Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

monster-pro	0.29 27	0.19 10	0.48 68	0.37 14	0.22 29	0.55 235	0.31 134	0.60 33	0.44 93	0.29 22	0.28 28	0.23 5	0.20 6	0.60 111	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26

MonStereo	0.29 27	0.19 10	0.47 61	0.37 14	0.22 29	0.55 235	0.31 134	0.60 33	0.44 93	0.29 22	0.28 28	0.23 5	0.20 6	0.60 111	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 27	0.21 35	0.51 94	0.41 68	0.27 118	0.26 13	0.25 72	0.51 10	0.31 22	0.37 85	0.48 115	0.28 39	0.35 108	0.54 87	0.29 79	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 27	0.19 10	0.48 68	0.37 14	0.22 29	0.55 235	0.31 134	0.60 33	0.44 93	0.29 22	0.29 32	0.23 5	0.21 12	0.59 107	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26

MonSter	0.29 27	0.19 10	0.48 68	0.37 14	0.22 29	0.55 235	0.31 134	0.60 33	0.44 93	0.29 22	0.29 32	0.23 5	0.20 6	0.60 111	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 68	0.26 104	0.23 7	0.24 67	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 28	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 79	0.12 6	0.11 22	0.16 94	0.16 227	0.13 7	0.14 26

AdaDepth	0.33 56	0.23 74	0.69 216	0.46 145	0.29 176	0.44 106	0.24 67	0.54 20	0.38 60	0.33 50	0.38 60	0.26 24	0.31 74	0.81 195	0.27 52	0.12 6	0.13 146	0.16 94	0.13 115	0.16 107	0.20 254

asda	0.31 43	0.24 104	0.51 94	0.39 39	0.24 54	0.43 99	0.33 163	0.68 58	0.40 76	0.39 109	0.44 94	0.27 30	0.35 108	0.55 90	0.31 113	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.13 3

qwe	0.34 64	0.22 52	0.48 68	0.39 39	0.27 118	0.49 157	0.30 125	0.76 105	0.40 76	0.51 191	0.49 124	0.26 24	0.29 55	0.83 203	0.35 162	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.15 74	0.14 26

4.25_new	0.32 48	0.27 201	0.49 75	0.40 56	0.27 118	0.49 157	0.39 253	0.69 62	0.35 41	0.40 119	0.43 84	0.27 30	0.36 117	0.48 59	0.32 127	0.12 6	0.10 2	0.15 48	0.11 9	0.14 33	0.13 3

4.5w_new	0.32 48	0.27 201	0.49 75	0.40 56	0.27 118	0.49 157	0.39 253	0.69 62	0.35 41	0.40 119	0.43 84	0.27 30	0.36 117	0.48 59	0.32 127	0.12 6	0.10 2	0.15 48	0.11 9	0.14 33	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 48	0.27 201	0.49 75	0.40 56	0.27 118	0.49 157	0.39 253	0.69 62	0.35 41	0.40 119	0.43 84	0.27 30	0.36 117	0.48 59	0.32 127	0.12 6	0.10 2	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.13 3

4w-stereo	0.32 48	0.25 143	0.52 102	0.38 27	0.25 82	0.46 121	0.28 103	0.68 58	0.35 41	0.43 129	0.45 101	0.28 39	0.39 136	0.63 130	0.31 113	0.12 6	0.10 2	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.14 26

3.25w_new	0.33 56	0.22 52	0.50 85	0.39 39	0.24 54	0.52 201	0.33 163	0.77 108	0.43 88	0.49 170	0.46 108	0.32 64	0.37 123	0.64 132	0.28 64	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 56	0.22 52	0.50 85	0.39 39	0.24 54	0.52 201	0.33 163	0.77 108	0.43 88	0.49 170	0.46 108	0.32 64	0.37 123	0.64 132	0.28 64	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.15 62

3.5w_stereo	0.35 78	0.27 201	0.55 117	0.38 27	0.25 82	0.54 228	0.34 179	0.73 88	0.40 76	0.46 148	0.45 101	0.31 54	0.38 131	0.80 194	0.40 227	0.12 6	0.10 2	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.16 119

2w_stereo	0.34 64	0.25 143	0.52 102	0.40 56	0.23 42	0.46 121	0.47 364	0.77 108	0.44 93	0.47 150	0.51 136	0.24 13	0.44 171	0.49 65	0.31 113	0.12 6	0.10 2	0.15 48	0.12 47	0.15 74	0.16 119

1w_stereo	0.36 90	0.21 35	0.47 61	0.44 114	0.27 118	0.47 134	0.54 427	0.66 54	0.51 125	0.44 135	0.67 207	0.25 17	0.45 181	0.62 120	0.34 152	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.15 62

mm2	0.26 9	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.25 8	0.20 15	0.53 15	0.34 31	0.23 2	0.27 21	0.40 126	0.22 17	0.47 50	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 7	0.15 62

mm1	0.25 4	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.25 8	0.20 15	0.49 7	0.34 31	0.23 2	0.27 21	0.40 126	0.22 17	0.47 50	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 7	0.15 62

aanet-new-90k	0.37 99	0.24 104	0.98 389	0.42 80	0.25 82	0.43 99	0.35 194	0.75 99	0.35 41	0.29 22	0.41 73	0.31 54	0.50 236	1.00 268	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.19 230	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 99	0.23 74	0.94 370	0.43 98	0.23 42	0.58 261	0.31 134	0.83 134	0.35 41	0.35 63	0.39 62	0.40 126	0.43 161	0.78 188	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.17 146	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 99	0.23 74	0.94 370	0.43 98	0.22 29	0.50 178	0.30 125	0.74 96	0.34 31	0.34 57	0.41 73	0.31 54	0.51 244	1.04 281	0.26 31	0.13 19	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.16 107	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 99	0.24 104	1.02 405	0.44 114	0.21 21	0.33 37	0.36 208	0.79 118	0.34 31	0.33 50	0.42 81	0.31 54	0.58 303	0.93 243	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 94	0.12 47	0.18 191	0.14 26

aanet-new-40k	0.35 78	0.25 143	0.95 376	0.42 80	0.26 104	0.51 190	0.23 53	0.79 118	0.34 31	0.34 57	0.48 115	0.33 75	0.51 244	0.37 9	0.29 79	0.13 19	0.11 22	0.16 94	0.12 47	0.18 191	0.15 62

aanet-new-36k	0.37 99	0.24 104	0.82 291	0.44 114	0.22 29	0.51 190	0.32 153	0.80 121	0.37 56	0.35 63	0.40 70	0.36 95	0.56 279	0.83 203	0.26 31	0.13 19	0.11 22	0.16 94	0.12 47	0.15 74	0.15 62

GeoVLM	0.27 13	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.35 44	0.20 15	0.53 15	0.33 27	0.30 31	0.27 21	0.40 126	0.26 32	0.47 50	0.28 64	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 7	0.15 62

BStereo	0.41 141	0.27 201	1.63 537	0.43 98	0.29 176	0.55 235	0.40 265	0.60 33	0.54 136	0.37 85	0.36 55	0.38 113	0.29 55	0.66 139	0.41 237	0.13 19	0.14 232	0.15 48	0.19 311	0.16 107	0.18 177

Wave_Phase_stereo	0.53 231	0.27 201	1.63 537	0.43 98	0.29 176	2.72 642	0.40 265	0.82 131	0.54 136	0.37 85	0.36 55	0.38 113	0.29 55	0.66 139	0.41 237	0.13 19	0.14 232	0.15 48	0.19 311	0.16 107	0.18 177

MonSter++	0.27 13	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.35 44	0.20 15	0.53 15	0.33 27	0.30 31	0.27 21	0.39 117	0.26 32	0.47 50	0.28 64	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 7	0.15 62

asd	0.32 48	0.22 52	0.49 75	0.40 56	0.25 82	0.47 134	0.30 125	0.77 108	0.35 41	0.44 135	0.40 70	0.28 39	0.34 99	0.64 132	0.29 79	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.15 74	0.13 3

2.25w	0.35 78	0.24 104	0.55 117	0.38 27	0.24 54	0.44 106	0.25 72	0.69 62	0.42 83	0.49 170	0.59 181	0.27 30	0.35 108	0.83 203	0.37 193	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 7	0.17 153

2.5w	0.33 56	0.23 74	0.53 107	0.41 68	0.25 82	0.42 90	0.38 235	0.69 62	0.35 41	0.38 96	0.54 159	0.24 13	0.26 32	0.91 238	0.29 79	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 115	0.14 33	0.15 62

2.75w_new	0.33 56	0.24 104	0.51 94	0.36 7	0.24 54	0.41 79	0.42 289	0.61 41	0.40 76	0.50 179	0.44 94	0.24 13	0.34 99	0.77 179	0.34 152	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 7	0.13 3

3.75w	0.34 64	0.23 74	0.50 85	0.39 39	0.30 200	0.62 284	0.36 208	0.70 71	0.38 60	0.44 135	0.49 124	0.25 17	0.36 117	0.72 159	0.28 64	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 47	0.13 7	0.15 62

3w_stereo	0.35 78	0.25 143	0.60 151	0.41 68	0.21 21	0.52 201	0.53 413	0.72 80	0.47 109	0.47 150	0.50 132	0.23 5	0.45 181	0.49 65	0.30 95	0.13 19	0.10 2	0.15 48	0.12 47	0.15 74	0.17 153

derf	0.26 9	0.22 52	0.42 34	0.42 80	0.24 54	0.26 13	0.19 7	0.52 13	0.37 56	0.27 12	0.26 17	0.39 117	0.21 12	0.49 65	0.24 8	0.14 37	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.16 119

CAR	0.28 20	0.19 10	0.44 45	0.38 27	0.26 104	0.39 63	0.20 15	0.55 21	0.38 60	0.36 74	0.34 47	0.29 42	0.19 2	0.52 83	0.26 31	0.14 37	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.15 62

MSE-Stereo	0.27 13	0.20 23	0.44 45	0.38 27	0.26 104	0.39 63	0.20 15	0.55 21	0.38 60	0.30 31	0.34 47	0.29 42	0.19 2	0.49 65	0.25 18	0.14 37	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.15 62

TS12	0.38 118	0.21 35	0.43 38	0.44 114	0.21 21	0.58 261	0.31 134	1.06 231	0.49 116	0.43 129	0.73 234	0.35 89	0.40 141	0.73 162	0.41 237	0.14 37	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.16 107	0.18 177

aanet-new-34k	0.35 78	0.26 170	0.85 319	0.42 80	0.20 11	0.33 37	0.31 134	0.92 176	0.44 93	0.35 63	0.54 159	0.35 89	0.56 279	0.39 13	0.27 52	0.14 37	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.15 74	0.14 26

aanet-new-32k	0.34 64	0.25 143	0.67 205	0.44 114	0.26 104	0.53 211	0.23 53	0.84 143	0.34 31	0.38 96	0.39 62	0.43 141	0.54 267	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.17 146	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 64	0.25 143	0.66 200	0.44 114	0.26 104	0.53 211	0.23 53	0.84 143	0.34 31	0.38 96	0.39 62	0.43 141	0.54 267	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.17 146	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 64	0.23 74	0.83 301	0.42 80	0.23 42	0.35 44	0.33 163	0.87 160	0.35 41	0.39 109	0.41 73	0.31 54	0.44 171	0.53 84	0.27 52	0.14 37	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.16 107	0.15 62

aanet-new-24k	0.35 78	0.24 104	0.62 168	0.43 98	0.25 82	0.53 211	0.30 125	0.72 80	0.39 65	0.41 126	0.63 189	0.35 89	0.48 206	0.46 47	0.26 31	0.14 37	0.11 22	0.16 94	0.13 115	0.18 191	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 78	0.23 74	0.86 328	0.45 131	0.23 42	0.47 134	0.23 53	0.75 99	0.51 125	0.37 85	0.48 115	0.34 85	0.49 225	0.47 50	0.30 95	0.14 37	0.12 54	0.16 94	0.13 115	0.16 107	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 64	0.23 74	0.73 243	0.47 165	0.23 42	0.42 90	0.21 28	0.76 105	0.45 104	0.37 85	0.44 94	0.37 106	0.48 206	0.43 35	0.29 79	0.14 37	0.11 22	0.16 94	0.12 47	0.18 191	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 78	0.24 104	0.83 301	0.49 204	0.22 29	0.48 148	0.25 72	0.94 187	0.46 106	0.39 109	0.29 32	0.33 75	0.48 206	0.41 26	0.30 95	0.14 37	0.10 2	0.17 144	0.13 115	0.19 230	0.17 153

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 56	0.23 74	0.59 139	0.43 98	0.28 157	0.40 67	0.26 85	0.83 134	0.39 65	0.34 57	0.44 94	0.29 42	0.46 191	0.36 6	0.25 18	0.14 37	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.17 146	0.26 405

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 78	0.22 52	0.55 117	0.42 80	0.27 118	0.42 90	0.39 253	1.02 208	0.54 136	0.37 85	0.51 136	0.34 85	0.44 171	0.36 6	0.27 52	0.14 37	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.16 107	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 141	0.53 535	1.34 502	0.47 165	0.40 380	0.37 55	0.24 67	1.18 290	0.43 88	0.37 85	0.43 84	0.41 135	0.41 143	0.46 47	0.30 95	0.14 37	0.13 146	0.17 144	0.13 115	0.15 74	0.18 177

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 15	0.62 43	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 154	0.34 99	0.39 13	0.25 18	0.14 37	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 7	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 15	0.59 29	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 154	0.34 99	0.38 11	0.25 18	0.14 37	0.12 54	0.13 1	0.12 47	0.13 7	0.15 62

Pro-Stereo	0.32 48	0.17 2	0.36 5	0.41 68	0.29 176	0.59 266	0.21 28	0.36 2	0.30 21	0.35 63	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 417	0.26 31	0.14 37	0.11 22	0.19 213	0.17 260	0.13 7	0.13 3

HiDET	0.27 13	0.19 10	0.39 13	0.39 39	0.24 54	0.30 27	0.21 28	0.60 33	0.35 41	0.27 12	0.30 37	0.33 75	0.25 26	0.50 77	0.32 127	0.14 37	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 7	0.16 119

LCMNet	0.30 39	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 82	0.32 35	0.22 37	0.65 49	0.58 158	0.28 17	0.33 44	0.33 75	0.29 55	0.58 101	0.32 127	0.14 37	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.13 7	0.17 153

BridgeDepth	0.30 39	0.21 35	0.39 13	0.41 68	0.18 2	0.57 248	0.32 153	0.71 72	0.35 41	0.27 12	0.26 17	0.39 117	0.43 161	0.48 59	0.29 79	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 47	0.15 74	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.43 164	0.30 280	2.04 572	0.37 14	0.22 29	0.47 134	0.23 53	0.82 131	0.50 121	0.44 135	0.27 21	0.31 54	0.29 55	1.01 272	0.26 31	0.14 37	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 7	0.38 536

4.5_new	0.31 43	0.25 143	0.46 52	0.38 27	0.24 54	0.52 201	0.36 208	0.65 49	0.35 41	0.48 162	0.43 84	0.27 30	0.27 43	0.42 30	0.26 31	0.14 37	0.10 2	0.15 48	0.13 115	0.17 146	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 43	0.25 143	0.46 52	0.38 27	0.24 54	0.52 201	0.36 208	0.65 49	0.35 41	0.48 162	0.43 84	0.27 30	0.27 43	0.42 30	0.26 31	0.14 37	0.10 2	0.15 48	0.13 115	0.17 146	0.15 62

monsterstereo	0.36 90	0.21 35	0.53 107	0.48 185	0.36 325	0.27 18	0.29 114	0.58 26	0.52 129	0.45 143	0.61 185	0.26 24	0.27 43	1.23 336	0.28 64	0.14 37	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.16 107	0.13 3

monsters	0.35 78	0.21 35	0.49 75	0.43 98	0.39 365	0.34 40	0.26 85	0.69 62	0.44 93	0.49 170	0.41 73	0.23 5	0.26 32	1.38 375	0.27 52	0.14 37	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 7	0.15 62

IGEV	0.29 27	0.18 3	0.43 38	0.38 27	0.31 222	0.45 111	0.21 28	0.63 44	0.42 83	0.32 45	0.44 94	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 31	0.14 37	0.12 54	0.16 94	0.13 115	0.12 1	0.14 26

LG-Stereo	0.37 99	0.27 201	0.94 370	0.48 185	0.26 104	0.37 55	0.30 125	0.88 168	0.57 155	0.38 96	0.58 178	0.29 42	0.21 12	0.51 79	0.37 193	0.14 37	0.14 232	0.20 265	0.18 286	0.18 191	0.14 26

fffft	0.39 128	0.24 104	0.56 125	0.45 131	0.34 298	0.42 90	0.48 374	0.85 149	0.39 65	0.45 143	0.35 52	0.38 113	0.31 74	1.32 358	0.34 152	0.14 37	0.12 54	0.19 213	0.15 185	0.16 107	0.18 177
1: 1. 1
LoS_RVC	0.45 176	0.29 250	0.48 68	0.49 204	0.83 604	0.51 190	0.43 308	0.65 49	0.44 93	0.47 150	0.78 246	0.44 144	0.60 316	0.59 107	0.37 193	0.14 37	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 33	1.08 649

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 254	0.28 224	0.81 282	0.45 131	0.25 82	0.40 67	0.34 179	1.12 259	1.13 392	1.35 498	1.58 540	0.80 309	0.67 346	0.71 156	0.43 254	0.14 37	0.11 22	0.18 188	0.17 260	0.18 191	0.16 119

AFF-stereo	0.60 300	0.28 224	0.72 228	0.48 185	0.29 176	0.34 40	0.37 223	1.22 307	1.20 429	1.21 422	1.59 544	1.10 441	0.70 357	1.01 272	0.44 259	0.14 37	0.12 54	0.19 213	0.20 346	0.18 191	0.15 62

qqai	0.27 13	0.22 52	0.44 45	0.42 80	0.23 42	0.28 20	0.19 7	0.64 45	0.37 56	0.27 12	0.25 11	0.42 137	0.21 12	0.49 65	0.25 18	0.15 69	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.16 119

MGA	0.28 20	0.20 23	0.43 38	0.38 27	0.27 118	0.44 106	0.20 15	0.51 10	0.39 65	0.30 31	0.32 41	0.31 54	0.19 2	0.49 65	0.25 18	0.15 69	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.16 119

PointNet	0.29 27	0.19 10	0.40 21	0.40 56	0.23 42	0.38 61	0.28 103	0.72 80	0.40 76	0.26 10	0.32 41	0.39 117	0.22 17	0.50 77	0.27 52	0.15 69	0.13 146	0.17 144	0.12 47	0.15 74	0.14 26

LiteMatch*	0.28 20	0.20 23	0.53 107	0.39 39	0.28 157	0.31 31	0.23 53	0.55 21	0.39 65	0.30 31	0.28 28	0.35 89	0.29 55	0.47 50	0.26 31	0.15 69	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.16 119

aanet-new-28k	0.34 64	0.24 104	0.83 301	0.44 114	0.22 29	0.47 134	0.29 114	0.75 99	0.40 76	0.37 85	0.41 73	0.37 106	0.49 225	0.40 19	0.28 64	0.15 69	0.12 54	0.16 94	0.13 115	0.22 355	0.17 153

aanet-new-8k	0.37 99	0.25 143	0.65 195	0.46 145	0.26 104	0.53 211	0.35 194	0.84 143	0.54 136	0.36 74	0.43 84	0.33 75	0.61 326	0.69 149	0.30 95	0.15 69	0.11 22	0.16 94	0.13 115	0.16 107	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 99	0.23 74	0.62 168	0.50 228	0.29 176	0.74 355	0.39 253	0.72 80	0.48 111	0.38 96	0.51 136	0.36 95	0.50 236	0.45 41	0.31 113	0.15 69	0.12 54	0.17 144	0.13 115	0.17 146	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 187	1.51 652	1.58 534	0.39 39	0.35 315	0.40 67	0.26 85	1.05 228	0.41 82	0.36 74	0.48 115	0.41 135	0.40 141	0.48 59	0.25 18	0.15 69	0.13 146	0.15 48	0.13 115	0.15 74	0.24 360

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 78	0.22 52	0.54 112	0.46 145	0.33 276	0.40 67	0.34 179	0.80 121	0.44 93	0.38 96	0.61 185	0.40 126	0.50 236	0.37 9	0.28 64	0.15 69	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.16 107	0.16 119

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 157	0.21 35	0.92 358	0.41 68	0.29 176	0.45 111	0.28 103	0.87 160	0.39 65	0.35 63	0.55 165	0.39 117	0.48 206	0.40 19	0.24 8	0.15 69	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.17 146	1.51 659

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 208	1.24 639	2.47 593	0.41 68	0.31 222	0.29 24	0.27 93	1.09 246	0.39 65	0.35 63	0.49 124	0.38 113	0.44 171	0.38 11	0.26 31	0.15 69	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.16 107	0.20 254

PSi22	0.46 187	0.26 170	0.50 85	0.47 165	0.24 54	0.46 121	0.22 37	0.83 134	1.02 334	0.47 150	0.65 197	0.80 309	0.51 244	1.44 395	0.32 127	0.15 69	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.20 282	0.19 221

Foundation-i1a	0.40 134	0.19 10	0.42 34	0.36 7	0.20 11	0.51 190	0.46 351	1.17 289	0.49 116	0.57 219	0.46 108	0.63 259	0.56 279	0.82 197	0.30 95	0.15 69	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.13 7	0.16 119

Selective-IGEV-i32	0.42 157	0.26 170	0.56 125	0.48 185	0.27 118	0.45 111	0.33 163	1.56 390	0.61 176	0.36 74	0.47 112	0.52 198	0.30 67	1.08 296	0.33 141	0.15 69	0.13 146	0.17 144	0.13 115	0.16 107	0.15 62

Test_v1	0.28 20	0.21 35	0.39 13	0.35 2	0.25 82	0.31 31	0.29 114	0.65 49	0.39 65	0.29 22	0.34 47	0.25 17	0.25 26	0.49 65	0.25 18	0.15 69	0.11 22	0.14 12	0.13 115	0.13 7	0.13 3

NLSM3	0.38 118	0.21 35	0.47 61	0.46 145	0.36 325	0.43 99	0.34 179	0.75 99	0.62 179	0.43 129	0.70 222	0.39 117	0.43 161	0.62 120	0.37 193	0.15 69	0.12 54	0.19 213	0.17 260	0.16 107	0.16 119

CSFM-Stereo	0.28 20	0.19 10	0.39 13	0.40 56	0.21 21	0.40 67	0.21 28	0.60 33	0.33 27	0.32 45	0.29 32	0.31 54	0.29 55	0.49 65	0.27 52	0.15 69	0.14 232	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26

Monster-pub-mixall	0.32 48	0.20 23	0.44 45	0.37 14	0.22 29	0.28 20	0.18 2	0.69 62	0.36 54	0.37 85	0.36 55	0.27 30	0.20 6	1.43 391	0.25 18	0.15 69	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

DilatedVolume-Stereo	0.46 187	0.24 104	0.72 228	0.45 131	0.33 276	0.72 346	0.29 114	0.83 134	0.53 133	0.82 277	0.73 234	0.52 198	0.44 171	1.16 322	0.42 248	0.15 69	0.15 305	0.15 48	0.14 163	0.16 107	0.17 153

LG-Stereo_L2	0.30 39	0.23 74	0.50 85	0.38 27	0.26 104	0.26 13	0.20 15	0.84 143	0.31 22	0.31 42	0.26 17	0.25 17	0.26 32	0.94 245	0.23 1	0.15 69	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.14 33	0.13 3

MLG-Stereo_test1	0.29 27	0.21 35	0.42 34	0.41 68	0.25 82	0.37 55	0.20 15	0.71 72	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 75	0.26 32	0.92 240	0.26 31	0.15 69	0.11 22	0.16 94	0.11 9	0.13 7	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 43	0.20 23	0.42 34	0.42 80	0.20 11	0.41 79	0.19 7	0.85 149	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 75	0.27 43	1.09 301	0.27 52	0.15 69	0.11 22	0.16 94	0.11 9	0.13 7	0.13 3

GREAT-IGEV	0.34 64	0.22 52	0.54 112	0.40 56	0.31 222	0.36 52	0.28 103	0.59 29	0.66 193	0.28 17	0.51 136	0.29 42	0.29 55	0.86 217	0.28 64	0.15 69	0.12 54	0.15 48	0.11 9	0.17 146	0.16 119
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.46 187	0.23 74	0.50 85	0.45 131	0.25 82	0.41 79	0.27 93	0.80 121	1.12 386	0.93 306	0.79 249	0.91 365	0.46 191	0.74 165	0.44 259	0.15 69	0.13 146	0.15 48	0.12 47	0.15 74	0.18 177

SMoEStereo_RVC	0.41 141	0.26 170	0.55 117	0.46 145	0.31 222	0.60 273	0.36 208	0.85 149	0.47 109	0.47 150	0.43 84	0.42 137	0.34 99	1.40 381	0.31 113	0.15 69	0.12 54	0.20 265	0.15 185	0.16 107	0.18 177

IGEV-Stereo++	0.32 48	0.22 52	0.47 61	0.48 185	0.33 276	0.33 37	0.22 37	0.78 116	0.48 111	0.35 63	0.41 73	0.32 64	0.47 200	0.40 19	0.29 79	0.15 69	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.15 74	0.15 62

RSM	0.40 134	0.25 143	0.53 107	0.50 228	0.27 118	0.46 121	0.40 265	0.94 187	0.49 116	0.42 127	0.44 94	0.65 265	0.33 91	1.07 293	0.32 127	0.15 69	0.13 146	0.17 144	0.14 163	0.17 146	0.15 62

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 157	0.21 35	0.92 358	0.41 68	0.29 176	0.45 111	0.28 103	0.87 160	0.39 65	0.35 63	0.55 165	0.39 117	0.48 206	0.40 19	0.24 8	0.15 69	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.17 146	1.51 659

MoCha-V2	0.43 164	0.23 74	0.55 117	0.56 346	0.23 42	0.44 106	0.32 153	1.35 342	0.63 183	0.54 203	0.55 165	0.42 137	0.57 286	1.12 312	0.28 64	0.15 69	0.13 146	0.15 48	0.13 115	0.17 146	0.18 177

Selective-IGEV	0.42 157	0.26 170	0.56 125	0.48 185	0.27 118	0.45 111	0.33 163	1.56 390	0.61 176	0.36 74	0.47 112	0.52 198	0.30 67	1.08 296	0.33 141	0.15 69	0.13 146	0.17 144	0.13 115	0.16 107	0.15 62

cross-raft	0.56 254	0.26 170	0.65 195	0.55 324	0.31 222	0.66 315	0.37 223	1.68 417	0.82 249	1.06 347	1.07 335	1.25 477	0.45 181	0.74 165	0.39 210	0.15 69	0.13 146	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.17 153

s12784h	0.55 241	0.22 52	0.49 75	0.43 98	0.19 5	1.00 474	0.34 179	1.40 353	1.30 499	0.84 285	0.93 281	0.63 259	0.52 254	1.48 404	0.47 286	0.15 69	0.12 54	0.17 144	0.11 9	0.19 230	0.13 3

aanet-new-10k	0.37 99	0.24 104	0.98 389	0.48 185	0.24 54	0.66 315	0.25 72	0.72 80	0.43 88	0.39 109	0.42 81	0.40 126	0.52 254	0.42 30	0.30 95	0.16 101	0.12 54	0.16 94	0.13 115	0.19 230	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 99	0.26 170	0.93 362	0.47 165	0.23 42	0.45 111	0.33 163	0.73 88	0.62 179	0.40 119	0.49 124	0.30 49	0.63 328	0.42 30	0.30 95	0.16 101	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.21 333	0.16 119

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 99	0.22 52	0.55 117	0.44 114	0.42 412	0.58 261	0.30 125	0.87 160	0.44 93	0.38 96	0.53 148	0.47 169	0.59 309	0.40 19	0.34 152	0.16 101	0.11 22	0.17 144	0.13 115	0.16 107	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 99	0.24 104	0.63 173	0.43 98	0.40 380	0.46 121	0.39 253	0.71 72	0.56 149	0.58 221	0.68 210	0.36 95	0.26 32	0.51 79	0.30 95	0.16 101	0.12 54	0.19 213	0.15 185	0.15 74	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 99	0.24 104	0.63 173	0.43 98	0.41 401	0.49 157	0.41 277	0.73 88	0.60 171	0.56 216	0.66 203	0.31 54	0.26 32	0.42 30	0.31 113	0.16 101	0.11 22	0.19 213	0.15 185	0.15 74	0.14 26

RT-Monster	0.47 199	0.24 104	0.54 112	0.46 145	0.40 380	0.51 190	0.27 93	0.97 190	1.02 334	0.89 297	0.87 269	0.68 273	0.41 143	0.70 151	0.41 237	0.16 101	0.14 232	0.15 48	0.13 115	0.14 33	0.22 315

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 15	0.57 25	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 117	0.31 74	0.32 1	0.23 1	0.16 101	0.12 54	0.13 1	0.12 47	0.13 7	0.15 62

Foundation-i1c-attn	0.38 118	0.18 3	0.41 30	0.37 14	0.20 11	0.51 190	0.47 364	1.13 263	0.48 111	0.47 150	0.45 101	0.54 211	0.49 225	0.71 156	0.29 79	0.16 101	0.13 146	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.16 119

Foundation-i1b	0.39 128	0.18 3	0.41 30	0.37 14	0.20 11	0.52 201	0.48 374	1.19 295	0.43 88	0.52 196	0.44 94	0.60 243	0.52 254	0.70 151	0.29 79	0.16 101	0.12 54	0.14 12	0.13 115	0.14 33	0.14 26

Foundation-i1	0.43 164	0.19 10	0.39 13	0.44 114	0.37 337	0.54 228	0.47 364	1.46 364	0.59 164	0.58 221	0.54 159	0.63 259	0.48 206	0.71 156	0.35 162	0.16 101	0.13 146	0.15 48	0.14 163	0.15 74	0.15 62

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 37	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 106	0.31 74	0.32 1	0.24 8	0.16 101	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 33	0.13 3

LACA2	0.29 27	0.23 74	0.52 102	0.36 7	0.18 2	0.40 67	0.38 235	0.64 45	0.27 13	0.29 22	0.33 44	0.36 95	0.26 32	0.47 50	0.24 8	0.16 101	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 107	0.12 1

LACA1	0.26 9	0.21 35	0.40 21	0.35 2	0.18 2	0.31 31	0.27 93	0.52 13	0.26 12	0.31 42	0.22 7	0.25 17	0.32 86	0.48 59	0.26 31	0.16 101	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.15 74	0.13 3

gcap_with_dpt	0.36 90	0.24 104	0.64 187	0.43 98	0.39 365	0.50 178	0.44 328	0.71 72	0.50 121	0.56 216	0.67 207	0.32 64	0.30 67	0.39 13	0.29 79	0.16 101	0.12 54	0.19 213	0.15 185	0.14 33	0.14 26

DispViT+	0.34 64	0.20 23	0.40 21	0.37 14	0.55 503	0.30 27	0.23 53	0.73 88	0.58 158	0.33 50	0.35 52	0.30 49	0.25 26	1.13 314	0.29 79	0.16 101	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

252Zero-FE	0.29 27	0.24 104	0.47 61	0.42 80	0.25 82	0.29 24	0.19 7	0.71 72	0.49 116	0.32 45	0.34 47	0.22 3	0.25 26	0.43 35	0.30 95	0.16 101	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.13 7	0.15 62

depthmonostereo	0.45 176	0.26 170	0.89 340	0.49 204	0.24 54	0.60 273	0.36 208	1.03 217	0.77 224	0.50 179	0.65 197	0.50 186	0.55 271	0.70 151	0.39 210	0.16 101	0.16 342	0.16 94	0.14 163	0.16 107	0.20 254

xyz-stereo-finetune	0.50 222	0.27 201	0.63 173	0.43 98	0.23 42	0.79 386	0.46 351	0.83 134	0.82 249	0.63 238	0.63 189	0.54 211	0.44 171	1.69 445	0.62 382	0.16 101	0.15 305	0.19 213	0.16 227	0.17 146	0.16 119

xyz-stereo	7.03 682	0.24 104	70.23 722	0.44 114	0.21 21	29.74 704	0.49 386	1.03 217	0.77 224	1.45 540	26.78 705	1.17 457	1.19 552	4.72 601	1.32 547	0.16 101	0.12 54	0.20 265	0.14 163	0.17 146	0.14 26

LG-Stereo_L1	0.31 43	0.24 104	0.49 75	0.38 27	0.27 118	0.28 20	0.21 28	0.68 58	0.29 17	0.27 12	0.25 11	0.25 17	0.22 17	1.25 339	0.24 8	0.16 101	0.12 54	0.15 48	0.12 47	0.14 33	0.13 3

MLG-Stereo_test3	0.29 27	0.20 23	0.46 52	0.43 98	0.24 54	0.47 134	0.19 7	0.75 99	0.31 22	0.36 74	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 115	0.26 31	0.16 101	0.12 54	0.16 94	0.11 9	0.13 7	0.15 62

MLG-Stereo_test2	0.27 13	0.22 52	0.40 21	0.39 39	0.24 54	0.35 44	0.18 2	0.58 26	0.23 4	0.28 17	0.24 10	0.34 85	0.19 2	0.79 190	0.24 8	0.16 101	0.11 22	0.15 48	0.11 9	0.13 7	0.14 26

MM-Stereo_test2	0.44 173	0.25 143	0.70 222	0.54 308	0.33 276	0.55 235	0.45 345	1.02 208	0.84 257	0.61 235	0.51 136	0.49 179	0.42 153	0.82 197	0.32 127	0.16 101	0.13 146	0.18 188	0.14 163	0.19 230	0.17 153

HART	0.48 208	0.24 104	0.63 173	0.52 270	0.27 118	0.41 79	0.29 114	1.32 337	0.54 136	0.59 223	1.47 503	0.61 252	0.34 99	1.09 301	0.32 127	0.16 101	0.14 232	0.19 213	0.14 163	0.19 230	0.18 177

HI	0.67 339	0.34 381	0.80 278	0.51 245	0.51 476	0.41 79	0.37 223	1.15 280	0.80 244	1.34 491	1.42 490	1.60 550	1.11 530	0.96 255	0.90 471	0.16 101	0.12 54	0.20 265	0.21 389	0.20 282	0.20 254

CoSv	0.67 339	0.34 381	0.80 278	0.51 245	0.51 476	0.41 79	0.37 223	1.15 280	0.80 244	1.34 491	1.42 490	1.60 550	1.11 530	0.96 255	0.90 471	0.16 101	0.12 54	0.20 265	0.21 389	0.20 282	0.20 254

FoundationStereo	0.26 9	0.23 74	0.41 30	0.40 56	0.24 54	0.32 35	0.22 37	0.43 5	0.24 6	0.31 42	0.25 11	0.30 49	0.32 86	0.36 6	0.27 52	0.16 101	0.12 54	0.15 48	0.11 9	0.13 7	0.14 26

AIO_rvc	0.38 118	0.25 143	0.65 195	0.47 165	0.31 222	0.55 235	0.38 235	0.98 196	0.51 125	0.35 63	0.48 115	0.49 179	0.22 17	0.87 222	0.31 113	0.16 101	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.15 74	0.15 62

tt45	0.47 199	0.25 143	0.52 102	0.47 165	0.34 298	0.78 377	0.32 153	0.86 156	0.45 104	0.52 196	0.45 101	0.49 179	0.37 123	2.12 505	0.36 180	0.16 101	0.13 146	0.19 213	0.16 227	0.17 146	0.21 284

mms	0.42 157	0.29 250	0.60 151	0.47 165	0.33 276	0.43 99	0.46 351	0.75 99	0.50 121	0.36 74	0.61 185	0.44 144	0.30 67	1.39 379	0.34 152	0.16 101	0.14 232	0.18 188	0.15 185	0.19 230	0.21 284

fffy	0.44 173	0.29 250	0.67 205	0.47 165	0.30 200	0.46 121	0.34 179	0.98 196	0.57 155	0.40 119	0.59 181	0.55 216	0.41 143	1.26 342	0.37 193	0.16 101	0.14 232	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.20 254

dual_stereo	0.29 27	0.21 35	0.39 13	0.40 56	0.23 42	0.25 8	0.22 37	0.59 29	0.32 26	0.33 50	0.26 17	0.40 126	0.23 23	0.86 217	0.30 95	0.16 101	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26

WCG-NET	0.43 164	0.23 74	0.58 133	0.42 80	0.26 104	0.46 121	0.32 153	0.77 108	1.16 411	0.77 264	0.75 238	0.58 232	0.44 171	0.62 120	0.38 203	0.16 101	0.12 54	0.16 94	0.14 163	0.15 74	0.14 26

AIO-Stereo	0.39 128	0.26 170	0.54 112	0.50 228	0.24 54	0.45 111	0.39 253	1.13 263	0.57 155	0.42 127	0.49 124	0.52 198	0.25 26	0.74 165	0.32 127	0.16 101	0.13 146	0.18 188	0.14 163	0.16 107	0.15 62

WCG-NET（raft）	0.46 187	0.23 74	0.59 139	0.42 80	0.24 54	0.50 178	0.35 194	0.76 105	1.10 371	0.72 257	0.76 239	0.91 365	0.50 236	0.88 226	0.40 227	0.16 101	0.13 146	0.15 48	0.14 163	0.15 74	0.17 153

RSM++	0.40 134	0.26 170	0.55 117	0.51 245	0.27 118	0.49 157	0.41 277	0.83 134	0.52 129	0.39 109	0.47 112	0.60 243	0.34 99	1.02 276	0.31 113	0.16 101	0.13 146	0.17 144	0.15 185	0.18 191	0.15 62

RAFT-Stereo-weight	0.49 213	0.26 170	0.58 133	0.49 204	0.28 157	0.61 281	0.34 179	1.16 285	1.11 378	1.06 347	0.79 249	0.75 296	0.28 52	0.79 190	0.42 248	0.16 101	0.13 146	0.17 144	0.15 185	0.16 107	0.18 177

CES	0.51 225	0.21 35	0.40 21	0.42 80	1.40 655	0.53 211	0.34 179	1.04 224	0.68 198	0.45 143	0.67 207	0.35 89	0.28 52	0.58 101	0.35 162	0.16 101	0.13 146	0.15 48	0.10 1	0.19 230	1.69 662

DCRE	0.85 455	0.28 224	0.76 259	0.60 410	0.49 462	0.59 266	0.53 413	1.04 224	0.92 284	0.80 269	7.34 676	0.87 344	0.57 286	0.78 188	0.43 254	0.16 101	0.17 370	0.19 213	0.17 260	0.18 191	0.22 315

ProNet	0.46 187	0.30 280	0.69 216	0.46 145	0.32 256	0.57 248	0.52 407	1.15 280	0.67 195	0.44 135	0.50 132	0.44 144	0.43 161	1.31 352	0.38 203	0.16 101	0.15 305	0.19 213	0.16 227	0.18 191	0.18 177

RAFT_CTSACE	0.66 328	0.29 250	1.14 447	0.57 368	0.51 476	0.68 325	0.44 328	0.88 168	0.98 314	1.03 336	1.83 584	1.23 472	0.67 346	1.48 404	0.38 203	0.16 101	0.16 342	0.21 305	0.20 346	0.20 282	0.17 153

test_4	0.55 241	0.23 74	0.67 205	0.56 346	0.32 256	0.71 342	0.39 253	0.83 134	0.72 210	0.93 306	1.87 591	0.70 282	0.41 143	1.21 334	0.39 210	0.16 101	0.13 146	0.21 305	0.23 449	0.20 282	0.18 177

GMOStereo	0.55 241	0.28 224	0.72 228	0.52 270	0.30 200	0.53 211	0.43 308	1.02 208	0.98 314	1.44 534	1.14 377	0.88 350	0.57 286	0.62 120	0.39 210	0.16 101	0.14 232	0.24 405	0.22 417	0.20 282	0.18 177

error version	0.55 241	0.28 224	0.72 228	0.52 270	0.30 200	0.53 211	0.43 308	1.02 208	0.98 314	1.44 534	1.14 377	0.88 350	0.57 286	0.62 120	0.39 210	0.16 101	0.14 232	0.24 405	0.22 417	0.20 282	0.18 177

test-v	0.55 241	0.28 224	0.72 228	0.52 270	0.30 200	0.53 211	0.43 308	1.02 208	0.98 314	1.44 534	1.14 377	0.88 350	0.57 286	0.62 120	0.39 210	0.16 101	0.14 232	0.24 405	0.22 417	0.20 282	0.18 177

test_3	0.57 266	0.24 104	0.87 331	0.55 324	0.30 200	0.60 273	0.40 265	1.07 234	1.08 359	1.20 415	0.68 210	0.92 373	0.43 161	1.68 441	0.40 227	0.16 101	0.13 146	0.22 343	0.19 311	0.21 333	0.17 153

test-2	0.55 241	0.28 224	0.72 228	0.52 270	0.30 200	0.53 211	0.43 308	1.02 208	0.98 314	1.44 534	1.14 377	0.88 350	0.57 286	0.62 120	0.39 210	0.16 101	0.14 232	0.24 405	0.22 417	0.20 282	0.18 177

CREStereo++_RVC	0.49 213	0.22 52	0.46 52	0.48 185	0.38 353	0.45 111	0.25 72	0.77 108	1.30 499	0.82 277	1.23 415	0.47 169	0.37 123	0.55 90	0.44 259	0.16 101	0.11 22	0.16 94	0.80 653	0.18 191	0.12 1
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
aanet-32k-new	0.37 99	0.27 201	0.97 385	0.44 114	0.24 54	0.50 178	0.32 153	0.69 62	0.38 60	0.35 63	0.42 81	0.36 95	0.55 271	0.79 190	0.25 18	0.17 149	0.11 22	0.16 94	0.12 47	0.19 230	0.14 26

aanet-new	0.41 141	0.27 201	0.70 222	0.48 185	0.38 353	0.73 351	0.29 114	0.71 72	0.39 65	0.38 96	0.51 136	0.36 95	0.73 364	0.98 262	0.31 113	0.17 149	0.12 54	0.17 144	0.13 115	0.19 230	0.16 119

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 99	0.24 104	0.61 160	0.42 80	0.40 380	0.48 148	0.41 277	0.72 80	0.58 158	0.55 210	0.65 197	0.32 64	0.27 43	0.41 26	0.33 141	0.17 149	0.12 54	0.20 265	0.16 227	0.14 33	0.14 26

LACA3	0.28 20	0.22 52	0.39 13	0.36 7	0.20 11	0.37 55	0.38 235	0.51 10	0.29 17	0.30 31	0.27 21	0.26 24	0.31 74	0.74 165	0.23 1	0.17 149	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 74	0.13 3

MatchStereo	0.30 39	0.21 35	0.44 45	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 53	0.90 174	0.54 136	0.28 17	0.48 115	0.25 17	0.24 25	0.53 84	0.33 141	0.17 149	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26
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	0.27 13	0.20 23	0.40 21	0.34 1	0.19 5	0.46 121	0.19 7	0.59 29	0.28 14	0.30 31	0.29 32	0.26 24	0.32 86	0.45 41	0.30 95	0.17 149	0.11 22	0.13 1	0.12 47	0.15 74	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.55 241	0.29 250	0.56 125	0.47 165	0.85 607	0.78 377	0.38 235	2.26 581	0.79 238	0.51 191	0.53 148	0.53 205	0.50 236	0.73 162	0.66 401	0.17 149	0.21 459	0.19 213	0.17 260	0.19 230	0.18 177

WQFJX	0.58 278	0.29 250	0.57 130	0.46 145	0.87 615	0.75 361	0.39 253	2.67 639	0.80 244	0.55 210	0.53 148	0.54 211	0.55 271	0.97 259	0.61 377	0.17 149	0.19 424	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.20 254

NLMM	0.55 241	0.29 250	0.56 125	0.47 165	0.86 609	0.78 377	0.38 235	2.26 581	0.79 238	0.51 191	0.53 148	0.53 205	0.50 236	0.73 162	0.66 401	0.17 149	0.21 459	0.19 213	0.17 260	0.19 230	0.18 177

water-stereo	0.41 141	0.21 35	0.69 216	0.45 131	0.28 157	0.50 178	0.27 93	0.96 189	0.52 129	0.57 219	0.78 246	0.59 238	0.53 259	0.44 39	0.43 254	0.17 149	0.16 342	0.17 144	0.15 185	0.17 146	0.22 315

xyz-stereo-finetune2	0.59 291	0.29 250	0.66 200	0.41 68	0.24 54	1.08 491	0.34 179	0.87 160	0.60 171	0.68 249	1.08 342	0.58 232	0.79 390	2.39 531	0.83 452	0.17 149	0.15 305	0.21 305	0.17 260	0.16 107	0.18 177

111111	0.36 90	0.22 52	0.49 75	0.47 165	0.45 433	0.36 52	0.22 37	1.04 224	0.44 93	0.33 50	0.33 44	0.40 126	0.26 32	0.99 263	0.27 52	0.17 149	0.12 54	0.15 48	0.11 9	0.15 74	0.15 62

LG-G_1	0.33 56	0.22 52	0.48 68	0.44 114	0.20 11	0.64 304	0.18 2	0.80 121	0.28 14	0.30 31	0.30 37	0.36 95	0.35 108	0.88 226	0.26 31	0.17 149	0.13 146	0.16 94	0.11 9	0.14 33	0.16 119

LG-G	0.33 56	0.22 52	0.48 68	0.44 114	0.20 11	0.64 304	0.18 2	0.80 121	0.28 14	0.30 31	0.30 37	0.36 95	0.35 108	0.88 226	0.26 31	0.17 149	0.13 146	0.16 94	0.11 9	0.14 33	0.16 119

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 141	0.68 586	0.45 51	0.66 482	0.30 200	0.48 148	0.25 72	0.87 160	0.46 106	0.39 109	0.37 59	0.30 49	0.69 354	1.16 322	0.31 113	0.17 149	0.11 22	0.16 94	0.12 47	0.18 191	0.14 26

AIO_test	0.38 118	0.24 104	0.59 139	0.47 165	0.31 222	0.55 235	0.44 328	0.86 156	0.50 121	0.34 57	0.48 115	0.46 159	0.30 67	0.76 176	0.31 113	0.17 149	0.12 54	0.17 144	0.13 115	0.16 107	0.15 62

castereo	0.43 164	0.25 143	0.50 85	0.46 145	0.30 200	0.60 273	0.56 444	1.23 312	0.83 254	0.39 109	0.70 222	0.45 154	0.68 350	0.54 87	0.33 141	0.17 149	0.11 22	0.17 144	0.13 115	0.16 107	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 64	0.23 74	0.46 52	0.44 114	0.29 176	0.79 386	0.23 53	0.50 9	0.39 65	0.38 96	0.32 41	0.23 5	0.25 26	1.21 334	0.28 64	0.17 149	0.12 54	0.15 48	0.11 9	0.14 33	0.16 119

999	0.49 213	0.25 143	0.55 117	0.51 245	0.35 315	0.74 355	0.31 134	0.89 173	0.59 164	0.39 109	0.50 132	0.50 186	0.36 117	2.41 532	0.41 237	0.17 149	0.13 146	0.18 188	0.15 185	0.16 107	0.23 336

ours_stereo	0.40 134	0.30 280	0.57 130	0.47 165	0.31 222	0.40 67	0.44 328	0.79 118	0.58 158	0.36 74	0.58 178	0.46 159	0.33 91	1.14 317	0.33 141	0.17 149	0.13 146	0.19 213	0.15 185	0.19 230	0.20 254

tg	0.54 236	0.25 143	0.70 222	0.52 270	0.31 222	0.89 433	0.29 114	1.12 259	0.98 314	0.85 287	1.03 318	0.62 254	0.42 153	1.37 371	0.41 237	0.17 149	0.13 146	0.22 343	0.21 389	0.17 146	0.17 153

GCAP-BAT	0.41 141	0.24 104	0.76 259	0.45 131	0.38 353	0.34 40	0.37 223	0.98 196	0.69 203	0.50 179	0.56 172	0.55 216	0.38 131	0.75 173	0.32 127	0.17 149	0.13 146	0.19 213	0.15 185	0.15 74	0.19 221

Occ-G	0.44 173	0.23 74	0.59 139	0.44 114	0.27 118	0.43 99	0.61 478	0.85 149	0.62 179	0.48 162	0.66 203	1.00 404	0.45 181	0.79 190	0.45 272	0.17 149	0.14 232	0.18 188	0.13 115	0.16 107	0.18 177

gcap-zeroshot	0.36 90	0.24 104	0.63 173	0.42 80	0.40 380	0.47 134	0.41 277	0.73 88	0.56 149	0.54 203	0.63 189	0.33 75	0.27 43	0.39 13	0.33 141	0.17 149	0.12 54	0.19 213	0.16 227	0.14 33	0.14 26

test_for_model	0.37 99	0.24 104	0.61 160	0.42 80	0.40 380	0.48 148	0.41 277	0.72 80	0.58 158	0.55 210	0.65 197	0.32 64	0.27 43	0.41 26	0.33 141	0.17 149	0.12 54	0.20 265	0.16 227	0.14 33	0.14 26

MyStereo06	0.67 339	0.29 250	1.06 418	0.58 383	0.48 455	0.62 284	0.72 513	2.26 581	0.89 271	1.07 350	1.12 361	1.22 468	0.56 279	0.83 203	0.47 286	0.17 149	0.17 370	0.24 405	0.21 389	0.23 380	0.23 336

MyStereo05	0.70 364	0.29 250	1.22 479	0.58 383	0.48 455	0.62 284	0.72 513	1.52 377	1.54 582	1.17 391	0.91 278	0.77 302	0.79 390	1.45 397	0.68 408	0.17 149	0.17 370	0.24 405	0.21 389	0.23 380	0.23 336

AE-Stereo	0.58 278	0.29 250	0.81 282	0.62 436	0.41 401	0.69 335	0.46 351	2.49 621	1.25 462	0.49 170	0.77 243	0.69 279	0.46 191	0.61 115	0.42 248	0.17 149	0.16 342	0.21 305	0.20 346	0.19 230	0.18 177

MIM_Stereo	0.60 300	0.26 170	1.02 405	0.49 204	0.32 256	0.52 201	0.28 103	1.41 357	0.82 249	1.02 332	1.16 386	0.93 374	0.53 259	1.48 404	0.63 387	0.17 149	0.17 370	0.20 265	0.19 311	0.17 146	0.18 177

testlalala	0.36 90	0.24 104	0.63 173	0.42 80	0.40 380	0.47 134	0.41 277	0.73 88	0.56 149	0.54 203	0.63 189	0.33 75	0.27 43	0.39 13	0.33 141	0.17 149	0.12 54	0.19 213	0.16 227	0.14 33	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 141	0.24 104	0.76 259	0.45 131	0.38 353	0.34 40	0.37 223	0.98 196	0.69 203	0.50 179	0.56 172	0.55 216	0.38 131	0.75 173	0.32 127	0.17 149	0.13 146	0.19 213	0.15 185	0.15 74	0.19 221

AEACV	0.41 141	0.25 143	0.60 151	0.55 324	0.52 481	0.43 99	0.38 235	0.98 196	0.63 183	0.44 135	0.56 172	0.46 159	0.59 309	0.56 93	0.31 113	0.17 149	0.13 146	0.18 188	0.16 227	0.17 146	0.17 153

RAFT-Test	0.58 278	0.27 201	0.81 282	0.50 228	0.33 276	0.95 462	0.27 93	1.40 353	0.89 271	1.00 323	1.12 361	1.39 513	0.48 206	0.74 165	0.41 237	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.14 163	0.16 107	0.18 177

EGLCR-Stereo	0.41 141	0.24 104	0.59 139	0.45 131	0.27 118	0.54 228	0.22 37	1.23 312	0.56 149	0.44 135	0.43 84	0.68 273	0.29 55	0.89 231	0.34 152	0.17 149	0.12 54	0.20 265	0.17 260	0.17 146	0.18 177

MC-Stereo	0.46 187	0.24 104	0.58 133	0.63 447	0.30 200	0.38 61	0.32 153	0.98 196	0.74 218	0.66 245	0.85 264	0.56 227	0.60 316	1.07 293	0.32 127	0.17 149	0.12 54	0.17 144	0.15 185	0.16 107	0.16 119

RCA-Stereo	0.52 229	0.26 170	0.66 200	0.49 204	0.33 276	0.54 228	0.44 328	1.20 300	1.41 546	0.69 250	1.06 331	0.63 259	0.79 390	0.62 120	0.35 162	0.17 149	0.12 54	0.17 144	0.14 163	0.16 107	0.16 119

DCANet-4	0.59 291	0.28 224	1.65 541	0.44 114	0.25 82	0.48 148	0.36 208	1.15 280	1.36 525	1.13 367	1.03 318	0.56 227	0.74 365	0.77 179	0.58 363	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.13 115	0.15 74	0.24 360

fff	0.58 278	0.26 170	1.15 449	0.46 145	0.25 82	0.48 148	0.36 208	1.20 300	1.28 483	1.13 367	1.03 318	0.59 238	1.04 512	0.77 179	0.58 363	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.13 115	0.15 74	0.24 360

ADStereo(finetuned)	0.62 309	0.26 170	1.59 535	0.45 131	0.25 82	0.49 157	0.36 208	1.18 290	1.35 516	1.16 387	1.04 324	0.60 243	1.18 550	0.85 214	0.57 358	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.13 115	0.19 230	0.24 360

IPLG	0.72 377	0.29 250	1.12 441	0.53 293	0.44 428	0.79 386	0.33 163	1.35 342	1.10 371	1.32 478	1.11 357	0.52 198	0.54 267	3.13 563	0.71 415	0.17 149	0.14 232	0.20 265	0.17 260	0.18 191	0.21 284

test-3	0.56 254	0.24 104	0.82 291	0.50 228	0.29 176	0.57 248	0.34 179	1.09 246	1.03 339	1.33 484	0.69 215	0.87 344	0.45 181	1.68 441	0.39 210	0.17 149	0.12 54	0.20 265	0.17 260	0.17 146	0.16 119

test_1	0.56 254	0.24 104	0.82 291	0.50 228	0.29 176	0.57 248	0.34 179	1.09 246	1.03 339	1.28 463	0.69 215	0.87 344	0.45 181	1.67 439	0.39 210	0.17 149	0.12 54	0.20 265	0.17 260	0.17 146	0.16 119

test-1	0.56 254	0.28 224	1.13 442	0.58 383	0.34 298	0.60 273	0.38 235	1.56 390	0.98 314	0.80 269	1.02 311	0.83 332	0.52 254	0.64 132	0.46 277	0.17 149	0.16 342	0.20 265	0.17 260	0.20 282	0.26 405

DCANet	0.58 278	0.26 170	1.15 449	0.45 131	0.25 82	0.49 157	0.36 208	1.18 290	1.35 516	1.15 383	1.04 324	0.60 243	0.91 449	0.84 210	0.58 363	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.13 115	0.19 230	0.25 383

csc	0.58 278	0.26 170	1.15 449	0.46 145	0.25 82	0.48 148	0.36 208	1.20 300	1.28 483	1.13 367	1.03 318	0.59 238	1.04 512	0.77 179	0.58 363	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.13 115	0.15 74	0.24 360

cscssc	0.58 278	0.26 170	1.15 449	0.46 145	0.25 82	0.48 148	0.36 208	1.20 300	1.28 483	1.13 367	1.03 318	0.59 238	1.04 512	0.77 179	0.58 363	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.13 115	0.15 74	0.24 360

CFNet-RSSM	0.57 266	0.25 143	0.76 259	0.49 204	0.28 157	0.59 266	0.27 93	1.89 486	1.17 416	1.09 353	0.95 285	1.06 423	0.53 259	0.74 165	0.41 237	0.17 149	0.13 146	0.17 144	0.15 185	0.16 107	0.16 119

Gwc-CoAtRS	0.55 241	0.27 201	0.73 243	0.49 204	0.30 200	0.63 295	0.25 72	1.38 348	1.12 386	1.05 341	1.02 311	1.10 441	0.55 271	0.72 159	0.44 259	0.17 149	0.14 232	0.17 144	0.15 185	0.16 107	0.17 153

HITNet	0.71 370	0.42 488	1.07 423	0.52 270	0.25 82	1.05 482	0.48 374	2.12 543	1.08 359	1.21 422	1.23 415	0.91 365	0.84 412	0.90 234	0.91 475	0.17 149	0.12 54	0.21 305	0.17 260	0.29 474	0.18 177
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
quiztm	0.53 231	0.28 224	0.60 151	0.51 245	0.67 558	0.45 111	0.42 289	1.85 475	0.93 291	0.81 274	1.15 383	0.56 227	0.31 74	0.59 107	0.38 203	0.18 198	0.12 54	0.17 144	0.14 163	0.19 230	0.19 221

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 21	0.38 27	0.28 157	0.21 5	0.22 37	0.36 2	0.24 6	0.29 22	0.35 52	0.20 2	0.22 17	0.39 13	0.23 1	0.18 198	0.14 232	0.21 305	0.20 346	0.17 146	0.13 3

VMStereo-Base	0.39 128	0.25 143	0.47 61	0.37 14	0.22 29	0.39 63	0.33 163	0.72 80	0.87 266	0.43 129	0.69 215	0.60 243	0.33 91	0.76 176	0.37 193	0.18 198	0.14 232	0.15 48	0.12 47	0.17 146	0.18 177

WQFJX1	0.59 291	0.27 201	0.59 139	0.49 204	0.73 570	0.68 325	0.46 351	2.65 634	0.77 224	0.55 210	0.51 136	0.52 198	0.50 236	1.38 375	0.61 377	0.18 198	0.20 441	0.20 265	0.17 260	0.20 282	0.21 284

VIP-Stereo	0.37 99	0.25 143	0.62 168	0.41 68	0.46 442	0.82 402	0.22 37	0.67 56	0.48 111	0.32 45	0.55 165	0.37 106	0.31 74	0.85 214	0.28 64	0.18 198	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.15 74	0.14 26

IGEV-FE	0.59 291	0.33 352	1.11 437	0.63 447	0.37 337	0.41 79	0.33 163	1.80 458	0.79 238	1.04 338	1.10 348	1.05 421	0.43 161	0.87 222	0.48 295	0.18 198	0.13 146	0.19 213	0.18 286	0.20 282	0.23 336

LGtest1	0.28 20	0.23 74	0.46 52	0.42 80	0.22 29	0.41 79	0.19 7	0.58 26	0.29 17	0.30 31	0.25 11	0.29 42	0.29 55	0.57 98	0.26 31	0.18 198	0.12 54	0.16 94	0.12 47	0.14 33	0.16 119

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 118	0.25 143	0.61 160	0.53 293	0.29 176	0.36 52	0.22 37	1.24 314	0.42 83	0.45 143	0.65 197	0.37 106	0.51 244	0.41 26	0.30 95	0.18 198	0.12 54	0.17 144	0.13 115	0.18 191	0.20 254

SCV_C0	0.48 208	0.29 250	0.88 336	0.46 145	0.31 222	0.46 121	0.31 134	1.67 413	0.87 266	0.40 119	0.52 144	0.54 211	0.29 55	1.27 345	0.34 152	0.18 198	0.14 232	0.17 144	0.14 163	0.20 282	0.18 177

HUF	0.39 128	0.27 201	0.71 226	0.43 98	0.24 54	0.51 190	0.47 364	0.99 205	0.55 145	0.37 85	0.45 101	0.53 205	0.41 143	0.70 151	0.29 79	0.18 198	0.14 232	0.16 94	0.12 47	0.15 74	0.17 153

AIO-test1	0.61 306	0.27 201	0.68 211	0.68 507	1.02 631	0.79 386	0.36 208	1.59 401	1.35 516	0.59 223	0.89 275	0.60 243	0.49 225	1.20 333	0.36 180	0.18 198	0.17 370	0.23 381	0.25 472	0.18 191	0.26 405

castereo++	0.41 141	0.26 170	0.51 94	0.44 114	0.32 256	0.96 468	0.22 37	1.13 263	0.61 176	0.33 50	0.45 101	0.50 186	0.39 136	0.94 245	0.25 18	0.18 198	0.12 54	0.17 144	0.12 47	0.14 33	0.16 119

UGAM-zero	1.05 519	0.33 352	1.04 411	0.49 204	0.31 222	0.67 321	0.26 85	2.37 602	0.80 244	1.05 341	1.11 357	2.86 644	1.81 620	6.26 635	0.50 311	0.18 198	0.15 305	0.19 213	0.16 227	0.17 146	0.21 284

RAStereo	0.36 90	0.22 52	0.85 319	0.48 185	0.28 157	0.27 18	0.28 103	0.77 108	0.65 191	0.33 50	0.43 84	0.44 144	0.31 74	0.45 41	0.35 162	0.18 198	0.15 305	0.19 213	0.15 185	0.19 230	0.15 62

Pointernet	0.41 141	0.21 35	0.63 173	0.45 131	0.29 176	0.51 190	0.27 93	1.54 383	0.70 206	0.48 162	0.64 194	0.49 179	0.37 123	0.51 79	0.36 180	0.18 198	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.14 33	0.14 26

IGEV-Stereo+	0.46 187	0.23 74	0.51 94	0.42 80	0.46 442	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 56	0.28 17	0.25 11	0.31 54	0.41 143	1.43 391	0.31 113	0.18 198	0.13 146	0.15 48	0.12 47	1.09 650	1.74 663

trnet	0.40 134	0.23 74	0.40 21	0.37 14	0.20 11	0.53 211	0.29 114	0.81 126	1.15 404	0.59 223	0.72 229	0.53 205	0.43 161	0.56 93	0.37 193	0.18 198	0.13 146	0.15 48	0.10 1	0.14 33	0.14 26

MyStereo8	0.70 364	0.32 332	1.24 484	0.63 447	0.53 489	0.90 437	0.34 179	1.60 403	1.35 516	1.20 415	1.31 447	0.89 359	0.64 334	0.77 179	1.02 504	0.18 198	0.15 305	0.20 265	0.18 286	0.22 355	0.30 474

MyStereo07	0.50 222	0.30 280	0.58 133	0.58 383	0.48 455	0.59 266	0.78 525	1.19 295	0.60 171	0.49 170	0.54 159	0.43 141	0.55 271	1.32 358	0.36 180	0.18 198	0.18 403	0.24 405	0.21 389	0.23 380	0.23 336

MyStereo04	0.71 370	0.30 280	1.28 493	0.58 383	0.48 455	0.59 266	0.78 525	1.74 443	1.49 576	0.94 309	0.91 278	0.74 294	0.86 425	1.59 425	0.69 409	0.18 198	0.18 403	0.24 405	0.21 389	0.23 380	0.23 336

ff7	0.45 176	0.30 280	0.64 187	0.47 165	0.33 276	0.49 157	0.42 289	0.93 177	0.59 164	0.50 179	0.53 148	0.44 144	0.48 206	1.41 384	0.36 180	0.18 198	0.13 146	0.21 305	0.15 185	0.18 191	0.21 284

ffff	0.45 176	0.30 280	0.64 187	0.47 165	0.33 276	0.49 157	0.42 289	0.93 177	0.59 164	0.50 179	0.53 148	0.44 144	0.48 206	1.41 384	0.36 180	0.18 198	0.13 146	0.21 305	0.15 185	0.18 191	0.21 284

11t	0.45 176	0.30 280	0.64 187	0.47 165	0.33 276	0.49 157	0.42 289	0.93 177	0.59 164	0.50 179	0.53 148	0.44 144	0.48 206	1.41 384	0.36 180	0.18 198	0.13 146	0.21 305	0.15 185	0.18 191	0.21 284

IGEV_Zeroshot_test	0.59 291	0.33 352	1.11 437	0.63 447	0.37 337	0.41 79	0.33 163	1.80 458	0.79 238	1.04 338	1.10 348	1.06 423	0.43 161	0.87 222	0.48 295	0.18 198	0.13 146	0.19 213	0.18 286	0.20 282	0.23 336

MSKI-zero shot	0.56 254	0.30 280	0.61 160	0.55 324	0.28 157	0.68 325	0.28 103	1.25 318	0.68 198	0.92 303	1.33 458	0.81 316	0.33 91	1.94 481	0.36 180	0.18 198	0.13 146	0.17 144	0.13 115	0.16 107	0.19 221

GCAP-Stereo	0.43 164	0.32 332	0.80 278	0.50 228	0.27 118	0.53 211	0.31 134	1.05 228	0.67 195	0.69 250	0.71 226	0.58 232	0.42 153	0.51 79	0.35 162	0.18 198	0.15 305	0.18 188	0.13 115	0.17 146	0.15 62

HH	0.68 353	0.33 352	0.83 301	0.53 293	0.34 298	0.92 447	0.45 345	1.79 454	0.74 218	0.71 252	1.13 372	1.60 550	0.83 409	1.95 484	0.39 210	0.18 198	0.14 232	0.19 213	0.17 260	0.19 230	0.19 221

HanStereo	0.68 353	0.33 352	0.83 301	0.53 293	0.34 298	0.92 447	0.45 345	1.79 454	0.74 218	0.71 252	1.13 372	1.60 550	0.83 409	1.95 484	0.39 210	0.18 198	0.14 232	0.19 213	0.17 260	0.19 230	0.19 221

LL-Strereo2	0.56 254	0.36 422	0.77 264	0.56 346	0.40 380	0.68 325	0.37 223	1.21 305	0.83 254	0.96 314	0.79 249	0.91 365	0.41 143	1.08 296	0.48 295	0.18 198	0.17 370	0.29 507	0.25 472	0.22 355	0.19 221

4D-IteraStereo	0.50 222	0.26 170	0.84 313	0.51 245	0.49 462	0.64 304	0.31 134	0.91 175	1.02 334	1.05 341	0.72 229	0.76 297	0.32 86	0.69 149	0.40 227	0.18 198	0.11 22	0.23 381	0.20 346	0.19 230	0.16 119

anonymousdsp	0.45 176	0.30 280	0.60 151	0.48 185	0.34 298	0.49 157	0.42 289	0.97 190	0.60 171	0.51 191	0.53 148	0.46 159	0.47 200	1.36 368	0.35 162	0.18 198	0.13 146	0.21 305	0.15 185	0.18 191	0.21 284

CroCo-Stereo Lap2	0.46 187	0.37 443	0.87 331	0.62 436	0.79 595	0.28 20	0.35 194	0.81 126	0.73 211	0.39 109	0.54 159	0.71 289	0.54 267	0.60 111	0.48 295	0.18 198	0.18 403	0.19 213	0.16 227	0.21 333	0.21 284

ccc-4	0.45 176	0.30 280	0.64 187	0.47 165	0.33 276	0.49 157	0.42 289	0.93 177	0.59 164	0.50 179	0.53 148	0.44 144	0.48 206	1.41 384	0.36 180	0.18 198	0.13 146	0.21 305	0.15 185	0.18 191	0.21 284

IGEV-Stereo	0.45 176	0.30 280	0.60 151	0.48 185	0.34 298	0.49 157	0.42 289	0.98 196	0.60 171	0.51 191	0.53 148	0.46 159	0.47 200	1.36 368	0.35 162	0.18 198	0.13 146	0.21 305	0.15 185	0.18 191	0.21 284
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.89 470	0.31 311	1.04 411	0.56 346	0.47 453	0.47 134	0.68 499	1.19 295	1.08 359	0.80 269	1.35 467	1.46 526	0.90 446	5.11 606	1.16 519	0.18 198	0.15 305	0.22 343	0.19 311	0.21 333	0.24 360

iRaft-Stereo_20w	0.71 370	0.33 352	1.25 487	0.50 228	0.36 325	0.82 402	0.31 134	3.16 656	0.89 271	1.24 437	1.14 377	0.79 307	0.65 339	1.15 318	0.43 254	0.18 198	0.13 146	0.18 188	0.17 260	0.20 282	0.23 336

GLC_STEREO	0.41 141	0.27 201	0.43 38	0.55 324	0.24 54	0.47 134	0.30 125	0.81 126	0.64 188	0.53 201	0.74 237	0.50 186	0.31 74	0.65 137	0.45 272	0.18 198	0.20 441	0.23 381	0.19 311	0.21 333	0.21 284

MIPNet	0.60 300	0.31 311	1.07 423	0.51 245	0.34 298	0.68 325	0.40 265	1.67 413	1.14 398	1.11 356	0.93 281	0.60 243	0.78 382	0.77 179	0.58 363	0.18 198	0.14 232	0.19 213	0.16 227	0.18 191	0.21 284

IPLGR	0.62 309	0.28 224	1.32 500	0.50 228	0.29 176	0.65 310	0.34 179	1.47 369	1.19 425	1.21 422	1.07 335	0.70 282	0.65 339	1.05 285	0.55 347	0.18 198	0.15 305	0.20 265	0.17 260	0.21 333	0.20 254

iRaftStereo_RVC	0.49 213	0.28 224	0.72 228	0.53 293	0.29 176	0.52 201	0.33 163	1.14 268	0.84 257	0.85 287	0.99 301	0.55 216	0.36 117	0.83 203	0.40 227	0.18 198	0.13 146	0.22 343	0.20 346	0.20 282	0.18 177

raft+_RVC	0.56 254	0.29 250	0.61 160	0.65 469	0.56 509	0.53 211	0.53 413	1.40 353	1.02 334	0.78 266	1.04 324	0.70 282	0.55 271	1.00 268	0.49 308	0.18 198	0.16 342	0.19 213	0.19 311	0.18 191	0.17 153

test_xeample3	0.57 266	0.33 352	3.11 615	0.46 145	0.34 298	0.55 235	0.38 235	0.86 156	0.49 116	0.54 203	0.46 108	0.44 144	0.44 171	1.49 411	0.45 272	0.18 198	0.14 232	0.19 213	0.15 185	0.17 146	0.18 177

pmcnn	2.84 653	0.46 504	5.19 640	0.68 507	0.42 412	1.55 570	1.16 608	2.32 593	1.60 594	2.72 647	7.49 677	17.96 697	1.48 594	6.04 630	6.64 663	0.18 198	0.15 305	0.15 48	0.12 47	0.20 282	0.20 254

DF	0.40 134	0.25 143	0.67 205	0.49 204	0.28 157	0.49 157	0.31 134	0.88 168	0.51 125	0.47 150	0.72 229	0.59 238	0.30 67	0.83 203	0.34 152	0.19 241	0.13 146	0.16 94	0.12 47	0.16 107	0.17 153

Hybrid-DGEV-03	0.67 339	0.29 250	0.69 216	0.55 324	0.36 325	0.73 351	0.38 235	1.09 246	1.18 422	1.74 594	2.49 631	0.84 339	0.56 279	0.99 263	0.47 286	0.19 241	0.12 54	0.22 343	0.19 311	0.17 146	0.17 153

Hybrid-DGEV-2	0.69 362	0.35 410	0.85 319	0.61 427	0.37 337	1.06 485	0.28 103	1.73 440	1.42 555	1.37 505	0.93 281	1.02 412	1.01 495	1.09 301	0.54 342	0.19 241	0.15 305	0.22 343	0.19 311	0.17 146	0.18 177

WQFJA1++	1.34 568	0.23 74	0.51 94	0.40 56	0.29 176	0.46 121	0.20 15	0.67 56	0.31 22	0.40 119	0.39 62	0.34 85	0.39 136	0.66 139	0.28 64	0.19 241	0.13 146	0.16 94	0.13 115	20.39 706	0.17 153

NLMM1	0.60 300	0.28 224	0.63 173	0.48 185	0.73 570	0.68 325	0.43 308	2.47 616	1.11 378	0.60 230	0.63 189	0.51 190	0.47 200	1.34 362	0.58 363	0.19 241	0.21 459	0.20 265	0.17 260	0.20 282	0.19 221

NLSM1	0.54 236	0.26 170	0.61 160	0.49 204	1.04 634	0.83 410	0.31 134	1.55 386	0.68 198	0.52 196	0.77 243	0.46 159	0.48 206	1.02 276	0.56 353	0.19 241	0.19 424	0.21 305	0.18 286	0.20 282	0.18 177

NLCSM	0.54 236	0.30 280	0.60 151	0.53 293	0.74 578	0.71 342	0.47 364	1.25 318	0.71 209	0.64 239	0.51 136	0.48 175	0.60 316	1.34 362	0.71 415	0.19 241	0.20 441	0.21 305	0.19 311	0.22 355	0.21 284

FE-Mocha	0.52 229	0.32 332	0.98 389	0.51 245	0.37 337	0.46 121	0.22 37	1.71 434	0.56 149	1.02 332	1.10 348	0.82 322	0.41 143	0.58 101	0.32 127	0.19 241	0.13 146	0.21 305	0.21 389	0.17 146	0.19 221

Zero-FE251	0.36 90	0.25 143	0.64 187	0.49 204	0.30 200	0.57 248	0.24 67	0.86 156	0.36 54	0.53 201	0.39 62	0.51 190	0.41 143	0.49 65	0.28 64	0.19 241	0.15 305	0.17 144	0.12 47	0.14 33	0.16 119

GASTEREO	0.43 164	0.29 250	0.62 168	0.51 245	0.27 118	0.62 284	0.36 208	1.02 208	0.58 158	0.55 210	0.83 260	0.30 49	0.65 339	0.64 132	0.30 95	0.19 241	0.13 146	0.17 144	0.15 185	0.16 107	0.21 284

MSCF	0.41 141	0.28 224	0.64 187	0.50 228	0.27 118	0.58 261	0.37 223	1.03 217	0.54 136	0.54 203	0.72 229	0.32 64	0.64 334	0.56 93	0.30 95	0.19 241	0.13 146	0.17 144	0.15 185	0.17 146	0.21 284

DFGA-Net	0.77 403	0.47 509	1.75 547	0.55 324	0.46 442	0.83 410	0.44 328	1.38 348	1.10 371	1.05 341	1.20 398	0.70 282	0.58 303	2.27 519	1.31 541	0.19 241	0.17 370	0.24 405	0.24 463	0.28 457	0.30 474

MM-Stereo_test1	0.51 225	0.26 170	0.59 139	0.53 293	0.31 222	0.50 178	0.53 413	1.06 231	1.09 367	0.88 294	0.70 222	0.54 211	0.59 309	1.18 328	0.35 162	0.19 241	0.17 370	0.20 265	0.17 260	0.20 282	0.18 177

PAM_32	0.87 463	0.30 280	1.08 427	0.56 346	0.32 256	2.10 620	0.36 208	2.26 581	1.01 330	1.13 367	1.05 330	3.14 652	1.47 592	1.00 268	0.42 248	0.19 241	0.14 232	0.20 265	0.18 286	0.19 230	0.25 383

PAM	0.86 459	0.31 311	1.19 470	0.55 324	0.35 315	2.17 621	0.47 364	2.26 581	0.87 266	1.18 402	0.96 287	3.01 647	1.41 585	0.90 234	0.40 227	0.19 241	0.13 146	0.19 213	0.18 286	0.20 282	0.27 426

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 521	0.43 493	3.59 625	0.53 293	0.66 552	0.79 386	0.39 253	2.60 631	0.98 314	0.96 314	4.58 660	2.05 616	0.56 279	0.99 263	0.51 315	0.19 241	0.14 232	0.21 305	0.28 519	0.32 507	0.41 551

IGEVStereo-DCA	0.49 213	0.33 352	0.64 187	0.46 145	0.34 298	0.50 178	0.42 289	0.93 177	0.59 164	0.48 162	0.48 115	0.48 175	0.45 181	2.28 521	0.44 259	0.19 241	0.14 232	0.19 213	0.15 185	0.17 146	0.21 284

rrr	0.57 266	0.33 352	2.43 591	0.46 145	0.34 298	0.50 178	0.38 235	0.84 143	0.55 145	0.48 162	0.48 115	0.48 175	0.45 181	2.28 521	0.44 259	0.19 241	0.14 232	0.19 213	0.15 185	0.17 146	0.18 177

CASnet	0.42 157	0.26 170	0.52 102	0.52 270	0.21 21	0.49 157	0.35 194	0.85 149	0.85 261	0.84 285	0.69 215	0.48 175	0.31 74	0.57 98	0.34 152	0.19 241	0.12 54	0.27 479	0.22 417	0.23 380	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.55 241	0.27 201	0.49 75	0.50 228	0.27 118	0.98 472	0.25 72	1.71 434	1.08 359	0.90 299	0.99 301	1.13 451	0.46 191	0.74 165	0.35 162	0.19 241	0.13 146	0.17 144	0.13 115	0.16 107	0.19 221

anonymousdsp2	0.58 278	0.29 250	0.93 362	0.51 245	0.30 200	0.75 361	0.46 351	1.95 505	0.87 266	0.81 274	0.78 246	0.76 297	0.48 206	1.10 306	0.45 272	0.19 241	0.14 232	0.18 188	0.13 115	0.20 282	0.22 315

CBFPSM	0.95 492	0.37 443	2.10 575	0.51 245	0.39 365	1.73 586	0.87 562	1.59 401	1.13 392	1.11 356	1.00 306	2.34 627	1.64 606	1.42 389	1.44 559	0.19 241	0.18 403	0.20 265	0.20 346	0.22 355	0.36 524

LoS	0.41 141	0.23 74	0.46 52	0.39 39	0.23 42	0.48 148	0.40 265	1.12 259	0.94 297	0.50 179	0.66 203	0.49 179	0.42 153	0.63 130	0.39 210	0.19 241	0.14 232	0.16 94	0.11 9	0.14 33	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.73 381	0.35 410	1.64 539	0.54 308	0.37 337	0.92 447	0.81 542	1.21 305	1.03 339	0.86 292	1.12 361	1.31 495	1.01 495	1.04 281	0.88 464	0.19 241	0.20 441	0.24 405	0.24 463	0.27 441	0.28 442

anonymousa	0.78 408	0.30 280	0.85 319	0.51 245	0.96 627	1.41 555	0.47 364	1.61 405	0.94 297	1.33 484	1.77 574	1.66 562	1.11 530	0.72 159	0.63 387	0.19 241	0.18 403	0.23 381	0.25 472	0.20 282	0.22 315

raft_robust	0.71 370	0.32 332	0.75 255	0.54 308	0.28 157	0.54 228	0.35 194	1.54 383	1.24 454	1.18 402	1.07 335	0.73 293	0.53 259	3.65 576	0.40 227	0.19 241	0.16 342	0.20 265	0.22 417	0.21 333	0.19 221

RAFT+CT+SA	0.63 318	0.30 280	0.73 243	0.69 520	0.37 337	0.40 67	0.55 437	1.93 500	1.04 345	0.72 257	1.23 415	0.62 254	0.69 354	1.69 445	0.42 248	0.19 241	0.13 146	0.22 343	0.22 417	0.21 333	0.19 221

test_5	0.70 364	0.32 332	0.99 394	0.69 520	0.50 467	0.89 433	0.51 396	1.88 484	1.14 398	0.78 266	1.13 372	1.04 417	0.89 443	1.59 425	0.46 277	0.19 241	0.14 232	0.23 381	0.22 417	0.22 355	0.20 254

Sa-1000	0.76 397	0.30 280	0.92 358	0.62 436	0.31 222	0.78 377	0.37 223	2.00 519	1.38 532	1.30 469	2.04 605	0.86 342	0.74 365	1.87 470	0.40 227	0.19 241	0.14 232	0.25 444	0.24 463	0.21 333	0.19 221

CrosDoStereo	1.56 588	0.26 170	0.78 270	0.51 245	0.29 176	0.66 315	11.86 692	1.18 290	1.00 327	1.35 498	1.76 571	0.99 398	1.83 622	6.64 646	0.83 452	0.19 241	0.15 305	0.20 265	0.22 417	0.18 191	0.25 383

LCNet	0.73 381	0.30 280	0.58 133	0.58 383	0.31 222	0.68 325	0.53 413	1.09 246	0.94 297	1.19 410	1.34 462	0.96 389	1.32 571	2.50 540	0.46 277	0.19 241	0.13 146	0.21 305	0.25 472	0.28 457	0.69 628

STrans-v2	1.06 521	0.31 311	1.02 405	0.52 270	0.33 276	0.67 321	0.78 525	2.66 638	1.26 471	1.15 383	1.46 500	1.37 509	1.40 581	6.68 648	0.46 277	0.19 241	0.13 146	0.21 305	0.18 286	0.18 191	0.21 284

TransformOpticalFlow	0.97 497	0.30 280	0.96 384	0.54 308	0.31 222	0.65 310	0.54 427	1.87 479	1.19 425	1.12 364	1.44 496	1.34 502	0.98 482	6.68 648	0.44 259	0.19 241	0.12 54	0.21 305	0.19 311	0.18 191	0.23 336

PSM-AAD	0.80 423	0.29 250	0.58 133	0.58 383	0.29 176	0.76 367	1.19 611	1.08 239	0.94 297	1.65 584	1.58 540	0.81 316	2.12 639	1.67 439	0.44 259	0.19 241	0.14 232	0.38 583	0.32 564	0.22 355	0.68 625

DeepStereo_LL	1.56 588	0.26 170	0.78 270	0.51 245	0.29 176	0.66 315	11.86 692	1.18 290	1.00 327	1.35 498	1.76 571	0.99 398	1.83 622	6.64 646	0.83 452	0.19 241	0.15 305	0.20 265	0.22 417	0.18 191	0.25 383

DEmStereo	0.98 500	0.25 143	0.85 319	0.49 204	0.33 276	1.02 477	0.55 437	0.97 190	0.93 291	1.41 523	2.13 610	1.01 409	2.01 629	5.62 619	0.78 436	0.19 241	0.15 305	0.20 265	0.20 346	0.18 191	0.25 383

DRaft	0.81 432	0.26 170	0.77 264	0.47 165	0.31 222	0.95 462	0.52 407	1.13 263	0.99 323	1.78 600	2.01 604	0.80 309	1.71 612	2.64 547	0.74 422	0.19 241	0.14 232	0.20 265	0.20 346	0.18 191	0.24 360

RAFT-345	0.86 459	0.26 170	0.73 243	0.53 293	0.28 157	0.53 211	0.41 277	0.85 149	1.31 506	1.33 484	2.32 619	0.85 341	0.53 259	5.69 620	0.48 295	0.19 241	0.14 232	0.22 343	0.17 260	0.17 146	0.17 153

CroCo-Stereo	0.42 157	0.33 352	0.83 301	0.59 402	0.28 157	0.26 13	0.33 163	1.22 307	0.85 261	0.43 129	0.49 124	0.65 265	0.46 191	0.40 19	0.36 180	0.19 241	0.15 305	0.16 94	0.14 163	0.20 282	0.17 153
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
GMM-Stereo	0.75 389	0.27 201	0.66 200	0.56 346	0.34 298	0.71 342	0.97 581	1.09 246	0.91 279	1.37 505	1.79 576	1.11 446	0.79 390	2.08 501	0.48 295	0.19 241	0.12 54	0.25 444	0.25 472	0.21 333	0.78 635

Prome-Stereo	0.76 397	0.29 250	0.57 130	0.58 383	0.33 276	0.58 261	0.94 576	0.98 196	0.92 284	1.46 543	2.45 627	0.91 365	1.38 578	1.60 430	0.44 259	0.19 241	0.13 146	0.19 213	0.18 286	0.20 282	0.87 641

TANstereo	0.45 176	0.23 74	0.50 85	0.43 98	0.21 21	0.65 310	0.26 85	0.83 134	0.88 270	0.95 311	0.99 301	0.51 190	0.45 181	0.56 93	0.36 180	0.19 241	0.24 517	0.16 94	0.13 115	0.17 146	0.27 426

EAI-Stereo	0.76 397	0.31 311	0.74 250	0.55 324	0.28 157	0.70 339	1.72 646	2.57 628	0.90 276	0.75 262	3.03 642	0.57 230	0.43 161	1.10 306	0.49 308	0.19 241	0.14 232	0.17 144	0.18 286	0.17 146	0.21 284

CREStereo	0.40 134	0.24 104	0.40 21	0.37 14	0.22 29	0.52 201	0.29 114	0.81 126	1.15 404	0.59 223	0.72 229	0.51 190	0.42 153	0.57 98	0.37 193	0.19 241	0.13 146	0.15 48	0.10 1	0.14 33	0.15 62
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
DIP-Stereo	0.64 322	0.32 332	0.91 355	0.49 204	0.36 325	0.91 440	0.33 163	2.51 624	0.77 224	1.25 440	1.00 306	0.68 273	0.51 244	0.92 240	0.65 396	0.19 241	0.15 305	0.21 305	0.17 260	0.19 230	0.22 315
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.60 300	0.30 280	0.72 228	0.57 368	0.37 337	0.68 325	0.52 407	1.45 362	0.78 229	1.61 575	1.50 514	0.76 297	0.53 259	0.67 144	0.51 315	0.19 241	0.16 342	0.18 188	0.15 185	0.18 191	0.19 221

RAFT-Stereo	0.60 300	0.30 280	0.72 228	0.57 368	0.37 337	0.68 325	0.52 407	1.45 362	0.78 229	1.61 575	1.50 514	0.76 297	0.53 259	0.67 144	0.51 315	0.19 241	0.16 342	0.18 188	0.15 185	0.18 191	0.19 221
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.77 403	0.39 470	1.31 497	0.55 324	0.25 82	0.91 440	0.39 253	1.48 371	1.28 483	1.49 551	1.54 525	1.02 412	0.68 350	2.12 505	0.93 482	0.19 241	0.13 146	0.19 213	0.14 163	0.19 230	0.22 315

iResNet	0.80 423	0.45 501	1.47 517	0.72 541	0.31 222	0.96 468	0.64 488	1.80 458	1.28 483	1.31 475	1.48 506	0.94 380	0.78 382	1.77 455	0.99 496	0.19 241	0.14 232	0.18 188	0.15 185	0.22 355	0.27 426

DN-CSS_ROB	0.67 339	0.36 422	1.36 508	0.59 402	0.41 401	0.54 228	0.45 345	1.30 331	0.95 302	1.05 341	1.47 503	0.69 279	0.64 334	1.80 464	0.60 374	0.19 241	0.15 305	0.25 444	0.23 449	0.22 355	0.23 336

Selective-IGEV-i1	0.72 377	0.29 250	1.00 399	0.60 410	0.39 365	1.10 497	0.78 525	2.14 553	1.25 462	0.91 300	1.20 398	1.21 463	0.58 303	1.06 290	0.62 382	0.20 291	0.18 403	0.20 265	0.18 286	0.20 282	0.25 383

GSStereo	0.36 90	0.23 74	0.46 52	0.50 228	0.33 276	0.46 121	0.35 194	1.31 333	0.53 133	0.38 96	0.39 62	0.32 64	0.33 91	0.45 41	0.29 79	0.20 291	0.12 54	0.16 94	0.13 115	0.17 146	0.18 177

GS-Stereo							0.35 194	1.31 333	0.53 133	0.38 96	0.39 62	0.32 64	0.33 91	0.45 41	0.29 79	0.20 291	0.12 54	0.16 94	0.13 115	0.17 146	0.18 177

DA	0.47 199	0.23 74	0.59 139	0.54 308	0.26 104	1.08 491	0.44 328	1.51 373	0.63 183	0.48 162	0.69 215	0.55 216	0.49 225	0.49 65	0.38 203	0.20 291	0.14 232	0.19 213	0.13 115	0.19 230	0.17 153

GGEV	0.47 199	0.23 74	0.59 139	0.54 308	0.26 104	1.08 491	0.44 328	1.51 373	0.63 183	0.48 162	0.69 215	0.55 216	0.49 225	0.49 65	0.38 203	0.20 291	0.14 232	0.19 213	0.13 115	0.19 230	0.17 153

z-ln-s-r	1.18 548	0.61 561	2.91 608	0.54 308	0.56 509	0.81 400	0.86 558	1.72 438	1.55 588	1.18 402	1.62 547	1.37 509	1.16 539	3.67 579	3.77 641	0.20 291	0.15 305	0.21 305	0.17 260	0.29 474	0.24 360

S2M2_XL	0.25 4	0.25 143	0.43 38	0.36 7	0.24 54	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 22	0.41 73	0.24 13	0.23 23	0.32 1	0.27 52	0.20 291	0.18 403	0.18 188	0.16 227	0.18 191	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.79 417	0.28 224	1.01 402	0.57 368	0.39 365	0.94 456	0.65 490	1.76 447	1.18 422	1.27 457	1.03 318	1.62 555	0.78 382	1.93 480	1.26 536	0.20 291	0.14 232	0.17 144	0.15 185	0.20 282	0.24 360

G2L-Stereo_test	0.77 403	0.31 311	0.97 385	0.51 245	0.41 401	0.90 437	0.80 537	1.67 413	1.22 445	1.32 478	1.27 433	1.50 534	0.81 402	1.74 450	1.02 504	0.20 291	0.14 232	0.16 94	0.16 227	0.18 191	0.22 315

GIP-stereo	0.37 99	0.25 143	0.49 75	0.55 324	0.41 401	0.37 55	0.22 37	1.03 217	0.56 149	0.35 63	0.52 144	0.46 159	0.37 123	0.55 90	0.28 64	0.20 291	0.13 146	0.16 94	0.12 47	0.16 107	0.16 119

U	9.23 688	0.22 52	0.65 195	0.48 185	53.11 717	61.26 722	0.24 67	0.77 108	0.55 145	0.37 85	0.30 37	0.29 42	0.34 99	0.34 4	0.27 52	0.20 291	0.12 54	60.47 721	4.24 696	0.18 191	0.14 26

H2IRNET	0.57 266	0.28 224	0.75 255	0.49 204	0.35 315	0.40 67	0.27 93	1.03 217	1.18 422	0.62 237	1.26 424	1.07 426	0.85 417	1.02 276	0.64 391	0.20 291	0.16 342	0.23 381	0.25 472	0.22 355	0.20 254

MGS-Stereo	0.43 164	0.28 224	0.61 160	0.46 145	0.28 157	0.49 157	0.33 163	0.60 33	0.89 271	0.47 150	1.32 452	0.51 190	0.32 86	0.66 139	0.39 210	0.20 291	0.16 342	0.18 188	0.16 227	0.18 191	0.18 177

IGEV++	0.45 176	0.24 104	0.63 173	0.58 383	0.32 256	0.42 90	0.25 72	2.16 561	0.65 191	0.38 96	0.58 178	0.46 159	0.44 171	0.56 93	0.40 227	0.20 291	0.13 146	0.16 94	0.13 115	0.17 146	0.18 177

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 199	0.38 461	0.75 255	0.48 185	0.37 337	0.67 321	0.35 194	0.82 131	1.14 398	0.61 235	0.64 194	0.39 117	0.39 136	0.74 165	0.39 210	0.20 291	0.17 370	0.22 343	0.18 286	0.24 409	0.20 254

MaDis-Stereo	0.38 118	0.27 201	0.72 228	0.45 131	0.35 315	0.30 27	0.31 134	0.81 126	0.54 136	0.38 96	0.38 60	0.58 232	0.49 225	0.53 84	0.39 210	0.20 291	0.16 342	0.19 213	0.15 185	0.19 230	0.15 62

MIF-Stereo (partial)	0.48 208	0.28 224	0.83 301	0.51 245	0.53 489	0.39 63	0.27 93	1.03 217	0.64 188	0.47 150	0.71 226	0.51 190	0.51 244	1.13 314	0.47 286	0.20 291	0.16 342	0.23 381	0.20 346	0.24 409	0.20 254

riskmin	0.62 309	0.29 250	0.73 243	0.50 228	0.34 298	0.86 426	0.44 328	1.74 443	1.07 356	0.76 263	0.76 239	1.19 460	1.01 495	0.84 210	0.60 374	0.20 291	0.16 342	0.24 405	0.16 227	0.24 409	0.29 456

TestStereo1	0.66 328	0.29 250	0.95 376	0.82 588	0.32 256	0.47 134	0.43 308	1.52 377	1.22 445	0.99 319	1.32 452	0.65 265	0.76 371	1.78 457	0.44 259	0.20 291	0.16 342	0.22 343	0.19 311	0.21 333	0.20 254

IER	0.74 385	0.33 352	1.25 487	0.50 228	0.53 489	1.32 536	0.55 437	1.31 333	1.08 359	1.30 469	1.34 462	1.11 446	1.10 527	1.05 285	0.81 450	0.20 291	0.17 370	0.21 305	0.21 389	0.20 282	0.21 284

SA-5K	0.66 328	0.29 250	0.95 376	0.82 588	0.32 256	0.47 134	0.43 308	1.52 377	1.22 445	0.99 319	1.32 452	0.65 265	0.76 371	1.78 457	0.44 259	0.20 291	0.16 342	0.22 343	0.19 311	0.21 333	0.20 254

SA	0.69 362	0.31 311	0.97 385	0.64 462	0.30 200	0.56 246	0.38 235	1.84 468	1.35 516	0.99 319	1.37 472	0.69 279	0.94 462	1.88 476	0.43 254	0.20 291	0.16 342	0.25 444	0.23 449	0.22 355	0.19 221

OMP-Stereo	0.95 492	0.35 410	0.79 274	0.92 618	0.32 256	0.49 157	0.35 194	1.22 307	1.11 378	1.58 570	1.12 361	1.44 521	0.69 354	6.92 651	0.51 315	0.20 291	0.15 305	0.24 405	0.19 311	0.21 333	0.16 119

ASMatch	0.89 470	0.29 250	0.72 228	0.56 346	0.36 325	0.47 134	0.37 223	1.16 285	0.95 302	1.11 356	3.26 645	0.95 384	0.96 469	4.88 603	0.53 333	0.20 291	0.16 342	0.22 343	0.19 311	0.20 282	0.30 474

THIR-Stereo	1.02 511	0.29 250	0.73 243	0.51 245	0.29 176	0.94 456	1.31 621	1.08 239	0.98 314	1.35 498	1.91 596	1.16 456	1.54 597	6.37 643	0.79 441	0.20 291	0.14 232	0.21 305	0.22 417	0.19 230	0.25 383

GrayStereo	0.83 443	0.28 224	0.62 168	0.66 482	0.37 337	0.76 367	1.79 650	1.19 295	0.91 279	1.98 620	1.89 592	1.07 426	1.76 617	1.43 391	0.50 311	0.20 291	0.15 305	0.19 213	0.21 389	0.18 191	0.41 551

RAFT-RH_RVC	1.04 514	0.26 170	0.76 259	0.53 293	0.29 176	0.80 392	0.32 153	0.85 149	1.12 386	2.04 623	4.63 662	1.03 416	0.57 286	5.93 628	0.52 323	0.20 291	0.13 146	0.26 465	0.20 346	0.16 107	0.19 221

rafts_anoy	0.55 241	0.32 332	0.66 200	0.72 541	0.61 533	0.53 211	0.40 265	1.24 314	1.06 353	0.85 287	0.83 260	0.67 271	0.53 259	0.77 179	0.55 347	0.20 291	0.15 305	0.25 444	0.26 489	0.22 355	0.21 284

XX-TBD	0.47 199	0.71 591	0.39 13	0.81 585	0.25 82	0.57 248	0.26 85	0.73 88	1.30 499	0.78 266	1.01 308	0.45 154	0.33 91	0.49 65	0.39 210	0.20 291	0.15 305	0.15 48	0.11 9	0.17 146	0.15 62

raftrobust	0.55 241	0.27 201	0.63 173	0.68 507	0.69 563	0.50 178	0.34 179	1.08 239	0.97 311	1.32 478	0.88 273	0.62 254	0.80 398	0.82 197	0.44 259	0.20 291	0.16 342	0.16 94	0.14 163	0.15 74	0.18 177

RALCasStereoNet	0.58 278	0.34 381	0.77 264	0.65 469	0.64 541	0.64 304	0.51 396	1.06 231	0.99 323	0.71 252	1.06 331	0.77 302	0.44 171	1.38 375	0.52 323	0.20 291	0.18 403	0.18 188	0.16 227	0.20 282	0.22 315

RALAANet	0.62 309	0.37 443	0.97 385	0.66 482	0.50 467	0.67 321	0.31 134	1.27 324	1.09 367	1.11 356	1.17 389	0.88 350	0.46 191	1.27 345	0.45 272	0.20 291	0.15 305	0.21 305	0.18 286	0.27 441	0.19 221

111	0.66 328	0.27 201	1.15 449	0.46 145	0.25 82	0.72 346	0.42 289	1.57 394	1.44 560	0.83 279	1.39 479	1.10 441	0.80 398	0.97 259	0.65 396	0.20 291	0.14 232	0.18 188	0.15 185	0.18 191	0.28 442

ARAFT	0.82 434	0.40 476	1.77 549	0.53 293	0.31 222	0.89 433	0.81 542	2.32 593	1.08 359	1.66 587	1.25 422	1.04 417	0.64 334	1.91 477	0.52 323	0.20 291	0.15 305	0.28 495	0.27 508	0.17 146	0.18 177

MMNet	0.89 470	0.35 410	1.44 514	0.64 462	0.59 523	1.83 599	0.48 374	1.70 430	1.38 532	1.45 540	1.19 397	1.25 477	1.16 539	1.77 455	1.27 539	0.20 291	0.19 424	0.23 381	0.22 417	0.25 421	0.24 360

RASNet	1.16 541	0.34 381	1.11 437	0.73 549	0.86 609	1.00 474	0.60 472	1.56 390	1.43 557	1.07 350	1.37 472	2.08 617	1.44 589	7.00 653	1.56 572	0.20 291	0.17 370	0.17 144	0.19 311	0.19 230	0.19 221

IGEV_i1	0.71 370	0.31 311	1.07 423	0.62 436	0.30 200	0.92 447	0.60 472	2.22 577	0.96 306	1.06 347	1.06 331	1.11 446	0.71 362	1.35 365	0.65 396	0.21 327	0.18 403	0.21 305	0.17 260	0.22 355	0.27 426

Select-FE	0.87 463	0.42 488	2.64 603	0.57 368	0.48 455	0.47 134	0.23 53	2.59 630	0.85 261	1.08 352	1.32 452	2.00 605	1.73 614	1.15 318	0.47 286	0.21 327	0.17 370	0.21 305	0.26 489	0.20 282	0.33 501

SGD-Stereo	0.34 64	0.22 52	0.44 45	0.39 39	0.20 11	0.42 90	0.22 37	0.71 72	0.33 27	0.43 129	0.34 47	0.27 30	0.35 108	1.15 318	0.33 141	0.21 327	0.11 22	0.16 94	0.13 115	0.17 146	0.15 62

MM-Stereo_test3	0.53 231	0.26 170	0.60 151	0.56 346	0.73 570	0.49 157	0.53 413	1.31 333	1.08 359	0.64 239	0.97 295	0.61 252	0.42 153	0.82 197	0.40 227	0.21 327	0.18 403	0.20 265	0.16 227	0.19 230	0.21 284

UGAM	1.17 543	0.29 250	1.08 427	0.55 324	0.43 417	0.69 335	0.71 512	1.14 268	1.35 516	1.00 323	1.49 507	1.90 589	0.86 425	9.61 682	0.89 467	0.21 327	0.19 424	0.30 519	0.25 472	0.20 282	0.18 177

model_zeroshot	0.53 231	0.31 311	1.00 399	0.57 368	0.39 365	0.74 355	0.39 253	1.38 348	0.67 195	0.88 294	0.85 264	0.71 289	0.37 123	0.77 179	0.39 210	0.21 327	0.17 370	0.19 213	0.17 260	0.17 146	0.22 315

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 455	0.38 461	2.79 606	0.51 245	0.60 527	0.72 346	0.38 235	2.87 650	0.77 224	0.80 269	1.07 335	2.14 618	0.93 459	0.96 255	0.62 382	0.21 327	0.13 146	0.21 305	0.26 489	0.29 474	0.32 493

CoDeX	0.78 408	0.31 311	1.04 411	0.56 346	0.37 337	1.13 501	0.60 472	2.77 643	1.29 495	1.17 391	1.26 424	0.91 365	0.87 434	1.42 389	0.74 422	0.21 327	0.16 342	0.21 305	0.18 286	0.21 333	0.21 284

ACVNet-DCA	0.59 291	0.34 381	0.63 173	0.60 410	0.27 118	1.16 511	0.51 396	1.58 396	0.91 279	0.60 230	0.80 254	0.47 169	0.87 434	1.48 404	0.35 162	0.21 327	0.13 146	0.25 444	0.15 185	0.23 380	0.25 383

xx1	0.70 364	0.34 381	0.63 173	0.60 410	0.27 118	1.16 511	0.51 396	1.07 234	3.23 661	0.60 230	0.80 254	0.95 384	0.79 390	1.48 404	0.35 162	0.21 327	0.13 146	0.24 405	0.23 449	0.23 380	0.25 383

1test111	0.58 278	0.34 381	0.63 173	0.60 410	0.27 118	1.16 511	0.51 396	1.58 396	0.91 279	0.60 230	0.80 254	0.47 169	0.87 434	0.99 263	0.67 404	0.21 327	0.13 146	0.25 444	0.15 185	0.23 380	0.25 383

cc1	0.68 353	0.34 381	0.63 173	0.60 410	0.27 118	1.16 511	0.51 396	1.07 234	3.23 661	0.60 230	0.80 254	0.47 169	0.87 434	1.48 404	0.35 162	0.21 327	0.13 146	0.25 444	0.15 185	0.19 230	0.23 336

11t1	0.57 266	0.30 280	0.84 313	0.54 308	0.30 200	0.83 410	0.41 277	1.34 341	0.79 238	0.88 294	0.82 259	0.70 282	0.70 357	0.96 255	0.67 404	0.21 327	0.21 459	0.20 265	0.16 227	0.21 333	0.26 405

ffm	0.79 417	0.36 422	1.51 522	0.56 346	0.40 380	0.76 367	0.59 464	1.08 239	2.62 647	1.19 410	1.49 507	1.07 426	0.85 417	1.57 417	0.35 162	0.21 327	0.13 146	0.31 526	0.28 519	0.20 282	0.23 336

ff1	1.88 614	0.36 422	1.51 522	0.56 346	0.40 380	0.76 367	0.59 464	1.08 239	2.62 647	1.19 410	1.49 507	1.07 426	0.85 417	9.88 687	13.82 686	0.21 327	0.13 146	0.31 526	0.28 519	0.20 282	0.23 336

tt1	0.65 326	0.34 381	0.65 195	0.60 410	0.27 118	1.14 504	0.48 374	1.08 239	2.62 647	0.59 223	0.79 249	0.49 179	0.80 398	1.57 417	0.35 162	0.21 327	0.13 146	0.25 444	0.16 227	0.20 282	0.23 336

UniTT-Stereo	0.38 118	0.24 104	0.67 205	0.49 204	0.36 325	0.40 67	0.32 153	0.55 21	0.55 145	0.55 210	0.55 165	0.36 95	0.31 74	0.59 107	0.52 323	0.21 327	0.15 305	0.17 144	0.15 185	0.19 230	0.17 153

PCWNet_CMD	0.68 353	0.34 381	0.93 362	0.51 245	0.38 353	0.80 392	0.42 289	1.51 373	1.34 513	1.17 391	1.31 447	1.23 472	0.65 339	0.94 245	0.62 382	0.21 327	0.17 370	0.27 479	0.19 311	0.43 561	0.28 442

knoymous	0.53 231	0.32 332	0.51 94	0.46 145	0.30 200	0.57 248	0.54 427	1.10 255	0.78 229	0.99 319	0.84 262	0.95 384	0.57 286	0.89 231	0.51 315	0.21 327	0.14 232	0.26 465	0.14 163	0.23 380	0.25 383

Selective-RAFT	0.55 241	0.29 250	0.85 319	0.58 383	0.28 157	0.91 440	0.34 179	1.00 207	0.96 306	0.59 223	0.64 194	0.80 309	0.76 371	1.34 362	0.51 315	0.21 327	0.15 305	0.17 144	0.15 185	0.19 230	0.19 221

qqq	0.62 309	0.36 422	0.88 336	0.50 228	0.28 157	0.64 304	0.62 481	1.58 396	0.91 279	0.83 279	0.96 287	0.95 384	0.79 390	0.99 263	0.67 404	0.21 327	0.23 507	0.24 405	0.23 449	0.23 380	0.25 383

x	0.59 291	0.34 381	0.79 274	0.51 245	0.32 256	0.69 335	0.46 351	1.64 409	0.97 311	0.86 292	0.86 266	0.83 332	0.74 365	0.75 173	0.70 412	0.21 327	0.22 478	0.22 343	0.20 346	0.21 333	0.24 360

HHNet	0.64 322	0.28 224	0.69 216	0.45 131	0.46 442	0.50 178	0.57 450	1.13 263	1.03 339	1.26 452	2.21 614	0.70 282	0.59 309	1.10 306	0.51 315	0.21 327	0.13 146	0.23 381	0.19 311	0.20 282	0.31 484

IIG-Stereo	0.97 497	0.34 381	0.80 278	0.90 616	0.33 276	0.61 281	0.26 85	1.27 324	1.08 359	1.69 590	1.37 472	1.44 521	0.74 365	6.94 652	0.53 333	0.21 327	0.14 232	0.23 381	0.18 286	0.20 282	0.15 62

FTStereo	0.92 486	0.28 224	0.61 160	0.57 368	0.34 298	0.65 310	1.80 653	1.09 246	0.84 257	1.75 596	4.13 656	1.04 417	1.62 601	1.59 425	0.48 295	0.21 327	0.17 370	0.23 381	0.22 417	0.19 230	0.58 608

KYRaft	0.77 403	0.29 250	0.68 211	0.59 402	0.29 176	0.66 315	0.83 547	1.05 228	0.89 271	1.63 581	2.22 615	1.15 455	0.99 485	1.59 425	0.41 237	0.21 327	0.14 232	0.22 343	0.28 519	0.21 333	1.01 645

PFNet	0.92 486	0.28 224	1.20 474	0.68 507	0.32 256	0.62 284	0.55 437	1.27 324	1.01 330	1.47 544	1.09 346	0.97 392	0.68 350	6.58 645	0.59 371	0.21 327	0.13 146	0.24 405	0.19 311	0.20 282	0.20 254

AnonymousM	0.63 318	1.14 631	0.43 38	0.46 145	0.32 256	0.43 99	0.46 351	1.27 324	0.78 229	1.00 323	0.66 203	0.68 273	0.45 181	0.61 115	0.46 277	0.21 327	0.16 342	1.84 667	0.98 662	0.15 74	0.15 62

CFNet_pseudo	0.68 353	0.34 381	0.93 362	0.50 228	0.39 365	0.72 346	0.42 289	1.44 360	1.25 462	1.17 391	1.35 467	1.22 468	0.66 344	1.04 281	0.64 391	0.21 327	0.17 370	0.33 550	0.19 311	0.39 547	0.28 442

XX-Stereo	0.97 497	0.28 224	8.28 657	0.85 599	0.70 569	0.44 106	0.22 37	1.07 234	0.69 203	0.66 245	1.56 534	1.38 512	0.38 131	1.36 368	0.38 203	0.21 327	0.14 232	0.20 265	0.19 311	0.19 230	0.16 119

BEATNet_4x	0.82 434	0.54 539	2.02 568	0.56 346	0.28 157	1.04 479	0.55 437	2.14 553	1.13 392	1.24 437	1.26 424	1.00 404	0.94 462	1.13 314	1.23 532	0.21 327	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.37 536	0.23 336

MSMDNet	0.68 353	0.34 381	0.93 362	0.52 270	0.38 353	0.80 392	0.42 289	1.52 377	1.35 516	1.17 391	1.31 447	1.23 472	0.65 339	0.94 245	0.62 382	0.21 327	0.17 370	0.26 465	0.19 311	0.41 555	0.28 442

ccs_rob	0.68 353	0.34 381	0.93 362	0.50 228	0.39 365	0.72 346	0.42 289	1.43 359	1.25 462	1.17 391	1.34 462	1.22 468	0.66 344	1.04 281	0.64 391	0.21 327	0.17 370	0.35 566	0.20 346	0.40 551	0.29 456

StereoDRNet-Refined	0.84 448	0.43 493	1.01 402	0.66 482	0.43 417	1.32 536	0.49 386	1.64 409	1.24 454	1.53 557	1.45 498	1.49 531	0.97 479	1.32 358	1.31 541	0.21 327	0.17 370	0.27 479	0.25 472	0.25 421	0.34 511
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.82 434	0.36 422	1.13 442	0.60 410	0.37 337	0.91 440	0.38 235	2.41 607	1.61 595	1.35 498	1.35 467	1.25 477	0.97 479	1.75 452	0.88 464	0.21 327	0.14 232	0.17 144	0.12 47	0.19 230	0.30 474

LiteMatch	0.34 64	0.26 170	0.38 7	0.47 165	0.26 104	0.35 44	0.31 134	0.53 15	0.34 31	0.30 31	0.27 21	0.40 126	0.51 244	0.47 50	0.75 425	0.22 362	0.12 54	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.26 405

Lsterematch	0.54 236	0.26 170	0.72 228	0.47 165	0.26 104	0.70 339	0.31 134	0.84 143	1.14 398	0.97 316	1.28 439	0.68 273	0.51 244	0.90 234	0.75 425	0.22 362	0.12 54	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.26 405

GEAStereo	0.34 64	0.23 74	0.46 52	0.49 204	0.33 276	0.46 121	0.35 194	0.87 160	0.42 83	0.36 74	0.39 62	0.32 64	0.33 91	0.45 41	0.29 79	0.22 362	0.13 146	0.17 144	0.13 115	0.17 146	0.16 119

gasm-f	0.37 99	0.24 104	0.50 85	0.49 204	0.33 276	0.37 55	0.44 328	0.87 160	0.42 83	0.36 74	0.65 197	0.32 64	0.46 191	0.58 101	0.30 95	0.22 362	0.13 146	0.17 144	0.13 115	0.19 230	0.16 119

StereoAnything_RVC	0.49 213	1.60 658	0.87 331	0.37 14	0.21 21	0.26 13	0.21 28	0.53 15	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 108	1.29 349	0.23 1	0.22 362	0.11 22	0.15 48	0.11 9	2.36 664	0.13 3

test_sample1	0.67 339	0.32 332	0.90 350	0.54 308	0.33 276	0.76 367	0.48 374	1.75 445	1.06 353	0.95 311	0.99 301	0.91 365	1.10 527	1.25 339	0.79 441	0.22 362	0.19 424	0.21 305	0.20 346	0.21 333	0.25 383

mmm	0.68 353	0.37 443	0.91 355	0.54 308	0.34 298	0.86 426	0.58 456	1.72 438	1.02 334	1.13 367	1.41 489	0.83 332	0.78 382	0.95 254	0.67 404	0.22 362	0.20 441	0.29 507	0.26 489	0.27 441	0.27 426

1111x	1.96 620	0.32 332	1.54 530	0.54 308	0.30 200	1.00 474	0.69 502	2.47 616	1.33 511	1.21 422	1.44 496	1.21 463	1.11 530	8.49 673	16.14 693	0.22 362	0.23 507	0.22 343	0.23 449	0.25 421	0.26 405

LL-Strereo	1.42 575	0.44 500	2.02 568	0.62 436	1.07 636	0.73 351	0.65 490	2.02 521	1.21 436	1.60 574	1.62 547	2.02 609	2.10 635	9.67 683	1.07 510	0.22 362	0.20 441	0.27 479	0.24 463	0.23 380	0.33 501

gwcnet-sp	0.80 423	0.37 443	1.94 561	0.62 436	0.45 433	1.38 546	0.53 413	1.68 417	1.20 429	1.37 505	1.08 342	0.93 374	0.82 404	1.45 397	0.79 441	0.22 362	0.22 478	0.22 343	0.21 389	0.23 380	0.25 383

scenet	0.80 423	0.37 443	1.94 561	0.62 436	0.45 433	1.38 546	0.53 413	1.68 417	1.20 429	1.37 505	1.08 342	0.93 374	0.82 404	1.45 397	0.79 441	0.22 362	0.22 478	0.22 343	0.21 389	0.23 380	0.25 383

ssnet	0.80 423	0.37 443	1.94 561	0.62 436	0.45 433	1.38 546	0.53 413	1.68 417	1.20 429	1.37 505	1.08 342	0.93 374	0.82 404	1.45 397	0.79 441	0.22 362	0.22 478	0.22 343	0.21 389	0.23 380	0.25 383

DAS	0.89 470	0.37 443	1.20 474	0.66 482	0.69 563	0.82 402	0.62 481	1.79 454	1.26 471	1.93 614	1.55 528	0.96 389	1.17 543	2.72 551	0.69 409	0.22 362	0.16 342	0.25 444	0.18 286	0.29 474	0.24 360

SepStereo	0.87 463	0.37 443	1.20 474	0.66 482	0.69 563	0.82 402	0.62 481	1.79 454	1.26 471	1.93 614	1.55 528	0.96 389	1.17 543	2.34 524	0.69 409	0.22 362	0.16 342	0.25 444	0.18 286	0.29 474	0.24 360

NRIStereo	0.62 309	0.31 311	0.78 270	0.56 346	0.28 157	0.63 295	0.33 163	1.16 285	0.92 284	1.15 383	0.87 269	0.90 361	0.58 303	2.24 516	0.56 353	0.22 362	0.14 232	0.21 305	0.19 311	0.22 355	0.18 177

CRE-IMP	0.57 266	0.32 332	0.82 291	0.54 308	0.29 176	0.77 376	0.25 72	1.19 295	0.79 238	1.09 353	0.95 285	0.81 316	0.57 286	1.11 309	0.57 358	0.22 362	0.14 232	0.23 381	0.19 311	0.28 457	0.24 360

RAFT	0.67 339	0.32 332	0.83 301	0.63 447	0.34 298	0.69 335	0.57 450	1.14 268	0.84 257	1.12 364	1.20 398	1.75 578	0.92 457	1.09 301	0.60 374	0.22 362	0.19 424	0.27 479	0.24 463	0.22 355	0.23 336

sAnonymous2	0.59 291	0.61 561	1.82 553	0.61 427	0.52 481	0.51 190	0.54 427	0.97 190	0.70 206	0.50 179	0.68 210	0.46 159	0.63 328	0.61 115	0.41 237	0.22 362	0.17 370	0.23 381	0.21 389	0.85 637	0.56 602

CroCo_RVC	0.59 291	0.61 561	1.82 553	0.61 427	0.52 481	0.51 190	0.54 427	0.97 190	0.70 206	0.50 179	0.68 210	0.46 159	0.63 328	0.61 115	0.41 237	0.22 362	0.17 370	0.23 381	0.21 389	0.85 637	0.56 602

test_xeample	1.55 587	0.31 311	0.94 370	0.54 308	0.31 222	0.94 456	0.58 456	2.40 606	1.40 542	1.29 467	1.55 528	0.89 359	0.88 440	1.72 448	15.94 692	0.22 362	0.22 478	0.22 343	0.21 389	0.23 380	0.25 383

RAFT + AFF	1.07 526	0.47 509	1.36 508	0.68 507	0.50 467	1.20 522	1.22 614	2.58 629	1.26 471	1.33 484	1.56 534	1.19 460	1.49 595	3.89 585	1.01 501	0.22 362	0.26 536	0.30 519	0.27 508	0.29 474	0.32 493

SFCPSM	0.74 385	0.30 280	1.06 418	0.52 270	0.39 365	1.36 545	0.64 488	2.42 608	1.11 378	1.18 402	1.21 405	0.81 316	0.78 382	1.08 296	0.57 358	0.22 362	0.17 370	0.22 343	0.24 463	0.23 380	0.21 284

delet	0.90 478	0.34 381	1.15 449	0.69 520	0.66 552	1.63 579	0.81 542	1.95 505	1.49 576	1.42 527	1.38 477	1.29 490	0.91 449	1.78 457	1.18 521	0.22 362	0.22 478	0.24 405	0.25 472	0.22 355	0.24 360

ACVNet	0.66 328	0.33 352	0.74 250	0.55 324	0.37 337	0.80 392	0.47 364	1.46 364	1.11 378	1.01 328	1.31 447	1.07 426	0.91 449	0.82 197	1.09 512	0.22 362	0.19 424	0.21 305	0.18 286	0.23 380	0.19 221

acv_ft	0.78 408	0.33 352	1.10 435	0.73 549	0.86 609	1.23 526	0.57 450	1.65 412	1.11 378	1.31 475	1.31 447	1.07 426	0.91 449	0.82 197	1.35 551	0.22 362	0.19 424	0.21 305	0.18 286	0.22 355	0.19 221

CCAANet	0.63 318	0.27 201	0.70 222	0.49 204	0.43 417	0.93 452	0.58 456	1.32 337	0.90 276	0.71 252	1.18 392	1.01 409	0.79 390	1.35 365	0.73 417	0.22 362	0.16 342	0.19 213	0.19 311	0.19 230	0.19 221

LE_ROB	8.35 685	0.47 509	27.42 705	0.83 592	0.34 298	2.84 648	3.36 682	4.03 669	27.04 709	25.20 709	8.72 685	8.55 685	27.35 709	7.37 659	22.13 698	0.22 362	0.20 441	0.20 265	0.21 389	0.25 421	0.25 383

zero-FE	0.38 118	0.24 104	0.54 112	0.48 185	0.46 442	0.29 24	0.23 53	0.69 62	0.34 31	0.34 57	0.41 73	0.37 106	0.49 225	0.68 148	0.35 162	0.23 389	0.12 54	0.18 188	0.13 115	0.82 636	0.19 221

MultiAttention	4.59 671	0.35 410	0.90 350	0.75 564	0.46 442	31.81 710	4.41 686	2.35 601	1.41 546	1.64 583	2.43 625	2.42 632	0.70 357	38.40 712	1.78 598	0.23 389	0.15 305	0.30 519	0.30 550	0.48 588	0.48 575

test_sample2	0.67 339	0.31 311	0.89 340	0.54 308	0.29 176	0.80 392	0.63 486	1.83 466	1.10 371	0.93 306	1.06 331	0.94 380	0.92 457	1.24 338	0.59 371	0.23 389	0.20 441	0.22 343	0.21 389	0.24 409	0.25 383

DispNO	0.98 500	0.34 381	2.02 568	0.58 383	0.55 503	0.88 431	0.49 386	1.70 430	1.24 454	1.22 430	1.26 424	1.18 458	0.88 440	5.17 607	0.88 464	0.23 389	0.18 403	0.24 405	0.22 417	0.19 230	0.22 315

plain	0.49 213	0.29 250	1.23 481	0.51 245	0.40 380	0.35 44	0.37 223	1.04 224	0.62 179	0.44 135	0.76 239	0.42 137	0.41 143	1.17 327	0.46 277	0.23 389	0.15 305	0.24 405	0.19 311	0.25 421	0.18 177

EKT-Stereo	0.56 254	0.33 352	0.84 313	0.61 427	0.64 541	0.51 190	0.48 374	1.14 268	0.95 302	0.74 260	0.89 275	0.77 302	0.42 153	1.18 328	0.42 248	0.23 389	0.17 370	0.21 305	0.18 286	0.20 282	0.26 405

hknet	0.82 434	0.34 381	1.15 449	0.55 324	0.39 365	1.25 529	0.66 494	2.65 634	1.10 371	1.25 440	1.12 361	1.58 549	0.85 417	1.41 384	0.79 441	0.23 389	0.18 403	0.25 444	0.22 417	0.23 380	0.24 360

Patchmatch Stereo++	0.57 266	0.33 352	0.82 291	0.52 270	0.27 118	0.63 295	0.28 103	1.14 268	0.73 211	1.13 367	0.96 287	0.82 322	0.60 316	1.40 381	0.52 323	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254
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	0.56 254	0.33 352	0.81 282	0.52 270	0.27 118	0.63 295	0.41 277	1.14 268	0.73 211	1.13 367	0.96 287	0.82 322	0.60 316	1.09 301	0.52 323	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254

ROB_FTStereo_v2	0.57 266	0.33 352	0.81 282	0.52 270	0.27 118	0.62 284	0.42 289	1.14 268	0.73 211	1.13 367	0.97 295	0.82 322	0.60 316	1.15 318	0.53 333	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254

ROB_FTStereo	0.56 254	0.33 352	0.82 291	0.52 270	0.27 118	0.62 284	0.25 72	1.14 268	0.74 218	1.13 367	0.96 287	0.82 322	0.60 316	1.18 328	0.52 323	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254

HUI-Stereo	0.54 236	0.33 352	0.81 282	0.52 270	0.27 118	0.62 284	0.29 114	1.14 268	0.74 218	1.13 367	0.96 287	0.82 322	0.60 316	0.83 203	0.52 323	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254

SST-Stereo	0.85 455	0.30 280	0.81 282	0.63 447	0.31 222	0.70 339	0.25 72	1.16 285	0.95 302	1.47 544	1.11 357	0.99 398	0.86 425	5.69 620	0.53 333	0.23 389	0.13 146	0.23 381	0.19 311	0.23 380	0.19 221

RAFT_R40	0.84 448	0.30 280	0.83 301	0.63 447	0.31 222	0.66 315	0.43 308	1.15 280	0.99 323	1.47 544	1.10 348	1.00 404	0.84 412	5.44 617	0.53 333	0.23 389	0.13 146	0.23 381	0.20 346	0.23 380	0.19 221

DeepStereo_RVC	0.57 266	0.31 311	0.78 270	0.53 293	0.30 200	0.57 248	0.32 153	1.11 257	0.80 244	1.17 391	0.94 284	0.83 332	0.93 459	1.01 272	0.61 377	0.23 389	0.14 232	0.21 305	0.19 311	0.24 409	0.26 405

iGMRVC	0.58 278	0.33 352	0.81 282	0.52 270	0.27 118	0.62 284	0.38 235	1.14 268	0.73 211	1.13 367	0.97 295	0.82 322	0.59 309	1.54 414	0.53 333	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254

iRAFT	0.57 266	0.33 352	0.82 291	0.52 270	0.27 118	0.63 295	0.28 103	1.14 268	0.73 211	1.13 367	0.96 287	0.82 322	0.60 316	1.40 381	0.52 323	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254

RAFT-IKP	0.57 266	0.33 352	0.82 291	0.52 270	0.27 118	0.57 248	0.35 194	1.14 268	0.73 211	1.13 367	0.96 287	0.83 332	0.61 326	1.26 342	0.53 333	0.23 389	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.27 441	0.20 254

TestStereo	0.65 326	0.42 488	0.83 301	0.52 270	0.27 118	0.57 248	0.44 328	1.07 234	0.92 284	0.85 287	1.01 308	0.68 273	0.56 279	3.22 567	0.47 286	0.23 389	0.15 305	0.24 405	0.18 286	0.28 457	0.18 177

FENet	0.62 309	0.30 280	0.68 211	0.57 368	0.33 276	0.82 402	0.40 265	1.41 357	1.12 386	1.03 336	0.87 269	0.98 393	0.84 412	1.00 268	0.70 412	0.23 389	0.16 342	0.23 381	0.20 346	0.22 355	0.24 360

HSM-Net_RVC	0.91 483	0.31 311	0.60 151	0.54 308	0.31 222	1.15 508	0.60 472	3.76 665	1.30 499	1.57 569	1.75 570	1.67 564	1.01 495	1.61 432	0.90 471	0.23 389	0.17 370	0.19 213	0.18 286	0.20 282	0.22 315
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	1.22 554	0.34 381	0.81 282	0.61 427	0.39 365	1.22 524	0.63 486	2.45 611	1.25 462	1.32 478	1.26 424	1.91 591	1.08 521	9.21 678	0.75 425	0.23 389	0.17 370	0.20 265	0.16 227	0.22 355	0.24 360

DNS	0.43 164	0.28 224	0.73 243	0.51 245	0.30 200	0.57 248	0.25 72	1.09 246	0.68 198	0.65 241	0.55 165	0.71 289	0.38 131	0.46 47	0.30 95	0.24 411	0.16 342	0.15 48	0.15 185	0.22 355	0.25 383

RT-IGEV	0.88 467	0.31 311	1.24 484	0.60 410	0.35 315	1.32 536	0.84 549	2.98 652	1.06 353	1.34 491	1.62 547	1.87 588	1.15 538	1.11 309	0.54 342	0.24 411	0.17 370	0.21 305	0.17 260	0.19 230	0.29 456

DStereoRT	1.52 584	0.36 422	3.37 621	0.69 520	0.54 496	2.05 618	0.59 464	1.85 475	1.21 436	1.38 511	1.46 500	0.84 339	1.27 561	6.33 641	1.07 510	0.24 411	0.19 424	4.29 695	2.08 687	0.25 421	0.39 541

DDF-Stereo	0.39 128	0.24 104	0.53 107	0.51 245	0.45 433	0.30 27	0.23 53	0.64 45	0.34 31	0.34 57	0.40 70	0.37 106	0.48 206	0.94 245	0.35 162	0.24 411	0.12 54	0.18 188	0.13 115	0.85 637	0.19 221

IGEV-RUCA	0.38 118	0.24 104	0.51 94	0.51 245	0.36 325	0.59 266	0.23 53	0.68 58	0.52 129	0.39 109	0.50 132	0.44 144	0.31 74	0.86 217	0.31 113	0.24 411	0.13 146	0.16 94	0.12 47	0.20 282	0.21 284

SMFormer	0.79 417	0.32 332	0.95 376	0.49 204	0.27 118	0.83 410	0.43 308	2.16 561	1.45 565	1.27 457	1.50 514	0.98 393	0.96 469	1.87 470	0.99 496	0.24 411	0.22 478	0.22 343	0.21 389	0.23 380	0.27 426

tta	0.79 417	0.32 332	0.95 376	0.49 204	0.27 118	0.83 410	0.43 308	2.16 561	1.45 565	1.27 457	1.50 514	0.98 393	0.96 469	1.87 470	0.99 496	0.24 411	0.22 478	0.22 343	0.21 389	0.19 230	0.22 315

qqq1	0.76 397	0.32 332	0.95 376	0.49 204	0.27 118	0.83 410	0.43 308	2.16 561	1.45 565	1.27 457	1.50 514	0.98 393	0.96 469	1.87 470	0.48 295	0.24 411	0.22 478	0.18 188	0.15 185	0.19 230	0.22 315

fff1	0.76 397	0.32 332	0.95 376	0.49 204	0.27 118	0.83 410	0.43 308	2.16 561	1.45 565	1.27 457	1.50 514	0.98 393	0.96 469	1.87 470	0.48 295	0.24 411	0.22 478	0.18 188	0.15 185	0.19 230	0.22 315

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 531	0.46 504	2.61 601	0.71 535	0.65 546	2.00 612	0.78 525	2.07 535	1.47 571	1.62 579	1.47 503	1.53 540	1.29 565	2.10 503	1.65 587	0.24 411	0.14 232	0.20 265	0.16 227	0.28 457	0.28 442

CIPLG	0.67 339	0.37 443	1.17 464	0.60 410	0.51 476	0.75 361	0.48 374	1.26 320	1.11 378	1.43 531	1.58 540	0.64 264	0.48 206	0.94 245	0.78 436	0.24 411	0.15 305	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.29 456

IPLGR_C	0.67 339	0.38 461	1.20 474	0.60 410	0.50 467	0.75 361	0.48 374	1.28 328	1.13 392	1.42 527	1.57 538	0.62 254	0.48 206	0.85 214	0.80 448	0.24 411	0.15 305	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.29 456

ACRE	0.66 328	0.37 443	1.27 490	0.60 410	0.50 467	0.74 355	0.47 364	1.26 320	1.10 371	1.40 521	1.56 534	0.62 254	0.46 191	0.88 226	0.78 436	0.24 411	0.15 305	0.19 213	0.16 227	0.19 230	0.29 456

TRStereo	0.67 339	0.71 591	1.06 418	0.77 574	0.68 560	0.53 211	0.38 235	2.52 625	0.96 306	0.81 274	0.84 262	0.87 344	0.39 136	1.16 322	0.46 277	0.24 411	0.17 370	0.23 381	0.24 463	0.18 191	0.20 254

AAGNet	1.84 612	0.30 280	0.79 274	0.66 482	0.32 256	0.65 310	0.50 394	1.02 208	1.01 330	1.47 544	1.21 405	0.99 398	1.16 539	2.76 553	22.69 702	0.24 411	0.13 146	0.22 343	0.20 346	0.24 409	0.16 119

IRAFT_RVC	0.90 478	0.30 280	0.89 340	0.67 496	0.31 222	0.64 304	1.00 587	1.40 353	0.97 311	1.23 433	1.04 324	1.00 404	0.96 469	5.77 625	0.57 358	0.24 411	0.13 146	0.25 444	0.21 389	0.20 282	0.21 284

222	1.67 596	0.31 311	0.93 362	0.59 402	0.31 222	1.05 482	0.43 308	2.39 604	1.47 571	1.37 505	1.55 528	0.94 380	0.94 462	1.98 487	17.76 695	0.24 411	0.22 478	0.21 305	0.20 346	0.22 355	0.26 405

xxxx	1.61 592	0.32 332	0.98 389	0.58 383	0.31 222	1.15 508	0.43 308	2.43 609	1.41 546	1.17 391	1.40 484	1.21 463	0.86 425	1.94 481	16.68 694	0.24 411	0.24 517	0.21 305	0.20 346	0.23 380	0.27 426

UNet	0.86 459	0.36 422	1.52 526	0.62 436	0.74 578	1.56 572	0.49 386	1.55 386	1.12 386	1.28 463	1.10 348	1.52 539	1.10 527	1.69 445	1.14 517	0.24 411	0.18 403	0.25 444	0.21 389	0.25 421	0.25 383

UPFNet	0.84 448	0.34 381	1.09 430	0.62 436	0.74 578	1.25 529	0.78 525	1.69 426	1.20 429	1.39 515	1.13 372	1.30 493	0.87 434	1.73 449	1.22 529	0.24 411	0.26 536	0.24 405	0.23 449	0.26 435	0.20 254

FADNet-RVC-Resample	0.91 483	0.51 527	2.92 609	0.64 462	0.46 442	1.07 487	0.60 472	1.76 447	1.24 454	1.10 355	0.98 300	1.06 423	0.98 482	2.17 510	0.95 489	0.24 411	0.22 478	0.30 519	0.32 564	0.36 530	0.40 547

CFNet	0.99 503	0.40 476	1.23 481	0.65 469	0.43 417	1.03 478	0.49 386	2.01 520	1.35 516	1.02 332	1.39 479	1.10 441	0.86 425	5.47 618	0.89 467	0.24 411	0.18 403	0.28 495	0.27 508	0.27 441	0.22 315

iResNetv2_ROB	0.88 467	0.43 493	2.62 602	0.60 410	0.38 353	0.94 456	0.67 496	1.88 484	1.38 532	1.27 457	1.45 498	1.26 483	1.05 517	1.92 478	0.64 391	0.24 411	0.15 305	0.19 213	0.14 163	0.24 409	0.21 284

DISCO	1.06 521	0.37 443	1.19 470	0.73 549	0.46 442	2.04 615	0.84 549	2.26 581	1.54 582	1.25 440	1.36 471	2.38 629	1.08 521	2.60 546	1.62 581	0.24 411	0.19 424	0.22 343	0.20 346	0.32 507	0.29 456

DN	0.45 176	0.25 143	0.59 139	0.51 245	0.44 428	0.59 266	0.31 134	0.97 190	0.90 276	0.47 150	0.54 159	0.76 297	0.35 108	0.66 139	0.37 193	0.25 435	0.18 403	0.20 265	0.16 227	0.21 333	0.23 336

FlowAnything_test	0.41 141	0.27 201	0.67 205	0.60 410	0.33 276	0.62 284	0.35 194	0.64 45	0.48 111	0.46 148	0.36 55	0.45 154	0.37 123	0.54 87	0.52 323	0.25 435	0.19 424	0.28 495	0.33 578	0.22 355	0.22 315

S2M2_L	0.35 78	0.28 224	0.47 61	0.43 98	0.30 200	0.31 31	0.16 1	0.61 41	0.68 198	0.32 45	0.49 124	0.47 169	0.34 99	0.40 19	0.33 141	0.25 435	0.22 478	0.20 265	0.22 417	0.25 421	0.23 336
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.84 448	0.35 410	1.15 449	0.63 447	0.43 417	0.78 377	0.69 502	1.69 426	1.20 429	1.36 503	1.18 392	1.43 520	0.78 382	2.47 538	1.26 536	0.25 435	0.20 441	0.26 465	0.21 389	0.20 282	0.27 426

SCV	0.51 225	0.29 250	0.72 228	0.63 447	0.27 118	0.40 67	0.38 235	2.32 593	0.75 223	0.36 74	0.49 124	0.55 216	0.35 108	1.31 352	0.34 152	0.25 435	0.13 146	0.17 144	0.14 163	0.18 191	0.18 177

AIO-test2	0.61 306	0.30 280	0.93 362	0.65 469	0.65 546	0.79 386	0.50 394	1.33 340	1.40 542	0.65 241	1.15 383	0.53 205	0.42 153	1.18 328	0.36 180	0.25 435	0.18 403	0.26 465	0.31 556	0.20 282	0.21 284

rvit_stereo_0083	0.49 213	0.34 381	0.85 319	0.57 368	0.36 325	0.49 157	0.43 308	0.73 88	1.05 351	0.50 179	0.57 177	0.55 216	0.50 236	0.92 240	0.50 311	0.25 435	0.25 529	0.24 405	0.20 346	0.25 421	0.19 221

rvit_stereo_0081	0.46 187	0.34 381	0.72 228	0.56 346	0.35 315	0.41 79	0.44 328	0.74 96	1.04 345	0.49 170	0.52 144	0.51 190	0.49 225	0.86 217	0.47 286	0.25 435	0.20 441	0.22 343	0.19 311	0.26 435	0.19 221

DCVSM-stereo	0.75 389	0.36 422	0.82 291	0.58 383	0.43 417	0.78 377	0.42 289	1.30 331	1.05 351	1.79 601	1.04 324	1.60 550	1.08 521	1.12 312	0.86 458	0.25 435	0.27 546	0.29 507	0.24 463	0.30 489	0.37 528

rvit_stereo_0082	0.46 187	0.34 381	0.72 228	0.56 346	0.35 315	0.41 79	0.44 328	0.74 96	1.04 345	0.49 170	0.52 144	0.51 190	0.49 225	0.86 217	0.47 286	0.25 435	0.20 441	0.22 343	0.19 311	0.26 435	0.19 221

mmx	1.89 617	0.36 422	1.51 522	0.56 346	0.40 380	0.76 367	0.59 464	2.32 593	1.41 546	1.19 410	1.49 507	1.07 426	0.85 417	9.88 687	13.82 686	0.25 435	0.21 459	0.31 526	0.28 519	0.32 507	0.29 456

xxx	1.89 617	0.36 422	1.51 522	0.56 346	0.40 380	0.76 367	0.59 464	2.32 593	1.41 546	1.19 410	1.49 507	1.07 426	0.85 417	9.88 687	13.82 686	0.25 435	0.21 459	0.31 526	0.28 519	0.32 507	0.29 456

DisPM	0.68 353	0.30 280	0.85 319	0.66 482	0.35 315	0.60 273	0.44 328	1.10 255	1.10 371	1.56 565	1.10 348	0.80 309	0.58 303	2.37 529	0.46 277	0.25 435	0.14 232	0.23 381	0.21 389	0.20 282	0.26 405

BUS	0.78 408	0.34 381	0.77 264	0.55 324	0.45 433	2.30 627	0.42 289	2.65 634	1.04 345	1.25 440	1.12 361	1.02 412	0.70 357	0.94 245	0.75 425	0.25 435	0.18 403	0.25 444	0.22 417	0.23 380	0.24 360

BSDual-CNN	0.75 389	0.34 381	0.77 264	0.55 324	0.45 433	1.25 529	0.66 494	2.65 634	1.04 345	1.25 440	1.12 361	1.11 446	0.77 375	0.94 245	0.76 430	0.25 435	0.18 403	0.25 444	0.22 417	0.23 380	0.24 360

psmg	0.75 389	0.34 381	0.77 264	0.52 270	0.45 433	1.46 560	0.73 516	2.15 559	1.04 345	1.25 440	1.33 458	1.11 446	0.77 375	0.94 245	0.76 430	0.25 435	0.20 441	0.25 444	0.26 489	0.23 380	0.24 360

ADLNet2	0.92 486	0.37 443	1.25 487	0.80 581	0.65 546	1.12 500	0.75 518	1.95 505	1.42 555	1.26 452	1.67 558	1.68 567	1.04 512	1.80 464	1.23 532	0.25 435	0.22 478	0.21 305	0.22 417	0.27 441	0.31 484

PSM-softLoss	0.80 423	0.33 352	0.89 340	0.63 447	0.32 256	0.55 235	0.40 265	1.26 320	0.78 229	1.25 440	1.07 335	0.83 332	0.51 244	5.33 612	0.61 377	0.25 435	0.15 305	0.25 444	0.22 417	0.20 282	0.26 405

KMStereo	0.80 423	0.33 352	0.89 340	0.63 447	0.32 256	0.55 235	0.40 265	1.26 320	0.78 229	1.25 440	1.07 335	0.83 332	0.51 244	5.33 612	0.61 377	0.25 435	0.15 305	0.25 444	0.22 417	0.20 282	0.26 405

Pruner-Stereo	0.64 322	0.31 311	0.79 274	0.66 482	0.31 222	0.61 281	0.42 289	1.22 307	1.09 367	1.53 557	1.09 346	0.94 380	0.55 271	1.37 371	0.56 353	0.25 435	0.14 232	0.24 405	0.21 389	0.21 333	0.25 383

GMStereo	0.58 278	0.50 523	1.09 430	0.52 270	0.32 256	0.80 392	0.43 308	1.02 208	1.41 546	0.89 297	0.77 243	0.52 198	0.46 191	0.89 231	0.56 353	0.25 435	0.16 342	0.20 265	0.22 417	0.31 496	0.27 426
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.89 470	0.42 488	1.15 449	0.82 588	1.03 632	1.16 511	0.57 450	1.68 417	1.28 483	1.26 452	1.62 547	1.13 451	1.31 569	1.85 466	1.11 516	0.25 435	0.24 517	0.24 405	0.22 417	0.24 409	0.29 456

cf-r	0.79 417	0.32 332	1.06 418	0.57 368	0.64 541	0.78 377	0.51 396	2.04 528	1.22 445	1.20 415	1.27 433	1.53 540	0.91 449	1.47 402	0.94 487	0.25 435	0.19 424	0.22 343	0.23 449	0.19 230	0.21 284

DMCA	0.71 370	0.36 422	1.17 464	0.53 293	0.45 433	0.84 419	0.46 351	1.52 377	1.09 367	1.20 415	1.12 361	1.21 463	0.74 365	0.87 222	1.09 512	0.25 435	0.20 441	0.27 479	0.19 311	0.24 409	0.29 456

SuperB	2.50 645	0.72 594	18.07 686	0.72 541	0.53 489	1.85 602	0.86 558	1.80 458	2.40 641	1.54 560	1.42 490	1.13 451	1.17 543	4.18 586	4.80 654	0.25 435	0.20 441	0.23 381	0.19 311	7.64 698	0.38 536

ADCRef	1.50 582	0.61 561	3.83 629	0.76 572	0.77 589	1.91 606	0.77 522	2.16 561	1.34 513	1.63 581	1.59 544	1.35 504	1.40 581	1.79 462	8.32 669	0.25 435	0.21 459	0.32 538	0.31 556	0.31 496	0.32 493

ADCP+	2.12 630	0.56 547	10.01 666	0.68 507	0.91 617	2.25 625	1.04 592	1.92 498	1.50 578	1.58 570	1.34 462	1.73 573	1.62 601	2.27 519	13.20 683	0.25 435	0.22 478	0.32 538	0.29 538	0.38 542	0.34 511

rvit_stereo_ft	0.49 213	0.38 461	1.03 410	0.68 507	0.42 412	0.40 67	0.58 456	0.93 177	0.86 264	0.47 150	0.55 165	0.57 230	0.48 206	0.67 144	0.53 333	0.26 462	0.17 370	0.22 343	0.22 417	0.24 409	0.19 221

test_sample5	0.75 389	0.36 422	1.04 411	0.55 324	0.31 222	0.84 419	0.53 413	2.12 543	1.23 450	1.18 402	1.30 445	0.88 350	0.86 425	1.37 371	0.76 430	0.26 462	0.22 478	0.27 479	0.28 519	0.28 457	0.29 456

test_sample4	0.74 385	0.36 422	1.09 430	0.55 324	0.32 256	0.92 447	0.51 396	2.14 553	1.25 462	1.22 430	1.22 407	0.86 342	0.82 404	1.29 349	0.76 430	0.26 462	0.21 459	0.26 465	0.26 489	0.27 441	0.28 442

test_sample3	0.73 381	0.35 410	1.06 418	0.55 324	0.32 256	0.97 471	0.51 396	2.12 543	1.25 462	1.16 387	1.17 389	0.88 350	0.78 382	1.27 345	0.79 441	0.26 462	0.21 459	0.25 444	0.25 472	0.26 435	0.27 426

DualNet	0.75 389	0.36 422	1.04 411	0.55 324	0.31 222	0.84 419	0.53 413	2.12 543	1.23 450	1.21 422	1.40 484	0.88 350	0.86 425	1.37 371	0.76 430	0.26 462	0.22 478	0.27 479	0.28 519	0.28 457	0.29 456

StereoVision	0.67 339	0.37 443	1.02 405	0.60 410	0.41 401	0.50 178	0.41 277	1.32 337	0.96 306	0.73 259	2.48 629	0.82 322	0.57 286	1.06 290	0.50 311	0.26 462	0.28 552	0.29 507	0.28 519	0.37 536	0.22 315

CFNet_ucs	0.73 381	0.34 381	0.94 370	0.53 293	0.44 428	0.76 367	0.46 351	1.73 440	1.34 513	1.24 437	1.54 525	1.08 436	0.64 334	1.05 285	0.64 391	0.26 462	0.20 441	0.37 579	0.22 417	0.42 559	0.30 474

iinet-f	1.04 514	0.50 523	4.24 633	0.58 383	0.43 417	1.78 596	0.70 509	1.29 330	1.16 411	1.25 440	1.42 490	1.57 547	1.42 586	1.47 402	1.70 591	0.26 462	0.23 507	0.20 265	0.20 346	0.26 435	0.26 405

AACVNet	0.90 478	0.40 476	0.98 389	0.86 602	0.40 380	0.80 392	0.49 386	1.81 462	0.86 264	1.11 356	1.34 462	1.32 499	0.99 485	4.23 587	0.86 458	0.26 462	0.22 478	0.28 495	0.22 417	0.30 489	0.28 442

PFNet+	0.62 309	0.31 311	0.99 394	0.57 368	0.31 222	0.57 248	0.30 125	0.99 205	1.25 462	1.33 484	1.10 348	0.79 307	0.57 286	1.35 365	0.53 333	0.26 462	0.17 370	0.28 495	0.26 489	0.21 333	0.27 426

NF-Stereo	0.82 434	0.33 352	0.83 301	0.65 469	0.31 222	0.63 295	0.43 308	1.35 342	0.93 291	1.30 469	1.02 311	0.81 316	0.57 286	5.37 616	0.55 347	0.26 462	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.20 282	0.30 474

OCTAStereo	0.82 434	0.33 352	0.83 301	0.65 469	0.31 222	0.62 284	0.44 328	1.35 342	0.93 291	1.30 469	1.02 311	0.81 316	0.57 286	5.32 611	0.55 347	0.26 462	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.20 282	0.30 474

RE-Stereo	0.82 434	0.33 352	0.84 313	0.65 469	0.31 222	0.63 295	0.44 328	1.35 342	0.93 291	1.30 469	1.02 311	0.80 309	0.57 286	5.34 614	0.55 347	0.26 462	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.20 282	0.31 484

TVStereo	0.82 434	0.33 352	0.84 313	0.65 469	0.31 222	0.63 295	0.44 328	1.35 342	0.93 291	1.30 469	1.02 311	0.80 309	0.57 286	5.34 614	0.55 347	0.26 462	0.14 232	0.24 405	0.20 346	0.20 282	0.31 484

aanetorigin	1.26 563	0.85 609	3.00 612	0.72 541	0.80 597	1.08 491	1.05 593	1.12 259	1.39 540	3.53 666	2.60 632	1.72 571	1.73 614	1.98 487	1.77 597	0.26 462	0.24 517	0.26 465	0.25 472	0.38 542	0.51 588

EDNetEfficientorigin	10.59 690	1.52 654	177.33 725	0.68 507	0.54 496	1.66 581	1.20 613	1.94 502	3.39 664	4.69 678	3.37 647	3.08 650	2.79 658	3.25 568	3.63 639	0.26 462	0.24 517	0.33 550	0.28 519	0.85 637	0.87 641

GANet-RSSM	0.78 408	0.31 311	0.90 350	0.67 496	0.58 517	0.80 392	0.62 481	2.04 528	1.15 404	1.11 356	1.27 433	1.26 483	1.18 550	1.68 441	0.74 422	0.26 462	0.21 459	0.22 343	0.22 417	0.23 380	0.23 336

GwcNet-RSSM	0.83 443	0.34 381	1.29 496	0.65 469	0.55 503	0.78 377	0.62 481	1.89 486	1.27 475	1.18 402	1.39 479	1.56 545	0.91 449	1.60 430	1.22 529	0.26 462	0.20 441	0.23 381	0.24 463	0.21 333	0.21 284

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 448	0.46 504	1.40 513	0.69 520	0.61 533	0.95 462	0.52 407	1.68 417	1.21 436	1.39 515	1.15 383	1.42 515	0.88 440	1.78 457	0.93 482	0.26 462	0.23 507	0.27 479	0.27 508	0.30 489	0.39 541
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	1.22 554	0.60 556	1.94 561	0.69 520	0.46 442	0.75 361	0.69 502	1.51 373	1.57 589	1.36 503	1.90 594	1.51 537	0.87 434	7.23 657	1.89 601	0.26 462	0.19 424	0.19 213	0.16 227	0.23 380	0.37 528

DLCB_ROB	0.92 486	0.43 493	0.95 376	0.71 535	0.55 503	1.11 498	0.83 547	1.61 405	1.32 509	1.67 588	1.66 556	1.70 570	0.93 459	1.96 486	1.34 549	0.26 462	0.25 529	0.27 479	0.28 519	0.28 457	0.28 442

w-ln-seven-2	1.42 575	0.69 587	6.86 648	0.71 535	0.62 537	1.23 526	0.92 570	1.84 468	1.59 591	1.74 594	1.59 544	1.49 531	1.40 581	3.69 580	2.22 610	0.27 483	0.26 536	0.29 507	0.26 489	0.34 522	0.33 501

coex_refinement	0.84 448	0.30 280	0.89 340	0.72 541	0.52 481	0.95 462	0.60 472	1.92 498	1.29 495	1.38 511	1.37 472	1.80 584	0.82 404	1.48 404	1.31 541	0.27 483	0.17 370	0.19 213	0.20 346	0.25 421	0.27 426

rvit_stereo_0081_aga	0.46 187	0.37 443	0.91 355	0.52 270	0.41 401	0.49 157	0.40 265	0.88 168	0.66 193	0.59 223	0.56 172	0.53 205	0.43 161	0.67 144	0.44 259	0.27 483	0.21 459	0.22 343	0.20 346	0.26 435	0.19 221

ITSA-stereo	0.85 455	0.38 461	0.92 358	0.58 383	0.32 256	0.86 426	0.49 386	2.33 599	1.69 601	1.16 387	1.12 361	0.95 384	0.85 417	2.46 533	1.18 521	0.27 483	0.23 507	0.28 495	0.28 519	0.28 457	0.41 551

rvit_stereo_0080	0.47 199	0.35 410	0.87 331	0.48 185	0.36 325	0.42 90	0.54 427	0.93 177	0.78 229	0.52 196	0.60 183	0.55 216	0.47 200	0.62 120	0.48 295	0.27 483	0.21 459	0.20 265	0.20 346	0.31 496	0.20 254

CAS++	0.48 208	0.34 381	0.59 139	0.48 185	0.32 256	0.45 111	0.29 114	1.73 440	0.78 229	0.71 252	0.73 234	0.36 95	0.28 52	0.70 151	0.35 162	0.27 483	0.22 478	0.26 465	0.21 389	0.29 474	0.22 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.47 199	0.35 410	0.87 331	0.48 185	0.36 325	0.42 90	0.54 427	0.93 177	0.78 229	0.52 196	0.60 183	0.55 216	0.47 200	0.62 120	0.48 295	0.27 483	0.21 459	0.20 265	0.20 346	0.31 496	0.20 254

fast-acv-ft	1.00 506	0.48 515	1.85 557	0.61 427	0.52 481	1.77 592	0.69 502	1.52 377	1.47 571	1.34 491	1.85 588	1.73 573	1.24 557	1.62 433	1.56 572	0.27 483	0.28 552	0.28 495	0.28 519	0.28 457	0.31 484

Wz-Net-MNSev	1.21 553	0.66 579	3.44 623	0.69 520	0.73 570	1.93 608	1.44 629	2.16 561	1.59 591	1.85 607	1.49 507	1.50 534	1.34 573	2.05 499	1.54 571	0.27 483	0.24 517	0.28 495	0.28 519	0.35 526	0.32 493

GANet-ADL	0.63 318	0.38 461	0.82 291	0.67 496	0.41 401	0.68 325	0.51 396	1.64 409	1.16 411	0.98 317	1.10 348	0.90 361	0.58 303	0.81 195	0.63 387	0.27 483	0.18 403	0.18 188	0.16 227	0.23 380	0.27 426

sCroCo_RVC	0.51 225	0.43 493	1.15 449	0.66 482	0.60 527	0.52 201	0.40 265	0.93 177	0.64 188	0.45 143	0.76 239	0.49 179	0.49 225	0.65 137	0.49 308	0.27 483	0.28 552	0.23 381	0.22 417	0.29 474	0.28 442

psm_up	0.83 443	0.37 443	0.88 336	0.68 507	0.59 523	1.05 482	0.92 570	1.68 417	1.17 416	1.41 523	1.22 407	1.30 493	1.31 569	1.39 379	0.89 467	0.27 483	0.30 564	0.31 526	0.27 508	0.28 457	0.28 442

EDNetEfficient	2.40 642	1.14 631	8.59 660	0.77 574	0.73 570	1.06 485	1.53 635	1.54 383	4.06 671	4.87 680	2.81 636	2.23 619	3.53 667	3.04 561	9.65 676	0.27 483	0.24 517	0.27 479	0.31 556	0.70 629	0.67 621

CFNet-ft	0.78 408	0.36 422	0.74 250	0.67 496	0.56 509	0.86 426	0.54 427	1.46 364	1.17 416	1.01 328	1.28 439	1.68 567	1.03 506	1.57 417	0.95 489	0.27 483	0.21 459	0.33 550	0.26 489	0.31 496	0.26 405

DMCA-RVC	0.83 443	0.46 504	2.19 582	0.68 507	0.49 462	0.84 419	0.48 374	1.44 360	1.07 356	1.56 565	1.04 324	1.29 490	0.86 425	1.49 411	0.92 479	0.27 483	0.22 478	0.35 566	0.28 519	0.32 507	0.28 442

ADCL	1.82 609	0.70 589	4.57 636	0.70 530	0.63 540	2.56 634	1.77 649	2.08 536	1.77 608	1.95 618	1.89 592	2.04 614	1.88 625	2.36 526	9.55 675	0.27 483	0.25 529	0.35 566	0.32 564	0.39 547	0.39 541

RYNet	1.24 561	0.52 533	1.57 533	0.73 549	0.97 628	1.74 588	0.95 579	2.09 539	1.54 582	1.44 534	1.18 392	1.94 599	1.29 565	4.57 595	1.93 602	0.27 483	0.23 507	0.35 566	0.27 508	0.57 611	0.59 611

CFNet_RVC	0.78 408	0.36 422	0.74 250	0.67 496	0.56 509	0.86 426	0.54 427	1.46 364	1.17 416	1.01 328	1.28 439	1.68 567	1.03 506	1.57 417	0.95 489	0.27 483	0.21 459	0.33 550	0.26 489	0.31 496	0.26 405

MSAF-DinoV2	2.45 643	1.88 668	17.19 681	0.89 614	0.52 481	1.39 549	0.97 581	2.84 649	1.77 608	1.55 563	1.65 555	3.60 656	2.28 646	5.74 622	4.64 651	0.28 501	0.17 370	0.26 465	0.28 519	0.49 592	0.54 594

FACV-RUCA	0.66 328	0.36 422	0.89 340	0.63 447	0.65 546	0.84 419	0.41 277	1.67 413	1.11 378	0.91 300	1.14 377	0.63 259	0.77 375	0.84 210	0.54 342	0.28 501	0.19 424	0.47 611	0.22 417	0.36 530	0.29 456

ACV-stereo	1.00 506	0.55 543	1.47 517	0.59 402	0.42 412	2.38 631	0.58 456	1.20 300	1.21 436	0.83 279	1.01 308	3.36 654	2.10 635	1.64 435	1.17 520	0.28 501	0.22 478	0.23 381	0.22 417	0.29 474	0.35 520

test_sample6	0.77 403	0.36 422	1.07 423	0.56 346	0.31 222	0.82 402	0.56 444	2.12 543	1.24 454	1.21 422	1.40 484	0.90 361	0.90 446	1.45 397	0.87 463	0.28 501	0.23 507	0.28 495	0.29 538	0.28 457	0.30 474

CRFU-Net	0.90 478	0.42 488	1.10 435	0.69 520	0.59 523	1.76 590	0.84 549	2.33 599	0.92 284	1.45 540	1.20 398	1.62 555	1.25 558	1.38 375	0.94 487	0.28 501	0.23 507	0.22 343	0.19 311	0.24 409	0.27 426

dd	0.62 309	0.51 527	1.17 464	0.56 346	0.33 276	0.74 355	0.46 351	1.03 217	1.40 542	0.80 269	0.87 269	0.60 243	0.57 286	1.02 276	0.86 458	0.28 501	0.18 403	0.26 465	0.19 311	0.35 526	0.27 426

AASNet	0.80 423	0.39 470	1.16 463	0.84 596	0.80 597	1.14 504	0.59 464	2.12 543	1.21 436	1.26 452	1.26 424	0.93 374	0.77 375	0.84 210	1.23 532	0.28 501	0.24 517	0.24 405	0.20 346	0.28 457	0.27 426

GwcNet-ADL	0.67 339	0.33 352	0.90 350	0.58 383	0.41 401	0.60 273	0.59 464	1.55 386	1.28 483	1.11 356	1.13 372	0.90 361	0.59 309	1.11 309	0.91 475	0.28 501	0.18 403	0.18 188	0.18 286	0.25 421	0.33 501

ADLNet	0.89 470	0.39 470	1.09 430	0.88 607	0.73 570	1.24 528	0.75 518	2.02 521	1.41 546	1.58 570	1.37 472	1.26 483	1.00 492	1.31 352	1.18 521	0.28 501	0.21 459	0.26 465	0.26 489	0.29 474	0.36 524

GES	0.70 364	0.37 443	1.05 416	0.62 436	0.38 353	0.94 456	0.57 450	2.37 602	0.92 284	1.05 341	1.12 361	0.67 271	0.77 375	1.02 276	0.65 396	0.28 501	0.20 441	0.20 265	0.20 346	0.22 355	0.31 484

HCRNet	0.72 377	0.40 476	0.86 328	0.61 427	0.57 514	0.75 361	0.35 194	1.39 351	1.21 436	1.11 356	0.99 301	1.01 409	0.76 371	2.18 511	0.73 417	0.28 501	0.19 424	0.28 495	0.23 449	0.25 421	0.26 405

PSMNet-RSSM	0.78 408	0.32 332	0.89 340	0.65 469	0.43 417	0.73 351	0.58 456	2.14 553	1.19 425	1.18 402	1.38 477	1.31 495	1.07 520	1.43 391	0.82 451	0.28 501	0.21 459	0.27 479	0.29 538	0.25 421	0.26 405

FADNet_RVC	0.88 467	0.56 547	2.15 579	0.57 368	0.43 417	1.17 518	0.46 351	1.68 417	1.12 386	0.91 300	1.24 420	0.91 365	0.94 462	2.22 513	1.20 524	0.28 501	0.22 478	0.32 538	0.28 519	0.46 582	0.42 559

UCFNet_RVC	0.72 377	0.37 443	0.59 139	0.66 482	0.41 401	0.89 433	0.68 499	1.78 451	1.15 404	1.01 328	1.20 398	1.22 468	0.95 467	1.07 293	0.66 401	0.28 501	0.21 459	0.34 558	0.31 556	0.33 514	0.29 456

DRN-Test	1.07 526	0.49 520	1.95 565	0.75 564	0.81 601	1.61 576	0.78 525	2.26 581	1.53 580	1.84 605	1.35 467	1.42 515	1.04 512	2.26 518	1.61 579	0.28 501	0.23 507	0.31 526	0.30 550	0.33 514	0.33 501

NaN_ROB	1.23 558	0.63 569	1.76 548	0.67 496	0.50 467	1.59 575	2.00 656	1.87 479	1.52 579	2.14 629	1.26 424	1.40 514	1.09 524	4.60 596	1.75 594	0.28 501	0.34 592	0.28 495	0.29 538	0.30 489	0.37 528

w-ln-seven	1.56 588	0.83 607	5.96 643	0.78 578	0.74 578	2.64 640	1.01 590	2.13 551	2.03 628	2.09 626	1.76 571	1.84 587	1.27 561	2.98 559	3.23 635	0.29 517	0.26 536	0.31 526	0.30 550	0.41 555	0.38 536

DDVS	0.80 423	0.43 493	1.09 430	0.64 462	0.44 428	1.27 532	0.43 308	1.49 372	0.94 297	1.21 422	1.16 386	1.42 515	0.63 328	2.14 507	1.02 504	0.29 517	0.22 478	0.26 465	0.23 449	0.31 496	0.37 528

Wz-Net-LNSev	1.17 543	0.72 594	4.71 637	0.66 482	0.84 606	1.72 583	1.13 602	1.97 510	1.43 557	1.34 491	1.32 452	1.66 562	1.30 568	1.44 395	1.51 568	0.29 517	0.26 536	0.24 405	0.23 449	0.33 514	0.35 520

NINENet	0.81 432	0.40 476	0.89 340	0.65 469	0.53 489	2.30 627	0.42 289	2.12 543	1.13 392	1.20 415	1.27 433	1.02 412	0.70 357	1.26 342	0.75 425	0.29 517	0.24 517	0.31 526	0.21 389	0.27 441	0.26 405

STTStereo	0.82 434	0.53 535	1.53 529	0.68 507	0.56 509	0.88 431	0.56 444	1.57 394	1.14 398	1.39 515	1.10 348	1.26 483	0.84 412	1.49 411	0.90 471	0.29 517	0.28 552	0.33 550	0.40 601	0.33 514	0.37 528

PA-Net	1.14 538	0.63 569	2.12 577	0.67 496	0.75 583	1.19 521	0.91 568	1.91 492	1.46 570	1.18 402	1.23 415	1.33 501	1.17 543	4.31 590	1.41 556	0.29 517	0.46 633	0.33 550	0.50 626	0.33 514	0.57 605
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	1.05 519	0.53 535	2.21 583	0.80 581	0.93 621	1.50 563	0.90 565	2.06 533	1.44 560	1.68 589	1.20 398	1.48 529	0.99 485	1.86 469	1.60 578	0.29 517	0.24 517	0.29 507	0.28 519	0.35 526	0.33 501

LMCR-Stereo	0.87 463	0.50 523	0.99 394	0.80 581	0.43 417	1.32 536	0.55 437	2.79 646	1.03 339	1.55 563	1.49 507	0.74 294	1.01 495	1.76 453	0.99 496	0.30 524	0.17 370	0.22 343	0.18 286	0.31 496	0.22 315

ac_64	0.86 459	0.32 332	1.02 405	0.74 555	0.60 527	1.04 479	0.53 413	2.20 575	0.99 323	1.23 433	1.11 357	1.96 601	1.06 518	2.01 492	1.01 501	0.30 524	0.22 478	0.24 405	0.23 449	0.22 355	0.22 315

FADNet-RVC	0.96 496	0.72 594	2.96 610	0.64 462	0.49 462	0.90 437	0.59 464	1.85 475	1.27 475	0.92 303	0.97 295	1.36 505	0.90 446	2.36 526	1.31 541	0.30 524	0.29 560	0.32 538	0.32 564	0.42 559	0.37 528

z-mn7	1.77 604	1.06 622	7.02 650	0.74 555	0.54 496	2.58 635	1.03 591	1.90 490	2.73 655	1.61 575	3.00 641	1.96 601	1.40 581	5.23 609	2.87 628	0.31 527	0.25 529	0.27 479	0.25 472	0.34 522	0.35 520

coex-ft	8.35 685	2.39 677	100.24 724	0.68 507	0.54 496	1.77 592	1.57 638	1.71 434	11.00 688	18.91 705	3.76 652	3.85 659	8.23 688	3.29 570	6.58 662	0.31 527	0.31 569	0.32 538	0.31 556	0.69 628	0.57 605

ssnet_v2	0.92 486	0.39 470	1.22 479	0.66 482	0.39 365	1.31 535	0.96 580	2.32 593	1.45 565	1.48 549	1.17 389	1.53 540	0.91 449	1.16 322	1.71 593	0.31 527	0.27 546	0.30 519	0.29 538	0.28 457	0.29 456

ICVP	0.66 328	0.35 410	0.71 226	0.63 447	0.41 401	0.85 425	0.56 444	1.78 451	0.96 306	0.92 303	1.24 420	0.88 350	0.75 370	0.76 176	0.93 482	0.31 527	0.22 478	0.22 343	0.21 389	0.24 409	0.28 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.93 491	0.40 476	1.15 449	0.67 496	0.50 467	0.95 462	0.78 525	2.73 641	1.21 436	1.20 415	1.12 361	1.25 477	0.91 449	3.21 566	0.95 489	0.31 527	0.20 441	0.23 381	0.20 346	0.28 457	0.31 484

GwcNet	1.26 563	0.63 569	5.13 639	0.81 585	1.15 645	1.73 586	0.69 502	1.84 468	1.53 580	1.51 552	1.71 566	1.72 571	1.09 524	2.20 512	1.61 579	0.31 527	0.30 564	0.29 507	0.27 508	0.30 489	0.41 551

DSFCA	0.95 492	0.38 461	1.23 481	0.55 324	0.66 552	1.50 563	0.93 574	1.58 396	1.24 454	1.59 573	1.16 386	1.48 529	0.95 467	2.96 558	1.20 524	0.31 527	0.28 552	0.25 444	0.26 489	0.29 474	0.26 405

GANet	1.41 573	0.52 533	1.18 469	0.74 555	0.48 455	1.40 553	1.69 642	1.87 479	1.28 483	1.56 565	2.39 622	1.56 545	1.25 558	9.13 676	1.20 524	0.31 527	0.32 582	0.34 558	0.29 538	0.40 551	0.33 501

zh-mn7	1.84 612	1.51 652	9.67 665	0.70 530	0.54 496	1.47 561	0.84 549	1.93 500	2.13 635	2.50 643	2.70 634	1.67 564	1.35 574	4.75 602	3.14 634	0.32 535	0.27 546	0.27 479	0.27 508	0.32 507	0.39 541

TCMNet	1.07 526	0.66 579	2.49 594	0.92 618	1.32 654	1.14 504	0.67 496	1.91 492	1.29 495	1.20 415	1.57 538	1.29 490	0.96 469	2.23 514	1.59 577	0.32 535	0.31 569	0.38 583	0.35 588	0.43 561	0.40 547

rvit_0105_6	0.56 254	0.38 461	1.13 442	0.67 496	0.38 353	0.50 178	0.51 396	0.88 168	1.33 511	0.54 203	0.56 172	0.65 265	0.57 286	0.97 259	0.46 277	0.32 535	0.31 569	0.28 495	0.25 472	0.29 474	0.23 336

test_sample7	0.78 408	0.39 470	0.89 340	0.55 324	0.35 315	0.93 452	0.75 518	1.99 515	1.27 475	1.25 440	1.22 407	1.09 437	1.01 495	1.31 352	0.73 417	0.32 535	0.32 582	0.32 538	0.32 564	0.33 514	0.33 501

Wz-Net-SNSev	1.68 598	1.45 647	8.71 661	0.71 535	0.67 558	1.35 544	1.51 632	2.15 559	1.47 571	1.51 552	1.68 560	2.27 622	1.38 578	4.23 587	2.36 618	0.32 535	0.29 560	0.31 526	0.33 578	0.43 561	0.39 541

pcwnet_v2	0.91 483	0.39 470	2.74 604	0.64 462	0.55 503	0.81 400	0.49 386	2.19 572	1.63 596	1.44 534	1.64 554	1.09 437	0.79 390	1.31 352	0.70 412	0.32 535	0.25 529	0.29 507	0.27 508	0.37 536	0.37 528

APVNet	1.11 534	0.59 553	1.95 565	0.87 605	0.77 589	1.90 605	0.82 546	2.03 525	1.15 404	1.14 381	1.43 494	1.55 543	1.12 536	3.03 560	1.62 581	0.32 535	0.34 592	0.42 599	0.36 591	0.36 530	0.41 551

zh-sn7	2.00 623	1.73 663	9.50 664	0.77 574	0.73 570	1.77 592	1.32 622	2.08 536	1.66 598	1.91 610	2.48 629	1.81 585	2.25 645	5.74 622	4.07 645	0.33 542	0.33 588	0.32 538	0.32 564	0.44 572	0.46 573

rvit_0105_5	0.61 306	0.41 486	1.19 470	0.67 496	0.37 337	0.57 248	0.56 444	1.08 239	1.28 483	0.65 241	0.68 210	0.77 302	0.67 346	0.91 238	0.51 315	0.33 542	0.32 582	0.30 519	0.27 508	0.28 457	0.28 442

rvit_0105_4	0.58 278	0.40 476	1.19 470	0.68 507	0.38 353	0.53 211	0.55 437	0.93 177	1.27 475	0.56 216	0.61 185	0.72 292	0.63 328	1.01 272	0.47 286	0.33 542	0.33 588	0.29 507	0.25 472	0.29 474	0.26 405

hitnet-ft	0.84 448	0.38 461	0.75 255	0.59 402	0.44 428	0.99 473	0.47 364	1.61 405	1.38 532	1.21 422	1.22 407	1.82 586	0.99 485	1.87 470	1.09 512	0.33 542	0.29 560	0.34 558	0.27 508	0.36 530	0.33 501

RTSC	1.43 578	0.89 610	3.62 627	0.94 627	0.64 541	1.85 602	0.69 502	2.20 575	2.04 630	2.22 630	1.70 564	1.67 564	1.27 561	2.53 542	4.48 649	0.33 542	0.25 529	0.27 479	0.29 538	0.38 542	0.40 547

AdaStereo	0.74 385	0.48 515	0.86 328	0.75 564	0.38 353	0.94 456	0.56 444	2.05 532	1.24 454	1.15 383	1.22 407	1.07 426	0.67 346	1.05 285	0.73 417	0.33 542	0.16 342	0.32 538	0.22 417	0.29 474	0.23 336
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.
MDST_ROB	1.88 614	0.40 476	1.71 545	0.93 624	0.60 527	4.27 672	1.23 616	3.99 668	1.44 560	4.61 677	2.63 633	1.44 521	1.03 506	9.78 684	1.62 581	0.33 542	0.26 536	0.37 579	0.33 578	0.31 496	0.34 511

ETE_ROB	1.01 510	0.69 587	1.49 520	0.72 541	0.50 467	1.15 508	1.12 600	1.91 492	1.24 454	1.94 616	1.50 514	1.73 573	1.06 518	1.78 457	1.33 548	0.33 542	0.26 536	0.38 583	0.34 584	0.40 551	0.44 566

PSMNet_ROB	0.95 492	0.57 552	1.45 515	0.75 564	0.64 541	1.28 533	1.12 600	1.84 468	1.15 404	1.16 387	1.29 444	1.44 521	0.89 443	1.74 450	1.70 591	0.33 542	0.25 529	0.37 579	0.39 599	0.36 530	0.32 493

SGM_RVC	1.88 614	0.40 476	0.90 350	0.63 447	0.30 200	2.81 646	1.26 619	2.73 641	1.81 615	4.09 669	2.85 638	3.88 660	3.19 661	8.42 672	2.44 619	0.33 542	0.31 569	0.30 519	0.28 519	0.31 496	0.31 484
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
YMNet	1.04 514	0.59 553	1.67 542	0.86 602	0.86 609	1.84 600	0.61 478	1.70 430	1.28 483	1.65 584	1.98 600	1.75 578	0.96 469	1.57 417	1.58 574	0.34 552	0.37 608	0.32 538	0.32 564	0.33 514	0.32 493

YMNet_1	1.04 514	0.59 553	1.67 542	0.86 602	0.86 609	1.84 600	0.61 478	1.70 430	1.28 483	1.65 584	1.98 600	1.75 578	0.96 469	1.57 417	1.58 574	0.34 552	0.37 608	0.32 538	0.32 564	0.33 514	0.32 493

GMStereo_Zeroshot	0.70 364	0.64 572	1.11 437	0.65 469	0.38 353	0.84 419	0.37 223	1.09 246	1.16 411	1.14 381	1.07 335	1.26 483	0.55 271	1.23 336	0.65 396	0.34 552	0.17 370	0.31 526	0.18 286	0.57 611	0.23 336

PSMNet-ADL	0.75 389	0.36 422	0.69 216	0.71 535	0.47 453	1.13 501	0.46 351	1.47 369	1.07 356	0.85 287	1.18 392	1.31 495	0.94 462	1.56 415	1.06 509	0.34 552	0.22 478	0.22 343	0.23 449	0.27 441	0.36 524

FADNet	0.98 500	0.64 572	2.57 598	0.66 482	0.55 503	0.95 462	0.57 450	1.91 492	1.38 532	0.94 309	1.02 311	1.36 505	1.00 492	2.69 549	0.97 494	0.34 552	0.34 592	0.31 526	0.34 584	0.61 620	0.42 559

ADCMid	2.11 629	0.90 611	8.39 659	0.75 564	0.69 563	1.98 610	1.14 605	2.18 570	1.67 600	2.85 651	1.85 588	2.35 628	2.02 631	2.35 525	10.58 680	0.34 552	0.32 582	0.39 587	0.44 612	0.51 597	0.53 593

DANet	1.16 541	0.64 572	1.52 526	0.88 607	0.74 578	1.52 565	0.52 407	1.68 417	1.21 436	1.81 602	1.55 528	2.02 609	1.11 530	3.30 571	2.28 614	0.34 552	0.31 569	0.40 593	0.30 550	0.46 582	0.54 594
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	1.08 530	0.50 523	1.01 402	0.69 520	0.54 496	0.91 440	1.40 627	1.60 403	1.36 525	1.17 391	1.40 484	1.07 426	1.00 492	6.19 631	0.85 457	0.34 552	0.22 478	0.35 566	0.26 489	0.38 542	0.29 456

SANet	2.26 635	0.70 589	6.94 649	0.69 520	0.46 442	2.76 645	1.76 648	2.61 632	5.84 683	2.45 639	3.52 650	3.71 657	3.38 666	5.90 626	2.14 607	0.34 552	0.31 569	0.32 538	0.29 538	0.54 606	0.43 563

PWC_ROB	1.39 571	0.93 616	4.07 631	0.77 574	0.83 604	1.16 511	0.53 413	1.87 479	2.01 627	2.36 635	3.06 643	1.65 561	1.60 600	2.65 548	2.29 616	0.34 552	0.23 507	0.36 576	0.25 472	0.39 547	0.49 580

CSP-Net	1.00 506	0.41 486	0.99 394	0.56 346	0.43 417	1.62 578	0.76 521	2.16 561	1.16 411	1.33 484	1.22 407	1.32 499	0.89 443	4.67 598	0.93 482	0.35 562	0.24 517	0.20 265	0.20 346	0.23 380	0.30 474

WZ-Net	2.14 631	1.08 625	11.68 672	0.89 614	0.78 593	1.76 590	1.59 639	2.39 604	2.03 628	2.11 627	1.95 599	2.30 625	2.28 646	5.94 629	3.86 644	0.35 562	0.27 546	0.29 507	0.32 564	0.52 598	0.50 584

SACVNet	0.89 470	0.51 527	1.08 427	0.83 592	0.58 517	0.83 410	0.78 525	1.84 468	1.17 416	1.39 515	1.33 458	1.25 477	1.01 495	2.31 523	0.92 479	0.35 562	0.26 536	0.31 526	0.29 538	0.35 526	0.48 575

CVANet_RVC	1.10 532	0.49 520	1.15 449	0.65 469	0.54 496	0.93 452	1.00 587	1.69 426	1.36 525	1.42 527	1.39 479	1.24 476	1.17 543	6.22 633	0.80 448	0.35 562	0.24 517	0.35 566	0.30 550	0.44 572	0.32 493

DeepPruner_ROB	0.79 417	0.55 543	1.14 447	0.61 427	0.46 442	0.78 377	0.54 427	1.83 466	1.00 327	1.42 527	1.27 433	1.23 472	0.77 375	1.56 415	0.89 467	0.35 562	0.28 552	0.27 479	0.26 489	0.32 507	0.34 511

NCCL2	1.06 521	0.64 572	1.35 503	0.78 578	0.58 517	1.32 536	1.69 642	1.89 486	1.38 532	1.52 554	1.20 398	1.91 591	1.17 543	1.79 462	1.50 566	0.35 562	0.31 569	0.45 605	0.44 612	0.41 555	0.45 568

CBMV	1.04 514	0.48 515	0.88 336	0.56 346	0.36 325	1.52 565	1.55 636	1.87 479	1.59 591	2.11 627	1.67 558	1.46 526	1.35 574	1.92 478	1.31 541	0.35 562	0.35 599	0.39 587	0.33 578	0.34 522	0.34 511
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	0.67 339	0.36 422	0.84 313	0.57 368	0.28 157	0.82 402	0.43 308	1.62 408	0.92 284	1.39 515	1.28 439	0.87 344	0.84 412	0.88 226	0.59 371	0.36 569	0.19 424	0.26 465	0.22 417	0.29 474	0.43 563
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Syn2CoEx	1.23 558	0.80 601	3.07 614	0.83 592	0.68 560	1.39 549	0.87 562	2.23 578	1.57 589	1.28 463	1.58 540	1.42 515	1.57 599	3.79 583	1.48 565	0.36 569	0.32 582	0.34 558	0.30 550	0.30 489	0.41 551

FBW_ROB	1.78 605	0.66 579	1.90 560	0.72 541	0.66 552	1.79 597	1.07 596	2.79 646	1.77 608	1.84 605	1.79 576	1.98 603	1.37 577	12.42 695	2.22 610	0.36 569	0.38 613	0.57 633	0.39 599	0.46 582	0.51 588

rvit_0105_3	0.66 328	0.47 509	1.27 490	0.74 555	0.40 380	0.63 295	0.70 509	1.22 307	1.28 483	0.83 279	0.71 226	0.82 322	0.72 363	0.93 243	0.58 363	0.37 572	0.34 592	0.34 558	0.32 564	0.28 457	0.31 484

rvit_stereo_0075_2	0.66 328	0.47 509	1.21 478	0.67 496	0.66 552	0.53 211	0.48 374	1.24 314	1.17 416	0.77 264	0.91 278	0.78 306	0.59 309	1.05 285	0.63 387	0.37 572	0.28 552	0.40 593	0.31 556	0.38 542	0.34 511

Selective-IGEV-i16pb	2.30 637	0.35 410	19.92 689	0.60 410	0.40 380	2.59 637	1.50 631	3.09 655	1.91 620	0.98 317	1.68 560	1.37 509	0.99 485	8.11 669	0.96 493	0.38 574	0.21 459	0.22 343	0.26 489	0.25 421	0.29 456

stereogan	1.22 554	0.45 501	2.03 571	0.87 605	0.85 607	2.52 633	0.72 513	1.98 511	1.78 612	1.92 612	1.94 597	2.31 626	1.42 586	2.10 503	1.14 517	0.38 574	0.36 603	0.39 587	0.32 564	0.52 598	0.49 580

AnyNet_C32	2.14 631	1.45 647	7.38 652	0.95 629	1.12 639	2.23 623	2.34 671	2.10 541	1.54 582	2.44 638	1.79 576	2.04 614	1.66 607	2.69 549	10.48 679	0.38 574	0.35 599	0.35 566	0.42 605	0.50 594	0.60 614

ADCPNet	1.97 622	0.78 600	9.38 663	0.74 555	0.61 533	2.73 644	1.36 625	2.11 542	1.66 598	1.92 612	1.70 564	2.45 633	2.07 633	2.50 540	6.84 664	0.38 574	0.38 613	0.38 583	0.43 609	0.47 586	0.50 584

SGM-ForestM	7.81 684	0.48 515	11.02 670	0.74 555	0.40 380	16.83 693	12.72 696	7.91 690	8.13 686	11.53 696	10.25 688	22.44 707	14.01 696	17.02 697	20.52 697	0.38 574	0.39 618	0.37 579	0.36 591	0.37 536	0.38 536

PS-NSSS	1.02 511	0.62 568	1.17 464	0.61 427	0.58 517	0.91 440	0.79 534	2.02 521	1.19 425	1.17 391	1.68 560	1.00 404	0.85 417	4.43 592	0.86 458	0.38 574	0.31 569	0.52 620	0.32 564	0.52 598	0.45 568

LALA_ROB	1.06 521	0.66 579	1.37 511	0.70 530	0.53 489	1.61 576	1.25 618	1.81 462	1.48 575	1.82 604	1.40 484	1.93 595	1.03 506	1.68 441	1.69 589	0.38 574	0.28 552	0.43 600	0.37 595	0.43 561	0.38 536

psmorigin	1.69 600	0.74 599	13.13 673	0.70 530	0.60 527	1.16 511	0.79 534	1.69 426	1.25 462	2.07 625	1.77 574	2.23 619	1.51 596	2.14 507	1.45 560	0.39 581	0.41 620	0.34 558	0.33 578	0.45 575	0.63 618

SGM-Forest	1.29 566	0.40 476	0.74 250	0.54 308	0.37 337	1.55 570	1.26 619	1.82 464	1.39 540	2.22 630	1.81 582	1.64 560	1.02 504	7.65 663	1.20 524	0.39 581	0.37 608	0.39 587	0.34 584	0.37 536	0.34 511
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.83 443	0.35 410	1.31 497	0.84 596	0.65 546	0.60 273	0.41 277	1.28 328	1.15 404	1.61 575	1.55 528	1.34 502	0.77 375	1.33 361	0.98 495	0.40 583	0.34 592	0.43 600	0.38 598	0.34 522	0.49 580

Anonymous3	0.64 322	0.47 509	1.31 497	0.59 402	0.50 467	0.93 452	0.69 502	1.11 257	0.83 254	0.74 260	0.89 275	0.65 265	0.68 350	1.08 296	0.54 342	0.40 583	0.31 569	0.26 465	0.26 489	0.31 496	0.30 474

SHD	1.42 575	0.81 604	2.79 606	0.98 631	0.92 618	1.97 609	0.68 499	2.43 609	2.55 644	2.54 644	1.72 567	2.01 608	1.62 601	2.14 507	2.70 624	0.40 583	0.33 588	0.39 587	0.40 601	0.48 588	0.54 594

XPNet_ROB	1.02 511	0.56 547	1.33 501	0.75 564	0.58 517	1.11 498	1.13 602	1.77 449	1.29 495	1.88 608	1.43 494	1.63 559	1.13 537	2.04 495	1.69 589	0.40 583	0.31 569	0.33 550	0.29 538	0.37 536	0.37 528

Selective-IGEV-i16pc	2.09 627	0.31 311	19.73 688	0.57 368	0.39 365	2.72 642	1.47 630	1.46 364	1.31 506	0.83 279	1.23 415	1.05 421	0.63 328	7.69 664	0.83 452	0.41 587	0.22 478	0.22 343	0.23 449	0.22 355	0.24 360

Wz-Net-TNSev	2.10 628	2.71 686	9.30 662	0.72 541	0.65 546	2.41 632	1.81 654	2.45 611	1.77 608	1.62 579	1.56 534	2.56 636	2.01 629	5.30 610	4.46 648	0.41 587	0.38 613	0.33 550	0.37 595	0.54 606	0.64 619

RTS	2.76 647	1.55 656	15.40 676	1.13 640	1.42 656	3.75 663	2.21 665	2.45 611	2.72 653	2.91 654	2.85 638	2.58 637	1.62 601	6.28 637	5.80 659	0.41 587	0.30 564	0.35 566	0.35 588	0.52 598	0.54 594

RTSA	2.76 647	1.55 656	15.40 676	1.13 640	1.42 656	3.75 663	2.21 665	2.45 611	2.72 653	2.91 654	2.85 638	2.58 637	1.62 601	6.28 637	5.80 659	0.41 587	0.30 564	0.35 566	0.35 588	0.52 598	0.54 594

AnyNet_C01	2.38 640	2.21 675	10.17 667	0.99 632	0.79 595	3.12 653	2.37 672	2.69 640	1.89 619	2.58 646	2.44 626	2.70 641	1.86 624	3.65 576	7.12 665	0.41 587	0.41 620	0.40 593	0.42 605	0.68 627	0.79 636

S-Stereo	1.17 543	0.48 515	2.25 587	0.83 592	0.81 601	1.22 524	1.17 609	2.12 543	2.08 631	1.47 544	2.13 610	1.55 543	1.16 539	2.09 502	1.46 562	0.42 592	0.40 619	0.35 566	0.32 564	0.45 575	0.73 630

rvit_105_1	0.76 397	0.54 539	1.27 490	0.80 581	0.49 462	0.74 355	0.86 558	1.39 351	1.23 450	1.00 323	0.80 254	0.93 374	0.78 382	1.29 349	0.78 436	0.43 593	0.36 603	0.36 576	0.42 605	0.30 489	0.36 524

dad	0.90 478	0.73 597	1.28 493	0.59 402	0.39 365	0.83 410	0.45 345	1.24 314	1.54 582	1.52 554	1.28 439	1.36 505	0.86 425	2.54 543	0.91 475	0.43 593	0.27 546	0.82 647	0.26 489	0.44 572	0.34 511

FINET	1.54 586	0.67 583	7.28 651	0.76 572	0.97 628	1.42 558	1.38 626	2.80 648	3.12 659	1.23 433	1.68 560	1.04 417	1.11 530	3.35 572	1.78 598	0.43 593	0.37 608	0.32 538	0.29 538	0.43 561	0.41 551

edge stereo	1.15 540	0.54 539	1.50 521	0.73 549	0.66 552	1.18 520	0.84 549	2.13 551	1.41 546	1.73 593	1.84 585	2.53 635	1.46 590	2.46 533	1.35 551	0.43 593	0.41 620	0.54 625	0.36 591	0.43 561	0.50 584

Nwc_Net	1.19 549	0.53 535	2.34 589	0.92 618	0.81 601	1.49 562	0.70 509	2.28 591	1.32 509	1.41 523	2.27 616	2.03 612	1.76 617	2.05 499	1.46 562	0.43 593	0.30 564	0.43 600	0.46 617	0.39 547	0.40 547

ADCS	2.35 638	1.26 640	6.54 646	0.85 599	0.77 589	2.18 622	1.79 650	2.47 616	2.20 637	2.80 650	2.14 612	2.38 629	2.09 634	2.81 554	13.83 689	0.43 593	0.41 620	0.40 593	0.45 615	0.59 614	0.67 621

DeepPrunerF	1.68 598	0.82 605	6.82 647	0.94 627	1.20 650	0.91 440	0.97 581	2.50 622	5.19 680	1.22 430	1.30 445	1.18 458	1.29 565	4.96 605	1.75 594	0.43 593	0.35 599	0.52 620	0.48 621	0.43 561	0.42 559

LSM	6.55 679	1.26 640	15.64 679	1.79 660	68.74 718	1.67 582	2.08 662	2.26 581	2.59 645	3.13 662	3.08 644	1.90 589	1.81 620	2.89 557	2.16 609	0.43 593	0.59 654	0.50 616	0.58 637	0.64 622	17.24 706

CSAN	1.61 592	0.67 583	3.24 619	0.74 555	0.52 481	1.77 592	1.74 647	1.98 511	1.94 623	2.47 642	2.33 620	1.93 595	2.04 632	6.45 644	1.95 603	0.43 593	0.36 603	0.41 598	0.42 605	0.43 561	0.44 566

AANet	1.72 602	1.32 645	5.46 641	0.70 530	0.73 570	1.52 565	0.85 556	1.95 505	3.12 659	3.12 661	3.30 646	2.91 645	2.23 644	2.48 539	2.27 613	0.44 602	0.31 569	0.34 558	0.31 556	0.47 586	0.58 608

FAT-Stereo	1.10 532	0.43 493	1.46 516	0.74 555	0.60 527	1.13 501	0.92 570	2.06 533	1.71 604	1.75 596	2.00 603	2.02 609	1.47 592	2.02 494	1.26 536	0.44 602	0.36 603	0.34 558	0.29 538	0.36 530	0.57 605

CBMV_ROB	0.99 503	0.46 504	0.68 211	0.53 293	0.39 365	1.40 553	0.48 374	2.09 539	1.30 499	1.53 557	2.29 618	1.36 505	1.23 554	2.46 533	1.04 508	0.44 602	0.42 625	0.47 611	0.44 612	0.41 555	0.39 541

MeshStereo	2.36 639	0.60 556	1.05 416	0.63 447	0.51 476	2.58 635	0.99 585	3.46 660	2.21 638	7.38 691	5.06 667	7.50 678	3.10 660	7.02 654	2.54 621	0.44 602	0.44 627	0.45 605	0.40 601	0.43 561	0.45 568
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
NVstereo2D	0.99 503	0.45 501	2.21 583	0.79 580	0.75 583	1.20 522	0.86 558	1.98 511	1.41 546	1.02 332	1.18 392	1.31 495	0.97 479	2.25 517	0.93 482	0.45 606	0.22 478	0.39 587	0.25 472	0.59 614	0.68 625

GASNet	1.13 536	1.10 629	3.29 620	1.00 633	0.68 560	0.82 402	0.67 496	1.85 475	1.38 532	1.39 515	1.25 422	1.25 477	1.20 553	2.72 551	1.62 581	0.46 607	0.26 536	0.36 576	0.34 584	0.55 608	0.33 501

HBP-ISP	1.00 506	0.60 556	0.85 319	0.64 462	0.48 455	1.63 579	0.77 522	2.24 580	1.30 499	1.33 484	1.53 524	0.87 344	0.99 485	3.26 569	0.76 430	0.46 607	0.44 627	0.54 625	0.48 621	0.48 588	0.42 559

RGC	1.22 554	0.82 605	1.71 545	0.95 629	0.98 630	1.53 568	0.80 537	2.18 570	1.35 516	1.69 590	1.94 597	2.03 612	1.66 607	2.36 526	1.50 566	0.46 607	0.36 603	0.59 636	0.48 621	0.49 592	0.49 580

NOSS_ROB	1.29 566	0.49 520	0.68 211	0.60 410	0.40 380	1.09 496	0.77 522	1.94 502	1.44 560	1.04 338	1.46 500	1.10 441	0.81 402	10.57 692	0.78 436	0.46 607	0.43 626	0.48 613	0.45 615	0.45 575	0.43 563

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 607	1.11 630	4.33 634	0.84 596	0.77 589	3.70 660	2.41 675	2.04 528	1.85 617	1.75 596	1.90 594	1.92 594	1.25 558	7.33 658	1.45 560	0.47 611	0.47 634	0.53 624	0.77 651	0.50 594	0.55 600

SAMSARA	1.80 607	0.90 611	3.37 621	1.28 649	1.13 641	3.71 661	2.33 670	2.53 626	1.93 622	3.17 663	1.73 568	2.99 646	1.68 609	3.53 575	2.46 620	0.47 611	0.54 647	0.43 600	0.47 619	0.59 614	0.64 619

DGSMNet	1.24 561	0.84 608	3.20 616	0.91 617	0.92 618	1.39 549	1.34 623	2.46 615	1.44 560	1.34 491	1.66 556	1.50 534	1.03 506	1.85 466	1.30 540	0.48 613	0.48 636	0.55 629	0.51 629	0.78 634	0.79 636

PVD	1.82 609	0.91 614	3.02 613	1.03 634	0.94 624	2.61 638	1.14 605	2.78 645	3.40 665	3.08 660	2.75 635	2.39 631	2.49 652	2.81 554	3.66 640	0.48 613	0.49 642	0.59 636	0.49 624	0.60 617	0.81 638

G-Net	1.71 601	0.67 583	2.09 574	1.14 643	0.75 583	2.96 652	0.89 564	1.58 396	1.30 499	2.76 649	8.12 684	2.29 624	2.51 653	1.94 481	2.23 612	0.49 615	0.45 629	0.45 605	0.31 556	0.62 621	0.59 611

NCC-stereo	1.20 551	0.60 556	1.84 555	0.88 607	0.95 625	1.32 536	0.94 576	2.14 553	1.36 525	1.43 531	1.79 576	1.93 595	2.13 640	2.54 543	1.41 556	0.49 615	0.38 613	0.45 605	0.59 639	0.43 561	0.45 568

Abc-Net	1.20 551	0.60 556	1.84 555	0.88 607	0.95 625	1.32 536	0.94 576	2.14 553	1.36 525	1.43 531	1.79 576	1.93 595	2.13 640	2.54 543	1.41 556	0.49 615	0.38 613	0.45 605	0.59 639	0.43 561	0.45 568
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.51 583	0.98 619	3.20 616	0.92 618	0.76 588	2.01 613	1.17 609	2.53 626	1.99 626	2.01 622	1.54 525	2.00 605	1.54 597	3.16 564	3.46 638	0.49 615	0.31 569	0.45 605	0.40 601	0.71 631	0.62 616

AF-Net	1.23 558	0.56 547	2.31 588	0.88 607	0.93 621	1.41 555	0.73 516	2.27 589	1.71 604	1.76 599	2.42 624	2.00 605	1.70 610	1.98 487	1.62 581	0.50 619	0.29 560	0.49 615	0.33 578	0.40 551	0.34 511

DPSNet	1.91 619	0.64 572	5.95 642	0.73 549	0.59 523	2.04 615	1.61 640	3.84 666	1.96 625	1.54 560	1.39 479	2.27 622	3.32 664	4.95 604	4.79 652	0.50 619	0.31 569	0.29 507	0.26 489	0.67 626	0.54 594

FSD					0.52 481	0.54 228	0.58 456	0.71 72	0.54 136	0.54 203	0.53 148	0.60 243	0.52 254	0.58 101	0.56 353	0.51 621	0.48 636	0.50 616	0.49 624	0.50 594

FCDSN-DC	2.47 644	0.65 578	1.00 399	0.85 599	0.75 583	2.26 626	0.97 581	2.31 592	1.83 616	5.52 686	7.65 679	7.72 681	7.70 687	4.43 592	2.64 622	0.52 622	0.48 636	0.52 620	0.52 630	0.57 611	0.59 611
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	27.39 706	21.01 703	73.65 723	1.07 636	0.80 597	56.07 713	22.82 701	33.14 714	31.71 711	51.78 725	52.93 722	65.63 722	48.54 722	48.75 724	36.36 713	0.52 622	0.47 634	0.54 625	0.54 633	0.64 622	0.72 629

FC-DCNN v2	2.96 657	0.61 561	1.13 442	0.75 564	0.57 514	2.90 650	1.06 595	3.59 664	2.66 651	7.05 688	7.66 680	10.26 691	7.17 686	6.27 636	4.49 650	0.54 624	0.48 636	0.51 618	0.50 626	0.53 603	0.52 590

MFN_U_SF_RVC	1.62 594	0.96 618	4.36 635	0.92 618	0.69 563	2.62 639	1.10 598	2.50 622	1.74 607	1.99 621	1.86 590	2.45 633	1.78 619	3.08 562	2.84 627	0.54 624	0.50 643	0.56 631	0.60 641	0.60 617	0.67 621

FC-DCNN	2.88 656	0.61 561	1.15 449	0.75 564	0.57 514	2.85 649	1.05 593	3.44 659	2.64 650	6.93 687	7.63 678	9.86 688	7.02 685	5.76 624	4.31 647	0.54 624	0.48 636	0.51 618	0.50 626	0.53 603	0.52 590

MSMD_ROB	2.08 626	0.61 561	1.15 449	0.71 535	0.62 537	4.00 667	0.93 574	1.94 502	1.79 613	4.71 679	4.60 661	8.14 683	3.87 672	3.75 582	1.65 587	0.54 624	0.48 636	0.55 629	0.58 637	0.53 603	0.52 590

RP	1.17 543	0.54 539	1.48 519	0.93 624	1.05 635	1.14 504	0.85 556	1.99 515	1.70 602	1.72 592	2.07 607	1.91 591	1.93 627	2.00 491	1.37 553	0.55 628	0.37 608	0.48 613	0.37 595	0.46 582	0.46 573

WCMA_ROB	2.05 624	0.55 543	1.77 549	0.74 555	0.61 533	2.24 624	1.56 637	2.17 569	1.79 613	4.16 673	6.36 672	5.66 673	4.66 677	3.19 565	2.77 625	0.55 628	0.45 629	0.40 593	0.43 609	0.48 588	0.50 584

UDGNet	0.75 389	1.23 638	0.99 394	0.82 588	0.42 412	0.76 367	0.38 235	0.98 196	1.37 530	0.83 279	0.88 273	0.70 282	0.60 316	1.25 339	0.57 358	0.57 630	0.19 424	1.03 657	0.26 489	0.79 635	0.35 520

ccnet	1.19 549	0.71 591	1.36 508	0.81 585	0.75 583	1.72 583	1.13 602	1.98 511	1.31 506	1.52 554	1.84 585	1.75 578	1.36 576	2.01 492	2.04 604	0.57 630	0.54 647	0.57 633	0.56 635	0.60 617	0.60 614

GANetREF_RVC	1.11 534	0.90 611	1.56 531	0.88 607	0.53 489	1.41 555	1.35 624	1.91 492	1.54 582	1.28 463	1.32 452	1.46 526	1.23 554	2.04 495	1.00 500	0.57 630	0.45 629	0.67 641	0.52 630	0.91 641	0.62 616
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
DualNet (step1)	0.89 470	0.51 527	1.35 503	0.58 383	0.40 380	1.07 487	0.80 537	1.99 515	1.27 475	1.25 440	1.22 407	1.09 437	1.01 495	1.31 352	0.73 417	0.59 633	0.32 582	0.62 638	0.67 646	0.45 575	0.48 575

test_sample9	1.96 620	0.51 527	1.35 503	0.58 383	0.40 380	1.07 487	0.80 537	1.99 515	1.27 475	1.25 440	1.22 407	1.09 437	1.01 495	2.46 533	8.57 670	0.59 633	12.85 707	0.62 638	0.67 646	0.45 575	0.48 575

test_sample8	2.29 636	0.51 527	1.35 503	0.58 383	0.40 380	1.07 487	0.80 537	2.03 525	1.22 445	2.28 633	1.33 458	4.98 671	2.51 653	2.46 533	8.57 670	0.59 633	12.85 707	0.62 638	0.67 646	0.45 575	0.48 575

Anonymous_2	1.37 569	0.56 547	0.94 370	0.57 368	0.62 537	1.04 479	0.65 490	1.82 464	1.01 330	1.00 323	0.79 249	1.42 515	1.27 561	1.06 290	0.83 452	0.62 636	0.67 658	1.05 658	9.88 705	1.09 650	0.55 600

MANE	7.50 683	0.64 572	7.97 654	1.40 650	2.10 665	16.86 694	12.56 695	12.91 697	17.51 704	8.50 693	11.60 689	14.66 694	13.33 692	12.02 694	13.28 684	0.62 636	0.52 644	0.52 620	1.90 682	0.56 609	0.58 608

PASM	1.48 581	1.08 625	3.96 630	0.93 624	0.93 621	1.17 518	1.19 611	1.77 449	1.65 597	1.90 609	1.52 522	1.75 578	1.42 586	4.54 594	1.52 570	0.64 638	0.68 660	0.69 643	0.79 652	0.70 629	0.74 631

PWCDC_ROB	1.39 571	0.91 614	2.10 575	1.08 637	0.92 618	1.72 583	0.58 456	2.03 525	3.30 663	1.32 478	4.87 665	1.21 463	1.71 612	1.98 487	1.75 594	0.65 639	0.26 536	0.29 507	0.25 472	0.56 609	0.41 551

ELAS	2.67 646	0.80 601	2.13 578	1.13 640	1.15 645	6.25 680	2.56 676	3.50 661	3.68 668	5.36 684	4.92 666	3.79 658	5.56 679	3.65 576	5.22 656	0.66 640	0.57 651	0.56 631	0.54 633	0.65 624	0.75 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.66 595	0.55 543	2.36 590	0.56 346	0.58 517	3.79 665	0.45 345	1.78 451	1.40 542	1.38 511	2.45 627	1.13 451	0.96 469	11.03 693	1.31 541	0.67 641	0.64 655	0.43 600	0.32 564	0.71 631	0.76 634

ELAS_RVC	2.87 655	0.80 601	3.22 618	1.16 645	1.12 639	2.92 651	5.33 687	2.98 652	4.18 673	5.04 681	4.82 664	4.71 665	8.23 688	4.25 589	4.79 652	0.67 641	0.57 651	0.57 633	0.53 632	0.66 625	0.74 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 634	1.29 643	4.14 632	1.10 639	0.78 593	5.00 675	2.38 674	2.47 616	2.67 652	1.94 616	2.28 617	2.66 640	1.70 610	9.10 675	2.29 616	0.68 643	0.52 644	0.68 642	0.71 649	1.17 652	0.81 638

PSMNet-RUCA	1.07 526	1.06 622	1.64 539	1.23 647	1.10 638	1.39 549	0.65 490	1.91 492	1.43 557	0.95 311	1.52 522	0.99 398	0.83 409	1.28 348	1.01 501	0.71 644	0.34 592	0.99 655	0.61 642	1.01 645	0.67 621

Consistency-Raft	1.27 565	1.01 621	2.17 580	1.04 635	1.20 650	0.96 468	1.00 587	1.84 468	1.95 624	1.38 511	2.11 609	1.44 521	1.03 506	1.18 328	1.40 555	0.73 645	0.83 663	0.89 649	0.99 664	1.33 654	0.95 644

MADNet+	2.80 650	3.38 690	11.57 671	1.50 657	1.21 652	3.18 655	2.00 656	3.52 662	2.61 646	1.81 602	2.09 608	2.83 642	2.18 642	7.55 661	5.44 658	0.84 646	0.83 663	0.71 644	0.66 645	1.05 649	1.08 649

JetBlue	4.18 666	2.45 681	10.42 668	1.40 650	2.89 683	10.68 686	10.68 690	3.91 667	2.52 642	2.74 648	3.39 648	4.50 662	4.27 675	7.97 667	7.67 668	0.89 647	0.97 675	0.89 649	0.92 657	2.26 663	2.21 669

DStereoFS	6.12 678	2.43 680	7.51 653	2.47 670	2.16 666	16.09 692	8.18 689	4.22 672	12.08 690	3.74 667	14.16 694	7.84 682	13.66 695	7.03 656	9.84 677	0.90 648	1.49 686	1.23 661	2.79 691	1.36 655	3.31 684

DStereoSA	5.78 676	1.09 627	8.20 655	2.07 663	4.09 693	4.26 671	21.23 700	4.17 670	5.59 681	1.96 619	12.40 690	1.57 547	13.59 694	7.02 654	13.02 682	0.90 648	3.63 694	0.91 651	3.68 695	1.84 658	4.43 694

UDG	1.47 579	2.69 684	1.13 442	1.45 655	1.65 661	1.34 543	0.79 534	1.75 445	1.27 475	1.29 467	1.74 569	1.99 604	1.39 580	1.66 438	1.51 568	0.91 650	0.55 649	2.30 671	0.76 650	1.99 659	1.20 653

MFMNet_re	1.47 579	1.20 635	2.50 595	1.46 656	1.08 637	1.58 574	1.51 632	1.96 509	1.87 618	2.31 634	2.20 613	1.51 537	1.88 625	1.57 417	1.34 549	0.94 651	0.83 663	0.84 648	0.80 653	1.00 644	1.06 648

PMTNet	0.47 199	0.22 52	0.43 38	0.39 39	0.24 54	0.71 342	0.26 85	0.78 116	1.03 339	0.65 241	0.69 215	0.55 216	0.48 206	0.90 234	0.36 180	0.99 652	0.13 146	0.15 48	0.10 1	0.15 74	0.15 62

anonymity	1.14 538	0.98 619	1.24 484	1.09 638	1.13 641	1.08 491	0.90 565	2.02 521	1.23 450	1.32 478	1.27 433	1.27 488	1.09 524	1.16 322	1.03 507	1.02 653	1.01 677	0.97 652	0.97 661	0.98 643	1.01 645

PDISCO_ROB	1.41 573	0.73 597	2.04 572	1.40 650	1.46 658	2.83 647	1.07 596	2.64 633	2.11 633	1.41 523	1.50 514	1.73 573	0.99 485	2.83 556	1.46 562	1.03 654	0.27 546	0.54 625	0.47 619	0.77 633	0.84 640

DispFullNet	2.39 641	2.89 687	3.74 628	3.09 680	2.27 672	2.04 615	0.84 549	2.19 572	1.73 606	2.54 644	1.98 600	2.23 619	5.83 680	3.44 574	1.84 600	1.03 654	0.33 588	2.65 682	1.97 684	2.87 672	2.34 671

SPS-STEREO	1.78 605	1.09 627	1.52 526	1.22 646	1.14 643	1.87 604	1.11 599	2.27 589	1.70 602	3.17 663	2.39 622	2.84 643	1.93 627	4.41 591	2.93 629	1.04 656	0.99 676	0.97 652	0.94 658	1.03 647	1.05 647
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	5.38 672	1.28 642	8.24 656	1.27 648	1.16 647	10.62 685	16.01 697	2.93 651	2.53 643	8.64 694	13.03 691	8.26 684	13.38 693	6.34 642	7.59 667	1.07 657	1.05 679	1.00 656	0.98 662	1.02 646	1.12 651

DDUNet	1.56 588	2.70 685	1.35 503	1.79 660	1.88 664	1.82 598	0.91 568	1.84 468	1.20 429	1.40 521	1.79 576	1.62 555	1.17 543	1.59 425	1.22 529	1.11 658	0.76 662	2.38 674	0.94 658	2.12 660	1.53 661

NVStereoNet_ROB	2.17 633	1.18 633	3.51 624	1.14 643	1.26 653	1.57 573	1.51 632	2.19 572	2.11 633	2.04 623	4.80 663	3.17 653	2.11 638	7.97 667	2.10 605	1.12 659	0.94 673	1.10 659	1.34 672	0.95 642	1.31 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	2.78 649	1.54 655	2.18 581	1.41 653	1.19 649	3.92 666	2.01 659	4.19 671	3.89 670	2.98 656	5.47 668	4.18 661	3.28 663	8.24 671	4.27 646	1.13 660	1.01 677	1.18 660	1.13 671	1.19 653	1.13 652

CC-Net-ROB	1.53 585	1.31 644	1.68 544	0.92 618	0.80 597	1.75 589	0.99 585	2.04 528	1.27 475	1.12 364	1.62 547	1.20 462	0.98 482	7.82 665	0.92 479	1.15 661	0.41 620	2.20 669	0.46 617	1.37 656	0.56 602

GCST	1.13 536	1.50 651	1.17 464	1.74 659	1.17 648	1.29 534	0.30 125	1.55 386	1.21 436	1.31 475	0.97 295	0.99 398	0.48 206	2.38 530	0.54 342	1.24 662	0.70 661	1.31 662	0.86 656	1.03 647	0.92 643

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 370	3.18 688	2.55 597	0.40 56	0.24 54	0.42 90	0.23 53	0.66 54	0.46 106	0.47 150	0.45 101	0.33 75	0.27 43	0.58 101	0.30 95	1.34 663	0.10 2	0.22 343	0.19 311	0.45 575	1.32 656

light-stereo	14.46 696	1.65 659	20.58 690	19.82 700	25.36 704	19.10 695	0.90 565	9.64 694	6.02 684	19.83 706	46.75 721	67.67 723	2.22 643	32.02 710	2.68 623	1.65 664	3.82 695	0.79 645	0.95 660	3.54 684	4.12 692

WAO-6	2.98 658	1.67 661	1.88 559	2.38 669	2.30 673	3.53 659	2.37 672	4.38 675	4.64 677	2.42 636	4.50 657	4.85 667	2.99 659	5.22 608	5.37 657	1.77 665	1.16 683	2.31 672	1.47 678	2.42 665	1.99 667

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 543	1.06 622	1.28 493	0.88 607	0.69 563	1.92 607	0.92 570	1.71 434	1.14 398	1.17 391	1.26 424	1.49 531	0.80 398	2.04 495	0.86 458	2.02 666	0.34 592	0.79 645	0.36 591	1.38 657	1.33 657

WAO-8	4.57 669	2.01 670	2.58 599	2.37 667	2.21 668	9.75 682	1.71 644	6.04 686	16.34 696	4.11 670	7.69 681	7.41 676	3.85 670	10.02 690	3.85 642	2.05 667	1.09 680	2.44 678	1.39 673	2.56 668	1.86 665

Venus	4.57 669	2.01 670	2.58 599	2.37 667	2.21 668	9.75 682	1.71 644	6.04 686	16.34 696	4.11 670	7.69 681	7.41 676	3.85 670	10.02 690	3.85 642	2.05 667	1.09 680	2.44 678	1.39 673	2.56 668	1.86 665

PWCK	3.24 662	2.37 676	10.86 669	2.14 664	1.14 643	3.71 661	4.19 685	3.02 654	3.55 667	3.05 659	3.63 651	3.09 651	2.35 651	8.16 670	3.41 637	2.17 669	0.96 674	1.77 665	1.01 666	2.84 671	1.40 658

CAS	0.66 328	0.19 10	0.41 30	2.31 666	0.86 609	0.56 246	0.53 413	0.83 134	0.63 183	0.49 170	0.70 222	0.36 95	0.26 32	0.47 50	0.37 193	2.33 670	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 146	1.31 654

DStereoO	1.82 609	1.21 636	2.98 611	1.42 654	0.88 616	1.54 569	4.03 684	1.90 490	2.15 636	1.56 565	1.82 583	1.75 578	4.06 674	1.76 453	2.15 608	2.39 671	0.52 644	0.97 652	0.43 609	2.24 662	0.68 625

MonStereo1	3.22 661	1.70 662	2.23 586	2.51 671	2.33 674	5.55 678	1.61 640	3.55 663	4.67 678	3.29 665	8.09 683	4.79 666	3.75 669	6.30 639	2.79 626	2.52 672	0.64 655	1.91 668	1.07 669	2.53 667	2.62 676

SQANet	1.38 570	0.95 617	1.37 511	1.89 662	1.47 659	1.44 559	0.81 542	1.89 486	1.13 392	1.34 491	1.26 424	1.28 489	1.02 504	1.64 435	0.91 475	2.55 673	0.35 599	1.47 663	0.56 635	2.48 666	1.74 663

ACVNet_2	2.86 654	1.47 649	8.28 657	2.68 673	2.26 671	2.70 641	1.84 655	3.41 658	3.04 658	2.27 632	3.42 649	4.58 663	2.10 635	5.91 627	1.62 581	2.58 674	0.67 658	2.22 670	0.85 655	2.79 670	2.47 673

JetRed	7.02 681	8.94 694	25.72 701	2.89 676	3.27 687	14.25 691	12.27 694	6.69 688	4.45 675	4.46 676	4.56 658	6.65 675	5.43 678	7.46 660	14.41 691	2.60 675	3.31 691	2.61 681	2.30 690	4.34 691	3.79 689

otaku	1.67 596	1.18 633	1.56 531	2.27 665	1.59 660	1.98 610	1.23 616	2.23 578	1.37 530	1.48 549	1.63 553	1.73 573	1.23 554	1.85 466	1.09 512	2.96 676	0.58 653	1.74 664	0.61 642	2.94 673	2.15 668

Ntro	1.72 602	1.21 636	1.62 536	2.54 672	1.86 663	2.09 619	1.14 605	2.08 536	1.38 532	1.23 433	1.62 547	1.62 555	1.33 572	2.04 495	1.21 528	3.09 677	0.56 650	1.82 666	0.65 644	2.97 676	2.25 670

Dean	3.77 665	1.65 659	17.87 683	3.01 679	2.54 678	3.15 654	2.10 663	4.80 678	4.42 674	2.89 653	6.03 670	5.45 672	2.55 656	3.40 573	2.13 606	3.22 678	0.89 670	2.51 680	1.07 669	3.07 678	2.65 679

ACVNet_1	3.08 660	1.48 650	17.70 682	2.90 677	2.35 676	2.30 627	1.43 628	3.16 656	2.26 640	1.91 610	2.05 606	3.51 655	2.32 648	3.71 581	1.58 574	3.25 679	0.66 657	2.40 677	1.06 668	3.07 678	2.59 674

ACVNet-4b	3.05 659	1.42 646	18.09 687	2.85 674	2.33 674	2.32 630	1.22 614	2.47 616	2.21 638	1.26 452	2.36 621	2.64 639	1.46 590	6.32 640	1.23 532	3.29 680	0.45 629	2.37 673	1.02 667	3.03 677	2.61 675

LVE	3.40 664	1.80 664	2.21 583	2.90 677	2.44 677	3.27 658	2.25 667	4.80 678	5.06 679	2.43 637	6.79 673	5.99 674	2.64 657	9.20 677	2.28 614	3.30 681	1.11 682	2.38 674	1.48 679	2.95 675	2.62 676

TorneroNet-64	5.41 673	2.10 673	2.43 591	3.49 685	2.83 682	9.90 684	2.13 664	8.87 692	16.79 701	5.39 685	9.18 686	10.68 693	3.92 673	9.55 681	5.11 655	3.36 682	0.86 668	2.88 686	1.62 680	3.76 686	3.37 685

RainbowNet	2.06 625	1.86 665	1.97 567	2.86 675	2.25 670	2.03 614	1.79 650	2.77 643	1.92 621	1.54 560	1.84 585	1.95 600	1.73 614	2.23 514	1.38 554	3.40 683	0.86 668	2.39 676	1.00 665	2.94 673	2.42 672

KSHMR	8.76 687	2.14 674	3.59 625	3.60 688	3.13 685	4.15 670	2.67 677	5.61 684	58.90 725	3.04 658	55.71 723	4.94 668	2.54 655	4.61 597	3.05 633	3.49 684	1.57 688	3.14 688	1.98 685	3.84 687	3.49 686

UNDER WATER-64	5.84 677	2.48 683	17.93 684	3.97 692	3.58 690	7.70 681	3.03 681	5.72 685	14.13 691	4.18 674	4.00 655	9.27 687	6.80 684	6.20 632	9.22 674	3.67 685	1.52 687	3.14 688	1.95 683	4.43 692	3.83 690

TorneroNet	10.72 691	2.09 672	2.76 605	3.48 684	3.03 684	44.72 712	2.31 669	8.62 691	67.06 726	7.45 692	23.21 704	10.59 692	4.28 676	9.03 674	9.00 672	3.67 685	0.91 672	3.04 687	1.63 681	3.92 688	3.55 688

USTest	14.33 695	14.93 697	21.00 691	17.41 699	16.02 694	23.11 696	33.76 707	22.02 700	11.81 689	9.47 695	10.19 687	15.94 695	13.17 691	17.25 698	22.38 699	3.81 687	5.01 697	6.17 700	6.18 700	9.23 700	7.81 697

IMH-64-1	2.82 651	1.87 666	1.77 549	3.31 682	2.69 679	3.22 656	2.07 660	4.25 673	2.77 656	2.46 640	3.78 653	3.05 648	2.34 649	4.67 598	3.00 631	3.84 688	0.84 666	2.75 683	1.39 673	3.34 681	2.93 681

IMH-64	2.82 651	1.87 666	1.77 549	3.31 682	2.69 679	3.22 656	2.07 660	4.25 673	2.77 656	2.46 640	3.78 653	3.05 648	2.34 649	4.67 598	3.00 631	3.84 688	0.84 666	2.75 683	1.39 673	3.34 681	2.93 681

UNDER WATER	5.68 675	2.46 682	15.52 678	3.98 693	3.53 689	5.15 676	2.74 678	5.58 683	16.41 699	4.00 668	4.56 658	9.12 686	6.43 683	6.22 633	9.11 673	3.85 690	1.35 684	3.18 690	1.98 685	4.51 693	3.84 691

IMH	3.35 663	1.95 669	1.86 558	3.30 681	2.72 681	4.03 669	2.00 656	4.58 677	3.83 669	2.87 652	6.99 675	4.69 664	3.21 662	6.77 650	2.97 630	3.91 691	0.89 670	2.78 685	1.40 677	3.36 683	2.93 681

ktn	4.56 668	2.41 678	2.54 596	3.79 690	3.25 686	4.81 674	2.91 680	5.52 682	7.36 685	4.12 672	14.55 696	7.54 679	3.70 668	7.84 666	3.35 636	4.06 692	1.86 689	3.26 691	2.22 689	3.27 680	2.86 680

notaker	4.29 667	2.42 679	5.06 638	3.89 691	3.29 688	4.00 667	2.25 667	4.93 680	3.47 666	4.21 675	6.79 673	7.67 680	3.37 665	9.25 679	6.47 661	4.09 693	1.42 685	3.35 692	2.13 688	4.11 690	3.54 687

MADNet++	5.41 673	3.18 688	6.43 645	4.66 695	3.95 692	6.15 679	6.75 688	4.51 676	4.51 676	5.06 682	6.27 671	4.96 669	6.14 681	9.39 680	11.70 681	4.71 694	4.19 696	3.97 694	3.33 692	4.08 689	4.25 693

DGTPSM_ROB	13.06 693	8.27 692	22.29 693	9.53 697	18.14 695	11.53 687	31.97 705	10.82 695	16.25 694	7.14 689	19.39 702	10.12 689	16.69 698	9.85 685	22.49 700	4.77 695	8.72 699	5.37 697	10.24 706	6.15 696	11.56 699

DPSMNet_ROB	13.08 694	8.28 693	22.32 694	9.54 698	18.15 696	11.53 687	31.98 706	10.83 696	16.27 695	7.17 690	19.40 703	10.12 689	16.69 698	9.87 686	22.50 701	4.78 696	8.72 699	5.38 698	10.25 707	6.16 697	11.59 700

DPSimNet_ROB	24.77 705	9.69 695	61.46 721	3.56 687	19.46 698	25.95 697	77.56 724	5.09 681	16.60 700	21.50 707	29.82 709	25.12 709	85.69 724	13.37 696	23.07 703	7.23 697	17.79 709	8.55 701	7.57 702	4.57 694	31.84 716

TCMNet-wrong-test	10.42 689	11.55 696	15.31 675	20.99 703	18.49 697	13.94 690	10.69 691	16.07 699	4.14 672	5.27 683	5.64 669	16.22 696	12.57 690	7.57 662	10.26 678	7.44 698	2.38 690	4.30 696	3.43 693	11.37 701	10.87 698

HanzoNet	11.92 692	5.12 691	17.18 680	4.19 694	3.59 691	5.16 677	2.82 679	7.41 689	9.96 687	33.31 719	27.60 706	22.25 706	37.31 714	18.18 699	13.57 685	8.13 699	3.44 693	3.50 693	3.44 694	7.77 699	4.52 695

tt	6.61 680	0.28 224	6.10 644	3.77 689	2.17 667	11.53 687	19.61 698	13.53 698	5.81 682	3.00 657	2.82 637	4.97 670	6.33 682	3.83 584	7.23 666	9.13 700	11.32 706	5.87 699	6.22 701	6.01 695	2.63 678

iinet-test	18.01 697	18.04 698	23.78 696	20.87 701	19.69 699	26.45 698	35.63 708	25.63 704	15.99 692	13.41 697	13.26 692	20.54 698	17.74 701	20.59 700	25.07 704	9.57 701	8.78 701	9.86 703	9.83 703	13.20 702	12.18 701

IINet	18.01 697	18.04 698	23.78 696	20.87 701	19.69 699	26.45 698	35.63 708	25.63 704	15.99 692	13.41 697	13.26 692	20.54 698	17.73 700	20.59 700	25.07 704	9.57 701	8.78 701	9.86 703	9.83 703	13.20 702	12.18 701

PML	51.64 719	37.49 709	14.31 674	7.45 696	20.27 701	107.80 725	231.34 728	8.94 693	27.70 710	86.74 726	268.93 728	69.03 724	61.09 723	24.71 709	14.36 690	9.71 703	3.40 692	9.60 702	4.67 698	20.46 707	4.76 696

DPSM_ROB	19.12 699	19.13 701	25.13 699	22.15 705	20.86 702	28.06 701	37.75 711	27.18 706	16.95 702	14.25 699	15.07 697	21.66 701	18.69 703	21.83 703	26.51 707	10.15 704	9.30 704	10.45 705	10.41 708	14.00 704	12.85 704

DPSM	19.12 699	19.13 701	25.13 699	22.15 705	20.86 702	28.06 701	37.75 711	27.18 706	16.95 702	14.25 699	15.07 697	21.66 701	18.69 703	21.83 703	26.51 707	10.15 704	9.30 704	10.45 705	10.41 708	14.00 704	12.85 704

DLNR_Zeroshot_test	23.23 703	48.25 721	43.77 709	177.04 724	78.39 720	0.35 44	0.21 28	23.33 702	0.82 249	0.67 247	0.86 266	0.58 232	0.30 67	1.64 435	0.48 295	10.69 706	0.13 146	0.18 188	0.14 163	76.63 723	0.23 336

DLNR-FE	23.24 704	48.33 722	43.35 708	177.19 725	78.30 719	0.35 44	0.21 28	23.45 703	0.82 249	0.67 247	0.86 266	0.58 232	0.29 55	1.62 433	0.48 295	10.93 707	0.13 146	0.18 188	0.14 163	76.65 724	0.23 336

fast-reg	38.09 707	38.29 710	49.94 711	45.01 717	43.13 715	57.09 721	76.20 717	54.42 717	33.68 712	28.38 711	30.12 710	41.22 714	35.75 711	42.56 715	52.82 717	19.55 708	18.65 710	20.83 708	20.77 710	28.16 708	25.19 708

CasAABBNet	38.42 709	38.42 712	50.26 715	44.76 712	41.87 709	56.47 716	76.22 720	54.44 718	33.92 717	28.53 716	30.36 716	43.53 718	37.59 717	43.77 720	53.32 721	20.27 709	18.70 713	21.03 710	21.04 713	28.19 710	25.79 711

RAFT-FEzeroshot	38.43 710	38.42 712	50.19 712	44.92 715	41.98 712	56.48 718	76.24 721	54.46 720	33.87 715	28.51 714	30.31 714	43.61 719	37.54 715	43.76 717	53.32 721	20.29 710	18.70 713	21.03 710	21.04 713	28.21 712	25.79 711

RAFT-FE	38.43 710	38.42 712	50.19 712	44.92 715	41.98 712	56.48 718	76.24 721	54.46 720	33.87 715	28.51 714	30.31 714	43.61 719	37.54 715	43.76 717	53.32 721	20.29 710	18.70 713	21.03 710	21.04 713	28.21 712	25.79 711

Hybrid-DGEV	38.41 708	38.43 715	50.24 714	44.83 714	41.93 710	56.45 715	76.20 717	54.48 722	33.86 714	28.46 713	30.13 711	43.49 715	37.75 719	43.77 720	53.30 719	20.31 712	18.69 712	21.02 709	20.97 711	28.20 711	25.72 709

FlowAnything	38.45 712	38.38 711	50.32 716	44.77 713	41.97 711	56.43 714	76.20 717	54.49 723	34.43 719	28.45 712	30.15 712	43.52 717	37.69 718	43.76 717	53.31 720	20.36 713	18.71 716	21.03 710	21.10 717	28.18 709	25.74 710

Selective-RAFT-Error	38.47 713	38.44 716	50.38 717	44.74 711	42.01 714	56.47 716	76.24 721	54.44 718	34.02 718	28.59 717	30.30 713	43.51 716	38.10 720	43.69 716	53.24 718	20.36 713	18.72 717	21.05 714	21.02 712	28.25 714	25.87 714

LSM0	42.92 718	38.72 717	50.66 718	47.49 718	110.18 726	56.77 720	75.87 716	54.87 724	33.74 713	29.48 718	31.12 717	43.77 721	37.12 713	43.85 722	53.44 724	20.50 715	18.67 711	21.05 714	21.07 716	28.37 715	41.73 717

Selective-IGEV-i1pa	20.34 701	26.89 707	23.27 695	3.54 686	1.82 662	32.96 711	20.08 699	31.17 710	25.55 705	24.32 708	27.65 707	33.37 710	27.28 708	32.74 711	27.03 709	20.62 716	6.83 698	12.51 707	4.91 699	3.61 685	20.74 707

LRCNet_RVC	22.79 702	32.09 708	22.06 692	29.83 707	26.15 705	4.40 673	0.84 549	22.64 701	2.10 632	26.93 710	29.25 708	23.03 708	15.56 697	23.91 705	18.92 696	32.00 717	20.04 718	34.68 717	32.13 718	30.66 716	28.52 715

xxxxx1	54.34 720	26.72 704	27.03 702	114.14 721	99.00 721	30.68 706	47.19 713	32.52 711	26.09 706	17.85 702	17.48 699	21.86 703	20.92 705	24.38 706	33.78 710	34.73 718	41.33 720	157.67 725	175.68 725	65.82 720	71.99 723

tt_ll	54.34 720	26.72 704	27.03 702	114.14 721	99.00 721	30.68 706	47.19 713	32.52 711	26.09 706	17.85 702	17.48 699	21.86 703	20.92 705	24.38 706	33.78 710	34.73 718	41.33 720	157.67 725	175.68 725	65.82 720	71.99 723

ff	54.34 720	26.72 704	27.03 702	114.14 721	99.00 721	30.68 706	47.19 713	32.52 711	26.09 706	17.85 702	17.48 699	21.86 703	20.92 705	24.38 706	33.78 710	34.73 718	41.33 720	157.67 725	175.68 725	65.82 720	71.99 723

HaxPig	39.02 714	41.39 718	41.59 706	30.10 708	32.36 706	29.49 703	27.65 703	30.56 709	37.94 720	43.75 720	43.81 718	33.42 711	35.69 710	41.51 713	40.33 715	43.91 721	47.48 724	45.87 718	47.14 720	42.29 717	44.06 719

AVERAGE_ROB	40.42 715	42.30 719	42.61 707	36.91 710	35.54 708	30.42 705	27.59 702	37.45 716	38.45 721	44.87 721	44.27 719	37.55 713	36.69 712	41.82 714	40.25 714	45.36 722	46.73 723	47.09 719	46.32 719	42.47 718	43.74 718

MEDIAN_ROB	42.01 716	44.30 720	44.14 710	35.08 709	34.90 707	31.33 709	29.90 704	36.77 715	40.11 722	47.14 724	46.55 720	37.49 712	38.50 721	44.30 723	42.32 716	47.93 723	49.31 725	49.68 720	49.00 721	44.98 719	46.46 720

RSGM-EC	88.73 723	82.35 723	50.81 719	105.24 719	99.50 724	93.69 723	125.26 725	90.19 725	46.12 723	45.12 722	57.25 724	101.03 725	88.09 725	153.95 725	152.34 726	105.29 724	59.41 726	113.44 723	52.73 722	91.73 725	61.05 721

acva	88.73 723	82.35 723	50.81 719	105.24 719	99.50 724	93.69 723	125.26 725	90.19 725	46.12 723	45.12 722	57.25 724	101.03 725	88.09 725	153.95 725	152.34 726	105.29 724	59.41 726	113.44 723	52.73 722	91.73 725	61.05 721

Anonymous_1	42.79 717	18.71 700	24.75 698	21.81 704	45.16 716	27.68 700	37.52 710	28.64 708	16.34 696	14.72 701	14.53 695	20.60 700	17.82 702	21.52 702	25.88 706	113.45 726	8.91 703	100.63 722	126.37 724	158.50 727	12.31 703

Selective-IGEV-i16pa	99.10 725	136.42 725	18.03 685	1.63 658	1.03 632	188.26 727	3.57 683	184.13 728	171.49 728	89.33 727	181.04 726	121.37 727	199.53 728	226.69 728	143.13 725	134.07 727	21.81 719	32.22 716	4.64 697	2.18 661	121.36 726

test_example2	192.91 726	210.59 726	206.44 726	199.86 726	204.90 727	172.02 726	182.95 727	138.34 727	134.89 727	193.14 728	200.54 727	186.77 728	177.82 727	204.95 727	207.57 728	221.83 728	238.70 728	186.02 728	190.07 728	226.94 728	173.78 727

ccccc		492.94 727		530.37 727	529.69 728	476.06 728		494.48 729		446.40 729		473.27 729		541.46 729		660.58 729	458.79 729	353.88 729	309.98 729	597.94 729

Low-res two-view benchmark