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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 74	0.15 7	0.11 196	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 152	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 92	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 123	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.13 554

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 172	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.12 123	0.11 510	0.11 583	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 535

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.12 135	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 156	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 157	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 152	0.16 235	0.13 215	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 152	0.17 247	0.12 165	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 178	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.16 219	0.16 172	0.18 260	0.13 215	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 139	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.05 35

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.16 224	0.32 297	0.22 225	0.15 190	0.17 191	0.20 295	0.13 215	0.14 36	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 107	0.15 7	0.16 504	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.05 7	0.05 35

WQFJA1++	0.44 641	0.07 4	0.63 576	0.18 113	0.13 357	0.15 66	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 736	0.12 77	0.23 343	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 743	0.07 251

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 111	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 165	0.13 16	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 182	0.06 50	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.06 255	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

252Zero-FE	0.14 178	0.07 4	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 687	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 151

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 77	0.12 135	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.06 151

Reg-Stereo(zero)	0.16 231	0.07 4	0.36 345	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.14 116	0.28 236	0.24 269	0.22 297	0.20 240	0.24 358	0.18 360	0.21 237	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.12 40	0.31 285	0.24 269	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

CAS	0.15 215	0.07 4	0.21 139	0.41 682	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.15 190	0.19 223	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 182	0.29 688	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.14 578

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.05 35

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.19 172	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 191	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 223	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DN	0.15 215	0.08 44	0.27 218	0.19 172	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.24 269	0.14 167	0.16 172	0.18 260	0.10 86	0.21 237	0.13 182	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.10 473

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.13 357	0.20 256	0.16 224	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.13 215	0.13 16	0.12 123	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 633

RT-Monster	0.15 215	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.14 409	0.20 256	0.11 26	0.29 253	0.32 388	0.24 321	0.22 269	0.17 247	0.13 215	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 156	0.15 7	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.24 155	0.25 284	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 172	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 107	0.19 172	0.16 504	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.23 267	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 644	0.06 151

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 231	0.08 44	0.81 630	0.19 172	0.18 551	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 157	0.12 165	0.21 237	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 632	0.06 151

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.23 280	0.15 213	0.15 272	0.12 8	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

DVStereo	0.14 178	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 287	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 107	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 111	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 66	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 92	0.18 113	0.07 3	0.21 290	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.06 151

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.07 3	0.17 150	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.11 49	0.08 306	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 369	0.08 44	0.23 172	0.19 172	0.19 578	0.28 446	0.24 538	0.23 135	0.21 206	0.20 273	0.23 280	0.28 419	0.49 651	0.26 332	0.18 345	0.09 413	0.08 487	0.18 643	0.13 598	0.17 610	0.17 612

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 237	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

999	0.14 178	0.08 44	0.24 182	0.19 172	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 172	0.14 191	0.11 128	0.36 449	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

GCAP-BAT	0.21 369	0.08 44	1.22 688	0.29 626	0.43 689	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.19 376	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 223	0.21 309	0.11 128	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 74	0.18 113	0.13 357	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 237	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 593	0.24 672

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.15 7	0.07 3	0.21 290	0.12 40	0.24 155	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.15 213	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 249	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 633

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 206	0.23 440	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 190	0.15 152	0.13 157	0.14 252	0.20 210	0.11 49	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot	0.20 348	0.08 44	1.14 683	0.29 626	0.43 689	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.14 167	0.17 191	0.15 213	0.11 128	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

Any-RAFT	0.17 252	0.08 44	0.31 275	0.19 172	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.42 442	0.30 362	0.24 321	0.27 327	0.27 403	0.16 297	0.21 237	0.12 123	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

LoS	0.14 178	0.08 44	0.27 218	0.16 26	0.09 60	0.22 323	0.14 116	0.26 197	0.26 296	0.15 190	0.18 214	0.18 260	0.13 215	0.22 257	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.06 107	0.06 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 178	0.08 44	0.19 107	0.17 57	0.22 621	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 191	0.14 191	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 282	0.18 626

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 125	0.18 113	0.09 60	0.21 290	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 213	0.09 39	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

CREStereo++_RVC	0.15 215	0.08 44	0.26 206	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.13 80	0.22 112	0.30 362	0.21 287	0.30 365	0.13 157	0.11 128	0.16 106	0.15 256	0.07 134	0.04 2	0.06 53	0.15 623	0.06 107	0.05 35
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
CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 139	0.14 3	0.08 29	0.22 323	0.15 171	0.25 175	0.24 269	0.16 219	0.21 255	0.14 191	0.13 215	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 215	0.08 44	0.23 172	0.15 7	0.09 60	0.23 348	0.16 224	0.25 175	0.23 251	0.17 238	0.21 255	0.16 235	0.14 252	0.22 257	0.13 182	0.29 688	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

GELT-Stereo	0.13 136	0.09 92	0.16 50	0.20 249	0.14 409	0.14 46	0.15 171	0.33 312	0.23 251	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.05 7	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 92	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 224	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 152	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 74	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 224	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 97	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.16 235	0.12 165	0.19 186	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.10 135	0.17 150	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 269	0.19 280	0.11 128	0.20 210	0.14 221	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 74	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 74	0.18 113	0.10 135	0.15 66	0.16 224	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.08 338

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 219	0.22 269	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.18 178	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 92	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 224	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 172	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 139	0.18 113	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.24 155	0.20 184	0.16 219	0.21 255	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 191	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.17 57	0.12 273	0.19 213	0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.18 113	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 223	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.09 371	0.08 338

Zero-FE251	0.14 178	0.09 92	0.24 182	0.17 57	0.09 60	0.20 256	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 666	0.13 97	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 186	0.12 123	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 139	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 178	0.09 92	0.19 107	0.19 172	0.08 29	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 219	0.18 214	0.14 191	0.17 329	0.19 186	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 97	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 182	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 77	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 178	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 172	0.08 5	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 77	0.08 5	0.09 39	0.21 237	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 223	0.15 213	0.11 128	0.13 16	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.06 151

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 196	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 224	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 152	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.10 473
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.15 66	0.17 276	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 172	0.13 157	0.09 39	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 182	0.19 172	0.10 135	0.17 150	0.19 376	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 157	0.10 86	0.24 283	0.18 345	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.06 151
1: 1. 1
tt45	0.14 178	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.23 348	0.18 327	0.22 112	0.17 111	0.15 190	0.13 97	0.14 191	0.10 86	0.30 402	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

WCG-NET	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.08 29	0.18 178	0.17 276	0.21 94	0.28 326	0.18 257	0.21 255	0.15 213	0.12 165	0.18 154	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

U	1.00 705	0.09 92	0.21 139	0.21 308	3.68 737	6.12 745	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 134	0.05 39	5.42 751	2.90 749	0.07 194	0.06 151

WCG-NET（raft）	0.14 178	0.09 92	0.23 172	0.17 57	0.08 29	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.26 296	0.18 257	0.19 223	0.20 295	0.12 165	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 107	0.20 249	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.14 191	0.09 39	0.20 210	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 125	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 97	0.15 213	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

RAFT-Stereo-weight	0.15 215	0.09 92	0.26 206	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.29 345	0.24 321	0.20 240	0.19 280	0.10 86	0.18 154	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 125	0.18 113	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MSKI-zero shot	0.17 252	0.09 92	0.43 443	0.20 249	0.11 196	0.21 290	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 306	0.24 294	0.23 343	0.10 86	0.31 409	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 156	0.17 57	0.14 409	0.19 213	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 172	0.18 113	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 191	0.13 157	0.16 297	0.16 106	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 137	0.13 157	0.08 16	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

knoymous	0.17 252	0.09 92	0.32 284	0.17 57	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.27 403	0.16 297	0.23 267	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.09 371	0.09 413

riskmin	0.18 278	0.09 92	0.34 314	0.18 113	0.12 273	0.24 371	0.16 224	0.34 325	0.28 326	0.21 287	0.23 280	0.33 474	0.24 447	0.23 267	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.06 161	0.10 444	0.10 473

MC-Stereo	0.14 178	0.09 92	0.25 196	0.21 308	0.09 60	0.18 178	0.16 224	0.23 135	0.19 154	0.18 257	0.23 280	0.16 235	0.13 215	0.22 257	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

RCA-Stereo	0.16 231	0.09 92	0.25 196	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.36 368	0.35 429	0.20 273	0.25 306	0.17 247	0.17 329	0.18 154	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.05 35

test-3	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.26 344	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

test_1	0.16 231	0.09 92	0.31 275	0.21 308	0.11 196	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.16 172	0.22 321	0.12 165	0.26 332	0.18 345	0.06 50	0.04 2	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.06 151

DEmStereo	0.26 499	0.09 92	0.47 481	0.19 172	0.12 273	0.30 487	0.25 555	0.28 236	0.36 442	0.36 534	0.58 624	0.25 370	0.48 650	0.53 523	0.44 613	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.06 107	0.07 251

GrayStereo	0.25 481	0.09 92	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.23 348	0.47 683	0.34 325	0.30 362	0.39 572	0.47 571	0.30 447	0.79 692	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.13 554

s12784h	0.17 252	0.09 92	0.26 206	0.18 113	0.07 3	0.32 516	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.23 306	0.25 306	0.18 260	0.17 329	0.25 313	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.05 35

TANstereo	0.15 215	0.09 92	0.28 235	0.16 26	0.08 29	0.25 391	0.14 116	0.23 135	0.28 326	0.24 321	0.30 365	0.16 235	0.12 165	0.17 125	0.13 182	0.08 306	0.07 397	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

R-Stereo Train	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

RAFT-Stereo	0.18 278	0.09 92	0.32 284	0.22 380	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.42 442	0.19 154	0.31 446	0.45 554	0.20 295	0.14 252	0.18 154	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FAST (zero-shot)	0.14 178	0.10 151	0.22 156	0.23 440	0.26 654	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.18 154	0.13 182	0.09 413	0.09 524	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.09 413

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 218	0.19 172	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 206	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 139	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 191	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

RT-IGEV	0.25 481	0.10 151	0.48 491	0.22 380	0.14 409	0.31 503	0.28 592	0.53 577	0.39 478	0.36 534	0.41 501	0.44 574	0.30 544	0.28 367	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.10 473

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 111	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 576	0.10 151	1.71 712	0.21 308	0.14 409	0.74 682	0.31 615	0.42 442	0.41 508	0.21 287	0.32 390	0.26 392	0.14 252	0.71 613	0.19 379	0.14 596	0.10 558	0.08 271	0.09 444	0.11 494	0.11 511

Selective-IGEV-i1	0.21 369	0.10 151	0.31 275	0.23 440	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.46 486	0.42 516	0.27 354	0.32 390	0.33 474	0.17 329	0.25 313	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.09 413

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 66	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 430	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

Anonymus123	0.14 178	0.10 151	0.42 430	0.18 113	0.11 196	0.36 561	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 135	0.09 39	0.16 106	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.06 151

WQFJA1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

WQFJX1	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.23 440	0.17 529	0.24 371	0.19 376	0.58 631	0.52 614	0.16 219	0.16 172	0.14 191	0.15 272	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.06 151

WQFJX	0.18 278	0.10 151	0.17 74	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.18 327	0.53 577	0.45 551	0.17 238	0.16 172	0.14 191	0.16 297	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.08 487	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

NLMM	0.18 278	0.10 151	0.16 50	0.22 380	0.18 551	0.25 391	0.19 376	0.51 546	0.51 605	0.15 190	0.17 191	0.15 213	0.16 297	0.20 210	0.20 402	0.07 134	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.13 357	0.18 178	0.16 224	0.30 273	0.24 269	0.11 65	0.15 152	0.12 135	0.13 215	0.17 125	0.15 256	0.05 9	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.05 7	0.05 35

NLSM1	0.17 252	0.10 151	0.17 74	0.21 308	0.18 551	0.25 391	0.17 276	0.47 495	0.40 496	0.16 219	0.21 255	0.13 157	0.15 272	0.21 237	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

FE-Mocha	0.16 231	0.10 151	0.33 302	0.19 172	0.13 357	0.19 213	0.15 171	0.35 349	0.22 225	0.24 321	0.24 294	0.20 295	0.14 252	0.17 125	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

IGEV-FE	0.18 278	0.10 151	0.65 586	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

DA	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 284	0.16 26	0.08 29	0.17 150	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 338

GGEV	0.14 178	0.10 151	0.18 92	0.21 308	0.10 135	0.29 468	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 191	0.16 235	0.14 252	0.17 125	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

asd	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 111	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 66	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 97	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 97	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 150	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.09 30	0.11 128	0.19 186	0.13 182	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 137	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 123	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 716	0.10 151	17.09 761	0.18 113	0.07 3	4.78 735	0.18 327	0.29 253	0.34 412	0.36 534	2.81 738	0.40 543	0.29 530	0.56 543	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.06 161	0.06 107	0.05 35

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.18 327	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 191	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 221	0.05 9	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

MM-Stereo_test2	0.15 215	0.10 151	0.44 453	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.21 460	0.27 213	0.22 225	0.15 190	0.16 172	0.13 157	0.11 128	0.20 210	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 252	0.10 151	0.39 389	0.23 440	0.11 196	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.21 255	0.15 213	0.14 252	0.23 267	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.06 151

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 92	0.18 113	0.10 135	0.27 426	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 97	0.16 235	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 178	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.10 135	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.13 136	0.18 214	0.16 235	0.16 297	0.15 76	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.19 213	0.17 276	0.19 56	0.19 154	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.11 128	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.06 151

PAM_32	0.23 422	0.10 151	0.63 576	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.19 376	0.36 368	0.23 251	0.29 396	0.28 335	0.56 635	0.28 515	0.27 352	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.09 413

PAM	0.23 422	0.10 151	0.63 576	0.22 380	0.15 471	0.34 541	0.21 460	0.37 379	0.22 225	0.31 446	0.27 327	0.55 631	0.26 479	0.26 332	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.09 413

UGAM-zero	0.23 422	0.10 151	0.54 532	0.19 172	0.13 357	0.21 290	0.14 116	0.44 464	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.51 614	0.33 571	0.65 595	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.06 107	0.07 251

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

test_sample2	0.21 369	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.11 196	0.27 426	0.21 460	0.43 456	0.29 345	0.26 344	0.31 380	0.30 447	0.24 447	0.45 486	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

test_sample1	0.20 348	0.10 151	0.28 235	0.19 172	0.12 273	0.28 446	0.19 376	0.41 428	0.25 284	0.26 344	0.31 380	0.29 430	0.26 479	0.44 483	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.09 413

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 172	0.21 308	0.10 135	0.15 66	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 152	0.12 135	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.07 251

11t1	0.18 278	0.10 151	0.30 260	0.20 249	0.11 196	0.27 426	0.17 276	0.35 349	0.23 251	0.25 331	0.23 280	0.23 343	0.23 429	0.25 313	0.18 345	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

IGEV_Zeroshot_test	0.18 278	0.10 151	0.65 586	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.34 325	0.19 154	0.28 367	0.22 269	0.27 403	0.13 215	0.23 267	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.06 151

MIF-Stereo (partial)	0.16 231	0.10 151	0.34 314	0.21 308	0.15 471	0.15 66	0.13 80	0.28 236	0.25 284	0.17 238	0.26 318	0.15 213	0.16 297	0.25 313	0.17 316	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.08 338

UniTT-Stereo	0.14 178	0.10 151	0.30 260	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 190	0.20 240	0.10 61	0.11 128	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.06 151

RAFT-Test	0.17 252	0.10 151	0.38 373	0.19 172	0.12 273	0.25 391	0.17 276	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.29 349	0.27 403	0.14 252	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 107	0.18 113	0.16 504	0.20 256	0.18 327	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 223	0.12 135	0.15 272	0.17 125	0.13 182	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 535

anonymousdsp2	0.17 252	0.10 151	0.28 235	0.20 249	0.11 196	0.25 391	0.17 276	0.41 428	0.31 376	0.23 306	0.23 280	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.07 251

DCANet-4	0.19 327	0.10 151	0.52 525	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.36 368	0.39 478	0.29 396	0.30 365	0.17 247	0.22 415	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

tt	4.71 742	0.10 151	3.94 728	2.06 737	1.53 734	10.14 750	16.88 753	9.27 754	4.98 744	1.39 717	1.02 691	4.68 736	4.90 744	3.35 735	5.86 748	5.76 751	9.15 760	2.24 746	2.53 746	3.10 739	1.32 737

DisPM	0.19 327	0.10 151	0.35 325	0.23 440	0.13 357	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.29 345	0.33 481	0.34 423	0.23 343	0.16 297	0.33 423	0.16 283	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.11 511

iRaft-Stereo_20w	0.19 327	0.10 151	0.46 473	0.19 172	0.13 357	0.25 391	0.19 376	0.52 565	0.19 154	0.29 396	0.21 255	0.22 321	0.20 387	0.28 367	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.08 282	0.08 338

GLC_STEREO	0.15 215	0.10 151	0.24 182	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.15 171	0.23 135	0.27 307	0.17 238	0.20 240	0.17 247	0.11 128	0.23 267	0.16 283	0.07 134	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.06 151

CrosDoStereo	0.31 558	0.10 151	0.49 497	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 731	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 639	0.28 419	0.46 641	0.61 571	0.57 640	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

PFNet+	0.20 348	0.10 151	0.37 354	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.19 376	0.29 253	0.34 412	0.33 481	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.32 416	0.17 316	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.12 535

NF-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

OCTAStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

PSM-softLoss	0.21 369	0.10 151	0.39 389	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

KMStereo	0.21 369	0.10 151	0.39 389	0.24 498	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.38 387	0.26 296	0.29 396	0.32 390	0.24 358	0.16 297	0.52 516	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.12 535

PSM-AAD	0.25 481	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.26 415	0.38 656	0.34 325	0.28 326	0.35 518	0.39 482	0.28 419	0.79 692	0.30 402	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.08 282	0.21 654

FTStereo	0.28 531	0.10 151	0.43 443	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.53 694	0.34 325	0.26 296	0.38 557	0.95 686	0.30 447	0.56 663	0.32 416	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.19 633

KYRaft	0.22 405	0.10 151	0.30 260	0.23 440	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.35 349	0.24 269	0.35 518	0.54 607	0.34 483	0.26 479	0.29 386	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.08 282	0.31 686

DeepStereo_LL	0.31 558	0.10 151	0.49 497	0.18 113	0.12 273	0.22 323	1.11 731	0.34 325	0.37 453	0.38 557	0.61 639	0.28 419	0.46 641	0.61 571	0.57 640	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

SST-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.37 354	0.24 498	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.24 269	0.34 501	0.33 413	0.29 430	0.25 469	0.56 543	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

RAFT_R40	0.21 369	0.10 151	0.37 354	0.24 498	0.13 357	0.18 178	0.18 327	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.33 413	0.30 447	0.24 447	0.55 532	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

DRaft	0.24 453	0.10 151	0.34 314	0.18 113	0.12 273	0.28 446	0.23 516	0.33 312	0.39 478	0.38 557	0.61 639	0.21 309	0.41 617	0.48 496	0.42 607	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.08 338

PFNet	0.23 422	0.10 151	0.57 549	0.24 498	0.14 409	0.22 323	0.19 376	0.39 399	0.33 402	0.35 518	0.32 390	0.27 403	0.19 376	0.64 588	0.22 451	0.09 413	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.07 251

RE-Stereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

TVStereo	0.20 348	0.10 151	0.35 325	0.24 498	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.38 387	0.32 388	0.28 367	0.30 365	0.22 321	0.16 297	0.51 510	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.13 554

RAFT-345	0.21 369	0.10 151	0.46 473	0.22 380	0.11 196	0.20 256	0.16 224	0.26 197	0.25 284	0.27 354	0.66 650	0.21 309	0.16 297	0.55 532	0.21 429	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

GMM-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.43 443	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.25 555	0.37 379	0.27 307	0.30 428	0.45 554	0.27 403	0.21 397	0.31 409	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.08 282	0.19 633

Prome-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.30 260	0.24 498	0.12 273	0.23 348	0.23 516	0.36 368	0.25 284	0.33 481	0.59 627	0.24 358	0.28 515	0.29 386	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.20 645

XX-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.83 637	0.26 573	0.17 529	0.23 348	0.13 80	0.40 413	0.18 134	0.20 273	0.41 501	0.31 456	0.10 86	0.32 416	0.12 123	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

222	0.41 626	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.36 561	0.20 429	0.57 622	0.39 478	0.35 518	0.44 542	0.30 447	0.27 498	0.55 532	3.56 736	0.11 510	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

xxxx	0.34 585	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.37 568	0.20 429	0.58 631	0.38 468	0.29 396	0.42 518	0.38 516	0.24 447	0.46 489	2.20 729	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

test_xeample	0.34 585	0.10 151	0.29 249	0.19 172	0.11 196	0.33 527	0.23 516	0.55 596	0.38 468	0.32 468	0.45 554	0.29 430	0.26 479	0.57 547	2.24 731	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.09 413

EAI-Stereo	0.21 369	0.10 151	0.33 302	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.46 679	0.46 486	0.20 184	0.25 331	0.50 583	0.17 247	0.16 297	0.24 283	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.10 490	0.06 107	0.07 251

CFNet-RSSM	0.17 252	0.10 151	0.40 397	0.20 249	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.36 368	0.30 362	0.23 306	0.21 255	0.26 392	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

SFCPSM	0.22 405	0.10 151	0.51 518	0.21 308	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.55 596	0.39 478	0.29 396	0.32 390	0.23 343	0.21 397	0.27 352	0.19 379	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.08 338

Gwc-CoAtRS	0.17 252	0.10 151	0.37 354	0.20 249	0.12 273	0.19 213	0.15 171	0.32 297	0.28 326	0.23 306	0.23 280	0.27 403	0.15 272	0.20 210	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.06 151

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 232	0.22 156	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.08 338

Weightmod_eth	0.16 231	0.11 232	0.20 125	0.21 308	0.13 357	0.20 256	0.18 327	0.25 175	0.19 154	0.17 238	0.25 306	0.19 280	0.17 329	0.25 313	0.14 221	0.16 627	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.05 35

SMOE	0.17 252	0.11 232	0.21 139	0.20 249	0.09 60	0.26 415	0.21 460	0.30 273	0.23 251	0.21 287	0.27 327	0.21 309	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.12 551	0.07 246	0.11 494	0.07 251

TestStereo-Hl	0.18 278	0.11 232	0.31 275	0.17 57	0.10 135	0.22 323	0.16 224	0.36 368	0.29 345	0.23 306	0.26 318	0.22 321	0.19 376	0.38 458	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 194	0.07 251

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.15 66	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 165	0.20 210	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 232	0.32 284	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 77	0.11 99	0.11 128	0.19 186	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 232	0.44 453	0.21 308	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 97	0.10 61	0.13 215	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 152	0.11 99	0.12 165	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 232	0.27 218	0.20 249	0.09 60	0.18 178	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 77	0.13 157	0.13 215	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 232	0.35 325	0.20 249	0.08 29	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 194	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.11 196	0.16 111	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 172	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 107	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 232	0.28 235	0.20 249	0.08 29	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 137	0.12 135	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 232	0.26 206	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.12 135	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 232	0.23 172	0.22 380	0.09 60	0.16 111	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 215	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 152	0.09 30	0.14 252	0.15 76	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 77	0.10 61	0.13 215	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 232	0.30 260	0.20 249	0.13 357	0.20 256	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.15 272	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 232	0.38 373	0.17 57	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 137	0.13 157	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

IGEV_i1	0.21 369	0.11 232	0.43 443	0.22 380	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.43 456	0.30 362	0.29 396	0.30 365	0.31 456	0.20 387	0.33 423	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.08 338

LACA2	0.10 9	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.07 3	0.16 111	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

FlowAnything_test	0.14 178	0.11 232	0.21 139	0.21 308	0.12 273	0.17 150	0.16 224	0.25 175	0.16 81	0.15 190	0.13 97	0.15 213	0.14 252	0.18 154	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.09 413

asda	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 97	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 107	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 232	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 150	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 97	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 123	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 87	0.11 232	0.18 92	0.18 113	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 77	0.07 2	0.12 165	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

xyz-stereo-finetune2	0.17 252	0.11 232	0.26 206	0.16 26	0.09 60	0.27 426	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.22 297	0.28 335	0.21 309	0.22 415	0.37 452	0.22 451	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.07 251

S2M2_L	0.13 136	0.11 232	0.20 125	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 152	0.14 191	0.12 165	0.15 76	0.14 221	0.13 571	0.09 524	0.09 373	0.10 490	0.11 494	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 215	0.11 232	0.30 260	0.21 308	0.09 60	0.17 150	0.16 224	0.30 273	0.19 154	0.15 190	0.25 306	0.17 247	0.09 39	0.21 237	0.12 123	0.06 50	0.07 397	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.06 151

SCV_C0	0.14 178	0.11 232	0.25 196	0.19 172	0.12 273	0.15 66	0.16 224	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 152	0.13 157	0.09 39	0.24 283	0.10 6	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.06 151

AIO_rvc	0.12 87	0.11 232	0.22 156	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 97	0.13 157	0.08 16	0.22 257	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 107	0.07 251

HUF	0.15 215	0.11 232	0.38 373	0.17 57	0.11 196	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 97	0.14 191	0.11 128	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.20 673	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.14 578

mms	0.13 136	0.11 232	0.19 107	0.19 172	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 191	0.14 191	0.09 39	0.24 283	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.07 251

ours_stereo	0.13 136	0.11 232	0.23 172	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.18 327	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 214	0.14 191	0.10 86	0.23 267	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.05 35

fffy	0.14 178	0.11 232	0.24 182	0.20 249	0.10 135	0.19 213	0.18 327	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.13 215	0.25 313	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

tg	0.16 231	0.11 232	0.25 196	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.15 171	0.34 325	0.24 269	0.20 273	0.25 306	0.19 280	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

rvit_stereo_0081	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

model_zeroshot	0.17 252	0.11 232	0.39 389	0.20 249	0.12 273	0.24 371	0.15 171	0.34 325	0.22 225	0.30 428	0.20 240	0.22 321	0.12 165	0.24 283	0.14 221	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.07 251

rvit_stereo_0082	0.16 231	0.11 232	0.24 182	0.21 308	0.12 273	0.16 111	0.17 276	0.22 112	0.33 402	0.16 219	0.18 214	0.18 260	0.14 252	0.20 210	0.16 283	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

MGS-Stereo	0.14 178	0.11 232	0.32 284	0.19 172	0.11 196	0.18 178	0.17 276	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 294	0.15 213	0.10 86	0.18 154	0.12 123	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.10 444	0.06 151

AE-Stereo	0.17 252	0.11 232	0.31 275	0.24 498	0.14 409	0.23 348	0.18 327	0.34 325	0.29 345	0.15 190	0.25 306	0.21 309	0.13 215	0.20 210	0.14 221	0.07 134	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

IGEVStereo-DCA	0.14 178	0.11 232	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

rrr	0.17 252	0.11 232	0.57 549	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.22 225	0.15 190	0.12 77	0.14 191	0.12 165	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

1111x	0.32 567	0.11 232	0.40 397	0.22 380	0.11 196	0.32 516	0.26 569	0.59 637	0.43 524	0.31 446	0.41 501	0.39 528	0.28 515	0.76 636	1.37 711	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

anonymousa	0.23 422	0.11 232	0.50 508	0.21 308	0.16 504	0.31 503	0.20 429	0.36 368	0.35 429	0.32 468	0.50 583	0.39 528	0.26 479	0.22 257	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.07 194	0.08 338

x	0.19 327	0.11 232	0.29 249	0.20 249	0.11 196	0.26 415	0.18 327	0.41 428	0.29 345	0.25 331	0.29 349	0.28 419	0.24 447	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

test_3	0.18 278	0.11 232	0.32 284	0.24 498	0.11 196	0.22 323	0.25 555	0.31 285	0.31 376	0.25 331	0.18 214	0.23 343	0.13 215	0.25 313	0.19 379	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.07 194	0.06 151

LCNet	0.21 369	0.11 232	0.29 249	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.19 376	0.34 325	0.26 296	0.28 367	0.35 434	0.26 392	0.30 544	0.35 440	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.10 490	0.13 553	0.22 660

AAGNet	0.33 576	0.11 232	0.37 354	0.25 539	0.16 504	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.35 518	0.35 434	0.27 403	0.30 544	0.44 483	2.66 733	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.08 282	0.06 151

NRIStereo	0.18 278	0.11 232	0.35 325	0.23 440	0.11 196	0.24 371	0.20 429	0.29 253	0.26 296	0.26 344	0.25 306	0.25 370	0.18 360	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

ASMatch	0.23 422	0.11 232	0.51 518	0.24 498	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.28 326	0.28 367	0.68 655	0.27 403	0.26 479	0.50 505	0.22 451	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.11 511

Pruner-Stereo	0.19 327	0.11 232	0.34 314	0.29 626	0.12 273	0.19 213	0.17 276	0.31 285	0.29 345	0.33 481	0.32 390	0.25 370	0.15 272	0.24 283	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.09 413

DeepStereo_RVC	0.18 278	0.11 232	0.40 397	0.21 308	0.11 196	0.19 213	0.16 224	0.28 236	0.22 225	0.27 354	0.27 327	0.23 343	0.28 515	0.24 283	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.10 473

RAFT-RH_RVC	0.25 481	0.11 232	0.45 465	0.21 308	0.12 273	0.25 391	0.14 116	0.27 213	0.27 307	0.38 557	1.15 697	0.23 343	0.17 329	0.57 547	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.06 107	0.07 251

test-1	0.17 252	0.11 232	0.40 397	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.34 325	0.26 296	0.20 273	0.24 294	0.22 321	0.14 252	0.16 106	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.08 338

test_xeample3	0.16 231	0.11 232	0.56 546	0.19 172	0.12 273	0.20 256	0.18 327	0.35 349	0.20 184	0.16 219	0.12 77	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.07 251

FENet	0.21 369	0.11 232	0.45 465	0.21 308	0.12 273	0.26 415	0.17 276	0.41 428	0.35 429	0.30 428	0.31 380	0.29 430	0.23 429	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

HSM-Net_RVC	0.27 509	0.11 232	0.42 430	0.19 172	0.11 196	0.34 541	0.20 429	0.62 659	0.43 524	0.40 582	0.43 531	0.50 610	0.26 479	0.76 636	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monster_256*512	0.17 252	0.12 294	0.18 92	0.23 440	0.13 357	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.29 345	0.19 265	0.22 269	0.24 358	0.17 329	0.18 154	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 294	0.17 74	0.22 380	0.10 135	0.15 66	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 97	0.10 61	0.08 16	0.20 210	0.14 221	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.07 251

Weightmod	0.16 231	0.12 294	0.19 107	0.20 249	0.10 135	0.24 371	0.17 276	0.25 175	0.21 206	0.18 257	0.29 349	0.19 280	0.15 272	0.27 352	0.16 283	0.09 413	0.10 558	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

S	0.19 327	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.13 357	0.31 503	0.22 489	0.30 273	0.27 307	0.25 331	0.31 380	0.20 295	0.20 387	0.18 154	0.17 316	0.12 550	0.09 524	0.15 616	0.16 635	0.11 494	0.12 535

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 294	0.28 235	0.19 172	0.08 29	0.17 150	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 137	0.10 61	0.11 128	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 294	0.27 218	0.21 308	0.09 60	0.19 213	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 97	0.11 99	0.12 165	0.14 36	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

Selective-IGEV-i16pb	0.39 617	0.12 294	2.18 716	0.21 308	0.15 471	0.68 675	0.32 624	0.56 612	0.57 636	0.25 331	0.44 542	0.33 474	0.21 397	0.80 650	0.25 495	0.14 596	0.10 558	0.09 373	0.10 490	0.12 535	0.13 554

NLMM1	0.19 327	0.12 294	0.16 50	0.23 440	0.18 551	0.24 371	0.20 429	0.59 637	0.65 656	0.18 257	0.17 191	0.13 157	0.14 252	0.25 313	0.18 345	0.08 306	0.09 524	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

NLCSM	0.19 327	0.12 294	0.18 92	0.24 498	0.19 578	0.24 371	0.21 460	0.42 442	0.40 496	0.19 265	0.18 214	0.14 191	0.16 297	0.47 493	0.19 379	0.08 306	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 294	0.21 139	0.18 113	0.11 196	0.24 371	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 97	0.11 99	0.09 39	0.19 186	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GASTEREO	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.23 440	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.19 186	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

MSCF	0.13 136	0.12 294	0.21 139	0.22 380	0.10 135	0.16 111	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 238	0.16 172	0.11 99	0.13 215	0.18 154	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 107	0.06 151

xyz-stereo-finetune	0.16 231	0.12 294	0.23 172	0.16 26	0.08 29	0.23 348	0.20 429	0.29 253	0.31 376	0.19 265	0.22 269	0.19 280	0.15 272	0.29 386	0.20 402	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.06 107	0.06 151

MM-Stereo_test3	0.17 252	0.12 294	0.29 249	0.23 440	0.14 409	0.19 213	0.22 489	0.39 399	0.36 442	0.16 219	0.24 294	0.17 247	0.12 165	0.19 186	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.06 151

rvit_stereo_0083	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.13 357	0.17 150	0.17 276	0.22 112	0.34 412	0.16 219	0.21 255	0.19 280	0.16 297	0.21 237	0.16 283	0.11 510	0.10 558	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.07 251

RAStereo	0.13 136	0.12 294	0.27 218	0.22 380	0.11 196	0.15 66	0.18 327	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 191	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.05 35

test_sample3	0.23 422	0.12 294	0.43 443	0.19 172	0.12 273	0.32 516	0.20 429	0.50 529	0.34 412	0.31 446	0.33 413	0.29 430	0.22 415	0.53 523	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

CAS++	0.16 231	0.12 294	0.27 218	0.18 113	0.12 273	0.17 150	0.15 171	0.42 442	0.24 269	0.19 265	0.18 214	0.13 157	0.10 86	0.21 237	0.12 123	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.08 333	0.10 444	0.09 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 481	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.09 413

tta	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.28 520	0.10 467	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.07 251

qqq1	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

fff1	0.24 453	0.12 294	0.40 397	0.19 172	0.10 135	0.27 426	0.19 376	0.51 546	0.45 551	0.34 501	0.41 501	0.31 456	0.26 479	0.58 554	0.16 283	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

MyStereo07	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.29 253	0.21 206	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.13 215	0.25 313	0.13 182	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo06	0.20 348	0.12 294	0.57 549	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.40 413	0.21 206	0.30 428	0.24 294	0.31 456	0.18 360	0.22 257	0.18 345	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo05	0.23 422	0.12 294	0.57 549	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.48 508	0.52 614	0.31 446	0.23 280	0.25 370	0.22 415	0.30 402	0.21 429	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

MyStereo04	0.23 422	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.23 516	0.49 518	0.52 614	0.28 367	0.23 280	0.27 403	0.23 429	0.30 402	0.22 451	0.07 134	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.08 338

CoDeX	0.23 422	0.12 294	0.46 473	0.21 308	0.14 409	0.29 468	0.21 460	0.53 577	0.41 508	0.29 396	0.35 434	0.29 430	0.22 415	0.48 496	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

mmm	0.21 369	0.12 294	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.28 446	0.21 460	0.41 428	0.27 307	0.29 396	0.38 468	0.29 430	0.24 447	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.10 444	0.09 413

ff7	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffff	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

ffm	0.22 405	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

ff1	0.29 544	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.35 349	0.44 539	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.08 306	0.05 39	0.11 512	0.10 490	0.08 282	0.08 338

mmx	0.31 558	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

11t	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

xxx	0.31 558	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.20 429	0.55 596	0.45 551	0.30 428	0.42 518	0.34 483	0.23 429	0.81 654	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.10 473

EKT-Stereo	0.38 612	0.12 294	0.38 373	0.42 683	3.88 739	0.21 290	0.17 276	0.35 349	0.28 326	0.20 273	0.20 240	0.23 343	0.15 272	0.28 367	0.16 283	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

MIM_Stereo	0.18 278	0.12 294	0.38 373	0.20 249	0.11 196	0.17 150	0.14 116	0.35 349	0.25 284	0.27 354	0.35 434	0.23 343	0.13 215	0.27 352	0.16 283	0.06 50	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.08 282	0.06 151

CASnet	0.14 178	0.12 294	0.22 156	0.22 380	0.08 29	0.16 111	0.15 171	0.27 213	0.25 284	0.22 297	0.20 240	0.15 213	0.11 128	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.05 39	0.11 512	0.09 444	0.08 282	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 278	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

HanStereo	0.18 278	0.12 294	0.55 539	0.22 380	0.12 273	0.18 178	0.18 327	0.34 325	0.19 154	0.20 273	0.24 294	0.34 483	0.18 360	0.29 386	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.06 151

anonymousdsp	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251

Selective-RAFT	0.17 252	0.12 294	0.30 260	0.24 498	0.10 135	0.29 468	0.15 171	0.32 297	0.31 376	0.17 238	0.17 191	0.21 309	0.18 360	0.28 367	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.06 151

ProNet	0.14 178	0.12 294	0.25 196	0.19 172	0.11 196	0.19 213	0.19 376	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 97	0.13 157	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.07 251

qqq	0.20 348	0.12 294	0.31 275	0.20 249	0.11 196	0.23 348	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.24 321	0.28 335	0.28 419	0.24 447	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

ccc-4	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.27 213	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.07 251

BUS	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.43 611	0.17 276	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.32 466	0.20 387	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

IER	0.23 422	0.12 294	0.39 389	0.20 249	0.14 409	0.31 503	0.19 376	0.42 442	0.36 442	0.33 481	0.40 493	0.32 466	0.33 571	0.29 386	0.22 451	0.09 413	0.07 397	0.08 271	0.08 333	0.09 371	0.08 338

BSDual-CNN	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.25 539	0.14 409	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.34 412	0.34 501	0.35 434	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

test_4	0.18 278	0.12 294	0.34 314	0.23 440	0.12 273	0.18 178	0.22 489	0.26 197	0.24 269	0.24 321	0.47 571	0.22 321	0.13 215	0.24 283	0.16 283	0.06 50	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.07 194	0.05 35

IGEV-Stereo	0.14 178	0.12 294	0.27 218	0.19 172	0.12 273	0.21 290	0.18 327	0.28 236	0.20 184	0.15 190	0.13 97	0.12 135	0.12 165	0.24 283	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.07 251
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 422	0.12 294	0.28 235	0.21 308	0.14 409	0.35 556	0.23 516	0.51 546	0.34 412	0.35 518	0.38 468	0.38 516	0.24 447	0.26 332	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

DAS	0.27 509	0.12 294	0.42 430	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.75 630	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

SepStereo	0.26 499	0.12 294	0.42 430	0.24 498	0.18 551	0.29 468	0.24 538	0.45 475	0.45 551	0.41 591	0.44 542	0.34 483	0.29 530	0.64 588	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.09 413

GANet-ADL	0.21 369	0.12 294	0.45 465	0.23 440	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.46 486	0.35 429	0.25 331	0.32 390	0.32 466	0.19 376	0.24 283	0.20 402	0.10 467	0.07 397	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

HHNet	0.22 405	0.12 294	0.52 525	0.18 113	0.18 551	0.20 256	0.20 429	0.34 325	0.31 376	0.32 468	0.59 627	0.20 295	0.21 397	0.24 283	0.31 548	0.08 306	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.11 511

Patchmatch Stereo++	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo_v2	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.16 224	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

ROB_FTStereo	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

HUI-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.28 335	0.25 370	0.17 329	0.22 257	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

THIR-Stereo	0.29 544	0.12 294	0.41 420	0.19 172	0.11 196	0.28 446	0.72 708	0.32 297	0.35 429	0.37 542	0.65 648	0.34 483	0.50 653	0.57 547	0.45 616	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.09 444	0.07 194	0.07 251

iGMRVC	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

IRAFT_RVC	0.22 405	0.12 294	0.39 389	0.26 573	0.11 196	0.18 178	0.24 538	0.40 413	0.37 453	0.31 446	0.30 365	0.29 430	0.24 447	0.55 532	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.07 251

iRAFT	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.17 329	0.26 332	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

CRE-IMP	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.11 196	0.24 371	0.17 276	0.29 253	0.21 206	0.27 354	0.26 318	0.24 358	0.17 329	0.23 267	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.10 473

cross-raft	0.17 252	0.12 294	0.41 420	0.23 440	0.10 135	0.20 256	0.24 538	0.33 312	0.23 251	0.23 306	0.28 335	0.29 430	0.15 272	0.17 125	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 107	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 278	0.12 294	0.37 354	0.22 380	0.10 135	0.18 178	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 367	0.29 349	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

iRaftStereo_RVC	0.16 231	0.12 294	0.26 206	0.21 308	0.11 196	0.20 256	0.17 276	0.32 297	0.23 251	0.20 273	0.25 306	0.18 260	0.12 165	0.20 210	0.15 256	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.08 282	0.07 251

GES	0.22 405	0.12 294	0.42 430	0.20 249	0.14 409	0.27 426	0.19 376	0.49 518	0.33 402	0.30 428	0.36 444	0.25 370	0.23 429	0.29 386	0.22 451	0.10 467	0.08 487	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.11 511

UPFNet	0.25 481	0.12 294	0.38 373	0.24 498	0.19 578	0.37 568	0.28 592	0.48 508	0.38 468	0.34 501	0.37 453	0.37 508	0.28 515	0.39 463	0.33 560	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.08 338

DIP-Stereo	0.18 278	0.12 294	0.33 302	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.12 40	0.42 442	0.25 284	0.27 354	0.32 390	0.21 309	0.17 329	0.25 313	0.20 402	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.08 338
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
over-6	0.12 87	0.13 365	0.19 107	0.19 172	0.07 3	0.16 111	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 215	0.19 186	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over v1	0.11 50	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 66	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 252	0.18 154	0.11 49	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-8	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

over-9	0.11 50	0.13 365	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 66	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 165	0.18 154	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 151

S0	0.18 278	0.13 365	0.21 139	0.23 440	0.11 196	0.33 527	0.26 569	0.27 213	0.21 206	0.21 287	0.26 318	0.20 295	0.16 297	0.19 186	0.17 316	0.12 550	0.11 583	0.14 600	0.14 613	0.10 444	0.07 251

TestStereo_HL3	0.21 369	0.13 365	0.77 616	0.17 57	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.34 325	0.20 184	0.27 354	0.38 468	0.23 343	0.19 376	0.41 473	0.14 221	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 365	0.28 235	0.20 249	0.09 60	0.16 111	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.09 30	0.13 215	0.18 154	0.10 6	0.06 50	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

PSi22	0.14 178	0.13 365	0.29 249	0.19 172	0.09 60	0.17 150	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 137	0.22 321	0.13 215	0.29 386	0.14 221	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.06 151

LiteMatch	0.12 87	0.13 365	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 66	0.17 276	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 397	0.14 36	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

Lsterematch	0.18 278	0.13 365	0.33 302	0.19 172	0.10 135	0.23 348	0.17 276	0.25 175	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.24 358	0.21 397	0.23 267	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

DStereoRT	0.35 590	0.13 365	0.51 518	0.25 539	0.16 504	0.42 602	0.19 376	0.48 508	0.39 478	0.30 428	0.39 482	0.24 358	0.39 608	0.64 588	0.30 540	0.08 306	0.07 397	1.54 735	0.41 702	0.08 282	0.11 511

MultiAttention	1.02 709	0.13 365	0.43 443	0.35 667	0.43 689	5.36 736	1.71 737	0.69 683	0.53 619	0.36 534	0.63 645	0.55 631	0.22 415	7.60 750	0.43 608	0.09 413	0.06 255	0.14 600	0.24 673	0.26 668	0.30 683

FLISNet	0.20 348	0.13 365	0.33 302	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

CoSv	0.20 348	0.13 365	0.33 302	0.18 113	0.15 471	0.17 150	0.16 224	0.34 325	0.21 206	0.37 542	0.39 482	0.36 502	0.24 447	0.29 386	0.21 429	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.09 444	0.09 371	0.07 251

ISRNet	0.27 509	0.13 365	0.45 465	0.26 573	0.19 578	0.24 371	0.14 116	0.45 475	0.43 524	0.39 572	0.48 577	0.42 559	0.27 498	0.32 416	0.29 532	0.20 659	0.12 603	0.17 634	0.16 635	0.16 593	0.20 645

DCVSM-stereo	0.24 453	0.13 365	0.52 525	0.20 249	0.14 409	0.26 415	0.13 80	0.34 325	0.34 412	0.41 591	0.33 413	0.47 589	0.29 530	0.30 402	0.22 451	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.12 535	0.15 590

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 422	0.13 365	0.83 637	0.20 249	0.21 605	0.23 348	0.17 276	0.48 508	0.27 307	0.23 306	0.29 349	0.39 528	0.23 429	0.25 313	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.11 531	0.11 494	0.10 473

rvit_stereo_0080	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

test_sample6	0.25 481	0.13 365	0.41 420	0.21 308	0.11 196	0.30 487	0.22 489	0.51 546	0.35 429	0.33 481	0.43 531	0.30 447	0.24 447	0.57 547	0.22 451	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.10 473

test_sample5	0.24 453	0.13 365	0.42 430	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.32 468	0.41 501	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

test_sample4	0.24 453	0.13 365	0.43 443	0.20 249	0.12 273	0.32 516	0.21 460	0.51 546	0.34 412	0.31 446	0.37 453	0.28 419	0.23 429	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

H2IRNET	0.18 278	0.13 365	0.35 325	0.21 308	0.12 273	0.20 256	0.15 171	0.27 213	0.30 362	0.17 238	0.31 380	0.25 370	0.20 387	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.06 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 252	0.13 365	0.24 182	0.19 172	0.13 357	0.24 371	0.17 276	0.30 273	0.37 453	0.43 607	0.17 191	0.13 157	0.12 165	0.19 186	0.15 256	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.09 371	0.08 338

DualNet	0.24 453	0.13 365	0.42 430	0.21 308	0.12 273	0.30 487	0.21 460	0.50 529	0.34 412	0.33 481	0.43 531	0.29 430	0.23 429	0.55 532	0.21 429	0.10 467	0.07 397	0.10 454	0.09 444	0.11 494	0.10 473

whm_eth	0.15 215	0.13 365	0.25 196	0.19 172	0.13 357	0.15 66	0.20 429	0.28 236	0.24 269	0.15 190	0.17 191	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.15 256	0.11 510	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.07 251

plain	0.17 252	0.13 365	0.43 443	0.21 308	0.13 357	0.16 111	0.17 276	0.27 213	0.22 225	0.16 219	0.26 318	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.16 283	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.10 444	0.07 251

MaDis-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.26 206	0.19 172	0.14 409	0.16 111	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 137	0.14 191	0.11 128	0.17 125	0.17 316	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.07 194	0.06 151

PCWNet_CMD	0.23 422	0.13 365	0.48 491	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

CFNet_ucs	0.24 453	0.13 365	0.50 508	0.20 249	0.15 471	0.28 446	0.17 276	0.49 518	0.45 551	0.32 468	0.42 518	0.39 528	0.22 415	0.31 409	0.21 429	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.09 444	0.12 535	0.11 511

gwcnet-sp	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

scenet	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

DCRE	0.20 348	0.13 365	0.40 397	0.21 308	0.15 471	0.20 256	0.19 376	0.30 273	0.27 307	0.22 297	0.80 672	0.23 343	0.16 297	0.23 267	0.15 256	0.07 134	0.07 397	0.07 167	0.08 333	0.07 194	0.06 151

ssnet	0.24 453	0.13 365	0.63 576	0.22 380	0.14 409	0.34 541	0.22 489	0.44 464	0.39 478	0.35 518	0.34 423	0.27 403	0.27 498	0.35 440	0.25 495	0.09 413	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

fff	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

ADStereo(finetuned)	0.19 327	0.13 365	0.49 497	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.31 561	0.21 237	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

IPLGR	0.21 369	0.13 365	0.61 565	0.21 308	0.11 196	0.25 391	0.18 327	0.41 428	0.37 453	0.28 367	0.27 327	0.21 309	0.19 376	0.37 452	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

STrans-v2	0.24 453	0.13 365	0.54 532	0.21 308	0.12 273	0.23 348	0.21 460	0.47 495	0.28 326	0.31 446	0.42 518	0.36 502	0.35 585	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.06 151

TransformOpticalFlow	0.24 453	0.13 365	0.56 546	0.23 440	0.11 196	0.21 290	0.19 376	0.40 413	0.32 388	0.30 428	0.43 531	0.36 502	0.31 561	0.61 571	0.20 402	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.06 107	0.07 251

IIG-Stereo	0.23 422	0.13 365	0.35 325	0.29 626	0.12 273	0.23 348	0.14 116	0.38 387	0.31 376	0.34 501	0.37 453	0.33 474	0.21 397	0.70 609	0.26 509	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

CroCo-Stereo	0.14 178	0.13 365	0.24 182	0.25 539	0.11 196	0.11 20	0.18 327	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 77	0.18 260	0.12 165	0.14 36	0.13 182	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.07 194	0.06 151
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
ICVP	0.23 422	0.13 365	0.44 453	0.26 573	0.14 409	0.29 468	0.25 555	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.43 531	0.35 497	0.25 469	0.26 332	0.23 472	0.12 550	0.09 524	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.10 473
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 231	0.13 365	0.29 249	0.22 380	0.15 471	0.19 213	0.13 80	0.32 297	0.26 296	0.26 344	0.20 240	0.19 280	0.17 329	0.21 237	0.15 256	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.06 107	0.07 251

CFNet_pseudo	0.23 422	0.13 365	0.47 481	0.19 172	0.13 357	0.26 415	0.16 224	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

DCANet	0.18 278	0.13 365	0.40 397	0.19 172	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.34 325	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.18 260	0.23 429	0.20 210	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.07 251

csc	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

cscssc	0.19 327	0.13 365	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.19 213	0.18 327	0.35 349	0.43 524	0.29 396	0.30 365	0.18 260	0.28 515	0.20 210	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 251

ac_64	0.27 509	0.13 365	0.41 420	0.24 498	0.17 529	0.36 561	0.22 489	0.46 486	0.33 402	0.35 518	0.36 444	0.52 620	0.30 544	0.62 579	0.32 553	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.09 371	0.08 338

ACVNet	0.23 422	0.13 365	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.27 426	0.23 516	0.39 399	0.44 539	0.28 367	0.41 501	0.38 516	0.26 479	0.27 352	0.32 553	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.07 251

acv_ft	0.25 481	0.13 365	0.40 397	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.21 460	0.45 475	0.44 539	0.38 557	0.41 501	0.38 516	0.27 498	0.27 352	0.35 569	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.07 251

DSFCA	0.27 509	0.13 365	0.36 345	0.20 249	0.17 529	0.38 576	0.31 615	0.47 495	0.43 524	0.43 607	0.37 453	0.39 528	0.29 530	0.52 516	0.32 553	0.12 550	0.10 558	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

CCAANet	0.25 481	0.13 365	0.51 518	0.22 380	0.15 471	0.29 468	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.26 344	0.49 579	0.32 466	0.24 447	0.62 579	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.10 473

MSMDNet	0.23 422	0.13 365	0.48 491	0.20 249	0.13 357	0.28 446	0.16 224	0.46 486	0.46 569	0.29 396	0.36 444	0.37 508	0.24 447	0.28 367	0.20 402	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.09 413

ccs_rob	0.23 422	0.13 365	0.47 481	0.20 249	0.13 357	0.26 415	0.17 276	0.44 464	0.44 539	0.29 396	0.37 453	0.38 516	0.23 429	0.29 386	0.21 429	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.08 333	0.11 494	0.09 413

DISCO	0.32 567	0.13 365	0.51 518	0.25 539	0.16 504	0.48 633	0.25 555	0.50 529	0.57 636	0.37 542	0.45 554	0.62 654	0.36 589	0.64 588	0.49 627	0.09 413	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.12 535	0.11 511

SE	0.16 231	0.14 419	0.19 107	0.21 308	0.11 196	0.23 348	0.16 224	0.28 236	0.20 184	0.20 273	0.27 327	0.15 213	0.17 329	0.15 76	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.08 338

HLF11	0.19 327	0.14 419	0.54 532	0.15 7	0.12 273	0.21 290	0.12 40	0.37 379	0.24 269	0.20 273	0.29 349	0.18 260	0.18 360	0.37 452	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.09 413

TestStereo_HL2	0.18 278	0.14 419	0.34 314	0.17 57	0.11 196	0.20 256	0.15 171	0.33 312	0.29 345	0.22 297	0.29 349	0.19 280	0.17 329	0.39 463	0.18 345	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

GGDA	0.18 278	0.14 419	0.33 302	0.17 57	0.10 135	0.20 256	0.16 224	0.33 312	0.31 376	0.22 297	0.28 335	0.19 280	0.16 297	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 282	0.08 338

Hybrid-DGEV-03	0.20 348	0.14 419	0.31 275	0.22 380	0.12 273	0.26 415	0.16 224	0.31 285	0.27 307	0.32 468	0.58 624	0.23 343	0.15 272	0.23 267	0.17 316	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.07 246	0.08 282	0.06 151

Select-FE	0.23 422	0.14 419	0.78 617	0.22 380	0.18 551	0.22 323	0.13 80	0.43 456	0.26 296	0.28 367	0.33 413	0.39 528	0.29 530	0.27 352	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.13 598	0.08 282	0.12 535

SCV	0.14 178	0.14 419	0.24 182	0.21 308	0.11 196	0.15 66	0.16 224	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 152	0.13 157	0.10 86	0.23 267	0.11 49	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 419	0.19 107	0.26 573	0.09 60	0.15 66	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 215	0.21 237	0.12 123	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.05 35

AIO-test1	0.19 327	0.14 419	0.41 420	0.27 601	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.39 399	0.36 442	0.17 238	0.26 318	0.18 260	0.13 215	0.28 367	0.14 221	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.06 107	0.09 413

rvit_0105_6	0.19 327	0.14 419	0.34 314	0.23 440	0.14 409	0.18 178	0.20 429	0.29 253	0.37 453	0.18 257	0.22 269	0.23 343	0.17 329	0.26 332	0.17 316	0.15 611	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

UGAM	0.26 499	0.14 419	0.45 465	0.25 539	0.12 273	0.23 348	0.25 555	0.32 297	0.41 508	0.31 446	0.42 518	0.41 550	0.22 415	0.92 673	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.14 600	0.12 570	0.10 444	0.07 251

rvit_stereo_0081_aga	0.16 231	0.14 419	0.28 235	0.21 308	0.13 357	0.19 213	0.17 276	0.23 135	0.24 269	0.17 238	0.21 255	0.19 280	0.13 215	0.19 186	0.14 221	0.11 510	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.07 251

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 481	0.14 419	0.95 661	0.21 308	0.27 657	0.20 256	0.19 376	0.48 508	0.25 284	0.26 344	0.55 611	0.34 483	0.18 360	0.25 313	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.12 570	0.12 535	0.12 535

rvit_stereo_ft	0.17 252	0.14 419	0.30 260	0.25 539	0.14 409	0.17 150	0.21 460	0.28 236	0.26 296	0.16 219	0.19 223	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.17 316	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.07 251

ACVNet-DCA	0.18 278	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

xx1	0.20 348	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.28 419	0.24 447	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.10 454	0.09 444	0.09 371	0.09 413

1test111	0.19 327	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.41 428	0.27 307	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.34 430	0.22 451	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.09 371	0.09 413

cc1	0.18 278	0.14 419	0.38 373	0.23 440	0.11 196	0.31 503	0.19 376	0.35 349	0.47 574	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.18 360	0.28 367	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

tt1	0.18 278	0.14 419	0.35 325	0.23 440	0.11 196	0.30 487	0.19 376	0.35 349	0.44 539	0.17 238	0.19 223	0.13 157	0.16 297	0.27 352	0.11 49	0.08 306	0.05 39	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.08 338

GCAP-Stereo	0.14 178	0.14 419	0.33 302	0.20 249	0.09 60	0.21 290	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 257	0.19 223	0.15 213	0.13 215	0.17 125	0.13 182	0.07 134	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.06 107	0.06 151

CRFU-Net	0.28 531	0.14 419	0.45 465	0.25 539	0.15 471	0.45 619	0.23 516	0.50 529	0.30 362	0.43 607	0.41 501	0.48 596	0.46 641	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.08 333	0.10 444	0.10 473

hknet	0.25 481	0.14 419	0.40 397	0.25 539	0.15 471	0.35 556	0.21 460	0.56 612	0.37 453	0.34 501	0.35 434	0.43 563	0.27 498	0.37 452	0.21 429	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.10 490	0.09 371	0.09 413

GMOStereo	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

error version	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

test-v	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

GwcNet-ADL	0.22 405	0.14 419	0.58 554	0.24 498	0.13 357	0.22 323	0.23 516	0.49 518	0.40 496	0.27 354	0.29 349	0.30 447	0.20 387	0.26 332	0.23 472	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

OMP-Stereo	0.23 422	0.14 419	0.35 325	0.29 626	0.13 357	0.21 290	0.16 224	0.37 379	0.33 402	0.34 501	0.30 365	0.34 483	0.19 376	0.70 609	0.24 485	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.07 246	0.07 194	0.06 151

test-2	0.18 278	0.14 419	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.20 256	0.27 576	0.26 197	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.26 392	0.17 329	0.15 76	0.12 123	0.07 134	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.05 35

raft+_RVC	0.18 278	0.14 419	0.32 284	0.21 308	0.15 471	0.21 290	0.16 224	0.38 387	0.34 412	0.21 287	0.28 335	0.20 295	0.15 272	0.24 283	0.19 379	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.08 338

sCroCo_RVC	0.18 278	0.14 419	0.49 497	0.27 601	0.18 551	0.22 323	0.17 276	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 269	0.17 247	0.14 252	0.21 237	0.15 256	0.10 467	0.11 583	0.09 373	0.09 444	0.09 371	0.09 413

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 252	0.14 419	0.32 284	0.20 249	0.09 60	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.25 331	0.33 413	0.20 295	0.17 329	0.19 186	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 194	0.05 35

MMNet	0.27 509	0.14 419	0.49 497	0.24 498	0.17 529	0.47 627	0.22 489	0.45 475	0.51 605	0.39 572	0.41 501	0.36 502	0.33 571	0.39 463	0.34 565	0.08 306	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

delet	0.27 509	0.14 419	0.40 397	0.23 440	0.19 578	0.41 595	0.29 599	0.49 518	0.48 584	0.33 481	0.41 501	0.37 508	0.30 544	0.48 496	0.34 565	0.09 413	0.09 524	0.11 512	0.12 570	0.08 282	0.08 338

UNet	0.28 531	0.14 419	0.69 598	0.23 440	0.20 597	0.44 613	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.43 563	0.33 571	0.40 471	0.31 548	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.08 338

HGLStereo	0.27 509	0.14 419	0.46 473	0.24 498	0.21 605	0.33 527	0.23 516	0.50 529	0.42 516	0.35 518	0.48 577	0.41 550	0.33 571	0.45 486	0.33 560	0.11 510	0.10 558	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.12 535

GANet-RSSM	0.24 453	0.14 419	0.36 345	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.21 460	0.45 475	0.33 402	0.29 396	0.39 482	0.39 528	0.28 515	0.58 554	0.23 472	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.09 413

DMCA	0.22 405	0.14 419	0.36 345	0.22 380	0.14 409	0.27 426	0.20 429	0.43 456	0.38 468	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.24 447	0.24 283	0.28 520	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.08 333	0.10 444	0.11 511

RASNet	0.28 531	0.14 419	0.44 453	0.22 380	0.18 551	0.32 516	0.19 376	0.48 508	0.38 468	0.29 396	0.43 531	0.47 589	0.37 598	0.79 646	0.36 575	0.09 413	0.07 397	0.07 167	0.09 444	0.07 194	0.07 251

MDST_ROB	0.48 652	0.14 419	0.95 661	0.30 638	0.21 605	1.33 717	0.32 624	0.77 693	0.56 633	1.06 706	0.71 660	0.49 602	0.35 585	1.26 705	0.38 580	0.13 571	0.11 583	0.16 628	0.13 598	0.12 535	0.12 535

ManiGeoR	0.18 278	0.15 458	0.55 539	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

HLf10	0.18 278	0.15 458	0.55 539	0.15 7	0.11 196	0.21 290	0.14 116	0.39 399	0.27 307	0.19 265	0.24 294	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.19 379	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.08 338

quiztm	0.15 215	0.15 458	0.25 196	0.22 380	0.14 409	0.17 150	0.17 276	0.33 312	0.21 206	0.18 257	0.21 255	0.14 191	0.10 86	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 282	0.05 35

Hybrid-DGEV-2	0.21 369	0.15 458	0.34 314	0.24 498	0.13 357	0.28 446	0.14 116	0.48 508	0.44 539	0.27 354	0.24 294	0.25 370	0.25 469	0.28 367	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.07 194	0.07 251

G2L-ROB	0.23 422	0.15 458	0.41 420	0.19 172	0.12 273	0.27 426	0.21 460	0.47 495	0.33 402	0.34 501	0.31 380	0.41 550	0.22 415	0.49 501	0.26 509	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.10 473

FACV-RUCA	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.23 440	0.23 634	0.26 415	0.19 376	0.39 399	0.34 412	0.25 331	0.32 390	0.21 309	0.24 447	0.24 283	0.19 379	0.10 467	0.07 397	0.15 616	0.08 333	0.16 593	0.13 554

DDVS	0.25 481	0.15 458	0.39 389	0.24 498	0.17 529	0.34 541	0.21 460	0.41 428	0.30 362	0.33 481	0.41 501	0.48 596	0.21 397	0.52 516	0.27 515	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.14 578

rvit_0105_5	0.21 369	0.15 458	0.38 373	0.23 440	0.13 357	0.22 323	0.24 538	0.36 368	0.39 478	0.21 287	0.23 280	0.26 392	0.19 376	0.26 332	0.19 379	0.15 611	0.13 615	0.12 551	0.12 570	0.10 444	0.09 413

rvit_0105_4	0.20 348	0.15 458	0.38 373	0.23 440	0.14 409	0.20 256	0.22 489	0.33 312	0.39 478	0.19 265	0.24 294	0.25 370	0.19 376	0.27 352	0.17 316	0.16 627	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.11 494	0.08 338

ITSA-stereo	0.25 481	0.15 458	0.33 302	0.23 440	0.11 196	0.27 426	0.18 327	0.56 612	0.59 640	0.31 446	0.32 390	0.33 474	0.28 515	0.49 501	0.30 540	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.13 554

test_sample7	0.25 481	0.15 458	0.35 325	0.20 249	0.14 409	0.28 446	0.21 460	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.14 596	0.09 524	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

MyStereo8	0.22 405	0.15 458	0.63 576	0.21 308	0.17 529	0.31 503	0.16 224	0.36 368	0.32 388	0.28 367	0.36 444	0.25 370	0.18 360	0.25 313	0.28 520	0.08 306	0.07 397	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.12 535

CASS	0.21 369	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.11 196	0.28 446	0.19 376	0.39 399	0.30 362	0.32 468	0.34 423	0.25 370	0.24 447	0.25 313	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.11 494	0.11 511
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 215	0.15 458	0.28 235	0.25 539	0.18 551	0.11 20	0.19 376	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 172	0.15 213	0.12 165	0.17 125	0.14 221	0.07 134	0.07 397	0.08 271	0.06 161	0.08 282	0.07 251

NINENet	0.25 481	0.15 458	0.37 354	0.23 440	0.16 504	0.43 611	0.17 276	0.60 646	0.46 569	0.32 468	0.37 453	0.32 466	0.20 387	0.42 477	0.21 429	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.08 333	0.11 494	0.10 473

Sa-1000	0.22 405	0.15 458	0.35 325	0.23 440	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.47 495	0.39 478	0.30 428	0.50 583	0.26 392	0.19 376	0.33 423	0.16 283	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

CSP-Net	0.27 509	0.15 458	0.30 260	0.21 308	0.14 409	0.44 613	0.24 538	0.50 529	0.40 496	0.41 591	0.43 531	0.42 559	0.26 479	0.66 599	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.09 413

IPLG	0.21 369	0.15 458	0.53 529	0.21 308	0.12 273	0.28 446	0.17 276	0.42 442	0.30 362	0.33 481	0.32 390	0.15 213	0.17 329	0.50 505	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

MIPNet	0.21 369	0.15 458	0.52 525	0.21 308	0.12 273	0.27 426	0.20 429	0.45 475	0.37 453	0.30 428	0.23 280	0.19 280	0.24 447	0.27 352	0.19 379	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.07 194	0.06 151

PSMNet-ADL	0.25 481	0.15 458	0.32 284	0.26 573	0.14 409	0.31 503	0.22 489	0.44 464	0.36 442	0.27 354	0.33 413	0.41 550	0.28 515	0.61 571	0.29 532	0.11 510	0.09 524	0.09 373	0.11 531	0.10 444	0.10 473

rafts_anoy	0.18 278	0.15 458	0.35 325	0.22 380	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.32 297	0.30 362	0.23 306	0.25 306	0.20 295	0.16 297	0.22 257	0.19 379	0.08 306	0.07 397	0.10 454	0.12 570	0.09 371	0.08 338

pcwnet_v2	0.32 567	0.15 458	1.26 692	0.23 440	0.18 551	0.32 516	0.18 327	0.59 637	0.60 644	0.36 534	0.45 554	0.35 497	0.29 530	0.36 449	0.25 495	0.14 596	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.15 590

RALCasStereoNet	0.18 278	0.15 458	0.33 302	0.21 308	0.14 409	0.21 290	0.18 327	0.31 285	0.25 284	0.21 287	0.29 349	0.22 321	0.15 272	0.27 352	0.17 316	0.08 306	0.10 558	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

ADLNet	0.28 531	0.15 458	0.42 430	0.23 440	0.19 578	0.34 541	0.23 516	0.53 577	0.43 524	0.42 601	0.41 501	0.44 574	0.27 498	0.55 532	0.35 569	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.12 535

AFF-stereo	0.18 278	0.15 458	0.32 284	0.21 308	0.10 135	0.18 178	0.18 327	0.33 312	0.27 307	0.25 331	0.37 453	0.25 370	0.17 329	0.24 283	0.15 256	0.06 50	0.05 39	0.08 271	0.08 333	0.07 194	0.05 35

cf-r	0.24 453	0.15 458	0.44 453	0.21 308	0.14 409	0.27 426	0.22 489	0.42 442	0.40 496	0.30 428	0.42 518	0.42 559	0.26 479	0.43 479	0.25 495	0.11 510	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.08 338

PSMNet-RSSM	0.24 453	0.15 458	0.36 345	0.21 308	0.14 409	0.25 391	0.20 429	0.48 508	0.37 453	0.30 428	0.44 542	0.38 516	0.26 479	0.52 516	0.22 451	0.12 550	0.07 397	0.11 512	0.13 598	0.10 444	0.09 413

CFNet-ft	0.24 453	0.15 458	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

CFNet_RVC	0.24 453	0.15 458	0.35 325	0.18 113	0.15 471	0.30 487	0.21 460	0.39 399	0.36 442	0.28 367	0.40 493	0.43 563	0.25 469	0.47 493	0.24 485	0.12 550	0.07 397	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.09 413

HLf8	0.19 327	0.16 487	0.55 539	0.15 7	0.12 273	0.24 371	0.14 116	0.40 413	0.31 376	0.20 273	0.26 318	0.18 260	0.15 272	0.35 440	0.17 316	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.09 413

G2L-Stereo_test	0.24 453	0.16 487	0.38 373	0.19 172	0.13 357	0.27 426	0.24 538	0.49 518	0.38 468	0.37 542	0.37 453	0.40 543	0.24 447	0.52 516	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.06 161	0.09 371	0.08 338

coex_refinement	0.26 499	0.16 487	0.36 345	0.23 440	0.15 471	0.31 503	0.20 429	0.49 518	0.42 516	0.35 518	0.42 518	0.45 579	0.27 498	0.55 532	0.33 560	0.10 467	0.06 255	0.07 167	0.07 246	0.10 444	0.10 473

G2L-Stereo	0.25 481	0.16 487	0.47 481	0.22 380	0.14 409	0.25 391	0.18 327	0.46 486	0.35 429	0.33 481	0.37 453	0.40 543	0.22 415	0.60 564	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.09 371	0.09 413

4D-IteraStereo	0.17 252	0.16 487	0.50 508	0.21 308	0.14 409	0.19 213	0.17 276	0.28 236	0.28 326	0.23 306	0.20 240	0.20 295	0.11 128	0.19 186	0.14 221	0.06 50	0.04 2	0.10 454	0.08 333	0.08 282	0.06 151

CBFPSM	0.27 509	0.16 487	0.67 592	0.20 249	0.14 409	0.38 576	0.25 555	0.40 413	0.36 442	0.33 481	0.36 444	0.56 635	0.38 602	0.32 416	0.38 580	0.08 306	0.08 487	0.07 167	0.08 333	0.09 371	0.11 511

ToySt	0.24 453	0.16 487	0.48 491	0.21 308	0.13 357	0.29 468	0.29 599	0.39 399	0.39 478	0.27 354	0.35 434	0.39 528	0.31 561	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.11 494	0.10 473

ssnet_v2	0.28 531	0.16 487	0.44 453	0.22 380	0.15 471	0.40 591	0.30 610	0.57 622	0.46 569	0.38 557	0.36 444	0.47 589	0.29 530	0.38 458	0.39 588	0.13 571	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.11 511

TestStereo1	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

RAFT_CTSACE	0.21 369	0.16 487	0.41 420	0.25 539	0.15 471	0.22 323	0.24 538	0.32 297	0.28 326	0.33 481	0.51 589	0.29 430	0.17 329	0.32 416	0.13 182	0.06 50	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.06 151

SA-5K	0.21 369	0.16 487	0.32 284	0.26 573	0.13 357	0.26 415	0.27 576	0.40 413	0.36 442	0.29 396	0.39 482	0.22 321	0.21 397	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.08 282	0.07 251

SA	0.22 405	0.16 487	0.36 345	0.23 440	0.13 357	0.24 371	0.23 516	0.45 475	0.40 496	0.27 354	0.44 542	0.23 343	0.23 429	0.33 423	0.17 316	0.07 134	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.08 282	0.06 151

AACVNet	0.26 499	0.16 487	0.37 354	0.22 380	0.14 409	0.29 468	0.19 376	0.41 428	0.31 376	0.38 557	0.42 518	0.43 563	0.28 515	0.73 621	0.25 495	0.11 510	0.08 487	0.11 512	0.09 444	0.13 553	0.11 511

psm_up	0.29 544	0.16 487	0.41 420	0.26 573	0.17 529	0.32 516	0.26 569	0.55 596	0.43 524	0.36 534	0.40 493	0.45 579	0.37 598	0.58 554	0.30 540	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.10 444	0.10 473

UCFNet_RVC	0.24 453	0.16 487	0.34 314	0.18 113	0.15 471	0.33 527	0.16 224	0.46 486	0.35 429	0.29 396	0.35 434	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.22 451	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.14 613	0.13 553	0.12 535

AdaStereo	0.24 453	0.16 487	0.37 354	0.24 498	0.12 273	0.32 516	0.17 276	0.54 586	0.42 516	0.33 481	0.38 468	0.35 497	0.21 397	0.30 402	0.22 451	0.14 596	0.06 255	0.13 573	0.08 333	0.11 494	0.08 338
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 558	0.16 487	0.54 532	0.24 498	0.22 621	0.42 602	0.28 592	0.58 631	0.56 633	0.28 367	0.38 468	0.40 543	0.30 544	0.71 613	0.28 520	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.10 490	0.19 632	0.16 599

MLCV	0.22 405	0.16 487	0.44 453	0.21 308	0.08 29	0.29 468	0.19 376	0.38 387	0.37 453	0.38 557	0.44 542	0.31 456	0.21 397	0.41 473	0.24 485	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 194	0.06 151

HSM	0.28 531	0.16 487	0.35 325	0.20 249	0.15 471	0.33 527	0.19 376	0.53 577	0.37 453	0.36 534	0.38 468	0.67 670	0.31 561	0.89 668	0.23 472	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.08 282	0.08 338

DLCB_ROB	0.28 531	0.16 487	0.34 314	0.27 601	0.16 504	0.38 576	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.46 622	0.46 564	0.51 614	0.33 571	0.53 523	0.33 560	0.10 467	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.09 413

TestStereo_HLe17	0.19 327	0.17 507	0.64 584	0.16 26	0.11 196	0.21 290	0.17 276	0.40 413	0.30 362	0.19 265	0.25 306	0.17 247	0.15 272	0.38 458	0.17 316	0.08 306	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

rvit_0105_3	0.23 422	0.17 507	0.40 397	0.25 539	0.15 471	0.24 371	0.28 592	0.38 387	0.41 508	0.25 331	0.25 306	0.28 419	0.21 397	0.28 367	0.20 402	0.15 611	0.13 615	0.14 600	0.15 623	0.10 444	0.09 413

rvit_stereo_0075_2	0.24 453	0.17 507	0.50 508	0.26 573	0.22 621	0.22 323	0.15 171	0.40 413	0.35 429	0.27 354	0.37 453	0.29 430	0.20 387	0.28 367	0.19 379	0.17 639	0.12 603	0.19 651	0.12 570	0.13 553	0.13 554

raft_robust	0.22 405	0.17 507	0.30 260	0.22 380	0.12 273	0.23 348	0.22 489	0.49 518	0.48 584	0.32 468	0.32 390	0.26 392	0.23 429	0.53 523	0.15 256	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.10 490	0.08 282	0.06 151

ADLNet2	0.30 551	0.17 507	0.72 609	0.23 440	0.17 529	0.36 561	0.24 538	0.52 565	0.51 605	0.32 468	0.38 468	0.45 579	0.30 544	0.69 606	0.35 569	0.10 467	0.08 487	0.09 373	0.09 444	0.12 535	0.10 473

TRStereo	0.19 327	0.17 507	0.47 481	0.23 440	0.19 578	0.19 213	0.16 224	0.52 565	0.28 326	0.20 273	0.19 223	0.21 309	0.13 215	0.24 283	0.13 182	0.09 413	0.06 255	0.09 373	0.11 531	0.06 107	0.06 151

RAFT	0.21 369	0.17 507	0.32 284	0.24 498	0.12 273	0.25 391	0.27 576	0.35 349	0.28 326	0.33 481	0.33 413	0.38 516	0.22 415	0.29 386	0.17 316	0.08 306	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.10 444	0.06 151

111	0.20 348	0.17 507	0.40 397	0.18 113	0.09 60	0.24 371	0.17 276	0.41 428	0.45 551	0.23 306	0.29 349	0.29 430	0.21 397	0.24 283	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 194	0.08 338

hitnet-ft	0.29 544	0.17 507	0.40 397	0.19 172	0.14 409	0.39 585	0.23 516	0.44 464	0.41 508	0.36 534	0.46 564	0.53 625	0.34 580	0.76 636	0.32 553	0.14 596	0.10 558	0.13 573	0.10 490	0.15 585	0.13 554

GwcNet-RSSM	0.26 499	0.17 507	0.46 473	0.21 308	0.13 357	0.28 446	0.23 516	0.44 464	0.42 516	0.31 446	0.45 554	0.40 543	0.26 479	0.55 532	0.28 520	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.10 490	0.09 371	0.08 338

stereogan	0.37 605	0.17 507	0.65 586	0.27 601	0.22 621	0.62 668	0.26 569	0.59 637	0.63 654	0.43 607	0.60 632	0.67 670	0.42 626	0.68 604	0.35 569	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.12 570	0.19 632	0.17 612

HITNet	0.20 348	0.17 507	0.43 443	0.19 172	0.08 29	0.27 426	0.14 116	0.42 442	0.30 362	0.29 396	0.32 390	0.27 403	0.21 397	0.28 367	0.25 495	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 371	0.06 151
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
StereoDRNet-Refined	0.27 509	0.17 507	0.35 325	0.25 539	0.14 409	0.37 568	0.21 460	0.47 495	0.41 508	0.44 614	0.51 589	0.41 550	0.28 515	0.45 486	0.37 576	0.09 413	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.10 444	0.10 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 576	0.17 507	0.61 565	0.27 601	0.19 578	0.46 621	0.29 599	0.65 668	0.51 605	0.47 630	0.46 564	0.44 574	0.34 580	0.62 579	0.41 604	0.12 550	0.08 487	0.13 573	0.12 570	0.12 535	0.10 473

SGM-Forest	0.36 595	0.17 507	0.47 481	0.23 440	0.16 504	0.45 619	0.41 667	0.55 596	0.48 584	0.52 648	0.60 632	0.52 620	0.41 617	0.85 660	0.50 633	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.15 623	0.15 585	0.15 590
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 544	0.18 522	0.79 624	0.23 440	0.16 504	0.47 627	0.19 376	0.36 368	0.34 412	0.29 396	0.33 413	0.67 670	0.42 626	0.54 530	0.30 540	0.10 467	0.09 524	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.11 511

DispNO	0.27 509	0.18 522	0.62 573	0.23 440	0.17 529	0.25 391	0.22 489	0.45 475	0.41 508	0.32 468	0.39 482	0.38 516	0.27 498	0.77 642	0.27 515	0.09 413	0.07 397	0.10 454	0.10 490	0.08 282	0.08 338

StereoVision	0.22 405	0.18 522	0.37 354	0.27 601	0.17 529	0.23 348	0.22 489	0.38 387	0.31 376	0.20 273	0.51 589	0.22 321	0.16 297	0.28 367	0.18 345	0.11 510	0.12 603	0.13 573	0.13 598	0.10 444	0.07 251

LL-Strereo2	0.18 278	0.18 522	0.39 389	0.22 380	0.12 273	0.24 371	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 321	0.20 240	0.24 358	0.12 165	0.26 332	0.15 256	0.06 50	0.06 255	0.12 551	0.09 444	0.08 282	0.07 251

iinet-f	0.30 551	0.18 522	1.03 672	0.20 249	0.15 471	0.44 613	0.22 489	0.45 475	0.37 453	0.35 518	0.44 542	0.41 550	0.34 580	0.34 430	0.40 596	0.10 467	0.09 524	0.08 271	0.08 333	0.13 553	0.11 511

RAFT+CT+SA	0.21 369	0.18 522	0.33 302	0.25 539	0.18 551	0.23 348	0.29 599	0.40 413	0.36 442	0.24 321	0.38 468	0.18 260	0.16 297	0.32 416	0.16 283	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.12 570	0.09 371	0.09 413

iRaft-Stereo_5w	0.23 422	0.18 522	0.44 453	0.22 380	0.13 357	0.19 213	0.19 376	0.37 379	0.32 388	0.28 367	0.37 453	0.34 483	0.23 429	0.65 595	0.27 515	0.06 50	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

LMCR-Stereo	0.26 499	0.18 522	0.49 497	0.28 623	0.14 409	0.36 561	0.23 516	0.54 586	0.34 412	0.39 572	0.40 493	0.29 430	0.29 530	0.37 452	0.27 515	0.11 510	0.07 397	0.09 373	0.07 246	0.13 553	0.09 413

Anonymous3	0.23 422	0.18 522	0.63 576	0.27 601	0.18 551	0.41 595	0.23 516	0.43 456	0.35 429	0.23 306	0.27 327	0.20 295	0.18 360	0.27 352	0.18 345	0.12 550	0.11 583	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.12 535

XX-TBD	0.15 215	0.18 522	0.28 235	0.22 380	0.10 135	0.22 323	0.15 171	0.22 112	0.27 307	0.22 297	0.26 318	0.14 191	0.12 165	0.16 106	0.13 182	0.08 306	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 194	0.06 151

RALAANet	0.19 327	0.18 522	0.37 354	0.23 440	0.14 409	0.23 348	0.13 80	0.37 379	0.29 345	0.28 367	0.26 318	0.25 370	0.15 272	0.26 332	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.08 333	0.09 371	0.06 151

FAT-Stereo	0.36 595	0.18 522	0.73 613	0.26 573	0.18 551	0.33 527	0.29 599	0.60 646	0.59 640	0.46 622	0.60 632	0.60 648	0.50 653	0.61 571	0.34 565	0.13 571	0.14 626	0.13 573	0.12 570	0.14 571	0.18 626

BEATNet_4x	0.22 405	0.18 522	0.47 481	0.22 380	0.10 135	0.28 446	0.14 116	0.46 486	0.32 388	0.31 446	0.34 423	0.31 456	0.25 469	0.31 409	0.29 532	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.06 161	0.10 444	0.08 338

RYNet	0.37 605	0.18 522	0.59 560	0.25 539	0.28 662	0.61 666	0.32 624	0.59 637	0.59 640	0.41 591	0.38 468	0.57 640	0.39 608	0.87 663	0.53 638	0.11 510	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.18 624	0.18 626

iResNet	0.24 453	0.18 522	0.61 565	0.25 539	0.11 196	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.43 524	0.33 481	0.43 531	0.27 403	0.22 415	0.34 430	0.26 509	0.07 134	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 282	0.07 251

CBMV_ROB	0.33 576	0.18 522	0.53 529	0.21 308	0.14 409	0.33 527	0.20 429	0.51 546	0.45 551	0.51 642	0.55 611	0.45 579	0.42 626	0.71 613	0.32 553	0.18 650	0.19 668	0.23 665	0.21 661	0.14 571	0.15 590

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 178	0.19 538	0.70 604	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 77	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 251

rvit_105_1	0.27 509	0.19 538	0.46 473	0.27 601	0.19 578	0.30 487	0.35 641	0.44 464	0.51 605	0.31 446	0.31 380	0.31 456	0.26 479	0.35 440	0.25 495	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.11 494	0.10 473

DualNet (step1)	0.28 531	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.39 463	0.23 472	0.23 664	0.09 524	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

test_sample9	0.42 629	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.51 546	0.38 468	0.37 542	0.34 423	0.37 508	0.30 544	0.66 599	0.91 683	0.23 664	1.82 742	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

test_sample8	0.49 655	0.19 538	0.50 508	0.18 113	0.16 504	0.34 541	0.20 429	0.55 596	0.34 412	0.62 667	0.38 468	1.15 701	0.67 682	0.66 599	0.91 683	0.23 664	1.82 742	0.28 678	0.24 673	0.18 624	0.16 599

test_5	0.23 422	0.19 538	0.38 373	0.26 573	0.18 551	0.25 391	0.29 599	0.40 413	0.37 453	0.29 396	0.40 493	0.25 370	0.22 415	0.34 430	0.18 345	0.07 134	0.05 39	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.10 473

AASNet	0.27 509	0.19 538	0.49 497	0.26 573	0.17 529	0.34 541	0.20 429	0.62 659	0.48 584	0.35 518	0.40 493	0.32 466	0.25 469	0.28 367	0.34 565	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.08 333	0.13 553	0.11 511

AnonymousM	0.17 252	0.19 538	0.24 182	0.18 113	0.10 135	0.18 178	0.17 276	0.30 273	0.23 251	0.26 344	0.20 240	0.18 260	0.14 252	0.19 186	0.14 221	0.09 413	0.06 255	0.38 693	0.15 623	0.06 107	0.05 35

TestStereo	0.21 369	0.19 538	0.40 397	0.25 539	0.10 135	0.22 323	0.21 460	0.31 285	0.31 376	0.23 306	0.34 423	0.22 321	0.18 360	0.62 579	0.18 345	0.08 306	0.06 255	0.10 454	0.07 246	0.11 494	0.06 151

CVANet_RVC	0.30 551	0.19 538	0.41 420	0.26 573	0.16 504	0.33 527	0.26 569	0.52 565	0.47 574	0.40 582	0.46 564	0.43 563	0.31 561	0.89 668	0.26 509	0.14 596	0.09 524	0.14 600	0.13 598	0.14 571	0.10 473

DeepPruner_ROB	0.26 499	0.19 538	0.44 453	0.21 308	0.16 504	0.30 487	0.21 460	0.52 565	0.32 388	0.35 518	0.38 468	0.39 528	0.26 479	0.42 477	0.24 485	0.15 611	0.11 583	0.11 512	0.11 531	0.14 571	0.13 554

iResNet_ROB	0.25 481	0.19 538	0.40 397	0.20 249	0.12 273	0.30 487	0.16 224	0.55 596	0.53 619	0.38 557	0.43 531	0.37 508	0.26 479	0.38 458	0.22 451	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.04 1	0.09 371	0.09 413

SGM_RVC	0.50 659	0.19 538	0.50 508	0.25 539	0.15 471	0.69 676	0.39 661	0.68 682	0.82 683	0.95 700	0.84 677	1.13 698	0.76 690	1.16 698	0.60 650	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.16 635	0.16 593	0.17 612
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SME	0.21 369	0.20 551	0.29 249	0.23 440	0.11 196	0.36 561	0.17 276	0.37 379	0.29 345	0.24 321	0.28 335	0.19 280	0.21 397	0.53 523	0.21 429	0.10 467	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.11 494	0.08 338

AIO-test2	0.20 348	0.20 551	0.36 345	0.26 573	0.15 471	0.22 323	0.16 224	0.42 442	0.42 516	0.16 219	0.29 349	0.15 213	0.11 128	0.26 332	0.13 182	0.18 650	0.06 255	0.10 454	0.11 531	0.07 194	0.07 251

fast-acv-ft	0.31 558	0.20 551	0.81 630	0.24 498	0.18 551	0.46 621	0.27 576	0.41 428	0.49 593	0.39 572	0.55 611	0.49 602	0.35 585	0.37 452	0.38 580	0.11 510	0.11 583	0.11 512	0.12 570	0.12 535	0.09 413

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 551	0.20 551	0.70 604	0.21 308	0.17 529	0.46 621	0.27 576	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.55 611	0.43 563	0.30 544	0.46 489	0.38 580	0.09 413	0.06 255	0.07 167	0.06 161	0.11 494	0.10 473

ACRE	0.21 369	0.20 551	0.62 573	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.28 326	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

SACVNet	0.30 551	0.20 551	0.41 420	0.25 539	0.18 551	0.34 541	0.25 555	0.52 565	0.40 496	0.41 591	0.44 542	0.46 587	0.32 568	0.71 613	0.25 495	0.13 571	0.10 558	0.12 551	0.12 570	0.16 593	0.17 612

GEStereo_RVC	0.27 509	0.20 551	0.44 453	0.27 601	0.16 504	0.33 527	0.25 555	0.56 612	0.54 624	0.34 501	0.38 468	0.34 483	0.25 469	0.51 510	0.28 520	0.12 550	0.08 487	0.09 373	0.08 333	0.11 494	0.11 511

APVNet	0.36 595	0.20 551	0.70 604	0.26 573	0.22 621	0.52 652	0.35 641	0.61 650	0.44 539	0.38 557	0.52 597	0.48 596	0.38 602	0.84 659	0.46 622	0.13 571	0.14 626	0.15 616	0.16 635	0.16 593	0.15 590

S-Stereo	0.38 612	0.20 551	1.05 673	0.27 601	0.22 621	0.38 576	0.32 624	0.55 596	0.66 658	0.39 572	0.59 627	0.49 602	0.41 617	0.75 630	0.40 596	0.12 550	0.15 642	0.13 573	0.13 598	0.16 593	0.21 654

STTStereo	0.28 531	0.20 551	0.61 565	0.25 539	0.17 529	0.29 468	0.24 538	0.47 495	0.39 478	0.39 572	0.41 501	0.44 574	0.28 515	0.40 471	0.28 520	0.13 571	0.12 603	0.13 573	0.16 635	0.12 535	0.11 511

CFNet	0.27 509	0.20 551	0.44 453	0.22 380	0.14 409	0.33 527	0.14 116	0.51 546	0.45 551	0.30 428	0.40 493	0.38 516	0.27 498	0.76 636	0.25 495	0.09 413	0.07 397	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.08 338

LE_ROB	1.76 725	0.20 551	2.68 725	0.48 691	0.52 701	0.78 689	0.96 724	0.84 703	6.61 747	7.40 751	2.08 727	2.08 720	4.83 743	1.27 706	3.79 737	0.10 467	0.08 487	0.12 551	0.11 531	0.11 494	0.10 473

NOSS_ROB	0.31 558	0.20 551	0.35 325	0.24 498	0.16 504	0.32 516	0.19 376	0.52 565	0.48 584	0.33 481	0.36 444	0.42 559	0.28 515	0.93 675	0.24 485	0.19 656	0.20 673	0.24 667	0.22 669	0.17 610	0.17 612

XPNet_ROB	0.33 576	0.20 551	0.43 443	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.31 615	0.55 596	0.50 601	0.51 642	0.53 604	0.58 643	0.37 598	0.63 586	0.45 616	0.17 639	0.12 603	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.14 578

pmcnn	0.50 659	0.20 551	0.78 617	0.24 498	0.26 654	0.39 585	0.30 610	0.51 546	0.50 601	0.54 656	1.23 700	2.52 728	0.37 598	0.77 642	0.95 686	0.08 306	0.06 255	0.06 53	0.05 73	0.10 444	0.08 338

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 178	0.21 566	0.47 481	0.17 57	0.12 273	0.15 66	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 137	0.12 135	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 50	0.06 255	0.06 53	0.08 333	0.05 7	0.07 251

z-ln-s-r	0.32 567	0.21 566	0.82 634	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.26 569	0.43 456	0.50 601	0.32 468	0.60 632	0.39 528	0.29 530	0.73 621	0.66 662	0.08 306	0.06 255	0.08 271	0.07 246	0.10 444	0.08 338

GMStereo_Zeroshot	0.24 453	0.21 566	0.45 465	0.26 573	0.13 357	0.28 446	0.15 171	0.39 399	0.35 429	0.37 542	0.43 531	0.40 543	0.17 329	0.34 430	0.20 402	0.12 550	0.07 397	0.13 573	0.07 246	0.16 593	0.09 413

SDNR	0.42 629	0.21 566	0.82 634	0.21 308	0.18 551	1.27 714	0.17 276	0.50 529	0.49 593	0.42 601	0.81 673	0.38 516	0.27 498	1.19 699	0.38 580	0.23 664	0.24 687	0.17 634	0.13 598	0.17 610	0.20 645

Anonymous_2	0.37 605	0.21 566	0.47 481	0.20 249	0.21 605	0.42 602	0.26 569	0.38 387	0.29 345	0.33 481	0.30 365	0.44 574	0.38 602	0.36 449	0.29 532	0.26 676	0.29 695	0.44 698	1.41 736	0.34 685	0.21 654

CIPLG	0.21 369	0.21 566	0.55 539	0.23 440	0.15 471	0.25 391	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.33 413	0.22 321	0.15 272	0.26 332	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

sAnonymous2	0.20 348	0.21 566	0.58 554	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

CroCo_RVC	0.20 348	0.21 566	0.58 554	0.24 498	0.17 529	0.22 323	0.19 376	0.34 325	0.28 326	0.17 238	0.19 223	0.17 247	0.16 297	0.17 125	0.14 221	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.23 654	0.17 612

ARAFT	0.24 453	0.21 566	0.78 617	0.22 380	0.12 273	0.29 468	0.24 538	0.43 456	0.32 388	0.33 481	0.28 335	0.28 419	0.19 376	0.49 501	0.18 345	0.07 134	0.06 255	0.12 551	0.11 531	0.09 371	0.06 151

DMCA-RVC	0.27 509	0.21 566	0.61 565	0.28 623	0.17 529	0.29 468	0.21 460	0.42 442	0.35 429	0.40 582	0.37 453	0.39 528	0.36 589	0.43 479	0.30 540	0.13 571	0.10 558	0.15 616	0.11 531	0.13 553	0.10 473

TDLM	0.30 551	0.21 566	0.38 373	0.28 623	0.15 471	0.33 527	0.32 624	0.52 565	0.47 574	0.38 557	0.43 531	0.39 528	0.29 530	0.91 672	0.28 520	0.14 596	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.12 535	0.10 473

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 509	0.21 566	0.59 560	0.25 539	0.18 551	0.29 468	0.22 489	0.50 529	0.40 496	0.38 557	0.41 501	0.43 563	0.27 498	0.43 479	0.29 532	0.11 510	0.08 487	0.10 454	0.10 490	0.10 444	0.11 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 663	0.21 566	0.65 586	0.25 539	0.21 605	0.58 659	0.32 624	0.54 586	0.55 630	0.95 700	1.40 706	1.28 706	0.81 695	0.73 621	0.62 653	0.18 650	0.15 642	0.15 616	0.15 623	0.19 632	0.19 633

CBMV	0.33 576	0.21 566	0.54 532	0.23 440	0.13 357	0.42 602	0.33 635	0.53 577	0.48 584	0.52 648	0.49 579	0.50 610	0.41 617	0.56 543	0.31 548	0.15 611	0.16 650	0.18 643	0.16 635	0.13 553	0.13 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 567	0.22 580	0.58 554	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 634	0.56 618	0.51 614	0.30 544	0.39 463	0.40 596	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

YMNet_1	0.32 567	0.22 580	0.58 554	0.27 601	0.23 634	0.48 633	0.27 576	0.51 546	0.45 551	0.48 634	0.56 618	0.51 614	0.30 544	0.39 463	0.40 596	0.13 571	0.16 650	0.13 573	0.12 570	0.13 553	0.12 535

IPLGR_C	0.21 369	0.22 580	0.60 562	0.23 440	0.15 471	0.24 371	0.20 429	0.35 349	0.29 345	0.31 446	0.32 390	0.22 321	0.15 272	0.25 313	0.20 402	0.08 306	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.08 282	0.08 338

RP	0.35 590	0.22 580	0.51 518	0.31 644	0.24 642	0.37 568	0.28 592	0.50 529	0.58 639	0.40 582	0.63 645	0.61 652	0.47 644	0.61 571	0.39 588	0.16 627	0.15 642	0.17 634	0.15 623	0.17 610	0.17 612

edge stereo	0.39 617	0.22 580	0.81 630	0.27 601	0.22 621	0.37 568	0.24 538	0.56 612	0.54 624	0.53 654	0.60 632	0.71 679	0.50 653	0.78 644	0.40 596	0.16 627	0.14 626	0.19 651	0.14 613	0.16 593	0.17 612

ADCL	0.47 649	0.22 580	1.00 667	0.27 601	0.19 578	0.74 682	0.64 703	0.54 586	0.69 666	0.56 659	0.71 660	0.55 631	0.60 670	0.60 564	1.43 712	0.11 510	0.09 524	0.13 573	0.13 598	0.14 571	0.14 578

GANet	0.36 595	0.22 580	0.49 497	0.29 626	0.17 529	0.41 595	0.38 656	0.57 622	0.45 551	0.46 622	0.75 666	0.55 631	0.40 613	0.94 677	0.41 604	0.13 571	0.13 615	0.13 573	0.11 531	0.14 571	0.11 511

AANet_RVC	0.31 558	0.22 580	0.50 508	0.23 440	0.14 409	0.30 487	0.24 538	0.47 495	0.54 624	0.38 557	0.60 632	0.43 563	0.29 530	0.87 663	0.40 596	0.11 510	0.07 397	0.07 167	0.07 246	0.09 371	0.09 413

StereoDRNet	0.32 567	0.22 580	0.61 565	0.27 601	0.21 605	0.42 602	0.30 610	0.61 650	0.48 584	0.46 622	0.39 482	0.48 596	0.30 544	0.57 547	0.40 596	0.11 510	0.09 524	0.12 551	0.11 531	0.12 535	0.10 473

TCMNet	0.33 576	0.23 589	0.72 609	0.29 626	0.30 671	0.40 591	0.28 592	0.50 529	0.47 574	0.37 542	0.45 554	0.40 543	0.29 530	0.60 564	0.39 588	0.14 596	0.13 615	0.15 616	0.14 613	0.17 610	0.15 590

RAFT + AFF	0.27 509	0.23 589	0.50 508	0.25 539	0.17 529	0.30 487	0.33 635	0.52 565	0.40 496	0.28 367	0.30 365	0.30 447	0.31 561	0.62 579	0.24 485	0.09 413	0.10 558	0.11 512	0.10 490	0.11 494	0.11 511

GwcNet	0.35 590	0.23 589	0.88 649	0.25 539	0.24 642	0.48 633	0.27 576	0.55 596	0.57 636	0.38 557	0.52 597	0.51 614	0.32 568	0.60 564	0.41 604	0.13 571	0.11 583	0.12 551	0.11 531	0.13 553	0.14 578

DANet	0.35 590	0.23 589	0.60 562	0.36 669	0.22 621	0.39 585	0.25 555	0.48 508	0.43 524	0.52 648	0.50 583	0.59 645	0.41 617	0.76 636	0.49 627	0.13 571	0.11 583	0.14 600	0.12 570	0.17 610	0.15 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 422	0.24 593	0.49 497	0.22 380	0.15 471	0.25 391	0.17 276	0.39 399	0.39 478	0.29 396	0.31 380	0.21 309	0.17 329	0.59 560	0.28 520	0.08 306	0.06 255	0.09 373	0.09 444	0.10 444	0.08 338

ADCRef	0.38 612	0.24 593	0.88 649	0.26 573	0.21 605	0.49 638	0.27 576	0.52 565	0.48 584	0.50 637	0.58 624	0.35 497	0.47 644	0.48 496	1.29 710	0.09 413	0.08 487	0.12 551	0.12 570	0.11 494	0.11 511

ADCP+	0.45 644	0.24 593	1.15 684	0.25 539	0.22 621	0.56 655	0.39 661	0.54 586	0.51 605	0.44 614	0.51 589	0.46 587	0.52 658	0.56 543	1.89 724	0.10 467	0.08 487	0.11 512	0.10 490	0.14 571	0.13 554

DPSNet	0.47 649	0.24 593	0.93 658	0.27 601	0.20 597	0.75 685	0.57 697	0.84 703	0.79 680	0.47 630	0.51 589	0.60 648	0.69 685	0.87 663	0.71 666	0.16 627	0.13 615	0.12 551	0.10 490	0.25 660	0.21 654

PSMNet_ROB	0.33 576	0.24 593	0.54 532	0.31 644	0.21 605	0.42 602	0.43 672	0.59 637	0.47 574	0.37 542	0.44 542	0.49 602	0.31 561	0.64 588	0.43 608	0.14 596	0.10 558	0.15 616	0.14 613	0.13 553	0.11 511

LL-Strereo	0.29 544	0.25 598	0.58 554	0.25 539	0.21 605	0.23 348	0.24 538	0.55 596	0.42 516	0.34 501	0.32 390	0.41 550	0.40 613	0.94 677	0.23 472	0.08 306	0.07 397	0.11 512	0.09 444	0.09 371	0.09 413

HCRNet	0.24 453	0.25 598	0.33 302	0.34 658	0.16 504	0.27 426	0.18 327	0.43 456	0.35 429	0.30 428	0.35 434	0.32 466	0.22 415	0.44 483	0.20 402	0.13 571	0.08 487	0.13 573	0.11 531	0.10 444	0.09 413

GMStereo	0.19 327	0.25 598	0.40 397	0.21 308	0.12 273	0.22 323	0.19 376	0.29 253	0.40 496	0.25 331	0.23 280	0.16 235	0.15 272	0.25 313	0.19 379	0.09 413	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 659	0.25 598	3.03 726	0.24 498	0.19 578	0.38 576	0.22 489	0.50 529	0.44 539	0.64 671	0.68 655	0.71 679	0.51 656	0.85 660	0.45 616	0.14 596	0.17 657	0.13 573	0.14 613	0.16 593	0.21 654

FADNet-RVC-Resample	0.29 544	0.25 598	0.93 658	0.26 573	0.16 504	0.32 516	0.21 460	0.47 495	0.39 478	0.35 518	0.38 468	0.33 474	0.27 498	0.53 523	0.24 485	0.10 467	0.10 558	0.14 600	0.13 598	0.13 553	0.16 599

G-Net	0.46 646	0.25 598	0.86 646	0.34 658	0.28 662	0.90 698	0.35 641	0.47 495	0.45 551	0.68 676	1.22 699	0.64 664	0.60 670	0.61 571	0.57 640	0.16 627	0.14 626	0.17 634	0.13 598	0.22 651	0.19 633

NCC-stereo	0.39 617	0.25 598	0.69 598	0.32 650	0.28 662	0.46 621	0.36 646	0.65 668	0.52 614	0.40 582	0.57 622	0.56 635	0.47 644	0.73 621	0.45 616	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 678	0.16 593	0.16 599

Nwc_Net	0.37 605	0.25 598	0.68 597	0.31 644	0.24 642	0.44 613	0.30 610	0.65 668	0.50 601	0.37 542	0.69 659	0.58 643	0.45 635	0.60 564	0.40 596	0.15 611	0.12 603	0.19 651	0.21 661	0.14 571	0.13 554

Abc-Net	0.39 617	0.25 598	0.69 598	0.32 650	0.28 662	0.46 621	0.36 646	0.65 668	0.52 614	0.40 582	0.57 622	0.56 635	0.47 644	0.73 621	0.45 616	0.17 639	0.14 626	0.18 643	0.25 678	0.16 593	0.16 599
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 405	0.25 598	0.47 481	0.24 498	0.14 409	0.25 391	0.12 40	0.40 413	0.33 402	0.29 396	0.42 518	0.22 321	0.20 387	0.33 423	0.19 379	0.07 134	0.06 255	0.11 512	0.11 531	0.11 494	0.07 251

LALA_ROB	0.36 595	0.25 598	0.46 473	0.30 638	0.21 605	0.47 627	0.39 661	0.61 650	0.51 605	0.52 648	0.51 589	0.69 676	0.36 589	0.50 505	0.43 608	0.17 639	0.11 583	0.16 628	0.14 613	0.17 610	0.15 590

Wz-Net-MNSev	0.36 595	0.26 609	0.79 624	0.26 573	0.21 605	0.59 662	0.38 656	0.55 596	0.56 633	0.48 634	0.54 607	0.53 625	0.36 589	0.60 564	0.44 613	0.11 510	0.09 524	0.11 512	0.11 531	0.15 585	0.13 554

dd	0.22 405	0.26 609	0.40 397	0.22 380	0.12 273	0.25 391	0.21 460	0.32 297	0.44 539	0.29 396	0.28 335	0.25 370	0.16 297	0.30 402	0.25 495	0.12 550	0.07 397	0.10 454	0.08 333	0.11 494	0.09 413

AF-Net	0.37 605	0.26 609	0.56 546	0.32 650	0.23 634	0.41 595	0.29 599	0.61 650	0.64 655	0.42 601	0.68 655	0.65 665	0.49 651	0.57 547	0.44 613	0.15 611	0.11 583	0.19 651	0.14 613	0.15 585	0.13 554

iResNetv2_ROB	0.27 509	0.26 609	0.72 609	0.23 440	0.13 357	0.29 468	0.18 327	0.52 565	0.49 593	0.37 542	0.45 554	0.39 528	0.25 469	0.34 430	0.20 402	0.08 306	0.06 255	0.07 167	0.05 73	0.12 535	0.09 413

NCCL2	0.35 590	0.26 609	0.49 497	0.36 669	0.22 621	0.41 595	0.41 667	0.53 577	0.42 516	0.47 630	0.46 564	0.61 652	0.39 608	0.55 532	0.37 576	0.16 627	0.13 615	0.21 658	0.21 661	0.16 593	0.16 599

FBW_ROB	0.43 635	0.26 609	0.54 532	0.31 644	0.20 597	0.51 643	0.32 624	0.70 685	0.60 644	0.59 663	0.55 611	0.65 665	0.41 617	1.40 712	0.51 635	0.13 571	0.17 657	0.21 658	0.16 635	0.17 610	0.18 626

ETE_ROB	0.34 585	0.26 609	0.45 465	0.29 626	0.18 551	0.40 591	0.37 650	0.57 622	0.47 574	0.50 637	0.50 583	0.62 654	0.36 589	0.55 532	0.38 580	0.13 571	0.10 558	0.14 600	0.12 570	0.16 593	0.16 599

FINET	0.34 585	0.27 616	0.80 627	0.24 498	0.24 642	0.36 561	0.34 637	0.54 586	0.72 671	0.39 572	0.47 571	0.32 466	0.30 544	0.51 510	0.32 553	0.19 656	0.17 657	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

SHD	0.42 629	0.27 616	0.81 630	0.31 644	0.25 650	0.42 602	0.22 489	0.66 674	0.94 706	0.63 669	0.60 632	0.59 645	0.47 644	0.59 560	0.58 645	0.15 611	0.13 615	0.16 628	0.16 635	0.20 641	0.22 660

MeshStereo	0.58 674	0.27 616	0.67 592	0.22 380	0.17 529	0.66 672	0.37 650	0.78 694	0.61 648	1.47 727	1.30 702	1.65 714	0.79 692	1.12 696	0.59 646	0.17 639	0.17 657	0.17 634	0.14 613	0.17 610	0.14 578
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
DNSM	0.28 531	0.28 619	0.17 74	0.17 57	0.09 60	0.15 66	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 191	0.13 157	0.11 128	0.75 630	0.63 656	0.08 306	0.13 615	0.06 53	0.05 73	1.14 727	0.81 728

FSD	0.27 509	0.28 619	0.32 284	0.27 601	0.24 642	0.27 426	0.27 576	0.31 285	0.29 345	0.26 344	0.27 327	0.28 419	0.27 498	0.28 367	0.26 509	0.23 664	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.25 660	0.24 672

FADNet_RVC	0.30 551	0.28 619	0.83 637	0.23 440	0.15 471	0.30 487	0.17 276	0.49 518	0.37 453	0.30 428	0.38 468	0.30 447	0.27 498	0.52 516	0.31 548	0.14 596	0.14 626	0.14 600	0.16 635	0.21 644	0.23 667

SuperB	0.49 655	0.28 619	2.23 717	0.23 440	0.15 471	0.41 595	0.32 624	0.47 495	0.82 683	0.43 607	0.50 583	0.33 474	0.45 635	0.68 604	1.08 693	0.10 467	0.07 397	0.09 373	0.08 333	0.98 725	0.14 578

RTSC	0.39 617	0.28 619	0.78 617	0.27 601	0.18 551	0.49 638	0.22 489	0.59 637	0.84 690	0.55 658	0.53 604	0.49 602	0.36 589	0.67 603	0.82 676	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.17 610	0.17 612

PA-Net	0.37 605	0.28 619	0.83 637	0.31 644	0.28 662	0.39 585	0.42 670	0.51 546	0.55 630	0.34 501	0.42 518	0.41 550	0.36 589	0.79 646	0.49 627	0.12 550	0.23 685	0.16 628	0.23 671	0.12 535	0.18 626
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 715	0.28 619	0.79 624	0.26 573	0.16 504	2.26 729	1.00 726	1.42 719	1.46 726	2.38 738	2.05 726	5.95 741	2.66 734	2.95 731	2.46 732	0.17 639	0.18 663	0.18 643	0.18 651	0.15 585	0.18 626

NaN_ROB	0.41 626	0.28 619	0.62 573	0.30 638	0.19 578	0.51 643	0.47 683	0.58 631	0.59 640	0.56 659	0.47 571	0.49 602	0.41 617	1.21 702	0.64 659	0.12 550	0.18 663	0.12 551	0.13 598	0.11 494	0.14 578

SANet	0.53 668	0.28 619	0.96 663	0.26 573	0.15 471	0.69 676	0.44 675	0.67 679	1.34 721	0.67 675	0.98 690	0.94 691	0.71 687	0.89 668	0.76 668	0.14 596	0.12 603	0.12 551	0.11 531	0.17 610	0.16 599

w-ln-seven-2	0.36 595	0.29 628	1.06 674	0.27 601	0.18 551	0.37 568	0.30 610	0.50 529	0.54 624	0.45 618	0.55 611	0.45 579	0.41 617	0.62 579	0.49 627	0.10 467	0.10 558	0.12 551	0.11 531	0.14 571	0.11 511

Wz-Net-LNSev	0.34 585	0.29 628	0.91 654	0.26 573	0.21 605	0.47 627	0.31 615	0.54 586	0.54 624	0.44 614	0.52 597	0.50 610	0.35 585	0.39 463	0.39 588	0.11 510	0.11 583	0.10 454	0.09 444	0.14 571	0.13 554

DGSMNet	0.61 679	0.29 628	0.91 654	0.51 696	0.70 712	0.62 668	1.38 735	0.59 637	0.55 630	0.37 542	0.61 639	0.52 620	0.33 571	0.65 595	0.43 608	0.53 702	0.60 728	0.67 709	0.61 719	0.63 705	0.61 717

aanetorigin	0.39 617	0.29 628	1.09 677	0.24 498	0.19 578	0.28 446	0.37 650	0.33 312	0.47 574	0.94 698	0.82 675	0.52 620	0.54 659	0.49 501	0.50 633	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.16 593	0.15 590

DeepPrunerF	0.44 641	0.29 628	1.29 695	0.33 656	0.30 671	0.35 556	0.36 646	0.62 659	1.15 717	0.40 582	0.44 542	0.39 528	0.41 617	0.80 650	0.52 636	0.18 650	0.14 626	0.23 665	0.21 661	0.17 610	0.17 612

ADCPNet	0.48 652	0.29 628	1.60 707	0.27 601	0.23 634	0.70 679	0.38 656	0.53 577	0.51 605	0.51 642	0.59 627	0.67 670	0.56 663	0.60 564	1.14 698	0.15 611	0.18 663	0.14 600	0.23 671	0.19 632	0.19 633

PWC_ROB	0.38 612	0.29 628	0.69 598	0.25 539	0.20 597	0.38 576	0.19 376	0.58 631	0.67 661	0.57 661	0.85 678	0.51 614	0.40 613	0.71 613	0.52 636	0.13 571	0.09 524	0.14 600	0.10 490	0.17 610	0.14 578

DNS	0.26 499	0.30 635	0.18 92	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 191	0.13 157	0.10 86	0.70 609	0.37 576	0.08 306	0.14 626	0.08 271	0.05 73	1.01 726	0.80 727

w-ln-seven	0.42 629	0.30 635	1.18 685	0.26 573	0.22 621	0.58 659	0.31 615	0.62 659	0.81 682	0.58 662	0.61 639	0.53 625	0.36 589	0.57 547	0.65 661	0.11 510	0.10 558	0.13 573	0.12 570	0.15 585	0.13 554

FC-DCNN v2	0.71 688	0.30 635	0.67 592	0.32 650	0.27 657	0.84 693	0.39 661	0.84 703	0.85 691	1.44 723	1.64 717	2.09 721	1.28 717	1.06 692	0.80 675	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.26 668	0.25 675

HBP-ISP	0.33 576	0.30 635	0.72 609	0.22 380	0.16 504	0.32 516	0.22 489	0.54 586	0.44 539	0.41 591	0.49 579	0.33 474	0.38 602	0.73 621	0.25 495	0.18 650	0.19 668	0.24 667	0.20 658	0.16 593	0.13 554

FC-DCNN	0.70 687	0.30 635	0.69 598	0.32 650	0.27 657	0.81 692	0.39 661	0.79 697	0.82 683	1.41 719	1.58 716	1.98 719	1.26 715	1.02 689	0.77 671	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.26 668	0.26 677

PS-NSSS	0.32 567	0.30 635	0.46 473	0.23 440	0.17 529	0.33 527	0.24 538	0.57 622	0.41 508	0.37 542	0.52 597	0.35 497	0.30 544	0.80 650	0.30 540	0.17 639	0.14 626	0.21 658	0.15 623	0.15 585	0.13 554

PDISCO_ROB	0.43 635	0.30 635	0.67 592	0.43 684	0.36 680	0.67 673	0.32 624	0.72 688	0.76 676	0.43 607	0.53 604	0.63 662	0.40 613	0.66 599	0.47 624	0.21 661	0.12 603	0.21 658	0.19 656	0.25 660	0.20 645

PWCDC_ROB	0.38 612	0.30 635	0.60 562	0.33 656	0.20 597	0.42 602	0.19 376	0.58 631	0.89 692	0.42 601	1.26 701	0.36 502	0.34 580	0.50 505	0.38 580	0.18 650	0.11 583	0.11 512	0.09 444	0.19 632	0.13 554

UDGNet	0.23 422	0.31 643	0.38 373	0.24 498	0.14 409	0.24 371	0.18 327	0.32 297	0.43 524	0.29 396	0.28 335	0.24 358	0.19 376	0.29 386	0.20 402	0.15 611	0.07 397	0.21 658	0.11 531	0.14 571	0.10 473

dad	0.28 531	0.31 643	0.44 453	0.21 308	0.14 409	0.30 487	0.20 429	0.33 312	0.49 593	0.44 614	0.44 542	0.45 579	0.21 397	0.41 473	0.26 509	0.20 659	0.11 583	0.20 655	0.11 531	0.14 571	0.10 473

ccnet	0.42 629	0.31 643	0.48 491	0.27 601	0.32 675	0.60 665	0.32 624	0.65 668	0.46 569	0.53 654	0.66 650	0.56 635	0.45 635	0.72 619	0.61 651	0.26 676	0.19 668	0.24 667	0.21 661	0.26 668	0.22 660

Syn2CoEx	0.36 595	0.31 643	0.78 617	0.34 658	0.21 605	0.41 595	0.28 592	0.61 650	0.49 593	0.42 601	0.56 618	0.45 579	0.44 632	0.69 606	0.38 580	0.17 639	0.14 626	0.15 616	0.12 570	0.13 553	0.12 535

FCDSN-DC	0.63 680	0.31 643	0.61 565	0.36 669	0.30 671	0.65 670	0.37 650	0.66 674	0.68 664	1.14 710	1.54 714	1.71 716	1.26 715	0.92 673	0.64 659	0.24 672	0.22 680	0.27 670	0.26 682	0.27 673	0.27 681
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 646	0.32 648	0.51 518	0.36 669	0.29 670	0.38 576	0.45 676	0.55 596	0.60 644	0.47 630	0.49 579	0.48 596	0.73 689	0.59 560	0.69 665	0.81 720	0.18 663	0.38 693	0.19 656	0.46 695	0.20 645

RGC	0.39 617	0.32 648	0.64 584	0.34 658	0.27 657	0.40 591	0.29 599	0.57 622	0.53 619	0.45 618	0.64 647	0.62 654	0.45 635	0.72 619	0.39 588	0.15 611	0.15 642	0.21 658	0.20 658	0.18 624	0.19 633

STTRV1_RVC	0.42 629	0.32 648	0.89 652	0.29 626	0.36 680	0.49 638	0.31 615	0.61 650	0.53 619	0.46 622	0.56 618	0.47 589	0.43 630	1.00 686	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.20 655	0.18 651	0.25 660	0.17 612

MSMD_ROB	0.60 678	0.33 651	0.61 565	0.30 638	0.25 650	0.86 695	0.35 641	0.55 596	0.67 661	1.10 708	1.49 711	1.76 717	0.97 706	0.88 666	0.49 627	0.23 664	0.21 675	0.27 670	0.27 686	0.25 660	0.24 672

PVD	0.58 674	0.34 652	0.84 642	0.39 679	0.31 674	0.59 662	0.47 683	0.80 698	1.25 718	0.92 695	1.09 693	0.79 683	0.82 696	0.85 660	0.76 668	0.21 661	0.18 663	0.22 664	0.18 651	0.27 673	0.35 691

ADCMid	0.49 655	0.34 652	1.13 682	0.26 573	0.21 605	0.51 643	0.37 650	0.57 622	0.54 624	0.75 684	0.66 650	0.62 654	0.64 681	0.64 588	1.68 717	0.13 571	0.12 603	0.17 634	0.17 645	0.20 641	0.17 612

FADNet-RVC	0.31 558	0.35 654	0.78 617	0.25 539	0.20 597	0.33 527	0.20 429	0.49 518	0.40 496	0.34 501	0.39 482	0.41 550	0.29 530	0.63 586	0.31 548	0.13 571	0.14 626	0.14 600	0.15 623	0.19 632	0.19 633

PASM	0.45 644	0.35 654	0.90 653	0.35 667	0.33 676	0.39 585	0.38 656	0.50 529	0.61 648	0.52 648	0.51 589	0.62 654	0.45 635	0.93 675	0.48 625	0.26 676	0.29 695	0.29 682	0.33 691	0.29 679	0.26 677

CSAN	0.50 659	0.35 654	0.78 617	0.36 669	0.23 634	0.56 655	0.59 700	0.61 650	0.70 668	0.64 671	0.78 670	0.65 665	0.60 670	1.38 711	0.62 653	0.21 661	0.17 657	0.20 655	0.20 658	0.18 624	0.18 626

FADNet	0.32 567	0.36 657	0.74 614	0.23 440	0.22 621	0.37 568	0.19 376	0.53 577	0.48 584	0.32 468	0.36 444	0.43 563	0.32 568	0.64 588	0.25 495	0.16 627	0.16 650	0.14 600	0.16 635	0.24 658	0.19 633

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 595	0.36 657	0.53 529	0.34 658	0.19 578	0.51 643	0.24 538	0.55 596	0.38 468	0.41 591	0.47 571	0.47 589	0.27 498	0.73 621	0.30 540	0.36 696	0.19 668	0.27 670	0.17 645	0.26 668	0.23 667

MANE	1.41 717	0.36 657	0.74 614	0.43 684	0.41 686	2.16 728	0.80 716	2.39 736	3.38 737	2.22 737	3.06 739	3.54 734	2.73 736	2.15 727	1.94 726	0.28 685	0.27 691	0.30 684	0.46 704	0.28 678	0.34 690

ELAS_RVC	0.74 693	0.36 657	1.00 667	0.37 675	0.33 676	0.88 696	0.93 723	0.83 702	1.08 713	1.35 715	1.33 705	1.24 704	1.33 719	1.06 692	0.95 686	0.27 681	0.25 689	0.29 682	0.27 686	0.30 680	0.30 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 693	0.36 657	0.85 645	0.36 669	0.33 676	1.36 718	0.77 714	0.93 707	0.92 700	1.41 719	1.53 713	1.16 702	1.17 711	0.95 680	1.03 690	0.26 676	0.25 689	0.28 678	0.28 689	0.31 681	0.30 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.26 499	0.37 662	0.34 314	0.21 308	0.13 357	0.25 391	0.25 555	0.33 312	0.47 574	0.26 344	0.17 191	0.29 430	0.34 580	0.35 440	0.37 576	0.23 664	0.15 642	0.17 634	0.13 598	0.23 654	0.21 654

DStereoSA	0.81 698	0.37 662	1.08 676	0.51 696	0.65 710	0.67 673	1.44 736	0.74 690	1.06 711	0.54 656	1.67 718	0.49 602	1.78 725	0.96 681	1.69 719	0.28 685	0.43 708	0.27 670	0.51 710	0.40 691	0.58 710

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 662	0.36 345	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 210	0.10 6	0.09 413	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 658	0.05 35

EDNetEfficient	0.63 680	0.37 662	2.40 721	0.26 573	0.25 650	0.38 576	0.49 689	0.41 428	1.06 711	1.38 716	0.87 682	0.62 654	0.95 703	0.65 595	1.65 716	0.11 510	0.09 524	0.10 454	0.11 531	0.19 632	0.17 612

XQC	0.43 635	0.37 662	0.96 663	0.34 658	0.25 650	0.53 653	0.34 637	0.60 646	0.73 674	0.51 642	0.46 564	0.57 640	0.47 644	0.70 609	0.72 667	0.17 639	0.12 603	0.18 643	0.15 623	0.25 660	0.23 667

WZ-Net	0.52 667	0.38 667	1.90 713	0.30 638	0.24 642	0.57 658	0.48 687	0.62 659	0.78 679	0.50 637	0.71 660	0.68 674	0.54 659	0.98 685	0.84 677	0.13 571	0.10 558	0.11 512	0.12 570	0.19 632	0.20 645

SAMSARA	0.56 670	0.39 668	0.80 627	0.60 703	0.46 694	1.00 702	1.23 734	0.67 679	0.68 664	0.71 679	0.54 607	0.89 690	0.57 666	0.81 654	0.62 653	0.19 656	0.22 680	0.18 643	0.18 651	0.27 673	0.25 675

z-mn7	0.44 641	0.40 669	1.09 677	0.25 539	0.18 551	0.61 666	0.34 637	0.56 612	0.93 704	0.43 607	0.96 687	0.53 625	0.39 608	0.94 677	0.59 646	0.10 467	0.09 524	0.10 454	0.10 490	0.14 571	0.13 554

ADCS	0.58 674	0.40 669	1.35 698	0.29 626	0.24 642	0.55 654	0.45 676	0.67 679	0.83 687	0.76 686	0.71 660	0.68 674	0.60 670	0.76 636	2.23 730	0.16 627	0.16 650	0.16 628	0.17 645	0.22 651	0.22 660

AnyNet_C32	0.51 663	0.40 669	1.10 681	0.29 626	0.28 662	0.59 662	0.58 698	0.54 586	0.60 644	0.62 667	0.66 650	0.54 629	0.54 659	0.78 644	1.74 721	0.15 611	0.14 626	0.15 616	0.17 645	0.20 641	0.20 645

LSM	1.64 724	0.40 669	2.56 723	2.02 736	17.61 759	0.51 643	0.52 692	0.61 650	0.76 676	0.82 689	1.11 695	0.63 662	0.54 659	0.75 630	0.49 627	0.16 627	0.24 687	0.18 643	0.21 661	0.25 660	2.42 740

PSMNet-RUCA	0.37 605	0.41 673	0.66 591	0.46 689	0.41 686	0.34 541	0.25 555	0.57 622	0.45 551	0.39 572	0.52 597	0.43 563	0.33 571	0.41 473	0.29 532	0.25 675	0.14 626	0.33 690	0.21 661	0.31 681	0.22 660

Wz-Net-SNSev	0.43 635	0.41 673	1.27 693	0.30 638	0.21 605	0.44 613	0.41 667	0.61 650	0.65 656	0.46 622	0.65 648	0.62 654	0.39 608	0.74 629	0.59 646	0.12 550	0.11 583	0.12 551	0.13 598	0.16 593	0.14 578

AANet	0.49 655	0.42 675	1.56 705	0.22 380	0.19 578	0.39 585	0.25 555	0.52 565	0.92 700	0.92 695	0.93 685	0.84 686	0.67 682	0.59 560	0.59 646	0.15 611	0.11 583	0.13 573	0.12 570	0.18 624	0.16 599

MSAF-DinoV2	0.76 695	0.44 676	1.98 714	0.49 694	0.16 504	0.58 659	0.31 615	0.81 700	0.83 687	0.41 591	0.52 597	0.98 695	0.58 667	4.97 745	1.03 690	0.11 510	0.07 397	0.10 454	0.24 673	0.27 673	0.26 677

zh-mn7	0.46 646	0.45 677	1.48 701	0.25 539	0.19 578	0.44 613	0.29 599	0.56 612	0.82 683	0.65 673	0.96 687	0.49 602	0.38 602	0.88 666	0.63 656	0.12 550	0.10 558	0.11 512	0.11 531	0.13 553	0.14 578

GASNet	0.36 595	0.46 678	0.88 649	0.34 658	0.23 634	0.35 556	0.22 489	0.60 646	0.53 619	0.40 582	0.37 453	0.45 579	0.30 544	0.79 646	0.35 569	0.15 611	0.10 558	0.14 600	0.14 613	0.22 651	0.12 535

UDG	0.40 624	0.46 678	0.49 497	0.40 681	0.35 679	0.47 627	0.27 576	0.54 586	0.47 574	0.39 572	0.45 554	0.59 645	0.44 632	0.46 489	0.39 588	0.26 676	0.19 668	0.48 700	0.22 669	0.34 685	0.26 677

CC-Net-ROB	0.43 635	0.47 680	0.65 586	0.37 675	0.23 634	0.51 643	0.29 599	0.66 674	0.49 593	0.46 622	0.51 589	0.48 596	0.38 602	0.96 681	0.35 569	0.34 694	0.23 685	0.55 704	0.25 678	0.31 681	0.20 645

GANetREF_RVC	0.43 635	0.47 680	0.69 598	0.38 677	0.20 597	0.51 643	0.48 687	0.66 674	0.66 658	0.46 622	0.46 564	0.50 610	0.44 632	0.90 671	0.39 588	0.27 681	0.21 675	0.32 687	0.18 651	0.27 673	0.22 660
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
SQANet	0.40 624	0.48 682	0.67 592	0.48 691	0.39 683	0.48 633	0.22 489	0.51 546	0.43 524	0.40 582	0.47 571	0.47 589	0.33 571	0.54 530	0.32 553	0.36 696	0.15 642	0.40 696	0.21 661	0.45 694	0.31 686

Consistency-Raft	0.55 669	0.48 682	1.02 670	0.45 687	0.49 697	0.49 638	0.47 683	0.72 688	0.72 671	0.45 618	0.82 675	0.47 589	0.60 670	0.50 505	0.63 656	0.39 700	0.39 705	0.44 698	0.51 710	0.52 698	0.37 692

RTS	0.78 696	0.48 682	4.68 734	0.34 658	0.28 662	1.12 706	0.46 679	0.62 659	1.03 708	0.73 680	0.89 683	0.60 648	0.59 668	1.61 715	1.16 702	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 633

RTSA	0.78 696	0.48 682	4.68 734	0.34 658	0.28 662	1.12 706	0.46 679	0.62 659	1.03 708	0.73 680	0.89 683	0.60 648	0.59 668	1.61 715	1.16 702	0.14 596	0.11 583	0.15 616	0.15 623	0.21 644	0.19 633

NVStereoNet_ROB	0.67 684	0.49 686	0.83 637	0.48 691	0.40 685	0.51 643	0.46 679	0.70 685	0.77 678	0.84 690	1.72 719	1.02 696	0.83 697	1.23 703	0.79 674	0.32 692	0.38 704	0.40 696	0.46 704	0.36 688	0.41 696
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 626	0.50 687	0.48 491	0.44 686	0.39 683	0.46 621	0.32 624	0.50 529	0.43 524	0.45 618	0.52 597	0.57 640	0.36 589	0.48 496	0.33 560	0.33 693	0.21 675	0.55 704	0.25 678	0.37 689	0.32 689

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 663	0.50 687	0.86 646	0.39 679	0.24 642	0.84 693	0.55 695	0.56 612	0.62 650	0.60 664	0.68 655	0.62 654	0.42 626	1.13 697	0.43 608	0.23 664	0.27 691	0.27 670	0.35 693	0.25 660	0.29 682

zzzzzzz1	0.28 531	0.51 689	1.51 704	0.24 498	0.16 504	0.22 323	0.21 460	0.39 399	0.34 412	0.22 297	0.25 306	0.26 392	0.21 397	0.34 430	0.23 472	0.07 134	0.06 255	0.08 271	0.08 333	0.10 444	0.08 338

noway7	0.27 509	0.51 689	1.61 709	0.24 498	0.12 273	0.22 323	0.18 327	0.44 464	0.31 376	0.21 287	0.22 269	0.24 358	0.20 387	0.20 210	0.21 429	0.07 134	0.05 39	0.08 271	0.07 246	0.09 371	0.08 338

zh-sn7	0.48 652	0.51 689	1.43 700	0.29 626	0.20 597	0.47 627	0.39 661	0.57 622	0.62 650	0.52 648	0.81 673	0.52 620	0.56 663	1.05 691	0.87 680	0.12 550	0.13 615	0.13 573	0.13 598	0.17 610	0.16 599

MFN_U_SF_RVC	0.56 670	0.51 689	1.19 686	0.38 677	0.22 621	0.69 676	0.27 576	0.80 698	0.67 661	0.73 680	0.74 665	0.87 687	0.61 679	0.81 654	0.76 668	0.29 688	0.27 691	0.32 687	0.37 697	0.32 684	0.31 686

EDNetEfficientorigin	7.51 747	0.52 693	140.47 781	0.25 539	0.17 529	0.42 602	0.29 599	0.47 495	1.03 708	1.28 713	1.02 691	0.83 685	0.84 698	0.75 630	0.99 688	0.10 467	0.09 524	0.12 551	0.10 490	0.21 644	0.22 660

anonymity	0.56 670	0.54 694	0.70 604	0.47 690	0.61 707	0.56 655	0.43 672	0.69 683	0.49 593	0.63 669	0.55 611	0.54 629	0.60 670	0.61 571	0.57 640	0.55 705	0.53 721	0.50 701	0.54 714	0.51 697	0.56 707

MonStereo1	0.93 704	0.56 695	0.82 634	0.69 707	0.58 705	1.37 719	0.35 641	0.94 708	1.25 718	0.93 697	1.90 722	1.52 712	2.10 729	1.27 706	0.77 671	0.69 712	0.33 700	0.75 713	0.47 706	0.70 712	0.57 709

Wz-Net-TNSev	0.51 663	0.58 696	1.61 709	0.25 539	0.21 605	0.65 670	0.45 676	0.63 666	0.69 666	0.51 642	0.54 607	0.71 679	0.60 670	1.00 686	0.77 671	0.15 611	0.15 642	0.13 573	0.15 623	0.21 644	0.20 645

AnyNet_C01	0.65 682	0.58 696	2.60 724	0.32 650	0.26 654	0.88 696	0.61 701	0.63 666	0.62 650	0.68 676	0.96 687	0.76 682	0.60 670	0.96 681	1.43 712	0.16 627	0.16 650	0.17 634	0.17 645	0.23 654	0.23 667

GCST	0.47 649	0.60 698	0.57 549	1.04 724	0.48 696	0.38 576	0.11 26	0.40 413	0.32 388	0.41 591	0.34 423	0.29 430	0.17 329	0.46 489	0.19 379	0.69 712	0.42 707	0.79 717	0.62 720	0.62 704	0.46 702

SPS-STEREO	0.69 686	0.61 699	0.98 665	0.52 699	0.57 704	0.74 682	0.50 690	0.78 694	0.62 650	0.95 700	0.86 679	0.94 691	0.70 686	1.01 688	0.87 680	0.58 708	0.51 718	0.50 701	0.50 709	0.55 700	0.58 710
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 673	0.62 700	0.87 648	0.63 705	0.44 692	0.73 680	0.37 650	0.65 668	0.66 658	0.51 642	0.75 666	0.66 669	0.45 635	0.69 606	0.46 622	0.53 702	0.34 701	0.55 704	0.35 693	0.60 703	0.45 699

Ntro	0.58 674	0.64 701	0.92 656	0.66 706	0.50 698	0.77 686	0.36 646	0.66 674	0.70 668	0.50 637	0.59 627	0.65 665	0.51 656	0.75 630	0.45 616	0.56 706	0.32 699	0.56 707	0.34 692	0.63 705	0.46 702

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 685	0.64 701	1.06 674	0.45 687	0.27 657	1.40 721	0.58 698	0.78 694	0.92 700	0.84 690	0.86 679	0.88 689	0.68 684	1.33 710	0.68 664	0.37 698	0.29 695	0.34 691	0.36 696	0.43 692	0.37 692

DStereoFS	0.84 699	0.66 703	0.80 627	0.53 700	0.50 698	1.23 712	0.55 695	0.94 708	1.32 720	0.89 692	1.32 703	1.04 697	2.32 732	1.29 708	1.14 698	0.31 691	0.35 702	0.30 684	0.39 700	0.34 685	0.60 713

SGM+DAISY	0.87 700	0.66 703	1.30 696	0.51 696	0.60 706	1.03 703	0.84 720	0.76 692	0.73 674	1.39 717	1.51 712	1.31 707	1.22 713	1.11 694	1.08 693	0.57 707	0.53 721	0.51 703	0.51 710	0.54 699	0.61 717

light-stereo	2.37 731	0.69 705	3.61 727	3.84 740	3.41 736	4.04 733	0.31 615	2.13 734	1.45 725	3.61 742	6.33 747	6.90 750	0.63 680	4.83 744	1.28 709	0.71 714	0.74 737	0.32 687	0.39 700	1.20 729	0.96 730

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 348	0.72 706	0.70 604	0.17 57	0.08 29	0.15 66	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 77	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 182	0.35 695	0.04 2	0.08 271	0.07 246	0.11 494	0.23 667

coex-ft	3.44 733	0.73 707	48.55 779	0.24 498	0.19 578	0.50 642	0.43 672	0.47 495	2.40 734	7.03 750	1.20 698	0.97 694	2.23 730	0.73 621	1.92 725	0.12 550	0.15 642	0.14 600	0.12 570	0.21 644	0.43 697

JetBlue	1.14 713	0.76 708	2.36 719	0.59 702	0.75 714	3.04 732	1.78 738	1.11 712	0.90 694	0.94 698	1.10 694	1.66 715	1.28 717	2.09 725	1.72 720	0.43 701	0.36 703	0.38 693	0.38 699	0.58 702	0.56 707

MFMNet_re	0.72 689	0.76 708	0.99 666	0.62 704	0.70 712	0.77 686	0.67 704	0.75 691	0.83 687	0.78 688	0.86 679	0.69 676	0.78 691	0.71 613	0.61 651	0.66 711	0.59 727	0.61 708	0.58 718	0.68 711	0.71 721

ACVNet_1	0.72 689	0.81 710	1.37 699	0.72 710	0.53 702	0.77 686	0.42 670	0.85 706	0.90 694	0.74 683	0.75 666	1.32 708	0.72 688	1.02 689	0.55 639	0.54 704	0.31 698	0.71 711	0.35 693	0.64 707	0.45 699

ACVNet-4b	0.72 689	0.81 710	1.33 697	0.72 710	0.50 698	0.80 691	0.31 615	0.71 687	0.80 681	0.50 637	0.72 664	0.95 693	0.43 630	0.96 681	1.20 706	1.13 732	0.21 675	0.76 714	0.45 703	0.65 708	0.46 702

IMH-64-1	0.91 702	0.86 712	0.84 642	0.97 719	0.75 714	0.92 699	0.71 706	1.27 714	1.10 714	0.89 692	1.45 708	1.14 699	0.96 704	1.19 699	0.84 677	0.74 715	0.51 718	0.97 720	0.55 715	0.84 717	0.60 713

IMH-64	0.91 702	0.86 712	0.84 642	0.97 719	0.75 714	0.92 699	0.71 706	1.27 714	1.10 714	0.89 692	1.45 708	1.14 699	0.96 704	1.19 699	0.84 677	0.74 715	0.51 718	0.97 720	0.55 715	0.84 717	0.60 713

ACVNet_2	0.89 701	0.87 714	1.25 691	0.82 714	0.62 708	0.97 701	0.62 702	1.14 713	1.42 723	1.00 703	1.40 706	1.47 711	0.84 698	1.11 694	0.66 662	0.61 709	0.43 708	0.78 715	0.49 707	0.75 714	0.52 705

WAO-7	1.01 707	0.89 715	0.93 658	0.83 716	0.66 711	1.18 708	0.81 718	1.40 718	1.57 728	1.11 709	1.76 721	1.45 710	1.19 712	1.50 714	1.14 698	0.61 709	0.62 731	0.70 710	0.68 722	0.66 710	0.60 713

RainbowNet	0.72 689	0.89 715	1.02 670	0.82 714	0.63 709	0.78 689	0.52 692	0.81 700	0.93 704	0.60 664	0.79 671	0.80 684	0.60 670	0.80 650	0.57 640	0.78 718	0.55 724	0.78 715	0.49 707	0.76 715	0.58 710

DispFullNet	0.66 683	0.89 715	1.59 706	0.77 712	1.21 730	0.51 643	0.23 516	0.59 637	0.72 671	0.69 678	0.61 639	0.69 676	0.91 702	0.79 646	0.48 625	0.27 681	0.12 603	0.73 712	0.30 690	0.65 708	0.40 695

WAO-6	1.07 711	0.93 718	0.92 656	0.96 718	0.78 718	1.28 715	0.75 711	1.34 716	2.00 732	1.02 705	1.54 714	1.59 713	1.22 713	1.31 709	1.14 698	0.78 718	0.55 724	1.02 724	0.75 727	0.83 716	0.69 720

IMH	1.05 710	0.95 719	1.00 667	1.01 721	0.78 718	1.11 705	0.68 705	1.38 717	1.43 724	1.00 703	1.72 719	1.43 709	1.14 708	1.73 720	0.89 682	1.09 729	0.55 724	0.99 722	0.57 717	0.87 719	0.62 719

LVE	1.13 712	1.02 720	1.28 694	1.01 721	0.80 721	1.29 716	0.81 718	1.47 721	1.96 730	1.07 707	1.90 722	1.90 718	1.01 707	1.48 713	0.91 683	0.93 726	0.61 730	0.94 719	0.69 723	0.87 719	0.75 725

TorneroNet-64	1.43 718	1.03 721	1.20 687	1.10 725	0.86 724	2.26 729	0.73 709	1.84 727	3.84 742	1.25 712	2.25 730	2.69 730	1.42 720	1.76 722	1.43 712	0.76 717	0.50 716	1.09 725	0.66 721	1.23 731	0.76 726

Dean	1.17 714	1.04 722	1.49 703	1.03 723	0.78 718	1.20 711	0.77 714	1.48 722	1.96 730	1.28 713	1.99 725	2.15 722	1.14 708	1.25 704	1.00 689	0.81 720	0.60 728	1.01 723	0.69 723	0.92 723	0.74 724

FADE	4.32 739	1.06 723	4.35 730	0.71 709	0.76 717	0.73 680	0.50 690	1.85 730	1.52 727	0.75 684	0.66 650	1.17 703	2.69 735	2.83 730	1.96 728	24.23 777	4.70 751	17.35 768	17.61 767	0.49 696	0.44 698

TorneroNet	2.22 728	1.08 724	1.24 690	1.14 729	0.90 725	5.58 737	0.80 716	2.12 733	8.69 750	2.58 739	5.42 744	3.88 735	1.97 727	1.78 724	1.87 723	0.86 722	0.54 723	1.15 729	0.74 726	1.23 731	0.85 729

WAO-8	1.46 720	1.10 725	1.09 677	1.10 725	0.84 722	2.06 725	0.75 711	1.84 727	3.83 740	1.44 723	2.21 728	2.15 722	1.43 721	3.17 732	1.19 704	0.91 724	0.65 733	1.09 725	0.79 728	0.90 721	0.71 721

Venus	1.46 720	1.10 725	1.09 677	1.10 725	0.84 722	2.06 725	0.75 711	1.84 727	3.83 740	1.44 723	2.21 728	2.15 722	1.43 721	3.17 732	1.19 704	0.91 724	0.65 733	1.09 725	0.79 728	0.90 721	0.71 721

MADNet+	1.01 707	1.16 727	4.72 736	0.70 708	0.47 695	1.24 713	0.96 724	0.97 710	0.89 692	0.65 673	0.77 669	0.87 687	0.85 700	2.09 725	1.68 717	0.38 699	0.39 705	0.31 686	0.27 686	0.43 692	0.39 694

PWCK	1.00 705	1.17 728	1.70 711	0.91 717	0.41 686	1.19 710	0.92 722	1.10 711	1.14 716	1.16 711	1.14 696	1.25 705	0.88 701	1.75 721	1.04 692	0.87 723	0.50 716	0.87 718	0.53 713	0.96 724	0.52 705

UNDER WATER-64	1.55 722	1.19 729	2.52 722	1.31 730	0.95 726	2.12 727	1.21 733	1.45 720	3.19 736	1.43 722	1.32 703	2.64 729	2.04 728	1.63 717	1.83 722	1.11 730	0.67 735	1.28 730	0.92 731	1.19 728	1.02 733

UNDER WATER	1.59 723	1.22 730	2.36 719	1.38 731	1.03 727	1.67 724	1.10 730	1.54 725	3.63 738	1.44 723	1.47 710	2.85 731	2.25 731	1.67 718	1.94 726	1.06 728	0.62 731	1.31 731	0.93 732	1.21 730	1.02 733

notaker	1.45 719	1.34 731	1.48 701	1.40 732	1.07 728	1.18 708	0.85 721	1.48 722	1.40 722	1.51 728	3.46 740	2.40 727	1.81 726	1.76 722	1.45 715	1.11 730	0.69 736	1.38 732	0.87 730	1.31 733	0.97 732

ktn	1.77 726	1.36 732	1.22 688	1.43 733	1.14 729	1.52 722	1.08 729	1.51 724	3.96 743	2.77 741	4.69 742	3.35 733	1.46 723	1.69 719	1.25 708	1.43 734	0.77 738	1.45 733	0.99 733	1.32 734	0.96 730

KSHMR	1.89 727	1.36 732	1.60 707	1.47 734	1.22 731	1.38 720	1.06 728	1.79 726	5.97 746	1.42 721	5.65 746	2.98 732	1.14 708	2.23 728	1.20 706	1.27 733	1.12 740	1.46 734	1.10 735	1.32 734	1.15 735

HanzoNet	2.97 732	1.69 734	2.29 718	1.74 735	1.33 732	1.53 723	1.03 727	1.99 731	2.64 735	5.51 746	5.16 743	5.90 740	6.82 749	4.32 743	3.29 735	3.16 745	2.02 746	1.92 736	2.87 748	2.24 738	1.89 738

MADNet++	2.26 729	1.80 735	2.06 715	2.13 738	1.97 735	2.61 731	1.79 739	2.38 735	2.16 733	2.75 740	2.65 737	2.38 726	2.43 733	3.17 732	3.21 734	2.17 742	1.95 744	1.94 738	1.63 737	2.06 737	2.01 739

BEATNet-Init1	4.73 743	2.61 736	13.29 759	0.58 701	0.53 702	10.12 749	3.33 741	4.83 746	5.01 745	8.75 752	8.51 749	14.08 761	7.60 751	7.70 751	5.34 746	0.28 685	0.28 694	0.34 691	0.37 697	0.57 701	0.45 699

JetRed	2.30 730	2.64 737	6.12 742	1.12 728	1.38 733	5.85 744	3.29 740	1.99 731	1.67 729	1.98 735	1.95 724	2.16 725	1.60 724	2.48 729	4.10 738	1.05 727	1.60 741	1.09 725	1.01 734	1.67 736	1.28 736

DPSimNet_ROB	4.34 741	4.23 738	6.89 744	3.67 739	3.68 737	4.75 734	5.21 749	2.67 737	3.68 739	5.82 747	3.95 741	5.57 737	6.72 748	3.46 736	4.48 739	4.05 749	2.88 747	4.68 750	3.12 750	3.69 740	3.62 744

DGTPSM_ROB	8.34 748	5.10 739	10.37 757	5.31 743	10.18 744	8.33 746	23.60 759	6.06 748	13.41 759	4.90 743	10.87 757	5.65 738	10.44 752	6.17 746	12.59 753	3.74 747	7.55 753	3.69 747	7.26 756	4.14 742	7.46 754

DPSMNet_ROB	8.40 749	5.11 740	10.49 758	5.58 744	10.25 745	8.34 747	23.62 760	6.07 749	13.45 760	4.93 744	10.88 758	5.66 739	10.44 752	6.24 747	12.64 754	3.98 748	7.61 754	3.76 748	7.30 757	4.20 743	7.51 755

USTest	6.88 745	5.23 741	5.63 741	7.22 745	7.29 741	14.34 754	22.76 755	8.48 751	9.32 751	5.42 745	6.39 748	6.29 749	6.64 747	6.92 748	8.62 751	1.94 735	3.29 748	2.16 745	2.55 747	3.85 741	3.29 743

noway2	4.26 734	5.26 742	4.63 732	11.29 752	10.43 747	5.62 738	4.46 743	4.09 740	0.90 694	1.87 731	2.47 733	6.20 748	3.67 742	3.62 737	4.54 741	1.97 736	0.46 710	2.02 740	1.74 740	5.72 747	4.32 747

noway3	4.27 735	5.33 743	4.61 731	11.26 751	10.44 748	5.62 738	4.46 743	4.12 741	0.92 700	1.86 730	2.49 736	6.19 747	3.66 741	3.74 741	4.54 741	1.97 736	0.46 710	2.03 743	1.74 740	5.69 745	4.21 745

TCMNet-wrong-test	4.29 736	5.57 744	4.65 733	11.33 753	10.39 746	5.73 743	4.48 747	4.13 742	1.02 707	1.91 734	2.39 731	6.16 745	3.62 739	3.84 742	4.50 740	1.99 738	0.47 712	1.97 739	1.69 738	5.69 745	4.31 746

zzzz4	4.31 737	5.77 745	4.85 740	11.37 754	10.45 749	5.64 740	4.46 743	4.20 744	0.91 699	1.87 731	2.47 733	6.11 743	3.60 737	3.65 738	4.59 743	1.99 738	0.47 712	2.02 740	1.74 740	5.77 748	4.37 748

noway1	4.31 737	5.77 745	4.81 739	11.37 754	10.45 749	5.64 740	4.46 743	4.20 744	0.90 694	1.87 731	2.48 735	6.11 743	3.60 737	3.65 738	4.59 743	1.99 738	0.47 712	2.02 740	1.74 740	5.77 748	4.37 748

noway4	4.32 739	5.81 747	4.75 737	11.39 756	10.47 751	5.70 742	4.50 748	4.14 743	0.90 694	1.83 729	2.44 732	6.16 745	3.63 740	3.66 740	4.60 745	2.00 741	0.47 712	2.03 743	1.73 739	5.80 750	4.40 750

ASD4	7.23 746	6.65 748	7.69 745	5.24 742	5.62 740	11.85 751	20.36 754	7.57 750	7.14 748	6.55 748	5.47 745	5.99 742	5.78 745	7.22 749	9.24 752	4.85 750	4.44 750	6.40 757	5.19 751	6.53 751	4.89 751

Selective-IGEV-i1pa	5.57 744	7.99 749	4.76 738	0.80 713	0.45 693	12.99 752	3.60 742	9.25 753	7.43 749	6.97 749	9.87 753	8.94 751	7.26 750	14.66 762	5.65 747	3.55 746	1.08 739	1.93 737	0.72 725	0.73 713	2.79 742

iinet-test	10.78 752	9.29 750	9.70 747	10.48 746	10.68 752	17.98 759	25.98 761	12.57 758	13.39 757	9.64 756	10.10 754	10.06 753	10.61 755	11.22 758	12.70 755	6.40 753	7.74 755	5.68 752	6.69 752	7.47 752	7.30 752

IINet	10.78 752	9.29 750	9.70 747	10.48 746	10.68 752	17.98 759	25.98 761	12.57 758	13.39 757	9.64 756	10.10 754	10.06 753	10.61 755	11.22 758	12.70 755	6.40 753	7.74 755	5.68 752	6.69 752	7.47 752	7.30 752

Anonymous_1	16.62 761	9.35 752	9.84 749	10.66 748	14.64 756	18.66 761	27.12 763	12.64 760	13.51 761	10.76 760	10.30 756	10.13 755	10.60 754	11.06 757	12.74 757	15.87 768	7.74 755	16.92 767	43.48 778	58.66 781	7.68 756

xxxxx1	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

tt_ll	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

ff	15.27 757	9.54 753	10.31 752	20.13 761	18.88 760	17.08 755	23.03 756	10.36 755	10.99 753	9.21 753	9.62 750	10.74 756	10.61 755	10.72 754	13.89 760	7.97 757	9.20 761	31.85 777	44.72 779	12.84 757	13.69 759

DPSM_ROB	11.49 755	9.87 756	10.35 755	11.13 749	11.31 754	19.11 762	27.51 764	13.37 761	14.21 762	10.31 758	11.06 759	10.96 759	11.27 760	11.96 760	13.59 758	6.78 755	8.19 758	6.03 754	7.09 754	7.93 754	7.73 757

DPSM	11.49 755	9.87 756	10.35 755	11.13 749	11.31 754	19.11 762	27.51 764	13.37 761	14.21 762	10.31 758	11.06 759	10.96 759	11.27 760	11.96 760	13.59 758	6.78 755	8.19 758	6.03 754	7.09 754	7.93 754	7.73 757

DLNR_Zeroshot_test	10.44 750	12.10 758	19.93 763	106.08 780	23.66 771	0.14 46	0.13 80	3.22 738	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.36 743	0.06 255	0.07 167	0.07 246	39.70 779	0.06 151

DLNR-FE	10.45 751	12.13 759	19.94 764	106.10 781	23.12 770	0.14 46	0.13 80	3.28 739	0.17 111	0.16 219	0.23 280	0.16 235	0.10 86	0.31 409	0.15 256	2.41 744	0.06 255	0.07 167	0.07 246	40.22 780	0.06 151

PML	16.10 760	12.82 760	6.78 743	5.23 741	7.76 742	33.92 767	66.56 777	5.30 747	10.28 752	26.12 776	68.59 781	20.51 764	13.49 762	10.06 753	6.78 750	5.96 752	2.00 745	6.04 756	2.18 745	8.96 756	2.60 741

LRCNet_RVC	10.90 754	14.34 761	9.35 746	15.35 757	8.04 743	1.08 704	0.34 637	8.78 752	0.70 668	12.63 761	16.05 761	9.85 752	6.54 746	8.57 752	6.34 749	20.27 773	5.40 752	23.70 774	21.88 775	14.87 760	13.83 763

RSGM-EC	29.65 774	17.75 762	10.04 750	35.31 775	33.15 774	26.42 764	46.65 767	19.89 765	17.74 765	18.92 764	23.36 773	30.14 775	23.59 774	41.87 779	45.99 780	59.56 780	34.38 780	33.25 780	20.37 768	34.97 777	19.60 775

acva	29.65 774	17.75 762	10.04 750	35.31 775	33.15 774	26.42 764	46.65 767	19.89 765	17.74 765	18.92 764	23.36 773	30.14 775	23.59 774	41.87 779	45.99 780	59.56 780	34.38 780	33.25 780	20.37 768	34.97 777	19.60 775

real-time stereo	19.07 763	18.91 764	16.59 760	20.12 760	17.29 758	28.07 766	33.08 766	22.27 767	20.40 767	19.30 766	17.17 762	20.25 763	17.40 764	21.10 765	19.76 765	15.87 768	14.54 764	15.28 766	13.39 758	16.88 768	13.78 762

CasAABBNet	23.10 765	19.86 765	20.64 767	22.47 764	22.73 764	38.41 771	55.50 773	26.89 772	28.70 772	20.61 772	22.15 769	22.08 771	22.75 770	23.99 766	27.36 770	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.27 760	15.95 761	15.53 766

FlowAnything	23.14 768	19.87 766	20.79 768	22.50 768	22.74 765	38.39 770	55.46 770	26.89 772	28.72 773	20.77 774	22.29 772	22.07 770	22.72 767	23.99 766	27.41 774	13.60 763	16.55 772	12.15 762	14.36 765	15.97 765	15.52 765

RAFT-FEzeroshot	23.10 765	19.88 767	20.56 765	22.49 765	22.75 766	38.38 768	55.50 773	26.84 769	28.66 770	20.60 770	22.10 767	22.05 768	22.74 768	24.00 768	27.37 772	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.28 761	15.96 763	15.54 767

RAFT-FE	23.10 765	19.88 767	20.56 765	22.49 765	22.75 766	38.38 768	55.50 773	26.84 769	28.66 770	20.60 770	22.10 767	22.05 768	22.74 768	24.00 768	27.37 772	13.59 760	16.48 767	12.14 758	14.28 761	15.96 763	15.54 767

Selective-RAFT-Error	23.16 769	19.93 769	20.87 769	22.54 769	22.81 769	38.52 774	55.47 771	27.01 775	28.83 774	20.66 773	22.25 770	22.09 772	22.80 772	24.09 770	27.36 770	13.61 765	16.48 767	12.15 762	14.28 761	15.99 766	15.57 770

Hybrid-DGEV	23.16 769	19.94 770	20.96 770	22.49 765	22.75 766	38.51 773	55.52 776	27.09 776	28.90 776	20.58 769	22.25 770	22.00 767	22.80 772	24.11 771	27.33 769	13.60 763	16.47 766	12.14 758	14.30 764	15.95 761	15.54 767

LSM0	24.24 772	19.98 771	22.32 771	24.22 771	40.14 778	38.48 772	55.20 769	26.95 774	28.57 769	20.49 768	21.83 765	22.26 773	22.75 770	24.22 772	27.30 768	13.66 766	16.32 765	12.19 764	14.15 759	16.10 767	17.66 772

HaxPig	17.72 762	20.22 772	19.73 762	16.53 758	16.51 757	9.27 748	9.33 750	14.34 763	13.27 756	18.65 763	18.70 763	17.35 762	16.77 763	17.04 763	16.45 763	22.05 776	20.89 773	22.27 773	21.53 770	21.29 772	22.13 777

fast-reg	23.64 771	20.51 773	23.42 772	23.22 770	24.75 773	38.73 775	55.47 771	26.85 771	28.86 775	20.12 767	21.73 764	21.64 766	22.22 766	24.30 773	27.54 775	13.91 767	16.52 771	14.85 765	15.62 766	16.91 769	15.71 771

zzzzzz3	33.80 777	21.93 774	29.35 775	40.69 777	40.71 779	54.58 777	75.81 779	38.06 778	43.73 779	30.21 778	32.81 776	33.59 779	36.40 779	35.16 775	41.64 778	19.24 770	24.62 775	18.35 769	21.58 771	19.15 770	18.48 773

zzz1	33.83 778	21.95 775	29.58 776	40.69 777	40.71 779	54.57 776	75.77 778	38.08 779	43.79 780	30.23 779	32.84 777	33.61 780	36.40 779	35.19 776	41.64 778	19.25 771	24.62 775	18.36 770	21.58 771	19.16 771	18.49 774

MEDIAN_ROB	21.21 764	24.62 776	23.47 773	19.58 759	19.65 763	13.22 753	10.96 751	17.88 764	17.00 764	22.14 775	22.02 766	20.86 765	20.36 765	21.06 764	19.71 764	25.63 778	24.13 774	26.21 775	25.20 776	25.17 775	25.38 780

AVERAGE_ROB	25.43 773	29.06 777	27.24 774	24.63 772	24.20 772	17.73 758	12.61 752	22.29 768	21.39 768	26.79 777	26.16 775	25.20 774	24.64 776	25.07 774	23.53 766	29.96 779	28.40 779	30.60 776	29.58 777	29.72 776	29.84 781

zzzz2	34.86 779	30.12 778	31.42 777	34.23 773	34.22 776	58.04 778	83.74 780	40.88 780	43.54 777	31.10 780	33.46 778	32.70 777	33.88 777	35.86 777	41.00 776	20.48 774	24.86 777	18.45 771	21.67 773	24.07 773	23.42 778

noway5	34.86 779	30.12 778	31.42 777	34.23 773	34.22 776	58.04 778	83.74 780	40.88 780	43.54 777	31.10 780	33.46 778	32.70 777	33.88 777	35.86 777	41.00 776	20.48 774	24.86 777	18.45 771	21.67 773	24.07 773	23.42 778

Selective-IGEV-i16pa	30.47 776	41.93 780	4.02 729	0.49 694	0.37 682	96.94 781	0.74 710	60.26 782	58.76 781	17.24 762	64.39 780	38.26 781	49.53 781	106.11 782	26.15 767	19.96 772	3.42 749	4.39 749	1.81 744	0.39 690	14.22 764

test_example2	101.33 781	108.28 781	68.15 780	98.43 779	106.93 781	89.75 780	102.43 782	36.80 777	97.65 782	129.04 782	130.15 782	65.26 782	66.62 782	92.11 781	80.24 782	144.10 782	199.48 782	81.81 782	103.01 782	125.01 782	101.27 782

ccccc	256.34 782	256.29 782	313.62 782	354.40 782	364.36 782	149.10 782	168.46 783	152.89 783	131.30 783	153.93 783	155.56 783	164.00 783	204.39 783	268.02 783	295.19 783	390.55 783	349.22 783	244.59 783	219.82 783	412.30 783	378.83 783

GS-Stereo							0.16 224	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 152	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 134	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 282	0.08 338

Low-res two-view benchmark