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

VeloStereo	0.09 176	0.04 1	0.12 303	0.14 66	0.11 537	0.07 40	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.11 586	0.13 624

flow	0.09 176	0.04 1	0.12 303	0.14 66	0.11 537	0.07 40	0.06 1	0.08 13	0.06 8	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.11 586	0.13 624

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.06 1	0.14 157	0.11 114	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

S2M2_L	0.09 176	0.08 365	0.11 250	0.13 18	0.10 478	0.08 85	0.06 1	0.10 34	0.10 79	0.10 239	0.10 209	0.09 239	0.09 279	0.11 202	0.11 287	0.13 628	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.10 564	0.08 478
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.25w_new	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.07 5	0.12 90	0.11 114	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

3.25w	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.07 5	0.12 90	0.11 114	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.06 31	0.11 263	0.07 5	0.14 157	0.12 157	0.09 189	0.10 209	0.07 131	0.09 279	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

BEATNet_4x	0.12 392	0.09 450	0.15 436	0.18 400	0.07 133	0.15 444	0.07 5	0.23 430	0.19 383	0.16 444	0.19 424	0.19 478	0.14 466	0.17 493	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.07 403

over v1	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.05 2	0.08 85	0.08 9	0.10 34	0.05 3	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.10 319	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

over-8	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.05 2	0.08 85	0.08 9	0.13 123	0.05 3	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.09 279	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

over-9	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.05 2	0.08 85	0.08 9	0.13 123	0.06 8	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.09 279	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

CAR	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.08 9	0.12 90	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.06 31	0.07 40	0.08 9	0.12 90	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.06 31	0.06 15	0.08 9	0.12 90	0.07 18	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

asd	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.08 85	0.08 9	0.11 63	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 365	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.14 157	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 365	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.14 157	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 365	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.14 157	0.08 25	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.07 40	0.08 9	0.11 63	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.13 18	0.06 31	0.08 85	0.08 9	0.18 306	0.13 201	0.08 136	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.08 26	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.08 9	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.08 26	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

GCST	0.37 684	0.42 704	0.27 617	1.03 730	0.39 705	0.18 516	0.08 9	0.21 381	0.18 354	0.28 626	0.25 515	0.15 413	0.12 397	0.16 453	0.14 450	0.64 726	0.43 720	0.75 722	0.65 725	0.64 719	0.46 717

DN-CSS_ROB	0.13 423	0.13 592	0.17 505	0.18 400	0.10 478	0.16 475	0.08 9	0.22 408	0.19 383	0.17 458	0.23 476	0.13 366	0.13 433	0.13 362	0.14 450	0.05 49	0.05 253	0.10 560	0.10 574	0.08 463	0.06 312

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.19 479	0.07 133	0.10 209	0.09 25	0.12 90	0.10 79	0.09 189	0.09 173	0.07 131	0.08 237	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.06 438	0.10 560	0.08 486	0.07 390	0.05 196

over-6	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.17 307	0.05 2	0.10 209	0.09 25	0.17 274	0.11 114	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.09 279	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.05 167	0.05 196

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 250	0.13 18	0.06 31	0.08 85	0.09 25	0.12 90	0.08 25	0.05 2	0.06 21	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196

BStereo	0.08 82	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.08 230	0.08 85	0.09 25	0.15 197	0.16 296	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.07 403	0.04 46	0.05 196

Anonymus123	0.09 176	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.08 230	0.11 263	0.09 25	0.18 306	0.16 296	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.07 403	0.04 46	0.05 196

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.09 25	0.14 157	0.12 157	0.05 2	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

S2M2_XL	0.08 82	0.06 114	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.09 148	0.09 25	0.07 7	0.07 18	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.06 312
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.09 25	0.10 34	0.15 260	0.08 136	0.10 209	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 53

3.75w	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.07 40	0.09 25	0.16 236	0.10 79	0.07 76	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.09 25	0.13 123	0.09 54	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 53

LGtest1	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.09 25	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 42	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

DCVSM-stereo	0.15 497	0.09 450	0.16 480	0.16 219	0.10 478	0.15 444	0.09 25	0.20 359	0.24 468	0.20 529	0.24 488	0.26 571	0.15 486	0.19 539	0.14 450	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.08 486	0.10 564	0.12 607

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.04 1	0.09 25	0.10 34	0.09 54	0.06 24	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.06 1	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

LL-Strereo2	0.11 305	0.10 519	0.16 480	0.18 400	0.08 230	0.15 444	0.09 25	0.17 274	0.14 231	0.14 389	0.11 263	0.09 239	0.07 178	0.16 453	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.11 591	0.07 403	0.06 300	0.05 196

DIP-Stereo	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.09 25	0.16 236	0.16 296	0.12 322	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.16 453	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.07 403
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
depth_test_26	0.08 82	0.04 1	0.12 303	0.13 18	0.07 133	0.08 85	0.10 40	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.07 61	0.08 192	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.06 300	0.07 403

monster-pro	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.09 24	0.14 231	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.07 178	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

aanet-new-16k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.13 123	0.13 201	0.08 136	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

aanet-new-14k	0.08 82	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.07 133	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.15 260	0.06 24	0.08 132	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

RT-Monster	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.08 230	0.12 322	0.10 40	0.17 274	0.19 383	0.14 389	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.06 1	0.07 18	0.06 24	0.05 7	0.09 239	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 167	0.05 196

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.06 1	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.08 192	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

PSi22	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.08 85	0.10 40	0.14 157	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.10 274	0.06 71	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.04 53

LACA2	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.10 40	0.11 63	0.11 114	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 237	0.09 61	0.07 1	0.07 358	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.04 53

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 18	0.06 31	0.09 148	0.10 40	0.15 197	0.12 157	0.06 24	0.05 7	0.04 1	0.05 18	0.08 26	0.10 200	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

VMStereo-Base	0.09 176	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.10 40	0.16 236	0.13 201	0.10 239	0.16 359	0.10 274	0.09 279	0.11 202	0.10 200	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 117	0.11 1	0.05 2	0.10 209	0.10 40	0.14 157	0.09 54	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.07 6	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.05 167	0.04 53
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.10 40	0.11 63	0.11 114	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

MonStereo	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

asda	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.06 15	0.10 40	0.16 236	0.11 114	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

qwe	0.08 82	0.08 365	0.07 10	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.18 306	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 450	0.08 40	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.11 114	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 450	0.08 40	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.11 114	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.04 46	0.03 1

2w_stereo	0.08 82	0.08 365	0.09 117	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.10 40	0.20 359	0.15 260	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.06 1	0.10 200	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 82	0.06 114	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.14 157	0.15 260	0.07 76	0.08 132	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 53

monsterstereo	0.08 82	0.06 114	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.08 85	0.10 40	0.16 236	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.08 26	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

111111	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.17 307	0.06 31	0.05 4	0.10 40	0.11 63	0.10 79	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.07 390	0.06 312

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.10 40	0.08 13	0.06 8	0.06 24	0.04 1	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

MonSter	0.07 6	0.06 114	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.08 85	0.10 40	0.15 197	0.15 260	0.05 2	0.06 21	0.05 4	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.05 4	0.10 40	0.11 63	0.11 114	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

rvit_stereo_0075_2	0.17 547	0.12 565	0.25 606	0.23 631	0.16 650	0.13 369	0.10 40	0.30 566	0.27 520	0.20 529	0.28 557	0.22 522	0.15 486	0.18 514	0.13 406	0.16 670	0.10 609	0.17 666	0.10 574	0.10 564	0.10 559

Pointernet	0.09 176	0.05 35	0.10 180	0.16 219	0.08 230	0.13 369	0.10 40	0.15 197	0.18 354	0.09 189	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.05 196

trnet	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.12 7	0.05 2	0.12 322	0.10 40	0.13 123	0.10 79	0.08 136	0.13 310	0.09 239	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.05 196

raftrobust	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.09 148	0.10 40	0.18 306	0.16 296	0.10 239	0.09 173	0.12 334	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

RALAANet	0.11 305	0.08 365	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.10 40	0.20 359	0.16 296	0.14 389	0.13 310	0.16 434	0.09 279	0.12 299	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.04 53

CFNet	0.15 497	0.11 546	0.17 505	0.17 307	0.08 230	0.19 540	0.10 40	0.29 553	0.26 507	0.19 507	0.24 488	0.24 548	0.18 547	0.18 514	0.15 488	0.08 442	0.06 438	0.09 511	0.10 574	0.08 463	0.07 403

UCFNet_RVC	0.15 497	0.08 365	0.13 351	0.11 1	0.10 478	0.20 560	0.10 40	0.24 456	0.23 456	0.17 458	0.21 453	0.24 548	0.15 486	0.18 514	0.15 488	0.12 609	0.07 513	0.11 591	0.13 641	0.11 586	0.10 559

HITNet	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.14 66	0.06 31	0.12 322	0.10 40	0.18 306	0.18 354	0.13 358	0.17 379	0.15 413	0.11 362	0.15 424	0.14 450	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.06 300	0.05 196
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
GREATEN-IGEV_RVC	0.09 176	0.08 365	0.08 40	0.21 585	0.09 359	0.08 85	0.11 75	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.11 263	0.05 4	0.06 71	0.14 401	0.11 287	0.05 49	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

SE	0.10 257	0.10 519	0.08 40	0.19 479	0.09 359	0.11 263	0.11 75	0.16 236	0.11 114	0.10 239	0.17 379	0.09 239	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.04 53

HLF11	0.11 305	0.05 35	0.13 351	0.12 7	0.08 230	0.15 444	0.11 75	0.22 408	0.10 79	0.12 322	0.24 488	0.11 308	0.12 397	0.14 401	0.13 406	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.08 463	0.08 478

TestStereo_HL3	0.11 305	0.06 114	0.16 480	0.13 18	0.07 133	0.12 322	0.11 75	0.20 359	0.09 54	0.15 414	0.31 583	0.13 366	0.12 397	0.16 453	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.07 403

aanet-new-32k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.06 31	0.10 209	0.11 75	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

aanet-new-30k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.06 31	0.10 209	0.11 75	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

aanet-new-22k	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.06 31	0.08 85	0.11 75	0.14 157	0.12 157	0.09 189	0.09 173	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

aanet-new-8k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.19 479	0.07 133	0.09 148	0.11 75	0.17 274	0.15 260	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 117	0.12 7	0.05 2	0.06 15	0.11 75	0.06 1	0.06 8	0.06 24	0.06 21	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.09 99	0.07 358	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

LACA3	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.09 148	0.11 75	0.08 13	0.09 54	0.08 136	0.06 21	0.07 131	0.07 178	0.08 26	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

LACA1	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 148	0.11 75	0.10 34	0.07 18	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 237	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.04 53

DispViT+	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.05 4	0.11 75	0.18 306	0.16 296	0.09 189	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 82	0.04 1	0.11 250	0.14 66	0.07 133	0.11 263	0.11 75	0.12 90	0.07 18	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

BridgeDepth	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.10 34	0.06 8	0.04 1	0.07 61	0.10 274	0.09 279	0.08 26	0.08 26	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	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
252Zero-FE	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.07 133	0.13 369	0.11 75	0.13 123	0.14 231	0.07 76	0.05 7	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 35	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.10 34	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.07 131	0.07 178	0.09 61	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AdaDepth	0.07 6	0.06 114	0.07 10	0.18 400	0.06 31	0.11 263	0.11 75	0.10 34	0.08 25	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.04 6	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

3w_stereo	0.08 82	0.09 450	0.10 180	0.17 307	0.07 133	0.08 85	0.11 75	0.20 359	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.05 4	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.09 24	0.04 2	0.06 24	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 40	0.17 307	0.05 2	0.07 40	0.11 75	0.09 24	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.17 307	0.05 2	0.07 40	0.11 75	0.08 13	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196

Reg-Stereo(zero)	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.16 219	0.06 31	0.12 322	0.11 75	0.15 197	0.11 114	0.12 322	0.09 173	0.10 274	0.08 237	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 625	0.17 505	0.11 1	0.05 2	0.06 15	0.11 75	0.08 13	0.08 25	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.04 53

AIO-test2	0.10 257	0.08 365	0.10 180	0.23 631	0.09 359	0.11 263	0.11 75	0.23 430	0.24 468	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.09 533	0.05 167	0.05 196

castereo++	0.08 82	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.05 2	0.14 419	0.11 75	0.11 63	0.15 260	0.07 76	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

AIO-Stereo	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.06 31	0.09 148	0.11 75	0.16 236	0.09 54	0.09 189	0.08 132	0.07 131	0.05 18	0.11 202	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

MaDis-Stereo	0.09 176	0.09 450	0.08 40	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.11 75	0.16 236	0.16 296	0.09 189	0.11 263	0.06 42	0.06 71	0.09 61	0.13 406	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.05 202	0.05 167	0.04 53

UniTT-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.08 230	0.13 369	0.11 75	0.12 90	0.11 114	0.10 239	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.07 358	0.06 438	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.05 196

CASnet	0.09 176	0.09 450	0.09 117	0.19 479	0.06 31	0.07 40	0.11 75	0.18 306	0.14 231	0.11 282	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.10 560	0.08 486	0.06 300	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.13 18	0.07 133	0.14 419	0.11 75	0.15 197	0.15 260	0.09 189	0.09 173	0.12 334	0.09 279	0.15 424	0.10 200	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Patchmatch Stereo++	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403
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
ROB_FTStereo	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

HUI-Stereo	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

DeepStereo_RVC	0.11 305	0.08 365	0.17 505	0.18 400	0.08 230	0.08 85	0.11 75	0.17 274	0.12 157	0.13 358	0.15 342	0.12 334	0.12 397	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.08 478

iRAFT	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

RAFT-IKP	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.11 75	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

raft+_RVC	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.11 75	0.24 456	0.20 408	0.12 322	0.15 342	0.12 334	0.08 237	0.12 299	0.13 406	0.07 358	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

AdaStereo	0.15 497	0.11 546	0.16 480	0.19 479	0.09 359	0.21 572	0.11 75	0.33 603	0.28 536	0.21 546	0.23 476	0.21 504	0.13 433	0.19 539	0.15 488	0.13 628	0.05 253	0.10 560	0.07 403	0.09 528	0.07 403
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.
CBMV	0.20 584	0.15 614	0.18 539	0.18 400	0.10 478	0.20 560	0.11 75	0.30 566	0.31 560	0.29 636	0.31 583	0.31 622	0.23 599	0.28 635	0.19 553	0.13 628	0.15 670	0.17 666	0.16 669	0.10 564	0.10 559
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DNSM	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.08 192	0.05 18	0.19 539	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.14 639	0.12 607

anonymous	0.08 82	0.05 35	0.12 303	0.16 219	0.08 230	0.05 4	0.12 114	0.11 63	0.14 231	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.07 6	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

testmc14	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.08 13	0.08 25	0.07 76	0.09 173	0.06 42	0.05 18	0.07 6	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

ManiGeoR	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.12 322	0.12 114	0.24 456	0.14 231	0.13 358	0.14 325	0.12 334	0.09 279	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

HLf10	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.12 322	0.12 114	0.24 456	0.14 231	0.13 358	0.14 325	0.12 334	0.09 279	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

HLf8	0.11 305	0.05 35	0.13 351	0.11 1	0.08 230	0.15 444	0.12 114	0.22 408	0.16 296	0.13 358	0.17 379	0.12 334	0.10 319	0.14 401	0.13 406	0.09 504	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.08 463	0.08 478

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.06 1	0.15 123	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.10 34	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.05 4	0.12 114	0.12 90	0.09 54	0.05 2	0.07 61	0.07 131	0.08 237	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

DNS	0.09 176	0.06 114	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.06 15	0.12 114	0.12 90	0.09 54	0.08 136	0.08 132	0.08 192	0.05 18	0.17 493	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.03 1	0.14 639	0.10 559

qqai	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.05 4	0.12 114	0.08 13	0.09 54	0.05 2	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196

TS12	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.21 585	0.07 133	0.12 322	0.12 114	0.11 63	0.09 54	0.10 239	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.09 61	0.12 365	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

DF	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.12 114	0.11 63	0.12 157	0.09 189	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.11 202	0.09 99	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

aanet-new-90k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.13 123	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.07 178	0.11 202	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.11 63	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.11 63	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.19 479	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.11 63	0.13 201	0.07 76	0.08 132	0.05 4	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.04 53

aanet-new-28k	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.09 54	0.09 189	0.08 132	0.08 192	0.06 71	0.12 299	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 224	0.07 10	0.16 219	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.09 54	0.06 24	0.09 173	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

aanet-new-24k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.17 307	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.10 34	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.07 178	0.09 61	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

aanet-new-12k	0.08 82	0.10 519	0.07 10	0.20 546	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.12 90	0.14 231	0.08 136	0.08 132	0.05 4	0.07 178	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.04 53

aanet-new	0.09 176	0.09 450	0.10 180	0.18 400	0.08 230	0.10 209	0.12 114	0.15 197	0.13 201	0.08 136	0.08 132	0.05 4	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 82	0.06 114	0.16 480	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.13 123	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.10 34	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.12 114	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 82	0.07 224	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.15 197	0.15 260	0.09 189	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.03 1	0.04 53

Foundation-i1c-attn	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.13 123	0.10 79	0.09 189	0.10 209	0.10 274	0.07 178	0.08 26	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

Foundation-i1b	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 148	0.12 114	0.13 123	0.10 79	0.09 189	0.10 209	0.10 274	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

DepthFocus	0.08 82	0.04 1	0.15 436	0.13 18	0.09 359	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.05 3	0.09 189	0.06 21	0.07 131	0.04 1	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.04 53

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.04 1	0.06 15	0.12 114	0.06 1	0.05 3	0.06 24	0.05 7	0.05 4	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.13 123	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

gcap_with_dpt	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.12 114	0.14 157	0.14 231	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.07 7	0.08 25	0.06 24	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

DStereoRT	0.17 547	0.07 224	0.12 303	0.19 479	0.09 359	0.13 369	0.12 114	0.28 532	0.23 456	0.12 322	0.20 434	0.11 308	0.10 319	0.15 424	0.14 450	0.06 170	0.05 253	1.02 732	0.09 533	0.05 167	0.04 53

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.05 4	0.12 114	0.12 90	0.09 54	0.07 76	0.07 61	0.04 1	0.04 1	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.05 196
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.09 148	0.12 114	0.12 90	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

LCMNet	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.10 34	0.12 157	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.11 202	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

Zero-FE251	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.12 322	0.12 114	0.11 63	0.10 79	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

GASTEREO	0.08 82	0.05 35	0.09 117	0.19 479	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.14 157	0.11 114	0.10 239	0.09 173	0.07 131	0.04 1	0.12 299	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

MSCF	0.08 82	0.05 35	0.09 117	0.19 479	0.08 230	0.07 40	0.12 114	0.14 157	0.11 114	0.10 239	0.09 173	0.07 131	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

DVStereo	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.12 114	0.14 157	0.16 296	0.11 282	0.11 263	0.09 239	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 224	0.08 40	0.16 219	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.06 21	0.09 239	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 59	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 82	0.04 1	0.09 117	0.13 18	0.06 31	0.09 148	0.12 114	0.14 157	0.10 79	0.06 24	0.09 173	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.09 24	0.10 79	0.06 24	0.04 1	0.05 4	0.05 18	0.08 26	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.14 66	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.09 24	0.08 25	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 26	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

SGD-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.12 322	0.12 114	0.11 63	0.12 157	0.07 76	0.09 173	0.09 239	0.09 279	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

G2L-Stereo	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.12 114	0.27 507	0.22 446	0.17 458	0.27 546	0.21 504	0.13 433	0.18 514	0.18 538	0.09 504	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.07 403

ISRNet	0.18 563	0.08 365	0.20 568	0.19 479	0.13 597	0.15 444	0.12 114	0.30 566	0.33 571	0.21 546	0.26 528	0.27 578	0.18 547	0.17 493	0.20 563	0.20 686	0.08 549	0.14 642	0.14 647	0.14 639	0.17 674

SCV	0.08 82	0.09 450	0.08 40	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.12 114	0.11 63	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.04 59	0.06 300	0.04 53

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.22 610	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.04 53

IGEV-RUCA	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.14 66	0.09 359	0.10 209	0.12 114	0.10 34	0.12 157	0.06 24	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

RSM++	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.11 63	0.11 114	0.08 136	0.06 21	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.03 1

RSM	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.07 133	0.08 85	0.12 114	0.12 90	0.10 79	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 202	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

test_for_model	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.12 114	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 35	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.07 40	0.12 114	0.10 34	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

MIF-Stereo (partial)	0.11 305	0.06 114	0.10 180	0.19 479	0.10 478	0.10 209	0.12 114	0.17 274	0.19 383	0.14 389	0.16 359	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.12 365	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.07 403

MIM_Stereo	0.10 257	0.07 224	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.12 114	0.20 359	0.14 231	0.13 358	0.14 325	0.09 239	0.05 18	0.12 299	0.08 26	0.05 49	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.08 85	0.12 114	0.13 123	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.07 133	0.11 263	0.12 114	0.11 63	0.16 296	0.06 24	0.05 7	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

iRaft-Stereo_5w	0.12 392	0.09 450	0.12 303	0.20 546	0.08 230	0.09 148	0.12 114	0.22 408	0.22 446	0.19 507	0.14 325	0.11 308	0.09 279	0.20 558	0.16 508	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.06 312

PFNet+	0.12 392	0.06 114	0.14 399	0.16 219	0.09 359	0.05 4	0.12 114	0.18 306	0.21 424	0.16 444	0.19 424	0.14 387	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.08 442	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.11 586

OMP-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.18 400	0.08 230	0.09 148	0.12 114	0.21 381	0.21 424	0.13 358	0.14 325	0.11 308	0.12 397	0.11 202	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

IIG-Stereo	0.11 305	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.12 114	0.22 408	0.18 354	0.14 389	0.17 379	0.12 334	0.13 433	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

PSM-softLoss	0.12 392	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.08 85	0.12 114	0.24 456	0.17 333	0.15 414	0.19 424	0.13 366	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.12 607

KMStereo	0.12 392	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.08 85	0.12 114	0.24 456	0.17 333	0.15 414	0.19 424	0.13 366	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.12 607

PSM-adaLoss	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.12 114	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

ROB_FTStereo_v2	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.12 114	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

SST-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.16 480	0.18 400	0.09 359	0.06 15	0.12 114	0.18 306	0.10 79	0.15 414	0.18 408	0.13 366	0.12 397	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.07 390	0.06 312

Pruner-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.12 303	0.17 307	0.09 359	0.06 15	0.12 114	0.18 306	0.17 333	0.14 389	0.19 424	0.13 366	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.08 478

iGMRVC	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.06 15	0.12 114	0.17 274	0.13 201	0.15 414	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

RAFT-RH_RVC	0.12 392	0.06 114	0.14 399	0.16 219	0.09 359	0.12 322	0.12 114	0.17 274	0.12 157	0.13 358	0.40 640	0.11 308	0.10 319	0.13 362	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.05 202	0.05 167	0.06 312

RAFT-345	0.11 305	0.07 224	0.16 480	0.17 307	0.08 230	0.08 85	0.12 114	0.16 236	0.10 79	0.11 282	0.34 610	0.09 239	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.04 46	0.05 196

CRE-IMP	0.11 305	0.09 450	0.16 480	0.19 479	0.09 359	0.10 209	0.12 114	0.18 306	0.10 79	0.14 389	0.14 325	0.14 387	0.13 433	0.12 299	0.12 365	0.07 358	0.04 24	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.08 478

CREStereo++_RVC	0.08 82	0.04 1	0.07 10	0.13 18	0.07 133	0.09 148	0.12 114	0.14 157	0.14 231	0.10 239	0.14 325	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.04 46	0.04 53
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-Stereo	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.17 307	0.09 359	0.15 444	0.12 114	0.21 381	0.10 79	0.10 239	0.14 325	0.07 131	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.04 53

CBMV_ROB	0.19 575	0.13 592	0.18 539	0.16 219	0.11 537	0.16 475	0.12 114	0.27 507	0.29 544	0.27 613	0.31 583	0.27 578	0.24 608	0.24 614	0.16 508	0.15 653	0.18 686	0.22 684	0.20 682	0.10 564	0.12 607

NOSS_ROB	0.19 575	0.13 592	0.18 539	0.16 219	0.12 571	0.16 475	0.12 114	0.30 566	0.33 571	0.20 529	0.22 471	0.27 578	0.24 608	0.21 576	0.16 508	0.16 670	0.18 686	0.23 685	0.21 684	0.13 621	0.13 624

FAST (zero-shot)	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.19 479	0.13 597	0.07 40	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.08 136	0.07 61	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.10 200	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.07 403	0.05 167	0.08 478

DF_test	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.08 230	0.04 1	0.13 190	0.09 24	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.06 1	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

small-0shot	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.14 66	0.07 133	0.06 15	0.13 190	0.09 24	0.08 25	0.05 2	0.10 209	0.06 42	0.06 71	0.06 1	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

SME	0.12 392	0.09 450	0.11 250	0.17 307	0.07 133	0.20 560	0.13 190	0.21 381	0.17 333	0.12 322	0.13 310	0.10 274	0.12 397	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.06 300	0.06 312

LGCAT	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.11 1	0.06 31	0.07 40	0.13 190	0.07 7	0.08 25	0.09 189	0.07 61	0.07 131	0.08 237	0.12 299	0.11 287	0.10 548	0.09 585	0.04 1	0.05 202	0.04 46	0.09 527

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.06 15	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.09 279	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.06 15	0.13 190	0.06 1	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.09 279	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

LiteMatch*	0.08 82	0.04 1	0.12 303	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.13 190	0.14 157	0.09 54	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 279	0.11 202	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 365	0.08 40	0.17 307	0.07 133	0.08 85	0.13 190	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.09 173	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

aanet-new-36k	0.08 82	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.12 90	0.14 231	0.08 136	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.17 307	0.05 2	0.08 85	0.13 190	0.12 90	0.13 201	0.09 189	0.08 132	0.07 131	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

aanet-new-10k	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.19 479	0.07 133	0.08 85	0.13 190	0.15 197	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.07 178	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 82	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.13 190	0.14 157	0.14 231	0.08 136	0.13 310	0.05 4	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 82	0.07 224	0.18 539	0.16 219	0.06 31	0.06 15	0.13 190	0.13 123	0.13 201	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 82	0.05 35	0.12 303	0.15 123	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.12 90	0.12 157	0.07 76	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

Foundation-i1a	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.13 369	0.13 190	0.12 90	0.10 79	0.11 282	0.11 263	0.11 308	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

Foundation-i1	0.09 176	0.04 1	0.10 180	0.14 66	0.06 31	0.10 209	0.13 190	0.16 236	0.15 260	0.10 239	0.10 209	0.11 308	0.07 178	0.07 6	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.05 196

GeoVLM	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

Hybrid-DGEV-2	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.18 400	0.09 359	0.09 148	0.13 190	0.29 553	0.30 550	0.11 282	0.12 285	0.10 274	0.13 433	0.12 299	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

MonSter++	0.08 82	0.04 1	0.10 180	0.13 18	0.06 31	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 196

CSFM-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.15 197	0.07 18	0.07 76	0.08 132	0.06 42	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 53

DLNR-FE	10.51 753	2.29 737	19.85 767	120.28 775	13.21 758	0.06 15	0.13 190	0.24 456	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.13 628	0.04 24	0.06 204	0.04 59	53.18 777	0.04 53

Select-FE	0.11 305	0.06 114	0.21 579	0.15 123	0.11 537	0.12 322	0.13 190	0.22 408	0.18 354	0.09 189	0.11 263	0.10 274	0.06 71	0.12 299	0.09 99	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.08 486	0.06 300	0.08 478

IGEV-FE	0.09 176	0.05 35	0.13 351	0.14 66	0.08 230	0.12 322	0.13 190	0.17 274	0.11 114	0.10 239	0.06 21	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

DDF-Stereo	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.10 478	0.05 4	0.13 190	0.09 24	0.14 231	0.06 24	0.06 21	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.08 463	0.05 196

DA	0.09 176	0.07 224	0.07 10	0.19 479	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53

zero-FE	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.10 478	0.05 4	0.13 190	0.09 24	0.14 231	0.07 76	0.06 21	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.08 463	0.05 196

GGEV	0.09 176	0.07 224	0.07 10	0.19 479	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.13 123	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.10 274	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53

water-stereo	0.09 176	0.06 114	0.08 40	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.13 190	0.15 197	0.13 201	0.11 282	0.12 285	0.09 239	0.10 319	0.07 6	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.04 46	0.04 53

depthmonostereo	0.09 176	0.06 114	0.09 117	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.13 190	0.14 157	0.15 260	0.10 239	0.10 209	0.09 239	0.11 362	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.03 1

DFGA-Net	0.13 423	0.11 546	0.19 563	0.18 400	0.10 478	0.13 369	0.13 190	0.23 430	0.25 493	0.16 444	0.16 359	0.13 366	0.12 397	0.17 493	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.05 167	0.05 196

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.04 1	0.13 190	0.10 34	0.10 79	0.05 2	0.11 263	0.07 131	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 40	0.13 18	0.05 2	0.09 148	0.13 190	0.06 1	0.09 54	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.07 6	0.07 1	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

HUF	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.13 123	0.13 201	0.07 76	0.07 61	0.09 239	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

AIO-test1	0.10 257	0.07 224	0.11 250	0.24 643	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.22 408	0.15 260	0.11 282	0.12 285	0.09 239	0.07 178	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.10 574	0.04 46	0.07 403

GIP-stereo	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.15 197	0.11 114	0.07 76	0.08 132	0.05 4	0.04 1	0.10 120	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.07 7	0.13 201	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

SMoEStereo_RVC	0.08 82	0.06 114	0.12 303	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.11 63	0.14 231	0.09 189	0.07 61	0.07 131	0.07 178	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

dual_stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.05 2	0.05 4	0.13 190	0.12 90	0.08 25	0.07 76	0.06 21	0.05 4	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

UGAM-zero	0.10 257	0.05 35	0.15 436	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.20 359	0.15 260	0.11 282	0.15 342	0.07 131	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

ACV-stereo	0.15 497	0.10 519	0.29 629	0.18 400	0.12 571	0.15 444	0.13 190	0.23 430	0.21 424	0.19 507	0.23 476	0.22 522	0.15 486	0.23 602	0.17 525	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.07 403

U	0.08 82	0.07 224	0.10 180	0.19 479	0.10 478	0.10 209	0.13 190	0.12 90	0.17 333	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.07 6	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.06 300	0.05 196

WCG-NET（raft）	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.13 190	0.15 197	0.12 157	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

gcap-zeroshot	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.12 322	0.13 190	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

IGEV++	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.10 209	0.13 190	0.10 34	0.10 79	0.08 136	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.13 362	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

GMStereo_Zeroshot	0.16 525	0.13 592	0.25 606	0.20 546	0.10 478	0.17 499	0.13 190	0.30 566	0.25 493	0.23 576	0.32 593	0.25 561	0.11 362	0.19 539	0.14 450	0.09 504	0.06 438	0.11 591	0.06 297	0.12 605	0.08 478

IGEV_Zeroshot_test	0.09 176	0.05 35	0.13 351	0.14 66	0.08 230	0.12 322	0.13 190	0.17 274	0.11 114	0.10 239	0.06 21	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

MSKI-zero shot	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.13 190	0.15 197	0.14 231	0.09 189	0.09 173	0.09 239	0.06 71	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

DLNR_Zeroshot_test	10.48 752	2.27 736	19.78 766	120.28 775	13.29 759	0.06 15	0.13 190	0.24 456	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.13 628	0.04 24	0.06 204	0.04 59	52.68 776	0.04 53

SQANet	0.24 631	0.24 675	0.31 638	0.31 688	0.19 676	0.27 639	0.13 190	0.30 566	0.33 571	0.25 601	0.37 622	0.31 622	0.22 593	0.27 626	0.23 600	0.15 653	0.10 609	0.21 680	0.16 669	0.22 683	0.16 665

testlalala	0.08 82	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.12 322	0.13 190	0.15 197	0.16 296	0.08 136	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.03 1	0.04 53

AEACV	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.14 66	0.13 597	0.14 419	0.13 190	0.15 197	0.09 54	0.07 76	0.09 173	0.07 131	0.08 237	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

SDNR	0.20 584	0.09 450	0.19 563	0.16 219	0.12 571	0.79 717	0.13 190	0.26 493	0.33 571	0.19 507	0.25 515	0.19 478	0.12 397	0.19 539	0.15 488	0.16 670	0.18 686	0.14 642	0.11 606	0.08 463	0.12 607

CAS	0.08 82	0.04 1	0.07 10	0.17 307	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.12 90	0.09 54	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.09 61	0.09 99	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.04 53

knoymous	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.14 66	0.07 133	0.15 444	0.13 190	0.20 359	0.14 231	0.11 282	0.17 379	0.13 366	0.09 279	0.14 401	0.11 287	0.09 504	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.07 403

Selective-RAFT	0.11 305	0.11 546	0.12 303	0.21 585	0.08 230	0.16 475	0.13 190	0.21 381	0.23 456	0.10 239	0.10 209	0.11 308	0.10 319	0.15 424	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

RCA-Stereo	0.09 176	0.06 114	0.09 117	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.13 190	0.18 306	0.14 231	0.10 239	0.11 263	0.08 192	0.07 178	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

HBP-ISP	0.18 563	0.13 592	0.17 505	0.15 123	0.11 537	0.08 85	0.13 190	0.28 532	0.30 550	0.22 561	0.33 600	0.21 504	0.25 616	0.23 602	0.18 538	0.15 653	0.17 684	0.21 680	0.17 676	0.10 564	0.09 527

DisPM	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.09 359	0.06 15	0.13 190	0.18 306	0.17 333	0.14 389	0.19 424	0.12 334	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.11 586

GLC_STEREO	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.18 400	0.07 133	0.08 85	0.13 190	0.16 236	0.24 468	0.12 322	0.13 310	0.12 334	0.08 237	0.18 514	0.12 365	0.06 170	0.08 549	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.05 196

TRStereo	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.16 219	0.12 571	0.10 209	0.13 190	0.18 306	0.19 383	0.09 189	0.09 173	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.04 46	0.04 53

HHNet	0.11 305	0.06 114	0.16 480	0.15 123	0.14 617	0.07 40	0.13 190	0.20 359	0.18 354	0.15 414	0.25 515	0.11 308	0.09 279	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.09 527

AAGNet	0.12 392	0.08 365	0.17 505	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.13 190	0.19 339	0.13 201	0.16 444	0.21 453	0.13 366	0.14 466	0.11 202	0.14 450	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.05 196

NF-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.12 607

OCTAStereo	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.11 586

NRIStereo	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.18 400	0.08 230	0.10 209	0.13 190	0.17 274	0.15 260	0.12 322	0.15 342	0.13 366	0.13 433	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.07 403

RAFT_R40	0.11 305	0.07 224	0.15 436	0.18 400	0.09 359	0.06 15	0.13 190	0.17 274	0.15 260	0.14 389	0.18 408	0.15 413	0.12 397	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.05 196

RE-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.11 586

TVStereo	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.10 209	0.13 190	0.23 430	0.19 383	0.12 322	0.17 379	0.12 334	0.12 397	0.11 202	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.11 586

AnonymousM	0.10 257	0.06 114	0.10 180	0.14 66	0.07 133	0.09 148	0.13 190	0.19 339	0.14 231	0.13 358	0.12 285	0.09 239	0.08 237	0.13 362	0.10 200	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.05 202	0.05 167	0.05 196

TANstereo	0.09 176	0.04 1	0.08 40	0.13 18	0.06 31	0.11 263	0.13 190	0.15 197	0.19 383	0.11 282	0.15 342	0.10 274	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

GES	0.14 456	0.08 365	0.16 480	0.15 123	0.10 478	0.13 369	0.13 190	0.28 532	0.26 507	0.17 458	0.24 488	0.19 478	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.09 527

CCAANet	0.15 497	0.06 114	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.17 499	0.13 190	0.31 583	0.25 493	0.16 444	0.32 593	0.18 467	0.18 547	0.17 493	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.09 533	0.06 300	0.09 527

FADNet_RVC	0.17 547	0.14 607	0.41 664	0.20 546	0.11 537	0.13 369	0.13 190	0.27 507	0.22 446	0.21 546	0.23 476	0.20 495	0.18 547	0.15 424	0.17 525	0.08 442	0.08 549	0.12 613	0.09 533	0.11 586	0.10 559

FADNet	0.21 599	0.23 672	0.37 657	0.18 400	0.17 662	0.25 618	0.13 190	0.32 589	0.32 566	0.23 576	0.25 515	0.27 578	0.21 586	0.19 539	0.16 508	0.13 628	0.15 670	0.12 613	0.15 664	0.17 673	0.18 678

iResNetv2_ROB	0.15 497	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.08 230	0.16 475	0.13 190	0.26 493	0.36 601	0.21 546	0.29 572	0.24 548	0.13 433	0.14 401	0.14 450	0.06 170	0.06 438	0.06 204	0.04 59	0.09 528	0.08 478

PWC_ROB	0.21 599	0.16 625	0.27 617	0.18 400	0.11 537	0.22 586	0.13 190	0.33 603	0.49 661	0.30 642	0.40 640	0.32 629	0.25 616	0.31 649	0.23 600	0.10 548	0.07 513	0.11 591	0.08 486	0.11 586	0.10 559

SMOE	0.10 257	0.08 365	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.13 369	0.14 267	0.19 339	0.13 201	0.12 322	0.13 310	0.12 334	0.09 279	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.06 300	0.04 53

Anonymus	0.09 176	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.15 197	0.10 79	0.07 76	0.06 21	0.07 131	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.06 312

PhaseNet	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.20 359	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.09 239	0.10 319	0.13 362	0.12 365	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

TestStereo_HLe17	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.21 381	0.15 260	0.11 282	0.14 325	0.11 308	0.09 279	0.13 362	0.13 406	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.06 312

TestStereo_HL2	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.12 7	0.08 230	0.13 369	0.14 267	0.20 359	0.18 354	0.13 358	0.21 453	0.12 334	0.11 362	0.13 362	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

GGDA	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.13 18	0.07 133	0.12 322	0.14 267	0.19 339	0.19 383	0.13 358	0.20 434	0.12 334	0.09 279	0.12 299	0.12 365	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.07 403

TestStereo-Hl	0.11 305	0.06 114	0.11 250	0.14 66	0.08 230	0.15 444	0.14 267	0.20 359	0.18 354	0.13 358	0.17 379	0.12 334	0.11 362	0.14 401	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.06 312

quiztm	0.08 82	0.08 365	0.08 40	0.18 400	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.14 157	0.13 201	0.07 76	0.07 61	0.05 4	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.03 1

PointNet	0.08 82	0.06 114	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.11 63	0.08 25	0.05 2	0.08 132	0.08 192	0.09 279	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 82	0.08 365	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.13 123	0.11 114	0.08 136	0.11 263	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.14 267	0.13 123	0.12 157	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 82	0.06 114	0.08 40	0.17 307	0.06 31	0.07 40	0.14 267	0.13 123	0.16 296	0.05 2	0.10 209	0.06 42	0.06 71	0.08 26	0.08 26	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.04 53

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 82	0.06 114	0.08 40	0.16 219	0.06 31	0.06 15	0.14 267	0.14 157	0.15 260	0.07 76	0.10 209	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

Hybrid-DGEV-03	0.11 305	0.06 114	0.09 117	0.18 400	0.08 230	0.16 475	0.14 267	0.15 197	0.14 231	0.13 358	0.17 379	0.12 334	0.09 279	0.13 362	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.04 53

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 40	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.07 7	0.10 79	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 71	0.07 6	0.09 99	0.04 6	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

GEAStereo	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.14 267	0.10 34	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.06 42	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

GSStereo	0.08 82	0.06 114	0.09 117	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.14 267	0.11 63	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.05 4	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

GS-Stereo							0.14 267	0.11 63	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.05 4	0.04 1	0.11 202	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

gasm-f	0.08 82	0.05 35	0.08 40	0.13 18	0.08 230	0.08 85	0.14 267	0.10 34	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

FlowAnything_test	0.11 305	0.08 365	0.14 399	0.15 123	0.09 359	0.08 85	0.14 267	0.20 359	0.11 114	0.10 239	0.09 173	0.12 334	0.12 397	0.13 362	0.11 287	0.09 504	0.06 438	0.09 511	0.09 533	0.06 300	0.09 527

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 114	0.09 117	0.13 18	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.10 34	0.09 54	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.05 18	0.10 120	0.07 1	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.13 18	0.09 359	0.09 148	0.14 267	0.22 408	0.11 114	0.20 529	0.17 379	0.14 387	0.10 319	0.16 453	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.08 486	0.07 390	0.06 312

CoSv	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.13 18	0.09 359	0.09 148	0.14 267	0.22 408	0.11 114	0.20 529	0.17 379	0.14 387	0.10 319	0.16 453	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.08 486	0.07 390	0.06 312

SCV_C0	0.08 82	0.07 224	0.08 40	0.16 219	0.10 478	0.08 85	0.14 267	0.11 63	0.13 201	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.11 202	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

AIO_rvc	0.07 6	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.14 267	0.09 24	0.08 25	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.04 1	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 114	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.10 34	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.05 18	0.08 26	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.03 1

castereo	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.18 354	0.08 136	0.10 209	0.11 308	0.08 237	0.09 61	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

999	0.09 176	0.06 114	0.13 351	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.15 197	0.12 157	0.10 239	0.08 132	0.08 192	0.08 237	0.16 453	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.06 312

DDVS	0.16 525	0.10 519	0.22 589	0.16 219	0.12 571	0.15 444	0.14 267	0.25 479	0.19 383	0.18 491	0.30 578	0.27 578	0.13 433	0.20 558	0.16 508	0.09 504	0.06 438	0.09 511	0.07 403	0.11 586	0.11 586

rvit_stereo_0081_aga	0.12 392	0.09 450	0.15 436	0.18 400	0.10 478	0.14 419	0.14 267	0.14 157	0.19 383	0.10 239	0.18 408	0.16 434	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

WCG-NET	0.08 82	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.06 31	0.11 263	0.14 267	0.13 123	0.14 231	0.07 76	0.09 173	0.07 131	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.03 1

rvit_stereo_0081	0.11 305	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.24 468	0.11 282	0.13 310	0.14 387	0.09 279	0.11 202	0.12 365	0.10 548	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

model_zeroshot	0.10 257	0.05 35	0.12 303	0.15 123	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.20 359	0.14 231	0.11 282	0.10 209	0.12 334	0.07 178	0.12 299	0.11 287	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

GCAP-BAT	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.17 333	0.07 76	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

ITSA-stereo	0.16 525	0.11 546	0.14 399	0.19 479	0.08 230	0.13 369	0.14 267	0.30 566	0.49 661	0.17 458	0.18 408	0.22 522	0.15 486	0.17 493	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.09 527

rvit_stereo_0082	0.11 305	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.24 468	0.11 282	0.13 310	0.14 387	0.09 279	0.11 202	0.12 365	0.10 548	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

Occ-G	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.14 66	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.14 157	0.15 260	0.07 76	0.12 285	0.07 131	0.05 18	0.09 61	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.06 312

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 176	0.10 519	0.32 642	0.15 123	0.06 31	0.08 85	0.14 267	0.11 63	0.10 79	0.07 76	0.07 61	0.06 42	0.04 1	0.11 202	0.07 1	0.12 609	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.05 167	0.05 196

RAFT-Stereo-weight	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.19 339	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.04 53

DualNet (step1)	0.17 547	0.12 565	0.21 579	0.13 18	0.14 617	0.18 516	0.14 267	0.28 532	0.24 468	0.21 546	0.21 453	0.24 548	0.20 578	0.16 453	0.16 508	0.15 653	0.06 438	0.14 642	0.14 647	0.15 653	0.13 624

test_sample9	0.18 563	0.12 565	0.21 579	0.13 18	0.14 617	0.18 516	0.14 267	0.28 532	0.24 468	0.21 546	0.21 453	0.24 548	0.20 578	0.19 539	0.18 538	0.15 653	0.30 712	0.14 642	0.14 647	0.15 653	0.13 624

test_sample8	0.20 584	0.12 565	0.21 579	0.13 18	0.14 617	0.18 516	0.14 267	0.32 589	0.21 424	0.28 626	0.22 471	0.36 648	0.26 624	0.19 539	0.18 538	0.15 653	0.30 712	0.14 642	0.14 647	0.15 653	0.13 624

CAS++	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.14 66	0.10 478	0.13 369	0.14 267	0.24 456	0.14 231	0.11 282	0.09 173	0.11 308	0.07 178	0.14 401	0.09 99	0.11 583	0.09 585	0.09 511	0.07 403	0.07 390	0.08 478
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.08 82	0.05 35	0.11 250	0.20 546	0.07 133	0.10 209	0.14 267	0.12 90	0.08 25	0.07 76	0.08 132	0.07 131	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.04 53

MyStereo8	0.12 392	0.07 224	0.15 436	0.15 123	0.09 359	0.18 516	0.14 267	0.19 339	0.22 446	0.12 322	0.18 408	0.11 308	0.10 319	0.16 453	0.18 538	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.08 463	0.09 527

plain	0.11 305	0.09 450	0.10 180	0.19 479	0.09 359	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.13 201	0.13 358	0.15 342	0.09 239	0.12 397	0.13 362	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.06 312

EKT-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.16 219	0.10 478	0.13 369	0.14 267	0.19 339	0.21 424	0.11 282	0.08 132	0.13 366	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.07 403

PCWNet_CMD	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.14 267	0.29 553	0.36 601	0.14 389	0.20 434	0.21 504	0.13 433	0.17 493	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.07 403

CFNet_ucs	0.15 497	0.09 450	0.17 505	0.16 219	0.11 537	0.14 419	0.14 267	0.30 566	0.34 582	0.16 444	0.24 488	0.23 539	0.14 466	0.18 514	0.15 488	0.09 504	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.09 527

GCAPDPT-zeroshot	0.09 176	0.05 35	0.11 250	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.14 267	0.14 157	0.17 333	0.07 76	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.13 362	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

Any-RAFT	0.10 257	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.07 133	0.13 369	0.14 267	0.21 381	0.15 260	0.11 282	0.12 285	0.13 366	0.10 319	0.13 362	0.10 200	0.07 358	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

anonymousdsp2	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.19 339	0.23 456	0.13 358	0.14 325	0.12 334	0.09 279	0.14 401	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.06 312

iinet-f	0.17 547	0.07 224	0.46 671	0.14 66	0.10 478	0.21 572	0.14 267	0.27 507	0.23 456	0.22 561	0.25 515	0.21 504	0.16 507	0.18 514	0.22 589	0.09 504	0.07 513	0.07 324	0.06 297	0.09 528	0.10 559

CES	0.08 82	0.04 1	0.08 40	0.14 66	0.07 133	0.09 148	0.14 267	0.11 63	0.09 54	0.08 136	0.09 173	0.11 308	0.07 178	0.12 299	0.08 26	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.05 167	0.05 196

riskmin	0.11 305	0.06 114	0.13 351	0.14 66	0.08 230	0.14 419	0.14 267	0.18 306	0.15 260	0.12 322	0.15 342	0.17 452	0.11 362	0.14 401	0.12 365	0.09 504	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.08 463	0.08 478

MC-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.09 117	0.17 307	0.06 31	0.10 209	0.14 267	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.12 285	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

x	0.13 423	0.08 365	0.15 436	0.14 66	0.08 230	0.19 540	0.14 267	0.22 408	0.21 424	0.15 414	0.20 434	0.20 495	0.18 547	0.18 514	0.18 538	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.07 403

BUS	0.15 497	0.09 450	0.14 399	0.22 610	0.10 478	0.20 560	0.14 267	0.34 618	0.20 408	0.17 458	0.23 476	0.16 434	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.07 390	0.07 403

CRFU-Net	0.16 525	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.20 560	0.14 267	0.27 507	0.21 424	0.28 626	0.28 557	0.29 597	0.18 547	0.19 539	0.18 538	0.09 504	0.09 585	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.09 527

NINENet	0.16 525	0.10 519	0.16 480	0.17 307	0.11 537	0.20 560	0.14 267	0.41 670	0.37 607	0.18 491	0.21 453	0.16 434	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.08 549	0.10 560	0.07 403	0.10 564	0.09 527

IPLG	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.14 267	0.20 359	0.15 260	0.13 358	0.18 408	0.07 131	0.07 178	0.14 401	0.14 450	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

MIPNet	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.12 322	0.14 267	0.21 381	0.25 493	0.12 322	0.10 209	0.09 239	0.07 178	0.13 362	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

test-3	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.12 90	0.16 296	0.10 239	0.08 132	0.08 192	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.04 53

test_1	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.07 40	0.14 267	0.12 90	0.16 296	0.10 239	0.08 132	0.08 192	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.04 53

LCNet	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.14 267	0.21 381	0.15 260	0.12 322	0.15 342	0.16 434	0.11 362	0.12 299	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.14 642

STrans-v2	0.10 257	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.22 408	0.11 114	0.11 282	0.15 342	0.12 334	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

PSM-AAD	0.11 305	0.07 224	0.10 180	0.20 546	0.09 359	0.10 209	0.14 267	0.21 381	0.13 201	0.12 322	0.14 325	0.18 467	0.11 362	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.14 642

ASMatch	0.11 305	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.10 478	0.08 85	0.14 267	0.18 306	0.16 296	0.12 322	0.16 359	0.16 434	0.11 362	0.13 362	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.09 527

IRAFT_RVC	0.12 392	0.08 365	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.07 40	0.14 267	0.25 479	0.23 456	0.14 389	0.15 342	0.15 413	0.12 397	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.09 511	0.06 297	0.06 300	0.06 312

GMM-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.10 180	0.18 400	0.09 359	0.08 85	0.14 267	0.24 456	0.16 296	0.11 282	0.15 342	0.13 366	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.09 527

Prome-Stereo	0.11 305	0.07 224	0.11 250	0.18 400	0.09 359	0.12 322	0.14 267	0.23 430	0.13 201	0.13 358	0.16 359	0.13 366	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.10 559

rafts_anoy	0.11 305	0.06 114	0.10 180	0.17 307	0.08 230	0.10 209	0.14 267	0.18 306	0.14 231	0.13 358	0.13 310	0.12 334	0.11 362	0.11 202	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.09 511	0.11 606	0.07 390	0.06 312

sAnonymous2	0.13 423	0.12 565	0.25 606	0.20 546	0.12 571	0.18 516	0.14 267	0.27 507	0.21 424	0.11 282	0.12 285	0.13 366	0.08 237	0.11 202	0.11 287	0.09 504	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.15 653	0.10 559

CroCo_RVC	0.13 423	0.12 565	0.25 606	0.20 546	0.12 571	0.18 516	0.14 267	0.27 507	0.21 424	0.11 282	0.12 285	0.13 366	0.08 237	0.11 202	0.11 287	0.09 504	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.15 653	0.10 559

CFNet_pseudo	0.14 456	0.08 365	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.27 507	0.34 582	0.15 414	0.21 453	0.22 522	0.13 433	0.18 514	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.07 390	0.07 403

RALCasStereoNet	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.16 219	0.08 230	0.13 369	0.14 267	0.17 274	0.11 114	0.12 322	0.17 379	0.14 387	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.05 202	0.08 463	0.07 403

sCroCo_RVC	0.12 392	0.09 450	0.24 603	0.24 643	0.11 537	0.19 540	0.14 267	0.17 274	0.15 260	0.10 239	0.13 310	0.12 334	0.07 178	0.14 401	0.11 287	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.08 486	0.05 167	0.07 403

111	0.11 305	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.10 209	0.14 267	0.21 381	0.24 468	0.11 282	0.12 285	0.14 387	0.12 397	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.06 300	0.05 196

psmorigin	0.25 638	0.16 625	0.35 654	0.17 307	0.13 597	0.24 609	0.14 267	0.34 618	0.34 582	0.41 679	0.55 682	0.41 671	0.38 680	0.35 666	0.28 647	0.11 583	0.15 670	0.11 591	0.11 606	0.12 605	0.17 674

CREStereo	0.09 176	0.05 35	0.08 40	0.11 1	0.06 31	0.14 419	0.14 267	0.14 157	0.10 79	0.09 189	0.13 310	0.09 239	0.08 237	0.12 299	0.10 200	0.08 442	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.06 300	0.06 312
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 176	0.05 35	0.09 117	0.12 7	0.06 31	0.13 369	0.14 267	0.16 236	0.11 114	0.09 189	0.13 310	0.10 274	0.07 178	0.14 401	0.10 200	0.15 653	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.07 390	0.06 312

FADNet-RVC-Resample	0.17 547	0.12 565	0.32 642	0.22 610	0.12 571	0.19 540	0.14 267	0.25 479	0.24 468	0.24 588	0.27 546	0.20 495	0.15 486	0.17 493	0.16 508	0.07 358	0.08 549	0.12 613	0.10 574	0.09 528	0.11 586

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 607	0.21 664	0.25 606	0.26 660	0.11 537	0.24 609	0.14 267	0.39 662	0.24 468	0.32 656	0.36 619	0.30 607	0.21 586	0.19 539	0.22 589	0.17 675	0.14 665	0.21 680	0.16 669	0.13 621	0.12 607

R-Stereo Train	0.10 257	0.06 114	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.14 267	0.24 456	0.11 114	0.12 322	0.19 424	0.11 308	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.05 196

RAFT-Stereo	0.10 257	0.06 114	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.14 267	0.24 456	0.11 114	0.12 322	0.19 424	0.11 308	0.08 237	0.10 120	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.05 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 497	0.07 224	0.15 436	0.16 219	0.08 230	0.19 540	0.14 267	0.30 566	0.21 424	0.17 458	0.25 515	0.21 504	0.19 566	0.20 558	0.20 563	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.08 486	0.06 300	0.06 312

MSMDNet	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.14 267	0.29 553	0.36 601	0.14 389	0.20 434	0.21 504	0.13 433	0.18 514	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.07 403

ccs_rob	0.14 456	0.09 450	0.16 480	0.16 219	0.09 359	0.13 369	0.14 267	0.27 507	0.34 582	0.15 414	0.21 453	0.22 522	0.13 433	0.18 514	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.07 403

HSM	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.16 475	0.14 267	0.28 532	0.25 493	0.20 529	0.24 488	0.37 651	0.17 533	0.20 558	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.06 312

iResNet_ROB	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.15 123	0.07 133	0.19 540	0.14 267	0.26 493	0.32 566	0.23 576	0.26 528	0.23 539	0.16 507	0.15 424	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.08 463	0.08 478

GELT-Stereo	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.07 40	0.15 357	0.21 381	0.17 333	0.08 136	0.07 61	0.06 42	0.08 237	0.10 120	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.03 1

noway7	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.20 546	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.28 532	0.17 333	0.11 282	0.12 285	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.05 35	0.09 117	0.12 7	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.07 7	0.07 18	0.06 24	0.10 209	0.05 4	0.07 178	0.06 1	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

Weightmod	0.09 176	0.06 114	0.08 40	0.18 400	0.06 31	0.11 263	0.15 357	0.14 157	0.12 157	0.11 282	0.11 263	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.06 170	0.08 549	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 114	0.07 10	0.15 123	0.06 31	0.10 209	0.15 357	0.12 90	0.11 114	0.06 24	0.11 263	0.06 42	0.05 18	0.09 61	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.03 1	0.03 1

IGEV_i1	0.12 392	0.08 365	0.12 303	0.17 307	0.08 230	0.19 540	0.15 357	0.19 339	0.23 456	0.18 491	0.18 408	0.16 434	0.12 397	0.17 493	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

LiteMatch	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.13 123	0.08 25	0.06 24	0.07 61	0.06 42	0.16 507	0.10 120	0.14 450	0.07 358	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.06 300	0.06 312

Lsterematch	0.11 305	0.06 114	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.13 369	0.15 357	0.14 157	0.18 354	0.16 444	0.18 408	0.15 413	0.16 507	0.13 362	0.14 450	0.07 358	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.06 300	0.06 312

FE-Mocha	0.09 176	0.06 114	0.14 399	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.19 339	0.16 296	0.10 239	0.09 173	0.07 131	0.07 178	0.09 61	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

xyz-stereo	0.14 456	0.07 224	0.22 589	0.15 123	0.05 2	0.22 586	0.15 357	0.17 274	0.31 560	0.15 414	0.28 557	0.26 571	0.17 533	0.13 362	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

coex_refinement	0.14 456	0.07 224	0.12 303	0.17 307	0.10 478	0.16 475	0.15 357	0.27 507	0.29 544	0.18 491	0.21 453	0.22 522	0.17 533	0.16 453	0.19 553	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.09 528	0.08 478

tt45	0.09 176	0.06 114	0.11 250	0.15 123	0.07 133	0.12 322	0.15 357	0.13 123	0.12 157	0.09 189	0.06 21	0.08 192	0.06 71	0.13 362	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

mms	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.15 357	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.08 192	0.06 71	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.04 53

PAM_32	0.10 257	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.08 230	0.10 209	0.15 357	0.14 157	0.16 296	0.09 189	0.08 132	0.10 274	0.07 178	0.14 401	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

rvit_stereo_0083	0.12 392	0.08 365	0.17 505	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.15 197	0.26 507	0.11 282	0.14 325	0.13 366	0.10 319	0.12 299	0.13 406	0.10 548	0.08 549	0.09 511	0.07 403	0.07 390	0.06 312

rvit_stereo_0080	0.10 257	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.10 478	0.07 40	0.15 357	0.16 236	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.15 413	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.09 504	0.07 513	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.05 196

H2IRNET	0.10 257	0.09 450	0.10 180	0.18 400	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.14 157	0.21 424	0.10 239	0.10 209	0.10 274	0.11 362	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.06 300	0.05 196

MGS-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.12 303	0.16 219	0.08 230	0.09 148	0.15 357	0.12 90	0.12 157	0.07 76	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

AE-Stereo	0.10 257	0.08 365	0.11 250	0.19 479	0.09 359	0.10 209	0.15 357	0.14 157	0.20 408	0.09 189	0.15 342	0.12 334	0.08 237	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

ACVNet-DCA	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.24 456	0.16 296	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.07 403

xx1	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.16 236	0.18 354	0.09 189	0.09 173	0.16 434	0.16 507	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.07 403

1test111	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.24 456	0.16 296	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.15 424	0.16 508	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.07 403

cc1	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.16 236	0.18 354	0.09 189	0.09 173	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.07 1	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

11t1	0.12 392	0.07 224	0.14 399	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.15 357	0.19 339	0.15 260	0.15 414	0.15 342	0.17 452	0.16 507	0.15 424	0.13 406	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.08 463	0.07 403

ff7	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

IGEVStereo-DCA	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.10 478	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

ffff	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

rrr	0.09 176	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.10 478	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.15 260	0.10 239	0.06 21	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

11t	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

tt1	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.15 197	0.19 383	0.09 189	0.08 132	0.06 42	0.06 71	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

whm_eth	0.10 257	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.10 478	0.07 40	0.15 357	0.16 236	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.15 413	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.09 504	0.07 513	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.05 196

RAFT-Test	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.13 201	0.09 189	0.10 209	0.11 308	0.09 279	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

4D-IteraStereo	0.10 257	0.07 224	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.18 306	0.15 260	0.10 239	0.11 263	0.10 274	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.05 49	0.03 1	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.05 196

LoS_RVC	0.08 82	0.05 35	0.07 10	0.15 123	0.07 133	0.08 85	0.15 357	0.12 90	0.11 114	0.08 136	0.09 173	0.06 42	0.09 279	0.10 120	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.03 1	0.04 46	0.04 53

anonymousdsp	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.17 307	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

CBFPSM	0.15 497	0.07 224	0.27 617	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.15 357	0.22 408	0.23 456	0.20 529	0.27 546	0.23 539	0.16 507	0.16 453	0.19 553	0.06 170	0.06 438	0.06 204	0.07 403	0.07 390	0.07 403

ProNet	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.15 357	0.15 197	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.07 131	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.06 312

qqq	0.13 423	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.08 230	0.13 369	0.15 357	0.24 456	0.16 296	0.15 414	0.19 424	0.16 434	0.16 507	0.15 424	0.16 508	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.07 403

ccc-4	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

BSDual-CNN	0.15 497	0.09 450	0.14 399	0.22 610	0.10 478	0.15 444	0.15 357	0.34 618	0.20 408	0.17 458	0.23 476	0.25 561	0.16 507	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.07 390	0.07 403

hknet	0.15 497	0.11 546	0.14 399	0.22 610	0.11 537	0.15 444	0.15 357	0.34 618	0.26 507	0.17 458	0.23 476	0.22 522	0.18 547	0.17 493	0.13 406	0.07 358	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.07 390	0.07 403

IGEV-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.17 307	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.12 157	0.10 239	0.06 21	0.06 42	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.13 369	0.15 357	0.17 274	0.16 296	0.14 389	0.11 263	0.16 434	0.10 319	0.17 493	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

iRaft-Stereo_20w	0.09 176	0.05 35	0.13 351	0.14 66	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.19 339	0.11 114	0.11 282	0.08 132	0.08 192	0.05 18	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

IPLGR_C	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.12 322	0.15 357	0.17 274	0.15 260	0.14 389	0.11 263	0.16 434	0.10 319	0.16 453	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

AASNet	0.16 525	0.08 365	0.13 351	0.19 479	0.09 359	0.19 540	0.15 357	0.38 656	0.37 607	0.20 529	0.24 488	0.20 495	0.17 533	0.17 493	0.21 576	0.10 548	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.09 527

ACRE	0.11 305	0.08 365	0.15 436	0.17 307	0.08 230	0.13 369	0.15 357	0.17 274	0.14 231	0.14 389	0.11 263	0.16 434	0.10 319	0.16 453	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

AACVNet	0.16 525	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.10 478	0.18 516	0.15 357	0.24 456	0.25 493	0.27 613	0.27 546	0.28 588	0.18 547	0.19 539	0.17 525	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.07 403	0.10 564	0.09 527

GANet-ADL	0.13 423	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.10 478	0.19 540	0.15 357	0.30 566	0.21 424	0.13 358	0.18 408	0.19 478	0.13 433	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.08 478

CrosDoStereo	0.12 392	0.07 224	0.12 303	0.14 66	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.17 274	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

TransformOpticalFlow	0.10 257	0.08 365	0.13 351	0.18 400	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.19 339	0.16 296	0.12 322	0.16 359	0.11 308	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

FTStereo	0.12 392	0.07 224	0.14 399	0.18 400	0.09 359	0.07 40	0.15 357	0.22 408	0.18 354	0.12 322	0.24 488	0.11 308	0.13 433	0.13 362	0.14 450	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.06 300	0.10 559

KYRaft	0.12 392	0.07 224	0.10 180	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.15 357	0.23 430	0.12 157	0.13 358	0.16 359	0.20 495	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.06 300	0.15 656

DeepStereo_LL	0.12 392	0.07 224	0.12 303	0.14 66	0.09 359	0.12 322	0.15 357	0.17 274	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

DEmStereo	0.12 392	0.06 114	0.14 399	0.14 66	0.10 478	0.16 475	0.15 357	0.16 236	0.24 468	0.17 458	0.23 476	0.12 334	0.14 466	0.12 299	0.14 450	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

PFNet	0.12 392	0.06 114	0.17 505	0.18 400	0.08 230	0.09 148	0.15 357	0.26 493	0.20 408	0.16 444	0.16 359	0.14 387	0.12 397	0.13 362	0.11 287	0.06 170	0.04 24	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

pcwnet_v2	0.19 575	0.11 546	0.26 615	0.18 400	0.14 617	0.18 516	0.15 357	0.37 649	0.46 656	0.19 507	0.24 488	0.21 504	0.19 566	0.21 576	0.20 563	0.13 628	0.10 609	0.10 560	0.10 574	0.11 586	0.13 624

test_xeample3	0.09 176	0.07 224	0.12 303	0.16 219	0.09 359	0.11 263	0.15 357	0.16 236	0.14 231	0.10 239	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.06 312

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 176	0.06 114	0.10 180	0.17 307	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.17 274	0.15 260	0.10 239	0.10 209	0.08 192	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.03 1

AFF-stereo	0.09 176	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.18 306	0.10 79	0.10 239	0.11 263	0.09 239	0.10 319	0.12 299	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.07 403	0.04 46	0.04 53

EAI-Stereo	0.09 176	0.07 224	0.11 250	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.16 236	0.09 54	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.07 178	0.09 61	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.05 167	0.04 53

CFNet-RSSM	0.09 176	0.07 224	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.15 357	0.17 274	0.18 354	0.08 136	0.12 285	0.11 308	0.09 279	0.12 299	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.04 53

Gwc-CoAtRS	0.09 176	0.07 224	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.10 209	0.15 357	0.18 306	0.17 333	0.08 136	0.10 209	0.12 334	0.09 279	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.05 196

FADNet-RVC	0.21 599	0.20 658	0.40 662	0.21 585	0.16 650	0.21 572	0.15 357	0.27 507	0.27 520	0.26 606	0.32 593	0.26 571	0.21 586	0.22 594	0.19 553	0.12 609	0.13 654	0.12 613	0.14 647	0.13 621	0.18 678

SHD	0.26 650	0.15 614	0.31 638	0.24 643	0.18 672	0.23 600	0.15 357	0.39 662	0.72 712	0.32 656	0.42 659	0.36 648	0.29 645	0.33 658	0.30 663	0.13 628	0.11 624	0.14 642	0.13 641	0.16 666	0.20 686

HSM-Net_RVC	0.14 456	0.08 365	0.12 303	0.15 123	0.08 230	0.16 475	0.15 357	0.27 507	0.29 544	0.20 529	0.21 453	0.29 597	0.14 466	0.18 514	0.13 406	0.06 170	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.06 312
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 525	0.11 546	0.16 480	0.17 307	0.10 478	0.17 499	0.15 357	0.32 589	0.21 424	0.19 507	0.21 453	0.22 522	0.19 566	0.21 576	0.16 508	0.13 628	0.09 585	0.09 511	0.10 574	0.11 586	0.11 586

PWCDC_ROB	0.21 599	0.13 592	0.23 597	0.25 651	0.12 571	0.20 560	0.15 357	0.34 618	0.55 682	0.29 636	0.49 673	0.21 504	0.15 486	0.28 635	0.20 563	0.11 583	0.09 585	0.10 560	0.08 486	0.11 586	0.09 527

Weightmod_eth	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.18 400	0.07 133	0.11 263	0.16 425	0.13 123	0.11 114	0.09 189	0.09 173	0.10 274	0.07 178	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.07 513	0.06 204	0.07 403	0.04 46	0.03 1

AANet	0.31 674	0.20 658	1.05 724	0.16 219	0.13 597	0.23 600	0.16 425	0.30 566	0.64 701	0.60 701	0.53 679	0.46 683	0.39 681	0.23 602	0.33 678	0.12 609	0.10 609	0.11 591	0.10 574	0.13 621	0.12 607

Selective-IGEV-i16pc	0.13 423	0.06 114	0.13 351	0.15 123	0.11 537	0.38 681	0.16 425	0.23 430	0.17 333	0.11 282	0.15 342	0.09 239	0.07 178	0.13 362	0.10 200	0.10 548	0.08 549	0.06 204	0.07 403	0.09 528	0.10 559

Selective-IGEV-i16pb	0.14 456	0.08 365	0.17 505	0.15 123	0.11 537	0.41 688	0.16 425	0.29 553	0.24 468	0.11 282	0.21 453	0.10 274	0.07 178	0.17 493	0.12 365	0.10 548	0.07 513	0.06 204	0.08 486	0.09 528	0.10 559

Selective-IGEV-i1	0.13 423	0.07 224	0.12 303	0.20 546	0.08 230	0.18 516	0.16 425	0.23 430	0.30 550	0.17 458	0.17 379	0.17 452	0.10 319	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.06 312

WQFJX	0.10 257	0.07 224	0.09 117	0.21 585	0.09 359	0.12 322	0.16 425	0.19 339	0.18 354	0.12 322	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.12 299	0.10 200	0.07 358	0.07 513	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

NLSM3	0.09 176	0.07 224	0.08 40	0.20 546	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.18 306	0.17 333	0.06 24	0.08 132	0.08 192	0.09 279	0.09 61	0.11 287	0.04 6	0.04 24	0.06 204	0.07 403	0.03 1	0.04 53

NLSM1	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.13 369	0.16 425	0.21 381	0.16 296	0.11 282	0.10 209	0.07 131	0.10 319	0.10 120	0.11 287	0.07 358	0.08 549	0.08 420	0.07 403	0.05 167	0.05 196

HART	0.08 82	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.10 209	0.16 425	0.13 123	0.11 114	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.05 18	0.10 120	0.08 26	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53

FACV-RUCA	0.13 423	0.11 546	0.13 351	0.19 479	0.12 571	0.15 444	0.16 425	0.22 408	0.21 424	0.16 444	0.16 359	0.15 413	0.16 507	0.14 401	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.10 564	0.08 478

fffft	0.09 176	0.06 114	0.12 303	0.16 219	0.07 133	0.09 148	0.16 425	0.12 90	0.11 114	0.09 189	0.07 61	0.09 239	0.06 71	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.05 196
1: 1. 1
ours_stereo	0.09 176	0.07 224	0.09 117	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.11 63	0.12 157	0.08 136	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.12 299	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

tg	0.10 257	0.06 114	0.10 180	0.18 400	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.20 359	0.12 157	0.08 136	0.11 263	0.11 308	0.07 178	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.04 46	0.04 53

PAM	0.10 257	0.06 114	0.17 505	0.15 123	0.09 359	0.10 209	0.16 425	0.15 197	0.16 296	0.12 322	0.09 173	0.10 274	0.07 178	0.13 362	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.06 312

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 305	0.05 35	0.12 303	0.15 123	0.13 597	0.14 419	0.16 425	0.23 430	0.18 354	0.10 239	0.13 310	0.10 274	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.08 478

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.16 219	0.08 230	0.15 444	0.16 425	0.18 306	0.19 383	0.10 239	0.09 173	0.09 239	0.08 237	0.11 202	0.12 365	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.06 297	0.07 390	0.06 312

CoDeX	0.12 392	0.07 224	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.12 322	0.16 425	0.23 430	0.27 520	0.13 358	0.17 379	0.15 413	0.12 397	0.14 401	0.11 287	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

HH	0.09 176	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.15 197	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

HanStereo	0.09 176	0.06 114	0.13 351	0.17 307	0.08 230	0.11 263	0.16 425	0.15 197	0.10 79	0.08 136	0.10 209	0.08 192	0.07 178	0.10 120	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.05 167	0.04 53

GASNet	0.22 607	0.24 675	0.34 648	0.26 660	0.17 662	0.27 639	0.16 425	0.45 687	0.42 632	0.27 613	0.24 488	0.30 607	0.16 507	0.27 626	0.18 538	0.12 609	0.09 585	0.12 613	0.11 606	0.16 666	0.08 478

IER	0.14 456	0.08 365	0.13 351	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.16 425	0.26 493	0.27 520	0.18 491	0.26 528	0.17 452	0.20 578	0.17 493	0.14 450	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.07 403

UDGNet	0.14 456	0.13 592	0.17 505	0.18 400	0.10 478	0.12 322	0.16 425	0.21 381	0.27 520	0.20 529	0.20 434	0.17 452	0.13 433	0.16 453	0.14 450	0.10 548	0.06 438	0.09 511	0.07 403	0.07 390	0.07 403

IPLGR	0.11 305	0.09 450	0.17 505	0.18 400	0.08 230	0.13 369	0.16 425	0.21 381	0.24 468	0.12 322	0.12 285	0.11 308	0.09 279	0.13 362	0.12 365	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.04 53

ADLNet2	0.16 525	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.20 560	0.16 425	0.32 589	0.39 619	0.17 458	0.20 434	0.20 495	0.19 566	0.21 576	0.23 600	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.07 403	0.09 528	0.07 403

THIR-Stereo	0.12 392	0.07 224	0.11 250	0.15 123	0.08 230	0.14 419	0.16 425	0.18 306	0.25 493	0.17 458	0.24 488	0.13 366	0.13 433	0.12 299	0.14 450	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

GrayStereo	0.11 305	0.06 114	0.11 250	0.19 479	0.09 359	0.09 148	0.16 425	0.18 306	0.17 333	0.14 389	0.17 379	0.17 452	0.11 362	0.12 299	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.10 559

XX-TBD	0.09 176	0.06 114	0.07 10	0.14 66	0.07 133	0.13 369	0.16 425	0.14 157	0.14 231	0.11 282	0.12 285	0.09 239	0.08 237	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.06 300	0.05 196

GMStereo	0.13 423	0.15 614	0.14 399	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.16 425	0.20 359	0.25 493	0.17 458	0.17 379	0.11 308	0.11 362	0.16 453	0.13 406	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.06 312
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 423	0.07 224	0.15 436	0.17 307	0.09 359	0.15 444	0.16 425	0.28 532	0.27 520	0.14 389	0.18 408	0.12 334	0.13 433	0.14 401	0.11 287	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.06 312

FENet	0.13 423	0.08 365	0.13 351	0.16 219	0.08 230	0.15 444	0.16 425	0.23 430	0.23 456	0.17 458	0.24 488	0.16 434	0.13 433	0.14 401	0.15 488	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.08 478

PSMNet-RSSM	0.14 456	0.07 224	0.14 399	0.15 123	0.08 230	0.13 369	0.16 425	0.25 479	0.24 468	0.17 458	0.28 557	0.23 539	0.14 466	0.16 453	0.14 450	0.11 583	0.06 438	0.09 511	0.12 629	0.08 463	0.07 403

edge stereo	0.23 620	0.14 607	0.21 579	0.21 585	0.13 597	0.24 609	0.16 425	0.32 589	0.42 632	0.32 656	0.40 640	0.39 662	0.35 673	0.25 620	0.25 620	0.13 628	0.11 624	0.14 642	0.11 606	0.12 605	0.14 642

WCMA_ROB	0.24 631	0.11 546	0.24 603	0.17 307	0.14 617	0.34 666	0.16 425	0.33 603	0.33 571	0.39 672	0.54 681	0.40 668	0.35 673	0.35 666	0.26 633	0.12 609	0.12 640	0.12 613	0.11 606	0.14 639	0.14 642

pmcnn	0.15 497	0.07 224	0.20 568	0.15 123	0.07 133	0.21 572	0.16 425	0.25 479	0.26 507	0.21 546	0.33 600	0.29 597	0.19 566	0.18 514	0.17 525	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.04 59	0.07 390	0.06 312

monster_256*512	0.11 305	0.07 224	0.09 117	0.21 585	0.10 478	0.13 369	0.17 459	0.27 507	0.19 383	0.12 322	0.12 285	0.09 239	0.07 178	0.10 120	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

WQFJX1	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.22 610	0.09 359	0.12 322	0.17 459	0.18 306	0.18 354	0.10 239	0.10 209	0.07 131	0.10 319	0.11 202	0.10 200	0.07 358	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.05 196

MSAF-DinoV2	0.23 620	0.11 546	0.25 606	0.17 307	0.10 478	0.28 649	0.17 459	0.38 656	0.56 684	0.21 546	0.27 546	0.47 687	0.28 640	0.36 670	0.40 694	0.09 504	0.06 438	0.07 324	0.09 533	0.12 605	0.11 586

G2L-ROB	0.13 423	0.07 224	0.13 351	0.13 18	0.08 230	0.14 419	0.17 459	0.25 479	0.19 383	0.20 529	0.19 424	0.20 495	0.14 466	0.18 514	0.16 508	0.08 442	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.08 463	0.09 527

G2L-Stereo_test	0.14 456	0.07 224	0.11 250	0.13 18	0.08 230	0.12 322	0.17 459	0.31 583	0.28 536	0.21 546	0.23 476	0.20 495	0.16 507	0.17 493	0.19 553	0.07 358	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.07 390	0.07 403

LG-Stereo	0.08 82	0.08 365	0.10 180	0.18 400	0.07 133	0.10 209	0.17 459	0.11 63	0.08 25	0.06 24	0.08 132	0.06 42	0.07 178	0.09 61	0.09 99	0.04 6	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.04 46	0.04 53

fffy	0.09 176	0.08 365	0.10 180	0.16 219	0.07 133	0.13 369	0.17 459	0.13 123	0.12 157	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.09 279	0.13 362	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.05 196

rvit_0105_6	0.14 456	0.09 450	0.18 539	0.17 307	0.10 478	0.10 209	0.17 459	0.19 339	0.26 507	0.12 322	0.18 408	0.17 452	0.13 433	0.18 514	0.13 406	0.15 653	0.11 624	0.12 613	0.10 574	0.09 528	0.06 312

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 305	0.05 35	0.14 399	0.16 219	0.21 683	0.09 148	0.17 459	0.21 381	0.16 296	0.11 282	0.15 342	0.10 274	0.07 178	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.09 527

rvit_stereo_ft	0.12 392	0.07 224	0.13 351	0.19 479	0.10 478	0.12 322	0.17 459	0.16 236	0.16 296	0.13 358	0.13 310	0.15 413	0.10 319	0.14 401	0.13 406	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.06 312

test_sample7	0.16 525	0.10 519	0.16 480	0.14 66	0.12 571	0.16 475	0.17 459	0.28 532	0.24 468	0.21 546	0.21 453	0.24 548	0.20 578	0.16 453	0.16 508	0.12 609	0.06 438	0.10 560	0.09 533	0.11 586	0.10 559

test_sample3	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.14 66	0.09 359	0.20 560	0.17 459	0.27 507	0.18 354	0.17 458	0.22 471	0.19 478	0.15 486	0.17 493	0.14 450	0.09 504	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.09 528	0.08 478

test_sample1	0.13 423	0.07 224	0.14 399	0.14 66	0.08 230	0.19 540	0.17 459	0.20 359	0.15 260	0.14 389	0.22 471	0.18 467	0.16 507	0.17 493	0.15 488	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.08 478

SMFormer	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.17 525	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.07 403

tta	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.17 525	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.06 312

qqq1	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.12 365	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.06 312

fff1	0.14 456	0.07 224	0.18 539	0.14 66	0.08 230	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.27 520	0.19 507	0.20 434	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.12 365	0.08 442	0.05 253	0.05 53	0.05 202	0.06 300	0.06 312

MyStereo07	0.10 257	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.17 459	0.15 197	0.15 260	0.09 189	0.06 21	0.06 42	0.07 178	0.12 299	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

MyStereo04	0.13 423	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.17 459	0.29 553	0.38 613	0.17 458	0.14 325	0.16 434	0.11 362	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

ffm	0.12 392	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.15 197	0.19 383	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.10 120	0.08 26	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.06 312

ff1	0.13 423	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.15 197	0.19 383	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.15 424	0.22 589	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.06 300	0.06 312

mmx	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.26 507	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.15 424	0.22 589	0.08 442	0.06 438	0.09 511	0.08 486	0.08 463	0.08 478

xxx	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.16 219	0.09 359	0.17 499	0.17 459	0.27 507	0.26 507	0.15 414	0.26 528	0.19 478	0.13 433	0.15 424	0.22 589	0.08 442	0.06 438	0.09 511	0.08 486	0.08 463	0.08 478

CASS	0.14 456	0.12 565	0.12 303	0.23 631	0.09 359	0.15 444	0.17 459	0.19 339	0.20 408	0.17 458	0.18 408	0.15 413	0.15 486	0.15 424	0.14 450	0.09 504	0.06 438	0.10 560	0.08 486	0.09 528	0.07 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.11 537	0.11 263	0.17 459	0.18 306	0.17 333	0.11 282	0.18 408	0.11 308	0.10 319	0.15 424	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.05 167	0.05 196

anonymousa	0.13 423	0.07 224	0.14 399	0.18 400	0.09 359	0.13 369	0.17 459	0.20 359	0.29 544	0.15 414	0.24 488	0.16 434	0.14 466	0.14 401	0.14 450	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.09 533	0.05 167	0.07 403

DCANet-4	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.17 459	0.18 306	0.20 408	0.13 358	0.17 379	0.09 239	0.14 466	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

fff	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.21 424	0.13 358	0.17 379	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

ADStereo(finetuned)	0.10 257	0.06 114	0.13 351	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.20 408	0.13 358	0.18 408	0.10 274	0.12 397	0.12 299	0.12 365	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

psmg	0.14 456	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.10 478	0.15 444	0.17 459	0.29 553	0.20 408	0.17 458	0.21 453	0.25 561	0.16 507	0.16 453	0.14 450	0.08 442	0.07 513	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.07 403

DAS	0.15 497	0.08 365	0.18 539	0.19 479	0.10 478	0.19 540	0.17 459	0.28 532	0.30 550	0.18 491	0.26 528	0.21 504	0.16 507	0.16 453	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.07 403

SepStereo	0.15 497	0.08 365	0.18 539	0.19 479	0.10 478	0.19 540	0.17 459	0.28 532	0.30 550	0.18 491	0.26 528	0.21 504	0.16 507	0.26 624	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.07 403

DRaft	0.12 392	0.06 114	0.12 303	0.14 66	0.09 359	0.14 419	0.17 459	0.21 381	0.30 550	0.18 491	0.27 546	0.10 274	0.16 507	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

iRaftStereo_RVC	0.10 257	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.11 263	0.17 459	0.18 306	0.12 157	0.09 189	0.11 263	0.10 274	0.07 178	0.11 202	0.10 200	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.04 46	0.04 53

ADLNet	0.16 525	0.08 365	0.15 436	0.16 219	0.10 478	0.16 475	0.17 459	0.33 603	0.27 520	0.23 576	0.27 546	0.24 548	0.16 507	0.18 514	0.21 576	0.10 548	0.06 438	0.10 560	0.10 574	0.08 463	0.09 527

HCRNet	0.16 525	0.23 672	0.12 303	0.35 694	0.11 537	0.15 444	0.17 459	0.26 493	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.21 504	0.14 466	0.15 424	0.13 406	0.11 583	0.07 513	0.11 591	0.10 574	0.09 528	0.07 403

DCANet	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.16 219	0.06 31	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.20 408	0.13 358	0.18 408	0.10 274	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.05 196

csc	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.21 424	0.13 358	0.17 379	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

cscssc	0.10 257	0.06 114	0.12 303	0.15 123	0.07 133	0.09 148	0.17 459	0.16 236	0.21 424	0.13 358	0.17 379	0.10 274	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.04 46	0.05 196

ARAFT	0.12 392	0.08 365	0.18 539	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.17 459	0.20 359	0.13 201	0.12 322	0.13 310	0.14 387	0.12 397	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.10 560	0.09 533	0.06 300	0.04 53

EDNetEfficientorigin	7.92 746	0.32 695	152.98 776	0.20 546	0.10 478	0.22 586	0.17 459	0.23 430	0.60 692	0.73 710	0.67 698	0.41 671	0.51 707	0.24 614	0.41 696	0.08 442	0.07 513	0.09 511	0.07 403	0.12 605	0.11 586

ac_64	0.16 525	0.09 450	0.15 436	0.18 400	0.10 478	0.22 586	0.17 459	0.24 456	0.22 446	0.19 507	0.24 488	0.29 597	0.18 547	0.19 539	0.22 589	0.09 504	0.08 549	0.08 420	0.09 533	0.07 390	0.06 312

acv_ft	0.15 497	0.09 450	0.16 480	0.19 479	0.10 478	0.16 475	0.17 459	0.25 479	0.34 582	0.19 507	0.26 528	0.21 504	0.17 533	0.18 514	0.19 553	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.06 312

MFN_U_SF_RVC	0.33 677	0.22 668	0.58 688	0.31 688	0.15 636	0.36 675	0.17 459	0.54 704	0.46 656	0.47 691	0.56 684	0.58 698	0.39 681	0.36 670	0.38 691	0.15 653	0.15 670	0.18 675	0.21 684	0.16 666	0.16 665

DMCA	0.14 456	0.09 450	0.17 505	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.17 459	0.23 430	0.28 536	0.14 389	0.20 434	0.17 452	0.18 547	0.15 424	0.17 525	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.09 528	0.10 559

RTSC	0.23 620	0.13 592	0.30 635	0.21 585	0.13 597	0.29 653	0.17 459	0.36 640	0.68 707	0.27 613	0.34 610	0.30 607	0.22 593	0.32 654	0.31 669	0.10 548	0.08 549	0.09 511	0.10 574	0.13 621	0.14 642

PS-NSSS	0.20 584	0.21 664	0.23 597	0.20 546	0.10 478	0.19 540	0.17 459	0.36 640	0.26 507	0.27 613	0.34 610	0.27 578	0.24 608	0.20 558	0.20 563	0.15 653	0.12 640	0.17 666	0.14 647	0.10 564	0.09 527

MLCV	0.13 423	0.08 365	0.17 505	0.18 400	0.06 31	0.16 475	0.17 459	0.19 339	0.22 446	0.19 507	0.25 515	0.17 452	0.13 433	0.15 424	0.14 450	0.05 49	0.04 24	0.05 53	0.04 59	0.05 167	0.04 53

LE_ROB	0.50 702	0.07 224	0.14 399	0.15 123	0.08 230	0.26 630	0.17 459	0.23 430	1.71 741	4.68 747	0.67 698	0.46 683	0.47 702	0.21 576	0.30 663	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.06 312

DispFullNet	0.27 658	0.22 668	0.66 697	0.28 675	0.17 662	0.27 639	0.17 459	0.34 618	0.57 686	0.27 613	0.37 622	0.43 675	0.24 608	0.39 682	0.25 620	0.12 609	0.06 438	0.19 677	0.11 606	0.23 686	0.16 665

zzzzzzz1	0.11 305	0.07 224	0.14 399	0.21 585	0.10 478	0.13 369	0.18 509	0.22 408	0.20 408	0.13 358	0.12 285	0.08 192	0.08 237	0.13 362	0.10 200	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.05 196

DN	0.10 257	0.05 35	0.10 180	0.15 123	0.09 359	0.12 322	0.18 509	0.17 274	0.16 296	0.08 136	0.09 173	0.08 192	0.06 71	0.08 26	0.09 99	0.11 583	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.07 390	0.09 527

RT-IGEV	0.13 423	0.06 114	0.14 399	0.15 123	0.10 478	0.15 444	0.18 509	0.25 479	0.28 536	0.16 444	0.17 379	0.18 467	0.11 362	0.14 401	0.11 287	0.08 442	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.07 390	0.08 478

WQFJA1	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.20 546	0.09 359	0.12 322	0.18 509	0.18 306	0.18 354	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

NLMM	0.10 257	0.07 224	0.08 40	0.20 546	0.09 359	0.12 322	0.18 509	0.18 306	0.18 354	0.09 189	0.10 209	0.08 192	0.10 319	0.12 299	0.11 287	0.06 170	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.06 300	0.05 196

z-ln-s-r	0.18 563	0.10 519	0.41 664	0.19 479	0.08 230	0.18 516	0.18 509	0.23 430	0.34 582	0.19 507	0.41 651	0.22 522	0.17 533	0.20 558	0.25 620	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.06 312

MM-Stereo_test2	0.09 176	0.07 224	0.09 117	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.18 509	0.15 197	0.14 231	0.07 76	0.10 209	0.07 131	0.06 71	0.12 299	0.09 99	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.04 53

MM-Stereo_test1	0.10 257	0.07 224	0.09 117	0.18 400	0.07 133	0.12 322	0.18 509	0.21 381	0.20 408	0.09 189	0.11 263	0.08 192	0.06 71	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

RAStereo	0.10 257	0.09 450	0.08 40	0.20 546	0.08 230	0.13 369	0.18 509	0.16 236	0.17 333	0.10 239	0.12 285	0.05 4	0.06 71	0.09 61	0.08 26	0.07 358	0.05 253	0.07 324	0.05 202	0.05 167	0.04 53

test_sample5	0.14 456	0.08 365	0.14 399	0.16 219	0.08 230	0.18 516	0.18 509	0.25 479	0.17 333	0.17 458	0.28 557	0.18 467	0.15 486	0.16 453	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.08 478

test_sample4	0.14 456	0.08 365	0.15 436	0.15 123	0.08 230	0.19 540	0.18 509	0.26 493	0.18 354	0.17 458	0.26 528	0.18 467	0.15 486	0.17 493	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.09 528	0.08 478

test_sample2	0.13 423	0.07 224	0.12 303	0.14 66	0.08 230	0.16 475	0.18 509	0.21 381	0.16 296	0.14 389	0.21 453	0.20 495	0.15 486	0.15 424	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.08 478

MyStereo06	0.10 257	0.07 224	0.12 303	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.18 509	0.19 339	0.12 157	0.13 358	0.08 132	0.07 131	0.07 178	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

MyStereo05	0.13 423	0.07 224	0.10 180	0.17 307	0.09 359	0.13 369	0.18 509	0.28 532	0.35 596	0.17 458	0.14 325	0.15 413	0.11 362	0.15 424	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.06 300	0.06 312

mmm	0.14 456	0.08 365	0.18 539	0.17 307	0.09 359	0.17 499	0.18 509	0.21 381	0.16 296	0.16 444	0.23 476	0.21 504	0.16 507	0.16 453	0.17 525	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.07 403

DualNet	0.14 456	0.08 365	0.14 399	0.16 219	0.08 230	0.18 516	0.18 509	0.25 479	0.17 333	0.18 491	0.28 557	0.18 467	0.15 486	0.16 453	0.13 406	0.08 442	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.08 478

ACVNet-4b	0.39 686	0.53 707	0.56 683	0.45 704	0.24 691	0.46 692	0.18 509	0.50 695	0.64 701	0.42 681	0.45 666	0.60 699	0.27 631	0.34 661	0.24 612	0.33 705	0.14 665	0.48 710	0.42 712	0.31 704	0.27 699

LL-Strereo	0.13 423	0.10 519	0.12 303	0.20 546	0.10 478	0.11 263	0.18 509	0.33 603	0.25 493	0.16 444	0.16 359	0.14 387	0.14 466	0.19 539	0.11 287	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.04 46	0.05 196

gwcnet-sp	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.18 509	0.24 456	0.24 468	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.16 507	0.16 453	0.15 488	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

scenet	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.18 509	0.24 456	0.24 468	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.16 507	0.16 453	0.15 488	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

ssnet	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.18 400	0.09 359	0.16 475	0.18 509	0.24 456	0.24 468	0.19 507	0.24 488	0.15 413	0.16 507	0.16 453	0.15 488	0.08 442	0.07 513	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

CroCo-Stereo Lap2	0.09 176	0.09 450	0.08 40	0.22 610	0.09 359	0.09 148	0.18 509	0.16 236	0.12 157	0.09 189	0.10 209	0.05 4	0.05 18	0.08 26	0.08 26	0.06 170	0.06 438	0.07 324	0.05 202	0.06 300	0.05 196

CSP-Net	0.16 525	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.19 540	0.18 509	0.25 479	0.33 571	0.26 606	0.31 583	0.25 561	0.16 507	0.21 576	0.19 553	0.09 504	0.06 438	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.08 478

dd	0.15 497	0.17 635	0.17 505	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.18 509	0.22 408	0.26 507	0.23 576	0.20 434	0.21 504	0.10 319	0.21 576	0.17 525	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.08 463	0.07 403

SACVNet	0.19 575	0.12 565	0.15 436	0.17 307	0.13 597	0.22 586	0.18 509	0.31 583	0.31 560	0.24 588	0.31 583	0.30 607	0.23 599	0.23 602	0.17 525	0.11 583	0.08 549	0.10 560	0.10 574	0.12 605	0.14 642

CroCo-Stereo	0.09 176	0.08 365	0.08 40	0.22 610	0.09 359	0.09 148	0.18 509	0.16 236	0.12 157	0.07 76	0.07 61	0.08 192	0.06 71	0.08 26	0.07 1	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.04 59	0.05 167	0.04 53
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
GEStereo_RVC	0.17 547	0.12 565	0.16 480	0.22 610	0.11 537	0.19 540	0.18 509	0.32 589	0.49 661	0.20 529	0.25 515	0.17 452	0.13 433	0.21 576	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.09 528	0.08 478

Anonymous3	0.16 525	0.14 607	0.34 648	0.26 660	0.14 617	0.27 639	0.18 509	0.28 532	0.28 536	0.15 414	0.17 379	0.14 387	0.11 362	0.16 453	0.12 365	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.08 486	0.08 463	0.11 586

s12784h	0.10 257	0.06 114	0.08 40	0.15 123	0.05 2	0.16 475	0.18 509	0.16 236	0.15 260	0.10 239	0.11 263	0.11 308	0.11 362	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.04 59	0.04 46	0.04 53

222	0.16 525	0.07 224	0.15 436	0.14 66	0.08 230	0.25 618	0.18 509	0.30 566	0.21 424	0.18 491	0.29 572	0.17 452	0.16 507	0.16 453	0.44 702	0.10 548	0.05 253	0.07 324	0.06 297	0.08 463	0.08 478

xxxx	0.15 497	0.07 224	0.14 399	0.14 66	0.08 230	0.24 609	0.18 509	0.32 589	0.20 408	0.14 389	0.28 557	0.22 522	0.14 466	0.15 424	0.29 656	0.09 504	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.08 478

HGLStereo	0.17 547	0.09 450	0.19 563	0.17 307	0.12 571	0.18 516	0.18 509	0.31 583	0.33 571	0.22 561	0.33 600	0.24 548	0.18 547	0.20 558	0.21 576	0.10 548	0.09 585	0.07 324	0.07 403	0.09 528	0.10 559

GANet-RSSM	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.13 18	0.08 230	0.14 419	0.18 509	0.23 430	0.21 424	0.17 458	0.25 515	0.24 548	0.16 507	0.16 453	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

CFNet-ft	0.14 456	0.07 224	0.15 436	0.12 7	0.09 359	0.17 499	0.18 509	0.22 408	0.24 468	0.17 458	0.26 528	0.24 548	0.14 466	0.16 453	0.15 488	0.11 583	0.06 438	0.08 420	0.09 533	0.09 528	0.08 478

FAT-Stereo	0.21 599	0.13 592	0.22 589	0.21 585	0.12 571	0.18 516	0.18 509	0.35 633	0.40 623	0.28 626	0.37 622	0.33 635	0.33 667	0.21 576	0.20 563	0.09 504	0.11 624	0.10 560	0.09 533	0.11 586	0.14 642

DMCA-RVC	0.17 547	0.10 519	0.16 480	0.24 643	0.11 537	0.19 540	0.18 509	0.26 493	0.24 468	0.21 546	0.27 546	0.25 561	0.27 631	0.18 514	0.21 576	0.12 609	0.08 549	0.13 627	0.10 574	0.10 564	0.08 478

SuperB	0.20 584	0.10 519	0.57 685	0.16 219	0.09 359	0.19 540	0.18 509	0.25 479	0.51 671	0.27 613	0.39 637	0.17 452	0.22 593	0.22 594	0.21 576	0.08 442	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.12 605	0.11 586

ADCRef	0.20 584	0.12 565	0.43 669	0.20 546	0.12 571	0.23 600	0.18 509	0.32 589	0.37 607	0.26 606	0.33 600	0.18 467	0.23 599	0.25 620	0.26 633	0.07 358	0.06 438	0.09 511	0.09 533	0.08 463	0.09 527

TDLM	0.18 563	0.12 565	0.14 399	0.24 643	0.10 478	0.18 516	0.18 509	0.37 649	0.30 550	0.22 561	0.28 557	0.28 588	0.18 547	0.23 602	0.19 553	0.11 583	0.07 513	0.10 560	0.10 574	0.08 463	0.08 478

CFNet_RVC	0.14 456	0.07 224	0.15 436	0.12 7	0.09 359	0.17 499	0.18 509	0.22 408	0.24 468	0.17 458	0.26 528	0.24 548	0.14 466	0.16 453	0.15 488	0.11 583	0.06 438	0.08 420	0.09 533	0.09 528	0.08 478

CVANet_RVC	0.18 563	0.11 546	0.14 399	0.21 585	0.11 537	0.19 540	0.18 509	0.34 618	0.34 582	0.22 561	0.31 583	0.28 588	0.18 547	0.24 614	0.18 538	0.12 609	0.08 549	0.12 613	0.12 629	0.09 528	0.08 478

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 547	0.10 519	0.23 597	0.20 546	0.10 478	0.15 444	0.18 509	0.31 583	0.25 493	0.21 546	0.31 583	0.25 561	0.17 533	0.21 576	0.20 563	0.09 504	0.06 438	0.08 420	0.09 533	0.07 390	0.08 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 525	0.10 519	0.11 250	0.18 400	0.09 359	0.19 540	0.18 509	0.27 507	0.32 566	0.22 561	0.35 614	0.21 504	0.22 593	0.22 594	0.17 525	0.06 170	0.05 253	0.06 204	0.06 297	0.07 390	0.06 312

StereoDRNet-Refined	0.17 547	0.12 565	0.16 480	0.20 546	0.10 478	0.18 516	0.18 509	0.27 507	0.24 468	0.26 606	0.41 651	0.23 539	0.18 547	0.21 576	0.21 576	0.09 504	0.05 253	0.09 511	0.10 574	0.07 390	0.07 403
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 423	0.10 519	0.18 539	0.19 479	0.08 230	0.14 419	0.18 509	0.21 381	0.27 520	0.16 444	0.24 488	0.15 413	0.13 433	0.14 401	0.15 488	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.06 300	0.05 196

DISCO	0.20 584	0.09 450	0.22 589	0.17 307	0.10 478	0.25 618	0.18 509	0.28 532	0.45 647	0.23 576	0.32 593	0.34 640	0.26 624	0.29 642	0.29 656	0.08 442	0.06 438	0.07 324	0.07 403	0.09 528	0.10 559

DLCB_ROB	0.18 563	0.10 519	0.16 480	0.23 631	0.11 537	0.24 609	0.18 509	0.30 566	0.28 536	0.27 613	0.29 572	0.28 588	0.25 616	0.20 558	0.20 563	0.08 442	0.08 549	0.09 511	0.09 533	0.07 390	0.07 403

S	0.12 392	0.08 365	0.10 180	0.20 546	0.08 230	0.13 369	0.19 556	0.17 274	0.16 296	0.13 358	0.12 285	0.14 387	0.10 319	0.12 299	0.13 406	0.09 504	0.07 513	0.13 627	0.15 664	0.06 300	0.05 196

PStereo	0.20 584	0.22 668	0.20 568	0.18 400	0.10 478	0.13 369	0.19 556	0.28 532	0.38 613	0.20 529	0.14 325	0.28 588	0.32 663	0.24 614	0.32 674	0.18 676	0.13 654	0.16 662	0.11 606	0.13 621	0.12 607

DStereoO	0.25 638	0.18 649	0.19 563	0.20 546	0.15 636	0.22 586	0.19 556	0.33 603	0.42 632	0.30 642	0.22 471	0.33 635	0.28 640	0.42 693	0.28 647	0.47 715	0.12 640	0.31 703	0.11 606	0.17 673	0.12 607

NLCSM	0.11 305	0.09 450	0.09 117	0.23 631	0.11 537	0.12 322	0.19 556	0.19 339	0.19 383	0.12 322	0.11 263	0.07 131	0.09 279	0.11 202	0.10 200	0.08 442	0.08 549	0.07 324	0.07 403	0.06 300	0.05 196

MonStereo1	0.49 701	0.27 683	0.61 691	0.29 682	0.20 680	0.40 686	0.19 556	0.51 699	0.66 706	0.53 695	0.91 717	1.02 716	0.59 715	0.51 701	0.58 714	0.53 719	0.32 715	0.55 716	0.40 710	0.36 707	0.38 710

xyz-stereo-finetune2	0.11 305	0.07 224	0.13 351	0.13 18	0.07 133	0.11 263	0.19 556	0.17 274	0.12 157	0.15 414	0.15 342	0.17 452	0.13 433	0.13 362	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.06 312

xyz-stereo-finetune	0.11 305	0.08 365	0.13 351	0.14 66	0.06 31	0.10 209	0.19 556	0.18 306	0.19 383	0.12 322	0.14 325	0.15 413	0.11 362	0.13 362	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.05 202	0.04 46	0.05 196

MM-Stereo_test3	0.10 257	0.07 224	0.07 10	0.18 400	0.07 133	0.12 322	0.19 556	0.24 456	0.19 383	0.06 24	0.10 209	0.08 192	0.06 71	0.11 202	0.09 99	0.06 170	0.06 438	0.07 324	0.05 202	0.05 167	0.04 53

test_sample6	0.14 456	0.09 450	0.14 399	0.17 307	0.08 230	0.17 499	0.19 556	0.26 493	0.18 354	0.18 491	0.28 557	0.19 478	0.15 486	0.15 424	0.13 406	0.08 442	0.05 253	0.08 420	0.07 403	0.08 463	0.08 478

dad	0.18 563	0.20 658	0.21 579	0.17 307	0.11 537	0.20 560	0.19 556	0.21 381	0.28 536	0.30 642	0.24 488	0.30 607	0.13 433	0.19 539	0.17 525	0.18 676	0.09 585	0.11 591	0.09 533	0.11 586	0.07 403

LMCR-Stereo	0.15 497	0.08 365	0.14 399	0.21 585	0.09 359	0.18 516	0.19 556	0.28 532	0.19 383	0.24 588	0.24 488	0.23 539	0.17 533	0.20 558	0.17 525	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.10 564	0.09 527

psm_up	0.19 575	0.10 519	0.18 539	0.21 585	0.11 537	0.17 499	0.19 556	0.38 656	0.34 582	0.22 561	0.28 557	0.29 597	0.25 616	0.20 558	0.22 589	0.09 504	0.10 609	0.11 591	0.11 606	0.08 463	0.08 478

UNet	0.17 547	0.09 450	0.18 539	0.19 479	0.12 571	0.28 649	0.19 556	0.33 603	0.30 550	0.21 546	0.25 515	0.23 539	0.19 566	0.20 558	0.19 553	0.07 358	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.08 463	0.07 403

aanetorigin	0.22 607	0.17 635	0.57 685	0.18 400	0.10 478	0.16 475	0.19 556	0.20 359	0.33 571	0.49 692	0.48 672	0.30 607	0.28 640	0.21 576	0.24 612	0.08 442	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.10 564	0.09 527

cf-r	0.14 456	0.07 224	0.13 351	0.16 219	0.08 230	0.14 419	0.19 556	0.21 381	0.25 493	0.17 458	0.26 528	0.22 522	0.17 533	0.14 401	0.15 488	0.10 548	0.05 253	0.06 204	0.08 486	0.06 300	0.06 312

DSFCA	0.16 525	0.09 450	0.14 399	0.16 219	0.10 478	0.21 572	0.19 556	0.28 532	0.31 560	0.23 576	0.25 515	0.22 522	0.16 507	0.20 558	0.20 563	0.10 548	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.08 463	0.08 478

S-Stereo	0.21 599	0.12 565	0.25 606	0.21 585	0.13 597	0.21 572	0.19 556	0.33 603	0.45 647	0.23 576	0.36 619	0.28 588	0.29 645	0.20 558	0.23 600	0.09 504	0.12 640	0.10 560	0.10 574	0.13 621	0.14 642

stereogan	0.22 607	0.11 546	0.21 579	0.20 546	0.12 571	0.32 660	0.19 556	0.36 640	0.45 647	0.23 576	0.39 637	0.35 646	0.27 631	0.33 658	0.23 600	0.10 548	0.12 640	0.10 560	0.10 574	0.14 639	0.14 642

CC-Net-ROB	0.28 661	0.31 694	0.36 656	0.30 686	0.15 636	0.25 618	0.19 556	0.45 687	0.34 582	0.39 672	0.37 622	0.39 662	0.31 661	0.27 626	0.27 639	0.24 700	0.18 686	0.30 702	0.23 691	0.19 680	0.15 656

DANet	0.21 599	0.16 625	0.29 629	0.25 651	0.13 597	0.23 600	0.19 556	0.28 532	0.27 520	0.28 626	0.32 593	0.35 646	0.32 663	0.31 649	0.24 612	0.11 583	0.09 585	0.11 591	0.10 574	0.13 621	0.11 586
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	0.22 607	0.10 519	0.18 539	0.18 400	0.11 537	0.40 686	0.19 556	0.44 685	0.42 632	0.40 675	0.40 640	0.29 597	0.21 586	0.27 626	0.19 553	0.11 583	0.10 609	0.14 642	0.11 606	0.10 564	0.08 478

XPNet_ROB	0.22 607	0.12 565	0.20 568	0.22 610	0.13 597	0.22 586	0.19 556	0.35 633	0.40 623	0.30 642	0.40 640	0.38 657	0.27 631	0.26 624	0.29 656	0.15 653	0.10 609	0.10 560	0.10 574	0.13 621	0.12 607

SGM_RVC	0.24 631	0.12 565	0.16 480	0.15 123	0.09 359	0.34 666	0.19 556	0.35 633	0.32 566	0.44 686	0.38 629	0.53 695	0.36 676	0.36 670	0.26 633	0.13 628	0.13 654	0.13 627	0.13 641	0.11 586	0.11 586
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NLMM1	0.11 305	0.09 450	0.07 10	0.22 610	0.10 478	0.12 322	0.20 579	0.19 339	0.20 408	0.12 322	0.11 263	0.08 192	0.10 319	0.11 202	0.11 287	0.08 442	0.08 549	0.07 324	0.06 297	0.05 167	0.04 53

PSMNet-RUCA	0.28 661	0.33 696	0.42 667	0.36 696	0.32 703	0.18 516	0.20 579	0.42 675	0.30 550	0.33 660	0.41 651	0.40 668	0.24 608	0.31 649	0.20 563	0.19 681	0.11 624	0.25 687	0.15 664	0.22 683	0.16 665

rvit_0105_4	0.15 497	0.09 450	0.17 505	0.17 307	0.10 478	0.12 322	0.20 579	0.23 430	0.27 520	0.14 389	0.20 434	0.17 452	0.14 466	0.17 493	0.13 406	0.15 653	0.11 624	0.11 591	0.10 574	0.09 528	0.06 312

UGAM	0.13 423	0.10 519	0.09 117	0.22 610	0.08 230	0.13 369	0.20 579	0.18 306	0.24 468	0.22 561	0.16 359	0.13 366	0.13 433	0.19 539	0.13 406	0.07 358	0.05 253	0.13 627	0.11 606	0.07 390	0.05 196

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 563	0.09 450	0.30 635	0.15 123	0.11 537	0.23 600	0.20 579	0.27 507	0.40 623	0.26 606	0.43 662	0.25 561	0.15 486	0.21 576	0.20 563	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.10 564	0.09 527

UDG	0.21 599	0.17 635	0.20 568	0.23 631	0.15 636	0.31 658	0.20 579	0.33 603	0.35 596	0.24 588	0.28 557	0.31 622	0.29 645	0.21 576	0.23 600	0.15 653	0.12 640	0.13 627	0.09 533	0.14 639	0.15 656

GwcNet-ADL	0.13 423	0.08 365	0.14 399	0.20 546	0.09 359	0.12 322	0.20 579	0.30 566	0.25 493	0.14 389	0.14 325	0.18 467	0.14 466	0.13 362	0.15 488	0.07 358	0.05 253	0.06 204	0.05 202	0.07 390	0.06 312

PSMNet-ADL	0.15 497	0.12 565	0.13 351	0.22 610	0.09 359	0.13 369	0.20 579	0.26 493	0.23 456	0.18 491	0.20 434	0.23 539	0.17 533	0.18 514	0.18 538	0.09 504	0.08 549	0.08 420	0.11 606	0.08 463	0.07 403

test_xeample	0.15 497	0.07 224	0.14 399	0.15 123	0.08 230	0.22 586	0.20 579	0.29 553	0.21 424	0.16 444	0.29 572	0.19 478	0.17 533	0.16 453	0.28 647	0.09 504	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.07 390	0.07 403

MMNet	0.17 547	0.10 519	0.17 505	0.20 546	0.11 537	0.27 639	0.20 579	0.26 493	0.42 632	0.22 561	0.30 578	0.22 522	0.20 578	0.18 514	0.20 563	0.06 170	0.06 438	0.07 324	0.07 403	0.08 463	0.07 403

EDNetEfficient	0.30 668	0.24 675	1.18 726	0.18 400	0.10 478	0.20 560	0.20 579	0.21 381	0.61 694	0.74 712	0.56 684	0.30 607	0.40 686	0.23 602	0.32 674	0.09 504	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.11 586	0.10 559

GwcNet	0.20 584	0.14 607	0.20 568	0.18 400	0.12 571	0.25 618	0.20 579	0.36 640	0.45 647	0.20 529	0.33 600	0.33 635	0.21 586	0.22 594	0.25 620	0.11 583	0.09 585	0.09 511	0.09 533	0.09 528	0.10 559

ACVNet	0.15 497	0.09 450	0.15 436	0.13 18	0.12 571	0.14 419	0.20 579	0.22 408	0.34 582	0.17 458	0.26 528	0.21 504	0.17 533	0.18 514	0.21 576	0.07 358	0.06 438	0.06 204	0.06 297	0.08 463	0.06 312

hitnet-ft	0.18 563	0.10 519	0.17 505	0.14 66	0.09 359	0.27 639	0.20 579	0.25 479	0.26 507	0.24 588	0.32 593	0.32 629	0.23 599	0.24 614	0.21 576	0.12 609	0.07 513	0.10 560	0.08 486	0.12 605	0.11 586

GwcNet-RSSM	0.14 456	0.07 224	0.12 303	0.16 219	0.08 230	0.15 444	0.20 579	0.22 408	0.28 536	0.18 491	0.28 557	0.23 539	0.17 533	0.15 424	0.16 508	0.10 548	0.06 438	0.07 324	0.09 533	0.07 390	0.07 403

RP	0.22 607	0.13 592	0.22 589	0.23 631	0.12 571	0.21 572	0.20 579	0.26 493	0.45 647	0.22 561	0.38 629	0.37 651	0.25 616	0.28 635	0.25 620	0.11 583	0.12 640	0.13 627	0.12 629	0.13 621	0.14 642

SGM-ForestM	0.33 677	0.12 565	0.17 505	0.16 219	0.11 537	0.42 690	0.20 579	0.43 681	0.53 681	0.53 695	0.57 688	1.41 729	0.44 700	0.42 693	0.29 656	0.14 649	0.16 680	0.16 662	0.16 669	0.12 605	0.13 624

DStereoFS	0.27 658	0.22 668	0.32 642	0.23 631	0.15 636	0.23 600	0.21 596	0.52 700	0.49 661	0.28 626	0.45 666	0.34 640	0.36 676	0.53 704	0.29 656	0.13 628	0.11 624	0.15 654	0.13 641	0.17 673	0.17 674

DStereoSA	0.26 650	0.19 653	0.39 659	0.27 668	0.17 662	0.23 600	0.21 596	0.50 695	0.60 692	0.22 561	0.30 578	0.29 597	0.34 669	0.40 686	0.29 656	0.12 609	0.11 624	0.16 662	0.14 647	0.15 653	0.12 607

w-ln-seven-2	0.20 584	0.14 607	0.39 659	0.23 631	0.12 571	0.21 572	0.21 596	0.29 553	0.38 613	0.25 601	0.38 629	0.28 588	0.23 599	0.21 576	0.25 620	0.08 442	0.08 549	0.09 511	0.09 533	0.10 564	0.09 527

DispNO	0.15 497	0.09 450	0.18 539	0.19 479	0.12 571	0.11 263	0.21 596	0.23 430	0.29 544	0.18 491	0.23 476	0.19 478	0.17 533	0.16 453	0.16 508	0.07 358	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.07 390	0.06 312

StereoVision	0.14 456	0.13 592	0.10 180	0.24 643	0.10 478	0.16 475	0.21 596	0.21 381	0.20 408	0.12 322	0.25 515	0.10 274	0.10 319	0.16 453	0.10 200	0.09 504	0.10 609	0.12 613	0.12 629	0.06 300	0.05 196

fast-acv-ft	0.18 563	0.11 546	0.20 568	0.19 479	0.12 571	0.26 630	0.21 596	0.26 493	0.35 596	0.22 561	0.34 610	0.27 578	0.21 586	0.21 576	0.23 600	0.09 504	0.09 585	0.08 420	0.10 574	0.08 463	0.07 403

test_4	0.11 305	0.10 519	0.08 40	0.19 479	0.09 359	0.08 85	0.21 596	0.15 197	0.18 354	0.12 322	0.18 408	0.12 334	0.09 279	0.08 26	0.11 287	0.04 6	0.04 24	0.08 420	0.08 486	0.04 46	0.04 53

ICVP	0.16 525	0.09 450	0.12 303	0.22 610	0.09 359	0.18 516	0.21 596	0.26 493	0.24 468	0.18 491	0.30 578	0.27 578	0.18 547	0.18 514	0.15 488	0.10 548	0.07 513	0.08 420	0.07 403	0.07 390	0.08 478
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.14 456	0.15 614	0.11 250	0.23 631	0.08 230	0.15 444	0.21 596	0.20 359	0.23 456	0.14 389	0.25 515	0.16 434	0.13 433	0.16 453	0.14 450	0.06 170	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.09 528	0.05 196

DGSMNet	0.25 638	0.19 653	0.34 648	0.21 585	0.24 691	0.24 609	0.21 596	0.36 640	0.42 632	0.25 601	0.32 593	0.38 657	0.21 586	0.29 642	0.24 612	0.13 628	0.11 624	0.14 642	0.16 669	0.23 686	0.23 691

Syn2CoEx	0.22 607	0.16 625	0.29 629	0.29 682	0.15 636	0.26 630	0.21 596	0.34 618	0.32 566	0.29 636	0.36 619	0.28 588	0.25 616	0.20 558	0.25 620	0.16 670	0.12 640	0.14 642	0.11 606	0.09 528	0.08 478

STTStereo	0.18 563	0.13 592	0.28 620	0.20 546	0.11 537	0.16 475	0.21 596	0.29 553	0.23 456	0.22 561	0.30 578	0.29 597	0.18 547	0.20 558	0.20 563	0.12 609	0.11 624	0.11 591	0.14 647	0.09 528	0.08 478

RTS	0.46 697	0.19 653	3.33 735	0.25 651	0.15 636	0.72 712	0.21 596	0.37 649	0.78 719	0.42 681	0.44 664	0.31 622	0.43 696	0.55 707	0.37 688	0.10 548	0.09 585	0.13 627	0.13 641	0.15 653	0.15 656

RTSA	0.46 697	0.19 653	3.33 735	0.25 651	0.15 636	0.72 712	0.21 596	0.37 649	0.78 719	0.42 681	0.44 664	0.31 622	0.43 696	0.55 707	0.37 688	0.10 548	0.09 585	0.13 627	0.13 641	0.15 653	0.15 656

S0	0.12 392	0.08 365	0.09 117	0.20 546	0.07 133	0.18 516	0.22 610	0.15 197	0.15 260	0.11 282	0.10 209	0.13 366	0.08 237	0.12 299	0.11 287	0.09 504	0.10 609	0.14 642	0.14 647	0.05 167	0.04 53

zh-mn7	0.26 650	0.15 614	0.59 690	0.19 479	0.14 617	0.24 609	0.22 610	0.35 633	0.63 700	0.35 662	0.67 698	0.31 622	0.25 616	0.31 649	0.26 633	0.09 504	0.08 549	0.09 511	0.09 533	0.09 528	0.11 586

w-ln-seven	0.24 631	0.15 614	0.58 688	0.20 546	0.14 617	0.26 630	0.22 610	0.36 640	0.62 697	0.30 642	0.40 640	0.30 607	0.23 599	0.22 594	0.28 647	0.09 504	0.09 585	0.11 591	0.10 574	0.11 586	0.10 559

Anonymous_2	0.22 607	0.17 635	0.28 620	0.15 123	0.16 650	0.33 662	0.22 610	0.23 430	0.18 354	0.23 576	0.24 488	0.26 571	0.27 631	0.27 626	0.24 612	0.22 693	0.26 708	0.17 666	0.17 676	0.16 666	0.18 678

ssnet_v2	0.17 547	0.10 519	0.18 539	0.17 307	0.11 537	0.21 572	0.22 610	0.34 618	0.25 493	0.23 576	0.23 476	0.27 578	0.19 566	0.22 594	0.21 576	0.11 583	0.10 609	0.09 511	0.09 533	0.08 463	0.08 478

Sa-1000	0.12 392	0.08 365	0.09 117	0.18 400	0.08 230	0.15 444	0.22 610	0.22 408	0.19 383	0.15 414	0.20 434	0.17 452	0.11 362	0.10 120	0.10 200	0.06 170	0.05 253	0.09 511	0.09 533	0.05 167	0.05 196

ccnet	0.30 668	0.28 685	0.24 603	0.20 546	0.28 698	0.41 688	0.22 610	0.46 690	0.33 571	0.37 669	0.46 669	0.37 651	0.30 656	0.40 686	0.43 699	0.23 698	0.14 665	0.21 680	0.17 676	0.23 686	0.19 683

delet	0.17 547	0.09 450	0.18 539	0.19 479	0.11 537	0.21 572	0.22 610	0.30 566	0.38 613	0.17 458	0.27 546	0.19 478	0.19 566	0.19 539	0.21 576	0.08 442	0.08 549	0.09 511	0.11 606	0.06 300	0.07 403

GANet	0.22 607	0.13 592	0.21 579	0.25 651	0.14 617	0.23 600	0.22 610	0.42 675	0.27 520	0.31 649	0.43 662	0.37 651	0.29 645	0.23 602	0.23 600	0.10 548	0.12 640	0.10 560	0.09 533	0.10 564	0.08 478

DRN-Test	0.20 584	0.11 546	0.21 579	0.22 610	0.10 478	0.22 586	0.22 610	0.40 665	0.38 613	0.24 588	0.33 600	0.26 571	0.22 593	0.22 594	0.25 620	0.11 583	0.07 513	0.11 591	0.10 574	0.09 528	0.08 478

StereoDRNet	0.19 575	0.11 546	0.18 539	0.22 610	0.11 537	0.22 586	0.22 610	0.37 649	0.34 582	0.24 588	0.28 557	0.30 607	0.19 566	0.20 558	0.21 576	0.10 548	0.08 549	0.11 591	0.09 533	0.09 528	0.07 403

FBW_ROB	0.25 638	0.17 635	0.23 597	0.27 668	0.14 617	0.26 630	0.22 610	0.42 675	0.43 641	0.42 681	0.41 651	0.43 675	0.27 631	0.32 654	0.24 612	0.09 504	0.15 670	0.15 654	0.12 629	0.12 605	0.10 559

SGM-Forest	0.20 584	0.14 607	0.18 539	0.20 546	0.13 597	0.21 572	0.22 610	0.33 603	0.31 560	0.24 588	0.29 572	0.28 588	0.20 578	0.23 602	0.18 538	0.15 653	0.16 680	0.15 654	0.14 647	0.13 621	0.12 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
light-stereo	0.44 693	0.27 683	0.64 696	0.61 712	0.50 712	0.34 666	0.23 623	0.47 691	0.52 677	0.57 700	0.59 694	0.78 711	0.33 667	0.49 698	0.30 663	0.33 705	0.25 706	0.27 691	0.33 706	0.47 710	0.41 713

YMNet	0.20 584	0.12 565	0.20 568	0.21 585	0.14 617	0.27 639	0.23 623	0.32 589	0.34 582	0.28 626	0.35 614	0.30 607	0.18 547	0.18 514	0.22 589	0.11 583	0.13 654	0.10 560	0.10 574	0.09 528	0.09 527

YMNet_1	0.20 584	0.12 565	0.20 568	0.21 585	0.14 617	0.27 639	0.23 623	0.32 589	0.34 582	0.28 626	0.35 614	0.30 607	0.18 547	0.18 514	0.22 589	0.11 583	0.13 654	0.10 560	0.10 574	0.09 528	0.09 527

rvit_0105_5	0.14 456	0.10 519	0.14 399	0.17 307	0.09 359	0.14 419	0.23 623	0.24 456	0.27 520	0.14 389	0.15 342	0.18 467	0.13 433	0.17 493	0.14 450	0.14 649	0.11 624	0.10 560	0.11 606	0.08 463	0.07 403

coex-ft	3.24 734	0.35 698	57.83 775	0.18 400	0.13 597	0.27 639	0.23 623	0.28 532	0.72 712	1.89 743	0.70 703	0.43 675	0.47 702	0.29 642	0.43 699	0.09 504	0.09 585	0.12 613	0.09 533	0.14 639	0.14 642

RAFT	0.13 423	0.09 450	0.11 250	0.18 400	0.08 230	0.15 444	0.23 623	0.21 381	0.20 408	0.21 546	0.21 453	0.18 467	0.13 433	0.17 493	0.10 200	0.06 170	0.07 513	0.10 560	0.09 533	0.06 300	0.05 196

RAFT + AFF	0.13 423	0.08 365	0.21 579	0.20 546	0.10 478	0.14 419	0.23 623	0.27 507	0.21 424	0.12 322	0.10 209	0.12 334	0.10 319	0.16 453	0.12 365	0.08 442	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.06 300	0.09 527

UPFNet	0.16 525	0.08 365	0.12 303	0.20 546	0.12 571	0.20 560	0.23 623	0.28 532	0.26 507	0.18 491	0.24 488	0.22 522	0.20 578	0.19 539	0.22 589	0.09 504	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.08 463	0.06 312

RGC	0.25 638	0.20 658	0.29 629	0.28 675	0.16 650	0.22 586	0.23 623	0.33 603	0.44 643	0.27 613	0.40 640	0.38 657	0.28 640	0.37 675	0.23 600	0.11 583	0.13 654	0.17 666	0.17 676	0.15 653	0.16 665

G-Net	0.25 638	0.17 635	0.38 658	0.23 631	0.16 650	0.51 696	0.23 623	0.29 553	0.35 596	0.36 665	0.38 629	0.31 622	0.29 645	0.28 635	0.27 639	0.11 583	0.09 585	0.12 613	0.10 574	0.16 666	0.14 642

NVstereo2D	0.19 575	0.11 546	0.16 480	0.17 307	0.16 650	0.28 649	0.23 623	0.44 685	0.42 632	0.15 414	0.28 557	0.25 561	0.19 566	0.23 602	0.18 538	0.09 504	0.06 438	0.10 560	0.08 486	0.15 653	0.10 559

TCMNet	0.19 575	0.12 565	0.20 568	0.21 585	0.18 672	0.21 572	0.24 634	0.28 532	0.36 601	0.23 576	0.26 528	0.25 561	0.20 578	0.20 558	0.23 600	0.13 628	0.11 624	0.11 591	0.12 629	0.13 621	0.12 607

otaku	0.39 686	0.38 700	0.53 679	0.44 703	0.28 698	0.57 701	0.24 634	0.42 675	0.62 697	0.40 675	0.50 675	0.46 683	0.34 669	0.40 686	0.33 678	0.30 703	0.30 712	0.39 707	0.33 706	0.30 701	0.29 700

Ntro	0.41 689	0.40 702	0.54 681	0.46 707	0.30 702	0.64 705	0.24 634	0.47 691	0.68 707	0.42 681	0.49 673	0.47 687	0.42 692	0.40 686	0.32 674	0.32 704	0.28 710	0.37 706	0.31 704	0.33 706	0.29 700

Wz-Net-SNSev	0.26 650	0.17 635	0.46 671	0.25 651	0.14 617	0.26 630	0.24 634	0.38 656	0.57 686	0.30 642	0.56 684	0.39 662	0.26 624	0.24 614	0.32 674	0.10 548	0.09 585	0.10 560	0.11 606	0.11 586	0.11 586

Wz-Net-LNSev	0.22 607	0.16 625	0.41 664	0.22 610	0.13 597	0.25 618	0.24 634	0.33 603	0.44 643	0.30 642	0.42 659	0.32 629	0.19 566	0.23 602	0.27 639	0.10 548	0.09 585	0.08 420	0.08 486	0.12 605	0.11 586

raft_robust	0.13 423	0.10 519	0.07 10	0.18 400	0.08 230	0.13 369	0.24 634	0.29 553	0.34 582	0.20 529	0.20 434	0.15 413	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.05 253	0.07 324	0.07 403	0.05 167	0.04 53

RAFT_CTSACE	0.12 392	0.09 450	0.10 180	0.22 610	0.08 230	0.12 322	0.24 634	0.18 306	0.17 333	0.21 546	0.27 546	0.13 366	0.07 178	0.13 362	0.09 99	0.05 49	0.06 438	0.08 420	0.07 403	0.04 46	0.04 53

SA	0.13 423	0.09 450	0.09 117	0.18 400	0.08 230	0.12 322	0.24 634	0.23 430	0.19 383	0.17 458	0.27 546	0.15 413	0.11 362	0.11 202	0.11 287	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.08 486	0.05 167	0.05 196

DDUNet	0.23 620	0.18 649	0.22 589	0.22 610	0.15 636	0.25 618	0.24 634	0.30 566	0.31 560	0.31 649	0.37 622	0.34 640	0.26 624	0.25 620	0.21 576	0.18 676	0.13 654	0.17 666	0.11 606	0.16 666	0.17 674

cross-raft	0.10 257	0.09 450	0.09 117	0.19 479	0.07 133	0.11 263	0.24 634	0.13 123	0.15 260	0.08 136	0.10 209	0.12 334	0.10 319	0.09 61	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.06 204	0.05 202	0.04 46	0.04 53

test-1	0.10 257	0.07 224	0.17 505	0.19 479	0.08 230	0.11 263	0.24 634	0.15 197	0.18 354	0.09 189	0.07 61	0.10 274	0.08 237	0.08 26	0.09 99	0.06 170	0.04 24	0.06 204	0.06 297	0.04 46	0.05 196

FINET	0.22 607	0.18 649	0.28 620	0.19 479	0.16 650	0.24 609	0.24 634	0.33 603	0.49 661	0.26 606	0.33 600	0.22 522	0.23 599	0.23 602	0.18 538	0.18 676	0.16 680	0.11 591	0.10 574	0.15 653	0.14 642

AF-Net	0.23 620	0.17 635	0.17 505	0.27 668	0.13 597	0.26 630	0.24 634	0.33 603	0.51 671	0.25 601	0.33 600	0.39 662	0.27 631	0.28 635	0.26 633	0.11 583	0.10 609	0.16 662	0.12 629	0.11 586	0.11 586

ADCS	0.30 668	0.19 653	0.48 676	0.21 585	0.18 672	0.29 653	0.24 634	0.42 675	0.64 701	0.40 675	0.50 675	0.40 668	0.37 678	0.40 686	0.43 699	0.13 628	0.13 654	0.13 627	0.14 647	0.16 666	0.16 665

NCCL2	0.24 631	0.15 614	0.18 539	0.34 692	0.18 672	0.24 609	0.24 634	0.34 618	0.29 544	0.31 649	0.38 629	0.38 657	0.29 645	0.23 602	0.25 620	0.15 653	0.12 640	0.18 675	0.21 684	0.13 621	0.13 624

MeshStereo	0.27 658	0.13 592	0.18 539	0.15 123	0.11 537	0.33 662	0.24 634	0.41 670	0.36 601	0.53 695	0.58 692	0.67 705	0.41 688	0.36 670	0.27 639	0.14 649	0.13 654	0.13 627	0.11 606	0.11 586	0.11 586
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
FSD					0.23 687	0.25 618	0.25 650	0.27 507	0.26 507	0.25 601	0.26 528	0.26 571	0.26 624	0.27 626	0.24 612	0.21 689	0.20 692	0.27 691	0.26 694	0.25 694

zh-sn7	0.26 650	0.17 635	0.55 682	0.24 643	0.14 617	0.25 618	0.25 650	0.34 618	0.49 661	0.29 636	0.55 682	0.29 597	0.32 663	0.37 675	0.33 678	0.10 548	0.10 609	0.11 591	0.11 606	0.12 605	0.12 607

z-mn7	0.25 638	0.15 614	0.47 674	0.19 479	0.13 597	0.28 649	0.25 650	0.35 633	0.64 701	0.27 613	0.57 688	0.29 597	0.24 608	0.32 654	0.27 639	0.08 442	0.08 549	0.08 420	0.08 486	0.10 564	0.10 559

1111x	0.16 525	0.09 450	0.13 351	0.18 400	0.08 230	0.18 516	0.25 650	0.32 589	0.25 493	0.17 458	0.24 488	0.27 578	0.15 486	0.14 401	0.24 612	0.07 358	0.07 513	0.08 420	0.09 533	0.07 390	0.07 403

Wz-Net-MNSev	0.23 620	0.13 592	0.33 645	0.20 546	0.15 636	0.36 675	0.25 650	0.34 618	0.45 647	0.29 636	0.41 651	0.39 662	0.19 566	0.25 620	0.27 639	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.12 605	0.10 559

test_3	0.11 305	0.09 450	0.10 180	0.21 585	0.08 230	0.13 369	0.25 650	0.14 157	0.21 424	0.10 239	0.10 209	0.09 239	0.10 319	0.08 26	0.11 287	0.05 49	0.04 24	0.08 420	0.07 403	0.04 46	0.04 53

ADCPNet	0.26 650	0.17 635	0.62 693	0.21 585	0.15 636	0.36 675	0.25 650	0.33 603	0.37 607	0.31 649	0.41 651	0.36 648	0.29 645	0.29 642	0.34 682	0.12 609	0.10 609	0.11 591	0.12 629	0.14 639	0.13 624

SANet	0.25 638	0.14 607	0.29 629	0.21 585	0.11 537	0.29 653	0.25 650	0.40 665	0.65 705	0.36 665	0.40 640	0.42 673	0.27 631	0.27 626	0.25 620	0.12 609	0.09 585	0.10 560	0.09 533	0.13 621	0.12 607

MSMD_ROB	0.31 674	0.26 681	0.26 615	0.24 643	0.21 683	0.34 666	0.25 650	0.34 618	0.39 619	0.40 675	0.69 702	0.45 679	0.41 688	0.34 661	0.28 647	0.20 686	0.20 692	0.26 688	0.25 693	0.23 686	0.22 690

rvit_0105_3	0.16 525	0.10 519	0.15 436	0.20 546	0.12 571	0.15 444	0.26 659	0.25 479	0.30 550	0.15 414	0.17 379	0.21 504	0.14 466	0.18 514	0.14 450	0.14 649	0.11 624	0.12 613	0.14 647	0.07 390	0.07 403

ToySt	0.17 547	0.11 546	0.19 563	0.17 307	0.11 537	0.16 475	0.26 659	0.24 456	0.33 571	0.19 507	0.24 488	0.26 571	0.24 608	0.19 539	0.21 576	0.07 358	0.08 549	0.09 511	0.10 574	0.09 528	0.08 478

ADCMid	0.26 650	0.15 614	0.42 667	0.20 546	0.14 617	0.25 618	0.26 659	0.35 633	0.40 623	0.37 669	0.45 666	0.34 640	0.42 692	0.36 670	0.36 684	0.10 548	0.09 585	0.11 591	0.11 606	0.13 621	0.13 624

RYNet	0.23 620	0.12 565	0.22 589	0.19 479	0.17 662	0.47 693	0.26 659	0.39 662	0.49 661	0.24 588	0.29 572	0.34 640	0.24 608	0.20 558	0.31 669	0.10 548	0.06 438	0.09 511	0.09 533	0.14 639	0.15 656

LSM	0.34 683	0.21 664	0.62 693	0.27 668	0.62 723	0.35 671	0.26 659	0.43 681	0.49 661	0.45 688	0.60 696	0.42 673	0.37 678	0.35 666	0.26 633	0.13 628	0.21 702	0.14 642	0.16 669	0.18 677	0.34 706

Wz-Net-TNSev	0.29 665	0.20 658	0.69 705	0.19 479	0.15 636	0.38 681	0.27 664	0.36 640	0.56 684	0.35 662	0.42 659	0.45 679	0.39 681	0.33 658	0.31 669	0.13 628	0.13 654	0.10 560	0.12 629	0.15 653	0.15 656

Nwc_Net	0.23 620	0.17 635	0.22 589	0.25 651	0.15 636	0.25 618	0.27 664	0.38 656	0.39 619	0.22 561	0.41 651	0.30 607	0.29 645	0.28 635	0.25 620	0.11 583	0.10 609	0.17 666	0.20 682	0.10 564	0.11 586

ADCP+	0.20 584	0.10 519	0.35 654	0.21 585	0.12 571	0.22 586	0.27 664	0.31 583	0.35 596	0.26 606	0.37 622	0.22 522	0.22 593	0.27 626	0.28 647	0.09 504	0.06 438	0.08 420	0.08 486	0.10 564	0.10 559

NaN_ROB	0.23 620	0.20 658	0.25 606	0.25 651	0.13 597	0.31 658	0.27 664	0.34 618	0.41 630	0.31 649	0.31 583	0.32 629	0.23 599	0.31 649	0.22 589	0.11 583	0.17 684	0.10 560	0.11 606	0.08 463	0.09 527

PDISCO_ROB	0.28 661	0.16 625	0.28 620	0.28 675	0.20 680	0.33 662	0.27 664	0.45 687	0.58 689	0.28 626	0.41 651	0.45 679	0.30 656	0.34 661	0.35 683	0.12 609	0.09 585	0.17 666	0.16 669	0.17 673	0.13 624

LALA_ROB	0.25 638	0.16 625	0.23 597	0.27 668	0.17 662	0.27 639	0.27 664	0.42 675	0.38 613	0.33 660	0.39 637	0.51 691	0.26 624	0.29 642	0.28 647	0.16 670	0.09 585	0.13 627	0.12 629	0.13 621	0.13 624

rvit_105_1	0.19 575	0.12 565	0.25 606	0.21 585	0.16 650	0.22 586	0.28 670	0.32 589	0.42 632	0.20 529	0.21 453	0.22 522	0.18 547	0.19 539	0.18 538	0.12 609	0.12 640	0.13 627	0.15 664	0.08 463	0.07 403

ACVNet_1	0.45 696	0.51 706	0.61 691	0.45 704	0.28 698	0.50 694	0.28 670	0.58 711	0.71 711	0.63 703	0.59 694	0.74 710	0.50 705	0.50 699	0.36 684	0.26 701	0.25 706	0.39 707	0.29 701	0.32 705	0.25 694

RAFT+CT+SA	0.13 423	0.11 546	0.09 117	0.19 479	0.09 359	0.15 444	0.28 670	0.22 408	0.22 446	0.15 414	0.26 528	0.10 274	0.10 319	0.11 202	0.12 365	0.05 49	0.04 24	0.07 324	0.08 486	0.07 390	0.06 312

test_5	0.14 456	0.12 565	0.08 40	0.20 546	0.10 478	0.14 419	0.28 670	0.21 381	0.24 468	0.19 507	0.28 557	0.11 308	0.15 486	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.05 253	0.07 324	0.08 486	0.08 463	0.07 403

GMOStereo	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 670	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

error version	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 670	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

test-v	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 670	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

test-2	0.11 305	0.09 450	0.08 40	0.19 479	0.08 230	0.12 322	0.28 670	0.13 123	0.18 354	0.11 282	0.17 379	0.14 387	0.12 397	0.07 6	0.07 1	0.05 49	0.05 253	0.09 511	0.07 403	0.04 46	0.04 53

FCDSN-DC	0.33 677	0.28 685	0.28 620	0.30 686	0.24 691	0.39 684	0.28 670	0.43 681	0.42 632	0.44 686	0.53 679	0.51 691	0.42 692	0.37 675	0.30 663	0.21 689	0.20 692	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.25 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XQC	0.29 665	0.23 672	0.53 679	0.29 682	0.19 676	0.36 675	0.28 670	0.37 649	0.58 689	0.31 649	0.31 583	0.37 651	0.30 656	0.39 682	0.39 692	0.13 628	0.09 585	0.15 654	0.12 629	0.18 677	0.18 678

AnyNet_C01	0.37 684	0.26 681	1.41 729	0.22 610	0.17 662	0.51 696	0.28 670	0.36 640	0.40 623	0.39 672	0.75 708	0.46 683	0.39 681	0.46 696	0.50 709	0.13 628	0.13 654	0.13 627	0.14 647	0.14 639	0.16 665

Selective-IGEV-i16pa	19.44 759	3.95 740	1.06 725	0.21 585	0.19 676	105.21 777	0.29 681	22.78 765	47.64 777	4.27 746	59.07 777	9.08 752	2.84 746	125.10 778	5.92 749	0.18 676	0.12 640	0.09 511	0.12 629	0.12 605	0.52 718

FC-DCNN v2	0.33 677	0.28 685	0.28 620	0.26 660	0.23 687	0.39 684	0.29 681	0.41 670	0.44 643	0.46 689	0.57 688	0.51 691	0.41 688	0.38 680	0.30 663	0.21 689	0.20 692	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692

TestStereo1	0.13 423	0.08 365	0.08 40	0.20 546	0.08 230	0.18 516	0.29 681	0.23 430	0.17 333	0.17 458	0.20 434	0.16 434	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.05 196

SA-5K	0.13 423	0.08 365	0.08 40	0.20 546	0.08 230	0.18 516	0.29 681	0.23 430	0.17 333	0.17 458	0.20 434	0.16 434	0.11 362	0.12 299	0.13 406	0.06 170	0.06 438	0.08 420	0.06 297	0.05 167	0.05 196

WZ-Net	0.29 665	0.17 635	0.82 716	0.23 631	0.16 650	0.35 671	0.29 681	0.40 665	0.59 691	0.24 588	0.57 688	0.37 651	0.25 616	0.34 661	0.37 688	0.09 504	0.08 549	0.09 511	0.10 574	0.14 639	0.16 665

ADCL	0.25 638	0.12 565	0.49 677	0.22 610	0.12 571	0.36 675	0.29 681	0.30 566	0.57 686	0.24 588	0.47 671	0.30 607	0.31 661	0.30 648	0.30 663	0.09 504	0.07 513	0.09 511	0.09 533	0.10 564	0.10 559

DeepPrunerF	0.24 631	0.17 635	0.45 670	0.26 660	0.16 650	0.23 600	0.29 681	0.37 649	0.51 671	0.27 613	0.31 583	0.24 548	0.28 640	0.22 594	0.23 600	0.15 653	0.11 624	0.20 679	0.18 680	0.12 605	0.14 642

FC-DCNN	0.33 677	0.28 685	0.28 620	0.26 660	0.23 687	0.38 681	0.29 681	0.40 665	0.44 643	0.46 689	0.56 684	0.51 691	0.41 688	0.38 680	0.31 669	0.21 689	0.20 692	0.27 691	0.26 694	0.25 694	0.24 692

ETE_ROB	0.23 620	0.17 635	0.23 597	0.25 651	0.14 617	0.26 630	0.29 681	0.32 589	0.37 607	0.28 626	0.37 622	0.45 679	0.27 631	0.28 635	0.27 639	0.11 583	0.09 585	0.12 613	0.10 574	0.14 639	0.13 624

LRCNet_RVC	10.76 754	13.97 762	7.97 754	19.07 759	2.04 739	0.35 671	0.31 690	5.29 746	0.48 660	13.02 759	17.65 759	8.69 751	5.73 748	4.78 746	2.22 737	23.53 773	2.69 751	27.60 776	25.75 776	17.60 768	16.54 771

APVNet	0.23 620	0.12 565	0.20 568	0.18 400	0.14 617	0.32 660	0.31 690	0.40 665	0.33 571	0.27 613	0.40 640	0.30 607	0.29 645	0.27 626	0.25 620	0.11 583	0.12 640	0.11 591	0.14 647	0.12 605	0.13 624

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 668	0.24 675	0.30 635	0.36 696	0.16 650	0.36 675	0.31 690	0.34 618	0.43 641	0.41 679	0.46 669	0.38 657	0.30 656	0.35 666	0.29 656	0.19 681	0.20 692	0.26 688	0.29 701	0.18 677	0.19 683

BEATNet-Init1	0.54 704	0.28 685	0.68 704	0.31 688	0.21 683	0.85 720	0.31 690	0.57 706	0.69 710	0.89 722	1.00 721	2.17 736	0.66 719	0.58 711	0.44 702	0.19 681	0.18 686	0.23 685	0.22 687	0.22 683	0.21 687

NCC-stereo	0.25 638	0.15 614	0.31 638	0.26 660	0.17 662	0.21 572	0.31 690	0.41 670	0.40 623	0.24 588	0.38 629	0.33 635	0.29 645	0.37 675	0.28 647	0.13 628	0.11 624	0.15 654	0.22 687	0.13 621	0.13 624

Abc-Net	0.25 638	0.15 614	0.31 638	0.26 660	0.17 662	0.21 572	0.31 690	0.41 670	0.40 623	0.24 588	0.38 629	0.33 635	0.29 645	0.37 675	0.28 647	0.13 628	0.11 624	0.15 654	0.22 687	0.13 621	0.13 624
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 650	0.16 625	0.39 659	0.20 546	0.17 662	0.26 630	0.31 690	0.32 589	0.45 647	0.31 649	0.50 675	0.30 607	0.34 669	0.41 692	0.36 684	0.12 609	0.12 640	0.12 613	0.14 647	0.14 639	0.15 656

PASM	0.33 677	0.25 680	0.51 678	0.28 675	0.27 697	0.30 656	0.31 690	0.35 633	0.51 671	0.36 665	0.40 640	0.47 687	0.35 673	0.34 661	0.36 684	0.23 698	0.26 708	0.26 688	0.28 700	0.23 686	0.21 687

MANE	0.47 699	0.28 685	0.28 620	0.27 668	0.24 691	0.50 694	0.32 698	0.57 706	0.62 697	0.74 712	1.20 731	1.21 722	0.64 718	0.54 706	0.39 692	0.22 693	0.20 692	0.27 691	0.31 704	0.26 698	0.25 694

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 693	0.39 701	0.56 683	0.40 699	0.20 680	0.66 707	0.33 699	0.54 704	0.72 712	0.71 708	0.72 705	0.62 700	0.55 709	0.52 702	0.47 706	0.20 686	0.19 691	0.29 700	0.30 703	0.24 692	0.19 683

NVStereoNet_ROB	0.47 699	0.37 699	0.47 674	0.42 702	0.29 701	0.35 671	0.35 700	0.50 695	0.61 694	0.73 710	0.94 718	0.70 709	0.68 720	0.48 697	0.62 717	0.22 693	0.33 716	0.34 705	0.34 709	0.30 701	0.31 703
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.22 607	0.12 565	0.15 436	0.27 668	0.15 636	0.25 618	0.36 701	0.43 681	0.37 607	0.27 613	0.33 600	0.32 629	0.23 599	0.21 576	0.27 639	0.12 609	0.08 549	0.13 627	0.11 606	0.10 564	0.09 527

RainbowNet	0.54 704	0.61 711	0.71 710	0.57 711	0.43 709	0.66 707	0.37 702	0.60 712	0.87 723	0.51 693	0.67 698	0.63 701	0.47 702	0.50 699	0.44 702	0.47 715	0.48 726	0.53 714	0.41 711	0.53 714	0.41 713

ELAS	0.42 691	0.29 692	0.34 648	0.28 675	0.24 691	0.63 704	0.37 702	0.52 700	0.52 677	0.72 709	0.82 713	0.68 707	0.56 711	0.52 702	0.45 705	0.22 693	0.21 702	0.27 691	0.26 694	0.26 698	0.26 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.72 712	0.95 726	0.99 722	0.77 717	0.32 703	0.79 717	0.38 704	0.92 720	0.90 724	0.96 728	0.76 709	0.97 715	0.62 717	0.87 724	0.68 720	0.73 729	0.46 721	0.76 724	0.49 716	0.71 726	0.44 716

ELAS_RVC	0.42 691	0.29 692	0.33 645	0.28 675	0.24 691	0.56 700	0.38 704	0.50 695	0.61 694	0.74 712	0.76 709	0.67 705	0.56 711	0.55 707	0.42 698	0.22 693	0.21 702	0.27 691	0.26 694	0.27 700	0.26 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.24 631	0.18 649	0.34 648	0.28 675	0.22 686	0.22 586	0.39 706	0.29 553	0.39 619	0.22 561	0.33 600	0.25 561	0.26 624	0.21 576	0.25 620	0.10 548	0.23 705	0.15 654	0.22 687	0.09 528	0.13 624
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 703	0.58 708	0.66 697	0.41 700	0.61 722	0.54 698	0.41 707	0.57 706	0.41 630	0.56 699	0.50 675	0.50 690	0.55 709	0.59 712	0.50 709	0.58 722	0.50 730	0.51 712	0.51 719	0.52 712	0.58 720

Consistency-Raft	0.44 693	0.40 702	0.46 671	0.37 698	0.43 709	0.42 690	0.41 707	0.57 706	0.55 682	0.32 656	0.73 706	0.32 629	0.50 705	0.42 693	0.49 708	0.39 709	0.36 717	0.45 709	0.52 721	0.42 709	0.30 702

GANetREF_RVC	0.31 674	0.34 697	0.29 629	0.35 694	0.16 650	0.33 662	0.42 709	0.48 693	0.52 677	0.35 662	0.35 614	0.34 640	0.32 663	0.40 686	0.33 678	0.27 702	0.20 692	0.29 700	0.15 664	0.19 680	0.18 678
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DPSNet	0.28 661	0.16 625	0.33 645	0.18 400	0.13 597	0.55 699	0.42 709	0.52 700	0.68 707	0.29 636	0.38 629	0.39 662	0.30 656	0.32 654	0.23 600	0.11 583	0.10 609	0.11 591	0.08 486	0.20 682	0.16 665

CSAN	0.30 668	0.24 675	0.28 620	0.34 692	0.19 676	0.34 666	0.42 709	0.38 656	0.51 671	0.38 671	0.40 640	0.44 678	0.34 669	0.29 642	0.31 669	0.19 681	0.16 680	0.19 677	0.19 681	0.14 639	0.15 656

SPS-STEREO	0.58 707	0.59 710	0.66 697	0.45 704	0.55 716	0.65 706	0.44 712	0.63 713	0.51 671	0.69 706	0.65 697	0.66 704	0.58 714	0.62 713	0.62 717	0.62 725	0.47 725	0.51 712	0.49 716	0.55 715	0.58 720
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i1pa	2.90 733	3.64 739	0.72 711	0.29 682	0.14 617	10.70 750	0.45 713	4.60 745	3.77 746	3.60 745	7.07 747	3.52 739	2.16 744	13.72 759	2.40 744	0.37 708	0.15 670	0.13 627	0.10 574	0.15 653	0.36 708

PVD	0.40 688	0.21 664	0.40 662	0.32 691	0.23 687	0.30 656	0.45 713	0.53 703	0.97 726	0.55 698	0.80 712	0.54 696	0.60 716	0.53 704	0.40 694	0.19 681	0.14 665	0.17 666	0.14 647	0.24 692	0.32 704

ACVNet_2	0.67 711	0.68 716	0.70 708	0.64 713	0.41 707	0.75 715	0.50 715	0.98 726	1.38 736	0.90 723	1.09 725	1.04 717	0.74 723	0.55 707	0.48 707	0.43 711	0.40 719	0.53 714	0.45 713	0.48 711	0.36 708

IMH-64-1	0.66 709	0.62 712	0.69 705	0.72 715	0.51 713	0.60 702	0.51 716	0.92 720	0.84 721	0.75 715	1.02 722	0.81 712	0.78 725	0.80 718	0.50 709	0.43 711	0.46 721	0.72 719	0.48 714	0.55 715	0.40 711

IMH-64	0.66 709	0.62 712	0.69 705	0.72 715	0.51 713	0.60 702	0.51 716	0.92 720	0.84 721	0.75 715	1.02 722	0.81 712	0.78 725	0.80 718	0.50 709	0.43 711	0.46 721	0.72 719	0.48 714	0.55 715	0.40 711

SGM+DAISY	0.57 706	0.58 708	0.67 701	0.41 700	0.55 716	0.68 709	0.51 716	0.57 706	0.46 656	0.67 704	0.70 703	0.69 708	0.57 713	0.64 714	0.58 714	0.59 723	0.49 727	0.50 711	0.50 718	0.52 712	0.59 723

IMH	0.72 712	0.65 714	0.70 708	0.77 717	0.54 715	0.71 711	0.56 719	0.99 728	1.08 727	0.82 718	1.09 725	0.89 714	0.88 729	0.88 726	0.53 713	0.44 714	0.50 730	0.75 722	0.51 719	0.58 718	0.42 715

TorneroNet-64	0.76 715	0.73 718	0.77 714	0.78 719	0.58 721	0.94 725	0.58 720	0.85 719	1.26 731	0.67 704	0.88 715	1.41 729	0.76 724	0.87 724	0.68 720	0.49 717	0.46 721	0.73 721	0.59 722	0.68 723	0.54 719

MFMNet_re	0.65 708	0.66 715	0.66 697	0.51 708	0.69 727	0.70 710	0.58 720	0.65 714	0.75 717	0.61 702	0.73 706	0.63 701	0.68 720	0.65 715	0.60 716	0.66 727	0.58 739	0.63 717	0.59 722	0.68 723	0.69 730

WAO-6	0.82 718	0.81 721	0.63 695	0.87 724	0.63 724	0.79 717	0.60 722	0.98 726	1.52 740	0.91 726	0.97 720	1.08 719	1.04 735	0.72 717	0.70 723	0.72 728	0.49 727	0.91 730	0.71 729	0.70 725	0.59 723

Dean	0.88 721	0.88 725	0.81 715	0.82 721	0.57 719	0.91 722	0.62 723	1.17 741	1.71 741	1.15 736	1.16 729	1.31 726	1.00 734	0.82 720	0.83 729	0.57 720	0.56 736	0.78 726	0.65 725	0.67 722	0.58 720

TorneroNet	0.83 719	0.75 719	0.83 718	0.85 722	0.63 724	1.03 729	0.65 724	0.96 724	1.14 729	0.80 717	1.10 727	1.36 727	0.88 729	0.95 729	0.82 728	0.57 720	0.49 727	0.79 727	0.66 727	0.74 729	0.64 729

LVE	0.84 720	0.87 724	0.86 719	0.81 720	0.56 718	1.09 731	0.66 725	1.07 731	1.45 738	0.97 729	1.23 733	1.11 720	0.86 728	0.84 721	0.72 724	0.49 717	0.56 736	0.76 724	0.60 724	0.66 721	0.60 726

JetBlue	0.73 714	0.46 705	1.21 727	0.52 709	0.47 711	2.16 736	0.67 726	0.78 716	0.72 712	0.70 707	0.79 711	1.21 722	0.84 727	1.06 733	1.04 733	0.40 710	0.28 710	0.33 704	0.33 706	0.30 701	0.34 706

WAO-8	0.92 722	0.83 722	0.67 701	0.94 727	0.70 728	0.92 723	0.68 727	1.08 733	1.80 743	1.06 733	1.42 735	1.29 724	1.08 737	0.86 722	0.80 726	0.74 730	0.54 733	0.86 728	0.75 730	0.71 726	0.63 727

Venus	0.92 722	0.83 722	0.67 701	0.94 727	0.70 728	0.92 723	0.68 727	1.08 733	1.80 743	1.06 733	1.42 735	1.29 724	1.08 737	0.86 722	0.80 726	0.74 730	0.54 733	0.86 728	0.75 730	0.71 726	0.63 727

WAO-7	0.80 717	0.78 720	0.57 685	0.85 722	0.67 726	0.76 716	0.69 729	1.07 731	1.30 733	0.90 723	1.20 731	1.05 718	0.93 731	0.71 716	0.68 720	0.60 724	0.62 740	0.67 718	0.68 728	0.64 719	0.59 723

notaker	0.98 725	1.13 729	1.02 723	1.14 732	0.81 731	0.73 714	0.69 729	0.94 723	1.15 730	1.19 738	1.19 730	1.41 729	1.17 740	1.10 735	0.74 725	0.82 733	0.64 741	1.18 735	0.79 732	1.02 733	0.82 734

HanzoNet	1.31 730	1.29 733	1.22 728	1.13 731	0.85 732	1.05 730	0.84 731	1.06 730	1.47 739	1.66 741	1.63 737	2.48 738	1.78 743	1.63 737	1.69 735	1.27 743	0.80 743	1.32 738	1.02 737	1.07 736	0.90 735

ktn	1.02 727	1.23 731	0.82 716	1.24 734	0.86 733	1.00 728	0.86 732	0.96 724	1.37 735	1.05 731	1.12 728	1.16 721	1.06 736	0.95 729	0.62 717	1.28 744	0.71 742	1.39 739	0.83 733	1.06 735	0.77 733

UNDER WATER	0.99 726	1.00 728	1.47 730	1.00 729	0.71 730	1.18 733	0.86 732	0.81 718	1.09 728	1.02 730	0.90 716	1.53 733	1.26 741	1.06 733	1.02 732	0.79 732	0.54 733	1.02 732	0.88 734	0.83 731	0.75 731

UNDER WATER-64	0.97 724	0.96 727	1.48 731	0.88 725	0.57 719	1.24 734	0.90 734	0.78 716	0.96 725	1.05 731	0.85 714	1.56 734	1.26 741	0.97 731	0.99 731	0.88 734	0.57 738	1.04 734	0.88 734	0.81 730	0.75 731

KSHMR	1.10 728	1.19 730	0.90 721	1.26 735	1.00 735	0.99 726	0.96 735	1.13 739	1.35 734	1.16 737	1.28 734	1.40 728	0.97 733	1.03 732	0.93 730	1.03 742	1.08 744	1.20 736	1.03 738	1.03 734	0.98 736

MADNet+	0.76 715	0.72 717	3.76 738	0.67 714	0.41 707	0.99 726	0.97 736	0.72 715	0.75 717	0.52 694	0.58 692	0.64 703	0.68 720	0.89 727	1.04 733	0.35 707	0.36 717	0.28 699	0.23 691	0.38 708	0.33 705

DPSimNet_ROB	1.14 729	1.25 732	0.87 720	1.15 733	0.90 734	1.15 732	1.18 737	1.20 742	1.26 731	1.45 740	1.05 724	1.44 732	1.13 739	0.92 728	1.70 736	1.47 745	0.52 732	1.22 737	1.04 739	0.92 732	1.03 737

SAMSARA	0.41 689	0.28 685	0.34 648	0.55 710	0.39 705	0.85 720	1.25 738	0.49 694	0.52 677	0.36 665	0.35 614	0.56 697	0.39 681	0.39 682	0.41 696	0.15 653	0.20 692	0.15 654	0.14 647	0.23 686	0.21 687

MultiAttention	0.30 668	0.08 365	0.15 436	0.19 479	0.13 597	1.56 735	1.33 739	0.36 640	0.36 601	0.20 529	0.21 453	0.24 548	0.11 362	0.39 682	0.18 538	0.06 170	0.05 253	0.08 420	0.08 486	0.11 586	0.09 527

MADNet++	1.97 732	1.75 735	1.66 732	1.83 736	1.69 738	2.38 737	1.45 740	2.36 744	2.11 745	2.58 744	2.37 745	2.25 737	2.21 745	2.28 738	2.36 742	1.87 746	1.67 746	1.53 740	1.34 740	1.87 738	1.78 740

JetRed	1.66 731	1.51 734	3.09 734	0.93 726	1.21 736	5.28 744	1.61 741	1.29 743	1.42 737	1.84 742	1.77 738	1.59 735	0.95 732	1.43 736	2.51 746	0.91 736	1.61 745	0.93 731	0.91 736	1.36 737	1.03 737

TCMNet-wrong-test	3.69 740	5.54 750	3.91 741	12.22 750	11.75 752	4.77 743	3.86 742	1.08 733	0.74 716	1.13 735	2.21 744	6.16 747	0.53 708	3.43 745	2.33 741	0.90 735	0.20 692	1.85 742	1.69 741	5.71 746	3.79 747

noway2	3.63 735	5.25 748	3.83 739	12.30 753	11.84 753	4.62 740	3.98 743	1.03 729	0.50 669	0.91 726	2.05 739	6.21 749	0.40 686	2.96 739	2.36 742	0.95 737	0.14 665	1.90 744	1.76 743	5.79 747	3.81 750

zzzz4	3.65 736	5.61 753	4.02 744	12.30 753	11.85 756	4.60 738	3.99 744	1.11 737	0.45 647	0.87 720	2.08 741	6.08 745	0.43 696	3.05 740	2.22 737	0.96 739	0.15 670	1.91 745	1.76 743	5.84 749	3.78 746

noway3	3.67 739	5.34 749	3.88 740	12.29 752	11.84 753	4.64 741	3.99 744	1.08 733	0.50 669	0.90 723	2.07 740	6.19 748	0.45 701	3.36 744	2.45 745	0.97 741	0.15 670	1.91 745	1.76 743	5.79 747	3.82 751

noway1	3.65 736	5.60 752	3.99 742	12.30 753	11.85 756	4.61 739	4.00 746	1.11 737	0.45 647	0.87 720	2.08 741	6.09 746	0.43 696	3.05 740	2.22 737	0.96 739	0.15 670	1.91 745	1.76 743	5.84 749	3.79 747

noway4	3.66 738	5.59 751	3.99 742	12.28 751	11.84 753	4.70 742	4.02 747	1.16 740	0.47 659	0.84 719	2.09 743	6.05 744	0.42 692	3.08 742	2.23 740	0.95 737	0.15 670	1.91 745	1.75 742	5.88 751	3.80 749

HaxPig	15.73 758	18.55 771	19.19 765	16.92 758	15.89 760	7.80 745	7.57 748	13.37 762	10.80 753	15.40 760	14.87 758	15.95 761	14.81 761	15.67 760	15.97 763	18.96 768	16.72 761	19.47 772	18.10 770	19.45 771	19.06 772

MEDIAN_ROB	20.38 762	24.05 772	23.36 770	21.18 760	21.62 763	10.51 749	8.17 749	17.68 763	15.46 763	20.04 764	19.65 760	20.30 762	20.16 762	21.17 761	21.03 764	23.81 774	21.77 770	24.98 775	23.75 775	25.01 774	23.94 775

AVERAGE_ROB	24.89 771	29.12 775	27.98 773	24.83 769	24.59 771	17.82 756	11.61 750	21.45 764	19.91 764	25.04 773	24.38 771	25.06 773	25.31 773	24.69 772	22.86 765	29.74 775	27.09 775	28.97 777	27.94 777	30.07 775	29.35 776

tt	4.65 741	0.07 224	3.54 737	2.01 737	1.55 737	10.25 748	16.66 751	8.90 754	5.03 747	1.33 739	0.96 719	4.71 740	4.74 747	3.33 743	5.86 748	6.06 754	10.30 760	1.87 743	2.09 748	2.61 740	1.19 739

PML	8.57 749	9.39 759	6.24 745	5.34 741	6.36 743	13.21 751	20.99 752	5.35 747	6.68 748	17.75 761	26.46 772	7.58 750	6.08 749	7.89 750	5.76 747	5.33 753	1.83 747	5.95 759	1.93 747	8.75 756	2.53 742

USTest	6.16 742	2.65 738	2.79 733	6.48 744	7.21 744	14.33 752	21.38 753	6.98 753	9.55 752	5.35 750	6.12 746	5.71 743	7.69 750	6.31 749	6.75 750	1.97 747	3.38 752	1.63 741	2.14 749	2.49 739	2.35 741

DPSMNet_ROB	8.06 747	4.50 741	8.69 755	5.36 743	10.74 747	8.32 746	22.71 754	5.47 748	13.38 756	5.13 748	9.98 753	5.10 741	10.47 754	5.53 747	12.77 757	3.80 752	8.00 753	3.49 749	6.95 754	3.75 745	7.09 755

DGTPSM_ROB	8.06 747	4.50 741	8.69 755	5.34 741	10.73 746	8.32 746	22.71 754	5.47 748	13.38 756	5.13 748	9.98 753	5.10 741	10.47 754	5.53 747	12.77 757	3.79 751	8.00 753	3.49 749	6.95 754	3.74 744	7.09 755

xxxxx1	7.75 743	5.06 745	7.26 746	3.15 738	3.91 740	16.37 753	22.88 756	5.87 750	8.68 749	7.99 751	8.55 748	9.13 753	8.46 751	10.05 751	10.47 751	2.43 748	2.48 748	3.56 751	12.26 757	3.48 741	3.02 743

tt_ll	7.75 743	5.06 745	7.26 746	3.15 738	3.91 740	16.37 753	22.88 756	5.87 750	8.68 749	7.99 751	8.55 748	9.13 753	8.46 751	10.05 751	10.47 751	2.43 748	2.48 748	3.56 751	12.26 757	3.48 741	3.02 743

ff	7.75 743	5.06 745	7.26 746	3.15 738	3.91 740	16.37 753	22.88 756	5.87 750	8.68 749	7.99 751	8.55 748	9.13 753	8.46 751	10.05 751	10.47 751	2.43 748	2.48 748	3.56 751	12.26 757	3.48 741	3.02 743

iinet-test	10.41 750	8.00 755	7.40 749	10.23 745	10.93 748	17.97 757	25.06 759	11.30 758	13.29 754	9.69 755	9.78 752	9.38 756	11.23 756	10.97 755	12.61 755	6.59 756	8.30 755	5.49 754	6.54 750	6.58 752	6.91 753

IINet	10.41 750	8.00 755	7.40 749	10.23 745	10.93 748	17.97 757	25.06 759	11.30 758	13.29 754	9.69 755	9.77 751	9.38 756	11.23 756	10.97 755	12.61 755	6.59 756	8.30 755	5.49 754	6.54 750	6.58 752	6.91 753

Anonymous_1	10.87 755	7.82 754	7.41 751	10.29 747	10.08 745	18.64 759	26.11 761	11.02 757	13.45 758	9.43 754	10.10 755	9.73 758	11.31 758	10.69 754	12.47 754	6.42 755	8.38 757	5.70 756	10.22 756	11.41 757	6.65 752

RSGM-EC	20.15 760	4.62 743	0.75 712	16.73 756	16.97 761	21.10 762	26.46 762	10.37 755	14.13 761	18.18 762	21.56 762	22.31 771	22.50 763	21.80 762	15.71 761	62.36 776	33.86 776	20.06 773	18.04 768	19.30 769	16.22 769

acva	20.15 760	4.62 743	0.75 712	16.73 756	16.97 761	21.10 762	26.46 762	10.37 755	14.13 761	18.18 762	21.56 762	22.31 771	22.50 763	21.80 762	15.71 761	62.36 776	33.86 776	20.06 773	18.04 768	19.30 769	16.22 769

DPSM_ROB	11.10 756	8.47 757	7.95 752	10.84 748	11.58 750	19.10 760	26.50 764	12.02 760	14.09 759	10.38 757	10.91 756	10.39 759	11.92 759	11.67 757	13.39 759	6.99 758	8.79 758	5.82 757	6.92 752	6.97 754	7.31 757

DPSM	11.10 756	8.47 757	7.95 752	10.84 748	11.58 750	19.10 760	26.50 764	12.02 760	14.09 759	10.38 757	10.91 756	10.39 759	11.92 759	11.67 757	13.39 759	6.99 758	8.79 758	5.82 757	6.92 752	6.97 754	7.31 757

fast-reg	22.77 769	17.32 770	19.13 763	22.15 768	24.31 770	38.33 767	53.16 766	24.18 769	28.58 771	20.60 765	22.12 770	20.65 763	23.90 765	23.12 764	26.84 767	14.18 767	17.47 763	14.33 767	14.96 767	15.38 767	14.67 761

LSM0	22.80 770	17.22 768	19.17 764	22.12 767	28.90 772	38.38 770	53.27 767	24.21 771	28.36 765	20.84 771	21.11 761	21.63 770	24.25 772	23.42 769	26.98 768	14.08 765	17.39 762	11.72 766	13.98 764	14.22 766	14.66 760

FlowAnything	22.34 766	17.13 766	15.98 760	22.00 765	23.23 764	38.39 771	53.32 768	24.19 770	28.48 769	21.00 772	21.93 768	20.83 764	23.97 766	23.44 770	26.83 766	14.04 760	17.80 769	11.63 760	14.08 766	14.00 760	14.65 759

Selective-RAFT-Error	22.39 768	17.14 767	16.01 761	22.00 765	23.34 769	38.37 769	53.36 769	24.24 772	28.53 770	20.80 770	21.94 769	20.94 765	24.02 767	23.48 771	27.33 773	14.07 764	17.70 767	11.70 761	13.93 760	14.05 763	14.83 766

Hybrid-DGEV	22.38 767	17.26 769	16.15 762	21.92 761	23.29 766	38.36 768	53.40 770	24.38 773	28.67 772	20.64 766	21.89 767	21.01 766	24.05 769	23.35 767	27.12 772	14.08 765	17.70 767	11.71 765	13.99 765	14.01 761	14.70 762

CasAABBNet	22.33 763	17.11 763	15.84 759	21.94 762	23.28 765	38.30 764	53.40 770	24.05 768	28.44 768	20.66 767	21.86 766	21.03 769	24.04 768	23.35 767	27.03 769	14.06 761	17.69 764	11.70 761	13.94 761	14.04 762	14.76 763

RAFT-FEzeroshot	22.33 763	17.12 764	15.83 757	21.95 763	23.32 767	38.31 765	53.41 772	23.99 766	28.43 766	20.66 767	21.84 764	21.02 767	24.05 769	23.33 765	27.09 770	14.06 761	17.69 764	11.70 761	13.95 762	14.05 763	14.76 763

RAFT-FE	22.33 763	17.12 764	15.83 757	21.95 763	23.32 767	38.31 765	53.41 772	23.99 766	28.43 766	20.66 767	21.84 764	21.02 767	24.05 769	23.33 765	27.09 770	14.06 761	17.69 764	11.70 761	13.95 762	14.05 763	14.76 763

zzz1	32.42 773	13.80 761	20.04 769	39.27 772	40.27 775	57.84 773	73.53 774	33.30 776	42.71 776	31.42 775	32.98 774	30.95 775	36.54 776	37.50 776	43.97 777	20.78 770	26.81 774	16.46 769	20.73 772	13.42 759	16.17 768

zzzzzz3	32.40 772	13.78 760	19.88 768	39.27 772	40.27 775	57.81 772	73.58 775	33.27 775	42.65 773	31.40 774	32.97 773	30.93 774	36.54 776	37.48 775	43.96 776	20.77 769	26.80 773	16.44 768	20.72 771	13.41 758	16.16 767

zzzz2	33.77 774	25.93 773	24.41 771	33.32 770	35.10 773	58.15 774	80.98 776	36.98 777	42.68 774	31.82 776	33.40 775	31.44 776	36.00 774	34.74 773	40.15 774	21.20 771	26.75 771	17.85 770	21.11 773	21.10 772	22.26 773

noway5	33.77 774	25.93 773	24.41 771	33.32 770	35.10 773	58.15 774	80.98 776	36.98 777	42.68 774	31.82 776	33.40 775	31.44 776	36.00 774	34.74 773	40.15 774	21.20 771	26.75 771	17.85 770	21.11 773	21.10 772	22.26 773

test_example2	97.69 776	92.93 776	45.57 774	96.02 774	109.84 777	88.44 776	93.70 778	25.54 774	94.63 778	130.46 779	126.87 778	58.93 778	75.48 778	87.99 777	77.94 778	150.16 778	221.11 778	76.29 778	98.21 778	108.42 778	95.33 777

ccccc		285.89 777		366.70 777	366.78 778	118.88 778		113.97 779		125.77 778		120.54 779		252.62 779		382.79 779	352.84 779	254.30 779	222.62 779	426.61 779

Low-res two-view benchmark