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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 78	0.20 124	0.16 8	0.22 95	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 64	0.10 9	0.09 18	0.14 153	0.13 224	0.10 4	0.11 59

Foundation-i1c-attn	0.24 77	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 224	0.27 182	0.49 152	0.29 70	0.30 128	0.35 153	0.41 227	0.30 217	0.35 88	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.11 59

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 77	0.29 8	0.24 261	0.18 13	0.20 44	0.27 6	0.18 8	0.24 56	0.25 61	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.13 133	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 78	0.23 215	0.16 8	0.19 26	0.21 1	0.23 23	0.24 56	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 98	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.10 4	0.10 6

IGEV	0.21 38	0.13 2	0.25 7	0.31 35	0.20 124	0.22 32	0.19 26	0.42 95	0.30 83	0.22 41	0.34 147	0.20 34	0.15 8	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

CAS	0.37 270	0.13 2	0.27 32	1.34 663	0.31 469	0.46 337	0.38 397	0.50 161	0.48 236	0.35 167	0.52 239	0.24 79	0.19 41	0.30 28	0.28 209	1.03 665	0.08 1	0.12 44	0.08 1	0.12 85	0.28 536

mm2	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MGA	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.30 19	0.20 124	0.29 136	0.18 13	0.36 49	0.27 57	0.20 18	0.22 36	0.19 25	0.15 8	0.31 41	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

CAR	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.23 47	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.20 18	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

monster-pro	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 121	0.14 7	0.75 505	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 645

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.28 14	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 126	0.19 41	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 145	0.20 63	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.18 13	0.28 14	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 285	0.28 203	0.53 180	0.26 43	0.32 144	0.33 136	0.42 235	0.29 192	0.37 103	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 285	0.29 222	0.53 180	0.28 61	0.36 174	0.36 160	0.43 247	0.30 217	0.36 98	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

Foundation-i1	0.27 141	0.14 7	0.26 24	0.34 88	0.22 178	0.38 260	0.26 168	0.64 257	0.40 176	0.38 189	0.38 172	0.46 266	0.29 192	0.35 88	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.11 59

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 41	0.24 2	0.21 39	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.09 1

GeoVLM	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.29 126	0.21 77	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

Test_v1	0.20 17	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 53	0.21 70	0.41 87	0.32 103	0.21 27	0.22 36	0.17 6	0.18 27	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

MatchStereo	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.20 44	0.35 45	0.29 70	0.21 27	0.36 160	0.18 17	0.17 19	0.33 66	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 7	0.26 24	0.26 1	0.15 4	0.34 216	0.17 3	0.41 87	0.22 19	0.21 27	0.21 29	0.20 34	0.25 118	0.33 66	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 85	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 124	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.21 77	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

HiDET	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.30 19	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.39 61	0.27 57	0.21 27	0.23 43	0.27 114	0.17 19	0.32 52	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

LCMNet	0.22 47	0.14 7	0.26 24	0.30 19	0.20 124	0.26 82	0.19 26	0.40 79	0.45 216	0.21 27	0.21 29	0.27 114	0.18 27	0.38 113	0.24 114	0.12 54	0.12 269	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 59

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.24 6	0.31 35	0.17 27	0.29 136	0.20 44	0.40 79	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.26 101	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.12 269	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MonStereo	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.18 13	0.21 70	0.34 41	0.24 29	0.25 66	0.34 147	0.22 50	0.27 151	0.28 13	0.22 64	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.17 27	0.20 22	0.17 3	0.43 101	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.46 183	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 4	0.12 123

monsters	0.22 47	0.14 7	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.46 130	0.34 118	0.37 180	0.30 115	0.16 3	0.20 63	0.45 173	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 67	0.31 35	0.20 124	0.20 22	0.18 13	0.33 26	0.22 19	0.19 15	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 80	0.20 23	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 56	0.31 35	0.21 152	0.19 19	0.19 26	0.30 17	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.33 78	0.17 27	0.38 260	0.18 13	0.32 22	0.22 19	0.25 66	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 52	0.19 5	0.13 102	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.16 12	0.26 82	0.17 3	0.31 21	0.15 3	0.19 15	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	0.10 6

LG-G_1	0.22 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LG-G	0.22 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

MonSter	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.39 119	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 121	0.14 7	0.75 505	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 645

qqai	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.32 58	0.19 84	0.22 32	0.18 13	0.32 22	0.27 57	0.18 11	0.20 21	0.28 120	0.18 27	0.34 80	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.11 59

PointNet	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.19 84	0.29 136	0.24 123	0.27 6	0.28 61	0.16 3	0.24 54	0.29 126	0.19 41	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.10 6

TS12	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.38 213	0.17 27	0.32 187	0.25 144	0.45 118	0.24 29	0.32 144	0.51 229	0.25 92	0.27 151	0.41 135	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.12 123

LiteMatch*	0.21 38	0.15 44	0.33 98	0.31 35	0.23 215	0.24 53	0.21 70	0.33 26	0.33 111	0.21 27	0.19 17	0.24 79	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 99	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.43 315	0.24 123	0.46 130	0.36 135	0.28 106	0.35 153	0.37 193	0.34 255	0.29 20	0.26 162	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 63	0.15 44	0.30 67	0.36 158	0.19 84	0.25 74	0.25 144	0.45 118	0.39 161	0.26 77	0.43 191	0.23 59	0.27 151	0.26 5	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 77	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.33 309	0.53 180	0.43 205	0.26 77	0.33 136	0.19 25	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.10 6

DispViT+	0.23 63	0.15 44	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.18 13	0.20 44	0.61 232	0.45 216	0.29 118	0.26 75	0.23 59	0.18 27	0.47 196	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 4	0.11 59

BridgeDepth	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.35 120	0.14 2	0.38 260	0.26 168	0.30 17	0.23 23	0.18 11	0.19 17	0.28 120	0.30 217	0.32 52	0.22 64	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.11 59
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
water-stereo	0.29 172	0.15 44	0.32 91	0.36 158	0.20 124	0.36 241	0.24 123	0.65 260	0.39 161	0.41 223	0.61 276	0.44 254	0.39 319	0.29 20	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

depthmonostereo	0.30 182	0.15 44	0.36 159	0.35 120	0.18 49	0.45 334	0.27 182	0.71 316	0.57 277	0.36 174	0.43 191	0.34 170	0.40 324	0.36 98	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.11 30	0.12 123

1w_stereo	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.35 120	0.18 49	0.32 187	0.41 450	0.41 87	0.44 211	0.32 144	0.39 176	0.17 6	0.27 151	0.46 183	0.24 114	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

monsterstereo	0.23 63	0.15 44	0.28 44	0.35 120	0.19 84	0.22 32	0.20 44	0.38 58	0.37 146	0.34 164	0.40 180	0.19 25	0.19 41	0.46 183	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.09 1

111111	0.22 47	0.15 44	0.29 56	0.37 188	0.23 215	0.21 30	0.19 26	0.46 130	0.29 70	0.20 18	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.44 164	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123

LGtest1	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.35 120	0.17 27	0.26 82	0.17 3	0.33 26	0.21 17	0.21 27	0.16 8	0.23 59	0.21 77	0.33 66	0.20 23	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

GREAT-IGEV	0.23 63	0.15 44	0.33 98	0.30 19	0.23 215	0.20 22	0.26 168	0.35 45	0.34 118	0.21 27	0.31 122	0.22 50	0.21 77	0.50 221	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.18 4	0.15 44	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.23 45	0.20 44	0.24 5	0.16 6	0.19 15	0.16 8	0.21 41	0.19 41	0.27 9	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

dual_stereo	0.20 17	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.17 27	0.16 8	0.20 44	0.30 17	0.21 17	0.24 56	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 252	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

WCG-NET	0.29 172	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.32 187	0.27 182	0.42 95	0.82 415	0.46 246	0.49 218	0.39 212	0.25 118	0.42 146	0.27 186	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

Occ-G	0.27 141	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.32 291	0.44 110	0.34 118	0.29 118	0.43 191	0.49 282	0.25 118	0.50 221	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

Pointernet	0.27 141	0.15 44	0.35 135	0.36 158	0.23 215	0.35 224	0.21 70	0.74 346	0.41 186	0.39 201	0.37 166	0.34 170	0.25 118	0.37 103	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

IGEV-Stereo+	0.25 99	0.15 44	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 16	0.30 83	0.22 41	0.15 4	0.22 50	0.22 91	0.42 146	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.15 242	1.09 665

trnet	0.28 160	0.15 44	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 260	0.23 115	0.53 180	0.77 369	0.43 234	0.52 239	0.34 170	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.11 59

CES	0.29 172	0.15 44	0.25 7	0.31 35	0.71 643	0.36 241	0.27 182	0.51 167	0.47 232	0.34 164	0.48 211	0.27 114	0.23 102	0.40 128	0.24 114	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.13 133	0.32 561

s12784h	0.37 270	0.15 44	0.26 24	0.34 88	0.15 4	0.80 517	0.29 222	0.83 389	0.87 441	0.58 287	0.58 267	0.43 247	0.41 329	0.59 288	0.35 299	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.09 7	0.14 186	0.10 6

DF	0.27 141	0.16 69	0.41 226	0.36 158	0.19 84	0.28 119	0.25 144	0.44 110	0.29 70	0.31 139	0.49 218	0.50 286	0.22 91	0.51 232	0.21 39	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.13 183

aanet-new-70k	0.24 77	0.16 69	0.50 335	0.36 158	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.40 79	0.26 43	0.23 47	0.31 122	0.24 79	0.34 255	0.45 173	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 63	0.16 69	0.41 226	0.34 88	0.18 49	0.23 45	0.25 144	0.46 130	0.25 36	0.27 92	0.27 84	0.22 50	0.30 217	0.33 66	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

aanet-new-22k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.30 151	0.19 26	0.48 150	0.42 193	0.26 77	0.24 54	0.26 101	0.29 192	0.33 66	0.23 93	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

LACA2	0.21 38	0.16 69	0.28 44	0.30 19	0.15 4	0.29 136	0.29 222	0.32 22	0.23 23	0.22 41	0.23 43	0.28 120	0.20 63	0.35 88	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 133	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 69	0.27 32	0.29 8	0.14 2	0.26 82	0.22 95	0.27 6	0.19 10	0.20 18	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 41	0.21 39	0.14 154	0.10 68	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

WQFJA1++	0.24 77	0.16 69	0.30 67	0.31 35	0.21 152	0.34 216	0.17 3	0.39 61	0.18 8	0.26 77	0.30 115	0.29 126	0.28 172	0.41 135	0.23 93	0.16 284	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.31 553	0.12 123

GEAStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.29 104	0.24 79	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

GSStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

DDF-Stereo	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.37 188	0.30 453	0.19 19	0.20 44	0.33 26	0.31 92	0.27 92	0.26 75	0.29 126	0.28 172	0.39 119	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.69 643	0.13 183

252Zero-FE	0.21 38	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.23 45	0.18 13	0.43 101	0.35 128	0.23 47	0.22 36	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 93	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.11 59

Replicate-Monster	0.27 141	0.16 69	1.15 588	0.30 19	0.17 27	0.38 260	0.19 26	0.44 110	0.40 176	0.24 56	0.21 29	0.23 59	0.22 91	0.47 196	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.18 382

zero-FE	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.36 158	0.30 453	0.18 13	0.20 44	0.37 55	0.31 92	0.27 92	0.27 84	0.29 126	0.28 172	0.34 80	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.62 642	0.13 183

DilatedVolume-Stereo	0.31 199	0.16 69	0.38 190	0.34 88	0.21 152	0.54 376	0.25 144	0.58 213	0.43 205	0.59 288	0.50 220	0.37 193	0.32 238	0.50 221	0.29 226	0.13 102	0.12 269	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.12 123

SGD-Stereo	0.22 47	0.16 69	0.28 44	0.32 58	0.16 12	0.28 119	0.20 44	0.39 61	0.29 70	0.25 66	0.29 104	0.21 41	0.27 151	0.38 113	0.27 186	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

IGEV-RUCA	0.26 121	0.16 69	0.36 159	0.40 288	0.27 376	0.32 187	0.20 44	0.39 61	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.25 92	0.21 77	0.50 221	0.24 114	0.20 437	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.16 306

DEFOM-Stereo	0.23 63	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.59 415	0.20 44	0.32 22	0.31 92	0.23 47	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 146	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

GCAP-BAT	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

IGEV-Stereo++	0.22 47	0.16 69	0.29 56	0.38 213	0.20 124	0.22 32	0.18 13	0.44 110	0.36 135	0.23 47	0.29 104	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

WCG-NET（raft）	0.31 199	0.16 69	0.39 202	0.33 78	0.19 84	0.35 224	0.27 182	0.54 188	0.79 382	0.45 238	0.55 259	0.47 271	0.27 151	0.56 262	0.28 209	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.12 85	0.12 123

MoCha-V2	0.26 121	0.16 69	0.30 67	0.41 319	0.18 49	0.27 103	0.26 168	0.57 208	0.28 61	0.37 180	0.27 84	0.33 163	0.34 255	0.56 262	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.13 183

GCAPDPT-zeroshot	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

LoS	0.30 182	0.16 69	0.32 91	0.30 19	0.19 84	0.32 187	0.29 222	0.54 188	0.73 349	0.35 167	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.48 206	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.12 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.32 209	0.16 69	0.25 7	0.32 58	0.24 261	0.27 103	0.22 95	0.48 150	0.89 457	0.47 249	0.80 357	0.29 126	0.25 118	0.37 103	0.34 290	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.52 652	0.14 186	0.10 6
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	0.31 199	0.16 69	0.34 115	0.31 35	0.17 27	0.55 382	0.23 115	0.46 130	0.56 268	0.60 291	0.69 302	0.37 193	0.26 139	0.36 98	0.28 209	0.16 284	0.16 441	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.15 270

CREStereo	0.28 160	0.16 69	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.52 174	0.76 366	0.43 234	0.51 229	0.32 154	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123
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
aanet-new-90k	0.24 77	0.17 97	0.60 431	0.35 120	0.18 49	0.33 203	0.27 182	0.40 79	0.28 61	0.20 18	0.25 61	0.21 41	0.35 270	0.48 206	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.14 186	0.09 1

aanet-new-60k	0.25 99	0.17 97	0.60 431	0.37 188	0.17 27	0.38 260	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.24 56	0.25 61	0.26 101	0.31 227	0.45 173	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-78k	0.25 99	0.17 97	0.69 478	0.36 158	0.17 27	0.26 82	0.28 203	0.39 61	0.30 83	0.22 41	0.29 104	0.23 59	0.36 284	0.43 154	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 77	0.17 97	0.52 366	0.35 120	0.18 49	0.37 253	0.21 70	0.39 61	0.26 43	0.25 66	0.28 94	0.26 101	0.34 255	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.36 158	0.17 27	0.34 216	0.24 123	0.43 101	0.30 83	0.26 77	0.24 54	0.25 92	0.35 270	0.44 164	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 77	0.17 97	0.44 266	0.35 120	0.16 12	0.25 74	0.25 144	0.46 130	0.38 151	0.26 77	0.27 84	0.24 79	0.34 255	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.37 188	0.18 49	0.25 74	0.27 182	0.35 45	0.31 92	0.28 106	0.30 115	0.23 59	0.34 255	0.43 154	0.19 5	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.10 6

aanet-new-24k	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.36 158	0.18 49	0.39 276	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.30 128	0.28 94	0.26 101	0.31 227	0.31 41	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

aanet-new-16k	0.23 63	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.17 27	0.26 82	0.18 13	0.44 110	0.38 151	0.28 106	0.24 54	0.25 92	0.26 139	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 121	0.17 97	0.36 159	0.39 245	0.20 124	0.45 334	0.28 203	0.43 101	0.36 135	0.28 106	0.38 172	0.24 79	0.35 270	0.31 41	0.25 137	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 63	0.17 97	0.39 202	0.34 88	0.18 49	0.25 74	0.24 123	0.47 145	0.28 61	0.24 56	0.35 153	0.20 34	0.25 118	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.22 178	0.33 203	0.30 244	0.46 130	0.47 232	0.40 217	0.54 250	0.24 79	0.19 41	0.37 103	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.22 178	0.34 216	0.31 272	0.50 161	0.51 254	0.39 201	0.54 250	0.24 79	0.20 63	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

VMStereo-Base	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.51 167	0.66 310	0.32 144	0.48 211	0.42 235	0.25 118	0.42 146	0.29 226	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.15 270

gcap_with_dpt	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.35 120	0.21 152	0.35 224	0.35 350	0.45 118	0.42 193	0.39 201	0.54 250	0.23 59	0.22 91	0.29 20	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

NLSM3	0.27 141	0.17 97	0.32 91	0.38 213	0.22 178	0.33 203	0.28 203	0.58 213	0.50 247	0.29 118	0.35 153	0.29 126	0.25 118	0.43 154	0.27 186	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.15 293	0.12 85	0.11 59

gasm-f	0.25 99	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.26 332	0.25 74	0.36 364	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.35 153	0.24 79	0.30 217	0.37 103	0.24 114	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.13 183

Zero-FE251	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.20 124	0.44 326	0.19 26	0.40 79	0.26 43	0.28 106	0.30 115	0.38 201	0.24 110	0.33 66	0.23 93	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.11 59

GASTEREO	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.22 32	0.30 244	0.47 145	0.32 103	0.38 189	0.33 136	0.22 50	0.33 246	0.43 154	0.24 114	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.12 123

MSCF	0.25 99	0.17 97	0.36 159	0.41 319	0.21 152	0.20 22	0.31 272	0.47 145	0.32 103	0.37 180	0.33 136	0.23 59	0.34 255	0.37 103	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.13 183

3.25w_new	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

3.25w	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

3.75w	0.23 63	0.17 97	0.33 98	0.32 58	0.19 84	0.42 310	0.24 123	0.36 49	0.26 43	0.33 151	0.28 94	0.17 6	0.25 118	0.38 113	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

xyz-stereo	4.31 681	0.17 97	61.72 721	0.35 120	0.16 12	13.86 696	0.38 397	0.61 232	0.69 326	1.05 566	3.09 663	0.77 450	0.88 573	1.24 589	0.46 406	0.13 102	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.13 133	0.11 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.40 288	0.21 152	0.18 13	0.21 70	0.36 49	0.27 57	0.30 128	0.52 239	0.28 120	0.28 172	0.27 9	0.24 114	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.14 229

HART	0.30 182	0.17 97	0.33 98	0.41 319	0.21 152	0.32 187	0.26 168	0.67 278	0.32 103	0.33 151	0.66 291	0.41 227	0.22 91	0.58 279	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.11 141	0.15 242	0.12 123

Reg-Stereo(zero)	0.31 199	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.19 84	0.33 203	0.21 70	0.64 257	0.72 339	0.52 266	0.52 239	0.51 293	0.29 192	0.48 206	0.27 186	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.13 183

AIO_rvc	0.24 77	0.17 97	0.37 179	0.35 120	0.20 124	0.26 82	0.33 309	0.45 118	0.23 23	0.26 77	0.25 61	0.33 163	0.15 8	0.55 252	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

HUF	0.25 99	0.17 97	0.38 190	0.33 78	0.19 84	0.25 74	0.39 415	0.53 180	0.36 135	0.26 77	0.23 43	0.33 163	0.27 151	0.36 98	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

AIO_test	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.35 120	0.21 152	0.31 168	0.38 397	0.45 118	0.26 43	0.26 77	0.28 94	0.32 154	0.21 77	0.40 128	0.26 162	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

castereo++	0.26 121	0.17 97	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.74 497	0.20 44	0.41 87	0.49 240	0.24 56	0.24 54	0.35 182	0.27 151	0.41 135	0.20 23	0.14 154	0.09 18	0.14 153	0.09 7	0.11 30	0.11 59

castereo	0.29 172	0.17 97	0.34 115	0.36 158	0.21 152	0.40 285	0.41 450	0.52 174	0.67 317	0.27 92	0.41 183	0.37 193	0.36 284	0.34 80	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

999	0.28 160	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.25 293	0.30 151	0.27 182	0.55 195	0.42 193	0.26 77	0.31 122	0.39 212	0.24 110	0.65 361	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.12 85	0.15 270

RAStereo	0.25 99	0.17 97	0.33 98	0.40 288	0.21 152	0.24 53	0.26 168	0.45 118	0.46 224	0.23 47	0.34 147	0.30 141	0.19 41	0.34 80	0.26 162	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.11 59

U	3.17 674	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.71 643	57.93 720	0.20 44	0.43 101	0.39 161	0.26 77	0.23 43	0.23 59	0.22 91	0.26 5	0.22 64	0.16 284	0.10 68	0.74 650	0.13 224	0.13 133	0.11 59

gcap-zeroshot	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

test_for_model	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

IGEV++	0.25 99	0.17 97	0.35 135	0.40 288	0.23 215	0.24 53	0.23 115	0.56 203	0.24 29	0.29 118	0.36 160	0.30 141	0.22 91	0.33 66	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.14 229

testlalala	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

Any-RAFT	0.36 251	0.17 97	0.31 77	0.35 120	0.21 152	0.51 355	0.21 70	0.93 427	0.75 359	0.56 281	0.73 311	0.66 390	0.29 192	0.48 206	0.25 137	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.13 183

LoS_RVC	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.33 78	0.32 495	0.43 315	0.34 327	0.42 95	0.34 118	0.33 151	0.51 229	0.29 126	0.38 303	0.37 103	0.28 209	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.26 515

EGLCR-Stereo	0.27 141	0.17 97	0.36 159	0.35 120	0.21 152	0.37 253	0.20 44	0.58 213	0.37 146	0.29 118	0.28 94	0.42 235	0.18 27	0.47 196	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.12 123

test-3	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.72 372	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

test_1	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.70 360	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

PMTNet	0.33 217	0.17 97	0.26 24	0.29 8	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.57 208	0.66 310	0.46 246	0.54 250	0.38 201	0.34 255	0.50 221	0.25 137	0.75 653	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123

DNS	0.28 160	0.18 143	0.41 226	0.38 213	0.22 178	0.38 260	0.23 115	0.54 188	0.35 128	0.36 174	0.35 153	0.48 275	0.25 118	0.29 20	0.22 64	0.20 437	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.17 337	0.17 353

aanet-new-28k	0.24 77	0.18 143	0.48 313	0.36 158	0.17 27	0.32 187	0.23 115	0.38 58	0.28 61	0.28 106	0.23 43	0.29 126	0.33 246	0.31 41	0.22 64	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

aanet-new-10k	0.26 121	0.18 143	0.57 414	0.39 245	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.46 130	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.26 101	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.16 305	0.11 59

RT-Monster	0.33 217	0.18 143	0.33 98	0.35 120	0.26 332	0.39 276	0.21 70	0.58 213	0.77 369	0.63 307	0.65 286	0.49 282	0.29 192	0.43 154	0.31 258	0.14 154	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.15 270

LACA3	0.21 38	0.18 143	0.27 32	0.29 8	0.15 4	0.32 187	0.25 144	0.30 17	0.22 19	0.24 56	0.21 29	0.21 41	0.22 91	0.45 173	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.09 1

LiteMatch	0.25 99	0.18 143	0.25 7	0.38 213	0.20 124	0.28 119	0.27 182	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.43 337	0.30 28	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

Lsterematch	0.39 300	0.18 143	0.40 216	0.38 213	0.20 124	0.41 299	0.27 182	0.59 220	0.75 359	0.68 351	1.01 467	0.49 282	0.43 337	0.60 300	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

Selective-IGEV-i32	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

BStereo	0.28 160	0.18 143	1.08 579	0.34 88	0.22 178	0.22 32	0.33 309	0.39 61	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

Wave_Phase_stereo	0.32 209	0.18 143	1.08 579	0.34 88	0.22 178	0.69 477	0.33 309	0.57 208	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

VIP-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.33 98	0.32 58	0.21 152	0.63 435	0.19 26	0.33 26	0.38 151	0.24 56	0.31 122	0.27 114	0.19 41	0.49 216	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.10 6

DA	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

GGEV	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

AdaDepth	0.23 63	0.18 143	0.36 159	0.38 213	0.19 84	0.33 203	0.22 95	0.35 45	0.24 29	0.22 41	0.21 29	0.20 34	0.19 41	0.59 288	0.21 39	0.10 9	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.13 183

S2M2_XL	0.19 12	0.18 143	0.28 44	0.27 2	0.20 124	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 27	0.26 75	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 332	0.16 441	0.15 201	0.14 261	0.15 242	0.12 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.22 47	0.18 143	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.26 82	0.22 95	0.37 55	0.25 36	0.32 144	0.23 43	0.19 25	0.23 102	0.46 183	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

qwe	0.23 63	0.18 143	0.30 67	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.22 95	0.39 61	0.33 111	0.37 180	0.30 115	0.20 34	0.22 91	0.45 173	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

2.5w	0.22 47	0.18 143	0.34 115	0.32 58	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.33 26	0.24 29	0.29 118	0.35 153	0.18 17	0.19 41	0.41 135	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

2.75w_new	0.22 47	0.18 143	0.30 67	0.29 8	0.18 49	0.23 45	0.33 309	0.37 55	0.29 70	0.36 174	0.27 84	0.18 17	0.25 118	0.37 103	0.24 114	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 63	0.18 143	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.27 103	0.22 95	0.39 61	0.30 83	0.33 151	0.27 84	0.24 79	0.29 192	0.52 237	0.25 137	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LG-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.43 260	0.40 288	0.20 124	0.22 32	0.26 168	0.33 26	0.39 161	0.27 92	0.45 198	0.22 50	0.16 17	0.38 113	0.28 209	0.11 31	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.13 133	0.10 6

MM-Stereo_test2	0.30 182	0.18 143	0.41 226	0.41 319	0.25 293	0.41 299	0.41 450	0.65 260	0.43 205	0.38 189	0.36 160	0.31 145	0.26 139	0.55 252	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.15 242	0.12 123

AIO-test1	0.39 300	0.18 143	0.42 242	0.51 533	0.25 293	0.44 326	0.30 244	0.74 346	1.20 587	0.41 223	0.71 307	0.45 262	0.29 192	0.56 262	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.21 489	0.13 133	0.18 382

fffft	0.26 121	0.18 143	0.39 202	0.37 188	0.23 215	0.29 136	0.35 350	0.46 130	0.26 43	0.37 180	0.23 43	0.27 114	0.22 91	0.55 252	0.28 209	0.12 54	0.09 18	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183
1: 1. 1
tt45	0.28 160	0.18 143	0.36 159	0.36 158	0.24 261	0.37 253	0.28 203	0.50 161	0.31 92	0.41 223	0.27 84	0.38 201	0.25 118	0.61 307	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.12 85	0.15 270

UniTT-Stereo	0.27 141	0.18 143	0.40 216	0.40 288	0.28 403	0.30 151	0.28 203	0.40 79	0.33 111	0.30 128	0.46 203	0.27 114	0.25 118	0.48 206	0.35 299	0.17 332	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.13 183

MIM_Stereo	0.39 300	0.18 143	0.59 426	0.38 213	0.25 293	0.27 103	0.24 123	0.72 327	0.56 268	0.72 372	1.00 462	0.62 360	0.29 192	0.67 383	0.39 346	0.13 102	0.14 385	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.12 123

AEACV	0.28 160	0.18 143	0.34 115	0.36 158	0.45 588	0.27 103	0.27 182	0.41 87	0.39 161	0.31 139	0.46 203	0.31 145	0.36 284	0.38 113	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.13 224	0.13 133	0.13 183

Selective-IGEV	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

MC-Stereo	0.29 172	0.18 143	0.35 135	0.40 288	0.21 152	0.26 82	0.26 168	0.53 180	0.40 176	0.38 189	0.61 276	0.41 227	0.31 227	0.57 274	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

RCA-Stereo	0.36 251	0.18 143	0.37 179	0.38 213	0.23 215	0.31 168	0.33 309	0.70 308	1.25 593	0.45 238	0.65 286	0.46 266	0.43 337	0.40 128	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

fff	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

ADStereo(finetuned)	0.39 300	0.18 143	0.58 418	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.68 488	0.46 183	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

DEmStereo	0.49 413	0.18 143	0.53 375	0.39 245	0.26 332	0.57 399	0.33 309	0.65 260	0.75 359	0.90 495	1.65 613	0.57 319	1.02 598	0.63 343	0.44 395	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

DRaft	0.49 413	0.18 143	0.50 335	0.38 213	0.25 293	0.57 399	0.39 415	0.67 278	0.86 434	1.02 553	1.75 620	0.50 286	0.79 543	0.65 361	0.42 383	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

RAFT-RH_RVC	0.57 490	0.18 143	0.44 266	0.38 213	0.23 215	0.56 390	0.24 123	0.61 232	0.73 349	1.18 596	3.90 675	0.55 307	0.40 324	0.67 383	0.38 336	0.14 154	0.11 192	0.20 414	0.15 293	0.12 85	0.14 229

XX-Stereo	0.38 287	0.18 143	0.52 366	0.58 597	0.38 545	0.39 276	0.20 44	0.62 239	0.31 92	0.47 249	1.29 564	0.72 423	0.25 118	0.59 288	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.11 59

DCANet	0.38 287	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.56 407	0.47 196	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

csc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

cscssc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

111	0.42 338	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.52 363	0.28 203	0.76 359	1.16 575	0.52 266	0.92 424	0.65 377	0.51 385	0.65 361	0.37 321	0.15 233	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.16 306

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 270	0.18 143	0.45 274	0.36 158	0.19 84	0.33 203	0.28 203	0.67 278	0.77 369	0.72 372	0.99 458	0.56 313	0.39 319	0.44 164	0.31 258	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.11 59

CFNet-RSSM	0.35 241	0.18 143	0.47 298	0.39 245	0.22 178	0.35 224	0.23 115	0.78 369	0.86 434	0.67 339	0.54 250	0.56 313	0.28 172	0.49 216	0.28 209	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

Gwc-CoAtRS	0.35 241	0.18 143	0.46 286	0.39 245	0.23 215	0.34 216	0.22 95	0.74 346	0.77 369	0.62 300	0.60 272	0.58 335	0.29 192	0.47 196	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.13 183

DN	0.31 199	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.27 376	0.35 224	0.27 182	0.57 208	0.58 281	0.33 151	0.43 191	0.50 286	0.23 102	0.41 135	0.24 114	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

aanet-new-12k	0.25 99	0.19 187	0.49 323	0.41 319	0.18 49	0.32 187	0.22 95	0.45 118	0.38 151	0.28 106	0.23 43	0.23 59	0.36 284	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.14 153	0.11 141	0.16 305	0.12 123

aanet-new-8k	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.40 285	0.28 203	0.51 167	0.42 193	0.24 56	0.25 61	0.23 59	0.33 246	0.51 232	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

PSi22	0.31 199	0.19 187	0.32 91	0.36 158	0.19 84	0.29 136	0.19 26	0.44 110	0.78 374	0.28 106	0.32 133	0.56 313	0.43 337	0.81 477	0.26 162	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 242	0.12 123

WQFJA1	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.53 263	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.51 232	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

WQFJX	0.33 217	0.19 187	0.34 115	0.39 245	0.27 376	0.60 421	0.30 244	0.58 213	0.52 257	0.40 217	0.38 172	0.34 170	0.35 270	0.63 343	0.41 376	0.15 233	0.17 474	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.16 306

NLMM	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.52 257	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.50 221	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

NLSM1	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.40 288	0.25 293	0.65 453	0.27 182	0.59 220	0.52 257	0.38 189	0.53 246	0.29 126	0.29 192	0.56 262	0.33 278	0.16 284	0.17 474	0.18 340	0.15 293	0.14 186	0.13 183

IGEV-FE	0.36 251	0.19 187	0.71 485	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

asda	0.22 47	0.19 187	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.24 53	0.23 115	0.38 58	0.29 70	0.28 106	0.24 54	0.18 17	0.23 102	0.41 135	0.22 64	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

2.25w	0.23 63	0.19 187	0.35 135	0.31 35	0.18 49	0.30 151	0.18 13	0.34 41	0.32 103	0.33 151	0.37 166	0.20 34	0.25 118	0.47 196	0.25 137	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 69	0.10 4	0.12 123

4w-stereo	0.22 47	0.19 187	0.33 98	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.33 26	0.23 23	0.33 151	0.24 54	0.21 41	0.28 172	0.42 146	0.23 93	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

2w_stereo	0.23 63	0.19 187	0.33 98	0.33 78	0.17 27	0.28 119	0.37 379	0.40 79	0.36 135	0.33 151	0.33 136	0.17 6	0.21 77	0.30 28	0.23 93	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.11 59

xyz-stereo-finetune	0.34 234	0.19 187	0.38 190	0.34 88	0.18 49	0.57 399	0.32 291	0.60 225	0.70 330	0.47 249	0.54 250	0.38 201	0.35 270	0.57 274	0.38 336	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183

MM-Stereo_test3	0.35 241	0.19 187	0.33 98	0.42 359	0.26 332	0.34 216	0.44 477	0.74 346	0.93 481	0.47 249	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.46 183	0.29 226	0.17 332	0.15 414	0.17 286	0.13 224	0.14 186	0.15 270

MM-Stereo_test1	0.34 234	0.19 187	0.37 179	0.42 359	0.23 215	0.35 224	0.44 477	0.62 239	0.56 268	0.61 296	0.51 229	0.38 201	0.36 284	0.65 361	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.13 183

GIP-stereo	0.25 99	0.19 187	0.32 91	0.38 213	0.25 293	0.26 82	0.20 44	0.50 161	0.41 186	0.25 66	0.39 176	0.35 182	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

tg	0.34 234	0.19 187	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.38 260	0.26 168	0.74 346	0.60 291	0.48 256	0.65 286	0.42 235	0.24 110	0.57 274	0.33 278	0.14 154	0.10 68	0.18 340	0.17 383	0.14 186	0.12 123

AIO-Stereo	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.18 49	0.28 119	0.30 244	0.52 174	0.29 70	0.30 128	0.31 122	0.32 154	0.17 19	0.55 252	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

RSM++	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.28 119	0.29 222	0.54 188	0.34 118	0.26 77	0.23 43	0.36 192	0.21 77	0.52 237	0.24 114	0.12 54	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.11 59

RSM	0.26 121	0.19 187	0.35 135	0.37 188	0.21 152	0.27 103	0.33 309	0.55 195	0.28 61	0.26 77	0.25 61	0.38 201	0.20 63	0.59 288	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.11 59

RAFT-Stereo-weight	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.23 215	0.28 119	0.29 222	0.69 295	0.83 421	0.55 278	0.51 229	0.58 335	0.20 63	0.48 206	0.30 244	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

MaDis-Stereo	0.27 141	0.19 187	0.39 202	0.37 188	0.26 332	0.28 119	0.28 203	0.45 118	0.37 146	0.27 92	0.27 84	0.40 220	0.27 151	0.40 128	0.30 244	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.12 123

IGEV_Zeroshot_test	0.36 251	0.19 187	0.71 485	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

MSKI-zero shot	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.41 319	0.22 178	0.32 187	0.22 95	0.65 260	0.45 216	0.52 266	0.64 284	0.60 350	0.19 41	0.78 465	0.27 186	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.13 183

MIF-Stereo (partial)	0.32 209	0.19 187	0.41 226	0.41 319	0.32 495	0.29 136	0.24 123	0.49 152	0.44 211	0.31 139	0.63 281	0.37 193	0.36 284	0.60 300	0.32 267	0.17 332	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.15 270

RAFT-Test	0.35 241	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.24 261	0.50 349	0.23 115	0.74 346	0.44 211	0.62 300	0.85 386	0.64 371	0.28 172	0.48 206	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

4D-IteraStereo	0.33 217	0.19 187	0.43 260	0.40 288	0.24 261	0.32 187	0.27 182	0.59 220	0.72 339	0.66 330	0.53 246	0.42 235	0.22 91	0.46 183	0.30 244	0.14 154	0.09 18	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.12 123

DCRE	0.38 287	0.19 187	0.47 298	0.45 445	0.33 508	0.45 334	0.40 429	0.66 267	0.53 263	0.49 259	0.95 433	0.57 319	0.39 319	0.53 243	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.15 270

test_4	0.37 270	0.19 187	0.34 115	0.45 445	0.26 332	0.20 22	0.34 327	0.58 213	0.42 193	0.60 291	1.45 597	0.43 247	0.26 139	0.67 383	0.29 226	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.12 123

GMOStereo	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

error version	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test-v	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test_3	0.37 270	0.19 187	0.50 335	0.45 445	0.24 261	0.47 341	0.36 364	0.69 295	0.84 422	0.66 330	0.46 203	0.68 401	0.25 118	0.45 173	0.32 267	0.12 54	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.12 123

CrosDoStereo	0.51 440	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 648	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 577	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

HHNet	0.42 338	0.19 187	0.43 260	0.35 120	0.38 545	0.33 203	0.33 309	0.71 316	0.78 374	0.87 470	1.30 566	0.52 297	0.36 284	0.53 243	0.37 321	0.16 284	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.25 511

DeepStereo_LL	0.51 440	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 648	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 577	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

THIR-Stereo	0.51 440	0.19 187	0.47 298	0.39 245	0.23 215	0.74 497	0.64 581	0.68 284	0.88 452	1.03 556	1.40 583	0.71 408	0.75 527	0.64 351	0.43 386	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.18 415	0.15 242	0.17 353

PFNet	0.43 352	0.19 187	0.61 435	0.44 430	0.24 261	0.42 310	0.31 272	0.76 359	0.81 402	1.01 549	0.74 323	0.67 397	0.41 329	0.75 438	0.39 346	0.16 284	0.10 68	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.14 229

RAFT-345	0.41 331	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.23 215	0.32 187	0.25 144	0.62 239	0.56 268	0.74 386	1.77 621	0.44 254	0.35 270	0.67 383	0.37 321	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.14 261	0.14 186	0.13 183

test-2	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

CCAANet	0.42 338	0.19 187	0.39 202	0.38 213	0.25 293	0.65 453	0.39 415	0.76 359	0.58 281	0.52 266	1.05 487	0.65 377	0.60 435	0.62 330	0.47 417	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.16 324	0.15 242	0.16 306

R-Stereo Train	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229

RAFT-Stereo	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.30 182	0.20 231	0.38 190	0.40 288	0.24 261	0.27 103	0.32 291	0.68 284	0.47 232	0.45 238	0.60 272	0.39 212	0.18 27	0.42 146	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.12 123

aanet-new-14k	0.26 121	0.20 231	0.47 298	0.38 213	0.17 27	0.18 13	0.25 144	0.54 188	0.51 254	0.29 118	0.30 115	0.22 50	0.31 227	0.34 80	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.12 123

aanet-new	0.27 141	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.26 332	0.50 349	0.25 144	0.44 110	0.31 92	0.28 106	0.27 84	0.24 79	0.37 294	0.46 183	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.15 242	0.13 183

RT-IGEV	0.55 475	0.20 231	0.70 482	0.42 359	0.25 293	0.89 543	0.63 576	1.27 570	0.80 391	0.92 505	1.00 462	1.23 583	0.67 479	0.68 392	0.33 278	0.19 415	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.22 465

Hybrid-DGEV-03	0.46 376	0.20 231	0.36 159	0.43 403	0.28 403	0.55 382	0.25 144	0.69 295	0.75 359	0.96 533	1.92 629	0.61 352	0.32 238	0.58 279	0.36 310	0.15 233	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.12 123

WQFJX1	0.33 217	0.20 231	0.35 135	0.42 359	0.28 403	0.52 363	0.33 309	0.56 203	0.55 266	0.40 217	0.36 160	0.33 163	0.30 217	0.72 424	0.40 369	0.15 233	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.16 306

FE-Mocha	0.33 217	0.20 231	0.55 392	0.39 245	0.27 376	0.31 168	0.20 44	0.77 365	0.38 151	0.67 339	0.56 262	0.57 319	0.26 139	0.38 113	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.16 324	0.13 133	0.13 183

FlowAnything_test	0.30 182	0.20 231	0.41 226	0.48 498	0.26 332	0.46 337	0.25 144	0.45 118	0.33 111	0.30 128	0.26 75	0.35 182	0.26 139	0.41 135	0.39 346	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.26 566	0.17 337	0.17 353

4.5_new	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

3w_stereo	0.25 99	0.20 231	0.40 216	0.33 78	0.17 27	0.32 187	0.41 450	0.42 95	0.39 161	0.33 151	0.28 94	0.16 3	0.29 192	0.35 88	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.12 123

G2L-ROB	0.49 413	0.20 231	0.48 313	0.36 158	0.22 178	0.58 405	0.42 461	1.19 534	0.74 355	0.86 465	0.76 328	1.08 553	0.59 429	0.81 477	0.60 483	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.20 427

xyz-stereo-finetune2	0.37 270	0.20 231	0.40 216	0.32 58	0.19 84	0.80 517	0.29 222	0.56 203	0.33 111	0.53 274	0.79 346	0.43 247	0.48 371	0.70 408	0.46 406	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.13 224	0.12 85	0.14 229

SCV_C0	0.28 160	0.20 231	0.40 216	0.36 158	0.25 293	0.23 45	0.28 203	0.60 225	0.41 186	0.31 139	0.36 160	0.37 193	0.20 63	0.61 307	0.23 93	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

SCV	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.22 178	0.27 103	0.33 309	0.65 260	0.31 92	0.25 66	0.29 104	0.37 193	0.23 102	0.52 237	0.23 93	0.19 415	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.15 242	0.12 123

SMoEStereo_RVC	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.23 215	0.36 241	0.31 272	0.43 101	0.36 135	0.38 189	0.30 115	0.32 154	0.24 110	0.56 262	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.12 85	0.12 123

PAM_32	0.50 426	0.20 231	0.69 478	0.40 288	0.24 261	1.09 586	0.29 222	1.12 502	0.40 176	0.74 386	0.44 196	1.98 644	0.64 460	0.64 351	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

model_zeroshot	0.35 241	0.20 231	0.56 405	0.41 319	0.30 453	0.51 355	0.26 168	0.69 295	0.48 236	0.65 323	0.51 229	0.52 297	0.25 118	0.46 183	0.27 186	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.14 229

MGS-Stereo	0.29 172	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.24 261	0.37 253	0.30 244	0.40 79	0.50 247	0.32 144	0.51 229	0.40 220	0.24 110	0.45 173	0.28 209	0.16 284	0.12 269	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.14 229

CASnet	0.30 182	0.20 231	0.34 115	0.42 359	0.17 27	0.25 74	0.24 123	0.53 180	0.56 268	0.54 276	0.54 250	0.39 212	0.24 110	0.41 135	0.26 162	0.15 233	0.10 68	0.22 473	0.18 415	0.18 373	0.12 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	0.40 316	0.20 231	0.50 335	0.42 359	0.27 376	0.24 53	0.30 244	0.68 284	0.61 294	0.88 480	0.87 397	0.59 345	0.32 238	0.80 472	0.34 290	0.19 415	0.12 269	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.21 446

RAFT_CTSACE	0.46 376	0.20 231	0.48 313	0.46 470	0.27 376	0.34 216	0.39 415	0.62 239	0.74 355	0.78 413	1.44 593	0.86 477	0.38 303	1.09 567	0.27 186	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.16 305	0.12 123

iRaft-Stereo_20w	0.42 338	0.20 231	0.63 444	0.39 245	0.27 376	0.33 203	0.25 144	1.76 653	0.37 146	0.73 379	0.53 246	0.63 365	0.42 334	0.86 496	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.13 224	0.15 242	0.15 270

GLC_STEREO	0.30 182	0.20 231	0.28 44	0.44 430	0.19 84	0.31 168	0.25 144	0.49 152	0.43 205	0.37 180	0.47 209	0.40 220	0.23 102	0.51 232	0.37 321	0.15 233	0.18 493	0.19 377	0.16 324	0.16 305	0.14 229

PFNet+	0.41 331	0.20 231	0.53 375	0.40 288	0.25 293	0.28 119	0.22 95	0.66 267	0.76 366	0.85 455	0.79 346	0.63 365	0.34 255	0.75 438	0.37 321	0.20 437	0.14 385	0.23 494	0.20 467	0.17 337	0.21 446

AAGNet	1.40 639	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.26 332	0.29 136	0.29 222	0.67 278	0.71 337	0.97 537	0.86 390	0.66 390	0.60 435	0.66 373	19.98 701	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.20 426	0.13 183

ASMatch	0.48 399	0.20 231	0.47 298	0.39 245	0.28 403	0.37 253	0.26 168	0.76 359	0.72 339	0.77 402	2.29 640	0.61 352	0.51 385	0.64 351	0.39 346	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.22 465

SST-Stereo	0.41 331	0.20 231	0.48 313	0.43 403	0.25 293	0.25 74	0.21 70	0.68 284	0.50 247	1.08 578	0.79 346	0.71 408	0.42 334	0.81 477	0.38 336	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.19 408	0.15 270

RAFT_R40	0.41 331	0.20 231	0.47 298	0.44 430	0.25 293	0.23 45	0.25 144	0.69 295	0.70 330	0.98 540	0.78 341	0.72 423	0.43 337	0.80 472	0.39 346	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.18 373	0.15 270

GrayStereo	0.49 413	0.20 231	0.44 266	0.47 491	0.29 428	0.51 355	0.62 571	0.71 316	0.66 310	1.04 561	1.46 598	0.77 450	0.73 516	0.58 279	0.35 299	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.15 242	0.30 548

IRAFT_RVC	0.43 352	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.24 261	0.26 82	0.51 524	0.76 359	0.78 374	0.77 402	0.80 357	0.73 428	0.50 380	0.74 430	0.39 346	0.18 375	0.10 68	0.21 458	0.17 383	0.17 337	0.15 270

cross-raft	0.34 234	0.20 231	0.38 190	0.45 445	0.24 261	0.32 187	0.35 350	0.77 365	0.42 193	0.62 300	0.77 332	0.58 335	0.27 151	0.46 183	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.12 123

test-1	0.37 270	0.20 231	0.76 509	0.47 491	0.27 376	0.44 326	0.36 364	0.63 247	0.65 305	0.49 259	0.67 298	0.54 304	0.35 270	0.42 146	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.18 382

GMM-Stereo	0.44 359	0.20 231	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.50 349	0.44 477	0.72 327	0.57 277	0.77 402	1.37 580	0.76 444	0.38 303	0.62 330	0.34 290	0.15 233	0.10 68	0.20 414	0.19 443	0.17 337	0.28 536

Prome-Stereo	0.46 376	0.20 231	0.37 179	0.45 445	0.26 332	0.40 285	0.42 461	0.69 295	0.49 240	0.96 533	1.84 625	0.58 335	0.64 460	0.63 343	0.32 267	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.17 337	0.30 548

iRaftStereo_RVC	0.33 217	0.20 231	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.31 168	0.29 222	0.70 308	0.55 266	0.49 259	0.66 291	0.37 193	0.23 102	0.47 196	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.13 183

raft+_RVC	0.38 287	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.27 376	0.44 326	0.35 350	0.81 381	0.90 462	0.52 266	0.78 341	0.50 286	0.29 192	0.56 262	0.41 376	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.13 183

raftrobust	0.35 241	0.20 231	0.39 202	0.43 403	0.29 428	0.31 168	0.25 144	0.73 339	0.66 310	0.59 288	0.56 262	0.44 254	0.45 354	0.55 252	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.14 229

AFF-stereo	0.39 300	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.22 178	0.27 103	0.31 272	0.67 278	0.72 339	0.66 330	1.12 513	0.75 437	0.38 303	0.57 274	0.35 299	0.11 31	0.09 18	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.12 123

Selective-IGEV-i16pc	0.57 490	0.21 270	1.29 602	0.41 319	0.31 469	1.98 650	0.62 571	0.70 308	1.12 560	0.51 262	0.82 367	0.67 397	0.35 270	0.71 418	0.41 376	0.32 582	0.18 493	0.17 286	0.19 443	0.19 408	0.20 427

Selective-IGEV-i1	0.46 376	0.21 270	0.60 431	0.43 403	0.24 261	0.67 470	0.53 535	1.07 482	0.90 462	0.65 323	0.82 367	0.80 464	0.38 303	0.56 262	0.40 369	0.16 284	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.16 305	0.17 353

DStereoRT	0.77 561	0.21 270	0.72 492	0.52 550	0.34 520	1.07 583	0.36 364	0.86 398	0.80 391	0.81 425	1.07 498	0.54 304	0.73 516	0.78 465	0.53 457	0.17 332	0.14 385	3.96 698	1.38 688	0.20 426	0.16 306

NLMM1	0.34 234	0.21 270	0.38 190	0.41 319	0.26 332	0.55 382	0.32 291	0.58 213	0.65 305	0.42 228	0.45 198	0.30 141	0.27 151	0.64 351	0.39 346	0.16 284	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.14 229

NLCSM	0.35 241	0.21 270	0.36 159	0.44 430	0.29 428	0.53 369	0.40 429	0.54 188	0.51 254	0.47 249	0.37 166	0.33 163	0.34 255	0.75 438	0.42 383	0.16 284	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.17 353

AIO-test2	0.40 316	0.21 270	0.44 266	0.48 498	0.26 332	0.44 326	0.38 397	0.79 376	1.28 600	0.37 180	0.87 397	0.38 201	0.30 217	0.50 221	0.28 209	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.24 541	0.15 242	0.15 270

mms	0.27 141	0.21 270	0.36 159	0.38 213	0.25 293	0.31 168	0.32 291	0.43 101	0.33 111	0.29 118	0.34 147	0.34 170	0.20 63	0.48 206	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.13 183

PAM	0.50 426	0.21 270	0.75 505	0.41 319	0.26 332	1.11 592	0.37 379	1.10 495	0.39 161	0.75 390	0.46 203	1.92 641	0.61 442	0.62 330	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.15 270

UGAM-zero	0.48 399	0.21 270	0.66 457	0.38 213	0.23 215	0.36 241	0.22 95	1.30 584	0.43 205	0.67 339	0.61 276	1.74 634	0.89 576	0.79 469	0.27 186	0.15 233	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.13 133	0.14 229

H2IRNET	0.38 287	0.21 270	0.36 159	0.39 245	0.25 293	0.26 82	0.24 123	0.61 232	0.74 355	0.39 201	0.89 404	0.74 432	0.53 388	0.53 243	0.44 395	0.16 284	0.13 346	0.19 377	0.20 467	0.17 337	0.15 270

MyStereo8	0.42 338	0.21 270	0.64 449	0.43 403	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.72 327	0.50 247	0.73 379	1.01 467	0.57 319	0.44 347	0.52 237	0.52 446	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.19 408	0.21 446

AE-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.47 298	0.49 510	0.31 469	0.50 349	0.34 327	0.72 327	0.73 349	0.34 164	0.55 259	0.52 297	0.28 172	0.48 206	0.31 258	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

CoDeX	0.48 399	0.21 270	0.53 375	0.43 403	0.25 293	0.74 497	0.38 397	1.36 602	0.82 415	0.84 442	0.96 437	0.63 365	0.57 419	0.63 343	0.40 369	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.15 293	0.16 305	0.15 270

plain	0.32 209	0.21 270	0.59 426	0.40 288	0.29 428	0.27 103	0.30 244	0.46 130	0.36 135	0.32 144	0.66 291	0.31 145	0.33 246	0.68 392	0.32 267	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.18 373	0.13 183

GCAP-Stereo	0.29 172	0.21 270	0.45 274	0.39 245	0.20 124	0.39 276	0.22 95	0.60 225	0.46 224	0.47 249	0.50 220	0.39 212	0.27 151	0.34 80	0.24 114	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.12 123

anonymousdsp2	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.38 213	0.24 261	0.48 346	0.31 272	0.91 416	0.68 319	0.57 284	0.51 229	0.51 293	0.34 255	0.59 288	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.16 305	0.16 306

anonymousa	0.51 440	0.21 270	0.47 298	0.39 245	0.25 293	0.89 543	0.36 364	0.78 369	0.63 295	0.88 480	1.54 606	1.09 559	0.67 479	0.53 243	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.19 377	0.21 489	0.16 305	0.16 306

riskmin	0.41 331	0.21 270	0.44 266	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.32 291	0.70 308	0.86 434	0.52 266	0.57 264	0.78 453	0.60 435	0.58 279	0.39 346	0.17 332	0.12 269	0.19 377	0.13 224	0.19 408	0.22 465

IPLG	0.40 316	0.21 270	0.64 449	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.27 182	0.77 365	0.68 319	0.85 455	0.82 367	0.33 163	0.32 238	0.64 351	0.49 433	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

LCNet	0.42 338	0.21 270	0.34 115	0.44 430	0.24 261	0.47 341	0.28 203	0.69 295	0.57 277	0.72 372	1.03 481	0.66 390	0.58 423	0.60 300	0.35 299	0.15 233	0.10 68	0.19 377	0.19 443	0.22 466	0.37 590

STrans-v2	0.47 389	0.21 270	0.49 323	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.49 515	1.16 519	0.82 415	0.67 339	1.05 487	0.71 408	0.67 479	0.74 430	0.34 290	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.14 229

TransformOpticalFlow	0.46 376	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.24 261	0.36 241	0.46 487	1.04 465	0.84 422	0.67 339	1.14 524	0.73 428	0.56 407	0.78 465	0.33 278	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

NF-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

OCTAStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.58 335	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

PSM-softLoss	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

KMStereo	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

NRIStereo	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.23 215	0.33 203	0.25 144	0.68 284	0.59 284	0.65 323	0.63 281	0.55 307	0.37 294	0.67 383	0.40 369	0.16 284	0.12 269	0.18 340	0.15 293	0.17 337	0.15 270

PSM-AAD	0.48 399	0.21 270	0.39 202	0.44 430	0.23 215	0.56 390	0.47 495	0.67 278	0.73 349	1.08 578	1.12 513	0.58 335	0.87 568	0.63 343	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.25 523	0.26 566	0.18 373	0.42 607

FTStereo	0.56 485	0.21 270	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.39 276	0.73 604	0.69 295	0.45 216	1.09 582	3.23 664	0.69 403	0.71 500	0.55 252	0.34 290	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.15 242	0.32 561

KYRaft	0.48 399	0.21 270	0.41 226	0.45 445	0.23 215	0.43 315	0.36 364	0.68 284	0.45 216	0.94 516	1.72 619	0.78 453	0.40 324	0.65 361	0.32 267	0.16 284	0.11 192	0.18 340	0.22 510	0.17 337	0.76 651

RE-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

Pruner-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.41 319	0.25 293	0.22 32	0.24 123	0.71 316	0.59 284	0.90 495	0.75 325	0.67 397	0.30 217	0.64 351	0.39 346	0.19 415	0.12 269	0.20 414	0.17 383	0.17 337	0.19 395

TVStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

EAI-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.46 286	0.40 288	0.22 178	0.33 203	0.36 364	1.22 552	0.32 103	0.52 266	0.75 325	0.35 182	0.28 172	0.65 361	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.14 261	0.14 186	0.13 183

4.25_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.5w_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

G2L-Stereo_test	0.50 426	0.22 304	0.46 286	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.59 564	1.14 512	0.79 382	0.89 487	0.96 437	0.96 512	0.59 429	0.72 424	0.67 504	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

coex_refinement	0.54 466	0.22 304	0.44 266	0.45 445	0.31 469	0.75 501	0.40 429	1.16 519	0.92 475	0.87 470	1.12 513	0.99 522	0.57 419	0.69 400	0.90 555	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.16 324	0.21 439	0.22 465

HI	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 569	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

CoSv	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 569	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

ours_stereo	0.27 141	0.22 304	0.35 135	0.38 213	0.24 261	0.30 151	0.32 291	0.46 130	0.39 161	0.27 92	0.34 147	0.35 182	0.23 102	0.49 216	0.27 186	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.12 123

fffy	0.29 172	0.22 304	0.38 190	0.38 213	0.23 215	0.33 203	0.29 222	0.55 195	0.42 193	0.33 151	0.37 166	0.39 212	0.27 151	0.52 237	0.28 209	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.12 123

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 359	0.22 304	0.83 528	0.39 245	0.45 588	0.41 299	0.26 168	1.04 465	0.50 247	0.54 276	0.76 328	1.03 533	0.43 337	0.67 383	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.21 446

MyStereo06	0.40 316	0.22 304	0.65 454	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	1.05 472	0.43 205	0.64 318	0.54 250	0.78 453	0.27 151	0.53 243	0.31 258	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

MyStereo05	0.46 376	0.22 304	0.51 345	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	0.96 440	1.12 560	0.77 402	0.62 280	0.51 293	0.57 419	0.79 469	0.43 386	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

ff7	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

ffff	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

11t	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

HH	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

HanStereo	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

anonymousdsp	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.31 168	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

knoymous	0.37 270	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.22 178	0.38 260	0.29 222	0.63 247	0.65 305	0.69 355	0.69 302	0.60 350	0.40 324	0.61 307	0.36 310	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.12 179	0.18 373	0.19 395

ProNet	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.36 158	0.25 293	0.33 203	0.42 461	0.62 239	0.41 186	0.33 151	0.31 122	0.32 154	0.28 172	0.60 300	0.28 209	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.14 229

DCANet-4	0.38 287	0.22 304	0.58 418	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.69 295	0.97 506	0.70 360	0.79 346	0.40 220	0.46 361	0.46 183	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

ccc-4	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

tt	6.21 689	0.22 304	5.88 677	3.55 693	2.07 683	11.25 693	19.19 701	11.84 697	5.47 687	2.71 669	2.18 639	4.87 679	6.25 689	3.71 677	7.09 685	8.31 701	11.17 709	4.91 699	5.39 702	5.72 697	2.42 689

IGEV-Stereo	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.30 151	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 376	0.22 304	0.53 375	0.43 403	0.30 453	0.30 151	0.53 535	0.66 267	0.71 337	0.62 300	0.89 404	1.01 529	0.67 479	0.76 450	0.67 504	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.15 242	0.17 353

MIPNet	0.39 300	0.22 304	0.66 457	0.40 288	0.25 293	0.53 369	0.29 222	0.78 369	0.74 355	0.68 351	0.60 272	0.40 220	0.48 371	0.45 173	0.39 346	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

IPLGR	0.40 316	0.22 304	0.70 482	0.40 288	0.22 178	0.51 355	0.29 222	0.78 369	0.78 374	0.80 421	0.77 332	0.44 254	0.41 329	0.48 206	0.40 369	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.16 305	0.14 229

IIG-Stereo	0.45 368	0.22 304	0.48 313	0.51 533	0.26 332	0.43 315	0.21 70	0.73 339	0.80 391	0.84 442	0.95 433	0.82 469	0.46 361	0.95 532	0.37 321	0.16 284	0.12 269	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.12 123

DeepStereo_RVC	0.37 270	0.22 304	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.26 82	0.22 95	0.64 257	0.40 176	0.69 355	0.67 298	0.57 319	0.50 380	0.58 279	0.42 383	0.17 332	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

rafts_anoy	0.38 287	0.22 304	0.38 190	0.43 403	0.28 403	0.32 187	0.32 291	0.70 308	0.91 469	0.59 288	0.66 291	0.45 262	0.33 246	0.49 216	0.41 376	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.23 526	0.18 373	0.16 306

SFCPSM	0.48 399	0.22 304	0.59 426	0.41 319	0.27 376	0.85 535	0.36 364	1.39 604	0.79 382	0.81 425	0.85 386	0.54 304	0.50 380	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.20 467	0.17 337	0.16 306

GANet-RSSM	0.49 413	0.22 304	0.42 242	0.39 245	0.26 332	0.58 405	0.41 450	1.12 502	0.82 415	0.73 379	1.02 471	0.88 486	0.75 527	0.67 383	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.18 340	0.19 443	0.18 373	0.18 382

DIP-Stereo	0.40 316	0.22 304	0.58 418	0.42 359	0.29 428	0.62 429	0.27 182	0.87 401	0.42 193	0.65 323	0.86 390	0.52 297	0.35 270	0.67 383	0.43 386	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.17 353
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_i1	0.45 368	0.23 337	0.57 414	0.40 288	0.23 215	0.64 445	0.42 461	1.05 472	0.65 305	0.71 370	0.70 305	0.76 444	0.47 366	0.75 438	0.45 401	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.18 382

Hybrid-DGEV-2	0.43 352	0.23 337	0.47 298	0.48 498	0.30 453	0.57 399	0.24 123	0.84 392	1.00 518	0.67 339	0.67 298	0.59 345	0.73 516	0.61 307	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.13 183

S2M2_L	0.26 121	0.23 337	0.34 115	0.32 58	0.25 293	0.24 53	0.13 1	0.36 49	0.42 193	0.25 66	0.37 166	0.29 126	0.25 118	0.31 41	0.26 162	0.22 477	0.19 516	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.19 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	0.54 466	0.23 337	0.51 345	0.46 470	0.26 332	0.40 285	0.52 530	0.65 260	1.19 584	0.78 413	1.15 527	1.38 609	0.56 407	1.03 559	0.56 467	0.18 375	0.15 414	0.25 523	0.21 489	0.15 242	0.13 183

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 454	0.23 337	1.38 613	0.40 288	0.53 617	0.29 136	0.30 244	1.49 622	0.45 216	0.69 355	1.15 527	0.98 517	0.32 238	0.70 408	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.20 467	0.22 466	0.27 525

MyStereo07	0.33 217	0.23 337	0.37 179	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	0.78 369	0.38 151	0.38 189	0.34 147	0.32 154	0.30 217	0.63 343	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

MyStereo04	0.45 368	0.23 337	0.52 366	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	1.02 458	1.12 560	0.62 300	0.58 267	0.55 307	0.56 407	0.77 457	0.45 401	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

11t1	0.38 287	0.23 337	0.49 323	0.36 158	0.23 215	0.61 423	0.31 272	0.74 346	0.47 232	0.62 300	0.55 259	0.55 307	0.49 377	0.58 279	0.45 401	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

1111x	0.64 529	0.23 337	0.61 435	0.39 245	0.21 152	0.68 475	0.46 487	1.32 592	1.03 530	0.76 396	1.02 471	0.95 509	0.72 511	1.13 571	2.15 651	0.18 375	0.18 493	0.18 340	0.19 443	0.20 426	0.19 395

Selective-RAFT	0.36 251	0.23 337	0.54 388	0.45 445	0.22 178	0.64 445	0.27 182	0.62 239	0.65 305	0.41 223	0.38 172	0.55 307	0.39 319	0.59 288	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.16 305	0.14 229

CIPLG	0.42 338	0.23 337	0.71 485	0.45 445	0.33 508	0.51 355	0.33 309	0.68 284	0.68 319	0.84 442	0.96 437	0.47 271	0.33 246	0.56 262	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

IPLGR_C	0.42 338	0.23 337	0.71 485	0.46 470	0.33 508	0.51 355	0.34 327	0.69 295	0.69 326	0.84 442	0.92 424	0.46 266	0.33 246	0.53 243	0.53 457	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

ACRE	0.42 338	0.23 337	0.73 498	0.45 445	0.33 508	0.50 349	0.33 309	0.68 284	0.70 330	0.82 428	0.92 424	0.46 266	0.32 238	0.53 243	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.16 306

OMP-Stereo	0.43 352	0.23 337	0.50 335	0.53 561	0.25 293	0.36 241	0.24 123	0.73 339	0.81 402	0.78 413	0.64 284	0.88 486	0.41 329	0.95 532	0.36 310	0.15 233	0.12 269	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.13 183

CRE-IMP	0.37 270	0.23 337	0.53 375	0.42 359	0.24 261	0.40 285	0.21 70	0.61 232	0.45 216	0.65 323	0.73 311	0.53 302	0.37 294	0.63 343	0.40 369	0.18 375	0.11 192	0.19 377	0.16 324	0.21 439	0.19 395

CroCo-Stereo	0.27 141	0.23 337	0.40 216	0.49 510	0.22 178	0.20 22	0.29 222	0.55 195	0.45 216	0.29 118	0.27 84	0.42 235	0.26 139	0.30 28	0.26 162	0.15 233	0.13 346	0.13 97	0.12 179	0.16 305	0.13 183
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
RAFT	0.46 376	0.23 337	0.52 366	0.48 498	0.27 376	0.55 382	0.47 495	0.68 284	0.60 291	0.83 436	0.82 367	1.00 525	0.56 407	0.76 450	0.37 321	0.18 375	0.16 441	0.22 473	0.20 467	0.16 305	0.14 229

RALCasStereoNet	0.37 270	0.23 337	0.41 226	0.44 430	0.28 403	0.36 241	0.38 397	0.66 267	0.67 317	0.51 262	0.74 323	0.51 293	0.29 192	0.64 351	0.38 336	0.17 332	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.17 337	0.17 353

222	1.25 628	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.23 215	0.78 505	0.37 379	1.41 610	0.93 481	0.97 537	1.13 520	0.74 432	0.71 500	0.74 430	14.86 696	0.20 437	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.20 427

test_xeample3	0.31 199	0.23 337	0.56 405	0.36 158	0.26 332	0.35 224	0.32 291	0.60 225	0.38 151	0.44 237	0.32 133	0.33 163	0.28 172	0.66 373	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.14 229

xxxx	1.07 606	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.22 178	0.83 529	0.36 364	1.41 610	0.95 494	0.75 390	0.99 458	0.97 514	0.64 460	0.70 408	11.37 692	0.20 437	0.17 474	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

test_xeample	1.06 604	0.23 337	0.51 345	0.37 188	0.22 178	0.71 483	0.39 415	1.31 586	0.92 475	0.87 470	1.08 505	0.70 405	0.64 460	0.75 438	11.43 693	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.18 373	0.19 395

FENet	0.43 352	0.23 337	0.40 216	0.40 288	0.24 261	0.54 376	0.33 309	0.83 389	0.72 339	0.74 386	0.73 311	0.63 365	0.56 407	0.65 361	0.45 401	0.19 415	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.20 427

HSM-Net_RVC	0.55 475	0.23 337	0.37 179	0.38 213	0.22 178	0.86 537	0.40 429	1.31 586	0.93 481	0.92 505	1.15 527	1.26 584	0.71 500	0.75 438	0.53 457	0.17 332	0.14 385	0.16 238	0.15 293	0.17 337	0.17 353
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_sample2	0.45 368	0.24 361	0.49 323	0.34 88	0.21 152	0.60 421	0.43 469	1.01 455	0.73 349	0.67 339	0.80 357	0.70 405	0.64 460	0.65 361	0.41 376	0.19 415	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

test_sample1	0.44 359	0.24 361	0.52 366	0.35 120	0.23 215	0.59 415	0.36 364	1.05 472	0.57 277	0.66 330	0.78 341	0.70 405	0.71 500	0.62 330	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.18 382

DispNO	0.48 399	0.24 361	0.84 535	0.40 288	0.31 469	0.58 405	0.39 415	0.91 416	0.79 382	0.79 418	0.83 374	0.71 408	0.59 429	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.14 385	0.20 414	0.18 415	0.16 305	0.17 353

SMFormer	0.53 461	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

tta	0.53 461	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.15 242	0.16 306

qqq1	0.51 440	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

fff1	0.51 440	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

IGEVStereo-DCA	0.30 182	0.24 361	0.42 242	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.16 306

rrr	0.31 199	0.24 361	0.56 405	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.31 272	0.56 203	0.44 211	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

EKT-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.44 266	0.44 430	0.30 453	0.37 253	0.30 244	0.72 327	0.68 319	0.47 249	0.63 281	0.49 282	0.28 172	0.59 288	0.34 290	0.19 415	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.16 305	0.18 382

TestStereo1	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

raft_robust	0.41 331	0.24 361	0.39 202	0.43 403	0.22 178	0.40 285	0.33 309	0.80 379	0.98 511	0.80 421	0.88 401	0.41 227	0.32 238	0.89 506	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.18 415	0.15 242	0.13 183

RAFT+CT+SA	0.40 316	0.24 361	0.40 216	0.53 561	0.27 376	0.28 119	0.45 484	0.79 376	0.81 402	0.51 262	0.90 410	0.42 235	0.39 319	0.81 477	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.15 242	0.15 270

SA-5K	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

GwcNet-ADL	0.45 368	0.24 361	0.51 345	0.46 470	0.30 453	0.41 299	0.40 429	0.95 435	0.98 511	0.73 379	0.78 341	0.61 352	0.41 329	0.67 383	0.55 465	0.20 437	0.14 385	0.15 201	0.14 261	0.19 408	0.22 465

Patchmatch Stereo++	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306
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-adaLoss	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.59 288	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo_v2	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.20 44	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

HUI-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.22 95	0.63 247	0.40 176	0.64 318	0.73 311	0.58 335	0.38 303	0.53 243	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iGMRVC	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.29 222	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iRAFT	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

RAFT-IKP	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.27 182	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

RALAANet	0.40 316	0.24 361	0.56 405	0.43 403	0.30 453	0.36 241	0.25 144	0.89 410	0.69 326	0.69 355	0.65 286	0.61 352	0.30 217	0.63 343	0.35 299	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.15 293	0.21 439	0.14 229

ac_64	0.54 466	0.24 361	0.58 418	0.46 470	0.28 403	0.79 511	0.44 477	1.11 497	0.63 295	0.94 516	0.85 386	1.06 547	0.70 495	0.76 450	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.16 306

ACVNet	0.47 389	0.24 361	0.39 202	0.40 288	0.28 403	0.58 405	0.40 429	0.91 416	0.81 402	0.67 339	0.96 437	0.79 460	0.66 470	0.65 361	0.71 515	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

acv_ft	0.52 454	0.24 361	0.64 449	0.45 445	0.28 403	0.85 535	0.40 429	0.95 435	0.81 402	1.00 546	0.96 437	0.79 460	0.62 447	0.65 361	0.88 547	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

cf-r	0.49 413	0.24 361	0.49 323	0.40 288	0.23 215	0.58 405	0.38 397	0.92 425	0.87 441	0.77 402	1.06 494	0.98 517	0.67 479	0.59 288	0.61 489	0.21 454	0.14 385	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.16 306

PSMNet-RSSM	0.50 426	0.24 361	0.41 226	0.43 403	0.26 332	0.51 355	0.40 429	1.16 519	0.79 382	0.75 390	1.07 498	0.87 483	0.69 490	0.66 373	0.52 446	0.24 515	0.16 441	0.23 494	0.26 566	0.20 426	0.20 427

RASNet	0.57 490	0.24 361	0.61 435	0.39 245	0.23 215	0.71 483	0.40 429	1.02 458	0.93 481	0.77 402	1.05 487	1.05 543	0.98 593	0.99 548	1.03 583	0.16 284	0.14 385	0.14 153	0.17 383	0.15 242	0.14 229

iResNet_ROB	0.55 475	0.24 361	0.61 435	0.38 213	0.22 178	0.66 461	0.30 244	1.59 639	1.33 610	0.94 516	1.05 487	0.81 467	0.69 490	0.84 491	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.09 7	0.15 242	0.20 427

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 172	0.25 392	1.23 594	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.21 70	0.46 130	0.34 118	0.25 66	0.31 122	0.32 154	0.27 151	0.34 80	0.21 39	0.12 54	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.10 4	0.12 123

Selective-IGEV-i16pb	0.95 591	0.25 392	6.90 679	0.42 359	0.32 495	1.73 641	0.55 546	1.12 502	1.58 634	0.67 339	1.19 542	0.97 514	0.55 399	0.83 486	0.63 496	0.28 555	0.17 474	0.18 340	0.20 467	0.21 439	0.23 490

MultiAttention	3.62 676	0.25 392	0.65 454	0.56 585	0.34 520	23.66 700	2.61 689	1.65 645	1.14 572	0.82 428	1.83 624	1.13 571	0.42 334	35.16 713	0.72 518	0.18 375	0.12 269	0.23 494	0.23 526	0.35 579	0.33 570

G2L-Stereo	0.51 440	0.25 392	0.55 392	0.44 430	0.27 376	0.46 337	0.47 495	0.98 444	0.81 402	0.86 465	0.90 410	0.91 500	0.56 407	0.88 504	0.80 536	0.21 454	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.17 337	0.22 465

ISRNet	0.57 490	0.25 392	0.72 492	0.57 591	0.36 534	0.43 315	0.28 203	0.85 394	0.84 422	1.09 582	1.25 551	0.91 500	0.61 442	0.68 392	0.60 483	0.35 605	0.26 581	0.36 601	0.33 606	0.30 549	0.42 607

rvit_stereo_0083	0.34 234	0.25 392	0.53 375	0.45 445	0.28 403	0.35 224	0.35 350	0.47 145	0.64 299	0.38 189	0.47 209	0.42 235	0.37 294	0.41 135	0.39 346	0.22 477	0.20 525	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.15 270

rvit_stereo_0081	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

rvit_stereo_0082	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

CAS++	0.33 217	0.25 392	0.39 202	0.38 213	0.26 332	0.32 187	0.24 123	0.87 401	0.53 263	0.48 256	0.46 203	0.26 101	0.21 77	0.50 221	0.26 162	0.23 504	0.20 525	0.22 473	0.17 383	0.21 439	0.17 353
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.36 251	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

xx1	0.40 316	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 578	0.42 228	0.50 220	0.65 377	0.56 407	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

1test111	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

cc1	0.38 287	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 578	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

tt1	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.43 403	0.23 215	0.52 363	0.37 379	0.72 327	1.13 566	0.42 228	0.46 203	0.35 182	0.44 347	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

PCWNet_CMD	0.49 413	0.25 392	0.56 405	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.98 444	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.78 453	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.21 458	0.16 324	0.26 520	0.20 427

CFNet_ucs	0.51 440	0.25 392	0.58 418	0.39 245	0.31 469	0.59 415	0.35 350	1.04 465	0.95 494	0.89 487	1.19 542	0.80 464	0.49 377	0.66 373	0.45 401	0.21 454	0.16 441	0.26 542	0.18 415	0.27 530	0.23 490

LL-Strereo2	0.36 251	0.25 392	0.52 366	0.43 403	0.27 376	0.36 241	0.27 182	0.70 308	0.46 224	0.55 278	0.53 246	0.65 377	0.24 110	0.69 400	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.23 494	0.20 467	0.19 408	0.14 229

CBFPSM	0.61 518	0.25 392	1.41 617	0.39 245	0.27 376	1.10 587	0.67 583	0.83 389	0.84 422	0.82 428	0.81 365	1.33 598	0.85 561	0.72 424	0.86 545	0.16 284	0.15 414	0.15 201	0.17 383	0.17 337	0.23 490

gwcnet-sp	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

scenet	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

ssnet	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

CroCo-Stereo Lap2	0.29 172	0.25 392	0.44 266	0.50 521	0.30 453	0.19 19	0.31 272	0.52 174	0.41 186	0.25 66	0.28 94	0.46 266	0.31 227	0.39 119	0.30 244	0.15 233	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.16 306

x	0.41 331	0.25 392	0.46 286	0.36 158	0.24 261	0.54 376	0.31 272	0.94 432	0.58 281	0.60 291	0.72 309	0.61 352	0.53 388	0.52 237	0.50 437	0.18 375	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.18 382

IER	0.48 399	0.25 392	0.60 431	0.38 213	0.28 403	0.67 470	0.38 397	0.82 387	0.68 319	0.88 480	0.95 433	0.74 432	0.79 543	0.62 330	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

test_5	0.44 359	0.25 392	0.48 313	0.53 561	0.28 403	0.28 119	0.42 461	0.77 365	0.87 441	0.63 307	0.91 418	0.73 428	0.53 388	0.82 484	0.36 310	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.16 306

Sa-1000	0.49 413	0.25 392	0.45 274	0.46 470	0.25 293	0.64 445	0.34 327	0.85 394	0.95 494	0.85 455	1.51 604	0.55 307	0.44 347	0.94 526	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.20 467	0.15 242	0.14 229

AACVNet	0.52 454	0.25 392	0.56 405	0.48 498	0.29 428	0.55 382	0.38 397	0.96 440	0.59 284	0.83 436	1.03 481	1.03 533	0.77 541	0.91 517	0.58 480	0.22 477	0.18 493	0.24 510	0.18 415	0.24 499	0.22 465

CFNet_pseudo	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.03 481	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.13 346	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

GES	0.46 376	0.25 392	0.62 440	0.41 319	0.30 453	0.62 429	0.37 379	1.06 478	0.70 330	0.75 390	0.83 374	0.47 271	0.52 387	0.69 400	0.46 406	0.23 504	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.24 502

ARAFT	0.48 399	0.25 392	0.82 524	0.42 359	0.25 293	0.56 390	0.54 543	0.82 387	0.82 415	0.92 505	0.75 325	0.75 437	0.48 371	0.89 506	0.37 321	0.15 233	0.12 269	0.23 494	0.22 510	0.14 186	0.14 229

delet	0.57 490	0.25 392	0.63 444	0.46 470	0.34 520	1.05 582	0.51 524	1.04 465	0.94 490	0.90 495	0.99 458	0.90 494	0.68 488	0.87 498	0.78 528	0.18 375	0.18 493	0.20 414	0.21 489	0.17 337	0.17 353

GwcNet-RSSM	0.51 440	0.25 392	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.56 390	0.41 450	0.97 442	0.96 501	0.75 390	1.17 537	0.89 491	0.66 470	0.66 373	0.74 522	0.22 477	0.15 414	0.19 377	0.21 489	0.17 337	0.16 306

CFNet-ft	0.50 426	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

MSMDNet	0.49 413	0.25 392	0.56 405	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.99 448	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.79 460	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.20 414	0.16 324	0.25 510	0.20 427

CFNet_RVC	0.50 426	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

ccs_rob	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.02 471	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

HSM	0.53 461	0.25 392	0.46 286	0.40 288	0.25 293	0.74 497	0.44 477	1.29 581	0.78 374	0.82 428	0.92 424	1.21 579	0.75 527	0.90 514	0.48 424	0.18 375	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.17 337	0.18 382

Select-FE	0.48 399	0.26 429	0.96 563	0.42 359	0.36 534	0.34 216	0.20 44	1.02 458	0.37 146	0.61 296	1.01 467	1.04 538	0.79 543	0.74 430	0.29 226	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.20 467	0.15 242	0.25 511

rvit_stereo_0080	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

rvit_stereo_ft	0.35 241	0.26 429	0.54 388	0.53 561	0.32 495	0.33 203	0.46 487	0.52 174	0.52 257	0.35 167	0.41 183	0.41 227	0.34 255	0.49 216	0.36 310	0.22 477	0.14 385	0.19 377	0.18 415	0.19 408	0.15 270

whm_eth	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

BUS	0.47 389	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.78 505	0.34 327	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.64 371	0.54 395	0.66 373	0.56 467	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

BSDual-CNN	0.48 399	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

hknet	0.51 440	0.26 429	0.58 418	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.89 457	0.77 402	0.80 357	0.96 512	0.67 479	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

SA	0.45 368	0.26 429	0.50 335	0.47 491	0.24 261	0.46 337	0.36 364	0.79 376	1.00 518	0.61 296	1.04 484	0.50 286	0.50 380	0.98 543	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.19 443	0.15 242	0.14 229

psmg	0.50 426	0.26 429	0.47 298	0.42 359	0.29 428	0.82 526	0.42 461	1.07 482	0.80 391	0.95 521	0.94 429	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.20 467	0.19 408	0.19 395

DAS	0.54 466	0.26 429	0.66 457	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.89 506	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

SepStereo	0.54 466	0.26 429	0.66 457	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.97 541	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

ADLNet2	0.57 490	0.26 429	0.71 485	0.48 498	0.31 469	0.83 529	0.51 524	1.10 495	0.99 514	0.85 455	0.99 458	0.99 522	0.70 495	0.79 469	0.78 528	0.21 454	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.22 466	0.22 465

ICVP	0.48 399	0.26 429	0.42 242	0.49 510	0.28 403	0.63 435	0.43 469	1.05 472	0.72 339	0.68 351	0.95 433	0.75 437	0.56 407	0.55 252	0.61 489	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.17 383	0.19 408	0.21 446
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.57 490	0.26 429	0.67 462	0.45 445	0.35 527	1.04 577	0.39 415	0.93 427	0.98 511	0.96 533	0.97 446	0.86 477	0.80 548	0.83 486	0.80 536	0.16 284	0.15 414	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.17 353

UPFNet	0.55 475	0.26 429	0.59 426	0.46 470	0.38 545	0.83 529	0.48 502	1.03 464	0.80 391	0.92 505	0.91 418	0.85 473	0.67 479	0.87 498	0.78 528	0.20 437	0.21 535	0.20 414	0.20 467	0.20 426	0.15 270

MLCV	0.49 413	0.26 429	0.73 498	0.38 213	0.18 49	0.64 445	0.33 309	0.84 392	0.89 457	0.96 533	1.12 513	0.72 423	0.45 354	1.00 553	0.59 482	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.14 229

test_sample6	0.51 440	0.27 445	0.55 392	0.38 213	0.23 215	0.64 445	0.39 415	1.18 530	0.88 452	0.84 442	1.06 494	0.66 390	0.61 442	0.75 438	0.52 446	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.22 510	0.24 499	0.23 490

test_sample4	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.22 552	0.86 434	0.82 428	0.86 390	0.62 360	0.58 423	0.71 418	0.49 433	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.20 467	0.22 466	0.21 446

test_sample3	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.21 544	0.87 441	0.79 418	0.84 377	0.66 390	0.53 388	0.70 408	0.50 437	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.19 443	0.21 439	0.21 446

ToySt	0.52 454	0.27 445	0.93 556	0.42 359	0.28 403	0.67 470	0.56 551	0.88 409	0.79 382	0.61 296	0.85 386	0.92 506	0.70 495	0.72 424	0.61 489	0.16 284	0.17 474	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.21 446

AASNet	0.55 475	0.27 445	0.62 440	0.51 533	0.32 495	0.73 491	0.44 477	1.55 630	0.88 452	0.88 480	0.94 429	0.64 371	0.63 452	0.62 330	0.84 542	0.23 504	0.20 525	0.20 414	0.16 324	0.22 466	0.20 427

GANet-ADL	0.44 359	0.27 445	0.48 313	0.44 430	0.30 453	0.54 376	0.36 364	0.94 432	0.88 452	0.64 318	0.72 309	0.68 401	0.44 347	0.55 252	0.44 395	0.22 477	0.15 414	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.21 446

psm_up	0.57 490	0.27 445	0.52 366	0.50 521	0.33 508	0.65 453	0.60 567	1.07 482	0.84 422	0.87 470	0.91 418	1.00 525	1.06 604	0.80 472	0.66 501	0.22 477	0.25 571	0.26 542	0.23 526	0.22 466	0.21 446

UNet	0.55 475	0.27 445	0.72 492	0.45 445	0.41 564	0.97 558	0.40 429	1.01 455	0.80 391	0.87 470	0.90 410	1.03 533	0.75 527	0.76 450	0.67 504	0.19 415	0.15 414	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.18 382

DSFCA	0.57 490	0.27 445	0.71 485	0.41 319	0.36 534	0.78 505	0.53 535	1.08 488	0.85 428	1.08 578	0.84 377	0.90 494	0.66 470	1.05 562	0.63 496	0.26 533	0.22 544	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.20 427

DMCA	0.47 389	0.27 445	0.59 426	0.39 245	0.29 428	0.53 369	0.34 327	0.98 444	0.70 330	0.78 413	0.83 374	0.79 460	0.55 399	0.54 251	0.57 473	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.16 324	0.19 408	0.22 465

UCFNet_RVC	0.50 426	0.27 445	0.37 179	0.40 288	0.27 376	0.66 461	0.42 461	1.18 530	0.86 434	0.70 360	0.89 404	0.91 500	0.60 435	0.62 330	0.48 424	0.24 515	0.18 493	0.28 562	0.27 573	0.25 510	0.24 502

HITNet	0.43 352	0.27 445	0.50 335	0.34 88	0.18 49	0.65 453	0.32 291	0.99 448	0.70 330	0.73 379	0.86 390	0.66 390	0.56 407	0.61 307	0.47 417	0.14 154	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.13 183
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
DISCO	0.72 545	0.27 445	0.72 492	0.45 445	0.31 469	1.12 594	0.53 535	1.32 592	1.25 593	0.84 442	1.07 498	1.52 625	0.87 568	1.82 641	1.08 596	0.20 437	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.24 499	0.24 502

LE_ROB	4.86 686	0.27 445	9.43 682	0.45 445	0.24 261	1.61 632	0.96 638	2.05 659	17.75 706	16.36 708	4.84 686	5.17 682	19.48 708	2.05 648	15.49 697	0.17 332	0.15 414	0.16 238	0.16 324	0.20 426	0.19 395

DN-CSS_ROB	0.45 368	0.27 445	0.74 502	0.41 319	0.29 428	0.43 315	0.29 222	0.80 379	0.78 374	0.73 379	1.08 505	0.48 275	0.45 354	0.81 477	0.40 369	0.15 233	0.12 269	0.21 458	0.19 443	0.18 373	0.17 353

FACV-RUCA	0.45 368	0.28 460	0.51 345	0.46 470	0.33 508	0.62 429	0.34 327	0.87 401	0.75 359	0.60 291	0.84 377	0.48 275	0.54 395	0.56 262	0.39 346	0.22 477	0.15 414	0.35 596	0.16 324	0.29 541	0.22 465

rvit_0105_6	0.40 316	0.28 460	0.68 469	0.51 533	0.30 453	0.39 276	0.41 450	0.53 180	0.68 319	0.41 223	0.45 198	0.50 286	0.45 354	0.55 252	0.37 321	0.28 555	0.26 581	0.24 510	0.22 510	0.22 466	0.17 353

DCVSM-stereo	0.51 440	0.28 460	0.56 405	0.39 245	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.78 369	0.78 374	1.11 589	0.77 332	1.04 538	0.76 536	0.65 361	0.52 446	0.20 437	0.20 525	0.24 510	0.21 489	0.25 510	0.31 557

test_sample5	0.50 426	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.81 425	0.97 446	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 234	0.28 460	0.48 313	0.37 188	0.25 293	0.47 341	0.30 244	0.60 225	0.92 475	0.43 234	0.37 166	0.30 141	0.29 192	0.50 221	0.30 244	0.17 332	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.18 373	0.16 306

mmm	0.47 389	0.28 460	0.51 345	0.39 245	0.25 293	0.61 423	0.38 397	1.00 454	0.60 291	0.77 402	1.07 498	0.65 377	0.53 388	0.61 307	0.49 433	0.18 375	0.15 414	0.23 494	0.20 467	0.21 439	0.20 427

DualNet	0.51 440	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.84 442	1.06 494	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

ffm	0.47 389	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 566	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

ff1	0.56 485	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 566	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

mmx	0.59 507	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

xxx	0.59 507	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

CASS	0.46 376	0.28 460	0.45 274	0.48 498	0.22 178	0.63 435	0.34 327	0.99 448	0.66 310	0.76 396	0.86 390	0.61 352	0.58 423	0.58 279	0.44 395	0.29 566	0.16 441	0.22 473	0.18 415	0.23 486	0.28 536
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.42 338	0.28 460	0.50 335	0.37 188	0.22 178	0.47 341	0.39 415	0.91 416	0.59 284	0.57 284	0.71 307	0.65 377	0.56 407	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.17 474	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

PSMNet-ADL	0.50 426	0.28 460	0.43 260	0.49 510	0.31 469	0.70 478	0.38 397	0.94 432	0.81 402	0.62 300	0.80 357	0.91 500	0.62 447	0.76 450	0.68 509	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.20 467	0.22 466	0.22 465

rvit_stereo_0081_aga	0.32 209	0.29 474	0.50 335	0.43 403	0.29 428	0.36 241	0.32 291	0.46 130	0.42 193	0.40 217	0.44 196	0.41 227	0.34 255	0.43 154	0.31 258	0.23 504	0.17 474	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.15 270

ITSA-stereo	0.54 466	0.29 474	0.55 392	0.41 319	0.23 215	0.59 415	0.35 350	1.31 586	1.25 593	0.82 428	0.80 357	0.72 423	0.58 423	0.89 506	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.23 494	0.22 510	0.22 466	0.29 543

StereoVision	0.43 352	0.29 474	0.54 388	0.50 521	0.28 403	0.37 253	0.38 397	0.75 355	0.63 295	0.46 246	1.11 511	0.53 302	0.38 303	0.57 274	0.34 290	0.21 454	0.24 563	0.25 523	0.24 541	0.26 520	0.17 353

LL-Strereo	0.58 503	0.29 474	0.83 528	0.48 498	0.35 527	0.39 276	0.48 502	1.04 465	0.99 514	0.87 470	0.79 346	1.08 553	1.15 616	1.35 610	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.17 337	0.21 446

iinet-f	0.69 540	0.29 474	2.34 649	0.41 319	0.31 469	1.16 600	0.58 561	0.87 401	0.85 428	0.86 465	1.17 537	1.04 538	0.83 554	0.76 450	1.26 608	0.21 454	0.18 493	0.17 286	0.16 324	0.21 439	0.21 446

ssnet_v2	0.61 518	0.29 474	0.69 478	0.45 445	0.30 453	0.93 550	0.62 571	1.20 541	1.03 530	0.97 537	0.81 365	0.98 517	0.67 479	0.84 491	0.97 574	0.26 533	0.23 554	0.23 494	0.24 541	0.20 426	0.21 446

CRFU-Net	0.59 507	0.29 474	0.62 440	0.47 491	0.31 469	1.20 607	0.51 524	1.19 534	0.59 284	1.05 566	1.00 462	1.06 547	0.87 568	0.83 486	0.77 527	0.22 477	0.19 516	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.20 427

CSP-Net	0.57 490	0.29 474	0.55 392	0.42 359	0.29 428	1.20 607	0.49 515	1.29 581	0.75 359	0.98 540	0.97 446	0.88 486	0.69 490	0.85 494	0.66 501	0.27 544	0.18 493	0.17 286	0.17 383	0.18 373	0.19 395

pcwnet_v2	0.60 514	0.29 474	0.89 552	0.46 470	0.36 534	0.62 429	0.38 397	1.33 595	1.24 591	1.02 553	1.27 559	0.71 408	0.59 429	0.71 418	0.51 441	0.28 555	0.21 535	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.30 548

sCroCo_RVC	0.36 251	0.29 474	0.73 498	0.52 550	0.39 553	0.42 310	0.31 272	0.52 174	0.46 224	0.31 139	0.48 211	0.38 201	0.32 238	0.46 183	0.33 278	0.22 477	0.23 554	0.19 377	0.19 443	0.21 439	0.22 465

ADLNet	0.57 490	0.29 474	0.58 418	0.46 470	0.35 527	0.80 517	0.46 487	1.14 512	0.88 452	1.03 556	0.98 450	0.92 506	0.66 470	0.71 418	0.83 541	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.23 490

hitnet-ft	0.57 490	0.29 474	0.43 260	0.42 359	0.29 428	0.81 523	0.40 429	0.98 444	0.91 469	0.84 442	1.01 467	1.13 571	0.72 511	0.83 486	0.71 515	0.28 555	0.21 535	0.28 562	0.22 510	0.29 541	0.27 525

iResNetv2_ROB	0.55 475	0.29 474	0.86 542	0.39 245	0.25 293	0.67 470	0.37 379	1.21 544	1.02 526	1.02 553	1.10 507	0.89 491	0.79 543	0.74 430	0.43 386	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.11 141	0.19 408	0.16 306

MDST_ROB	0.97 595	0.29 474	1.02 574	0.64 617	0.43 576	2.64 660	0.82 621	1.68 648	1.18 582	2.89 671	1.82 623	0.97 514	0.75 527	1.83 642	0.89 549	0.26 533	0.22 544	0.32 588	0.28 580	0.26 520	0.26 515

DLCB_ROB	0.60 514	0.29 474	0.53 375	0.50 521	0.33 508	0.76 504	0.51 524	1.02 458	0.94 490	1.07 577	1.16 532	1.21 579	0.73 516	0.98 543	0.75 524	0.21 454	0.20 525	0.22 473	0.23 526	0.22 466	0.20 427

rvit_0105_4	0.42 338	0.30 489	0.77 512	0.52 550	0.29 428	0.41 299	0.44 477	0.57 208	0.75 359	0.45 238	0.48 211	0.56 313	0.49 377	0.58 279	0.37 321	0.28 555	0.26 581	0.25 523	0.22 510	0.24 499	0.19 395

test_sample7	0.54 466	0.30 489	0.55 392	0.37 188	0.28 403	0.63 435	0.47 495	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.27 544	0.22 544	0.27 551	0.26 566	0.27 530	0.26 515

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 532	0.30 489	1.20 591	0.42 359	0.31 469	1.00 566	0.58 561	1.16 519	1.07 548	1.01 549	1.25 551	1.08 553	0.75 527	1.18 580	1.03 583	0.20 437	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.22 466	0.22 465

NINENet	0.52 454	0.30 489	0.55 392	0.46 470	0.33 508	0.78 505	0.34 327	1.18 530	0.91 469	0.84 442	0.97 446	0.64 371	0.54 395	0.74 430	0.56 467	0.23 504	0.20 525	0.25 523	0.18 415	0.22 466	0.22 465

GEStereo_RVC	0.56 485	0.30 489	0.70 482	0.51 533	0.31 469	0.70 478	0.54 543	1.31 586	0.93 481	0.85 455	0.86 390	0.84 471	0.63 452	0.92 519	0.67 504	0.24 515	0.16 441	0.19 377	0.17 383	0.21 439	0.23 490

RAFT + AFF	0.54 466	0.30 489	0.84 535	0.51 533	0.32 495	0.63 435	0.57 554	1.05 472	0.95 494	0.80 421	0.87 397	0.85 473	0.57 419	0.87 498	0.51 441	0.18 375	0.21 535	0.23 494	0.22 510	0.19 408	0.19 395

HGLStereo	0.58 503	0.30 489	0.65 454	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.45 484	1.07 482	0.82 415	0.89 487	1.16 532	0.88 486	0.91 580	0.80 472	0.74 522	0.21 454	0.21 535	0.20 414	0.18 415	0.19 408	0.22 465

CFNet	0.53 461	0.30 489	0.53 375	0.42 359	0.28 403	0.73 491	0.35 350	1.21 544	1.01 521	0.74 386	1.07 498	0.85 473	0.60 435	0.83 486	0.58 480	0.19 415	0.15 414	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.17 353

SGM_RVC	1.04 603	0.30 489	0.47 298	0.41 319	0.23 215	1.73 641	0.77 612	1.63 643	1.30 606	2.39 664	1.99 632	2.64 656	1.78 652	2.22 657	1.40 615	0.28 555	0.27 588	0.27 551	0.25 554	0.25 510	0.25 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DFGA-Net	0.47 389	0.31 498	0.93 556	0.43 403	0.33 508	0.56 390	0.35 350	0.81 381	0.89 457	0.70 360	0.76 328	0.48 275	0.43 337	0.78 465	0.64 499	0.16 284	0.14 385	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.19 395

iResNet	0.52 454	0.31 498	0.86 542	0.44 430	0.22 178	0.66 461	0.47 495	0.92 425	1.02 526	0.89 487	1.12 513	0.69 403	0.55 399	0.86 496	0.60 483	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.17 353

pmcnn	1.27 630	0.31 498	1.14 587	0.41 319	0.23 215	0.97 558	0.71 593	1.23 556	1.32 608	1.83 646	2.34 643	11.25 695	0.89 576	1.04 561	0.96 569	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.15 242	0.16 306

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 99	0.32 501	0.25 7	0.52 550	0.20 124	0.29 136	0.22 95	0.44 110	0.38 151	0.27 92	0.25 61	0.24 79	0.29 192	0.46 183	0.23 93	0.14 154	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.14 186	0.11 59

DDVS	0.53 461	0.32 501	0.63 444	0.42 359	0.31 469	0.71 483	0.35 350	0.95 435	0.69 326	0.86 465	0.90 410	1.11 563	0.46 361	0.90 514	0.67 504	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.25 510	0.28 536

rvit_0105_5	0.44 359	0.32 501	0.79 516	0.51 533	0.29 428	0.44 326	0.43 469	0.62 239	0.76 366	0.51 262	0.52 239	0.61 352	0.53 388	0.58 279	0.38 336	0.28 555	0.25 571	0.25 523	0.24 541	0.22 466	0.20 427

fast-acv-ft	0.66 531	0.32 501	0.80 517	0.46 470	0.34 520	1.26 610	0.50 521	0.91 416	1.00 518	1.05 566	1.36 577	1.28 587	0.84 557	0.81 477	0.90 555	0.22 477	0.24 563	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.22 465

TRStereo	0.39 300	0.32 501	0.64 449	0.49 510	0.41 564	0.30 151	0.30 244	0.97 442	0.63 295	0.53 274	0.43 191	0.52 297	0.26 139	0.77 457	0.29 226	0.18 375	0.12 269	0.19 377	0.19 443	0.13 133	0.13 183

TestStereo	0.39 300	0.32 501	0.42 242	0.45 445	0.20 124	0.41 299	0.38 397	0.69 295	0.66 310	0.56 281	0.78 341	0.48 275	0.43 337	0.59 288	0.37 321	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.23 486	0.14 229

DMCA-RVC	0.54 466	0.32 501	0.83 528	0.51 533	0.32 495	0.59 415	0.38 397	0.89 410	0.70 330	0.95 521	0.88 401	0.90 494	0.69 490	0.75 438	0.63 496	0.23 504	0.18 493	0.31 582	0.24 541	0.27 530	0.21 446

NVstereo2D	0.62 524	0.32 501	0.82 524	0.50 521	0.44 582	0.88 540	0.48 502	1.12 502	1.17 578	0.67 339	0.90 410	0.90 494	0.69 490	1.02 557	0.69 511	0.33 590	0.16 441	0.29 571	0.20 467	0.43 608	0.46 623

LMCR-Stereo	0.55 475	0.33 509	0.57 414	0.60 602	0.30 453	0.80 517	0.36 364	1.30 584	0.79 382	0.90 495	1.04 484	0.57 319	0.64 460	0.87 498	0.73 521	0.20 437	0.15 414	0.19 377	0.14 261	0.25 510	0.18 382

stereogan	0.83 572	0.33 509	0.89 552	0.61 607	0.51 612	1.80 645	0.50 521	1.41 610	1.39 616	1.05 566	1.47 600	1.56 629	1.04 601	1.32 607	0.87 546	0.29 566	0.29 597	0.29 571	0.25 554	0.39 598	0.40 599

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 475	0.33 509	0.71 485	0.46 470	0.31 469	0.66 461	0.43 469	1.07 482	0.89 457	0.93 509	0.91 418	0.98 517	0.61 442	0.76 450	0.64 499	0.22 477	0.18 493	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.24 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.61 518	0.33 509	0.63 444	0.47 491	0.31 469	0.94 553	0.41 450	1.04 465	0.97 506	1.15 594	1.13 520	1.00 525	0.74 524	0.93 523	0.93 562	0.18 375	0.13 346	0.22 473	0.21 489	0.20 426	0.21 446
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.65 530	0.33 509	0.43 260	0.44 430	0.30 453	1.01 571	0.54 543	1.13 510	1.09 557	1.11 589	1.21 545	1.10 561	0.76 536	0.99 548	0.71 515	0.32 582	0.33 622	0.33 593	0.30 587	0.30 549	0.28 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.75 555	0.34 514	0.81 523	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.63 576	1.39 604	1.32 608	1.05 566	1.40 583	1.58 630	1.14 614	0.92 519	0.91 558	0.29 566	0.28 595	0.28 562	0.23 526	0.28 539	0.41 604

AdaStereo	0.52 454	0.34 514	0.53 375	0.49 510	0.25 293	0.71 483	0.36 364	1.24 557	0.91 469	0.77 402	0.98 450	0.75 437	0.50 380	0.71 418	0.51 441	0.27 544	0.13 346	0.28 562	0.18 415	0.23 486	0.18 382
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.
SGM-ForestM	4.73 683	0.34 514	1.05 577	0.46 470	0.28 403	10.26 689	3.48 692	4.52 686	5.16 685	8.68 696	7.48 693	18.87 706	10.80 694	11.26 697	10.01 691	0.32 582	0.34 626	0.32 588	0.32 600	0.29 541	0.30 548

DRN-Test	0.68 535	0.34 514	0.77 512	0.52 550	0.40 558	1.14 596	0.61 569	1.56 634	1.04 534	1.18 596	1.10 507	1.05 543	0.72 511	0.82 484	1.01 578	0.24 515	0.18 493	0.26 542	0.25 554	0.26 520	0.23 490

rvit_0105_3	0.48 399	0.35 518	0.85 541	0.56 585	0.31 469	0.48 346	0.48 502	0.65 260	0.81 402	0.66 330	0.59 269	0.66 390	0.56 407	0.66 373	0.41 376	0.30 573	0.27 588	0.29 571	0.28 580	0.21 439	0.21 446

Anonymous3	0.47 389	0.35 518	0.91 555	0.50 521	0.38 545	0.81 523	0.55 546	0.76 359	0.66 310	0.52 266	0.65 286	0.44 254	0.45 354	0.66 373	0.39 346	0.25 528	0.25 571	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.24 502

HCRNet	0.46 376	0.35 518	0.45 274	0.54 573	0.26 332	0.52 363	0.29 222	0.87 401	0.64 299	0.75 390	0.82 367	0.76 444	0.53 388	0.70 408	0.38 336	0.24 515	0.16 441	0.24 510	0.20 467	0.21 439	0.20 427

FADNet-RVC-Resample	0.58 503	0.35 518	1.34 610	0.50 521	0.34 520	0.73 491	0.43 469	1.09 491	0.96 501	0.83 436	0.87 397	0.76 444	0.66 470	0.77 457	0.52 446	0.19 415	0.18 493	0.26 542	0.27 573	0.28 539	0.29 543

BEATNet_4x	0.49 413	0.35 518	0.72 492	0.38 213	0.20 124	0.65 453	0.36 364	1.08 488	0.78 374	0.78 413	0.88 401	0.73 428	0.64 460	0.71 418	0.60 483	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.15 293	0.24 499	0.18 382

TDLM	0.59 507	0.35 518	0.57 414	0.53 561	0.32 495	0.67 470	0.72 599	1.09 491	1.03 530	0.84 442	1.11 511	0.84 471	0.71 500	0.96 534	0.61 489	0.28 555	0.18 493	0.26 542	0.22 510	0.27 530	0.21 446

CVANet_RVC	0.59 507	0.35 518	0.54 388	0.49 510	0.33 508	0.70 478	0.67 583	1.12 502	0.97 506	0.88 480	1.05 487	1.01 529	0.72 511	0.94 526	0.55 465	0.30 573	0.20 525	0.28 562	0.26 566	0.32 561	0.23 490

AANet_RVC	0.59 507	0.35 518	0.68 469	0.47 491	0.28 403	0.57 399	0.47 495	1.04 465	1.28 600	0.87 470	1.33 571	0.86 477	0.63 452	1.16 577	0.89 549	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.18 373	0.20 427

StereoDRNet	0.67 532	0.35 518	0.82 524	0.53 561	0.44 582	1.03 575	0.53 535	1.51 626	1.06 540	1.13 592	0.91 418	1.07 552	0.74 524	0.87 498	0.95 567	0.24 515	0.19 516	0.25 523	0.23 526	0.27 530	0.22 465

SACVNet	0.61 518	0.36 527	0.67 462	0.57 591	0.37 538	0.65 453	0.47 495	1.16 519	0.80 391	1.04 561	1.06 494	1.02 531	0.81 551	0.99 548	0.57 473	0.28 555	0.21 535	0.25 523	0.24 541	0.30 549	0.39 594

S-Stereo	0.76 558	0.36 527	1.10 582	0.57 591	0.46 597	0.83 529	0.59 564	1.31 586	1.62 638	0.98 540	1.41 585	1.11 563	0.93 584	0.85 494	1.07 593	0.27 544	0.31 610	0.28 562	0.25 554	0.33 566	0.50 632

ACV-stereo	0.63 527	0.37 529	1.03 575	0.44 430	0.31 469	1.27 611	0.41 450	0.78 369	0.84 422	0.65 323	0.76 328	2.07 646	1.00 594	0.84 491	0.68 509	0.22 477	0.17 474	0.19 377	0.18 415	0.22 466	0.23 490

DualNet (step1)	0.60 514	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.42 625	0.22 544	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

test_sample9	1.17 618	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	1.29 597	2.03 645	0.42 625	9.50 707	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

test_sample8	1.36 636	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.19 534	0.79 382	1.51 626	0.96 437	3.29 668	1.64 646	1.29 597	2.03 645	0.42 625	9.50 707	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

ADCP+	1.18 620	0.37 529	3.09 659	0.50 521	0.52 615	1.48 624	0.61 569	1.32 592	1.07 548	1.21 599	1.16 532	1.08 553	1.11 609	1.63 629	7.17 686	0.20 437	0.16 441	0.24 510	0.22 510	0.29 541	0.22 465

RYNet	0.76 558	0.37 529	0.74 502	0.54 573	0.67 639	1.35 615	0.68 586	1.28 576	1.21 590	1.10 586	0.90 410	1.31 591	0.94 587	1.01 554	1.30 610	0.22 477	0.16 441	0.27 551	0.23 526	0.43 608	0.45 619

DeepPruner_ROB	0.55 475	0.37 529	0.67 462	0.42 359	0.31 469	0.50 349	0.43 469	1.22 552	0.73 349	0.86 465	1.05 487	0.85 473	0.58 423	0.90 514	0.56 467	0.29 566	0.23 554	0.22 473	0.22 510	0.26 520	0.26 515

CBMV	0.68 535	0.37 529	0.50 335	0.43 403	0.26 332	1.00 566	0.71 593	1.17 528	1.16 575	1.24 607	1.29 564	1.06 547	0.86 565	0.98 543	0.75 524	0.29 566	0.30 602	0.34 595	0.30 587	0.26 520	0.27 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.48 399	0.38 537	0.74 502	0.54 573	0.46 597	0.43 315	0.35 350	0.85 394	0.68 319	0.56 281	0.73 311	0.59 345	0.47 366	0.64 351	0.47 417	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.26 566	0.32 561	0.26 515

GMStereo	0.40 316	0.38 537	0.61 435	0.41 319	0.27 376	0.47 341	0.35 350	0.62 239	1.04 534	0.57 284	0.54 250	0.38 201	0.36 284	0.56 262	0.41 376	0.20 437	0.13 346	0.16 238	0.17 383	0.24 499	0.20 427
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RP	0.80 564	0.38 537	0.73 498	0.67 623	0.59 628	0.82 526	0.57 554	1.21 544	1.28 600	1.03 556	1.68 615	1.45 614	1.49 638	1.08 566	0.90 555	0.36 608	0.31 610	0.37 606	0.30 587	0.36 585	0.36 584

GANet	0.74 551	0.38 537	0.63 444	0.54 573	0.35 527	1.01 571	0.95 635	1.15 516	0.95 494	1.09 582	2.00 633	1.14 573	0.92 582	1.29 597	0.75 524	0.25 528	0.27 588	0.27 551	0.23 526	0.32 561	0.24 502

XPNet_ROB	0.73 546	0.38 537	0.80 517	0.53 561	0.40 558	0.80 517	0.83 623	1.21 544	0.96 501	1.37 619	1.17 537	1.37 605	0.87 568	1.14 573	0.99 576	0.33 590	0.25 571	0.27 551	0.24 541	0.31 553	0.29 543

z-ln-s-r	0.70 541	0.39 542	1.51 622	0.40 288	0.27 376	0.58 405	0.62 571	0.87 401	1.09 557	0.84 442	1.44 593	0.91 500	0.87 568	1.20 584	2.07 647	0.16 284	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.21 439	0.17 353

SDNR	0.89 584	0.39 542	1.66 638	0.42 359	0.39 553	3.35 675	0.32 291	0.95 435	1.05 536	1.05 566	2.12 638	0.62 360	0.71 500	1.40 611	0.78 528	0.53 643	0.56 660	0.36 601	0.27 573	0.46 615	0.50 632

APVNet	0.73 546	0.39 542	1.01 571	0.58 597	0.45 588	1.16 600	0.68 586	1.47 621	0.87 441	0.84 442	1.15 527	1.04 538	0.84 557	1.14 573	1.18 603	0.27 544	0.28 595	0.32 588	0.31 596	0.29 541	0.32 561

GwcNet	0.73 546	0.39 542	1.37 612	0.53 561	0.43 576	1.10 587	0.52 530	1.27 570	1.19 584	1.05 566	1.41 585	1.06 547	0.86 565	0.98 543	1.01 578	0.26 533	0.24 563	0.24 510	0.23 526	0.23 486	0.28 536

FADNet_RVC	0.58 503	0.39 542	1.26 597	0.45 445	0.32 495	0.55 382	0.34 327	1.12 502	0.90 462	0.68 351	0.90 410	0.61 352	0.71 500	1.03 559	0.80 536	0.21 454	0.18 493	0.27 551	0.23 526	0.33 566	0.30 548

STTStereo	0.57 490	0.39 542	0.87 547	0.45 445	0.32 495	0.62 429	0.45 484	1.01 455	0.87 441	1.01 549	0.91 418	0.95 509	0.58 423	0.77 457	0.66 501	0.25 528	0.24 563	0.27 551	0.33 606	0.25 510	0.26 515

CBMV_ROB	0.62 524	0.39 542	0.41 226	0.41 319	0.28 403	0.86 537	0.28 203	1.06 478	1.02 526	0.95 521	1.33 571	0.81 467	0.84 557	0.94 526	0.56 467	0.37 612	0.37 632	0.43 621	0.40 623	0.33 566	0.32 561

WCMA_ROB	1.22 625	0.39 542	0.93 556	0.51 533	0.45 588	1.44 621	0.79 617	1.20 541	1.30 606	2.99 677	3.94 676	3.30 669	2.17 664	1.42 615	1.31 611	0.46 631	0.35 629	0.35 596	0.37 615	0.41 602	0.42 607

PSMNet_ROB	0.67 532	0.39 542	0.76 509	0.57 591	0.43 576	1.00 566	0.85 627	1.25 563	0.93 481	0.82 428	1.04 484	1.08 553	0.64 460	0.89 506	1.02 582	0.29 566	0.21 535	0.31 582	0.31 596	0.27 530	0.25 511

YMNet	0.68 535	0.40 551	1.01 571	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 599	1.31 567	1.11 563	0.73 516	0.89 506	0.96 569	0.27 544	0.31 610	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

YMNet_1	0.68 535	0.40 551	1.01 571	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 599	1.31 567	1.11 563	0.73 516	0.89 506	0.96 569	0.27 544	0.31 610	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

dd	0.44 359	0.40 551	0.62 440	0.44 430	0.26 332	0.51 355	0.38 397	0.72 327	1.07 548	0.60 291	0.66 291	0.43 247	0.40 324	0.68 392	0.53 457	0.24 515	0.15 414	0.21 458	0.16 324	0.24 499	0.19 395

edge stereo	0.79 563	0.40 551	0.82 524	0.52 550	0.44 582	0.83 529	0.58 561	1.34 597	1.08 552	1.30 615	1.38 581	1.79 636	1.13 613	1.15 576	0.92 560	0.34 599	0.32 617	0.42 620	0.28 580	0.33 566	0.39 594

Nwc_Net	0.82 567	0.40 551	0.86 542	0.62 611	0.56 622	1.04 577	0.57 554	1.72 650	1.08 552	0.93 509	1.88 627	1.44 613	1.24 621	1.19 581	0.94 564	0.31 577	0.25 571	0.36 601	0.39 620	0.31 553	0.31 557

NOSS_ROB	0.59 507	0.40 551	0.42 242	0.45 445	0.31 469	0.79 511	0.53 535	1.09 491	1.12 560	0.69 355	0.92 424	0.77 450	0.63 452	0.81 477	0.52 446	0.39 618	0.38 633	0.44 623	0.42 633	0.38 594	0.36 584

TCMNet	0.68 535	0.41 557	1.08 579	0.60 602	0.61 633	0.97 558	0.55 546	1.11 497	0.93 481	0.87 470	1.14 524	0.89 491	0.65 468	0.92 519	1.06 590	0.26 533	0.26 581	0.31 582	0.28 580	0.33 566	0.30 548

sAnonymous2	0.42 338	0.41 557	0.96 563	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 612

CroCo_RVC	0.42 338	0.41 557	0.96 563	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 612

SuperB	1.00 600	0.41 557	4.03 668	0.45 445	0.32 495	0.99 565	0.49 515	1.09 491	2.09 656	1.10 586	1.10 507	0.74 432	0.83 554	1.13 571	1.75 633	0.20 437	0.15 414	0.17 286	0.15 293	2.50 685	0.27 525

AF-Net	0.85 579	0.41 557	0.87 547	0.66 621	0.54 620	0.96 557	0.52 530	1.66 646	1.37 613	1.03 556	2.04 636	1.46 615	1.36 627	1.19 581	1.05 589	0.34 599	0.24 563	0.39 612	0.28 580	0.31 553	0.26 515

rvit_105_1	0.56 485	0.42 562	0.84 535	0.59 600	0.37 538	0.59 415	0.68 586	0.73 339	0.97 506	0.82 428	0.69 302	0.75 437	0.63 452	0.80 472	0.56 467	0.34 599	0.29 597	0.31 582	0.34 609	0.23 486	0.23 490

Wz-Net-MNSev	0.81 566	0.42 562	1.64 635	0.51 533	0.41 564	1.46 622	0.95 635	1.24 557	1.26 598	1.31 616	1.25 551	1.17 576	0.83 554	1.21 587	1.06 590	0.22 477	0.19 516	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.26 515

ADCL	1.10 610	0.42 562	1.57 628	0.51 533	0.41 564	1.71 640	0.92 631	1.36 602	1.45 623	1.33 617	1.56 608	1.22 582	1.26 623	1.45 619	5.27 681	0.22 477	0.19 516	0.25 523	0.25 554	0.29 541	0.29 543

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 217	0.43 565	2.39 651	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.21 70	0.45 118	0.31 92	0.22 41	0.26 75	0.21 41	0.25 118	0.30 28	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

NCC-stereo	0.82 567	0.43 565	0.87 547	0.63 614	0.68 641	0.88 540	0.72 599	1.60 641	1.12 560	0.95 521	1.41 585	1.37 605	1.37 629	1.26 593	0.94 564	0.32 582	0.30 602	0.37 606	0.49 646	0.34 574	0.35 578

Abc-Net	0.82 567	0.43 565	0.87 547	0.63 614	0.68 641	0.88 540	0.72 599	1.60 641	1.12 560	0.95 521	1.41 585	1.37 605	1.37 629	1.26 593	0.94 564	0.32 582	0.30 602	0.37 606	0.49 646	0.34 574	0.35 578
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSAF-DinoV2	1.18 620	0.44 568	3.00 657	0.56 585	0.30 453	0.91 546	0.74 606	1.58 637	1.25 593	1.06 575	1.41 585	2.98 661	1.57 640	3.25 672	3.12 666	0.22 477	0.14 385	0.20 414	0.22 510	0.33 566	0.34 574

DPSNet	1.08 609	0.44 568	2.64 653	0.54 573	0.42 573	1.59 631	1.25 656	2.39 667	1.50 628	1.13 592	1.12 513	1.51 623	2.19 665	1.44 618	1.51 625	0.35 605	0.25 571	0.25 523	0.21 489	0.49 623	0.39 594

Anonymous_2	0.84 574	0.45 570	0.66 457	0.41 319	0.45 588	0.82 526	0.53 535	0.81 381	0.81 402	0.73 379	0.61 276	0.91 500	0.76 536	0.77 457	0.61 489	0.51 641	0.55 658	0.54 641	4.92 700	0.54 633	0.42 607

FINET	0.75 555	0.45 570	1.38 613	0.48 498	0.46 597	0.98 563	1.00 640	1.22 552	1.69 643	0.91 504	1.25 551	0.74 432	0.74 524	1.09 567	0.82 540	0.37 612	0.31 610	0.27 551	0.24 541	0.35 579	0.34 574

NCCL2	0.74 551	0.45 570	0.77 512	0.65 619	0.45 588	0.97 558	1.16 650	1.16 519	1.02 526	1.00 546	0.98 450	1.48 619	0.88 573	0.99 548	0.89 549	0.31 577	0.27 588	0.39 612	0.39 620	0.33 566	0.34 574

SANet	1.15 615	0.45 570	1.40 616	0.50 521	0.32 495	1.54 630	1.21 653	1.49 622	3.35 677	1.61 631	2.41 646	2.32 653	1.80 653	1.57 626	1.27 609	0.28 555	0.25 571	0.26 542	0.24 541	0.36 585	0.32 561

MeshStereo	1.38 637	0.45 570	0.58 418	0.45 445	0.35 527	1.63 634	0.60 567	2.07 660	1.43 621	4.49 686	3.32 668	4.67 677	2.08 661	2.08 651	1.32 612	0.36 608	0.36 631	0.37 606	0.32 600	0.32 561	0.34 574
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
w-ln-seven-2	0.83 572	0.46 575	2.93 655	0.54 573	0.39 553	0.93 550	0.63 576	1.16 519	1.18 582	1.25 609	1.32 569	1.09 559	1.05 603	1.23 588	1.07 593	0.21 454	0.20 525	0.23 494	0.22 510	0.26 520	0.24 502

GMStereo_Zeroshot	0.51 440	0.46 575	0.80 517	0.50 521	0.28 403	0.57 399	0.30 244	0.75 355	0.79 382	0.88 480	0.94 429	0.90 494	0.37 294	0.77 457	0.46 406	0.27 544	0.14 385	0.26 542	0.15 293	0.39 598	0.19 395

ADCRef	0.84 574	0.46 575	1.60 632	0.52 550	0.45 588	1.08 585	0.52 530	1.13 510	1.03 530	1.22 603	1.43 592	0.87 483	0.93 584	0.91 517	3.35 668	0.19 415	0.16 441	0.23 494	0.23 526	0.23 486	0.22 465

PA-Net	0.70 541	0.46 575	0.96 563	0.51 533	0.53 617	0.94 553	0.73 604	1.14 512	1.15 573	0.83 436	0.90 410	0.88 486	0.76 536	1.19 581	0.96 569	0.25 528	0.41 643	0.29 571	0.44 634	0.27 530	0.39 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.60 514	0.46 575	0.68 469	0.43 403	0.34 520	0.66 461	0.57 554	1.05 472	0.91 469	0.80 421	1.28 560	0.72 423	0.67 479	0.89 506	0.61 489	0.32 582	0.26 581	0.40 615	0.27 573	0.35 579	0.29 543

NaN_ROB	0.73 546	0.46 575	0.89 552	0.52 550	0.34 520	0.98 563	1.11 645	1.28 576	1.20 587	1.27 613	0.96 437	1.08 553	0.79 543	1.34 609	0.78 528	0.24 515	0.30 602	0.23 494	0.24 541	0.23 486	0.26 515

LALA_ROB	0.76 558	0.46 575	0.86 542	0.55 581	0.41 564	1.00 566	0.93 634	1.25 563	1.13 566	1.23 605	1.15 527	1.55 627	0.80 548	1.11 570	0.96 569	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.30 587	0.35 579	0.32 561

HBP-ISP	0.61 518	0.47 582	0.45 274	0.46 470	0.33 508	0.79 511	0.29 222	1.15 516	1.05 536	0.85 455	1.18 541	0.67 397	0.71 500	0.92 519	0.57 473	0.37 612	0.38 633	0.47 628	0.41 628	0.39 598	0.32 561

DANet	0.74 551	0.47 582	0.98 569	0.60 602	0.41 564	0.92 549	0.41 450	1.02 458	0.87 441	1.22 603	1.22 547	1.33 598	0.88 573	1.26 593	1.37 614	0.27 544	0.24 563	0.31 582	0.25 554	0.37 591	0.36 584
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 591	0.48 584	1.13 585	0.67 623	0.49 605	2.07 652	0.63 576	1.02 458	0.90 462	1.77 643	2.62 655	1.28 587	1.60 642	1.09 567	1.06 590	0.37 612	0.30 602	0.35 596	0.25 554	0.46 615	0.45 619

PDISCO_ROB	0.96 593	0.51 585	1.13 585	1.03 654	1.00 658	1.81 646	0.77 612	1.72 650	1.60 636	1.09 582	1.19 542	1.34 601	0.80 548	1.62 628	1.01 578	0.58 649	0.22 544	0.45 624	0.40 623	0.50 625	0.41 604

MSMD_ROB	1.25 628	0.51 585	0.64 449	0.60 602	0.50 610	1.66 636	0.67 583	1.26 565	1.26 598	2.64 668	3.82 673	3.06 664	3.20 679	1.45 619	0.91 558	0.46 631	0.41 643	0.49 636	0.51 650	0.47 618	0.45 619

w-ln-seven	1.02 602	0.52 587	2.86 654	0.55 581	0.51 612	1.37 616	0.75 609	1.72 650	1.84 649	1.54 629	1.52 605	1.27 586	0.95 589	1.30 603	2.07 647	0.24 515	0.22 544	0.25 523	0.25 554	0.31 553	0.28 536

CSAN	0.88 583	0.52 587	0.93 556	0.61 607	0.42 573	1.19 606	1.11 645	1.27 570	1.48 627	1.37 619	1.44 593	1.37 605	1.30 624	1.46 621	1.01 578	0.39 618	0.31 610	0.36 601	0.37 615	0.35 579	0.36 584

ETE_ROB	0.73 546	0.52 587	0.93 556	0.57 591	0.37 538	0.80 517	0.86 628	1.19 534	0.95 494	1.20 598	1.22 547	1.39 611	0.86 565	1.07 563	0.88 547	0.27 544	0.21 535	0.31 582	0.27 573	0.34 574	0.35 578

FC-DCNN v2	1.74 650	0.53 590	0.68 469	0.62 611	0.49 605	1.67 637	0.71 593	1.85 656	1.57 632	4.84 690	5.01 687	6.42 689	3.92 682	2.24 658	1.43 618	0.47 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 619	0.47 625

dad	0.61 518	0.53 590	0.72 492	0.44 430	0.31 469	0.64 445	0.37 379	0.85 394	1.28 600	1.05 566	1.17 537	1.18 577	0.61 442	0.70 408	0.54 463	0.36 608	0.23 554	0.37 606	0.21 489	0.31 553	0.23 490

XX-TBD	0.32 209	0.53 590	0.26 24	0.53 561	0.21 152	0.38 260	0.24 123	0.41 87	0.77 369	0.55 278	0.70 305	0.31 145	0.26 139	0.33 66	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.11 59

psmorigin	0.84 574	0.53 590	2.21 647	0.50 521	0.41 564	0.86 537	0.57 554	1.08 488	0.90 462	1.50 625	1.42 590	1.50 621	1.09 607	1.29 597	1.03 583	0.32 582	0.33 622	0.27 551	0.27 573	0.34 574	0.45 619

FADNet	0.63 527	0.53 590	1.20 591	0.46 470	0.44 582	0.66 461	0.41 450	1.24 557	1.07 548	0.70 360	0.84 377	0.98 517	0.65 468	0.87 498	0.54 463	0.29 566	0.30 602	0.27 551	0.30 587	0.48 619	0.36 584

ADCPNet	1.11 613	0.53 590	3.26 663	0.55 581	0.44 582	1.47 623	0.83 623	1.21 544	1.17 578	1.26 612	1.42 590	1.67 633	1.12 611	1.48 622	3.86 675	0.30 573	0.29 597	0.30 581	0.32 600	0.37 591	0.37 590

FC-DCNN	1.67 649	0.53 590	0.68 469	0.62 611	0.49 605	1.62 633	0.71 593	1.77 654	1.55 630	4.73 689	4.66 685	5.82 685	3.94 683	2.13 653	1.42 616	0.47 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 619	0.47 625

Wz-Net-LNSev	0.75 555	0.54 597	1.59 629	0.51 533	0.41 564	1.16 600	0.79 617	1.27 570	1.13 566	1.04 561	1.14 524	1.11 563	0.94 587	0.93 523	1.00 577	0.24 515	0.22 544	0.21 458	0.19 443	0.26 520	0.27 525

SHD	0.98 597	0.54 597	1.30 606	0.63 614	0.50 610	1.14 596	0.50 521	1.80 655	2.20 657	1.66 637	1.39 582	1.47 617	1.21 618	1.40 611	1.80 634	0.32 582	0.27 588	0.32 588	0.34 609	0.41 602	0.44 617

RTSC	0.93 586	0.54 597	1.59 629	0.56 585	0.40 558	1.17 604	0.55 546	1.44 617	1.82 648	1.53 628	1.26 555	1.15 574	0.82 552	1.70 635	2.44 655	0.26 533	0.20 525	0.23 494	0.24 541	0.31 553	0.32 561

MANE	4.73 683	0.54 597	0.77 512	0.69 630	0.60 631	10.35 690	1.67 674	8.68 694	12.66 696	6.90 695	9.43 696	11.59 696	10.59 693	8.26 694	8.41 687	0.51 641	0.45 651	0.48 633	1.02 675	0.50 625	0.50 632

FBW_ROB	0.94 590	0.54 597	1.03 575	0.56 585	0.42 573	1.16 600	0.76 611	1.56 634	1.41 617	1.38 621	1.33 571	1.47 617	1.07 605	2.94 671	1.14 601	0.26 533	0.32 617	0.45 624	0.30 587	0.34 574	0.30 548

PWCDC_ROB	0.93 586	0.54 597	0.97 568	0.78 642	0.41 564	1.03 575	0.42 461	1.39 604	2.34 663	1.04 561	3.73 672	0.80 464	1.12 611	1.29 597	1.04 587	0.37 612	0.22 544	0.24 510	0.20 467	0.36 585	0.31 557

Syn2CoEx	0.74 551	0.55 603	1.17 590	0.66 621	0.45 588	0.89 543	0.56 551	1.54 629	1.15 573	0.95 521	1.35 576	1.03 533	1.03 599	0.96 534	0.89 549	0.31 577	0.27 588	0.29 571	0.24 541	0.23 486	0.27 525

DeepPrunerF	0.93 586	0.55 603	3.88 665	0.70 633	0.81 647	0.72 487	0.74 606	1.28 576	1.97 652	0.95 521	1.02 471	0.87 483	0.85 561	1.16 577	1.07 593	0.35 605	0.29 597	0.43 621	0.40 623	0.31 553	0.33 570

z-mn7	1.07 606	0.56 605	2.36 650	0.54 573	0.37 538	1.74 643	0.71 593	1.28 576	2.32 660	1.00 546	2.56 651	1.43 612	1.01 596	2.34 662	1.74 632	0.23 504	0.20 525	0.21 458	0.20 467	0.27 530	0.27 525

FADNet-RVC	0.62 524	0.56 605	1.29 602	0.47 491	0.39 553	0.63 435	0.40 429	1.16 519	0.91 469	0.71 370	0.86 390	1.04 538	0.55 399	0.99 548	0.78 528	0.27 544	0.26 581	0.28 562	0.29 586	0.32 561	0.31 557

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 182	0.57 607	1.38 613	0.32 58	0.20 124	0.21 30	0.21 70	0.47 145	0.29 70	0.23 47	0.32 133	0.25 92	0.24 110	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

FCDSN-DC	1.43 641	0.57 607	0.69 478	0.74 638	0.59 628	1.42 620	0.65 582	1.40 608	1.41 617	3.31 681	4.42 683	4.57 676	3.01 677	1.70 635	1.19 605	0.46 631	0.42 645	0.48 633	0.47 639	0.51 628	0.51 636
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.22 625	0.57 607	3.17 662	0.54 573	0.44 582	1.07 583	0.77 612	1.31 586	1.13 566	2.14 657	1.48 601	1.49 620	1.47 636	1.65 631	5.30 682	0.26 533	0.24 563	0.29 571	0.32 600	0.38 594	0.36 584

PWC_ROB	0.92 585	0.57 607	1.64 635	0.53 561	0.33 508	0.93 550	0.39 415	1.42 615	1.51 629	1.66 637	2.57 652	1.18 577	1.11 609	1.50 623	1.54 626	0.26 533	0.18 493	0.28 562	0.20 467	0.30 549	0.32 561

DGSMNet	0.80 564	0.58 611	1.42 618	0.61 607	0.65 636	0.94 553	0.75 609	1.35 598	1.16 575	0.88 480	1.26 555	1.00 525	0.75 527	1.07 563	0.89 549	0.36 608	0.31 610	0.41 619	0.40 623	0.60 641	0.59 644

aanetorigin	0.85 579	0.58 611	1.98 643	0.50 521	0.40 558	0.66 461	0.70 591	0.72 327	1.01 521	2.44 666	2.00 633	1.32 593	1.25 622	0.96 534	1.16 602	0.20 437	0.19 516	0.20 414	0.20 467	0.27 530	0.33 570

ccnet	0.84 574	0.59 613	0.86 542	0.56 585	0.60 631	1.11 592	0.72 599	1.44 617	0.97 506	1.15 594	1.44 593	1.28 587	0.95 589	1.01 554	1.33 613	0.49 638	0.43 648	0.50 638	0.47 639	0.52 631	0.48 628

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 604	0.61 614	1.82 640	0.69 630	0.51 612	2.62 659	1.69 675	1.28 576	1.44 622	1.39 622	1.56 608	1.34 601	0.91 580	1.68 633	0.95 567	0.38 617	0.39 638	0.46 627	0.61 657	0.41 602	0.43 612

RGC	0.82 567	0.62 615	0.80 517	0.67 623	0.66 638	0.91 546	0.59 564	1.35 598	1.09 557	1.12 591	1.46 598	1.50 621	1.09 607	1.28 596	0.97 574	0.34 599	0.30 602	0.48 633	0.40 623	0.38 594	0.38 593

MFN_U_SF_RVC	1.14 614	0.63 616	2.33 648	0.69 630	0.46 597	2.04 651	0.70 591	1.90 657	1.37 613	1.62 632	1.56 608	1.94 642	1.36 627	1.73 637	1.90 637	0.41 623	0.38 633	0.45 624	0.48 643	0.45 612	0.47 625

WZ-Net	1.29 632	0.64 617	5.42 675	0.64 617	0.52 615	1.37 616	1.29 658	1.41 610	1.77 646	1.56 630	1.69 617	1.74 634	1.41 631	2.50 666	2.16 652	0.28 555	0.21 535	0.23 494	0.25 554	0.39 598	0.41 604

ELAS_RVC	1.76 652	0.64 617	1.20 591	0.74 638	0.59 628	2.18 654	2.53 688	2.10 662	2.85 672	3.46 682	3.41 671	3.12 665	4.11 684	2.69 669	2.53 660	0.54 646	0.47 654	0.51 640	0.48 643	0.55 635	0.55 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 653	0.64 617	1.10 582	0.72 636	0.58 627	3.37 676	1.76 677	2.54 669	2.57 666	3.77 684	3.96 677	2.83 660	3.44 680	2.34 662	2.73 662	0.53 643	0.47 654	0.50 638	0.48 643	0.55 635	0.55 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	2.42 667	0.66 620	2.95 656	0.89 646	1.12 665	1.75 644	6.75 694	1.53 627	1.63 640	1.28 614	8.81 695	0.99 522	10.14 690	1.68 633	3.37 669	0.44 629	0.34 626	0.64 647	0.68 660	1.21 662	1.60 680

SAMSARA	1.15 615	0.69 621	1.44 620	1.09 656	0.93 650	2.10 653	1.87 682	1.64 644	1.47 626	1.64 634	1.21 545	2.06 645	1.14 614	1.61 627	1.50 624	0.39 618	0.45 651	0.36 601	0.38 618	0.50 625	0.51 636

PVD	1.34 635	0.70 622	1.42 618	0.78 642	0.65 636	1.68 638	0.91 629	2.12 663	3.01 673	2.25 659	2.35 645	1.90 640	1.99 659	1.98 647	2.14 650	0.40 622	0.38 633	0.49 636	0.37 615	0.51 628	0.67 647

XQC	0.97 595	0.70 622	1.54 626	0.70 633	0.55 621	1.48 624	0.81 619	1.41 610	1.57 632	1.21 599	1.12 513	1.33 598	1.04 601	1.55 625	2.00 643	0.39 618	0.25 571	0.37 606	0.32 600	0.55 635	0.49 629

ADCS	1.60 646	0.70 622	4.02 667	0.61 607	0.53 617	1.31 612	1.11 645	1.71 649	1.86 651	1.97 652	1.68 615	1.51 623	1.46 634	2.07 650	9.20 689	0.34 599	0.32 617	0.33 593	0.36 613	0.45 612	0.46 623

PASM	0.96 593	0.71 625	2.05 645	0.72 636	0.72 645	0.84 534	0.92 631	1.14 512	1.34 611	1.25 609	1.22 547	1.34 601	1.07 605	1.31 605	1.11 597	0.53 643	0.57 661	0.59 645	0.67 658	0.56 640	0.57 643

AnyNet_C32	1.27 630	0.72 626	3.33 664	0.59 600	0.56 622	1.51 628	1.53 668	1.27 570	1.28 600	1.52 627	1.48 601	1.38 609	1.23 620	1.64 630	5.26 680	0.30 573	0.29 597	0.29 571	0.34 609	0.38 594	0.44 617

zh-mn7	1.21 624	0.75 627	5.81 676	0.52 550	0.39 553	1.18 605	0.63 576	1.21 544	1.79 647	1.81 644	2.33 641	1.16 575	1.01 596	2.20 656	2.00 643	0.25 528	0.22 544	0.22 473	0.22 510	0.25 510	0.30 548

SQANet	0.87 582	0.76 628	0.76 509	1.16 658	0.99 657	1.10 587	0.51 524	1.12 502	0.85 428	0.93 509	1.05 487	1.03 533	0.76 536	1.07 563	0.70 512	0.79 654	0.25 571	1.04 661	0.36 613	1.56 665	0.70 648

DStereoO	1.07 606	0.77 629	0.87 547	0.67 623	0.49 605	0.91 546	1.30 659	1.15 516	1.41 617	1.24 607	1.33 571	1.06 547	2.39 669	1.32 607	1.11 597	2.03 679	0.38 633	0.77 653	0.31 596	1.55 664	0.43 612

GASNet	0.70 541	0.77 629	1.16 589	0.71 635	0.49 605	0.62 429	0.48 502	1.12 502	1.05 536	0.98 540	0.84 377	0.94 508	0.82 552	1.41 614	0.85 544	0.33 590	0.22 544	0.29 571	0.28 580	0.44 611	0.26 515

GANetREF_RVC	0.82 567	0.77 629	0.95 562	0.68 627	0.43 576	1.15 598	1.06 643	1.19 534	1.20 587	1.03 556	1.02 471	1.10 561	0.89 576	1.20 584	0.78 528	0.49 638	0.39 638	0.58 644	0.39 620	0.69 643	0.49 629
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
PSMNet-RUCA	0.78 562	0.78 632	1.23 594	1.01 651	0.91 648	0.68 475	0.53 535	1.16 519	1.06 540	0.79 418	1.10 507	0.82 469	0.72 511	0.94 526	0.70 512	0.55 647	0.27 588	0.76 652	0.46 635	0.70 645	0.49 629

Wz-Net-SNSev	0.99 599	0.80 633	3.00 657	0.57 591	0.46 597	0.94 553	1.22 655	1.40 608	1.28 600	1.04 561	1.33 571	1.46 615	0.90 579	2.06 649	1.65 630	0.26 533	0.24 563	0.25 523	0.26 566	0.33 566	0.30 548

UDGNet	0.50 426	0.82 634	0.56 405	0.51 533	0.32 495	0.41 299	0.34 327	0.71 316	0.93 481	0.65 323	0.60 272	0.58 335	0.44 347	0.65 361	0.43 386	0.33 590	0.15 414	0.67 649	0.20 467	0.49 623	0.23 490

Consistency-Raft	1.01 601	0.82 634	1.27 600	0.85 645	0.97 654	0.81 523	0.83 623	1.35 598	1.61 637	1.06 575	1.66 614	1.11 563	0.93 584	0.93 523	1.11 597	0.65 651	0.75 670	0.79 654	0.91 671	1.09 660	0.79 652

EDNetEfficient	1.47 643	0.82 634	6.28 678	0.48 498	0.40 558	0.73 491	0.83 623	0.95 435	2.77 670	3.48 683	1.95 630	1.64 632	2.12 662	1.42 615	3.84 674	0.21 454	0.19 516	0.21 458	0.21 489	0.43 608	0.42 607

LSM	4.83 685	0.83 637	11.23 685	0.76 641	56.73 716	1.10 587	1.18 651	1.35 598	1.70 644	2.13 654	2.34 643	1.34 601	1.19 617	1.52 624	1.23 607	0.34 599	0.50 656	0.39 612	0.47 639	0.51 628	9.82 698

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 544	0.84 638	0.80 517	0.55 581	0.38 545	1.38 618	0.57 554	1.07 482	0.81 402	0.90 495	0.94 429	0.95 509	0.54 395	1.01 554	0.61 489	0.41 623	0.30 602	0.57 643	0.31 596	0.86 650	0.39 594

StereoAnything_RVC	0.22 47	0.85 639	0.41 226	0.28 3	0.16 12	0.23 45	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 77	0.32 52	0.19 5	0.16 284	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.16 305	0.10 6

zh-sn7	1.20 623	0.86 640	4.54 671	0.58 597	0.43 576	1.10 587	0.92 631	1.24 557	1.34 611	1.45 624	2.00 633	1.26 584	1.62 643	2.13 653	2.79 663	0.26 533	0.26 581	0.26 542	0.27 573	0.35 579	0.33 570

AnonymousM	0.42 338	0.86 640	0.31 77	0.35 120	0.23 215	0.30 151	0.37 379	0.56 203	0.44 211	0.72 372	0.50 220	0.47 271	0.29 192	0.42 146	0.35 299	0.16 284	0.12 269	1.51 666	0.32 600	0.12 85	0.11 59

anonymity	0.98 597	0.89 642	1.06 578	0.93 649	1.04 662	0.97 558	0.82 621	1.33 595	0.93 481	1.08 578	0.98 450	1.02 531	0.95 589	1.02 557	0.93 562	0.96 660	0.96 684	0.90 658	0.91 671	0.92 652	0.95 657

DStereoFS	2.16 664	0.91 643	1.29 602	0.84 644	0.72 645	3.56 677	0.95 635	2.01 658	2.03 655	1.65 636	2.06 637	2.73 657	13.30 696	4.76 684	1.95 638	0.47 634	0.33 622	0.84 657	0.49 646	0.95 655	1.42 676

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 637	0.91 643	2.11 646	0.89 646	0.57 626	4.27 682	1.79 679	1.55 630	2.00 654	1.64 634	1.85 626	1.83 637	1.44 633	1.89 645	1.49 623	0.49 638	0.40 641	0.56 642	0.58 654	0.75 647	0.52 638

SPS-STEREO	1.29 632	0.94 645	1.10 582	1.05 655	1.03 660	1.48 624	0.91 629	1.57 636	1.24 591	2.13 654	1.90 628	1.94 642	1.46 634	1.77 638	1.64 629	0.97 661	0.94 683	0.90 658	0.89 670	0.96 656	0.97 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.10 610	0.96 646	0.96 563	1.37 664	1.06 663	1.65 635	0.72 599	1.46 620	1.19 584	1.10 586	1.32 569	1.32 593	0.95 589	1.29 597	0.81 539	0.89 659	0.46 653	1.24 664	0.50 649	1.86 668	0.89 654

NVStereoNet_ROB	1.31 634	0.96 646	1.33 609	0.90 648	0.92 649	1.15 598	1.05 642	1.49 622	1.62 638	1.63 633	2.51 649	2.31 651	1.62 643	2.16 655	1.42 616	0.81 656	0.73 666	0.79 654	1.02 675	0.73 646	0.97 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.17 618	0.99 648	1.31 607	1.02 653	0.95 652	1.32 613	1.32 660	1.44 617	1.58 634	1.72 642	1.70 618	1.21 579	1.57 640	1.16 577	1.04 587	0.88 658	0.76 672	0.79 654	0.75 663	0.90 651	0.94 655

SGM+DAISY	1.52 644	0.99 648	1.61 633	1.01 651	1.02 659	1.86 648	1.19 652	1.49 622	1.38 615	2.96 675	3.00 662	2.79 659	1.94 655	1.88 643	1.62 628	0.98 663	0.97 685	0.91 660	0.91 671	0.94 654	0.99 661

Ntro	1.15 615	1.00 650	1.00 570	1.49 665	1.20 666	1.69 639	0.81 619	1.39 604	1.25 593	1.01 549	1.28 560	1.31 591	1.00 594	1.31 605	0.89 549	1.10 667	0.43 648	1.36 665	0.51 650	1.95 671	0.99 661

CC-Net-ROB	0.84 574	1.01 651	0.93 556	0.60 602	0.45 588	1.25 609	0.71 593	1.20 541	1.05 536	0.84 442	1.24 550	0.90 494	0.78 542	1.14 573	0.70 512	0.48 637	0.34 626	1.71 669	0.38 618	0.78 648	0.40 599

AANet	1.18 620	1.03 652	3.09 659	0.46 470	0.40 558	1.00 566	0.56 551	1.29 581	2.47 665	2.36 662	2.42 647	2.21 648	1.62 643	1.20 584	1.55 627	0.33 590	0.25 571	0.28 562	0.25 554	0.37 591	0.37 590

UDG	0.93 586	1.03 652	0.75 505	1.00 650	0.97 654	1.02 573	0.57 554	1.18 530	1.01 521	0.93 509	1.02 471	1.32 593	1.03 599	0.88 504	0.92 560	0.55 647	0.33 622	1.82 671	0.41 628	1.20 661	0.74 650

RTS	2.03 657	1.03 652	11.50 686	0.68 627	0.63 634	2.71 661	1.56 670	1.55 630	2.32 660	1.93 649	2.57 652	1.32 593	1.32 625	5.20 685	4.30 676	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

RTSA	2.03 657	1.03 652	11.50 686	0.68 627	0.63 634	2.71 661	1.56 670	1.55 630	2.32 660	1.93 649	2.57 652	1.32 593	1.32 625	5.20 685	4.30 676	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

light-stereo	4.16 679	1.10 656	14.81 690	10.11 698	7.60 695	3.03 672	0.68 586	3.75 683	2.81 671	5.31 692	5.96 692	9.76 694	1.47 636	7.39 693	1.47 622	1.22 668	1.45 691	0.66 648	0.78 665	1.84 667	2.07 685

AnyNet_C01	1.63 647	1.16 657	7.38 680	0.65 619	0.56 622	2.25 655	1.53 668	1.53 627	1.46 625	1.71 641	1.95 630	1.83 637	1.41 631	2.48 664	4.42 678	0.33 590	0.32 617	0.32 588	0.34 609	0.45 612	0.50 632

EDNetEfficientorigin	9.96 693	1.17 658	175.17 723	0.49 510	0.37 538	1.13 595	0.74 606	1.27 570	2.70 669	3.16 680	2.49 648	2.28 650	2.15 663	1.88 643	2.27 654	0.21 454	0.19 516	0.25 523	0.20 467	0.54 633	0.53 640

WAO-7	1.96 654	1.24 659	1.52 623	1.28 662	1.06 663	2.92 670	1.64 673	3.32 676	3.05 675	2.28 660	3.32 668	3.19 667	2.38 668	3.39 674	2.49 659	1.02 664	0.92 679	1.06 662	1.04 677	1.05 658	0.99 661

Wz-Net-TNSev	1.23 627	1.24 659	5.25 674	0.51 533	0.43 576	1.49 627	1.09 644	1.58 637	1.42 620	1.25 609	1.26 555	1.58 630	1.52 639	1.97 646	1.95 638	0.33 590	0.32 617	0.26 542	0.30 587	0.41 602	0.43 612

GCST	0.85 579	1.25 661	0.80 517	1.58 666	1.03 660	1.04 577	0.24 123	0.81 381	0.81 402	0.99 545	0.67 298	0.78 453	0.35 270	0.98 543	0.38 336	0.97 661	0.65 663	1.20 663	0.81 667	0.93 653	0.72 649

ACVNet_2	1.74 650	1.30 662	1.62 634	1.81 669	1.63 671	2.28 656	1.34 662	2.35 666	2.64 668	1.82 645	2.55 650	2.99 662	1.71 650	1.67 632	1.20 606	1.48 673	0.59 662	1.81 670	0.71 661	2.09 675	1.29 670

ACVNet-4b	1.43 641	1.34 663	1.28 601	1.95 675	1.60 670	1.93 649	0.77 612	1.59 639	1.64 641	1.05 566	1.60 612	2.10 647	0.92 582	1.79 640	0.84 542	1.76 677	0.35 629	2.03 677	0.67 658	2.16 677	1.18 666

ACVNet_1	1.55 645	1.36 664	1.35 611	1.96 676	1.63 671	1.83 647	0.96 638	2.09 661	1.85 650	1.43 623	1.54 606	2.31 651	1.68 649	1.42 615	1.18 603	1.76 677	0.51 657	2.05 679	0.59 655	2.24 680	1.30 671

JetBlue	3.02 672	1.39 665	7.91 681	1.17 659	1.49 669	8.53 688	7.94 695	2.82 670	1.98 653	2.15 658	2.69 657	3.32 670	3.01 677	6.66 689	3.81 673	0.79 654	0.78 673	0.75 651	0.76 664	1.04 657	1.33 673

Dean	2.07 661	1.39 665	1.69 639	2.17 678	1.83 679	2.75 664	1.28 657	3.49 680	3.80 682	2.13 654	3.30 667	3.18 666	1.98 658	1.78 639	1.72 631	1.73 676	0.79 676	1.99 673	0.91 671	2.17 678	1.34 674

LVE	2.20 665	1.47 667	1.44 620	2.06 677	1.80 678	2.79 666	1.77 678	2.96 671	3.94 684	1.95 651	4.29 681	3.47 673	1.97 656	2.48 664	1.85 636	2.06 680	0.88 677	2.06 680	1.13 682	2.17 678	1.53 677

MonStereo1	2.06 659	1.51 668	1.56 627	1.85 672	1.70 676	2.84 667	0.78 616	2.52 668	3.49 678	2.33 661	4.36 682	3.41 672	2.72 672	2.32 659	1.83 635	1.32 672	0.55 658	1.66 668	0.88 669	1.94 670	1.70 682

WAO-6	2.11 662	1.52 669	1.25 596	1.73 668	1.69 675	2.72 663	1.62 672	3.15 674	3.64 679	2.01 653	3.28 666	3.52 674	2.20 666	2.59 667	2.48 658	1.31 671	0.92 679	2.04 678	1.22 687	1.89 669	1.35 675

RainbowNet	1.42 640	1.53 670	1.31 607	1.93 674	1.46 668	1.52 629	1.03 641	1.67 647	1.55 630	1.23 605	1.59 611	1.54 626	1.21 618	1.40 611	1.03 583	1.70 675	0.70 665	1.82 671	0.80 666	2.11 676	1.22 667

coex-ft	6.50 690	1.57 671	87.99 722	0.49 510	0.38 545	1.41 619	1.21 653	1.21 544	7.96 690	12.14 698	2.78 658	2.74 658	3.83 681	1.30 603	3.19 667	0.24 515	0.23 554	0.27 551	0.24 541	0.48 619	0.40 599

WAO-8	3.00 670	1.60 672	1.52 623	1.82 670	1.65 673	5.57 684	1.35 663	4.65 688	12.37 694	2.89 671	4.04 678	4.89 680	2.78 673	3.73 678	2.44 655	1.29 669	0.93 681	2.00 674	1.16 684	2.02 673	1.23 668

Venus	3.00 670	1.60 672	1.52 623	1.82 670	1.65 673	5.57 684	1.35 663	4.65 688	12.37 694	2.89 671	4.04 678	4.89 680	2.78 673	3.73 678	2.44 655	1.29 669	0.93 681	2.00 674	1.16 684	2.02 673	1.23 668

BEATNet-Init1	15.65 697	1.62 674	54.26 720	0.75 640	0.56 622	37.03 712	13.39 700	13.20 698	14.59 698	29.41 718	29.29 718	47.69 721	21.87 709	26.91 710	19.58 700	0.43 628	0.39 638	0.47 628	0.47 639	0.52 631	0.52 638

IMH-64-1	1.96 654	1.64 675	1.26 597	2.26 680	1.91 680	2.30 657	1.35 663	2.99 672	2.29 658	1.70 639	2.79 659	2.47 654	1.66 647	2.33 660	1.95 638	2.07 681	0.74 668	2.44 683	1.04 677	2.40 682	1.59 678

IMH-64	1.96 654	1.64 675	1.26 597	2.26 680	1.91 680	2.30 657	1.35 663	2.99 672	2.29 658	1.70 639	2.79 659	2.47 654	1.66 647	2.33 660	1.95 638	2.07 681	0.74 668	2.44 683	1.04 677	2.40 682	1.59 678

IMH	2.15 663	1.66 677	1.29 602	2.25 679	1.92 682	2.87 668	1.33 661	3.25 675	3.04 674	1.87 647	3.33 670	3.00 663	2.03 660	2.80 670	1.95 638	2.09 683	0.78 673	2.45 685	1.05 680	2.44 684	1.62 681

PWCK	2.06 659	1.75 678	4.11 669	1.69 667	0.93 650	3.13 674	2.86 691	2.18 664	2.41 664	2.38 663	2.33 641	2.22 649	1.85 654	3.52 676	2.20 653	1.65 674	0.73 666	1.52 667	0.83 668	1.81 666	1.02 664

TorneroNet-64	3.54 675	1.89 679	1.59 629	2.62 686	2.29 684	6.88 687	1.72 676	4.72 690	11.88 692	2.43 665	5.46 691	8.16 691	2.80 675	4.13 682	3.03 665	2.25 686	0.75 670	2.57 687	1.09 681	2.65 688	1.84 684

TorneroNet	4.49 682	1.92 680	1.65 637	2.60 685	2.29 684	14.95 697	1.86 681	4.86 691	19.56 710	3.10 679	7.52 694	7.00 690	2.90 676	4.48 683	3.66 671	2.24 685	0.78 673	2.68 689	1.14 683	2.79 689	1.80 683

KSHMR	2.64 668	1.96 681	1.86 642	2.69 687	2.44 686	2.88 669	2.04 683	3.46 679	6.31 688	2.51 667	3.27 665	3.39 671	1.97 656	2.59 667	2.08 649	2.48 688	1.41 689	2.80 692	1.51 691	2.98 690	2.09 686

UNDER WATER-64	3.72 678	2.07 682	4.57 672	3.30 692	2.52 689	5.61 686	2.63 690	3.67 682	12.27 693	3.09 678	2.66 656	5.99 687	4.74 687	3.93 681	3.57 670	2.54 689	1.24 688	2.65 688	1.48 690	3.21 692	2.62 691

UNDER WATER	3.63 677	2.12 683	4.11 669	3.17 690	2.51 688	3.77 680	2.45 687	3.53 681	13.66 697	2.98 676	2.92 661	5.75 684	4.13 685	3.85 680	3.75 672	2.84 692	1.11 686	2.71 690	1.41 689	3.26 693	2.50 690

ktn	3.02 672	2.27 684	1.85 641	2.89 688	2.54 690	3.72 678	2.14 685	3.79 684	5.33 686	2.82 670	5.09 688	5.95 686	2.54 670	3.34 673	2.58 661	2.65 690	1.44 690	2.78 691	2.03 694	2.61 687	2.10 687

notaker	2.87 669	2.31 685	2.01 644	3.03 689	2.60 691	2.94 671	1.82 680	3.43 678	3.06 676	2.89 671	4.21 680	6.15 688	2.71 671	3.42 675	2.90 664	2.67 691	1.18 687	3.00 694	1.67 692	3.13 691	2.26 688

MADNet+	2.28 666	2.56 686	10.82 684	1.25 661	0.96 653	2.77 665	1.44 667	2.34 665	1.76 645	1.36 618	1.78 622	1.84 639	1.74 651	6.33 688	4.57 679	0.67 652	0.66 664	0.59 645	0.54 653	0.84 649	0.81 653

HanzoNet	6.97 691	2.57 687	4.66 673	3.29 691	2.96 693	3.75 679	2.35 686	5.08 692	7.11 689	14.46 707	13.06 700	17.69 702	22.95 710	13.72 698	6.61 684	4.36 695	1.96 693	3.14 695	2.59 696	3.88 696	3.19 694

DDUNet	1.10 610	2.58 688	0.83 528	1.21 660	1.27 667	1.02 573	0.69 590	1.17 528	0.95 494	0.98 540	1.26 555	1.28 587	0.84 557	0.97 541	0.79 535	0.85 657	0.40 641	2.00 674	0.60 656	1.34 663	0.94 655

DispFullNet	1.64 648	2.64 689	3.14 661	2.57 683	1.78 677	1.32 613	0.55 546	1.42 615	1.45 623	1.89 648	1.48 601	1.55 627	2.35 667	2.08 651	1.12 600	0.60 650	0.19 516	2.33 682	0.73 662	2.35 681	1.30 671

DPSimNet_ROB	5.19 687	2.71 690	18.56 693	2.59 684	2.49 687	4.25 681	10.93 697	3.33 677	3.93 683	5.02 691	4.52 684	5.74 683	10.18 691	5.44 687	8.79 688	2.40 687	2.47 694	2.48 686	2.54 695	2.56 686	2.87 692

MADNet++	4.18 680	2.72 691	4.00 666	3.80 694	3.44 694	4.72 683	4.05 693	4.01 685	3.74 680	4.52 687	5.14 689	4.20 675	4.89 688	7.04 691	6.39 683	3.79 694	3.70 698	3.27 696	2.70 697	3.68 695	3.74 695

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 485	3.08 692	2.41 652	0.32 58	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.39 61	0.33 111	0.29 118	0.25 61	0.18 17	0.18 27	0.32 52	0.22 64	1.08 666	0.09 18	0.17 286	0.16 324	0.15 242	0.96 658

JetRed	5.38 688	6.17 693	12.68 689	2.38 682	2.85 692	12.60 694	11.17 698	4.60 687	3.74 680	3.87 685	3.85 674	4.83 678	4.13 685	6.81 690	12.18 694	2.18 684	2.95 696	2.19 681	1.98 693	3.49 694	3.01 693

DPSMNet_ROB	12.13 695	8.03 694	21.13 696	9.02 697	16.82 699	10.68 691	30.78 706	9.15 696	15.24 700	6.56 694	15.50 708	9.02 692	15.13 698	9.28 696	21.71 703	4.59 697	8.60 700	5.08 701	9.26 703	5.89 699	11.06 700

DGTPSM_ROB	12.12 694	8.03 694	21.12 695	8.97 696	16.81 698	10.68 691	30.77 705	9.14 695	15.23 699	6.55 693	15.49 707	9.02 692	15.13 698	9.26 695	21.71 703	4.58 696	8.60 700	5.07 700	9.26 703	5.88 698	11.06 700

TCMNet-wrong-test	9.08 692	10.58 696	9.58 683	19.64 700	17.64 700	12.69 695	8.93 696	13.77 701	2.58 667	4.67 688	5.19 690	14.57 698	11.02 695	7.21 692	9.81 690	5.58 700	0.89 678	3.76 697	3.10 698	10.41 701	10.02 699

USTest	12.98 696	14.10 697	19.89 694	16.19 699	14.95 697	20.69 699	31.85 707	16.52 702	10.99 691	8.83 697	9.55 697	13.88 697	10.36 692	16.06 699	21.35 702	3.19 693	4.82 699	5.08 701	5.36 701	8.77 700	7.20 697

iinet-test	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 701	24.34 701	34.09 709	20.39 703	15.46 701	12.61 699	12.84 698	18.06 704	15.24 701	19.55 700	24.17 705	8.84 703	8.72 702	8.93 705	9.26 703	12.70 702	11.43 703

IINet	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 701	24.34 701	34.08 708	20.39 703	15.46 701	12.61 699	12.85 699	18.06 704	15.24 701	19.55 700	24.17 705	8.84 703	8.72 702	8.93 705	9.26 703	12.70 702	11.43 703

Anonymous_1	33.12 707	18.23 700	23.86 700	20.53 703	21.18 705	25.45 703	35.84 710	22.44 712	15.68 703	13.41 701	13.70 704	18.00 703	15.15 700	20.31 702	24.47 707	14.56 711	8.84 704	66.24 720	117.79 722	155.41 725	11.40 702

DPSM_ROB	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 703	25.83 704	36.10 711	21.62 710	16.41 704	13.46 702	14.26 705	19.11 707	16.15 703	20.74 703	25.59 708	9.37 705	9.23 705	9.47 707	9.81 707	13.47 704	12.09 705

DPSM	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 703	25.83 704	36.10 711	21.62 710	16.41 704	13.46 702	14.26 705	19.11 707	16.15 703	20.74 703	25.59 708	9.37 705	9.23 705	9.47 707	9.81 707	13.47 704	12.09 705

xxxxx1	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

tt_ll	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

ff	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

Selective-IGEV-i1pa	15.72 698	22.55 706	18.18 692	1.88 673	0.97 654	29.25 711	11.89 699	25.83 713	20.69 711	20.14 709	22.94 709	28.39 711	23.24 711	29.37 711	18.71 699	12.83 707	3.29 697	6.89 703	1.18 686	2.01 672	14.15 707

PML	40.49 720	30.31 707	12.46 688	7.19 695	14.30 696	91.44 723	212.44 726	7.73 693	23.24 712	74.44 725	185.05 726	49.81 722	25.78 712	21.34 705	12.84 695	8.71 702	2.93 695	8.43 704	3.24 699	13.77 706	4.45 696

LRCNet_RVC	21.27 705	31.14 708	21.46 697	28.97 707	23.77 706	3.11 673	0.62 571	20.94 708	1.64 641	25.57 710	28.13 712	21.96 709	14.74 697	21.99 709	16.44 698	29.16 719	14.92 710	33.57 716	31.28 716	29.67 717	26.33 714

DLNR_Zeroshot_test	20.12 704	36.36 709	38.38 707	170.13 722	62.28 718	0.22 32	0.20 44	13.43 699	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.57 699	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.31 721	0.13 183

DLNR-FE	20.09 703	36.45 710	38.39 708	170.32 723	60.71 717	0.23 45	0.20 44	13.60 700	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.49 698	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.83 722	0.13 183

HaxPig	31.93 706	37.19 711	34.22 706	24.41 706	24.94 707	18.53 698	20.18 702	21.15 709	28.84 713	35.74 719	38.86 719	26.18 710	28.75 713	33.85 712	34.15 713	35.89 720	38.80 721	37.79 717	40.52 719	39.33 718	39.33 719

CasAABBNet	35.77 710	37.38 712	48.59 716	42.20 711	39.23 710	51.95 713	72.92 719	43.36 717	33.03 719	26.93 715	28.31 713	38.43 717	32.32 716	41.58 717	51.50 719	18.71 712	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.11 709	24.33 710

RAFT-FEzeroshot	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 714	51.96 715	72.92 719	43.38 718	32.90 716	26.87 712	28.06 710	38.42 715	32.28 714	41.59 719	51.51 720	18.73 715	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.12 710	24.33 710

RAFT-FE	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 714	51.96 715	72.92 719	43.38 718	32.90 716	26.87 712	28.06 710	38.42 715	32.28 714	41.59 719	51.51 720	18.73 715	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.12 710	24.33 710

Selective-RAFT-Error	35.87 713	37.42 715	48.73 718	42.24 713	39.28 713	52.00 717	72.87 717	43.41 720	32.95 718	26.97 716	28.72 715	38.71 720	33.15 720	41.59 719	51.42 717	18.77 717	18.60 717	19.14 713	19.78 713	27.19 712	24.42 713

Hybrid-DGEV	35.79 711	37.44 716	48.86 719	42.22 712	39.24 711	52.03 718	72.89 718	43.41 720	32.74 714	26.76 711	28.72 715	38.35 714	32.61 717	41.58 717	51.39 716	18.72 714	18.56 712	19.14 713	19.80 714	27.10 708	24.25 708

FlowAnything	35.84 712	37.49 717	48.69 717	42.17 710	39.26 712	51.95 713	72.95 722	43.35 716	33.23 720	26.92 714	28.67 714	38.55 719	32.78 719	41.53 716	51.47 718	18.71 712	18.59 716	19.17 715	19.88 715	27.07 707	24.26 709

LSM0	38.96 719	37.52 718	48.37 713	43.79 716	91.31 722	52.31 719	72.38 716	43.71 722	32.75 715	27.16 717	28.73 717	38.51 718	32.63 718	41.75 722	51.59 722	18.85 718	18.43 711	19.09 709	19.60 709	27.21 713	33.44 715

AVERAGE_ROB	37.53 718	40.05 719	40.01 709	34.74 709	33.76 709	28.46 710	25.14 704	32.31 715	34.08 722	41.20 722	40.52 720	34.51 713	34.78 722	39.11 714	37.48 715	42.68 721	43.32 722	43.80 718	42.99 720	40.42 719	41.31 720

MEDIAN_ROB	37.35 717	40.72 720	40.37 710	32.26 708	31.80 708	27.29 706	25.02 703	29.47 714	33.43 721	41.99 723	41.60 721	33.48 712	34.37 721	39.66 715	36.94 714	43.49 722	43.96 723	44.07 719	43.35 721	41.32 720	42.43 721

RSGM-EC	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 723	73.48 721	113.87 723	59.44 723	38.62 723	39.84 720	49.02 722	90.35 723	61.68 723	138.81 723	126.03 724	92.92 723	53.83 724	94.52 721	37.88 717	81.03 723	46.84 722

acva	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 723	73.48 721	113.87 723	59.44 723	38.62 723	39.84 720	49.02 722	90.35 723	61.68 723	138.81 723	126.03 724	92.92 723	53.83 724	94.52 721	37.88 717	81.03 723	46.84 722

Selective-IGEV-i16pa	80.76 723	120.64 723	16.47 691	1.09 656	0.67 639	181.14 725	2.07 684	155.24 726	142.81 726	57.79 724	156.23 724	108.46 725	171.50 726	201.35 726	101.88 723	96.20 725	1.70 692	2.81 693	0.33 606	1.06 659	95.73 724

test_example2	176.82 724	204.75 724	198.54 724	188.58 724	191.23 725	151.28 724	169.77 725	97.63 725	125.81 725	179.94 726	183.74 725	158.20 726	139.14 725	192.16 725	198.12 726	203.48 726	236.37 726	163.71 726	173.22 726	217.79 726	162.95 725

ccccc		430.66 725		506.24 725	500.20 726	349.93 726		384.19 727		330.97 727		370.48 727		498.75 727		557.84 727	430.47 727	334.14 727	290.91 727	547.74 727

GS-Stereo							0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

FSD					0.46 597	0.48 346	0.52 530	0.54 188	0.49 240	0.48 256	0.48 211	0.50 286	0.48 371	0.51 232	0.49 433	0.45 630	0.43 648	0.47 628	0.46 635	0.46 615

Low-res two-view benchmark