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

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

LGtest1	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 144	0.37 684	0.36 356	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

rgla	0.10 11	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 305	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.18 115	0.13 369	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 691

416test1013	0.10 11	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

flow	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

over v1	0.11 57	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Anonymus	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.19 179	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

LGCAT	0.11 57	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LiteMatch*	0.11 57	0.07 4	0.22 164	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LACA3	0.10 11	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 94	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 11	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 4	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 11	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	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
LG-G_1	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 4	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

NoBS	0.09 1	0.08 44	0.16 54	0.19 179	0.09 63	0.08 2	0.14 126	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.05 37

over-6	0.12 94	0.13 379	0.19 115	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 147	0.15 7	0.11 203	0.10 19	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.05 37

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.19 115	0.19 179	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

Replicate-Monster	0.12 94	0.10 158	0.32 295	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 647	0.19 179	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

AdaDepth	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

DEFOM-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

EGLCR-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

SCION-M(vits-remse)	0.12 94	0.08 44	0.40 409	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 409	0.27 615	0.26 670	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 144	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 144	0.11 241	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

monster-pro	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 94	0.11 241	0.23 180	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

DispViT+	0.12 94	0.07 4	0.19 115	0.15 7	0.16 518	0.10 19	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BStereo	0.13 144	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 705	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MonStereo	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

S2M2_XL	0.10 11	0.09 96	0.21 147	0.14 3	0.10 139	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 144	0.14 433	0.19 115	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160
1: 1. 1
U	1.00 726	0.09 96	0.21 147	0.21 318	3.68 761	6.12 768	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 775	2.90 773	0.07 201	0.06 160

PhaseNet	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

aanet-new-60k	0.12 94	0.11 241	0.32 295	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-32k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 94	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 621	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

WQFJA1++	0.44 658	0.07 4	0.63 593	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 757	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 767	0.07 262

4w-stereo	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3w_stereo	0.12 94	0.11 241	0.18 99	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsters	0.11 57	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 57	0.07 4	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 730	0.70 621	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 718	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 685

RSM++	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 566	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 191	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160
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
test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 563	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.07 262

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 94	0.12 305	0.17 80	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

anonymous	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-70k	0.12 94	0.10 158	0.27 227	0.19 179	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 144	0.11 241	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 57	0.10 158	0.26 215	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 94	0.12 305	0.27 227	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new	0.13 144	0.11 241	0.30 269	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

VIP-Stereo	0.12 94	0.12 305	0.21 147	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Zero-FE251	0.14 187	0.09 96	0.24 191	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 684	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 147	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

qwe	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

AIO_rvc	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

HUF	0.15 225	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 694	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 594

AIO_test	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

castereo++	0.13 144	0.10 158	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

IGEV-Stereo++	0.11 57	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 205	0.19 179	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.07 262

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 164	0.23 453	0.26 670	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.09 425

aanet-new-40k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 94	0.12 305	0.28 244	0.19 179	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 94	0.13 379	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

aanet-new-28k	0.12 94	0.11 241	0.35 336	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 201	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 497	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 144	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22	0.14 187	0.13 379	0.29 258	0.19 179	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 160

Selective-IGEV-i32	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

2w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 215	0.19 179	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

Selective-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GEAR-Net	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

small-0shot	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.19 179	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 94	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 94	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 57	0.08 44	0.23 180	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.13 144	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GSStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

IGEV	0.11 57	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

S2M2_L	0.13 144	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 384	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.25 205	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 485
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 205	0.19 179	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 191	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

Pointernet	0.13 144	0.07 4	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MoCha-V2	0.13 144	0.08 44	0.26 215	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 144	0.10 158	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

depth_test_26	0.11 57	0.07 4	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 227	0.19 179	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.10 485

aanet-new-24k	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 57	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.08 350

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 94	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1a	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WQFJX1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 80	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GASTEREO	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

1w_stereo	0.12 94	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 468	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

GIP-stereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

999	0.14 187	0.08 44	0.24 191	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 244	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 269	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

DNSM	0.28 546	0.28 637	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 673	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 751	0.81 750

PStereo	0.26 513	0.37 684	0.34 325	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 685	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 672

DNS	0.26 513	0.30 653	0.18 99	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 749	0.80 749

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 94	0.10 158	0.21 147	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 94	0.09 96	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

Foundation-i1	0.13 144	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 674	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

2.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

mms	0.13 144	0.11 241	0.19 115	0.19 179	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 707	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAStereo	0.13 144	0.12 305	0.27 227	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.05 37

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 191	0.19 179	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 702	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

AEACV	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 115	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 644

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 269	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 99	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 115	0.19 179	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

ours_stereo	0.13 144	0.11 241	0.23 180	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 227	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 344	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 227	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 295	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

TS12	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gasm-f	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.06 160

Occ-G	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 269	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.07 262

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 313	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LoS_RVC	0.13 144	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 147	0.41 701	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 711	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.06 113	0.06 160

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 356	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 401	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 215	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 269	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

EKT-Stereo	0.38 629	0.12 305	0.38 385	0.42 702	3.88 763	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 401	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 265	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 525	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.06 160

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 191	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 191	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.38 717	0.15 638	0.06 113	0.05 37

raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 258	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 205	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 94	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 401	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 244	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

trnet	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 489	0.19 179	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.08 293	0.08 350

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 409	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

CREStereo	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160
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	0.15 225	0.08 44	0.23 180	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 711	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

noway7	0.27 524	0.51 712	1.61 731	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 99	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

DF	0.13 144	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

VMStereo-Base	0.13 144	0.08 44	0.22 164	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 180	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 325	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 514	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

DLNR-FE	10.45 775	12.13 783	19.94 788	106.10 805	23.12 794	0.14 49	0.13 89	3.28 762	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 768	0.06 265	0.07 175	0.07 257	40.22 804	0.06 160

water-stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 180	0.19 179	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 668	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 630

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 269	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

DLNR_Zeroshot_test	10.44 774	12.10 782	19.93 787	106.08 804	23.66 795	0.14 49	0.13 89	3.22 761	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 767	0.06 265	0.07 175	0.07 257	39.70 803	0.06 160

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 244	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.10 458	0.10 485

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 205	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 542	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 409	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 365	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 325	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.07 262

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 313	0.19 179	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 258	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 295	0.19 179	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 458	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 409	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

zzzzzzz1	0.28 546	0.51 712	1.51 725	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 133	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.05 37

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 601	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 269	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 285	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 205	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 336	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

s12784h	0.17 264	0.09 96	0.26 215	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 147	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 556	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 285	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.07 262

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 434	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 458	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 325	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.08 350

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

XX-TBD	0.15 225	0.18 536	0.28 244	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 365	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.06 160

SE	0.16 242	0.14 433	0.19 115	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.08 350

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 147	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

FSD	0.27 524	0.28 637	0.32 295	0.27 615	0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 685	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.25 677	0.24 691

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 648	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.09 425

Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 582	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 409	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.10 485

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 593	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 258	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 313	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 215	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 652	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.09 425

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 549	0.19 179	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 631	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.06 113	0.07 262

knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 295	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.09 382	0.09 425

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 285	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

UDGNet	0.23 435	0.31 661	0.38 385	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 674	0.11 545	0.14 586	0.10 485

dd	0.22 417	0.26 626	0.40 409	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 434	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

raft+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 295	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 634	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 115	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 549	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 325	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 356	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.07 201	0.07 262

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 654	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 385	0.19 179	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

x	0.19 339	0.11 241	0.29 258	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 571	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350
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	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

iRAFT	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 313	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

111	0.20 360	0.17 521	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 458	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.08 350

Anonymous_2	0.37 622	0.21 581	0.47 497	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 698	0.29 718	0.44 722	1.41 760	0.34 706	0.21 672

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 542	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 336	0.29 642	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 401	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 215	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	0.05 37
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
TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 244	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 525	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 651	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

S	0.19 339	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 434	0.19 179	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 514	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 489	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 657	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

test_sample1	0.20 360	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 336	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.06 160

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 514	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 409	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

Selective-IGEV-i16pc	0.33 593	0.10 158	1.71 734	0.21 318	0.14 421	0.74 699	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 285	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.09 425

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 344	0.16 609	0.13 570

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 313	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 657	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

LL-Strereo	0.29 559	0.25 615	0.58 571	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 695	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 546	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 579	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 590	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 481	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 365	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 566	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.07 262

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 325	0.29 642	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.09 425

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 535	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.08 350

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 356	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.11 526

DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 313	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.08 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 458	0.19 179	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
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
MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 683	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 634	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 542	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

ACV-stereo	0.29 559	0.18 536	0.79 641	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 687	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.11 526

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 458	0.19 179	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 556	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 384	0.11 545	0.10 458	0.10 485

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 295	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 295	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

GCST	0.47 666	0.60 721	0.57 566	1.04 748	0.48 717	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 736	0.42 731	0.79 741	0.62 743	0.62 727	0.46 724

DualNet (step1)	0.28 546	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 685	0.09 539	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample9	0.42 646	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 336	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.11 526

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 409	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

BEATNet_4x	0.22 417	0.18 536	0.47 497	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 489	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 385	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.06 160

ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 508	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 258	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.13 568	0.22 678

AAGNet	0.33 593	0.11 241	0.37 365	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 756	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 313	0.34 676	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 325	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 593	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 609	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 652	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 344	0.09 382	0.11 526

ssnet_v2	0.28 546	0.16 501	0.44 468	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

GES	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 434	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 637	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

FADNet	0.32 583	0.36 678	0.74 631	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 668	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 651

MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.09 425

NOSS_ROB	0.31 574	0.20 566	0.35 336	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 693	0.24 497	0.19 673	0.20 694	0.24 684	0.22 687	0.17 626	0.17 630

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 313	0.19 179	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 385	0.19 179	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 497	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.09 425

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 525	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 458	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

GASNet	0.36 612	0.46 701	0.88 666	0.34 676	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 365	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 344	0.11 509	0.10 485

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 468	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.29 642	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.19 179	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 295	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 385	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 356	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 582	0.28 639	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 633	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

test_sample8	0.49 672	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 685	0.38 481	1.15 720	0.67 700	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 313	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.12 584	0.09 382	0.09 425

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

ADLNet2	0.30 567	0.17 521	0.72 626	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.12 550	0.10 485

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 640	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.11 526

FADNet-RVC-Resample	0.29 559	0.25 615	0.93 675	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 617

FADNet_RVC	0.30 567	0.28 637	0.83 654	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 685

RYNet	0.37 622	0.18 536	0.59 577	0.25 552	0.28 680	0.61 683	0.32 639	0.59 654	0.59 657	0.41 608	0.38 481	0.57 657	0.39 625	0.87 681	0.53 655	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 644

AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 365	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 265	0.13 588	0.08 344	0.11 509	0.08 350
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	0.31 574	0.16 501	0.54 549	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 649	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 617

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 468	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

HSM	0.28 546	0.16 501	0.35 336	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 687	0.31 575	0.89 686	0.23 484	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

DStereoRT	0.35 607	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 759	0.41 724	0.08 293	0.11 526

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 590	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 672	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 710	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 672

UNet	0.28 546	0.14 433	0.69 615	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.09 425

FADNet-RVC	0.31 574	0.35 675	0.78 634	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 651

StereoDRNet	0.32 583	0.22 596	0.61 582	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 613	0.30 558	0.57 564	0.40 610	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

MWDA-net	0.29 559	0.21 581	0.47 497	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 639	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 610	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 401	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 385	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.10 485

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 514	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.13 568	0.11 526

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 514	0.28 639	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.13 568	0.09 425

psm_up	0.29 559	0.16 501	0.41 434	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 508	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 401	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 613	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

1111x	0.32 583	0.11 241	0.40 409	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 733	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

CRFU-Net	0.28 546	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 613	0.46 658	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 654	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

ADLNet	0.28 546	0.15 472	0.42 444	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 514	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

STTStereo	0.28 546	0.20 566	0.61 582	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 577	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 444	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 691	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

ff1	0.29 559	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

mmx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

xxx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 525	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 549	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

xxxx	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 752	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

PA-Net	0.37 622	0.28 637	0.83 654	0.31 661	0.28 680	0.39 600	0.42 687	0.51 562	0.55 646	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 643	0.12 567	0.23 706	0.16 643	0.23 690	0.12 550	0.18 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 497	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 434	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 481	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 269	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.09 425

TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 563	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 468	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 546	0.14 433	0.44 468	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.07 262

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 444	0.19 179	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 627	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 567	0.21 581	0.38 385	0.28 639	0.15 485	0.33 540	0.32 639	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 690	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 582	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 409	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 622	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

Selective-IGEV-i16pb	0.39 634	0.12 305	2.18 738	0.21 318	0.15 485	0.68 692	0.32 639	0.56 629	0.57 652	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 384	0.10 504	0.12 550	0.13 570

iinet-f	0.30 567	0.18 536	1.03 689	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 610	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 344	0.13 568	0.11 526

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

dad	0.28 546	0.31 661	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SACVNet	0.30 567	0.20 566	0.41 434	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 630

222	0.41 643	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 759	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

DeepPrunerF	0.44 658	0.29 646	1.29 714	0.33 673	0.30 691	0.35 569	0.36 662	0.62 676	1.15 737	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 652	0.18 667	0.14 643	0.23 682	0.21 678	0.17 626	0.17 630

MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

PSMNet_ROB	0.33 593	0.24 610	0.54 549	0.31 661	0.21 619	0.42 617	0.43 689	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 619	0.31 575	0.64 605	0.43 624	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

TCMNet	0.33 593	0.23 606	0.72 626	0.29 642	0.30 691	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

UDG	0.40 641	0.46 701	0.49 514	0.40 700	0.35 699	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 662	0.44 649	0.46 504	0.39 602	0.26 698	0.19 688	0.48 724	0.22 687	0.34 706	0.26 696

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 651

pcwnet_v2	0.32 583	0.15 472	1.26 711	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 662	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

test_xeample	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 754	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 489	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

R-Stereo Train	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 626	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

DISCO	0.32 583	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 652	0.37 558	0.45 570	0.62 671	0.36 605	0.64 605	0.49 643	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.11 526

hitnet-ft	0.29 559	0.17 521	0.40 409	0.19 179	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 642	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

XQC	0.43 652	0.37 684	0.96 680	0.34 676	0.25 665	0.53 669	0.34 653	0.60 663	0.73 692	0.51 659	0.46 580	0.57 657	0.47 661	0.70 626	0.72 684	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 685

GANetREF_RVC	0.43 652	0.47 703	0.69 615	0.38 695	0.20 611	0.51 659	0.48 705	0.66 691	0.66 676	0.46 639	0.46 580	0.50 627	0.44 649	0.90 689	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.32 708	0.18 667	0.27 691	0.22 678
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
CVANet_RVC	0.30 567	0.19 553	0.41 434	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 686	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

DRN-Test	0.33 593	0.17 521	0.61 582	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 685	0.51 620	0.47 647	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 619	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

NCCL2	0.35 607	0.26 626	0.49 514	0.36 687	0.22 636	0.41 610	0.41 684	0.53 593	0.42 528	0.47 647	0.46 580	0.61 669	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 674	0.21 678	0.16 609	0.16 617

DLCB_ROB	0.28 546	0.16 501	0.34 325	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 631	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

SQANet	0.40 641	0.48 705	0.67 609	0.48 714	0.39 704	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 719	0.15 659	0.40 720	0.21 678	0.45 717	0.31 706

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 325	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.07 201	0.05 37

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 701	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 710	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.13 570

FINET	0.34 602	0.27 634	0.80 644	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 653	0.54 603	0.72 689	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 675	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 612	0.36 678	0.53 546	0.34 676	0.19 592	0.51 659	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 719	0.19 688	0.27 690	0.17 660	0.26 686	0.23 685

NaN_ROB	0.41 643	0.28 637	0.62 590	0.30 655	0.19 592	0.51 659	0.47 701	0.58 648	0.59 657	0.56 677	0.47 587	0.49 619	0.41 634	1.21 723	0.64 676	0.12 567	0.18 681	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 481	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 663

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 489	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.12 550

DStereoO	0.46 663	0.32 667	0.51 535	0.36 687	0.29 690	0.38 591	0.45 693	0.55 613	0.60 662	0.47 647	0.49 595	0.48 613	0.73 707	0.59 577	0.69 682	0.81 744	0.18 681	0.38 717	0.19 673	0.46 718	0.20 663

HBP-ISP	0.33 593	0.30 653	0.72 626	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 688	0.24 684	0.20 675	0.16 609	0.13 570

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 535	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

CBMV	0.33 593	0.21 581	0.54 549	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 651	0.53 593	0.48 599	0.52 666	0.49 595	0.50 627	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 668	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 525	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.07 201	0.08 350

Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 313	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 696	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

SuperB	0.49 672	0.28 637	2.23 739	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 639	0.47 510	0.82 701	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 652	0.68 621	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.98 748	0.14 594

DANet	0.35 607	0.23 606	0.60 579	0.36 687	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 666	0.50 599	0.59 662	0.41 634	0.76 653	0.49 643	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 602	0.26 626	0.45 481	0.29 642	0.18 565	0.40 606	0.37 666	0.57 639	0.47 587	0.50 654	0.50 599	0.62 671	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 617

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 365	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 434	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.06 160

ADCP+	0.45 661	0.24 610	1.15 703	0.25 552	0.22 636	0.56 672	0.39 677	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 675	0.56 560	1.89 747	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

CC-Net-ROB	0.43 652	0.47 703	0.65 603	0.37 693	0.23 649	0.51 659	0.29 614	0.66 691	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 613	0.38 618	0.96 699	0.35 583	0.34 717	0.23 706	0.55 728	0.25 697	0.31 702	0.20 663

PASM	0.45 661	0.35 675	0.90 670	0.35 685	0.33 696	0.39 600	0.38 672	0.50 544	0.61 666	0.52 666	0.51 605	0.62 671	0.45 652	0.93 693	0.48 641	0.26 698	0.29 718	0.29 702	0.33 713	0.29 697	0.26 696

DPSNet	0.47 666	0.24 610	0.93 675	0.27 615	0.20 611	0.75 702	0.57 715	0.84 724	0.79 698	0.47 647	0.51 605	0.60 665	0.69 703	0.87 681	0.71 683	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 672

StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 336	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 612	0.25 615	0.46 489	0.30 655	0.21 619	0.47 643	0.39 677	0.61 667	0.51 620	0.52 666	0.51 605	0.69 693	0.36 605	0.50 521	0.43 624	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

MSAF-DinoV2	0.76 715	0.44 699	1.98 736	0.49 718	0.16 518	0.58 676	0.31 630	0.81 719	0.83 705	0.41 608	0.52 613	0.98 712	0.58 685	4.97 769	1.03 708	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 692	0.27 691	0.26 696

PSMNet-RUCA	0.37 622	0.41 695	0.66 608	0.46 712	0.41 707	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 697	0.14 643	0.33 712	0.21 678	0.31 702	0.22 678

Wz-Net-LNSev	0.34 602	0.29 646	0.91 671	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 640	0.44 631	0.52 613	0.50 627	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

DDUNet	0.41 643	0.50 710	0.48 508	0.44 708	0.39 704	0.46 636	0.32 639	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 657	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 716	0.21 696	0.55 728	0.25 697	0.37 712	0.32 709

APVNet	0.36 612	0.20 566	0.70 621	0.26 587	0.22 636	0.52 668	0.35 657	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 613	0.38 618	0.84 676	0.46 638	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

GwcNet	0.35 607	0.23 606	0.88 666	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 652	0.38 573	0.52 613	0.51 631	0.32 583	0.60 581	0.41 619	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

PS-NSSS	0.32 583	0.30 653	0.46 489	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 674	0.15 638	0.15 601	0.13 570

RTSC	0.39 634	0.28 637	0.78 634	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 708	0.55 676	0.53 620	0.49 619	0.36 605	0.67 620	0.82 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 630

XPNet_ROB	0.33 593	0.20 566	0.43 458	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 659	0.53 620	0.58 660	0.37 614	0.63 603	0.45 632	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

PDISCO_ROB	0.43 652	0.30 653	0.67 609	0.43 704	0.36 701	0.67 690	0.32 639	0.72 706	0.76 694	0.43 624	0.53 620	0.63 679	0.40 630	0.66 616	0.47 640	0.21 678	0.12 620	0.21 674	0.19 673	0.25 677	0.20 663

SCION-MonSter	0.32 583	0.22 596	0.44 468	0.29 642	0.28 680	0.54 670	0.21 473	0.46 500	0.57 652	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 652	0.10 479	0.10 574	0.25 688	0.22 687	0.18 640	0.14 594

Wz-Net-TNSev	0.51 680	0.58 719	1.61 731	0.25 552	0.21 619	0.65 687	0.45 693	0.63 683	0.69 684	0.51 659	0.54 623	0.71 696	0.60 688	1.00 704	0.77 688	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 663

Wz-Net-MNSev	0.36 612	0.26 626	0.79 641	0.26 587	0.21 619	0.59 679	0.38 672	0.55 613	0.56 649	0.48 651	0.54 623	0.53 642	0.36 605	0.60 581	0.44 629	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 269	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.08 293	0.31 706

SAMSARA	0.56 687	0.39 690	0.80 644	0.60 727	0.46 715	1.00 721	1.23 755	0.67 697	0.68 682	0.71 697	0.54 623	0.89 707	0.57 683	0.81 671	0.62 670	0.19 673	0.22 701	0.18 658	0.18 667	0.27 691	0.25 694

w-ln-seven-2	0.36 612	0.29 646	1.06 691	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 640	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 643	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 678	0.21 318	0.27 674	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

fast-acv-ft	0.31 574	0.20 566	0.81 647	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 619	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

anonymity	0.56 687	0.54 717	0.70 621	0.47 713	0.61 729	0.56 672	0.43 689	0.69 701	0.49 608	0.63 687	0.55 628	0.54 646	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.55 729	0.53 745	0.50 725	0.54 736	0.51 720	0.56 729

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 567	0.20 566	0.70 621	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

CBMV_ROB	0.33 593	0.18 536	0.53 546	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 659	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 688	0.23 682	0.21 678	0.14 586	0.15 607

FBW_ROB	0.43 652	0.26 626	0.54 549	0.31 661	0.20 611	0.51 659	0.32 639	0.70 703	0.60 662	0.59 681	0.55 628	0.65 682	0.41 634	1.40 734	0.51 651	0.13 588	0.17 675	0.21 674	0.16 650	0.17 626	0.18 644

YMNet	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

Syn2CoEx	0.36 612	0.31 661	0.78 634	0.34 676	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 649	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

STTRV1_RVC	0.42 646	0.32 667	0.89 669	0.29 642	0.36 701	0.49 654	0.31 630	0.61 667	0.53 634	0.46 639	0.56 635	0.47 606	0.43 647	1.00 704	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.20 671	0.18 667	0.25 677	0.17 630

NCC-stereo	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617

Abc-Net	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 641	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.06 160

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 497	0.19 179	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 641	0.25 382	0.48 667	0.53 539	0.44 629	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.07 262

ADCRef	0.38 629	0.24 610	0.88 666	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 654	0.58 641	0.35 512	0.47 661	0.48 512	1.29 732	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

Ntro	0.58 692	0.64 725	0.92 673	0.66 730	0.50 719	0.77 703	0.36 662	0.66 691	0.70 686	0.50 654	0.59 644	0.65 682	0.51 673	0.75 647	0.45 632	0.56 730	0.32 723	0.56 731	0.34 714	0.63 728	0.46 724

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 542	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 644	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.11 526

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 644	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 663

S-Stereo	0.38 629	0.20 566	1.05 690	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 639	0.55 613	0.66 676	0.39 589	0.59 644	0.49 619	0.41 634	0.75 647	0.40 610	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 672

ADCPNet	0.48 669	0.29 646	1.60 729	0.27 615	0.23 649	0.70 696	0.38 672	0.53 593	0.51 620	0.51 659	0.59 644	0.67 687	0.56 680	0.60 581	1.14 718	0.15 628	0.18 681	0.14 615	0.23 690	0.19 649	0.19 651

z-ln-s-r	0.32 583	0.21 581	0.82 651	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 649	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 679	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

FAT-Stereo	0.36 612	0.18 536	0.73 630	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 657	0.46 639	0.60 649	0.60 665	0.50 670	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 644

stereogan	0.37 622	0.17 521	0.65 603	0.27 615	0.22 636	0.62 685	0.26 584	0.59 654	0.63 672	0.43 624	0.60 649	0.67 687	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 630

edge stereo	0.39 634	0.22 596	0.81 647	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 640	0.53 672	0.60 649	0.71 696	0.50 670	0.78 661	0.40 610	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 630

SHD	0.42 646	0.27 634	0.81 647	0.31 661	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 691	0.94 724	0.63 687	0.60 649	0.59 662	0.47 661	0.59 577	0.58 662	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 678

AANet_RVC	0.31 574	0.22 596	0.50 525	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 640	0.38 573	0.60 649	0.43 580	0.29 543	0.87 681	0.40 610	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SGM-Forest	0.36 612	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 684	0.55 613	0.48 599	0.52 666	0.60 649	0.52 637	0.41 634	0.85 678	0.50 649	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 646	0.30 653	1.18 704	0.26 587	0.22 636	0.58 676	0.31 630	0.62 676	0.81 700	0.58 680	0.61 656	0.53 642	0.36 605	0.57 564	0.65 678	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

CrosDoStereo	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 751	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

DeepStereo_LL	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 751	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 656	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 622	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.08 350

DGSMNet	0.61 697	0.29 646	0.91 671	0.51 720	0.70 734	0.62 685	1.38 757	0.59 654	0.55 646	0.37 558	0.61 656	0.52 637	0.33 586	0.65 612	0.43 624	0.53 726	0.60 752	0.67 733	0.61 742	0.63 728	0.61 739

DispFullNet	0.66 701	0.89 739	1.59 728	0.77 736	1.21 753	0.51 659	0.23 530	0.59 654	0.72 689	0.69 696	0.61 656	0.69 693	0.91 721	0.79 663	0.48 641	0.27 703	0.12 620	0.73 736	0.30 711	0.65 731	0.40 717

MultiAttention	1.02 730	0.13 379	0.43 458	0.35 685	0.43 710	5.36 759	1.71 759	0.69 701	0.53 634	0.36 550	0.63 662	0.55 648	0.22 427	7.60 774	0.43 624	0.09 424	0.06 265	0.14 615	0.24 692	0.26 686	0.30 703

RP	0.35 607	0.22 596	0.51 535	0.31 661	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 656	0.40 599	0.63 662	0.61 669	0.47 661	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 630

RGC	0.39 634	0.32 667	0.64 601	0.34 676	0.27 674	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 664	0.62 671	0.45 652	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 674	0.20 675	0.18 640	0.19 651

Wz-Net-SNSev	0.43 652	0.41 695	1.27 712	0.30 655	0.21 619	0.44 628	0.41 684	0.61 667	0.65 674	0.46 639	0.65 665	0.62 671	0.39 625	0.74 646	0.59 663	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

THIR-Stereo	0.29 559	0.12 305	0.41 434	0.19 179	0.11 203	0.28 458	0.72 727	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 665	0.34 498	0.50 670	0.57 564	0.45 632	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 489	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 667	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

ccnet	0.42 646	0.31 661	0.48 508	0.27 615	0.32 695	0.60 682	0.32 639	0.65 685	0.46 582	0.53 672	0.66 667	0.56 652	0.45 652	0.72 636	0.61 668	0.26 698	0.19 688	0.24 684	0.21 678	0.26 686	0.22 678

ADCMid	0.49 672	0.34 673	1.13 701	0.26 587	0.21 619	0.51 659	0.37 666	0.57 639	0.54 640	0.75 702	0.66 667	0.62 671	0.64 699	0.64 605	1.68 739	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 630

AnyNet_C32	0.51 680	0.40 691	1.10 699	0.29 642	0.28 680	0.59 679	0.58 716	0.54 603	0.60 662	0.62 685	0.66 667	0.54 646	0.54 676	0.78 661	1.74 744	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 663

FADE	4.32 762	1.06 747	4.35 753	0.71 733	0.76 740	0.73 697	0.50 708	1.85 752	1.52 748	0.75 702	0.66 667	1.17 722	2.69 757	2.83 753	1.96 751	24.23 801	4.70 775	17.35 792	17.61 791	0.49 719	0.44 720

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 535	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 672	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

psmorigin	0.50 676	0.25 615	3.03 749	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 689	0.68 672	0.71 696	0.51 673	0.85 678	0.45 632	0.14 613	0.17 675	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 672

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 680	0.50 710	0.86 663	0.39 697	0.24 657	0.84 711	0.55 713	0.56 629	0.62 668	0.60 682	0.68 672	0.62 671	0.42 643	1.13 718	0.43 624	0.23 685	0.27 714	0.27 690	0.35 715	0.25 677	0.29 702

AF-Net	0.37 622	0.26 626	0.56 563	0.32 667	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 673	0.42 618	0.68 672	0.65 682	0.49 668	0.57 564	0.44 629	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

Nwc_Net	0.37 622	0.25 615	0.68 614	0.31 661	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 685	0.50 616	0.37 558	0.69 676	0.58 660	0.45 652	0.60 581	0.40 610	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 678	0.14 586	0.13 570

WZ-Net	0.52 684	0.38 689	1.90 735	0.30 655	0.24 657	0.57 675	0.48 705	0.62 676	0.78 697	0.50 654	0.71 677	0.68 691	0.54 676	0.98 703	0.84 694	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 663

ADCL	0.47 666	0.22 596	1.00 684	0.27 615	0.19 592	0.74 699	0.64 721	0.54 603	0.69 684	0.56 677	0.71 677	0.55 648	0.60 688	0.60 581	1.43 734	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

ADCS	0.58 692	0.40 691	1.35 717	0.29 642	0.24 657	0.55 671	0.45 693	0.67 697	0.83 705	0.76 704	0.71 677	0.68 691	0.60 688	0.76 653	2.23 753	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 678

MDST_ROB	0.48 669	0.14 433	0.95 678	0.30 655	0.21 619	1.33 738	0.32 639	0.77 711	0.56 649	1.06 727	0.71 677	0.49 619	0.35 601	1.26 726	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

ACVNet-4b	0.72 708	0.81 734	1.33 716	0.72 734	0.50 719	0.80 709	0.31 630	0.71 705	0.80 699	0.50 654	0.72 681	0.95 710	0.43 647	0.96 699	1.20 726	1.13 756	0.21 696	0.76 738	0.45 725	0.65 731	0.46 724

MFN_U_SF_RVC	0.56 687	0.51 712	1.19 705	0.38 695	0.22 636	0.69 693	0.27 591	0.80 717	0.67 679	0.73 698	0.74 682	0.87 704	0.61 697	0.81 671	0.76 685	0.29 711	0.27 714	0.32 708	0.37 719	0.32 705	0.31 706

otaku	0.57 690	0.62 724	0.87 665	0.63 729	0.44 713	0.73 697	0.37 666	0.65 685	0.66 676	0.51 659	0.75 683	0.66 686	0.45 652	0.69 623	0.46 638	0.53 726	0.34 725	0.55 728	0.35 715	0.60 726	0.45 721

ACVNet_1	0.72 708	0.81 734	1.37 719	0.72 734	0.53 723	0.77 703	0.42 687	0.85 727	0.90 712	0.74 701	0.75 683	1.32 728	0.72 706	1.02 707	0.55 656	0.54 728	0.31 721	0.71 735	0.35 715	0.64 730	0.45 721

GANet	0.36 612	0.22 596	0.49 514	0.29 642	0.17 543	0.41 610	0.38 672	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 683	0.55 648	0.40 630	0.94 695	0.41 619	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

MADNet+	1.01 728	1.16 751	4.72 759	0.70 732	0.47 716	1.24 734	0.96 743	0.97 731	0.89 710	0.65 691	0.77 686	0.87 704	0.85 719	2.09 748	1.68 739	0.38 722	0.39 729	0.31 706	0.27 706	0.43 715	0.39 716

CSAN	0.50 676	0.35 675	0.78 634	0.36 687	0.23 649	0.56 672	0.59 718	0.61 667	0.70 686	0.64 689	0.78 687	0.65 682	0.60 688	1.38 733	0.62 670	0.21 678	0.17 675	0.20 671	0.20 675	0.18 640	0.18 644

RainbowNet	0.72 708	0.89 739	1.02 687	0.82 738	0.63 731	0.78 706	0.52 710	0.81 719	0.93 722	0.60 682	0.79 688	0.80 701	0.60 688	0.80 667	0.57 657	0.78 742	0.55 748	0.78 739	0.49 729	0.76 738	0.58 732

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 409	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 689	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

zh-sn7	0.48 669	0.51 712	1.43 720	0.29 642	0.20 611	0.47 643	0.39 677	0.57 639	0.62 668	0.52 666	0.81 690	0.52 637	0.56 680	1.05 709	0.87 698	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 617

SDNR	0.42 646	0.21 581	0.82 651	0.21 318	0.18 565	1.27 735	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 690	0.38 533	0.27 511	1.19 720	0.38 594	0.23 685	0.24 708	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 663

Consistency-Raft	0.55 686	0.48 705	1.02 687	0.45 709	0.49 718	0.49 654	0.47 701	0.72 706	0.72 689	0.45 635	0.82 692	0.47 606	0.60 688	0.50 521	0.63 673	0.39 723	0.39 729	0.44 722	0.51 732	0.52 721	0.37 714

aanetorigin	0.39 634	0.29 646	1.09 695	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 666	0.33 323	0.47 587	0.94 716	0.82 692	0.52 637	0.54 676	0.49 517	0.50 649	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

SGM_RVC	0.50 676	0.19 553	0.50 525	0.25 552	0.15 485	0.69 693	0.39 677	0.68 700	0.82 701	0.95 719	0.84 694	1.13 717	0.76 708	1.16 719	0.60 667	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 629	0.29 646	0.69 615	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 679	0.57 679	0.85 695	0.51 631	0.40 630	0.71 630	0.52 652	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 703	0.64 725	1.06 691	0.45 709	0.27 674	1.40 742	0.58 716	0.78 713	0.92 718	0.84 708	0.86 696	0.88 706	0.68 702	1.33 731	0.68 681	0.37 721	0.29 718	0.34 713	0.36 718	0.43 715	0.37 714

MFMNet_re	0.72 708	0.76 732	0.99 683	0.62 728	0.70 734	0.77 703	0.67 723	0.75 709	0.83 705	0.78 706	0.86 696	0.69 693	0.78 709	0.71 630	0.61 668	0.66 735	0.59 751	0.61 732	0.58 741	0.68 734	0.71 743

SPS-STEREO	0.69 705	0.61 723	0.98 682	0.52 723	0.57 725	0.74 699	0.50 708	0.78 713	0.62 668	0.95 719	0.86 696	0.94 708	0.70 704	1.01 706	0.87 698	0.58 732	0.51 742	0.50 725	0.50 731	0.55 723	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 698	0.37 684	2.40 743	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 707	0.41 440	1.06 730	1.38 737	0.87 699	0.62 671	0.95 722	0.65 612	1.65 738	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 630

RTS	0.78 716	0.48 705	4.68 757	0.34 676	0.28 680	1.12 726	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 700	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

RTSA	0.78 716	0.48 705	4.68 757	0.34 676	0.28 680	1.12 726	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 700	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

2222	0.57 690	0.36 678	1.06 691	0.45 709	0.25 665	0.89 716	1.27 756	0.66 691	0.59 657	0.51 659	0.91 702	1.08 715	0.57 683	0.84 676	0.84 694	0.21 678	0.15 659	0.25 688	0.18 667	0.25 677	0.15 607

AANet	0.49 672	0.42 697	1.56 726	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 718	0.92 713	0.93 703	0.84 703	0.67 700	0.59 577	0.59 663	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

FTStereo	0.28 546	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 712	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 704	0.30 459	0.56 680	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.19 651

zh-mn7	0.46 663	0.45 700	1.48 722	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 701	0.65 691	0.96 705	0.49 619	0.38 618	0.88 684	0.63 673	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

z-mn7	0.44 658	0.40 691	1.09 695	0.25 552	0.18 565	0.61 683	0.34 653	0.56 629	0.93 722	0.43 624	0.96 705	0.53 642	0.39 625	0.94 695	0.59 663	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

AnyNet_C01	0.65 700	0.58 719	2.60 746	0.32 667	0.26 670	0.88 714	0.61 719	0.63 683	0.62 668	0.68 694	0.96 705	0.76 699	0.60 688	0.96 699	1.43 734	0.16 644	0.16 668	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 685

SANet	0.53 685	0.28 637	0.96 680	0.26 587	0.15 485	0.69 693	0.44 692	0.67 697	1.34 742	0.67 693	0.98 708	0.94 708	0.71 705	0.89 686	0.76 685	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 617

tt	4.71 765	0.10 158	3.94 751	2.06 761	1.53 758	10.14 774	16.88 777	9.27 778	4.98 767	1.39 738	1.02 709	4.68 759	4.90 767	3.35 758	5.86 772	5.76 775	9.15 784	2.24 770	2.53 770	3.10 763	1.32 760

EDNetEfficientorigin	7.51 771	0.52 716	140.47 805	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 727	1.28 734	1.02 709	0.83 702	0.84 717	0.75 647	0.99 706	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 678

PVD	0.58 692	0.34 673	0.84 659	0.39 697	0.31 694	0.59 679	0.47 701	0.80 717	1.25 739	0.92 713	1.09 711	0.79 700	0.82 714	0.85 678	0.76 685	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.18 667	0.27 691	0.35 713

JetBlue	1.14 734	0.76 732	2.36 741	0.59 726	0.75 737	3.04 754	1.78 760	1.11 733	0.90 712	0.94 716	1.10 712	1.66 736	1.28 738	2.09 748	1.72 743	0.43 725	0.36 727	0.38 717	0.38 721	0.58 725	0.56 729

1111	0.79 718	0.31 661	1.57 727	0.39 697	0.28 680	1.14 728	0.99 745	0.83 722	0.96 725	0.97 722	1.11 713	1.23 723	1.18 732	1.73 742	1.70 742	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.21 678	0.29 697	0.26 696

LSM	1.64 746	0.40 691	2.56 745	2.02 760	17.61 783	0.51 659	0.52 710	0.61 667	0.76 694	0.82 707	1.11 713	0.63 679	0.54 676	0.75 647	0.49 643	0.16 644	0.24 708	0.18 658	0.21 678	0.25 677	2.42 764

PWCK	1.00 726	1.17 752	1.70 733	0.91 741	0.41 707	1.19 731	0.92 741	1.10 732	1.14 736	1.16 732	1.14 715	1.25 725	0.88 720	1.75 744	1.04 710	0.87 747	0.50 740	0.87 742	0.53 735	0.96 747	0.52 727

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 716	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

mmmmmm	0.68 703	0.42 697	1.12 700	0.43 704	0.27 674	1.09 724	0.64 721	0.77 711	1.20 738	0.94 716	1.17 717	1.08 715	0.82 714	1.06 710	1.04 710	0.22 683	0.24 708	0.31 706	0.27 706	0.29 697	0.23 685

coex-ft	3.44 756	0.73 731	48.55 803	0.24 511	0.19 592	0.50 658	0.43 689	0.47 510	2.40 756	7.03 773	1.20 718	0.97 711	2.23 752	0.73 638	1.92 748	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 719

G-Net	0.46 663	0.25 615	0.86 663	0.34 676	0.28 680	0.90 717	0.35 657	0.47 510	0.45 564	0.68 694	1.22 719	0.64 681	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 651

pmcnn	0.50 676	0.20 566	0.78 634	0.24 511	0.26 670	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 674	1.23 720	2.52 749	0.37 614	0.77 659	0.95 704	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

PWCDC_ROB	0.38 629	0.30 653	0.60 579	0.33 673	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 710	0.42 618	1.26 721	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

MeshStereo	0.58 692	0.27 634	0.67 609	0.22 392	0.17 543	0.66 689	0.37 666	0.78 713	0.61 666	1.47 748	1.30 722	1.65 735	0.79 710	1.12 716	0.59 663	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
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
DStereoFS	0.84 720	0.66 727	0.80 644	0.53 724	0.50 719	1.23 733	0.55 713	0.94 729	1.32 741	0.89 710	1.32 723	1.04 714	2.32 754	1.29 729	1.14 718	0.31 714	0.35 726	0.30 704	0.39 722	0.34 706	0.60 735

UNDER WATER-64	1.55 744	1.19 753	2.52 744	1.31 754	0.95 749	2.12 748	1.21 754	1.45 742	3.19 758	1.43 743	1.32 723	2.64 750	2.04 750	1.63 739	1.83 745	1.11 754	0.67 759	1.28 754	0.92 755	1.19 752	1.02 755

ELAS_RVC	0.74 712	0.36 678	1.00 684	0.37 693	0.33 696	0.88 714	0.93 742	0.83 722	1.08 732	1.35 736	1.33 725	1.24 724	1.33 740	1.06 710	0.95 704	0.27 703	0.25 711	0.29 702	0.27 706	0.30 701	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 722	0.87 738	1.25 710	0.82 738	0.62 730	0.97 720	0.62 720	1.14 734	1.42 744	1.00 723	1.40 726	1.47 731	0.84 717	1.11 714	0.66 679	0.61 733	0.43 732	0.78 739	0.49 729	0.75 737	0.52 727

WCMA_ROB	0.51 680	0.21 581	0.65 603	0.25 552	0.21 619	0.58 676	0.32 639	0.54 603	0.55 646	0.95 719	1.40 726	1.28 726	0.81 713	0.73 638	0.62 670	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 651

IMH-64-1	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 718	0.71 725	1.27 735	1.10 734	0.89 710	1.45 728	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 735

IMH-64	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 718	0.71 725	1.27 735	1.10 734	0.89 710	1.45 728	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 735

UNDER WATER	1.59 745	1.22 754	2.36 741	1.38 755	1.03 750	1.67 745	1.10 750	1.54 747	3.63 760	1.44 744	1.47 730	2.85 752	2.25 753	1.67 740	1.94 749	1.06 752	0.62 755	1.31 755	0.93 756	1.21 754	1.02 755

MSMD_ROB	0.60 696	0.33 670	0.61 582	0.30 655	0.25 665	0.86 713	0.35 657	0.55 613	0.67 679	1.10 729	1.49 731	1.76 738	0.97 725	0.88 684	0.49 643	0.23 685	0.21 696	0.27 690	0.27 706	0.25 677	0.24 691

nnnnnnn	0.74 712	0.33 670	1.35 717	0.42 702	0.35 699	0.79 708	0.46 696	0.82 721	1.08 732	1.05 726	1.50 732	1.57 733	0.98 726	1.12 716	1.09 717	0.27 703	0.25 711	0.32 708	0.31 712	0.34 706	0.32 709

SGM+DAISY	0.87 721	0.66 727	1.30 715	0.51 720	0.60 728	1.03 722	0.84 739	0.76 710	0.73 692	1.39 738	1.51 733	1.31 727	1.22 734	1.11 714	1.08 712	0.57 731	0.53 745	0.51 727	0.51 732	0.54 722	0.61 739

ELAS	0.74 712	0.36 678	0.85 662	0.36 687	0.33 696	1.36 739	0.77 733	0.93 728	0.92 718	1.41 740	1.53 734	1.16 721	1.17 731	0.95 698	1.03 708	0.26 698	0.25 711	0.28 698	0.28 710	0.31 702	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 732	0.93 742	0.92 673	0.96 742	0.78 741	1.28 736	0.75 730	1.34 738	2.00 753	1.02 725	1.54 735	1.59 734	1.22 734	1.31 730	1.14 718	0.78 742	0.55 748	1.02 748	0.75 750	0.83 739	0.69 742

FCDSN-DC	0.63 698	0.31 661	0.61 582	0.36 687	0.30 691	0.65 687	0.37 666	0.66 691	0.68 682	1.14 731	1.54 735	1.71 737	1.26 736	0.92 691	0.64 676	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.27 691	0.27 701
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 706	0.30 653	0.69 615	0.32 667	0.27 674	0.81 710	0.39 677	0.79 716	0.82 701	1.41 740	1.58 737	1.98 740	1.26 736	1.02 707	0.77 688	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.26 696

FC-DCNN v2	0.71 707	0.30 653	0.67 609	0.32 667	0.27 674	0.84 711	0.39 677	0.84 724	0.85 709	1.44 744	1.64 738	2.09 742	1.28 738	1.06 710	0.80 692	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.25 694

DStereoSA	0.81 719	0.37 684	1.08 694	0.51 720	0.65 732	0.67 690	1.44 758	0.74 708	1.06 730	0.54 674	1.67 739	0.49 619	1.78 746	0.96 699	1.69 741	0.28 708	0.43 732	0.27 690	0.51 732	0.40 714	0.58 732

IMH	1.05 731	0.95 743	1.00 684	1.01 745	0.78 741	1.11 725	0.68 724	1.38 739	1.43 745	1.00 723	1.72 740	1.43 729	1.14 728	1.73 742	0.89 700	1.09 753	0.55 748	0.99 746	0.57 740	0.87 742	0.62 741

NVStereoNet_ROB	0.67 702	0.49 709	0.83 654	0.48 714	0.40 706	0.51 659	0.46 696	0.70 703	0.77 696	0.84 708	1.72 740	1.02 713	0.83 716	1.23 724	0.79 691	0.32 715	0.38 728	0.40 720	0.46 726	0.36 710	0.41 718
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 728	0.89 739	0.93 675	0.83 740	0.66 733	1.18 729	0.81 737	1.40 740	1.57 749	1.11 730	1.76 742	1.45 730	1.19 733	1.50 736	1.14 718	0.61 733	0.62 755	0.70 734	0.68 745	0.66 733	0.60 735

MonStereo1	0.93 725	0.56 718	0.82 651	0.69 731	0.58 726	1.37 740	0.35 657	0.94 729	1.25 739	0.93 715	1.90 743	1.52 732	2.10 751	1.27 727	0.77 688	0.69 736	0.33 724	0.75 737	0.47 728	0.70 735	0.57 731

LVE	1.13 733	1.02 744	1.28 713	1.01 745	0.80 744	1.29 737	0.81 737	1.47 743	1.96 751	1.07 728	1.90 743	1.90 739	1.01 727	1.48 735	0.91 701	0.93 750	0.61 754	0.94 743	0.69 746	0.87 742	0.75 747

JetRed	2.30 753	2.64 761	6.12 765	1.12 752	1.38 757	5.85 767	3.29 764	1.99 753	1.67 750	1.98 756	1.95 745	2.16 746	1.60 745	2.48 752	4.10 762	1.05 751	1.60 765	1.09 749	1.01 758	1.67 760	1.28 759

Dean	1.17 735	1.04 746	1.49 724	1.03 747	0.78 741	1.20 732	0.77 733	1.48 744	1.96 751	1.28 734	1.99 746	2.15 743	1.14 728	1.25 725	1.00 707	0.81 744	0.60 752	1.01 747	0.69 746	0.92 746	0.74 746

SGM-ForestM	1.36 737	0.28 637	0.79 641	0.26 587	0.16 518	2.26 751	1.00 746	1.42 741	1.46 747	2.38 760	2.05 747	5.95 764	2.66 756	2.95 754	2.46 755	0.17 656	0.18 681	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 644

LE_ROB	1.76 747	0.20 566	2.68 747	0.48 714	0.52 722	0.78 706	0.96 743	0.84 724	6.61 770	7.40 774	2.08 748	2.08 741	4.83 766	1.27 727	3.79 760	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

WAO-8	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 746	0.75 730	1.84 749	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 743	1.43 742	3.17 755	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 743

Venus	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 746	0.75 730	1.84 749	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 743	1.43 742	3.17 755	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 743

TorneroNet-64	1.43 740	1.03 745	1.20 706	1.10 749	0.86 747	2.26 751	0.73 728	1.84 749	3.84 764	1.25 733	2.25 751	2.69 751	1.42 741	1.76 745	1.43 734	0.76 741	0.50 740	1.09 749	0.66 744	1.23 755	0.76 748

TCMNet-wrong-test	4.29 759	5.57 768	4.65 756	11.33 777	10.39 770	5.73 766	4.48 771	4.13 765	1.02 726	1.91 755	2.39 752	6.16 768	3.62 762	3.84 765	4.50 764	1.99 762	0.47 736	1.97 763	1.69 762	5.69 769	4.31 770

noway4	4.32 762	5.81 771	4.75 760	11.39 780	10.47 775	5.70 765	4.50 772	4.14 766	0.90 712	1.83 750	2.44 753	6.16 768	3.63 763	3.66 763	4.60 769	2.00 765	0.47 736	2.03 767	1.73 763	5.80 774	4.40 774

zzzz4	4.31 760	5.77 769	4.85 763	11.37 778	10.45 773	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.91 717	1.87 752	2.47 754	6.11 766	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 772

noway2	4.26 757	5.26 766	4.63 755	11.29 776	10.43 771	5.62 761	4.46 767	4.09 763	0.90 712	1.87 752	2.47 754	6.20 771	3.67 765	3.62 760	4.54 765	1.97 760	0.46 734	2.02 764	1.74 764	5.72 771	4.32 771

noway1	4.31 760	5.77 769	4.81 762	11.37 778	10.45 773	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.90 712	1.87 752	2.48 756	6.11 766	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 772

noway3	4.27 758	5.33 767	4.61 754	11.26 775	10.44 772	5.62 761	4.46 767	4.12 764	0.92 718	1.86 751	2.49 757	6.19 770	3.66 764	3.74 764	4.54 765	1.97 760	0.46 734	2.03 767	1.74 764	5.69 769	4.21 769

MADNet++	2.26 752	1.80 759	2.06 737	2.13 762	1.97 759	2.61 753	1.79 761	2.38 758	2.16 754	2.75 762	2.65 758	2.38 747	2.43 755	3.17 755	3.21 757	2.17 766	1.95 768	1.94 762	1.63 761	2.06 761	2.01 763

xyz-stereo	1.40 738	0.10 158	17.09 785	0.18 115	0.07 3	4.78 758	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 759	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.06 171	0.06 113	0.05 37

MANE	1.41 739	0.36 678	0.74 631	0.43 704	0.41 707	2.16 749	0.80 735	2.39 759	3.38 759	2.22 759	3.06 760	3.54 756	2.73 758	2.15 750	1.94 749	0.28 708	0.27 714	0.30 704	0.46 726	0.28 696	0.34 711

notaker	1.45 741	1.34 755	1.48 722	1.40 756	1.07 751	1.18 729	0.85 740	1.48 744	1.40 743	1.51 749	3.46 761	2.40 748	1.81 747	1.76 745	1.45 737	1.11 754	0.69 760	1.38 756	0.87 754	1.31 757	0.97 754

DPSimNet_ROB	4.34 764	4.23 762	6.89 767	3.67 763	3.68 761	4.75 757	5.21 773	2.67 760	3.68 761	5.82 770	3.95 762	5.57 760	6.72 771	3.46 759	4.48 763	4.05 773	2.88 771	4.68 774	3.12 774	3.69 764	3.62 768

fsdfsdds	1.26 736	0.33 670	1.44 721	0.43 704	0.59 727	2.19 750	1.14 753	1.28 737	2.36 755	2.10 758	4.10 763	3.15 754	1.94 748	1.09 713	1.28 730	0.22 683	0.19 688	0.34 713	0.25 697	0.36 710	0.34 711

ktn	1.77 748	1.36 756	1.22 707	1.43 757	1.14 752	1.52 743	1.08 749	1.51 746	3.96 765	2.77 763	4.69 764	3.35 755	1.46 744	1.69 741	1.25 729	1.43 758	0.77 762	1.45 757	0.99 757	1.32 758	0.96 752

HanzoNet	2.97 755	1.69 758	2.29 740	1.74 759	1.33 756	1.53 744	1.03 747	1.99 753	2.64 757	5.51 769	5.16 765	5.90 763	6.82 772	4.32 767	3.29 758	3.16 769	2.02 770	1.92 760	2.87 772	2.24 762	1.89 762

TorneroNet	2.22 751	1.08 748	1.24 709	1.14 753	0.90 748	5.58 760	0.80 735	2.12 755	8.69 773	2.58 761	5.42 766	3.88 757	1.97 749	1.78 747	1.87 746	0.86 746	0.54 747	1.15 753	0.74 749	1.23 755	0.85 751

ASD4	7.23 770	6.65 772	7.69 769	5.24 766	5.62 764	11.85 775	20.36 778	7.57 774	7.14 771	6.55 771	5.47 767	5.99 765	5.78 768	7.22 773	9.24 776	4.85 774	4.44 774	6.40 781	5.19 775	6.53 775	4.89 775

KSHMR	1.89 749	1.36 756	1.60 729	1.47 758	1.22 754	1.38 741	1.06 748	1.79 748	5.97 769	1.42 742	5.65 768	2.98 753	1.14 728	2.23 751	1.20 726	1.27 757	1.12 764	1.46 758	1.10 759	1.32 758	1.15 757

light-stereo	2.37 754	0.69 729	3.61 750	3.84 764	3.41 760	4.04 756	0.31 630	2.13 756	1.45 746	3.61 765	6.33 769	6.90 773	0.63 698	4.83 768	1.28 730	0.71 738	0.74 761	0.32 708	0.39 722	1.20 753	0.96 752

TARStereo	1.99 750	0.26 626	2.90 748	0.33 673	1.30 755	3.07 755	2.37 762	2.20 757	4.84 766	3.25 764	6.38 770	4.33 758	3.05 759	1.33 731	1.21 728	0.23 685	0.18 681	0.24 684	0.81 753	0.29 697	1.26 758

USTest	6.88 769	5.23 765	5.63 764	7.22 769	7.29 765	14.34 778	22.76 779	8.48 775	9.32 774	5.42 768	6.39 771	6.29 772	6.64 770	6.92 772	8.62 775	1.94 759	3.29 772	2.16 769	2.55 771	3.85 765	3.29 767

BEATNet-Init1	4.73 767	2.61 760	13.29 783	0.58 725	0.53 723	10.12 773	3.33 765	4.83 769	5.01 768	8.75 776	8.51 772	14.08 785	7.60 774	7.70 775	5.34 770	0.28 708	0.28 717	0.34 713	0.37 719	0.57 724	0.45 721

xxxxx1	15.27 781	9.54 777	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 780	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 781	9.20 785	31.85 801	44.72 803	12.84 781	13.69 783

tt_ll	15.27 781	9.54 777	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 780	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 781	9.20 785	31.85 801	44.72 803	12.84 781	13.69 783

ff	15.27 781	9.54 777	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 780	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 781	9.20 785	31.85 801	44.72 803	12.84 781	13.69 783

Selective-IGEV-i1pa	5.57 768	7.99 773	4.76 761	0.80 737	0.45 714	12.99 776	3.60 766	9.25 777	7.43 772	6.97 772	9.87 776	8.94 774	7.26 773	14.66 786	5.65 771	3.55 770	1.08 763	1.93 761	0.72 748	0.73 736	2.79 766

iinet-test	10.78 776	9.29 774	9.70 771	10.48 770	10.68 776	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 777	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 776

IINet	10.78 776	9.29 774	9.70 771	10.48 770	10.68 776	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 777	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 776

Anonymous_1	16.62 785	9.35 776	9.84 773	10.66 772	14.64 780	18.66 785	27.12 787	12.64 784	13.51 784	10.76 784	10.30 779	10.13 779	10.60 778	11.06 781	12.74 781	15.87 792	7.74 779	16.92 791	43.48 802	58.66 805	7.68 780

DGTPSM_ROB	8.34 772	5.10 763	10.37 781	5.31 767	10.18 768	8.33 769	23.60 783	6.06 772	13.41 782	4.90 766	10.87 780	5.65 761	10.44 776	6.17 770	12.59 777	3.74 771	7.55 777	3.69 771	7.26 780	4.14 766	7.46 778

DPSMNet_ROB	8.40 773	5.11 764	10.49 782	5.58 768	10.25 769	8.34 770	23.62 784	6.07 773	13.45 783	4.93 767	10.88 781	5.66 762	10.44 776	6.24 771	12.64 778	3.98 772	7.61 778	3.76 772	7.30 781	4.20 767	7.51 779

DPSM_ROB	11.49 779	9.87 780	10.35 779	11.13 773	11.31 778	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 783	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 781

DPSM	11.49 779	9.87 780	10.35 779	11.13 773	11.31 778	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 783	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 781

UHP	4.71 765	0.60 721	7.05 768	0.48 714	0.70 734	9.17 771	2.53 763	5.32 771	14.17 785	8.26 775	14.83 784	9.91 776	8.72 775	4.02 766	3.96 761	0.41 724	0.31 721	0.37 716	0.56 739	1.09 750	1.78 761

LRCNet_RVC	10.90 778	14.34 785	9.35 770	15.35 781	8.04 767	1.08 723	0.34 653	8.78 776	0.70 686	12.63 785	16.05 785	9.85 775	6.54 769	8.57 776	6.34 773	20.27 797	5.40 776	23.70 798	21.88 799	14.87 784	13.83 787

real-time stereo	19.07 787	18.91 788	16.59 784	20.12 784	17.29 782	28.07 790	33.08 790	22.27 791	20.40 791	19.30 790	17.17 786	20.25 787	17.40 788	21.10 789	19.76 789	15.87 792	14.54 788	15.28 790	13.39 782	16.88 792	13.78 786

HaxPig	17.72 786	20.22 796	19.73 786	16.53 782	16.51 781	9.27 772	9.33 774	14.34 787	13.27 779	18.65 787	18.70 787	17.35 786	16.77 787	17.04 787	16.45 787	22.05 800	20.89 797	22.27 797	21.53 794	21.29 796	22.13 801

fast-reg	23.64 795	20.51 797	23.42 796	23.22 794	24.75 797	38.73 799	55.47 795	26.85 795	28.86 799	20.12 791	21.73 788	21.64 790	22.22 790	24.30 797	27.54 799	13.91 791	16.52 795	14.85 789	15.62 790	16.91 793	15.71 795

LSM0	24.24 796	19.98 795	22.32 795	24.22 795	40.14 802	38.48 796	55.20 793	26.95 798	28.57 793	20.49 792	21.83 789	22.26 797	22.75 794	24.22 796	27.30 792	13.66 790	16.32 789	12.19 788	14.15 783	16.10 791	17.66 796

MEDIAN_ROB	21.21 788	24.62 800	23.47 797	19.58 783	19.65 787	13.22 777	10.96 775	17.88 788	17.00 788	22.14 799	22.02 790	20.86 789	20.36 789	21.06 788	19.71 788	25.63 802	24.13 798	26.21 799	25.20 800	25.17 799	25.38 804

RAFT-FEzeroshot	23.10 789	19.88 791	20.56 789	22.49 789	22.75 790	38.38 792	55.50 797	26.84 793	28.66 794	20.60 794	22.10 791	22.05 792	22.74 792	24.00 792	27.37 796	13.59 784	16.48 791	12.14 782	14.28 785	15.96 787	15.54 791

RAFT-FE	23.10 789	19.88 791	20.56 789	22.49 789	22.75 790	38.38 792	55.50 797	26.84 793	28.66 794	20.60 794	22.10 791	22.05 792	22.74 792	24.00 792	27.37 796	13.59 784	16.48 791	12.14 782	14.28 785	15.96 787	15.54 791

CasAABBNet	23.10 789	19.86 789	20.64 791	22.47 788	22.73 788	38.41 795	55.50 797	26.89 796	28.70 796	20.61 796	22.15 793	22.08 795	22.75 794	23.99 790	27.36 794	13.59 784	16.48 791	12.14 782	14.27 784	15.95 785	15.53 790

Hybrid-DGEV	23.16 793	19.94 794	20.96 794	22.49 789	22.75 790	38.51 797	55.52 800	27.09 800	28.90 800	20.58 793	22.25 794	22.00 791	22.80 796	24.11 795	27.33 793	13.60 787	16.47 790	12.14 782	14.30 788	15.95 785	15.54 791

Selective-RAFT-Error	23.16 793	19.93 793	20.87 793	22.54 793	22.81 793	38.52 798	55.47 795	27.01 799	28.83 798	20.66 797	22.25 794	22.09 796	22.80 796	24.09 794	27.36 794	13.61 789	16.48 791	12.15 786	14.28 785	15.99 790	15.57 794

FlowAnything	23.14 792	19.87 790	20.79 792	22.50 792	22.74 789	38.39 794	55.46 794	26.89 796	28.72 797	20.77 798	22.29 796	22.07 794	22.72 791	23.99 790	27.41 798	13.60 787	16.55 796	12.15 786	14.36 789	15.97 789	15.52 789

RSGM-EC	29.65 798	17.75 786	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 791	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 797	30.14 799	23.59 798	41.87 803	45.99 804	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 799

acva	29.65 798	17.75 786	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 791	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 797	30.14 799	23.59 798	41.87 803	45.99 804	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 799

AVERAGE_ROB	25.43 797	29.06 801	27.24 798	24.63 796	24.20 796	17.73 782	12.61 776	22.29 792	21.39 792	26.79 801	26.16 799	25.20 798	24.64 800	25.07 798	23.53 790	29.96 803	28.40 803	30.60 800	29.58 801	29.72 800	29.84 805

zzzzzz3	33.80 801	21.93 798	29.35 799	40.69 801	40.71 803	54.58 801	75.81 803	38.06 802	43.73 803	30.21 802	32.81 800	33.59 803	36.40 803	35.16 799	41.64 802	19.24 794	24.62 799	18.35 793	21.58 795	19.15 794	18.48 797

zzz1	33.83 802	21.95 799	29.58 800	40.69 801	40.71 803	54.57 800	75.77 802	38.08 803	43.79 804	30.23 803	32.84 801	33.61 804	36.40 803	35.19 800	41.64 802	19.25 795	24.62 799	18.36 794	21.58 795	19.16 795	18.49 798

zzzz2	34.86 803	30.12 802	31.42 801	34.23 797	34.22 800	58.04 802	83.74 804	40.88 804	43.54 801	31.10 804	33.46 802	32.70 801	33.88 801	35.86 801	41.00 800	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 802

noway5	34.86 803	30.12 802	31.42 801	34.23 797	34.22 800	58.04 802	83.74 804	40.88 804	43.54 801	31.10 804	33.46 802	32.70 801	33.88 801	35.86 801	41.00 800	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 802

Selective-IGEV-i16pa	30.47 800	41.93 804	4.02 752	0.49 718	0.37 703	96.94 805	0.74 729	60.26 806	58.76 805	17.24 786	64.39 804	38.26 805	49.53 805	106.11 806	26.15 791	19.96 796	3.42 773	4.39 773	1.81 768	0.39 713	14.22 788

PML	16.10 784	12.82 784	6.78 766	5.23 765	7.76 766	33.92 791	66.56 801	5.30 770	10.28 775	26.12 800	68.59 805	20.51 788	13.49 786	10.06 777	6.78 774	5.96 776	2.00 769	6.04 780	2.18 769	8.96 780	2.60 765

test_example2	101.33 805	108.28 805	68.15 804	98.43 803	106.93 805	89.75 804	102.43 806	36.80 801	97.65 806	129.04 806	130.15 806	65.26 806	66.62 806	92.11 805	80.24 806	144.10 806	199.48 806	81.81 806	103.01 806	125.01 806	101.27 806

ccccc	256.34 806	256.29 806	313.62 806	354.40 806	364.36 806	149.10 806	168.46 807	152.89 807	131.30 807	153.93 807	155.56 807	164.00 807	204.39 807	268.02 807	295.19 807	390.55 807	349.22 807	244.59 807	219.82 807	412.30 807	378.83 807

Low-res two-view benchmark