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

monster-pro	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MonStereo	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 25	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.26 139	0.26 20	0.25 81	0.49 25	0.29 33	0.36 103	0.47 138	0.28 44	0.32 97	0.49 87	0.26 60	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-eth3d	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

asda	0.30 58	0.24 178	0.42 83	0.38 58	0.23 62	0.43 113	0.34 200	0.58 66	0.37 91	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.52 99	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 58	0.24 178	0.44 97	0.37 37	0.23 62	0.46 136	0.27 109	0.63 92	0.31 42	0.41 147	0.44 121	0.27 35	0.36 137	0.59 129	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.45 113	0.37 37	0.24 87	0.54 246	0.35 211	0.66 119	0.36 82	0.43 162	0.44 121	0.29 47	0.34 116	0.77 215	0.39 268	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

MonSter	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

aanet-new-70k	0.35 122	0.20 48	0.79 411	0.42 128	0.21 30	0.50 197	0.30 140	0.65 110	0.31 42	0.33 72	0.40 87	0.31 62	0.51 274	1.00 313	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 122	0.22 111	0.91 473	0.43 147	0.21 30	0.33 46	0.36 228	0.65 110	0.32 52	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.59 338	0.91 272	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 71	0.26 139	0.24 14	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 257	0.13 7	0.13 73

AdaDepth	0.30 58	0.22 111	0.49 145	0.44 185	0.27 170	0.44 125	0.24 70	0.52 35	0.30 37	0.31 54	0.37 74	0.26 28	0.32 97	0.79 227	0.25 42	0.12 9	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

qwe	0.32 79	0.21 78	0.40 57	0.37 37	0.26 139	0.49 179	0.29 128	0.64 100	0.39 101	0.49 206	0.48 145	0.26 28	0.27 53	0.80 230	0.34 207	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

2.25w	0.32 79	0.24 178	0.48 136	0.37 37	0.24 87	0.45 129	0.25 81	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.58 201	0.27 35	0.32 97	0.74 209	0.35 220	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.14 138

4.25_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.32 52	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

2.5w	0.31 69	0.23 149	0.46 126	0.39 71	0.24 87	0.42 103	0.39 279	0.61 80	0.30 37	0.37 114	0.53 177	0.24 16	0.25 32	0.77 215	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 69	0.23 149	0.43 91	0.35 12	0.23 62	0.42 103	0.42 320	0.54 45	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.24 16	0.30 75	0.66 169	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

3.25w_new	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.38 58	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.37 37	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 79	0.23 149	0.44 97	0.37 37	0.29 224	0.62 318	0.36 228	0.59 68	0.32 52	0.41 147	0.47 138	0.25 23	0.34 116	0.64 155	0.26 60	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.12 21

3w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.52 180	0.40 86	0.21 30	0.53 236	0.54 461	0.65 110	0.46 144	0.44 169	0.48 145	0.23 8	0.45 200	0.46 65	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

2w_stereo	0.32 79	0.24 178	0.45 113	0.39 71	0.22 48	0.46 136	0.47 400	0.69 134	0.42 120	0.43 162	0.50 158	0.24 16	0.45 200	0.47 77	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

1w_stereo	0.34 110	0.20 48	0.42 83	0.43 147	0.26 139	0.47 151	0.54 461	0.59 68	0.50 163	0.41 147	0.66 227	0.25 23	0.44 193	0.62 150	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

GELT-Stereo	0.33 95	0.22 111	0.45 113	0.44 185	0.36 375	0.32 44	0.29 128	0.67 127	0.55 195	0.52 226	0.41 96	0.39 135	0.35 125	0.56 116	0.31 157	0.13 26	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 37	0.18 8	0.41 91	0.29 128	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 72	0.31 85	0.32 3	0.31 157	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

mm2	0.25 10	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

aanet-new-90k	0.34 110	0.21 78	0.77 398	0.41 107	0.23 62	0.43 113	0.36 228	0.64 100	0.30 37	0.28 21	0.40 87	0.31 62	0.50 260	0.97 297	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 110	0.21 78	0.76 390	0.42 128	0.22 48	0.58 283	0.31 153	0.71 144	0.33 61	0.33 72	0.39 82	0.40 144	0.43 181	0.77 215	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 95	0.22 111	0.81 418	0.40 86	0.25 117	0.52 225	0.23 55	0.67 127	0.32 52	0.33 72	0.47 138	0.33 86	0.52 282	0.35 8	0.28 96	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 95	0.21 78	0.52 180	0.42 128	0.21 30	0.52 225	0.32 172	0.64 100	0.36 82	0.34 83	0.38 75	0.36 108	0.56 313	0.81 237	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

aanet-new-34k	0.33 95	0.22 111	0.65 290	0.40 86	0.20 22	0.34 48	0.30 140	0.80 187	0.42 120	0.34 83	0.53 177	0.34 95	0.57 326	0.38 17	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 69	0.20 48	0.57 245	0.40 86	0.22 48	0.36 63	0.33 185	0.73 152	0.31 42	0.37 114	0.40 87	0.31 62	0.44 193	0.50 93	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.13 73

aanet-new-24k	0.33 95	0.21 78	0.51 167	0.42 128	0.23 62	0.53 236	0.30 140	0.62 84	0.37 91	0.40 144	0.61 207	0.34 95	0.48 234	0.44 50	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 69	0.22 111	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.41 91	0.26 94	0.76 164	0.33 61	0.33 72	0.43 112	0.29 47	0.46 208	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.18 293

GeoVLM	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 69	0.16 2	0.34 5	0.39 71	0.29 224	0.63 324	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 83	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 478	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.18 210	0.17 288	0.13 7	0.12 21

BStereo	0.38 155	0.25 218	1.42 604	0.42 128	0.28 199	0.55 261	0.39 279	0.55 51	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

Anonymus123	0.45 222	0.25 218	1.42 604	0.42 128	0.28 199	1.78 639	0.39 279	0.72 146	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

MonSter++	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth	0.29 50	0.19 26	0.37 18	0.40 86	0.17 5	0.58 283	0.32 172	0.60 78	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.43 181	0.47 77	0.26 60	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 74	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 58	0.21 78	0.41 67	0.39 71	0.24 87	0.47 151	0.30 140	0.69 134	0.30 37	0.41 147	0.39 82	0.28 44	0.33 105	0.62 150	0.27 77	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

4.5_new	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

monsterstereo	0.34 110	0.20 48	0.44 97	0.45 205	0.35 357	0.27 26	0.29 128	0.53 39	0.51 174	0.44 169	0.61 207	0.26 28	0.25 32	1.19 369	0.27 77	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.36 375	0.34 48	0.27 109	0.66 119	0.43 126	0.47 189	0.40 87	0.22 6	0.23 25	1.33 407	0.25 42	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

IGEV	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.31 280	0.45 129	0.21 32	0.59 68	0.40 105	0.31 54	0.43 112	0.26 28	0.21 8	0.43 44	0.25 42	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.12 1	0.12 21

LG-Stereo	0.34 110	0.25 218	0.78 408	0.47 241	0.26 139	0.37 67	0.30 140	0.71 144	0.52 181	0.36 103	0.57 198	0.29 47	0.21 8	0.50 93	0.36 232	0.13 26	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.12 21

LoS_RVC	0.42 191	0.26 253	0.40 57	0.44 185	0.82 652	0.51 217	0.44 359	0.64 100	0.41 114	0.44 169	0.78 270	0.44 167	0.47 220	0.56 116	0.36 232	0.13 26	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 683

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 302	0.25 218	0.68 311	0.43 147	0.24 87	0.40 84	0.34 200	1.04 314	1.09 438	1.32 545	1.60 588	0.80 351	0.68 386	0.67 173	0.39 268	0.13 26	0.10 9	0.18 210	0.17 288	0.17 168	0.13 73

AFF-stereo	0.58 344	0.25 218	0.64 283	0.46 224	0.29 224	0.34 48	0.38 262	1.15 367	1.14 469	1.17 466	1.60 588	1.10 481	0.71 401	0.97 297	0.43 312	0.13 26	0.11 39	0.19 242	0.19 345	0.17 168	0.14 138

Anonymus	0.32 79	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.28 199	0.43 113	0.24 70	0.54 45	0.40 105	0.33 72	0.31 45	0.50 208	0.38 148	0.57 122	0.32 171	0.14 54	0.12 105	0.18 210	0.17 288	0.15 82	0.16 228

MCSU-Stereo	0.28 39	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 57	0.39 279	0.55 51	0.41 114	0.37 114	0.40 87	0.37 121	0.23 25	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 48	0.40 57	0.40 86	0.23 62	0.26 20	0.19 9	0.47 21	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.21 8	0.47 77	0.24 15	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

CAR	0.27 25	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.35 93	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.49 87	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

MSE-Stereo	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

TS12	0.36 138	0.20 48	0.40 57	0.43 147	0.20 22	0.58 283	0.31 153	0.89 231	0.41 114	0.40 144	0.73 256	0.36 108	0.40 160	0.73 200	0.37 244	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.16 121	0.14 138

aanet-new-32k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-22k	0.32 79	0.21 78	0.54 205	0.43 147	0.22 48	0.47 151	0.23 55	0.67 127	0.50 163	0.35 93	0.46 133	0.33 86	0.50 260	0.44 50	0.29 108	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 79	0.21 78	0.56 231	0.45 205	0.22 48	0.43 113	0.21 32	0.66 119	0.44 134	0.36 103	0.43 112	0.37 121	0.48 234	0.41 36	0.28 96	0.14 54	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.13 73

aanet-new-12k	0.33 95	0.23 149	0.77 398	0.48 274	0.21 30	0.48 162	0.25 81	0.80 187	0.44 134	0.38 130	0.29 39	0.32 72	0.48 234	0.39 24	0.29 108	0.14 54	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.15 186

aanet-new-8k	0.35 122	0.23 149	0.50 156	0.45 205	0.25 117	0.54 246	0.36 228	0.68 131	0.49 156	0.35 93	0.42 100	0.32 72	0.62 359	0.68 176	0.28 96	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.44 185	0.30 250	0.40 84	0.34 200	0.73 152	0.43 126	0.37 114	0.61 207	0.41 153	0.51 274	0.36 11	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 185	0.19 26	0.84 432	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 702

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.40 86	0.26 139	0.43 113	0.39 279	0.86 218	0.51 174	0.36 103	0.48 145	0.34 95	0.45 200	0.35 8	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 162	0.52 585	1.32 587	0.44 185	0.38 418	0.38 71	0.23 55	0.95 267	0.41 114	0.36 103	0.43 112	0.41 153	0.42 172	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.14 138

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 32	0.54 45	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.34 116	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 16	0.50 33	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.35 125	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22	0.43 198	0.25 218	0.45 113	0.45 205	0.24 87	0.46 136	0.22 42	0.63 92	0.99 382	0.45 177	0.64 219	0.80 351	0.52 282	1.44 446	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.19 275	0.15 186

Selective-IGEV-i32	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

NLSM3	0.36 138	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.36 375	0.43 113	0.32 172	0.69 134	0.58 206	0.41 147	0.68 237	0.39 135	0.43 181	0.60 141	0.35 220	0.14 54	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.16 121	0.13 73

HiDET	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.30 34	0.20 16	0.54 45	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 86	0.25 32	0.46 65	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LCMNet	0.28 39	0.18 10	0.36 11	0.37 37	0.24 87	0.31 38	0.20 16	0.57 63	0.57 201	0.28 21	0.32 51	0.33 86	0.29 66	0.54 104	0.30 129	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Replicate-Monster	0.41 185	0.26 253	2.03 655	0.36 20	0.21 30	0.46 136	0.23 55	0.67 127	0.48 153	0.42 154	0.27 26	0.31 62	0.30 75	0.98 300	0.24 15	0.14 54	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 526

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.19 26	0.38 35	0.40 86	0.24 87	0.38 71	0.20 16	0.59 68	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 86	0.27 53	0.90 271	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 50	0.19 26	0.38 35	0.41 107	0.20 22	0.42 103	0.20 16	0.66 119	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 86	0.28 61	1.09 341	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

GREAT-IGEV	0.32 79	0.20 48	0.42 83	0.37 37	0.29 224	0.36 63	0.28 117	0.56 58	0.58 206	0.28 21	0.50 158	0.29 47	0.29 66	0.84 249	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.38 155	0.23 149	0.51 167	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.48 413	0.76 164	0.36 82	0.44 169	0.34 61	0.38 132	0.31 85	1.31 399	0.32 171	0.14 54	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228
1: 1. 1
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 185	0.19 26	0.83 427	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 702

MoCha-V2	0.40 176	0.20 48	0.49 145	0.50 309	0.21 30	0.44 125	0.33 185	0.93 255	0.53 188	0.53 228	0.53 177	0.42 156	0.58 337	1.09 341	0.27 77	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.15 186

Selective-IGEV	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

s12784h	0.52 268	0.20 48	0.38 35	0.41 107	0.19 15	0.96 502	0.34 200	1.17 373	1.25 539	0.81 316	0.90 311	0.63 294	0.50 260	1.45 447	0.42 302	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.11 15	0.18 219	0.11 3

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 83	0.35 12	0.23 62	0.21 8	0.41 313	0.42 16	0.19 2	0.29 32	0.45 127	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.15 206	0.15 82	0.13 73

anonymous	0.28 39	0.22 111	0.43 91	0.39 71	0.26 139	0.22 12	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 154	0.60 204	0.24 16	0.27 53	0.50 93	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.13 73

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 25	0.24 178	0.33 3	0.29 1	0.25 117	0.29 30	0.26 94	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 61	0.36 11	0.32 171	0.15 86	0.20 488	0.26 501	0.34 623	0.24 447	0.24 463

PhaseNet	0.33 95	0.23 149	0.44 97	0.43 147	0.28 199	0.57 276	0.24 70	0.62 84	0.42 120	0.30 45	0.39 82	0.54 235	0.30 75	0.55 111	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.17 262

qqai	0.26 16	0.20 48	0.41 67	0.40 86	0.23 62	0.28 27	0.19 9	0.51 34	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 156	0.21 8	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

MGA	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.26 139	0.43 113	0.20 16	0.49 25	0.37 91	0.28 21	0.31 45	0.31 62	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.14 138

PointNet	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.39 71	0.23 62	0.39 76	0.26 94	0.54 45	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 132	0.21 8	0.49 87	0.26 60	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.15 82	0.11 3

LiteMatch*	0.27 25	0.19 26	0.49 145	0.38 58	0.27 170	0.31 38	0.23 55	0.49 25	0.38 99	0.29 32	0.28 32	0.36 108	0.29 66	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.13 73

aanet-new-28k	0.32 79	0.21 78	0.66 301	0.43 147	0.21 30	0.47 151	0.28 117	0.64 100	0.33 61	0.36 103	0.39 82	0.36 108	0.49 251	0.39 24	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.22 400	0.15 186

aanet-new-14k	0.36 138	0.24 178	0.83 427	0.46 224	0.22 48	0.46 136	0.33 185	0.66 119	0.61 219	0.39 142	0.48 145	0.29 47	0.64 370	0.41 36	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.21 372	0.14 138

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 122	0.21 78	0.52 180	0.48 274	0.27 170	0.75 403	0.38 262	0.63 92	0.43 126	0.37 114	0.50 158	0.35 102	0.50 260	0.43 44	0.30 129	0.15 86	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 122	0.20 48	0.50 156	0.42 128	0.37 396	0.58 283	0.30 140	0.68 131	0.42 120	0.37 114	0.53 177	0.47 186	0.60 342	0.39 24	0.34 207	0.15 86	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 213	1.50 702	1.55 624	0.37 37	0.33 327	0.41 91	0.26 94	0.79 178	0.35 79	0.34 83	0.46 133	0.41 153	0.41 164	0.45 53	0.24 15	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 230	1.22 685	2.46 674	0.39 71	0.30 250	0.29 30	0.28 117	0.81 194	0.34 70	0.33 72	0.47 138	0.38 132	0.44 193	0.37 13	0.25 42	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 228

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 121	0.31 85	0.31 2	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1c-attn	0.35 122	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 217	0.48 413	0.96 276	0.37 91	0.42 154	0.43 112	0.52 222	0.49 251	0.66 169	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 148	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 217	0.47 400	1.01 300	0.42 120	0.51 222	0.44 121	0.57 261	0.57 326	0.78 222	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.13 73

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 95	0.32 97	0.30 1	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

LACA2	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.35 12	0.18 8	0.39 76	0.39 279	0.56 58	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

Test_v1	0.27 25	0.20 48	0.37 18	0.34 6	0.25 117	0.31 38	0.30 140	0.59 68	0.37 91	0.29 32	0.33 54	0.25 23	0.25 32	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.11 3

DispViT+	0.33 95	0.19 26	0.37 18	0.36 20	0.56 556	0.30 34	0.23 55	0.72 146	0.55 195	0.33 72	0.34 61	0.30 56	0.25 32	1.12 351	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

CSFM-Stereo	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.39 71	0.21 30	0.40 84	0.21 32	0.53 39	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 62	0.29 66	0.47 77	0.25 42	0.15 86	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 58	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.28 27	0.18 4	0.58 66	0.34 70	0.36 103	0.34 61	0.26 28	0.20 5	1.40 439	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

DVStereo	0.43 198	0.21 78	0.55 220	0.43 147	0.32 303	0.72 387	0.29 128	0.80 187	0.51 174	0.77 302	0.73 256	0.48 193	0.40 160	1.13 354	0.39 268	0.15 86	0.14 283	0.15 57	0.14 176	0.16 121	0.14 138

xyz-stereo-finetune	0.48 244	0.25 218	0.54 205	0.42 128	0.23 62	0.80 438	0.42 320	0.80 187	0.80 297	0.61 262	0.62 211	0.54 235	0.43 181	1.70 502	0.58 422	0.15 86	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.15 186

LG-Stereo_L2	0.29 50	0.20 48	0.45 113	0.37 37	0.25 117	0.26 20	0.20 16	0.78 171	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 16	0.26 41	0.91 272	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 58	0.20 48	0.44 97	0.37 37	0.26 139	0.29 30	0.21 32	0.66 119	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 22	1.24 382	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo_test3	0.28 39	0.18 10	0.42 83	0.40 86	0.23 62	0.47 151	0.19 9	0.61 80	0.29 33	0.35 93	0.21 6	0.35 102	0.21 8	0.60 141	0.25 42	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MM-Stereo_test2	0.43 198	0.24 178	0.67 307	0.51 341	0.32 303	0.55 261	0.45 380	0.97 280	0.77 288	0.59 257	0.51 165	0.49 202	0.42 172	0.80 230	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.14 138

HART	0.45 222	0.22 111	0.54 205	0.50 309	0.26 139	0.41 91	0.29 128	1.03 307	0.50 163	0.58 249	1.45 545	0.61 284	0.35 125	1.08 339	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.14 176	0.19 275	0.14 138

Reg-Stereo(zero)	0.44 213	0.22 111	0.45 113	0.43 147	0.23 62	0.38 71	0.25 81	0.76 164	1.08 430	0.90 343	0.78 270	0.90 400	0.47 220	0.70 184	0.36 232	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

FLISNet	0.64 384	0.32 429	0.68 311	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 541	1.43 537	1.62 598	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

CoSv	0.64 384	0.32 429	0.68 311	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 541	1.43 537	1.62 598	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

SMoEStereo_RVC	0.39 162	0.25 218	0.50 156	0.45 205	0.30 250	0.61 308	0.36 228	0.72 146	0.45 138	0.46 184	0.43 112	0.42 156	0.35 125	1.39 433	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.15 206	0.16 121	0.15 186

fffy	0.42 191	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.29 224	0.48 162	0.35 211	0.91 241	0.55 195	0.40 144	0.58 201	0.55 241	0.41 164	1.26 386	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.14 138

WCG-NET	0.42 191	0.21 78	0.54 205	0.40 86	0.25 117	0.47 151	0.32 172	0.73 152	1.15 481	0.76 296	0.73 256	0.58 268	0.45 200	0.60 141	0.34 207	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.13 73

IGEV-Stereo++	0.30 58	0.20 48	0.40 57	0.46 224	0.30 250	0.33 46	0.22 42	0.75 161	0.45 138	0.32 62	0.41 96	0.32 72	0.48 234	0.38 17	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

RSM++	0.38 155	0.24 178	0.51 167	0.47 241	0.26 139	0.50 197	0.41 313	0.79 178	0.45 138	0.37 114	0.45 127	0.60 279	0.35 125	1.02 318	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.13 73

RSM	0.39 162	0.24 178	0.49 145	0.46 224	0.26 139	0.47 151	0.40 295	0.92 244	0.44 134	0.41 147	0.42 100	0.65 300	0.33 105	1.07 334	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.13 73

CES	0.48 244	0.20 48	0.37 18	0.39 71	1.39 701	0.55 261	0.35 211	0.98 285	0.66 248	0.44 169	0.66 227	0.35 102	0.27 53	0.56 116	0.33 192	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.19 275	1.46 702

ProNet	0.43 198	0.28 317	0.58 253	0.43 147	0.30 250	0.56 271	0.52 446	1.00 292	0.58 206	0.44 169	0.49 155	0.43 161	0.43 181	1.28 392	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

test_4	0.53 284	0.22 111	0.56 231	0.54 401	0.32 303	0.64 328	0.39 279	0.80 187	0.62 223	0.92 349	1.87 633	0.68 312	0.42 172	1.16 361	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.15 186

test_3	0.55 319	0.23 149	0.71 340	0.53 384	0.28 199	0.61 308	0.40 295	0.92 244	1.05 411	1.19 475	0.68 237	0.93 413	0.44 193	1.67 495	0.39 268	0.15 86	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.14 138

cross-raft	0.54 302	0.25 218	0.61 267	0.52 363	0.29 224	0.68 367	0.37 254	1.46 460	0.76 284	1.01 384	1.06 372	1.28 531	0.46 208	0.71 190	0.35 220	0.15 86	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.14 138

monster_256*512	0.50 260	0.31 412	0.53 191	0.51 341	0.35 357	0.51 217	0.46 390	1.03 307	0.92 346	0.59 257	0.87 301	1.10 481	0.69 390	0.69 178	0.46 346	0.16 130	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

over v1	0.30 58	0.24 178	0.41 67	0.42 128	0.16 1	0.49 179	0.27 109	0.53 39	0.28 24	0.31 54	0.31 45	0.35 102	0.43 181	0.70 184	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 138

aanet-32k-new	0.33 95	0.23 149	0.55 220	0.43 147	0.23 62	0.50 197	0.32 172	0.55 51	0.36 82	0.34 83	0.42 100	0.36 108	0.55 305	0.77 215	0.24 15	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 122	0.22 111	0.87 451	0.47 241	0.23 62	0.66 353	0.24 70	0.63 92	0.40 105	0.38 130	0.42 100	0.40 144	0.53 290	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.19 275	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.42 128	0.35 357	0.46 136	0.40 295	0.62 84	0.54 192	0.56 245	0.67 234	0.36 108	0.27 53	0.49 87	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.41 107	0.37 396	0.49 179	0.41 313	0.64 100	0.59 216	0.54 234	0.66 227	0.31 62	0.26 41	0.41 36	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.15 82	0.13 73

RT-Monster	0.45 222	0.23 149	0.47 131	0.44 185	0.40 441	0.51 217	0.25 81	0.87 221	1.01 391	0.87 337	0.86 295	0.68 312	0.41 164	0.67 173	0.40 278	0.16 130	0.14 283	0.15 57	0.13 136	0.14 44	0.17 262

LACA3	0.27 25	0.21 78	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 67	0.38 262	0.47 21	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 28	0.31 85	0.73 200	0.22 1	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

Foundation-i1b	0.36 138	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 236	0.49 425	1.00 292	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.56 255	0.53 290	0.66 169	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.14 21	0.13 136	0.14 44	0.12 21

Foundation-i1	0.40 176	0.19 26	0.36 11	0.42 128	0.32 303	0.54 246	0.48 413	1.18 381	0.52 181	0.54 234	0.54 189	0.58 268	0.49 251	0.65 166	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.13 73

LACA1	0.25 10	0.20 48	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 109	0.45 19	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 23	0.32 97	0.46 65	0.25 42	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.12 74	0.15 82	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 122	0.22 111	0.56 231	0.42 128	0.35 357	0.50 197	0.45 380	0.62 84	0.49 156	0.54 234	0.66 227	0.32 72	0.30 75	0.38 17	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.14 44	0.13 73

MatchStereo	0.28 39	0.21 78	0.39 45	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 55	0.65 110	0.48 153	0.27 19	0.47 138	0.25 23	0.24 28	0.49 87	0.31 157	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 151	0.19 9	0.54 45	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 28	0.32 97	0.43 44	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 25	0.22 111	0.40 57	0.41 107	0.24 87	0.29 30	0.19 9	0.59 68	0.46 144	0.31 54	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

water-stereo	0.39 162	0.20 48	0.48 136	0.44 185	0.27 170	0.50 197	0.26 94	0.92 244	0.51 174	0.53 228	0.78 270	0.55 241	0.49 251	0.42 43	0.42 302	0.16 130	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

depthmonostereo	0.41 185	0.23 149	0.53 191	0.47 241	0.23 62	0.61 308	0.35 211	1.00 292	0.76 284	0.48 198	0.65 226	0.47 186	0.49 251	0.67 173	0.37 244	0.16 130	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.15 186

xyz-stereo-finetune2	0.58 344	0.27 287	0.57 245	0.40 86	0.24 87	1.09 540	0.32 172	0.79 178	0.53 188	0.65 273	1.07 376	0.58 268	0.80 443	2.47 584	0.80 512	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.16 121	0.17 262

xyz-stereo	7.16 727	0.22 111	69.90 773	0.42 128	0.21 30	32.92 761	0.49 425	0.87 221	0.76 284	1.38 572	27.04 755	1.19 503	1.16 586	4.69 644	0.97 553	0.16 130	0.12 105	0.20 294	0.14 176	0.16 121	0.12 21

MLG-Stereo_test2	0.26 16	0.20 48	0.36 11	0.37 37	0.22 48	0.35 57	0.18 4	0.45 19	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 95	0.20 5	0.77 215	0.23 8	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LG-G_1	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 176	0.67 631	0.42 83	0.64 538	0.29 224	0.48 162	0.25 81	0.85 216	0.44 134	0.38 130	0.36 69	0.30 56	0.70 396	1.15 357	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 219	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 78	0.36 11	0.38 58	0.22 48	0.32 44	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 56	0.33 105	0.34 6	0.26 60	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

AIO_rvc	0.36 138	0.23 149	0.49 145	0.43 147	0.27 170	0.59 294	0.38 262	0.94 261	0.45 138	0.33 72	0.46 133	0.49 202	0.22 22	0.84 249	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

AIO_test	0.35 122	0.22 111	0.44 97	0.43 147	0.27 170	0.57 276	0.44 359	0.79 178	0.41 114	0.32 62	0.47 138	0.46 179	0.30 75	0.69 178	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.12 21

castereo	0.41 185	0.22 111	0.46 126	0.44 185	0.30 250	0.61 308	0.56 487	0.97 280	0.80 297	0.38 130	0.69 242	0.45 175	0.69 390	0.51 97	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.12 21

DEFOM-Stereo	0.33 95	0.20 48	0.40 57	0.42 128	0.28 199	0.80 438	0.23 55	0.48 23	0.37 91	0.37 114	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 372	0.27 77	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 138

tt45	0.45 222	0.23 149	0.46 126	0.45 205	0.33 327	0.79 429	0.32 172	0.78 171	0.41 114	0.51 222	0.44 121	0.49 202	0.37 141	2.14 552	0.34 207	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.18 293

999	0.48 244	0.22 111	0.49 145	0.48 274	0.34 350	0.75 403	0.31 153	0.85 216	0.55 195	0.37 114	0.48 145	0.50 208	0.36 137	2.45 579	0.39 268	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.16 121	0.19 342

mms	0.40 176	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.32 303	0.43 113	0.46 390	0.70 139	0.46 144	0.35 93	0.58 201	0.44 167	0.30 75	1.36 420	0.33 192	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.19 275	0.15 186

ours_stereo	0.39 162	0.28 317	0.51 167	0.46 224	0.30 250	0.40 84	0.44 359	0.73 152	0.56 199	0.35 93	0.56 193	0.46 179	0.33 105	1.11 347	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.15 206	0.19 275	0.14 138

dual_stereo	0.27 25	0.19 26	0.35 9	0.39 71	0.21 30	0.25 15	0.22 42	0.48 23	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 121	0.24 28	0.83 244	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Occ-G	0.42 191	0.21 78	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.42 103	0.62 523	0.77 168	0.49 156	0.43 162	0.66 227	1.02 451	0.46 208	0.78 222	0.41 288	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.16 121	0.16 228

AIO-Stereo	0.37 148	0.25 218	0.51 167	0.47 241	0.23 62	0.45 129	0.39 279	1.07 338	0.52 181	0.41 147	0.48 145	0.52 222	0.25 32	0.72 194	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

WCG-NET（raft）	0.45 222	0.21 78	0.55 220	0.40 86	0.24 87	0.50 197	0.36 228	0.73 152	1.09 438	0.71 285	0.76 265	0.92 411	0.51 274	0.84 249	0.34 207	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.14 138

RAFT-Stereo-weight	0.47 238	0.24 178	0.53 191	0.48 274	0.27 170	0.60 302	0.35 211	1.02 302	1.07 423	0.99 373	0.78 270	0.76 339	0.28 61	0.76 212	0.36 232	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

gcap-zeroshot	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

AE-Stereo	0.49 254	0.27 287	0.67 307	0.60 492	0.39 429	0.67 359	0.46 390	1.18 381	1.09 438	0.47 189	0.75 263	0.69 318	0.47 220	0.59 129	0.40 278	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.19 275	0.15 186

MIM_Stereo	0.57 337	0.24 178	0.92 478	0.46 224	0.30 250	0.54 246	0.28 117	1.27 415	0.75 275	1.00 378	1.16 429	0.93 413	0.53 290	1.45 447	0.61 437	0.16 130	0.16 387	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.14 138

testlalala	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

AEACV	0.37 148	0.24 178	0.52 180	0.47 241	0.51 525	0.37 67	0.38 262	0.65 110	0.53 188	0.42 154	0.56 193	0.46 179	0.60 342	0.53 101	0.30 129	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.14 138

DCRE	0.82 498	0.26 253	0.70 329	0.58 466	0.44 477	0.54 246	0.48 413	0.95 267	0.78 292	0.78 305	7.33 726	0.86 383	0.52 282	0.76 212	0.41 288	0.16 130	0.16 387	0.19 242	0.17 288	0.18 219	0.17 262

DCANet-4	0.54 302	0.26 253	1.07 540	0.42 128	0.24 87	0.48 162	0.36 228	0.99 288	1.30 566	1.10 415	1.02 354	0.56 255	0.75 413	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

fff	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

ADStereo(finetuned)	0.57 337	0.24 178	1.06 535	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.35 211	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	1.20 598	0.84 249	0.51 383	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

RAFT_CTSACE	0.63 371	0.26 253	0.88 460	0.55 426	0.51 525	0.71 384	0.44 359	0.80 187	0.97 369	0.97 365	1.84 628	1.18 502	0.68 386	1.47 453	0.36 232	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.20 325	0.14 138

IPLG	0.69 418	0.27 287	0.97 498	0.51 341	0.43 468	0.79 429	0.33 185	1.21 395	1.06 418	1.30 531	1.10 392	0.52 222	0.55 305	3.16 615	0.63 445	0.16 130	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

GMOStereo	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

error version	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

test-v	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

test-3	0.54 302	0.22 111	0.68 311	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.32 545	0.69 242	0.87 387	0.45 200	1.68 500	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

test_1	0.54 302	0.22 111	0.68 311	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.28 515	0.68 237	0.87 387	0.45 200	1.67 495	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

test-2	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

CREStereo++_RVC	0.47 238	0.21 78	0.38 35	0.45 205	0.38 418	0.45 129	0.25 81	0.75 161	1.29 560	0.80 311	1.21 449	0.47 186	0.37 141	0.53 101	0.44 316	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.80 695	0.18 219	0.11 3
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
DCANet	0.54 302	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.36 228	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	0.92 498	0.81 237	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

csc	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

cscssc	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

CFNet-RSSM	0.54 302	0.24 178	0.70 329	0.48 274	0.28 199	0.60 302	0.27 109	1.49 466	1.14 469	1.06 397	0.93 317	1.08 468	0.54 297	0.70 184	0.35 220	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.14 138

Gwc-CoAtRS	0.52 268	0.24 178	0.68 311	0.48 274	0.29 224	0.64 328	0.25 81	1.16 369	1.08 430	1.01 384	1.00 341	1.12 488	0.56 313	0.69 178	0.37 244	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.15 82	0.15 186

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 69	0.25 218	0.46 126	0.43 147	0.23 62	0.36 63	0.26 94	0.61 80	0.36 82	0.32 62	0.36 69	0.37 121	0.22 22	0.61 147	0.34 207	0.17 190	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.14 138

over-8	0.29 50	0.23 149	0.40 57	0.43 147	0.16 1	0.47 151	0.26 94	0.52 35	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.37 141	0.69 178	0.25 42	0.17 190	0.13 211	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

over-9	0.29 50	0.24 178	0.41 67	0.43 147	0.16 1	0.46 136	0.26 94	0.53 39	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.39 153	0.68 176	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

TestStereo-Hl	0.51 263	0.27 287	0.55 220	0.41 107	0.29 224	0.55 261	0.45 380	1.05 322	0.90 333	0.87 337	0.85 292	0.72 327	0.65 378	1.33 407	0.43 312	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.18 219	0.18 293

quiztm	0.48 244	0.26 253	0.52 180	0.49 296	0.55 552	0.45 129	0.42 320	1.45 458	0.81 301	0.79 308	1.14 415	0.57 261	0.32 97	0.58 127	0.36 232	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.15 186

aanet-new	0.39 162	0.25 218	0.54 205	0.47 241	0.37 396	0.74 397	0.28 117	0.62 84	0.34 70	0.37 114	0.50 158	0.36 108	0.74 409	0.98 300	0.30 129	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

VMStereo-Base	0.38 155	0.23 149	0.44 97	0.36 20	0.22 48	0.39 76	0.34 200	0.70 139	0.86 317	0.43 162	0.69 242	0.60 279	0.33 105	0.73 200	0.35 220	0.17 190	0.14 283	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.17 262

WQFJA1	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.11 355	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.71 190	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

WQFJX	0.51 263	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.87 663	0.75 403	0.39 279	1.29 420	0.77 288	0.53 228	0.52 170	0.55 241	0.55 305	0.95 288	0.60 433	0.17 190	0.19 467	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.18 293

NLMM	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.12 358	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.72 194	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

VIP-Stereo	0.35 122	0.22 111	0.49 145	0.40 86	0.43 468	0.82 449	0.22 42	0.59 68	0.45 138	0.31 54	0.53 177	0.37 121	0.31 85	0.83 244	0.27 77	0.17 190	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

111111	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.42 457	0.37 67	0.22 42	0.95 267	0.38 99	0.31 54	0.31 45	0.40 144	0.27 53	0.96 289	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

SCV_C0	0.43 198	0.26 253	0.65 290	0.43 147	0.29 224	0.47 151	0.31 153	1.34 428	0.73 273	0.38 130	0.49 155	0.54 235	0.29 66	1.24 382	0.30 129	0.17 190	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.20 325	0.15 186

HUF	0.36 138	0.23 149	0.52 180	0.40 86	0.22 48	0.54 246	0.47 400	0.82 202	0.43 126	0.36 103	0.43 112	0.50 208	0.42 172	0.64 155	0.29 108	0.17 190	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.14 138

AIO-test1	0.56 328	0.25 218	0.55 220	0.64 538	0.78 640	0.80 438	0.36 228	1.18 381	1.34 581	0.57 247	0.88 306	0.61 284	0.50 260	1.12 351	0.35 220	0.17 190	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.18 219	0.23 447

castereo++	0.38 155	0.23 149	0.41 67	0.43 147	0.31 280	0.97 506	0.22 42	0.86 218	0.58 206	0.32 62	0.44 121	0.51 214	0.39 153	0.93 282	0.24 15	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.14 138

tg	0.52 268	0.24 178	0.61 267	0.49 296	0.30 250	0.90 475	0.29 128	1.07 338	0.83 309	0.83 325	1.02 354	0.62 291	0.43 181	1.35 415	0.41 288	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.17 168	0.15 186

UGAM-zero	1.00 558	0.30 375	0.93 480	0.47 241	0.30 250	0.57 276	0.25 81	2.25 670	0.63 226	1.01 384	1.10 392	2.73 684	1.85 669	6.26 680	0.40 278	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.17 262

GCAP-BAT	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

RAStereo	0.34 110	0.21 78	0.66 301	0.47 241	0.27 170	0.26 20	0.29 128	0.69 134	0.63 226	0.32 62	0.42 100	0.45 175	0.31 85	0.45 53	0.34 207	0.17 190	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.13 73

Pointernet	0.37 148	0.20 48	0.57 245	0.43 147	0.28 199	0.51 217	0.27 109	0.93 255	0.61 219	0.47 189	0.63 214	0.49 202	0.38 148	0.49 87	0.33 192	0.17 190	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

IGEV-Stereo+	0.45 222	0.21 78	0.43 91	0.41 107	0.39 429	0.15 2	0.19 9	0.44 18	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 62	0.41 164	1.43 442	0.30 129	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	1.16 692	1.70 708

test_for_model	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

MyStereo07	0.48 244	0.29 352	0.50 156	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.05 322	0.51 174	0.48 198	0.53 177	0.43 161	0.55 305	1.30 398	0.34 207	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

MyStereo06	0.61 359	0.28 317	0.95 489	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.78 557	0.67 250	1.03 392	1.12 405	1.13 494	0.56 313	0.78 222	0.41 288	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo05	0.66 401	0.28 317	1.07 540	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.34 428	1.41 618	1.15 447	0.91 312	0.77 341	0.80 443	1.41 441	0.63 445	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo04	0.67 412	0.29 352	1.07 540	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.50 470	1.40 612	0.91 347	0.91 312	0.74 332	0.86 475	1.52 461	0.62 440	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

ff7	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

ffff	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

11t	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

MSKI-zero shot	0.55 319	0.26 253	0.57 245	0.51 341	0.26 139	0.69 373	0.28 117	1.18 381	0.64 231	0.91 347	1.32 497	0.82 362	0.33 105	1.92 530	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.16 228

GCAPDPT-zeroshot	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

GCAP-Stereo	0.40 176	0.28 317	0.68 311	0.47 241	0.25 117	0.53 236	0.32 172	0.82 202	0.58 206	0.65 273	0.69 242	0.58 268	0.42 172	0.47 77	0.29 108	0.17 190	0.14 283	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.14 138

RAFT-Test	0.54 302	0.25 218	0.64 283	0.47 241	0.30 250	0.97 506	0.27 109	1.24 410	0.81 301	0.96 360	1.12 405	1.28 531	0.48 234	0.71 190	0.36 232	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.16 228

LL-Strereo2	0.52 268	0.33 452	0.69 323	0.52 363	0.37 396	0.70 380	0.30 140	1.13 362	0.67 250	0.94 355	0.78 270	0.91 403	0.42 172	1.05 328	0.42 302	0.17 190	0.16 387	0.29 544	0.25 517	0.21 372	0.16 228

4D-IteraStereo	0.48 244	0.24 178	0.76 390	0.50 309	0.44 477	0.66 353	0.31 153	0.87 221	1.02 395	1.03 392	0.72 254	0.78 345	0.32 97	0.64 155	0.37 244	0.17 190	0.11 39	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.13 73

anonymousdsp	0.43 198	0.27 287	0.53 191	0.44 185	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.89 231	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.33 407	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

EGLCR-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.51 167	0.43 147	0.26 139	0.44 125	0.22 42	0.99 288	0.48 153	0.42 154	0.42 100	0.67 310	0.29 66	0.86 259	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.17 168	0.15 186

MC-Stereo	0.43 198	0.23 149	0.48 136	0.51 341	0.28 199	0.39 76	0.32 172	0.88 230	0.68 256	0.60 261	0.84 288	0.56 255	0.61 353	1.03 319	0.31 157	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

RCA-Stereo	0.50 260	0.23 149	0.58 253	0.48 274	0.33 327	0.55 261	0.45 380	0.97 280	1.38 602	0.68 280	1.05 370	0.63 294	0.80 443	0.59 129	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.14 138

CroCo-Stereo Lap2	0.44 213	0.34 477	0.77 398	0.61 507	0.79 643	0.28 27	0.35 211	0.75 161	0.71 266	0.38 130	0.50 158	0.72 327	0.55 305	0.57 122	0.47 355	0.17 190	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.21 372	0.20 380

ccc-4	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

IGEV-Stereo	0.43 198	0.27 287	0.54 205	0.45 205	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.90 239	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.32 403	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.85 513	0.29 352	0.91 473	0.53 384	0.43 468	0.49 179	0.68 547	0.99 288	0.87 322	0.79 308	1.34 507	1.46 570	0.91 495	5.11 653	1.11 576	0.17 190	0.14 283	0.22 378	0.18 317	0.20 325	0.20 380

iRaft-Stereo_20w	0.65 392	0.31 412	1.00 510	0.47 241	0.34 350	0.73 392	0.30 140	2.96 701	0.70 262	1.15 447	1.14 415	0.76 339	0.65 378	1.11 347	0.38 257	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.18 293

GLC_STEREO	0.39 162	0.25 218	0.41 67	0.54 401	0.23 62	0.48 162	0.30 140	0.73 152	0.58 206	0.52 226	0.73 256	0.51 214	0.31 85	0.64 155	0.42 302	0.17 190	0.20 488	0.23 419	0.19 345	0.21 372	0.17 262

MIPNet	0.56 328	0.28 317	0.94 485	0.49 296	0.33 327	0.66 353	0.38 262	1.35 430	1.08 430	1.06 397	0.92 314	0.60 279	0.79 437	0.73 200	0.52 391	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

IPLGR	0.58 344	0.27 287	1.14 560	0.48 274	0.28 199	0.65 344	0.33 185	1.22 403	1.13 466	1.18 471	1.05 370	0.69 318	0.66 382	0.96 289	0.52 391	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.18 293

DEmStereo	0.97 547	0.23 149	0.79 411	0.47 241	0.32 303	1.04 525	0.56 487	0.93 255	0.89 329	1.39 578	2.14 655	1.02 451	2.07 684	5.64 670	0.77 498	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.20 380

DRaft	0.80 487	0.24 178	0.70 329	0.45 205	0.30 250	0.97 506	0.53 454	1.05 322	0.97 369	1.78 645	2.02 647	0.80 351	1.74 659	2.73 596	0.72 479	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.21 404

test-1	0.52 268	0.26 253	1.04 530	0.56 442	0.32 303	0.61 308	0.38 262	1.10 348	0.91 339	0.78 305	1.01 346	0.77 341	0.52 282	0.60 141	0.42 302	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.23 447

iRaftStereo_RVC	0.47 238	0.26 253	0.64 283	0.50 309	0.29 224	0.53 236	0.33 185	1.05 322	0.77 288	0.84 328	1.00 341	0.55 241	0.37 141	0.81 237	0.40 278	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.19 275	0.15 186

CCAANet	0.78 479	0.30 375	0.83 427	0.58 466	0.51 525	1.04 525	0.45 380	1.68 522	1.12 452	0.85 333	1.35 513	1.10 481	0.77 425	3.04 609	0.78 500	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.19 275	0.23 447

HITNet	0.65 392	0.40 533	0.77 398	0.48 274	0.24 87	1.05 527	0.49 425	1.76 549	1.02 395	1.18 471	1.18 435	0.89 399	0.80 443	0.85 255	0.79 507	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.17 288	0.29 522	0.15 186
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
zzzzzzz1	1.31 615	1.54 704	13.00 722	0.52 363	0.65 595	0.62 318	0.46 390	1.35 430	1.02 395	0.71 285	0.95 320	1.33 542	0.98 535	1.16 361	0.80 512	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.24 447	0.18 293

noway7	1.29 611	1.22 685	14.37 725	0.52 363	0.33 327	0.57 276	0.42 320	1.14 364	1.02 395	0.72 293	0.83 284	1.12 488	0.93 507	0.80 230	0.67 461	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.17 288	0.21 372	0.16 228

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 35	0.40 86	0.30 250	0.11 1	0.26 94	0.40 11	0.36 82	0.30 45	0.34 61	0.23 8	0.26 41	0.39 24	0.24 15	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.15 186

Weightmod	0.53 284	0.25 218	0.46 126	0.41 107	0.31 280	0.85 467	0.40 295	0.86 218	0.61 219	0.71 285	1.39 526	0.73 330	0.60 342	1.56 474	0.41 288	0.18 245	0.28 596	0.20 294	0.18 317	0.17 168	0.14 138

ManiGeoR	0.52 268	0.24 178	0.97 498	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

HLF11	0.53 284	0.25 218	1.02 521	0.41 107	0.35 357	0.47 151	0.28 117	1.17 373	0.96 361	0.64 270	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.51 460	0.63 445	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.13 136	0.17 168	0.20 380

HLf10	0.52 268	0.24 178	0.97 498	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

TestStereo_HL3	0.56 328	0.26 253	1.40 596	0.44 185	0.34 350	0.67 359	0.53 454	0.92 244	0.84 313	0.96 360	0.99 336	0.80 351	0.62 359	1.08 339	0.39 268	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.16 257	0.17 168	0.21 404

GGDA	0.49 254	0.25 218	0.53 191	0.41 107	0.29 224	0.57 276	0.33 185	0.98 285	0.97 369	0.81 316	0.89 310	0.61 284	0.51 274	1.26 386	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.18 293

DF	0.38 155	0.22 111	0.60 262	0.46 224	0.26 139	0.46 136	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.43 162	0.66 227	0.58 268	0.31 85	0.79 227	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.15 186

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 199	0.20 7	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 66	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.17 168	0.12 21

Hybrid-DGEV-03	0.65 392	0.26 253	0.56 231	0.53 384	0.36 375	0.73 392	0.39 279	0.89 231	1.15 481	1.73 640	2.52 674	0.84 378	0.56 313	0.97 297	0.44 316	0.18 245	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.14 138

Hybrid-DGEV-2	0.65 392	0.31 412	0.73 359	0.60 492	0.37 396	1.08 534	0.28 117	1.45 458	1.40 612	1.32 545	0.85 292	1.03 455	1.01 548	1.05 328	0.48 361	0.18 245	0.15 348	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.15 186

WQFJX1	0.57 337	0.26 253	0.54 205	0.48 274	0.72 617	0.68 367	0.47 400	2.46 690	0.71 266	0.54 234	0.50 158	0.53 229	0.51 274	1.36 420	0.60 433	0.18 245	0.20 488	0.20 294	0.16 257	0.20 325	0.20 380

NLMM1	0.56 328	0.27 287	0.60 262	0.47 241	0.74 625	0.68 367	0.43 344	1.83 575	1.04 406	0.59 257	0.62 211	0.51 214	0.47 220	1.33 407	0.57 418	0.18 245	0.21 515	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.15 186

NLSM1	0.49 254	0.25 218	0.55 220	0.48 274	1.08 680	0.83 455	0.31 153	0.83 207	0.66 248	0.51 222	0.76 265	0.47 186	0.48 234	0.98 300	0.55 409	0.18 245	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.15 186

FE-Mocha	0.49 254	0.30 375	0.87 451	0.48 274	0.36 375	0.45 129	0.22 42	1.58 496	0.49 156	1.00 378	1.09 386	0.74 332	0.41 164	0.55 111	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.21 338	0.20 388	0.17 168	0.15 186

IGEV-FE	0.53 284	0.30 375	0.99 504	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.94 416	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

Zero-FE251	0.34 110	0.23 149	0.51 167	0.45 205	0.29 224	0.58 283	0.24 70	0.82 202	0.34 70	0.49 206	0.38 75	0.52 222	0.42 172	0.47 77	0.27 77	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.13 73

DFGA-Net	0.72 431	0.40 533	1.40 596	0.52 363	0.45 484	0.83 455	0.44 359	1.28 419	1.08 430	0.99 373	1.19 442	0.70 323	0.55 305	2.14 552	1.16 582	0.18 245	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.27 491	0.25 478

LGtest1	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.42 103	0.19 9	0.56 58	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 47	0.29 66	0.55 111	0.25 42	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.14 44	0.13 73

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 138	0.23 149	0.54 205	0.50 309	0.28 199	0.36 63	0.22 42	1.02 302	0.39 101	0.42 154	0.64 219	0.36 108	0.51 274	0.39 24	0.29 108	0.18 245	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.18 293

MM-Stereo_test1	0.49 254	0.24 178	0.56 231	0.51 341	0.30 250	0.50 197	0.54 461	0.91 241	1.03 401	0.84 328	0.69 242	0.54 235	0.60 342	1.16 361	0.33 192	0.18 245	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.15 186

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 551	0.39 526	3.21 686	0.50 309	0.63 590	0.64 328	0.39 279	2.36 681	0.75 275	0.95 357	4.63 704	1.81 628	0.56 313	0.96 289	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.26 535	0.32 550	0.35 579

trnet	0.39 162	0.21 78	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 236	0.29 128	0.78 171	1.12 452	0.59 257	0.71 250	0.53 229	0.42 172	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

MyStereo8	0.65 392	0.29 352	1.00 510	0.58 466	0.49 506	0.91 479	0.35 211	1.18 381	1.31 570	1.16 457	1.27 473	0.90 400	0.64 370	0.72 194	0.95 548	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.18 317	0.22 400	0.26 502

IGEV_Zeroshot_test	0.53 284	0.30 375	0.99 504	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.95 425	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

CASnet	0.41 185	0.25 218	0.48 136	0.50 309	0.20 22	0.50 197	0.36 228	0.81 194	0.80 297	0.83 325	0.68 237	0.48 193	0.31 85	0.54 104	0.32 171	0.18 245	0.12 105	0.27 518	0.22 464	0.23 429	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 284	0.24 178	0.47 131	0.47 241	0.27 170	1.00 514	0.25 81	1.58 496	1.05 411	0.85 333	0.99 336	1.06 461	0.47 220	0.70 184	0.32 171	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.16 228

HH	0.63 371	0.30 375	0.77 398	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 603	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

HanStereo	0.63 371	0.30 375	0.77 398	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 603	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

anonymousdsp2	0.53 284	0.27 287	0.74 376	0.48 274	0.29 224	0.76 411	0.47 400	1.61 505	0.82 308	0.77 302	0.77 268	0.75 335	0.47 220	1.03 319	0.40 278	0.18 245	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.19 275	0.18 293

LoS	0.40 176	0.21 78	0.44 97	0.37 37	0.22 48	0.50 197	0.40 295	1.00 292	0.94 353	0.48 198	0.66 227	0.48 193	0.40 160	0.60 141	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 416	0.30 375	0.64 283	0.52 363	0.26 139	0.54 246	0.35 211	1.33 423	1.24 536	1.16 457	1.07 376	0.60 279	0.54 297	3.58 627	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.16 228

RAFT+CT+SA	0.58 344	0.29 352	0.60 262	0.66 559	0.37 396	0.42 103	0.55 479	1.27 415	1.03 401	0.70 283	1.22 453	0.60 279	0.70 396	1.64 489	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.22 464	0.21 372	0.18 293

test_5	0.65 392	0.30 375	0.75 380	0.67 571	0.50 513	0.92 486	0.52 446	1.39 441	1.12 452	0.76 296	1.11 398	1.00 442	0.90 492	1.53 465	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.23 419	0.22 464	0.21 372	0.19 342

LCNet	0.72 431	0.28 317	0.52 180	0.55 426	0.31 280	0.69 373	0.54 461	1.00 292	0.88 326	1.19 475	1.34 507	0.97 433	1.34 622	2.56 588	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.27 491	0.73 678

STrans-v2	1.04 574	0.28 317	0.96 495	0.49 296	0.32 303	0.68 367	0.79 578	2.47 691	1.12 452	1.12 423	1.46 551	1.40 555	1.46 634	6.70 693	0.43 312	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.18 293

RAFT-RH_RVC	1.03 571	0.24 178	0.67 307	0.49 296	0.28 199	0.81 447	0.33 185	0.83 207	1.08 430	2.05 669	4.65 706	1.04 459	0.57 326	5.98 679	0.50 378	0.18 245	0.13 211	0.26 501	0.20 388	0.16 121	0.17 262

RAFT-345	0.84 509	0.25 218	0.66 301	0.50 309	0.27 170	0.54 246	0.42 320	0.83 207	1.11 448	1.32 545	2.34 664	0.86 383	0.54 297	5.72 671	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.17 288	0.17 168	0.16 228

CroCo-Stereo	0.40 176	0.31 412	0.73 359	0.58 466	0.27 170	0.26 20	0.33 185	0.95 267	0.81 301	0.42 154	0.47 138	0.65 300	0.47 220	0.39 24	0.34 207	0.18 245	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.19 275	0.16 228
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
GMM-Stereo	0.74 454	0.25 218	0.59 259	0.54 401	0.34 350	0.72 387	0.99 633	1.01 300	0.87 322	1.36 563	1.78 621	1.12 488	0.81 447	2.09 548	0.46 346	0.18 245	0.12 105	0.25 482	0.25 517	0.20 325	0.85 684

Prome-Stereo	0.75 463	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.32 303	0.59 294	0.97 628	0.89 231	0.88 326	1.45 590	2.46 671	0.91 403	1.41 627	1.58 478	0.44 316	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.20 325	0.92 686

raft+_RVC	0.53 284	0.26 253	0.54 205	0.60 492	0.47 501	0.54 246	0.54 461	1.27 415	0.99 382	0.76 296	1.03 364	0.70 323	0.56 313	0.93 282	0.47 355	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.18 317	0.18 219	0.15 186

TANstereo	0.44 213	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.65 344	0.26 94	0.79 178	0.83 309	0.93 350	0.98 334	0.51 214	0.46 208	0.54 104	0.35 220	0.18 245	0.24 564	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.26 502

111	0.60 353	0.23 149	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.72 387	0.42 320	1.18 381	1.41 618	0.80 311	1.38 522	1.10 481	0.79 437	0.96 289	0.58 422	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.19 342

test_xeample3	0.42 191	0.28 317	0.69 323	0.43 147	0.33 327	0.56 271	0.38 262	0.79 178	0.45 138	0.53 228	0.46 133	0.44 167	0.44 193	1.38 426	0.31 157	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.17 168	0.16 228

ARAFT	0.77 471	0.36 507	1.49 621	0.51 341	0.31 280	0.90 475	0.82 589	1.90 595	1.06 418	1.62 629	1.24 459	1.02 451	0.64 370	1.84 522	0.50 378	0.18 245	0.14 283	0.28 533	0.27 548	0.17 168	0.16 228

EAI-Stereo	0.65 392	0.28 317	0.69 323	0.53 384	0.27 170	0.60 302	0.40 295	2.28 674	0.64 231	0.71 285	3.18 687	0.57 261	0.43 181	1.06 330	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.17 288	0.17 168	0.17 262

CREStereo	0.39 162	0.21 78	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 236	0.29 128	0.77 168	1.11 448	0.58 249	0.71 250	0.51 214	0.41 164	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 138
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
DIP-Stereo	0.62 363	0.30 375	0.83 427	0.48 274	0.36 375	0.95 496	0.33 185	2.37 683	0.67 250	1.25 506	1.00 341	0.68 312	0.51 274	0.91 272	0.61 437	0.18 245	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.19 342
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 337	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 625	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262

RAFT-Stereo	0.57 337	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 625	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.72 431	0.34 477	1.10 550	0.51 341	0.23 62	0.91 479	0.39 279	1.33 423	1.23 530	1.46 592	1.55 574	1.01 449	0.64 370	1.95 535	0.80 512	0.18 245	0.12 105	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.17 262

iResNet	0.75 463	0.40 533	1.36 594	0.67 571	0.29 224	0.92 486	0.59 512	1.52 478	1.25 539	1.28 515	1.48 557	0.94 416	0.76 421	1.62 485	0.78 500	0.18 245	0.14 283	0.18 210	0.15 206	0.22 400	0.23 447

DN-CSS_ROB	0.64 384	0.32 429	1.05 531	0.55 426	0.40 441	0.54 246	0.45 380	1.21 395	0.93 349	1.03 392	1.47 552	0.69 318	0.63 366	1.76 515	0.49 371	0.18 245	0.14 283	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.20 380

pmcnn	2.37 689	0.42 544	2.71 682	0.63 529	0.43 468	1.54 614	1.19 658	2.01 626	1.53 636	2.64 691	7.60 727	18.07 747	1.45 633	3.44 624	2.78 677	0.18 245	0.15 348	0.15 57	0.12 74	0.20 325	0.18 293

over-6	0.31 69	0.22 111	0.42 83	0.40 86	0.17 5	0.41 91	0.31 153	0.63 92	0.30 37	0.31 54	0.36 69	0.30 56	0.37 141	0.82 241	0.26 60	0.19 302	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.17 168	0.13 73

SME	0.62 363	0.29 352	0.51 167	0.61 507	0.25 117	1.23 569	0.44 359	1.17 373	1.12 452	0.89 341	1.12 405	0.66 305	0.74 409	1.55 469	0.51 383	0.19 302	0.20 488	0.23 419	0.23 487	0.24 447	0.20 380

TestStereo_HLe17	0.54 302	0.24 178	1.22 569	0.41 107	0.30 250	0.61 308	0.41 313	1.22 403	1.09 438	0.61 262	0.86 295	0.53 229	0.46 208	1.33 407	0.45 331	0.19 302	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.18 293

TestStereo_HL2	0.51 263	0.27 287	0.56 231	0.42 128	0.32 303	0.57 276	0.34 200	1.00 292	0.91 339	0.82 322	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.55 469	0.48 361	0.19 302	0.13 211	0.16 108	0.14 176	0.18 219	0.19 342

DNS	1.01 564	1.88 715	0.39 45	0.36 20	0.24 87	0.34 48	0.31 153	0.95 267	0.40 105	0.33 72	0.50 158	0.42 156	0.39 153	2.86 601	1.63 640	0.19 302	0.22 537	0.20 294	0.11 15	4.26 734	4.24 738

Selective-IGEV-i1	0.66 401	0.27 287	0.86 439	0.54 401	0.33 327	1.01 515	0.78 574	1.75 542	1.18 501	0.88 339	1.19 442	1.19 503	0.56 313	0.98 300	0.54 404	0.19 302	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.20 380

WQFJA1++	1.55 640	0.22 111	0.45 113	0.38 58	0.28 199	0.38 71	0.20 16	0.62 84	0.28 24	0.38 130	0.39 82	0.34 95	0.39 153	0.64 155	0.27 77	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.12 74	25.04 757	0.14 138

NLCSM	0.52 268	0.28 317	0.55 220	0.52 363	0.74 625	0.72 387	0.46 390	0.96 276	0.65 245	0.63 268	0.51 165	0.48 193	0.61 353	1.32 403	0.70 470	0.19 302	0.20 488	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.20 380

GSStereo	0.33 95	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

GS-Stereo							0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

DA	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GGEV	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GASTEREO	0.40 176	0.25 218	0.51 167	0.48 274	0.25 117	0.65 344	0.36 228	0.81 194	0.49 156	0.51 222	0.82 283	0.30 56	0.66 382	0.62 150	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.14 138

MSCF	0.38 155	0.25 218	0.52 180	0.47 241	0.25 117	0.62 318	0.37 254	0.81 194	0.47 148	0.50 215	0.71 250	0.32 72	0.65 378	0.54 104	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.14 138

z-ln-s-r	1.02 568	0.55 597	2.09 658	0.52 363	0.55 552	0.78 423	0.87 603	1.47 462	1.34 581	1.12 423	1.62 594	1.37 552	1.06 566	2.62 592	3.32 689	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.21 404

G2L-Stereo_test	0.73 449	0.27 287	0.74 376	0.49 296	0.40 441	0.90 475	0.81 587	1.53 484	1.14 469	1.28 515	1.27 473	1.52 584	0.72 405	1.62 485	0.94 544	0.19 302	0.14 283	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.19 342

PAM_32	0.77 471	0.28 317	1.03 526	0.52 363	0.30 250	1.32 583	0.35 211	1.97 616	0.65 245	1.02 388	1.06 372	3.05 690	1.49 639	0.96 289	0.36 232	0.19 302	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.19 275	0.19 342

PAM	0.76 469	0.29 352	1.08 544	0.52 363	0.33 327	1.38 593	0.39 279	2.01 626	0.67 250	1.06 397	0.96 324	2.89 688	1.43 629	0.86 259	0.35 220	0.19 302	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.20 380

U	9.45 731	0.21 78	0.58 253	0.47 241	53.11 767	61.27 772	0.24 70	0.70 139	0.52 181	0.36 103	0.28 32	0.29 47	0.35 125	0.33 5	0.26 60	0.19 302	0.11 39	60.50 774	8.88 749	0.17 168	0.13 73

H2IRNET	0.56 328	0.26 253	0.66 301	0.47 241	0.35 357	0.41 91	0.26 94	0.92 244	1.17 494	0.61 262	1.28 479	1.08 468	0.86 475	0.99 307	0.63 445	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.25 517	0.21 372	0.18 293

MGS-Stereo	0.42 191	0.26 253	0.58 253	0.44 185	0.28 199	0.50 197	0.34 200	0.57 63	0.83 309	0.46 184	1.31 490	0.52 222	0.33 105	0.65 166	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.16 228

IGEV++	0.40 176	0.22 111	0.51 167	0.52 363	0.29 224	0.45 129	0.25 81	1.65 514	0.46 144	0.37 114	0.57 198	0.46 179	0.45 200	0.50 93	0.38 257	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

IGEVStereo-DCA	0.46 230	0.28 317	0.56 231	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.18 293

rrr	0.46 230	0.28 317	0.73 359	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.38 262	0.76 164	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228

MaDis-Stereo	0.36 138	0.25 218	0.58 253	0.44 185	0.34 350	0.30 34	0.30 140	0.72 146	0.50 163	0.37 114	0.36 69	0.58 268	0.49 251	0.52 99	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.14 138

CBFPSM	0.92 533	0.33 452	1.86 649	0.49 296	0.38 418	1.75 632	0.84 593	1.39 441	1.12 452	1.09 407	0.99 336	2.37 670	1.66 656	1.32 403	1.42 623	0.19 302	0.18 448	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.33 569

ToySt	0.66 401	0.33 452	1.23 571	0.51 341	0.33 327	0.86 469	0.68 547	1.10 348	0.97 369	0.84 328	1.08 381	1.25 520	0.94 513	1.01 315	0.74 483	0.19 302	0.19 467	0.24 441	0.24 503	0.27 491	0.23 447

anonymousa	0.72 431	0.27 287	0.75 380	0.47 241	0.63 590	1.43 604	0.45 380	1.24 410	0.89 329	1.28 515	1.75 618	1.62 598	1.13 583	0.69 178	0.59 425	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.25 517	0.20 325	0.18 293

Selective-RAFT	0.52 268	0.28 317	0.79 411	0.55 426	0.27 170	0.91 479	0.33 185	0.80 187	0.88 326	0.58 249	0.63 214	0.81 357	0.77 425	1.29 396	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.17 262

Sa-1000	0.72 431	0.29 352	0.76 390	0.59 480	0.30 250	0.73 392	0.37 254	1.62 509	1.33 578	1.28 515	2.04 649	0.86 383	0.75 413	1.84 522	0.38 257	0.19 302	0.14 283	0.25 482	0.23 487	0.20 325	0.16 228

SA	0.66 401	0.30 375	0.82 422	0.61 507	0.30 250	0.58 283	0.38 262	1.44 453	1.30 566	0.96 360	1.36 515	0.66 305	0.95 518	1.85 525	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.25 482	0.23 487	0.21 372	0.17 262

CrosDoStereo	1.58 643	0.24 178	0.72 347	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 744	1.10 348	0.98 375	1.34 558	1.75 618	1.00 442	1.89 672	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

TransformOpticalFlow	0.96 541	0.28 317	0.89 466	0.52 363	0.31 280	0.66 353	0.54 461	1.75 542	1.12 452	1.09 407	1.44 542	1.37 552	1.01 548	6.70 693	0.42 302	0.19 302	0.12 105	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.19 342

OMP-Stereo	0.94 538	0.33 452	0.72 347	0.90 670	0.31 280	0.49 179	0.36 228	1.16 369	1.06 418	1.58 623	1.12 405	1.46 570	0.69 390	6.94 696	0.49 371	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.18 317	0.20 325	0.14 138

IIG-Stereo	0.96 541	0.31 412	0.72 347	0.88 665	0.33 327	0.61 308	0.26 94	1.19 392	1.03 401	1.69 637	1.37 517	1.46 570	0.75 413	6.96 698	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.23 419	0.18 317	0.20 325	0.14 138

PSM-AAD	0.79 484	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.28 199	0.77 418	1.24 661	0.99 288	0.91 339	1.66 634	1.57 582	0.81 357	2.19 689	1.65 490	0.44 316	0.19 302	0.14 283	0.38 622	0.32 606	0.21 372	0.70 675

FTStereo	0.91 531	0.26 253	0.56 231	0.54 401	0.33 327	0.66 353	1.87 700	1.00 292	0.75 275	1.75 642	4.15 699	1.04 459	1.65 652	1.57 476	0.46 346	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.21 435	0.18 219	0.63 665

ASMatch	0.88 523	0.26 253	0.69 323	0.51 341	0.35 357	0.48 162	0.37 254	1.12 358	0.92 346	1.10 415	3.28 689	0.96 431	0.98 535	4.90 650	0.49 371	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.19 345	0.19 275	0.27 514

DeepStereo_LL	1.58 643	0.24 178	0.72 347	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 744	1.10 348	0.98 375	1.34 558	1.75 618	1.00 442	1.89 672	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

THIR-Stereo	1.02 568	0.27 287	0.69 323	0.49 296	0.28 199	0.95 496	1.34 670	1.03 307	0.97 369	1.34 558	1.90 636	1.17 499	1.58 645	6.44 685	0.78 500	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.22 464	0.19 275	0.20 380

GrayStereo	0.82 498	0.26 253	0.58 253	0.63 529	0.37 396	0.76 411	1.86 699	1.11 355	0.87 322	1.99 665	1.89 635	1.08 468	1.82 668	1.39 433	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.21 435	0.18 219	0.39 599

rafts_anoy	0.52 268	0.29 352	0.59 259	0.59 480	0.50 513	0.53 236	0.40 295	1.11 355	1.03 401	0.84 328	0.83 284	0.68 312	0.54 297	0.72 194	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.26 535	0.21 372	0.18 293

XX-TBD	0.46 230	0.70 639	0.35 9	0.79 632	0.25 117	0.58 283	0.26 94	0.69 134	1.27 550	0.76 296	1.00 341	0.45 175	0.33 105	0.47 77	0.37 244	0.19 302	0.15 348	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138

raftrobust	0.52 268	0.25 218	0.56 231	0.65 553	0.52 538	0.49 179	0.34 200	0.98 285	0.91 339	1.30 531	0.87 301	0.63 294	0.81 447	0.78 222	0.41 288	0.19 302	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.16 228

RALAANet	0.60 353	0.33 452	0.87 451	0.62 519	0.50 513	0.69 373	0.31 153	1.21 395	1.06 418	1.09 407	1.16 429	0.88 391	0.46 208	1.22 375	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.17 262

MMNet	0.84 509	0.32 429	1.09 547	0.60 492	0.59 577	1.85 647	0.49 425	1.51 476	1.27 550	1.37 566	1.15 424	1.26 524	1.18 592	1.67 495	1.22 589	0.19 302	0.18 448	0.23 419	0.22 464	0.25 464	0.21 404

RASNet	1.12 591	0.30 375	0.91 473	0.66 559	0.77 638	0.97 506	0.57 498	1.37 434	1.35 590	1.02 388	1.34 507	2.11 660	1.43 629	7.09 700	1.39 614	0.19 302	0.17 422	0.17 161	0.19 345	0.18 219	0.16 228

DNSM	1.07 577	1.92 716	0.40 57	0.39 71	0.25 117	0.42 103	0.30 140	0.97 280	0.40 105	0.43 162	0.46 133	0.40 144	0.50 260	3.03 608	2.08 662	0.20 349	0.18 448	0.15 57	0.12 74	4.57 737	4.29 739

HLf8	0.51 263	0.25 218	0.96 495	0.40 86	0.33 327	0.62 318	0.36 228	1.17 373	1.07 423	0.61 262	0.83 284	0.56 255	0.44 193	0.99 307	0.46 346	0.20 349	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.19 275	0.21 404

IGEV_i1	0.66 401	0.29 352	0.89 466	0.55 426	0.28 199	0.92 486	0.60 516	1.98 618	0.83 309	1.00 378	1.04 367	1.09 478	0.68 386	1.29 396	0.62 440	0.20 349	0.17 422	0.21 338	0.17 288	0.21 372	0.21 404

S2M2_XL	0.24 4	0.24 178	0.39 45	0.34 6	0.24 87	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 87	0.24 16	0.23 25	0.32 3	0.26 60	0.20 349	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.73 449	0.25 218	0.76 390	0.54 401	0.39 429	0.95 496	0.66 539	1.66 519	1.09 438	1.24 501	1.02 354	1.64 606	0.71 401	1.63 487	1.02 560	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.20 325	0.22 427

SGD-Stereo	0.32 79	0.20 48	0.40 57	0.38 58	0.19 15	0.43 113	0.22 42	0.64 100	0.33 61	0.42 154	0.34 61	0.27 35	0.35 125	1.15 357	0.30 129	0.20 349	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.17 168	0.13 73

MM-Stereo_test3	0.50 260	0.24 178	0.54 205	0.54 401	0.74 625	0.49 179	0.53 454	1.09 345	1.05 411	0.62 267	0.95 320	0.61 284	0.42 172	0.77 215	0.38 257	0.20 349	0.17 422	0.20 294	0.16 257	0.18 219	0.18 293

GIP-stereo	0.34 110	0.23 149	0.45 113	0.50 309	0.36 375	0.38 71	0.23 55	0.78 171	0.52 181	0.34 83	0.51 165	0.46 179	0.38 148	0.51 97	0.27 77	0.20 349	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.14 138

model_zeroshot	0.48 244	0.29 352	0.86 439	0.51 341	0.36 375	0.69 373	0.37 254	1.12 358	0.62 223	0.85 333	0.84 288	0.66 305	0.37 141	0.73 200	0.34 207	0.20 349	0.16 387	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 431	0.35 497	1.70 635	0.49 296	0.56 556	0.63 324	0.38 262	2.41 686	0.65 245	0.77 302	1.07 376	1.82 631	0.95 518	0.93 282	0.43 312	0.20 349	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.28 511	0.26 502

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 230	0.36 507	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.67 359	0.35 211	0.78 171	1.12 452	0.61 262	0.62 211	0.39 135	0.39 153	0.71 190	0.39 268	0.20 349	0.17 422	0.22 378	0.18 317	0.23 429	0.19 342

CoDeX	0.73 449	0.29 352	0.93 480	0.54 401	0.36 375	1.14 546	0.61 520	2.34 680	1.17 494	1.16 457	1.25 463	0.91 403	0.87 480	1.33 407	0.64 450	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

ACVNet-DCA	0.56 328	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

xx1	0.67 412	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 704	0.58 249	0.79 276	0.95 425	0.77 425	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

1test111	0.54 302	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	0.88 264	0.59 425	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

cc1	0.64 384	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 704	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.19 275	0.19 342

ffm	0.72 431	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 690	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

ff1	1.37 624	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 690	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

tt1	0.62 363	0.32 429	0.51 167	0.54 401	0.26 139	1.16 555	0.48 413	0.95 267	2.47 690	0.57 247	0.77 268	0.49 202	0.81 447	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.15 206	0.19 275	0.20 380

MIF-Stereo (partial)	0.45 222	0.25 218	0.70 329	0.50 309	0.52 538	0.35 57	0.26 94	0.91 241	0.59 216	0.45 177	0.71 250	0.51 214	0.51 274	1.11 347	0.45 331	0.20 349	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.24 447	0.18 293

UniTT-Stereo	0.36 138	0.23 149	0.59 259	0.48 274	0.36 375	0.40 84	0.32 172	0.53 39	0.49 156	0.54 234	0.55 190	0.36 108	0.31 85	0.58 127	0.51 383	0.20 349	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.15 186

PCWNet_CMD	0.66 401	0.32 429	0.88 460	0.49 296	0.37 396	0.78 423	0.40 295	1.42 446	1.31 570	1.16 457	1.31 490	1.25 520	0.62 359	0.89 269	0.57 418	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.19 345	0.40 594	0.25 478

knoymous	0.51 263	0.29 352	0.47 131	0.43 147	0.30 250	0.55 261	0.55 479	1.02 302	0.77 288	0.98 370	0.85 292	0.94 416	0.56 313	0.85 255	0.45 331	0.20 349	0.14 283	0.26 501	0.14 176	0.23 429	0.23 447

riskmin	0.56 328	0.27 287	0.60 262	0.43 147	0.31 280	0.83 455	0.42 320	1.14 364	1.04 406	0.73 295	0.75 263	1.11 487	1.01 548	0.81 237	0.51 383	0.20 349	0.14 283	0.24 441	0.15 206	0.24 447	0.25 478

TestStereo1	0.63 371	0.28 317	0.75 380	0.76 625	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

IER	0.70 422	0.31 412	1.02 521	0.48 274	0.52 538	1.34 587	0.51 435	1.17 373	0.99 382	1.23 494	1.34 507	1.12 488	1.11 576	0.99 307	0.71 476	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.21 435	0.20 325	0.19 342

SA-5K	0.63 371	0.28 317	0.75 380	0.76 625	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

HHNet	0.62 363	0.26 253	0.63 276	0.43 147	0.45 484	0.50 197	0.58 502	1.07 338	1.01 391	1.25 506	2.23 659	0.70 323	0.61 353	1.07 334	0.47 355	0.20 349	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.30 546

NRIStereo	0.60 353	0.29 352	0.69 323	0.53 384	0.28 199	0.63 324	0.33 185	1.08 344	0.87 322	1.14 441	0.87 301	0.91 403	0.59 338	2.24 563	0.49 371	0.20 349	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.21 372	0.17 262

KYRaft	0.75 463	0.28 317	0.62 273	0.56 442	0.29 224	0.67 359	0.86 601	0.94 261	0.84 313	1.62 629	2.21 658	1.16 498	1.02 555	1.57 476	0.40 278	0.20 349	0.13 211	0.22 378	0.28 569	0.20 325	1.02 690

PFNet	0.91 531	0.26 253	1.10 550	0.63 529	0.32 303	0.64 328	0.56 487	1.17 373	0.99 382	1.47 593	1.08 381	0.98 435	0.69 390	6.62 688	0.54 404	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.19 345	0.20 325	0.17 262

AnonymousM	0.59 350	1.11 677	0.41 67	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.47 400	1.05 322	0.64 231	0.98 370	0.63 214	0.67 310	0.43 181	0.59 129	0.41 288	0.20 349	0.15 348	1.84 709	0.84 697	0.14 44	0.13 73

RALCasStereoNet	0.54 302	0.30 375	0.66 301	0.59 480	0.51 525	0.61 308	0.52 446	0.94 261	0.93 349	0.70 283	1.01 346	0.78 345	0.44 193	1.33 407	0.47 355	0.20 349	0.16 387	0.18 210	0.16 257	0.20 325	0.19 342

XX-Stereo	0.63 371	0.26 253	1.90 650	0.81 638	0.67 604	0.43 113	0.23 55	1.03 307	0.58 206	0.65 273	1.56 578	1.41 558	0.39 153	1.28 392	0.35 220	0.20 349	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.14 138

StereoDRNet-Refined	0.80 487	0.41 540	0.88 460	0.62 519	0.42 457	1.33 585	0.48 413	1.52 478	1.17 494	1.45 590	1.44 542	1.44 565	0.90 492	1.26 386	1.24 591	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.24 503	0.25 464	0.28 526
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.77 471	0.30 375	0.99 504	0.57 460	0.36 375	0.83 455	0.36 228	2.33 677	1.58 641	1.27 513	1.30 484	1.25 520	0.84 464	1.65 490	0.79 507	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.27 514

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 79	0.23 149	0.50 156	0.42 128	0.22 48	0.49 179	0.20 16	0.57 63	0.50 163	0.38 130	0.28 32	0.33 86	0.31 85	0.45 53	0.28 96	0.21 385	0.17 422	0.24 441	0.19 345	0.27 491	0.20 380

LiteMatch	0.32 79	0.24 178	0.37 18	0.45 205	0.25 117	0.34 48	0.31 153	0.49 25	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 144	0.48 234	0.45 53	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

Lsterematch	0.52 268	0.24 178	0.64 283	0.45 205	0.25 117	0.71 384	0.31 153	0.81 194	1.05 411	0.96 360	1.28 479	0.69 318	0.48 234	0.84 249	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

GEAStereo	0.31 69	0.21 78	0.43 91	0.43 147	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.17 168	0.14 138

gasm-f	0.34 110	0.22 111	0.42 83	0.43 147	0.31 280	0.39 76	0.44 359	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.64 219	0.32 72	0.46 208	0.55 111	0.28 96	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.14 138

Select-FE	0.74 454	0.39 526	1.56 625	0.55 426	0.46 496	0.40 84	0.22 42	1.86 583	0.68 256	1.05 396	1.31 490	1.82 631	1.74 659	1.11 347	0.38 257	0.21 385	0.16 387	0.21 338	0.25 517	0.19 275	0.31 556

StereoAnything_RVC	0.45 222	1.43 696	0.48 136	0.35 12	0.20 22	0.26 20	0.21 32	0.43 17	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 137	1.27 390	0.22 1	0.21 385	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 707	0.11 3

AIO-test2	0.57 337	0.28 317	0.63 276	0.61 507	0.58 569	0.79 429	0.51 435	1.18 381	1.40 612	0.63 268	1.15 424	0.51 214	0.43 181	1.09 341	0.35 220	0.21 385	0.17 422	0.26 501	0.30 590	0.20 325	0.19 342

UGAM	1.14 596	0.27 287	0.95 489	0.53 384	0.42 457	0.70 380	0.72 560	0.95 267	1.32 574	0.98 370	1.48 557	1.78 627	0.87 480	9.65 734	0.87 531	0.21 385	0.18 448	0.30 558	0.24 503	0.19 275	0.16 228

11t1	0.52 268	0.28 317	0.68 311	0.51 341	0.28 199	0.83 455	0.39 279	1.22 403	0.63 226	0.84 328	0.74 261	0.68 312	0.68 386	0.91 272	0.57 418	0.21 385	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

plain	0.46 230	0.27 287	1.01 514	0.50 309	0.40 441	0.35 57	0.37 254	0.87 221	0.56 199	0.43 162	0.76 265	0.42 156	0.40 160	1.13 354	0.45 331	0.21 385	0.15 348	0.24 441	0.19 345	0.24 447	0.16 228

LL-Strereo	1.33 619	0.39 526	1.38 595	0.61 507	0.61 583	0.75 403	0.66 539	1.63 511	1.17 494	1.56 617	1.60 588	2.03 656	2.12 686	9.72 735	0.97 553	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.23 487	0.22 400	0.25 478

gwcnet-sp	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

scenet	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

ssnet	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

qqq	0.57 337	0.34 477	0.71 340	0.47 241	0.27 170	0.64 328	0.62 523	1.42 446	0.78 292	0.80 311	0.92 314	0.95 425	0.77 425	0.88 264	0.59 425	0.21 385	0.20 488	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

x	0.54 302	0.31 412	0.61 267	0.47 241	0.30 250	0.67 359	0.47 400	1.53 484	0.79 296	0.81 316	0.83 284	0.78 345	0.70 396	0.70 184	0.62 440	0.21 385	0.19 467	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.20 380

DAS	0.84 509	0.34 477	1.03 526	0.64 538	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 648	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.83 598	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

SepStereo	0.82 498	0.34 477	1.03 526	0.64 538	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 648	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.30 569	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

DeepStereo_RVC	0.55 319	0.29 352	0.72 347	0.51 341	0.30 250	0.59 294	0.33 185	1.03 307	0.70 262	1.16 457	0.93 317	0.83 369	0.94 513	0.96 289	0.54 404	0.21 385	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.24 447	0.24 463

CRE-IMP	0.55 319	0.30 375	0.74 376	0.52 363	0.29 224	0.79 429	0.25 81	1.04 314	0.72 268	1.09 407	0.95 320	0.81 357	0.57 326	1.10 344	0.50 378	0.21 385	0.14 283	0.23 419	0.19 345	0.28 511	0.22 427

RAFT	0.64 384	0.30 375	0.73 359	0.59 480	0.33 327	0.68 367	0.58 502	1.04 314	0.76 284	1.08 401	1.19 442	1.65 609	0.93 507	1.06 330	0.56 415	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.24 503	0.22 400	0.17 262

CFNet_pseudo	0.66 401	0.32 429	0.86 439	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.24 516	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.33 588	0.19 345	0.36 573	0.25 478

RAFT + AFF	1.00 558	0.42 544	1.09 547	0.67 571	0.50 513	1.22 568	1.24 661	2.24 669	1.19 510	1.30 531	1.56 578	1.17 499	1.49 639	3.44 624	0.83 522	0.21 385	0.25 573	0.30 558	0.26 535	0.27 491	0.27 514

SFCPSM	0.70 422	0.28 317	1.02 521	0.51 341	0.38 418	1.37 590	0.66 539	2.00 622	1.03 401	1.17 466	1.21 449	0.82 362	0.78 433	1.03 319	0.53 398	0.21 385	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.21 372	0.19 342

delet	0.85 513	0.32 429	0.95 489	0.65 553	0.66 600	1.64 624	0.84 593	1.75 542	1.35 590	1.32 545	1.30 484	1.30 535	0.88 485	1.68 500	1.10 573	0.21 385	0.21 515	0.24 441	0.24 503	0.21 372	0.21 404

ACVNet	0.63 371	0.31 412	0.54 205	0.54 401	0.36 375	0.80 438	0.46 390	1.37 434	1.07 423	0.93 350	1.30 484	1.08 468	0.85 467	0.80 230	0.94 544	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.18 293

acv_ft	0.75 463	0.31 412	0.95 489	0.70 594	0.86 661	1.24 571	0.53 454	1.44 453	1.07 423	1.24 501	1.30 484	1.08 468	0.92 498	0.80 230	1.34 605	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.18 293

BEATNet_4x	0.73 449	0.49 571	1.17 564	0.53 384	0.26 139	1.03 522	0.55 479	1.82 570	1.06 418	1.21 483	1.22 453	0.96 431	0.91 495	1.01 315	1.06 564	0.21 385	0.14 283	0.24 441	0.19 345	0.37 577	0.21 404

MSMDNet	0.66 401	0.32 429	0.87 451	0.49 296	0.37 396	0.79 429	0.40 295	1.43 452	1.31 570	1.15 447	1.31 490	1.24 516	0.63 366	0.88 264	0.57 418	0.21 385	0.16 387	0.26 501	0.19 345	0.39 590	0.24 463

ccs_rob	0.66 401	0.33 452	0.86 439	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.23 514	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.35 607	0.20 388	0.37 577	0.25 478

LE_ROB	8.05 728	0.37 514	23.53 746	0.74 618	0.33 327	2.77 692	2.87 727	3.71 712	27.24 759	25.39 759	8.87 735	8.46 728	26.71 758	6.65 689	21.99 747	0.21 385	0.19 467	0.20 294	0.21 435	0.25 464	0.22 427

depth_test_26	0.29 50	0.19 26	0.41 67	0.36 20	0.24 87	0.21 8	0.24 70	0.41 13	0.34 70	0.30 45	0.81 282	0.28 44	0.24 28	0.47 77	0.25 42	0.22 417	0.16 387	0.18 210	0.17 288	0.19 275	0.17 262

zero-FE	0.36 138	0.22 111	0.47 131	0.45 205	0.43 468	0.30 34	0.24 70	0.61 80	0.33 61	0.33 72	0.41 96	0.37 121	0.50 260	0.64 155	0.32 171	0.22 417	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.83 676	0.16 228

MultiAttention	4.51 716	0.33 452	0.82 422	0.73 614	0.45 484	30.98 757	4.50 734	2.18 662	1.40 612	1.61 625	2.41 668	2.43 674	0.70 396	38.42 762	1.36 609	0.22 417	0.15 348	0.29 544	0.30 590	0.47 626	0.43 616

test_sample1	0.61 359	0.29 352	0.75 380	0.50 309	0.31 280	0.76 411	0.48 413	1.59 498	0.84 313	0.90 343	0.94 319	0.88 391	0.95 518	1.16 361	0.67 461	0.22 417	0.18 448	0.20 294	0.19 345	0.21 372	0.21 404

DispNO	0.93 536	0.30 375	1.34 593	0.55 426	0.55 552	0.89 472	0.49 425	1.48 464	1.21 521	1.17 466	1.27 473	1.19 503	0.90 492	5.23 656	0.74 483	0.22 417	0.17 422	0.24 441	0.21 435	0.19 275	0.20 380

mmm	0.63 371	0.35 497	0.72 347	0.51 341	0.30 250	0.86 469	0.54 461	1.59 498	0.86 317	1.07 400	1.38 522	0.79 349	0.75 413	0.91 272	0.58 422	0.22 417	0.18 448	0.29 544	0.25 517	0.25 464	0.23 447

1111x	1.70 657	0.29 352	0.86 439	0.51 341	0.27 170	1.01 515	0.68 547	2.22 667	1.28 555	1.13 438	1.40 529	1.21 507	1.10 575	5.53 666	15.20 741	0.22 417	0.21 515	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.22 427

EKT-Stereo	0.53 284	0.30 375	0.73 359	0.58 466	0.60 580	0.51 217	0.48 413	0.94 261	0.90 333	0.71 285	0.88 306	0.77 341	0.43 181	1.07 334	0.40 278	0.22 417	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.22 427

hknet	0.77 471	0.32 429	0.95 489	0.54 401	0.38 418	1.27 575	0.65 533	2.16 654	1.07 423	1.20 479	1.11 398	1.59 594	0.81 447	1.37 422	0.66 456	0.22 417	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

Patchmatch Stereo++	0.55 319	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.83 664	0.28 317	0.72 347	0.61 507	0.32 303	0.67 359	0.51 435	0.96 276	0.98 375	1.47 593	1.20 447	1.00 442	1.18 592	2.83 598	22.77 751	0.22 417	0.13 211	0.22 378	0.19 345	0.23 429	0.15 186

PSM-adaLoss	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.41 313	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.82 362	0.61 353	1.06 330	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ROB_FTStereo_v2	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.42 320	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.12 351	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ROB_FTStereo	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.25 81	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.95 320	0.82 362	0.61 353	1.15 357	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

HUI-Stereo	0.52 268	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.30 140	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	0.79 227	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

SST-Stereo	0.83 504	0.28 317	0.72 347	0.59 480	0.31 280	0.72 387	0.26 94	1.09 345	0.86 317	1.47 593	1.10 392	1.00 442	0.87 480	5.73 672	0.45 331	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.23 429	0.18 293

RAFT_R40	0.83 504	0.28 317	0.73 359	0.59 480	0.31 280	0.69 373	0.44 359	1.10 348	0.95 355	1.47 593	1.10 392	1.00 442	0.85 467	5.53 666	0.46 346	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.20 388	0.23 429	0.18 293

iGMRVC	0.56 328	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.38 262	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.52 461	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

IRAFT_RVC	0.88 523	0.28 317	0.76 390	0.63 529	0.31 280	0.65 344	1.02 638	1.22 403	0.94 353	1.22 488	1.04 367	1.01 449	0.98 535	5.82 674	0.53 398	0.22 417	0.12 105	0.25 482	0.20 388	0.20 325	0.19 342

iRAFT	0.55 319	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

RAFT-IKP	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.59 294	0.36 228	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.61 353	1.22 375	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

TestStereo	0.64 384	0.39 526	0.71 340	0.51 341	0.27 170	0.56 271	0.42 320	1.03 307	0.91 339	0.80 311	1.00 341	0.68 312	0.52 282	3.25 617	0.45 331	0.22 417	0.15 348	0.24 441	0.18 317	0.27 491	0.16 228

sAnonymous2	0.55 319	0.56 601	1.46 614	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 678	0.56 652

CroCo_RVC	0.55 319	0.56 601	1.46 614	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 678	0.56 652

test_xeample	1.45 633	0.28 317	0.65 290	0.51 341	0.28 199	0.94 493	0.59 512	2.14 649	1.29 560	1.24 501	1.51 565	0.88 391	0.86 475	1.46 449	15.10 740	0.22 417	0.20 488	0.22 378	0.20 388	0.22 400	0.22 427

FENet	0.60 353	0.28 317	0.63 276	0.54 401	0.33 327	0.83 455	0.38 262	1.27 415	1.07 423	1.00 378	0.86 295	0.99 441	0.85 467	0.96 289	0.68 466	0.22 417	0.15 348	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.23 447

HSM-Net_RVC	0.87 522	0.29 352	0.53 191	0.53 384	0.30 250	1.15 553	0.55 479	3.57 710	1.28 555	1.53 607	1.74 615	1.68 612	0.93 507	1.49 455	0.77 498	0.22 417	0.17 422	0.19 242	0.18 317	0.20 325	0.19 342
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	1.19 605	0.32 429	0.65 290	0.57 460	0.38 418	1.23 569	0.59 512	2.25 670	1.19 510	1.30 531	1.25 463	1.94 645	1.03 557	9.32 729	0.71 476	0.22 417	0.16 387	0.20 294	0.16 257	0.21 372	0.21 404

VeloStereo	0.27 25	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.46 65	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

flow	0.28 39	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.54 104	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

RT-IGEV	0.77 471	0.28 317	0.93 480	0.55 426	0.33 327	1.01 515	0.83 592	2.03 633	0.93 349	1.28 515	1.58 585	1.77 624	1.17 587	1.04 325	0.49 371	0.23 445	0.16 387	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.26 502

DStereoRT	1.36 622	0.32 429	1.41 602	0.67 571	0.50 513	2.07 662	0.60 516	1.44 453	0.91 339	1.37 566	1.44 542	0.73 330	1.30 617	6.39 684	0.90 538	0.23 445	0.17 422	4.29 737	1.94 727	0.24 447	0.20 380

DDF-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.47 131	0.48 274	0.42 457	0.31 38	0.24 70	0.53 39	0.33 61	0.33 72	0.40 87	0.37 121	0.48 234	0.91 272	0.32 171	0.23 445	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.86 678	0.16 228

test_sample2	0.62 363	0.29 352	0.74 376	0.50 309	0.28 199	0.80 438	0.61 520	1.61 505	1.00 388	0.88 339	0.99 336	0.94 416	0.83 460	1.16 361	0.51 383	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.22 427

DisPM	0.66 401	0.28 317	0.72 347	0.61 507	0.35 357	0.62 318	0.45 380	1.02 302	0.99 382	1.56 617	1.10 392	0.80 351	0.59 338	2.37 574	0.41 288	0.23 445	0.14 283	0.23 419	0.21 435	0.20 325	0.25 478

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 553	0.40 533	1.82 646	0.66 559	0.62 589	2.05 661	0.78 574	1.91 599	1.29 560	1.54 613	1.42 532	1.51 581	1.23 604	1.99 538	1.33 603	0.23 445	0.14 283	0.20 294	0.15 206	0.27 491	0.26 502

CIPLG	0.62 363	0.33 452	0.96 495	0.58 466	0.50 513	0.75 403	0.48 413	1.05 322	0.96 361	1.40 579	1.57 582	0.64 297	0.48 234	0.89 269	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

IPLGR_C	0.62 363	0.33 452	0.99 504	0.58 466	0.49 506	0.76 411	0.48 413	1.10 348	0.96 361	1.40 579	1.56 578	0.62 291	0.48 234	0.80 230	0.71 476	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

ACRE	0.61 359	0.33 452	1.01 514	0.58 466	0.49 506	0.75 403	0.47 400	1.06 336	0.95 355	1.37 566	1.55 574	0.62 291	0.46 208	0.83 244	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.21 404

TRStereo	0.60 353	0.60 619	0.97 498	0.74 618	0.67 604	0.46 136	0.38 262	1.85 580	0.89 329	0.79 308	0.80 281	0.88 391	0.39 153	1.10 344	0.41 288	0.23 445	0.15 348	0.23 419	0.24 503	0.17 168	0.15 186

NF-Stereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.02 354	0.82 362	0.57 326	5.40 664	0.48 361	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

Pruner-Stereo	0.62 363	0.29 352	0.70 329	0.61 507	0.31 280	0.63 324	0.43 344	1.17 373	0.99 382	1.53 607	1.08 381	0.95 425	0.55 305	1.35 415	0.51 383	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.21 372	0.23 447

UNet	0.83 504	0.34 477	1.31 584	0.58 466	0.74 625	1.58 618	0.49 425	1.41 444	1.04 406	1.21 483	1.08 381	1.54 586	1.12 579	1.65 490	1.09 570	0.23 445	0.17 422	0.25 482	0.20 388	0.25 464	0.22 427

FADNet-RVC-Resample	0.84 509	0.47 564	2.10 659	0.61 507	0.45 484	1.07 532	0.61 520	1.59 498	1.20 515	1.08 401	0.98 334	1.03 455	0.98 535	2.17 555	0.72 479	0.23 445	0.22 537	0.30 558	0.32 606	0.35 566	0.34 574

ADCRef	1.35 621	0.55 597	2.37 672	0.72 606	0.77 638	1.94 654	0.78 574	1.91 599	1.27 550	1.57 621	1.59 587	1.36 549	1.41 627	1.54 467	7.53 712	0.23 445	0.20 488	0.32 579	0.30 590	0.29 522	0.29 533

CFNet	0.96 541	0.36 507	1.01 514	0.62 519	0.42 457	0.99 512	0.47 400	1.90 595	1.32 574	0.99 373	1.39 526	1.10 481	0.86 475	5.58 669	0.79 507	0.23 445	0.17 422	0.28 533	0.27 548	0.26 477	0.21 404

iResNetv2_ROB	0.80 487	0.37 514	1.71 637	0.56 442	0.37 396	0.94 493	0.64 531	1.73 534	1.34 581	1.23 494	1.42 532	1.26 524	0.92 498	1.85 525	0.56 415	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.14 176	0.24 447	0.19 342

DISCO	1.03 571	0.34 477	1.11 552	0.69 588	0.45 484	2.07 662	0.84 593	2.13 645	1.50 631	1.15 447	1.33 500	2.40 672	1.07 570	2.60 590	1.51 635	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.20 388	0.31 541	0.27 514

DN	0.42 191	0.24 178	0.49 145	0.47 241	0.41 451	0.58 283	0.32 172	0.81 194	0.84 313	0.45 177	0.52 170	0.77 341	0.35 125	0.64 155	0.33 192	0.24 465	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

FlowAnything_test	0.39 162	0.26 253	0.61 267	0.59 480	0.33 327	0.62 318	0.36 228	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.36 69	0.45 175	0.37 141	0.53 101	0.48 361	0.24 465	0.18 448	0.28 533	0.33 616	0.21 372	0.19 342

SCV	0.46 230	0.26 253	0.55 220	0.47 241	0.25 117	0.39 76	0.38 262	1.98 618	0.60 218	0.35 93	0.48 145	0.55 241	0.36 137	1.28 392	0.32 171	0.24 465	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.14 138

IGEV-RUCA	0.37 148	0.23 149	0.48 136	0.49 296	0.36 375	0.60 302	0.23 55	0.64 100	0.49 156	0.39 142	0.49 155	0.44 167	0.31 85	0.85 255	0.30 129	0.24 465	0.13 211	0.16 108	0.12 74	0.20 325	0.19 342

DCVSM-stereo	0.72 431	0.35 497	0.76 390	0.55 426	0.42 457	0.73 392	0.38 262	1.21 395	1.02 395	1.79 648	1.04 367	1.62 598	1.03 557	1.04 325	0.79 507	0.24 465	0.27 588	0.29 544	0.24 503	0.30 532	0.36 585

SMFormer	0.75 463	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.24 463

tta	0.75 463	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.18 219	0.18 293

qqq1	0.72 431	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

fff1	0.72 431	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

mmx	1.39 627	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

xxx	1.39 627	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

iinet-f	0.99 553	0.45 557	3.71 691	0.55 426	0.43 468	1.81 642	0.68 547	1.14 364	1.14 469	1.18 471	1.42 532	1.58 593	1.44 631	1.34 414	1.59 639	0.24 465	0.23 554	0.20 294	0.19 345	0.26 477	0.25 478

BUS	0.74 454	0.32 429	0.68 311	0.54 401	0.44 477	2.34 675	0.42 320	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.03 455	0.62 359	0.91 272	0.70 470	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

BSDual-CNN	0.71 429	0.32 429	0.68 311	0.54 401	0.44 477	1.27 575	0.65 533	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

psmg	0.72 431	0.32 429	0.68 311	0.50 309	0.44 477	1.48 608	0.75 566	1.94 609	0.98 375	1.21 483	1.33 500	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.19 467	0.25 482	0.25 517	0.23 429	0.22 427

ADLNet2	0.88 523	0.34 477	1.17 564	0.77 628	0.64 593	1.12 544	0.76 569	1.74 539	1.24 536	1.21 483	1.65 601	1.71 616	1.05 563	1.67 495	1.17 585	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.22 464	0.26 477	0.29 533

OCTAStereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.82 362	0.57 326	5.35 658	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

PSM-softLoss	0.78 479	0.31 412	0.77 398	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

KMStereo	0.78 479	0.31 412	0.77 398	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

RE-Stereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

TVStereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

222	1.61 648	0.29 352	0.67 307	0.56 442	0.29 224	1.06 530	0.42 320	2.17 660	1.31 570	1.31 541	1.52 566	0.92 411	0.94 513	1.76 515	17.65 744	0.24 465	0.20 488	0.21 338	0.19 345	0.22 400	0.23 447

xxxx	1.51 637	0.28 317	0.68 311	0.54 401	0.28 199	1.16 555	0.44 359	2.19 663	1.29 560	1.09 407	1.36 515	1.22 509	0.85 467	1.79 518	15.70 743	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.20 388	0.22 400	0.23 447

GMStereo	0.55 319	0.45 557	0.94 485	0.50 309	0.32 303	0.64 328	0.43 344	1.00 292	1.40 612	0.82 322	0.73 256	0.51 214	0.45 200	0.85 255	0.55 409	0.24 465	0.15 348	0.20 294	0.21 435	0.31 541	0.24 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.80 487	0.32 429	0.90 470	0.59 480	0.74 625	1.26 574	0.80 584	1.52 478	1.10 446	1.30 531	1.12 405	1.30 535	0.84 464	1.67 495	1.09 570	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.23 487	0.25 464	0.18 293

HGLStereo	0.85 513	0.38 521	0.94 485	0.80 635	1.03 676	1.17 557	0.58 502	1.52 478	1.20 515	1.19 475	1.62 594	1.13 494	1.20 598	1.80 519	1.06 564	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.21 435	0.23 429	0.27 514

SuperB	2.53 695	0.59 611	18.45 736	0.69 588	0.50 513	1.87 649	0.88 606	1.67 521	2.39 687	1.50 602	1.42 532	1.14 496	1.15 585	4.28 637	5.07 702	0.24 465	0.19 467	0.22 378	0.19 345	7.86 742	0.34 574

ADCP+	1.99 676	0.48 568	7.73 710	0.66 559	0.91 666	2.30 673	1.05 642	1.82 570	1.34 581	1.54 613	1.32 497	1.74 620	1.61 649	2.17 555	13.37 736	0.24 465	0.21 515	0.32 579	0.28 569	0.37 577	0.29 533

FAST (zero-shot)	0.43 198	0.27 287	0.71 340	0.64 538	1.27 698	0.49 179	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.34 116	0.72 194	0.29 108	0.25 493	0.23 554	0.18 210	0.20 388	0.17 168	0.19 342

SE	0.48 244	0.30 375	0.51 167	0.45 205	0.25 117	0.66 353	0.49 425	1.10 348	0.72 268	0.81 316	1.17 432	0.50 208	0.56 313	0.44 50	0.34 207	0.25 493	0.16 387	0.23 419	0.19 345	0.24 447	0.26 502

w-ln-seven-2	1.18 604	0.61 621	4.25 693	0.68 584	0.61 583	1.20 564	0.93 620	1.63 511	1.35 590	1.66 634	1.53 567	1.47 575	1.37 625	3.00 607	1.74 645	0.25 493	0.24 564	0.29 544	0.26 535	0.33 559	0.28 526

S2M2_L	0.34 110	0.28 317	0.45 113	0.40 86	0.30 250	0.31 38	0.16 3	0.60 78	0.64 231	0.31 54	0.48 145	0.47 186	0.34 116	0.38 17	0.32 171	0.25 493	0.22 537	0.20 294	0.22 464	0.25 464	0.22 427
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.80 487	0.32 429	0.95 489	0.60 492	0.42 457	0.78 423	0.69 552	1.50 470	1.09 438	1.33 554	1.14 415	1.45 567	0.72 405	2.45 579	1.10 573	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.21 435	0.20 325	0.26 502

rvit_stereo_0083	0.47 238	0.33 452	0.81 418	0.56 442	0.36 375	0.50 197	0.44 359	0.68 131	0.95 355	0.49 206	0.57 198	0.55 241	0.49 251	0.88 264	0.46 346	0.25 493	0.25 573	0.24 441	0.20 388	0.24 447	0.17 262

rvit_stereo_0081	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_0082	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_ft	0.47 238	0.35 497	0.87 451	0.67 571	0.42 457	0.40 84	0.59 512	0.81 194	0.74 274	0.46 184	0.55 190	0.57 261	0.49 251	0.65 166	0.50 378	0.25 493	0.17 422	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.17 262

test_sample4	0.69 418	0.33 452	0.91 473	0.51 341	0.30 250	0.92 486	0.52 446	1.87 586	1.15 481	1.14 441	1.18 435	0.87 387	0.75 413	1.18 368	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.26 535	0.26 477	0.25 478

test_sample3	0.68 416	0.32 429	0.88 460	0.52 363	0.30 250	0.97 506	0.52 446	1.86 583	1.15 481	1.08 401	1.11 398	0.88 391	0.71 401	1.17 366	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.25 482	0.25 517	0.25 464	0.25 478

StereoVision	0.65 392	0.34 477	0.86 439	0.59 480	0.40 441	0.50 197	0.41 313	1.09 345	0.93 349	0.71 285	2.50 673	0.82 362	0.57 326	1.03 319	0.49 371	0.25 493	0.28 596	0.29 544	0.28 569	0.36 573	0.20 380

CFNet_ucs	0.70 422	0.33 452	0.88 460	0.50 309	0.43 468	0.74 397	0.44 359	1.60 502	1.29 560	1.22 488	1.54 572	1.09 478	0.63 366	0.99 307	0.59 425	0.25 493	0.20 488	0.37 618	0.21 435	0.40 594	0.28 526

AACVNet	0.86 518	0.35 497	0.79 411	0.82 646	0.39 429	0.76 411	0.49 425	1.61 505	0.81 301	1.08 401	1.33 500	1.30 535	0.93 507	4.34 638	0.74 483	0.25 493	0.21 515	0.28 533	0.22 464	0.29 522	0.25 478

PFNet+	0.59 350	0.28 317	0.77 398	0.53 384	0.30 250	0.59 294	0.31 153	0.92 244	1.14 469	1.33 554	1.10 392	0.79 349	0.57 326	1.31 399	0.49 371	0.25 493	0.17 422	0.28 533	0.26 535	0.21 372	0.25 478

psm_up	0.77 471	0.34 477	0.70 329	0.66 559	0.58 569	1.05 527	0.92 616	1.52 478	1.12 452	1.26 510	1.16 429	1.31 539	1.23 604	1.20 372	0.81 515	0.25 493	0.29 608	0.31 564	0.27 548	0.27 491	0.25 478

aanetorigin	1.23 606	0.79 650	2.78 684	0.70 594	0.79 643	0.99 512	1.06 644	1.06 336	1.37 598	3.52 710	2.61 676	1.72 617	1.63 650	1.99 538	1.78 647	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.25 517	0.38 586	0.45 621

EDNetEfficientorigin	10.57 737	1.47 699	177.42 780	0.67 571	0.53 541	1.58 618	1.16 655	1.90 595	3.37 708	4.71 723	3.38 690	3.10 694	2.69 702	3.13 614	3.58 691	0.25 493	0.23 554	0.33 588	0.27 548	0.83 676	0.81 681

cf-r	0.73 449	0.30 375	0.77 398	0.55 426	0.63 590	0.78 423	0.48 413	1.79 563	1.15 481	1.13 438	1.26 470	1.43 560	0.87 480	1.40 439	0.85 528	0.25 493	0.18 448	0.22 378	0.23 487	0.19 275	0.19 342

GANet-RSSM	0.72 431	0.28 317	0.63 276	0.64 538	0.58 569	0.80 438	0.58 502	1.89 592	1.08 430	1.04 395	1.25 463	1.15 497	1.04 559	1.49 455	0.62 440	0.25 493	0.19 467	0.22 378	0.22 464	0.22 400	0.21 404

GwcNet-RSSM	0.77 471	0.32 429	1.01 514	0.62 519	0.54 545	0.78 423	0.51 435	1.73 534	1.20 515	1.09 407	1.37 517	1.46 570	0.85 467	1.53 465	1.09 570	0.25 493	0.18 448	0.23 419	0.24 503	0.20 325	0.19 342

DMCA	0.67 412	0.34 477	0.90 470	0.51 341	0.44 477	0.86 469	0.47 400	1.42 446	1.02 395	1.17 466	1.12 405	1.23 514	0.75 413	0.78 222	0.95 548	0.25 493	0.19 467	0.27 518	0.19 345	0.24 447	0.27 514

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 484	0.43 547	1.05 531	0.64 538	0.58 569	0.95 496	0.53 454	1.53 484	1.18 501	1.37 566	1.15 424	1.43 560	0.88 485	1.61 484	0.84 525	0.25 493	0.22 537	0.27 518	0.27 548	0.29 522	0.29 533
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	1.16 602	0.52 585	1.49 621	0.65 553	0.45 484	0.75 403	0.69 552	1.42 446	1.55 639	1.34 558	1.87 633	1.53 585	0.78 433	7.43 706	1.38 611	0.25 493	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.22 400	0.26 502

DLCB_ROB	0.86 518	0.40 533	0.78 408	0.68 584	0.54 545	1.11 541	0.84 593	1.49 466	1.23 530	1.64 633	1.65 601	1.70 615	0.91 495	1.70 502	1.05 562	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.27 548	0.27 491	0.24 463

coex_refinement	0.80 487	0.28 317	0.73 359	0.70 594	0.51 525	0.95 496	0.60 516	1.78 557	1.23 530	1.36 563	1.37 517	1.82 631	0.81 447	1.32 403	1.13 579	0.26 518	0.17 422	0.19 242	0.20 388	0.24 447	0.25 478

rvit_stereo_0081_aga	0.44 213	0.34 477	0.73 359	0.51 341	0.41 451	0.50 197	0.40 295	0.81 194	0.57 201	0.58 249	0.56 193	0.53 229	0.43 181	0.66 169	0.40 278	0.26 518	0.21 515	0.22 378	0.20 388	0.26 477	0.18 293

ITSA-stereo	0.82 498	0.36 507	0.82 422	0.54 401	0.31 280	0.80 438	0.47 400	2.17 660	1.67 648	1.13 438	1.13 411	0.94 416	0.86 475	2.46 582	1.00 558	0.26 518	0.23 554	0.28 533	0.27 548	0.28 511	0.36 585

rvit_stereo_0080	0.44 213	0.32 429	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

test_sample5	0.69 418	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.11 421	1.25 463	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

DualNet	0.70 422	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.14 441	1.33 500	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

whm_eth	0.44 213	0.32 429	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

fast-acv-ft	0.94 538	0.44 550	1.40 596	0.58 466	0.51 525	1.77 637	0.69 552	1.36 433	1.42 621	1.29 522	1.86 631	1.74 620	1.25 608	1.52 461	1.38 611	0.26 518	0.28 596	0.28 533	0.28 569	0.27 491	0.26 502

CRFU-Net	0.86 518	0.39 526	1.00 510	0.65 553	0.57 560	1.78 639	0.86 601	2.15 651	0.81 301	1.38 572	1.18 435	1.64 606	1.19 595	1.35 415	0.90 538	0.26 518	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

GANet-ADL	0.60 353	0.35 497	0.72 347	0.64 538	0.40 441	0.68 367	0.51 435	1.49 466	1.12 452	0.95 357	1.08 381	0.91 403	0.57 326	0.76 212	0.55 409	0.26 518	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.23 429	0.25 478

sCroCo_RVC	0.49 254	0.40 533	1.02 521	0.65 553	0.60 580	0.52 225	0.40 295	0.83 207	0.61 219	0.44 169	0.74 261	0.49 202	0.50 260	0.63 154	0.48 361	0.26 518	0.27 588	0.23 419	0.22 464	0.29 522	0.25 478

EDNetEfficient	2.37 689	1.10 674	8.08 712	0.74 618	0.71 615	0.98 511	1.56 683	1.46 460	4.06 720	4.90 724	2.82 681	2.25 663	3.48 712	2.95 603	9.97 723	0.26 518	0.24 564	0.26 501	0.30 590	0.68 668	0.61 663

CFNet-ft	0.72 431	0.32 429	0.54 205	0.66 559	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 590	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

ADCL	1.72 661	0.57 605	3.66 689	0.67 571	0.61 583	2.61 686	1.85 698	1.96 612	1.67 648	1.90 661	1.83 626	2.06 659	1.90 674	2.13 551	9.15 722	0.26 518	0.24 564	0.34 598	0.32 606	0.38 586	0.35 579

RYNet	1.17 603	0.49 571	1.24 574	0.70 594	0.97 674	1.71 628	0.92 616	1.91 599	1.46 626	1.38 572	1.14 415	1.88 635	1.30 617	4.24 634	1.87 650	0.26 518	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.55 648	0.54 648

CFNet_RVC	0.72 431	0.32 429	0.54 205	0.66 559	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 590	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

S0	0.53 284	0.24 178	0.52 180	0.49 296	0.32 303	1.14 546	0.68 547	0.90 239	0.58 206	0.76 296	1.32 497	0.65 300	0.55 305	0.70 184	0.39 268	0.27 534	0.25 573	0.29 544	0.26 535	0.20 325	0.17 262

LGCAT	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.16 3	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 93	0.26 17	0.30 56	0.26 41	0.62 150	0.27 77	0.27 534	0.22 537	0.13 1	0.17 288	0.13 7	0.21 404

MSAF-DinoV2	1.97 674	0.80 652	10.38 719	0.86 657	0.48 502	1.39 595	0.97 628	2.55 694	1.72 654	1.53 607	1.65 601	3.59 698	2.20 690	5.39 663	3.94 696	0.27 534	0.17 422	0.26 501	0.28 569	0.47 626	0.46 625

ACV-stereo	0.99 553	0.51 581	1.41 602	0.56 442	0.41 451	2.43 679	0.57 498	1.15 367	1.18 501	0.81 316	1.01 346	3.39 696	2.14 687	1.60 482	1.07 567	0.27 534	0.22 537	0.22 378	0.22 464	0.28 511	0.32 563

test_sample6	0.71 429	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.82 449	0.58 502	1.79 563	1.15 481	1.14 441	1.33 500	0.91 403	0.79 437	1.31 399	0.74 483	0.27 534	0.21 515	0.27 518	0.29 581	0.28 511	0.27 514

CAS++	0.47 238	0.31 412	0.56 231	0.47 241	0.32 303	0.42 103	0.28 117	1.76 549	0.72 268	0.71 285	0.72 254	0.37 121	0.28 61	0.69 178	0.33 192	0.27 534	0.22 537	0.26 501	0.21 435	0.29 522	0.19 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	1.11 589	0.58 608	2.23 668	0.66 559	0.71 615	1.95 655	1.46 676	1.98 618	1.45 625	1.79 648	1.43 537	1.49 578	1.33 621	1.97 537	1.42 623	0.27 534	0.23 554	0.28 533	0.28 569	0.34 563	0.31 556

AASNet	0.76 469	0.35 497	0.91 473	0.79 632	0.81 650	1.14 546	0.56 487	2.02 630	1.08 430	1.22 488	1.24 459	0.93 413	0.76 421	0.77 215	1.16 582	0.27 534	0.23 554	0.24 441	0.20 388	0.28 511	0.24 463

GwcNet-ADL	0.64 384	0.31 412	0.79 411	0.56 442	0.41 451	0.60 302	0.58 502	1.41 444	1.26 544	1.08 401	1.13 411	0.91 403	0.60 342	1.04 325	0.78 500	0.27 534	0.18 448	0.18 210	0.18 317	0.25 464	0.29 533

ADLNet	0.85 513	0.36 507	0.89 466	0.85 655	0.72 617	1.24 571	0.76 569	1.82 570	1.36 594	1.52 605	1.35 513	1.27 528	0.99 544	1.23 377	1.15 581	0.27 534	0.20 488	0.26 501	0.25 517	0.28 511	0.30 546

GES	0.66 401	0.34 477	0.90 470	0.59 480	0.38 418	0.94 493	0.57 498	2.11 644	0.86 317	1.02 388	1.11 398	0.66 305	0.79 437	0.99 307	0.61 437	0.27 534	0.19 467	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.30 546

ac_64	0.82 498	0.29 352	0.81 418	0.71 602	0.60 580	1.05 527	0.54 461	1.99 621	0.92 346	1.18 471	1.06 372	1.99 651	1.08 571	1.94 534	0.97 553	0.27 534	0.22 537	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.19 342

PSMNet-RSSM	0.72 431	0.30 375	0.61 267	0.63 529	0.42 457	0.73 392	0.56 487	1.92 602	1.10 446	1.09 407	1.37 517	1.22 509	0.98 535	1.28 392	0.72 479	0.27 534	0.19 467	0.27 518	0.29 581	0.24 447	0.24 463

DMCA-RVC	0.74 454	0.40 533	1.27 580	0.66 559	0.49 506	0.77 418	0.47 400	1.35 430	1.01 391	1.53 607	1.01 346	1.29 534	0.82 452	1.31 399	0.78 500	0.27 534	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.32 550	0.24 463

FADNet_RVC	0.83 504	0.51 581	1.83 648	0.54 401	0.42 457	1.19 562	0.46 390	1.51 476	1.09 438	0.89 341	1.24 459	0.91 403	0.87 480	2.11 550	1.11 576	0.27 534	0.22 537	0.31 564	0.28 569	0.43 608	0.38 596

DRN-Test	1.00 558	0.44 550	1.13 556	0.70 594	0.81 650	1.62 621	0.79 578	2.14 649	1.44 624	1.78 645	1.33 500	1.43 560	1.05 563	2.18 558	1.53 636	0.27 534	0.21 515	0.31 564	0.30 590	0.32 550	0.28 526

SMOE	0.52 268	0.25 218	0.55 220	0.47 241	0.22 48	0.92 486	0.65 533	0.92 244	0.81 301	0.71 285	1.21 449	0.69 318	0.67 385	0.55 111	0.41 288	0.28 550	0.15 348	0.38 622	0.19 345	0.23 429	0.18 293

w-ln-seven	1.38 626	0.70 639	3.91 692	0.75 622	0.72 617	2.69 689	0.95 625	2.02 630	1.99 674	1.99 665	1.73 613	1.82 631	1.17 587	2.45 579	2.84 678	0.28 550	0.25 573	0.31 564	0.30 590	0.41 597	0.33 569

FACV-RUCA	0.63 371	0.34 477	0.82 422	0.62 519	0.65 595	0.81 447	0.41 313	1.44 453	1.07 423	0.86 336	1.14 415	0.61 284	0.69 390	0.80 230	0.53 398	0.28 550	0.19 467	0.47 652	0.21 435	0.35 566	0.25 478

DDVS	0.78 479	0.41 540	0.94 485	0.60 492	0.43 468	1.30 580	0.43 344	1.40 443	0.91 339	1.20 479	1.15 424	1.43 560	0.64 370	2.18 558	0.89 535	0.28 550	0.22 537	0.26 501	0.23 487	0.31 541	0.33 569

Wz-Net-LNSev	1.03 571	0.67 631	2.71 682	0.64 538	0.84 654	1.75 632	1.00 635	1.80 566	1.32 574	1.28 515	1.25 463	1.65 609	1.22 602	1.39 433	1.40 615	0.28 550	0.26 580	0.24 441	0.23 487	0.33 559	0.32 563

NINENet	0.77 471	0.37 514	0.78 408	0.62 519	0.51 525	2.34 675	0.42 320	1.83 575	1.04 406	1.14 441	1.23 457	1.03 455	0.62 359	1.24 382	0.70 470	0.28 550	0.23 554	0.31 564	0.21 435	0.26 477	0.25 478

dd	0.59 350	0.48 568	0.97 498	0.55 426	0.32 303	0.64 328	0.47 400	1.02 302	1.34 581	0.78 305	0.86 295	0.58 268	0.54 297	1.01 315	0.86 530	0.28 550	0.18 448	0.26 501	0.19 345	0.32 550	0.24 463

LMCR-Stereo	0.82 498	0.46 559	0.88 460	0.75 622	0.43 468	1.33 585	0.56 487	2.43 688	0.98 375	1.53 607	1.49 559	0.74 332	1.00 546	1.63 487	0.89 535	0.28 550	0.17 422	0.22 378	0.17 288	0.29 522	0.20 380

HCRNet	0.70 422	0.39 526	0.73 359	0.60 492	0.59 577	0.76 411	0.35 211	1.22 403	1.13 466	1.02 388	0.99 336	1.02 451	0.76 421	2.19 560	0.70 470	0.28 550	0.19 467	0.28 533	0.23 487	0.25 464	0.23 447

UCFNet_RVC	0.69 418	0.35 497	0.49 145	0.64 538	0.39 429	0.85 467	0.58 502	1.75 542	1.14 469	0.97 365	1.19 442	1.17 499	0.93 507	0.99 307	0.62 440	0.28 550	0.20 488	0.34 598	0.31 598	0.32 550	0.27 514

StereoDRNet	0.98 551	0.47 564	1.70 635	0.76 625	0.94 670	1.51 611	0.91 614	1.92 602	1.32 574	1.61 625	1.13 411	1.47 575	0.97 528	1.75 510	1.46 630	0.28 550	0.23 554	0.29 544	0.27 548	0.35 566	0.27 514

NaN_ROB	1.13 594	0.55 597	1.15 561	0.64 538	0.48 502	1.61 620	2.03 709	1.72 533	1.48 628	2.09 671	1.27 473	1.40 555	1.08 571	3.94 630	1.30 600	0.28 550	0.34 634	0.28 533	0.28 569	0.30 532	0.33 569

z-mn7	1.56 642	0.84 653	4.36 696	0.71 602	0.51 525	2.60 684	1.04 640	1.73 534	2.70 699	1.53 607	2.99 684	1.94 645	1.34 622	4.78 647	2.41 671	0.29 562	0.24 564	0.27 518	0.24 503	0.34 563	0.31 556

ICVP	0.63 371	0.33 452	0.57 245	0.61 507	0.40 441	0.80 438	0.58 502	1.61 505	0.89 329	0.90 343	1.24 459	0.88 391	0.73 407	0.72 194	0.88 532	0.29 562	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.24 447	0.27 514
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.90 528	0.37 514	0.99 504	0.64 538	0.50 513	0.95 496	0.79 578	2.42 687	1.17 494	1.16 457	1.11 398	1.26 524	0.92 498	3.24 616	0.90 538	0.29 562	0.19 467	0.23 419	0.20 388	0.27 491	0.29 533

STTStereo	0.78 479	0.50 578	1.22 569	0.64 538	0.54 545	0.89 472	0.54 461	1.44 453	1.11 448	1.38 572	1.09 386	1.27 528	0.85 467	1.43 442	0.83 522	0.29 562	0.27 588	0.33 588	0.39 641	0.32 550	0.30 546

PA-Net	1.01 564	0.57 605	1.29 582	0.64 538	0.74 625	1.19 562	0.84 593	1.69 525	1.43 623	1.16 457	1.19 442	1.32 540	1.19 595	3.42 622	1.25 592	0.29 562	0.45 675	0.33 588	0.49 666	0.32 550	0.47 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
zh-mn7	1.70 657	1.21 684	8.30 714	0.69 588	0.53 541	1.45 606	0.84 593	1.70 530	2.09 680	2.41 685	2.67 678	1.68 612	1.23 604	4.49 639	2.87 679	0.30 567	0.26 580	0.27 518	0.27 548	0.31 541	0.35 579

coex-ft	8.13 729	2.13 723	98.04 779	0.67 571	0.53 541	1.71 628	1.56 683	1.65 514	11.11 739	18.17 757	3.75 695	3.88 702	7.61 732	2.98 606	6.49 708	0.30 567	0.30 613	0.32 579	0.31 598	0.66 666	0.50 639

ssnet_v2	0.88 523	0.36 507	1.02 521	0.62 519	0.38 418	1.32 583	0.97 628	2.07 640	1.34 581	1.37 566	1.18 435	1.54 586	0.92 498	1.10 344	1.65 641	0.30 567	0.27 588	0.30 558	0.28 569	0.27 491	0.26 502

GwcNet	1.08 581	0.51 581	2.33 670	0.79 632	1.18 692	1.76 634	0.70 555	1.68 522	1.47 627	1.41 581	1.64 599	1.74 620	1.04 559	2.20 561	1.41 619	0.30 567	0.29 608	0.29 544	0.27 548	0.30 532	0.35 579

DSFCA	0.93 536	0.34 477	1.06 535	0.52 363	0.65 595	1.55 615	0.93 620	1.49 466	1.19 510	1.56 617	1.15 424	1.50 579	0.96 525	3.07 610	1.02 560	0.30 567	0.26 580	0.25 482	0.25 517	0.28 511	0.24 463

FADNet-RVC	0.88 523	0.67 631	1.93 652	0.60 492	0.48 502	0.91 479	0.60 516	1.71 532	1.18 501	0.90 343	0.96 324	1.36 549	0.92 498	2.25 565	1.17 585	0.30 567	0.29 608	0.32 579	0.32 606	0.41 597	0.35 579

GANet	1.36 622	0.47 564	0.86 439	0.67 571	0.45 484	1.34 587	1.73 692	1.64 513	1.24 536	1.49 601	2.38 665	1.55 588	1.20 598	9.30 728	0.93 542	0.30 567	0.31 619	0.33 588	0.28 569	0.39 590	0.30 546

TCMNet	1.01 564	0.60 619	2.10 659	0.86 657	1.33 700	1.14 546	0.67 543	1.69 525	1.23 530	1.11 421	1.57 582	1.30 535	0.97 528	2.01 540	1.50 634	0.31 574	0.31 619	0.38 622	0.34 623	0.42 602	0.36 585

test_sample7	0.74 454	0.37 514	0.76 390	0.52 363	0.35 357	0.91 479	0.67 543	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.31 574	0.28 596	0.32 579	0.31 598	0.33 559	0.29 533

Wz-Net-SNSev	1.49 634	1.23 687	6.27 706	0.68 584	0.67 604	1.37 590	1.41 673	2.00 622	1.39 607	1.48 599	1.61 592	2.29 665	1.32 620	3.93 629	2.14 665	0.31 574	0.28 596	0.31 564	0.33 616	0.42 602	0.36 585

APVNet	1.06 575	0.53 591	1.42 604	0.84 650	0.79 643	1.92 652	0.82 589	1.90 595	1.08 430	1.08 401	1.43 537	1.56 589	1.13 583	3.07 610	1.58 637	0.31 574	0.34 634	0.42 640	0.36 633	0.36 573	0.37 590

AdaStereo	0.70 422	0.43 547	0.75 380	0.73 614	0.37 396	0.92 486	0.53 454	1.85 580	1.18 501	1.12 423	1.23 457	1.07 467	0.65 378	0.96 289	0.63 445	0.31 574	0.15 348	0.32 579	0.21 435	0.29 522	0.22 427
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.
MDST_ROB	1.67 653	0.34 477	1.58 628	0.92 675	0.58 569	4.26 716	1.11 648	2.83 698	1.41 618	4.49 721	2.55 675	1.45 567	0.97 528	7.79 718	1.17 585	0.31 574	0.25 573	0.37 618	0.33 616	0.31 541	0.30 546

SGM_RVC	1.68 655	0.36 507	0.61 267	0.59 480	0.29 224	2.25 670	1.18 657	2.38 684	1.68 650	3.60 711	2.67 678	3.69 700	2.42 696	8.13 721	1.90 653	0.31 574	0.31 619	0.30 558	0.28 569	0.30 532	0.29 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 663	1.38 690	6.58 707	0.74 618	0.72 617	1.78 639	1.31 668	1.88 589	1.56 640	1.86 657	2.47 672	1.81 628	2.08 685	5.12 654	3.80 694	0.32 581	0.32 627	0.32 579	0.32 606	0.44 614	0.40 600

rvit_0105_6	0.53 284	0.37 514	0.98 503	0.65 553	0.38 418	0.51 217	0.51 435	0.77 168	1.20 515	0.54 234	0.55 190	0.65 300	0.53 290	0.94 285	0.44 316	0.32 581	0.32 627	0.28 533	0.24 503	0.28 511	0.21 404

rvit_0105_5	0.58 344	0.39 526	1.05 531	0.66 559	0.37 396	0.58 283	0.56 487	0.94 261	1.18 501	0.64 270	0.68 237	0.75 335	0.63 366	0.88 264	0.50 378	0.32 581	0.32 627	0.30 558	0.27 548	0.28 511	0.25 478

rvit_0105_4	0.56 328	0.38 521	1.06 535	0.66 559	0.38 418	0.53 236	0.53 454	0.84 213	1.17 494	0.56 245	0.61 207	0.72 327	0.59 338	0.98 300	0.45 331	0.32 581	0.33 632	0.29 544	0.25 517	0.29 522	0.23 447

GMStereo_Zeroshot	0.67 412	0.61 621	1.01 514	0.64 538	0.37 396	0.84 464	0.35 211	1.05 322	1.12 452	1.12 423	1.06 372	1.27 528	0.54 297	1.19 369	0.59 425	0.32 581	0.17 422	0.31 564	0.18 317	0.52 642	0.22 427

CSP-Net	0.97 547	0.38 521	0.83 427	0.53 384	0.41 451	1.63 622	0.77 572	2.00 622	1.05 411	1.25 506	1.20 447	1.33 542	0.83 460	4.93 652	0.85 528	0.32 581	0.22 537	0.20 294	0.20 388	0.23 429	0.25 478

pcwnet_v2	0.97 547	0.37 514	4.33 694	0.62 519	0.54 545	0.79 429	0.45 380	2.02 630	1.58 641	1.42 587	1.64 599	1.09 478	0.79 437	1.24 382	0.67 461	0.32 581	0.25 573	0.29 544	0.27 548	0.37 577	0.35 579

RTSC	1.29 611	0.73 642	2.44 673	0.83 649	0.57 560	1.85 647	0.65 533	1.88 589	2.00 675	2.20 674	1.66 604	1.60 596	1.26 610	2.33 571	3.92 695	0.32 581	0.23 554	0.27 518	0.29 581	0.37 577	0.37 590

ETE_ROB	0.96 541	0.64 628	1.16 562	0.69 588	0.48 502	1.14 546	1.13 651	1.77 553	1.19 510	1.91 662	1.45 545	1.73 618	1.05 563	1.60 482	1.14 580	0.32 581	0.26 580	0.38 622	0.34 623	0.39 590	0.41 605

Weightmod_eth	0.52 268	0.25 218	0.48 136	0.45 205	0.39 429	0.59 294	0.43 344	0.96 276	0.57 201	0.65 273	1.50 562	0.66 305	0.76 421	1.19 369	0.32 171	0.33 590	0.19 467	0.18 210	0.17 288	0.18 219	0.13 73

YMNet	1.00 558	0.54 592	1.40 596	0.81 638	0.85 657	1.87 649	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 631	1.99 642	1.77 624	0.97 528	1.50 457	1.45 627	0.33 590	0.37 652	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

YMNet_1	1.00 558	0.54 592	1.40 596	0.81 638	0.85 657	1.87 649	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 631	1.99 642	1.77 624	0.97 528	1.50 457	1.45 627	0.33 590	0.37 652	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

PSMNet-ADL	0.72 431	0.35 497	0.62 273	0.69 588	0.46 496	1.14 546	0.44 359	1.37 434	1.01 391	0.83 325	1.17 432	1.33 542	0.96 525	1.43 442	0.95 548	0.33 590	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.27 491	0.29 533

hitnet-ft	0.79 484	0.35 497	0.57 245	0.58 466	0.42 457	0.96 502	0.46 390	1.47 462	1.33 578	1.19 475	1.22 453	1.81 628	0.98 535	1.66 494	0.94 544	0.33 590	0.28 596	0.34 598	0.27 548	0.35 566	0.31 556

FADNet	0.92 533	0.61 621	1.81 644	0.62 519	0.55 552	0.96 502	0.57 498	1.78 557	1.33 578	0.93 350	1.01 346	1.36 549	1.01 548	2.71 595	0.75 488	0.33 590	0.34 634	0.31 564	0.34 623	0.59 655	0.40 600

ADCMid	1.89 671	0.73 642	5.06 698	0.72 606	0.67 604	2.00 659	1.14 652	1.97 616	1.48 628	2.86 698	1.81 625	2.37 670	2.05 682	2.24 563	10.39 732	0.33 590	0.31 619	0.39 630	0.43 652	0.50 635	0.44 619

DANet	1.08 581	0.61 621	1.32 587	0.85 655	0.72 617	1.37 590	0.51 435	1.54 487	1.15 481	1.78 645	1.54 572	2.01 653	1.11 576	2.90 602	2.00 658	0.33 590	0.30 613	0.40 635	0.30 590	0.44 614	0.45 621
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	1.06 575	0.44 550	0.79 411	0.63 529	0.50 513	0.89 472	1.44 675	1.48 464	1.26 544	1.12 423	1.40 529	1.08 468	0.98 535	6.65 689	0.78 500	0.33 590	0.21 515	0.33 588	0.26 535	0.37 577	0.24 463

PWC_ROB	1.24 607	0.76 648	2.46 674	0.72 606	0.78 640	1.15 553	0.49 425	1.75 542	1.92 670	2.31 677	3.07 685	1.59 594	1.40 626	2.46 582	2.10 663	0.33 590	0.22 537	0.35 607	0.24 503	0.38 586	0.41 605

PSMNet_ROB	0.90 528	0.52 585	1.17 564	0.72 606	0.61 583	1.27 575	1.12 650	1.76 549	1.12 452	1.09 407	1.28 479	1.45 567	0.89 491	1.65 490	1.42 623	0.33 590	0.25 573	0.37 618	0.39 641	0.35 566	0.29 533

WZ-Net	1.95 672	0.95 663	10.10 716	0.86 657	0.78 640	1.69 627	1.60 688	2.20 666	1.98 673	2.08 670	1.93 638	2.30 666	1.97 677	5.30 657	3.17 686	0.34 601	0.26 580	0.29 544	0.31 598	0.51 640	0.47 629

SACVNet	0.85 513	0.46 559	0.85 433	0.81 638	0.56 556	0.80 438	0.79 578	1.68 522	1.12 452	1.34 558	1.33 500	1.25 520	0.94 513	2.39 576	0.76 491	0.34 601	0.26 580	0.31 564	0.29 581	0.35 566	0.44 619

CVANet_RVC	1.07 577	0.43 547	0.76 390	0.60 492	0.50 513	0.90 475	0.97 628	1.52 478	1.26 544	1.33 554	1.38 522	1.24 516	1.18 592	6.75 695	0.75 488	0.34 601	0.23 554	0.34 598	0.29 581	0.42 602	0.27 514

DeepPruner_ROB	0.74 454	0.48 568	0.87 451	0.57 460	0.44 477	0.79 429	0.54 461	1.73 534	0.96 361	1.38 572	1.27 473	1.24 516	0.73 407	1.43 442	0.73 482	0.34 601	0.28 596	0.27 518	0.26 535	0.31 541	0.31 556

FBW_ROB	1.71 660	0.62 625	1.45 612	0.67 571	0.61 583	1.81 642	1.08 646	2.52 692	1.70 651	1.77 644	1.73 613	1.98 650	1.25 608	12.57 743	1.84 649	0.34 601	0.37 652	0.56 675	0.38 639	0.45 618	0.43 616

SANet	1.88 668	0.57 605	2.18 666	0.63 529	0.40 441	2.80 694	1.57 686	2.39 685	5.88 732	2.36 682	3.57 693	3.72 701	2.97 705	4.74 645	1.76 646	0.34 601	0.30 613	0.32 579	0.29 581	0.48 631	0.37 590

CBMV	0.95 540	0.44 550	0.66 301	0.53 384	0.35 357	1.53 613	1.63 690	1.69 525	1.42 621	2.00 668	1.60 588	1.43 560	1.17 587	1.59 481	0.99 557	0.34 601	0.34 634	0.39 630	0.33 616	0.33 559	0.32 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.63 371	0.44 550	1.08 544	0.72 606	0.40 441	0.64 328	0.71 557	1.03 307	1.17 494	0.82 322	0.70 247	0.80 351	0.70 396	0.91 272	0.56 415	0.35 608	0.34 634	0.34 598	0.32 606	0.27 491	0.28 526

CASS	0.65 392	0.34 477	0.72 347	0.56 442	0.27 170	0.78 423	0.42 320	1.59 498	0.86 317	1.30 531	1.25 463	0.87 387	0.84 464	0.84 249	0.54 404	0.35 608	0.19 467	0.26 501	0.21 435	0.28 511	0.42 609
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.61 359	0.44 550	1.11 552	0.59 480	0.49 506	0.93 492	0.65 533	0.93 255	0.81 301	0.72 293	0.88 306	0.65 300	0.69 390	1.06 330	0.53 398	0.35 608	0.30 613	0.26 501	0.26 535	0.31 541	0.27 514

NCCL2	1.00 558	0.56 601	1.06 535	0.75 622	0.57 560	1.31 582	1.72 691	1.77 553	1.36 594	1.50 602	1.17 432	1.91 640	1.17 587	1.54 467	1.29 599	0.35 608	0.31 619	0.45 647	0.44 654	0.40 594	0.40 600

Syn2CoEx	1.14 596	0.69 636	1.66 632	0.80 635	0.67 604	1.40 597	0.88 606	2.06 639	1.54 637	1.25 506	1.58 585	1.42 559	1.50 641	4.09 632	1.40 615	0.36 612	0.32 627	0.34 598	0.29 581	0.29 522	0.34 574

stereogan	1.15 600	0.42 544	1.40 596	0.86 657	0.84 654	2.38 677	0.71 557	1.88 589	1.73 655	1.72 639	1.94 640	2.31 667	1.29 613	2.07 546	1.08 568	0.36 612	0.35 645	0.39 630	0.31 598	0.51 640	0.46 625

SGM-ForestM	6.52 724	0.38 521	1.26 577	0.63 529	0.35 357	13.59 737	5.32 735	6.32 732	6.70 734	11.14 744	9.18 736	22.51 757	13.93 744	16.89 746	20.07 746	0.36 612	0.37 652	0.36 615	0.35 629	0.36 573	0.34 574

SGM-Forest	1.24 607	0.38 521	0.60 262	0.52 363	0.37 396	1.56 616	1.30 667	1.65 514	1.36 594	2.11 672	1.79 622	1.63 603	0.93 507	7.48 708	0.95 548	0.36 612	0.37 652	0.39 630	0.34 623	0.37 577	0.32 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pb	2.29 686	0.33 452	20.08 739	0.56 442	0.40 441	2.61 686	1.54 682	2.60 696	1.87 665	0.97 365	1.68 608	1.38 554	1.01 548	8.19 724	0.92 541	0.37 616	0.21 515	0.22 378	0.26 535	0.25 464	0.28 526

rvit_stereo_0075_2	0.64 384	0.46 559	1.05 531	0.66 559	0.66 600	0.53 236	0.48 413	1.20 394	1.12 452	0.76 296	0.92 314	0.78 345	0.53 290	1.03 319	0.59 425	0.37 616	0.28 596	0.40 635	0.31 598	0.37 577	0.32 563

AnyNet_C32	1.96 673	1.10 674	5.17 700	0.90 670	1.11 683	2.12 666	2.37 720	1.85 580	1.48 628	2.45 686	1.70 610	2.05 658	1.64 651	2.50 586	10.28 728	0.37 616	0.34 634	0.35 607	0.41 646	0.49 634	0.54 648

PS-NSSS	0.99 553	0.58 608	0.93 480	0.58 466	0.57 560	0.91 479	0.80 584	1.81 569	1.14 469	1.14 441	1.67 606	1.00 442	0.83 460	4.62 643	0.78 500	0.37 616	0.31 619	0.52 661	0.32 606	0.45 618	0.38 596

LALA_ROB	1.01 564	0.59 611	1.16 562	0.67 571	0.51 525	1.63 622	1.26 665	1.69 525	1.38 602	1.81 652	1.37 517	1.94 645	1.02 555	1.58 478	1.38 611	0.37 616	0.27 588	0.43 642	0.37 637	0.43 608	0.37 590

S	0.58 344	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.54 545	1.03 522	0.58 502	0.94 261	0.80 297	0.95 357	1.42 532	0.56 255	0.71 401	0.60 141	0.41 288	0.38 621	0.20 488	0.37 618	0.36 633	0.22 400	0.17 262

SHD	1.31 615	0.71 641	2.34 671	0.86 657	0.75 634	1.77 637	0.65 533	2.22 667	2.50 693	2.40 684	1.71 611	1.91 640	1.60 648	1.93 533	2.37 670	0.38 621	0.31 619	0.38 622	0.40 645	0.48 631	0.50 639

ADCPNet	1.85 666	0.69 636	8.07 711	0.71 602	0.58 569	2.79 693	1.22 660	1.94 609	1.54 637	1.88 658	1.69 609	2.46 676	2.04 680	2.37 574	6.48 707	0.38 621	0.37 652	0.38 622	0.43 652	0.47 626	0.45 621

XPNet_ROB	0.96 541	0.49 571	1.09 547	0.72 606	0.57 560	1.11 541	1.14 652	1.66 519	1.23 530	1.85 655	1.39 526	1.64 606	1.11 576	1.80 519	1.42 623	0.38 621	0.30 613	0.33 588	0.29 581	0.37 577	0.34 574

ISRNet	0.80 487	0.33 452	1.07 540	0.81 638	0.66 600	0.60 302	0.34 200	1.19 392	1.13 466	1.59 624	1.53 567	1.35 548	0.77 425	1.27 390	0.94 544	0.39 625	0.34 634	0.43 642	0.38 639	0.34 563	0.49 636

Wz-Net-TNSev	1.88 668	2.08 722	7.66 709	0.67 571	0.64 593	2.42 678	1.83 697	2.33 677	1.74 657	1.57 621	1.56 578	2.58 678	1.90 674	4.86 648	3.12 683	0.39 625	0.37 652	0.33 588	0.37 637	0.53 644	0.58 657

psmorigin	1.52 638	0.69 636	10.52 720	0.68 584	0.59 577	1.13 545	0.70 555	1.57 495	1.19 510	1.99 665	1.79 622	2.26 664	1.47 636	2.09 548	1.36 609	0.39 625	0.40 663	0.34 598	0.33 616	0.43 608	0.56 652

Selective-IGEV-i16pc	2.07 678	0.29 352	19.83 738	0.53 384	0.39 429	2.74 690	1.51 679	1.13 362	1.28 555	0.80 311	1.21 449	1.06 461	0.64 370	7.77 717	0.79 507	0.40 628	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.22 400	0.23 447

S-Stereo	1.15 600	0.46 559	2.17 664	0.81 638	0.80 648	1.21 566	1.19 658	1.93 607	2.02 676	1.47 593	2.11 652	1.57 590	1.17 587	2.05 545	1.41 619	0.40 628	0.40 663	0.35 607	0.31 598	0.44 614	0.70 675

Nwc_Net	1.09 584	0.49 571	1.33 590	0.89 669	0.80 648	1.49 610	0.66 539	2.19 663	1.27 550	1.32 545	2.26 660	1.96 648	1.54 642	1.92 530	1.34 605	0.40 628	0.30 613	0.43 642	0.45 656	0.38 586	0.37 590

RTS	2.67 697	1.38 690	15.28 729	0.99 680	1.26 696	3.78 708	1.96 705	2.15 651	2.62 696	2.61 689	2.85 682	2.60 679	1.59 646	6.27 681	5.71 705	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

RTSA	2.67 697	1.38 690	15.28 729	0.99 680	1.26 696	3.78 708	1.96 705	2.15 651	2.62 696	2.61 689	2.85 682	2.60 679	1.59 646	6.27 681	5.71 705	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

rvit_105_1	0.72 431	0.52 585	1.01 514	0.78 630	0.49 506	0.75 403	0.87 603	1.12 358	1.18 501	0.99 373	0.79 276	0.90 400	0.77 425	1.26 386	0.75 488	0.41 633	0.36 650	0.36 615	0.41 646	0.30 532	0.33 569

ADCS	2.25 683	0.99 667	5.55 701	0.81 638	0.74 625	2.19 668	1.80 694	2.27 673	2.14 681	2.80 697	2.13 654	2.40 672	2.03 679	2.64 593	13.69 737	0.41 633	0.39 661	0.40 635	0.45 656	0.58 653	0.56 652

AnyNet_C01	2.26 684	1.78 709	10.22 718	0.93 676	0.74 625	2.92 697	2.20 715	2.29 675	1.80 661	2.53 688	2.41 668	2.71 683	1.73 658	3.41 621	6.72 709	0.41 633	0.39 661	0.40 635	0.42 649	0.67 667	0.63 665

LSM	6.33 723	1.10 674	13.19 723	1.41 700	68.17 770	1.64 624	1.90 702	1.92 602	2.46 689	2.99 702	3.11 686	1.88 635	1.80 665	2.61 591	2.06 661	0.41 633	0.58 696	0.50 657	0.57 679	0.64 662	17.66 758

AANet	1.64 650	1.27 689	5.08 699	0.67 571	0.65 595	1.41 602	0.84 593	1.92 602	2.90 702	3.11 708	3.20 688	2.91 689	2.06 683	2.49 585	2.10 663	0.42 637	0.29 608	0.34 598	0.30 590	0.45 618	0.45 621

dad	0.86 518	0.66 630	1.06 535	0.56 442	0.37 396	0.76 411	0.44 359	1.17 373	1.50 631	1.44 588	1.27 473	1.34 547	0.75 413	2.52 587	0.84 525	0.42 637	0.27 588	0.83 689	0.26 535	0.41 597	0.29 533

FINET	0.97 547	0.54 592	1.60 629	0.63 529	0.79 643	1.08 534	1.07 645	1.56 494	2.20 683	1.15 447	1.49 559	0.94 416	0.88 485	2.32 570	1.05 562	0.42 637	0.35 645	0.32 579	0.28 569	0.43 608	0.38 596

FAT-Stereo	1.07 577	0.41 540	1.32 587	0.72 606	0.58 569	1.08 534	0.89 608	1.96 612	1.65 646	1.75 642	1.98 641	2.03 656	1.48 637	2.02 541	1.18 588	0.42 637	0.35 645	0.34 598	0.29 581	0.35 566	0.53 646

edge stereo	1.11 589	0.50 578	1.30 583	0.71 602	0.65 595	1.14 546	0.75 566	1.93 607	1.37 598	1.71 638	1.83 626	2.54 677	1.44 631	2.43 578	1.23 590	0.42 637	0.41 665	0.54 667	0.35 629	0.42 602	0.46 625

DeepPrunerF	1.60 646	0.73 642	5.81 704	0.88 665	1.19 693	0.91 479	0.95 625	2.19 663	5.24 729	1.17 466	1.30 484	1.19 503	1.30 617	4.90 650	1.66 643	0.42 637	0.34 634	0.52 661	0.47 661	0.41 597	0.40 600

GASNet	0.99 553	0.97 664	1.72 638	0.98 679	0.68 610	0.83 455	0.67 543	1.60 502	1.28 555	1.31 541	1.22 453	1.22 509	1.21 601	2.41 577	1.41 619	0.43 643	0.26 580	0.36 615	0.34 623	0.55 648	0.31 556

NVstereo2D	0.92 533	0.41 540	1.48 619	0.72 606	0.72 617	1.20 564	0.87 603	1.75 542	1.38 602	0.99 373	1.13 411	1.26 524	0.98 535	2.21 562	0.89 535	0.43 643	0.20 488	0.38 622	0.24 503	0.57 651	0.63 665

CBMV_ROB	0.90 528	0.44 550	0.63 276	0.51 341	0.37 396	1.25 573	0.49 425	1.77 553	1.27 550	1.41 581	2.00 644	1.33 542	1.08 571	2.17 555	0.76 491	0.43 643	0.42 667	0.47 652	0.44 654	0.41 597	0.36 585

CSAN	1.41 630	0.59 611	1.26 577	0.70 594	0.50 513	1.76 634	1.78 693	1.77 553	1.90 669	2.35 680	2.32 662	1.92 643	1.94 676	5.56 668	1.49 633	0.43 643	0.35 645	0.40 635	0.41 646	0.43 608	0.41 605

MeshStereo	2.26 684	0.56 601	0.92 478	0.61 507	0.49 506	2.60 684	1.02 638	3.18 704	2.05 678	7.40 741	4.98 710	7.58 724	2.98 706	6.37 683	1.96 656	0.43 643	0.43 668	0.45 647	0.39 641	0.43 608	0.42 609
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
RGC	1.14 596	0.79 650	1.26 577	0.91 673	0.96 673	1.52 612	0.77 572	1.92 602	1.26 544	1.54 613	1.93 638	2.02 655	1.54 642	2.25 565	1.31 601	0.44 648	0.35 645	0.58 678	0.48 663	0.47 626	0.46 625

HBP-ISP	0.96 541	0.58 608	0.72 347	0.61 507	0.46 496	1.64 624	0.76 569	1.86 583	1.28 555	1.30 531	1.53 567	0.86 383	0.94 513	3.27 618	0.69 469	0.45 649	0.44 671	0.54 667	0.48 663	0.47 626	0.40 600

DGSMNet	1.14 596	0.76 648	2.49 676	0.81 638	0.86 661	1.39 595	1.39 672	2.13 645	1.35 590	1.26 510	1.63 598	1.48 577	0.98 535	1.75 510	1.10 573	0.45 649	0.43 668	0.55 672	0.49 666	0.75 675	0.70 675

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 662	0.87 658	3.56 688	0.80 635	0.75 634	3.72 707	2.44 722	1.82 570	1.82 663	1.74 641	1.91 637	1.92 643	1.26 610	7.69 716	1.28 598	0.45 649	0.47 680	0.52 661	0.77 693	0.50 635	0.50 639

NCC-stereo	1.10 586	0.54 592	1.24 574	0.84 650	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 545	1.74 615	1.88 635	1.74 659	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 652	0.45 647	0.58 680	0.42 602	0.42 609

Abc-Net	1.10 586	0.54 592	1.24 574	0.84 650	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 545	1.74 615	1.88 635	1.74 659	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 652	0.45 647	0.58 680	0.42 602	0.42 609
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	1.26 610	0.46 559	0.62 273	0.56 442	0.38 418	1.06 530	0.78 574	1.73 534	1.40 612	1.01 384	1.43 537	1.10 481	0.75 413	10.62 740	0.65 451	0.45 649	0.43 668	0.48 654	0.45 656	0.44 614	0.41 605

SAMSARA	1.55 640	0.84 653	2.61 679	1.22 693	1.07 678	2.50 681	1.93 703	2.05 634	1.89 667	2.75 694	1.66 604	2.81 685	1.69 657	3.08 612	1.97 657	0.46 655	0.51 688	0.42 640	0.46 659	0.58 653	0.59 659

PVD	1.70 657	0.84 653	2.26 669	0.94 678	0.83 653	2.48 680	0.97 628	2.59 695	3.35 707	3.01 704	2.77 680	2.34 669	2.47 698	2.67 594	3.14 684	0.47 656	0.45 675	0.59 679	0.48 663	0.59 655	0.75 680

AF-Net	1.13 594	0.52 585	1.33 590	0.86 657	0.91 666	1.38 593	0.71 557	2.16 654	1.62 643	1.56 617	2.40 667	1.99 651	1.65 652	1.81 521	1.48 632	0.48 657	0.28 596	0.49 656	0.33 616	0.39 590	0.32 563

G-Net	1.66 652	0.63 626	1.56 625	1.11 689	0.74 625	2.98 699	0.91 614	1.55 491	1.22 527	2.76 695	8.18 733	2.32 668	2.53 700	1.92 530	1.87 650	0.48 657	0.44 671	0.45 647	0.31 598	0.60 659	0.57 656

XQC	1.37 624	0.87 658	2.56 678	0.84 650	0.69 612	1.83 645	0.89 608	2.07 640	1.88 666	1.88 658	1.53 567	1.91 640	1.55 644	2.85 600	3.05 681	0.48 657	0.29 608	0.44 646	0.39 641	0.69 669	0.60 662

DPSNet	1.69 656	0.59 611	4.33 694	0.70 594	0.57 560	2.02 660	1.62 689	3.35 707	1.78 659	1.48 599	1.38 522	2.17 661	2.84 703	4.77 646	3.66 692	0.48 657	0.31 619	0.29 544	0.25 517	0.64 662	0.48 632

BEATNet-Init1	26.87 757	13.43 747	70.68 774	0.91 673	0.68 610	57.02 770	21.06 750	32.82 764	32.67 761	52.12 779	53.61 776	66.05 775	49.56 773	48.79 774	34.71 763	0.49 661	0.44 671	0.53 666	0.53 675	0.63 660	0.59 659

FSD	0.54 302	0.52 585	0.65 290	0.62 519	0.50 513	0.54 246	0.58 502	0.65 110	0.53 188	0.54 234	0.52 170	0.56 255	0.52 282	0.57 122	0.55 409	0.51 662	0.47 680	0.50 657	0.49 666	0.50 635	0.49 636

UDGNet	0.72 431	1.17 683	0.80 417	0.77 628	0.41 451	0.77 418	0.38 262	0.97 280	1.34 581	0.81 316	0.88 306	0.71 326	0.60 342	1.21 374	0.54 404	0.52 663	0.19 467	1.02 699	0.26 535	0.71 671	0.31 556

FCDSN-DC	2.32 687	0.63 626	0.81 418	0.84 650	0.75 634	2.23 669	0.94 623	2.09 643	1.80 661	5.45 733	7.72 730	7.77 726	6.93 731	3.39 619	1.80 648	0.52 663	0.48 682	0.52 661	0.51 673	0.57 651	0.58 657
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 638	0.84 653	3.42 687	0.87 664	0.66 600	2.56 683	0.95 625	2.36 681	1.70 651	1.98 664	1.86 631	2.45 675	1.79 664	2.95 603	2.58 673	0.52 663	0.48 682	0.55 672	0.59 683	0.59 655	0.61 663

RP	1.09 584	0.50 578	1.12 554	0.90 670	1.04 677	1.11 541	0.84 593	1.80 566	1.62 643	1.55 616	2.00 644	1.90 639	1.78 663	1.84 522	1.25 592	0.52 663	0.36 650	0.48 654	0.36 633	0.45 618	0.43 616

MSMD_ROB	1.99 676	0.59 611	0.89 466	0.70 594	0.61 583	3.95 712	0.94 623	1.80 566	1.79 660	4.41 719	4.43 700	8.17 727	3.66 714	3.40 620	1.33 603	0.52 663	0.48 682	0.54 667	0.58 680	0.53 644	0.50 639

WCMA_ROB	1.84 665	0.47 564	1.31 584	0.69 588	0.57 560	2.11 665	1.14 652	1.87 586	1.73 655	4.04 715	6.43 720	5.62 718	3.61 713	2.59 589	1.94 655	0.52 663	0.44 671	0.39 630	0.42 649	0.48 631	0.47 629

FC-DCNN v2	2.81 703	0.59 611	0.85 433	0.73 614	0.57 560	2.97 698	1.05 642	3.39 708	2.61 695	6.98 737	7.67 729	10.38 734	6.31 728	5.75 673	3.37 690	0.53 669	0.48 682	0.51 659	0.50 670	0.53 644	0.51 643

FC-DCNN	2.72 702	0.59 611	0.86 439	0.73 614	0.57 560	2.91 695	1.04 640	3.01 702	2.60 694	6.83 736	7.64 728	9.92 731	6.33 729	5.21 655	3.14 684	0.53 669	0.48 682	0.51 659	0.50 670	0.53 644	0.51 643

GANetREF_RVC	1.07 577	0.86 657	1.31 584	0.82 646	0.53 541	1.41 602	1.31 668	1.76 549	1.52 634	1.27 513	1.31 490	1.46 570	1.24 607	2.03 542	0.96 552	0.56 671	0.45 675	0.67 683	0.50 670	0.88 681	0.59 659
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
DualNet (step1)	0.83 504	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.57 672	0.28 596	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

test_sample9	1.86 667	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	2.27 567	7.92 717	0.57 672	12.61 758	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

test_sample8	2.19 682	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.82 570	1.15 481	2.26 675	1.30 484	4.94 713	2.52 699	2.27 567	7.92 717	0.57 672	12.61 758	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

ccnet	1.12 591	0.67 631	1.01 514	0.78 630	0.73 624	1.72 630	0.99 633	1.84 579	1.26 544	1.47 593	1.85 630	1.75 623	1.29 613	1.75 510	1.88 652	0.57 672	0.53 690	0.57 677	0.55 677	0.59 655	0.54 648

MANE	6.19 722	0.59 611	1.03 526	0.93 676	1.22 695	13.38 736	2.69 723	12.81 740	17.94 754	8.21 742	10.82 741	14.72 738	11.68 733	11.39 742	11.90 735	0.59 676	0.50 687	0.52 661	1.76 724	0.55 648	0.54 648

PWCDC_ROB	1.29 611	0.75 647	1.33 590	1.05 684	0.88 665	1.73 631	0.52 446	1.89 592	3.28 706	1.29 522	4.88 709	1.22 509	1.46 634	1.77 517	1.45 627	0.60 677	0.26 580	0.29 544	0.25 517	0.52 642	0.37 590

PASM	1.34 620	0.92 661	2.62 680	0.86 657	0.87 663	1.03 522	1.08 646	1.50 470	1.51 633	1.82 653	1.41 531	1.68 612	1.26 610	4.87 649	1.34 605	0.61 678	0.65 702	0.68 684	0.78 694	0.69 669	0.68 673

PStereo	0.63 371	0.99 667	0.51 167	0.47 241	0.35 357	1.07 532	0.63 528	0.65 110	0.95 355	0.66 277	0.41 96	0.55 241	0.66 382	1.00 313	0.76 491	0.62 679	0.27 588	0.38 622	0.33 616	0.74 674	0.68 673

Anonymous_2	1.30 614	0.55 597	0.82 422	0.52 363	0.58 569	1.01 515	0.64 531	1.25 412	0.97 369	0.96 360	0.78 270	1.33 542	1.29 613	1.03 319	0.74 483	0.62 679	0.64 700	1.06 700	9.63 750	1.16 692	0.49 636

ELAS	2.37 689	0.74 645	1.54 623	0.99 680	0.92 668	4.78 719	2.33 719	3.33 706	3.37 708	5.05 727	4.77 708	3.67 699	4.53 721	3.42 622	4.50 699	0.62 679	0.53 690	0.55 672	0.53 675	0.63 660	0.64 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.48 694	0.74 645	1.90 650	1.05 684	0.92 668	2.76 691	4.01 732	2.76 697	4.11 721	4.69 722	4.63 704	4.62 706	5.96 726	3.97 631	3.96 697	0.63 682	0.53 690	0.56 675	0.52 674	0.64 662	0.63 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 679	1.15 681	3.10 685	1.05 684	0.76 637	5.03 722	2.40 721	2.16 654	2.62 696	1.89 660	2.28 661	2.69 682	1.65 652	9.35 730	2.04 659	0.64 683	0.51 688	0.68 684	0.71 691	1.09 691	0.67 671

SDNR	1.62 649	0.51 581	2.17 664	0.53 384	0.56 556	3.80 710	0.45 380	1.54 487	1.29 560	1.33 554	2.41 668	1.08 468	0.96 525	11.18 741	1.16 582	0.66 684	0.63 699	0.43 642	0.32 606	0.64 662	0.67 671

DStereoSA	4.44 715	0.92 661	6.79 708	1.58 704	2.54 722	2.29 672	14.04 746	2.33 677	2.31 685	1.85 655	10.58 740	1.32 540	13.05 741	7.07 699	11.18 734	0.67 685	1.97 732	0.88 691	3.29 734	1.69 699	2.44 721

PSMNet-RUCA	1.02 568	0.97 664	1.44 607	1.23 694	1.10 681	1.40 597	0.62 523	1.69 525	1.38 602	0.94 355	1.53 567	0.97 433	0.83 460	1.17 366	0.93 542	0.69 686	0.34 634	0.99 697	0.60 684	0.97 683	0.64 669

Consistency-Raft	1.25 609	0.99 667	1.93 652	1.02 683	1.21 694	0.96 502	1.01 637	1.75 542	1.92 670	1.36 563	2.12 653	1.44 565	1.01 548	1.14 356	1.40 615	0.72 687	0.82 707	0.89 692	0.98 708	1.31 698	0.95 687

DStereoFS	3.67 710	1.49 701	2.18 666	1.32 695	1.32 699	4.41 717	1.26 665	3.75 713	9.27 736	3.36 709	6.80 721	4.81 711	13.54 743	6.95 697	4.76 701	0.73 688	0.69 703	1.17 702	2.40 733	1.27 697	1.95 712

MADNet+	2.69 699	3.22 733	11.53 721	1.44 701	1.12 685	3.19 701	1.81 695	2.85 699	2.37 686	1.68 636	2.07 651	2.85 687	2.18 688	7.41 705	5.23 703	0.79 689	0.76 705	0.69 686	0.65 687	0.98 684	0.95 687

STTRV1_RVC	1.58 643	0.68 635	1.96 654	0.88 665	1.12 685	1.57 617	0.90 613	2.25 670	1.75 658	1.29 522	2.02 647	1.40 555	1.22 602	9.77 736	1.31 601	0.81 690	0.33 632	0.54 667	0.49 666	0.73 673	0.52 645

JetBlue	3.97 711	2.01 717	10.19 717	1.38 697	2.84 727	10.53 731	9.54 736	3.60 711	2.41 688	2.73 693	3.39 691	4.54 705	4.31 719	7.85 720	6.84 710	0.88 691	0.93 718	0.89 692	0.91 701	1.74 700	1.91 710

UDG	1.41 630	2.65 728	0.99 504	1.44 701	1.64 706	1.34 587	0.80 584	1.60 502	1.23 530	1.23 494	1.71 611	2.01 653	1.34 622	1.47 453	1.41 619	0.90 692	0.54 693	2.29 713	0.75 692	1.84 701	1.04 692

MFMNet_re	1.40 629	1.14 680	1.68 633	1.39 698	1.07 678	1.48 608	1.43 674	1.87 586	1.82 663	2.26 675	2.19 657	1.51 581	1.86 670	1.52 461	1.25 592	0.93 693	0.83 708	0.84 690	0.80 695	0.99 686	1.05 694

PMTNet	0.46 230	0.21 78	0.38 35	0.37 37	0.23 62	0.71 384	0.27 109	0.74 158	1.04 406	0.64 270	0.70 247	0.55 241	0.47 220	0.86 259	0.35 220	1.00 694	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

PDISCO_ROB	1.32 618	0.65 629	1.44 607	1.36 696	1.46 703	2.55 682	0.92 616	2.45 689	2.07 679	1.37 566	1.49 559	1.65 609	1.00 546	2.82 597	1.35 608	1.01 695	0.27 588	0.54 667	0.47 661	0.71 671	0.73 678

DispFullNet	2.34 688	2.85 730	3.66 689	3.08 726	2.27 715	1.97 656	0.67 543	2.00 622	1.70 651	2.52 687	2.00 644	2.23 662	5.86 724	3.44 624	1.58 637	1.01 695	0.32 627	2.64 724	1.94 727	2.85 718	2.24 715

anonymity	1.12 591	0.97 664	1.21 567	1.07 687	1.12 685	1.08 534	0.89 608	1.95 611	1.16 491	1.29 522	1.26 470	1.22 509	1.09 574	1.15 357	1.01 559	1.02 697	1.00 720	0.97 694	0.97 706	0.98 684	0.99 689

SPS-STEREO	1.67 653	1.04 671	1.23 571	1.21 692	1.13 688	1.82 644	1.11 648	2.16 654	1.52 634	3.07 706	2.32 662	2.82 686	1.80 665	4.11 633	2.04 659	1.03 698	0.99 719	0.97 694	0.94 704	1.03 689	1.02 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	2.41 692	1.07 672	2.14 663	1.18 691	1.10 681	2.14 667	1.36 671	1.96 612	1.66 647	5.46 734	7.07 724	4.95 714	4.32 720	5.50 665	2.26 667	1.04 699	1.02 722	0.99 697	0.97 706	1.02 687	1.04 692

NVStereoNet_ROB	1.88 668	1.07 672	1.45 612	1.07 687	1.17 690	1.47 607	1.48 678	1.89 592	1.93 672	1.94 663	4.67 707	3.08 693	1.80 665	6.51 686	1.65 641	1.06 700	0.86 714	1.08 701	1.32 714	0.93 682	1.26 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	1.49 634	1.26 688	1.27 580	0.88 665	0.79 643	1.76 634	1.00 635	1.79 563	1.26 544	1.10 415	1.61 592	1.21 507	0.99 544	8.13 721	0.84 525	1.09 701	0.41 665	2.20 711	0.46 659	1.20 695	0.48 632

DDUNet	1.50 636	2.69 729	1.12 554	1.77 706	1.88 708	1.84 646	0.92 616	1.70 530	1.16 491	1.38 572	1.79 622	1.60 596	1.12 579	1.37 422	1.08 568	1.10 702	0.76 705	2.37 715	0.94 704	2.00 702	1.37 701

WAO-7	2.66 696	1.40 693	1.73 640	1.39 698	1.17 690	3.93 711	1.94 704	4.11 716	3.88 719	2.92 699	5.50 711	4.18 704	3.00 707	7.63 715	3.71 693	1.13 703	1.00 720	1.17 702	1.13 713	1.18 694	1.09 696

GCST	1.08 581	1.47 699	0.93 480	1.73 705	1.14 689	1.30 580	0.31 153	1.33 423	1.16 491	1.29 522	0.97 333	0.98 435	0.49 251	2.08 547	0.46 346	1.19 704	0.70 704	1.30 704	0.85 699	1.02 687	0.89 685

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 422	3.18 732	2.55 677	0.39 71	0.23 62	0.44 125	0.23 55	0.63 92	0.42 120	0.44 169	0.44 121	0.34 95	0.28 61	0.56 116	0.29 108	1.35 705	0.10 9	0.22 378	0.19 345	0.46 625	1.31 700

light-stereo	12.42 742	1.45 697	18.02 735	17.94 745	23.64 754	11.13 732	0.82 589	9.91 737	5.73 730	15.42 752	42.83 768	55.24 772	1.88 671	28.77 760	2.26 667	1.61 706	3.00 740	0.78 687	0.93 703	3.48 726	3.62 735

WAO-6	2.81 703	1.60 705	1.46 614	2.36 714	2.28 716	3.55 705	2.29 718	4.21 717	4.56 725	2.36 682	4.51 701	4.88 712	2.66 701	4.60 642	4.07 698	1.72 707	1.15 726	2.31 714	1.46 720	2.31 705	1.85 709

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 586	1.02 670	1.00 510	0.82 646	0.67 604	1.93 653	0.93 620	1.62 509	1.11 448	1.15 447	1.25 463	1.50 579	0.79 437	1.96 536	0.76 491	1.89 708	0.34 634	0.79 688	0.36 633	1.25 696	0.83 682

WAO-8	4.40 713	1.82 712	1.79 642	2.34 712	2.20 711	9.19 728	1.53 680	6.09 729	16.46 747	3.94 713	7.84 731	7.32 721	3.72 716	9.41 732	3.31 687	2.00 709	1.07 723	2.44 720	1.37 718	2.50 709	1.68 706

Venus	4.40 713	1.82 712	1.79 642	2.34 712	2.20 711	9.19 728	1.53 680	6.09 729	16.46 747	3.94 713	7.84 731	7.32 721	3.72 716	9.41 732	3.31 687	2.00 709	1.07 723	2.44 720	1.37 718	2.50 709	1.68 706

PWCK	2.88 705	2.05 720	5.72 703	2.08 709	1.11 683	3.55 705	3.90 731	2.86 700	3.54 712	3.03 705	3.63 694	3.10 694	2.31 693	8.15 723	3.09 682	2.12 711	0.91 717	1.75 707	0.98 708	2.57 711	1.18 698

CAS	0.63 371	0.18 10	0.37 18	2.27 711	0.84 654	0.57 276	0.54 461	0.79 178	0.62 223	0.48 198	0.70 247	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.35 220	2.24 712	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 695

MonStereo1	3.14 707	1.66 706	1.81 644	2.43 715	2.32 718	5.80 725	1.58 687	3.52 709	4.70 726	3.09 707	8.22 734	4.76 710	3.36 710	6.52 687	2.29 669	2.33 713	0.61 698	1.91 710	1.05 712	2.44 708	2.34 717

DStereoO	1.44 632	1.11 677	1.69 634	1.16 690	0.72 617	1.21 566	1.56 683	1.74 539	1.63 645	1.52 605	1.67 606	1.51 581	3.16 708	1.73 508	1.72 644	2.35 714	0.45 675	0.97 694	0.42 649	2.01 703	0.53 646

SQANet	1.31 615	0.88 660	1.08 544	1.83 707	1.44 702	1.44 605	0.75 566	1.74 539	1.09 438	1.32 545	1.26 470	1.28 531	1.01 548	1.50 457	0.83 522	2.50 715	0.34 634	1.47 705	0.55 677	2.32 706	1.57 705

ACVNet_2	2.43 693	1.41 694	2.04 656	2.62 717	2.24 714	2.63 688	1.88 701	3.31 705	3.01 703	2.19 673	3.45 692	4.62 706	2.04 680	4.50 641	1.47 631	2.55 716	0.64 700	2.22 712	0.84 697	2.69 712	2.29 716

JetRed	6.91 726	8.80 739	25.96 752	2.85 720	3.25 731	13.98 739	11.87 743	6.25 731	4.28 723	4.45 720	4.56 702	6.69 720	5.46 723	7.46 707	14.05 738	2.59 717	3.31 741	2.59 723	2.29 732	4.20 733	3.36 732

DPSimNet_ROB	11.20 741	4.98 736	35.43 757	2.90 723	4.52 737	7.89 727	17.09 747	4.66 720	6.06 733	14.89 751	10.93 742	17.29 746	36.81 764	13.18 744	15.68 742	2.86 718	6.29 747	5.75 746	5.09 746	3.91 731	7.70 741

otaku	1.60 646	1.11 677	1.21 567	2.20 710	1.56 704	1.97 656	1.24 661	2.07 640	1.36 594	1.44 588	1.62 594	1.73 618	1.19 595	1.73 508	0.98 556	2.89 719	0.57 695	1.74 706	0.60 684	2.78 713	1.94 711

Ntro	1.64 650	1.15 681	1.23 571	2.48 716	1.83 707	2.09 664	1.16 655	1.96 612	1.38 602	1.21 483	1.62 594	1.62 598	1.29 613	1.87 527	1.11 576	3.04 720	0.56 694	1.82 708	0.64 686	2.80 714	2.05 713

ACVNet_1	2.18 681	1.45 697	1.72 638	2.85 720	2.33 719	2.28 671	1.46 676	3.08 703	2.22 684	1.82 653	2.05 650	3.56 697	1.98 678	3.09 613	1.40 615	3.17 721	0.60 697	2.40 719	0.92 702	2.91 720	2.37 718

Dean	2.91 706	1.53 703	2.07 657	2.96 725	2.51 721	3.15 700	2.14 713	4.75 721	4.41 724	2.76 695	6.10 719	5.53 717	2.37 694	2.97 605	1.92 654	3.18 722	0.85 712	2.51 722	1.04 711	2.88 719	2.47 722

LVE	3.31 709	1.67 707	1.64 630	2.85 720	2.42 720	3.20 702	2.26 717	4.78 722	5.05 728	2.35 680	6.91 722	6.02 719	2.37 694	9.15 726	2.17 666	3.19 723	1.08 725	2.38 717	1.47 721	2.81 715	2.40 720

ACVNet-4b	2.15 680	1.41 694	1.64 630	2.80 718	2.31 717	2.31 674	1.24 661	2.32 676	2.14 681	1.26 510	2.39 666	2.66 681	1.48 637	5.95 678	1.06 564	3.20 724	0.45 675	2.37 715	0.89 700	2.83 717	2.37 718

TorneroNet-64	5.30 721	2.03 718	1.74 641	3.43 730	2.81 726	10.09 730	2.12 712	9.10 736	17.12 752	4.96 726	9.27 737	10.72 736	3.70 715	9.20 727	4.55 700	3.31 725	0.84 709	2.88 728	1.55 722	3.49 727	3.04 728

RainbowNet	1.97 674	1.76 708	1.57 627	2.81 719	2.21 713	1.98 658	1.81 695	2.54 693	1.89 667	1.50 602	1.84 628	1.96 648	1.65 652	2.14 552	1.25 592	3.33 726	0.85 712	2.39 718	0.98 708	2.82 716	2.22 714

KSHMR	8.75 730	2.06 721	2.11 661	3.53 732	3.11 729	4.13 715	2.69 723	5.60 726	61.37 779	3.00 703	55.83 777	4.98 716	2.45 697	4.49 639	2.61 676	3.46 727	1.55 730	3.14 731	1.94 727	3.72 729	3.18 730

TorneroNet	10.70 739	2.03 718	1.82 646	3.43 730	3.01 728	43.83 762	2.22 716	8.87 735	67.47 780	7.17 740	27.36 756	10.68 735	3.85 718	8.67 725	7.65 716	3.59 728	0.88 715	3.04 729	1.57 723	3.71 728	3.17 729

UNDER WATER-64	5.27 720	2.32 724	8.78 715	3.93 736	3.54 734	7.61 726	3.03 729	5.84 728	14.19 741	4.04 715	4.04 698	9.39 730	6.26 727	5.93 677	8.48 720	3.60 729	1.51 729	3.13 730	1.88 725	4.29 735	3.61 733

IMH-64-1	2.70 700	1.79 710	1.46 614	3.26 728	2.66 723	3.23 703	2.10 710	4.08 714	2.75 700	2.34 678	3.81 696	3.06 691	2.22 691	4.25 635	2.59 674	3.75 730	0.84 709	2.75 725	1.35 715	3.15 722	2.60 725

IMH-64	2.70 700	1.79 710	1.46 614	3.26 728	2.66 723	3.23 703	2.10 710	4.08 714	2.75 700	2.34 678	3.81 696	3.06 691	2.22 691	4.25 635	2.59 674	3.75 730	0.84 709	2.75 725	1.35 715	3.15 722	2.60 725

UNDER WATER	5.08 719	2.33 725	5.55 701	3.94 737	3.51 733	5.20 723	2.72 725	5.61 727	16.52 749	3.84 712	4.60 703	9.21 729	5.89 725	5.90 675	8.66 721	3.75 730	1.34 727	3.18 732	1.88 725	4.33 736	3.61 733

USTest	14.33 745	14.94 748	21.04 741	17.44 744	16.05 739	23.26 746	33.84 757	21.73 749	11.80 740	9.36 743	10.14 738	15.97 739	13.20 742	17.28 747	22.43 749	3.78 733	5.01 745	6.17 748	6.16 747	9.25 743	7.72 742

IMH	3.21 708	1.85 714	1.48 619	3.25 727	2.69 725	4.07 714	2.02 708	4.41 719	3.80 717	2.72 692	7.11 725	4.75 709	2.92 704	5.92 676	2.55 672	3.85 734	0.88 715	2.78 727	1.36 717	3.19 724	2.59 724

ktn	4.70 717	2.38 726	2.12 662	3.76 733	3.24 730	4.85 720	2.95 728	5.52 724	7.37 735	4.07 717	19.32 752	7.46 723	3.47 711	7.39 704	2.95 680	4.04 735	1.85 731	3.26 733	2.22 731	3.08 721	2.65 727

notaker	3.98 712	2.40 727	2.68 681	3.82 735	3.27 732	3.97 713	2.14 713	4.78 722	3.45 710	4.12 718	6.94 723	7.65 725	3.26 709	7.82 719	5.30 704	4.04 735	1.41 728	3.36 734	2.10 730	3.88 730	3.31 731

MADNet++	5.01 718	3.14 731	4.91 697	4.55 739	3.94 736	5.20 723	4.41 733	4.40 718	4.13 722	4.95 725	6.08 718	4.74 708	5.37 722	9.40 731	10.67 733	4.65 737	4.15 744	3.97 736	3.34 736	4.09 732	4.08 737

DGTPSM_ROB	13.01 743	8.23 737	21.87 742	9.51 741	18.10 740	11.56 734	32.01 755	10.63 738	16.20 745	7.03 738	19.48 753	10.15 732	16.66 747	9.83 737	22.42 748	4.75 738	8.68 748	5.37 744	10.25 753	6.16 739	11.36 749

DPSMNet_ROB	13.02 744	8.23 737	21.91 743	9.53 742	18.11 741	11.56 734	32.02 756	10.64 739	16.23 746	7.05 739	19.49 754	10.16 733	16.66 747	9.85 738	22.43 749	4.77 739	8.68 748	5.38 745	10.26 754	6.17 740	11.36 749

noway3	10.35 733	11.00 742	15.02 727	20.39 746	18.94 743	14.12 740	10.56 737	15.98 745	3.54 712	5.46 734	5.85 713	16.09 740	12.69 738	7.52 711	10.27 726	7.32 740	2.42 734	4.36 743	3.53 742	11.32 744	10.69 744

noway2	10.40 734	10.97 740	15.08 728	20.56 747	18.94 743	14.22 741	10.66 740	15.84 743	3.63 714	5.40 732	5.90 715	16.26 743	12.75 740	7.52 711	10.27 726	7.37 741	2.47 735	4.33 741	3.54 743	11.37 746	10.96 745

zzzz4	10.56 736	11.89 745	15.95 733	21.17 751	19.03 746	14.33 743	10.58 738	16.24 746	3.67 715	5.38 731	5.93 717	16.23 742	12.58 735	7.55 713	10.38 730	7.43 742	2.52 736	4.32 739	3.52 740	11.46 747	11.03 746

noway1	10.55 735	11.90 746	15.90 732	21.17 751	19.04 747	14.32 742	10.58 738	16.25 747	3.67 715	5.37 730	5.92 716	16.18 741	12.57 734	7.55 713	10.38 730	7.43 742	2.52 736	4.32 739	3.52 740	11.46 747	11.03 746

TCMNet-wrong-test	10.31 732	11.40 743	14.84 726	20.96 750	18.45 742	13.80 738	10.76 742	15.78 742	3.53 711	5.20 728	5.52 712	16.26 743	12.61 736	7.51 709	10.15 724	7.43 742	2.37 733	4.31 738	3.43 737	11.36 745	10.61 743

noway4	10.57 737	11.82 744	15.74 731	21.37 753	19.02 745	14.35 744	10.72 741	15.85 744	3.82 718	5.34 729	5.85 713	16.62 745	12.73 739	7.51 709	10.29 729	7.45 745	2.57 738	4.33 741	3.51 739	11.47 749	11.08 748

HanzoNet	11.04 740	3.62 734	8.10 713	4.08 738	3.55 735	4.90 721	2.73 726	7.19 733	10.10 737	31.86 769	28.92 758	21.96 756	36.36 762	18.08 748	10.17 725	7.94 746	3.32 742	3.47 735	3.31 735	7.06 741	4.04 736

tt	6.58 725	0.26 253	6.10 705	3.77 734	2.16 710	11.55 733	19.63 748	13.33 741	5.74 731	2.96 701	2.65 677	4.97 715	6.33 729	3.81 628	7.24 711	9.15 747	11.32 757	5.89 747	6.24 748	6.03 738	2.55 723

DLNR_Zeroshot_test	23.17 754	48.52 772	43.29 761	176.68 779	78.69 772	0.35 57	0.21 32	23.41 751	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.56 474	0.44 316	9.57 748	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 777	0.16 228

iinet-test	17.98 747	18.06 749	23.82 748	20.87 748	19.70 748	26.55 747	35.70 758	25.04 753	15.93 742	13.33 746	13.25 743	20.58 748	17.79 749	20.62 749	25.11 753	9.58 749	8.78 750	9.88 750	9.85 751	13.23 750	11.95 751

IINet	17.98 747	18.06 749	23.81 747	20.87 748	19.70 748	26.55 747	35.70 758	25.04 753	15.93 742	13.33 746	13.25 743	20.58 748	17.79 749	20.62 749	25.11 753	9.58 749	8.78 750	9.88 750	9.85 751	13.23 750	11.95 751

PML	51.67 770	36.25 760	13.28 724	7.46 740	20.81 750	108.69 779	232.22 782	8.72 734	27.82 760	87.01 780	269.67 782	69.67 776	61.95 776	24.76 759	14.20 739	9.74 751	3.40 743	9.62 749	4.70 745	18.74 756	4.72 740

DLNR-FE	23.17 754	48.55 773	42.94 760	176.85 780	78.48 771	0.35 57	0.21 32	23.51 752	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.55 469	0.44 316	9.85 752	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 777	0.16 228

DPSM_ROB	19.08 749	19.14 752	25.17 750	22.15 755	20.85 751	28.17 750	37.82 761	26.56 755	16.85 750	14.14 748	14.84 746	21.70 751	18.75 752	21.87 752	26.55 757	10.16 753	9.30 753	10.47 752	10.42 755	14.03 752	12.61 754

DPSM	19.08 749	19.14 752	25.17 750	22.15 755	20.85 751	28.17 750	37.82 761	26.56 755	16.85 750	14.14 748	14.84 746	21.70 751	18.75 752	21.87 752	26.55 757	10.16 753	9.30 753	10.47 752	10.42 755	14.03 752	12.61 754

real-time stereo	20.92 752	20.34 754	26.52 753	23.75 757	22.35 753	31.10 758	39.65 763	32.69 763	17.69 753	15.67 753	16.02 748	24.19 759	20.68 754	23.49 754	27.65 759	11.09 755	10.22 756	12.48 754	11.73 757	14.68 754	16.45 757

ASD4	15.85 746	10.99 741	19.63 737	10.21 743	11.70 738	19.24 745	31.10 754	19.35 748	10.68 738	11.14 744	10.18 739	12.59 737	12.64 737	14.74 745	24.83 752	12.93 756	9.94 755	26.83 764	19.40 758	16.23 755	12.70 756

fast-reg	37.99 758	38.31 761	50.02 763	45.00 768	43.04 765	57.29 771	76.35 769	53.18 767	33.49 762	28.15 761	29.55 763	41.27 764	35.82 761	42.63 765	52.86 767	19.57 757	18.63 762	20.88 756	20.79 759	28.20 758	24.79 760

CasAABBNet	38.33 761	38.46 765	50.35 767	44.75 765	41.84 759	56.68 765	76.37 771	53.22 768	33.83 767	28.31 766	29.54 762	43.62 768	37.71 768	43.84 770	53.41 771	20.30 758	18.70 764	21.07 758	21.07 762	28.24 760	25.34 762

RAFT-FEzeroshot	38.32 759	38.45 763	50.28 764	44.74 763	41.87 760	56.68 765	76.38 772	53.24 769	33.76 764	28.29 763	29.37 760	43.69 769	37.66 766	43.83 767	53.41 771	20.32 759	18.70 764	21.07 758	21.07 762	28.25 761	25.35 764

RAFT-FE	38.32 759	38.45 763	50.28 764	44.74 763	41.87 760	56.68 765	76.38 772	53.24 769	33.76 764	28.29 763	29.37 760	43.69 769	37.66 766	43.83 767	53.41 771	20.32 759	18.70 764	21.07 758	21.07 762	28.25 761	25.35 764

Hybrid-DGEV	38.35 762	38.46 765	50.28 764	44.82 767	41.90 762	56.66 764	76.35 769	53.24 769	33.80 766	28.29 763	29.84 765	43.58 765	37.86 770	43.84 770	53.39 770	20.34 761	18.69 763	21.06 757	21.00 760	28.25 761	25.34 762

Selective-RAFT-Error	38.39 764	38.47 767	50.44 769	44.73 762	41.97 764	56.68 765	76.38 772	53.24 769	33.92 768	28.34 767	29.85 766	43.60 766	38.20 771	43.75 766	53.34 768	20.38 762	18.70 764	21.09 762	21.05 761	28.30 764	25.43 766

FlowAnything	38.37 763	38.41 762	50.38 768	44.76 766	41.94 763	56.64 763	76.34 768	53.28 773	34.23 769	28.25 762	29.72 764	43.60 766	37.79 769	43.83 767	53.38 769	20.39 763	18.71 768	21.07 758	21.14 766	28.23 759	25.29 761

LSM0	42.82 768	38.75 768	50.81 770	47.07 769	109.38 780	57.00 769	76.02 767	53.74 774	33.71 763	29.02 768	30.41 767	43.87 771	37.22 765	43.91 772	53.54 774	20.52 764	18.62 761	21.10 763	21.11 765	28.41 765	42.22 770

Selective-IGEV-i1pa	19.94 751	26.52 758	23.52 745	2.94 724	1.59 705	31.97 760	20.54 749	30.88 759	25.25 755	23.87 758	27.58 757	33.01 760	26.91 759	32.38 761	25.47 755	20.69 765	5.85 746	12.49 755	4.43 744	3.35 725	19.48 759

zzzz2	57.17 774	57.86 774	75.47 775	67.94 770	62.74 768	84.92 775	114.99 777	79.18 775	50.68 775	42.39 770	44.33 770	61.67 773	53.81 774	65.07 775	79.30 775	30.51 766	28.15 770	31.78 765	32.01 767	42.61 769	38.08 768

noway5	57.17 774	57.86 774	75.47 775	67.94 770	62.74 768	84.92 775	114.99 777	79.18 775	50.68 775	42.39 770	44.33 770	61.67 773	53.81 774	65.07 775	79.30 775	30.51 766	28.15 770	31.78 765	32.01 767	42.61 769	38.08 768

LRCNet_RVC	22.74 753	32.10 759	21.97 744	29.84 758	26.23 755	4.42 718	0.81 587	22.66 750	2.02 676	26.93 760	29.26 759	23.06 758	15.59 746	23.84 755	18.88 745	31.75 768	19.90 769	34.65 768	32.13 769	30.54 766	28.32 767

xxxxx1	54.10 771	25.67 755	27.13 754	113.43 776	96.96 775	30.69 754	47.44 764	32.38 760	25.60 756	17.75 754	17.27 749	21.81 753	21.02 755	24.43 756	33.82 760	33.37 769	40.54 774	157.71 779	175.86 779	66.16 774	72.93 778

tt_ll	54.10 771	25.67 755	27.13 754	113.43 776	96.96 775	30.69 754	47.44 764	32.38 760	25.60 756	17.75 754	17.27 749	21.81 753	21.02 755	24.43 756	33.82 760	33.37 769	40.54 774	157.71 779	175.86 779	66.16 774	72.93 778

ff	54.10 771	25.67 755	27.13 754	113.43 776	96.96 775	30.69 754	47.44 764	32.38 760	25.60 756	17.75 754	17.27 749	21.81 753	21.02 755	24.43 756	33.82 760	33.37 769	40.54 774	157.71 779	175.86 779	66.16 774	72.93 778

zzzzzz3	61.80 777	59.14 776	84.88 777	83.84 772	80.20 773	82.87 774	99.25 775	85.10 777	52.26 777	43.57 772	48.41 774	77.21 778	69.20 778	65.22 777	79.68 778	33.72 772	28.30 772	35.17 769	34.66 770	50.16 772	43.13 771

zzz1	61.79 776	59.16 777	84.91 778	83.86 773	80.22 774	82.74 773	99.25 775	85.15 778	52.28 778	43.59 773	48.47 775	77.02 777	69.19 777	65.23 778	79.63 777	33.72 772	28.30 772	35.17 769	34.66 770	50.16 772	43.13 771

HaxPig	38.92 765	41.40 769	41.64 758	29.95 759	32.27 756	28.90 752	27.60 751	29.73 758	37.71 770	43.82 774	43.87 769	33.17 761	35.56 760	41.53 763	40.37 765	43.94 774	47.51 778	45.82 771	47.08 773	42.38 767	44.15 774

AVERAGE_ROB	40.43 766	42.37 770	42.73 759	36.96 761	35.58 758	30.50 753	27.61 752	36.71 766	38.39 771	44.91 775	44.36 772	37.45 763	36.70 763	41.88 764	40.35 764	45.43 775	46.81 777	47.11 772	46.35 772	42.51 768	43.87 773

MEDIAN_ROB	42.00 767	44.40 771	44.29 762	35.15 760	34.95 757	31.28 759	29.60 753	35.88 765	40.02 772	47.20 778	46.64 773	37.37 762	38.48 772	44.35 773	42.45 766	48.03 776	49.39 779	49.71 773	49.03 774	45.14 771	46.65 775

RSGM-EC	88.84 778	82.86 778	51.22 771	105.38 774	99.51 778	94.51 777	125.67 779	90.02 779	46.43 773	45.14 776	57.50 778	101.22 779	88.55 779	154.40 779	153.26 780	105.54 777	59.55 780	113.88 776	53.02 775	92.89 779	56.17 776

acva	88.84 778	82.86 778	51.22 771	105.38 774	99.51 778	94.51 777	125.67 779	90.02 779	46.43 773	45.14 776	57.50 778	101.22 779	88.55 779	154.40 779	153.26 780	105.54 777	59.55 780	113.88 776	53.02 775	92.89 779	56.17 776

Anonymous_1	43.04 769	18.73 751	24.79 749	21.81 754	46.26 766	27.80 749	37.60 760	28.08 757	16.14 744	14.66 750	14.30 745	20.65 750	17.88 751	21.56 751	25.94 756	117.93 779	8.92 752	100.65 775	126.50 777	158.64 781	12.08 753

Selective-IGEV-i16pa	97.29 780	136.83 780	17.95 734	1.52 703	1.00 675	188.16 781	3.63 730	183.02 782	169.43 782	88.01 781	178.60 780	119.35 781	191.45 782	226.33 782	135.51 779	131.38 780	17.89 760	32.25 767	3.46 738	2.02 704	117.94 781

FADE	26.59 756	4.78 735	20.96 740	1.89 708	1.92 709	2.91 695	2.00 707	5.58 725	5.04 727	2.92 699	2.16 656	4.13 703	14.18 745	10.23 739	8.46 719	188.09 781	2.77 739	123.78 778	127.92 778	1.06 690	1.10 697

test_example2	192.40 781	210.76 781	206.48 781	199.83 781	204.73 781	172.94 780	183.52 781	133.93 781	133.41 781	191.38 782	196.19 781	187.13 782	178.77 781	205.33 781	208.00 782	222.09 782	238.72 782	186.54 782	190.54 782	227.34 782	170.31 782

ccccc	497.63 782	492.34 782	595.97 782	530.87 782	530.37 782	478.08 782	442.62 783	491.76 783	343.70 783	448.18 783	520.80 783	476.12 783	550.57 783	541.64 783	605.32 783	663.49 783	459.54 783	353.94 783	309.79 783	586.66 783	530.90 783

Low-res two-view benchmark