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

asda	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.06 13	0.10 33	0.16 214	0.11 98	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.08 75	0.08 7	0.11 53	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 412	0.08 35	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.11 98	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 412	0.08 35	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.11 98	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.07 36	0.08 7	0.11 53	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

monster-pro	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

TS12	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.21 547	0.07 123	0.12 296	0.12 102	0.11 53	0.09 44	0.10 217	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.09 55	0.12 339	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.11 53	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.11 53	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.03 1

aanet-new-36k	0.08 74	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.12 79	0.14 206	0.08 123	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.05 2	0.08 75	0.13 170	0.12 79	0.13 177	0.09 174	0.08 119	0.07 122	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.09 44	0.06 23	0.09 157	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

aanet-new-24k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.17 286	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.10 27	0.11 98	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

aanet-new-22k	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.06 25	0.08 75	0.11 67	0.14 138	0.12 135	0.09 174	0.09 157	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

aanet-new-16k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.13 108	0.13 177	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-new-8k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.19 447	0.07 123	0.09 133	0.11 67	0.17 251	0.15 232	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 74	0.08 331	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.11 242	0.14 241	0.13 108	0.11 98	0.08 123	0.11 240	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 74	0.06 96	0.08 35	0.17 286	0.06 25	0.07 36	0.14 241	0.13 108	0.16 266	0.05 2	0.10 189	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 74	0.07 198	0.18 499	0.16 198	0.06 25	0.06 13	0.13 170	0.13 108	0.13 177	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 74	0.06 96	0.08 35	0.16 198	0.06 25	0.06 13	0.14 241	0.14 138	0.15 232	0.07 70	0.10 189	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.07 7	0.10 65	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

BStereo	0.08 74	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.08 208	0.08 75	0.09 20	0.15 177	0.16 266	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.07 376	0.04 45	0.05 185

Wave_Phase_stereo	0.09 164	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.08 208	0.11 242	0.09 20	0.18 282	0.16 266	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.07 376	0.04 45	0.05 185

NLSM3	0.09 164	0.07 198	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.18 282	0.17 301	0.06 23	0.08 119	0.08 175	0.09 257	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.04 24	0.06 183	0.07 376	0.03 1	0.04 48

BridgeDepth	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.10 27	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 248	0.09 257	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	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
MonStereo	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 31	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.10 27	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.07 170	0.09 55	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AdaDepth	0.07 6	0.06 96	0.07 8	0.18 376	0.06 25	0.11 242	0.11 67	0.10 27	0.08 19	0.06 23	0.05 7	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.04 6	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

qwe	0.08 74	0.08 331	0.07 8	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.18 282	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 331	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.14 138	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 331	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.14 138	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 331	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.14 138	0.08 19	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.16 198	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.06 19	0.09 216	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.13 11	0.06 25	0.08 75	0.08 7	0.18 282	0.13 177	0.08 123	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.11 269	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.25w_new	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.07 3	0.12 79	0.11 98	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.25w	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.07 3	0.12 79	0.11 98	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

3.75w	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.07 36	0.09 20	0.16 214	0.10 65	0.07 70	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.06 1	0.14 138	0.11 98	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 74	0.09 412	0.10 162	0.17 286	0.07 123	0.08 75	0.11 67	0.20 333	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2w_stereo	0.08 74	0.08 331	0.09 104	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.10 33	0.20 333	0.15 232	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.10 190	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 74	0.06 96	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.15 232	0.07 70	0.08 119	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 48

monsterstereo	0.08 74	0.06 96	0.07 8	0.16 198	0.06 25	0.08 75	0.10 33	0.16 214	0.12 135	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.07 170	0.08 21	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo	0.08 74	0.08 331	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.10 191	0.17 423	0.11 53	0.08 19	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.07 170	0.09 55	0.09 91	0.04 6	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.04 45	0.04 48

MonSter	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.15 177	0.15 232	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

RSM	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.07 123	0.08 75	0.12 102	0.12 79	0.10 65	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 187	0.09 91	0.04 6	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

test_4	0.11 277	0.10 480	0.08 35	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.21 556	0.15 177	0.18 319	0.12 295	0.18 371	0.12 304	0.09 257	0.08 21	0.11 269	0.04 6	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.04 45	0.04 48

quiztm	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.18 376	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.14 138	0.13 177	0.07 70	0.07 57	0.05 4	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.03 1

aanet-new-90k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.13 108	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 187	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 74	0.07 198	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.09 19	0.14 206	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.07 170	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.17 286	0.07 123	0.08 75	0.13 170	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.09 157	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-32k-new	0.08 74	0.07 198	0.08 35	0.19 447	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.11 53	0.13 177	0.07 70	0.08 119	0.05 4	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.04 48

aanet-new-32k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.06 25	0.10 191	0.11 67	0.10 27	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

aanet-new-30k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.06 25	0.10 191	0.11 67	0.10 27	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

aanet-new-28k	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.09 44	0.09 174	0.08 119	0.08 175	0.06 65	0.12 279	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-new-10k	0.08 74	0.08 331	0.08 35	0.19 447	0.07 123	0.08 75	0.13 170	0.15 177	0.12 135	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-new-12k	0.08 74	0.10 480	0.07 8	0.20 511	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.12 79	0.14 206	0.08 123	0.08 119	0.05 4	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.04 48

aanet-new-14k	0.08 74	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.07 123	0.07 36	0.10 33	0.14 138	0.15 232	0.06 23	0.08 119	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

aanet-new	0.09 164	0.09 412	0.10 162	0.18 376	0.08 208	0.10 191	0.12 102	0.15 177	0.13 177	0.08 123	0.08 119	0.05 4	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.14 241	0.13 108	0.12 135	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 74	0.06 96	0.16 441	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.13 108	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.10 27	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 96	0.07 8	0.15 105	0.06 25	0.10 191	0.15 325	0.12 79	0.11 98	0.06 23	0.11 240	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.12 102	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.13 170	0.14 138	0.14 206	0.08 123	0.13 282	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.03 1	0.04 48

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 74	0.07 198	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.15 177	0.15 232	0.09 174	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.03 1	0.04 48

PSi22	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.08 75	0.10 33	0.14 138	0.08 19	0.08 123	0.07 57	0.10 248	0.06 65	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.04 48

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.13 108	0.08 19	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

gcap_with_dpt	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.12 102	0.14 138	0.14 206	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.07 7	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.10 33	0.11 53	0.11 98	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

DA	0.09 164	0.07 198	0.07 8	0.19 447	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48

GGEV	0.09 164	0.07 198	0.07 8	0.19 447	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48

2.25w	0.07 6	0.07 198	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.09 20	0.10 27	0.15 232	0.08 123	0.10 189	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.04 48

monsters	0.07 6	0.06 96	0.06 1	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.09 20	0.13 108	0.09 44	0.09 174	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.04 48

xyz-stereo-finetune2	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.19 518	0.17 251	0.12 135	0.15 375	0.15 308	0.17 413	0.13 393	0.13 336	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.06 290

xyz-stereo-finetune	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.14 55	0.06 25	0.10 191	0.19 518	0.18 282	0.19 347	0.12 295	0.14 295	0.15 373	0.11 327	0.13 336	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.05 185

xyz-stereo	0.14 416	0.07 198	0.22 548	0.15 105	0.05 2	0.22 544	0.15 325	0.17 251	0.31 520	0.15 375	0.28 517	0.26 531	0.17 493	0.13 336	0.12 339	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.09 19	0.10 65	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.14 55	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.09 19	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 31	0.08 35	0.17 286	0.05 2	0.07 36	0.11 67	0.09 19	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 31	0.09 104	0.17 286	0.05 2	0.07 36	0.11 67	0.08 11	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185

MM-Stereo_test2	0.09 164	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.18 472	0.15 177	0.14 206	0.07 70	0.10 189	0.07 122	0.06 65	0.12 279	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.04 48

HART	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.10 191	0.16 389	0.13 108	0.11 98	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.13 11	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.10 27	0.09 44	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.13 11	0.09 328	0.09 133	0.14 241	0.22 375	0.11 98	0.20 489	0.17 345	0.14 348	0.10 288	0.16 416	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.08 451	0.07 362	0.06 290

CoSv	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.13 11	0.09 328	0.09 133	0.14 241	0.22 375	0.11 98	0.20 489	0.17 345	0.14 348	0.10 288	0.16 416	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.08 451	0.07 362	0.06 290

SCV_C0	0.08 74	0.07 198	0.08 35	0.16 198	0.10 443	0.08 75	0.14 241	0.11 53	0.13 177	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 187	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

SCV	0.08 74	0.09 412	0.08 35	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.12 102	0.11 53	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.04 53	0.06 280	0.04 48

AIO_rvc	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.14 241	0.09 19	0.08 19	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.04 1	0.10 113	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 96	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

castereo	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.18 319	0.08 123	0.10 189	0.11 280	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

GIP-stereo	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.15 177	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.05 4	0.04 1	0.10 113	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

fffft	0.09 164	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.16 389	0.12 79	0.11 98	0.09 174	0.07 57	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.05 185
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.07 7	0.13 177	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

SMoEStereo_RVC	0.08 74	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.11 53	0.14 206	0.09 174	0.07 57	0.07 122	0.07 170	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

mms	0.09 164	0.07 198	0.08 35	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.15 325	0.12 79	0.11 98	0.09 174	0.09 157	0.08 175	0.06 65	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.04 48

ours_stereo	0.09 164	0.07 198	0.09 104	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.11 53	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.12 279	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

fffy	0.09 164	0.08 331	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.13 339	0.17 423	0.13 108	0.12 135	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.09 257	0.13 336	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.05 185

tg	0.10 234	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.20 333	0.12 135	0.08 123	0.11 240	0.11 280	0.07 170	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.04 45	0.04 48

WCG-NET	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.14 241	0.13 108	0.14 206	0.07 70	0.09 157	0.07 122	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 96	0.08 35	0.18 376	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 53	0.11 98	0.06 23	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

AIO-Stereo	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.06 25	0.09 133	0.11 67	0.16 214	0.09 44	0.09 174	0.08 119	0.07 122	0.05 17	0.11 187	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

WCG-NET（raft）	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.13 170	0.15 177	0.12 135	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

RSM++	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.11 53	0.11 98	0.08 123	0.06 19	0.07 122	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.03 1

gcap-zeroshot	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.12 296	0.13 170	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

test_for_model	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.12 102	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.12 102	0.10 27	0.11 98	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

MGS-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.12 276	0.16 198	0.08 208	0.09 133	0.15 325	0.12 79	0.12 135	0.07 70	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

MoCha-V2	0.08 74	0.05 31	0.11 227	0.20 511	0.07 123	0.10 191	0.14 241	0.12 79	0.08 19	0.07 70	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

IGEV++	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.10 191	0.13 170	0.10 27	0.10 65	0.08 123	0.08 119	0.06 40	0.05 17	0.13 336	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

AE-Stereo	0.10 234	0.08 331	0.11 227	0.19 447	0.09 328	0.10 191	0.15 325	0.14 138	0.20 370	0.09 174	0.15 308	0.12 304	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

ff7	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

ffff	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

11t	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

MIM_Stereo	0.10 234	0.07 198	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.07 36	0.12 102	0.20 333	0.14 206	0.13 327	0.14 295	0.09 216	0.05 17	0.12 279	0.08 23	0.05 48	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

testlalala	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.12 296	0.13 170	0.15 177	0.16 266	0.08 123	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.03 1	0.04 48

LL-Strereo2	0.11 277	0.10 480	0.16 441	0.18 376	0.08 208	0.15 408	0.09 20	0.17 251	0.14 206	0.14 350	0.11 240	0.09 216	0.07 170	0.16 416	0.10 190	0.05 48	0.05 237	0.11 553	0.07 376	0.06 280	0.05 185

4D-IteraStereo	0.10 234	0.07 198	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.09 133	0.15 325	0.18 282	0.15 232	0.10 217	0.11 240	0.10 248	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.05 48	0.03 1	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.05 185

LoS_RVC	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.08 75	0.15 325	0.12 79	0.11 98	0.08 123	0.09 157	0.06 40	0.09 257	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

anonymousdsp2	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.19 315	0.23 417	0.13 327	0.14 295	0.12 304	0.09 257	0.14 368	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

anonymousdsp	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.17 286	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 96	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.13 108	0.08 19	0.08 123	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.10 113	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

Selective-RAFT	0.11 277	0.11 506	0.12 276	0.21 547	0.08 208	0.16 436	0.13 170	0.21 351	0.23 417	0.10 217	0.10 189	0.11 280	0.10 288	0.15 387	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

ProNet	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.15 325	0.15 177	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.06 290

ccc-4	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

raft_robust	0.13 383	0.10 480	0.07 8	0.18 376	0.08 208	0.13 339	0.24 593	0.29 513	0.34 542	0.20 489	0.20 397	0.15 373	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.04 48

RAFT_CTSACE	0.12 355	0.09 412	0.10 162	0.22 569	0.08 208	0.12 296	0.24 593	0.18 282	0.17 301	0.21 505	0.27 506	0.13 329	0.07 170	0.13 336	0.09 91	0.05 48	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.04 45	0.04 48

RAFT+CT+SA	0.13 383	0.11 506	0.09 104	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.28 629	0.22 375	0.22 407	0.15 375	0.26 488	0.10 248	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.08 451	0.07 362	0.06 290

SA	0.13 383	0.09 412	0.09 104	0.18 376	0.08 208	0.12 296	0.24 593	0.23 394	0.19 347	0.17 418	0.27 506	0.15 373	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.05 160	0.05 185

IGEV-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.17 286	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 355	0.09 412	0.12 276	0.20 511	0.08 208	0.09 133	0.12 102	0.22 375	0.22 407	0.19 467	0.14 295	0.11 280	0.09 257	0.20 518	0.16 468	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.06 290

GMOStereo	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

error version	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

test-v	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

test-3	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.12 79	0.16 266	0.10 217	0.08 119	0.08 175	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.04 48

test_1	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.18 376	0.07 123	0.07 36	0.14 241	0.12 79	0.16 266	0.10 217	0.08 119	0.08 175	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.04 45	0.04 48

test_3	0.11 277	0.09 412	0.10 162	0.21 547	0.08 208	0.13 339	0.25 609	0.14 138	0.21 385	0.10 217	0.10 189	0.09 216	0.10 288	0.08 21	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.07 376	0.04 45	0.04 48

LCNet	0.11 277	0.07 198	0.09 104	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.14 241	0.21 351	0.15 232	0.12 295	0.15 308	0.16 395	0.11 327	0.12 279	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.14 601

STrans-v2	0.10 234	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.08 208	0.10 191	0.14 241	0.22 375	0.11 98	0.11 259	0.15 308	0.12 304	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

TransformOpticalFlow	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.18 376	0.07 123	0.09 133	0.15 325	0.19 315	0.16 266	0.12 295	0.16 325	0.11 280	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

PSM-AAD	0.11 277	0.07 198	0.10 162	0.20 511	0.09 328	0.10 191	0.14 241	0.21 351	0.13 177	0.12 295	0.14 295	0.18 428	0.11 327	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.14 601

FTStereo	0.12 355	0.07 198	0.14 363	0.18 376	0.09 328	0.07 36	0.15 325	0.22 375	0.18 319	0.12 295	0.24 449	0.11 280	0.13 393	0.13 336	0.14 412	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.06 280	0.10 523

ASMatch	0.11 277	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.10 443	0.08 75	0.14 241	0.18 282	0.16 266	0.12 295	0.16 325	0.16 395	0.11 327	0.13 336	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.09 493

DEmStereo	0.12 355	0.06 96	0.14 363	0.14 55	0.10 443	0.16 436	0.15 325	0.16 214	0.24 429	0.17 418	0.23 437	0.12 304	0.14 426	0.12 279	0.14 412	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

DRaft	0.12 355	0.06 96	0.12 276	0.14 55	0.09 328	0.14 383	0.17 423	0.21 351	0.30 510	0.18 451	0.27 506	0.10 248	0.16 467	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

GrayStereo	0.11 277	0.06 96	0.11 227	0.19 447	0.09 328	0.09 133	0.16 389	0.18 282	0.17 301	0.14 350	0.17 345	0.17 413	0.11 327	0.12 279	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.10 523

RAFT-RH_RVC	0.12 355	0.06 96	0.14 363	0.16 198	0.09 328	0.12 296	0.12 102	0.17 251	0.12 135	0.13 327	0.40 599	0.11 280	0.10 288	0.13 336	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.05 190	0.05 160	0.06 290

RAFT-345	0.11 277	0.07 198	0.16 441	0.17 286	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.16 214	0.10 65	0.11 259	0.34 568	0.09 216	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.04 45	0.05 185

test-2	0.11 277	0.09 412	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.12 296	0.28 629	0.13 108	0.18 319	0.11 259	0.17 345	0.14 348	0.12 360	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 237	0.09 475	0.07 376	0.04 45	0.04 48

cross-raft	0.10 234	0.09 412	0.09 104	0.19 447	0.07 123	0.11 242	0.24 593	0.13 108	0.15 232	0.08 123	0.10 189	0.12 304	0.10 288	0.09 55	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

GMM-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.10 162	0.18 376	0.09 328	0.08 75	0.14 241	0.24 420	0.16 266	0.11 259	0.15 308	0.13 329	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.09 493

Prome-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.18 376	0.09 328	0.12 296	0.14 241	0.23 394	0.13 177	0.13 327	0.16 325	0.13 329	0.08 223	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.10 523

iRaftStereo_RVC	0.10 234	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.11 242	0.17 423	0.18 282	0.12 135	0.09 174	0.11 240	0.10 248	0.07 170	0.11 187	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.04 45	0.04 48

s12784h	0.10 234	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.05 2	0.16 436	0.18 472	0.16 214	0.15 232	0.10 217	0.11 240	0.11 280	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.04 48

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.17 286	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.17 251	0.15 232	0.10 217	0.10 189	0.08 175	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.03 1

AFF-stereo	0.09 164	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.18 282	0.10 65	0.10 217	0.11 240	0.09 216	0.10 288	0.12 279	0.10 190	0.05 48	0.04 24	0.07 299	0.07 376	0.04 45	0.04 48

EAI-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.16 214	0.09 44	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.07 170	0.09 55	0.11 269	0.05 48	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.04 48

MLCV	0.13 383	0.08 331	0.17 465	0.18 376	0.06 25	0.16 436	0.17 423	0.19 315	0.22 407	0.19 467	0.25 475	0.17 413	0.13 393	0.15 387	0.14 412	0.05 48	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

DN-CSS_ROB	0.13 383	0.13 552	0.17 465	0.18 376	0.10 443	0.16 436	0.08 7	0.22 375	0.19 347	0.17 418	0.23 437	0.13 329	0.13 393	0.13 336	0.14 412	0.05 48	0.05 237	0.10 523	0.10 536	0.08 429	0.06 290

derf	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 79	0.09 44	0.05 2	0.07 57	0.07 122	0.08 223	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.06 13	0.13 170	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.09 257	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.06 13	0.13 170	0.06 1	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.09 257	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

qqai	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.08 11	0.09 44	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 227	0.13 11	0.06 25	0.08 75	0.09 20	0.12 79	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185

CAR	0.07 6	0.05 31	0.09 104	0.14 55	0.06 25	0.07 36	0.08 7	0.12 79	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.07 36	0.08 7	0.12 79	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

PointNet	0.08 74	0.06 96	0.07 8	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.11 53	0.08 19	0.05 2	0.08 119	0.08 175	0.09 257	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

LiteMatch*	0.08 74	0.04 1	0.12 276	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.13 170	0.14 138	0.09 44	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 257	0.11 187	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 74	0.05 31	0.12 276	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.12 79	0.12 135	0.07 70	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

IGEV_i1	0.12 355	0.08 331	0.12 276	0.17 286	0.08 208	0.19 499	0.15 325	0.19 315	0.23 417	0.18 451	0.18 371	0.16 395	0.12 360	0.17 456	0.14 412	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 216	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 160	0.05 185

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.05 2	0.08 75	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 175	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

LACA3	0.07 6	0.08 331	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 133	0.11 67	0.08 11	0.09 44	0.08 123	0.06 19	0.07 122	0.07 170	0.08 21	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.05 2	0.09 133	0.12 102	0.13 108	0.10 65	0.09 174	0.10 189	0.10 248	0.07 170	0.08 21	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.04 48

Foundation-i1b	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.05 2	0.09 133	0.12 102	0.13 108	0.10 65	0.09 174	0.10 189	0.10 248	0.06 65	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.13 339	0.13 170	0.12 79	0.10 65	0.11 259	0.11 240	0.11 280	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

DepthFocus	0.08 74	0.04 1	0.15 398	0.13 11	0.09 328	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.05 3	0.09 174	0.06 19	0.07 122	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.04 48

Foundation-i1	0.09 164	0.04 1	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.10 191	0.13 170	0.16 214	0.15 232	0.10 217	0.10 189	0.11 280	0.07 170	0.07 3	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.05 185

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.04 1	0.06 13	0.12 102	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

Selective-IGEV-i1	0.13 383	0.07 198	0.12 276	0.20 511	0.08 208	0.18 476	0.16 389	0.23 394	0.30 510	0.17 418	0.17 345	0.17 413	0.10 288	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

GeoVLM	0.08 74	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

LACA1	0.07 6	0.07 198	0.07 8	0.14 55	0.05 2	0.09 133	0.11 67	0.10 27	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 223	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.03 1	0.04 48

Hybrid-DGEV-03	0.11 277	0.06 96	0.09 104	0.18 376	0.08 208	0.16 436	0.14 241	0.15 177	0.14 206	0.13 327	0.17 345	0.12 304	0.09 257	0.13 336	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.04 48

Hybrid-DGEV-2	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.18 376	0.09 328	0.09 133	0.13 170	0.29 513	0.30 510	0.11 259	0.12 260	0.10 248	0.13 393	0.12 279	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

DispViT+	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.05 3	0.11 67	0.18 282	0.16 266	0.09 174	0.08 119	0.07 122	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 74	0.04 1	0.11 227	0.14 55	0.07 123	0.11 242	0.11 67	0.12 79	0.07 13	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

DStereoRT	0.17 507	0.07 198	0.12 276	0.19 447	0.09 328	0.13 339	0.12 102	0.28 494	0.23 417	0.12 295	0.20 397	0.11 280	0.10 288	0.15 387	0.14 412	0.06 161	0.05 237	1.02 691	0.09 497	0.05 160	0.04 48

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 55	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 79	0.09 44	0.07 70	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.05 185
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.11 1	0.05 2	0.10 191	0.10 33	0.14 138	0.09 44	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.07 3	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.05 160	0.04 48
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.20 511	0.09 328	0.12 296	0.18 472	0.18 282	0.18 319	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

NLMM	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.20 511	0.09 328	0.12 296	0.18 472	0.18 282	0.18 319	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

MonSter++	0.08 74	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 191	0.13 170	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

HiDET	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.09 133	0.12 102	0.12 79	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

LCMNet	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.10 27	0.12 135	0.06 23	0.08 119	0.06 40	0.07 170	0.11 187	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

CSFM-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.15 177	0.07 13	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

GEAStereo	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.14 241	0.10 27	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.06 40	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

GSStereo	0.08 74	0.06 96	0.09 104	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.14 241	0.11 53	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.05 4	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

GS-Stereo							0.14 241	0.11 53	0.12 135	0.08 123	0.10 189	0.05 4	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

gasm-f	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.13 11	0.08 208	0.08 75	0.14 241	0.10 27	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.06 40	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

FE-Mocha	0.09 164	0.06 96	0.14 363	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.19 315	0.16 266	0.10 217	0.09 157	0.07 122	0.07 170	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

IGEV-FE	0.09 164	0.05 31	0.13 317	0.14 55	0.08 208	0.12 296	0.13 170	0.17 251	0.11 98	0.10 217	0.06 19	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

DDF-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.10 443	0.05 3	0.13 170	0.09 19	0.14 206	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.08 429	0.05 185

252Zero-FE	0.08 74	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.07 123	0.13 339	0.11 67	0.13 108	0.14 206	0.07 70	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

Zero-FE251	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.12 296	0.12 102	0.11 53	0.10 65	0.07 70	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.06 13	0.08 7	0.12 79	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 160	0.05 185

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 31	0.09 104	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.09 20	0.14 138	0.12 135	0.05 2	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

zero-FE	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.10 443	0.05 3	0.13 170	0.09 19	0.14 206	0.07 70	0.06 19	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.08 429	0.05 185

MultiAttention	0.30 627	0.08 331	0.15 398	0.19 447	0.13 557	1.56 694	1.33 698	0.36 599	0.36 561	0.20 489	0.21 415	0.24 508	0.11 327	0.39 641	0.18 498	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.11 550	0.09 493

GASTEREO	0.08 74	0.05 31	0.09 104	0.19 447	0.08 208	0.08 75	0.12 102	0.14 138	0.11 98	0.10 217	0.09 157	0.07 122	0.04 1	0.12 279	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

MSCF	0.08 74	0.05 31	0.09 104	0.19 447	0.08 208	0.07 36	0.12 102	0.14 138	0.11 98	0.10 217	0.09 157	0.07 122	0.04 1	0.11 187	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

water-stereo	0.09 164	0.06 96	0.08 35	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.13 170	0.15 177	0.13 177	0.11 259	0.12 260	0.09 216	0.10 288	0.07 3	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.04 45	0.04 48

depthmonostereo	0.09 164	0.06 96	0.09 104	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.13 170	0.14 138	0.15 232	0.10 217	0.10 189	0.09 216	0.11 327	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.12 102	0.14 138	0.16 266	0.11 259	0.11 240	0.09 216	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 74	0.04 1	0.09 104	0.13 11	0.06 25	0.09 133	0.12 102	0.14 138	0.10 65	0.06 23	0.09 157	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

111111	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.17 286	0.06 25	0.05 3	0.10 33	0.11 53	0.10 65	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.07 362	0.06 290

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.10 33	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.06 65	0.08 21	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.09 19	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.04 1	0.13 170	0.10 27	0.10 65	0.05 2	0.11 240	0.07 122	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

SGD-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.10 162	0.14 55	0.06 25	0.12 296	0.12 102	0.11 53	0.12 135	0.07 70	0.09 157	0.09 216	0.09 257	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

MM-Stereo_test3	0.10 234	0.07 198	0.07 8	0.18 376	0.07 123	0.12 296	0.19 518	0.24 420	0.19 347	0.06 23	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.06 410	0.07 299	0.05 190	0.05 160	0.04 48

MM-Stereo_test1	0.10 234	0.07 198	0.09 104	0.18 376	0.07 123	0.12 296	0.18 472	0.21 351	0.20 370	0.09 174	0.11 240	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

Reg-Stereo(zero)	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.16 198	0.06 25	0.12 296	0.11 67	0.15 177	0.11 98	0.12 295	0.09 157	0.10 248	0.08 223	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 74	0.07 198	0.09 104	0.22 569	0.06 25	0.08 75	0.12 102	0.10 27	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.04 48

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.05 2	0.09 133	0.13 170	0.06 1	0.09 44	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

HUF	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.13 108	0.13 177	0.07 70	0.07 57	0.09 216	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.04 48

AIO-test2	0.10 234	0.08 331	0.10 162	0.23 590	0.09 328	0.11 242	0.11 67	0.23 394	0.24 429	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.05 17	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.09 497	0.05 160	0.05 185

AIO-test1	0.10 234	0.07 198	0.11 227	0.24 602	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.22 375	0.15 232	0.11 259	0.12 260	0.09 216	0.07 170	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.10 536	0.04 45	0.07 377

castereo++	0.08 74	0.06 96	0.08 35	0.15 105	0.05 2	0.14 383	0.11 67	0.11 53	0.15 232	0.07 70	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 74	0.06 96	0.11 227	0.14 55	0.09 328	0.10 191	0.12 102	0.10 27	0.12 135	0.06 23	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

tt45	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.15 105	0.07 123	0.12 296	0.15 325	0.13 108	0.12 135	0.09 174	0.06 19	0.08 175	0.06 65	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

999	0.09 164	0.06 96	0.13 317	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.14 241	0.15 177	0.12 135	0.10 217	0.08 119	0.08 175	0.08 223	0.16 416	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.06 290

PAM_32	0.10 234	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.15 325	0.14 138	0.16 266	0.09 174	0.08 119	0.10 248	0.07 170	0.14 368	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

PAM	0.10 234	0.06 96	0.17 465	0.15 105	0.09 328	0.10 191	0.16 389	0.15 177	0.16 266	0.12 295	0.09 157	0.10 248	0.07 170	0.13 336	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

dual_stereo	0.07 6	0.05 31	0.08 35	0.15 105	0.05 2	0.05 3	0.13 170	0.12 79	0.08 19	0.07 70	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.04 45	0.04 48

UGAM-zero	0.10 234	0.05 31	0.15 398	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.20 333	0.15 232	0.11 259	0.15 308	0.07 122	0.08 223	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

Occ-G	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.14 55	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.14 138	0.15 232	0.07 70	0.12 260	0.07 122	0.05 17	0.09 55	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 277	0.05 31	0.14 363	0.16 198	0.21 642	0.09 133	0.17 423	0.21 351	0.16 266	0.11 259	0.15 308	0.10 248	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.09 493

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 277	0.05 31	0.12 276	0.15 105	0.13 557	0.14 383	0.16 389	0.23 394	0.18 319	0.10 217	0.13 282	0.10 248	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.08 447

U	0.08 74	0.07 198	0.10 162	0.19 447	0.10 443	0.10 191	0.13 170	0.12 79	0.17 301	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.06 280	0.05 185

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.15 105	0.06 25	0.04 1	0.09 20	0.10 27	0.09 44	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.06 1	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

RAFT-Stereo-weight	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.19 315	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.04 48

H2IRNET	0.10 234	0.09 412	0.10 162	0.18 376	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.14 138	0.21 385	0.10 217	0.10 189	0.10 248	0.11 327	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.06 280	0.05 185

MyStereo07	0.10 234	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.17 423	0.15 177	0.15 232	0.09 174	0.06 19	0.06 40	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

MyStereo06	0.10 234	0.07 198	0.12 276	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.18 472	0.19 315	0.12 135	0.13 327	0.08 119	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

MyStereo05	0.13 383	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.18 472	0.28 494	0.35 556	0.17 418	0.14 295	0.15 373	0.11 327	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

MyStereo04	0.13 383	0.07 198	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.17 423	0.29 513	0.38 573	0.17 418	0.14 295	0.16 395	0.11 327	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.06 290

ACVNet-DCA	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.24 420	0.16 266	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.07 377

xx1	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.16 214	0.18 319	0.09 174	0.09 157	0.16 395	0.16 467	0.10 113	0.07 1	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.07 377

1test111	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.24 420	0.16 266	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.15 387	0.16 468	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.07 377

cc1	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.16 214	0.18 319	0.09 174	0.09 157	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.07 1	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

IGEVStereo-DCA	0.09 164	0.07 198	0.11 227	0.16 198	0.10 443	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.12 135	0.10 217	0.06 19	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

rrr	0.09 164	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.10 443	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.15 232	0.10 217	0.06 19	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

ffm	0.12 355	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.15 177	0.19 347	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.06 290

ff1	0.13 383	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.15 177	0.19 347	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.15 387	0.22 549	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.06 290

tt1	0.10 234	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.15 177	0.19 347	0.09 174	0.08 119	0.06 40	0.06 65	0.10 113	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

IGEV_Zeroshot_test	0.09 164	0.05 31	0.13 317	0.14 55	0.08 208	0.12 296	0.13 170	0.17 251	0.11 98	0.10 217	0.06 19	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

MSKI-zero shot	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.13 170	0.15 177	0.14 206	0.09 174	0.09 157	0.09 216	0.06 65	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

CASnet	0.09 164	0.09 412	0.09 104	0.19 447	0.06 25	0.07 36	0.11 67	0.18 282	0.14 206	0.11 259	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.10 523	0.08 451	0.06 280	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.13 557	0.14 383	0.13 170	0.15 177	0.09 44	0.07 70	0.09 157	0.07 122	0.08 223	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

GCAP-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.06 25	0.11 242	0.07 3	0.14 138	0.12 135	0.09 174	0.10 189	0.07 122	0.09 257	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

RAFT-Test	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.13 177	0.09 174	0.10 189	0.11 280	0.09 257	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

HH	0.09 164	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.15 177	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.08 175	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

HanStereo	0.09 164	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.16 389	0.15 177	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.08 175	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

LL-Strereo	0.13 383	0.10 480	0.12 276	0.20 511	0.10 443	0.11 242	0.18 472	0.33 562	0.25 454	0.16 404	0.16 325	0.14 348	0.14 426	0.19 500	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.04 45	0.05 185

CBFPSM	0.15 458	0.07 198	0.27 576	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.15 325	0.22 375	0.23 417	0.20 489	0.27 506	0.23 499	0.16 467	0.16 416	0.19 513	0.06 161	0.06 410	0.06 183	0.07 376	0.07 362	0.07 377

CES	0.08 74	0.04 1	0.08 35	0.14 55	0.07 123	0.09 133	0.14 241	0.11 53	0.09 44	0.08 123	0.09 157	0.11 280	0.07 170	0.12 279	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185

EGLCR-Stereo	0.08 74	0.05 31	0.08 35	0.14 55	0.07 123	0.11 242	0.12 102	0.11 53	0.16 266	0.06 23	0.05 7	0.07 122	0.05 17	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

DCRE	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.11 499	0.11 242	0.17 423	0.18 282	0.17 301	0.11 259	0.18 371	0.11 280	0.10 288	0.15 387	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.05 185

MC-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.09 104	0.17 286	0.06 25	0.10 191	0.14 241	0.12 79	0.11 98	0.09 174	0.12 260	0.09 216	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

RCA-Stereo	0.09 164	0.06 96	0.09 104	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.13 170	0.18 282	0.14 206	0.10 217	0.11 240	0.08 175	0.07 170	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.04 48

CroCo-Stereo Lap2	0.09 164	0.09 412	0.08 35	0.22 569	0.09 328	0.09 133	0.18 472	0.16 214	0.12 135	0.09 174	0.10 189	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 161	0.06 410	0.07 299	0.05 190	0.06 280	0.05 185

TestStereo1	0.13 383	0.08 331	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.18 476	0.29 640	0.23 394	0.17 301	0.17 418	0.20 397	0.16 395	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.05 185

DCANet-4	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.17 423	0.18 282	0.20 370	0.13 327	0.17 345	0.09 216	0.14 426	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

fff	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.21 385	0.13 327	0.17 345	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

ADStereo(finetuned)	0.10 234	0.06 96	0.13 317	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.20 370	0.13 327	0.18 371	0.10 248	0.12 360	0.12 279	0.12 339	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

test_5	0.14 416	0.12 525	0.08 35	0.20 511	0.10 443	0.14 383	0.28 629	0.21 351	0.24 429	0.19 467	0.28 517	0.11 280	0.15 446	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

SA-5K	0.13 383	0.08 331	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.18 476	0.29 640	0.23 394	0.17 301	0.17 418	0.20 397	0.16 395	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.05 185

Sa-1000	0.12 355	0.08 331	0.09 104	0.18 376	0.08 208	0.15 408	0.22 570	0.22 375	0.19 347	0.15 375	0.20 397	0.17 413	0.11 327	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.05 237	0.09 475	0.09 497	0.05 160	0.05 185

iRaft-Stereo_20w	0.09 164	0.05 31	0.13 317	0.14 55	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.19 315	0.11 98	0.11 259	0.08 119	0.08 175	0.05 17	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

GLC_STEREO	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.18 376	0.07 123	0.08 75	0.13 170	0.16 214	0.24 429	0.12 295	0.13 282	0.12 304	0.08 223	0.18 475	0.12 339	0.06 161	0.08 514	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.05 185

IPLG	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.14 241	0.20 333	0.15 232	0.13 327	0.18 371	0.07 122	0.07 170	0.14 368	0.14 412	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

MIPNet	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.12 296	0.14 241	0.21 351	0.25 454	0.12 295	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.13 336	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.04 45	0.04 48

IPLGR	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.18 376	0.08 208	0.13 339	0.16 389	0.21 351	0.24 429	0.12 295	0.12 260	0.11 280	0.09 257	0.13 336	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.04 48

CrosDoStereo	0.12 355	0.07 198	0.12 276	0.14 55	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.17 251	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

HHNet	0.11 277	0.06 96	0.16 441	0.15 105	0.14 576	0.07 36	0.13 170	0.20 333	0.18 319	0.15 375	0.25 475	0.11 280	0.09 257	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.06 275	0.05 160	0.09 493

Patchmatch Stereo++	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.12 355	0.08 331	0.17 465	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.13 170	0.19 315	0.13 177	0.16 404	0.21 415	0.13 329	0.14 426	0.11 187	0.14 412	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.05 185

OMP-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.14 363	0.18 376	0.08 208	0.09 133	0.12 102	0.21 351	0.21 385	0.13 327	0.14 295	0.11 280	0.12 360	0.11 187	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

IIG-Stereo	0.11 277	0.06 96	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.12 102	0.22 375	0.18 319	0.14 350	0.17 345	0.12 304	0.13 393	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

NF-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.12 570

OCTAStereo	0.11 277	0.07 198	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.11 549

NRIStereo	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.18 376	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.17 251	0.15 232	0.12 295	0.15 308	0.13 329	0.13 393	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.07 377

PSM-adaLoss	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.12 102	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

ROB_FTStereo_v2	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.12 102	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

ROB_FTStereo	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

KYRaft	0.12 355	0.07 198	0.10 162	0.19 447	0.09 328	0.08 75	0.15 325	0.23 394	0.12 135	0.13 327	0.16 325	0.20 455	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.08 389	0.08 451	0.06 280	0.15 615

HUI-Stereo	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

DeepStereo_LL	0.12 355	0.07 198	0.12 276	0.14 55	0.09 328	0.12 296	0.15 325	0.17 251	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

SST-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.16 441	0.18 376	0.09 328	0.06 13	0.12 102	0.18 282	0.10 65	0.15 375	0.18 371	0.13 329	0.12 360	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.07 362	0.06 290

THIR-Stereo	0.12 355	0.07 198	0.11 227	0.15 105	0.08 208	0.14 383	0.16 389	0.18 282	0.25 454	0.17 418	0.24 449	0.13 329	0.13 393	0.12 279	0.14 412	0.06 161	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.05 160	0.05 185

RAFT_R40	0.11 277	0.07 198	0.15 398	0.18 376	0.09 328	0.06 13	0.13 170	0.17 251	0.15 232	0.14 350	0.18 371	0.15 373	0.12 360	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.05 185

PFNet	0.12 355	0.06 96	0.17 465	0.18 376	0.08 208	0.09 133	0.15 325	0.26 455	0.20 370	0.16 404	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.13 336	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

RE-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.11 549

Pruner-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.12 276	0.17 286	0.09 328	0.06 13	0.12 102	0.18 282	0.17 301	0.14 350	0.19 387	0.13 329	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.08 447

TVStereo	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.10 191	0.13 170	0.23 394	0.19 347	0.12 295	0.17 345	0.12 304	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.11 549

DeepStereo_RVC	0.11 277	0.08 331	0.17 465	0.18 376	0.08 208	0.08 75	0.11 67	0.17 251	0.12 135	0.13 327	0.15 308	0.12 304	0.12 360	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.08 447

iGMRVC	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.12 102	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

IRAFT_RVC	0.12 355	0.08 331	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.07 36	0.14 241	0.25 441	0.23 417	0.14 350	0.15 308	0.15 373	0.12 360	0.12 279	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.06 290

iRAFT	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

RAFT	0.13 383	0.09 412	0.11 227	0.18 376	0.08 208	0.15 408	0.23 582	0.21 351	0.20 370	0.21 505	0.21 415	0.18 428	0.13 393	0.17 456	0.10 190	0.06 161	0.07 481	0.10 523	0.09 497	0.06 280	0.05 185

test-1	0.10 234	0.07 198	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.11 242	0.24 593	0.15 177	0.18 319	0.09 174	0.07 57	0.10 248	0.08 223	0.08 21	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.05 185

RAFT-IKP	0.11 277	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.08 208	0.06 13	0.11 67	0.17 251	0.13 177	0.15 375	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.11 187	0.11 269	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

CREStereo++_RVC	0.08 74	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 123	0.09 133	0.12 102	0.14 138	0.14 206	0.10 217	0.14 295	0.08 175	0.07 170	0.10 113	0.11 269	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.05 190	0.04 45	0.04 48
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.14 416	0.15 574	0.11 227	0.23 590	0.08 208	0.15 408	0.21 556	0.20 333	0.23 417	0.14 350	0.25 475	0.16 395	0.13 393	0.16 416	0.14 412	0.06 161	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.09 492	0.05 185

XX-TBD	0.09 164	0.06 96	0.07 8	0.14 55	0.07 123	0.13 339	0.16 389	0.14 138	0.14 206	0.11 259	0.12 260	0.09 216	0.08 223	0.10 113	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

RALAANet	0.11 277	0.08 331	0.10 162	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.10 33	0.20 333	0.16 266	0.14 350	0.13 282	0.16 395	0.09 257	0.12 279	0.12 339	0.06 161	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.04 48

XX-Stereo	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.17 286	0.09 328	0.15 408	0.12 102	0.21 351	0.10 65	0.10 217	0.14 295	0.07 122	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.04 45	0.04 48

DCANet	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.06 25	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.20 370	0.13 327	0.18 371	0.10 248	0.11 327	0.11 187	0.12 339	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.05 185

csc	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.21 385	0.13 327	0.17 345	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

cscssc	0.10 234	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.09 133	0.17 423	0.16 214	0.21 385	0.13 327	0.17 345	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.13 375	0.06 161	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.05 185

111	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.07 123	0.10 191	0.14 241	0.21 351	0.24 429	0.11 259	0.12 260	0.14 348	0.12 360	0.13 336	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.06 280	0.05 185

test_xeample3	0.09 164	0.07 198	0.12 276	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.16 214	0.14 206	0.10 217	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.10 113	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

ARAFT	0.12 355	0.08 331	0.18 499	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.17 423	0.20 333	0.13 177	0.12 295	0.13 282	0.14 348	0.12 360	0.15 387	0.13 375	0.06 161	0.05 237	0.10 523	0.09 497	0.06 280	0.04 48

CFNet-RSSM	0.09 164	0.07 198	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.09 133	0.15 325	0.17 251	0.18 319	0.08 123	0.12 260	0.11 280	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.04 48

MMNet	0.17 507	0.10 480	0.17 465	0.20 511	0.11 499	0.27 598	0.20 539	0.26 455	0.42 591	0.22 520	0.30 538	0.22 482	0.20 538	0.18 475	0.20 523	0.06 161	0.06 410	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.07 377

Gwc-CoAtRS	0.09 164	0.07 198	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.18 282	0.17 301	0.08 123	0.10 189	0.12 304	0.09 257	0.12 279	0.09 91	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.04 53	0.04 45	0.05 185

DIP-Stereo	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.09 20	0.16 214	0.16 266	0.12 295	0.16 325	0.14 348	0.12 360	0.16 416	0.14 412	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.07 377
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.14 416	0.08 331	0.12 276	0.15 105	0.08 208	0.16 436	0.15 325	0.27 469	0.29 504	0.20 489	0.21 415	0.29 556	0.14 426	0.18 475	0.13 375	0.06 161	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.06 290
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 485	0.10 480	0.11 227	0.18 376	0.09 328	0.19 499	0.18 472	0.27 469	0.32 526	0.22 520	0.35 572	0.21 464	0.22 553	0.22 554	0.17 485	0.06 161	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.06 290

HITNet	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.14 55	0.06 25	0.12 296	0.10 33	0.18 282	0.18 319	0.13 327	0.17 345	0.15 373	0.11 327	0.15 387	0.14 412	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.06 280	0.05 185
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.15 458	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.08 208	0.16 436	0.13 170	0.26 455	0.36 561	0.21 505	0.29 532	0.24 508	0.13 393	0.14 368	0.14 412	0.06 161	0.06 410	0.06 183	0.04 53	0.09 492	0.08 447

iResNet	0.13 383	0.10 480	0.18 499	0.19 447	0.08 208	0.14 383	0.18 472	0.21 351	0.27 480	0.16 404	0.24 449	0.15 373	0.13 393	0.14 368	0.15 449	0.06 161	0.04 24	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

DNS	0.09 164	0.06 96	0.12 276	0.15 105	0.08 208	0.10 191	0.16 389	0.17 251	0.10 65	0.08 123	0.12 260	0.08 175	0.07 170	0.09 55	0.08 23	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.05 185

DF	0.08 74	0.06 96	0.10 162	0.15 105	0.06 25	0.11 242	0.12 102	0.11 53	0.12 135	0.09 174	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.11 187	0.09 91	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

RT-Monster	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.14 55	0.08 208	0.12 296	0.10 33	0.17 251	0.19 347	0.14 350	0.10 189	0.10 248	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 104	0.12 5	0.05 2	0.06 13	0.11 67	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 91	0.07 334	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 48

LiteMatch	0.09 164	0.06 96	0.10 162	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.15 325	0.13 108	0.08 19	0.06 23	0.07 57	0.06 40	0.16 467	0.10 113	0.14 412	0.07 334	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.06 280	0.06 290

Lsterematch	0.11 277	0.06 96	0.11 227	0.16 198	0.07 123	0.13 339	0.15 325	0.14 138	0.18 319	0.16 404	0.18 371	0.15 373	0.16 467	0.13 336	0.14 412	0.07 334	0.04 24	0.06 183	0.06 275	0.06 280	0.06 290

LACA2	0.07 6	0.05 31	0.06 1	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.10 33	0.11 53	0.11 98	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 223	0.09 55	0.07 1	0.07 334	0.04 24	0.04 1	0.04 53	0.04 45	0.04 48

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 11	0.06 25	0.09 133	0.10 33	0.15 177	0.12 135	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 190	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.04 45	0.04 48

VMStereo-Base	0.09 164	0.05 31	0.10 162	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.10 33	0.16 214	0.13 177	0.10 217	0.16 325	0.10 248	0.09 257	0.11 187	0.10 190	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

WQFJX1	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.22 569	0.09 328	0.12 296	0.17 423	0.18 282	0.18 319	0.10 217	0.10 189	0.07 122	0.10 288	0.11 187	0.10 190	0.07 334	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

WQFJX	0.10 234	0.07 198	0.09 104	0.21 547	0.09 328	0.12 296	0.16 389	0.19 315	0.18 319	0.12 295	0.10 189	0.08 175	0.10 288	0.12 279	0.10 190	0.07 334	0.07 481	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.05 185

NLSM1	0.10 234	0.07 198	0.08 35	0.19 447	0.08 208	0.13 339	0.16 389	0.21 351	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.07 122	0.10 288	0.10 113	0.11 269	0.07 334	0.08 514	0.08 389	0.07 376	0.05 160	0.05 185

Select-FE	0.11 277	0.06 96	0.21 538	0.15 105	0.11 499	0.12 296	0.13 170	0.22 375	0.18 319	0.09 174	0.11 240	0.10 248	0.06 65	0.12 279	0.09 91	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.08 451	0.06 280	0.08 447

z-ln-s-r	0.18 523	0.10 480	0.41 623	0.19 447	0.08 208	0.18 476	0.18 472	0.23 394	0.34 542	0.19 467	0.41 610	0.22 482	0.17 493	0.20 518	0.25 580	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.06 290

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.08 23	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.09 133	0.08 7	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 122	0.07 170	0.11 187	0.08 23	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.05 160	0.06 290

DFGA-Net	0.13 383	0.11 506	0.19 523	0.18 376	0.10 443	0.13 339	0.13 170	0.23 394	0.25 454	0.16 404	0.16 325	0.13 329	0.12 360	0.17 456	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.05 160	0.05 185

G2L-Stereo_test	0.14 416	0.07 198	0.11 227	0.13 11	0.08 208	0.12 296	0.17 423	0.31 543	0.28 496	0.21 505	0.23 437	0.20 455	0.16 467	0.17 456	0.19 513	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.07 362	0.07 377

LGtest1	0.07 6	0.05 31	0.11 227	0.15 105	0.06 25	0.07 36	0.09 20	0.08 11	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.06 290

FACV-RUCA	0.13 383	0.11 506	0.13 317	0.19 447	0.12 531	0.15 408	0.16 389	0.22 375	0.21 385	0.16 404	0.16 325	0.15 373	0.16 467	0.14 368	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.10 528	0.08 447

UGAM	0.13 383	0.10 480	0.09 104	0.22 569	0.08 208	0.13 339	0.20 539	0.18 282	0.24 429	0.22 520	0.16 325	0.13 329	0.13 393	0.19 500	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.13 589	0.11 568	0.07 362	0.05 185

model_zeroshot	0.10 234	0.05 31	0.12 276	0.15 105	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.20 333	0.14 206	0.11 259	0.10 189	0.12 304	0.07 170	0.12 279	0.11 269	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.05 190	0.06 280	0.06 290

GCAP-BAT	0.09 164	0.05 31	0.11 227	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.17 301	0.07 70	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.04 48

RAStereo	0.10 234	0.09 412	0.08 35	0.20 511	0.08 208	0.13 339	0.18 472	0.16 214	0.17 301	0.10 217	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.05 160	0.04 48

test_sample1	0.13 383	0.07 198	0.14 363	0.14 55	0.08 208	0.19 499	0.17 423	0.20 333	0.15 232	0.14 350	0.22 432	0.18 428	0.16 467	0.17 456	0.15 449	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.08 447

DispNO	0.15 458	0.09 412	0.18 499	0.19 447	0.12 531	0.11 242	0.21 556	0.23 394	0.29 504	0.18 451	0.23 437	0.19 438	0.17 493	0.16 416	0.16 468	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.06 290

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 277	0.08 331	0.13 317	0.16 198	0.08 208	0.15 408	0.16 389	0.18 282	0.19 347	0.10 217	0.09 157	0.09 216	0.08 223	0.11 187	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.07 362	0.06 290

MyStereo8	0.12 355	0.07 198	0.15 398	0.15 105	0.09 328	0.18 476	0.14 241	0.19 315	0.22 407	0.12 295	0.18 371	0.11 280	0.10 288	0.16 416	0.18 498	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.08 429	0.09 493

CoDeX	0.12 355	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.08 208	0.12 296	0.16 389	0.23 394	0.27 480	0.13 327	0.17 345	0.15 373	0.12 360	0.14 368	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.05 185

1111x	0.16 485	0.09 412	0.13 317	0.18 376	0.08 208	0.18 476	0.25 609	0.32 548	0.25 454	0.17 418	0.24 449	0.27 538	0.15 446	0.14 368	0.24 572	0.07 334	0.07 481	0.08 389	0.09 497	0.07 362	0.07 377

plain	0.11 277	0.09 412	0.10 162	0.19 447	0.09 328	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.13 177	0.13 327	0.15 308	0.09 216	0.12 360	0.13 336	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.09 475	0.06 275	0.06 280	0.06 290

MaDis-Stereo	0.09 164	0.09 412	0.08 35	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.11 67	0.16 214	0.16 266	0.09 174	0.11 240	0.06 40	0.06 65	0.09 55	0.13 375	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.05 190	0.05 160	0.04 48

UniTT-Stereo	0.09 164	0.07 198	0.08 35	0.18 376	0.08 208	0.13 339	0.11 67	0.12 79	0.11 98	0.10 217	0.12 260	0.05 4	0.06 65	0.09 55	0.10 190	0.07 334	0.06 410	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.05 185

PCWNet_CMD	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.14 241	0.29 513	0.36 561	0.14 350	0.20 397	0.21 464	0.13 393	0.17 456	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.07 377

GCAPDPT-zeroshot	0.09 164	0.05 31	0.11 227	0.13 11	0.07 123	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.17 301	0.07 70	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.13 336	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.05 160	0.04 48

Any-RAFT	0.10 234	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.07 123	0.13 339	0.14 241	0.21 351	0.15 232	0.11 259	0.12 260	0.13 329	0.10 288	0.13 336	0.10 190	0.07 334	0.04 24	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

LoS	0.09 164	0.05 31	0.11 227	0.13 11	0.07 123	0.14 383	0.11 67	0.15 177	0.15 232	0.09 174	0.09 157	0.12 304	0.09 257	0.15 387	0.10 190	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.05 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.17 507	0.11 506	0.19 523	0.17 286	0.11 499	0.16 436	0.26 618	0.24 420	0.33 531	0.19 467	0.24 449	0.26 531	0.24 568	0.19 500	0.21 536	0.07 334	0.08 514	0.09 475	0.10 536	0.09 492	0.08 447

anonymousa	0.13 383	0.07 198	0.14 363	0.18 376	0.09 328	0.13 339	0.17 423	0.20 333	0.29 504	0.15 375	0.24 449	0.16 395	0.14 426	0.14 368	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.09 497	0.05 160	0.07 377

qqq	0.13 383	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.08 208	0.13 339	0.15 325	0.24 420	0.16 266	0.15 375	0.19 387	0.16 395	0.16 467	0.15 387	0.16 468	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.07 377

x	0.13 383	0.08 331	0.15 398	0.14 55	0.08 208	0.19 499	0.14 241	0.22 375	0.21 385	0.15 375	0.20 397	0.20 455	0.18 507	0.18 475	0.18 498	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.07 377

DisPM	0.11 277	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.09 328	0.06 13	0.13 170	0.18 282	0.17 301	0.14 350	0.19 387	0.12 304	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.11 549

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 523	0.09 412	0.30 594	0.15 105	0.11 499	0.23 559	0.20 539	0.27 469	0.40 582	0.26 565	0.43 621	0.25 521	0.15 446	0.21 536	0.20 523	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.10 528	0.09 493

hknet	0.15 458	0.11 506	0.14 363	0.22 569	0.11 499	0.15 408	0.15 325	0.34 577	0.26 467	0.17 418	0.23 437	0.22 482	0.18 507	0.17 456	0.13 375	0.07 334	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.07 362	0.07 377

CIPLG	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.13 339	0.15 325	0.17 251	0.16 266	0.14 350	0.11 240	0.16 395	0.10 288	0.17 456	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

IPLGR_C	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.12 296	0.15 325	0.17 251	0.15 232	0.14 350	0.11 240	0.16 395	0.10 288	0.16 416	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

ACRE	0.11 277	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.08 208	0.13 339	0.15 325	0.17 251	0.14 206	0.14 350	0.11 240	0.16 395	0.10 288	0.16 416	0.12 339	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.06 290

GwcNet-ADL	0.13 383	0.08 331	0.14 363	0.20 511	0.09 328	0.12 296	0.20 539	0.30 526	0.25 454	0.14 350	0.14 295	0.18 428	0.14 426	0.13 336	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.06 290

TRStereo	0.10 234	0.05 31	0.12 276	0.16 198	0.12 531	0.10 191	0.13 170	0.18 282	0.19 347	0.09 174	0.09 157	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.08 23	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.04 45	0.04 48

PSM-softLoss	0.12 355	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.08 75	0.12 102	0.24 420	0.17 301	0.15 375	0.19 387	0.13 329	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.12 570

KMStereo	0.12 355	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.08 75	0.12 102	0.24 420	0.17 301	0.15 375	0.19 387	0.13 329	0.11 327	0.11 187	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.12 570

CRE-IMP	0.11 277	0.09 412	0.16 441	0.19 447	0.09 328	0.10 191	0.12 102	0.18 282	0.10 65	0.14 350	0.14 295	0.14 348	0.13 393	0.12 279	0.12 339	0.07 334	0.04 24	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.08 447

CroCo-Stereo	0.09 164	0.08 331	0.08 35	0.22 569	0.09 328	0.09 133	0.18 472	0.16 214	0.12 135	0.07 70	0.07 57	0.08 175	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.04 53	0.05 160	0.04 48
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LMCR-Stereo	0.15 458	0.08 331	0.14 363	0.21 547	0.09 328	0.18 476	0.19 518	0.28 494	0.19 347	0.24 547	0.24 449	0.23 499	0.17 493	0.20 518	0.17 485	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.10 528	0.09 493

rafts_anoy	0.11 277	0.06 96	0.10 162	0.17 286	0.08 208	0.10 191	0.14 241	0.18 282	0.14 206	0.13 327	0.13 282	0.12 304	0.11 327	0.11 187	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.09 475	0.11 568	0.07 362	0.06 290

raft+_RVC	0.11 277	0.07 198	0.09 104	0.16 198	0.07 123	0.10 191	0.11 67	0.24 420	0.20 370	0.12 295	0.15 308	0.12 304	0.08 223	0.12 279	0.13 375	0.07 334	0.04 24	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.05 185

TANstereo	0.09 164	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 242	0.13 170	0.15 177	0.19 347	0.11 259	0.15 308	0.10 248	0.07 170	0.12 279	0.09 91	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.06 280	0.05 185

CFNet_pseudo	0.14 416	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.27 469	0.34 542	0.15 375	0.21 415	0.22 482	0.13 393	0.18 475	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.07 362	0.07 377

RALCasStereoNet	0.11 277	0.07 198	0.09 104	0.16 198	0.08 208	0.13 339	0.14 241	0.17 251	0.11 98	0.12 295	0.17 345	0.14 348	0.10 288	0.12 279	0.11 269	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.05 190	0.08 429	0.07 377

GMStereo	0.13 383	0.15 574	0.14 363	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.16 389	0.20 333	0.25 454	0.17 418	0.17 345	0.11 280	0.11 327	0.16 416	0.13 375	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.06 290
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.17 507	0.09 412	0.18 499	0.19 447	0.12 531	0.28 608	0.19 518	0.33 562	0.30 510	0.21 505	0.25 475	0.23 499	0.19 526	0.20 518	0.19 513	0.07 334	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.08 429	0.07 377

ACVNet	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.13 11	0.12 531	0.14 383	0.20 539	0.22 375	0.34 542	0.17 418	0.26 488	0.21 464	0.17 493	0.18 475	0.21 536	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.06 290

acv_ft	0.15 458	0.09 412	0.16 441	0.19 447	0.10 443	0.16 436	0.17 423	0.25 441	0.34 542	0.19 467	0.26 488	0.21 464	0.17 493	0.18 475	0.19 513	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.06 290

CCAANet	0.14 416	0.06 96	0.12 276	0.16 198	0.08 208	0.22 544	0.14 241	0.27 469	0.18 319	0.16 404	0.37 580	0.15 373	0.18 507	0.16 416	0.13 375	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.05 160	0.07 377

FADNet-RVC-Resample	0.17 507	0.12 525	0.32 601	0.22 569	0.12 531	0.19 499	0.14 241	0.25 441	0.24 429	0.24 547	0.27 506	0.20 455	0.15 446	0.17 456	0.16 468	0.07 334	0.08 514	0.12 575	0.10 536	0.09 492	0.11 549

BEATNet_4x	0.12 355	0.09 412	0.15 398	0.18 376	0.07 123	0.15 408	0.07 3	0.23 394	0.19 347	0.16 404	0.19 387	0.19 438	0.14 426	0.17 456	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.07 377

R-Stereo Train	0.10 234	0.06 96	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.14 241	0.24 420	0.11 98	0.12 295	0.19 387	0.11 280	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.05 185

ADCRef	0.20 544	0.12 525	0.43 628	0.20 511	0.12 531	0.23 559	0.18 472	0.32 548	0.37 567	0.26 565	0.33 558	0.18 428	0.23 559	0.25 579	0.26 593	0.07 334	0.06 410	0.09 475	0.09 497	0.08 429	0.09 493

RAFT-Stereo	0.10 234	0.06 96	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.11 242	0.14 241	0.24 420	0.11 98	0.12 295	0.19 387	0.11 280	0.08 223	0.10 113	0.11 269	0.07 334	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.05 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 458	0.07 198	0.15 398	0.16 198	0.08 208	0.19 499	0.14 241	0.30 526	0.21 385	0.17 418	0.25 475	0.21 464	0.19 526	0.20 518	0.20 523	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.08 451	0.06 280	0.06 290

MSMDNet	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.14 241	0.29 513	0.36 561	0.14 350	0.20 397	0.21 464	0.13 393	0.18 475	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.07 377

ccs_rob	0.14 416	0.09 412	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.13 339	0.14 241	0.27 469	0.34 542	0.15 375	0.21 415	0.22 482	0.13 393	0.18 475	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.07 377

HSM	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.16 436	0.14 241	0.28 494	0.25 454	0.20 489	0.24 449	0.37 610	0.17 493	0.20 518	0.15 449	0.07 334	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.06 290

iResNet_ROB	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.15 105	0.07 123	0.19 499	0.14 241	0.26 455	0.32 526	0.23 535	0.26 488	0.23 499	0.16 467	0.15 387	0.14 412	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.08 429	0.08 447

LE_ROB	0.50 661	0.07 198	0.14 363	0.15 105	0.08 208	0.26 589	0.17 423	0.23 394	1.71 695	4.68 701	0.67 657	0.46 642	0.47 656	0.21 536	0.30 623	0.07 334	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.08 429	0.06 290

pmcnn	0.15 458	0.07 198	0.20 528	0.15 105	0.07 123	0.21 530	0.16 389	0.25 441	0.26 467	0.21 505	0.33 558	0.29 556	0.19 526	0.18 475	0.17 485	0.07 334	0.05 237	0.05 46	0.04 53	0.07 362	0.06 290

RT-IGEV	0.13 383	0.06 96	0.14 363	0.15 105	0.10 443	0.15 408	0.18 472	0.25 441	0.28 496	0.16 404	0.17 345	0.18 428	0.11 327	0.14 368	0.11 269	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.07 362	0.08 447

NLMM1	0.11 277	0.09 412	0.07 8	0.22 569	0.10 443	0.12 296	0.20 539	0.19 315	0.20 370	0.12 295	0.11 240	0.08 175	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.08 410	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.05 160	0.04 48

NLCSM	0.11 277	0.09 412	0.09 104	0.23 590	0.11 499	0.12 296	0.19 518	0.19 315	0.19 347	0.12 295	0.11 240	0.07 122	0.09 257	0.11 187	0.10 190	0.08 410	0.08 514	0.07 299	0.07 376	0.06 280	0.05 185

z-mn7	0.25 597	0.15 574	0.47 633	0.19 447	0.13 557	0.28 608	0.25 609	0.35 592	0.64 655	0.27 572	0.57 647	0.29 556	0.24 568	0.32 613	0.27 599	0.08 410	0.08 514	0.08 389	0.08 451	0.10 528	0.10 523

w-ln-seven-2	0.20 544	0.14 567	0.39 618	0.23 590	0.12 531	0.21 530	0.21 556	0.29 513	0.38 573	0.25 560	0.38 588	0.28 548	0.23 559	0.21 536	0.25 580	0.08 410	0.08 514	0.09 475	0.09 497	0.10 528	0.09 493

S2M2_XL	0.08 74	0.06 96	0.12 276	0.12 5	0.08 208	0.09 133	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 123	0.07 57	0.07 122	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.06 290
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 383	0.07 198	0.13 317	0.13 11	0.08 208	0.14 383	0.17 423	0.25 441	0.19 347	0.20 489	0.19 387	0.20 455	0.14 426	0.18 475	0.16 468	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.08 429	0.09 493

coex_refinement	0.14 416	0.07 198	0.12 276	0.17 286	0.10 443	0.16 436	0.15 325	0.27 469	0.29 504	0.18 451	0.21 415	0.22 482	0.17 493	0.16 416	0.19 513	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.06 275	0.09 492	0.08 447

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 585	0.17 465	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 67	0.08 11	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 55	0.08 23	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.04 48

ACV-stereo	0.15 458	0.10 480	0.29 588	0.18 376	0.12 531	0.15 408	0.13 170	0.23 394	0.21 385	0.19 467	0.23 437	0.22 482	0.15 446	0.23 562	0.17 485	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.07 377

Pointernet	0.09 164	0.05 31	0.10 162	0.16 198	0.08 208	0.13 339	0.10 33	0.15 177	0.18 319	0.09 174	0.07 57	0.06 40	0.06 65	0.11 187	0.10 190	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.05 185

test_sample6	0.14 416	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.08 208	0.17 460	0.19 518	0.26 455	0.18 319	0.18 451	0.28 517	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.13 375	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.08 429	0.08 447

test_sample5	0.14 416	0.08 331	0.14 363	0.16 198	0.08 208	0.18 476	0.18 472	0.25 441	0.17 301	0.17 418	0.28 517	0.18 428	0.15 446	0.16 416	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.08 447

test_sample4	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.08 208	0.19 499	0.18 472	0.26 455	0.18 319	0.17 418	0.26 488	0.18 428	0.15 446	0.17 456	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.09 492	0.08 447

test_sample2	0.13 383	0.07 198	0.12 276	0.14 55	0.08 208	0.16 436	0.18 472	0.21 351	0.16 266	0.14 350	0.21 415	0.20 455	0.15 446	0.15 387	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.08 447

trnet	0.08 74	0.05 31	0.07 8	0.12 5	0.05 2	0.12 296	0.10 33	0.13 108	0.10 65	0.08 123	0.13 282	0.09 216	0.08 223	0.11 187	0.10 190	0.08 410	0.05 237	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.05 185

SMFormer	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.17 485	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.07 377

tta	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.17 485	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.06 280	0.06 290

qqq1	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.12 339	0.08 410	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.06 290

fff1	0.14 416	0.07 198	0.18 499	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.27 480	0.19 467	0.20 397	0.19 438	0.15 446	0.15 387	0.12 339	0.08 410	0.05 237	0.05 46	0.05 190	0.06 280	0.06 290

mmm	0.14 416	0.08 331	0.18 499	0.17 286	0.09 328	0.17 460	0.18 472	0.21 351	0.16 266	0.16 404	0.23 437	0.21 464	0.16 467	0.16 416	0.17 485	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.07 377

11t1	0.12 355	0.07 198	0.14 363	0.14 55	0.08 208	0.17 460	0.15 325	0.19 315	0.15 232	0.15 375	0.15 308	0.17 413	0.16 467	0.15 387	0.13 375	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.08 429	0.07 377

DualNet	0.14 416	0.08 331	0.14 363	0.16 198	0.08 208	0.18 476	0.18 472	0.25 441	0.17 301	0.18 451	0.28 517	0.18 428	0.15 446	0.16 416	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.08 447

mmx	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.26 467	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.15 387	0.22 549	0.08 410	0.06 410	0.09 475	0.08 451	0.08 429	0.08 447

xxx	0.15 458	0.09 412	0.15 398	0.16 198	0.09 328	0.17 460	0.17 423	0.27 469	0.26 467	0.15 375	0.26 488	0.19 438	0.13 393	0.15 387	0.22 549	0.08 410	0.06 410	0.09 475	0.08 451	0.08 429	0.08 447

MIF-Stereo (partial)	0.11 277	0.06 96	0.10 162	0.19 447	0.10 443	0.10 191	0.12 102	0.17 251	0.19 347	0.14 350	0.16 325	0.10 248	0.11 327	0.12 279	0.12 339	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.07 376	0.06 280	0.07 377

EKT-Stereo	0.11 277	0.07 198	0.14 363	0.16 198	0.10 443	0.13 339	0.14 241	0.19 315	0.21 385	0.11 259	0.08 119	0.13 329	0.10 288	0.11 187	0.12 339	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.07 377

CAS	0.08 74	0.04 1	0.07 8	0.17 286	0.08 208	0.10 191	0.13 170	0.12 79	0.09 44	0.09 174	0.10 189	0.08 175	0.06 65	0.09 55	0.09 91	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.05 160	0.04 48

gwcnet-sp	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.18 472	0.24 420	0.24 429	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.16 467	0.16 416	0.15 449	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

scenet	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.18 472	0.24 420	0.24 429	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.16 467	0.16 416	0.15 449	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

ssnet	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.18 376	0.09 328	0.16 436	0.18 472	0.24 420	0.24 429	0.19 467	0.24 449	0.15 373	0.16 467	0.16 416	0.15 449	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

BUS	0.15 458	0.09 412	0.14 363	0.22 569	0.10 443	0.20 519	0.14 241	0.34 577	0.20 370	0.17 418	0.23 437	0.16 395	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.07 362	0.07 377

IER	0.14 416	0.08 331	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.16 389	0.26 455	0.27 480	0.18 451	0.26 488	0.17 413	0.20 538	0.17 456	0.14 412	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.07 377

NINENet	0.16 485	0.10 480	0.16 441	0.17 286	0.11 499	0.20 519	0.14 241	0.41 629	0.37 567	0.18 451	0.21 415	0.16 395	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.08 514	0.10 523	0.07 376	0.10 528	0.09 493

BSDual-CNN	0.15 458	0.09 412	0.14 363	0.22 569	0.10 443	0.15 408	0.15 325	0.34 577	0.20 370	0.17 418	0.23 437	0.25 521	0.16 467	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.07 362	0.07 377

psmg	0.14 416	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.10 443	0.15 408	0.17 423	0.29 513	0.20 370	0.17 418	0.21 415	0.25 521	0.16 467	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.07 481	0.08 389	0.08 451	0.07 362	0.07 377

DAS	0.15 458	0.08 331	0.18 499	0.19 447	0.10 443	0.19 499	0.17 423	0.28 494	0.30 510	0.18 451	0.26 488	0.21 464	0.16 467	0.16 416	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.07 377

SepStereo	0.15 458	0.08 331	0.18 499	0.19 447	0.10 443	0.19 499	0.17 423	0.28 494	0.30 510	0.18 451	0.26 488	0.21 464	0.16 467	0.26 583	0.13 375	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.07 362	0.07 377

GANet-ADL	0.13 383	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.10 443	0.19 499	0.15 325	0.30 526	0.21 385	0.13 327	0.18 371	0.19 438	0.13 393	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.08 447

ADLNet2	0.16 485	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.20 519	0.16 389	0.32 548	0.39 578	0.17 418	0.20 397	0.20 455	0.19 526	0.21 536	0.23 560	0.08 410	0.07 481	0.07 299	0.07 376	0.09 492	0.07 377

PFNet+	0.12 355	0.06 96	0.14 363	0.16 198	0.09 328	0.05 3	0.12 102	0.18 282	0.21 385	0.16 404	0.19 387	0.14 348	0.10 288	0.11 187	0.11 269	0.08 410	0.05 237	0.09 475	0.08 451	0.06 280	0.11 549

AnonymousM	0.10 234	0.06 96	0.10 162	0.14 55	0.07 123	0.09 133	0.13 170	0.19 315	0.14 206	0.13 327	0.12 260	0.09 216	0.08 223	0.13 336	0.10 190	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.05 190	0.05 160	0.05 185

Anonymous3	0.16 485	0.14 567	0.34 607	0.26 619	0.14 576	0.27 598	0.18 472	0.28 494	0.28 496	0.15 375	0.17 345	0.14 348	0.11 327	0.16 416	0.12 339	0.08 410	0.08 514	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.11 549

raftrobust	0.09 164	0.06 96	0.11 227	0.17 286	0.08 208	0.09 133	0.10 33	0.18 282	0.16 266	0.10 217	0.09 157	0.12 304	0.08 223	0.12 279	0.10 190	0.08 410	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.05 160	0.06 290

sCroCo_RVC	0.12 355	0.09 412	0.24 562	0.24 602	0.11 499	0.19 499	0.14 241	0.17 251	0.15 232	0.10 217	0.13 282	0.12 304	0.07 170	0.14 368	0.11 269	0.08 410	0.08 514	0.08 389	0.08 451	0.05 160	0.07 377

GES	0.14 416	0.08 331	0.16 441	0.15 105	0.10 443	0.13 339	0.13 170	0.28 494	0.26 467	0.17 418	0.24 449	0.19 438	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.08 410	0.08 514	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.09 493

RAFT + AFF	0.13 383	0.08 331	0.21 538	0.20 511	0.10 443	0.14 383	0.23 582	0.27 469	0.21 385	0.12 295	0.10 189	0.12 304	0.10 288	0.16 416	0.12 339	0.08 410	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.06 280	0.09 493

SFCPSM	0.13 383	0.07 198	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.15 408	0.16 389	0.28 494	0.27 480	0.14 350	0.18 371	0.12 304	0.13 393	0.14 368	0.11 269	0.08 410	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.06 290

delet	0.17 507	0.09 412	0.18 499	0.19 447	0.11 499	0.21 530	0.22 570	0.30 526	0.38 573	0.17 418	0.27 506	0.19 438	0.19 526	0.19 500	0.21 536	0.08 410	0.08 514	0.09 475	0.11 568	0.06 280	0.07 377

aanetorigin	0.22 566	0.17 595	0.57 644	0.18 376	0.10 443	0.16 436	0.19 518	0.20 333	0.33 531	0.49 651	0.48 631	0.30 566	0.28 600	0.21 536	0.24 572	0.08 410	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.10 528	0.09 493

EDNetEfficientorigin	7.92 700	0.32 654	152.98 726	0.20 511	0.10 443	0.22 544	0.17 423	0.23 394	0.60 646	0.73 669	0.67 657	0.41 630	0.51 661	0.24 574	0.41 655	0.08 410	0.07 481	0.09 475	0.07 376	0.12 567	0.11 549

CREStereo	0.09 164	0.05 31	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 383	0.14 241	0.14 138	0.10 65	0.09 174	0.13 282	0.09 216	0.08 223	0.12 279	0.10 190	0.08 410	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.06 280	0.06 290
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
FENet	0.13 383	0.08 331	0.13 317	0.16 198	0.08 208	0.15 408	0.16 389	0.23 394	0.23 417	0.17 418	0.24 449	0.16 395	0.13 393	0.14 368	0.15 449	0.08 410	0.05 237	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.08 447

FADNet_RVC	0.17 507	0.14 567	0.41 623	0.20 511	0.11 499	0.13 339	0.13 170	0.27 469	0.22 407	0.21 505	0.23 437	0.20 455	0.18 507	0.15 387	0.17 485	0.08 410	0.08 514	0.12 575	0.09 497	0.11 550	0.10 523

SuperB	0.20 544	0.10 480	0.57 644	0.16 198	0.09 328	0.19 499	0.18 472	0.25 441	0.51 625	0.27 572	0.39 596	0.17 413	0.22 553	0.22 554	0.21 536	0.08 410	0.06 410	0.06 183	0.06 275	0.12 567	0.11 549

CFNet	0.15 458	0.11 506	0.17 465	0.17 286	0.08 208	0.19 499	0.10 33	0.29 513	0.26 467	0.19 467	0.24 449	0.24 508	0.18 507	0.18 475	0.15 449	0.08 410	0.06 410	0.09 475	0.10 536	0.08 429	0.07 377

DISCO	0.20 544	0.09 412	0.22 548	0.17 286	0.10 443	0.25 577	0.18 472	0.28 494	0.45 606	0.23 535	0.32 552	0.34 599	0.26 584	0.29 601	0.29 616	0.08 410	0.06 410	0.07 299	0.07 376	0.09 492	0.10 523

DLCB_ROB	0.18 523	0.10 480	0.16 441	0.23 590	0.11 499	0.24 568	0.18 472	0.30 526	0.28 496	0.27 572	0.29 532	0.28 548	0.25 576	0.20 518	0.20 523	0.08 410	0.08 514	0.09 475	0.09 497	0.07 362	0.07 377

FlowAnything_test	0.11 277	0.08 331	0.14 363	0.15 105	0.09 328	0.08 75	0.14 241	0.20 333	0.11 98	0.10 217	0.09 157	0.12 304	0.12 360	0.13 336	0.11 269	0.09 468	0.06 410	0.09 475	0.09 497	0.06 280	0.09 493

MSAF-DinoV2	0.23 579	0.11 506	0.25 565	0.17 286	0.10 443	0.28 608	0.17 423	0.38 615	0.56 638	0.21 505	0.27 506	0.47 646	0.28 600	0.36 629	0.40 653	0.09 468	0.06 410	0.07 299	0.09 497	0.12 567	0.11 549

zh-mn7	0.26 609	0.15 574	0.59 649	0.19 447	0.14 576	0.24 568	0.22 570	0.35 592	0.63 654	0.35 621	0.67 657	0.31 581	0.25 576	0.31 608	0.26 593	0.09 468	0.08 514	0.09 475	0.09 497	0.09 492	0.11 549

w-ln-seven	0.24 590	0.15 574	0.58 647	0.20 511	0.14 576	0.26 589	0.22 570	0.36 599	0.62 651	0.30 601	0.40 599	0.30 566	0.23 559	0.22 554	0.28 607	0.09 468	0.09 547	0.11 553	0.10 536	0.11 550	0.10 523

G2L-Stereo	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.17 286	0.09 328	0.13 339	0.12 102	0.27 469	0.22 407	0.17 418	0.27 506	0.21 464	0.13 393	0.18 475	0.18 498	0.09 468	0.08 514	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.07 377

DDVS	0.16 485	0.10 480	0.22 548	0.16 198	0.12 531	0.15 408	0.14 241	0.25 441	0.19 347	0.18 451	0.30 538	0.27 538	0.13 393	0.20 518	0.16 468	0.09 468	0.06 410	0.09 475	0.07 376	0.11 550	0.11 549

DCVSM-stereo	0.15 458	0.09 412	0.16 441	0.16 198	0.10 443	0.15 408	0.09 20	0.20 333	0.24 429	0.20 489	0.24 449	0.26 531	0.15 446	0.19 500	0.14 412	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.08 451	0.10 528	0.12 570

rvit_stereo_0080	0.10 234	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.10 443	0.07 36	0.15 325	0.16 214	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.15 373	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.09 468	0.07 481	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.05 185

test_sample3	0.14 416	0.08 331	0.15 398	0.14 55	0.09 328	0.20 519	0.17 423	0.27 469	0.18 319	0.17 418	0.22 432	0.19 438	0.15 446	0.17 456	0.14 412	0.09 468	0.06 410	0.07 299	0.06 275	0.09 492	0.08 447

whm_eth	0.10 234	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.10 443	0.07 36	0.15 325	0.16 214	0.16 266	0.11 259	0.10 189	0.15 373	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.09 468	0.07 481	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.05 185

GMStereo_Zeroshot	0.16 485	0.13 552	0.25 565	0.20 511	0.10 443	0.17 460	0.13 170	0.30 526	0.25 454	0.23 535	0.32 552	0.25 521	0.11 327	0.19 500	0.14 412	0.09 468	0.06 410	0.11 553	0.06 275	0.12 567	0.08 447

StereoVision	0.14 416	0.13 552	0.10 162	0.24 602	0.10 443	0.16 436	0.21 556	0.21 351	0.20 370	0.12 295	0.25 475	0.10 248	0.10 288	0.16 416	0.10 190	0.09 468	0.10 570	0.12 575	0.12 590	0.06 280	0.05 185

CFNet_ucs	0.15 458	0.09 412	0.17 465	0.16 198	0.11 499	0.14 383	0.14 241	0.30 526	0.34 542	0.16 404	0.24 449	0.23 499	0.14 426	0.18 475	0.15 449	0.09 468	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.09 493

coex-ft	3.24 693	0.35 657	57.83 725	0.18 376	0.13 557	0.27 598	0.23 582	0.28 494	0.72 666	1.89 697	0.70 662	0.43 634	0.47 656	0.29 601	0.43 658	0.09 468	0.09 547	0.12 575	0.09 497	0.14 600	0.14 601

fast-acv-ft	0.18 523	0.11 506	0.20 528	0.19 447	0.12 531	0.26 589	0.21 556	0.26 455	0.35 556	0.22 520	0.34 568	0.27 538	0.21 546	0.21 536	0.23 560	0.09 468	0.09 547	0.08 389	0.10 536	0.08 429	0.07 377

iinet-f	0.17 507	0.07 198	0.46 630	0.14 55	0.10 443	0.21 530	0.14 241	0.27 469	0.23 417	0.22 520	0.25 475	0.21 464	0.16 467	0.18 475	0.22 549	0.09 468	0.07 481	0.07 299	0.06 275	0.09 492	0.10 523

CASS	0.14 416	0.12 525	0.12 276	0.23 590	0.09 328	0.15 408	0.17 423	0.19 315	0.20 370	0.17 418	0.18 371	0.15 373	0.15 446	0.15 387	0.14 412	0.09 468	0.06 410	0.10 523	0.08 451	0.09 492	0.07 377
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 277	0.06 96	0.12 276	0.14 55	0.07 123	0.15 408	0.13 170	0.20 333	0.14 206	0.11 259	0.17 345	0.13 329	0.09 257	0.14 368	0.11 269	0.09 468	0.05 237	0.06 183	0.05 190	0.07 362	0.07 377

riskmin	0.11 277	0.06 96	0.13 317	0.14 55	0.08 208	0.14 383	0.14 241	0.18 282	0.15 232	0.12 295	0.15 308	0.17 413	0.11 327	0.14 368	0.12 339	0.09 468	0.05 237	0.07 299	0.05 190	0.08 429	0.08 447

Wz-Net-MNSev	0.23 579	0.13 552	0.33 604	0.20 511	0.15 595	0.36 634	0.25 609	0.34 577	0.45 606	0.29 595	0.41 610	0.39 621	0.19 526	0.25 579	0.27 599	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.12 567	0.10 523

CRFU-Net	0.16 485	0.08 331	0.15 398	0.17 286	0.09 328	0.20 519	0.14 241	0.27 469	0.21 385	0.28 585	0.28 517	0.29 556	0.18 507	0.19 500	0.18 498	0.09 468	0.09 547	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.09 493

CSP-Net	0.16 485	0.09 412	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.19 499	0.18 472	0.25 441	0.33 531	0.26 565	0.31 543	0.25 521	0.16 467	0.21 536	0.19 513	0.09 468	0.06 410	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.08 447

WZ-Net	0.29 624	0.17 595	0.82 675	0.23 590	0.16 609	0.35 630	0.29 640	0.40 624	0.59 645	0.24 547	0.57 647	0.37 610	0.25 576	0.34 620	0.37 647	0.09 468	0.08 514	0.09 475	0.10 536	0.14 600	0.16 624

AACVNet	0.16 485	0.08 331	0.15 398	0.15 105	0.10 443	0.18 476	0.15 325	0.24 420	0.25 454	0.27 572	0.27 506	0.28 548	0.18 507	0.19 500	0.17 485	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.07 376	0.10 528	0.09 493

PSMNet-ADL	0.15 458	0.12 525	0.13 317	0.22 569	0.09 328	0.13 339	0.20 539	0.26 455	0.23 417	0.18 451	0.20 397	0.23 499	0.17 493	0.18 475	0.18 498	0.09 468	0.08 514	0.08 389	0.11 568	0.08 429	0.07 377

sAnonymous2	0.13 383	0.12 525	0.25 565	0.20 511	0.12 531	0.18 476	0.14 241	0.27 469	0.21 385	0.11 259	0.12 260	0.13 329	0.08 223	0.11 187	0.11 269	0.09 468	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.15 612	0.10 523

CroCo_RVC	0.13 383	0.12 525	0.25 565	0.20 511	0.12 531	0.18 476	0.14 241	0.27 469	0.21 385	0.11 259	0.12 260	0.13 329	0.08 223	0.11 187	0.11 269	0.09 468	0.05 237	0.08 389	0.06 275	0.15 612	0.10 523

xxxx	0.15 458	0.07 198	0.14 363	0.14 55	0.08 208	0.24 568	0.18 472	0.32 548	0.20 370	0.14 350	0.28 517	0.22 482	0.14 426	0.15 387	0.29 616	0.09 468	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.08 429	0.08 447

test_xeample	0.15 458	0.07 198	0.14 363	0.15 105	0.08 208	0.22 544	0.20 539	0.29 513	0.21 385	0.16 404	0.29 532	0.19 438	0.17 493	0.16 416	0.28 607	0.09 468	0.05 237	0.07 299	0.07 376	0.07 362	0.07 377

psm_up	0.19 535	0.10 480	0.18 499	0.21 547	0.11 499	0.17 460	0.19 518	0.38 615	0.34 542	0.22 520	0.28 517	0.29 556	0.25 576	0.20 518	0.22 549	0.09 468	0.10 570	0.11 553	0.11 568	0.08 429	0.08 447

UPFNet	0.16 485	0.08 331	0.12 276	0.20 511	0.12 531	0.20 519	0.23 582	0.28 494	0.26 467	0.18 451	0.24 449	0.22 482	0.20 538	0.19 500	0.22 549	0.09 468	0.07 481	0.08 389	0.09 497	0.08 429	0.06 290

EDNetEfficient	0.30 627	0.24 634	1.18 685	0.18 376	0.10 443	0.20 519	0.20 539	0.21 351	0.61 648	0.74 671	0.56 643	0.30 566	0.40 645	0.23 562	0.32 634	0.09 468	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.11 550	0.10 523

ac_64	0.16 485	0.09 412	0.15 398	0.18 376	0.10 443	0.22 544	0.17 423	0.24 420	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.29 556	0.18 507	0.19 500	0.22 549	0.09 468	0.08 514	0.08 389	0.09 497	0.07 362	0.06 290

FAT-Stereo	0.21 558	0.13 552	0.22 548	0.21 547	0.12 531	0.18 476	0.18 472	0.35 592	0.40 582	0.28 585	0.37 580	0.33 594	0.33 626	0.21 536	0.20 523	0.09 468	0.11 584	0.10 523	0.09 497	0.11 550	0.14 601

S-Stereo	0.21 558	0.12 525	0.25 565	0.21 547	0.13 557	0.21 530	0.19 518	0.33 562	0.45 606	0.23 535	0.36 577	0.28 548	0.29 605	0.20 518	0.23 560	0.09 468	0.12 600	0.10 523	0.10 536	0.13 583	0.14 601

ADCL	0.25 597	0.12 525	0.49 636	0.22 569	0.12 531	0.36 634	0.29 640	0.30 526	0.57 640	0.24 547	0.47 630	0.30 566	0.31 621	0.30 607	0.30 623	0.09 468	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.10 528	0.10 523

ADCP+	0.20 544	0.10 480	0.35 613	0.21 547	0.12 531	0.22 544	0.27 623	0.31 543	0.35 556	0.26 565	0.37 580	0.22 482	0.22 553	0.27 585	0.28 607	0.09 468	0.06 410	0.08 389	0.08 451	0.10 528	0.10 523

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 507	0.10 480	0.23 556	0.20 511	0.10 443	0.15 408	0.18 472	0.31 543	0.25 454	0.21 505	0.31 543	0.25 521	0.17 493	0.21 536	0.20 523	0.09 468	0.06 410	0.08 389	0.09 497	0.07 362	0.08 447
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 535	0.11 506	0.16 441	0.17 286	0.16 609	0.28 608	0.23 582	0.44 644	0.42 591	0.15 375	0.28 517	0.25 521	0.19 526	0.23 562	0.18 498	0.09 468	0.06 410	0.10 523	0.08 451	0.15 612	0.10 523

StereoDRNet-Refined	0.17 507	0.12 525	0.16 441	0.20 511	0.10 443	0.18 476	0.18 472	0.27 469	0.24 429	0.26 565	0.41 610	0.23 499	0.18 507	0.21 536	0.21 536	0.09 468	0.05 237	0.09 475	0.10 536	0.07 362	0.07 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 597	0.17 595	0.23 556	0.27 627	0.14 576	0.26 589	0.22 570	0.42 634	0.43 600	0.42 640	0.41 610	0.43 634	0.27 591	0.32 613	0.24 572	0.09 468	0.15 628	0.15 614	0.12 590	0.12 567	0.10 523

Selective-IGEV-i16pc	0.13 383	0.06 96	0.13 317	0.15 105	0.11 499	0.38 640	0.16 389	0.23 394	0.17 301	0.11 259	0.15 308	0.09 216	0.07 170	0.13 336	0.10 190	0.10 509	0.08 514	0.06 183	0.07 376	0.09 492	0.10 523

Selective-IGEV-i16pb	0.14 416	0.08 331	0.17 465	0.15 105	0.11 499	0.41 647	0.16 389	0.29 513	0.24 429	0.11 259	0.21 415	0.10 248	0.07 170	0.17 456	0.12 339	0.10 509	0.07 481	0.06 183	0.08 451	0.09 492	0.10 523

zh-sn7	0.26 609	0.17 595	0.55 641	0.24 602	0.14 576	0.25 577	0.25 609	0.34 577	0.49 617	0.29 595	0.55 641	0.29 556	0.32 623	0.37 634	0.33 637	0.10 509	0.10 570	0.11 553	0.11 568	0.12 567	0.12 570

rvit_stereo_0083	0.12 355	0.08 331	0.17 465	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.15 325	0.15 177	0.26 467	0.11 259	0.14 295	0.13 329	0.10 288	0.12 279	0.13 375	0.10 509	0.08 514	0.09 475	0.07 376	0.07 362	0.06 290

rvit_stereo_0081_aga	0.12 355	0.09 412	0.15 398	0.18 376	0.10 443	0.14 383	0.14 241	0.14 138	0.19 347	0.10 217	0.18 371	0.16 395	0.09 257	0.12 279	0.10 190	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

rvit_stereo_0081	0.11 277	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.24 429	0.11 259	0.13 282	0.14 348	0.09 257	0.11 187	0.12 339	0.10 509	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

ITSA-stereo	0.16 485	0.11 506	0.14 363	0.19 447	0.08 208	0.13 339	0.14 241	0.30 526	0.49 617	0.17 418	0.18 371	0.22 482	0.15 446	0.17 456	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.08 451	0.08 429	0.09 493

rvit_stereo_0082	0.11 277	0.08 331	0.16 441	0.16 198	0.09 328	0.11 242	0.14 241	0.14 138	0.24 429	0.11 259	0.13 282	0.14 348	0.09 257	0.11 187	0.12 339	0.10 509	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

rvit_stereo_ft	0.12 355	0.07 198	0.13 317	0.19 447	0.10 443	0.12 296	0.17 423	0.16 214	0.16 266	0.13 327	0.13 282	0.15 373	0.10 288	0.14 368	0.13 375	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.06 290

Wz-Net-SNSev	0.26 609	0.17 595	0.46 630	0.25 610	0.14 576	0.26 589	0.24 593	0.38 615	0.57 640	0.30 601	0.56 643	0.39 621	0.26 584	0.24 574	0.32 634	0.10 509	0.09 547	0.10 523	0.11 568	0.11 550	0.11 549

Wz-Net-LNSev	0.22 566	0.16 585	0.41 623	0.22 569	0.13 557	0.25 577	0.24 593	0.33 562	0.44 602	0.30 601	0.42 618	0.32 588	0.19 526	0.23 562	0.27 599	0.10 509	0.09 547	0.08 389	0.08 451	0.12 567	0.11 549

UDGNet	0.14 416	0.13 552	0.17 465	0.18 376	0.10 443	0.12 296	0.16 389	0.21 351	0.27 480	0.20 489	0.20 397	0.17 413	0.13 393	0.16 416	0.14 412	0.10 509	0.06 410	0.09 475	0.07 376	0.07 362	0.07 377

dd	0.15 458	0.17 595	0.17 465	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.18 472	0.22 375	0.26 467	0.23 535	0.20 397	0.21 464	0.10 288	0.21 536	0.17 485	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.08 429	0.07 377

AASNet	0.16 485	0.08 331	0.13 317	0.19 447	0.09 328	0.19 499	0.15 325	0.38 615	0.37 567	0.20 489	0.24 449	0.20 455	0.17 493	0.17 456	0.21 536	0.10 509	0.08 514	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.09 493

ICVP	0.16 485	0.09 412	0.12 276	0.22 569	0.09 328	0.18 476	0.21 556	0.26 455	0.24 429	0.18 451	0.30 538	0.27 538	0.18 507	0.18 475	0.15 449	0.10 509	0.07 481	0.08 389	0.07 376	0.07 362	0.08 447
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 507	0.12 525	0.16 441	0.22 569	0.11 499	0.19 499	0.18 472	0.32 548	0.49 617	0.20 489	0.25 475	0.17 413	0.13 393	0.21 536	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.07 376	0.09 492	0.08 447

ADLNet	0.16 485	0.08 331	0.15 398	0.16 198	0.10 443	0.16 436	0.17 423	0.33 562	0.27 480	0.23 535	0.27 506	0.24 508	0.16 467	0.18 475	0.21 536	0.10 509	0.06 410	0.10 523	0.10 536	0.08 429	0.09 493

222	0.16 485	0.07 198	0.15 398	0.14 55	0.08 208	0.25 577	0.18 472	0.30 526	0.21 385	0.18 451	0.29 532	0.17 413	0.16 467	0.16 416	0.44 661	0.10 509	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.08 429	0.08 447

HGLStereo	0.17 507	0.09 412	0.19 523	0.17 286	0.12 531	0.18 476	0.18 472	0.31 543	0.33 531	0.22 520	0.33 558	0.24 508	0.18 507	0.20 518	0.21 536	0.10 509	0.09 547	0.07 299	0.07 376	0.09 492	0.10 523

cf-r	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.16 198	0.08 208	0.14 383	0.19 518	0.21 351	0.25 454	0.17 418	0.26 488	0.22 482	0.17 493	0.14 368	0.15 449	0.10 509	0.05 237	0.06 183	0.08 451	0.06 280	0.06 290

GANet-RSSM	0.14 416	0.07 198	0.13 317	0.13 11	0.08 208	0.14 383	0.18 472	0.23 394	0.21 385	0.17 418	0.25 475	0.24 508	0.16 467	0.16 416	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.07 299	0.08 451	0.08 429	0.07 377

GwcNet-RSSM	0.14 416	0.07 198	0.12 276	0.16 198	0.08 208	0.15 408	0.20 539	0.22 375	0.28 496	0.18 451	0.28 517	0.23 499	0.17 493	0.15 387	0.16 468	0.10 509	0.06 410	0.07 299	0.09 497	0.07 362	0.07 377

DSFCA	0.16 485	0.09 412	0.14 363	0.16 198	0.10 443	0.21 530	0.19 518	0.28 494	0.31 520	0.23 535	0.25 475	0.22 482	0.16 467	0.20 518	0.20 523	0.10 509	0.07 481	0.09 475	0.09 497	0.08 429	0.08 447

DMCA	0.14 416	0.09 412	0.17 465	0.19 447	0.09 328	0.15 408	0.17 423	0.23 394	0.28 496	0.14 350	0.20 397	0.17 413	0.18 507	0.15 387	0.17 485	0.10 509	0.06 410	0.08 389	0.06 275	0.09 492	0.10 523

stereogan	0.22 566	0.11 506	0.21 538	0.20 511	0.12 531	0.32 619	0.19 518	0.36 599	0.45 606	0.23 535	0.39 596	0.35 605	0.27 591	0.33 617	0.23 560	0.10 509	0.12 600	0.10 523	0.10 536	0.14 600	0.14 601

RTSC	0.23 579	0.13 552	0.30 594	0.21 547	0.13 557	0.29 612	0.17 423	0.36 599	0.68 661	0.27 572	0.34 568	0.30 566	0.22 553	0.32 613	0.31 629	0.10 509	0.08 514	0.09 475	0.10 536	0.13 583	0.14 601

RTS	0.46 656	0.19 613	3.33 694	0.25 610	0.15 595	0.72 671	0.21 556	0.37 608	0.78 673	0.42 640	0.44 623	0.31 581	0.43 653	0.55 666	0.37 647	0.10 509	0.09 547	0.13 589	0.13 602	0.15 612	0.15 615

RTSA	0.46 656	0.19 613	3.33 694	0.25 610	0.15 595	0.72 671	0.21 556	0.37 608	0.78 673	0.42 640	0.44 623	0.31 581	0.43 653	0.55 666	0.37 647	0.10 509	0.09 547	0.13 589	0.13 602	0.15 612	0.15 615

ADCMid	0.26 609	0.15 574	0.42 626	0.20 511	0.14 576	0.25 577	0.26 618	0.35 592	0.40 582	0.37 628	0.45 625	0.34 599	0.42 650	0.36 629	0.36 643	0.10 509	0.09 547	0.11 553	0.11 568	0.13 583	0.13 585

RYNet	0.23 579	0.12 525	0.22 548	0.19 447	0.17 621	0.47 652	0.26 618	0.39 621	0.49 617	0.24 547	0.29 532	0.34 599	0.24 568	0.20 518	0.31 629	0.10 509	0.06 410	0.09 475	0.09 497	0.14 600	0.15 615

PA-Net	0.24 590	0.18 609	0.34 607	0.28 634	0.22 645	0.22 544	0.39 665	0.29 513	0.39 578	0.22 520	0.33 558	0.25 521	0.26 584	0.21 536	0.25 580	0.10 509	0.23 659	0.15 614	0.22 646	0.09 492	0.13 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.22 566	0.13 552	0.21 538	0.25 610	0.14 576	0.23 559	0.22 570	0.42 634	0.27 480	0.31 608	0.43 621	0.37 610	0.29 605	0.23 562	0.23 560	0.10 509	0.12 600	0.10 523	0.09 497	0.10 528	0.08 447

StereoDRNet	0.19 535	0.11 506	0.18 499	0.22 569	0.11 499	0.22 544	0.22 570	0.37 608	0.34 542	0.24 547	0.28 517	0.30 566	0.19 526	0.20 518	0.21 536	0.10 509	0.08 514	0.11 553	0.09 497	0.09 492	0.07 377

PWC_ROB	0.21 558	0.16 585	0.27 576	0.18 376	0.11 499	0.22 544	0.13 170	0.33 562	0.49 617	0.30 601	0.40 599	0.32 588	0.25 576	0.31 608	0.23 560	0.10 509	0.07 481	0.11 553	0.08 451	0.11 550	0.10 523

DN	0.10 234	0.05 31	0.10 162	0.15 105	0.09 328	0.12 296	0.18 472	0.17 251	0.16 266	0.08 123	0.09 157	0.08 175	0.06 65	0.08 21	0.09 91	0.11 543	0.05 237	0.07 299	0.06 275	0.07 362	0.09 493

YMNet	0.20 544	0.12 525	0.20 528	0.21 547	0.14 576	0.27 598	0.23 582	0.32 548	0.34 542	0.28 585	0.35 572	0.30 566	0.18 507	0.18 475	0.22 549	0.11 543	0.13 614	0.10 523	0.10 536	0.09 492	0.09 493

YMNet_1	0.20 544	0.12 525	0.20 528	0.21 547	0.14 576	0.27 598	0.23 582	0.32 548	0.34 542	0.28 585	0.35 572	0.30 566	0.18 507	0.18 475	0.22 549	0.11 543	0.13 614	0.10 523	0.10 536	0.09 492	0.09 493

CAS++	0.11 277	0.07 198	0.11 227	0.14 55	0.10 443	0.13 339	0.14 241	0.24 420	0.14 206	0.11 259	0.09 157	0.11 280	0.07 170	0.14 368	0.09 91	0.11 543	0.09 547	0.09 475	0.07 376	0.07 362	0.08 447
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ssnet_v2	0.17 507	0.10 480	0.18 499	0.17 286	0.11 499	0.21 530	0.22 570	0.34 577	0.25 454	0.23 535	0.23 437	0.27 538	0.19 526	0.22 554	0.21 536	0.11 543	0.10 570	0.09 475	0.09 497	0.08 429	0.08 447

SACVNet	0.19 535	0.12 525	0.15 398	0.17 286	0.13 557	0.22 544	0.18 472	0.31 543	0.31 520	0.24 547	0.31 543	0.30 566	0.23 559	0.23 562	0.17 485	0.11 543	0.08 514	0.10 523	0.10 536	0.12 567	0.14 601

HCRNet	0.16 485	0.23 631	0.12 276	0.35 653	0.11 499	0.15 408	0.17 423	0.26 455	0.22 407	0.19 467	0.24 449	0.21 464	0.14 426	0.15 387	0.13 375	0.11 543	0.07 481	0.11 553	0.10 536	0.09 492	0.07 377

APVNet	0.23 579	0.12 525	0.20 528	0.18 376	0.14 576	0.32 619	0.31 649	0.40 624	0.33 531	0.27 572	0.40 599	0.30 566	0.29 605	0.27 585	0.25 580	0.11 543	0.12 600	0.11 553	0.14 608	0.12 567	0.13 585

psmorigin	0.25 597	0.16 585	0.35 613	0.17 286	0.13 557	0.24 568	0.14 241	0.34 577	0.34 542	0.41 638	0.55 641	0.41 630	0.38 639	0.35 625	0.28 607	0.11 543	0.15 628	0.11 553	0.11 568	0.12 567	0.17 633

GwcNet	0.20 544	0.14 567	0.20 528	0.18 376	0.12 531	0.25 577	0.20 539	0.36 599	0.45 606	0.20 489	0.33 558	0.33 594	0.21 546	0.22 554	0.25 580	0.11 543	0.09 547	0.09 475	0.09 497	0.09 492	0.10 523

PSMNet-RSSM	0.14 416	0.07 198	0.14 363	0.15 105	0.08 208	0.13 339	0.16 389	0.25 441	0.24 429	0.17 418	0.28 517	0.23 499	0.14 426	0.16 416	0.14 412	0.11 543	0.06 410	0.09 475	0.12 590	0.08 429	0.07 377

CFNet-ft	0.14 416	0.07 198	0.15 398	0.12 5	0.09 328	0.17 460	0.18 472	0.22 375	0.24 429	0.17 418	0.26 488	0.24 508	0.14 426	0.16 416	0.15 449	0.11 543	0.06 410	0.08 389	0.09 497	0.09 492	0.08 447

AF-Net	0.23 579	0.17 595	0.17 465	0.27 627	0.13 557	0.26 589	0.24 593	0.33 562	0.51 625	0.25 560	0.33 558	0.39 621	0.27 591	0.28 594	0.26 593	0.11 543	0.10 570	0.16 622	0.12 590	0.11 550	0.11 549

RP	0.22 566	0.13 552	0.22 548	0.23 590	0.12 531	0.21 530	0.20 539	0.26 455	0.45 606	0.22 520	0.38 588	0.37 610	0.25 576	0.28 594	0.25 580	0.11 543	0.12 600	0.13 589	0.12 590	0.13 583	0.14 601

RGC	0.25 597	0.20 618	0.29 588	0.28 634	0.16 609	0.22 544	0.23 582	0.33 562	0.44 602	0.27 572	0.40 599	0.38 616	0.28 600	0.37 634	0.23 560	0.11 543	0.13 614	0.17 625	0.17 635	0.15 612	0.16 624

G-Net	0.25 597	0.17 595	0.38 617	0.23 590	0.16 609	0.51 655	0.23 582	0.29 513	0.35 556	0.36 624	0.38 588	0.31 581	0.29 605	0.28 594	0.27 599	0.11 543	0.09 547	0.12 575	0.10 536	0.16 625	0.14 601

Nwc_Net	0.23 579	0.17 595	0.22 548	0.25 610	0.15 595	0.25 577	0.27 623	0.38 615	0.39 578	0.22 520	0.41 610	0.30 566	0.29 605	0.28 594	0.25 580	0.11 543	0.10 570	0.17 625	0.20 641	0.10 528	0.11 549

DANet	0.21 558	0.16 585	0.29 588	0.25 610	0.13 557	0.23 559	0.19 518	0.28 494	0.27 480	0.28 585	0.32 552	0.35 605	0.32 623	0.31 608	0.24 572	0.11 543	0.09 547	0.11 553	0.10 536	0.13 583	0.11 549
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.18 523	0.12 525	0.14 363	0.24 602	0.10 443	0.18 476	0.18 472	0.37 608	0.30 510	0.22 520	0.28 517	0.28 548	0.18 507	0.23 562	0.19 513	0.11 543	0.07 481	0.10 523	0.10 536	0.08 429	0.08 447

CFNet_RVC	0.14 416	0.07 198	0.15 398	0.12 5	0.09 328	0.17 460	0.18 472	0.22 375	0.24 429	0.17 418	0.26 488	0.24 508	0.14 426	0.16 416	0.15 449	0.11 543	0.06 410	0.08 389	0.09 497	0.09 492	0.08 447

DPSNet	0.28 620	0.16 585	0.33 604	0.18 376	0.13 557	0.55 658	0.42 668	0.52 659	0.68 661	0.29 595	0.38 588	0.39 621	0.30 616	0.32 613	0.23 560	0.11 543	0.10 570	0.11 553	0.08 451	0.20 641	0.16 624

DRN-Test	0.20 544	0.11 506	0.21 538	0.22 569	0.10 443	0.22 544	0.22 570	0.40 624	0.38 573	0.24 547	0.33 558	0.26 531	0.22 553	0.22 554	0.25 580	0.11 543	0.07 481	0.11 553	0.10 536	0.09 492	0.08 447

NaN_ROB	0.23 579	0.20 618	0.25 565	0.25 610	0.13 557	0.31 617	0.27 623	0.34 577	0.41 589	0.31 608	0.31 543	0.32 588	0.23 559	0.31 608	0.22 549	0.11 543	0.17 638	0.10 523	0.11 568	0.08 429	0.09 493

MDST_ROB	0.22 566	0.10 480	0.18 499	0.18 376	0.11 499	0.40 645	0.19 518	0.44 644	0.42 591	0.40 634	0.40 599	0.29 556	0.21 546	0.27 585	0.19 513	0.11 543	0.10 570	0.14 603	0.11 568	0.10 528	0.08 447

ETE_ROB	0.23 579	0.17 595	0.23 556	0.25 610	0.14 576	0.26 589	0.29 640	0.32 548	0.37 567	0.28 585	0.37 580	0.45 638	0.27 591	0.28 594	0.27 599	0.11 543	0.09 547	0.12 575	0.10 536	0.14 600	0.13 585

PWCDC_ROB	0.21 558	0.13 552	0.23 556	0.25 610	0.12 531	0.20 519	0.15 325	0.34 577	0.55 636	0.29 595	0.49 632	0.21 464	0.15 446	0.28 594	0.20 523	0.11 543	0.09 547	0.10 523	0.08 451	0.11 550	0.09 493

AANet	0.31 633	0.20 618	1.05 683	0.16 198	0.13 557	0.23 559	0.16 389	0.30 526	0.64 655	0.60 660	0.53 638	0.46 642	0.39 640	0.23 562	0.33 637	0.12 569	0.10 570	0.11 553	0.10 536	0.13 583	0.12 570

DStereoSA	0.26 609	0.19 613	0.39 618	0.27 627	0.17 621	0.23 559	0.21 556	0.50 654	0.60 646	0.22 520	0.30 538	0.29 556	0.34 628	0.40 645	0.29 616	0.12 569	0.11 584	0.16 622	0.14 608	0.15 612	0.12 570

rvit_105_1	0.19 535	0.12 525	0.25 565	0.21 547	0.16 609	0.22 544	0.28 629	0.32 548	0.42 591	0.20 489	0.21 415	0.22 482	0.18 507	0.19 500	0.18 498	0.12 569	0.12 600	0.13 589	0.15 624	0.08 429	0.07 377

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 164	0.10 480	0.32 601	0.15 105	0.06 25	0.08 75	0.14 241	0.11 53	0.10 65	0.07 70	0.07 57	0.06 40	0.04 1	0.11 187	0.07 1	0.12 569	0.04 24	0.07 299	0.05 190	0.05 160	0.05 185

test_sample7	0.16 485	0.10 480	0.16 441	0.14 55	0.12 531	0.16 436	0.17 423	0.28 494	0.24 429	0.21 505	0.21 415	0.24 508	0.20 538	0.16 416	0.16 468	0.12 569	0.06 410	0.10 523	0.09 497	0.11 550	0.10 523

GASNet	0.22 566	0.24 634	0.34 607	0.26 619	0.17 621	0.27 598	0.16 389	0.45 646	0.42 591	0.27 572	0.24 449	0.30 566	0.16 467	0.27 585	0.18 498	0.12 569	0.09 547	0.12 575	0.11 568	0.16 625	0.08 447

hitnet-ft	0.18 523	0.10 480	0.17 465	0.14 55	0.09 328	0.27 598	0.20 539	0.25 441	0.26 467	0.24 547	0.32 552	0.32 588	0.23 559	0.24 574	0.21 536	0.12 569	0.07 481	0.10 523	0.08 451	0.12 567	0.11 549

DMCA-RVC	0.17 507	0.10 480	0.16 441	0.24 602	0.11 499	0.19 499	0.18 472	0.26 455	0.24 429	0.21 505	0.27 506	0.25 521	0.27 591	0.18 475	0.21 536	0.12 569	0.08 514	0.13 589	0.10 536	0.10 528	0.08 447

FADNet-RVC	0.21 558	0.20 618	0.40 621	0.21 547	0.16 609	0.21 530	0.15 325	0.27 469	0.27 480	0.26 565	0.32 552	0.26 531	0.21 546	0.22 554	0.19 513	0.12 569	0.13 614	0.12 575	0.14 608	0.13 583	0.18 637

STTStereo	0.18 523	0.13 552	0.28 579	0.20 511	0.11 499	0.16 436	0.21 556	0.29 513	0.23 417	0.22 520	0.30 538	0.29 556	0.18 507	0.20 518	0.20 523	0.12 569	0.11 584	0.11 553	0.14 608	0.09 492	0.08 447

AnyNet_C32	0.26 609	0.16 585	0.39 618	0.20 511	0.17 621	0.26 589	0.31 649	0.32 548	0.45 606	0.31 608	0.50 634	0.30 566	0.34 628	0.41 651	0.36 643	0.12 569	0.12 600	0.12 575	0.14 608	0.14 600	0.15 615

ADCPNet	0.26 609	0.17 595	0.62 652	0.21 547	0.15 595	0.36 634	0.25 609	0.33 562	0.37 567	0.31 608	0.41 610	0.36 607	0.29 605	0.29 601	0.34 641	0.12 569	0.10 570	0.11 553	0.12 590	0.14 600	0.13 585

CVANet_RVC	0.18 523	0.11 506	0.14 363	0.21 547	0.11 499	0.19 499	0.18 472	0.34 577	0.34 542	0.22 520	0.31 543	0.28 548	0.18 507	0.24 574	0.18 498	0.12 569	0.08 514	0.12 575	0.12 590	0.09 492	0.08 447

UCFNet_RVC	0.15 458	0.08 331	0.13 317	0.11 1	0.10 443	0.20 519	0.10 33	0.24 420	0.23 417	0.17 418	0.21 415	0.24 508	0.15 446	0.18 475	0.15 449	0.12 569	0.07 481	0.11 553	0.13 602	0.11 550	0.10 523

SANet	0.25 597	0.14 567	0.29 588	0.21 547	0.11 499	0.29 612	0.25 609	0.40 624	0.65 659	0.36 624	0.40 599	0.42 632	0.27 591	0.27 585	0.25 580	0.12 569	0.09 547	0.10 523	0.09 497	0.13 583	0.12 570

PDISCO_ROB	0.28 620	0.16 585	0.28 579	0.28 634	0.20 639	0.33 621	0.27 623	0.45 646	0.58 643	0.28 585	0.41 610	0.45 638	0.30 616	0.34 620	0.35 642	0.12 569	0.09 547	0.17 625	0.16 628	0.17 632	0.13 585

DispFullNet	0.27 617	0.22 628	0.66 656	0.28 634	0.17 621	0.27 598	0.17 423	0.34 577	0.57 640	0.27 572	0.37 580	0.43 634	0.24 568	0.39 641	0.25 580	0.12 569	0.06 410	0.19 636	0.11 568	0.23 645	0.16 624

WCMA_ROB	0.24 590	0.11 506	0.24 562	0.17 286	0.14 576	0.34 625	0.16 389	0.33 562	0.33 531	0.39 631	0.54 640	0.40 627	0.35 632	0.35 625	0.26 593	0.12 569	0.12 600	0.12 575	0.11 568	0.14 600	0.14 601

PSMNet_ROB	0.22 566	0.12 525	0.15 398	0.27 627	0.15 595	0.25 577	0.36 660	0.43 640	0.37 567	0.27 572	0.33 558	0.32 588	0.23 559	0.21 536	0.27 599	0.12 569	0.08 514	0.13 589	0.11 568	0.10 528	0.09 493

DStereoFS	0.27 617	0.22 628	0.32 601	0.23 590	0.15 595	0.23 559	0.21 556	0.52 659	0.49 617	0.28 585	0.45 625	0.34 599	0.36 635	0.53 663	0.29 616	0.13 588	0.11 584	0.15 614	0.13 602	0.17 632	0.17 633

DLNR-FE	10.51 707	2.29 696	19.85 721	120.28 725	13.21 712	0.06 13	0.13 170	0.24 420	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.13 588	0.04 24	0.06 183	0.04 53	53.18 727	0.04 48

S2M2_L	0.09 164	0.08 331	0.11 227	0.13 11	0.10 443	0.08 75	0.06 1	0.10 27	0.10 65	0.10 217	0.10 189	0.09 216	0.09 257	0.11 187	0.11 269	0.13 588	0.07 481	0.08 389	0.09 497	0.10 528	0.08 447
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TCMNet	0.19 535	0.12 525	0.20 528	0.21 547	0.18 631	0.21 530	0.24 593	0.28 494	0.36 561	0.23 535	0.26 488	0.25 521	0.20 538	0.20 518	0.23 560	0.13 588	0.11 584	0.11 553	0.12 590	0.13 583	0.12 570

DLNR_Zeroshot_test	10.48 706	2.27 695	19.78 720	120.28 725	13.29 713	0.06 13	0.13 170	0.24 420	0.10 65	0.08 123	0.10 189	0.09 216	0.07 170	0.10 113	0.09 91	0.13 588	0.04 24	0.06 183	0.04 53	52.68 726	0.04 48

Wz-Net-TNSev	0.29 624	0.20 618	0.69 664	0.19 447	0.15 595	0.38 640	0.27 623	0.36 599	0.56 638	0.35 621	0.42 618	0.45 638	0.39 640	0.33 617	0.31 629	0.13 588	0.13 614	0.10 523	0.12 590	0.15 612	0.15 615

pcwnet_v2	0.19 535	0.11 506	0.26 574	0.18 376	0.14 576	0.18 476	0.15 325	0.37 608	0.46 613	0.19 467	0.24 449	0.21 464	0.19 526	0.21 536	0.20 523	0.13 588	0.10 570	0.10 523	0.10 536	0.11 550	0.13 585

DGSMNet	0.25 597	0.19 613	0.34 607	0.21 547	0.24 650	0.24 568	0.21 556	0.36 599	0.42 591	0.25 560	0.32 552	0.38 616	0.21 546	0.29 601	0.24 572	0.13 588	0.11 584	0.14 603	0.16 628	0.23 645	0.23 650

FADNet	0.21 558	0.23 631	0.37 616	0.18 376	0.17 621	0.25 577	0.13 170	0.32 548	0.32 526	0.23 535	0.25 475	0.27 538	0.21 546	0.19 500	0.16 468	0.13 588	0.15 628	0.12 575	0.15 624	0.17 632	0.18 637

NCC-stereo	0.25 597	0.15 574	0.31 597	0.26 619	0.17 621	0.21 530	0.31 649	0.41 629	0.40 582	0.24 547	0.38 588	0.33 594	0.29 605	0.37 634	0.28 607	0.13 588	0.11 584	0.15 614	0.22 646	0.13 583	0.13 585

edge stereo	0.23 579	0.14 567	0.21 538	0.21 547	0.13 557	0.24 568	0.16 389	0.32 548	0.42 591	0.32 615	0.40 599	0.39 621	0.35 632	0.25 579	0.25 580	0.13 588	0.11 584	0.14 603	0.11 568	0.12 567	0.14 601

Abc-Net	0.25 597	0.15 574	0.31 597	0.26 619	0.17 621	0.21 530	0.31 649	0.41 629	0.40 582	0.24 547	0.38 588	0.33 594	0.29 605	0.37 634	0.28 607	0.13 588	0.11 584	0.15 614	0.22 646	0.13 583	0.13 585
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 609	0.15 574	0.31 597	0.24 602	0.18 631	0.23 559	0.15 325	0.39 621	0.72 666	0.32 615	0.42 618	0.36 607	0.29 605	0.33 617	0.30 623	0.13 588	0.11 584	0.14 603	0.13 602	0.16 625	0.20 645

XQC	0.29 624	0.23 631	0.53 638	0.29 641	0.19 635	0.36 634	0.28 629	0.37 608	0.58 643	0.31 608	0.31 543	0.37 610	0.30 616	0.39 641	0.39 651	0.13 588	0.09 547	0.15 614	0.12 590	0.18 636	0.18 637

ADCS	0.30 627	0.19 613	0.48 635	0.21 547	0.18 631	0.29 612	0.24 593	0.42 634	0.64 655	0.40 634	0.50 634	0.40 627	0.37 637	0.40 645	0.43 658	0.13 588	0.13 614	0.13 589	0.14 608	0.16 625	0.16 624

AnyNet_C01	0.37 643	0.26 640	1.41 688	0.22 569	0.17 621	0.51 655	0.28 629	0.36 599	0.40 582	0.39 631	0.75 667	0.46 642	0.39 640	0.46 655	0.50 668	0.13 588	0.13 614	0.13 589	0.14 608	0.14 600	0.16 624

AdaStereo	0.15 458	0.11 506	0.16 441	0.19 447	0.09 328	0.21 530	0.11 67	0.33 562	0.28 496	0.21 505	0.23 437	0.21 464	0.13 393	0.19 500	0.15 449	0.13 588	0.05 237	0.10 523	0.07 376	0.09 492	0.07 377
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.
DeepPruner_ROB	0.16 485	0.11 506	0.16 441	0.17 286	0.10 443	0.17 460	0.15 325	0.32 548	0.21 385	0.19 467	0.21 415	0.22 482	0.19 526	0.21 536	0.16 468	0.13 588	0.09 547	0.09 475	0.10 536	0.11 550	0.11 549

LSM	0.34 642	0.21 624	0.62 652	0.27 627	0.62 682	0.35 630	0.26 618	0.43 640	0.49 617	0.45 647	0.60 655	0.42 632	0.37 637	0.35 625	0.26 593	0.13 588	0.21 656	0.14 603	0.16 628	0.18 636	0.34 665

SGM_RVC	0.24 590	0.12 525	0.16 441	0.15 105	0.09 328	0.34 625	0.19 518	0.35 592	0.32 526	0.44 645	0.38 588	0.53 654	0.36 635	0.36 629	0.26 593	0.13 588	0.13 614	0.13 589	0.13 602	0.11 550	0.11 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.20 544	0.15 574	0.18 499	0.18 376	0.10 443	0.20 519	0.11 67	0.30 526	0.31 520	0.29 595	0.31 543	0.31 581	0.23 559	0.28 594	0.19 513	0.13 588	0.15 628	0.17 625	0.16 628	0.10 528	0.10 523
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_5	0.14 416	0.10 480	0.14 363	0.17 286	0.09 328	0.14 383	0.23 582	0.24 420	0.27 480	0.14 350	0.15 308	0.18 428	0.13 393	0.17 456	0.14 412	0.14 609	0.11 584	0.10 523	0.11 568	0.08 429	0.07 377

rvit_0105_3	0.16 485	0.10 480	0.15 398	0.20 511	0.12 531	0.15 408	0.26 618	0.25 441	0.30 510	0.15 375	0.17 345	0.21 464	0.14 426	0.18 475	0.14 412	0.14 609	0.11 584	0.12 575	0.14 608	0.07 362	0.07 377

SGM-ForestM	0.33 636	0.12 525	0.17 465	0.16 198	0.11 499	0.42 649	0.20 539	0.43 640	0.53 635	0.53 654	0.57 647	1.41 688	0.44 655	0.42 652	0.29 616	0.14 609	0.16 634	0.16 622	0.16 628	0.12 567	0.13 585

MeshStereo	0.27 617	0.13 552	0.18 499	0.15 105	0.11 499	0.33 621	0.24 593	0.41 629	0.36 561	0.53 654	0.58 651	0.67 664	0.41 646	0.36 629	0.27 599	0.14 609	0.13 614	0.13 589	0.11 568	0.11 550	0.11 549
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
rvit_0105_6	0.14 416	0.09 412	0.18 499	0.17 286	0.10 443	0.10 191	0.17 423	0.19 315	0.26 467	0.12 295	0.18 371	0.17 413	0.13 393	0.18 475	0.13 375	0.15 613	0.11 584	0.12 575	0.10 536	0.09 492	0.06 290

rvit_0105_4	0.15 458	0.09 412	0.17 465	0.17 286	0.10 443	0.12 296	0.20 539	0.23 394	0.27 480	0.14 350	0.20 397	0.17 413	0.14 426	0.17 456	0.13 375	0.15 613	0.11 584	0.11 553	0.10 536	0.09 492	0.06 290

DualNet (step1)	0.17 507	0.12 525	0.21 538	0.13 11	0.14 576	0.18 476	0.14 241	0.28 494	0.24 429	0.21 505	0.21 415	0.24 508	0.20 538	0.16 416	0.16 468	0.15 613	0.06 410	0.14 603	0.14 608	0.15 612	0.13 585

test_sample9	0.18 523	0.12 525	0.21 538	0.13 11	0.14 576	0.18 476	0.14 241	0.28 494	0.24 429	0.21 505	0.21 415	0.24 508	0.20 538	0.19 500	0.18 498	0.15 613	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.15 612	0.13 585

test_sample8	0.20 544	0.12 525	0.21 538	0.13 11	0.14 576	0.18 476	0.14 241	0.32 548	0.21 385	0.28 585	0.22 432	0.36 607	0.26 584	0.19 500	0.18 498	0.15 613	0.30 666	0.14 603	0.14 608	0.15 612	0.13 585

SQANet	0.24 590	0.24 634	0.31 597	0.31 647	0.19 635	0.27 598	0.13 170	0.30 526	0.33 531	0.25 560	0.37 580	0.31 581	0.22 553	0.27 585	0.23 560	0.15 613	0.10 570	0.21 639	0.16 628	0.22 642	0.16 624

HBP-ISP	0.18 523	0.13 552	0.17 465	0.15 105	0.11 499	0.08 75	0.13 170	0.28 494	0.30 510	0.22 520	0.33 558	0.21 464	0.25 576	0.23 562	0.18 498	0.15 613	0.17 638	0.21 639	0.17 635	0.10 528	0.09 493

UDG	0.21 558	0.17 595	0.20 528	0.23 590	0.15 595	0.31 617	0.20 539	0.33 562	0.35 556	0.24 547	0.28 517	0.31 581	0.29 605	0.21 536	0.23 560	0.15 613	0.12 600	0.13 589	0.09 497	0.14 600	0.15 615

MFN_U_SF_RVC	0.33 636	0.22 628	0.58 647	0.31 647	0.15 595	0.36 634	0.17 423	0.54 663	0.46 613	0.47 650	0.56 643	0.58 657	0.39 640	0.36 629	0.38 650	0.15 613	0.15 628	0.18 634	0.21 643	0.16 625	0.16 624

PMTNet	0.09 164	0.05 31	0.09 104	0.12 5	0.06 25	0.13 339	0.14 241	0.16 214	0.11 98	0.09 174	0.13 282	0.10 248	0.07 170	0.14 368	0.10 190	0.15 613	0.04 24	0.05 46	0.03 1	0.07 362	0.06 290

SAMSARA	0.41 648	0.28 644	0.34 607	0.55 669	0.39 664	0.85 679	1.25 697	0.49 653	0.52 631	0.36 624	0.35 572	0.56 656	0.39 640	0.39 641	0.41 655	0.15 613	0.20 646	0.15 614	0.14 608	0.23 645	0.21 646

DeepPrunerF	0.24 590	0.17 595	0.45 629	0.26 619	0.16 609	0.23 559	0.29 640	0.37 608	0.51 625	0.27 572	0.31 543	0.24 508	0.28 600	0.22 554	0.23 560	0.15 613	0.11 584	0.20 638	0.18 639	0.12 567	0.14 601

PS-NSSS	0.20 544	0.21 624	0.23 556	0.20 511	0.10 443	0.19 499	0.17 423	0.36 599	0.26 467	0.27 572	0.34 568	0.27 538	0.24 568	0.20 518	0.20 523	0.15 613	0.12 600	0.17 625	0.14 608	0.10 528	0.09 493

NCCL2	0.24 590	0.15 574	0.18 499	0.34 651	0.18 631	0.24 568	0.24 593	0.34 577	0.29 504	0.31 608	0.38 588	0.38 616	0.29 605	0.23 562	0.25 580	0.15 613	0.12 600	0.18 634	0.21 643	0.13 583	0.13 585

CBMV_ROB	0.19 535	0.13 552	0.18 499	0.16 198	0.11 499	0.16 436	0.12 102	0.27 469	0.29 504	0.27 572	0.31 543	0.27 538	0.24 568	0.24 574	0.16 468	0.15 613	0.18 640	0.22 643	0.20 641	0.10 528	0.12 570

XPNet_ROB	0.22 566	0.12 525	0.20 528	0.22 569	0.13 557	0.22 544	0.19 518	0.35 592	0.40 582	0.30 601	0.40 599	0.38 616	0.27 591	0.26 583	0.29 616	0.15 613	0.10 570	0.10 523	0.10 536	0.13 583	0.12 570

SGM-Forest	0.20 544	0.14 567	0.18 499	0.20 511	0.13 557	0.21 530	0.22 570	0.33 562	0.31 520	0.24 547	0.29 532	0.28 548	0.20 538	0.23 562	0.18 498	0.15 613	0.16 634	0.15 614	0.14 608	0.13 583	0.12 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.17 507	0.12 525	0.25 565	0.23 590	0.16 609	0.13 339	0.10 33	0.30 526	0.27 480	0.20 489	0.28 517	0.22 482	0.15 446	0.18 475	0.13 375	0.16 630	0.10 570	0.17 625	0.10 536	0.10 528	0.10 523

SDNR	0.20 544	0.09 412	0.19 523	0.16 198	0.12 531	0.79 676	0.13 170	0.26 455	0.33 531	0.19 467	0.25 475	0.19 438	0.12 360	0.19 500	0.15 449	0.16 630	0.18 640	0.14 603	0.11 568	0.08 429	0.12 570

Syn2CoEx	0.22 566	0.16 585	0.29 588	0.29 641	0.15 595	0.26 589	0.21 556	0.34 577	0.32 526	0.29 595	0.36 577	0.28 548	0.25 576	0.20 518	0.25 580	0.16 630	0.12 600	0.14 603	0.11 568	0.09 492	0.08 447

NOSS_ROB	0.19 535	0.13 552	0.18 499	0.16 198	0.12 531	0.16 436	0.12 102	0.30 526	0.33 531	0.20 489	0.22 432	0.27 538	0.24 568	0.21 536	0.16 468	0.16 630	0.18 640	0.23 644	0.21 643	0.13 583	0.13 585

LALA_ROB	0.25 597	0.16 585	0.23 556	0.27 627	0.17 621	0.27 598	0.27 623	0.42 634	0.38 573	0.33 619	0.39 596	0.51 650	0.26 584	0.29 601	0.28 607	0.16 630	0.09 547	0.13 589	0.12 590	0.13 583	0.13 585

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 566	0.21 624	0.25 565	0.26 619	0.11 499	0.24 568	0.14 241	0.39 621	0.24 429	0.32 615	0.36 577	0.30 566	0.21 546	0.19 500	0.22 549	0.17 635	0.14 624	0.21 639	0.16 628	0.13 583	0.12 570

Selective-IGEV-i16pa	19.44 713	3.95 699	1.06 684	0.21 547	0.19 635	105.21 727	0.29 640	22.78 719	47.64 727	4.27 700	59.07 727	9.08 706	2.84 700	125.10 728	5.92 703	0.18 636	0.12 600	0.09 475	0.12 590	0.12 567	0.52 677

dad	0.18 523	0.20 618	0.21 538	0.17 286	0.11 499	0.20 519	0.19 518	0.21 351	0.28 496	0.30 601	0.24 449	0.30 566	0.13 393	0.19 500	0.17 485	0.18 636	0.09 547	0.11 553	0.09 497	0.11 550	0.07 377

DDUNet	0.23 579	0.18 609	0.22 548	0.22 569	0.15 595	0.25 577	0.24 593	0.30 526	0.31 520	0.31 608	0.37 580	0.34 599	0.26 584	0.25 579	0.21 536	0.18 636	0.13 614	0.17 625	0.11 568	0.16 625	0.17 633

FINET	0.22 566	0.18 609	0.28 579	0.19 447	0.16 609	0.24 568	0.24 593	0.33 562	0.49 617	0.26 565	0.33 558	0.22 482	0.23 559	0.23 562	0.18 498	0.18 636	0.16 634	0.11 553	0.10 536	0.15 612	0.14 601

PSMNet-RUCA	0.28 620	0.33 655	0.42 626	0.36 655	0.32 662	0.18 476	0.20 539	0.42 634	0.30 510	0.33 619	0.41 610	0.40 627	0.24 568	0.31 608	0.20 523	0.19 640	0.11 584	0.25 646	0.15 624	0.22 642	0.16 624

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 627	0.24 634	0.30 594	0.36 655	0.16 609	0.36 634	0.31 649	0.34 577	0.43 600	0.41 638	0.46 628	0.38 616	0.30 616	0.35 625	0.29 616	0.19 640	0.20 646	0.26 647	0.29 660	0.18 636	0.19 642

BEATNet-Init1	0.54 663	0.28 644	0.68 663	0.31 647	0.21 642	0.85 679	0.31 649	0.57 665	0.69 664	0.89 678	1.00 680	2.17 695	0.66 673	0.58 670	0.44 661	0.19 640	0.18 640	0.23 644	0.22 646	0.22 642	0.21 646

PVD	0.40 647	0.21 624	0.40 621	0.32 650	0.23 646	0.30 615	0.45 672	0.53 662	0.97 680	0.55 657	0.80 671	0.54 655	0.60 670	0.53 663	0.40 653	0.19 640	0.14 624	0.17 625	0.14 608	0.24 651	0.32 663

CSAN	0.30 627	0.24 634	0.28 579	0.34 651	0.19 635	0.34 625	0.42 668	0.38 615	0.51 625	0.38 630	0.40 599	0.44 637	0.34 628	0.29 601	0.31 629	0.19 640	0.16 634	0.19 636	0.19 640	0.14 600	0.15 615

ISRNet	0.18 523	0.08 331	0.20 528	0.19 447	0.13 557	0.15 408	0.12 102	0.30 526	0.33 531	0.21 505	0.26 488	0.27 538	0.18 507	0.17 456	0.20 523	0.20 645	0.08 514	0.14 603	0.14 608	0.14 600	0.17 633

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 652	0.39 660	0.56 642	0.40 658	0.20 639	0.66 666	0.33 658	0.54 663	0.72 666	0.71 667	0.72 664	0.62 659	0.55 663	0.52 661	0.47 665	0.20 645	0.19 645	0.29 659	0.30 662	0.24 651	0.19 642

MSMD_ROB	0.31 633	0.26 640	0.26 574	0.24 602	0.21 642	0.34 625	0.25 609	0.34 577	0.39 578	0.40 634	0.69 661	0.45 638	0.41 646	0.34 620	0.28 607	0.20 645	0.20 646	0.26 647	0.25 652	0.23 645	0.22 649

FSD					0.23 646	0.25 577	0.25 609	0.27 469	0.26 467	0.25 560	0.26 488	0.26 531	0.26 584	0.27 585	0.24 572	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653

FC-DCNN v2	0.33 636	0.28 644	0.28 579	0.26 619	0.23 646	0.39 643	0.29 640	0.41 629	0.44 602	0.46 648	0.57 647	0.51 650	0.41 646	0.38 639	0.30 623	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

FCDSN-DC	0.33 636	0.28 644	0.28 579	0.30 645	0.24 650	0.39 643	0.28 629	0.43 640	0.42 591	0.44 645	0.53 638	0.51 650	0.42 650	0.37 634	0.30 623	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.25 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 636	0.28 644	0.28 579	0.26 619	0.23 646	0.38 640	0.29 640	0.40 624	0.44 602	0.46 648	0.56 643	0.51 650	0.41 646	0.38 639	0.31 629	0.21 648	0.20 646	0.27 650	0.26 653	0.25 653	0.24 651

Anonymous_2	0.22 566	0.17 595	0.28 579	0.15 105	0.16 609	0.33 621	0.22 570	0.23 394	0.18 319	0.23 535	0.24 449	0.26 531	0.27 591	0.27 585	0.24 572	0.22 652	0.26 662	0.17 625	0.17 635	0.16 625	0.18 637

MANE	0.47 658	0.28 644	0.28 579	0.27 627	0.24 650	0.50 653	0.32 657	0.57 665	0.62 651	0.74 671	1.20 690	1.21 681	0.64 672	0.54 665	0.39 651	0.22 652	0.20 646	0.27 650	0.31 663	0.26 657	0.25 653

NVStereoNet_ROB	0.47 658	0.37 658	0.47 633	0.42 661	0.29 660	0.35 630	0.35 659	0.50 654	0.61 648	0.73 669	0.94 677	0.70 668	0.68 674	0.48 656	0.62 676	0.22 652	0.33 670	0.34 664	0.34 668	0.30 660	0.31 662
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.42 650	0.29 651	0.33 604	0.28 634	0.24 650	0.56 659	0.38 663	0.50 654	0.61 648	0.74 671	0.76 668	0.67 664	0.56 665	0.55 666	0.42 657	0.22 652	0.21 656	0.27 650	0.26 653	0.27 659	0.26 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 650	0.29 651	0.34 607	0.28 634	0.24 650	0.63 663	0.37 661	0.52 659	0.52 631	0.72 668	0.82 672	0.68 666	0.56 665	0.52 661	0.45 664	0.22 652	0.21 656	0.27 650	0.26 653	0.26 657	0.26 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.30 627	0.28 644	0.24 562	0.20 511	0.28 657	0.41 647	0.22 570	0.46 649	0.33 531	0.37 628	0.46 628	0.37 610	0.30 616	0.40 645	0.43 658	0.23 657	0.14 624	0.21 639	0.17 635	0.23 645	0.19 642

PASM	0.33 636	0.25 639	0.51 637	0.28 634	0.27 656	0.30 615	0.31 649	0.35 592	0.51 625	0.36 624	0.40 599	0.47 646	0.35 632	0.34 620	0.36 643	0.23 657	0.26 662	0.26 647	0.28 659	0.23 645	0.21 646

CC-Net-ROB	0.28 620	0.31 653	0.36 615	0.30 645	0.15 595	0.25 577	0.19 518	0.45 646	0.34 542	0.39 631	0.37 580	0.39 621	0.31 621	0.27 585	0.27 599	0.24 659	0.18 640	0.30 661	0.23 650	0.19 639	0.15 615

ACVNet_1	0.45 655	0.51 665	0.61 650	0.45 663	0.28 657	0.50 653	0.28 629	0.58 670	0.71 665	0.63 662	0.59 653	0.74 669	0.50 659	0.50 658	0.36 643	0.26 660	0.25 660	0.39 666	0.29 660	0.32 664	0.25 653

GANetREF_RVC	0.31 633	0.34 656	0.29 588	0.35 653	0.16 609	0.33 621	0.42 668	0.48 652	0.52 631	0.35 621	0.35 572	0.34 599	0.32 623	0.40 645	0.33 637	0.27 661	0.20 646	0.29 659	0.15 624	0.19 639	0.18 637
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
otaku	0.39 645	0.38 659	0.53 638	0.44 662	0.28 657	0.57 660	0.24 593	0.42 634	0.62 651	0.40 634	0.50 634	0.46 642	0.34 628	0.40 645	0.33 637	0.30 662	0.30 666	0.39 666	0.33 665	0.30 660	0.29 659

Ntro	0.41 648	0.40 661	0.54 640	0.46 666	0.30 661	0.64 664	0.24 593	0.47 650	0.68 661	0.42 640	0.49 632	0.47 646	0.42 650	0.40 645	0.32 634	0.32 663	0.28 664	0.37 665	0.31 663	0.33 665	0.29 659

light-stereo	0.44 652	0.27 642	0.64 655	0.61 671	0.50 671	0.34 625	0.23 582	0.47 650	0.52 631	0.57 659	0.59 653	0.78 670	0.33 626	0.49 657	0.30 623	0.33 664	0.25 660	0.27 650	0.33 665	0.47 669	0.41 672

ACVNet-4b	0.39 645	0.53 666	0.56 642	0.45 663	0.24 650	0.46 651	0.18 472	0.50 654	0.64 655	0.42 640	0.45 625	0.60 658	0.27 591	0.34 620	0.24 572	0.33 664	0.14 624	0.48 669	0.42 671	0.31 663	0.27 658

MADNet+	0.76 674	0.72 676	3.76 697	0.67 673	0.41 666	0.99 685	0.97 695	0.72 674	0.75 671	0.52 653	0.58 651	0.64 662	0.68 674	0.89 686	1.04 692	0.35 666	0.36 671	0.28 658	0.23 650	0.38 667	0.33 664

Selective-IGEV-i1pa	2.90 692	3.64 698	0.72 670	0.29 641	0.14 576	10.70 704	0.45 672	4.60 699	3.77 700	3.60 699	7.07 701	3.52 698	2.16 698	13.72 713	2.40 699	0.37 667	0.15 628	0.13 589	0.10 536	0.15 612	0.36 667

Consistency-Raft	0.44 652	0.40 661	0.46 630	0.37 657	0.43 668	0.42 649	0.41 666	0.57 665	0.55 636	0.32 615	0.73 665	0.32 588	0.50 659	0.42 652	0.49 667	0.39 668	0.36 671	0.45 668	0.52 680	0.42 668	0.30 661

JetBlue	0.73 673	0.46 664	1.21 686	0.52 668	0.47 670	2.16 695	0.67 685	0.78 675	0.72 666	0.70 666	0.79 670	1.21 681	0.84 681	1.06 692	1.04 692	0.40 669	0.28 664	0.33 663	0.33 665	0.30 660	0.34 665

IMH-64-1	0.66 668	0.62 671	0.69 664	0.72 674	0.51 672	0.60 661	0.51 675	0.92 679	0.84 675	0.75 674	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.80 677	0.50 668	0.43 670	0.46 675	0.72 678	0.48 673	0.55 674	0.40 670

IMH-64	0.66 668	0.62 671	0.69 664	0.72 674	0.51 672	0.60 661	0.51 675	0.92 679	0.84 675	0.75 674	1.02 681	0.81 671	0.78 679	0.80 677	0.50 668	0.43 670	0.46 675	0.72 678	0.48 673	0.55 674	0.40 670

ACVNet_2	0.67 670	0.68 675	0.70 667	0.64 672	0.41 666	0.75 674	0.50 674	0.98 685	1.38 690	0.90 679	1.09 684	1.04 676	0.74 677	0.55 666	0.48 666	0.43 670	0.40 673	0.53 673	0.45 672	0.48 670	0.36 667

IMH	0.72 671	0.65 673	0.70 667	0.77 676	0.54 674	0.71 670	0.56 678	0.99 687	1.08 681	0.82 677	1.09 684	0.89 673	0.88 683	0.88 685	0.53 672	0.44 673	0.50 684	0.75 681	0.51 678	0.58 677	0.42 674

DStereoO	0.25 597	0.18 609	0.19 523	0.20 511	0.15 595	0.22 544	0.19 518	0.33 562	0.42 591	0.30 601	0.22 432	0.33 594	0.28 600	0.42 652	0.28 607	0.47 674	0.12 600	0.31 662	0.11 568	0.17 632	0.12 570

RainbowNet	0.54 663	0.61 670	0.71 669	0.57 670	0.43 668	0.66 666	0.37 661	0.60 671	0.87 677	0.51 652	0.67 657	0.63 660	0.47 656	0.50 658	0.44 661	0.47 674	0.48 680	0.53 673	0.41 670	0.53 673	0.41 672

TorneroNet-64	0.76 674	0.73 677	0.77 673	0.78 678	0.58 680	0.94 684	0.58 679	0.85 678	1.26 685	0.67 663	0.88 674	1.41 688	0.76 678	0.87 683	0.68 679	0.49 676	0.46 675	0.73 680	0.59 681	0.68 682	0.54 678

LVE	0.84 679	0.87 683	0.86 678	0.81 679	0.56 677	1.09 690	0.66 684	1.07 689	1.45 692	0.97 683	1.23 692	1.11 679	0.86 682	0.84 680	0.72 683	0.49 676	0.56 690	0.76 683	0.60 683	0.66 680	0.60 685

MonStereo1	0.49 660	0.27 642	0.61 650	0.29 641	0.20 639	0.40 645	0.19 518	0.51 658	0.66 660	0.53 654	0.91 676	1.02 675	0.59 669	0.51 660	0.58 673	0.53 678	0.32 669	0.55 675	0.40 669	0.36 666	0.38 669

TorneroNet	0.83 678	0.75 678	0.83 677	0.85 681	0.63 683	1.03 688	0.65 683	0.96 683	1.14 683	0.80 676	1.10 686	1.36 686	0.88 683	0.95 688	0.82 687	0.57 679	0.49 681	0.79 686	0.66 686	0.74 688	0.64 688

Dean	0.88 680	0.88 684	0.81 674	0.82 680	0.57 678	0.91 681	0.62 682	1.17 695	1.71 695	1.15 690	1.16 688	1.31 685	1.00 688	0.82 679	0.83 688	0.57 679	0.56 690	0.78 685	0.65 684	0.67 681	0.58 679

anonymity	0.53 662	0.58 667	0.66 656	0.41 659	0.61 681	0.54 657	0.41 666	0.57 665	0.41 589	0.56 658	0.50 634	0.50 649	0.55 663	0.59 671	0.50 668	0.58 681	0.50 684	0.51 671	0.51 678	0.52 671	0.58 679

SGM+DAISY	0.57 665	0.58 667	0.67 660	0.41 659	0.55 675	0.68 668	0.51 675	0.57 665	0.46 613	0.67 663	0.70 662	0.69 667	0.57 667	0.64 673	0.58 673	0.59 682	0.49 681	0.50 670	0.50 677	0.52 671	0.59 682

WAO-7	0.80 676	0.78 679	0.57 644	0.85 681	0.67 685	0.76 675	0.69 688	1.07 689	1.30 687	0.90 679	1.20 690	1.05 677	0.93 685	0.71 675	0.68 679	0.60 683	0.62 694	0.67 677	0.68 687	0.64 678	0.59 682

SPS-STEREO	0.58 666	0.59 669	0.66 656	0.45 663	0.55 675	0.65 665	0.44 671	0.63 672	0.51 625	0.69 665	0.65 656	0.66 663	0.58 668	0.62 672	0.62 676	0.62 684	0.47 679	0.51 671	0.49 675	0.55 674	0.58 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	0.37 643	0.42 663	0.27 576	1.03 689	0.39 664	0.18 476	0.08 7	0.21 351	0.18 319	0.28 585	0.25 475	0.15 373	0.12 360	0.16 416	0.14 412	0.64 685	0.43 674	0.75 681	0.65 684	0.64 678	0.46 676

MFMNet_re	0.65 667	0.66 674	0.66 656	0.51 667	0.69 686	0.70 669	0.58 679	0.65 673	0.75 671	0.61 661	0.73 665	0.63 660	0.68 674	0.65 674	0.60 675	0.66 686	0.58 693	0.63 676	0.59 681	0.68 682	0.69 689

WAO-6	0.82 677	0.81 680	0.63 654	0.87 683	0.63 683	0.79 676	0.60 681	0.98 685	1.52 694	0.91 681	0.97 679	1.08 678	1.04 689	0.72 676	0.70 682	0.72 687	0.49 681	0.91 689	0.71 688	0.70 684	0.59 682

PWCK	0.72 671	0.95 685	0.99 681	0.77 676	0.32 662	0.79 676	0.38 663	0.92 679	0.90 678	0.96 682	0.76 668	0.97 674	0.62 671	0.87 683	0.68 679	0.73 688	0.46 675	0.76 683	0.49 675	0.71 685	0.44 675

WAO-8	0.92 681	0.83 681	0.67 660	0.94 686	0.70 687	0.92 682	0.68 686	1.08 691	1.80 697	1.06 687	1.42 694	1.29 683	1.08 691	0.86 681	0.80 685	0.74 689	0.54 687	0.86 687	0.75 689	0.71 685	0.63 686

Venus	0.92 681	0.83 681	0.67 660	0.94 686	0.70 687	0.92 682	0.68 686	1.08 691	1.80 697	1.06 687	1.42 694	1.29 683	1.08 691	0.86 681	0.80 685	0.74 689	0.54 687	0.86 687	0.75 689	0.71 685	0.63 686

UNDER WATER	0.99 685	1.00 687	1.47 689	1.00 688	0.71 689	1.18 692	0.86 691	0.81 677	1.09 682	1.02 684	0.90 675	1.53 692	1.26 695	1.06 692	1.02 691	0.79 691	0.54 687	1.02 691	0.88 693	0.83 690	0.75 690

notaker	0.98 684	1.13 688	1.02 682	1.14 691	0.81 690	0.73 673	0.69 688	0.94 682	1.15 684	1.19 692	1.19 689	1.41 688	1.17 694	1.10 694	0.74 684	0.82 692	0.64 695	1.18 694	0.79 691	1.02 692	0.82 693

UNDER WATER-64	0.97 683	0.96 686	1.48 690	0.88 684	0.57 678	1.24 693	0.90 693	0.78 675	0.96 679	1.05 685	0.85 673	1.56 693	1.26 695	0.97 690	0.99 690	0.88 693	0.57 692	1.04 693	0.88 693	0.81 689	0.75 690

TCMNet-wrong-test	3.69 694	5.54 707	3.91 698	12.22 709	11.75 711	4.77 697	3.86 701	1.08 691	0.74 670	1.13 689	2.21 698	6.16 703	0.53 662	3.43 699	2.33 697	0.90 694	0.20 646	1.85 701	1.69 700	5.71 705	3.79 705

JetRed	1.66 690	1.51 693	3.09 693	0.93 685	1.21 695	5.28 698	1.61 700	1.29 697	1.42 691	1.84 696	1.77 697	1.59 694	0.95 686	1.43 695	2.51 700	0.91 695	1.61 699	0.93 690	0.91 695	1.36 696	1.03 696

KSHMR	1.10 687	1.19 689	0.90 680	1.26 694	1.00 694	0.99 685	0.96 694	1.13 694	1.35 688	1.16 691	1.28 693	1.40 687	0.97 687	1.03 691	0.93 689	1.03 696	1.08 698	1.20 695	1.03 697	1.03 693	0.98 695

HanzoNet	1.31 689	1.29 692	1.22 687	1.13 690	0.85 691	1.05 689	0.84 690	1.06 688	1.47 693	1.66 695	1.63 696	2.48 697	1.78 697	1.63 696	1.69 694	1.27 697	0.80 697	1.32 697	1.02 696	1.07 695	0.90 694

ktn	1.02 686	1.23 690	0.82 675	1.24 693	0.86 692	1.00 687	0.86 691	0.96 683	1.37 689	1.05 685	1.12 687	1.16 680	1.06 690	0.95 688	0.62 676	1.28 698	0.71 696	1.39 698	0.83 692	1.06 694	0.77 692

DPSimNet_ROB	1.14 688	1.25 691	0.87 679	1.15 692	0.90 693	1.15 691	1.18 696	1.20 696	1.26 685	1.45 694	1.05 683	1.44 691	1.13 693	0.92 687	1.70 695	1.47 699	0.52 686	1.22 696	1.04 698	0.92 691	1.03 696

MADNet++	1.97 691	1.75 694	1.66 691	1.83 695	1.69 697	2.38 696	1.45 699	2.36 698	2.11 699	2.58 698	2.37 699	2.25 696	2.21 699	2.28 697	2.36 698	1.87 700	1.67 700	1.53 699	1.34 699	1.87 697	1.78 699

USTest	6.16 696	2.65 697	2.79 692	6.48 703	7.21 703	14.33 706	21.38 707	6.98 707	9.55 706	5.35 704	6.12 700	5.71 702	7.69 704	6.31 703	6.75 704	1.97 701	3.38 706	1.63 700	2.14 703	2.49 698	2.35 700

xxxxx1	7.75 697	5.06 704	7.26 700	3.15 697	3.91 699	16.37 707	22.88 710	5.87 704	8.68 703	7.99 705	8.55 702	9.13 707	8.46 705	10.05 705	10.47 705	2.43 702	2.48 702	3.56 705	12.26 711	3.48 700	3.02 702

tt_ll	7.75 697	5.06 704	7.26 700	3.15 697	3.91 699	16.37 707	22.88 710	5.87 704	8.68 703	7.99 705	8.55 702	9.13 707	8.46 705	10.05 705	10.47 705	2.43 702	2.48 702	3.56 705	12.26 711	3.48 700	3.02 702

ff	7.75 697	5.06 704	7.26 700	3.15 697	3.91 699	16.37 707	22.88 710	5.87 704	8.68 703	7.99 705	8.55 702	9.13 707	8.46 705	10.05 705	10.47 705	2.43 702	2.48 702	3.56 705	12.26 711	3.48 700	3.02 702

DGTPSM_ROB	8.06 701	4.50 700	8.69 709	5.34 700	10.73 705	8.32 700	22.71 708	5.47 702	13.38 710	5.13 702	9.98 707	5.10 700	10.47 708	5.53 701	12.77 711	3.79 705	8.00 707	3.49 703	6.95 708	3.74 703	7.09 709

DPSMNet_ROB	8.06 701	4.50 700	8.69 709	5.36 702	10.74 706	8.32 700	22.71 708	5.47 702	13.38 710	5.13 702	9.98 707	5.10 700	10.47 708	5.53 701	12.77 711	3.80 706	8.00 707	3.49 703	6.95 708	3.75 704	7.09 709

PML	8.57 703	9.39 713	6.24 699	5.34 700	6.36 702	13.21 705	20.99 706	5.35 701	6.68 702	17.75 715	26.46 726	7.58 704	6.08 703	7.89 704	5.76 701	5.33 707	1.83 701	5.95 713	1.93 701	8.75 710	2.53 701

tt	4.65 695	0.07 198	3.54 696	2.01 696	1.55 696	10.25 702	16.66 705	8.90 708	5.03 701	1.33 693	0.96 678	4.71 699	4.74 701	3.33 698	5.86 702	6.06 708	10.30 714	1.87 702	2.09 702	2.61 699	1.19 698

Anonymous_1	10.87 709	7.82 708	7.41 705	10.29 706	10.08 704	18.64 713	26.11 715	11.02 711	13.45 712	9.43 708	10.10 709	9.73 712	11.31 712	10.69 708	12.47 708	6.42 709	8.38 711	5.70 710	10.22 710	11.41 711	6.65 706

iinet-test	10.41 704	8.00 709	7.40 703	10.23 704	10.93 707	17.97 711	25.06 713	11.30 712	13.29 708	9.69 709	9.78 706	9.38 710	11.23 710	10.97 709	12.61 709	6.59 710	8.30 709	5.49 708	6.54 704	6.58 706	6.91 707

IINet	10.41 704	8.00 709	7.40 703	10.23 704	10.93 707	17.97 711	25.06 713	11.30 712	13.29 708	9.69 709	9.77 705	9.38 710	11.23 710	10.97 709	12.61 709	6.59 710	8.30 709	5.49 708	6.54 704	6.58 706	6.91 707

DPSM_ROB	11.10 710	8.47 711	7.95 706	10.84 707	11.58 709	19.10 714	26.50 718	12.02 714	14.09 713	10.38 711	10.91 710	10.39 713	11.92 713	11.67 711	13.39 713	6.99 712	8.79 712	5.82 711	6.92 706	6.97 708	7.31 711

DPSM	11.10 710	8.47 711	7.95 706	10.84 707	11.58 709	19.10 714	26.50 718	12.02 714	14.09 713	10.38 711	10.91 710	10.39 713	11.92 713	11.67 711	13.39 713	6.99 712	8.79 712	5.82 711	6.92 706	6.97 708	7.31 711

FlowAnything	22.34 720	17.13 718	15.98 714	22.00 719	23.23 718	38.39 725	53.32 722	24.19 724	28.48 723	21.00 726	21.93 722	20.83 718	23.97 720	23.44 724	26.83 720	14.04 714	17.80 723	11.63 714	14.08 720	14.00 712	14.65 713

RAFT-FEzeroshot	22.33 717	17.12 716	15.83 711	21.95 717	23.32 721	38.31 719	53.41 726	23.99 720	28.43 720	20.66 721	21.84 718	21.02 721	24.05 723	23.33 719	27.09 724	14.06 715	17.69 718	11.70 715	13.95 716	14.05 715	14.76 717

RAFT-FE	22.33 717	17.12 716	15.83 711	21.95 717	23.32 721	38.31 719	53.41 726	23.99 720	28.43 720	20.66 721	21.84 718	21.02 721	24.05 723	23.33 719	27.09 724	14.06 715	17.69 718	11.70 715	13.95 716	14.05 715	14.76 717

CasAABBNet	22.33 717	17.11 715	15.84 713	21.94 716	23.28 719	38.30 718	53.40 724	24.05 722	28.44 722	20.66 721	21.86 720	21.03 723	24.04 722	23.35 721	27.03 723	14.06 715	17.69 718	11.70 715	13.94 715	14.04 714	14.76 717

Selective-RAFT-Error	22.39 722	17.14 719	16.01 715	22.00 719	23.34 723	38.37 723	53.36 723	24.24 726	28.53 724	20.80 724	21.94 723	20.94 719	24.02 721	23.48 725	27.33 727	14.07 718	17.70 721	11.70 715	13.93 714	14.05 715	14.83 720

Hybrid-DGEV	22.38 721	17.26 721	16.15 716	21.92 715	23.29 720	38.36 722	53.40 724	24.38 727	28.67 726	20.64 720	21.89 721	21.01 720	24.05 723	23.35 721	27.12 726	14.08 719	17.70 721	11.71 719	13.99 719	14.01 713	14.70 716

LSM0	22.80 724	17.22 720	19.17 718	22.12 721	28.90 726	38.38 724	53.27 721	24.21 725	28.36 719	20.84 725	21.11 715	21.63 724	24.25 726	23.42 723	26.98 722	14.08 719	17.39 716	11.72 720	13.98 718	14.22 718	14.66 714

fast-reg	22.77 723	17.32 722	19.13 717	22.15 722	24.31 724	38.33 721	53.16 720	24.18 723	28.58 725	20.60 719	22.12 724	20.65 717	23.90 719	23.12 718	26.84 721	14.18 721	17.47 717	14.33 721	14.96 721	15.38 719	14.67 715

HaxPig	15.73 712	18.55 723	19.19 719	16.92 712	15.89 714	7.80 699	7.57 702	13.37 716	10.80 707	15.40 714	14.87 712	15.95 715	14.81 715	15.67 714	15.97 717	18.96 722	16.72 715	19.47 722	18.10 724	19.45 723	19.06 724

LRCNet_RVC	10.76 708	13.97 714	7.97 708	19.07 713	2.04 698	0.35 630	0.31 649	5.29 700	0.48 616	13.02 713	17.65 713	8.69 705	5.73 702	4.78 700	2.22 696	23.53 723	2.69 705	27.60 726	25.75 726	17.60 720	16.54 723

MEDIAN_ROB	20.38 716	24.05 724	23.36 722	21.18 714	21.62 717	10.51 703	8.17 703	17.68 717	15.46 717	20.04 718	19.65 714	20.30 716	20.16 716	21.17 715	21.03 718	23.81 724	21.77 724	24.98 725	23.75 725	25.01 724	23.94 725

AVERAGE_ROB	24.89 725	29.12 725	27.98 723	24.83 723	24.59 725	17.82 710	11.61 704	21.45 718	19.91 718	25.04 727	24.38 725	25.06 727	25.31 727	24.69 726	22.86 719	29.74 725	27.09 725	28.97 727	27.94 727	30.07 725	29.35 726

RSGM-EC	20.15 714	4.62 702	0.75 671	16.73 710	16.97 715	21.10 716	26.46 716	10.37 709	14.13 715	18.18 716	21.56 716	22.31 725	22.50 717	21.80 716	15.71 715	62.36 726	33.86 726	20.06 723	18.04 722	19.30 721	16.22 721

acva	20.15 714	4.62 702	0.75 671	16.73 710	16.97 715	21.10 716	26.46 716	10.37 709	14.13 715	18.18 716	21.56 716	22.31 725	22.50 717	21.80 716	15.71 715	62.36 726	33.86 726	20.06 723	18.04 722	19.30 721	16.22 721

test_example2	97.69 726	92.93 726	45.57 724	96.02 724	109.84 727	88.44 726	93.70 728	25.54 728	94.63 728	130.46 729	126.87 728	58.93 728	75.48 728	87.99 727	77.94 728	150.16 728	221.11 728	76.29 728	98.21 728	108.42 728	95.33 727

ccccc		285.89 727		366.70 727	366.78 728	118.88 728		113.97 729		125.77 728		120.54 729		252.62 729		382.79 729	352.84 729	254.30 729	222.62 729	426.61 729

Low-res two-view benchmark