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

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 40	0.17 127	0.35 49	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 37	0.21 51	0.14 15	0.15 30	0.27 34	0.16 8	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 221

2.75w_new	0.21 19	0.21 27	0.57 19	0.20 6	0.14 45	0.40 87	0.18 79	0.47 106	0.36 66	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.19 95	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 10

monsters	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.23 53	0.28 353	0.42 107	0.14 20	0.46 90	0.31 17	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.14 17	0.43 179	0.20 70	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 106	0.06 1	0.06 1

LACA2	0.25 61	0.74 420	1.30 137	0.20 6	0.10 2	0.39 76	0.17 61	0.32 11	0.36 66	0.15 6	0.15 17	0.18 60	0.14 17	0.22 4	0.14 1	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1

MatchStereo	0.24 55	0.38 236	1.37 153	0.20 6	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 54	0.40 107	0.14 4	0.25 89	0.15 33	0.15 30	0.25 15	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 58	0.17 1	0.12 11	0.32 32	0.12 4	0.33 14	0.46 175	0.15 6	0.15 17	0.16 40	0.19 95	0.23 8	0.18 24	0.10 192	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 41	0.20 6	0.12 11	0.30 21	0.14 20	0.29 6	0.28 13	0.16 14	0.13 12	0.18 60	0.15 30	0.25 15	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 33	0.20 6	0.13 28	0.36 57	0.13 9	0.35 19	0.31 17	0.16 14	0.14 16	0.17 49	0.15 30	0.25 15	0.23 123	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

LCMNet	0.20 8	0.21 27	0.61 26	0.20 6	0.13 28	0.39 76	0.14 20	0.34 18	0.34 36	0.16 14	0.16 23	0.16 40	0.15 30	0.27 34	0.22 112	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 41

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 6	0.11 5	0.39 76	0.15 33	0.35 19	0.27 8	0.18 31	0.15 17	0.17 49	0.16 41	0.26 29	0.21 90	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 65

BridgeDepth	0.19 4	0.30 158	0.55 14	0.23 53	0.09 1	0.38 72	0.15 33	0.32 11	0.33 30	0.16 14	0.12 9	0.23 93	0.19 95	0.27 34	0.15 3	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

asda	0.22 41	0.25 82	0.70 53	0.21 17	0.16 98	0.43 113	0.16 50	0.44 77	0.35 44	0.22 66	0.20 44	0.14 15	0.20 107	0.25 15	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.25w	0.21 19	0.22 43	0.51 2	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.42 61	0.34 36	0.23 88	0.27 110	0.14 15	0.18 74	0.33 100	0.24 148	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4w-stereo	0.20 8	0.21 27	0.57 19	0.21 17	0.15 71	0.39 76	0.13 9	0.39 40	0.33 30	0.22 66	0.21 51	0.13 4	0.20 107	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.5w	0.21 19	0.23 61	0.50 1	0.22 40	0.15 71	0.39 76	0.19 89	0.47 106	0.36 66	0.21 55	0.22 63	0.13 4	0.17 50	0.33 100	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.75w	0.21 19	0.21 27	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.30 16	0.22 66	0.20 44	0.13 4	0.18 74	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.55 14	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.14 20	0.43 69	0.33 30	0.21 55	0.24 82	0.14 15	0.18 74	0.34 112	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 2	0.22 40	0.13 28	0.41 94	0.20 110	0.50 128	0.34 36	0.25 116	0.23 72	0.13 4	0.23 143	0.24 10	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

FoundationStereo	0.20 8	0.30 158	0.81 66	0.21 17	0.22 256	0.21 4	0.16 50	0.25 3	0.38 81	0.15 6	0.11 4	0.18 60	0.17 50	0.23 8	0.16 8	0.09 88	0.13 366	0.08 45	0.06 14	0.07 4	0.07 10

MonSter	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

dual_stereo	0.23 49	0.25 82	0.66 48	0.21 17	0.15 71	0.27 10	0.15 33	0.62 221	0.40 107	0.15 6	0.13 12	0.18 60	0.14 17	0.37 142	0.19 42	0.09 88	0.31 543	0.07 1	0.10 181	0.07 4	0.07 10

LACA1	0.19 4	0.39 246	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 107	0.15 33	0.31 9	0.34 36	0.15 6	0.11 4	0.14 15	0.15 30	0.25 15	0.15 3	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

Test_v1	0.21 19	0.27 107	0.95 86	0.20 6	0.14 45	0.28 13	0.15 33	0.37 27	0.27 8	0.16 14	0.18 33	0.15 33	0.13 14	0.25 15	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.11 119

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 26	0.21 17	0.13 28	0.15 1	0.16 50	0.21 1	0.36 66	0.11 1	0.17 24	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 42	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.08 106	0.08 29	0.11 119

Pro-Stereo	0.22 41	0.25 82	0.66 48	0.22 40	0.14 45	0.49 171	0.15 33	0.23 2	0.35 44	0.16 14	0.13 12	0.14 15	0.09 1	0.49 241	0.18 24	0.08 41	0.06 23	0.09 107	0.37 548	0.08 29	0.09 65

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 172	0.69 51	0.21 17	0.13 28	0.27 10	0.12 4	0.37 27	0.26 6	0.21 55	0.19 37	0.15 33	0.12 8	0.47 223	0.29 209	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 29	0.12 161

Replicate-Monster	0.23 49	0.40 253	0.94 85	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.13 9	0.40 44	0.36 66	0.22 66	0.15 17	0.15 33	0.15 30	0.40 161	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.15 260

asd	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.22 40	0.17 127	0.41 94	0.14 20	0.35 19	0.32 22	0.24 97	0.20 44	0.15 33	0.18 74	0.26 29	0.16 8	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

qwe	0.21 19	0.22 43	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.41 94	0.15 33	0.46 90	0.35 44	0.26 134	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.31 75	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5_new	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

3w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.59 22	0.22 40	0.12 11	0.37 61	0.22 162	0.50 128	0.38 81	0.22 66	0.21 51	0.12 2	0.22 126	0.26 29	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

1w_stereo	0.22 41	0.17 1	0.52 5	0.23 53	0.16 98	0.44 120	0.22 162	0.55 174	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.13 4	0.26 186	0.28 45	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

monsterstereo	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.25 93	0.27 340	0.39 76	0.14 20	0.51 136	0.33 30	0.25 116	0.27 110	0.13 4	0.13 14	0.38 150	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.31 26	0.22 162	0.38 33	0.25 4	0.17 24	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 87	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.28 13	0.21 135	0.38 33	0.26 6	0.16 14	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 142	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

GCAP-BAT	0.43 227	0.31 172	1.82 294	0.25 93	0.26 326	0.65 408	0.23 196	0.48 114	0.37 76	0.67 470	0.82 497	0.44 268	0.24 154	0.48 230	0.87 471	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.22 471	0.08 29	0.09 65

gcap-zeroshot	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.31 253	0.32 403	0.69 439	0.21 135	0.74 291	0.52 229	0.43 227	0.35 181	0.62 375	0.24 154	0.41 166	0.24 148	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.31 520	0.08 29	0.09 65

DCANet-4	0.40 191	0.27 107	2.21 417	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.47 250	0.28 161	0.37 300	0.37 142	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

fff	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 233	0.24 74	0.16 98	0.54 229	0.15 33	0.40 44	0.55 267	0.37 193	0.51 292	0.24 110	0.19 95	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.30 513	0.08 29	0.06 1
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	0.33 122	0.49 310	1.75 239	0.23 53	0.12 11	0.54 229	0.16 50	0.40 44	0.45 164	0.45 244	0.51 292	0.26 137	0.22 126	0.29 59	0.20 70	0.10 192	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.11 119

csc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

cscssc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

VMStereo-Base	0.26 65	0.27 107	1.26 129	0.20 6	0.12 11	0.42 107	0.17 61	0.37 27	0.40 107	0.22 66	0.31 151	0.29 171	0.21 116	0.32 87	0.20 70	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

252Zero-FE	0.62 419	0.27 107	0.83 69	0.24 74	0.13 28	0.31 26	0.13 9	0.39 40	0.32 22	8.03 625	0.23 72	0.12 2	0.12 8	0.26 29	0.44 344	0.09 88	0.12 342	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.12 161

Zero-FE251	0.56 380	0.29 144	1.27 132	0.26 125	0.16 98	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.35 44	5.31 622	0.19 37	0.22 84	0.19 95	0.24 10	1.08 502	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.13 198

IGEV	0.22 41	0.28 134	0.88 74	0.21 17	0.24 290	0.42 107	0.17 61	0.35 19	0.37 76	0.20 45	0.22 63	0.14 15	0.12 8	0.24 10	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 213	0.65 41	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.37 27	0.40 107	0.21 55	0.12 9	0.17 49	0.12 8	0.25 15	0.16 8	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.10 95

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 222	0.68 50	0.21 17	0.17 127	0.45 126	0.12 4	0.35 19	0.42 133	0.15 6	0.11 4	0.22 84	0.10 2	0.28 45	0.16 8	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 189	0.61 26	0.23 53	0.21 229	0.45 126	0.13 9	0.33 14	0.46 175	0.13 2	0.09 1	0.18 60	0.12 8	0.32 87	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 189	0.60 23	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.13 9	0.39 40	0.46 175	0.13 2	0.10 2	0.17 49	0.13 14	0.35 118	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

LG-G_1	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-G	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

DEFOM-Stereo	0.22 41	0.22 43	0.91 79	0.23 53	0.13 28	0.49 171	0.18 79	0.30 7	0.28 13	0.19 37	0.17 24	0.14 15	0.14 17	0.41 166	0.16 8	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.09 65

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 166	0.28 174	0.28 353	0.55 244	0.22 162	0.78 340	0.48 198	0.46 252	0.38 199	0.36 208	0.17 50	0.33 100	0.23 123	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.09 65

trnet	0.28 77	0.26 99	1.32 141	0.19 2	0.12 11	0.54 229	0.15 33	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.30 69	0.21 90	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.09 52	0.07 10

CAS	0.35 141	0.25 82	1.30 137	0.79 563	0.34 425	0.51 194	0.23 196	0.46 90	0.39 94	0.22 66	0.31 151	0.20 70	0.17 50	0.28 45	0.23 123	0.73 584	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 52	0.37 521

XX-TBD	0.34 130	0.77 433	1.75 239	0.34 337	0.13 28	0.51 194	0.17 61	0.43 69	0.50 215	0.37 193	0.49 279	0.23 93	0.18 74	0.28 45	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

R-Stereo Train	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLSM3	0.26 65	0.39 246	0.75 59	0.25 93	0.24 290	0.43 113	0.19 89	0.58 191	0.45 164	0.20 45	0.26 100	0.20 70	0.25 170	0.29 59	0.24 148	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.09 142	0.10 69	0.07 10

DA	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

GGEV	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

AdaDepth	0.24 55	0.18 5	1.03 91	0.25 93	0.21 229	0.46 144	0.16 50	0.30 7	0.27 8	0.17 24	0.19 37	0.14 15	0.18 74	0.35 118	0.17 22	0.07 23	0.07 50	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.10 95

S2M2_XL	0.20 8	0.32 180	1.10 101	0.19 2	0.13 28	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 37	0.15 33	0.14 17	0.19 2	0.21 90	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.08 41
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 55	0.17 1	0.88 74	0.24 74	0.14 45	0.37 61	0.17 61	0.43 69	0.32 22	0.26 134	0.35 181	0.26 137	0.24 154	0.22 4	0.25 163	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.08 106	0.10 69	0.10 95

depthmonostereo	0.26 65	0.23 61	0.65 41	0.41 440	0.13 28	0.41 94	0.19 89	0.51 136	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.26 137	0.28 224	0.44 188	0.23 123	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.08 41

LGtest1	0.21 19	0.37 225	0.70 53	0.22 40	0.12 11	0.31 26	0.11 2	0.36 24	0.39 94	0.17 24	0.13 12	0.16 40	0.14 17	0.25 15	0.27 185	0.10 192	0.09 219	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.10 95

SGD-Stereo	0.22 41	0.28 134	0.77 62	0.22 40	0.11 5	0.40 87	0.16 50	0.31 9	0.36 66	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.17 50	0.37 142	0.16 8	0.10 192	0.06 23	0.08 45	0.07 70	0.10 69	0.07 10

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 77	0.28 134	1.09 99	0.33 306	0.15 71	0.30 21	0.16 50	0.58 191	0.42 133	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.26 186	0.38 150	0.37 295	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.06 1

Pointernet	0.29 88	0.25 82	1.49 182	0.24 74	0.20 215	0.47 151	0.15 33	0.62 221	0.47 194	0.22 66	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.28 45	0.20 70	0.10 192	0.07 50	0.07 1	0.12 287	0.10 69	0.07 10

U	3.37 615	0.17 1	0.91 79	0.26 125	13.79 631	19.19 636	0.15 33	0.41 54	0.31 17	0.17 24	0.18 33	0.27 151	0.15 30	0.21 3	0.16 8	0.09 88	0.06 23	17.88 641	12.81 634	0.10 69	0.08 41

Any-RAFT	0.38 169	0.25 82	1.89 325	0.27 146	0.17 127	0.68 433	0.21 135	0.78 340	0.53 247	0.43 227	0.43 221	0.54 331	0.30 249	0.41 166	0.20 70	0.10 192	0.12 342	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.09 65

RAFT-Test	0.44 237	0.38 236	2.01 373	0.27 146	0.44 499	0.64 394	0.37 424	0.72 274	0.57 282	0.45 244	0.48 262	0.65 392	0.24 154	0.35 118	0.29 209	0.09 88	0.11 311	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.11 119

LoS_RVC	0.29 88	0.33 189	1.19 115	0.25 93	0.34 425	0.43 113	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.22 66	0.33 167	0.23 93	0.24 154	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 69	0.31 486

EGLCR-Stereo	0.29 88	0.27 107	0.97 88	0.30 226	0.19 200	0.56 260	0.17 61	0.68 255	0.36 66	0.30 162	0.18 33	0.27 151	0.17 50	0.38 150	0.19 42	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.35 506

anonymousa	0.48 288	0.46 295	2.44 465	0.29 205	0.34 425	0.61 344	0.25 253	0.66 242	0.54 260	0.53 324	0.77 487	0.73 445	0.46 396	0.33 100	0.31 241	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.29 504	0.10 69	0.19 345

ASMatch	0.60 406	0.43 273	2.58 496	0.91 572	0.36 447	0.56 260	0.25 253	0.52 150	0.61 322	0.47 254	1.21 554	0.47 297	0.66 490	1.34 413	0.94 477	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.10 69	0.16 290

DEmStereo	0.68 455	0.31 172	2.25 429	0.42 451	0.17 127	0.66 415	0.89 568	0.51 136	0.59 300	0.60 417	1.01 534	0.45 277	1.26 565	1.54 444	2.26 577	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.10 181	0.10 69	0.11 119

RAFT-RH_RVC	0.61 414	0.50 316	2.33 442	0.36 372	0.29 361	0.60 325	0.18 79	0.44 77	0.58 293	0.76 505	1.91 581	0.47 297	0.29 241	1.60 457	1.23 525	0.14 402	0.07 50	0.13 357	0.13 320	0.10 69	0.09 65

RAFT-345	0.53 354	0.30 158	2.34 444	0.38 412	0.34 425	0.58 295	0.42 449	0.47 106	0.61 322	0.51 304	1.00 533	0.43 257	0.28 224	1.57 450	0.82 466	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.10 69	0.08 41

CFNet-RSSM	0.41 198	0.32 180	2.20 416	0.27 146	0.44 499	0.52 213	0.19 89	0.76 314	0.48 198	0.43 227	0.36 186	0.54 331	0.26 186	0.33 100	0.25 163	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.09 65

CREStereo	0.28 77	0.30 158	1.33 143	0.19 2	0.13 28	0.55 244	0.17 61	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.11 269	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.10 69	0.07 10
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
UGAM-zero	0.63 426	0.39 246	2.49 477	0.30 226	0.49 519	0.67 421	0.19 89	0.91 447	0.45 164	0.77 509	0.45 236	1.16 564	0.82 523	2.05 531	0.29 209	0.09 88	0.15 412	0.09 107	0.44 562	0.11 92	0.22 390

MaDis-Stereo	0.29 88	0.54 331	1.44 168	0.24 74	0.29 361	0.29 18	0.16 50	0.45 87	0.37 76	0.19 37	0.21 51	0.28 161	0.22 126	0.30 69	0.29 209	0.10 192	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.11 92	0.11 119

DisPM	0.43 227	0.33 189	1.78 260	0.57 534	0.18 167	0.59 313	0.63 535	0.53 159	0.61 322	0.60 417	0.53 317	0.38 218	0.26 186	0.75 340	0.29 209	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.14 221

STrans-v2	0.67 447	0.56 343	2.64 504	0.27 146	0.23 276	0.57 278	0.33 395	0.96 492	0.69 408	0.92 540	0.85 505	0.89 511	0.93 540	1.83 497	1.21 523	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.12 161

TransformOpticalFlow	0.64 430	0.56 343	2.66 507	0.44 463	0.26 326	0.62 364	0.28 319	0.83 376	0.71 428	0.76 505	0.74 478	0.91 515	0.85 528	1.83 497	0.81 465	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.11 92	0.12 161

FTStereo	0.76 494	0.18 5	2.35 447	0.71 555	0.21 229	0.73 461	1.79 608	0.57 185	0.53 247	1.07 554	1.63 575	1.29 569	2.13 597	0.75 340	0.29 209	0.19 485	0.08 141	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.40 534

GrayStereo	0.66 443	0.19 8	1.76 247	0.90 571	0.23 276	0.62 364	1.42 605	0.62 221	0.60 305	0.72 493	0.78 488	0.56 346	3.07 608	0.60 290	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.21 461	0.11 92	0.18 329

cross-raft	0.40 191	0.27 107	2.22 421	0.30 226	0.17 127	0.49 171	0.35 408	0.71 269	0.39 94	0.43 227	0.45 236	0.64 387	0.25 170	0.32 87	0.25 163	0.08 41	0.08 141	0.09 107	0.23 475	0.11 92	0.14 221

test-1	0.44 237	0.48 307	1.69 215	0.30 226	0.27 340	0.50 183	0.28 319	0.80 359	0.43 144	0.40 209	0.54 329	0.41 239	0.24 154	0.31 75	1.16 515	0.09 88	0.20 486	0.10 165	0.17 412	0.11 92	0.26 447

Prome-Stereo	0.49 306	0.30 158	1.76 247	0.60 545	0.23 276	0.63 381	0.42 449	0.62 221	0.60 305	0.59 407	1.03 539	0.43 257	0.72 504	0.60 290	0.33 267	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.43 541

Gwc-CoAtRS	0.38 169	0.33 189	1.92 339	0.27 146	0.41 489	0.48 161	0.19 89	0.59 200	0.46 175	0.43 227	0.39 208	0.57 352	0.26 186	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.31 520	0.11 92	0.09 65

gcap_with_dpt	0.67 447	0.30 158	8.53 615	0.26 125	0.25 308	0.50 183	0.21 135	0.73 286	0.38 81	0.32 176	0.33 167	0.26 137	0.21 116	0.29 59	0.21 90	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.14 221

DispViT+	0.24 55	0.57 348	0.69 51	0.23 53	0.23 276	0.27 10	0.13 9	0.46 90	0.47 194	0.20 45	0.17 24	0.17 49	0.17 50	0.25 15	0.22 112	0.11 269	0.18 461	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.08 41

BStereo	0.28 77	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.33 36	0.20 110	0.46 90	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

Wave_Phase_stereo	0.31 106	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.98 538	0.20 110	0.49 121	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

DilatedVolume-Stereo	0.26 65	0.20 14	0.64 36	0.25 93	0.15 71	0.41 94	0.18 79	0.42 61	0.35 44	0.34 182	0.34 176	0.25 123	0.23 143	0.43 179	0.53 387	0.09 88	0.09 219	0.08 45	0.10 181	0.12 103	0.11 119

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 292	1.04 93	0.21 17	0.12 11	0.58 295	0.23 196	0.50 128	0.45 164	0.31 167	0.46 244	0.30 179	0.41 340	0.81 355	0.51 380	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.09 65

Reg-Stereo(zero)	0.46 266	0.17 1	2.10 394	0.24 74	0.34 425	0.51 194	0.42 449	0.50 128	0.54 260	0.37 193	0.46 244	0.54 331	0.60 463	0.43 179	1.10 505	0.08 41	0.09 219	0.08 45	0.22 471	0.12 103	0.22 390

castereo	0.30 98	0.44 284	0.81 66	0.24 74	0.29 361	0.41 94	0.27 300	0.72 274	0.45 164	0.22 66	0.30 138	0.24 110	0.31 258	0.25 15	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.31 520	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0083	0.25 61	0.19 8	0.58 21	0.28 174	0.18 167	0.28 13	0.22 162	0.38 33	0.54 260	0.23 88	0.30 138	0.27 151	0.26 186	0.37 142	0.24 148	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.12 103	0.10 95

rvit_stereo_0081	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

model_zeroshot	0.44 237	0.68 397	1.97 369	0.28 174	0.18 167	0.69 439	0.21 135	0.63 229	0.40 107	1.00 548	0.34 176	0.42 253	0.20 107	0.69 326	0.24 148	0.10 192	0.22 501	0.10 165	0.22 471	0.12 103	0.10 95

rvit_stereo_0082	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

RAStereo	0.28 77	0.48 307	1.52 188	0.26 125	0.18 167	0.25 8	0.19 89	0.42 61	0.35 44	0.20 45	0.25 89	0.20 70	0.16 41	0.24 10	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.12 103	0.08 41

test_sample1	0.40 191	0.18 5	1.19 115	0.31 253	0.18 167	0.48 161	0.23 196	0.78 340	0.49 205	0.44 233	0.44 232	0.45 277	0.41 340	1.39 418	0.33 267	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.13 198

test_for_model	0.90 528	0.29 144	5.46 607	4.31 623	3.82 615	0.47 151	0.19 89	0.63 229	0.44 148	0.25 116	0.29 124	0.27 151	0.16 41	0.66 315	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.12 103	0.11 119

ACVNet-DCA	0.42 218	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

xx1	0.46 266	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.46 289	0.36 287	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

1test111	0.44 237	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.96 370	0.30 229	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

1111x	0.74 488	0.21 27	1.93 342	0.31 253	0.17 127	0.63 381	0.32 387	1.03 543	0.74 457	0.52 313	0.62 395	0.57 352	0.47 404	2.38 556	4.25 610	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.12 287	0.12 103	0.14 221

qqq	0.38 169	0.21 27	1.34 146	0.28 174	0.15 71	0.45 126	0.26 276	0.76 314	0.52 229	0.39 207	0.41 215	0.46 289	0.36 287	0.96 370	0.30 229	0.11 269	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

x	0.35 141	0.20 14	1.36 150	0.33 306	0.17 127	0.47 151	0.24 231	0.75 302	0.54 260	0.40 209	0.40 211	0.42 253	0.34 279	0.45 203	0.32 254	0.11 269	0.14 386	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

BUS	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.91 529	0.23 196	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.66 399	0.30 249	0.43 179	0.32 254	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

BSDual-CNN	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

hknet	0.47 282	0.29 144	1.70 219	0.30 226	0.24 290	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.64 360	0.63 447	0.53 317	0.80 478	0.38 307	0.77 348	0.37 295	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

PFNet+	0.45 254	0.37 225	1.86 311	0.46 482	0.18 167	0.58 295	0.77 558	0.52 150	0.64 360	0.56 364	0.48 262	0.39 224	0.26 186	0.93 366	0.32 254	0.13 359	0.09 219	0.14 392	0.13 320	0.12 103	0.15 260

PSM-softLoss	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KMStereo	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KYRaft	0.48 288	0.29 144	1.75 239	0.33 306	0.21 229	0.75 473	0.44 467	0.58 191	0.57 282	0.64 457	0.93 522	0.53 324	0.72 504	0.60 290	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.12 103	0.54 556

Pruner-Stereo	0.51 334	0.27 107	1.78 260	1.79 603	0.19 200	0.62 364	0.45 475	0.57 185	0.60 305	0.61 426	0.48 262	0.41 239	0.24 154	0.46 212	1.00 489	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.12 103	0.13 198

AnonymousM	0.37 159	0.44 284	1.50 185	0.25 93	0.15 71	0.52 213	0.23 196	0.60 213	0.42 133	0.42 222	0.32 158	0.30 179	0.25 170	0.34 112	0.23 123	0.11 269	0.09 219	0.71 583	0.36 545	0.12 103	0.07 10

CroCo-Stereo	0.30 98	0.45 292	1.08 97	0.31 253	0.17 127	0.19 3	0.21 135	0.73 286	0.50 215	0.21 55	0.24 82	0.55 334	0.22 126	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.09 65
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
222	0.78 502	0.23 61	1.23 124	0.28 174	0.18 167	0.62 364	0.24 231	1.02 536	0.70 418	0.58 393	0.66 435	0.46 289	0.42 358	1.80 492	6.53 623	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.17 309

xxxx	0.70 464	0.21 27	1.33 143	0.28 174	0.18 167	0.63 381	0.24 231	1.02 536	0.69 408	0.50 291	0.62 395	0.58 359	0.38 307	1.47 437	5.21 616	0.13 359	0.12 342	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.15 260

HSM-Net_RVC	0.67 447	0.34 204	2.23 425	0.26 125	0.19 200	0.67 421	0.29 343	1.26 572	0.69 408	0.72 493	0.70 464	0.78 469	0.42 358	3.77 610	0.41 327	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FE-Mocha	0.41 198	0.31 172	1.44 168	0.28 174	0.33 416	0.41 94	0.17 61	0.69 258	0.45 164	0.44 233	0.50 287	0.41 239	0.45 381	0.36 131	1.17 517	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.21 461	0.13 137	0.13 198

xyz-stereo-finetune	0.31 106	0.46 295	0.79 64	0.21 17	0.12 11	0.53 222	0.25 253	0.52 150	0.54 260	0.28 151	0.32 158	0.29 171	0.23 143	0.59 284	0.55 394	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.08 41

xyz-stereo	3.02 611	0.29 144	30.64 651	0.23 53	0.12 11	15.52 631	0.24 231	0.51 136	0.47 194	0.59 407	7.99 624	0.64 387	0.47 404	1.39 418	0.50 375	0.09 88	0.07 50	0.34 551	0.07 70	0.13 137	0.08 41

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 159	0.37 225	1.21 121	0.26 125	0.18 167	0.73 461	0.18 79	0.53 159	0.41 119	0.35 184	0.30 138	0.58 359	0.22 126	0.33 100	0.95 479	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.13 137	0.15 260

castereo++	0.28 77	0.43 273	0.93 83	0.28 174	0.17 127	0.53 222	0.21 135	0.55 174	0.45 164	0.17 24	0.26 100	0.32 188	0.17 50	0.33 100	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.13 137	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 106	0.61 357	1.18 113	0.32 282	0.21 229	0.28 13	0.27 300	0.55 174	0.48 198	0.23 88	0.27 110	0.28 161	0.26 186	0.32 87	0.25 163	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.11 247	0.13 137	0.14 221

GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 550	0.30 158	8.77 618	3.21 618	5.80 619	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

CoDeX	0.52 348	0.43 273	2.25 429	0.29 205	0.26 326	0.61 344	0.32 387	0.99 517	0.68 399	0.48 272	0.55 339	0.52 322	0.40 329	1.60 457	0.35 285	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.12 161

11t1	0.33 122	0.19 8	1.41 161	0.33 306	0.16 98	0.48 161	0.21 135	0.67 251	0.48 198	0.40 209	0.34 176	0.32 188	0.33 271	0.42 175	0.27 185	0.11 269	0.12 342	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.14 221

testlalala	1.12 552	0.30 158	9.21 620	3.22 619	5.94 621	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.17 309

GCAPDPT-zeroshot	1.09 550	0.30 158	8.70 616	3.22 619	5.88 620	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

knoymous	0.34 130	0.25 82	1.75 239	0.24 74	0.18 167	0.45 126	0.24 231	0.57 185	0.38 81	0.41 217	0.39 208	0.55 334	0.25 170	0.38 150	0.23 123	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.07 70	0.13 137	0.12 161

riskmin	0.37 159	0.22 43	1.74 233	0.32 282	0.20 215	0.48 161	0.20 110	0.66 242	0.46 175	0.36 189	0.34 176	0.69 422	0.45 381	0.39 156	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.08 106	0.13 137	0.16 290

ADStereo(finetuned)	0.45 254	0.77 433	2.12 398	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.76 515	0.37 142	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

psmg	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.27 146	0.21 229	0.75 473	0.36 415	0.90 435	0.61 322	0.59 407	0.59 368	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.13 137	0.11 119

GLC_STEREO	0.28 77	0.27 107	1.36 150	0.28 174	0.12 11	0.41 94	0.20 110	0.37 27	0.38 81	0.26 134	0.30 138	0.25 123	0.19 95	0.33 100	0.24 148	0.09 88	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.09 65

TRStereo	0.53 354	0.76 424	2.38 452	0.42 451	0.29 361	0.69 439	0.23 196	1.81 597	0.55 267	0.36 189	0.32 158	0.47 297	0.40 329	0.46 212	0.25 163	0.12 329	0.11 311	0.11 236	0.41 558	0.13 137	0.32 492

NF-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.44 467	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.45 429	0.79 463	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.16 290

OCTAStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.80 464	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

PSM-AAD	0.63 426	0.22 43	1.77 256	0.37 396	0.23 276	0.86 517	1.17 590	0.59 200	0.60 305	0.64 457	0.71 468	0.68 415	2.93 605	0.65 312	0.31 241	0.09 88	0.07 50	0.17 462	0.15 373	0.13 137	0.33 500

RE-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

TVStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

DCANet	0.42 218	0.77 433	1.95 355	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.41 340	0.36 131	0.39 313	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

test_xeample	0.72 476	0.21 27	1.36 150	0.27 146	0.17 127	0.59 313	0.28 319	1.01 533	0.70 418	0.55 355	0.67 438	0.44 268	0.39 321	1.88 513	5.17 615	0.12 329	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.15 260

EAI-Stereo	0.78 502	0.25 82	1.67 212	0.54 521	0.59 543	1.95 592	2.05 611	1.11 559	0.64 360	0.95 545	1.49 570	0.50 313	0.67 492	0.59 284	1.44 541	0.09 88	0.19 475	0.09 107	0.49 567	0.13 137	0.22 390

MMNet	0.50 317	0.48 307	1.93 342	0.33 306	0.27 340	0.79 494	0.28 319	0.81 363	0.74 457	0.60 417	0.56 351	0.59 362	0.55 440	0.79 353	0.59 413	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.14 221

FENet	0.44 237	0.30 158	2.42 459	0.32 282	0.17 127	0.58 295	0.22 162	0.77 325	0.59 300	0.47 254	0.42 219	0.55 334	0.38 307	0.49 241	0.47 359	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.16 290

VIP-Stereo	0.28 77	0.56 343	1.05 94	0.23 53	0.19 200	0.52 213	0.17 61	0.44 77	0.39 94	0.18 31	0.25 89	0.24 110	0.15 30	0.33 100	0.19 42	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.14 164	0.32 492

Select-FE	0.65 438	0.67 394	2.76 523	0.49 497	0.55 534	0.79 494	0.16 50	0.90 435	0.53 247	0.84 528	0.55 339	0.91 515	0.75 513	0.57 274	1.16 515	0.11 269	0.18 461	0.11 236	0.49 567	0.14 164	0.31 486

GASTEREO	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.56 530	0.20 215	0.52 213	0.22 162	0.56 180	0.40 107	0.30 162	0.31 151	0.16 40	0.31 258	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.14 386	0.08 45	0.28 500	0.14 164	0.20 363

PAM	0.70 464	0.35 213	2.72 515	0.56 530	0.62 554	1.08 556	0.53 502	0.85 395	0.44 148	0.93 542	0.92 518	1.24 567	0.68 495	0.64 301	1.01 493	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.48 565	0.14 164	0.38 524

rvit_0105_6	0.31 106	0.29 144	1.00 90	0.31 253	0.18 167	0.35 49	0.25 253	0.51 136	0.61 322	0.25 116	0.28 118	0.32 188	0.25 170	0.39 156	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.14 164	0.13 198

rvit_stereo_0081_aga	0.27 70	0.29 144	1.08 97	0.26 125	0.20 215	0.33 36	0.21 135	0.41 54	0.42 133	0.26 134	0.28 118	0.27 151	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.14 402	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.10 95

test_sample2	0.41 198	0.19 8	1.23 124	0.31 253	0.17 127	0.51 194	0.27 300	0.81 363	0.55 267	0.44 233	0.45 236	0.46 289	0.38 307	1.51 440	0.30 229	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.14 221

tta	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.11 119

qqq1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

fff1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

MSKI-zero shot	0.46 266	0.38 236	2.47 473	0.27 146	0.43 498	0.56 260	0.20 110	0.77 325	0.43 144	0.60 417	0.51 292	0.44 268	0.17 50	0.68 320	0.21 90	0.09 88	0.29 538	0.09 107	0.32 526	0.14 164	0.10 95

IER	0.43 227	0.38 236	1.69 215	0.26 125	0.25 308	0.66 415	0.26 276	0.71 269	0.55 267	0.54 337	0.59 368	0.60 369	0.53 432	0.52 256	0.39 313	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.14 164	0.11 119

GwcNet-ADL	0.50 317	0.74 420	2.90 543	0.31 253	0.20 215	0.58 295	0.29 343	0.87 414	0.64 360	0.47 254	0.47 250	0.56 346	0.33 271	0.46 212	0.46 350	0.13 359	0.12 342	0.09 107	0.09 142	0.14 164	0.21 375

AAGNet	0.88 525	0.33 189	1.79 281	0.54 521	0.98 578	0.62 364	0.46 478	0.50 128	0.60 305	0.58 393	0.53 317	0.50 313	0.73 507	1.23 404	7.48 624	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.14 164	0.09 65

GMM-Stereo	0.50 317	0.23 61	2.41 457	0.54 521	0.24 290	0.77 485	0.46 478	0.59 200	0.57 282	0.58 393	0.73 475	0.47 297	0.43 369	0.68 320	0.27 185	0.10 192	0.06 23	0.13 357	0.13 320	0.14 164	0.44 543

TestStereo	0.45 254	0.54 331	2.11 395	0.29 205	0.16 98	0.43 113	0.24 231	0.54 170	0.45 164	0.37 193	0.46 244	0.34 200	0.27 207	1.98 523	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.14 164	0.08 41

UNet	0.54 360	0.44 284	2.83 533	0.31 253	0.33 416	0.74 467	0.27 300	0.82 370	0.61 322	0.53 324	0.54 329	0.72 440	0.54 435	0.78 352	0.56 402	0.11 269	0.09 219	0.13 357	0.11 247	0.14 164	0.12 161

RASNet	0.61 414	0.68 397	2.03 380	0.35 353	0.46 514	0.65 408	0.28 319	0.78 340	0.70 418	0.48 272	0.64 424	0.93 521	0.61 472	2.21 545	0.73 451	0.12 329	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.14 164	0.11 119

HSM	0.62 419	0.76 424	1.72 226	0.30 226	0.29 361	0.64 394	0.28 319	0.94 473	0.62 340	0.58 393	0.57 359	1.40 575	0.64 483	2.59 578	0.42 329	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.14 164	0.11 119

DLCB_ROB	0.54 360	0.55 340	1.49 182	0.36 372	0.25 308	0.65 408	0.36 415	0.80 359	0.70 418	0.72 493	0.69 454	0.83 488	0.46 396	1.53 443	0.60 415	0.13 359	0.12 342	0.14 392	0.14 348	0.14 164	0.13 198

MSCF	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.58 536	0.21 229	0.50 183	0.22 162	0.56 180	0.38 81	0.29 157	0.29 124	0.17 49	0.30 249	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.12 342	0.08 45	0.29 504	0.15 184	0.21 375

S2M2_L	0.24 55	0.29 144	0.90 78	0.23 53	0.17 127	0.24 7	0.09 1	0.36 24	0.45 164	0.17 24	0.25 89	0.23 93	0.17 50	0.24 10	0.28 195	0.15 422	0.12 342	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.39 184	0.37 225	1.19 115	0.73 556	0.67 557	0.35 49	0.25 253	0.47 106	0.34 36	0.34 182	0.22 63	0.33 194	0.17 50	1.31 410	0.19 42	0.11 269	0.15 412	0.08 45	0.21 461	0.15 184	0.23 414

PAM_32	0.70 464	0.35 213	2.73 520	0.54 521	0.61 552	1.07 554	0.43 456	0.84 388	0.49 205	0.90 537	0.91 516	1.23 566	0.77 518	0.65 312	1.10 505	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.49 567	0.15 184	0.38 524

rvit_0105_5	0.36 151	0.39 246	1.48 179	0.30 226	0.18 167	0.41 94	0.30 351	0.64 233	0.62 340	0.30 162	0.33 167	0.37 210	0.29 241	0.41 166	0.28 195	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.15 373	0.15 184	0.14 221

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 213	1.45 171	0.31 253	0.18 167	0.37 61	0.28 319	0.59 200	0.62 340	0.27 146	0.31 151	0.35 204	0.27 207	0.43 179	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.12 161

rvit_0105_3	0.39 184	0.47 304	1.46 172	0.33 306	0.19 200	0.45 126	0.35 408	0.69 258	0.65 373	0.37 193	0.37 189	0.40 233	0.31 258	0.44 188	0.30 229	0.18 470	0.17 450	0.17 462	0.18 425	0.15 184	0.15 260

rvit_stereo_0080	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

CAS++	0.31 106	0.33 189	1.43 166	0.25 93	0.17 127	0.31 26	0.20 110	0.78 340	0.41 119	0.30 162	0.30 138	0.21 81	0.16 41	0.33 100	0.18 24	0.15 422	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 317	0.33 189	0.93 83	0.26 125	0.22 256	0.46 144	0.20 110	1.10 555	1.34 572	3.16 617	0.32 158	0.22 84	0.20 107	0.30 69	0.22 112	0.10 192	0.09 219	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

SMFormer	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.15 184	0.16 290

mmm	0.38 169	0.21 27	1.18 113	0.35 353	0.17 127	0.49 171	0.26 276	0.78 340	0.52 229	0.50 291	0.57 359	0.41 239	0.37 300	0.71 333	0.31 241	0.11 269	0.13 366	0.14 392	0.13 320	0.15 184	0.14 221

mmx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

whm_eth	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

xxx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

LoS	0.31 106	0.30 158	1.52 188	0.23 53	0.13 28	0.54 229	0.20 110	0.48 114	0.49 205	0.25 116	0.28 118	0.37 210	0.24 154	0.38 150	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 98	0.27 107	1.09 99	0.23 53	0.50 521	0.40 87	0.20 110	0.46 90	0.44 148	0.22 66	0.28 118	0.26 137	0.19 95	0.33 100	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.49 551

gwcnet-sp	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

scenet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

ssnet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 387	0.87 471	2.11 395	0.32 282	0.30 376	0.84 511	0.40 439	0.88 423	0.72 438	0.65 464	0.73 475	0.66 399	0.57 450	0.93 366	0.71 444	0.13 359	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.14 221

PSMNet-ADL	0.51 334	0.38 236	1.65 206	0.35 353	0.21 229	0.67 421	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.42 222	0.52 306	0.70 432	0.45 381	1.91 516	0.57 406	0.15 422	0.13 366	0.11 236	0.13 320	0.15 184	0.20 363

IIG-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.54 521	0.23 276	0.61 344	0.21 135	0.73 286	0.65 373	0.64 457	0.69 454	0.69 422	0.38 307	2.09 538	1.39 537	0.11 269	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.09 65

THIR-Stereo	0.86 522	0.62 363	2.13 400	0.25 93	0.16 98	0.58 295	2.74 619	0.59 200	0.51 222	0.62 437	1.62 574	0.97 531	1.80 593	1.69 469	2.25 576	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.11 119

DeepStereo_RVC	0.44 237	0.28 134	1.92 339	0.49 497	0.17 127	0.60 325	0.59 522	0.50 128	0.52 229	0.49 284	0.45 236	0.39 224	0.86 531	0.45 203	0.33 267	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

IRAFT_RVC	0.54 360	0.53 325	1.78 260	0.46 482	0.21 229	0.58 295	0.43 456	0.65 239	0.66 388	0.54 337	0.50 287	0.49 310	0.51 425	1.58 454	1.01 493	0.11 269	0.25 525	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.13 198

ICVP	0.46 266	0.29 144	2.41 457	0.33 306	0.22 256	0.59 313	0.55 509	0.75 302	0.50 215	0.44 233	0.60 383	0.49 310	0.35 281	0.53 262	0.37 295	0.16 443	0.16 430	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.15 260
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 180	1.89 325	0.34 337	0.27 340	0.30 21	0.22 162	0.48 114	0.44 148	0.22 66	0.33 167	0.25 123	0.25 170	0.32 87	0.24 148	0.14 402	0.16 430	0.12 297	0.12 287	0.15 184	0.13 198

GES	0.44 237	0.28 134	1.88 318	0.30 226	0.18 167	0.61 344	0.30 351	0.88 423	0.46 175	0.47 254	0.52 306	0.39 224	0.42 358	0.58 278	0.67 434	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.15 184	0.17 309

GMStereo	0.38 169	0.99 520	1.91 336	0.27 146	0.16 98	0.39 76	0.23 196	0.47 106	0.62 340	0.38 201	0.34 176	0.25 123	0.25 170	0.39 156	0.29 209	0.14 402	0.08 141	0.10 165	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 266	0.28 134	1.73 229	0.33 306	0.32 403	0.65 408	0.38 431	0.83 376	0.59 300	0.57 375	0.52 306	0.61 371	0.40 329	0.75 340	0.52 383	0.13 359	0.12 342	0.13 357	0.12 287	0.15 184	0.11 119

cf-r	0.53 354	0.81 450	2.15 406	0.33 306	0.28 353	0.60 325	0.28 319	0.78 340	0.64 360	0.51 304	0.60 383	0.75 457	0.40 329	1.32 411	0.43 338	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.14 221

PSMNet-RSSM	0.53 354	0.82 454	1.78 260	0.31 253	0.25 308	0.58 295	0.28 319	0.84 388	0.60 305	0.50 291	0.61 390	0.67 408	0.43 369	1.68 467	0.42 329	0.15 422	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.15 184	0.13 198

DMCA	0.41 198	0.52 320	1.26 129	0.31 253	0.24 290	0.59 313	0.26 276	0.77 325	0.63 352	0.58 393	0.48 262	0.57 352	0.35 281	0.40 161	0.50 375	0.14 402	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.15 184	0.15 260

DIP-Stereo	0.37 159	0.34 204	1.50 185	0.27 146	0.18 167	0.63 381	0.17 61	0.92 456	0.53 247	0.49 284	0.48 262	0.30 179	0.30 249	0.39 156	0.30 229	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 372	0.92 485	2.36 450	0.38 412	0.37 459	0.60 325	0.28 319	0.82 370	0.62 340	0.62 437	0.55 339	0.72 440	0.45 381	1.00 376	0.43 338	0.15 422	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.15 184	0.16 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DStereoRT	0.81 515	0.53 325	2.23 425	0.36 372	0.33 416	0.92 531	0.36 415	0.86 404	0.80 496	0.57 375	0.62 395	0.59 362	1.15 562	1.76 480	1.04 498	0.14 402	0.13 366	2.17 621	0.78 596	0.16 220	0.66 571

coex_refinement	0.58 392	0.94 493	1.87 316	0.38 412	0.25 308	0.64 394	0.34 400	0.83 376	0.65 373	0.60 417	0.63 408	0.81 481	0.48 413	1.85 504	0.56 402	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.16 220	0.16 290

test_sample3	0.50 317	0.41 260	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.57 278	0.25 253	0.92 456	0.64 360	0.52 313	0.49 279	0.47 297	0.35 281	1.79 488	0.37 295	0.13 359	0.10 262	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.16 290

DispNO	0.67 447	0.98 515	2.58 496	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.29 343	0.83 376	0.68 399	0.53 324	0.79 491	0.83 488	0.47 404	2.46 568	0.68 437	0.12 329	0.10 262	0.19 488	0.31 520	0.16 220	0.17 309

MyStereo07	0.34 130	0.40 253	1.46 172	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.25 89	0.20 70	0.26 186	0.57 274	0.19 42	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

MyStereo06	0.54 360	0.41 260	2.68 509	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.81 363	0.44 148	0.84 528	0.52 306	0.78 469	0.58 456	0.48 230	1.10 505	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

MyStereo05	0.49 306	0.41 260	2.72 515	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.82 370	0.77 484	0.52 313	0.37 189	0.51 316	0.42 358	0.52 256	0.38 302	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

MyStereo04	0.48 288	0.40 253	2.65 506	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.83 376	0.75 470	0.47 254	0.36 186	0.53 324	0.42 358	0.53 262	0.39 313	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 204	1.38 155	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.18 425	0.16 220	0.22 390

rrr	0.46 266	0.34 204	3.08 558	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.28 319	1.09 554	0.51 222	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.29 504	0.16 220	0.25 437

CASnet	0.28 77	0.31 172	1.20 119	0.28 174	0.11 5	0.47 151	0.19 89	0.44 77	0.44 148	0.38 201	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.29 59	0.19 42	0.10 192	0.06 23	0.15 422	0.12 287	0.16 220	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

HanStereo	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

Selective-IGEV	0.29 88	0.23 61	1.28 133	0.27 146	0.30 376	0.35 49	0.20 110	0.56 180	0.38 81	0.21 55	0.30 138	0.22 84	0.18 74	0.37 142	0.18 24	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.15 373	0.16 220	0.29 467

DCRE	0.50 317	0.63 374	2.13 400	0.30 226	0.23 276	0.45 126	0.24 231	0.59 200	0.53 247	0.50 291	2.10 585	0.42 253	0.26 186	0.35 118	0.23 123	0.09 88	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.16 220	0.15 260

NINENet	0.50 317	0.33 189	1.69 215	0.55 528	0.25 308	0.91 529	0.23 196	0.98 505	0.71 428	0.53 324	0.55 339	0.66 399	0.30 249	1.22 402	0.32 254	0.15 422	0.13 366	0.16 441	0.11 247	0.16 220	0.13 198

SST-Stereo	0.52 348	0.20 14	1.76 247	0.62 547	0.53 529	0.62 364	0.66 538	0.55 174	0.61 322	0.58 393	0.53 317	0.52 322	0.60 463	1.59 456	0.29 209	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.10 95

RAFT_R40	0.50 317	0.21 27	1.76 247	0.50 501	0.40 481	0.61 344	0.53 502	0.56 180	0.60 305	0.56 364	0.54 329	0.55 334	0.51 425	1.57 450	0.53 387	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.09 65

s12784h	0.36 151	0.28 134	1.58 196	0.23 53	0.11 5	0.62 364	0.24 231	0.79 355	0.64 360	0.44 233	0.52 306	0.28 161	0.26 186	0.50 248	0.24 148	0.11 269	0.06 23	0.09 107	0.06 14	0.16 220	0.06 1

SFCPSM	0.46 266	0.24 74	2.35 447	0.27 146	0.27 340	0.70 446	0.32 387	0.96 492	0.63 352	0.49 284	0.52 306	0.43 257	0.36 287	0.52 256	0.43 338	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.16 220	0.12 161

delet	0.52 348	0.54 331	1.62 204	0.31 253	0.35 438	0.74 467	0.46 478	0.85 395	0.74 457	0.55 355	0.60 383	0.67 408	0.50 423	1.12 392	0.57 406	0.11 269	0.11 311	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.12 161

DSFCA	0.54 360	0.35 213	1.41 161	0.28 174	0.28 353	0.79 494	0.88 567	0.76 314	0.70 418	0.72 493	0.66 435	0.67 408	0.57 450	1.17 398	0.63 422	0.16 443	0.14 386	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.13 198

STTStereo	0.51 334	0.69 401	2.14 405	0.36 372	0.30 376	0.61 344	0.32 387	0.77 325	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.67 408	0.43 369	0.86 361	0.42 329	0.16 443	0.15 412	0.17 462	0.20 455	0.16 220	0.15 260

FlowAnything_test	0.23 49	0.32 180	0.52 5	0.28 174	0.17 127	0.37 61	0.20 110	0.38 33	0.24 2	0.24 97	0.20 44	0.21 81	0.17 50	0.26 29	0.25 163	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.17 243	0.12 161

AIO-test2	0.49 306	1.15 551	1.96 364	0.42 451	0.37 459	0.50 183	0.23 196	0.79 355	0.70 418	0.33 180	0.53 317	0.27 151	0.22 126	0.67 317	0.29 209	0.73 584	0.08 141	0.13 357	0.17 412	0.17 243	0.18 329

GIP-stereo	0.26 65	0.22 43	0.78 63	0.29 205	0.20 215	0.42 107	0.17 61	0.64 233	0.39 94	0.18 31	0.24 82	0.23 93	0.18 74	0.25 15	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.08 41

IGEV-Stereo++	0.23 49	0.23 61	0.64 36	0.24 74	0.22 256	0.47 151	0.13 9	0.52 150	0.33 30	0.18 31	0.24 82	0.17 49	0.22 126	0.32 87	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.09 65

test_sample6	0.52 348	0.44 284	1.81 288	0.33 306	0.18 167	0.55 244	0.27 300	0.94 473	0.66 388	0.54 337	0.62 395	0.47 297	0.36 287	1.97 522	0.38 302	0.14 402	0.10 262	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.16 290

test_sample5	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.53 324	0.59 368	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample4	0.50 317	0.42 268	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.56 260	0.26 276	0.93 464	0.65 373	0.54 337	0.54 329	0.45 277	0.36 287	1.79 488	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

DualNet	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.54 337	0.62 395	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

LL-Strereo2	0.41 198	0.90 483	1.83 298	0.44 463	0.24 290	0.54 229	0.27 300	0.58 191	0.45 164	0.41 217	0.33 167	0.44 268	0.21 116	0.44 188	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.16 441	0.14 348	0.17 243	0.17 309

iRaft-Stereo_20w	0.58 392	0.39 246	1.96 364	0.45 477	0.32 403	0.92 531	0.57 518	1.14 560	0.56 278	0.81 520	0.40 211	0.55 334	0.69 497	0.65 312	1.04 498	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.36 545	0.17 243	0.25 437

Patchmatch Stereo++	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.56 530	0.37 459	0.60 325	0.26 276	0.70 266	0.65 373	0.66 466	0.60 383	0.69 422	0.32 266	2.09 538	1.20 521	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.10 95

PSM-adaLoss	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.60 325	0.29 343	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.26 276	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.49 241	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.45 203	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iGMRVC	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.55 270	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iRAFT	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

CRE-IMP	0.41 198	0.22 43	1.76 247	0.48 495	0.17 127	0.79 494	0.69 546	0.52 150	0.52 229	0.47 254	0.42 219	0.45 277	0.26 186	0.41 166	0.31 241	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.23 414

RAFT-IKP	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.16 98	0.60 325	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.50 248	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

rafts_anoy	0.43 227	0.89 479	1.96 364	0.32 282	0.30 376	0.48 161	0.24 231	0.62 221	0.49 205	0.37 193	0.38 199	0.33 194	0.30 249	0.51 252	0.34 274	0.10 192	0.39 565	0.13 357	0.15 373	0.17 243	0.15 260

Anonymous3	0.42 218	0.35 213	2.09 390	0.33 306	0.24 290	0.72 454	0.31 364	0.74 291	0.55 267	0.35 184	0.40 211	0.33 194	0.29 241	0.44 188	0.28 195	0.18 470	0.18 461	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.17 309

CFNet_pseudo	0.45 254	0.46 295	2.23 425	0.25 93	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.10 262	0.15 422	0.10 181	0.17 243	0.14 221

XX-Stereo	0.55 372	0.54 331	3.50 584	0.48 495	0.39 471	0.54 229	0.17 61	0.89 429	0.40 107	0.44 233	0.65 433	0.85 497	0.19 95	0.77 348	0.21 90	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.17 243	0.14 221

HCRNet	0.46 266	0.49 310	1.65 206	0.38 412	0.29 361	0.58 295	0.22 162	0.75 302	0.62 340	0.47 254	0.49 279	0.48 308	0.36 287	1.12 392	0.37 295	0.15 422	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.17 243	0.17 309

test_xeample3	0.46 266	0.34 204	2.99 552	0.37 396	0.16 98	0.49 171	0.33 395	1.06 549	0.44 148	0.25 116	0.23 72	0.24 110	0.25 170	0.49 241	0.56 402	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.40 555	0.17 243	0.26 447

ccs_rob	0.45 254	0.46 295	2.22 421	0.26 125	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.09 219	0.16 441	0.10 181	0.17 243	0.14 221

rvit_105_1	0.44 237	0.54 331	1.46 172	0.36 372	0.24 290	0.51 194	0.45 475	0.75 302	0.74 457	0.45 244	0.44 232	0.44 268	0.36 287	0.62 296	0.38 302	0.20 495	0.18 461	0.18 482	0.22 471	0.18 270	0.18 329

ITSA-stereo	0.48 288	0.33 189	1.20 119	0.33 306	0.18 167	0.60 325	0.29 343	0.94 473	0.80 496	0.50 291	0.49 279	0.53 324	0.59 459	1.25 408	0.64 427	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.23 414

rvit_stereo_0075_2	0.40 191	0.40 253	1.88 318	0.33 306	0.32 403	0.41 94	0.22 162	0.58 191	0.53 247	0.38 201	0.51 292	0.40 233	0.27 207	0.44 188	0.29 209	0.20 495	0.15 412	0.22 508	0.15 373	0.18 270	0.23 414

MoCha-V2	0.36 151	0.32 180	1.41 161	0.36 372	0.31 395	0.35 49	0.19 89	0.57 185	0.39 94	0.30 162	0.32 158	0.28 161	0.27 207	0.47 223	0.24 148	0.08 41	0.56 582	0.08 45	0.38 549	0.18 270	0.12 161

PCWNet_CMD	0.46 266	0.45 292	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.57 450	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.18 270	0.14 221

CBFPSM	0.56 380	0.91 484	1.82 294	0.28 174	0.23 276	0.71 448	0.37 424	0.72 274	0.64 360	0.50 291	0.49 279	1.03 543	0.83 524	0.62 296	1.35 534	0.10 192	0.12 342	0.10 165	0.10 181	0.18 270	0.19 345

CASS	0.39 184	0.30 158	1.61 203	0.32 282	0.17 127	0.53 222	0.24 231	0.70 266	0.49 205	0.59 407	0.54 329	0.40 233	0.40 329	0.41 166	0.30 229	0.17 458	0.10 262	0.14 392	0.11 247	0.18 270	0.17 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 400	0.96 503	2.47 473	0.34 337	0.37 459	0.79 494	0.44 467	0.86 404	0.77 484	0.61 426	0.67 438	0.79 474	0.56 444	0.64 301	0.62 420	0.15 422	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.19 345

DAS	0.56 380	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	2.40 560	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

SepStereo	0.52 348	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	1.56 446	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

HHNet	0.60 406	0.65 385	2.60 500	0.36 372	0.25 308	0.64 394	0.61 528	0.64 233	0.62 340	0.55 355	1.13 550	0.32 188	0.60 463	0.42 175	1.79 557	0.15 422	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.18 270	0.15 260

DRaft	0.62 419	0.38 236	1.76 247	0.24 74	0.16 98	0.64 394	0.66 538	0.53 159	0.53 247	0.67 470	0.99 531	0.38 218	1.00 548	1.44 424	2.10 571	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.14 348	0.18 270	0.21 375

ac_64	0.55 372	0.46 295	1.92 339	0.36 372	0.34 425	0.63 381	0.31 364	0.82 370	0.61 322	0.55 355	0.51 292	0.89 511	0.48 413	1.83 497	0.55 394	0.14 402	0.11 311	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.12 161

CFNet-ft	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

PMTNet	0.31 106	0.35 213	1.30 137	0.20 6	0.14 45	0.57 278	0.25 253	0.46 90	0.42 133	0.27 146	0.32 158	0.27 151	0.24 154	0.39 156	0.23 123	0.43 562	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.18 270	0.07 10

MSMDNet	0.46 266	0.44 284	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.56 444	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.13 357	0.10 181	0.18 270	0.15 260

CFNet_RVC	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

UCFNet_RVC	0.48 288	0.82 454	1.85 303	0.30 226	0.27 340	0.64 394	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.48 272	0.53 317	0.63 378	0.41 340	0.88 365	0.38 302	0.15 422	0.10 262	0.17 462	0.17 412	0.18 270	0.15 260

AdaStereo	0.44 237	0.38 236	1.79 281	0.34 337	0.20 215	0.57 278	0.28 319	0.92 456	0.69 408	0.52 313	0.55 339	0.61 371	0.33 271	0.48 230	0.39 313	0.17 458	0.08 141	0.17 462	0.11 247	0.18 270	0.12 161
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.
DRN-Test	0.64 430	0.43 273	2.44 465	0.39 422	0.44 499	0.80 502	0.41 445	1.02 536	0.78 488	0.80 514	0.63 408	0.69 422	0.56 444	1.79 488	0.69 439	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.17 309

MDST_ROB	1.17 560	0.42 268	3.87 589	0.54 521	0.44 499	4.11 618	0.58 520	1.31 574	0.84 511	2.12 596	1.12 548	0.98 532	0.71 501	4.24 614	0.99 488	0.16 443	0.14 386	0.19 488	0.17 412	0.18 270	0.35 506

IGEV-FE	0.53 354	0.34 204	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.70 432	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

DDVS	0.62 419	0.40 253	1.40 160	2.21 611	0.35 438	0.87 521	1.00 578	0.69 258	0.50 215	0.53 324	0.56 351	0.90 513	0.37 300	1.22 402	0.47 359	0.15 422	0.14 386	0.14 392	0.12 287	0.19 291	0.22 390

AIO-Stereo	0.30 98	0.27 107	1.25 127	0.27 146	0.24 290	0.37 61	0.20 110	0.52 150	0.36 66	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.14 17	0.31 75	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.38 549	0.19 291	0.31 486

test_sample7	0.47 282	0.33 189	1.49 182	0.34 337	0.20 215	0.51 194	0.30 351	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.17 458	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.18 329

IGEV_Zeroshot_test	0.53 354	0.33 189	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.71 437	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

StereoVision	0.45 254	0.72 410	1.94 352	0.33 306	0.32 403	0.47 151	0.26 276	0.68 255	0.57 282	0.32 176	0.89 514	0.45 277	0.27 207	0.49 241	0.36 289	0.13 359	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.13 198

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 260	1.93 342	0.26 125	0.24 290	0.32 32	0.17 61	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.37 189	0.25 123	0.26 186	0.44 188	0.31 241	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.19 291	0.14 221

CFNet_ucs	0.48 288	0.50 316	2.32 439	0.26 125	0.22 256	0.57 278	0.22 162	0.85 395	0.65 373	0.53 324	0.64 424	0.68 415	0.44 377	0.54 266	0.31 241	0.13 359	0.12 342	0.16 441	0.11 247	0.19 291	0.17 309

4D-IteraStereo	0.44 237	0.96 503	2.63 502	0.27 146	0.30 376	0.45 126	0.25 253	0.52 150	0.50 215	0.40 209	0.31 151	0.40 233	0.19 95	0.35 118	0.32 254	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.11 247	0.19 291	0.30 478

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 74	1.16 110	0.28 174	0.15 71	0.57 278	0.23 196	0.79 355	0.47 194	0.38 201	0.37 189	0.40 233	0.25 170	0.47 223	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.13 320	0.19 291	0.27 454

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 99	1.48 179	0.31 253	0.15 71	0.61 344	0.19 89	0.60 213	0.54 260	0.28 151	0.29 124	0.40 233	0.33 271	0.50 248	0.27 185	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.19 291	0.08 41

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 180	1.30 137	0.26 125	0.14 45	0.58 295	0.23 196	0.78 340	0.62 340	0.40 209	0.44 232	0.28 161	0.35 281	0.29 59	0.20 70	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.08 41

CRFU-Net	0.56 380	0.38 236	1.86 311	0.46 482	0.26 326	0.82 506	0.36 415	0.90 435	0.49 205	0.62 437	0.59 368	0.78 469	1.35 573	1.00 376	0.48 365	0.15 422	0.14 386	0.17 462	0.10 181	0.19 291	0.14 221

IPLGR	0.54 360	0.56 343	2.68 509	0.36 372	0.18 167	0.62 364	0.54 506	1.02 536	0.64 360	0.73 497	0.46 244	0.47 297	0.45 381	1.12 392	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.19 291	0.12 161

HGLStereo	0.54 360	0.69 401	2.00 372	0.35 353	0.40 481	0.66 415	0.30 351	0.83 376	0.62 340	0.57 375	0.69 454	0.69 422	0.54 435	1.07 383	0.55 394	0.13 359	0.13 366	0.13 357	0.11 247	0.19 291	0.17 309

MLCV	0.48 288	0.89 479	1.85 303	0.29 205	0.14 45	0.59 313	0.23 196	0.72 274	0.59 300	0.66 466	0.66 435	0.55 334	0.36 287	1.03 380	0.49 370	0.09 88	0.06 23	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.11 119

WQFJA1	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.07 601	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

NLMM	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.06 600	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

G2L-ROB	0.51 334	0.95 500	1.96 364	0.29 205	0.22 256	0.59 313	0.28 319	0.76 314	0.57 282	0.55 355	0.45 236	0.70 432	0.32 266	1.38 417	0.47 359	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.20 307	0.13 198

HI	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

CoSv	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

SMoEStereo_RVC	0.29 88	0.26 99	1.03 91	0.25 93	0.14 45	0.46 144	0.22 162	0.36 24	0.38 81	0.23 88	0.23 72	0.21 81	0.18 74	0.45 203	0.60 415	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.20 363

DCVSM-stereo	0.49 306	0.29 144	2.49 477	0.29 205	0.22 256	0.53 222	0.52 498	0.58 191	0.49 205	0.69 479	0.46 244	0.79 474	0.48 413	0.53 262	0.42 329	0.13 359	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.20 307	0.20 363

ACV-stereo	0.66 443	0.76 424	2.86 534	0.32 282	0.25 308	1.01 543	0.60 524	0.59 200	0.52 229	0.41 217	0.45 236	1.55 581	0.94 543	1.40 421	0.69 439	0.14 402	0.13 366	0.12 297	0.11 247	0.20 307	0.19 345

EKT-Stereo	1.47 580	0.49 310	1.93 342	2.57 614	19.31 635	0.55 244	0.22 162	0.69 258	0.42 133	0.38 201	0.36 186	0.43 257	0.27 207	0.69 326	0.26 175	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.16 393	0.20 307	0.15 260

MC-Stereo	0.32 113	0.31 172	1.46 172	0.31 253	0.15 71	0.53 222	0.19 89	0.44 77	0.35 44	0.36 189	0.38 199	0.27 151	0.27 207	0.42 175	0.19 42	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.16 393	0.20 307	0.13 198

CSP-Net	0.50 317	0.39 246	1.25 127	0.29 205	0.23 276	0.77 485	0.35 408	0.86 404	0.57 282	0.59 407	0.59 368	0.65 392	0.40 329	1.77 483	0.44 344	0.16 443	0.11 311	0.10 165	0.10 181	0.20 307	0.14 221

raft+_RVC	0.44 237	0.67 394	1.85 303	0.34 337	0.71 562	0.51 194	0.25 253	0.64 233	0.51 222	0.35 184	0.45 236	0.32 188	0.28 224	0.43 179	0.32 254	0.09 88	0.19 475	0.10 165	0.09 142	0.20 307	0.40 534

DMCA-RVC	0.62 419	0.96 503	2.63 502	0.36 372	0.90 574	0.56 260	0.31 364	0.69 258	0.57 282	0.68 477	0.52 306	0.59 362	0.56 444	1.23 404	0.53 387	0.16 443	0.38 558	0.20 497	0.15 373	0.20 307	0.15 260

BEATNet_4x	0.47 282	0.73 417	1.91 336	0.33 306	0.15 71	0.56 260	0.25 253	0.85 395	0.58 293	0.54 337	0.51 292	0.57 352	0.42 358	0.57 274	0.61 418	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.20 307	0.16 290

StereoDRNet	0.64 430	0.88 475	2.35 447	0.41 440	0.45 508	0.73 461	0.47 486	0.94 473	0.74 457	0.75 502	0.54 329	0.74 451	0.47 404	1.70 470	0.72 448	0.15 422	0.14 386	0.15 422	0.14 348	0.20 307	0.19 345

XPNet_ROB	0.61 414	0.72 410	1.66 210	0.37 396	0.27 340	0.67 421	0.47 486	0.89 429	0.71 428	0.78 511	0.70 464	0.81 481	0.53 432	1.70 470	0.76 455	0.21 502	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.20 307	0.21 375

GREAT-IGEV	0.37 159	0.28 134	1.48 179	0.25 93	0.38 465	0.46 144	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.15 6	0.29 124	0.15 33	0.17 50	0.36 131	0.23 123	0.07 23	0.76 601	0.07 1	0.26 492	0.21 323	1.03 601
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ISRNet	0.47 282	0.44 284	1.55 192	0.37 396	0.31 395	0.49 171	0.19 89	0.75 302	0.66 388	0.63 447	0.71 468	0.67 408	0.39 321	0.58 278	0.44 344	0.23 518	0.16 430	0.21 505	0.20 455	0.21 323	0.25 437

tt45	0.29 88	0.24 74	1.06 96	0.25 93	0.17 127	0.55 244	0.22 162	0.41 54	0.35 44	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.18 74	0.64 301	0.34 274	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.11 119

RSM	0.28 77	0.26 99	0.97 88	0.25 93	0.24 290	0.37 61	0.21 135	0.49 121	0.44 148	0.21 55	0.27 110	0.28 161	0.17 50	0.38 150	0.20 70	0.07 23	0.07 50	0.09 107	0.34 533	0.21 323	0.16 290

MyStereo8	0.54 360	0.80 445	2.76 523	0.32 282	0.33 416	0.71 448	0.20 110	0.87 414	0.57 282	0.51 304	0.59 368	0.50 313	0.33 271	0.68 320	0.55 394	0.10 192	0.29 538	0.10 165	0.13 320	0.21 323	0.34 504

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 479	1.76 247	0.26 125	0.12 11	0.52 213	0.14 20	0.49 121	0.38 81	0.29 157	0.30 138	0.29 171	0.22 126	0.30 69	0.20 70	0.09 88	0.17 450	0.09 107	0.07 70	0.21 323	0.11 119

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 357	1.47 176	0.32 282	0.38 465	0.23 6	0.22 162	0.58 191	0.46 175	0.22 66	0.27 110	0.29 171	0.23 143	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.14 221

dd	0.42 218	0.96 503	1.77 256	0.31 253	0.17 127	0.57 278	0.26 276	0.49 121	0.68 399	0.41 217	0.40 211	0.34 200	0.27 207	0.45 203	0.40 321	0.17 458	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.21 323	0.12 161

CrosDoStereo	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 623	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 567	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

NRIStereo	0.46 266	0.25 82	1.77 256	0.47 487	0.16 98	0.95 534	0.74 554	0.51 136	0.56 278	0.48 272	0.39 208	0.59 362	0.29 241	0.77 348	0.32 254	0.11 269	0.13 366	0.11 236	0.09 142	0.21 323	0.24 427

DeepStereo_LL	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 623	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 567	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

raftrobust	0.38 169	0.68 397	1.54 190	0.32 282	0.46 514	0.52 213	0.21 135	0.56 180	0.42 133	0.52 313	0.35 181	0.31 182	0.33 271	0.37 142	0.30 229	0.10 192	0.11 311	0.08 45	0.07 70	0.21 323	0.19 345

pcwnet_v2	0.64 430	0.49 310	4.41 599	0.32 282	0.27 340	0.60 325	0.25 253	0.97 501	0.88 521	0.59 407	0.70 464	0.63 378	0.55 440	0.66 315	0.37 295	0.17 458	0.15 412	0.15 422	0.14 348	0.21 323	0.23 414

GwcNet-RSSM	0.57 387	0.94 493	2.13 400	0.32 282	0.25 308	0.60 325	0.30 351	0.80 359	0.66 388	0.52 313	0.64 424	0.71 437	0.40 329	1.79 488	0.50 375	0.13 359	0.09 219	0.12 297	0.12 287	0.21 323	0.15 260

iResNet	0.51 334	0.76 424	2.59 498	0.41 440	0.17 127	0.64 394	0.27 300	0.82 370	0.70 418	0.57 375	0.64 424	0.43 257	0.36 287	0.70 331	0.52 383	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.21 323	0.13 198

iResNet_ROB	0.50 317	1.15 551	1.73 229	0.31 253	0.21 229	0.58 295	0.22 162	0.95 487	0.82 504	0.58 393	0.62 395	0.57 352	0.39 321	0.84 358	0.40 321	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.06 14	0.21 323	0.13 198

ETE_ROB	0.60 406	0.71 406	1.55 192	0.37 396	0.25 308	0.69 439	0.51 495	1.47 582	0.70 418	0.80 514	0.69 454	0.85 497	0.49 420	1.36 415	0.58 411	0.16 443	0.13 366	0.19 488	0.16 393	0.21 323	0.23 414

NLSM1	0.39 184	0.24 74	0.56 17	0.27 146	0.40 481	0.49 171	0.21 135	1.44 581	1.64 585	0.25 116	0.33 167	0.25 123	0.26 186	0.40 161	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.13 198

mms	0.27 70	0.26 99	0.91 79	0.25 93	0.18 167	0.32 32	0.23 196	0.37 27	0.31 17	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.17 50	0.46 212	0.21 90	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.47 547

ours_stereo	0.27 70	0.25 82	1.21 121	0.25 93	0.17 127	0.35 49	0.23 196	0.38 33	0.35 44	0.20 45	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

fffy	0.28 77	0.24 74	1.19 115	0.27 146	0.15 71	0.37 61	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.20 45	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.44 188	0.20 70	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

WCG-NET	0.30 98	0.42 268	1.26 129	0.24 74	0.12 11	0.43 113	0.24 231	0.40 44	0.56 278	0.35 184	0.37 189	0.26 137	0.24 154	0.29 59	0.19 42	0.08 41	0.12 342	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.10 95

WCG-NET（raft）	0.32 113	0.53 325	1.21 121	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.24 231	0.40 44	0.50 215	0.35 184	0.35 181	0.47 297	0.25 170	0.35 118	0.20 70	0.08 41	0.29 538	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.11 119

AE-Stereo	0.42 218	0.29 144	1.65 206	0.43 456	0.47 516	0.56 260	0.23 196	0.86 404	0.46 175	0.31 167	0.41 215	0.43 257	0.24 154	0.34 112	0.24 148	0.09 88	0.48 578	0.11 236	0.45 563	0.22 340	0.19 345

dad	0.51 334	1.01 526	1.74 233	0.29 205	0.19 200	0.60 325	0.26 276	0.52 150	0.75 470	0.63 447	0.63 408	0.63 378	0.33 271	0.85 360	0.47 359	0.27 540	0.15 412	0.40 561	0.18 425	0.22 340	0.14 221

GANet-ADL	0.44 237	0.41 260	2.31 438	0.33 306	0.20 215	0.57 278	0.25 253	0.75 302	0.54 260	0.42 222	0.59 368	0.56 346	0.30 249	0.40 161	0.38 302	0.14 402	0.11 311	0.09 107	0.08 106	0.22 340	0.17 309

FAT-Stereo	0.70 464	0.54 331	2.88 536	0.36 372	0.29 361	0.62 364	0.54 506	0.97 501	0.87 517	0.76 505	0.92 518	0.94 525	0.80 520	1.84 502	0.57 406	0.18 470	0.19 475	0.17 462	0.16 393	0.22 340	0.25 437

PA-Net	0.84 520	1.00 522	3.49 583	0.63 548	0.40 481	0.70 446	0.52 498	0.86 404	0.84 511	0.52 313	0.59 368	0.70 432	0.54 435	2.35 552	2.23 575	0.17 458	0.27 534	0.19 488	0.28 500	0.22 340	0.36 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 387	0.34 204	1.87 316	0.45 477	0.34 425	0.84 511	0.35 408	0.84 388	0.78 488	0.59 407	0.63 408	1.06 550	0.53 432	1.10 386	0.82 466	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.18 329

NCCL2	0.65 438	0.94 493	1.96 364	0.43 456	0.30 376	0.71 448	0.68 544	0.84 388	0.65 373	0.70 485	0.60 383	0.86 503	0.54 435	1.56 446	0.57 406	0.20 495	0.16 430	0.67 581	0.25 484	0.22 340	0.24 427

NaN_ROB	1.14 555	0.94 493	2.96 547	0.53 516	0.56 537	1.13 560	0.99 575	0.98 505	1.00 541	1.09 556	0.87 509	0.77 465	1.06 555	5.90 619	2.72 586	0.16 443	0.23 509	0.16 441	0.24 477	0.22 340	0.36 514

WQFJX1	0.45 254	0.28 134	0.56 17	0.27 146	0.35 438	0.48 161	0.25 253	1.98 605	2.08 602	0.26 134	0.26 100	0.29 171	0.28 224	0.50 248	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.14 221

NLMM1	0.46 266	0.27 107	0.53 11	0.27 146	0.38 465	0.49 171	0.24 231	1.97 604	2.38 605	0.28 151	0.27 110	0.26 137	0.25 170	0.47 223	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.15 260

ff7	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

ffff	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

11t	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

AEACV	0.33 122	0.24 74	1.44 168	0.28 174	0.35 438	0.47 151	0.21 135	0.43 69	0.28 13	0.26 134	0.25 89	0.22 84	0.38 307	0.30 69	0.18 24	0.09 88	0.35 550	0.09 107	0.36 545	0.23 354	0.25 437

ProNet	0.30 98	0.54 331	1.29 134	0.25 93	0.15 71	0.47 151	0.25 253	0.48 114	0.39 94	0.21 55	0.23 72	0.22 84	0.20 107	0.44 188	0.19 42	0.08 41	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.12 161

ccc-4	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

LMCR-Stereo	0.52 348	0.71 406	2.39 454	0.40 433	0.21 229	0.74 467	0.31 364	1.02 536	0.64 360	0.61 426	0.63 408	0.39 224	0.51 425	0.62 296	0.42 329	0.19 485	0.09 219	0.12 297	0.09 142	0.23 354	0.12 161

111	0.48 288	1.09 539	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.59 313	0.26 276	0.83 376	0.78 488	0.48 272	0.52 306	0.56 346	0.38 307	0.49 241	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.23 354	0.35 506

psm_up	0.57 387	0.61 357	1.83 298	0.35 353	0.30 376	0.64 394	0.37 424	0.90 435	0.68 399	0.59 407	0.55 339	0.68 415	0.54 435	1.91 516	0.46 350	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.23 354	0.13 198

Nwc_Net	0.68 455	0.83 458	2.53 484	0.41 440	0.39 471	0.77 485	0.38 431	1.01 533	0.70 418	0.60 417	0.99 531	0.98 532	0.68 495	1.41 422	0.63 422	0.23 518	0.15 412	0.23 515	0.25 484	0.23 354	0.18 329

AANet_RVC	0.68 455	1.00 522	2.09 390	0.33 306	0.25 308	0.58 295	0.32 387	0.81 363	0.80 496	0.61 426	0.94 523	0.80 478	0.41 340	2.46 568	1.02 495	0.36 559	0.14 386	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.22 390

HITNet	0.46 266	0.92 485	2.09 390	0.33 306	0.14 45	0.55 244	0.22 162	0.83 376	0.56 278	0.51 304	0.49 279	0.48 308	0.37 300	0.48 230	0.54 393	0.09 88	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.09 65
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
DeepPruner_ROB	0.50 317	0.70 404	1.94 352	0.29 205	0.26 326	0.63 381	0.31 364	0.80 359	0.48 198	0.61 426	0.55 339	0.66 399	0.38 307	0.98 372	0.40 321	0.19 485	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.23 354	0.17 309

LALA_ROB	0.60 406	0.76 424	1.69 215	0.36 372	0.29 361	0.79 494	0.55 509	0.94 473	0.77 484	0.81 520	0.67 438	0.94 525	0.49 420	0.99 373	0.73 451	0.21 502	0.15 412	0.20 497	0.18 425	0.23 354	0.21 375

SGM-Forest	1.04 547	0.42 268	3.59 586	0.41 440	0.32 403	1.05 548	1.32 596	0.94 473	0.83 508	1.16 561	2.23 591	1.03 543	1.39 577	2.49 571	2.35 579	0.21 502	0.21 495	0.20 497	0.19 445	0.23 354	0.32 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX	0.42 218	0.25 82	0.55 14	0.26 125	0.39 471	0.47 151	0.23 196	1.76 594	1.82 595	0.26 134	0.26 100	0.28 161	0.28 224	0.42 175	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.16 290

z-ln-s-r	0.64 430	0.89 479	2.23 425	0.32 282	0.26 326	0.57 278	0.37 424	0.84 388	0.76 479	0.51 304	0.81 492	0.64 387	0.45 381	2.06 532	1.27 529	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.24 371	0.13 198

LG-Stereo	0.27 70	0.25 82	0.95 86	0.25 93	0.15 71	0.43 113	0.21 135	0.50 128	0.40 107	0.18 31	0.29 124	0.25 123	0.16 41	0.28 45	0.35 285	0.07 23	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.24 371	0.10 95

999	0.29 88	0.25 82	1.05 94	0.26 125	0.18 167	0.49 171	0.23 196	0.38 33	0.37 76	0.20 45	0.32 158	0.23 93	0.18 74	0.73 336	0.36 289	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.10 95

GMStereo_Zeroshot	0.41 198	0.36 222	1.54 190	0.41 440	0.19 200	0.52 213	0.19 89	0.59 200	0.52 229	0.57 375	0.59 368	0.63 378	0.29 241	0.58 278	0.33 267	0.15 422	0.09 219	0.16 441	0.09 142	0.24 371	0.12 161

anonymousdsp	0.34 130	0.53 325	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.55 270	0.19 42	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467

ToySt	0.44 237	0.61 357	1.89 325	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.35 408	0.67 251	0.53 247	0.39 207	0.50 287	0.59 362	0.43 369	0.51 252	0.49 370	0.10 192	0.12 342	0.13 357	0.16 393	0.24 371	0.19 345

Wz-Net-MNSev	0.65 438	0.97 511	2.19 415	0.36 372	0.33 416	0.90 527	0.60 524	0.92 456	0.81 503	0.75 502	0.72 473	0.73 445	0.65 485	1.39 418	0.71 444	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.24 371	0.18 329

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 331	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.54 266	0.19 42	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 573	0.60 353	13.80 630	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.33 395	0.77 325	0.61 322	0.96 546	0.88 512	1.17 565	0.73 507	4.00 611	0.86 470	0.19 485	0.22 501	0.17 462	0.18 425	0.24 371	0.29 467

hitnet-ft	0.67 447	0.80 445	1.90 330	0.28 174	0.22 256	0.69 439	0.36 415	0.85 395	0.65 373	0.56 364	0.84 501	1.03 543	0.95 546	2.32 551	0.55 394	0.23 518	0.14 386	0.41 562	0.13 320	0.24 371	0.17 309

NCC-stereo	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 590	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390

Abc-Net	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 590	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 443	1.01 526	2.33 442	0.38 412	0.31 395	0.72 454	0.55 509	0.86 404	0.69 408	0.54 337	0.60 383	0.75 457	0.47 404	2.00 527	0.82 466	0.17 458	0.13 366	0.19 488	0.19 445	0.24 371	0.27 454

Hybrid-DGEV-2	0.51 334	0.84 460	1.75 239	0.32 282	0.17 127	0.73 461	0.18 79	0.83 376	0.69 408	0.52 313	0.38 199	0.53 324	0.42 358	0.99 373	0.92 474	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.10 181	0.25 385	0.23 414

111111	0.24 55	0.21 27	0.82 68	0.24 74	0.21 229	0.43 113	0.13 9	0.45 87	0.35 44	0.22 66	0.27 110	0.18 60	0.16 41	0.35 118	0.18 24	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.25 385	0.08 41

AIO_rvc	0.41 198	0.64 378	1.29 134	0.58 536	0.39 471	0.37 61	0.24 231	0.50 128	0.43 144	0.28 151	0.23 72	0.25 123	0.16 41	0.99 373	0.19 42	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.25 385	0.85 585

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 159	1.34 576	1.24 126	0.23 53	0.12 11	0.33 36	0.20 110	0.40 44	0.33 30	0.25 116	0.21 51	0.16 40	0.14 17	0.27 34	0.63 422	0.55 574	0.06 23	0.11 236	0.13 320	0.25 385	0.49 551

DualNet (step1)	0.59 400	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.61 576	0.14 386	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample9	0.94 534	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample8	1.12 552	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.95 487	0.61 322	1.18 569	0.56 351	2.53 597	1.31 569	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

IGEV++	0.34 130	0.43 273	1.32 141	0.31 253	0.14 45	0.32 32	0.21 135	0.70 266	0.34 36	0.22 66	0.28 118	0.22 84	0.27 207	0.35 118	0.27 185	0.09 88	0.39 565	0.08 45	0.15 373	0.25 385	0.45 544

cc1	0.47 282	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.40 534

ffm	0.47 282	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

ff1	0.73 485	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

tt1	0.44 237	0.64 378	1.83 298	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	0.88 521	0.31 167	0.37 189	0.25 123	0.35 281	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.36 514

UniTT-Stereo	0.30 98	0.36 222	1.68 214	0.27 146	0.24 290	0.29 18	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.26 134	0.37 189	0.18 60	0.18 74	0.31 75	0.27 185	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.25 385	0.08 41

MIPNet	0.83 518	0.81 450	2.40 456	0.61 546	0.18 167	1.48 573	1.39 601	1.60 589	0.74 457	1.94 594	0.85 505	0.73 445	1.68 588	0.87 364	0.31 241	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.32 526	0.25 385	0.12 161

RALCasStereoNet	0.45 254	0.88 475	1.85 303	0.30 226	0.26 326	0.49 171	0.26 276	0.58 191	0.51 222	0.36 189	0.48 262	0.36 208	0.28 224	0.55 270	0.34 274	0.10 192	0.53 580	0.09 107	0.08 106	0.25 385	0.34 504

ADCRef	0.80 506	0.96 503	2.29 436	0.37 396	0.35 438	0.96 535	0.51 495	0.87 414	0.75 470	0.88 533	0.83 498	0.61 371	1.36 574	1.02 378	3.27 596	0.13 359	0.11 311	0.17 462	0.19 445	0.25 385	0.21 375

RYNet	0.70 464	0.56 343	2.25 429	0.35 353	0.41 489	0.86 517	0.43 456	0.94 473	0.82 504	0.62 437	0.53 317	0.91 515	0.60 463	2.70 586	1.00 489	0.14 402	0.11 311	0.16 441	0.14 348	0.25 385	0.27 454

NVstereo2D	0.58 392	0.40 253	2.03 380	0.35 353	0.35 438	0.69 439	0.39 436	0.91 447	0.80 496	0.47 254	0.53 317	0.67 408	0.46 396	1.99 526	0.48 365	0.19 485	0.11 311	0.17 462	0.13 320	0.25 385	0.25 437

StereoDRNet-Refined	0.50 317	0.41 260	1.50 185	0.33 306	0.21 229	0.68 433	0.26 276	0.81 363	0.68 399	0.67 470	0.68 445	0.73 445	0.42 358	1.10 386	0.59 413	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.14 348	0.25 385	0.21 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 494	0.42 268	2.68 509	0.33 306	0.22 256	0.74 467	0.47 486	0.96 492	0.76 479	1.04 553	0.96 526	0.88 509	0.93 540	2.06 532	1.19 520	0.22 515	0.24 512	0.27 531	0.25 484	0.25 385	0.28 461

CBMV	0.71 473	0.76 424	2.64 504	0.33 306	0.20 215	0.78 490	0.79 559	0.98 505	0.78 488	0.85 532	0.71 468	0.86 503	1.10 558	1.46 430	0.62 420	0.18 470	0.20 486	0.21 505	0.19 445	0.25 385	0.33 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	0.80 506	1.54 584	3.00 553	0.35 353	0.27 340	0.72 454	0.41 445	0.93 464	1.11 557	1.00 548	1.28 558	0.75 457	0.57 450	1.87 505	1.18 518	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.26 406	0.21 375

SCV_C0	0.33 122	0.43 273	1.42 165	0.25 93	0.16 98	0.35 49	0.20 110	0.68 255	0.44 148	0.24 97	0.27 110	0.29 171	0.20 107	0.58 278	0.18 24	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.30 513	0.26 406	0.17 309

RSM++	0.27 70	0.26 99	0.87 73	0.28 174	0.13 28	0.39 76	0.20 110	0.45 87	0.45 164	0.20 45	0.24 82	0.24 110	0.17 50	0.36 131	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.26 406	0.18 329

MIM_Stereo	0.41 198	0.60 353	1.88 318	0.31 253	0.21 229	0.50 183	0.19 89	0.64 233	0.44 148	0.43 227	0.53 317	0.43 257	0.27 207	0.51 252	0.28 195	0.08 41	0.14 386	0.11 236	0.10 181	0.26 406	0.26 447

raft_robust	0.55 372	0.84 460	1.73 229	0.28 174	0.54 531	0.53 222	0.25 253	0.88 423	0.75 470	0.48 272	0.46 244	0.76 463	0.75 513	1.46 430	0.27 185	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.30 513	0.26 406	0.16 290

PFNet	0.60 406	0.33 189	2.47 473	0.41 440	0.55 534	0.62 364	0.27 300	0.61 217	0.63 352	0.61 426	0.56 351	0.45 277	0.32 266	1.88 513	1.14 511	0.28 544	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.26 406	0.20 363

GEStereo_RVC	0.54 360	0.87 471	1.95 355	0.47 487	0.25 308	0.62 364	0.37 424	1.00 525	0.74 457	0.53 324	0.54 329	0.59 362	0.44 377	1.10 386	0.46 350	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.26 406	0.19 345

FINET	0.65 438	0.95 500	3.06 557	0.35 353	0.40 481	0.58 295	0.48 490	0.92 456	1.10 555	0.57 375	0.68 445	0.47 297	0.44 377	1.15 397	0.60 415	0.23 518	0.21 495	0.17 462	0.15 373	0.26 406	0.25 437

ADCP+	0.94 534	1.12 542	3.14 565	0.34 337	0.39 471	1.06 549	0.79 559	0.89 429	0.80 496	0.66 466	0.67 438	0.85 497	1.55 584	0.93 366	4.55 612	0.13 359	0.11 311	0.16 441	0.15 373	0.26 406	0.25 437

DANet	0.80 506	0.65 385	2.21 417	1.19 589	0.48 518	0.74 467	1.25 593	0.89 429	1.53 581	0.89 535	0.71 468	0.96 528	0.56 444	1.83 497	0.96 480	0.18 470	0.16 430	0.19 488	0.16 393	0.26 406	0.29 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 237	1.02 530	1.74 233	0.35 353	0.19 200	0.58 295	0.23 196	0.49 121	0.66 388	0.41 217	0.38 199	0.34 200	0.29 241	0.53 262	0.30 229	0.24 526	0.10 262	0.37 558	0.19 445	0.27 416	0.15 260

RALAANet	0.43 227	0.98 515	1.90 330	0.32 282	0.23 276	0.48 161	0.19 89	0.67 251	0.53 247	0.48 272	0.45 236	0.39 224	0.30 249	0.48 230	0.37 295	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.14 348	0.27 416	0.10 95

FADNet-RVC-Resample	0.67 447	1.16 556	3.16 567	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.38 431	0.86 404	0.63 352	0.51 304	0.50 287	0.57 352	0.45 381	1.57 450	0.49 370	0.24 526	0.32 548	0.23 515	0.19 445	0.27 416	0.62 566

PS-NSSS	0.63 426	1.00 522	1.81 288	0.30 226	0.31 395	0.63 381	0.34 400	0.98 505	0.69 408	0.54 337	0.74 478	0.51 316	0.41 340	2.43 565	0.48 365	0.24 526	0.17 450	0.27 531	0.18 425	0.27 416	0.21 375

FBW_ROB	0.83 518	0.77 433	1.77 256	0.44 463	0.30 376	0.87 521	0.46 478	1.10 555	0.91 528	0.81 520	0.75 481	1.01 539	0.61 472	3.66 609	1.23 525	0.26 535	0.23 509	0.36 554	0.25 484	0.27 416	0.62 566

NOSS_ROB	0.64 430	0.65 385	1.62 204	0.46 482	0.25 308	0.67 421	0.30 351	0.93 464	0.77 484	0.59 407	0.57 359	0.77 465	0.38 307	2.78 590	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.28 535	0.26 492	0.27 416	0.39 530

G2L-Stereo_test	0.55 372	0.97 511	1.89 325	0.33 306	0.24 290	0.75 473	0.38 431	0.79 355	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.74 451	0.39 321	1.56 446	0.43 338	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.08 106	0.28 422	0.13 198

fffft	0.29 88	0.21 27	1.10 101	0.24 74	0.15 71	0.42 107	0.24 231	0.42 61	0.38 81	0.21 55	0.18 33	0.20 70	0.16 41	0.44 188	0.70 441	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.28 422	0.20 363
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 494	1.30 569	3.19 571	0.35 353	0.26 326	0.85 515	0.54 506	1.03 543	0.72 438	0.80 514	0.69 454	0.68 415	0.83 524	2.04 530	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.29 542	0.25 484	0.28 422	0.24 427

test_4	0.40 191	0.37 225	2.01 373	0.29 205	0.21 229	0.50 183	0.28 319	0.47 106	0.39 94	0.42 222	0.76 484	0.38 218	0.22 126	0.52 256	0.33 267	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.15 373	0.28 422	0.07 10

WCMA_ROB	1.12 552	0.83 458	2.66 507	0.58 536	0.34 425	1.17 564	0.71 550	0.93 464	0.94 533	1.74 592	2.63 600	3.09 603	1.71 590	1.70 470	1.84 559	0.26 535	0.21 495	0.20 497	0.21 461	0.28 422	0.43 541

G2L-Stereo	0.55 372	0.85 465	2.18 413	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.27 300	0.77 325	0.55 267	0.54 337	0.52 306	0.71 437	0.36 287	1.75 479	0.50 375	0.13 359	0.11 311	0.13 357	0.11 247	0.29 427	0.15 260

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 414	0.61 357	3.35 581	0.33 306	0.58 541	0.66 415	0.20 110	0.98 505	0.55 267	0.73 497	0.52 306	0.99 535	0.65 485	0.58 278	0.29 209	0.10 192	0.16 430	0.10 165	0.41 558	0.29 427	0.20 363

RAFT+CT+SA	0.50 317	0.86 468	1.82 294	0.37 396	0.75 564	0.54 229	0.34 400	0.77 325	0.63 352	0.38 201	0.55 339	0.34 200	0.29 241	0.68 320	0.27 185	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.51 571	0.29 427	0.41 539

Sa-1000	0.51 334	0.72 410	1.90 330	0.31 253	0.60 548	0.60 325	0.31 364	0.94 473	0.71 428	0.52 313	0.83 498	0.42 253	0.33 271	0.68 320	0.28 195	0.10 192	0.09 219	0.13 357	0.29 504	0.29 427	0.10 95

test-3	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.51 304	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.28 461

test_1	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.50 291	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.29 467

test_3	0.44 237	0.20 14	1.70 219	0.36 372	0.32 403	0.47 151	0.30 351	0.73 286	0.49 205	0.50 291	0.30 138	0.45 277	0.22 126	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.10 262	0.11 236	0.35 536	0.29 427	0.28 461

ADLNet	0.60 406	0.71 406	1.95 355	0.35 353	0.34 425	0.67 421	0.34 400	0.90 435	0.74 457	0.68 477	0.62 395	0.80 478	0.45 381	1.78 484	0.64 427	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.29 427	0.21 375

Syn2CoEx	0.70 464	1.07 538	2.74 521	0.43 456	0.30 376	0.64 394	0.42 449	0.99 517	0.78 488	0.62 437	0.78 488	0.74 451	0.72 504	1.92 520	0.61 418	0.20 495	0.17 450	0.19 488	0.15 373	0.29 427	0.22 390

RGC	0.71 473	0.97 511	2.18 413	0.44 463	0.44 499	0.73 461	0.40 439	0.94 473	0.71 428	0.71 490	1.04 542	1.01 539	0.71 501	1.74 477	0.70 441	0.23 518	0.18 461	0.28 535	0.26 492	0.29 427	0.27 454

ADCPNet	0.99 539	0.99 520	3.93 593	0.37 396	0.68 559	1.36 569	0.62 533	0.87 414	0.76 479	0.78 511	0.81 492	1.08 552	1.18 563	1.14 395	2.49 583	0.21 502	0.69 596	0.21 505	0.95 604	0.29 427	0.37 521

AIO-test1	0.45 254	0.87 471	2.27 432	0.33 306	0.33 416	0.50 183	0.22 162	0.74 291	0.66 388	0.29 157	0.41 215	0.29 171	0.22 126	0.73 336	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.14 348	0.30 438	0.22 390

ssnet_v2	0.55 372	0.60 353	1.86 311	0.32 282	0.22 256	0.72 454	0.44 467	0.94 473	0.74 457	0.63 447	0.54 329	0.81 481	0.47 404	0.77 348	0.70 441	0.16 443	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.30 438	0.30 478

SA	0.50 317	0.75 423	1.95 355	0.31 253	0.61 552	0.57 278	0.31 364	0.91 447	0.73 453	0.42 222	0.62 395	0.38 218	0.47 404	0.68 320	0.29 209	0.09 88	0.09 219	0.13 357	0.32 526	0.30 438	0.10 95

S-Stereo	0.80 506	0.69 401	3.89 590	0.39 422	0.37 459	0.69 439	0.70 549	0.94 473	0.98 540	0.62 437	0.91 516	0.83 488	0.60 463	2.37 553	0.66 431	0.18 470	0.21 495	0.17 462	0.18 425	0.30 438	0.35 506

AF-Net	0.69 460	0.92 485	2.21 417	0.41 440	0.40 481	0.68 433	0.40 439	1.02 536	0.86 514	0.69 479	1.03 539	1.04 546	0.84 527	1.19 399	0.78 459	0.22 515	0.14 386	0.25 527	0.17 412	0.30 438	0.18 329

ADCL	0.99 539	0.79 443	2.43 463	0.39 422	0.32 403	1.50 575	1.90 609	0.92 456	0.97 537	1.26 576	1.27 557	1.00 537	1.42 579	1.14 395	3.31 598	0.17 458	0.14 386	0.22 508	0.21 461	0.30 438	0.22 390

CFNet	0.58 392	0.96 503	1.78 260	0.33 306	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.88 423	0.75 470	0.46 252	0.59 368	0.58 359	0.40 329	2.29 549	0.48 365	0.12 329	0.09 219	0.15 422	0.14 348	0.30 438	0.15 260

MSMD_ROB	1.34 571	0.96 503	2.38 452	0.39 422	0.32 403	1.96 593	0.62 533	0.91 447	1.43 576	2.94 615	2.60 598	4.77 617	1.95 595	2.43 565	1.33 533	0.29 546	0.26 527	0.32 548	0.32 526	0.30 438	0.30 478

FSD	0.36 151	0.41 260	0.91 79	0.34 337	0.29 361	0.35 49	0.33 395	0.44 77	0.46 175	0.32 176	0.32 158	0.37 210	0.32 266	0.35 118	0.32 254	0.28 544	0.27 534	0.31 544	0.30 513	0.31 446	0.29 467

w-ln-seven	0.74 488	1.05 533	2.54 490	0.37 396	0.34 425	1.03 546	0.47 486	1.00 525	1.08 552	0.90 537	0.85 505	0.85 497	0.57 450	1.37 416	1.26 528	0.14 402	0.13 366	0.16 441	0.15 373	0.31 446	0.20 363

HUF	0.59 400	0.65 385	2.46 468	0.45 477	0.77 568	0.34 44	0.24 231	0.46 90	0.39 94	0.31 167	0.28 118	0.25 123	0.19 95	0.67 317	0.18 24	0.12 329	2.03 621	0.08 45	0.06 14	0.31 446	1.59 616

Occ-G	0.30 98	0.30 158	1.33 143	0.23 53	0.15 71	0.36 57	0.25 253	0.43 69	0.31 17	0.26 134	0.35 181	0.46 289	0.22 126	0.30 69	0.25 163	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.16 393	0.31 446	0.08 41

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 464	0.65 385	3.45 582	0.50 501	0.60 548	0.75 473	0.23 196	0.96 492	0.60 305	0.76 505	1.30 561	0.81 481	0.60 463	0.57 274	0.82 466	0.10 192	0.16 430	0.11 236	0.43 561	0.31 446	0.22 390

GwcNet	0.69 460	0.71 406	3.12 564	0.36 372	0.45 508	0.81 503	0.44 467	0.86 404	0.84 511	0.60 417	0.74 478	0.82 486	0.49 420	1.65 463	0.66 431	0.16 443	0.15 412	0.15 422	0.15 373	0.31 446	0.24 427

RP	0.67 447	0.82 454	1.94 352	0.43 456	0.44 499	0.65 408	0.45 475	0.89 429	0.82 504	0.66 466	0.92 518	0.99 535	0.76 515	1.55 445	0.66 431	0.25 531	0.18 461	0.23 515	0.20 455	0.31 446	0.22 390

GANet	0.75 491	0.84 460	2.01 373	0.40 433	0.25 308	0.74 467	0.66 538	0.87 414	0.73 453	0.71 490	1.07 545	0.84 493	0.59 459	2.71 588	1.15 513	0.17 458	0.16 430	0.44 566	0.16 393	0.31 446	0.20 363

CSAN	1.25 566	1.12 542	3.04 555	0.51 506	0.37 459	1.06 549	1.15 589	1.22 566	1.08 552	1.17 567	1.91 581	1.04 546	1.31 569	5.96 620	2.43 582	0.26 535	0.22 501	0.24 522	0.24 477	0.31 446	0.30 478

z-mn7	0.80 506	1.52 583	2.62 501	0.36 372	0.28 353	1.01 543	0.48 490	0.90 435	1.29 570	0.69 479	1.35 566	0.85 497	0.59 459	2.03 528	1.09 504	0.14 402	0.12 342	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.20 363

FC-DCNN v2	1.54 584	0.58 349	2.80 530	0.44 463	0.39 471	2.05 599	0.66 538	1.90 600	1.84 596	2.79 613	2.97 607	4.41 615	3.07 608	2.65 581	2.30 578	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.38 524

H2IRNET	0.40 191	0.61 357	1.90 330	0.29 205	0.17 127	0.54 229	0.18 79	0.52 150	0.50 215	0.27 146	0.56 351	0.47 297	0.35 281	0.46 212	0.33 267	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.32 455	0.12 161

WZ-Net	0.92 532	1.31 570	3.76 587	0.41 440	0.36 447	0.86 517	0.71 550	1.00 525	1.06 550	0.82 525	0.92 518	1.06 550	1.05 553	2.16 542	1.61 548	0.19 485	0.13 366	0.15 422	0.16 393	0.32 455	0.28 461

IPLG	0.69 460	0.84 460	2.43 463	0.35 353	0.21 229	1.65 583	0.61 528	1.36 577	0.58 293	1.39 583	0.51 292	0.37 210	0.87 532	1.41 422	0.36 289	0.09 88	0.07 50	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.11 119

SHD	0.72 476	0.77 433	2.36 450	0.45 477	0.40 481	0.71 448	0.32 387	1.02 536	1.25 566	1.07 554	0.84 501	0.90 513	0.73 507	1.09 385	0.98 483	0.21 502	0.18 461	0.20 497	0.21 461	0.32 455	0.31 486

TDLM	0.67 447	0.92 485	1.76 247	0.37 396	0.24 290	0.66 415	0.56 514	0.82 370	0.74 457	1.16 561	0.62 395	0.61 371	0.48 413	2.70 586	0.50 375	0.20 495	0.11 311	0.35 552	0.14 348	0.32 455	0.16 290

FC-DCNN	1.49 582	0.59 351	2.88 536	0.44 463	0.39 471	1.97 595	0.66 538	1.67 591	1.70 588	2.72 612	2.89 604	4.22 611	2.97 607	2.55 576	2.19 573	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.39 530

SANet	1.20 561	1.21 559	3.33 580	0.38 412	0.27 340	1.73 587	0.85 565	1.10 555	2.49 608	1.16 561	1.83 579	1.72 584	1.50 583	2.37 553	2.84 589	0.18 470	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.32 455	0.32 492

GEAStereo	0.35 141	0.32 180	1.17 111	0.53 516	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.22 63	0.16 40	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.33 464	0.71 573

GSStereo	0.36 151	0.32 180	1.17 111	0.34 337	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

GS-Stereo							0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

zero-FE	0.80 506	0.27 107	8.23 614	0.49 497	0.98 578	0.33 36	0.20 110	0.48 114	1.28 569	0.17 24	0.20 44	0.77 465	0.22 126	0.60 290	0.97 481	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.10 181	0.33 464	0.14 221

SDNR	1.22 565	0.80 445	2.71 513	0.33 306	1.48 602	1.98 597	0.23 196	1.93 601	2.44 606	0.89 535	2.52 595	1.36 573	0.51 425	3.65 608	1.93 560	0.30 549	0.31 543	0.22 508	0.16 393	0.33 464	0.36 514

TestStereo1	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

test_5	0.51 334	0.87 471	1.99 370	0.37 396	0.65 556	0.58 295	0.35 408	0.78 340	0.62 340	0.48 272	0.55 339	0.45 277	0.40 329	0.72 335	0.30 229	0.09 88	0.07 50	0.12 297	0.12 287	0.33 464	0.38 524

SA-5K	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

AACVNet	0.54 360	0.78 441	1.73 229	0.36 372	0.21 229	0.57 278	0.25 253	0.71 269	0.51 222	0.55 355	0.59 368	0.64 387	0.41 340	2.13 541	0.41 327	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.11 247	0.33 464	0.15 260

ADLNet2	0.68 455	0.84 460	3.19 571	0.33 306	0.36 447	0.64 394	0.37 424	0.89 429	0.79 493	0.54 337	0.65 433	0.93 521	0.48 413	2.07 534	0.56 402	0.13 359	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.33 464	0.18 329

APVNet	0.70 464	0.67 394	2.71 513	0.38 412	0.36 447	0.85 515	0.43 456	0.91 447	0.68 399	0.55 355	0.69 454	0.75 457	0.55 440	2.31 550	0.78 459	0.17 458	0.17 450	0.24 522	0.19 445	0.33 464	0.23 414

Hybrid-DGEV-03	0.45 254	0.88 475	1.75 239	0.29 205	0.17 127	0.58 295	0.24 231	0.65 239	0.48 198	0.59 407	1.01 534	0.39 224	0.28 224	0.41 166	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.34 475	0.24 427

zh-sn7	0.89 527	1.73 597	3.09 560	0.39 422	0.30 376	0.82 506	0.63 535	0.96 492	0.87 517	0.79 513	1.12 548	0.84 493	0.87 532	2.42 562	1.63 549	0.16 443	0.17 450	0.16 441	0.16 393	0.34 475	0.29 467

HART	0.38 169	0.53 325	1.66 210	0.26 125	0.15 71	0.30 21	0.19 89	0.67 251	0.46 175	0.29 157	0.52 306	0.38 218	0.16 41	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.68 594	0.09 107	0.07 70	0.34 475	0.21 375

SCV	0.35 141	0.59 351	1.37 153	0.34 337	0.22 256	0.28 13	0.23 196	0.72 274	0.35 44	0.19 37	0.30 138	0.24 110	0.20 107	0.64 301	0.19 42	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.34 475	0.29 467

GMOStereo	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

error version	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-v	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-2	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

ccnet	0.71 473	0.41 260	1.59 197	0.40 433	0.45 508	1.06 549	0.55 509	0.98 505	0.71 428	0.88 533	0.97 528	0.82 486	0.88 536	1.68 467	0.94 477	0.32 552	0.26 527	0.32 548	0.27 497	0.34 475	0.30 478

ACVNet	0.45 254	0.44 284	1.79 281	0.28 174	0.21 229	0.59 313	0.36 415	0.66 242	0.68 399	0.45 244	0.59 368	0.69 422	0.40 329	0.44 188	0.55 394	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.34 475	0.10 95

GANet-RSSM	0.55 372	0.73 417	1.90 330	0.36 372	0.26 326	0.59 313	0.27 300	0.78 340	0.52 229	0.47 254	0.57 359	0.63 378	0.45 381	1.92 520	0.43 338	0.14 402	0.10 262	0.25 527	0.11 247	0.34 475	0.14 221

pmcnn	1.32 569	1.05 533	2.77 526	0.74 558	1.43 597	0.72 454	0.56 514	0.96 492	0.91 528	0.99 547	2.92 606	6.01 622	0.70 499	2.38 556	3.32 599	0.13 359	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.34 475	0.22 390

NLCSM	0.46 266	0.37 225	0.72 57	0.29 205	0.36 447	0.49 171	0.27 300	1.33 575	1.59 584	0.29 157	0.29 124	0.29 171	0.31 258	1.44 424	0.35 285	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.10 181	0.35 487	0.14 221

DDF-Stereo	0.37 159	0.27 107	0.79 64	0.39 422	0.29 361	0.38 72	0.21 135	0.47 106	0.51 222	0.32 176	0.17 24	0.79 474	0.23 143	0.64 301	1.04 498	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.12 287	0.35 487	0.15 260

w-ln-seven-2	0.68 455	1.13 545	2.46 468	0.36 372	0.27 340	0.65 408	0.44 467	0.87 414	0.83 508	0.69 479	0.75 481	0.72 440	0.63 480	1.56 446	1.15 513	0.13 359	0.13 366	0.15 422	0.14 348	0.35 487	0.19 345

CIPLG	0.56 380	1.19 557	2.46 468	0.80 564	0.31 395	0.61 344	0.57 518	0.76 314	0.57 282	0.56 364	0.63 408	0.41 239	0.30 249	0.45 203	0.40 321	0.11 269	0.20 486	0.13 357	0.13 320	0.35 487	0.19 345

IPLGR_C	0.58 392	1.25 564	2.72 515	0.80 564	0.31 395	0.60 325	0.61 528	0.76 314	0.58 293	0.56 364	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.43 179	0.40 321	0.11 269	0.22 501	0.13 357	0.15 373	0.35 487	0.19 345

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 218	0.86 468	1.78 260	0.28 174	0.17 127	0.52 213	0.20 110	0.62 221	0.61 322	0.50 291	0.61 390	0.39 224	0.32 266	0.35 118	0.30 229	0.07 23	0.10 262	0.09 107	0.09 142	0.35 487	0.10 95

FCDSN-DC	1.29 568	0.54 331	2.50 481	0.47 487	0.41 489	1.12 558	0.60 524	1.10 555	1.27 568	2.23 602	2.87 603	3.67 608	3.12 610	2.39 559	1.69 552	0.30 549	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.35 487	0.38 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTRV1_RVC	0.80 506	0.55 340	2.89 539	0.42 451	0.49 519	0.79 494	0.44 467	1.15 563	0.82 504	0.62 437	0.89 514	0.72 440	0.63 480	2.69 585	0.64 427	0.48 568	0.64 587	0.27 531	0.24 477	0.35 487	0.27 454

MM-Stereo_test2	0.38 169	0.28 134	2.46 468	0.43 456	0.15 71	0.50 183	0.25 253	0.47 106	0.38 81	0.33 180	0.26 100	0.23 93	0.22 126	0.34 112	0.29 209	0.08 41	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.36 495	0.22 390

Wz-Net-SNSev	0.76 494	1.32 573	3.11 563	0.40 433	0.31 395	0.71 448	0.60 524	0.98 505	0.87 517	0.67 470	0.83 498	0.96 528	0.60 463	1.67 466	0.97 481	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.17 412	0.36 495	0.24 427

ACRE	0.56 380	1.14 547	2.77 526	0.76 560	0.28 353	0.60 325	0.56 514	0.76 314	0.58 293	0.55 355	0.62 395	0.41 239	0.29 241	0.44 188	0.39 313	0.11 269	0.19 475	0.13 357	0.14 348	0.36 495	0.18 329

stereogan	0.69 460	0.51 319	2.44 465	0.39 422	0.39 471	1.01 543	0.41 445	0.94 473	0.92 532	0.73 497	0.85 505	1.15 562	0.69 497	1.57 450	0.53 387	0.19 485	0.18 461	0.20 497	0.16 393	0.36 495	0.24 427

SAMSARA	0.91 530	0.97 511	2.22 421	0.80 564	0.58 541	1.32 567	1.31 595	1.01 533	0.94 533	1.36 579	0.87 509	1.38 574	0.90 538	1.72 474	1.02 495	0.24 526	0.30 542	0.22 508	0.25 484	0.36 495	0.35 506

ADCS	1.05 548	1.36 578	2.98 551	0.42 451	0.36 447	0.96 535	0.81 563	1.06 549	1.12 558	1.25 572	0.97 528	1.08 552	0.90 538	1.25 408	4.86 614	0.21 502	0.21 495	0.22 508	0.23 475	0.36 495	0.38 524

DeepPrunerF	0.86 522	0.86 468	2.91 544	0.45 477	0.50 521	0.64 394	0.48 490	1.14 560	2.64 611	0.63 447	0.61 390	0.65 392	0.62 477	2.21 545	1.31 531	0.23 518	0.19 475	0.30 543	0.28 500	0.36 495	0.25 437

DN-CSS_ROB	0.48 288	1.23 561	1.99 370	0.39 422	0.22 256	0.56 260	0.19 89	0.75 302	0.61 322	0.45 244	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.70 331	0.32 254	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.36 495	0.12 161

DFGA-Net	0.51 334	1.06 535	1.75 239	0.30 226	0.24 290	0.54 229	0.22 162	0.63 229	0.60 305	0.48 272	0.51 292	0.35 204	0.27 207	1.82 496	0.53 387	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.12 287	0.37 503	0.15 260

fast-acv-ft	0.63 426	0.88 475	3.10 561	0.38 412	0.30 376	0.79 494	0.48 490	0.69 258	0.72 438	0.58 393	0.78 488	0.76 463	0.60 463	0.67 317	0.73 451	0.15 422	0.15 412	0.18 482	0.17 412	0.37 503	0.16 290

ARAFT	0.60 406	1.23 561	3.10 561	0.28 174	0.16 98	0.64 394	0.36 415	0.90 435	0.67 397	0.61 426	0.49 279	0.55 334	0.31 258	1.24 407	0.32 254	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.37 503	0.21 375

AFF-stereo	0.44 237	0.96 503	1.78 260	0.31 253	0.15 71	0.50 183	0.21 135	0.64 233	0.63 352	0.47 254	0.64 424	0.49 310	0.34 279	0.46 212	0.31 241	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.37 503	0.10 95

G-Net	0.99 539	0.64 378	2.76 523	0.57 534	0.67 557	2.03 598	0.72 553	0.76 314	0.67 397	1.14 560	2.56 597	1.30 572	1.02 550	1.48 438	1.74 555	0.25 531	0.24 512	0.24 522	0.26 492	0.37 503	0.31 486

PVD	0.90 528	0.85 465	2.15 406	0.53 516	0.50 521	0.99 539	0.56 514	1.15 563	1.64 585	1.41 585	1.41 569	1.11 558	1.13 561	1.35 414	1.31 531	0.26 535	0.28 537	0.28 535	0.26 492	0.37 503	0.49 551

CVANet_RVC	0.65 438	0.80 445	2.13 400	0.36 372	0.26 326	0.62 364	0.42 449	0.84 388	0.72 438	0.69 479	0.68 445	0.68 415	0.52 430	2.64 580	0.42 329	0.19 485	0.12 342	0.22 508	0.17 412	0.37 503	0.15 260

gasm-f	0.36 151	0.34 204	1.13 103	0.53 516	0.44 499	0.54 229	0.27 300	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.33 167	0.16 40	0.22 126	0.36 131	0.25 163	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.38 510	0.71 573

TCMNet	0.66 443	0.85 465	2.55 495	0.50 501	0.52 528	0.72 454	0.39 436	0.87 414	0.72 438	0.58 393	0.68 445	0.63 378	0.46 396	1.70 470	0.63 422	0.18 470	0.18 461	0.23 515	0.18 425	0.38 510	0.27 454

coex-ft	5.95 622	1.67 591	60.57 652	0.34 337	0.30 376	0.77 485	0.69 546	0.74 291	4.41 617	19.22 638	2.15 587	1.62 583	7.97 625	1.81 495	8.96 626	0.44 563	2.08 622	0.18 482	0.19 445	0.38 510	4.62 628

SACVNet	0.60 406	0.74 420	1.90 330	0.37 396	0.28 353	0.64 394	0.37 424	0.86 404	0.61 322	0.65 464	0.62 395	0.69 422	0.44 377	2.08 536	0.42 329	0.18 470	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.38 510	0.24 427

sAnonymous2	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

CroCo_RVC	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

EDNetEfficient	1.27 567	0.70 404	4.05 595	0.64 549	0.98 578	0.94 533	1.40 602	0.85 395	1.75 590	2.34 605	1.33 564	1.05 548	2.21 599	1.58 454	4.15 608	0.15 422	0.19 475	0.14 392	0.27 497	0.38 510	0.32 492

edge stereo	0.81 515	0.73 417	3.30 577	0.37 396	1.21 594	0.62 364	0.39 436	0.93 464	0.79 493	0.80 514	0.88 512	1.14 561	0.71 501	2.18 543	0.71 444	0.21 502	0.20 486	0.26 530	0.18 425	0.38 510	0.26 447

AnyNet_C32	1.00 543	1.33 575	2.53 484	0.49 497	0.54 531	1.15 562	1.14 588	0.91 447	0.89 525	1.11 557	0.95 525	0.87 505	0.93 540	1.50 439	4.07 607	0.21 502	0.20 486	0.25 527	0.24 477	0.38 510	0.33 500

SGM-ForestM	2.98 610	1.70 595	3.52 585	0.67 553	0.47 516	5.18 621	3.36 621	3.30 619	2.86 614	4.44 620	3.79 616	9.80 628	5.50 620	6.29 621	6.52 622	0.27 540	0.36 552	0.24 522	0.27 497	0.38 510	0.58 562

MM-Stereo_test1	0.41 198	0.39 246	2.29 436	0.38 412	0.26 326	0.44 120	0.28 319	0.63 229	0.51 222	0.40 209	0.32 158	0.26 137	0.26 186	0.46 212	0.22 112	0.09 88	0.21 495	0.10 165	0.09 142	0.39 520	0.15 260

iRaft-Stereo_5w	0.54 360	1.01 526	2.08 389	0.27 146	0.21 229	0.49 171	0.28 319	0.73 286	0.58 293	0.40 209	0.61 390	0.62 375	0.46 396	1.78 484	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.39 520	0.12 161

EDNetEfficientorigin	8.18 625	0.98 515	145.96 654	0.51 506	0.89 573	0.72 454	0.48 490	0.85 395	1.56 583	2.12 596	1.49 570	1.29 569	1.31 569	1.83 497	2.13 572	0.13 359	0.12 342	0.17 462	0.18 425	0.39 520	0.45 544

GANetREF_RVC	0.75 491	1.15 551	2.46 468	0.47 487	0.26 326	0.83 509	0.61 528	0.97 501	0.89 525	0.62 437	0.61 390	0.72 440	0.59 459	2.42 562	0.55 394	0.32 552	0.25 525	0.36 554	0.24 477	0.39 520	0.31 486
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
LSM	3.31 614	1.11 541	5.29 605	9.40 629	30.65 645	0.84 511	1.12 587	0.91 447	1.22 564	1.36 579	2.19 588	0.93 521	0.83 524	1.66 464	0.90 472	0.21 502	0.31 543	0.24 522	0.28 500	0.39 520	6.33 630

MM-Stereo_test3	0.40 191	0.58 349	1.75 239	0.36 372	0.30 376	0.45 126	0.30 351	0.72 274	0.59 300	0.31 167	0.43 221	0.32 188	0.23 143	0.35 118	0.29 209	0.10 192	0.20 486	0.10 165	0.08 106	0.40 525	0.11 119

LL-Strereo	0.72 476	1.29 568	2.49 477	0.36 372	0.45 508	0.55 244	0.32 387	0.93 464	0.71 428	0.67 470	0.58 365	0.85 497	0.79 519	2.67 584	0.46 350	0.10 192	0.18 461	0.14 392	0.12 287	0.40 525	0.42 540

ADCMid	0.96 538	1.32 573	2.74 521	0.38 412	0.35 438	0.99 539	0.58 520	0.94 473	0.86 514	1.23 571	1.01 534	1.01 539	1.00 548	1.05 382	3.97 605	0.21 502	0.19 475	0.42 563	0.32 526	0.40 525	0.29 467

YMNet	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

YMNet_1	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

RAFT_CTSACE	0.46 266	0.76 424	2.07 384	0.35 353	0.30 376	0.54 229	0.30 351	0.61 217	0.48 198	0.49 284	0.76 484	0.55 334	0.36 287	0.58 278	0.22 112	0.08 41	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.41 528	0.08 41

iRaftStereo_RVC	0.37 159	0.53 325	1.41 161	0.28 174	0.15 71	0.52 213	0.20 110	0.54 170	0.46 175	0.37 193	0.43 221	0.41 239	0.23 143	0.36 131	0.26 175	0.09 88	0.15 412	0.12 297	0.11 247	0.41 528	0.37 521

acv_ft	0.48 288	0.44 284	1.76 247	0.32 282	0.41 489	0.63 381	0.28 319	0.81 363	0.68 399	0.61 426	0.59 368	0.69 422	0.45 381	0.44 188	0.63 422	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.41 528	0.10 95

XQC	0.73 485	0.98 515	2.39 454	0.46 482	0.35 438	0.81 503	0.46 478	1.00 525	1.00 541	0.80 514	0.69 454	0.88 509	0.74 512	1.32 411	1.20 521	0.24 526	0.16 430	0.23 515	0.20 455	0.41 528	0.33 500

UGAM	0.58 392	0.47 304	2.21 417	0.30 226	0.19 200	0.53 222	0.34 400	0.59 200	0.63 352	0.44 233	0.73 475	0.78 469	0.37 300	2.58 577	0.39 313	0.10 192	0.08 141	0.17 462	0.14 348	0.42 534	0.17 309

plain	0.37 159	0.47 304	2.15 406	0.27 146	0.19 200	0.33 36	0.20 110	0.58 191	0.46 175	0.23 88	0.37 189	0.23 93	0.25 170	0.45 203	0.28 195	0.11 269	0.08 141	0.13 357	0.09 142	0.42 534	0.12 161

tg	0.37 159	0.55 340	1.35 149	0.28 174	0.16 98	0.57 278	0.18 79	0.57 185	0.49 205	0.37 193	0.44 232	0.38 218	0.24 154	0.46 212	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.43 536	0.36 514

iinet-f	0.57 387	0.93 491	2.27 432	0.31 253	0.25 308	0.83 509	0.33 395	0.81 363	0.65 373	0.54 337	0.63 408	0.73 445	0.67 492	0.73 336	0.67 434	0.13 359	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.43 536	0.16 290

AASNet	0.56 380	1.03 531	2.34 444	0.37 396	0.33 416	0.65 408	0.29 343	0.96 492	0.73 453	0.54 337	0.60 383	0.55 334	0.38 307	0.59 284	0.58 411	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.43 536	0.24 427

RAFT + AFF	0.64 430	1.20 558	1.95 355	0.34 337	0.33 416	0.67 421	0.52 498	0.99 517	0.74 457	0.53 324	0.58 365	0.57 352	0.80 520	1.76 480	0.51 380	0.12 329	0.27 534	0.15 422	0.14 348	0.43 536	0.29 467

RTSC	0.72 476	1.00 522	2.22 421	0.40 433	0.29 361	0.82 506	0.31 364	0.96 492	1.10 555	0.92 540	0.81 492	0.78 469	0.58 456	1.23 404	1.55 546	0.18 470	0.17 450	0.14 392	0.17 412	0.43 536	0.30 478

RTS	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 579	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 561	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

RTSA	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 579	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 561	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

iResNetv2_ROB	0.59 400	1.43 579	2.96 547	0.40 433	0.22 256	0.58 295	0.28 319	0.91 447	0.73 453	0.57 375	0.63 408	0.60 369	0.41 340	0.74 339	0.35 285	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.07 70	0.43 536	0.17 309

Wz-Net-TNSev	0.91 530	1.73 597	3.08 558	0.36 372	0.31 395	1.00 542	0.71 550	1.06 549	0.97 537	0.71 490	0.72 473	1.09 554	0.87 532	2.42 562	1.59 547	0.20 495	0.20 486	0.16 441	0.20 455	0.44 544	0.35 506

PASM	0.72 476	0.68 397	1.91 336	0.47 487	0.44 499	0.60 325	0.51 495	0.76 314	0.80 496	0.77 509	0.67 438	0.87 505	0.61 472	2.40 560	0.67 434	0.32 552	0.35 550	0.36 554	0.41 558	0.45 545	0.39 530

IGEV-Stereo+	0.29 88	0.29 144	0.86 72	0.25 93	0.34 425	0.30 21	0.14 20	0.32 11	0.53 247	0.18 31	0.12 9	0.18 60	0.19 95	0.49 241	0.17 22	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.20 455	0.46 546	0.59 563

MGS-Stereo	0.32 113	0.34 204	1.70 219	0.25 93	0.14 45	0.40 87	0.22 162	0.38 33	0.43 144	0.24 97	0.51 292	0.25 123	0.18 74	0.31 75	0.20 70	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.08 106	0.47 547	0.08 41

PSMNet-RUCA	0.58 392	0.82 454	1.89 325	0.59 541	0.56 537	0.64 394	0.36 415	0.84 388	0.69 408	0.51 304	0.68 445	0.53 324	0.43 369	0.56 273	0.43 338	0.34 556	0.18 461	0.44 566	0.29 504	0.48 548	0.30 478

AnyNet_C01	1.14 555	1.49 582	4.23 598	0.54 521	0.53 529	1.51 576	1.37 599	1.04 547	1.07 551	1.17 567	1.33 564	1.15 562	1.08 556	1.61 460	2.74 587	0.25 531	0.22 501	0.28 535	0.24 477	0.48 548	0.40 534

DPSNet	0.86 522	0.60 353	2.34 444	0.58 536	0.36 447	1.07 554	0.75 555	1.30 573	1.05 547	0.70 485	0.68 445	0.94 525	1.29 566	2.08 536	1.82 558	0.26 535	0.23 509	0.16 441	0.17 412	0.48 548	0.40 534

ELAS_RVC	1.37 575	0.78 441	3.21 573	0.55 528	0.50 521	1.49 574	2.48 617	1.48 583	1.71 589	2.13 599	2.09 584	2.07 589	2.56 603	1.90 515	2.02 565	0.35 557	0.36 552	0.37 558	0.34 533	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 576	0.79 443	2.86 534	0.53 516	0.50 521	2.81 609	2.20 613	1.61 590	1.50 580	2.28 604	2.35 592	1.82 585	2.13 597	1.73 475	2.22 574	0.35 557	0.37 554	0.35 552	0.35 536	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 559	0.95 500	2.54 490	0.58 536	0.55 534	0.78 490	0.63 535	1.00 525	1.08 552	1.03 551	4.07 618	1.48 578	1.22 564	2.88 595	1.27 529	0.50 569	0.46 572	0.54 573	0.62 587	0.50 553	0.63 568
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 562	1.15 551	3.01 554	0.34 337	0.28 353	1.10 557	0.69 546	1.35 576	1.01 543	2.71 611	2.41 594	2.96 600	1.45 580	2.80 592	1.40 539	0.22 515	0.22 501	0.22 508	0.19 445	0.50 553	0.26 447
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
GASNet	0.73 485	1.47 581	3.04 555	0.47 487	0.33 416	0.57 278	0.34 400	0.91 447	0.75 470	0.58 393	0.58 365	0.74 451	0.55 440	2.03 528	0.65 430	0.21 502	0.15 412	0.19 488	0.17 412	0.51 555	0.28 461

RAFT	0.45 254	0.92 485	1.59 197	0.34 337	0.19 200	0.46 144	0.35 408	0.65 239	0.49 205	0.49 284	0.49 279	0.70 432	0.40 329	0.47 223	0.32 254	0.11 269	0.16 430	0.14 392	0.13 320	0.51 555	0.13 198

MANE	2.90 609	1.14 547	2.96 547	1.03 580	1.01 583	5.01 620	2.45 616	5.36 624	6.88 624	3.58 618	4.76 622	5.99 621	4.99 617	4.23 613	4.61 613	0.56 575	0.67 590	0.44 566	0.78 596	0.51 555	1.03 601

PWC_ROB	0.70 464	0.94 493	1.88 318	0.39 422	0.39 471	0.62 364	0.30 351	0.98 505	0.94 533	0.91 539	1.29 560	0.77 465	0.62 477	1.62 461	1.03 497	0.18 470	0.11 311	0.18 482	0.13 320	0.51 555	0.22 390

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 498	1.04 532	2.06 382	0.94 575	0.35 438	0.89 526	0.40 439	0.85 395	0.63 352	0.55 355	0.63 408	0.75 457	0.38 307	2.38 556	0.48 365	1.10 600	0.31 543	0.36 554	0.21 461	0.53 559	0.55 559

aanetorigin	0.77 498	0.80 445	2.59 498	0.43 456	0.44 499	0.58 295	1.01 580	0.57 185	0.68 399	1.53 589	1.23 555	0.81 481	1.08 556	1.07 383	1.07 501	0.18 470	0.15 412	0.17 462	0.21 461	0.54 560	0.30 478

CC-Net-ROB	0.85 521	1.15 551	2.13 400	0.88 570	0.38 465	0.88 525	0.44 467	1.06 549	0.79 493	0.58 393	0.69 454	0.65 392	0.50 423	2.74 589	0.51 380	0.93 590	0.39 565	0.87 587	0.29 504	0.54 560	0.54 556

PDISCO_ROB	0.75 491	1.06 535	2.11 395	0.64 549	0.59 543	1.13 560	0.43 456	1.14 560	1.05 547	0.64 457	0.71 468	0.96 528	0.61 472	1.21 400	0.76 455	0.37 560	0.18 461	0.27 531	0.24 477	0.56 562	0.32 492

FADNet-RVC	0.61 414	1.26 566	2.12 398	0.33 306	0.26 326	0.59 313	0.29 343	0.86 404	0.62 340	0.45 244	0.50 287	0.62 375	0.46 396	1.73 475	0.55 394	0.17 458	0.20 486	0.17 462	0.18 425	0.59 563	0.28 461

FADNet	0.64 430	1.22 560	2.06 382	0.32 282	0.30 376	0.66 415	0.29 343	0.88 423	0.72 438	0.44 233	0.48 262	0.66 399	0.57 450	1.84 502	0.45 349	0.46 567	0.20 486	0.17 462	0.19 445	0.59 563	0.24 427

MADNet+	1.36 573	1.93 610	5.95 608	0.81 567	0.59 543	1.57 578	1.09 584	1.39 580	1.22 564	0.84 528	1.01 534	1.25 568	1.12 560	3.19 601	2.36 580	0.45 565	0.47 575	0.38 560	0.34 533	0.59 563	0.57 560

anonymity	0.80 506	0.66 392	1.29 134	0.59 541	0.75 564	0.67 421	0.52 498	0.95 487	0.71 428	0.94 543	0.70 464	0.67 408	0.87 532	0.71 333	1.35 534	0.64 579	0.62 586	0.58 575	1.44 614	0.60 566	0.65 569

PWCDC_ROB	0.72 476	1.06 535	2.09 390	0.47 487	0.36 447	0.78 490	0.26 276	0.98 505	1.34 572	0.61 426	2.07 583	0.64 387	0.61 472	0.83 356	0.71 444	0.31 551	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.60 566	0.21 375

Consistency-Raft	0.88 525	0.93 491	3.23 575	0.99 579	0.64 555	0.77 485	0.55 509	0.98 505	0.97 537	0.61 426	1.03 539	0.65 392	1.05 553	0.79 353	1.38 536	0.44 563	0.46 572	0.51 572	0.58 583	0.65 568	0.47 547

SPS-STEREO	1.07 549	1.13 545	2.88 536	0.65 551	0.69 560	0.99 539	0.68 544	1.05 548	0.87 517	1.36 579	1.23 555	1.46 577	0.94 543	1.87 505	1.72 554	0.66 580	0.61 585	0.58 575	0.57 580	0.65 568	0.77 579
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 498	1.23 561	2.15 406	0.67 553	0.59 543	0.78 490	0.38 431	0.90 435	0.70 418	0.61 426	0.69 454	1.01 539	0.67 492	1.02 378	0.73 451	0.45 565	0.34 549	0.87 587	0.51 571	0.67 570	0.46 546

GCST	0.72 476	1.10 540	2.15 406	1.11 586	0.59 543	0.62 364	0.19 89	0.75 302	0.53 247	0.56 364	0.63 408	0.47 297	0.31 258	1.11 389	0.33 267	0.75 586	0.45 570	0.84 586	0.64 590	0.69 571	0.54 556

DStereoFS	2.23 597	2.10 613	2.47 473	1.61 599	1.88 609	3.81 614	2.06 612	1.95 602	3.33 615	2.38 606	3.31 611	2.37 594	4.92 616	2.45 567	3.27 596	1.03 596	1.27 614	0.55 574	1.04 607	0.70 572	2.05 621

FACV-RUCA	0.58 392	0.40 253	1.78 260	0.43 456	1.67 605	0.48 161	0.28 319	0.69 258	0.62 340	0.40 209	0.53 317	0.33 194	0.63 480	0.40 161	0.31 241	0.13 359	0.11 311	0.62 578	0.12 287	0.70 572	0.98 593

DDUNet	0.77 498	1.12 542	1.88 318	0.76 560	0.69 560	0.84 511	0.43 456	0.85 395	0.65 373	0.67 470	0.75 481	0.91 515	0.52 430	1.03 380	0.57 406	0.54 572	0.37 554	0.95 593	0.52 573	0.71 574	0.57 560

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 545	1.67 591	2.32 439	0.47 487	0.39 471	1.47 572	0.95 572	0.95 487	0.91 528	0.84 528	0.94 523	1.05 548	0.60 463	2.95 596	0.72 448	0.41 561	0.72 600	0.32 548	0.55 574	0.74 575	1.22 606

SGM_RVC	1.89 591	0.92 485	2.50 481	0.96 578	0.93 577	1.63 581	1.37 599	1.52 586	12.43 627	1.85 593	1.69 576	2.40 596	1.74 591	2.81 593	1.71 553	0.53 570	0.47 575	0.42 563	0.47 564	0.74 575	0.74 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 618	1.35 577	9.38 621	2.79 616	3.93 616	2.43 607	3.46 622	2.68 611	11.19 626	11.66 630	4.73 621	5.26 619	10.46 628	4.50 616	9.49 627	0.82 588	0.69 596	1.34 607	0.98 605	0.75 577	0.76 578

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 564	1.82 294	0.20 6	0.12 11	0.26 9	0.15 33	0.43 69	0.37 76	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 95	0.46 212	0.14 1	0.11 269	0.09 219	0.08 45	0.05 1	0.76 578	0.18 329

MFMNet_re	0.92 532	1.28 567	2.53 484	0.82 568	0.76 567	0.90 527	0.75 555	0.98 505	1.04 546	1.03 551	1.05 543	0.84 493	0.94 543	0.83 356	0.72 448	0.68 581	0.60 584	0.63 579	0.60 586	0.77 579	0.74 575

SGM+DAISY	1.83 590	1.43 579	3.81 588	0.87 569	1.01 583	2.38 606	2.53 618	1.36 577	1.75 590	2.92 614	3.22 610	2.65 598	2.93 605	2.22 548	3.10 593	0.72 583	0.69 596	0.63 579	0.62 587	0.77 579	0.98 593

WAO-7	1.48 581	1.63 587	2.49 477	0.93 574	0.75 564	1.72 586	1.10 585	1.84 599	1.96 599	1.43 586	2.54 596	1.97 587	1.61 587	3.06 598	2.08 568	0.69 582	0.66 589	0.94 592	0.74 594	0.80 581	0.69 572

Anonymous_2	0.74 488	0.32 180	1.65 206	0.33 306	0.30 376	0.67 421	0.32 387	0.69 258	0.46 175	0.48 272	0.41 215	0.84 493	0.58 456	0.51 252	0.40 321	0.32 552	0.38 558	1.43 610	3.69 627	0.80 581	0.27 454

DStereoO	0.99 539	0.66 392	1.67 212	0.75 559	0.99 581	0.73 461	1.33 597	0.94 473	0.91 528	0.70 485	1.06 544	0.75 457	1.75 592	0.95 369	2.39 581	1.20 604	0.41 568	0.48 569	0.59 585	0.85 583	0.60 564

SQANet	0.80 506	1.58 586	2.53 484	0.76 560	0.83 569	0.76 477	0.36 415	0.83 376	0.64 360	0.63 447	0.69 454	0.73 445	0.51 425	1.21 400	0.53 387	0.77 587	0.29 538	0.59 577	0.29 504	0.86 584	0.61 565

FADNet_RVC	0.81 515	1.14 547	2.42 459	0.30 226	0.24 290	0.71 448	0.24 231	0.95 487	0.61 322	0.44 233	0.56 351	0.59 362	0.42 358	1.52 442	0.68 437	0.94 592	0.96 608	0.28 535	1.00 606	0.90 585	1.36 610

MSAF-DinoV2	3.10 612	1.86 605	10.68 623	3.61 622	0.30 376	3.34 612	0.82 564	2.81 613	1.79 592	0.80 514	0.87 509	1.56 582	1.10 558	26.49 650	1.96 561	0.17 458	0.13 366	0.19 488	1.63 618	0.92 586	0.99 598

MultiAttention	2.38 600	0.50 316	1.93 342	1.80 604	2.56 612	10.86 627	2.30 614	1.22 566	0.80 496	0.62 437	1.16 551	1.13 559	0.56 444	16.09 636	1.18 518	0.20 495	0.09 219	0.43 565	1.62 617	0.94 587	1.58 615

DStereoSA	2.12 596	0.98 515	2.80 530	1.25 591	2.23 610	1.97 595	4.62 625	1.22 566	2.54 610	1.16 561	3.84 617	1.00 537	4.05 614	2.07 534	5.29 617	0.93 590	1.48 615	0.48 569	1.51 616	0.95 588	1.95 620

LCNet	0.54 360	0.37 225	1.78 260	0.92 573	0.22 256	0.96 535	0.30 351	0.59 200	0.58 293	0.51 304	0.55 339	0.41 239	0.76 515	0.84 358	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.18 425	0.98 589	0.39 530

WAO-6	1.58 586	1.54 584	2.32 439	1.14 588	1.00 582	2.30 604	1.03 581	1.82 598	2.85 613	1.25 572	2.61 599	2.20 591	1.56 585	2.47 570	1.99 564	0.95 593	0.67 590	1.19 603	0.83 599	1.08 590	0.88 590

MonStereo1	1.98 594	1.01 526	1.78 260	1.19 589	1.04 585	3.58 613	0.61 528	1.53 587	1.93 598	1.39 583	3.37 612	2.23 593	10.80 629	2.84 594	1.25 527	1.04 597	0.38 558	0.96 594	0.57 580	1.10 591	1.00 600

ACVNet_1	1.33 570	1.91 608	4.03 594	1.09 584	0.88 572	1.19 565	0.66 538	1.24 570	1.17 561	0.94 543	0.96 526	3.09 603	1.04 552	2.37 553	1.11 508	1.04 597	0.48 578	1.03 598	0.48 565	1.12 592	0.83 582

RainbowNet	1.15 557	1.78 599	2.72 515	1.12 587	0.91 575	1.06 549	0.76 557	1.16 565	1.13 560	0.75 502	0.97 528	1.09 554	0.80 520	1.60 457	1.21 523	1.17 602	1.26 612	1.01 597	0.57 580	1.13 593	0.88 590

DispFullNet	1.67 587	2.10 613	5.22 603	1.53 598	8.90 622	0.86 517	0.31 364	0.96 492	0.96 536	1.37 582	1.01 534	1.13 559	1.98 596	1.51 440	0.91 473	0.54 572	0.31 543	1.18 600	0.63 589	1.13 593	0.80 581

Ntro	1.00 543	1.68 593	2.80 530	0.95 576	0.85 570	1.06 549	0.53 502	0.98 505	0.90 527	0.62 437	0.76 484	0.93 521	0.66 490	1.66 464	0.98 483	0.99 595	0.45 570	0.75 585	0.40 555	1.19 595	0.75 577

WAO-8	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 616	0.96 573	3.26 617	6.17 620	2.15 600	3.37 612	3.31 605	2.41 601	11.84 628	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

Venus	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 616	0.96 573	3.26 617	6.17 620	2.15 600	3.37 612	3.31 605	2.41 601	11.84 628	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

LVE	1.96 593	2.17 620	3.14 565	1.68 600	1.80 607	1.63 581	1.03 581	2.34 608	2.81 612	1.25 572	2.89 604	4.24 613	1.29 566	2.79 591	1.44 541	2.85 621	0.91 607	1.18 600	1.46 615	1.23 598	1.10 603

otaku	1.03 546	1.68 593	2.72 515	0.95 576	0.73 563	1.03 546	0.59 522	0.99 517	0.86 514	0.69 479	1.61 573	0.98 532	0.64 483	1.46 430	1.14 511	0.95 593	0.46 572	0.72 584	0.40 555	1.24 599	0.78 580

Dean	1.79 589	1.83 601	3.92 591	1.29 592	1.07 588	1.55 577	1.00 578	1.95 602	2.33 604	1.47 588	4.19 619	4.26 614	1.33 572	2.21 545	1.48 543	1.14 601	0.68 594	1.18 600	0.74 594	1.24 599	0.98 593

JetBlue	1.78 588	1.63 587	3.92 591	0.73 556	1.21 594	4.38 619	3.35 620	1.59 588	1.20 563	1.26 576	1.52 572	2.37 594	1.88 594	3.23 602	3.00 590	0.53 570	0.47 575	0.48 569	0.49 567	1.29 601	0.97 592

IMH-64-1	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 570	1.19 591	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 589	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

IMH-64	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 570	1.19 591	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 589	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

IMH	2.02 595	2.15 619	2.69 512	1.68 600	1.12 591	1.66 584	0.92 571	2.10 606	1.92 597	1.32 578	2.66 601	2.21 592	1.69 589	5.78 618	1.68 551	5.54 625	0.96 608	1.31 606	0.71 593	1.32 604	0.99 598

PWCK	1.49 582	1.90 607	3.22 574	1.09 584	0.54 531	1.71 585	1.73 607	1.49 584	1.53 581	1.44 587	1.80 578	1.82 585	1.30 568	3.34 604	1.76 556	1.07 599	0.56 582	0.97 595	0.58 583	1.38 605	0.65 569

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	1.70 595	2.50 481	0.56 530	0.40 481	2.15 602	0.99 575	1.24 570	1.26 567	1.02 550	1.10 547	1.29 569	0.88 536	3.10 600	1.08 502	1.66 613	0.83 604	0.68 582	0.88 601	1.57 606	1.80 619

MFN_U_SF_RVC	1.55 585	2.39 621	3.16 567	0.65 551	0.41 489	1.12 558	0.46 478	1.23 569	1.33 571	1.61 590	1.20 553	1.43 576	0.98 547	1.76 480	1.97 562	1.90 616	1.80 616	1.98 619	2.15 621	1.63 607	1.77 618

FADE	15.89 634	3.00 623	8.70 616	2.11 610	2.94 613	1.19 565	0.91 570	5.00 623	2.49 608	1.25 572	1.19 552	3.05 602	7.02 623	8.02 624	5.31 618	94.83 654	35.90 652	65.83 651	66.18 651	1.66 608	1.30 608

KSHMR	4.10 616	1.97 611	5.27 604	1.71 602	1.47 601	1.96 593	1.28 594	3.19 615	17.33 638	2.12 596	15.91 634	9.18 627	1.57 586	8.42 625	1.98 563	1.52 611	1.26 612	1.67 616	1.19 611	1.67 609	1.40 611

UNDER WATER	2.74 604	1.85 603	4.54 600	1.81 606	1.44 599	2.34 605	1.40 602	3.24 616	6.60 622	2.60 609	2.76 602	5.75 620	5.24 619	3.02 597	4.01 606	1.45 609	0.81 603	1.59 615	1.06 608	1.80 610	1.51 613

UNDER WATER-64	2.47 601	1.89 606	4.86 601	1.82 607	1.44 599	3.18 611	1.57 606	2.62 609	5.64 619	2.05 595	2.13 586	4.13 610	3.76 612	2.62 579	3.42 601	1.47 610	0.85 605	1.57 614	1.07 609	1.82 611	1.49 612

ACVNet-4b	1.93 592	1.85 603	4.10 596	1.07 581	0.86 571	1.15 562	0.53 502	1.06 549	1.12 558	0.64 457	1.09 546	1.99 588	0.70 499	2.20 544	9.86 629	5.62 626	0.41 568	1.03 598	0.55 574	1.86 612	0.85 585

notaker	2.66 603	2.07 612	3.31 579	2.61 615	1.43 597	1.76 588	1.11 586	2.76 612	1.79 592	2.26 603	11.53 631	3.96 609	4.29 615	3.09 599	2.76 588	1.55 612	0.88 606	1.70 617	1.07 609	2.00 613	1.35 609

ACVNet_2	1.42 579	1.81 600	3.23 575	1.08 582	0.92 576	1.32 567	0.85 565	1.49 584	1.69 587	1.19 570	1.73 577	2.13 590	1.03 551	2.50 572	1.40 539	0.91 589	0.53 580	1.00 596	0.55 574	2.11 614	0.85 585

JetRed	3.29 613	4.93 624	10.17 622	1.45 595	1.72 606	7.44 623	5.05 626	3.06 614	2.12 603	2.41 607	2.39 593	2.99 601	2.37 600	3.51 607	6.44 621	1.32 608	1.90 620	1.37 608	1.23 613	2.21 615	1.76 617

MADNet++	2.79 605	2.11 616	2.97 550	2.49 613	2.28 611	2.95 610	2.31 615	2.67 610	2.47 607	3.03 616	3.13 609	2.70 599	2.92 604	4.10 612	4.48 611	2.68 620	2.24 624	3.04 626	2.44 623	2.37 616	2.34 622

IGEV-RUCA	2.28 598	0.30 158	1.15 107	0.40 433	1.86 608	2.06 600	1.90 609	1.36 577	1.80 594	3.70 619	3.76 615	5.02 618	8.19 626	2.12 540	1.63 549	0.25 531	0.76 601	2.72 623	1.91 619	2.39 617	2.36 623

TorneroNet	5.50 620	1.92 609	3.16 567	1.47 597	1.25 596	14.07 629	1.06 583	4.90 622	20.99 644	10.17 626	16.48 636	11.88 632	6.93 622	3.34 604	4.20 609	1.30 607	0.69 596	1.45 611	0.86 600	2.61 618	1.20 605

SuperB	1.15 557	1.14 547	5.43 606	0.36 372	0.26 326	0.81 503	0.89 568	0.88 423	1.17 561	0.67 470	0.68 445	0.63 378	1.39 577	1.74 477	3.37 600	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	2.80 619	0.25 437

ktn	4.35 617	2.10 613	2.89 539	1.80 604	1.49 603	2.13 601	1.41 604	2.26 607	12.72 628	11.41 629	16.43 635	11.15 630	3.75 611	4.36 615	3.18 595	1.82 615	0.98 610	1.73 618	1.21 612	2.97 620	1.27 607

TorneroNet-64	2.65 602	1.83 601	3.30 577	1.46 596	1.20 593	3.89 615	0.99 575	3.51 621	6.71 623	2.56 608	4.60 620	4.22 611	3.85 613	3.33 603	3.14 594	1.19 603	0.65 588	1.39 609	0.79 598	3.31 621	1.15 604

tt	4.93 619	0.27 107	4.20 597	2.29 612	1.58 604	10.20 626	16.97 633	9.42 631	5.02 618	1.67 591	1.28 558	4.68 616	5.03 618	3.37 606	5.92 619	6.16 627	9.47 635	2.82 624	3.18 625	3.60 622	1.53 614

BEATNet-Init1	12.10 628	11.19 629	27.29 649	2.99 617	3.51 614	21.84 642	11.10 629	14.34 636	13.83 633	20.34 639	20.33 641	26.35 651	20.03 638	19.06 640	14.80 636	1.74 614	1.81 617	2.05 620	2.49 624	3.69 623	3.12 625

DGTPSM_ROB	8.89 626	5.62 625	12.25 625	5.92 625	11.32 625	8.54 624	24.18 636	6.40 626	13.49 629	5.15 621	11.46 629	6.19 623	10.92 630	7.00 622	13.72 632	4.47 623	7.65 629	3.92 627	7.45 631	4.38 624	7.87 632

DGSMNet	2.89 608	0.63 374	3.18 570	3.43 621	4.17 618	2.57 608	6.98 628	0.97 501	0.83 508	0.56 364	1.86 580	0.79 474	0.62 477	1.64 462	1.39 537	4.61 624	5.01 628	5.17 629	4.71 628	4.44 625	4.19 627

USTest	8.10 624	7.17 628	8.96 619	9.25 628	9.05 623	15.27 630	23.78 635	9.96 632	9.47 625	5.94 624	6.75 623	7.80 625	7.48 624	8.83 627	11.21 631	2.21 619	3.56 625	2.86 625	3.20 626	5.02 626	4.16 626

DPSMNet_ROB	9.48 627	5.64 626	13.01 629	8.82 627	11.82 626	8.54 624	24.20 637	6.41 627	13.65 632	5.32 623	11.47 630	6.33 624	10.92 630	7.69 623	13.89 633	7.25 633	8.19 631	5.06 628	7.78 632	5.31 627	8.26 633

TCMNet-wrong-test	5.51 621	6.62 627	6.20 610	13.02 633	11.90 627	7.14 622	5.53 627	6.99 628	1.44 577	2.65 610	3.10 608	8.37 626	5.95 621	4.75 617	6.05 620	3.07 622	0.98 610	2.38 622	1.99 620	6.62 628	5.43 629

HanzoNet	7.64 623	2.86 622	5.05 602	7.01 626	3.97 617	2.18 603	1.34 598	3.37 620	4.05 616	13.17 631	10.58 625	10.73 629	16.52 636	8.45 626	10.51 630	10.48 634	9.72 636	5.59 630	13.46 635	6.84 629	6.83 631

DPSM_ROB	12.34 629	11.21 631	12.51 626	12.91 631	12.80 629	19.84 639	28.28 642	14.38 637	14.28 634	10.58 627	11.26 627	12.03 633	11.85 633	13.15 634	15.34 637	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 634

DPSM	12.34 629	11.21 631	12.51 626	12.91 631	12.80 629	19.84 639	28.28 642	14.38 637	14.28 634	10.58 627	11.26 627	12.03 633	11.85 633	13.15 634	15.34 637	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 634

PML	23.15 639	16.83 633	7.78 613	5.49 624	9.93 624	51.13 653	104.50 654	5.76 625	13.62 631	37.30 654	105.93 654	30.86 652	23.50 643	12.07 630	7.87 625	6.30 628	2.12 623	6.32 631	2.43 622	10.44 632	2.90 624

DPSimNet_ROB	17.97 635	20.20 641	24.98 643	17.62 634	15.92 632	21.53 641	21.00 634	13.70 634	15.61 636	23.89 650	14.69 633	22.87 641	24.58 651	12.70 633	14.56 634	18.48 642	12.91 637	20.21 642	12.05 633	17.76 633	14.17 637

Hybrid-DGEV	24.86 645	22.58 647	25.22 646	26.11 643	25.76 639	39.92 650	57.06 648	29.03 651	29.01 654	21.12 641	22.64 647	24.13 643	23.91 649	26.46 649	30.82 646	14.27 639	16.70 639	13.09 634	14.83 641	17.78 634	16.71 639

FlowAnything	24.85 644	22.54 644	25.10 644	26.11 643	25.76 639	39.86 648	57.00 646	28.89 648	28.87 652	21.31 647	22.68 649	24.22 646	23.87 644	26.39 647	30.89 652	14.26 636	16.78 644	13.10 638	14.90 642	17.78 634	16.69 638

CasAABBNet	24.81 643	22.53 643	24.83 642	26.08 640	25.74 638	39.86 648	57.06 648	28.87 647	28.83 651	21.16 645	22.54 646	24.22 646	23.89 648	26.38 644	30.87 648	14.25 635	16.71 640	13.09 634	14.81 637	17.78 634	16.71 639

RAFT-FEzeroshot	24.80 641	22.55 645	24.73 640	26.10 641	25.76 639	39.84 646	57.07 650	28.84 645	28.79 649	21.14 642	22.48 644	24.18 644	23.88 645	26.38 644	30.87 648	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 641

RAFT-FE	24.80 641	22.55 645	24.73 640	26.10 641	25.76 639	39.84 646	57.07 650	28.84 645	28.79 649	21.14 642	22.48 644	24.18 644	23.88 645	26.38 644	30.87 648	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 641

Selective-RAFT-Error	24.87 646	22.59 648	25.14 645	26.13 645	25.82 643	39.93 651	57.03 647	28.97 649	28.95 653	21.21 646	22.65 648	24.25 648	23.98 650	26.43 648	30.83 647	14.27 639	16.71 640	13.10 638	14.82 638	17.82 639	16.76 643

LSM0	26.58 647	22.63 649	25.88 647	30.13 646	52.21 653	39.94 652	56.74 645	28.97 649	28.72 648	21.14 642	22.26 643	24.43 649	23.88 645	26.54 651	30.87 648	14.32 641	16.55 638	13.12 640	14.71 636	17.92 640	20.60 646

WQFJA1++	2.30 599	0.22 43	6.03 609	1.08 582	1.15 592	0.29 18	0.14 20	0.39 40	0.24 2	13.61 632	0.19 37	3.34 607	0.17 50	0.33 100	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.07 70	18.19 641	0.14 221

LRCNet_RVC	13.74 633	19.30 634	12.75 628	19.46 636	12.69 628	1.86 589	0.41 445	12.33 633	1.05 547	15.77 634	18.83 640	12.62 635	8.70 627	12.21 631	9.62 628	22.22 644	8.37 634	25.85 644	24.01 645	19.32 642	17.44 644

HaxPig	19.86 636	22.40 642	22.34 637	17.95 635	17.95 634	11.77 628	11.89 630	16.02 639	15.89 637	21.10 640	21.41 642	18.74 639	18.39 637	20.08 641	19.69 640	23.63 648	23.22 646	24.06 643	23.69 644	23.00 643	23.95 647

ASD4	21.52 637	19.65 635	22.13 636	22.45 638	16.42 633	23.29 643	30.71 644	33.06 652	17.47 639	24.18 651	14.11 632	21.71 640	15.88 635	21.06 642	18.11 639	19.78 643	17.78 645	26.52 645	20.33 643	27.03 644	18.73 645

MEDIAN_ROB	23.96 640	27.05 650	26.39 648	22.16 637	22.13 636	16.12 632	13.97 631	20.24 640	20.05 640	25.50 652	25.31 650	22.96 642	22.63 642	24.39 643	23.24 644	28.20 649	27.23 650	28.62 646	27.75 648	27.50 645	27.76 650

xxxxx1	28.96 649	20.11 638	14.07 631	49.74 647	39.15 648	18.98 633	26.64 638	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 637	18.36 636	21.56 639	16.21 637	20.88 641	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

tt_ll	28.96 649	20.11 638	14.07 631	49.74 647	39.15 648	18.98 633	26.64 638	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 637	18.36 636	21.56 639	16.21 637	20.88 641	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

ff	28.96 649	20.11 638	14.07 631	49.74 647	39.15 648	18.98 633	26.64 638	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 637	18.36 636	21.56 639	16.21 637	20.88 641	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

AVERAGE_ROB	26.93 648	30.34 651	29.27 650	25.82 639	25.34 637	19.48 638	15.17 632	23.55 644	23.00 647	28.45 653	27.87 651	26.25 650	25.86 652	26.96 652	25.55 645	31.30 650	30.07 651	31.76 647	30.81 649	30.79 649	30.93 651

RSGM-EC	41.56 652	31.72 652	19.92 634	51.66 650	47.86 651	38.70 644	61.61 652	33.83 653	22.80 645	23.45 648	29.29 652	43.76 653	35.31 653	66.76 653	70.17 653	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 648

acva	41.56 652	31.72 652	19.92 634	51.66 650	47.86 651	38.70 644	61.61 652	33.83 653	22.80 645	23.45 648	29.29 652	43.76 653	35.31 653	66.76 653	70.17 653	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 648

DLNR_Zeroshot_test	13.43 631	19.94 636	23.55 639	121.61 653	35.03 647	0.46 144	0.15 33	8.02 629	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.76 344	0.29 209	6.42 629	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.13 652	0.18 329

DLNR-FE	13.43 631	20.01 637	23.53 638	121.73 654	33.87 646	0.46 144	0.15 33	8.09 630	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.75 340	0.29 209	6.68 630	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.82 653	0.18 329

Anonymous_1	22.91 638	11.20 630	12.13 624	12.75 630	26.28 644	19.43 637	27.92 641	14.08 635	13.61 630	14.96 633	10.58 625	11.26 631	11.19 632	12.55 632	14.57 635	38.28 651	7.88 630	34.96 648	63.99 650	89.57 654	10.94 636

test_example2	115.39 654	123.23 654	94.57 653	115.52 652	123.55 654	101.63 654	114.33 655	53.41 655	99.48 655	134.90 655	135.05 655	85.83 655	85.11 655	111.32 655	106.15 655	152.55 655	205.26 655	99.78 655	114.96 655	140.96 655	110.20 655

ccccc	291.34 655	297.21 655	347.09 655	374.70 655	380.44 655	203.92 655	213.88 656	216.32 656	172.72 656	203.37 656	218.57 656	215.01 656	258.31 656	312.78 656	341.56 656	412.57 656	356.13 656	256.09 656	227.69 656	428.88 656	389.64 656

Low-res two-view benchmark