	0.24 570

IGEVStereo-DCA	0.29 213	0.22 394	0.38 274	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.12 206	0.13 165	0.15 352

rrr	0.29 213	0.22 394	0.41 321	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.32 340	0.52 227	0.42 246	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.14 317

GMStereo_Zeroshot	0.49 490	0.44 634	0.74 594	0.49 578	0.27 443	0.56 447	0.29 260	0.73 412	0.76 437	0.86 539	0.94 486	0.91 559	0.36 337	0.74 514	0.43 454	0.26 598	0.14 438	0.26 596	0.15 334	0.36 645	0.18 450

UniTT-Stereo	0.27 188	0.17 162	0.37 260	0.40 370	0.27 443	0.30 181	0.28 251	0.39 107	0.31 131	0.29 160	0.46 241	0.27 138	0.25 155	0.47 250	0.34 348	0.17 399	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.14 219	0.12 212

PCWNet_CMD	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.95 513	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.21 510	0.16 373	0.24 563	0.19 485

CBFPSM	0.59 579	0.22 394	1.31 683	0.38 292	0.27 443	1.12 654	0.65 642	0.79 445	0.82 481	0.80 486	0.81 419	1.35 667	0.87 634	0.67 463	0.76 595	0.16 340	0.15 471	0.15 236	0.16 373	0.17 390	0.22 553

ToySt	0.49 490	0.27 519	0.75 602	0.40 370	0.27 443	0.64 509	0.49 572	0.84 464	0.77 446	0.60 349	0.83 431	0.88 548	0.66 547	0.70 487	0.56 541	0.16 340	0.17 528	0.21 510	0.20 524	0.21 508	0.19 485

DisPM	0.39 369	0.19 253	0.44 369	0.41 408	0.27 443	0.24 72	0.31 309	0.65 329	0.57 334	0.87 547	0.87 459	0.60 401	0.32 270	0.76 525	0.32 317	0.18 435	0.12 319	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.20 511

RAFT_CTSACE	0.45 431	0.20 306	0.44 369	0.45 525	0.27 443	0.34 251	0.39 483	0.60 288	0.73 413	0.76 468	1.44 656	0.83 527	0.38 353	1.08 638	0.26 223	0.12 65	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

RAFT+CT+SA	0.39 369	0.23 416	0.36 243	0.51 608	0.27 443	0.29 159	0.46 549	0.75 425	0.80 468	0.51 312	0.89 471	0.41 272	0.40 372	0.78 540	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.15 288	0.14 317

iRaft-Stereo_20w	0.39 369	0.19 253	0.57 511	0.37 251	0.27 443	0.31 201	0.24 158	1.44 690	0.29 112	0.69 423	0.53 287	0.60 401	0.42 384	0.83 563	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.13 265

raftrobust	0.34 280	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.27 443	0.30 181	0.25 171	0.71 394	0.63 356	0.58 343	0.55 300	0.45 306	0.46 413	0.51 283	0.29 290	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.13 265

CFNet_pseudo	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.30 281	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.03 540	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

SFCPSM	0.47 458	0.21 353	0.55 501	0.40 370	0.27 443	0.87 604	0.37 439	1.33 669	0.77 446	0.80 486	0.84 437	0.54 356	0.49 429	0.57 340	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.15 352

MSMDNet	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.96 517	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.23 550	0.19 485

CFNet	0.51 515	0.29 545	0.46 399	0.41 408	0.27 443	0.70 536	0.32 340	1.13 591	1.00 589	0.72 447	1.07 561	0.85 532	0.60 503	0.76 525	0.52 525	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.16 403

ccs_rob	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.31 309	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.02 535	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

AANet_RVC	0.57 565	0.32 565	0.54 495	0.45 525	0.27 443	0.57 453	0.48 565	1.00 531	1.28 671	0.86 539	1.33 634	0.87 543	0.58 492	1.07 635	0.75 594	0.18 435	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.18 450

SGM-ForestM	4.04 748	0.32 565	0.46 399	0.43 479	0.27 443	7.50 755	1.45 739	3.84 749	4.24 755	8.19 768	6.76 763	19.00 779	9.08 758	10.74 769	6.62 754	0.31 637	0.33 688	0.32 645	0.32 662	0.29 599	0.29 609

MEA-ACV	0.54 543	0.23 416	0.61 525	0.41 408	0.28 468	0.71 542	0.43 532	1.18 620	0.88 518	0.85 531	0.94 486	1.04 600	0.85 628	0.73 506	0.57 544	0.18 435	0.17 528	0.20 467	0.24 598	0.18 422	0.21 531

PStereo	0.50 506	0.75 698	0.42 342	0.37 251	0.28 468	0.55 432	0.46 549	0.54 242	0.88 518	0.53 324	0.33 164	0.51 342	0.51 444	0.78 540	0.67 574	0.51 707	0.25 634	0.30 637	0.27 630	0.59 704	0.49 700

WQFJX1	0.33 268	0.19 253	0.34 210	0.41 408	0.28 468	0.53 418	0.33 352	0.51 217	0.50 300	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.31 264	0.69 480	0.39 422	0.15 279	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.14 317

IGEV-FE	0.34 280	0.18 205	0.67 560	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

model_zeroshot	0.33 268	0.18 205	0.48 434	0.39 325	0.28 468	0.45 377	0.25 171	0.63 311	0.45 268	0.61 357	0.50 258	0.51 342	0.25 155	0.45 221	0.26 223	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.13 265

rvit_stereo_0080	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

MyStereo07	0.32 248	0.22 394	0.34 210	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	0.72 401	0.37 203	0.37 223	0.34 176	0.32 181	0.31 264	0.59 381	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

MyStereo06	0.38 352	0.21 353	0.61 525	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.95 513	0.35 176	0.62 361	0.54 290	0.76 503	0.27 192	0.50 275	0.29 290	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

MyStereo05	0.44 420	0.21 353	0.45 382	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.93 501	1.09 630	0.76 468	0.61 318	0.51 342	0.57 482	0.73 506	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

MyStereo04	0.44 420	0.22 394	0.44 369	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	1.00 531	1.08 628	0.62 361	0.58 310	0.55 361	0.57 482	0.71 493	0.44 472	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

whm_eth	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

IGEV_Zeroshot_test	0.34 280	0.18 205	0.67 560	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

StereoVision	0.42 402	0.28 533	0.45 382	0.49 578	0.28 468	0.38 305	0.38 461	0.72 401	0.62 345	0.44 278	1.14 587	0.54 356	0.39 366	0.56 328	0.34 348	0.21 519	0.24 626	0.25 577	0.24 598	0.26 580	0.16 403

BUS	0.45 431	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.70 536	0.34 371	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.65 436	0.49 429	0.64 436	0.51 518	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

IER	0.46 442	0.23 416	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.69 531	0.35 398	0.80 449	0.66 373	0.83 520	0.94 486	0.75 495	0.77 603	0.60 387	0.42 444	0.17 399	0.14 438	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

test_5	0.43 412	0.24 458	0.43 357	0.52 624	0.28 468	0.28 144	0.42 523	0.72 401	0.82 481	0.62 361	0.91 478	0.72 472	0.55 472	0.79 547	0.35 367	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.16 403

BSDual-CNN	0.46 442	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

iRaft-Stereo_5w	0.45 431	0.21 353	0.48 434	0.42 456	0.28 468	0.31 201	0.54 605	0.63 311	0.62 345	0.62 361	0.89 471	1.01 591	0.69 561	0.75 520	0.66 571	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.15 352

psmg	0.49 490	0.25 484	0.43 357	0.41 408	0.28 468	0.85 600	0.43 532	0.99 526	0.76 437	0.91 574	0.94 486	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.15 471	0.20 467	0.20 524	0.18 422	0.18 450

CSP-Net	0.56 557	0.27 519	0.49 447	0.41 408	0.28 468	1.22 669	0.50 577	1.23 642	0.72 406	0.95 597	0.95 496	0.89 552	0.62 516	0.83 563	0.62 559	0.26 598	0.17 528	0.17 328	0.17 434	0.18 422	0.17 429

ASMatch	0.48 471	0.19 253	0.45 382	0.39 325	0.28 468	0.37 292	0.26 197	0.74 418	0.68 385	0.76 468	2.34 705	0.61 407	0.52 448	0.62 407	0.37 404	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.21 531

GrayStereo	0.49 490	0.19 253	0.42 342	0.46 547	0.28 468	0.53 418	0.67 648	0.69 369	0.63 356	1.02 625	1.47 662	0.78 511	0.76 596	0.56 328	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.15 288	0.29 609

ICVP	0.46 442	0.25 484	0.38 274	0.48 563	0.28 468	0.58 459	0.43 532	1.00 531	0.70 393	0.67 409	0.95 496	0.75 495	0.55 472	0.53 299	0.54 534	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.17 434	0.19 461	0.20 511
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.52 523	0.22 394	0.50 461	0.45 525	0.28 468	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.61 341	0.91 574	0.83 431	1.07 612	0.68 557	0.74 514	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.15 352

ACVNet	0.46 442	0.23 416	0.36 243	0.39 325	0.28 468	0.58 459	0.40 496	0.87 478	0.80 468	0.64 382	0.96 500	0.79 513	0.60 503	0.63 421	0.67 574	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.18 422	0.15 352

acv_ft	0.51 515	0.23 416	0.56 507	0.44 500	0.28 468	0.86 603	0.39 483	0.91 496	0.80 468	0.97 603	0.96 500	0.79 513	0.59 499	0.63 421	0.87 621	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352

hitnet-ft	0.55 546	0.27 519	0.39 296	0.41 408	0.28 468	0.78 570	0.40 496	0.92 499	0.90 537	0.82 508	1.01 526	1.13 632	0.70 574	0.78 540	0.67 574	0.28 619	0.20 588	0.28 618	0.22 565	0.29 599	0.26 584

CCAANet	0.47 458	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.28 468	0.67 526	0.31 309	0.99 526	0.75 428	0.63 370	1.22 609	0.69 454	0.52 448	0.79 547	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.19 497	0.15 288	0.19 485

DMCA	0.45 431	0.26 501	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.51 404	0.34 371	0.93 501	0.68 385	0.75 460	0.83 431	0.79 513	0.53 454	0.51 283	0.54 534	0.21 519	0.16 507	0.21 510	0.16 373	0.19 461	0.21 531

DIP-Stereo	0.39 369	0.21 353	0.50 461	0.41 408	0.28 468	0.62 489	0.27 221	0.77 435	0.40 231	0.64 382	0.86 451	0.52 348	0.33 289	0.66 452	0.42 444	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.15 352
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV_ROB	0.59 579	0.37 597	0.38 274	0.39 325	0.28 468	0.74 553	0.28 251	1.00 531	0.98 577	0.94 589	1.25 618	0.81 525	0.78 608	0.87 581	0.50 508	0.36 672	0.37 697	0.43 679	0.40 686	0.33 628	0.30 619

Hybrid-DGEV-2	0.41 394	0.21 353	0.42 342	0.47 555	0.29 499	0.59 471	0.23 137	0.82 455	0.99 582	0.64 382	0.63 323	0.60 401	0.65 539	0.58 363	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.12 212

NLCSM	0.34 280	0.21 353	0.34 210	0.44 500	0.29 499	0.54 425	0.36 421	0.52 227	0.47 281	0.46 291	0.37 203	0.34 199	0.34 302	0.71 493	0.41 436	0.16 340	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.16 403

DDF-Stereo	0.26 165	0.15 75	0.30 116	0.36 224	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.32 49	0.31 131	0.26 110	0.26 101	0.29 153	0.29 228	0.38 143	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.70 713	0.12 212

zero-FE	0.25 146	0.15 75	0.30 116	0.35 190	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.35 73	0.31 131	0.26 110	0.27 110	0.29 153	0.29 228	0.33 100	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.64 708	0.12 212

MSAF-DinoV2	1.04 671	0.38 607	1.32 685	0.54 641	0.29 499	0.89 605	0.72 671	1.52 703	1.24 658	1.05 636	1.41 648	2.98 723	1.49 702	2.74 735	2.83 730	0.22 547	0.14 438	0.20 467	0.22 565	0.32 621	0.32 633

rvit_0105_5	0.42 402	0.31 560	0.73 589	0.50 592	0.29 499	0.44 365	0.42 523	0.61 296	0.74 423	0.51 312	0.51 268	0.60 401	0.47 419	0.57 340	0.38 414	0.27 608	0.25 634	0.25 577	0.23 582	0.22 533	0.18 450

rvit_0105_4	0.41 394	0.29 545	0.71 580	0.50 592	0.29 499	0.41 344	0.41 512	0.55 246	0.73 413	0.45 283	0.48 250	0.55 361	0.44 401	0.57 340	0.36 385	0.28 619	0.26 642	0.25 577	0.22 565	0.23 550	0.18 450

rvit_stereo_0081_aga	0.31 240	0.28 533	0.44 369	0.42 456	0.29 499	0.34 251	0.31 309	0.44 168	0.40 231	0.39 248	0.44 232	0.40 260	0.32 270	0.42 189	0.29 290	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.16 373	0.20 482	0.15 352

DCVSM-stereo	0.49 490	0.27 519	0.53 489	0.39 325	0.29 499	0.51 404	0.26 197	0.75 425	0.75 428	1.11 653	0.75 376	1.05 605	0.72 582	0.60 387	0.47 499	0.20 500	0.19 573	0.24 564	0.20 524	0.25 572	0.30 619

MyStereo8	0.40 381	0.20 306	0.54 495	0.41 408	0.29 499	0.53 418	0.29 260	0.65 329	0.49 293	0.71 436	0.98 515	0.58 380	0.43 390	0.50 275	0.51 518	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.19 461	0.19 485

plain	0.31 240	0.20 306	0.50 461	0.39 325	0.29 499	0.27 121	0.30 281	0.44 168	0.35 176	0.31 173	0.66 339	0.30 168	0.31 264	0.65 443	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.17 390	0.12 212

EKT-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.39 296	0.43 479	0.29 499	0.38 305	0.31 309	0.69 369	0.64 364	0.45 283	0.63 323	0.49 330	0.27 192	0.56 328	0.33 331	0.18 435	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.16 347	0.16 403

ssnet_v2	0.58 572	0.28 533	0.56 507	0.43 479	0.29 499	0.95 617	0.59 624	1.13 591	0.99 582	0.93 586	0.80 412	0.99 583	0.64 533	0.82 555	0.94 641	0.25 588	0.22 606	0.23 547	0.24 598	0.20 482	0.19 485

CroCo-Stereo Lap2	0.28 196	0.24 458	0.39 296	0.50 592	0.29 499	0.20 32	0.31 309	0.49 201	0.38 213	0.24 81	0.27 110	0.46 313	0.31 264	0.39 151	0.30 298	0.14 195	0.15 471	0.16 278	0.13 255	0.16 347	0.15 352

hknet	0.49 490	0.25 484	0.51 476	0.45 525	0.29 499	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.83 486	0.75 460	0.80 412	0.97 577	0.61 509	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

AACVNet	0.50 506	0.23 416	0.49 447	0.46 547	0.29 499	0.52 410	0.38 461	0.90 491	0.55 324	0.81 499	1.03 540	1.00 587	0.70 574	0.83 563	0.54 534	0.21 519	0.18 553	0.24 564	0.18 464	0.23 550	0.20 511

GANet-ADL	0.42 402	0.25 484	0.45 382	0.43 479	0.29 499	0.54 425	0.35 398	0.89 486	0.86 504	0.63 370	0.72 360	0.68 449	0.42 384	0.52 290	0.41 436	0.21 519	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.19 485

RALAANet	0.38 352	0.23 416	0.48 434	0.42 456	0.29 499	0.35 262	0.25 171	0.86 471	0.64 364	0.67 409	0.65 332	0.60 401	0.29 228	0.60 387	0.34 348	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.21 508	0.13 265

DN-CSS_ROB	0.43 412	0.26 501	0.62 529	0.40 370	0.29 499	0.44 365	0.27 221	0.77 435	0.75 428	0.72 447	1.09 567	0.48 322	0.43 390	0.69 480	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.18 422	0.16 403

MWDA-net	0.50 506	0.23 416	0.58 515	0.41 408	0.30 518	0.78 570	0.48 565	0.83 460	0.86 504	0.98 608	0.85 447	0.72 472	0.81 615	0.75 520	0.42 444	0.19 470	0.13 396	0.18 384	0.18 464	0.19 461	0.21 531

MWSP-net	0.52 523	0.23 416	0.54 495	0.45 525	0.30 518	0.70 536	0.81 683	1.02 545	0.92 549	0.75 460	0.78 398	0.91 559	0.73 585	0.62 407	0.52 525	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.18 464	0.21 508	0.22 553

coex_refinement	0.53 531	0.21 353	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.76 565	0.39 483	1.09 574	0.90 537	0.85 531	1.12 574	1.00 587	0.56 479	0.63 421	0.81 605	0.21 519	0.13 396	0.16 278	0.16 373	0.20 482	0.21 531

rvit_0105_6	0.38 352	0.28 533	0.64 544	0.50 592	0.30 518	0.39 318	0.38 461	0.51 217	0.67 378	0.40 257	0.45 236	0.50 336	0.41 381	0.54 306	0.36 385	0.27 608	0.26 642	0.24 564	0.21 547	0.22 533	0.16 403

DualNet (step1)	0.57 565	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.41 685	0.20 588	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

test_sample9	1.05 675	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	1.20 655	1.36 684	0.41 685	8.41 774	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

test_sample8	1.25 697	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.13 591	0.75 428	1.50 689	0.95 496	3.29 733	1.59 709	1.20 655	1.36 684	0.41 685	8.41 774	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

LoS_RVC	0.27 188	0.16 109	0.27 64	0.32 86	0.30 518	0.44 365	0.34 371	0.41 132	0.33 153	0.31 173	0.51 268	0.29 153	0.32 270	0.36 125	0.28 267	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 485

CAS	0.34 280	0.13 5	0.25 33	1.28 732	0.30 518	0.46 383	0.38 461	0.48 195	0.47 281	0.34 199	0.52 281	0.24 102	0.19 68	0.29 34	0.27 244	0.69 721	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.15 352

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 589	0.28 533	0.99 643	0.40 370	0.30 518	1.03 634	0.56 616	1.10 577	0.99 582	0.97 603	1.22 609	1.06 607	0.69 561	1.07 635	0.95 644	0.19 470	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.22 533	0.21 531

CRFU-Net	0.57 565	0.27 519	0.57 511	0.46 547	0.30 518	1.20 667	0.52 596	1.10 577	0.56 332	1.00 617	0.98 515	1.06 607	0.79 610	0.81 552	0.71 587	0.21 519	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.19 485

dad	0.58 572	0.50 651	0.64 544	0.43 479	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.78 441	1.25 665	1.01 622	1.17 600	1.15 636	0.53 454	0.68 474	0.50 508	0.35 668	0.23 616	0.37 665	0.21 547	0.29 599	0.20 511

GwcNet-ADL	0.44 420	0.22 394	0.48 434	0.45 525	0.30 518	0.40 324	0.37 439	0.92 499	0.97 573	0.71 436	0.78 398	0.61 407	0.42 384	0.62 407	0.50 508	0.19 470	0.14 438	0.15 236	0.14 299	0.18 422	0.18 450

PSMNet-ADL	0.48 471	0.27 519	0.40 310	0.48 563	0.30 518	0.68 529	0.37 439	0.90 491	0.80 468	0.61 357	0.80 412	0.92 565	0.62 516	0.72 499	0.63 563	0.23 565	0.18 553	0.18 384	0.20 524	0.22 533	0.20 511

ADLNet2	0.55 546	0.25 484	0.65 550	0.47 555	0.30 518	0.83 596	0.50 577	1.05 558	0.95 569	0.80 486	0.98 515	0.99 583	0.69 561	0.77 535	0.73 590	0.20 500	0.16 507	0.17 328	0.18 464	0.21 508	0.21 531

LMCR-Stereo	0.53 531	0.30 555	0.53 489	0.58 661	0.30 518	0.83 596	0.36 421	1.19 622	0.76 437	0.88 557	1.04 546	0.56 365	0.62 516	0.82 555	0.67 574	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.14 299	0.23 550	0.17 429

GES	0.44 420	0.23 416	0.57 511	0.40 370	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.96 517	0.68 385	0.74 458	0.83 431	0.47 316	0.48 424	0.67 463	0.43 454	0.22 547	0.16 507	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.23 561

TDLM	0.57 565	0.33 574	0.49 447	0.51 608	0.30 518	0.66 521	0.73 673	1.03 550	1.01 593	0.82 508	1.10 569	0.84 530	0.70 574	0.86 579	0.58 545	0.28 619	0.17 528	0.25 577	0.22 565	0.26 580	0.19 485

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 531	0.32 565	0.64 544	0.44 500	0.30 518	0.66 521	0.44 542	1.04 553	0.88 518	0.91 574	0.91 478	0.99 583	0.60 503	0.68 474	0.60 552	0.21 519	0.17 528	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 531	0.34 579	0.59 517	0.41 408	0.30 518	0.50 399	0.43 532	1.19 622	0.70 393	0.85 531	1.05 550	0.86 537	0.55 472	0.84 568	0.51 518	0.29 626	0.23 616	0.22 526	0.22 565	0.26 580	0.25 578

StereoDRNet-Refined	0.58 572	0.32 565	0.54 495	0.46 547	0.30 518	0.96 620	0.40 496	1.00 531	0.94 563	1.12 654	1.08 564	0.96 575	0.67 550	0.90 592	0.89 635	0.17 399	0.13 396	0.22 526	0.21 547	0.20 482	0.19 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SANet	1.07 678	0.41 625	1.06 650	0.48 563	0.30 518	1.41 684	0.94 700	1.42 687	3.36 748	1.58 694	2.43 709	2.33 713	1.70 714	1.34 676	1.07 662	0.28 619	0.24 626	0.26 596	0.23 582	0.34 634	0.30 619

NOSS_ROB	0.57 565	0.39 615	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.73 552	0.54 605	1.03 550	1.08 628	0.67 409	0.87 459	0.76 503	0.57 482	0.77 535	0.47 499	0.38 676	0.38 699	0.44 683	0.42 696	0.37 650	0.34 646

SGM-Forest	0.62 587	0.32 565	0.39 296	0.43 479	0.30 518	1.02 631	0.55 610	1.09 574	1.05 611	1.06 640	1.18 602	1.10 622	0.67 550	0.88 584	0.62 559	0.31 637	0.33 688	0.33 650	0.30 646	0.30 608	0.28 602
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.56 557	0.20 306	1.13 659	0.40 370	0.31 542	2.00 715	0.66 645	0.68 360	1.11 632	0.51 312	0.81 419	0.68 449	0.36 337	0.67 463	0.40 430	0.31 637	0.17 528	0.17 328	0.18 464	0.19 461	0.20 511

DDVS	0.52 523	0.30 555	0.56 507	0.41 408	0.31 542	0.71 542	0.34 371	0.91 496	0.67 378	0.85 531	0.89 471	1.12 626	0.46 413	0.86 579	0.60 552	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.25 572	0.26 584

rvit_0105_3	0.47 458	0.34 579	0.77 612	0.54 641	0.31 542	0.49 397	0.47 557	0.63 311	0.79 466	0.65 391	0.59 311	0.64 423	0.50 439	0.65 443	0.39 422	0.29 626	0.27 651	0.29 628	0.28 638	0.21 508	0.20 511

ACV-stereo	0.62 587	0.34 579	1.00 644	0.43 479	0.31 542	1.20 667	0.40 496	0.75 425	0.83 486	0.64 382	0.77 386	2.10 706	1.03 666	0.81 552	0.64 566	0.21 519	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.21 508	0.21 531

DispNO	0.47 458	0.23 416	0.71 580	0.39 325	0.31 542	0.60 478	0.38 461	0.89 486	0.77 446	0.75 460	0.84 437	0.72 472	0.54 466	0.73 506	0.46 492	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.17 429

AE-Stereo	0.34 280	0.21 353	0.42 342	0.48 563	0.31 542	0.48 392	0.35 398	0.61 296	0.62 345	0.32 188	0.55 300	0.52 348	0.27 192	0.47 250	0.29 290	0.13 128	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.12 212

MIF-Stereo (partial)	0.31 240	0.18 205	0.37 260	0.41 408	0.31 542	0.28 144	0.23 137	0.47 187	0.42 246	0.31 173	0.63 323	0.36 224	0.35 308	0.57 340	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.14 317

CFNet_ucs	0.50 506	0.24 458	0.55 501	0.38 292	0.31 542	0.58 459	0.33 352	0.98 524	0.93 556	0.88 557	1.19 606	0.80 522	0.49 429	0.63 421	0.43 454	0.21 519	0.15 471	0.26 596	0.18 464	0.26 580	0.22 553

iinet-f	0.67 599	0.26 501	2.15 717	0.39 325	0.31 542	1.19 666	0.56 616	0.84 464	0.84 491	0.80 486	1.17 600	1.05 605	0.84 627	0.71 493	1.21 675	0.20 500	0.18 553	0.17 328	0.15 334	0.20 482	0.20 511

UDGNet	0.48 471	0.77 702	0.50 461	0.48 563	0.31 542	0.41 344	0.34 371	0.70 385	0.92 549	0.65 391	0.60 313	0.58 380	0.43 390	0.63 421	0.41 436	0.32 649	0.15 471	0.66 713	0.19 497	0.36 645	0.21 531

DAS	0.51 515	0.25 484	0.60 523	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.82 555	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

SepStereo	0.51 515	0.25 484	0.60 523	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.93 608	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

GEStereo_RVC	0.55 546	0.29 545	0.63 539	0.49 578	0.31 542	0.70 536	0.54 605	1.22 637	0.92 549	0.82 508	0.85 447	0.85 532	0.63 522	0.90 592	0.65 568	0.24 578	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.22 553

FADNet_RVC	0.55 546	0.37 597	1.17 667	0.44 500	0.31 542	0.56 447	0.34 371	1.06 562	0.88 518	0.67 409	0.90 475	0.61 407	0.65 539	0.93 608	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.26 596	0.23 582	0.31 615	0.28 602

STTStereo	0.55 546	0.37 597	0.76 607	0.44 500	0.31 542	0.60 478	0.44 542	0.96 517	0.86 504	0.99 612	0.90 475	0.96 575	0.58 492	0.71 493	0.61 556	0.25 588	0.23 616	0.26 596	0.32 662	0.24 563	0.23 561

SuperB	1.04 671	0.37 597	4.81 742	0.43 479	0.31 542	0.99 627	0.46 549	1.02 545	2.09 718	1.09 649	1.09 567	0.75 495	0.81 615	1.06 632	1.76 702	0.19 470	0.15 471	0.17 328	0.15 334	2.82 757	0.26 584

DISCO	0.70 607	0.26 501	0.68 565	0.44 500	0.31 542	1.14 656	0.51 593	1.23 642	1.23 656	0.81 499	1.05 550	1.50 682	0.85 628	1.82 706	1.03 657	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.24 563	0.23 561

Selective-IGEV-i16pb	1.07 678	0.24 458	9.45 752	0.41 408	0.32 559	1.76 708	0.59 624	1.00 531	1.54 696	0.66 404	1.20 607	0.98 581	0.57 482	0.78 540	0.62 559	0.27 608	0.17 528	0.18 384	0.20 524	0.21 508	0.23 561

DFGA-Net	0.45 431	0.29 545	0.80 616	0.42 456	0.32 559	0.53 418	0.35 398	0.78 441	0.89 534	0.66 404	0.75 376	0.48 322	0.39 366	0.74 514	0.60 552	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.18 464	0.20 482	0.17 429

rvit_stereo_ft	0.33 268	0.25 484	0.47 413	0.52 624	0.32 559	0.33 233	0.47 557	0.49 201	0.50 300	0.34 199	0.41 221	0.41 272	0.32 270	0.48 261	0.34 348	0.22 547	0.14 438	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.14 317

DCRE	0.37 335	0.18 205	0.46 399	0.45 525	0.32 559	0.42 351	0.37 439	0.63 311	0.51 306	0.47 298	0.94 486	0.56 365	0.36 337	0.52 290	0.32 317	0.14 195	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.13 265

NINENet	0.50 506	0.29 545	0.51 476	0.45 525	0.32 559	0.70 536	0.34 371	1.10 577	0.88 518	0.80 486	0.94 486	0.65 436	0.49 429	0.73 506	0.51 518	0.22 547	0.20 588	0.25 577	0.18 464	0.22 533	0.21 531

AASNet	0.53 531	0.25 484	0.52 482	0.49 578	0.32 559	0.74 553	0.40 496	1.50 697	0.86 504	0.86 539	0.92 482	0.64 423	0.59 499	0.59 381	0.79 600	0.23 565	0.19 573	0.20 467	0.16 373	0.21 508	0.19 485

RAFT + AFF	0.53 531	0.29 545	0.75 602	0.51 608	0.32 559	0.63 501	0.60 627	1.00 531	0.91 544	0.78 478	0.87 459	0.83 527	0.58 492	0.80 549	0.47 499	0.17 399	0.20 588	0.23 547	0.22 565	0.18 422	0.18 450

psm_up	0.55 546	0.26 501	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.65 519	0.56 616	1.04 553	0.82 481	0.82 508	0.88 467	1.01 591	0.94 652	0.74 514	0.61 556	0.21 519	0.25 634	0.26 596	0.23 582	0.21 508	0.20 511

DMCA-RVC	0.51 515	0.30 555	0.59 517	0.50 592	0.32 559	0.54 425	0.38 461	0.86 471	0.68 385	0.94 589	0.86 451	0.91 559	0.68 557	0.70 487	0.59 550	0.23 565	0.18 553	0.31 638	0.23 582	0.26 580	0.19 485

CVANet_RVC	0.57 565	0.33 574	0.44 369	0.47 555	0.32 559	0.67 526	0.61 632	1.05 558	0.93 556	0.85 531	1.04 546	1.01 591	0.73 585	0.83 563	0.52 525	0.29 626	0.19 573	0.27 610	0.25 608	0.31 615	0.21 531

DLCB_ROB	0.58 572	0.28 533	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.77 566	0.50 577	0.99 526	0.92 549	1.04 634	1.14 587	1.21 640	0.69 561	0.88 584	0.69 579	0.20 500	0.20 588	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.18 450

PWC_ROB	0.87 647	0.52 663	1.28 678	0.50 592	0.32 559	0.91 608	0.37 439	1.36 678	1.46 690	1.61 697	2.59 716	1.16 637	1.01 665	1.34 676	1.40 688	0.25 588	0.18 553	0.28 618	0.20 524	0.29 599	0.28 602

DStereoRT	0.74 618	0.19 253	0.50 461	0.51 608	0.33 571	1.10 649	0.34 371	0.82 455	0.76 437	0.78 478	1.05 550	0.51 342	0.73 585	0.76 525	0.48 503	0.16 340	0.13 396	3.96 770	1.37 755	0.19 461	0.14 317

FACV-RUCA	0.43 412	0.28 533	0.47 413	0.45 525	0.33 571	0.58 459	0.34 371	0.82 455	0.73 413	0.57 341	0.84 437	0.47 316	0.50 439	0.54 306	0.39 422	0.22 547	0.15 471	0.35 655	0.16 373	0.28 595	0.21 531

HBP-ISP	0.59 579	0.45 638	0.43 357	0.45 525	0.33 571	0.70 536	0.28 251	1.11 583	1.00 589	0.83 520	1.18 602	0.65 436	0.68 557	0.88 584	0.52 525	0.35 668	0.38 699	0.47 689	0.41 691	0.38 654	0.31 629

CIPLG	0.41 394	0.21 353	0.63 539	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.33 352	0.65 329	0.60 340	0.82 508	0.96 500	0.46 313	0.32 270	0.55 315	0.44 472	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

IPLGR_C	0.40 381	0.21 353	0.64 544	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.34 371	0.66 340	0.62 345	0.82 508	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.46 492	0.17 399	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

ACRE	0.40 381	0.21 353	0.65 550	0.45 525	0.33 571	0.51 404	0.33 352	0.66 340	0.63 356	0.80 486	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.45 481	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

delet	0.55 546	0.24 458	0.55 501	0.44 500	0.33 571	1.07 641	0.50 577	1.00 531	0.86 504	0.85 531	0.96 500	0.90 557	0.63 522	0.83 563	0.74 593	0.18 435	0.18 553	0.20 467	0.21 547	0.16 347	0.15 352

PS-NSSS	0.58 572	0.44 634	0.62 529	0.42 456	0.33 571	0.66 521	0.58 621	1.02 545	0.86 504	0.77 474	1.28 623	0.72 472	0.64 533	0.82 555	0.59 550	0.31 637	0.26 642	0.40 673	0.27 630	0.33 628	0.26 584

NaN_ROB	0.69 605	0.44 634	0.69 571	0.51 608	0.33 571	0.97 622	1.06 710	1.22 637	1.19 649	1.24 673	0.96 500	1.08 614	0.78 608	1.20 655	0.67 574	0.24 578	0.30 666	0.23 547	0.24 598	0.23 550	0.25 578

MultiAttention	3.58 745	0.24 458	0.62 529	0.54 641	0.34 580	22.90 774	2.72 758	1.60 708	1.13 638	0.80 486	1.81 685	1.14 635	0.43 390	35.29 788	0.61 556	0.17 399	0.12 319	0.23 547	0.23 582	0.34 634	0.29 609

LL-Strereo	0.57 565	0.27 519	0.68 565	0.48 563	0.34 580	0.39 318	0.48 565	0.94 506	0.97 573	0.83 520	0.78 398	1.10 622	1.18 681	1.33 674	0.49 506	0.17 399	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.16 347	0.17 429

fast-acv-ft	0.64 590	0.30 555	0.73 589	0.45 525	0.34 580	1.17 663	0.49 572	0.86 471	0.98 577	1.02 625	1.36 637	1.29 650	0.85 628	0.76 525	0.81 605	0.21 519	0.23 616	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.20 511

MMNet	0.55 546	0.25 484	0.61 525	0.43 479	0.34 580	1.07 641	0.39 483	0.87 478	0.91 544	0.91 574	0.93 485	0.86 537	0.76 596	0.81 552	0.76 595	0.15 279	0.14 438	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.16 403

FADNet-RVC-Resample	0.56 557	0.33 574	1.16 662	0.49 578	0.34 580	0.71 542	0.43 532	1.01 541	0.93 556	0.82 508	0.87 459	0.74 492	0.67 550	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.18 553	0.26 596	0.27 630	0.26 580	0.27 595

GANet	0.70 607	0.37 597	0.55 501	0.51 608	0.34 580	0.94 614	0.96 702	1.08 570	0.94 563	1.04 634	1.98 695	1.13 632	0.88 638	1.12 645	0.66 571	0.25 588	0.26 642	0.27 610	0.22 565	0.31 615	0.22 553

MeshStereo	1.34 700	0.43 629	0.54 495	0.44 500	0.34 580	1.66 702	0.60 627	1.94 722	1.37 679	4.47 752	3.25 727	4.71 742	1.94 724	1.92 710	1.17 672	0.35 668	0.35 692	0.37 665	0.31 654	0.32 621	0.32 633
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
Select-FE	0.46 442	0.24 458	0.88 627	0.42 456	0.35 587	0.33 233	0.19 34	0.90 491	0.37 203	0.60 349	1.01 526	0.97 577	0.80 614	0.72 499	0.28 267	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.20 524	0.15 288	0.24 570

FLISNet	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 618	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

CoSv	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 618	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

pcwnet_v2	0.58 572	0.28 533	0.84 619	0.45 525	0.35 587	0.61 481	0.35 398	1.27 657	1.21 653	0.99 612	1.27 621	0.72 472	0.58 492	0.67 463	0.48 503	0.27 608	0.21 598	0.24 564	0.23 582	0.29 599	0.29 609

ADLNet	0.55 546	0.27 519	0.51 476	0.44 500	0.35 587	0.78 570	0.46 549	1.08 570	0.86 504	0.99 612	0.98 515	0.92 565	0.63 522	0.69 480	0.81 605	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531

z-mn7	1.00 665	0.50 651	1.70 706	0.53 634	0.36 592	1.75 707	0.71 669	1.22 637	2.28 726	0.96 598	2.54 712	1.42 673	0.95 655	2.19 722	1.54 693	0.22 547	0.19 573	0.21 510	0.20 524	0.27 591	0.25 578

ISRNet	0.56 557	0.24 458	0.66 556	0.56 653	0.36 592	0.44 365	0.25 171	0.82 455	0.84 491	1.07 643	1.25 618	0.91 559	0.60 503	0.66 452	0.58 545	0.35 668	0.26 642	0.36 660	0.33 665	0.30 608	0.42 675

SACVNet	0.58 572	0.34 579	0.55 501	0.55 650	0.36 592	0.63 501	0.48 565	1.13 591	0.77 446	1.02 625	1.06 557	1.02 596	0.74 589	0.90 592	0.51 518	0.27 608	0.21 598	0.25 577	0.24 598	0.29 599	0.36 653

XX-Stereo	0.37 335	0.17 162	0.45 382	0.55 650	0.36 592	0.38 305	0.20 54	0.60 288	0.30 120	0.46 291	1.30 630	0.73 485	0.26 176	0.56 328	0.26 223	0.16 340	0.11 246	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.10 67

EDNetEfficientorigin	9.93 766	1.15 726	175.16 804	0.48 563	0.36 592	1.04 638	0.68 653	1.24 649	2.69 739	3.17 745	2.50 711	2.30 711	2.07 728	1.76 703	2.21 717	0.20 500	0.18 553	0.24 564	0.19 497	0.51 687	0.50 702

DSFCA	0.55 546	0.25 484	0.62 529	0.40 370	0.36 592	0.74 553	0.52 596	1.04 553	0.82 481	1.06 640	0.84 437	0.89 552	0.63 522	0.99 618	0.58 545	0.25 588	0.21 598	0.21 510	0.21 547	0.21 508	0.19 485

ETE_ROB	0.70 607	0.49 647	0.73 589	0.56 653	0.36 592	0.79 574	0.87 692	1.14 600	0.93 556	1.19 663	1.18 602	1.39 670	0.82 620	0.99 618	0.80 602	0.26 598	0.21 598	0.31 638	0.26 623	0.33 628	0.34 646

AANet	1.13 685	1.01 722	2.99 729	0.44 500	0.37 599	0.91 608	0.54 605	1.27 657	2.31 730	2.35 728	2.37 708	2.22 708	1.53 703	1.18 652	1.43 689	0.32 649	0.23 616	0.28 618	0.25 608	0.35 639	0.33 638

rvit_105_1	0.54 543	0.40 620	0.76 607	0.58 661	0.37 599	0.59 471	0.68 653	0.70 385	0.94 563	0.82 508	0.69 352	0.73 485	0.58 492	0.78 540	0.54 534	0.32 649	0.29 661	0.31 638	0.34 667	0.23 550	0.20 511

HHNet	0.41 394	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.37 599	0.33 233	0.34 371	0.69 369	0.75 428	0.86 539	1.30 630	0.52 348	0.32 270	0.52 290	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.15 288	0.24 570

Anonymous3	0.46 442	0.34 579	0.86 625	0.50 592	0.37 599	0.81 585	0.50 577	0.72 401	0.65 369	0.51 312	0.65 332	0.45 306	0.45 406	0.64 436	0.38 414	0.24 578	0.24 626	0.22 526	0.21 547	0.23 550	0.23 561

sAnonymous2	0.40 381	0.39 615	0.85 620	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 682

CroCo_RVC	0.40 381	0.39 615	0.85 620	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 682

HGLStereo	0.56 557	0.28 533	0.57 511	0.50 592	0.37 599	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.78 457	0.86 539	1.14 587	0.89 552	0.82 620	0.76 525	0.73 590	0.21 519	0.20 588	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.21 531

FAT-Stereo	0.73 617	0.33 574	0.75 602	0.49 578	0.37 599	0.71 542	0.59 624	1.36 678	1.30 674	1.03 633	1.40 646	1.59 691	1.15 677	0.87 581	0.86 615	0.28 619	0.28 655	0.28 618	0.23 582	0.28 595	0.38 664

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 599	0.81 705	0.73 589	0.53 634	0.37 599	1.40 682	0.53 601	1.04 553	0.79 466	0.88 557	0.94 486	0.95 572	0.53 454	0.93 608	0.58 545	0.39 679	0.30 666	0.57 707	0.31 654	0.53 692	0.30 619

RTSC	0.87 647	0.48 643	1.23 674	0.52 624	0.37 599	1.13 655	0.50 577	1.34 671	1.79 710	1.51 690	1.24 616	1.12 626	0.81 615	1.62 694	2.16 716	0.25 588	0.19 573	0.23 547	0.24 598	0.30 608	0.31 629

zh-mn7	1.08 681	0.65 687	4.00 737	0.52 624	0.38 609	1.16 662	0.62 634	1.15 604	1.77 709	1.74 705	2.31 702	1.17 638	0.91 641	2.10 717	1.77 703	0.24 578	0.21 598	0.22 526	0.22 565	0.25 572	0.28 602

w-ln-seven-2	0.76 622	0.43 629	2.32 720	0.52 624	0.38 609	0.90 607	0.65 642	1.11 583	1.12 637	1.19 663	1.28 623	1.09 618	0.99 661	1.07 635	0.87 621	0.20 500	0.19 573	0.23 547	0.22 565	0.26 580	0.22 553

SDNR	0.86 646	0.37 597	1.47 698	0.40 370	0.38 609	3.38 743	0.33 352	0.90 491	0.98 577	0.99 612	2.09 700	0.59 395	0.71 578	1.29 669	0.70 582	0.51 707	0.56 727	0.36 660	0.26 623	0.43 668	0.46 689

coex-ft	6.43 758	1.51 738	87.33 803	0.49 578	0.38 609	1.34 679	1.21 721	1.16 612	8.09 761	12.12 771	2.79 722	2.77 722	3.31 745	1.16 649	3.15 731	0.24 578	0.23 616	0.27 610	0.24 598	0.45 673	0.37 658

UPFNet	0.53 531	0.24 458	0.51 476	0.45 525	0.38 609	0.84 599	0.49 572	0.99 526	0.75 428	0.87 547	0.88 467	0.86 537	0.64 533	0.80 549	0.71 587	0.20 500	0.20 588	0.20 467	0.20 524	0.19 461	0.15 352

aanetorigin	0.83 643	0.56 670	1.87 711	0.49 578	0.38 609	0.56 447	0.66 645	0.70 385	1.00 589	2.42 730	2.02 697	1.31 653	1.18 681	0.93 608	1.13 670	0.20 500	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.27 591	0.30 619

sCroCo_RVC	0.35 299	0.28 533	0.69 571	0.51 608	0.39 615	0.41 344	0.31 309	0.49 201	0.45 268	0.31 173	0.48 250	0.38 237	0.32 270	0.46 240	0.32 317	0.21 519	0.22 606	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.20 511

EDNetEfficient	1.46 707	0.80 704	6.12 745	0.47 555	0.39 615	0.69 531	0.83 685	0.90 491	2.77 741	3.50 748	1.96 694	1.66 692	2.03 727	1.26 665	4.18 744	0.21 519	0.18 553	0.21 510	0.20 524	0.41 663	0.39 667

FADNet-RVC	0.60 582	0.53 666	1.14 661	0.46 547	0.39 615	0.61 481	0.39 483	1.12 589	0.87 514	0.70 429	0.84 437	1.04 600	0.55 472	0.94 615	0.69 579	0.26 598	0.25 634	0.28 618	0.28 638	0.31 615	0.31 629

ADCL	1.04 671	0.38 607	1.35 688	0.50 592	0.39 615	1.61 699	0.89 693	1.29 661	1.39 682	1.29 678	1.50 663	1.24 643	1.24 686	1.37 682	4.87 747	0.21 519	0.19 573	0.25 577	0.25 608	0.29 599	0.27 595

DRN-Test	0.66 594	0.32 565	0.66 556	0.50 592	0.39 615	1.15 658	0.61 632	1.49 695	1.01 593	1.12 654	1.08 564	1.06 607	0.69 561	0.77 535	0.94 641	0.23 565	0.17 528	0.26 596	0.25 608	0.25 572	0.21 531

Wz-Net-MNSev	0.76 622	0.40 620	1.34 687	0.50 592	0.40 620	1.44 688	0.83 685	1.15 604	1.16 643	1.25 676	1.20 607	1.13 632	0.81 615	1.16 649	1.00 655	0.22 547	0.19 573	0.24 564	0.23 582	0.28 595	0.26 584

UNet	0.54 543	0.26 501	0.66 556	0.44 500	0.40 620	0.99 627	0.41 512	0.98 524	0.75 428	0.83 520	0.89 471	1.04 600	0.72 582	0.73 506	0.62 559	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.17 429

DANet	0.71 611	0.45 638	0.91 634	0.59 665	0.40 620	0.81 585	0.40 496	0.97 521	0.84 491	1.20 668	1.22 609	1.33 661	0.88 638	1.16 649	1.24 676	0.27 608	0.23 616	0.31 638	0.25 608	0.35 639	0.32 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.88 649	0.50 651	0.85 620	0.55 650	0.40 620	1.17 663	0.78 679	1.50 697	1.37 679	1.33 681	1.27 621	1.48 680	1.00 664	2.57 733	0.98 650	0.25 588	0.32 682	0.45 684	0.30 646	0.34 634	0.28 602

XPNet_ROB	0.70 607	0.35 585	0.68 565	0.52 624	0.40 620	0.79 574	0.85 691	1.16 612	0.94 563	1.33 681	1.15 593	1.38 669	0.83 625	1.03 629	0.90 637	0.32 649	0.25 634	0.26 596	0.24 598	0.31 615	0.28 602

LALA_ROB	0.74 618	0.43 629	0.69 571	0.54 641	0.40 620	1.01 629	0.95 701	1.21 629	1.07 624	1.22 670	1.12 574	1.56 688	0.79 610	1.04 631	0.86 615	0.33 658	0.22 606	0.35 655	0.30 646	0.35 639	0.31 629

PWCDC_ROB	0.89 651	0.49 647	0.80 616	0.74 704	0.40 620	1.03 634	0.39 483	1.33 669	2.35 733	1.02 625	3.77 736	0.81 525	0.92 646	1.20 655	0.90 637	0.34 664	0.22 606	0.24 564	0.20 524	0.34 634	0.29 609

Wz-Net-LNSev	0.71 611	0.51 655	1.36 692	0.50 592	0.41 627	1.15 658	0.69 658	1.21 629	1.07 624	1.02 625	1.12 574	1.08 614	0.87 634	0.89 590	0.89 635	0.24 578	0.22 606	0.21 510	0.19 497	0.26 580	0.26 584

TRStereo	0.37 335	0.27 519	0.59 517	0.47 555	0.41 627	0.29 159	0.30 281	0.84 464	0.59 337	0.52 321	0.41 221	0.52 348	0.26 176	0.73 506	0.27 244	0.17 399	0.12 319	0.19 432	0.19 497	0.13 165	0.11 149

psmorigin	0.82 636	0.51 655	2.09 714	0.49 578	0.41 627	0.85 600	0.50 577	1.04 553	0.88 518	1.45 686	1.43 653	1.50 682	1.06 669	1.22 661	0.97 647	0.31 637	0.32 682	0.27 610	0.27 630	0.33 628	0.42 675

DPSNet	0.99 664	0.42 627	1.88 712	0.53 634	0.41 627	1.59 698	1.26 725	2.21 730	1.43 685	1.10 651	1.11 570	1.46 676	1.95 725	1.34 676	1.26 678	0.34 664	0.25 634	0.25 577	0.21 547	0.46 676	0.37 658

MDST_ROB	0.91 655	0.27 519	0.85 620	0.63 679	0.41 627	2.53 724	0.71 669	1.60 708	1.13 638	2.83 738	1.73 680	0.97 577	0.69 561	1.61 693	0.73 590	0.25 588	0.22 606	0.32 645	0.28 638	0.25 572	0.24 570

CSAN	0.83 643	0.49 647	0.77 612	0.60 671	0.41 627	1.14 656	1.06 710	1.19 622	1.46 690	1.32 679	1.43 653	1.37 668	1.19 683	1.27 668	0.86 615	0.39 679	0.31 676	0.36 660	0.37 674	0.35 639	0.34 646

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 231	0.32 565	0.74 594	0.51 608	0.42 633	1.15 658	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

zh-sn7	1.09 682	0.75 698	3.23 731	0.57 659	0.42 633	1.11 650	0.89 693	1.19 622	1.27 669	1.41 685	1.98 695	1.25 644	1.47 701	1.99 714	2.62 727	0.26 598	0.26 642	0.26 596	0.27 630	0.35 639	0.30 619

Wz-Net-TNSev	1.14 686	1.06 725	4.32 740	0.49 578	0.42 633	1.51 692	1.11 714	1.48 693	1.40 684	1.22 670	1.26 620	1.58 690	1.43 699	1.76 703	1.70 698	0.32 649	0.31 676	0.26 596	0.30 646	0.41 663	0.41 674

GwcNet	0.69 605	0.36 590	1.10 655	0.51 608	0.42 633	1.08 645	0.50 577	1.21 629	1.16 643	1.00 617	1.37 640	1.06 607	0.79 610	0.92 602	0.94 641	0.25 588	0.24 626	0.24 564	0.22 565	0.23 550	0.26 584

ADCPNet	1.03 670	0.48 643	2.70 726	0.54 641	0.42 633	1.40 682	0.75 675	1.13 591	1.07 624	1.22 670	1.42 650	1.68 693	1.09 672	1.36 681	3.45 738	0.30 633	0.28 655	0.29 628	0.32 662	0.37 650	0.35 651

GANetREF_RVC	0.80 632	0.75 698	0.86 625	0.66 689	0.42 633	1.15 658	0.98 703	1.14 600	1.19 649	1.01 622	1.02 535	1.10 622	0.90 640	1.15 647	0.76 595	0.48 702	0.39 704	0.57 707	0.38 678	0.63 707	0.46 689
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
PSMNet_ROB	0.64 590	0.37 597	0.65 550	0.56 653	0.42 633	0.97 622	0.83 685	1.21 629	0.92 549	0.79 483	1.02 535	1.08 614	0.63 522	0.82 555	0.91 639	0.29 626	0.20 588	0.31 638	0.31 654	0.26 580	0.23 561

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 402	0.20 306	0.74 594	0.38 292	0.43 640	0.39 318	0.26 197	0.94 506	0.49 293	0.53 324	0.77 386	0.93 568	0.45 406	0.63 421	0.24 159	0.16 340	0.10 99	0.17 328	0.18 464	0.20 482	0.20 511

Anonymous_2	0.82 636	0.44 634	0.63 539	0.40 370	0.43 640	0.80 580	0.52 596	0.72 401	0.77 446	0.71 436	0.60 313	0.87 543	0.76 596	0.75 520	0.58 545	0.52 709	0.54 725	0.54 705	4.82 773	0.56 697	0.40 670

FINET	0.67 599	0.42 627	1.00 644	0.46 547	0.43 640	0.83 596	0.89 693	1.08 570	1.50 692	0.87 547	1.14 587	0.71 463	0.68 557	0.92 602	0.70 582	0.36 672	0.30 666	0.26 596	0.24 598	0.35 639	0.33 638

edge stereo	0.76 622	0.38 607	0.74 594	0.52 624	0.43 640	0.80 580	0.53 601	1.28 660	1.06 617	1.28 677	1.38 645	1.81 696	1.11 674	1.08 638	0.85 614	0.33 658	0.32 682	0.41 677	0.28 638	0.32 621	0.36 653

ADCMid	1.14 686	0.52 663	2.23 719	0.53 634	0.43 640	1.07 641	0.75 675	1.23 642	1.05 611	2.15 720	1.44 656	1.50 682	1.43 699	1.56 690	5.01 748	0.26 598	0.24 626	0.29 628	0.31 654	0.37 650	0.33 638

NVstereo2D	0.60 582	0.30 555	0.75 602	0.48 563	0.43 640	0.89 605	0.48 565	1.05 558	1.15 642	0.66 404	0.86 451	0.88 548	0.70 574	0.99 618	0.65 568	0.32 649	0.15 471	0.28 618	0.20 524	0.40 657	0.36 653

StereoDRNet	0.64 590	0.33 574	0.68 565	0.51 608	0.43 640	1.03 634	0.53 601	1.47 692	0.99 582	1.10 651	0.87 459	1.07 612	0.71 578	0.82 555	0.88 625	0.23 565	0.19 573	0.25 577	0.23 582	0.27 591	0.19 485

SCION-MonSter	0.67 599	0.40 620	0.95 636	0.54 641	0.44 647	1.30 677	0.42 523	0.91 496	1.06 617	0.79 483	1.13 581	0.74 492	0.67 550	0.76 525	1.43 689	0.19 470	0.19 573	0.45 684	0.42 696	0.30 608	0.26 584

MFN_U_SF_RVC	1.09 682	0.59 674	1.97 713	0.67 692	0.44 647	1.93 713	0.60 627	1.85 721	1.36 677	1.61 697	1.54 668	1.95 704	1.37 695	1.64 697	1.73 699	0.40 684	0.37 697	0.45 684	0.48 708	0.44 669	0.44 682

FADNet	0.61 586	0.51 655	1.10 655	0.45 525	0.44 647	0.65 519	0.41 512	1.19 622	1.05 611	0.70 429	0.84 437	0.98 581	0.66 547	0.82 555	0.50 508	0.29 626	0.30 666	0.27 610	0.30 646	0.46 676	0.35 651

NCCL2	0.72 615	0.41 625	0.65 550	0.64 680	0.44 647	0.98 626	1.20 719	1.11 583	1.00 589	0.98 608	0.96 500	1.49 681	0.87 634	0.90 592	0.79 600	0.31 637	0.26 642	0.39 670	0.39 683	0.32 621	0.32 633

WCMA_ROB	1.14 686	0.36 590	0.76 607	0.49 578	0.44 647	1.23 671	0.67 648	1.11 583	1.23 656	2.84 739	3.95 742	3.28 732	1.83 721	1.25 664	0.99 651	0.44 692	0.34 690	0.34 653	0.37 674	0.41 663	0.40 670

DStereoO	0.96 660	0.70 694	0.72 585	0.62 677	0.45 652	0.74 553	0.92 699	1.09 574	1.29 673	1.19 663	1.23 614	0.99 583	1.71 715	1.29 669	0.99 651	2.01 752	0.35 692	0.77 719	0.30 646	1.42 732	0.38 664

AEACV	0.27 188	0.17 162	0.31 140	0.34 141	0.45 652	0.26 103	0.28 251	0.37 89	0.32 145	0.30 169	0.46 241	0.31 178	0.37 347	0.36 125	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.11 149

Wz-Net-SNSev	0.91 655	0.73 696	2.13 715	0.56 653	0.45 652	0.95 617	1.13 715	1.34 671	1.24 658	1.02 625	1.30 630	1.46 676	0.86 631	1.81 705	1.50 692	0.25 588	0.23 616	0.25 577	0.26 623	0.32 621	0.29 609

APVNet	0.71 611	0.37 597	0.89 631	0.56 653	0.45 652	1.18 665	0.68 653	1.41 686	0.85 499	0.81 499	1.15 593	1.04 600	0.81 615	1.10 642	1.17 672	0.26 598	0.28 655	0.32 645	0.31 654	0.29 599	0.30 619

Syn2CoEx	0.71 611	0.51 655	0.95 636	0.64 680	0.45 652	0.91 608	0.53 601	1.48 693	1.13 638	0.93 586	1.35 636	1.02 596	0.99 661	0.92 602	0.80 602	0.30 633	0.27 651	0.28 618	0.24 598	0.23 550	0.24 570

S-Stereo	0.74 618	0.35 585	0.96 639	0.56 653	0.45 652	0.82 593	0.60 627	1.24 649	1.60 704	0.96 598	1.41 648	1.12 626	0.94 652	0.80 549	1.04 660	0.26 598	0.31 676	0.28 618	0.25 608	0.32 621	0.47 694

ADCRef	0.80 632	0.43 629	1.32 685	0.50 592	0.45 652	1.07 641	0.51 593	1.07 566	0.98 577	1.17 659	1.42 650	0.87 543	0.91 641	0.85 574	3.19 732	0.18 435	0.16 507	0.23 547	0.23 582	0.22 533	0.21 531

CC-Net-ROB	0.82 636	0.96 717	0.85 620	0.58 661	0.45 652	1.27 675	0.70 663	1.17 617	1.02 596	0.83 520	1.23 614	0.90 557	0.77 603	1.06 632	0.69 579	0.46 697	0.34 690	1.71 736	0.38 678	0.59 704	0.36 653

FSD	0.48 471	0.47 642	0.53 489	0.54 641	0.46 660	0.48 392	0.52 596	0.53 239	0.48 289	0.48 301	0.48 250	0.49 330	0.48 424	0.51 283	0.49 506	0.45 694	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.46 676	0.45 686

YMNet	0.66 594	0.38 607	0.90 632	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 661	1.29 627	1.12 626	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 676	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

YMNet_1	0.66 594	0.38 607	0.90 632	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 661	1.29 627	1.12 626	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 676	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

rvit_stereo_0075_2	0.47 458	0.37 597	0.70 575	0.53 634	0.46 660	0.43 356	0.36 421	0.81 453	0.67 378	0.55 334	0.74 374	0.59 395	0.43 390	0.63 421	0.43 454	0.32 649	0.23 616	0.35 655	0.25 608	0.30 608	0.25 578

SHD	0.93 658	0.50 651	1.18 668	0.59 665	0.46 660	0.97 622	0.48 565	1.70 716	2.15 719	1.58 694	1.37 640	1.42 673	1.19 683	1.31 672	1.60 695	0.31 637	0.26 642	0.32 645	0.33 665	0.40 657	0.42 675

2222	1.14 686	0.53 666	1.55 702	0.79 710	0.47 665	1.56 695	1.67 743	1.49 695	1.24 658	1.24 673	2.23 701	3.21 729	1.25 687	1.53 686	1.63 696	0.47 701	0.28 655	0.50 701	0.36 672	0.48 681	0.29 609

GASNet	0.67 599	0.72 695	0.96 639	0.70 699	0.48 666	0.62 489	0.47 557	1.08 570	1.03 601	0.94 589	0.82 425	0.93 568	0.83 625	1.33 674	0.80 602	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.28 638	0.44 669	0.24 570

G-Net	0.95 659	0.46 641	1.04 648	0.64 680	0.48 666	2.12 720	0.64 640	1.01 541	0.87 514	1.75 706	2.82 725	1.30 652	1.64 713	1.06 632	0.96 646	0.36 672	0.29 661	0.35 655	0.25 608	0.45 673	0.42 675

FC-DCNN v2	1.65 716	0.51 655	0.65 550	0.61 673	0.49 668	1.61 699	0.70 663	1.75 719	1.56 700	4.74 756	4.91 752	6.46 754	3.31 745	1.91 709	1.11 665	0.46 697	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.48 681	0.46 689

FC-DCNN	1.59 712	0.51 655	0.66 556	0.61 673	0.49 668	1.56 695	0.70 663	1.66 713	1.53 694	4.64 753	4.62 750	5.85 750	3.34 747	1.84 707	1.11 665	0.46 697	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.48 681	0.46 689

w-ln-seven	0.96 660	0.48 643	2.41 723	0.54 641	0.50 670	1.41 684	0.70 663	1.67 714	1.81 711	1.49 687	1.50 663	1.26 645	0.87 634	1.15 647	1.80 707	0.23 565	0.21 598	0.25 577	0.25 608	0.31 615	0.26 584

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 669	0.57 672	1.51 700	0.67 692	0.50 670	2.57 725	1.66 742	1.20 627	1.43 685	1.38 683	1.57 670	1.33 661	0.92 646	1.64 697	0.88 625	0.37 675	0.39 704	0.46 688	0.60 721	0.41 663	0.40 670

stereogan	0.80 632	0.31 560	0.71 580	0.59 665	0.50 670	1.72 706	0.48 565	1.35 675	1.37 679	1.00 617	1.46 661	1.56 688	0.95 655	1.29 669	0.84 610	0.28 619	0.29 661	0.29 628	0.25 608	0.38 654	0.38 664

MSMD_ROB	1.21 694	0.49 647	0.62 529	0.59 665	0.50 670	1.62 701	0.67 648	1.23 642	1.24 658	2.45 731	3.77 736	3.09 727	2.98 742	1.32 673	0.81 605	0.45 694	0.41 708	0.49 699	0.51 716	0.47 679	0.44 682

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 471	0.21 353	1.26 677	0.39 325	0.51 674	0.28 144	0.30 281	1.25 653	0.44 259	0.68 415	1.11 570	0.86 537	0.33 289	0.67 463	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.20 524	0.22 533	0.24 570

WZ-Net	1.19 693	0.59 674	4.07 738	0.62 677	0.51 674	1.34 679	1.31 730	1.32 667	1.74 708	1.53 693	1.65 674	1.74 695	1.28 691	2.25 724	2.01 713	0.27 608	0.21 598	0.23 547	0.25 608	0.40 657	0.39 667

ADCS	1.51 710	0.61 679	3.42 732	0.59 665	0.51 674	1.27 675	1.08 713	1.59 707	1.81 711	1.91 714	1.66 676	1.51 685	1.42 698	1.94 712	8.60 757	0.33 658	0.32 682	0.33 650	0.36 672	0.44 669	0.42 675

ADCP+	1.06 676	0.35 585	1.51 700	0.49 578	0.51 674	1.45 689	0.55 610	1.25 653	1.03 601	1.16 658	1.15 593	1.10 622	1.07 671	1.56 690	6.75 755	0.19 470	0.16 507	0.23 547	0.21 547	0.28 595	0.21 531

XQC	0.89 651	0.65 687	1.31 683	0.67 692	0.52 678	1.22 669	0.68 653	1.26 655	1.52 693	1.14 657	1.11 570	1.28 649	1.04 668	1.40 684	1.77 703	0.38 676	0.24 626	0.37 665	0.31 654	0.53 692	0.47 694

BEATNet-Init1	15.13 772	0.82 708	50.86 797	0.72 703	0.53 679	38.10 788	7.03 765	11.83 766	14.25 771	29.78 794	30.17 793	48.21 797	22.64 784	26.78 785	18.11 773	0.42 689	0.38 699	0.47 689	0.46 699	0.51 687	0.48 697

PA-Net	0.67 599	0.43 629	0.83 618	0.50 592	0.53 679	0.94 614	0.68 653	1.10 577	1.14 641	0.80 486	0.88 467	0.87 543	0.77 603	1.02 627	0.88 625	0.24 578	0.41 708	0.29 628	0.44 698	0.26 580	0.34 646
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
fsdfsdds	3.34 740	0.62 682	2.19 718	0.75 707	0.54 681	7.70 756	1.13 715	3.94 751	6.50 758	6.05 763	10.49 769	11.93 763	6.06 754	2.52 732	3.44 737	0.39 679	0.38 699	0.65 712	0.49 713	0.47 679	0.61 710

mmmmmm	1.48 709	0.69 693	1.79 709	0.78 709	0.54 681	2.60 726	1.44 737	1.77 720	2.54 736	2.20 722	2.61 717	2.61 719	1.78 717	2.35 725	2.56 726	0.45 694	0.45 718	0.75 716	0.64 725	0.64 708	0.45 686

AF-Net	0.81 635	0.39 615	0.68 565	0.64 680	0.54 681	0.91 608	0.51 593	1.61 710	1.31 675	0.96 598	2.02 697	1.46 676	1.26 690	1.11 644	0.99 651	0.32 649	0.24 626	0.39 670	0.27 630	0.30 608	0.25 578

AnyNet_C01	1.56 711	1.05 723	7.45 747	0.64 680	0.54 681	1.99 714	1.38 733	1.43 689	1.36 677	1.63 700	1.92 691	1.84 698	1.33 694	2.40 727	4.03 741	0.33 658	0.32 682	0.32 645	0.34 667	0.44 669	0.45 686

Nwc_Net	0.78 628	0.38 607	0.73 589	0.60 671	0.55 685	1.05 639	0.55 610	1.67 714	1.05 611	0.88 557	1.86 689	1.40 672	1.09 672	1.10 642	0.87 621	0.30 633	0.25 634	0.36 660	0.38 678	0.29 599	0.29 609

AnyNet_C32	1.16 691	0.62 682	2.40 722	0.57 659	0.55 685	1.41 684	1.34 731	1.18 620	1.24 658	1.49 687	1.42 650	1.39 670	1.20 685	1.55 688	4.82 746	0.29 626	0.28 655	0.29 628	0.34 667	0.38 654	0.42 675

ELAS	1.63 715	0.61 679	0.95 636	0.68 696	0.55 685	3.01 741	1.55 740	2.39 732	2.33 731	3.64 749	3.89 740	2.75 721	2.90 741	2.15 720	2.27 722	0.52 709	0.45 718	0.50 701	0.48 708	0.54 694	0.52 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 700	0.87 711	1.76 708	0.86 715	0.56 688	4.29 748	1.79 748	1.50 697	1.98 716	1.61 697	1.85 688	1.84 698	1.41 697	1.89 708	1.36 684	0.48 702	0.40 706	0.56 706	0.57 719	0.69 711	0.48 697

MANE	4.13 749	0.51 655	0.64 544	0.66 689	0.56 688	6.89 754	0.99 705	7.55 759	12.04 765	6.68 766	8.57 767	10.69 761	9.45 759	7.59 766	6.39 753	0.49 704	0.43 715	0.48 695	0.98 742	0.49 684	0.48 697

ELAS_RVC	1.60 713	0.61 679	1.01 646	0.70 699	0.56 688	2.00 715	1.89 750	1.96 723	2.65 738	3.33 747	3.26 728	3.03 724	3.41 748	2.49 730	2.09 715	0.52 709	0.45 718	0.50 701	0.48 708	0.54 694	0.52 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111	1.92 724	0.60 678	2.43 724	0.71 702	0.57 691	2.60 726	3.13 759	2.12 728	1.97 715	2.27 726	2.74 721	3.21 729	3.13 744	5.16 751	5.06 749	0.38 676	0.35 692	0.47 689	0.38 678	0.54 694	0.53 706

TARStereo	5.47 756	0.45 638	9.36 751	0.64 680	0.57 691	8.94 758	4.10 762	8.88 761	13.09 769	10.59 770	15.01 780	16.60 771	11.04 764	3.84 746	3.37 734	0.42 689	0.40 706	0.43 679	0.41 691	0.56 697	0.72 716

FAST (zero-shot)	0.28 196	0.18 205	0.46 399	0.51 608	0.57 691	0.18 22	0.25 171	0.54 242	0.22 33	0.22 55	0.31 157	0.27 138	0.25 155	0.42 189	0.24 159	0.21 519	0.18 553	0.15 236	0.17 434	0.14 219	0.17 429

RTS	1.98 726	0.96 717	11.36 760	0.65 686	0.57 691	2.77 732	1.40 734	1.39 682	2.26 722	1.89 711	2.56 713	1.32 658	1.25 687	5.20 752	4.05 742	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

RTSA	1.98 726	0.96 717	11.36 760	0.65 686	0.57 691	2.77 732	1.40 734	1.39 682	2.26 722	1.89 711	2.56 713	1.32 658	1.25 687	5.20 752	4.05 742	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

RP	0.76 622	0.36 590	0.63 539	0.66 689	0.58 696	0.80 580	0.55 610	1.14 600	1.22 655	0.97 603	1.65 674	1.43 675	1.32 692	1.01 622	0.84 610	0.33 658	0.30 666	0.36 660	0.30 646	0.34 634	0.34 646

ccnet	0.82 636	0.57 672	0.75 602	0.54 641	0.59 697	1.09 648	0.66 645	1.38 681	0.94 563	1.12 654	1.44 656	1.29 650	0.92 646	0.95 617	1.24 676	0.49 704	0.42 710	0.50 701	0.47 706	0.51 687	0.46 689

FCDSN-DC	1.39 705	0.56 670	0.65 550	0.74 704	0.59 697	1.38 681	0.63 636	1.35 675	1.39 682	3.26 746	4.50 749	4.61 740	2.63 737	1.58 692	1.03 657	0.46 697	0.42 710	0.48 695	0.47 706	0.50 686	0.50 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TCMNet	0.66 594	0.39 615	0.98 642	0.59 665	0.61 699	0.96 620	0.55 610	1.05 558	0.90 537	0.84 527	1.14 587	0.89 552	0.65 539	0.85 574	1.01 656	0.26 598	0.26 642	0.31 638	0.28 638	0.32 621	0.29 609

UHP	12.84 770	0.68 691	18.22 767	0.82 713	0.62 700	25.49 777	5.53 763	21.64 785	40.95 800	23.57 784	34.53 794	25.52 784	26.31 787	14.39 772	14.00 769	0.43 691	0.30 666	0.48 695	0.37 674	0.81 716	2.09 757

DStereoFS	1.87 722	0.85 710	1.03 647	0.75 707	0.62 700	2.04 717	0.65 642	1.74 718	1.55 697	1.52 692	1.90 690	2.36 714	12.92 769	3.85 747	1.74 700	0.44 692	0.31 676	0.82 723	0.46 699	0.84 717	1.10 737

DGSMNet	0.76 622	0.55 669	1.29 681	0.58 661	0.62 700	0.94 614	0.70 663	1.26 655	1.11 632	0.83 520	1.24 616	1.00 587	0.71 578	1.03 629	0.81 605	0.34 664	0.29 661	0.41 677	0.40 686	0.57 700	0.55 708

PVD	1.28 699	0.67 690	1.28 678	0.74 704	0.62 700	1.50 691	0.84 688	1.99 724	2.96 742	2.18 721	2.36 707	1.85 700	1.95 725	1.92 710	1.94 710	0.39 679	0.36 696	0.49 699	0.37 674	0.51 687	0.64 712

RGC	0.79 631	0.59 674	0.71 580	0.65 686	0.65 704	0.92 613	0.58 621	1.29 661	1.05 611	1.07 643	1.45 659	1.47 679	1.03 666	1.21 659	0.88 625	0.32 649	0.30 666	0.48 695	0.40 686	0.37 650	0.37 658

Selective-IGEV-i16pa	78.59 804	120.99 804	16.46 765	1.04 724	0.66 705	181.07 805	2.17 753	153.90 806	139.75 806	56.45 804	153.05 804	107.32 805	157.92 806	200.46 806	96.57 803	94.09 805	1.23 760	2.69 757	0.31 654	0.96 723	84.68 805

NCC-stereo	0.78 628	0.40 620	0.76 607	0.61 673	0.67 706	0.81 585	0.69 658	1.54 705	1.11 632	0.90 569	1.36 637	1.33 661	1.16 678	1.19 653	0.88 625	0.31 637	0.30 666	0.37 665	0.48 708	0.33 628	0.33 638

Abc-Net	0.78 628	0.40 620	0.76 607	0.61 673	0.67 706	0.81 585	0.69 658	1.54 705	1.11 632	0.90 569	1.36 637	1.33 661	1.16 678	1.19 653	0.88 625	0.31 637	0.30 666	0.37 665	0.48 708	0.33 628	0.33 638
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.72 615	0.35 585	0.64 544	0.53 634	0.67 706	1.31 678	0.67 648	1.20 627	1.18 647	1.05 636	0.87 459	1.27 647	0.93 651	0.93 608	1.27 680	0.22 547	0.16 507	0.26 596	0.23 582	0.40 657	0.39 667

PASM	0.90 654	0.64 685	1.69 704	0.69 698	0.69 709	0.78 570	0.84 688	1.03 550	1.26 668	1.19 663	1.15 593	1.31 653	0.98 660	1.24 663	1.03 657	0.52 709	0.56 727	0.59 710	0.66 726	0.56 697	0.54 707

CES	0.28 196	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.70 710	0.37 292	0.27 221	0.48 195	0.46 274	0.34 199	0.48 250	0.27 138	0.22 114	0.39 151	0.23 138	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.13 165	0.17 429

U	0.45 431	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.71 711	3.55 744	0.20 54	0.41 132	0.38 213	0.26 110	0.23 58	0.24 102	0.22 114	0.26 13	0.22 96	0.15 279	0.09 28	0.88 724	0.13 255	0.13 165	0.11 149

nnnnnnn	1.69 718	0.64 685	2.14 716	0.80 711	0.73 712	1.79 710	1.01 708	2.00 725	2.36 734	2.69 734	4.20 745	4.71 742	2.34 731	2.45 728	2.27 722	0.53 713	0.53 724	0.66 713	0.62 724	0.69 711	0.62 711

DStereoSA	1.73 719	0.63 684	1.57 703	0.80 711	0.79 713	1.26 674	1.30 726	1.34 671	1.43 685	1.24 673	7.52 765	0.92 565	7.68 757	1.65 701	2.29 724	0.41 685	0.29 661	0.63 711	0.60 721	1.04 726	1.18 743

DeepPrunerF	0.89 651	0.52 663	3.43 733	0.68 696	0.81 714	0.72 551	0.72 671	1.22 637	1.99 717	0.93 586	1.01 526	0.87 543	0.86 631	1.08 638	0.95 644	0.34 664	0.28 655	0.43 679	0.39 683	0.30 608	0.32 633

STTRV1_RVC	0.82 636	0.59 674	1.16 662	0.67 692	0.81 714	1.11 650	0.63 636	1.30 664	1.11 632	0.98 608	1.33 634	1.08 614	0.95 655	1.26 665	0.87 621	0.55 716	0.25 634	0.43 679	0.39 683	0.58 703	0.40 670

Selective-IGEV-i1pa	15.35 773	22.27 782	18.31 768	1.71 738	0.87 716	28.61 787	12.26 773	25.48 788	20.48 784	19.78 783	22.75 783	28.20 786	22.64 784	29.07 786	17.31 772	12.88 782	2.88 768	6.84 776	0.99 743	1.67 734	12.03 782

NVStereoNet_ROB	1.24 696	0.90 713	1.13 659	0.86 715	0.88 717	1.11 650	0.99 705	1.42 687	1.53 694	1.59 696	2.48 710	2.24 710	1.53 703	1.96 713	1.30 681	0.76 724	0.70 732	0.78 720	1.00 744	0.71 714	0.88 725
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.76 622	0.75 698	1.08 654	1.01 722	0.90 718	0.69 531	0.50 577	1.11 583	1.03 601	0.78 478	1.11 570	0.80 522	0.72 582	0.88 584	0.63 563	0.53 713	0.27 651	0.76 718	0.46 699	0.66 710	0.47 694

SAMSARA	1.07 678	0.65 687	1.19 669	1.06 726	0.90 718	1.76 708	1.76 747	1.46 691	1.44 688	1.51 690	1.16 598	2.00 705	1.14 676	1.48 685	1.31 682	0.39 679	0.44 717	0.35 655	0.38 678	0.49 684	0.49 700

MADNet+	2.23 733	2.43 755	10.85 757	1.22 730	0.91 720	2.76 731	1.40 734	2.12 728	1.67 707	1.32 679	1.74 682	1.86 701	1.74 716	6.25 755	4.41 745	0.65 719	0.64 730	0.58 709	0.54 718	0.80 715	0.76 718

PWCK	1.92 724	1.66 746	3.12 730	1.65 736	0.91 720	2.84 734	2.26 754	2.10 727	2.41 735	2.36 729	2.31 702	2.22 708	1.82 719	3.43 740	2.03 714	1.61 747	0.71 734	1.51 733	0.82 735	1.69 735	0.91 726

MFMNet_re	1.14 686	0.97 720	1.19 669	0.99 719	0.95 722	1.25 673	1.22 722	1.39 682	1.55 697	1.69 704	1.67 678	1.21 640	1.53 703	1.12 645	0.99 651	0.87 728	0.75 739	0.79 721	0.75 730	0.90 718	0.94 727

UDG	0.88 649	0.82 708	0.67 560	1.00 721	0.96 723	1.02 631	0.57 620	1.13 591	0.99 582	0.90 569	0.97 513	1.31 653	0.99 661	0.85 574	0.84 610	0.54 715	0.32 682	1.77 737	0.40 686	0.94 721	0.66 714

Consistency-Raft	1.01 666	0.81 705	1.24 675	0.84 714	0.97 724	0.81 585	0.84 688	1.30 664	1.59 701	1.05 636	1.68 679	1.12 626	0.91 641	0.92 602	1.11 665	0.65 719	0.74 735	0.79 721	0.90 738	1.06 728	0.79 721

PDISCO_ROB	0.91 655	0.48 643	1.06 650	0.99 719	0.97 724	1.67 704	0.63 636	1.64 712	1.59 701	1.06 640	1.18 602	1.31 653	0.79 610	1.55 688	0.97 647	0.49 704	0.22 606	0.45 684	0.40 686	0.45 673	0.37 658

SQANet	0.82 636	0.74 697	0.67 560	1.13 727	0.98 726	1.11 650	0.47 557	1.07 566	0.83 486	0.91 574	1.05 550	1.03 598	0.74 589	1.01 622	0.64 566	0.61 718	0.24 626	1.03 728	0.35 671	1.18 730	0.58 709

FADE	5.17 754	2.05 751	13.14 764	1.03 723	0.99 727	2.09 718	0.91 697	3.91 750	3.00 743	1.76 707	1.60 672	2.73 720	6.73 756	5.95 754	3.95 740	11.57 781	1.70 765	23.09 791	15.86 783	0.62 706	0.65 713

SGM+DAISY	1.35 702	0.94 716	1.25 676	0.96 718	1.00 728	1.52 693	1.02 709	1.34 671	1.21 653	2.64 733	2.65 719	2.44 715	1.56 707	1.64 697	1.26 678	0.97 731	0.95 756	0.90 725	0.90 738	0.94 721	0.96 730

GCST	0.83 643	1.22 728	0.74 594	1.58 735	1.01 729	1.06 640	0.23 137	0.78 441	0.78 457	0.97 603	0.65 332	0.78 511	0.35 308	0.92 602	0.34 348	0.96 729	0.65 731	1.20 730	0.81 734	0.91 719	0.70 715

anonymity	0.97 662	0.89 712	1.05 649	0.92 717	1.03 730	0.97 622	0.81 683	1.29 661	0.91 544	1.07 643	0.98 515	1.00 587	0.95 655	1.02 627	0.92 640	0.96 729	0.95 756	0.90 725	0.91 741	0.92 720	0.94 727

SPS-STEREO	1.25 697	0.93 714	1.06 650	1.04 724	1.03 730	1.41 684	0.91 697	1.51 700	1.19 649	2.09 718	1.83 686	1.94 703	1.39 696	1.62 694	1.39 687	0.97 731	0.94 755	0.90 725	0.89 737	0.96 723	0.96 730
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.04 671	0.93 714	0.88 627	1.33 733	1.05 732	1.66 702	0.70 663	1.40 685	1.18 647	1.08 647	1.32 633	1.33 661	0.91 641	1.23 662	0.76 595	0.72 722	0.46 721	1.24 731	0.50 714	1.40 731	0.75 717

WAO-7	1.90 723	1.20 727	1.35 688	1.27 731	1.06 733	2.84 734	1.56 741	3.23 741	3.06 746	2.23 724	3.33 732	3.17 728	2.28 730	3.12 737	2.21 717	1.02 733	0.91 751	1.06 729	1.03 747	1.04 726	0.97 733

Ntro	1.09 682	0.97 720	0.91 634	1.44 734	1.19 734	1.69 705	0.80 682	1.35 675	1.25 665	1.00 617	1.29 627	1.31 653	0.97 659	1.26 665	0.84 610	0.84 726	0.43 715	1.36 732	0.50 714	1.56 733	0.78 719

DDUNet	1.06 676	2.56 758	0.68 565	1.21 729	1.26 735	1.03 634	0.69 658	1.11 583	0.94 563	0.96 598	1.22 609	1.27 647	0.82 620	0.93 608	0.72 589	0.84 726	0.38 699	1.99 740	0.60 721	1.10 729	0.85 723

RainbowNet	1.35 702	1.49 736	1.19 669	1.88 743	1.45 736	1.48 690	1.07 712	1.61 710	1.55 697	1.20 668	1.59 671	1.54 686	1.13 675	1.34 676	0.97 647	1.36 744	0.70 732	1.82 738	0.79 733	1.71 736	1.07 736

JetBlue	2.78 736	1.26 729	7.04 746	1.16 728	1.48 737	8.00 757	6.02 764	2.60 734	1.92 714	2.12 719	2.64 718	3.34 734	3.05 743	6.49 756	3.39 735	0.78 725	0.76 740	0.75 716	0.76 731	0.97 725	1.18 743

ACVNet-4b	1.35 702	1.31 731	1.10 655	1.90 744	1.59 738	1.92 712	0.77 677	1.52 703	1.62 705	1.05 636	1.60 672	2.11 707	0.94 652	1.64 697	0.77 599	1.30 741	0.35 692	2.03 744	0.67 727	1.88 744	0.84 722

ACVNet_2	1.65 716	1.27 730	1.41 695	1.75 739	1.62 739	2.22 721	1.20 719	2.30 731	2.62 737	1.78 708	2.56 713	3.03 724	1.61 710	1.54 687	1.12 669	1.06 734	0.58 729	1.82 738	0.70 729	1.82 740	0.96 730

ACVNet_1	1.46 707	1.33 732	1.12 658	1.91 745	1.62 739	1.83 711	0.98 703	2.00 725	1.85 713	1.39 684	1.53 667	2.32 712	1.53 703	1.34 676	1.11 665	1.30 741	0.50 723	2.06 746	0.58 720	1.93 746	0.95 729

WAO-8	2.92 737	1.55 741	1.35 688	1.79 740	1.63 741	5.23 750	1.22 722	4.58 754	12.56 767	2.84 739	4.07 744	4.83 744	2.72 739	3.49 741	2.25 720	1.27 738	0.91 751	1.99 740	1.15 752	1.86 741	1.15 739

Venus	2.92 737	1.55 741	1.35 688	1.79 740	1.63 741	5.23 750	1.22 722	4.58 754	12.56 767	2.84 739	4.06 743	4.83 744	2.72 739	3.49 741	2.25 720	1.27 738	0.91 751	1.99 740	1.15 752	1.86 741	1.15 739

WAO-6	2.04 730	1.50 737	1.16 662	1.70 737	1.67 743	2.69 728	1.44 737	3.06 738	3.63 752	1.98 715	3.27 729	3.54 738	2.07 728	2.36 726	2.22 719	1.31 743	0.91 751	2.04 745	1.22 754	1.73 737	1.27 746

MonStereo1	1.98 726	1.48 735	1.43 697	1.81 742	1.69 744	2.88 737	0.78 679	2.47 733	3.47 749	2.20 722	4.36 748	3.39 735	2.50 734	2.18 721	1.58 694	1.19 736	0.54 725	1.65 735	0.87 736	1.78 738	1.29 747

LVE	2.12 732	1.44 734	1.36 692	1.99 746	1.78 745	2.75 730	1.79 748	2.82 735	3.95 754	1.90 713	4.33 747	3.52 737	1.81 718	2.24 723	1.74 700	1.74 749	0.87 747	2.06 746	1.13 750	1.91 745	1.35 748

DispFullNet	1.60 713	2.63 759	2.75 727	2.56 754	1.79 746	1.24 672	0.47 557	1.37 680	1.45 689	1.87 710	1.50 663	1.55 687	2.46 732	2.04 716	1.04 660	0.59 717	0.18 553	2.32 749	0.68 728	2.29 750	1.14 738

Dean	1.98 726	1.36 733	1.36 692	2.12 747	1.81 747	2.74 729	1.36 732	3.37 745	3.80 753	2.08 717	3.32 731	3.21 729	1.82 719	1.71 702	1.67 697	1.27 738	0.77 741	1.99 740	0.90 738	1.86 741	1.03 735

IMH-64-1	1.86 720	1.62 743	1.16 662	2.20 748	1.89 748	2.33 722	1.30 726	2.89 736	2.29 727	1.66 701	2.80 723	2.49 716	1.61 710	2.10 717	1.78 705	1.60 745	0.74 735	2.43 750	1.02 745	2.12 747	1.17 741

IMH-64	1.86 720	1.62 743	1.16 662	2.20 748	1.89 748	2.33 722	1.30 726	2.89 736	2.29 727	1.66 701	2.80 723	2.49 716	1.61 710	2.10 717	1.78 705	1.60 745	0.74 735	2.43 750	1.02 745	2.12 747	1.17 741

IMH	2.04 730	1.62 743	1.20 672	2.20 748	1.89 748	2.91 740	1.30 726	3.11 739	3.03 744	1.81 709	3.35 733	3.03 724	1.90 722	2.48 729	1.80 707	1.66 748	0.77 741	2.45 752	1.04 748	2.15 749	1.19 745

tt	6.20 757	0.20 306	5.89 744	3.55 762	2.07 751	11.26 761	19.21 774	11.74 765	5.46 756	2.69 734	2.04 699	4.87 747	6.25 755	3.70 744	7.09 756	8.32 774	11.17 784	4.93 771	5.41 775	5.74 766	2.37 758

TorneroNet	4.53 752	1.89 748	1.48 699	2.55 753	2.27 752	13.78 770	1.69 745	4.84 758	23.73 786	2.89 742	7.70 766	7.06 756	2.69 738	4.26 750	3.42 736	1.84 751	0.77 741	2.68 756	1.13 750	2.42 752	1.47 750

TorneroNet-64	3.44 741	1.86 747	1.42 696	2.58 755	2.28 753	6.87 753	1.68 744	4.70 756	12.03 764	2.31 727	5.59 761	8.25 757	2.55 736	3.97 748	2.73 728	1.81 750	0.74 735	2.57 754	1.07 749	2.35 751	1.44 749

DPSimNet_ROB	3.58 745	2.45 756	8.57 748	2.53 752	2.37 754	2.88 737	3.77 761	3.14 740	3.23 747	4.71 755	3.86 739	4.68 741	4.87 753	4.07 749	5.62 750	2.33 758	2.33 767	2.47 753	2.52 762	2.51 754	2.64 761

KSHMR	2.57 734	1.93 749	1.69 704	2.63 756	2.42 755	2.86 736	2.07 751	3.27 743	6.50 758	2.49 732	3.36 734	3.41 736	1.92 723	2.49 730	1.94 710	2.13 755	1.40 763	2.79 760	1.50 758	2.73 755	1.77 751

UNDER WATER	3.46 742	2.07 752	3.64 735	3.09 759	2.48 756	3.75 746	2.42 756	3.31 744	13.77 770	2.90 743	2.95 726	5.84 749	3.69 749	3.69 743	3.48 739	2.07 754	1.11 758	2.70 758	1.40 756	2.84 758	1.98 754

UNDER WATER-64	3.53 743	2.01 750	3.94 736	3.22 761	2.49 757	5.41 752	2.60 757	3.43 746	12.41 766	3.03 744	2.68 720	6.07 752	4.04 750	3.79 745	3.33 733	2.02 753	1.24 761	2.63 755	1.46 757	2.78 756	2.08 756

ktn	2.98 739	2.25 753	1.73 707	2.84 757	2.53 758	3.76 747	2.15 752	3.70 747	5.47 757	2.75 736	5.17 756	5.94 751	2.48 733	3.23 738	2.46 725	2.34 759	1.44 764	2.78 759	2.03 761	2.45 753	2.01 755

notaker	2.76 735	2.29 754	1.80 710	2.96 758	2.58 759	2.90 739	1.75 746	3.24 742	3.05 745	2.78 737	4.24 746	6.15 753	2.51 735	3.34 739	2.75 729	2.31 757	1.18 759	3.00 761	1.65 759	2.84 758	1.97 753

JetRed	5.27 755	5.84 762	12.81 763	2.36 751	2.83 760	12.23 763	10.50 772	4.46 753	3.60 750	3.86 750	3.83 738	4.85 746	4.18 751	6.78 758	11.96 766	2.17 756	2.96 770	2.18 748	1.97 760	3.38 762	2.68 762

HanzoNet	6.76 759	2.45 756	4.22 739	3.19 760	2.94 761	3.62 745	2.28 755	4.79 757	7.20 760	14.00 777	13.19 775	17.49 775	22.30 783	13.25 771	6.19 752	4.20 763	1.93 766	3.10 762	2.56 763	3.35 761	2.88 763

MADNet++	4.03 747	2.70 760	3.44 734	3.72 763	3.44 762	4.44 749	3.52 760	3.95 752	3.61 751	4.46 751	4.98 753	4.10 739	4.58 752	7.00 759	5.89 751	3.74 761	3.67 771	3.27 763	2.71 764	3.70 764	3.66 764

light-stereo	3.53 743	1.05 723	10.69 756	9.45 768	6.82 763	2.10 719	0.64 640	3.71 748	2.70 740	4.77 757	4.98 753	6.83 755	1.32 692	6.71 757	1.35 683	1.20 737	1.29 762	0.66 713	0.77 732	1.79 739	1.85 752

ASD4	9.96 767	8.86 765	17.78 766	7.17 764	9.80 764	16.08 771	28.92 778	9.77 764	8.20 762	7.02 767	7.08 764	8.47 758	9.57 760	11.17 770	20.26 774	4.12 762	4.14 772	5.57 775	4.74 772	5.53 765	4.90 766

PML	40.80 797	29.24 783	11.87 762	7.20 765	14.47 765	92.13 803	213.69 806	7.63 760	23.35 785	74.72 805	190.14 806	50.17 798	26.15 786	21.39 779	12.70 767	8.76 775	2.92 769	8.45 777	3.25 771	13.26 778	4.42 765

USTest	12.99 771	14.18 772	20.00 769	16.24 769	14.97 766	20.80 773	31.95 781	16.20 775	10.91 763	8.79 769	9.48 768	13.94 764	10.50 761	16.11 773	21.44 776	3.17 760	4.82 773	5.08 772	5.36 774	8.81 769	7.13 767

DGTPSM_ROB	12.07 768	8.00 763	20.99 770	8.93 766	16.78 767	10.67 759	30.87 779	9.01 762	15.16 772	6.50 764	15.41 781	9.04 759	14.85 771	9.25 767	21.67 777	4.57 764	8.57 776	5.08 772	9.28 776	5.90 767	10.95 775

DPSMNet_ROB	12.08 769	8.00 763	21.00 771	8.97 767	16.79 768	10.67 759	30.89 780	9.02 763	15.17 773	6.51 765	15.41 781	9.04 759	14.85 771	9.27 768	21.67 777	4.58 765	8.57 776	5.09 774	9.29 779	5.90 767	10.95 775

TCMNet-wrong-test	8.97 760	10.42 768	8.74 749	19.56 772	17.61 769	12.53 765	9.01 770	13.59 768	2.18 720	4.64 753	5.11 755	14.63 770	11.09 766	7.19 760	9.73 758	5.56 773	0.89 749	3.77 764	3.11 765	10.34 771	9.80 770

noway3	9.04 761	9.99 767	10.50 755	19.30 770	17.88 770	12.49 764	8.93 768	13.62 769	2.27 725	4.85 759	5.57 758	14.37 765	10.99 762	7.30 761	9.94 759	5.36 766	0.86 744	3.94 768	3.20 767	10.28 770	9.17 768

noway2	9.12 762	9.84 766	11.24 759	19.40 771	17.88 770	12.54 766	8.94 769	13.58 767	2.22 721	4.85 759	5.59 761	14.48 768	11.09 766	7.31 762	9.96 760	5.48 769	0.86 744	3.93 765	3.20 767	10.34 771	9.76 769

noway4	9.14 763	10.89 769	8.97 750	19.91 777	17.90 772	12.71 769	9.04 771	13.72 770	2.34 732	4.80 758	5.47 757	14.56 769	11.25 768	7.32 763	9.98 761	5.54 772	0.89 749	3.93 765	3.19 766	10.47 775	10.04 773

zzzz4	9.23 765	11.07 770	11.03 758	19.80 775	17.91 773	12.68 768	8.89 766	13.79 771	2.29 727	4.85 759	5.58 759	14.47 767	11.04 764	7.33 764	10.03 762	5.51 770	0.87 747	3.94 768	3.20 767	10.42 773	9.93 771

noway1	9.20 764	11.07 770	10.41 754	19.80 775	17.91 773	12.67 767	8.90 767	13.79 771	2.26 722	4.85 759	5.58 759	14.44 766	11.03 763	7.33 764	10.03 762	5.51 770	0.86 744	3.93 765	3.20 767	10.42 773	9.93 771

iinet-test	16.76 774	17.57 773	22.97 773	19.69 773	18.39 775	24.48 775	34.18 782	20.02 776	15.35 774	12.55 772	12.85 770	18.13 777	15.39 774	19.59 774	24.25 779	8.86 776	8.72 778	8.95 778	9.28 776	12.74 776	11.26 778

IINet	16.76 774	17.57 773	22.97 773	19.69 773	18.39 775	24.48 775	34.18 782	20.02 776	15.35 774	12.55 772	12.85 770	18.13 777	15.39 774	19.59 774	24.25 779	8.86 776	8.72 778	8.95 778	9.28 776	12.74 776	11.26 778

DPSM_ROB	17.78 776	18.63 776	24.31 779	20.90 779	19.47 777	25.97 779	36.21 785	21.23 783	16.24 777	13.38 775	14.06 777	19.18 780	16.30 776	20.78 777	25.67 782	9.38 778	9.23 781	9.49 780	9.82 780	13.51 779	11.91 780

DPSM	17.78 776	18.63 776	24.31 779	20.90 779	19.47 777	25.97 779	36.21 785	21.23 783	16.24 777	13.38 775	14.06 777	19.18 780	16.30 776	20.78 777	25.67 782	9.38 778	9.23 781	9.49 780	9.82 780	13.51 779	11.91 780

real-time stereo	18.86 778	19.13 778	25.10 781	21.98 781	20.64 779	27.70 785	37.36 787	24.94 787	16.89 779	14.12 781	14.79 779	21.16 782	18.29 781	21.71 783	26.43 784	10.17 780	9.37 783	10.44 782	10.39 782	14.04 781	12.58 783

Anonymous_1	33.25 783	18.26 775	23.92 775	20.54 778	21.28 780	25.59 778	35.94 784	22.01 786	15.57 776	13.33 774	13.49 776	18.08 776	15.29 773	20.36 776	24.60 781	16.28 786	8.84 780	66.59 800	118.00 802	155.73 805	11.23 777

LRCNet_RVC	21.24 781	31.15 784	21.41 772	28.98 783	23.82 781	3.13 742	0.60 627	20.96 782	1.59 701	25.58 785	28.15 789	21.99 783	14.79 770	21.94 784	16.41 771	28.89 797	14.87 785	33.53 796	31.28 794	29.51 793	26.16 791

HaxPig	31.96 782	37.24 787	34.27 782	24.37 782	24.88 782	18.26 772	19.86 775	20.64 781	28.52 787	35.97 795	38.75 795	25.57 785	28.72 788	33.88 787	34.39 788	35.94 800	38.87 801	37.80 797	40.48 799	39.68 794	41.15 800

MEDIAN_ROB	37.38 794	40.85 797	40.60 786	32.31 784	31.85 783	27.20 781	24.55 776	29.10 789	33.19 796	42.09 803	41.76 797	33.35 787	34.39 797	39.78 790	37.07 789	43.64 802	44.10 803	44.12 799	43.40 801	41.51 798	42.76 802

AVERAGE_ROB	37.58 795	40.13 796	40.15 785	34.81 785	33.82 784	28.55 786	25.10 777	32.02 790	34.06 797	41.28 802	40.66 796	34.46 788	34.81 798	39.18 789	37.57 790	42.78 801	43.44 802	43.82 798	43.03 800	40.47 795	41.51 801

Hybrid-DGEV	35.78 788	37.50 792	48.96 796	42.25 790	39.20 785	52.33 794	73.10 793	42.63 796	32.52 789	26.62 787	28.31 792	38.50 790	32.87 793	41.67 793	51.55 792	18.77 792	18.56 791	19.18 789	19.83 790	27.20 784	23.97 786

CasAABBNet	35.74 787	37.43 788	48.72 793	42.22 787	39.20 785	52.24 789	73.12 795	42.61 793	32.62 793	26.78 791	27.95 787	38.58 793	32.60 792	41.67 793	51.65 795	18.74 788	18.57 792	19.15 785	19.77 786	27.20 784	23.98 787

RAFT-FEzeroshot	35.73 785	37.45 789	48.67 790	42.23 788	39.22 787	52.25 790	73.13 796	42.62 794	32.59 790	26.71 788	27.70 785	38.57 791	32.57 790	41.68 795	51.67 796	18.75 789	18.58 793	19.15 785	19.78 787	27.21 786	23.98 787

RAFT-FE	35.73 785	37.45 789	48.67 790	42.23 788	39.22 787	52.25 790	73.13 796	42.62 794	32.59 790	26.71 788	27.70 785	38.57 791	32.57 790	41.68 795	51.67 796	18.75 789	18.58 793	19.15 785	19.78 787	27.21 786	23.98 787

FlowAnything	35.81 789	37.53 794	48.80 794	42.20 786	39.22 787	52.25 790	73.16 798	42.56 791	32.89 795	26.76 790	28.30 790	38.69 795	33.09 795	41.63 792	51.62 794	18.76 791	18.59 796	19.21 790	19.92 791	27.16 783	23.91 785

Selective-RAFT-Error	35.84 790	37.49 791	48.83 795	42.26 791	39.24 790	52.30 793	73.09 792	42.66 797	32.61 792	26.80 792	28.30 790	38.84 796	33.51 796	41.68 795	51.59 793	18.82 793	18.58 793	19.17 788	19.80 789	27.28 788	24.05 790

fast-reg	35.48 784	37.51 793	48.70 792	42.44 792	40.46 791	52.73 796	73.11 794	42.56 791	32.38 788	26.19 786	27.27 784	36.81 789	30.62 789	41.02 791	51.32 791	18.30 787	18.53 790	19.10 783	19.67 785	27.14 782	23.66 784

LSM	4.74 753	0.77 702	10.16 753	0.70 699	56.56 792	1.02 631	1.00 707	1.24 649	1.62 705	2.04 716	2.34 705	1.33 661	1.17 680	1.38 683	1.09 664	0.33 658	0.49 722	0.39 670	0.46 699	0.51 687	10.09 774

zzzz2	53.63 798	56.68 798	73.37 799	63.97 797	58.93 793	78.37 801	110.06 801	64.29 803	48.31 801	40.26 798	42.53 798	57.21 799	47.86 799	62.08 801	77.14 801	28.03 795	27.91 797	28.80 792	29.89 792	40.95 796	35.94 793

noway5	53.63 798	56.68 798	73.37 799	63.97 797	58.93 793	78.37 801	110.06 801	64.29 803	48.31 801	40.26 798	42.53 798	57.21 799	47.86 799	62.08 801	77.14 801	28.03 795	27.91 797	28.80 792	29.89 792	40.95 796	35.94 793

DLNR-FE	20.05 779	36.38 786	38.08 784	170.06 804	60.08 795	0.23 58	0.20 54	14.13 774	0.36 186	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.63 421	0.28 267	5.38 767	0.10 99	0.15 236	0.11 164	73.09 802	0.11 149

DLNR_Zeroshot_test	20.09 780	36.28 785	38.04 783	169.85 803	61.80 796	0.23 58	0.20 54	13.88 773	0.37 203	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.62 407	0.28 267	5.46 768	0.10 99	0.15 236	0.11 164	72.60 801	0.11 149

xxxxx1	36.64 791	19.51 779	24.21 776	61.66 794	64.63 797	27.28 782	40.10 788	20.25 778	18.63 781	14.07 778	12.97 772	17.26 772	17.36 778	21.70 780	27.93 785	13.18 783	18.50 787	111.26 803	133.37 803	29.24 790	39.73 797

tt_ll	36.64 791	19.51 779	24.21 776	61.66 794	64.63 797	27.28 782	40.10 788	20.25 778	18.63 781	14.07 778	12.97 772	17.26 772	17.36 778	21.70 780	27.93 785	13.18 783	18.50 787	111.26 803	133.37 803	29.24 790	39.73 797

ff	36.64 791	19.51 779	24.21 776	61.66 794	64.63 797	27.28 782	40.10 788	20.25 778	18.63 781	14.07 778	12.97 772	17.26 772	17.36 778	21.70 780	27.93 785	13.18 783	18.50 787	111.26 803	133.37 803	29.24 790	39.73 797

zzzzzz3	56.43 800	57.01 800	74.40 801	78.00 799	76.38 800	77.61 800	92.21 800	62.81 801	50.42 803	40.52 800	45.11 800	70.20 801	62.22 801	61.64 799	77.00 800	29.64 798	27.99 799	31.12 794	32.03 795	45.83 800	36.59 795

zzz1	56.46 801	57.02 801	74.61 802	78.01 800	76.39 801	77.52 799	92.13 799	62.93 802	50.48 804	40.59 801	45.21 801	70.20 801	62.34 802	61.65 800	76.98 799	29.64 798	27.99 799	31.12 794	32.03 795	45.82 799	36.60 796

LSM0	38.95 796	37.60 795	48.58 789	43.57 793	91.06 802	52.57 795	72.57 791	43.17 798	32.63 794	26.97 793	27.97 788	38.65 794	32.94 794	41.86 798	51.78 798	18.89 794	18.41 786	19.13 784	19.63 784	27.29 789	33.77 792

RSGM-EC	74.81 802	63.03 802	41.60 787	97.74 801	92.11 803	74.93 797	114.81 803	53.77 799	38.96 798	39.88 796	48.98 802	90.73 803	64.81 803	139.63 803	128.53 804	93.27 803	53.96 804	95.12 801	38.31 797	81.45 803	44.63 803

acva	74.81 802	63.03 802	41.60 787	97.74 801	92.11 803	74.93 797	114.81 803	53.77 799	38.96 798	39.88 796	48.98 802	90.73 803	64.81 803	139.63 803	128.53 804	93.27 803	53.96 804	95.12 801	38.31 797	81.45 803	44.63 803

test_example2	176.61 805	205.14 805	198.86 805	188.60 805	190.98 805	152.67 804	170.61 805	94.86 805	123.55 805	178.88 806	179.48 805	158.94 806	141.34 805	192.61 805	198.96 806	203.76 806	236.37 806	164.13 806	173.55 806	218.58 806	160.41 806

ccccc	429.48 806	429.19 806	527.00 806	507.10 806	501.20 806	356.95 806	342.70 807	380.82 807	297.90 807	334.51 807	389.17 807	372.86 807	449.39 807	499.17 807	553.56 807	561.44 807	431.22 807	334.28 807	290.86 807	540.88 807	489.46 807

GS-Stereo							0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

Low-res two-view benchmark