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

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

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

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

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

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

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_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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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-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-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-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-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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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-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-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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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++	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

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

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

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.
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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++	0.26 165	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark