Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 104	0.11 1	0.05 2	0.10 187	0.10 33	0.14 134	0.09 42	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.07 3	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 70	0.04 1	0.10 162	0.13 11	0.06 25	0.10 187	0.13 168	0.13 105	0.08 19	0.06 21	0.07 57	0.06 40	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 185

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

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

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

BridgeDepth	0.07 6	0.07 193	0.08 35	0.18 371	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.10 25	0.06 6	0.04 1	0.07 57	0.10 243	0.09 254	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 49	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 6	0.06 92	0.06 1	0.15 101	0.05 2	0.08 71	0.10 33	0.15 173	0.15 227	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 65	0.07 3	0.09 90	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.06 25	0.12 291	0.10 33	0.18 277	0.18 314	0.13 322	0.17 340	0.15 368	0.11 322	0.15 382	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.04 1	0.04 49	0.06 276	0.05 185
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 223	0.13 11	0.06 25	0.08 71	0.09 20	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

CAR	0.07 6	0.05 29	0.09 104	0.14 53	0.06 25	0.07 32	0.08 7	0.12 77	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 112	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.04 48

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.06 25	0.05 3	0.12 102	0.12 77	0.09 42	0.07 66	0.07 57	0.04 1	0.04 1	0.09 55	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.04 45	0.05 185
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.09 160	0.06 92	0.17 460	0.15 101	0.08 204	0.11 237	0.09 20	0.18 277	0.16 261	0.06 21	0.07 57	0.07 119	0.05 17	0.09 55	0.11 264	0.04 6	0.05 236	0.05 43	0.07 371	0.04 45	0.05 185

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

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

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

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

gasm-f	0.08 70	0.05 29	0.08 35	0.13 11	0.08 204	0.08 71	0.14 237	0.10 25	0.10 61	0.08 119	0.10 185	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 92	0.09 104	0.13 11	0.07 119	0.07 32	0.14 237	0.10 25	0.09 42	0.06 21	0.08 115	0.06 40	0.05 17	0.10 112	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.05 156	0.04 48
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.16 193	0.06 25	0.12 291	0.11 67	0.15 173	0.11 93	0.12 290	0.09 153	0.10 243	0.08 222	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.04 45	0.05 185

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 70	0.07 193	0.09 104	0.22 564	0.06 25	0.08 71	0.12 102	0.10 25	0.10 61	0.07 66	0.07 57	0.06 40	0.05 17	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.04 48

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.09 160	0.05 29	0.11 223	0.13 11	0.07 119	0.14 378	0.11 67	0.15 173	0.15 227	0.09 169	0.09 153	0.12 299	0.09 254	0.15 382	0.10 185	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 70	0.04 1	0.08 35	0.14 53	0.07 119	0.09 129	0.14 237	0.11 51	0.09 42	0.08 119	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.12 274	0.08 23	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.05 156	0.05 185

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.08 70	0.04 1	0.07 8	0.13 11	0.07 119	0.09 129	0.12 102	0.14 134	0.14 201	0.10 212	0.14 290	0.08 171	0.07 170	0.10 112	0.11 264	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.05 186	0.04 45	0.04 48
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 160	0.04 1	0.08 35	0.13 11	0.06 25	0.11 237	0.13 168	0.15 173	0.19 342	0.11 254	0.15 303	0.10 243	0.07 170	0.12 274	0.09 90	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

XX-TBD	0.09 160	0.06 92	0.07 8	0.14 53	0.07 119	0.13 334	0.16 385	0.14 134	0.14 201	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.08 222	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.05 43	0.04 49	0.06 276	0.05 185

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

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

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

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

CREStereo	0.09 160	0.05 29	0.08 35	0.11 1	0.06 25	0.14 378	0.14 237	0.14 134	0.10 61	0.09 169	0.13 277	0.09 211	0.08 222	0.12 274	0.10 185	0.08 405	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.06 276	0.06 285
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 160	0.05 29	0.09 104	0.12 5	0.06 25	0.13 334	0.14 237	0.16 210	0.11 93	0.09 169	0.13 277	0.10 243	0.07 170	0.14 363	0.10 185	0.15 608	0.04 24	0.05 43	0.03 1	0.07 357	0.06 285

BEATNet_4x	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.18 371	0.07 119	0.15 403	0.07 3	0.23 389	0.19 342	0.16 399	0.19 382	0.19 433	0.14 421	0.17 451	0.15 444	0.07 330	0.05 236	0.05 43	0.05 186	0.06 276	0.07 372

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pc	0.13 378	0.06 92	0.13 312	0.15 101	0.11 494	0.38 635	0.16 385	0.23 389	0.17 296	0.11 254	0.15 303	0.09 211	0.07 170	0.13 331	0.10 185	0.10 504	0.08 509	0.06 178	0.07 371	0.09 487	0.10 518

Selective-IGEV-i16pb	0.14 411	0.08 326	0.17 460	0.15 101	0.11 494	0.41 642	0.16 385	0.29 508	0.24 424	0.11 254	0.21 410	0.10 243	0.07 170	0.17 451	0.12 334	0.10 504	0.07 476	0.06 178	0.08 446	0.09 487	0.10 518

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

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

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

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

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

WQFJX	0.10 229	0.07 193	0.09 104	0.21 542	0.09 323	0.12 291	0.16 385	0.19 310	0.18 314	0.12 290	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.10 185	0.07 330	0.07 476	0.06 178	0.05 186	0.06 276	0.05 185

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

coex_refinement	0.14 411	0.07 193	0.12 272	0.17 281	0.10 438	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.18 446	0.21 410	0.22 477	0.17 488	0.16 411	0.19 508	0.08 405	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.09 487	0.08 442

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

knoymous	0.11 272	0.06 92	0.12 272	0.14 53	0.07 119	0.15 403	0.13 168	0.20 328	0.14 201	0.11 254	0.17 340	0.13 324	0.09 254	0.14 363	0.11 264	0.09 463	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.07 357	0.07 372

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

ProNet	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.15 321	0.15 173	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.07 119	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.06 285

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.09 160	0.07 193	0.11 223	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.15 321	0.16 210	0.12 130	0.10 212	0.06 19	0.06 40	0.06 65	0.11 182	0.09 90	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.06 285
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.08 204	0.13 334	0.15 321	0.17 247	0.16 261	0.14 345	0.11 236	0.16 390	0.10 283	0.17 451	0.12 334	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.05 156	0.06 285

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.09 160	0.08 326	0.08 35	0.22 564	0.09 323	0.09 129	0.18 467	0.16 210	0.12 130	0.07 66	0.07 57	0.08 171	0.06 65	0.08 21	0.07 1	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.04 49	0.05 156	0.04 48
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.10 229	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.07 119	0.11 237	0.24 588	0.13 105	0.15 227	0.08 119	0.10 185	0.12 299	0.10 283	0.09 55	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.06 178	0.05 186	0.04 45	0.04 48

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.13 378	0.15 569	0.14 358	0.18 371	0.09 323	0.16 431	0.16 385	0.20 328	0.25 449	0.17 413	0.17 340	0.11 275	0.11 322	0.16 411	0.13 370	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 160	0.07 193	0.10 162	0.16 193	0.07 119	0.09 129	0.15 321	0.17 247	0.18 314	0.08 119	0.12 256	0.11 275	0.09 254	0.12 274	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.06 178	0.04 49	0.04 45	0.04 48

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.11 272	0.08 326	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.09 20	0.16 210	0.16 261	0.12 290	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.16 411	0.14 407	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.07 372
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 539	0.10 475	0.57 639	0.16 193	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.25 436	0.51 620	0.27 567	0.39 591	0.17 408	0.22 548	0.22 549	0.21 531	0.08 405	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.12 562	0.11 544

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

RAFT-Stereo	0.10 229	0.06 92	0.11 223	0.17 281	0.08 204	0.11 237	0.14 237	0.24 415	0.11 93	0.12 290	0.19 382	0.11 275	0.08 222	0.10 112	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.06 178	0.05 186	0.05 156	0.05 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 453	0.07 193	0.15 393	0.16 193	0.08 204	0.19 494	0.14 237	0.30 521	0.21 380	0.17 413	0.25 470	0.21 459	0.19 521	0.20 513	0.20 518	0.07 330	0.06 405	0.06 178	0.08 446	0.06 276	0.06 285

HSM-Net_RVC	0.14 411	0.08 326	0.12 272	0.15 101	0.08 204	0.16 431	0.15 321	0.27 464	0.29 499	0.20 484	0.21 410	0.29 551	0.14 421	0.18 470	0.13 370	0.06 161	0.06 405	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 480	0.10 475	0.11 223	0.18 371	0.09 323	0.19 494	0.18 467	0.27 464	0.32 521	0.22 515	0.35 567	0.21 459	0.22 548	0.22 549	0.17 480	0.06 161	0.05 236	0.06 178	0.06 270	0.07 357	0.06 285

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1	0.10 229	0.07 193	0.08 35	0.20 506	0.09 323	0.12 291	0.18 467	0.18 277	0.18 314	0.09 169	0.10 185	0.08 171	0.10 283	0.12 274	0.11 264	0.06 161	0.08 509	0.07 294	0.06 270	0.06 276	0.05 185

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.08 70	0.06 92	0.12 272	0.12 5	0.08 204	0.09 129	0.09 20	0.07 6	0.07 13	0.08 119	0.07 57	0.07 119	0.06 65	0.09 55	0.09 90	0.08 405	0.06 405	0.07 294	0.06 270	0.08 424	0.06 285
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 272	0.07 193	0.13 312	0.13 11	0.07 119	0.11 237	0.19 513	0.17 247	0.12 130	0.15 370	0.15 303	0.17 408	0.13 388	0.13 331	0.11 264	0.05 48	0.04 24	0.07 294	0.05 186	0.04 45	0.06 285

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.09 160	0.08 326	0.11 223	0.13 11	0.10 438	0.08 71	0.06 1	0.10 25	0.10 61	0.10 212	0.10 185	0.09 211	0.09 254	0.11 182	0.11 264	0.13 583	0.07 476	0.08 384	0.09 492	0.10 523	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.14 411	0.07 193	0.13 312	0.17 281	0.09 323	0.13 334	0.12 102	0.27 464	0.22 402	0.17 413	0.27 501	0.21 459	0.13 388	0.18 470	0.18 493	0.09 463	0.08 509	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.18 371	0.07 119	0.08 71	0.13 168	0.16 210	0.24 424	0.12 290	0.13 277	0.12 299	0.08 222	0.18 470	0.12 334	0.06 161	0.08 509	0.08 384	0.06 270	0.05 156	0.05 185

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.11 272	0.09 407	0.17 460	0.19 442	0.08 204	0.06 11	0.11 67	0.17 247	0.13 172	0.15 370	0.16 320	0.14 343	0.12 355	0.11 182	0.11 264	0.06 161	0.05 236	0.08 384	0.06 270	0.08 424	0.07 372
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.12 350	0.07 193	0.15 393	0.17 281	0.09 323	0.08 71	0.12 102	0.24 415	0.17 296	0.15 370	0.19 382	0.13 324	0.11 322	0.11 182	0.11 264	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.12 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.16 480	0.09 407	0.12 272	0.22 564	0.09 323	0.18 471	0.21 551	0.26 450	0.24 424	0.18 446	0.30 533	0.27 533	0.18 502	0.18 470	0.15 444	0.10 504	0.07 476	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 229	0.07 193	0.10 162	0.17 281	0.09 323	0.11 237	0.17 418	0.18 277	0.12 130	0.09 169	0.11 236	0.10 243	0.07 170	0.11 182	0.10 185	0.05 48	0.04 24	0.08 384	0.08 446	0.04 45	0.04 48

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 502	0.10 475	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.15 403	0.18 467	0.31 538	0.25 449	0.21 500	0.31 538	0.25 516	0.17 488	0.21 531	0.20 518	0.09 463	0.06 405	0.08 384	0.09 492	0.07 357	0.08 442
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.14 411	0.09 407	0.16 436	0.16 193	0.09 323	0.13 334	0.14 237	0.27 464	0.34 537	0.15 370	0.21 410	0.22 477	0.13 388	0.18 470	0.14 407	0.07 330	0.05 236	0.08 384	0.07 371	0.07 357	0.07 372

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

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

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

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

AIO-test1	0.10 229	0.07 193	0.11 223	0.24 597	0.07 119	0.09 129	0.13 168	0.22 370	0.15 227	0.11 254	0.12 256	0.09 211	0.07 170	0.11 182	0.09 90	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.10 531	0.04 45	0.07 372

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

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

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

CAS++	0.11 272	0.07 193	0.11 223	0.14 53	0.10 438	0.13 334	0.14 237	0.24 415	0.14 201	0.11 254	0.09 153	0.11 275	0.07 170	0.14 363	0.09 90	0.11 538	0.09 542	0.09 470	0.07 371	0.07 357	0.08 442
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.12 350	0.09 407	0.15 393	0.16 193	0.09 323	0.17 455	0.17 418	0.15 173	0.19 342	0.15 370	0.26 483	0.19 433	0.13 388	0.10 112	0.08 23	0.06 161	0.05 236	0.09 470	0.08 446	0.06 276	0.06 285

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	0.12 350	0.08 326	0.17 460	0.19 442	0.09 323	0.08 71	0.13 168	0.19 310	0.13 172	0.16 399	0.21 410	0.13 324	0.14 421	0.11 182	0.14 407	0.06 161	0.04 24	0.09 470	0.06 270	0.06 276	0.05 185

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

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

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

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

test-2	0.11 272	0.09 407	0.08 35	0.19 442	0.08 204	0.12 291	0.28 624	0.13 105	0.18 314	0.11 254	0.17 340	0.14 343	0.12 355	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 236	0.09 470	0.07 371	0.04 45	0.04 48

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

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

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

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

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

PSMNet-RSSM	0.14 411	0.07 193	0.14 358	0.15 101	0.08 204	0.13 334	0.16 385	0.25 436	0.24 424	0.17 413	0.28 512	0.23 494	0.14 421	0.16 411	0.14 407	0.11 538	0.06 405	0.09 470	0.12 585	0.08 424	0.07 372

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.09 160	0.09 407	0.09 104	0.19 442	0.06 25	0.07 32	0.11 67	0.18 277	0.14 201	0.11 254	0.10 185	0.09 211	0.07 170	0.10 112	0.10 185	0.06 161	0.04 24	0.10 518	0.08 446	0.06 276	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CASS	0.14 411	0.12 520	0.12 272	0.23 585	0.09 323	0.15 403	0.17 418	0.19 310	0.20 365	0.17 413	0.18 366	0.15 368	0.15 441	0.15 382	0.14 407	0.09 463	0.06 405	0.10 518	0.08 446	0.09 487	0.07 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-TNSev	0.29 619	0.20 613	0.69 659	0.19 442	0.15 590	0.38 635	0.27 618	0.36 594	0.56 633	0.35 616	0.42 613	0.45 633	0.39 635	0.33 612	0.31 624	0.13 583	0.13 609	0.10 518	0.12 585	0.15 607	0.15 610

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SANet	0.25 592	0.14 562	0.29 583	0.21 542	0.11 494	0.29 607	0.25 604	0.40 619	0.65 654	0.36 619	0.40 594	0.42 627	0.27 586	0.27 580	0.25 575	0.12 564	0.09 542	0.10 518	0.09 492	0.13 578	0.12 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.16 480	0.23 626	0.12 272	0.35 648	0.11 494	0.15 403	0.17 418	0.26 450	0.22 402	0.19 462	0.24 444	0.21 459	0.14 421	0.15 382	0.13 370	0.11 538	0.07 476	0.11 548	0.10 531	0.09 487	0.07 372

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

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

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

psmorigin	0.25 592	0.16 580	0.35 608	0.17 281	0.13 552	0.24 563	0.14 237	0.34 572	0.34 537	0.41 633	0.55 636	0.41 625	0.38 634	0.35 620	0.28 602	0.11 538	0.15 623	0.11 548	0.11 563	0.12 562	0.17 628

STTStereo	0.18 518	0.13 547	0.28 574	0.20 506	0.11 494	0.16 431	0.21 551	0.29 508	0.23 412	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.18 502	0.20 513	0.20 518	0.12 564	0.11 579	0.11 548	0.14 603	0.09 487	0.08 442

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

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

DANet	0.21 553	0.16 580	0.29 583	0.25 605	0.13 552	0.23 554	0.19 513	0.28 489	0.27 475	0.28 580	0.32 547	0.35 600	0.32 618	0.31 603	0.24 567	0.11 538	0.09 542	0.11 548	0.10 531	0.13 578	0.11 544
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.15 453	0.08 326	0.13 312	0.11 1	0.10 438	0.20 514	0.10 33	0.24 415	0.23 412	0.17 413	0.21 410	0.24 503	0.15 441	0.18 470	0.15 444	0.12 564	0.07 476	0.11 548	0.13 597	0.11 545	0.10 518

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

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

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

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

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

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

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

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

GASNet	0.22 561	0.24 629	0.34 602	0.26 614	0.17 616	0.27 593	0.16 385	0.45 641	0.42 586	0.27 567	0.24 444	0.30 561	0.16 462	0.27 580	0.18 493	0.12 564	0.09 542	0.12 570	0.11 563	0.16 620	0.08 442

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCS	0.30 622	0.19 608	0.48 630	0.21 542	0.18 626	0.29 607	0.24 588	0.42 629	0.64 650	0.40 629	0.50 629	0.40 622	0.37 632	0.40 640	0.43 653	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.14 603	0.16 620	0.16 619

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

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

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

SGM_RVC	0.24 585	0.12 520	0.16 436	0.15 101	0.09 323	0.34 620	0.19 513	0.35 587	0.32 521	0.44 640	0.38 583	0.53 649	0.36 630	0.36 624	0.26 588	0.13 583	0.13 609	0.13 584	0.13 597	0.11 545	0.11 544
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 612	0.13 547	0.18 494	0.15 101	0.11 494	0.33 616	0.24 588	0.41 624	0.36 556	0.53 649	0.58 646	0.67 659	0.41 641	0.36 624	0.27 594	0.14 604	0.13 609	0.13 584	0.11 563	0.11 545	0.11 544
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.18 518	0.08 326	0.20 523	0.19 442	0.13 552	0.15 403	0.12 102	0.30 521	0.33 526	0.21 500	0.26 483	0.27 533	0.18 502	0.17 451	0.20 518	0.20 640	0.08 509	0.14 598	0.14 603	0.14 595	0.17 628

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

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

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

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

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

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

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

SHD	0.26 604	0.15 569	0.31 592	0.24 597	0.18 626	0.23 554	0.15 321	0.39 616	0.72 661	0.32 610	0.42 613	0.36 602	0.29 600	0.33 612	0.30 618	0.13 583	0.11 579	0.14 598	0.13 597	0.16 620	0.20 640

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

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

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

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

Abc-Net	0.25 592	0.15 569	0.31 592	0.26 614	0.17 616	0.21 525	0.31 644	0.41 624	0.40 577	0.24 542	0.38 583	0.33 589	0.29 600	0.37 629	0.28 602	0.13 583	0.11 579	0.15 609	0.22 641	0.13 578	0.13 580
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.41 643	0.28 639	0.34 602	0.55 664	0.39 659	0.85 674	1.25 692	0.49 648	0.52 626	0.36 619	0.35 567	0.56 651	0.39 635	0.39 636	0.41 650	0.15 608	0.20 641	0.15 609	0.14 603	0.23 640	0.21 641

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

PA-Net	0.24 585	0.18 604	0.34 602	0.28 629	0.22 640	0.22 539	0.39 660	0.29 508	0.39 573	0.22 515	0.33 553	0.25 516	0.26 579	0.21 531	0.25 575	0.10 504	0.23 654	0.15 609	0.22 641	0.09 487	0.13 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.25 592	0.17 590	0.23 551	0.27 622	0.14 571	0.26 584	0.22 565	0.42 629	0.43 595	0.42 635	0.41 605	0.43 629	0.27 586	0.32 608	0.24 567	0.09 463	0.15 623	0.15 609	0.12 585	0.12 562	0.10 518

SGM-Forest	0.20 539	0.14 562	0.18 494	0.20 506	0.13 552	0.21 525	0.22 565	0.33 557	0.31 515	0.24 542	0.29 527	0.28 543	0.20 533	0.23 557	0.18 493	0.15 608	0.16 629	0.15 609	0.14 603	0.13 578	0.12 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.26 604	0.19 608	0.39 613	0.27 622	0.17 616	0.23 554	0.21 551	0.50 649	0.60 641	0.22 515	0.30 533	0.29 551	0.34 623	0.40 640	0.29 611	0.12 564	0.11 579	0.16 617	0.14 603	0.15 607	0.12 565

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

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

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

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

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

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

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

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

PS-NSSS	0.20 539	0.21 619	0.23 551	0.20 506	0.10 438	0.19 494	0.17 418	0.36 594	0.26 462	0.27 567	0.34 563	0.27 533	0.24 563	0.20 513	0.20 518	0.15 608	0.12 595	0.17 620	0.14 603	0.10 523	0.09 488

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

CBMV	0.20 539	0.15 569	0.18 494	0.18 371	0.10 438	0.20 514	0.11 67	0.30 521	0.31 515	0.29 590	0.31 538	0.31 576	0.23 554	0.28 589	0.19 508	0.13 583	0.15 623	0.17 620	0.16 623	0.10 523	0.10 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	0.33 631	0.22 623	0.58 642	0.31 642	0.15 590	0.36 629	0.17 418	0.54 658	0.46 608	0.47 645	0.56 638	0.58 652	0.39 635	0.36 624	0.38 645	0.15 608	0.15 623	0.18 629	0.21 638	0.16 620	0.16 619

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.33 631	0.28 639	0.28 574	0.30 640	0.24 645	0.39 638	0.28 624	0.43 635	0.42 586	0.44 640	0.53 633	0.51 645	0.42 645	0.37 629	0.30 618	0.21 643	0.20 641	0.27 645	0.26 648	0.25 648	0.25 648
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.47 653	0.28 639	0.28 574	0.27 622	0.24 645	0.50 648	0.32 652	0.57 660	0.62 646	0.74 666	1.20 685	1.21 676	0.64 667	0.54 660	0.39 646	0.22 647	0.20 641	0.27 645	0.31 658	0.26 652	0.25 648

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

ELAS_RVC	0.42 645	0.29 646	0.33 599	0.28 629	0.24 645	0.56 654	0.38 658	0.50 649	0.61 643	0.74 666	0.76 663	0.67 659	0.56 660	0.55 661	0.42 652	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.27 654	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 645	0.29 646	0.34 602	0.28 629	0.24 645	0.63 658	0.37 656	0.52 654	0.52 626	0.72 663	0.82 667	0.68 661	0.56 660	0.52 656	0.45 659	0.22 647	0.21 651	0.27 645	0.26 648	0.26 652	0.26 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.76 669	0.72 671	3.76 692	0.67 668	0.41 661	0.99 680	0.97 690	0.72 669	0.75 666	0.52 648	0.58 646	0.64 657	0.68 669	0.89 681	1.04 687	0.35 661	0.36 666	0.28 653	0.23 645	0.38 662	0.33 659

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

GANetREF_RVC	0.31 628	0.34 651	0.29 583	0.35 648	0.16 604	0.33 616	0.42 663	0.48 647	0.52 626	0.35 616	0.35 567	0.34 594	0.32 618	0.40 640	0.33 632	0.27 656	0.20 641	0.29 654	0.15 619	0.19 634	0.18 632
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.28 615	0.31 648	0.36 610	0.30 640	0.15 590	0.25 572	0.19 513	0.45 641	0.34 537	0.39 626	0.37 575	0.39 616	0.31 616	0.27 580	0.27 594	0.24 654	0.18 635	0.30 656	0.23 645	0.19 634	0.15 610

DStereoO	0.25 592	0.18 604	0.19 518	0.20 506	0.15 590	0.22 539	0.19 513	0.33 557	0.42 586	0.30 596	0.22 427	0.33 589	0.28 595	0.42 647	0.28 602	0.47 669	0.12 595	0.31 657	0.11 563	0.17 627	0.12 565

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

NVStereoNet_ROB	0.47 653	0.37 653	0.47 628	0.42 656	0.29 655	0.35 625	0.35 654	0.50 649	0.61 643	0.73 664	0.94 672	0.70 663	0.68 669	0.48 651	0.62 671	0.22 647	0.33 665	0.34 659	0.34 663	0.30 655	0.31 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.41 643	0.40 656	0.54 635	0.46 661	0.30 656	0.64 659	0.24 588	0.47 645	0.68 656	0.42 635	0.49 627	0.47 641	0.42 645	0.40 640	0.32 629	0.32 658	0.28 659	0.37 660	0.31 658	0.33 660	0.29 654

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.58 661	0.59 664	0.66 651	0.45 658	0.55 670	0.65 660	0.44 666	0.63 667	0.51 620	0.69 660	0.65 651	0.66 658	0.58 663	0.62 667	0.62 671	0.62 679	0.47 674	0.51 666	0.49 670	0.55 669	0.58 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 658	0.61 665	0.71 664	0.57 665	0.43 663	0.66 661	0.37 656	0.60 666	0.87 672	0.51 647	0.67 652	0.63 655	0.47 651	0.50 653	0.44 656	0.47 669	0.48 675	0.53 668	0.41 665	0.53 668	0.41 667

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-8	0.92 676	0.83 676	0.67 655	0.94 681	0.70 682	0.92 677	0.68 681	1.08 686	1.80 692	1.06 682	1.42 689	1.29 678	1.08 686	0.86 676	0.80 680	0.74 684	0.54 682	0.86 682	0.75 684	0.71 680	0.63 681

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark