Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

monster-pro	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 29	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 222	0.09 55	0.07 1	0.07 330	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.15 173	0.12 130	0.06 21	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 185	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MonStereo	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.13 105	0.09 42	0.09 169	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

MonSter	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PointNet	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.08 19	0.05 2	0.08 115	0.08 171	0.09 254	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.09 153	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

aanet-new-12k	0.08 70	0.10 475	0.07 8	0.20 506	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.14 201	0.08 119	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.06 21	0.11 236	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.07 170	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

Foundation-i1b	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.12 102	0.13 105	0.10 61	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

LACA1	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.14 53	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.10 25	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 222	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

NLMM1	0.11 272	0.09 407	0.07 8	0.22 564	0.10 438	0.12 291	0.20 534	0.19 310	0.20 365	0.12 290	0.11 236	0.08 171	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DA	0.09 160	0.07 193	0.07 8	0.19 442	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GGEV	0.09 160	0.07 193	0.07 8	0.19 442	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

AdaDepth	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.18 371	0.06 25	0.11 237	0.11 67	0.10 25	0.08 19	0.06 21	0.05 7	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

qwe	0.08 70	0.08 326	0.07 8	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.18 277	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.18 277	0.13 172	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 193	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.06 1	0.14 134	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

monsterstereo	0.08 70	0.06 92	0.07 8	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.10 33	0.16 210	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.10 229	0.07 193	0.07 8	0.18 371	0.07 119	0.12 291	0.19 513	0.24 415	0.19 342	0.06 21	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.04 48

AIO_test	0.07 6	0.06 92	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.07 6	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Occ-G	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.12 256	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

trnet	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.12 5	0.05 2	0.12 291	0.10 33	0.13 105	0.10 61	0.08 119	0.13 277	0.09 211	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.05 185

LoS_RVC	0.08 70	0.05 29	0.07 8	0.15 101	0.07 119	0.08 71	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.09 153	0.06 40	0.09 254	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

CAS	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.17 281	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.12 77	0.09 42	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 48

raft_robust	0.13 378	0.10 475	0.07 8	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.24 588	0.29 508	0.34 537	0.20 484	0.20 392	0.15 368	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.04 48

CREStereo++_RVC	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.14 201	0.10 212	0.14 290	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.05 186	0.04 45	0.04 48
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
XX-TBD	0.09 160	0.06 92	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.13 334	0.16 385	0.14 134	0.14 201	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.08 222	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

quiztm	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.14 134	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.09 17	0.14 201	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.09 153	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-32k-new	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.19 442	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

aanet-new-24k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-16k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.13 105	0.13 172	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-10k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.15 173	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-14k	0.08 70	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.15 227	0.06 21	0.08 115	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

aanet-new-8k	0.08 70	0.08 326	0.08 35	0.19 442	0.07 119	0.09 129	0.11 67	0.17 247	0.15 227	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.14 237	0.13 105	0.12 130	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.17 281	0.06 25	0.07 32	0.14 237	0.13 105	0.16 261	0.05 2	0.10 185	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.14 237	0.14 134	0.15 227	0.07 66	0.10 185	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

LACA3	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.11 67	0.08 10	0.09 42	0.08 119	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.08 21	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.13 334	0.13 168	0.12 77	0.10 61	0.11 254	0.11 236	0.11 275	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.07 6	0.10 61	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.07 6	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 77	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.18 277	0.18 314	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

WQFJX1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.12 291	0.17 418	0.18 277	0.18 314	0.10 212	0.10 185	0.07 119	0.10 283	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

NLMM	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.18 277	0.18 314	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

NLSM3	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.18 277	0.17 296	0.06 21	0.08 115	0.08 171	0.09 254	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.06 178	0.07 371	0.03 1	0.04 48

NLSM1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.21 346	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.07 119	0.10 283	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.05 156	0.05 185

CSFM-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.15 173	0.07 13	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 243	0.09 254	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

water-stereo	0.09 160	0.06 92	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.15 173	0.13 172	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.10 283	0.07 3	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.04 45	0.04 48

asda	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.06 11	0.10 33	0.16 210	0.11 93	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.08 7	0.11 51	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.12 102	0.14 134	0.16 261	0.11 254	0.11 236	0.09 211	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.10 25	0.15 227	0.08 119	0.10 185	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.04 48

4.5_new	0.07 6	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.10 33	0.14 134	0.11 93	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.08 7	0.11 51	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

3.25w_new	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.25w	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.10 187	0.07 3	0.12 77	0.11 93	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.75w	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.07 119	0.07 32	0.09 20	0.16 210	0.10 61	0.07 66	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 29	0.08 35	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185

Reg-Stereo(zero)	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.12 291	0.11 67	0.15 173	0.11 93	0.12 290	0.09 153	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

SCV_C0	0.08 70	0.07 193	0.08 35	0.16 193	0.10 438	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.13 172	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

SCV	0.08 70	0.09 407	0.08 35	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.04 48

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 129	0.13 168	0.06 1	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

AIO_rvc	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.09 17	0.08 19	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.04 1	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

HUF	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.09 211	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

castereo++	0.08 70	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.14 378	0.11 67	0.11 51	0.15 227	0.07 66	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

mms	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.15 321	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

dual_stereo	0.07 6	0.05 29	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.05 3	0.13 168	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 92	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.11 93	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

RAStereo	0.10 229	0.09 407	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.13 334	0.18 467	0.16 210	0.17 296	0.10 212	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.04 48

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 101	0.06 25	0.04 1	0.09 20	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

MaDis-Stereo	0.09 160	0.09 407	0.08 35	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.11 67	0.16 210	0.16 261	0.09 169	0.11 236	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.04 48

UniTT-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.11 67	0.12 77	0.11 93	0.10 212	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.07 330	0.06 405	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.05 185

AEACV	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.13 552	0.14 378	0.13 168	0.15 173	0.09 42	0.07 66	0.09 153	0.07 119	0.08 222	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

CES	0.08 70	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.09 42	0.08 119	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.12 274	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

EGLCR-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.11 51	0.16 261	0.06 21	0.05 7	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

CroCo-Stereo Lap2	0.09 160	0.09 407	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.09 129	0.18 467	0.16 210	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.05 186	0.06 276	0.05 185

TestStereo1	0.13 378	0.08 326	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.29 635	0.23 389	0.17 296	0.17 413	0.20 392	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

test_5	0.14 411	0.12 520	0.08 35	0.20 506	0.10 438	0.14 378	0.28 624	0.21 346	0.24 424	0.19 462	0.28 512	0.11 275	0.15 441	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

SA-5K	0.13 378	0.08 326	0.08 35	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.29 635	0.23 389	0.17 296	0.17 413	0.20 392	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

test_4	0.11 272	0.10 475	0.08 35	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.21 551	0.15 173	0.18 314	0.12 290	0.18 366	0.12 299	0.09 254	0.08 21	0.11 264	0.04 6	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

GMOStereo	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

error version	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

test-v	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

CroCo-Stereo	0.09 160	0.08 326	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.09 129	0.18 467	0.16 210	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

s12784h	0.10 229	0.06 92	0.08 35	0.15 101	0.05 2	0.16 431	0.18 467	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.11 236	0.11 275	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

TANstereo	0.09 160	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.15 173	0.19 342	0.11 254	0.15 303	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

CREStereo	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 378	0.14 237	0.14 134	0.10 61	0.09 169	0.13 277	0.09 211	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.06 285
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
CAR	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

TS12	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.21 542	0.07 119	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.09 42	0.10 212	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.09 55	0.12 334	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

aanet-new-90k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.13 105	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.11 51	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.05 2	0.08 71	0.13 168	0.12 77	0.13 172	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-new-32k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.10 187	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-30k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.10 187	0.11 67	0.10 25	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

aanet-new-28k	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.09 42	0.09 169	0.08 115	0.08 171	0.06 65	0.12 274	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 70	0.08 326	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.13 105	0.11 93	0.08 119	0.11 236	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

RT-Monster	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.10 33	0.17 247	0.19 342	0.14 345	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 21	0.05 7	0.09 211	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 185

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.08 171	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.12 5	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.06 1	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.04 1	0.06 11	0.12 102	0.06 1	0.05 3	0.06 21	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

Hybrid-DGEV-03	0.11 272	0.06 92	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.16 431	0.14 237	0.15 173	0.14 201	0.13 322	0.17 340	0.12 299	0.09 254	0.13 331	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.04 48

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.11 1	0.05 2	0.10 187	0.10 33	0.14 134	0.09 42	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.07 3	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.10 229	0.07 193	0.09 104	0.21 542	0.09 323	0.12 291	0.16 385	0.19 310	0.18 314	0.12 290	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.10 185	0.07 330	0.07 476	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

NLCSM	0.11 272	0.09 407	0.09 104	0.23 585	0.11 494	0.12 291	0.19 513	0.19 310	0.19 342	0.12 290	0.11 236	0.07 119	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.07 371	0.06 276	0.05 185

GEAStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.06 40	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

GSStereo	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.06 11	0.08 7	0.12 77	0.07 13	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 156	0.05 185

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.06 25	0.09 129	0.09 20	0.14 134	0.12 130	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

GASTEREO	0.08 70	0.05 29	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.04 1	0.12 274	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

MSCF	0.08 70	0.05 29	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.07 32	0.12 102	0.14 134	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

depthmonostereo	0.09 160	0.06 92	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.14 134	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.11 322	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 326	0.09 104	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.08 7	0.14 134	0.08 19	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 70	0.08 326	0.09 104	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.10 33	0.20 328	0.15 227	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.10 185	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 70	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.10 61	0.06 21	0.09 153	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.17 281	0.05 2	0.07 32	0.11 67	0.08 10	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185

MM-Stereo_test2	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.18 467	0.15 173	0.14 201	0.07 66	0.10 185	0.07 119	0.06 65	0.12 274	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.04 48

MM-Stereo_test1	0.10 229	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.12 291	0.18 467	0.21 346	0.20 365	0.09 169	0.11 236	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

HART	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.16 385	0.13 105	0.11 93	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.22 564	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.04 48

ours_stereo	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.12 274	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

UGAM	0.13 378	0.10 475	0.09 104	0.22 564	0.08 204	0.13 334	0.20 534	0.18 277	0.24 424	0.22 515	0.16 320	0.13 324	0.13 388	0.19 495	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.13 584	0.11 563	0.07 357	0.05 185

RSM++	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.11 51	0.11 93	0.08 119	0.06 19	0.07 119	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.03 1

RSM	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.12 102	0.12 77	0.10 61	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

IGEV++	0.08 70	0.06 92	0.09 104	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.13 331	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

MSKI-zero shot	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.13 168	0.15 173	0.14 201	0.09 169	0.09 153	0.09 211	0.06 65	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

CASnet	0.09 160	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.18 277	0.14 201	0.11 254	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.10 518	0.08 446	0.06 276	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 112	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.03 1

MC-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.09 104	0.17 281	0.06 25	0.10 187	0.14 237	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.12 256	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

RCA-Stereo	0.09 160	0.06 92	0.09 104	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.18 277	0.14 201	0.10 212	0.11 236	0.08 171	0.07 170	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

RAFT+CT+SA	0.13 378	0.11 501	0.09 104	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.28 624	0.22 370	0.22 402	0.15 370	0.26 483	0.10 243	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

Sa-1000	0.12 350	0.08 326	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.22 565	0.22 370	0.19 342	0.15 370	0.20 392	0.17 408	0.11 322	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.09 492	0.05 156	0.05 185

SA	0.13 378	0.09 407	0.09 104	0.18 371	0.08 204	0.12 291	0.24 588	0.23 389	0.19 342	0.17 413	0.27 501	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.05 156	0.05 185

LCNet	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.21 346	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.16 390	0.11 322	0.12 274	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.14 596

cross-raft	0.10 229	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.07 119	0.11 237	0.24 588	0.13 105	0.15 227	0.08 119	0.10 185	0.12 299	0.10 283	0.09 55	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

raft+_RVC	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.11 67	0.24 415	0.20 365	0.12 290	0.15 303	0.12 299	0.08 222	0.12 274	0.13 370	0.07 330	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

RALCasStereoNet	0.11 272	0.07 193	0.09 104	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.14 237	0.17 247	0.11 93	0.12 290	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.07 372

XX-Stereo	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.17 281	0.09 323	0.15 403	0.12 102	0.21 346	0.10 61	0.10 212	0.14 290	0.07 119	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.04 48

PMTNet	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.12 5	0.06 25	0.13 334	0.14 237	0.16 210	0.11 93	0.09 169	0.13 277	0.10 243	0.07 170	0.14 363	0.10 185	0.15 608	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.07 357	0.06 285

DF	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

DN	0.10 229	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.17 247	0.16 261	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.11 538	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.09 488

aanet-new-36k	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.14 201	0.08 119	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

aanet-new-22k	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.06 25	0.08 71	0.11 67	0.14 134	0.12 130	0.09 169	0.09 153	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

aanet-new	0.09 160	0.09 407	0.10 162	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.12 102	0.15 173	0.13 172	0.08 119	0.08 115	0.05 4	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.13 168	0.14 134	0.14 201	0.08 119	0.13 277	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.03 1	0.04 48

LiteMatch	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.16 462	0.10 112	0.14 407	0.07 330	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.06 276	0.06 285

Foundation-i1	0.09 160	0.04 1	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.11 275	0.07 170	0.07 3	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.05 185

GeoVLM	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

VMStereo-Base	0.09 160	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.10 33	0.16 210	0.13 172	0.10 212	0.16 320	0.10 243	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

gcap_with_dpt	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.12 102	0.14 134	0.14 201	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

DispViT+	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.05 3	0.11 67	0.18 277	0.16 261	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MonSter++	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

HiDET	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.09 129	0.12 102	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

LCMNet	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

DDF-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.10 438	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 201	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 424	0.05 185

252Zero-FE	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.07 119	0.13 334	0.11 67	0.13 105	0.14 201	0.07 66	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

Zero-FE251	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

zero-FE	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.10 438	0.05 3	0.13 168	0.09 17	0.14 201	0.07 66	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.08 424	0.05 185

3w_stereo	0.08 70	0.09 407	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.08 71	0.11 67	0.20 328	0.13 172	0.06 21	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.08 21	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

111111	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.17 281	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 51	0.10 61	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.05 17	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.07 357	0.06 285

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.10 61	0.06 21	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.10 33	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.09 17	0.04 2	0.06 21	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.04 1	0.13 168	0.10 25	0.10 61	0.05 2	0.11 236	0.07 119	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

LG-Stereo	0.08 70	0.08 326	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.10 187	0.17 418	0.11 51	0.08 19	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.04 6	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

SGD-Stereo	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.14 53	0.06 25	0.12 291	0.12 102	0.11 51	0.12 130	0.07 66	0.09 153	0.09 211	0.09 254	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

AIO-test2	0.10 229	0.08 326	0.10 162	0.23 585	0.09 323	0.11 237	0.11 67	0.23 389	0.24 424	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.09 492	0.05 156	0.05 185

fffy	0.09 160	0.08 326	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.13 334	0.17 418	0.13 105	0.12 130	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.09 254	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.05 185

tg	0.10 229	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.20 328	0.12 130	0.08 119	0.11 236	0.11 275	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

WCG-NET	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.14 237	0.13 105	0.14 201	0.07 66	0.09 153	0.07 119	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.03 1

Pointernet	0.09 160	0.05 29	0.10 162	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.10 33	0.15 173	0.18 314	0.09 169	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.10 185	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.05 185

U	0.08 70	0.07 193	0.10 162	0.19 442	0.10 438	0.10 187	0.13 168	0.12 77	0.17 296	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.05 185

AIO-Stereo	0.08 70	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.06 25	0.09 129	0.11 67	0.16 210	0.09 42	0.09 169	0.08 115	0.07 119	0.05 17	0.11 182	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

WCG-NET（raft）	0.08 70	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.15 173	0.12 130	0.08 119	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

H2IRNET	0.10 229	0.09 407	0.10 162	0.18 371	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.14 134	0.21 380	0.10 212	0.10 185	0.10 243	0.11 322	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.06 276	0.05 185

MyStereo07	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.06 19	0.06 40	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

MyStereo05	0.13 378	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.18 467	0.28 489	0.35 551	0.17 413	0.14 290	0.15 368	0.11 322	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

MyStereo04	0.13 378	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.29 508	0.38 568	0.17 413	0.14 290	0.16 390	0.11 322	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

plain	0.11 272	0.09 407	0.10 162	0.19 442	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.13 172	0.13 322	0.15 303	0.09 211	0.12 355	0.13 331	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.06 285

StereoVision	0.14 411	0.13 547	0.10 162	0.24 597	0.10 438	0.16 431	0.21 551	0.21 346	0.20 365	0.12 290	0.25 470	0.10 243	0.10 283	0.16 411	0.10 185	0.09 463	0.10 565	0.12 570	0.12 585	0.06 276	0.05 185

MIF-Stereo (partial)	0.11 272	0.06 92	0.10 162	0.19 442	0.10 438	0.10 187	0.12 102	0.17 247	0.19 342	0.14 345	0.16 320	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.07 372

Any-RAFT	0.10 229	0.05 29	0.10 162	0.15 101	0.07 119	0.13 334	0.14 237	0.21 346	0.15 227	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.10 283	0.13 331	0.10 185	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

RAFT-Test	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.13 172	0.09 169	0.10 185	0.11 275	0.09 254	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

4D-IteraStereo	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.18 277	0.15 227	0.10 212	0.11 236	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.05 48	0.03 1	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.05 185

RAFT_CTSACE	0.12 350	0.09 407	0.10 162	0.22 564	0.08 204	0.12 291	0.24 588	0.18 277	0.17 296	0.21 500	0.27 501	0.13 324	0.07 170	0.13 331	0.09 90	0.05 48	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.04 45	0.04 48

test-3	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 261	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

test_1	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.18 371	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.12 77	0.16 261	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.04 48

test_3	0.11 272	0.09 407	0.10 162	0.21 542	0.08 204	0.13 334	0.25 604	0.14 134	0.21 380	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.10 283	0.08 21	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.04 45	0.04 48

PSM-AAD	0.11 272	0.07 193	0.10 162	0.20 506	0.09 323	0.10 187	0.14 237	0.21 346	0.13 172	0.12 290	0.14 290	0.18 423	0.11 322	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.14 596

KYRaft	0.12 350	0.07 193	0.10 162	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.15 321	0.23 389	0.12 130	0.13 322	0.16 320	0.20 450	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.06 276	0.15 610

AnonymousM	0.10 229	0.06 92	0.10 162	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.19 310	0.14 201	0.13 322	0.12 256	0.09 211	0.08 222	0.13 331	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.05 185

GMM-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.10 162	0.18 371	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.24 415	0.16 261	0.11 254	0.15 303	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.09 488

rafts_anoy	0.11 272	0.06 92	0.10 162	0.17 281	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.18 277	0.14 201	0.13 322	0.13 277	0.12 299	0.11 322	0.11 182	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.09 470	0.11 563	0.07 357	0.06 285

iRaftStereo_RVC	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.17 418	0.18 277	0.12 130	0.09 169	0.11 236	0.10 243	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

RALAANet	0.11 272	0.08 326	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.10 33	0.20 328	0.16 261	0.14 345	0.13 277	0.16 390	0.09 254	0.12 274	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.04 48

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 160	0.06 92	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.17 247	0.15 227	0.10 212	0.10 185	0.08 171	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.03 1

AFF-stereo	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.18 277	0.10 61	0.10 212	0.11 236	0.09 211	0.10 283	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

CFNet-RSSM	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.17 247	0.18 314	0.08 119	0.12 256	0.11 275	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Gwc-CoAtRS	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.18 277	0.17 296	0.08 119	0.10 185	0.12 299	0.09 254	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.05 185

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

PSi22	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.08 71	0.10 33	0.14 134	0.08 19	0.08 119	0.07 57	0.10 243	0.06 65	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.04 45	0.04 48

Lsterematch	0.11 272	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.13 334	0.15 321	0.14 134	0.18 314	0.16 399	0.18 366	0.15 368	0.16 462	0.13 331	0.14 407	0.07 330	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.06 276	0.06 285

WQFJA1++	0.08 70	0.04 1	0.11 223	0.14 53	0.07 119	0.11 237	0.11 67	0.12 77	0.07 13	0.07 66	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.09 17	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.04 48

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.08 7	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.06 19	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.08 23	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

G2L-Stereo_test	0.14 411	0.07 193	0.11 223	0.13 11	0.08 204	0.12 291	0.17 418	0.31 538	0.28 491	0.21 500	0.23 432	0.20 450	0.16 462	0.17 451	0.19 508	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.07 357	0.07 372

LGtest1	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.09 20	0.08 10	0.06 6	0.06 21	0.04 1	0.06 40	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.07 330	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

S2M2_L	0.09 160	0.08 326	0.11 223	0.13 11	0.10 438	0.08 71	0.06 1	0.10 25	0.10 61	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.09 254	0.11 182	0.11 264	0.13 583	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.10 523	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test1	0.10 229	0.07 193	0.11 223	0.24 597	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.22 370	0.15 227	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.07 170	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.10 531	0.04 45	0.07 372

IGEV-RUCA	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.14 53	0.09 323	0.10 187	0.12 102	0.10 25	0.12 130	0.06 21	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

castereo	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.18 314	0.08 119	0.10 185	0.11 275	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

GIP-stereo	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.15 173	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.05 4	0.04 1	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

tt45	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.15 321	0.13 105	0.12 130	0.09 169	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

GCAP-BAT	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.17 296	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

RAFT-Stereo-weight	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.19 310	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

CAS++	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.14 53	0.10 438	0.13 334	0.14 237	0.24 415	0.14 201	0.11 254	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.14 363	0.09 90	0.11 538	0.09 542	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.13 168	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

test_for_model	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.11 237	0.12 102	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 29	0.11 223	0.15 101	0.06 25	0.07 32	0.12 102	0.10 25	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.04 48

MoCha-V2	0.08 70	0.05 29	0.11 223	0.20 506	0.07 119	0.10 187	0.14 237	0.12 77	0.08 19	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

AE-Stereo	0.10 229	0.08 326	0.11 223	0.19 442	0.09 323	0.10 187	0.15 321	0.14 134	0.20 365	0.09 169	0.15 303	0.12 299	0.08 222	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

ff7	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

IGEVStereo-DCA	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.10 438	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

ffff	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

11t	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

MIM_Stereo	0.10 229	0.07 193	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.07 32	0.12 102	0.20 328	0.14 201	0.13 322	0.14 290	0.09 211	0.05 17	0.12 274	0.08 23	0.05 48	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

testlalala	0.08 70	0.06 92	0.11 223	0.15 101	0.07 119	0.12 291	0.13 168	0.15 173	0.16 261	0.08 119	0.12 256	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.03 1	0.04 48

GCAPDPT-zeroshot	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.17 296	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.13 331	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

anonymousdsp2	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.19 310	0.23 412	0.13 322	0.14 290	0.12 299	0.09 254	0.14 363	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.06 285

anonymousdsp	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

LoS	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.14 378	0.11 67	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.09 153	0.12 299	0.09 254	0.15 382	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.15 321	0.15 173	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.06 285

ccc-4	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

IGEV-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.18 371	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.16 210	0.24 424	0.12 290	0.13 277	0.12 299	0.08 222	0.18 470	0.12 334	0.06 161	0.08 509	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

THIR-Stereo	0.12 350	0.07 193	0.11 223	0.15 101	0.08 204	0.14 378	0.16 385	0.18 277	0.25 449	0.17 413	0.24 444	0.13 324	0.13 388	0.12 274	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

GrayStereo	0.11 272	0.06 92	0.11 223	0.19 442	0.09 323	0.09 129	0.16 385	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.17 340	0.17 408	0.11 322	0.12 274	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.10 518

RAFT	0.13 378	0.09 407	0.11 223	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.23 577	0.21 346	0.20 365	0.21 500	0.21 410	0.18 423	0.13 388	0.17 451	0.10 185	0.06 161	0.07 476	0.10 518	0.09 492	0.06 276	0.05 185

Prome-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.18 371	0.09 323	0.12 291	0.14 237	0.23 389	0.13 172	0.13 322	0.16 320	0.13 324	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.10 518

TestStereo	0.14 411	0.15 569	0.11 223	0.23 585	0.08 204	0.15 403	0.21 551	0.20 328	0.23 412	0.14 345	0.25 470	0.16 390	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.06 161	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.05 185

raftrobust	0.09 160	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.09 129	0.10 33	0.18 277	0.16 261	0.10 212	0.09 153	0.12 299	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

EAI-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.16 193	0.07 119	0.10 187	0.15 321	0.16 210	0.09 42	0.08 119	0.09 153	0.08 171	0.07 170	0.09 55	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.05 156	0.04 48

R-Stereo Train	0.10 229	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.24 415	0.11 93	0.12 290	0.19 382	0.11 275	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.05 185

RAFT-Stereo	0.10 229	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.24 415	0.11 93	0.12 290	0.19 382	0.11 275	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.05 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AANet_RVC	0.16 480	0.10 475	0.11 223	0.18 371	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.27 464	0.32 521	0.22 515	0.35 567	0.21 459	0.22 548	0.22 549	0.17 480	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285

LiteMatch*	0.08 70	0.04 1	0.12 272	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.13 168	0.14 134	0.09 42	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 254	0.11 182	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.06 285

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 70	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.06 25	0.09 129	0.13 168	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

IGEV_i1	0.12 350	0.08 326	0.12 272	0.17 281	0.08 204	0.19 494	0.15 321	0.19 310	0.23 412	0.18 446	0.18 366	0.16 390	0.12 355	0.17 451	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

Selective-IGEV-i1	0.13 378	0.07 193	0.12 272	0.20 506	0.08 204	0.18 471	0.16 385	0.23 389	0.30 505	0.17 413	0.17 340	0.17 408	0.10 283	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

Hybrid-DGEV-2	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.18 371	0.09 323	0.09 129	0.13 168	0.29 508	0.30 505	0.11 254	0.12 256	0.10 243	0.13 388	0.12 274	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

DStereoRT	0.17 502	0.07 193	0.12 272	0.19 442	0.09 323	0.13 334	0.12 102	0.28 489	0.23 412	0.12 290	0.20 392	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.14 407	0.06 161	0.05 236	1.02 686	0.09 492	0.05 156	0.04 48

S2M2_XL	0.08 70	0.06 92	0.12 272	0.12 5	0.08 204	0.09 129	0.09 20	0.07 6	0.07 13	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.06 285
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 411	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.10 438	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.18 446	0.21 410	0.22 477	0.17 488	0.16 411	0.19 508	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.09 487	0.08 442

HI	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.13 11	0.09 323	0.09 129	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.20 484	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.16 411	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

CoSv	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.13 11	0.09 323	0.09 129	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.20 484	0.17 340	0.14 343	0.10 283	0.16 411	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.08 446	0.07 357	0.06 285

fffft	0.09 160	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.16 385	0.12 77	0.11 93	0.09 169	0.07 57	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.05 185
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 70	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.11 51	0.14 201	0.09 169	0.07 57	0.07 119	0.07 170	0.12 274	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

model_zeroshot	0.10 229	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.20 328	0.14 201	0.11 254	0.10 185	0.12 299	0.07 170	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 272	0.05 29	0.12 272	0.15 101	0.13 552	0.14 378	0.16 385	0.23 389	0.18 314	0.10 212	0.13 277	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.08 442

test_sample2	0.13 378	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.08 204	0.16 431	0.18 467	0.21 346	0.16 261	0.14 345	0.21 410	0.20 450	0.15 441	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.08 442

MGS-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.09 129	0.15 321	0.12 77	0.12 130	0.07 66	0.10 185	0.08 171	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

MyStereo06	0.10 229	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.18 467	0.19 310	0.12 130	0.13 322	0.08 115	0.07 119	0.07 170	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.06 276	0.06 285

LL-Strereo	0.13 378	0.10 475	0.12 272	0.20 506	0.10 438	0.11 237	0.18 467	0.33 557	0.25 449	0.16 399	0.16 320	0.14 343	0.14 421	0.19 495	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.04 45	0.05 185

CASS	0.14 411	0.12 520	0.12 272	0.23 585	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.19 310	0.20 365	0.17 413	0.18 366	0.15 368	0.15 441	0.15 382	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.10 518	0.08 446	0.09 487	0.07 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.07 119	0.15 403	0.13 168	0.20 328	0.14 201	0.11 254	0.17 340	0.13 324	0.09 254	0.14 363	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

Selective-RAFT	0.11 272	0.11 501	0.12 272	0.21 542	0.08 204	0.16 431	0.13 168	0.21 346	0.23 412	0.10 212	0.10 185	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.11 264	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

fff	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

iRaft-Stereo_5w	0.12 350	0.09 407	0.12 272	0.20 506	0.08 204	0.09 129	0.12 102	0.22 370	0.22 402	0.19 462	0.14 290	0.11 275	0.09 254	0.20 513	0.16 463	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.06 285

CrosDoStereo	0.12 350	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

TRStereo	0.10 229	0.05 29	0.12 272	0.16 193	0.12 526	0.10 187	0.13 168	0.18 277	0.19 342	0.09 169	0.09 153	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.04 45	0.04 48

DeepStereo_LL	0.12 350	0.07 193	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

DRaft	0.12 350	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.09 323	0.14 378	0.17 418	0.21 346	0.30 505	0.18 446	0.27 501	0.10 243	0.16 462	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.05 185

Pruner-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.09 323	0.06 11	0.12 102	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.19 382	0.13 324	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.08 442

ICVP	0.16 480	0.09 407	0.12 272	0.22 564	0.09 323	0.18 471	0.21 551	0.26 450	0.24 424	0.18 446	0.30 533	0.27 533	0.18 502	0.18 470	0.15 444	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 480	0.23 626	0.12 272	0.35 648	0.11 494	0.15 403	0.17 418	0.26 450	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.21 459	0.14 421	0.15 382	0.13 370	0.11 538	0.07 476	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.07 372

DCANet	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.20 365	0.13 322	0.18 366	0.10 243	0.11 322	0.11 182	0.12 334	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

csc	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

cscssc	0.10 229	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.21 380	0.13 322	0.17 340	0.10 243	0.11 322	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

111	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.15 101	0.07 119	0.10 187	0.14 237	0.21 346	0.24 424	0.11 254	0.12 256	0.14 343	0.12 355	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.06 276	0.05 185

test_xeample3	0.09 160	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.14 201	0.10 212	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

UPFNet	0.16 480	0.08 326	0.12 272	0.20 506	0.12 526	0.20 514	0.23 577	0.28 489	0.26 462	0.18 446	0.24 444	0.22 477	0.20 533	0.19 495	0.22 544	0.09 463	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.08 424	0.06 285

GwcNet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.20 534	0.22 370	0.28 491	0.18 446	0.28 512	0.23 494	0.17 488	0.15 382	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.07 294	0.09 492	0.07 357	0.07 372

CCAANet	0.14 411	0.06 92	0.12 272	0.16 193	0.08 204	0.22 539	0.14 237	0.27 464	0.18 314	0.16 399	0.37 575	0.15 368	0.18 502	0.16 411	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.07 372

HSM-Net_RVC	0.14 411	0.08 326	0.12 272	0.15 101	0.08 204	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.20 484	0.21 410	0.29 551	0.14 421	0.18 470	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.06 25	0.12 291	0.10 33	0.18 277	0.18 314	0.13 322	0.17 340	0.15 368	0.11 322	0.15 382	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.06 276	0.05 185
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
Selective-IGEV-i16pc	0.13 378	0.06 92	0.13 312	0.15 101	0.11 494	0.38 635	0.16 385	0.23 389	0.17 296	0.11 254	0.15 303	0.09 211	0.07 170	0.13 331	0.10 185	0.10 504	0.08 509	0.06 178	0.07 371	0.09 487	0.10 518

IGEV-FE	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.13 168	0.17 247	0.11 93	0.10 212	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

G2L-ROB	0.13 378	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.08 204	0.14 378	0.17 418	0.25 436	0.19 342	0.20 484	0.19 382	0.20 450	0.14 421	0.18 470	0.16 463	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.09 488

xyz-stereo-finetune2	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.19 513	0.17 247	0.12 130	0.15 370	0.15 303	0.17 408	0.13 388	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.06 285

xyz-stereo-finetune	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.14 53	0.06 25	0.10 187	0.19 513	0.18 277	0.19 342	0.12 290	0.14 290	0.15 368	0.11 322	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.05 185

G2L-Stereo	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.12 102	0.27 464	0.22 402	0.17 413	0.27 501	0.21 459	0.13 388	0.18 470	0.18 493	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

FACV-RUCA	0.13 378	0.11 501	0.13 312	0.19 442	0.12 526	0.15 403	0.16 385	0.22 370	0.21 380	0.16 399	0.16 320	0.15 368	0.16 462	0.14 363	0.13 370	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.10 523	0.08 442

999	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.15 173	0.12 130	0.10 212	0.08 115	0.08 171	0.08 222	0.16 411	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.06 285

rvit_stereo_ft	0.12 350	0.07 193	0.13 312	0.19 442	0.10 438	0.12 291	0.17 418	0.16 210	0.16 261	0.13 322	0.13 277	0.15 368	0.10 283	0.14 363	0.13 370	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.16 385	0.18 277	0.19 342	0.10 212	0.09 153	0.09 211	0.08 222	0.11 182	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.07 357	0.06 285

CoDeX	0.12 350	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.12 291	0.16 385	0.23 389	0.27 475	0.13 322	0.17 340	0.15 368	0.12 355	0.14 363	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

ACVNet-DCA	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

xx1	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.16 210	0.18 314	0.09 169	0.09 153	0.16 390	0.16 462	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

1test111	0.11 272	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.15 382	0.16 463	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

cc1	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.16 210	0.18 314	0.09 169	0.09 153	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.07 1	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

rrr	0.09 160	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.10 438	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.15 227	0.10 212	0.06 19	0.08 171	0.06 65	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

tt1	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.15 173	0.19 342	0.09 169	0.08 115	0.06 40	0.06 65	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.06 285

1111x	0.16 480	0.09 407	0.13 312	0.18 371	0.08 204	0.18 471	0.25 604	0.32 543	0.25 449	0.17 413	0.24 444	0.27 533	0.15 441	0.14 363	0.24 567	0.07 330	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.07 372

IGEV_Zeroshot_test	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.12 291	0.13 168	0.17 247	0.11 93	0.10 212	0.06 19	0.09 211	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

GCAP-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.06 25	0.11 237	0.07 3	0.14 134	0.12 130	0.09 169	0.10 185	0.07 119	0.09 254	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

HH	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.15 173	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

HanStereo	0.09 160	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.16 385	0.15 173	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.04 48

gwcnet-sp	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

scenet	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

DCRE	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.11 494	0.11 237	0.17 418	0.18 277	0.17 296	0.11 254	0.18 366	0.11 275	0.10 283	0.15 382	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

riskmin	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.14 53	0.08 204	0.14 378	0.14 237	0.18 277	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.17 408	0.11 322	0.14 363	0.12 334	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.08 424	0.08 442

ssnet	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.18 467	0.24 415	0.24 424	0.19 462	0.24 444	0.15 368	0.16 462	0.16 411	0.15 444	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

DCANet-4	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.18 277	0.20 365	0.13 322	0.17 340	0.09 211	0.14 421	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

ADStereo(finetuned)	0.10 229	0.06 92	0.13 312	0.16 193	0.06 25	0.09 129	0.17 418	0.16 210	0.20 365	0.13 322	0.18 366	0.10 243	0.12 355	0.12 274	0.12 334	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

DisPM	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.09 323	0.06 11	0.13 168	0.18 277	0.17 296	0.14 345	0.19 382	0.12 299	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.11 544

IER	0.14 411	0.08 326	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.16 385	0.26 450	0.27 475	0.18 446	0.26 483	0.17 408	0.20 533	0.17 451	0.14 407	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

iRaft-Stereo_20w	0.09 160	0.05 29	0.13 312	0.14 53	0.09 323	0.12 291	0.15 321	0.19 310	0.11 93	0.11 254	0.08 115	0.08 171	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

AASNet	0.16 480	0.08 326	0.13 312	0.19 442	0.09 323	0.19 494	0.15 321	0.38 610	0.37 562	0.20 484	0.24 444	0.20 450	0.17 488	0.17 451	0.21 531	0.10 504	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.09 488

PSMNet-ADL	0.15 453	0.12 520	0.13 312	0.22 564	0.09 323	0.13 334	0.20 534	0.26 450	0.23 412	0.18 446	0.20 392	0.23 494	0.17 488	0.18 470	0.18 493	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.11 563	0.08 424	0.07 372

STrans-v2	0.10 229	0.07 193	0.13 312	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.14 237	0.22 370	0.11 93	0.11 254	0.15 303	0.12 299	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

TransformOpticalFlow	0.10 229	0.08 326	0.13 312	0.18 371	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.19 310	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.11 275	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

IIG-Stereo	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.12 102	0.22 370	0.18 314	0.14 345	0.17 340	0.12 299	0.13 388	0.12 274	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

NF-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.12 565

ASMatch	0.11 272	0.06 92	0.13 312	0.17 281	0.10 438	0.08 71	0.14 237	0.18 277	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.16 390	0.11 322	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.09 488

RE-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

TVStereo	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

FENet	0.13 378	0.08 326	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.15 403	0.16 385	0.23 389	0.23 412	0.17 413	0.24 444	0.16 390	0.13 388	0.14 363	0.15 444	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.08 442

cf-r	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.16 193	0.08 204	0.14 378	0.19 513	0.21 346	0.25 449	0.17 413	0.26 483	0.22 477	0.17 488	0.14 363	0.15 444	0.10 504	0.05 236	0.06 178	0.08 446	0.06 276	0.06 285

GANet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.08 204	0.14 378	0.18 467	0.23 389	0.21 380	0.17 413	0.25 470	0.24 503	0.16 462	0.16 411	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.07 294	0.08 446	0.08 424	0.07 372

UCFNet_RVC	0.15 453	0.08 326	0.13 312	0.11 1	0.10 438	0.20 514	0.10 33	0.24 415	0.23 412	0.17 413	0.21 410	0.24 503	0.15 441	0.18 470	0.15 444	0.12 564	0.07 476	0.11 548	0.13 597	0.11 545	0.10 518

iResNet_ROB	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.15 101	0.07 119	0.19 494	0.14 237	0.26 450	0.32 521	0.23 530	0.26 483	0.23 494	0.16 462	0.15 382	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.08 424	0.08 442

RT-IGEV	0.13 378	0.06 92	0.14 358	0.15 101	0.10 438	0.15 403	0.18 467	0.25 436	0.28 491	0.16 399	0.17 340	0.18 423	0.11 322	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.07 357	0.08 442

FE-Mocha	0.09 160	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.19 310	0.16 261	0.10 212	0.09 153	0.07 119	0.07 170	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.05 185

FlowAnything_test	0.11 272	0.08 326	0.14 358	0.15 101	0.09 323	0.08 71	0.14 237	0.20 328	0.11 93	0.10 212	0.09 153	0.12 299	0.12 355	0.13 331	0.11 264	0.09 463	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.06 276	0.09 488

rvit_0105_5	0.14 411	0.10 475	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.23 577	0.24 415	0.27 475	0.14 345	0.15 303	0.18 423	0.13 388	0.17 451	0.14 407	0.14 604	0.11 579	0.10 518	0.11 563	0.08 424	0.07 372

ITSA-stereo	0.16 480	0.11 501	0.14 358	0.19 442	0.08 204	0.13 334	0.14 237	0.30 521	0.49 612	0.17 413	0.18 366	0.22 477	0.15 441	0.17 451	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.09 488

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 272	0.05 29	0.14 358	0.16 193	0.21 637	0.09 129	0.17 418	0.21 346	0.16 261	0.11 254	0.15 303	0.10 243	0.07 170	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.09 488

test_sample6	0.14 411	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.08 204	0.17 455	0.19 513	0.26 450	0.18 314	0.18 446	0.28 512	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.08 424	0.08 442

test_sample5	0.14 411	0.08 326	0.14 358	0.16 193	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.25 436	0.17 296	0.17 413	0.28 512	0.18 423	0.15 441	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

test_sample1	0.13 378	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.19 494	0.17 418	0.20 328	0.15 227	0.14 345	0.22 427	0.18 423	0.16 462	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.08 442

11t1	0.12 350	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.15 321	0.19 310	0.15 227	0.15 370	0.15 303	0.17 408	0.16 462	0.15 382	0.13 370	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.08 424	0.07 372

DualNet	0.14 411	0.08 326	0.14 358	0.16 193	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.25 436	0.17 296	0.18 446	0.28 512	0.18 423	0.15 441	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

EKT-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.16 193	0.10 438	0.13 334	0.14 237	0.19 310	0.21 380	0.11 254	0.08 115	0.13 324	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

anonymousa	0.13 378	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.13 334	0.17 418	0.20 328	0.29 499	0.15 370	0.24 444	0.16 390	0.14 421	0.14 363	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.09 492	0.05 156	0.07 372

BUS	0.15 453	0.09 407	0.14 358	0.22 564	0.10 438	0.20 514	0.14 237	0.34 572	0.20 365	0.17 413	0.23 432	0.16 390	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

BSDual-CNN	0.15 453	0.09 407	0.14 358	0.22 564	0.10 438	0.15 403	0.15 321	0.34 572	0.20 365	0.17 413	0.23 432	0.25 516	0.16 462	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

hknet	0.15 453	0.11 501	0.14 358	0.22 564	0.11 494	0.15 403	0.15 321	0.34 572	0.26 462	0.17 413	0.23 432	0.22 477	0.18 502	0.17 451	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.07 357	0.07 372

psmg	0.14 411	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.10 438	0.15 403	0.17 418	0.29 508	0.20 365	0.17 413	0.21 410	0.25 516	0.16 462	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.07 476	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

CSP-Net	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.25 436	0.33 526	0.26 560	0.31 538	0.25 516	0.16 462	0.21 531	0.19 508	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.08 442

GwcNet-ADL	0.13 378	0.08 326	0.14 358	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.20 534	0.30 521	0.25 449	0.14 345	0.14 290	0.18 423	0.14 421	0.13 331	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.06 285

ADLNet2	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.20 514	0.16 385	0.32 543	0.39 573	0.17 413	0.20 392	0.20 450	0.19 521	0.21 531	0.23 555	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.07 372

PFNet+	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.05 3	0.12 102	0.18 277	0.21 380	0.16 399	0.19 382	0.14 343	0.10 283	0.11 182	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.11 544

OMP-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.08 204	0.09 129	0.12 102	0.21 346	0.21 380	0.13 322	0.14 290	0.11 275	0.12 355	0.11 182	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.04 48

OCTAStereo	0.11 272	0.07 193	0.14 358	0.17 281	0.09 323	0.10 187	0.13 168	0.23 389	0.19 342	0.12 290	0.17 340	0.12 299	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.11 544

FTStereo	0.12 350	0.07 193	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.07 32	0.15 321	0.22 370	0.18 314	0.12 290	0.24 444	0.11 275	0.13 388	0.13 331	0.14 407	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.06 276	0.10 518

DEmStereo	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.14 53	0.10 438	0.16 431	0.15 321	0.16 210	0.24 424	0.17 413	0.23 432	0.12 299	0.14 421	0.12 274	0.14 407	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

RAFT-RH_RVC	0.12 350	0.06 92	0.14 358	0.16 193	0.09 323	0.12 291	0.12 102	0.17 247	0.12 130	0.13 322	0.40 594	0.11 275	0.10 283	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.05 186	0.05 156	0.06 285

LMCR-Stereo	0.15 453	0.08 326	0.14 358	0.21 542	0.09 323	0.18 471	0.19 513	0.28 489	0.19 342	0.24 542	0.24 444	0.23 494	0.17 488	0.20 513	0.17 480	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.10 523	0.09 488

xxxx	0.15 453	0.07 193	0.14 358	0.14 53	0.08 204	0.24 563	0.18 467	0.32 543	0.20 365	0.14 345	0.28 512	0.22 477	0.14 421	0.15 382	0.29 611	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.08 442

test_xeample	0.15 453	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.22 539	0.20 534	0.29 508	0.21 380	0.16 399	0.29 527	0.19 433	0.17 488	0.16 411	0.28 602	0.09 463	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

GMStereo	0.13 378	0.15 569	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.16 385	0.20 328	0.25 449	0.17 413	0.17 340	0.11 275	0.11 322	0.16 411	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.25 436	0.24 424	0.17 413	0.28 512	0.23 494	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.11 538	0.06 405	0.09 470	0.12 585	0.08 424	0.07 372

DSFCA	0.16 480	0.09 407	0.14 358	0.16 193	0.10 438	0.21 525	0.19 513	0.28 489	0.31 515	0.23 530	0.25 470	0.22 477	0.16 462	0.20 513	0.20 518	0.10 504	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.08 442

TDLM	0.18 518	0.12 520	0.14 358	0.24 597	0.10 438	0.18 471	0.18 467	0.37 603	0.30 505	0.22 515	0.28 512	0.28 543	0.18 502	0.23 557	0.19 508	0.11 538	0.07 476	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.08 442

CVANet_RVC	0.18 518	0.11 501	0.14 358	0.21 542	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.34 572	0.34 537	0.22 515	0.31 538	0.28 543	0.18 502	0.24 569	0.18 493	0.12 564	0.08 509	0.12 570	0.12 585	0.09 487	0.08 442

LE_ROB	0.50 656	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.26 584	0.17 418	0.23 389	1.71 690	4.68 696	0.67 652	0.46 637	0.47 651	0.21 531	0.30 618	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

DepthFocus	0.08 70	0.04 1	0.15 393	0.13 11	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.05 3	0.09 169	0.06 19	0.07 119	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.05 156	0.04 48

MultiAttention	0.30 622	0.08 326	0.15 393	0.19 442	0.13 552	1.56 689	1.33 693	0.36 594	0.36 556	0.20 484	0.21 410	0.24 503	0.11 322	0.39 636	0.18 493	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.11 545	0.09 488

rvit_0105_3	0.16 480	0.10 475	0.15 393	0.20 506	0.12 526	0.15 403	0.26 613	0.25 436	0.30 505	0.15 370	0.17 340	0.21 459	0.14 421	0.18 470	0.14 407	0.14 604	0.11 579	0.12 570	0.14 603	0.07 357	0.07 372

UGAM-zero	0.10 229	0.05 29	0.15 393	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.20 328	0.15 227	0.11 254	0.15 303	0.07 119	0.08 222	0.09 55	0.10 185	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285

rvit_stereo_0081_aga	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.10 438	0.14 378	0.14 237	0.14 134	0.19 342	0.10 212	0.18 366	0.16 390	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

rvit_stereo_0080	0.10 229	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.07 32	0.15 321	0.16 210	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.15 368	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.05 185

test_sample4	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.08 204	0.19 494	0.18 467	0.26 450	0.18 314	0.17 413	0.26 483	0.18 423	0.15 441	0.17 451	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.08 442

test_sample3	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.14 53	0.09 323	0.20 514	0.17 418	0.27 464	0.18 314	0.17 413	0.22 427	0.19 433	0.15 441	0.17 451	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.09 487	0.08 442

MyStereo8	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.15 101	0.09 323	0.18 471	0.14 237	0.19 310	0.22 402	0.12 290	0.18 366	0.11 275	0.10 283	0.16 411	0.18 493	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.05 186	0.08 424	0.09 488

ffm	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.15 173	0.19 342	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.06 285

ff1	0.13 378	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.15 173	0.19 342	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.06 285

mmx	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.26 462	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.08 446	0.08 424	0.08 442

whm_eth	0.10 229	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.07 32	0.15 321	0.16 210	0.16 261	0.11 254	0.10 185	0.15 368	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.05 185

xxx	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.26 462	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.15 382	0.22 544	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.08 446	0.08 424	0.08 442

PCWNet_CMD	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.14 237	0.29 508	0.36 556	0.14 345	0.20 392	0.21 459	0.13 388	0.17 451	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

qqq	0.13 378	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.24 415	0.16 261	0.15 370	0.19 382	0.16 390	0.16 462	0.15 382	0.16 463	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.07 372

x	0.13 378	0.08 326	0.15 393	0.14 53	0.08 204	0.19 494	0.14 237	0.22 370	0.21 380	0.15 370	0.20 392	0.20 450	0.18 502	0.18 470	0.18 493	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

CRFU-Net	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.20 514	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.28 580	0.28 512	0.29 551	0.18 502	0.19 495	0.18 493	0.09 463	0.09 542	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.09 488

CIPLG	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.17 247	0.16 261	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.17 451	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

IPLG	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.20 328	0.15 227	0.13 322	0.18 366	0.07 119	0.07 170	0.14 363	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

IPLGR_C	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.12 291	0.15 321	0.17 247	0.15 227	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

MIPNet	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.12 291	0.14 237	0.21 346	0.25 449	0.12 290	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.13 331	0.13 370	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

ACRE	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.17 247	0.14 201	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

SACVNet	0.19 530	0.12 520	0.15 393	0.17 281	0.13 552	0.22 539	0.18 467	0.31 538	0.31 515	0.24 542	0.31 538	0.30 561	0.23 554	0.23 557	0.17 480	0.11 538	0.08 509	0.10 518	0.10 531	0.12 562	0.14 596

AACVNet	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.15 101	0.10 438	0.18 471	0.15 321	0.24 415	0.25 449	0.27 567	0.27 501	0.28 543	0.18 502	0.19 495	0.17 480	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.07 371	0.10 523	0.09 488

GANet-ADL	0.13 378	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.10 438	0.19 494	0.15 321	0.30 521	0.21 380	0.13 322	0.18 366	0.19 433	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.08 442

PSM-softLoss	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.24 415	0.17 296	0.15 370	0.19 382	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.12 565

KMStereo	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.24 415	0.17 296	0.15 370	0.19 382	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.12 565

NRIStereo	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.18 371	0.08 204	0.10 187	0.13 168	0.17 247	0.15 227	0.12 290	0.15 303	0.13 324	0.13 388	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.07 372

RAFT_R40	0.11 272	0.07 193	0.15 393	0.18 371	0.09 323	0.06 11	0.13 168	0.17 247	0.15 227	0.14 345	0.18 366	0.15 368	0.12 355	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.05 185

ADLNet	0.16 480	0.08 326	0.15 393	0.16 193	0.10 438	0.16 431	0.17 418	0.33 557	0.27 475	0.23 530	0.27 501	0.24 503	0.16 462	0.18 470	0.21 531	0.10 504	0.06 405	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.09 488

222	0.16 480	0.07 193	0.15 393	0.14 53	0.08 204	0.25 572	0.18 467	0.30 521	0.21 380	0.18 446	0.29 527	0.17 408	0.16 462	0.16 411	0.44 656	0.10 504	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.08 442

SFCPSM	0.13 378	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.15 403	0.16 385	0.28 489	0.27 475	0.14 345	0.18 366	0.12 299	0.13 388	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.06 285

ac_64	0.16 480	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.10 438	0.22 539	0.17 418	0.24 415	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.29 551	0.18 502	0.19 495	0.22 544	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.06 285

ACVNet	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.13 11	0.12 526	0.14 378	0.20 534	0.22 370	0.34 537	0.17 413	0.26 483	0.21 459	0.17 488	0.18 470	0.21 531	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

CFNet-ft	0.14 411	0.07 193	0.15 393	0.12 5	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.22 370	0.24 424	0.17 413	0.26 483	0.24 503	0.14 421	0.16 411	0.15 444	0.11 538	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.09 487	0.08 442

DIP-Stereo	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.09 20	0.16 210	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.16 411	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.07 372
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.07 119	0.15 403	0.07 3	0.23 389	0.19 342	0.16 399	0.19 382	0.19 433	0.14 421	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.07 372

RASNet	0.15 453	0.07 193	0.15 393	0.16 193	0.08 204	0.19 494	0.14 237	0.30 521	0.21 380	0.17 413	0.25 470	0.21 459	0.19 521	0.20 513	0.20 518	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.08 446	0.06 276	0.06 285

MSMDNet	0.14 411	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.14 378	0.14 237	0.29 508	0.36 556	0.14 345	0.20 392	0.21 459	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.07 372

CFNet_RVC	0.14 411	0.07 193	0.15 393	0.12 5	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.22 370	0.24 424	0.17 413	0.26 483	0.24 503	0.14 421	0.16 411	0.15 444	0.11 538	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.09 487	0.08 442

HSM	0.15 453	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.16 431	0.14 237	0.28 489	0.25 449	0.20 484	0.24 444	0.37 605	0.17 488	0.20 513	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.06 285

PSMNet_ROB	0.22 561	0.12 520	0.15 393	0.27 622	0.15 590	0.25 572	0.36 655	0.43 635	0.37 562	0.27 567	0.33 553	0.32 583	0.23 554	0.21 531	0.27 594	0.12 564	0.08 509	0.13 584	0.11 563	0.10 523	0.09 488

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 70	0.06 92	0.16 436	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.13 105	0.11 93	0.07 66	0.08 115	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

rvit_stereo_0081	0.11 272	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.24 424	0.11 254	0.13 277	0.14 343	0.09 254	0.11 182	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

DCVSM-stereo	0.15 453	0.09 407	0.16 436	0.16 193	0.10 438	0.15 403	0.09 20	0.20 328	0.24 424	0.20 484	0.24 444	0.26 526	0.15 441	0.19 495	0.14 407	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.08 446	0.10 523	0.12 565

rvit_stereo_0082	0.11 272	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.14 237	0.14 134	0.24 424	0.11 254	0.13 277	0.14 343	0.09 254	0.11 182	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.06 285

test_sample7	0.16 480	0.10 475	0.16 436	0.14 53	0.12 526	0.16 431	0.17 418	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.16 411	0.16 463	0.12 564	0.06 405	0.10 518	0.09 492	0.11 545	0.10 518

LL-Strereo2	0.11 272	0.10 475	0.16 436	0.18 371	0.08 204	0.15 403	0.09 20	0.17 247	0.14 201	0.14 345	0.11 236	0.09 211	0.07 170	0.16 411	0.10 185	0.05 48	0.05 236	0.11 548	0.07 371	0.06 276	0.05 185

NINENet	0.16 480	0.10 475	0.16 436	0.17 281	0.11 494	0.20 514	0.14 237	0.41 624	0.37 562	0.18 446	0.21 410	0.16 390	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.08 509	0.10 518	0.07 371	0.10 523	0.09 488

HHNet	0.11 272	0.06 92	0.16 436	0.15 101	0.14 571	0.07 32	0.13 168	0.20 328	0.18 314	0.15 370	0.25 470	0.11 275	0.09 254	0.13 331	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.09 488

SST-Stereo	0.11 272	0.07 193	0.16 436	0.18 371	0.09 323	0.06 11	0.12 102	0.18 277	0.10 61	0.15 370	0.18 366	0.13 324	0.12 355	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.07 357	0.06 285

RAFT-345	0.11 272	0.07 193	0.16 436	0.17 281	0.08 204	0.08 71	0.12 102	0.16 210	0.10 61	0.11 254	0.34 563	0.09 211	0.10 283	0.11 182	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.04 45	0.05 185

CRE-IMP	0.11 272	0.09 407	0.16 436	0.19 442	0.09 323	0.10 187	0.12 102	0.18 277	0.10 61	0.14 345	0.14 290	0.14 343	0.13 388	0.12 274	0.12 334	0.07 330	0.04 24	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.08 442

GEStereo_RVC	0.17 502	0.12 520	0.16 436	0.22 564	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.32 543	0.49 612	0.20 484	0.25 470	0.17 408	0.13 388	0.21 531	0.16 463	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.08 442

CFNet_pseudo	0.14 411	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.27 464	0.34 537	0.15 370	0.21 410	0.22 477	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.07 357	0.07 372

GES	0.14 411	0.08 326	0.16 436	0.15 101	0.10 438	0.13 334	0.13 168	0.28 489	0.26 462	0.17 413	0.24 444	0.19 433	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.08 405	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.09 488

acv_ft	0.15 453	0.09 407	0.16 436	0.19 442	0.10 438	0.16 431	0.17 418	0.25 436	0.34 537	0.19 462	0.26 483	0.21 459	0.17 488	0.18 470	0.19 508	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.08 424	0.06 285

DMCA-RVC	0.17 502	0.10 475	0.16 436	0.24 597	0.11 494	0.19 494	0.18 467	0.26 450	0.24 424	0.21 500	0.27 501	0.25 516	0.27 586	0.18 470	0.21 531	0.12 564	0.08 509	0.13 584	0.10 531	0.10 523	0.08 442

ccs_rob	0.14 411	0.09 407	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.27 464	0.34 537	0.15 370	0.21 410	0.22 477	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

AdaStereo	0.15 453	0.11 501	0.16 436	0.19 442	0.09 323	0.21 525	0.11 67	0.33 557	0.28 491	0.21 500	0.23 432	0.21 459	0.13 388	0.19 495	0.15 444	0.13 583	0.05 236	0.10 518	0.07 371	0.09 487	0.07 372
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.19 530	0.11 501	0.16 436	0.17 281	0.16 604	0.28 603	0.23 577	0.44 639	0.42 586	0.15 370	0.28 512	0.25 516	0.19 521	0.23 557	0.18 493	0.09 463	0.06 405	0.10 518	0.08 446	0.15 607	0.10 518

DeepPruner_ROB	0.16 480	0.11 501	0.16 436	0.17 281	0.10 438	0.17 455	0.15 321	0.32 543	0.21 380	0.19 462	0.21 410	0.22 477	0.19 521	0.21 531	0.16 463	0.13 583	0.09 542	0.09 470	0.10 531	0.11 545	0.11 544

iResNetv2_ROB	0.15 453	0.08 326	0.16 436	0.16 193	0.08 204	0.16 431	0.13 168	0.26 450	0.36 556	0.21 500	0.29 527	0.24 503	0.13 388	0.14 363	0.14 407	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.04 49	0.09 487	0.08 442

StereoDRNet-Refined	0.17 502	0.12 520	0.16 436	0.20 506	0.10 438	0.18 471	0.18 467	0.27 464	0.24 424	0.26 560	0.41 605	0.23 494	0.18 502	0.21 531	0.21 531	0.09 463	0.05 236	0.09 470	0.10 531	0.07 357	0.07 372
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 518	0.10 475	0.16 436	0.23 585	0.11 494	0.24 563	0.18 467	0.30 521	0.28 491	0.27 567	0.29 527	0.28 543	0.25 571	0.20 513	0.20 518	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.07 357	0.07 372

SGM_RVC	0.24 585	0.12 520	0.16 436	0.15 101	0.09 323	0.34 620	0.19 513	0.35 587	0.32 521	0.44 640	0.38 583	0.53 649	0.36 630	0.36 624	0.26 588	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.13 597	0.11 545	0.11 544
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Selective-IGEV-i16pb	0.14 411	0.08 326	0.17 460	0.15 101	0.11 494	0.41 642	0.16 385	0.29 508	0.24 424	0.11 254	0.21 410	0.10 243	0.07 170	0.17 451	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.06 178	0.08 446	0.09 487	0.10 518

BStereo	0.08 70	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.08 71	0.09 20	0.15 173	0.16 261	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.07 371	0.04 45	0.05 185

Wave_Phase_stereo	0.09 160	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.11 237	0.09 20	0.18 277	0.16 261	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.07 371	0.04 45	0.05 185

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 580	0.17 460	0.11 1	0.05 2	0.06 11	0.11 67	0.08 10	0.08 19	0.06 21	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.04 48

PAM_32	0.10 229	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.10 187	0.15 321	0.14 134	0.16 261	0.09 169	0.08 115	0.10 243	0.07 170	0.14 363	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

PAM	0.10 229	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.09 323	0.10 187	0.16 385	0.15 173	0.16 261	0.12 290	0.09 153	0.10 243	0.07 170	0.13 331	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

rvit_0105_4	0.15 453	0.09 407	0.17 460	0.17 281	0.10 438	0.12 291	0.20 534	0.23 389	0.27 475	0.14 345	0.20 392	0.17 408	0.14 421	0.17 451	0.13 370	0.15 608	0.11 579	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.06 285

rvit_stereo_0083	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.16 193	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.15 173	0.26 462	0.11 254	0.14 290	0.13 324	0.10 283	0.12 274	0.13 370	0.10 504	0.08 509	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.06 285

CFNet_ucs	0.15 453	0.09 407	0.17 460	0.16 193	0.11 494	0.14 378	0.14 237	0.30 521	0.34 537	0.16 399	0.24 444	0.23 494	0.14 421	0.18 470	0.15 444	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.09 487	0.09 488

HBP-ISP	0.18 518	0.13 547	0.17 460	0.15 101	0.11 494	0.08 71	0.13 168	0.28 489	0.30 505	0.22 515	0.33 553	0.21 459	0.25 571	0.23 557	0.18 493	0.15 608	0.17 633	0.21 634	0.17 630	0.10 523	0.09 488

UDGNet	0.14 411	0.13 547	0.17 460	0.18 371	0.10 438	0.12 291	0.16 385	0.21 346	0.27 475	0.20 484	0.20 392	0.17 408	0.13 388	0.16 411	0.14 407	0.10 504	0.06 405	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.07 372

dd	0.15 453	0.17 590	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.18 467	0.22 370	0.26 462	0.23 530	0.20 392	0.21 459	0.10 283	0.21 531	0.17 480	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

IPLGR	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.21 346	0.24 424	0.12 290	0.12 256	0.11 275	0.09 254	0.13 331	0.12 334	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.04 48

Patchmatch Stereo++	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.13 168	0.19 310	0.13 172	0.16 399	0.21 410	0.13 324	0.14 421	0.11 182	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.05 185

PSM-adaLoss	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

ROB_FTStereo_v2	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

ROB_FTStereo	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

HUI-Stereo	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

PFNet	0.12 350	0.06 92	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.09 129	0.15 321	0.26 450	0.20 365	0.16 399	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.13 331	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.05 156	0.05 185

DeepStereo_RVC	0.11 272	0.08 326	0.17 460	0.18 371	0.08 204	0.08 71	0.11 67	0.17 247	0.12 130	0.13 322	0.15 303	0.12 299	0.12 355	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.07 294	0.06 270	0.07 357	0.08 442

iGMRVC	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.12 102	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

IRAFT_RVC	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.07 32	0.14 237	0.25 436	0.23 412	0.14 345	0.15 303	0.15 368	0.12 355	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.06 285

iRAFT	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

test-1	0.10 229	0.07 193	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.11 237	0.24 588	0.15 173	0.18 314	0.09 169	0.07 57	0.10 243	0.08 222	0.08 21	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.06 270	0.04 45	0.05 185

RAFT-IKP	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372

MMNet	0.17 502	0.10 475	0.17 460	0.20 506	0.11 494	0.27 593	0.20 534	0.26 450	0.42 586	0.22 515	0.30 533	0.22 477	0.20 533	0.18 470	0.20 518	0.06 161	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.07 372

hitnet-ft	0.18 518	0.10 475	0.17 460	0.14 53	0.09 323	0.27 593	0.20 534	0.25 436	0.26 462	0.24 542	0.32 547	0.32 583	0.23 554	0.24 569	0.21 531	0.12 564	0.07 476	0.10 518	0.08 446	0.12 562	0.11 544

DMCA	0.14 411	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.23 389	0.28 491	0.14 345	0.20 392	0.17 408	0.18 502	0.15 382	0.17 480	0.10 504	0.06 405	0.08 384	0.06 270	0.09 487	0.10 518

AF-Net	0.23 574	0.17 590	0.17 460	0.27 622	0.13 552	0.26 584	0.24 588	0.33 557	0.51 620	0.25 555	0.33 553	0.39 616	0.27 586	0.28 589	0.26 588	0.11 538	0.10 565	0.16 617	0.12 585	0.11 545	0.11 544

CFNet	0.15 453	0.11 501	0.17 460	0.17 281	0.08 204	0.19 494	0.10 33	0.29 508	0.26 462	0.19 462	0.24 444	0.24 503	0.18 502	0.18 470	0.15 444	0.08 405	0.06 405	0.09 470	0.10 531	0.08 424	0.07 372

SGM-ForestM	0.33 631	0.12 520	0.17 460	0.16 193	0.11 494	0.42 644	0.20 534	0.43 635	0.53 630	0.53 649	0.57 642	1.41 683	0.44 650	0.42 647	0.29 611	0.14 604	0.16 629	0.16 617	0.16 623	0.12 562	0.13 580

MLCV	0.13 378	0.08 326	0.17 460	0.18 371	0.06 25	0.16 431	0.17 418	0.19 310	0.22 402	0.19 462	0.25 470	0.17 408	0.13 388	0.15 382	0.14 407	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48

DN-CSS_ROB	0.13 378	0.13 547	0.17 460	0.18 371	0.10 438	0.16 431	0.08 7	0.22 370	0.19 342	0.17 413	0.23 432	0.13 324	0.13 388	0.13 331	0.14 407	0.05 48	0.05 236	0.10 518	0.10 531	0.08 424	0.06 285

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 70	0.07 193	0.18 494	0.16 193	0.06 25	0.06 11	0.13 168	0.13 105	0.13 172	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.03 1	0.03 1

rvit_0105_6	0.14 411	0.09 407	0.18 494	0.17 281	0.10 438	0.10 187	0.17 418	0.19 310	0.26 462	0.12 290	0.18 366	0.17 408	0.13 388	0.18 470	0.13 370	0.15 608	0.11 579	0.12 570	0.10 531	0.09 487	0.06 285

DispNO	0.15 453	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.12 526	0.11 237	0.21 551	0.23 389	0.29 499	0.18 446	0.23 432	0.19 433	0.17 488	0.16 411	0.16 463	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.07 357	0.06 285

SMFormer	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.07 372

tta	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.06 285

qqq1	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.06 285

fff1	0.14 411	0.07 193	0.18 494	0.14 53	0.08 204	0.17 455	0.17 418	0.27 464	0.27 475	0.19 462	0.20 392	0.19 433	0.15 441	0.15 382	0.12 334	0.08 405	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.06 285

mmm	0.14 411	0.08 326	0.18 494	0.17 281	0.09 323	0.17 455	0.18 467	0.21 346	0.16 261	0.16 399	0.23 432	0.21 459	0.16 462	0.16 411	0.17 480	0.08 405	0.05 236	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.07 372

ssnet_v2	0.17 502	0.10 475	0.18 494	0.17 281	0.11 494	0.21 525	0.22 565	0.34 572	0.25 449	0.23 530	0.23 432	0.27 533	0.19 521	0.22 549	0.21 531	0.11 538	0.10 565	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.08 442

DAS	0.15 453	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.28 489	0.30 505	0.18 446	0.26 483	0.21 459	0.16 462	0.16 411	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

SepStereo	0.15 453	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.28 489	0.30 505	0.18 446	0.26 483	0.21 459	0.16 462	0.26 578	0.13 370	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.07 372

ARAFT	0.12 350	0.08 326	0.18 494	0.19 442	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.20 328	0.13 172	0.12 290	0.13 277	0.14 343	0.12 355	0.15 382	0.13 370	0.06 161	0.05 236	0.10 518	0.09 492	0.06 276	0.04 48

delet	0.17 502	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.11 494	0.21 525	0.22 565	0.30 521	0.38 568	0.17 413	0.27 501	0.19 433	0.19 521	0.19 495	0.21 531	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.11 563	0.06 276	0.07 372

psm_up	0.19 530	0.10 475	0.18 494	0.21 542	0.11 494	0.17 455	0.19 513	0.38 610	0.34 537	0.22 515	0.28 512	0.29 551	0.25 571	0.20 513	0.22 544	0.09 463	0.10 565	0.11 548	0.11 563	0.08 424	0.08 442

UNet	0.17 502	0.09 407	0.18 494	0.19 442	0.12 526	0.28 603	0.19 513	0.33 557	0.30 505	0.21 500	0.25 470	0.23 494	0.19 521	0.20 513	0.19 508	0.07 330	0.06 405	0.08 384	0.07 371	0.08 424	0.07 372

StereoDRNet	0.19 530	0.11 501	0.18 494	0.22 564	0.11 494	0.22 539	0.22 565	0.37 603	0.34 537	0.24 542	0.28 512	0.30 561	0.19 521	0.20 513	0.21 531	0.10 504	0.08 509	0.11 548	0.09 492	0.09 487	0.07 372

iResNet	0.13 378	0.10 475	0.18 494	0.19 442	0.08 204	0.14 378	0.18 467	0.21 346	0.27 475	0.16 399	0.24 444	0.15 368	0.13 388	0.14 363	0.15 444	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

NCCL2	0.24 585	0.15 569	0.18 494	0.34 646	0.18 626	0.24 563	0.24 588	0.34 572	0.29 499	0.31 603	0.38 583	0.38 611	0.29 600	0.23 557	0.25 575	0.15 608	0.12 595	0.18 629	0.21 638	0.13 578	0.13 580

MDST_ROB	0.22 561	0.10 475	0.18 494	0.18 371	0.11 494	0.40 640	0.19 513	0.44 639	0.42 586	0.40 629	0.40 594	0.29 551	0.21 541	0.27 580	0.19 508	0.11 538	0.10 565	0.14 598	0.11 563	0.10 523	0.08 442

CBMV_ROB	0.19 530	0.13 547	0.18 494	0.16 193	0.11 494	0.16 431	0.12 102	0.27 464	0.29 499	0.27 567	0.31 538	0.27 533	0.24 563	0.24 569	0.16 463	0.15 608	0.18 635	0.22 638	0.20 636	0.10 523	0.12 565

NOSS_ROB	0.19 530	0.13 547	0.18 494	0.16 193	0.12 526	0.16 431	0.12 102	0.30 521	0.33 526	0.20 484	0.22 427	0.27 533	0.24 563	0.21 531	0.16 463	0.16 625	0.18 635	0.23 639	0.21 638	0.13 578	0.13 580

SGM-Forest	0.20 539	0.14 562	0.18 494	0.20 506	0.13 552	0.21 525	0.22 565	0.33 557	0.31 515	0.24 542	0.29 527	0.28 543	0.20 533	0.23 557	0.18 493	0.15 608	0.16 629	0.15 609	0.14 603	0.13 578	0.12 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 539	0.15 569	0.18 494	0.18 371	0.10 438	0.20 514	0.11 67	0.30 521	0.31 515	0.29 590	0.31 538	0.31 576	0.23 554	0.28 589	0.19 508	0.13 583	0.15 623	0.17 620	0.16 623	0.10 523	0.10 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 612	0.13 547	0.18 494	0.15 101	0.11 494	0.33 616	0.24 588	0.41 624	0.36 556	0.53 649	0.58 646	0.67 659	0.41 641	0.36 624	0.27 594	0.14 604	0.13 609	0.13 584	0.11 563	0.11 545	0.11 544
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
DStereoO	0.25 592	0.18 604	0.19 518	0.20 506	0.15 590	0.22 539	0.19 513	0.33 557	0.42 586	0.30 596	0.22 427	0.33 589	0.28 595	0.42 647	0.28 602	0.47 669	0.12 595	0.31 657	0.11 563	0.17 627	0.12 565

DFGA-Net	0.13 378	0.11 501	0.19 518	0.18 371	0.10 438	0.13 334	0.13 168	0.23 389	0.25 449	0.16 399	0.16 320	0.13 324	0.12 355	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.05 156	0.05 185

SDNR	0.20 539	0.09 407	0.19 518	0.16 193	0.12 526	0.79 671	0.13 168	0.26 450	0.33 526	0.19 462	0.25 470	0.19 433	0.12 355	0.19 495	0.15 444	0.16 625	0.18 635	0.14 598	0.11 563	0.08 424	0.12 565

ToySt	0.17 502	0.11 501	0.19 518	0.17 281	0.11 494	0.16 431	0.26 613	0.24 415	0.33 526	0.19 462	0.24 444	0.26 526	0.24 563	0.19 495	0.21 531	0.07 330	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.09 487	0.08 442

HGLStereo	0.17 502	0.09 407	0.19 518	0.17 281	0.12 526	0.18 471	0.18 467	0.31 538	0.33 526	0.22 515	0.33 553	0.24 503	0.18 502	0.20 513	0.21 531	0.10 504	0.09 542	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.10 518

TCMNet	0.19 530	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.18 626	0.21 525	0.24 588	0.28 489	0.36 556	0.23 530	0.26 483	0.25 516	0.20 533	0.20 513	0.23 555	0.13 583	0.11 579	0.11 548	0.12 585	0.13 578	0.12 565

YMNet	0.20 539	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.14 571	0.27 593	0.23 577	0.32 543	0.34 537	0.28 580	0.35 567	0.30 561	0.18 502	0.18 470	0.22 544	0.11 538	0.13 609	0.10 518	0.10 531	0.09 487	0.09 488

YMNet_1	0.20 539	0.12 520	0.20 523	0.21 542	0.14 571	0.27 593	0.23 577	0.32 543	0.34 537	0.28 580	0.35 567	0.30 561	0.18 502	0.18 470	0.22 544	0.11 538	0.13 609	0.10 518	0.10 531	0.09 487	0.09 488

ISRNet	0.18 518	0.08 326	0.20 523	0.19 442	0.13 552	0.15 403	0.12 102	0.30 521	0.33 526	0.21 500	0.26 483	0.27 533	0.18 502	0.17 451	0.20 518	0.20 640	0.08 509	0.14 598	0.14 603	0.14 595	0.17 628

fast-acv-ft	0.18 518	0.11 501	0.20 523	0.19 442	0.12 526	0.26 584	0.21 551	0.26 450	0.35 551	0.22 515	0.34 563	0.27 533	0.21 541	0.21 531	0.23 555	0.09 463	0.09 542	0.08 384	0.10 531	0.08 424	0.07 372

UDG	0.21 553	0.17 590	0.20 523	0.23 585	0.15 590	0.31 612	0.20 534	0.33 557	0.35 551	0.24 542	0.28 512	0.31 576	0.29 600	0.21 531	0.23 555	0.15 608	0.12 595	0.13 584	0.09 492	0.14 595	0.15 610

APVNet	0.23 574	0.12 520	0.20 523	0.18 371	0.14 571	0.32 614	0.31 644	0.40 619	0.33 526	0.27 567	0.40 594	0.30 561	0.29 600	0.27 580	0.25 575	0.11 538	0.12 595	0.11 548	0.14 603	0.12 562	0.13 580

GwcNet	0.20 539	0.14 562	0.20 523	0.18 371	0.12 526	0.25 572	0.20 534	0.36 594	0.45 601	0.20 484	0.33 553	0.33 589	0.21 541	0.22 549	0.25 575	0.11 538	0.09 542	0.09 470	0.09 492	0.09 487	0.10 518

XPNet_ROB	0.22 561	0.12 520	0.20 523	0.22 564	0.13 552	0.22 539	0.19 513	0.35 587	0.40 577	0.30 596	0.40 594	0.38 611	0.27 586	0.26 578	0.29 611	0.15 608	0.10 565	0.10 518	0.10 531	0.13 578	0.12 565

pmcnn	0.15 453	0.07 193	0.20 523	0.15 101	0.07 119	0.21 525	0.16 385	0.25 436	0.26 462	0.21 500	0.33 553	0.29 551	0.19 521	0.18 470	0.17 480	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.07 357	0.06 285

Select-FE	0.11 272	0.06 92	0.21 533	0.15 101	0.11 494	0.12 291	0.13 168	0.22 370	0.18 314	0.09 169	0.11 236	0.10 243	0.06 65	0.12 274	0.09 90	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.08 446	0.06 276	0.08 442

DualNet (step1)	0.17 502	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.16 411	0.16 463	0.15 608	0.06 405	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

test_sample9	0.18 518	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.28 489	0.24 424	0.21 500	0.21 410	0.24 503	0.20 533	0.19 495	0.18 493	0.15 608	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

test_sample8	0.20 539	0.12 520	0.21 533	0.13 11	0.14 571	0.18 471	0.14 237	0.32 543	0.21 380	0.28 580	0.22 427	0.36 602	0.26 579	0.19 495	0.18 493	0.15 608	0.30 661	0.14 598	0.14 603	0.15 607	0.13 580

dad	0.18 518	0.20 613	0.21 533	0.17 281	0.11 494	0.20 514	0.19 513	0.21 346	0.28 491	0.30 596	0.24 444	0.30 561	0.13 388	0.19 495	0.17 480	0.18 631	0.09 542	0.11 548	0.09 492	0.11 545	0.07 372

RAFT + AFF	0.13 378	0.08 326	0.21 533	0.20 506	0.10 438	0.14 378	0.23 577	0.27 464	0.21 380	0.12 290	0.10 185	0.12 299	0.10 283	0.16 411	0.12 334	0.08 405	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.06 276	0.09 488

stereogan	0.22 561	0.11 501	0.21 533	0.20 506	0.12 526	0.32 614	0.19 513	0.36 594	0.45 601	0.23 530	0.39 591	0.35 600	0.27 586	0.33 612	0.23 555	0.10 504	0.12 595	0.10 518	0.10 531	0.14 595	0.14 596

edge stereo	0.23 574	0.14 562	0.21 533	0.21 542	0.13 552	0.24 563	0.16 385	0.32 543	0.42 586	0.32 610	0.40 594	0.39 616	0.35 627	0.25 574	0.25 575	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.11 563	0.12 562	0.14 596

GANet	0.22 561	0.13 547	0.21 533	0.25 605	0.14 571	0.23 554	0.22 565	0.42 629	0.27 475	0.31 603	0.43 616	0.37 605	0.29 600	0.23 557	0.23 555	0.10 504	0.12 595	0.10 518	0.09 492	0.10 523	0.08 442

DRN-Test	0.20 539	0.11 501	0.21 533	0.22 564	0.10 438	0.22 539	0.22 565	0.40 619	0.38 568	0.24 542	0.33 553	0.26 526	0.22 548	0.22 549	0.25 575	0.11 538	0.07 476	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.08 442

xyz-stereo	0.14 411	0.07 193	0.22 543	0.15 101	0.05 2	0.22 539	0.15 321	0.17 247	0.31 515	0.15 370	0.28 512	0.26 526	0.17 488	0.13 331	0.12 334	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

DDVS	0.16 480	0.10 475	0.22 543	0.16 193	0.12 526	0.15 403	0.14 237	0.25 436	0.19 342	0.18 446	0.30 533	0.27 533	0.13 388	0.20 513	0.16 463	0.09 463	0.06 405	0.09 470	0.07 371	0.11 545	0.11 544

DDUNet	0.23 574	0.18 604	0.22 543	0.22 564	0.15 590	0.25 572	0.24 588	0.30 521	0.31 515	0.31 603	0.37 575	0.34 594	0.26 579	0.25 574	0.21 531	0.18 631	0.13 609	0.17 620	0.11 563	0.16 620	0.17 628

FAT-Stereo	0.21 553	0.13 547	0.22 543	0.21 542	0.12 526	0.18 471	0.18 467	0.35 587	0.40 577	0.28 580	0.37 575	0.33 589	0.33 621	0.21 531	0.20 518	0.09 463	0.11 579	0.10 518	0.09 492	0.11 545	0.14 596

RP	0.22 561	0.13 547	0.22 543	0.23 585	0.12 526	0.21 525	0.20 534	0.26 450	0.45 601	0.22 515	0.38 583	0.37 605	0.25 571	0.28 589	0.25 575	0.11 538	0.12 595	0.13 584	0.12 585	0.13 578	0.14 596

Nwc_Net	0.23 574	0.17 590	0.22 543	0.25 605	0.15 590	0.25 572	0.27 618	0.38 610	0.39 573	0.22 515	0.41 605	0.30 561	0.29 600	0.28 589	0.25 575	0.11 538	0.10 565	0.17 620	0.20 636	0.10 523	0.11 544

RYNet	0.23 574	0.12 520	0.22 543	0.19 442	0.17 616	0.47 647	0.26 613	0.39 616	0.49 612	0.24 542	0.29 527	0.34 594	0.24 563	0.20 513	0.31 624	0.10 504	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.14 595	0.15 610

DISCO	0.20 539	0.09 407	0.22 543	0.17 281	0.10 438	0.25 572	0.18 467	0.28 489	0.45 601	0.23 530	0.32 547	0.34 594	0.26 579	0.29 596	0.29 611	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.07 371	0.09 487	0.10 518

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 502	0.10 475	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.15 403	0.18 467	0.31 538	0.25 449	0.21 500	0.31 538	0.25 516	0.17 488	0.21 531	0.20 518	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.08 442
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 539	0.21 619	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.36 594	0.26 462	0.27 567	0.34 563	0.27 533	0.24 563	0.20 513	0.20 518	0.15 608	0.12 595	0.17 620	0.14 603	0.10 523	0.09 488

FBW_ROB	0.25 592	0.17 590	0.23 551	0.27 622	0.14 571	0.26 584	0.22 565	0.42 629	0.43 595	0.42 635	0.41 605	0.43 629	0.27 586	0.32 608	0.24 567	0.09 463	0.15 623	0.15 609	0.12 585	0.12 562	0.10 518

ETE_ROB	0.23 574	0.17 590	0.23 551	0.25 605	0.14 571	0.26 584	0.29 635	0.32 543	0.37 562	0.28 580	0.37 575	0.45 633	0.27 586	0.28 589	0.27 594	0.11 538	0.09 542	0.12 570	0.10 531	0.14 595	0.13 580

LALA_ROB	0.25 592	0.16 580	0.23 551	0.27 622	0.17 616	0.27 593	0.27 618	0.42 629	0.38 568	0.33 614	0.39 591	0.51 645	0.26 579	0.29 596	0.28 602	0.16 625	0.09 542	0.13 584	0.12 585	0.13 578	0.13 580

PWCDC_ROB	0.21 553	0.13 547	0.23 551	0.25 605	0.12 526	0.20 514	0.15 321	0.34 572	0.55 631	0.29 590	0.49 627	0.21 459	0.15 441	0.28 589	0.20 518	0.11 538	0.09 542	0.10 518	0.08 446	0.11 545	0.09 488

sCroCo_RVC	0.12 350	0.09 407	0.24 557	0.24 597	0.11 494	0.19 494	0.14 237	0.17 247	0.15 227	0.10 212	0.13 277	0.12 299	0.07 170	0.14 363	0.11 264	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.05 156	0.07 372

ccnet	0.30 622	0.28 639	0.24 557	0.20 506	0.28 652	0.41 642	0.22 565	0.46 644	0.33 526	0.37 623	0.46 623	0.37 605	0.30 611	0.40 640	0.43 653	0.23 652	0.14 619	0.21 634	0.17 630	0.23 640	0.19 637

WCMA_ROB	0.24 585	0.11 501	0.24 557	0.17 281	0.14 571	0.34 620	0.16 385	0.33 557	0.33 526	0.39 626	0.54 635	0.40 622	0.35 627	0.35 620	0.26 588	0.12 564	0.12 595	0.12 570	0.11 563	0.14 595	0.14 596

MSAF-DinoV2	0.23 574	0.11 501	0.25 560	0.17 281	0.10 438	0.28 603	0.17 418	0.38 610	0.56 633	0.21 500	0.27 501	0.47 641	0.28 595	0.36 624	0.40 648	0.09 463	0.06 405	0.07 294	0.09 492	0.12 562	0.11 544

rvit_105_1	0.19 530	0.12 520	0.25 560	0.21 542	0.16 604	0.22 539	0.28 624	0.32 543	0.42 586	0.20 484	0.21 410	0.22 477	0.18 502	0.19 495	0.18 493	0.12 564	0.12 595	0.13 584	0.15 619	0.08 424	0.07 372

rvit_stereo_0075_2	0.17 502	0.12 520	0.25 560	0.23 585	0.16 604	0.13 334	0.10 33	0.30 521	0.27 475	0.20 484	0.28 512	0.22 477	0.15 441	0.18 470	0.13 370	0.16 625	0.10 565	0.17 620	0.10 531	0.10 523	0.10 518

GMStereo_Zeroshot	0.16 480	0.13 547	0.25 560	0.20 506	0.10 438	0.17 455	0.13 168	0.30 521	0.25 449	0.23 530	0.32 547	0.25 516	0.11 322	0.19 495	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.11 548	0.06 270	0.12 562	0.08 442

sAnonymous2	0.13 378	0.12 520	0.25 560	0.20 506	0.12 526	0.18 471	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.08 222	0.11 182	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.15 607	0.10 518

CroCo_RVC	0.13 378	0.12 520	0.25 560	0.20 506	0.12 526	0.18 471	0.14 237	0.27 464	0.21 380	0.11 254	0.12 256	0.13 324	0.08 222	0.11 182	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.15 607	0.10 518

S-Stereo	0.21 553	0.12 520	0.25 560	0.21 542	0.13 552	0.21 525	0.19 513	0.33 557	0.45 601	0.23 530	0.36 572	0.28 543	0.29 600	0.20 513	0.23 555	0.09 463	0.12 595	0.10 518	0.10 531	0.13 578	0.14 596

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 561	0.21 619	0.25 560	0.26 614	0.11 494	0.24 563	0.14 237	0.39 616	0.24 424	0.32 610	0.36 572	0.30 561	0.21 541	0.19 495	0.22 544	0.17 630	0.14 619	0.21 634	0.16 623	0.13 578	0.12 565

NaN_ROB	0.23 574	0.20 613	0.25 560	0.25 605	0.13 552	0.31 612	0.27 618	0.34 572	0.41 584	0.31 603	0.31 538	0.32 583	0.23 554	0.31 603	0.22 544	0.11 538	0.17 633	0.10 518	0.11 563	0.08 424	0.09 488

pcwnet_v2	0.19 530	0.11 501	0.26 569	0.18 371	0.14 571	0.18 471	0.15 321	0.37 603	0.46 608	0.19 462	0.24 444	0.21 459	0.19 521	0.21 531	0.20 518	0.13 583	0.10 565	0.10 518	0.10 531	0.11 545	0.13 580

MSMD_ROB	0.31 628	0.26 635	0.26 569	0.24 597	0.21 637	0.34 620	0.25 604	0.34 572	0.39 573	0.40 629	0.69 656	0.45 633	0.41 641	0.34 615	0.28 602	0.20 640	0.20 641	0.26 642	0.25 647	0.23 640	0.22 644

GCST	0.37 638	0.42 658	0.27 571	1.03 684	0.39 659	0.18 471	0.08 7	0.21 346	0.18 314	0.28 580	0.25 470	0.15 368	0.12 355	0.16 411	0.14 407	0.64 680	0.43 669	0.75 676	0.65 679	0.64 673	0.46 671

CBFPSM	0.15 453	0.07 193	0.27 571	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.15 321	0.22 370	0.23 412	0.20 484	0.27 501	0.23 494	0.16 462	0.16 411	0.19 508	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.07 371	0.07 357	0.07 372

PWC_ROB	0.21 553	0.16 580	0.27 571	0.18 371	0.11 494	0.22 539	0.13 168	0.33 557	0.49 612	0.30 596	0.40 594	0.32 583	0.25 571	0.31 603	0.23 555	0.10 504	0.07 476	0.11 548	0.08 446	0.11 545	0.10 518

FC-DCNN v2	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.26 614	0.23 641	0.39 638	0.29 635	0.41 624	0.44 597	0.46 643	0.57 642	0.51 645	0.41 641	0.38 634	0.30 618	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

Anonymous_2	0.22 561	0.17 590	0.28 574	0.15 101	0.16 604	0.33 616	0.22 565	0.23 389	0.18 314	0.23 530	0.24 444	0.26 526	0.27 586	0.27 580	0.24 567	0.22 647	0.26 657	0.17 620	0.17 630	0.16 620	0.18 632

FINET	0.22 561	0.18 604	0.28 574	0.19 442	0.16 604	0.24 563	0.24 588	0.33 557	0.49 612	0.26 560	0.33 553	0.22 477	0.23 554	0.23 557	0.18 493	0.18 631	0.16 629	0.11 548	0.10 531	0.15 607	0.14 596

FCDSN-DC	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.30 640	0.24 645	0.39 638	0.28 624	0.43 635	0.42 586	0.44 640	0.53 633	0.51 645	0.42 645	0.37 629	0.30 618	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.25 648
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTStereo	0.18 518	0.13 547	0.28 574	0.20 506	0.11 494	0.16 431	0.21 551	0.29 508	0.23 412	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.18 502	0.20 513	0.20 518	0.12 564	0.11 579	0.11 548	0.14 603	0.09 487	0.08 442

MANE	0.47 653	0.28 639	0.28 574	0.27 622	0.24 645	0.50 648	0.32 652	0.57 660	0.62 646	0.74 666	1.20 685	1.21 676	0.64 667	0.54 660	0.39 646	0.22 647	0.20 641	0.27 645	0.31 658	0.26 652	0.25 648

FC-DCNN	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.26 614	0.23 641	0.38 635	0.29 635	0.40 619	0.44 597	0.46 643	0.56 638	0.51 645	0.41 641	0.38 634	0.31 624	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.24 646

CSAN	0.30 622	0.24 629	0.28 574	0.34 646	0.19 630	0.34 620	0.42 663	0.38 610	0.51 620	0.38 625	0.40 594	0.44 632	0.34 623	0.29 596	0.31 624	0.19 635	0.16 629	0.19 631	0.19 635	0.14 595	0.15 610

PDISCO_ROB	0.28 615	0.16 580	0.28 574	0.28 629	0.20 634	0.33 616	0.27 618	0.45 641	0.58 638	0.28 580	0.41 605	0.45 633	0.30 611	0.34 615	0.35 637	0.12 564	0.09 542	0.17 620	0.16 623	0.17 627	0.13 580

ACV-stereo	0.15 453	0.10 475	0.29 583	0.18 371	0.12 526	0.15 403	0.13 168	0.23 389	0.21 380	0.19 462	0.23 432	0.22 477	0.15 441	0.23 557	0.17 480	0.08 405	0.07 476	0.07 294	0.07 371	0.08 424	0.07 372

Syn2CoEx	0.22 561	0.16 580	0.29 583	0.29 636	0.15 590	0.26 584	0.21 551	0.34 572	0.32 521	0.29 590	0.36 572	0.28 543	0.25 571	0.20 513	0.25 575	0.16 625	0.12 595	0.14 598	0.11 563	0.09 487	0.08 442

RGC	0.25 592	0.20 613	0.29 583	0.28 629	0.16 604	0.22 539	0.23 577	0.33 557	0.44 597	0.27 567	0.40 594	0.38 611	0.28 595	0.37 629	0.23 555	0.11 538	0.13 609	0.17 620	0.17 630	0.15 607	0.16 619

DANet	0.21 553	0.16 580	0.29 583	0.25 605	0.13 552	0.23 554	0.19 513	0.28 489	0.27 475	0.28 580	0.32 547	0.35 600	0.32 618	0.31 603	0.24 567	0.11 538	0.09 542	0.11 548	0.10 531	0.13 578	0.11 544
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.31 628	0.34 651	0.29 583	0.35 648	0.16 604	0.33 616	0.42 663	0.48 647	0.52 626	0.35 616	0.35 567	0.34 594	0.32 618	0.40 640	0.33 632	0.27 656	0.20 641	0.29 654	0.15 619	0.19 634	0.18 632
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
SANet	0.25 592	0.14 562	0.29 583	0.21 542	0.11 494	0.29 607	0.25 604	0.40 619	0.65 654	0.36 619	0.40 594	0.42 627	0.27 586	0.27 580	0.25 575	0.12 564	0.09 542	0.10 518	0.09 492	0.13 578	0.12 565

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 518	0.09 407	0.30 589	0.15 101	0.11 494	0.23 554	0.20 534	0.27 464	0.40 577	0.26 560	0.43 616	0.25 516	0.15 441	0.21 531	0.20 518	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.10 523	0.09 488

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 622	0.24 629	0.30 589	0.36 650	0.16 604	0.36 629	0.31 644	0.34 572	0.43 595	0.41 633	0.46 623	0.38 611	0.30 611	0.35 620	0.29 611	0.19 635	0.20 641	0.26 642	0.29 655	0.18 631	0.19 637

RTSC	0.23 574	0.13 547	0.30 589	0.21 542	0.13 552	0.29 607	0.17 418	0.36 594	0.68 656	0.27 567	0.34 563	0.30 561	0.22 548	0.32 608	0.31 624	0.10 504	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.13 578	0.14 596

SQANet	0.24 585	0.24 629	0.31 592	0.31 642	0.19 630	0.27 593	0.13 168	0.30 521	0.33 526	0.25 555	0.37 575	0.31 576	0.22 548	0.27 580	0.23 555	0.15 608	0.10 565	0.21 634	0.16 623	0.22 637	0.16 619

NCC-stereo	0.25 592	0.15 569	0.31 592	0.26 614	0.17 616	0.21 525	0.31 644	0.41 624	0.40 577	0.24 542	0.38 583	0.33 589	0.29 600	0.37 629	0.28 602	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.22 641	0.13 578	0.13 580

Abc-Net	0.25 592	0.15 569	0.31 592	0.26 614	0.17 616	0.21 525	0.31 644	0.41 624	0.40 577	0.24 542	0.38 583	0.33 589	0.29 600	0.37 629	0.28 602	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.22 641	0.13 578	0.13 580
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 604	0.15 569	0.31 592	0.24 597	0.18 626	0.23 554	0.15 321	0.39 616	0.72 661	0.32 610	0.42 613	0.36 602	0.29 600	0.33 612	0.30 618	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.13 597	0.16 620	0.20 640

DStereoFS	0.27 612	0.22 623	0.32 596	0.23 585	0.15 590	0.23 554	0.21 551	0.52 654	0.49 612	0.28 580	0.45 620	0.34 594	0.36 630	0.53 658	0.29 611	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.13 597	0.17 627	0.17 628

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 160	0.10 475	0.32 596	0.15 101	0.06 25	0.08 71	0.14 237	0.11 51	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.11 182	0.07 1	0.12 564	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.05 156	0.05 185

FADNet-RVC-Resample	0.17 502	0.12 520	0.32 596	0.22 564	0.12 526	0.19 494	0.14 237	0.25 436	0.24 424	0.24 542	0.27 501	0.20 450	0.15 441	0.17 451	0.16 463	0.07 330	0.08 509	0.12 570	0.10 531	0.09 487	0.11 544

Wz-Net-MNSev	0.23 574	0.13 547	0.33 599	0.20 506	0.15 590	0.36 629	0.25 604	0.34 572	0.45 601	0.29 590	0.41 605	0.39 616	0.19 521	0.25 574	0.27 594	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.12 562	0.10 518

DPSNet	0.28 615	0.16 580	0.33 599	0.18 371	0.13 552	0.55 653	0.42 663	0.52 654	0.68 656	0.29 590	0.38 583	0.39 616	0.30 611	0.32 608	0.23 555	0.11 538	0.10 565	0.11 548	0.08 446	0.20 636	0.16 619

ELAS_RVC	0.42 645	0.29 646	0.33 599	0.28 629	0.24 645	0.56 654	0.38 658	0.50 649	0.61 643	0.74 666	0.76 663	0.67 659	0.56 660	0.55 661	0.42 652	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.27 654	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	0.22 561	0.24 629	0.34 602	0.26 614	0.17 616	0.27 593	0.16 385	0.45 641	0.42 586	0.27 567	0.24 444	0.30 561	0.16 462	0.27 580	0.18 493	0.12 564	0.09 542	0.12 570	0.11 563	0.16 620	0.08 442

Anonymous3	0.16 480	0.14 562	0.34 602	0.26 614	0.14 571	0.27 593	0.18 467	0.28 489	0.28 491	0.15 370	0.17 340	0.14 343	0.11 322	0.16 411	0.12 334	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.08 424	0.11 544

DGSMNet	0.25 592	0.19 608	0.34 602	0.21 542	0.24 645	0.24 563	0.21 551	0.36 594	0.42 586	0.25 555	0.32 547	0.38 611	0.21 541	0.29 596	0.24 567	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.16 623	0.23 640	0.23 645

SAMSARA	0.41 643	0.28 639	0.34 602	0.55 664	0.39 659	0.85 674	1.25 692	0.49 648	0.52 626	0.36 619	0.35 567	0.56 651	0.39 635	0.39 636	0.41 650	0.15 608	0.20 641	0.15 609	0.14 603	0.23 640	0.21 641

PA-Net	0.24 585	0.18 604	0.34 602	0.28 629	0.22 640	0.22 539	0.39 660	0.29 508	0.39 573	0.22 515	0.33 553	0.25 516	0.26 579	0.21 531	0.25 575	0.10 504	0.23 654	0.15 609	0.22 641	0.09 487	0.13 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	0.42 645	0.29 646	0.34 602	0.28 629	0.24 645	0.63 658	0.37 656	0.52 654	0.52 626	0.72 663	0.82 667	0.68 661	0.56 660	0.52 656	0.45 659	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.26 652	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	0.25 592	0.16 580	0.35 608	0.17 281	0.13 552	0.24 563	0.14 237	0.34 572	0.34 537	0.41 633	0.55 636	0.41 625	0.38 634	0.35 620	0.28 602	0.11 538	0.15 623	0.11 548	0.11 563	0.12 562	0.17 628

ADCP+	0.20 539	0.10 475	0.35 608	0.21 542	0.12 526	0.22 539	0.27 618	0.31 538	0.35 551	0.26 560	0.37 575	0.22 477	0.22 548	0.27 580	0.28 602	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.08 446	0.10 523	0.10 518

CC-Net-ROB	0.28 615	0.31 648	0.36 610	0.30 640	0.15 590	0.25 572	0.19 513	0.45 641	0.34 537	0.39 626	0.37 575	0.39 616	0.31 616	0.27 580	0.27 594	0.24 654	0.18 635	0.30 656	0.23 645	0.19 634	0.15 610

FADNet	0.21 553	0.23 626	0.37 611	0.18 371	0.17 616	0.25 572	0.13 168	0.32 543	0.32 521	0.23 530	0.25 470	0.27 533	0.21 541	0.19 495	0.16 463	0.13 583	0.15 623	0.12 570	0.15 619	0.17 627	0.18 632

G-Net	0.25 592	0.17 590	0.38 612	0.23 585	0.16 604	0.51 650	0.23 577	0.29 508	0.35 551	0.36 619	0.38 583	0.31 576	0.29 600	0.28 589	0.27 594	0.11 538	0.09 542	0.12 570	0.10 531	0.16 620	0.14 596

DStereoSA	0.26 604	0.19 608	0.39 613	0.27 622	0.17 616	0.23 554	0.21 551	0.50 649	0.60 641	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.34 623	0.40 640	0.29 611	0.12 564	0.11 579	0.16 617	0.14 603	0.15 607	0.12 565

w-ln-seven-2	0.20 539	0.14 562	0.39 613	0.23 585	0.12 526	0.21 525	0.21 551	0.29 508	0.38 568	0.25 555	0.38 583	0.28 543	0.23 554	0.21 531	0.25 575	0.08 405	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.10 523	0.09 488

AnyNet_C32	0.26 604	0.16 580	0.39 613	0.20 506	0.17 616	0.26 584	0.31 644	0.32 543	0.45 601	0.31 603	0.50 629	0.30 561	0.34 623	0.41 646	0.36 638	0.12 564	0.12 595	0.12 570	0.14 603	0.14 595	0.15 610

FADNet-RVC	0.21 553	0.20 613	0.40 616	0.21 542	0.16 604	0.21 525	0.15 321	0.27 464	0.27 475	0.26 560	0.32 547	0.26 526	0.21 541	0.22 549	0.19 508	0.12 564	0.13 609	0.12 570	0.14 603	0.13 578	0.18 632

PVD	0.40 642	0.21 619	0.40 616	0.32 645	0.23 641	0.30 610	0.45 667	0.53 657	0.97 675	0.55 652	0.80 666	0.54 650	0.60 665	0.53 658	0.40 648	0.19 635	0.14 619	0.17 620	0.14 603	0.24 646	0.32 658

z-ln-s-r	0.18 518	0.10 475	0.41 618	0.19 442	0.08 204	0.18 471	0.18 467	0.23 389	0.34 537	0.19 462	0.41 605	0.22 477	0.17 488	0.20 513	0.25 575	0.07 330	0.05 236	0.07 294	0.07 371	0.07 357	0.06 285

Wz-Net-LNSev	0.22 561	0.16 580	0.41 618	0.22 564	0.13 552	0.25 572	0.24 588	0.33 557	0.44 597	0.30 596	0.42 613	0.32 583	0.19 521	0.23 557	0.27 594	0.10 504	0.09 542	0.08 384	0.08 446	0.12 562	0.11 544

FADNet_RVC	0.17 502	0.14 562	0.41 618	0.20 506	0.11 494	0.13 334	0.13 168	0.27 464	0.22 402	0.21 500	0.23 432	0.20 450	0.18 502	0.15 382	0.17 480	0.08 405	0.08 509	0.12 570	0.09 492	0.11 545	0.10 518

PSMNet-RUCA	0.28 615	0.33 650	0.42 621	0.36 650	0.32 657	0.18 471	0.20 534	0.42 629	0.30 505	0.33 614	0.41 605	0.40 622	0.24 563	0.31 603	0.20 518	0.19 635	0.11 579	0.25 641	0.15 619	0.22 637	0.16 619

ADCMid	0.26 604	0.15 569	0.42 621	0.20 506	0.14 571	0.25 572	0.26 613	0.35 587	0.40 577	0.37 623	0.45 620	0.34 594	0.42 645	0.36 624	0.36 638	0.10 504	0.09 542	0.11 548	0.11 563	0.13 578	0.13 580

ADCRef	0.20 539	0.12 520	0.43 623	0.20 506	0.12 526	0.23 554	0.18 467	0.32 543	0.37 562	0.26 560	0.33 553	0.18 423	0.23 554	0.25 574	0.26 588	0.07 330	0.06 405	0.09 470	0.09 492	0.08 424	0.09 488

DeepPrunerF	0.24 585	0.17 590	0.45 624	0.26 614	0.16 604	0.23 554	0.29 635	0.37 603	0.51 620	0.27 567	0.31 538	0.24 503	0.28 595	0.22 549	0.23 555	0.15 608	0.11 579	0.20 633	0.18 634	0.12 562	0.14 596

iinet-f	0.17 502	0.07 193	0.46 625	0.14 53	0.10 438	0.21 525	0.14 237	0.27 464	0.23 412	0.22 515	0.25 470	0.21 459	0.16 462	0.18 470	0.22 544	0.09 463	0.07 476	0.07 294	0.06 270	0.09 487	0.10 518

Wz-Net-SNSev	0.26 604	0.17 590	0.46 625	0.25 605	0.14 571	0.26 584	0.24 588	0.38 610	0.57 635	0.30 596	0.56 638	0.39 616	0.26 579	0.24 569	0.32 629	0.10 504	0.09 542	0.10 518	0.11 563	0.11 545	0.11 544

Consistency-Raft	0.44 647	0.40 656	0.46 625	0.37 652	0.43 663	0.42 644	0.41 661	0.57 660	0.55 631	0.32 610	0.73 660	0.32 583	0.50 654	0.42 647	0.49 662	0.39 663	0.36 666	0.45 663	0.52 675	0.42 663	0.30 656

z-mn7	0.25 592	0.15 569	0.47 628	0.19 442	0.13 552	0.28 603	0.25 604	0.35 587	0.64 650	0.27 567	0.57 642	0.29 551	0.24 563	0.32 608	0.27 594	0.08 405	0.08 509	0.08 384	0.08 446	0.10 523	0.10 518

NVStereoNet_ROB	0.47 653	0.37 653	0.47 628	0.42 656	0.29 655	0.35 625	0.35 654	0.50 649	0.61 643	0.73 664	0.94 672	0.70 663	0.68 669	0.48 651	0.62 671	0.22 647	0.33 665	0.34 659	0.34 663	0.30 655	0.31 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCS	0.30 622	0.19 608	0.48 630	0.21 542	0.18 626	0.29 607	0.24 588	0.42 629	0.64 650	0.40 629	0.50 629	0.40 622	0.37 632	0.40 640	0.43 653	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.14 603	0.16 620	0.16 619

ADCL	0.25 592	0.12 520	0.49 631	0.22 564	0.12 526	0.36 629	0.29 635	0.30 521	0.57 635	0.24 542	0.47 625	0.30 561	0.31 616	0.30 602	0.30 618	0.09 463	0.07 476	0.09 470	0.09 492	0.10 523	0.10 518

PASM	0.33 631	0.25 634	0.51 632	0.28 629	0.27 651	0.30 610	0.31 644	0.35 587	0.51 620	0.36 619	0.40 594	0.47 641	0.35 627	0.34 615	0.36 638	0.23 652	0.26 657	0.26 642	0.28 654	0.23 640	0.21 641

otaku	0.39 640	0.38 654	0.53 633	0.44 657	0.28 652	0.57 655	0.24 588	0.42 629	0.62 646	0.40 629	0.50 629	0.46 637	0.34 623	0.40 640	0.33 632	0.30 657	0.30 661	0.39 661	0.33 660	0.30 655	0.29 654

XQC	0.29 619	0.23 626	0.53 633	0.29 636	0.19 630	0.36 629	0.28 624	0.37 603	0.58 638	0.31 603	0.31 538	0.37 605	0.30 611	0.39 636	0.39 646	0.13 583	0.09 542	0.15 609	0.12 585	0.18 631	0.18 632

Ntro	0.41 643	0.40 656	0.54 635	0.46 661	0.30 656	0.64 659	0.24 588	0.47 645	0.68 656	0.42 635	0.49 627	0.47 641	0.42 645	0.40 640	0.32 629	0.32 658	0.28 659	0.37 660	0.31 658	0.33 660	0.29 654

zh-sn7	0.26 604	0.17 590	0.55 636	0.24 597	0.14 571	0.25 572	0.25 604	0.34 572	0.49 612	0.29 590	0.55 636	0.29 551	0.32 618	0.37 629	0.33 632	0.10 504	0.10 565	0.11 548	0.11 563	0.12 562	0.12 565

ACVNet-4b	0.39 640	0.53 661	0.56 637	0.45 658	0.24 645	0.46 646	0.18 467	0.50 649	0.64 650	0.42 635	0.45 620	0.60 653	0.27 586	0.34 615	0.24 567	0.33 659	0.14 619	0.48 664	0.42 666	0.31 658	0.27 653

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 647	0.39 655	0.56 637	0.40 653	0.20 634	0.66 661	0.33 653	0.54 658	0.72 661	0.71 662	0.72 659	0.62 654	0.55 658	0.52 656	0.47 660	0.20 640	0.19 640	0.29 654	0.30 657	0.24 646	0.19 637

WAO-7	0.80 671	0.78 674	0.57 639	0.85 676	0.67 680	0.76 670	0.69 683	1.07 684	1.30 682	0.90 674	1.20 685	1.05 672	0.93 680	0.71 670	0.68 674	0.60 678	0.62 689	0.67 672	0.68 682	0.64 673	0.59 677

aanetorigin	0.22 561	0.17 590	0.57 639	0.18 371	0.10 438	0.16 431	0.19 513	0.20 328	0.33 526	0.49 646	0.48 626	0.30 561	0.28 595	0.21 531	0.24 567	0.08 405	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.10 523	0.09 488

SuperB	0.20 539	0.10 475	0.57 639	0.16 193	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.25 436	0.51 620	0.27 567	0.39 591	0.17 408	0.22 548	0.22 549	0.21 531	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.12 562	0.11 544

w-ln-seven	0.24 585	0.15 569	0.58 642	0.20 506	0.14 571	0.26 584	0.22 565	0.36 594	0.62 646	0.30 596	0.40 594	0.30 561	0.23 554	0.22 549	0.28 602	0.09 463	0.09 542	0.11 548	0.10 531	0.11 545	0.10 518

MFN_U_SF_RVC	0.33 631	0.22 623	0.58 642	0.31 642	0.15 590	0.36 629	0.17 418	0.54 658	0.46 608	0.47 645	0.56 638	0.58 652	0.39 635	0.36 624	0.38 645	0.15 608	0.15 623	0.18 629	0.21 638	0.16 620	0.16 619

zh-mn7	0.26 604	0.15 569	0.59 644	0.19 442	0.14 571	0.24 563	0.22 565	0.35 587	0.63 649	0.35 616	0.67 652	0.31 576	0.25 571	0.31 603	0.26 588	0.09 463	0.08 509	0.09 470	0.09 492	0.09 487	0.11 544

MonStereo1	0.49 655	0.27 637	0.61 645	0.29 636	0.20 634	0.40 640	0.19 513	0.51 653	0.66 655	0.53 649	0.91 671	1.02 670	0.59 664	0.51 655	0.58 668	0.53 673	0.32 664	0.55 670	0.40 664	0.36 661	0.38 664

ACVNet_1	0.45 650	0.51 660	0.61 645	0.45 658	0.28 652	0.50 648	0.28 624	0.58 665	0.71 660	0.63 657	0.59 648	0.74 664	0.50 654	0.50 653	0.36 638	0.26 655	0.25 655	0.39 661	0.29 655	0.32 659	0.25 648

ADCPNet	0.26 604	0.17 590	0.62 647	0.21 542	0.15 590	0.36 629	0.25 604	0.33 557	0.37 562	0.31 603	0.41 605	0.36 602	0.29 600	0.29 596	0.34 636	0.12 564	0.10 565	0.11 548	0.12 585	0.14 595	0.13 580

LSM	0.34 637	0.21 619	0.62 647	0.27 622	0.62 677	0.35 625	0.26 613	0.43 635	0.49 612	0.45 642	0.60 650	0.42 627	0.37 632	0.35 620	0.26 588	0.13 583	0.21 651	0.14 598	0.16 623	0.18 631	0.34 660

WAO-6	0.82 672	0.81 675	0.63 649	0.87 678	0.63 678	0.79 671	0.60 676	0.98 680	1.52 689	0.91 676	0.97 674	1.08 673	1.04 684	0.72 671	0.70 677	0.72 682	0.49 676	0.91 684	0.71 683	0.70 679	0.59 677

light-stereo	0.44 647	0.27 637	0.64 650	0.61 666	0.50 666	0.34 620	0.23 577	0.47 645	0.52 626	0.57 654	0.59 648	0.78 665	0.33 621	0.49 652	0.30 618	0.33 659	0.25 655	0.27 645	0.33 660	0.47 664	0.41 667

anonymity	0.53 657	0.58 662	0.66 651	0.41 654	0.61 676	0.54 652	0.41 661	0.57 660	0.41 584	0.56 653	0.50 629	0.50 644	0.55 658	0.59 666	0.50 663	0.58 676	0.50 679	0.51 666	0.51 673	0.52 666	0.58 674

MFMNet_re	0.65 662	0.66 669	0.66 651	0.51 662	0.69 681	0.70 664	0.58 674	0.65 668	0.75 666	0.61 656	0.73 660	0.63 655	0.68 669	0.65 669	0.60 670	0.66 681	0.58 688	0.63 671	0.59 676	0.68 677	0.69 684

DispFullNet	0.27 612	0.22 623	0.66 651	0.28 629	0.17 616	0.27 593	0.17 418	0.34 572	0.57 635	0.27 567	0.37 575	0.43 629	0.24 563	0.39 636	0.25 575	0.12 564	0.06 405	0.19 631	0.11 563	0.23 640	0.16 619

SPS-STEREO	0.58 661	0.59 664	0.66 651	0.45 658	0.55 670	0.65 660	0.44 666	0.63 667	0.51 620	0.69 660	0.65 651	0.66 658	0.58 663	0.62 667	0.62 671	0.62 679	0.47 674	0.51 666	0.49 670	0.55 669	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	0.92 676	0.83 676	0.67 655	0.94 681	0.70 682	0.92 677	0.68 681	1.08 686	1.80 692	1.06 682	1.42 689	1.29 678	1.08 686	0.86 676	0.80 680	0.74 684	0.54 682	0.86 682	0.75 684	0.71 680	0.63 681

Venus	0.92 676	0.83 676	0.67 655	0.94 681	0.70 682	0.92 677	0.68 681	1.08 686	1.80 692	1.06 682	1.42 689	1.29 678	1.08 686	0.86 676	0.80 680	0.74 684	0.54 682	0.86 682	0.75 684	0.71 680	0.63 681

SGM+DAISY	0.57 660	0.58 662	0.67 655	0.41 654	0.55 670	0.68 663	0.51 670	0.57 660	0.46 608	0.67 658	0.70 657	0.69 662	0.57 662	0.64 668	0.58 668	0.59 677	0.49 676	0.50 665	0.50 672	0.52 666	0.59 677

BEATNet-Init1	0.54 658	0.28 639	0.68 658	0.31 642	0.21 637	0.85 674	0.31 644	0.57 660	0.69 659	0.89 673	1.00 675	2.17 690	0.66 668	0.58 665	0.44 656	0.19 635	0.18 635	0.23 639	0.22 641	0.22 637	0.21 641

IMH-64-1	0.66 663	0.62 666	0.69 659	0.72 669	0.51 667	0.60 656	0.51 670	0.92 674	0.84 670	0.75 669	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.80 672	0.50 663	0.43 665	0.46 670	0.72 673	0.48 668	0.55 669	0.40 665

IMH-64	0.66 663	0.62 666	0.69 659	0.72 669	0.51 667	0.60 656	0.51 670	0.92 674	0.84 670	0.75 669	1.02 676	0.81 666	0.78 674	0.80 672	0.50 663	0.43 665	0.46 670	0.72 673	0.48 668	0.55 669	0.40 665

Wz-Net-TNSev	0.29 619	0.20 613	0.69 659	0.19 442	0.15 590	0.38 635	0.27 618	0.36 594	0.56 633	0.35 616	0.42 613	0.45 633	0.39 635	0.33 612	0.31 624	0.13 583	0.13 609	0.10 518	0.12 585	0.15 607	0.15 610

IMH	0.72 666	0.65 668	0.70 662	0.77 671	0.54 669	0.71 665	0.56 673	0.99 682	1.08 676	0.82 672	1.09 679	0.89 668	0.88 678	0.88 680	0.53 667	0.44 668	0.50 679	0.75 676	0.51 673	0.58 672	0.42 669

ACVNet_2	0.67 665	0.68 670	0.70 662	0.64 667	0.41 661	0.75 669	0.50 669	0.98 680	1.38 685	0.90 674	1.09 679	1.04 671	0.74 672	0.55 661	0.48 661	0.43 665	0.40 668	0.53 668	0.45 667	0.48 665	0.36 662

RainbowNet	0.54 658	0.61 665	0.71 664	0.57 665	0.43 663	0.66 661	0.37 656	0.60 666	0.87 672	0.51 647	0.67 652	0.63 655	0.47 651	0.50 653	0.44 656	0.47 669	0.48 675	0.53 668	0.41 665	0.53 668	0.41 667

Selective-IGEV-i1pa	2.90 687	3.64 693	0.72 665	0.29 636	0.14 571	10.70 699	0.45 667	4.60 694	3.77 695	3.60 694	7.07 696	3.52 693	2.16 693	13.72 708	2.40 694	0.37 662	0.15 623	0.13 584	0.10 531	0.15 607	0.36 662

RSGM-EC	20.15 709	4.62 697	0.75 666	16.73 705	16.97 710	21.10 711	26.46 711	10.37 704	14.13 710	18.18 711	21.56 711	22.31 719	22.50 712	21.80 711	15.71 710	62.36 720	33.86 720	20.06 717	18.04 716	19.30 715	16.22 715

acva	20.15 709	4.62 697	0.75 666	16.73 705	16.97 710	21.10 711	26.46 711	10.37 704	14.13 710	18.18 711	21.56 711	22.31 719	22.50 712	21.80 711	15.71 710	62.36 720	33.86 720	20.06 717	18.04 716	19.30 715	16.22 715

TorneroNet-64	0.76 669	0.73 672	0.77 668	0.78 673	0.58 675	0.94 679	0.58 674	0.85 673	1.26 680	0.67 658	0.88 669	1.41 683	0.76 673	0.87 678	0.68 674	0.49 671	0.46 670	0.73 675	0.59 676	0.68 677	0.54 673

Dean	0.88 675	0.88 679	0.81 669	0.82 675	0.57 673	0.91 676	0.62 677	1.17 690	1.71 690	1.15 685	1.16 683	1.31 680	1.00 683	0.82 674	0.83 683	0.57 674	0.56 685	0.78 680	0.65 679	0.67 676	0.58 674

ktn	1.02 681	1.23 685	0.82 670	1.24 688	0.86 687	1.00 682	0.86 686	0.96 678	1.37 684	1.05 680	1.12 682	1.16 675	1.06 685	0.95 683	0.62 671	1.28 693	0.71 691	1.39 693	0.83 687	1.06 689	0.77 687

WZ-Net	0.29 619	0.17 590	0.82 670	0.23 585	0.16 604	0.35 625	0.29 635	0.40 619	0.59 640	0.24 542	0.57 642	0.37 605	0.25 571	0.34 615	0.37 642	0.09 463	0.08 509	0.09 470	0.10 531	0.14 595	0.16 619

TorneroNet	0.83 673	0.75 673	0.83 672	0.85 676	0.63 678	1.03 683	0.65 678	0.96 678	1.14 678	0.80 671	1.10 681	1.36 681	0.88 678	0.95 683	0.82 682	0.57 674	0.49 676	0.79 681	0.66 681	0.74 683	0.64 683

LVE	0.84 674	0.87 678	0.86 673	0.81 674	0.56 672	1.09 685	0.66 679	1.07 684	1.45 687	0.97 678	1.23 687	1.11 674	0.86 677	0.84 675	0.72 678	0.49 671	0.56 685	0.76 678	0.60 678	0.66 675	0.60 680

DPSimNet_ROB	1.14 683	1.25 686	0.87 674	1.15 687	0.90 688	1.15 686	1.18 691	1.20 691	1.26 680	1.45 689	1.05 678	1.44 686	1.13 688	0.92 682	1.70 690	1.47 694	0.52 681	1.22 691	1.04 693	0.92 686	1.03 691

KSHMR	1.10 682	1.19 684	0.90 675	1.26 689	1.00 689	0.99 680	0.96 689	1.13 689	1.35 683	1.16 686	1.28 688	1.40 682	0.97 682	1.03 686	0.93 684	1.03 691	1.08 693	1.20 690	1.03 692	1.03 688	0.98 690

PWCK	0.72 666	0.95 680	0.99 676	0.77 671	0.32 657	0.79 671	0.38 658	0.92 674	0.90 673	0.96 677	0.76 663	0.97 669	0.62 666	0.87 678	0.68 674	0.73 683	0.46 670	0.76 678	0.49 670	0.71 680	0.44 670

notaker	0.98 679	1.13 683	1.02 677	1.14 686	0.81 685	0.73 668	0.69 683	0.94 677	1.15 679	1.19 687	1.19 684	1.41 683	1.17 689	1.10 689	0.74 679	0.82 687	0.64 690	1.18 689	0.79 686	1.02 687	0.82 688

AANet	0.31 628	0.20 613	1.05 678	0.16 193	0.13 552	0.23 554	0.16 385	0.30 521	0.64 650	0.60 655	0.53 633	0.46 637	0.39 635	0.23 557	0.33 632	0.12 564	0.10 565	0.11 548	0.10 531	0.13 578	0.12 565

Selective-IGEV-i16pa	19.44 708	3.95 694	1.06 679	0.21 542	0.19 630	105.21 721	0.29 635	22.78 714	47.64 721	4.27 695	59.07 721	9.08 701	2.84 695	125.10 722	5.92 698	0.18 631	0.12 595	0.09 470	0.12 585	0.12 562	0.52 672

EDNetEfficient	0.30 622	0.24 629	1.18 680	0.18 371	0.10 438	0.20 514	0.20 534	0.21 346	0.61 643	0.74 666	0.56 638	0.30 561	0.40 640	0.23 557	0.32 629	0.09 463	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.11 545	0.10 518

JetBlue	0.73 668	0.46 659	1.21 681	0.52 663	0.47 665	2.16 690	0.67 680	0.78 670	0.72 661	0.70 661	0.79 665	1.21 676	0.84 676	1.06 687	1.04 687	0.40 664	0.28 659	0.33 658	0.33 660	0.30 655	0.34 660

HanzoNet	1.31 684	1.29 687	1.22 682	1.13 685	0.85 686	1.05 684	0.84 685	1.06 683	1.47 688	1.66 690	1.63 691	2.48 692	1.78 692	1.63 691	1.69 689	1.27 692	0.80 692	1.32 692	1.02 691	1.07 690	0.90 689

AnyNet_C01	0.37 638	0.26 635	1.41 683	0.22 564	0.17 616	0.51 650	0.28 624	0.36 594	0.40 577	0.39 626	0.75 662	0.46 637	0.39 635	0.46 650	0.50 663	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.14 603	0.14 595	0.16 619

UNDER WATER	0.99 680	1.00 682	1.47 684	1.00 683	0.71 684	1.18 687	0.86 686	0.81 672	1.09 677	1.02 679	0.90 670	1.53 687	1.26 690	1.06 687	1.02 686	0.79 686	0.54 682	1.02 686	0.88 688	0.83 685	0.75 685

UNDER WATER-64	0.97 678	0.96 681	1.48 685	0.88 679	0.57 673	1.24 688	0.90 688	0.78 670	0.96 674	1.05 680	0.85 668	1.56 688	1.26 690	0.97 685	0.99 685	0.88 688	0.57 687	1.04 688	0.88 688	0.81 684	0.75 685

MADNet++	1.97 686	1.75 689	1.66 686	1.83 690	1.69 692	2.38 691	1.45 694	2.36 693	2.11 694	2.58 693	2.37 694	2.25 691	2.21 694	2.28 692	2.36 693	1.87 695	1.67 695	1.53 694	1.34 694	1.87 692	1.78 694

USTest	6.16 691	2.65 692	2.79 687	6.48 698	7.21 698	14.33 701	21.38 702	6.98 702	9.55 701	5.35 699	6.12 695	5.71 697	7.69 699	6.31 698	6.75 699	1.97 696	3.38 701	1.63 695	2.14 698	2.49 693	2.35 695

JetRed	1.66 685	1.51 688	3.09 688	0.93 680	1.21 690	5.28 693	1.61 695	1.29 692	1.42 686	1.84 691	1.77 692	1.59 689	0.95 681	1.43 690	2.51 695	0.91 690	1.61 694	0.93 685	0.91 690	1.36 691	1.03 691

RTS	0.46 651	0.19 608	3.33 689	0.25 605	0.15 590	0.72 666	0.21 551	0.37 603	0.78 668	0.42 635	0.44 618	0.31 576	0.43 648	0.55 661	0.37 642	0.10 504	0.09 542	0.13 584	0.13 597	0.15 607	0.15 610

RTSA	0.46 651	0.19 608	3.33 689	0.25 605	0.15 590	0.72 666	0.21 551	0.37 603	0.78 668	0.42 635	0.44 618	0.31 576	0.43 648	0.55 661	0.37 642	0.10 504	0.09 542	0.13 584	0.13 597	0.15 607	0.15 610

tt	4.65 690	0.07 193	3.54 691	2.01 691	1.55 691	10.25 697	16.66 700	8.90 703	5.03 696	1.33 688	0.96 673	4.71 694	4.74 696	3.33 693	5.86 697	6.06 703	10.30 709	1.87 697	2.09 697	2.61 694	1.19 693

MADNet+	0.76 669	0.72 671	3.76 692	0.67 668	0.41 661	0.99 680	0.97 690	0.72 669	0.75 666	0.52 648	0.58 646	0.64 657	0.68 669	0.89 681	1.04 687	0.35 661	0.36 666	0.28 653	0.23 645	0.38 662	0.33 659

TCMNet-wrong-test	3.69 689	5.54 702	3.91 693	12.22 704	11.75 706	4.77 692	3.86 696	1.08 686	0.74 665	1.13 684	2.21 693	6.16 698	0.53 657	3.43 694	2.33 692	0.90 689	0.20 641	1.85 696	1.69 695	5.71 700	3.79 700

PML	8.57 698	9.39 708	6.24 694	5.34 695	6.36 697	13.21 700	20.99 701	5.35 696	6.68 697	17.75 710	26.46 720	7.58 699	6.08 698	7.89 699	5.76 696	5.33 702	1.83 696	5.95 708	1.93 696	8.75 705	2.53 696

xxxxx1	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

tt_ll	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

ff	7.75 692	5.06 699	7.26 695	3.15 692	3.91 694	16.37 702	22.88 705	5.87 699	8.68 698	7.99 700	8.55 697	9.13 702	8.46 700	10.05 700	10.47 700	2.43 697	2.48 697	3.56 700	12.26 706	3.48 695	3.02 697

iinet-test	10.41 699	8.00 704	7.40 698	10.23 699	10.93 702	17.97 706	25.06 708	11.30 707	13.29 703	9.69 704	9.78 701	9.38 705	11.23 705	10.97 704	12.61 704	6.59 705	8.30 704	5.49 703	6.54 699	6.58 701	6.91 702

IINet	10.41 699	8.00 704	7.40 698	10.23 699	10.93 702	17.97 706	25.06 708	11.30 707	13.29 703	9.69 704	9.77 700	9.38 705	11.23 705	10.97 704	12.61 704	6.59 705	8.30 704	5.49 703	6.54 699	6.58 701	6.91 702

Anonymous_1	10.87 704	7.82 703	7.41 700	10.29 701	10.08 699	18.64 708	26.11 710	11.02 706	13.45 707	9.43 703	10.10 704	9.73 707	11.31 707	10.69 703	12.47 703	6.42 704	8.38 706	5.70 705	10.22 705	11.41 706	6.65 701

DPSM_ROB	11.10 705	8.47 706	7.95 701	10.84 702	11.58 704	19.10 709	26.50 713	12.02 709	14.09 708	10.38 706	10.91 705	10.39 708	11.92 708	11.67 706	13.39 708	6.99 707	8.79 707	5.82 706	6.92 701	6.97 703	7.31 706

DPSM	11.10 705	8.47 706	7.95 701	10.84 702	11.58 704	19.10 709	26.50 713	12.02 709	14.09 708	10.38 706	10.91 705	10.39 708	11.92 708	11.67 706	13.39 708	6.99 707	8.79 707	5.82 706	6.92 701	6.97 703	7.31 706

LRCNet_RVC	10.76 703	13.97 709	7.97 703	19.07 708	2.04 693	0.35 625	0.31 644	5.29 695	0.48 611	13.02 708	17.65 708	8.69 700	5.73 697	4.78 695	2.22 691	23.53 717	2.69 700	27.60 720	25.75 720	17.60 714	16.54 717

DPSMNet_ROB	8.06 696	4.50 695	8.69 704	5.36 697	10.74 701	8.32 695	22.71 703	5.47 697	13.38 705	5.13 697	9.98 702	5.10 695	10.47 703	5.53 696	12.77 706	3.80 701	8.00 702	3.49 698	6.95 703	3.75 699	7.09 704

DGTPSM_ROB	8.06 696	4.50 695	8.69 704	5.34 695	10.73 700	8.32 695	22.71 703	5.47 697	13.38 705	5.13 697	9.98 702	5.10 695	10.47 703	5.53 696	12.77 706	3.79 700	8.00 702	3.49 698	6.95 703	3.74 698	7.09 704

RAFT-FEzeroshot	22.33 712	17.12 711	15.83 706	21.95 712	23.32 716	38.31 714	53.41 720	23.99 715	28.43 715	20.66 715	21.84 713	21.02 715	24.05 717	23.33 713	27.09 718	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.95 711	14.05 710	14.76 711

RAFT-FE	22.33 712	17.12 711	15.83 706	21.95 712	23.32 716	38.31 714	53.41 720	23.99 715	28.43 715	20.66 715	21.84 713	21.02 715	24.05 717	23.33 713	27.09 718	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.95 711	14.05 710	14.76 711

CasAABBNet	22.33 712	17.11 710	15.84 708	21.94 711	23.28 714	38.30 713	53.40 718	24.05 717	28.44 717	20.66 715	21.86 715	21.03 717	24.04 716	23.35 715	27.03 717	14.06 710	17.69 712	11.70 710	13.94 710	14.04 709	14.76 711

FlowAnything	22.34 715	17.13 713	15.98 709	22.00 714	23.23 713	38.39 719	53.32 716	24.19 718	28.48 718	21.00 720	21.93 717	20.83 712	23.97 714	23.44 718	26.83 715	14.04 709	17.80 717	11.63 709	14.08 715	14.00 707	14.65 708

Selective-RAFT-Error	22.39 717	17.14 714	16.01 710	22.00 714	23.34 718	38.37 717	53.36 717	24.24 720	28.53 719	20.80 718	21.94 718	20.94 713	24.02 715	23.48 719	27.33 721	14.07 713	17.70 715	11.70 710	13.93 709	14.05 710	14.83 714

Hybrid-DGEV	22.38 716	17.26 716	16.15 711	21.92 710	23.29 715	38.36 716	53.40 718	24.38 721	28.67 720	20.64 714	21.89 716	21.01 714	24.05 717	23.35 715	27.12 720	14.08 714	17.70 715	11.71 714	13.99 714	14.01 708	14.70 710

LSM0	22.80 718	17.22 715	19.17 712	22.12 716	28.90 720	38.38 718	53.27 715	24.21 719	28.36 714	20.84 719	21.11 710	21.63 718	24.25 720	23.42 717	26.98 716	14.08 714	17.39 711	11.72 715	13.98 713	14.22 713	14.66 709

HaxPig	15.73 707	18.55 717	19.19 713	16.92 707	15.89 709	7.80 694	7.57 697	13.37 711	10.80 702	15.40 709	14.87 707	15.95 710	14.81 710	15.67 709	15.97 712	18.96 716	16.72 710	19.47 716	18.10 718	19.45 717	19.06 718

DLNR_Zeroshot_test	10.48 701	2.27 690	19.78 714	120.28 719	13.29 708	0.06 11	0.13 168	0.24 415	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.13 583	0.04 24	0.06 178	0.04 49	52.68 720	0.04 48

DLNR-FE	10.51 702	2.29 691	19.85 715	120.28 719	13.21 707	0.06 11	0.13 168	0.24 415	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.09 90	0.13 583	0.04 24	0.06 178	0.04 49	53.18 721	0.04 48

MEDIAN_ROB	20.38 711	24.05 718	23.36 716	21.18 709	21.62 712	10.51 698	8.17 698	17.68 712	15.46 712	20.04 713	19.65 709	20.30 711	20.16 711	21.17 710	21.03 713	23.81 718	21.77 718	24.98 719	23.75 719	25.01 718	23.94 719

AVERAGE_ROB	24.89 719	29.12 719	27.98 717	24.83 717	24.59 719	17.82 705	11.61 699	21.45 713	19.91 713	25.04 721	24.38 719	25.06 721	25.31 721	24.69 720	22.86 714	29.74 719	27.09 719	28.97 721	27.94 721	30.07 719	29.35 720

test_example2	97.69 720	92.93 720	45.57 718	96.02 718	109.84 721	88.44 720	93.70 722	25.54 722	94.63 722	130.46 723	126.87 722	58.93 722	75.48 722	87.99 721	77.94 722	150.16 722	221.11 722	76.29 722	98.21 722	108.42 722	95.33 721

coex-ft	3.24 688	0.35 652	57.83 719	0.18 371	0.13 552	0.27 593	0.23 577	0.28 489	0.72 661	1.89 692	0.70 657	0.43 629	0.47 651	0.29 596	0.43 653	0.09 463	0.09 542	0.12 570	0.09 492	0.14 595	0.14 596

EDNetEfficientorigin	7.92 695	0.32 649	152.98 720	0.20 506	0.10 438	0.22 539	0.17 418	0.23 389	0.60 641	0.73 664	0.67 652	0.41 625	0.51 656	0.24 569	0.41 650	0.08 405	0.07 476	0.09 470	0.07 371	0.12 562	0.11 544

GS-Stereo							0.14 237	0.11 51	0.12 130	0.08 119	0.10 185	0.05 4	0.04 1	0.11 182	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.05 185

FSD					0.23 641	0.25 572	0.25 604	0.27 464	0.26 462	0.25 555	0.26 483	0.26 526	0.26 579	0.27 580	0.24 567	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648

ccccc		285.89 721		366.70 721	366.78 722	118.88 722		113.97 723		125.77 722		120.54 723		252.62 723		382.79 723	352.84 723	254.30 723	222.62 723	426.61 723

Low-res two-view benchmark