Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 29	0.09 18	0.09 1	0.14 102	0.11 1	0.16 47	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.06 13

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

LiteMatch*	0.12 23	0.07 2	0.26 85	0.16 10	0.11 116	0.13 26	0.13 71	0.19 36	0.15 36	0.10 22	0.09 15	0.09 25	0.11 110	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.14 372

PipStereo	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.23 321	0.21 517	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 575	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 639

PSi22b	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.22 263	0.22 533	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 169	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 562	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 639

PSi22a	0.13 43	0.07 2	0.16 1	0.21 198	0.18 439	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 562	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 646

Foundation-i1c-attn	0.15 123	0.07 2	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.26 147	0.29 278	0.15 147	0.16 144	0.17 217	0.14 224	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.22 562	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.26 548

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 85	0.15 4	0.11 116	0.10 8	0.13 71	0.15 7	0.09 1	0.12 65	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.06 90	0.05 1

Foundation-i32	0.14 87	0.07 2	0.18 11	0.24 375	0.22 533	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.29 628	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 632

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.13 71	0.11 1	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 181	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.08 279	0.05 4	0.06 13

WQFJA1++	0.48 598	0.07 2	0.86 561	0.23 321	0.19 473	0.18 154	0.11 21	0.21 59	0.14 22	2.23 687	0.12 61	0.23 295	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.08 262	0.19 530	0.06 45	0.09 380	4.02 697	0.20 471

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

HiDET	0.12 23	0.07 2	0.20 23	0.15 4	0.09 18	0.14 33	0.12 35	0.20 44	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.11 87	0.09 33	0.19 106	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

Monster-pub-mixall	0.13 43	0.07 2	0.20 23	0.17 29	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 59	0.13 11	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.08 14	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.35 649	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

IGEV	0.12 23	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 116	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.08 76

CAS	0.16 153	0.07 2	0.29 114	0.42 635	0.17 410	0.20 222	0.18 293	0.23 87	0.20 114	0.15 147	0.19 194	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.14 141	0.31 644	0.04 1	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.16 408

qqai	0.12 23	0.08 19	0.22 50	0.18 57	0.12 166	0.11 13	0.12 35	0.17 17	0.16 47	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.20 471

MGA	0.12 23	0.08 19	0.26 85	0.16 10	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

CAR	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.12 65	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.11 38	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

PointNet	0.11 9	0.08 19	0.19 15	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.18 21	0.16 47	0.09 9	0.11 41	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.13 93	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

Foundation-i1b	0.15 123	0.08 19	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.27 162	0.29 278	0.15 147	0.15 131	0.18 232	0.12 151	0.18 86	0.14 141	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.21 484

Foundation-i1a	0.16 153	0.08 19	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.18 154	0.16 195	0.26 147	0.30 296	0.17 189	0.16 144	0.19 244	0.13 194	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.26 548

Foundation-i1	0.16 153	0.08 19	0.21 38	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.15 144	0.33 262	0.32 317	0.16 166	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.16 408

Test_v1	0.11 9	0.08 19	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 26	0.12 35	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.10 29	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.07 30

DispViT+	0.12 23	0.08 19	0.21 38	0.16 10	0.16 378	0.10 8	0.12 35	0.27 162	0.24 187	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.08 262	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

MatchStereo	0.11 9	0.08 19	0.30 123	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.10 22	0.16 144	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.12 23	0.08 19	0.20 23	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.19 36	0.20 114	0.10 22	0.11 41	0.11 87	0.10 73	0.20 133	0.16 211	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.14 372

CSFM-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.13 11	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.12 391	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

DDF-Stereo	0.16 153	0.08 19	0.30 123	0.21 198	0.20 500	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.19 100	0.11 38	0.10 29	0.13 138	0.12 151	0.24 220	0.20 326	0.09 353	0.18 516	0.07 148	0.06 102	0.20 597	0.19 453

252Zero-FE	0.18 186	0.08 19	0.28 108	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.11 21	0.22 72	0.22 151	0.76 638	0.11 41	0.09 25	0.08 14	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.51 665	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.10 196

Wavelet-MonSter	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.18 57	0.10 70	0.13 26	0.12 35	0.16 11	0.14 22	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.15 182	0.05 1	0.16 476	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

zero-FE	0.21 279	0.08 19	1.10 607	0.24 375	0.27 587	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.20 114	0.12 65	0.11 41	0.13 138	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.09 353	0.23 575	0.07 148	0.08 279	0.19 589	0.27 556

111111	0.13 43	0.08 19	0.20 23	0.20 152	0.13 223	0.13 26	0.10 8	0.23 87	0.17 56	0.11 38	0.13 79	0.12 116	0.08 14	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.16 408

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 19	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.08 76

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 19	0.26 85	0.19 106	0.09 18	0.15 51	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-G_1	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

LG-G	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

SGD-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.18 11	0.17 29	0.07 1	0.17 123	0.13 71	0.19 36	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.08 262	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 186	0.08 19	0.39 192	0.19 106	0.19 473	0.24 324	0.18 293	0.29 195	0.29 278	0.24 270	0.21 226	0.24 315	0.18 317	0.22 181	0.21 354	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.07 190	0.06 90	0.11 245

FoundationStereo	0.13 43	0.08 19	0.18 11	0.29 540	0.30 604	0.12 19	0.13 71	0.12 3	0.18 74	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 635	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 186	0.08 19	0.26 85	0.21 198	0.32 616	0.11 13	0.13 71	0.27 162	0.20 114	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 133	0.14 141	0.07 115	0.45 660	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.65 667

Pointernet	0.15 123	0.08 19	0.35 167	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.12 35	0.34 269	0.25 213	0.15 147	0.16 144	0.13 138	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

IGEV-Stereo+	0.14 87	0.08 19	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.09 1	0.10 8	0.16 11	0.17 56	0.14 122	0.08 11	0.10 48	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.07 115	0.15 462	0.06 45	0.06 102	0.16 548	0.29 571

CES	0.14 87	0.08 19	0.24 62	0.17 29	0.23 548	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.20 471

DNS	0.31 502	0.09 48	0.45 252	0.35 599	0.30 604	0.33 475	0.16 195	0.40 345	0.34 346	1.50 682	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.23 205	0.24 404	0.10 424	0.30 630	0.06 45	0.11 476	0.08 240	0.64 665

monster-pro	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

TS12	0.13 43	0.09 48	0.21 38	0.21 198	0.09 18	0.19 181	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.15 147	0.19 194	0.12 116	0.13 194	0.18 86	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.06 13

DF	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.31 567	0.16 378	0.17 123	0.15 144	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.23 254	0.19 244	0.11 110	0.24 220	0.16 211	0.08 262	0.23 575	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.09 128

DN	0.21 279	0.09 48	0.58 437	0.40 625	0.18 439	0.22 282	0.18 293	0.30 215	0.25 213	0.15 147	0.19 194	0.18 232	0.10 73	0.26 263	0.19 300	0.14 550	0.18 516	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.42 622

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 43	0.09 48	0.23 56	0.19 106	0.14 267	0.20 222	0.16 195	0.25 132	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 87	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 578

RT-Monster	0.16 153	0.09 48	0.25 72	0.18 57	0.14 267	0.20 222	0.12 35	0.31 236	0.33 334	0.25 284	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.10 196

VMStereo-Base	0.14 87	0.09 48	0.29 114	0.16 10	0.09 18	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.25 213	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 48	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 88	0.10 8	0.21 59	0.15 36	0.10 22	0.10 29	0.09 25	0.12 151	0.14 11	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 90	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 175	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.10 70	0.20 222	0.13 71	0.20 44	0.15 36	0.75 635	0.13 79	0.13 138	0.11 110	0.16 48	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

MonStereo	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.19 106	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

DilatedVolume-Stereo	0.15 123	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.21 253	0.14 102	0.24 109	0.22 151	0.22 254	0.21 226	0.16 202	0.15 245	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.08 76

3.25w_new	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

1w_stereo	0.13 43	0.09 48	0.17 7	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.27 162	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.14 141	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test2	0.12 23	0.09 48	0.29 114	0.21 198	0.12 166	0.16 88	0.11 21	0.17 17	0.12 4	0.11 38	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 262	0.13 412	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.11 21	0.17 17	0.11 3	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LGtest1	0.10 2	0.09 48	0.19 15	0.18 57	0.09 18	0.13 26	0.09 2	0.17 17	0.13 11	0.10 22	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

IGEV-RUCA	0.21 279	0.09 48	0.26 85	0.20 152	0.19 473	0.28 387	0.23 470	0.24 109	0.22 151	0.21 235	0.23 254	0.29 379	0.48 597	0.26 263	0.19 300	0.09 353	0.08 239	0.18 601	0.14 570	0.18 579	0.19 453

MonSter	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

GCAP-BAT	0.23 339	0.09 48	1.36 639	0.31 567	0.44 646	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 523

IGEV-Stereo++	0.15 123	0.09 48	0.27 102	0.21 198	0.13 223	0.14 33	0.11 21	0.23 87	0.19 100	0.15 147	0.14 114	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.12 39	0.06 44	0.21 550	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.28 565

trnet	0.14 87	0.09 48	0.26 85	0.15 4	0.07 1	0.21 253	0.12 35	0.25 132	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.15 189	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 87	0.09 48	0.37 179	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 578

GCAPDPT-zeroshot	0.22 304	0.09 48	1.28 630	0.31 567	0.43 643	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 523

AEACV	0.20 243	0.09 48	0.32 145	0.39 620	0.34 620	0.21 253	0.16 195	0.30 215	0.18 74	0.17 189	0.17 163	0.13 138	0.16 264	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.29 628	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.37 609

Any-RAFT	0.18 186	0.09 48	0.33 154	0.19 106	0.10 70	0.29 412	0.16 195	0.44 400	0.32 317	0.25 284	0.27 293	0.29 379	0.16 264	0.23 205	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

LoS	0.15 123	0.09 48	0.34 159	0.17 29	0.09 18	0.22 282	0.14 102	0.27 162	0.27 246	0.15 147	0.18 182	0.19 244	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 214	0.09 48	0.34 159	0.29 540	0.17 410	0.28 387	0.16 195	0.30 215	0.23 167	0.22 254	0.11 41	0.16 202	0.09 33	0.28 302	0.15 182	0.07 115	0.25 597	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.37 609

CREStereo++_RVC	0.16 153	0.09 48	0.42 227	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.23 87	0.31 307	0.21 235	0.31 332	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.16 211	0.07 115	0.04 1	0.06 45	0.15 581	0.06 90	0.05 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
s12784h	0.18 186	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.07 1	0.33 475	0.19 340	0.39 336	0.34 346	0.24 270	0.25 272	0.18 232	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.05 1

CREStereo	0.14 87	0.09 48	0.27 102	0.14 2	0.08 8	0.22 282	0.15 144	0.26 147	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.14 169	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.15 4	0.09 18	0.23 303	0.15 144	0.26 147	0.24 187	0.17 189	0.21 226	0.16 202	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.29 640	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.20 152	0.12 166	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 499

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.19 106	0.10 70	0.15 51	0.16 195	0.24 109	0.17 56	0.11 38	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.17 429

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.19 181	0.15 144	0.25 132	0.22 151	0.16 166	0.22 240	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.21 226	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.19 106	0.10 70	0.13 26	0.16 195	0.26 147	0.22 151	0.12 65	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.26 548

RT-IGEV	0.29 477	0.10 85	0.60 453	0.24 375	0.16 378	0.38 527	0.31 571	0.60 579	0.46 498	0.41 537	0.41 457	0.49 557	0.31 506	0.30 340	0.29 465	0.09 353	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.25 535

Selective-IGEV-i32	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 576	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.19 100	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

gcap_with_dpt	0.13 43	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.26 147	0.21 140	0.16 166	0.21 226	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

BStereo	0.14 87	0.10 85	0.46 268	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.25 132	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

Wave_Phase_stereo	0.16 153	0.10 85	0.46 268	0.18 57	0.11 116	0.41 544	0.15 144	0.30 215	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

GEAStereo	0.20 243	0.10 85	0.31 132	0.35 599	0.42 640	0.19 181	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.28 612	0.06 45	0.05 32	0.08 240	0.57 652

GSStereo	0.21 279	0.10 85	0.31 132	0.36 608	0.42 640	0.19 181	0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 661

AdaDepth	0.13 43	0.10 85	0.32 145	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.16 11	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.10 48	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.11 245

S2M2_XL	0.10 2	0.10 85	0.24 62	0.14 2	0.10 70	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 38	0.12 61	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.09 25	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

qwe	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.11 116	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

2.25w	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.15 182	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.12 300

2.5w	0.13 43	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.21 59	0.16 47	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 43	0.10 85	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.08 2	0.11 110	0.22 181	0.15 182	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.10 196

3.75w	0.12 23	0.10 85	0.21 38	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.15 36	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.10 73	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

monsterstereo	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.19 106	0.12 166	0.14 33	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.09 33	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.09 380	0.06 90	0.07 30

monsters	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.18 57	0.13 223	0.15 51	0.11 21	0.24 109	0.16 47	0.15 147	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.23 205	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.09 128

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.17 189	0.20 206	0.18 232	0.11 110	0.16 48	0.17 241	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.09 128

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 85	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.21 253	0.14 102	0.14 5	0.17 56	0.11 38	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.21 153	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

PAM_32	0.26 417	0.10 85	0.63 469	0.24 375	0.19 473	0.51 595	0.26 521	0.43 379	0.30 296	0.32 405	0.28 299	0.60 604	0.28 462	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.14 431	0.08 240	0.10 440	0.07 168	0.15 391

Occ-G	0.18 186	0.10 85	0.38 184	0.23 321	0.15 335	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.26 228	0.15 147	0.20 206	0.21 273	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.30 574

U	1.02 659	0.10 85	0.26 85	0.22 263	3.66 692	6.41 695	0.13 71	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 703	2.86 700	0.07 168	0.06 13

RAFT-Stereo-weight	0.17 175	0.10 85	0.31 132	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.38 315	0.33 334	0.25 284	0.20 206	0.19 244	0.10 73	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.09 128

gcap-zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

MSKI-zero shot	0.19 214	0.10 85	0.47 276	0.30 551	0.14 267	0.21 253	0.14 102	0.33 262	0.22 151	0.24 270	0.25 272	0.22 280	0.10 73	0.32 365	0.14 141	0.07 115	0.30 630	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.09 128

testlalala	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

Selective-IGEV	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 576	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

knoymous	0.18 186	0.10 85	0.35 167	0.17 29	0.11 116	0.21 253	0.17 237	0.33 262	0.24 187	0.24 270	0.28 299	0.27 353	0.16 264	0.24 220	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.06 102	0.09 333	0.10 196

riskmin	0.24 369	0.10 85	0.43 235	0.32 576	0.26 583	0.33 475	0.19 340	0.44 400	0.30 296	0.24 270	0.27 293	0.37 462	0.25 411	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.18 516	0.09 337	0.13 551	0.10 397	0.27 556

MC-Stereo	0.18 186	0.10 85	0.36 173	0.28 522	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.21 235	0.24 264	0.16 202	0.13 194	0.25 241	0.14 141	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.30 574

RCA-Stereo	0.17 175	0.10 85	0.33 154	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.17 237	0.39 336	0.36 375	0.21 235	0.25 272	0.17 217	0.17 286	0.18 86	0.15 182	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

test-3	0.18 186	0.10 85	0.48 291	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

test_1	0.18 186	0.10 85	0.48 291	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

DEmStereo	0.26 417	0.10 85	0.52 368	0.19 106	0.13 223	0.31 448	0.25 509	0.29 195	0.38 401	0.36 472	0.57 575	0.24 315	0.48 597	0.53 476	0.44 549	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

GrayStereo	0.26 417	0.10 85	0.45 252	0.27 494	0.14 267	0.23 303	0.46 631	0.36 290	0.33 334	0.40 525	0.47 524	0.30 399	0.78 644	0.29 324	0.17 241	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.15 391

GMM-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.56 411	0.23 321	0.13 223	0.24 324	0.24 495	0.38 315	0.29 278	0.31 380	0.44 490	0.27 353	0.21 355	0.31 355	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.19 453

Prome-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.43 235	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.27 246	0.33 418	0.58 578	0.24 315	0.28 462	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.20 471

CFNet-RSSM	0.18 186	0.10 85	0.45 252	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.40 345	0.31 307	0.23 262	0.21 226	0.26 348	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 175	0.10 85	0.41 217	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.15 144	0.34 269	0.29 278	0.23 262	0.23 254	0.27 353	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

R-Stereo Train	0.19 214	0.10 85	0.49 308	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 214	0.10 85	0.49 308	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 43	0.11 133	0.28 108	0.21 198	0.13 223	0.20 222	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.12 65	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

LACA3	0.10 2	0.11 133	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 88	0.14 102	0.14 5	0.14 22	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

Selective-IGEV-i1	0.28 456	0.11 133	0.44 246	0.36 608	0.32 616	0.32 465	0.23 470	0.48 441	0.48 520	0.29 340	0.32 342	0.39 482	0.17 286	0.28 302	0.25 419	0.08 262	0.23 575	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.53 647

BridgeDepth	0.11 9	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.18 21	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 169	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 186	0.11 133	0.40 207	0.26 457	0.14 267	0.19 181	0.14 102	0.36 290	0.24 187	0.24 270	0.24 264	0.23 295	0.14 224	0.27 278	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

IGEV-FE	0.23 339	0.11 133	0.82 544	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 598

DA	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 649

GGEV	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 649

water-stereo	0.15 123	0.11 133	0.32 145	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.14 102	0.26 147	0.20 114	0.18 211	0.23 254	0.16 202	0.16 264	0.14 11	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

asda	0.13 43	0.11 133	0.24 62	0.18 57	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.25 132	0.17 56	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

4w-stereo	0.13 43	0.11 133	0.31 132	0.17 29	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.15 391

3.5w_stereo	0.12 23	0.11 133	0.21 38	0.17 29	0.09 18	0.17 123	0.09 2	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.22 181	0.13 93	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 87	0.11 133	0.31 132	0.19 106	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.28 176	0.20 114	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

2w_stereo	0.13 43	0.11 133	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.17 123	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.15 147	0.14 114	0.08 2	0.11 110	0.15 27	0.13 93	0.05 1	0.12 391	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

xyz-stereo	1.43 671	0.11 133	17.43 709	0.18 57	0.08 8	4.86 689	0.18 293	0.31 236	0.35 359	0.37 489	2.75 689	0.41 496	0.31 506	0.58 500	0.33 498	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.06 102	0.06 90	0.06 13

MM-Stereo_test2	0.19 214	0.11 133	0.47 276	0.25 416	0.11 116	0.21 253	0.20 380	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.17 163	0.13 138	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.06 44	0.26 603	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.41 618

GREAT-IGEV	0.19 214	0.11 133	0.39 192	0.22 263	0.33 618	0.14 33	0.15 144	0.18 21	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.09 25	0.09 33	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.50 664	0.06 45	0.06 102	0.07 168	0.53 647
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
castereo	0.14 87	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.20 222	0.19 340	0.32 244	0.28 257	0.13 95	0.18 182	0.16 202	0.16 264	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

PAM	0.26 417	0.11 133	0.63 469	0.25 416	0.18 439	0.53 604	0.29 552	0.44 400	0.28 257	0.36 472	0.27 293	0.59 598	0.26 429	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.12 391	0.07 148	0.10 440	0.07 168	0.13 335

UGAM-zero	0.26 417	0.11 133	0.56 411	0.20 152	0.16 378	0.28 387	0.18 293	0.48 441	0.25 213	0.31 380	0.28 299	0.56 589	0.32 520	0.66 551	0.17 241	0.07 115	0.10 325	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.31 578

RSM++	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.32 576	0.17 410	0.17 123	0.15 144	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.12 61	0.14 169	0.09 33	0.21 153	0.13 93	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

RSM	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.29 540	0.16 378	0.16 88	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.13 95	0.13 79	0.15 189	0.09 33	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

IGEV_Zeroshot_test	0.23 339	0.11 133	0.82 544	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 598

RAFT-Test	0.19 214	0.11 133	0.41 217	0.26 457	0.21 517	0.26 362	0.17 237	0.37 306	0.26 228	0.24 270	0.29 307	0.32 420	0.14 224	0.22 181	0.15 182	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

LoS_RVC	0.14 87	0.11 133	0.32 145	0.18 57	0.16 378	0.20 222	0.18 293	0.21 59	0.18 74	0.14 122	0.20 206	0.12 116	0.17 286	0.17 67	0.14 141	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.14 372

anonymousdsp2	0.23 339	0.11 133	0.42 227	0.26 457	0.24 565	0.25 342	0.17 237	0.43 379	0.37 390	0.30 363	0.23 254	0.24 315	0.15 245	0.32 365	0.17 241	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.44 628

DCANet-4	0.20 243	0.11 133	0.58 437	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.39 336	0.42 449	0.29 340	0.31 332	0.17 217	0.22 363	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

tt	4.71 691	0.11 133	3.94 683	2.06 691	1.54 690	10.14 700	16.85 704	9.28 703	4.99 694	1.41 672	1.05 648	4.68 692	4.89 694	3.36 691	5.86 698	5.73 702	9.15 710	2.23 698	2.51 698	3.02 695	1.34 691

DisPM	0.20 243	0.11 133	0.52 368	0.24 375	0.13 223	0.18 154	0.19 340	0.30 215	0.31 307	0.33 418	0.34 375	0.23 295	0.16 264	0.34 390	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.12 300

iRaft-Stereo_20w	0.29 477	0.11 133	0.86 561	0.33 588	0.24 565	0.32 465	0.26 521	0.60 579	0.26 228	0.41 537	0.21 226	0.28 366	0.19 339	0.32 365	0.24 404	0.07 115	0.31 635	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.47 634

GLC_STEREO	0.15 123	0.11 133	0.31 132	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.28 257	0.17 189	0.20 206	0.17 217	0.11 110	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

CrosDoStereo	0.32 509	0.11 133	0.53 379	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 677	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 587	0.28 366	0.45 584	0.61 521	0.56 585	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

PFNet+	0.21 279	0.11 133	0.54 392	0.22 263	0.12 166	0.17 123	0.18 293	0.31 236	0.36 375	0.33 418	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.33 375	0.18 270	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.08 240	0.12 300

NF-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.52 473	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

OCTAStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

PSM-softLoss	0.22 304	0.11 133	0.53 379	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

KMStereo	0.22 304	0.11 133	0.53 379	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

PSM-AAD	0.26 417	0.11 133	0.43 235	0.24 375	0.12 166	0.27 369	0.37 601	0.36 290	0.30 296	0.36 472	0.39 436	0.28 366	0.77 643	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.21 484

FTStereo	0.28 456	0.11 133	0.56 411	0.24 375	0.13 223	0.21 253	0.52 643	0.36 290	0.28 257	0.38 498	0.94 641	0.30 399	0.56 616	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.19 453

KYRaft	0.23 339	0.11 133	0.43 235	0.23 321	0.12 166	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.26 228	0.35 458	0.53 556	0.34 437	0.26 429	0.29 324	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.08 240	0.30 574

ASMatch	0.23 339	0.11 133	0.55 401	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.16 195	0.32 244	0.30 296	0.28 315	0.68 610	0.28 366	0.26 429	0.50 459	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.11 245

DeepStereo_LL	0.32 509	0.11 133	0.53 379	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 677	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 587	0.28 366	0.45 584	0.61 521	0.56 585	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

SST-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.26 228	0.34 439	0.33 364	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.18 270	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

RAFT_R40	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.13 223	0.18 154	0.18 293	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.33 364	0.30 399	0.23 377	0.55 487	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

DRaft	0.25 394	0.11 133	0.47 276	0.18 57	0.12 166	0.28 387	0.23 470	0.34 269	0.40 427	0.38 498	0.60 587	0.20 258	0.41 569	0.48 453	0.41 534	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

PFNet	0.24 369	0.11 133	0.63 469	0.25 416	0.14 267	0.22 282	0.19 340	0.40 345	0.35 359	0.36 472	0.32 342	0.27 353	0.20 344	0.63 535	0.23 392	0.09 353	0.05 6	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.08 76

RE-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

TVStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

RAFT-345	0.22 304	0.11 133	0.55 401	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.27 162	0.28 257	0.27 304	0.65 604	0.20 258	0.17 286	0.55 487	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.07 30

TANstereo	0.16 153	0.11 133	0.43 235	0.16 10	0.08 8	0.25 342	0.14 102	0.23 87	0.29 278	0.25 284	0.30 321	0.16 202	0.12 151	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

XX-Stereo	0.25 394	0.11 133	1.09 606	0.35 599	0.38 632	0.23 303	0.13 71	0.43 379	0.19 100	0.20 228	0.40 445	0.31 409	0.10 73	0.33 375	0.13 93	0.08 262	0.11 362	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.10 196

EAI-Stereo	0.29 477	0.11 133	0.38 184	0.22 263	0.18 439	0.33 475	1.66 689	0.53 490	0.27 246	0.27 304	0.50 538	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.25 419	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.11 476	0.07 168	0.10 196

CCAANet	0.22 304	0.11 133	0.39 192	0.20 152	0.13 223	0.32 465	0.18 293	0.41 364	0.28 257	0.24 270	0.48 533	0.30 399	0.26 429	0.37 413	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.08 76

aanet-new-12k	0.13 43	0.12 186	0.32 145	0.23 321	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.25 132	0.20 114	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.12 300

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 87	0.12 186	0.42 227	0.18 57	0.12 166	0.17 123	0.14 102	0.24 109	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.19 453

IGEV_i1	0.26 417	0.12 186	0.57 421	0.25 416	0.24 565	0.32 465	0.20 380	0.45 409	0.37 390	0.35 458	0.30 321	0.35 450	0.20 344	0.39 420	0.23 392	0.08 262	0.26 603	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.37 609

Selective-IGEV-i16pc	0.33 516	0.12 186	1.65 656	0.21 198	0.14 267	0.74 635	0.30 561	0.46 418	0.44 473	0.21 235	0.32 342	0.26 348	0.14 224	0.71 569	0.19 300	0.15 566	0.10 325	0.08 240	0.09 380	0.11 449	0.12 300

WQFJA1	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 572	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

WQFJX1	0.20 243	0.12 186	0.21 38	0.23 321	0.17 410	0.24 324	0.19 340	0.63 601	0.56 579	0.17 189	0.16 144	0.14 169	0.16 264	0.27 278	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

WQFJX	0.19 214	0.12 186	0.21 38	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.18 293	0.57 544	0.49 535	0.17 189	0.17 163	0.14 169	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.11 245

NLMM	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 572	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

NLSM3	0.14 87	0.12 186	0.25 72	0.21 198	0.13 223	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.12 65	0.15 131	0.12 116	0.13 194	0.17 67	0.15 182	0.05 1	0.05 6	0.08 240	0.08 279	0.05 4	0.08 76

NLSM1	0.18 186	0.12 186	0.21 38	0.21 198	0.18 439	0.25 342	0.17 237	0.51 472	0.43 460	0.17 189	0.21 226	0.13 138	0.15 245	0.22 181	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

gasm-f	0.20 243	0.12 186	0.36 173	0.35 599	0.36 628	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.19 194	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.19 300	0.08 262	0.28 612	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.57 652

Replicate-Monster	0.15 123	0.12 186	0.40 207	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.10 8	0.24 109	0.20 114	0.12 65	0.10 29	0.10 48	0.10 73	0.28 302	0.12 39	0.06 44	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.21 484

FlowAnything_test	0.15 123	0.12 186	0.23 56	0.21 198	0.12 166	0.18 154	0.16 195	0.25 132	0.17 56	0.15 147	0.13 79	0.15 189	0.14 224	0.19 106	0.17 241	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.12 519	0.08 240	0.10 196

depthmonostereo	0.15 123	0.12 186	0.34 159	0.19 106	0.09 18	0.20 222	0.15 144	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.18 182	0.16 202	0.18 317	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

4.25_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5_new	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

4.25w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

S2M2_L	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.17 29	0.12 166	0.12 19	0.07 1	0.18 21	0.21 140	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.15 182	0.13 526	0.09 284	0.09 337	0.10 440	0.11 449	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 243	0.12 186	0.46 268	0.45 640	0.38 632	0.15 51	0.17 237	0.28 176	0.20 114	0.19 218	0.13 79	0.14 169	0.09 33	0.39 420	0.13 93	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.34 594

GIP-stereo	0.16 153	0.12 186	0.25 72	0.24 375	0.22 533	0.15 51	0.14 102	0.32 244	0.21 140	0.11 38	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.07 115	0.13 412	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 584

fffft	0.14 87	0.12 186	0.30 123	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.18 293	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.11 41	0.13 138	0.10 73	0.24 220	0.18 270	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 123	0.12 186	0.31 132	0.18 57	0.09 18	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.29 278	0.18 211	0.22 240	0.15 189	0.12 151	0.19 106	0.13 93	0.06 44	0.12 391	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.06 13

AIO-Stereo	0.16 153	0.12 186	0.29 114	0.30 551	0.20 500	0.16 88	0.14 102	0.28 176	0.22 151	0.14 122	0.15 131	0.13 138	0.08 14	0.20 133	0.15 182	0.06 44	0.16 476	0.07 148	0.08 279	0.06 90	0.24 523

test_sample2	0.23 339	0.12 186	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.28 387	0.22 442	0.45 409	0.33 334	0.27 304	0.34 375	0.30 399	0.25 411	0.46 447	0.23 392	0.09 353	0.15 462	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.19 453

MGS-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.38 184	0.19 106	0.11 116	0.18 154	0.17 237	0.21 59	0.23 167	0.14 122	0.24 264	0.16 202	0.10 73	0.19 106	0.13 93	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.07 30

MoCha-V2	0.18 186	0.12 186	0.40 207	0.30 551	0.24 565	0.16 88	0.15 144	0.28 176	0.19 100	0.16 166	0.16 144	0.13 138	0.13 194	0.30 340	0.13 93	0.06 44	0.28 612	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.25 535

AE-Stereo	0.21 279	0.12 186	0.50 329	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.18 293	0.40 345	0.34 346	0.19 218	0.26 280	0.21 273	0.13 194	0.22 181	0.16 211	0.07 115	0.26 603	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.31 578

11t1	0.21 279	0.12 186	0.45 252	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.37 306	0.28 257	0.27 304	0.25 272	0.24 315	0.23 377	0.28 302	0.25 419	0.09 353	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.23 509

UniTT-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.45 252	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.13 71	0.20 44	0.19 100	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.17 241	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.07 30

HH	0.22 304	0.12 186	0.55 401	0.32 576	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 578

HanStereo	0.22 304	0.12 186	0.55 401	0.32 576	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 578

test_3	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.26 457	0.14 267	0.22 282	0.25 509	0.34 269	0.33 334	0.25 284	0.18 182	0.23 295	0.13 194	0.25 241	0.20 326	0.06 44	0.14 431	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.10 196

LCNet	0.22 304	0.12 186	0.42 227	0.26 457	0.12 166	0.23 303	0.19 340	0.36 290	0.28 257	0.28 315	0.35 383	0.26 348	0.30 489	0.35 397	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.13 505	0.22 499

HHNet	0.23 339	0.12 186	0.66 484	0.19 106	0.18 439	0.20 222	0.20 380	0.36 290	0.32 317	0.33 418	0.59 583	0.19 244	0.21 355	0.24 220	0.31 479	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.12 300

AAGNet	0.34 525	0.12 186	0.53 379	0.26 457	0.16 378	0.20 222	0.19 340	0.31 236	0.29 278	0.35 458	0.35 383	0.27 353	0.30 489	0.44 439	2.56 688	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.09 333	0.07 30

NRIStereo	0.20 243	0.12 186	0.50 329	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.19 340	0.30 215	0.28 257	0.26 294	0.26 280	0.25 328	0.18 317	0.34 390	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.09 128

Pruner-Stereo	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.29 540	0.12 166	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.32 342	0.25 328	0.15 245	0.25 241	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

DeepStereo_RVC	0.19 214	0.12 186	0.47 276	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.16 195	0.29 195	0.24 187	0.28 315	0.27 293	0.23 295	0.28 462	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.10 196

cross-raft	0.18 186	0.12 186	0.40 207	0.27 494	0.16 378	0.20 222	0.24 495	0.34 269	0.24 187	0.23 262	0.28 299	0.29 379	0.15 245	0.19 106	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

test-1	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.23 470	0.36 290	0.29 278	0.21 235	0.25 272	0.24 315	0.14 224	0.18 86	0.22 372	0.07 115	0.14 431	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.14 372

SFCPSM	0.23 339	0.12 186	0.51 348	0.21 198	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.57 544	0.41 437	0.29 340	0.32 342	0.23 295	0.22 363	0.28 302	0.20 326	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.09 128

HSM-Net_RVC	0.28 456	0.12 186	0.48 291	0.19 106	0.11 116	0.35 506	0.21 408	0.64 607	0.44 473	0.40 525	0.43 480	0.50 563	0.27 439	0.75 582	0.25 419	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-70k	0.13 43	0.13 230	0.40 207	0.20 152	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.22 72	0.16 47	0.11 38	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 123	0.13 230	0.41 217	0.20 152	0.11 116	0.14 33	0.14 102	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.13 93	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.43 625

aanet-new-14k	0.13 43	0.13 230	0.33 154	0.21 198	0.09 18	0.13 26	0.13 71	0.26 147	0.23 167	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.11 245

aanet-new	0.14 87	0.13 230	0.39 192	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.15 144	0.25 132	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.16 264	0.19 106	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.13 335

LACA1	0.10 2	0.13 230	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.16 11	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 73	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

NLMM1	0.21 279	0.13 230	0.21 38	0.23 321	0.18 439	0.24 324	0.20 380	0.65 613	0.69 617	0.18 211	0.18 182	0.13 138	0.14 224	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.10 196

LG-Stereo	0.14 87	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.19 100	0.12 65	0.18 182	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 141	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.07 30

MM-Stereo_test1	0.20 243	0.13 230	0.45 252	0.24 375	0.12 166	0.20 222	0.21 408	0.36 290	0.32 317	0.23 262	0.22 240	0.15 189	0.14 224	0.28 302	0.16 211	0.07 115	0.24 591	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.21 484

castereo++	0.14 87	0.13 230	0.25 72	0.19 106	0.10 70	0.27 369	0.13 71	0.24 109	0.26 228	0.11 38	0.13 79	0.16 202	0.10 73	0.18 86	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.07 30

999	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.25 132	0.20 114	0.14 122	0.16 144	0.14 169	0.11 110	0.36 403	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

rvit_stereo_0083	0.17 175	0.13 230	0.29 114	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.17 237	0.23 87	0.36 375	0.16 166	0.22 240	0.19 244	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

test_sample1	0.24 369	0.13 230	0.40 207	0.20 152	0.13 223	0.29 412	0.19 340	0.43 379	0.30 296	0.27 304	0.34 375	0.31 409	0.28 462	0.45 445	0.27 443	0.09 353	0.16 476	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.22 499

CAS++	0.17 175	0.13 230	0.35 167	0.18 57	0.13 223	0.17 123	0.16 195	0.42 370	0.25 213	0.19 218	0.18 182	0.13 138	0.10 73	0.22 181	0.12 39	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.08 279	0.10 397	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 214	0.13 230	0.38 184	0.30 551	0.19 473	0.15 51	0.15 144	0.32 244	0.18 74	0.13 95	0.16 144	0.12 116	0.11 110	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.32 640	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.42 622

SMFormer	0.27 446	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.10 397	0.16 408

tta	0.27 446	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.13 335

qqq1	0.26 417	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

fff1	0.26 417	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

CoDeX	0.24 369	0.13 230	0.48 291	0.22 263	0.14 267	0.29 412	0.21 408	0.55 524	0.42 449	0.29 340	0.36 398	0.28 366	0.23 377	0.48 453	0.20 326	0.09 353	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

ff7	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

ffff	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

11t	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

MIF-Stereo (partial)	0.18 186	0.13 230	0.50 329	0.22 263	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.29 195	0.26 228	0.17 189	0.26 280	0.16 202	0.17 286	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

EKT-Stereo	0.39 552	0.13 230	0.53 379	0.42 635	3.94 694	0.22 282	0.17 237	0.38 315	0.30 296	0.21 235	0.20 206	0.23 295	0.15 245	0.30 340	0.18 270	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.12 300

CASnet	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.22 263	0.08 8	0.15 51	0.14 102	0.28 176	0.26 228	0.23 262	0.20 206	0.15 189	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.11 473	0.09 380	0.08 240	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 243	0.13 230	0.49 308	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 603	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 637

anonymousa	0.26 417	0.13 230	0.56 411	0.29 540	0.30 604	0.31 448	0.20 380	0.38 315	0.36 375	0.33 418	0.51 541	0.41 496	0.27 439	0.25 241	0.24 404	0.08 262	0.18 516	0.09 337	0.18 607	0.08 240	0.17 429

ProNet	0.16 153	0.13 230	0.36 173	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.19 340	0.29 195	0.23 167	0.14 122	0.13 79	0.13 138	0.12 151	0.25 241	0.13 93	0.06 44	0.09 284	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.22 499

ccc-4	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

BUS	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.25 416	0.14 267	0.44 562	0.17 237	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.31 409	0.22 363	0.27 278	0.22 372	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

BSDual-CNN	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.25 416	0.14 267	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

IGEV-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.49 308	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 603	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 637
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.21 198	0.14 267	0.35 506	0.23 470	0.54 506	0.36 375	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.08 239	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

DAS	0.28 456	0.13 230	0.49 308	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.76 588	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

SepStereo	0.27 446	0.13 230	0.49 308	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.64 540	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

Patchmatch Stereo++	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128
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	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 214	0.13 230	0.52 368	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.23 205	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

iGMRVC	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

RAFT-RH_RVC	0.26 417	0.13 230	0.57 421	0.22 263	0.12 166	0.25 342	0.14 102	0.27 162	0.29 278	0.38 498	1.14 652	0.23 295	0.18 317	0.58 500	0.24 404	0.07 115	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.06 90	0.08 76

iRAFT	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

CRE-IMP	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.24 187	0.27 304	0.26 280	0.24 315	0.17 286	0.24 220	0.19 300	0.09 353	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.10 196

RAFT-IKP	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ICVP	0.24 369	0.13 230	0.45 252	0.26 457	0.14 267	0.30 426	0.25 509	0.47 430	0.35 359	0.29 340	0.43 480	0.35 450	0.25 411	0.28 302	0.25 419	0.12 504	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 304	0.13 230	0.48 291	0.22 263	0.12 166	0.27 369	0.18 293	0.43 379	0.37 390	0.31 380	0.32 342	0.29 379	0.23 377	0.27 278	0.24 404	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

DIP-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.12 35	0.43 379	0.26 228	0.27 304	0.32 342	0.21 273	0.17 286	0.26 263	0.20 326	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-90k	0.15 123	0.14 280	0.49 308	0.21 198	0.11 116	0.15 51	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.10 22	0.12 61	0.10 48	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 584

aanet-new-78k	0.17 175	0.14 280	0.80 538	0.21 198	0.10 70	0.14 33	0.14 102	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.13 79	0.10 48	0.13 194	0.19 106	0.11 13	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.26 548

aanet-new-24k	0.13 43	0.14 280	0.32 145	0.20 152	0.12 166	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.16 47	0.13 95	0.16 144	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 43	0.14 280	0.39 192	0.20 152	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.20 114	0.12 65	0.12 61	0.12 116	0.11 110	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.14 372

aanet-new-8k	0.14 87	0.14 280	0.34 159	0.21 198	0.10 70	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.13 194	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.11 245

Selective-IGEV-i16pb	0.39 552	0.14 280	2.10 668	0.21 198	0.15 335	0.68 629	0.31 571	0.60 579	0.60 594	0.25 284	0.44 490	0.32 420	0.21 355	0.79 596	0.26 431	0.14 550	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.12 491	0.14 372

MultiAttention	1.05 660	0.14 280	0.50 329	0.35 599	0.43 643	5.62 691	1.71 692	0.71 634	0.54 564	0.36 472	0.63 599	0.55 584	0.22 363	7.50 700	0.56 585	0.09 353	0.06 86	0.14 558	0.24 630	0.27 629	0.34 594

MSCF	0.20 243	0.14 280	0.31 132	0.40 625	0.29 599	0.17 123	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.17 189	0.16 144	0.11 87	0.13 194	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.08 279	0.07 168	0.57 652

HART	0.20 243	0.14 280	0.42 227	0.26 457	0.24 565	0.17 123	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.15 147	0.26 280	0.17 217	0.09 33	0.24 220	0.14 141	0.06 44	0.36 650	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.27 556

SCV_C0	0.19 214	0.14 280	0.40 207	0.30 551	0.20 500	0.15 51	0.16 195	0.35 278	0.26 228	0.17 189	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.14 141	0.07 115	0.22 562	0.06 45	0.06 102	0.09 333	0.25 535

tt45	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.19 106	0.11 116	0.23 303	0.18 293	0.23 87	0.18 74	0.16 166	0.13 79	0.14 169	0.10 73	0.31 355	0.15 182	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.08 76

mms	0.15 123	0.14 280	0.25 72	0.20 152	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.09 33	0.26 263	0.15 182	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.19 453

ours_stereo	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.18 293	0.21 59	0.20 114	0.13 95	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.24 220	0.15 182	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.13 335

fffy	0.15 123	0.14 280	0.31 132	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.18 293	0.24 109	0.19 100	0.13 95	0.17 163	0.15 189	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.06 44	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.15 391

model_zeroshot	0.21 279	0.14 280	0.51 348	0.34 593	0.18 439	0.26 362	0.16 195	0.41 364	0.24 187	0.33 418	0.20 206	0.25 328	0.12 151	0.26 263	0.16 211	0.09 353	0.21 550	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.13 335

DCVSM-stereo	0.25 394	0.14 280	0.53 379	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.14 102	0.35 278	0.35 359	0.42 543	0.33 364	0.46 537	0.30 489	0.31 355	0.27 443	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.10 440	0.12 491	0.15 391

WCG-NET（raft）	0.16 153	0.14 280	0.32 145	0.18 57	0.09 18	0.19 181	0.16 195	0.24 109	0.27 246	0.19 218	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.17 504	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

test_sample5	0.26 417	0.14 280	0.51 348	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.43 480	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

test_sample4	0.26 417	0.14 280	0.53 379	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.38 418	0.28 366	0.25 411	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.16 408

test_sample3	0.25 394	0.14 280	0.52 368	0.20 152	0.12 166	0.33 475	0.20 380	0.53 490	0.38 401	0.32 405	0.35 383	0.29 379	0.24 398	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.15 391

DualNet	0.26 417	0.14 280	0.51 348	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

PCWNet_CMD	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.21 198	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.11 245

CFNet_ucs	0.25 394	0.14 280	0.51 348	0.20 152	0.15 335	0.29 412	0.18 293	0.51 472	0.46 498	0.32 405	0.42 466	0.38 468	0.23 377	0.31 355	0.22 372	0.11 464	0.08 239	0.12 508	0.09 380	0.13 505	0.13 335

Selective-RAFT	0.19 214	0.14 280	0.37 179	0.24 375	0.11 116	0.30 426	0.15 144	0.35 278	0.34 346	0.17 189	0.17 163	0.22 280	0.18 317	0.29 324	0.18 270	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.08 76

CRFU-Net	0.29 477	0.14 280	0.48 291	0.26 457	0.15 335	0.46 573	0.22 442	0.52 480	0.32 317	0.44 560	0.42 466	0.48 551	0.47 593	0.44 439	0.31 479	0.12 504	0.10 325	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.11 245

IPLGR	0.22 304	0.14 280	0.75 518	0.21 198	0.11 116	0.25 342	0.18 293	0.44 400	0.38 401	0.29 340	0.28 299	0.21 273	0.19 339	0.37 413	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

GANet-ADL	0.22 304	0.14 280	0.51 348	0.23 321	0.14 267	0.29 412	0.19 340	0.48 441	0.36 375	0.26 294	0.33 364	0.32 420	0.20 344	0.26 263	0.22 372	0.11 464	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

STrans-v2	0.25 394	0.14 280	0.56 411	0.21 198	0.12 166	0.23 303	0.20 380	0.50 460	0.31 307	0.31 380	0.42 466	0.35 450	0.35 537	0.62 532	0.24 404	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 369	0.14 280	0.57 421	0.24 375	0.11 116	0.21 253	0.19 340	0.43 379	0.34 346	0.30 363	0.43 480	0.36 456	0.31 506	0.61 521	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.11 449	0.11 245

GES	0.23 339	0.14 280	0.54 392	0.21 198	0.14 267	0.28 387	0.19 340	0.51 472	0.35 359	0.31 380	0.36 398	0.25 328	0.24 398	0.30 340	0.23 392	0.11 464	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.12 300

222	0.45 584	0.14 280	0.43 235	0.19 106	0.15 335	0.36 513	0.20 380	0.60 579	0.43 460	0.37 489	0.45 505	0.30 399	0.28 462	0.59 508	3.72 692	0.11 464	0.19 530	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.27 556

xxxx	0.39 552	0.14 280	0.47 276	0.20 152	0.16 378	0.38 527	0.20 380	0.61 589	0.43 460	0.30 363	0.44 490	0.38 468	0.25 411	0.50 459	2.41 686	0.11 464	0.21 550	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.26 548

test_xeample	0.39 552	0.14 280	0.46 268	0.19 106	0.16 378	0.34 491	0.22 442	0.59 568	0.43 460	0.33 418	0.47 524	0.30 399	0.27 439	0.60 513	2.44 687	0.10 424	0.21 550	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.25 535

MSMDNet	0.23 339	0.14 280	0.49 308	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.11 245

ccs_rob	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.12 491	0.11 245

aanet-new-60k	0.14 87	0.15 316	0.54 392	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.15 391

aanet-new-40k	0.14 87	0.15 316	0.43 235	0.20 152	0.13 223	0.16 88	0.14 102	0.21 59	0.15 36	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.33 590

aanet-new-32k	0.13 43	0.15 316	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 43	0.15 316	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

aanet-new-22k	0.15 123	0.15 316	0.44 246	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.13 71	0.24 109	0.19 100	0.12 65	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.27 556

aanet-new-10k	0.14 87	0.15 316	0.37 179	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.13 95	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.10 196

LiteMatch	0.13 43	0.15 316	0.19 15	0.20 152	0.10 70	0.15 51	0.17 237	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.22 363	0.16 48	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

Lsterematch	0.20 243	0.15 316	0.44 246	0.20 152	0.10 70	0.22 282	0.17 237	0.27 162	0.34 346	0.28 315	0.37 409	0.24 315	0.22 363	0.25 241	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

NLCSM	0.20 243	0.15 316	0.23 56	0.24 375	0.19 473	0.24 324	0.22 442	0.45 409	0.44 473	0.20 228	0.18 182	0.14 169	0.16 264	0.47 451	0.20 326	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.10 196

VIP-Stereo	0.13 43	0.15 316	0.31 132	0.18 57	0.12 166	0.24 324	0.12 35	0.20 44	0.20 114	0.10 22	0.13 79	0.11 87	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.06 44	0.11 362	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.08 76

GASTEREO	0.20 243	0.15 316	0.31 132	0.40 625	0.29 599	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.18 211	0.17 163	0.11 87	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.57 652

MM-Stereo_test3	0.19 214	0.15 316	0.39 192	0.25 416	0.15 335	0.19 181	0.22 442	0.42 370	0.40 427	0.17 189	0.24 264	0.17 217	0.12 151	0.22 181	0.16 211	0.08 262	0.21 550	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.11 245

ISRNet	0.28 456	0.15 316	0.54 392	0.27 494	0.19 473	0.24 324	0.15 144	0.47 430	0.45 486	0.40 525	0.49 535	0.42 509	0.27 439	0.33 375	0.30 469	0.20 615	0.12 391	0.17 593	0.16 591	0.16 548	0.21 484

SCV	0.18 186	0.15 316	0.37 179	0.26 457	0.20 500	0.16 88	0.16 195	0.35 278	0.23 167	0.14 122	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.12 39	0.08 262	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.26 548

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 43	0.15 316	0.21 38	0.27 494	0.09 18	0.15 51	0.13 71	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.22 181	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

HUF	0.26 417	0.15 316	0.79 533	0.39 620	0.31 612	0.16 88	0.17 237	0.36 290	0.25 213	0.19 218	0.14 114	0.23 295	0.11 110	0.32 365	0.14 141	0.08 262	0.60 678	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.56 649

FACV-RUCA	0.22 304	0.15 316	0.38 184	0.24 375	0.23 548	0.26 362	0.19 340	0.41 364	0.35 359	0.26 294	0.32 342	0.22 280	0.25 411	0.24 220	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.15 576	0.08 279	0.16 548	0.14 372

SMoEStereo_RVC	0.14 87	0.15 316	0.29 114	0.19 106	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.21 59	0.21 140	0.15 147	0.13 79	0.12 116	0.11 110	0.25 241	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.08 76

tg	0.18 186	0.15 316	0.34 159	0.22 263	0.11 116	0.23 303	0.15 144	0.35 278	0.27 246	0.20 228	0.25 272	0.20 258	0.12 151	0.25 241	0.16 211	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.08 240	0.13 335

RAStereo	0.14 87	0.15 316	0.40 207	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.18 293	0.25 132	0.24 187	0.13 95	0.17 163	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 417	0.15 316	0.96 586	0.21 198	0.25 579	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.28 257	0.25 284	0.29 307	0.46 537	0.23 377	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.12 519	0.11 449	0.17 429

test_sample6	0.27 446	0.15 316	0.50 329	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.22 442	0.54 506	0.39 417	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.58 500	0.26 431	0.11 464	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 186	0.15 316	0.27 102	0.20 152	0.13 223	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.37 390	0.43 554	0.17 163	0.13 138	0.12 151	0.20 133	0.16 211	0.08 262	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.08 76

MyStereo07	0.18 186	0.15 316	0.44 246	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.31 236	0.26 228	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.13 194	0.33 375	0.14 141	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

MyStereo06	0.23 339	0.15 316	0.74 514	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.43 379	0.25 213	0.36 472	0.24 264	0.34 437	0.18 317	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

MyStereo05	0.24 369	0.15 316	0.58 437	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.50 460	0.54 564	0.32 405	0.23 254	0.26 348	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

MyStereo04	0.24 369	0.15 316	0.58 437	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.51 472	0.54 564	0.29 340	0.23 254	0.27 353	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

mmm	0.25 394	0.15 316	0.44 246	0.23 321	0.20 500	0.28 387	0.21 408	0.43 379	0.32 317	0.31 380	0.40 445	0.30 399	0.24 398	0.31 355	0.28 451	0.09 353	0.21 550	0.11 473	0.12 519	0.10 397	0.26 548

DCRE	0.24 369	0.15 316	0.45 252	0.26 457	0.26 583	0.23 303	0.21 408	0.37 306	0.29 278	0.23 262	0.81 628	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.18 270	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.25 535

fff	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

ADStereo(finetuned)	0.21 279	0.15 316	0.59 446	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.31 506	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

x	0.23 339	0.15 316	0.45 252	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.43 379	0.35 359	0.26 294	0.31 332	0.29 379	0.25 411	0.29 324	0.30 469	0.09 353	0.22 562	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.24 523

IER	0.24 369	0.15 316	0.50 329	0.21 198	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.44 400	0.38 401	0.34 439	0.41 457	0.32 420	0.34 530	0.31 355	0.23 392	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.09 128

hknet	0.26 417	0.15 316	0.49 308	0.25 416	0.16 378	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.40 427	0.34 439	0.35 383	0.43 516	0.28 462	0.38 417	0.26 431	0.09 353	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

GwcNet-ADL	0.23 339	0.15 316	0.58 437	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.24 495	0.51 472	0.41 437	0.28 315	0.29 307	0.30 399	0.20 344	0.27 278	0.28 451	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.11 245

THIR-Stereo	0.30 491	0.15 316	0.46 268	0.19 106	0.11 116	0.28 387	0.70 657	0.33 262	0.36 375	0.37 489	0.64 602	0.33 429	0.49 602	0.58 500	0.44 549	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.08 76

IRAFT_RVC	0.23 339	0.15 316	0.54 392	0.26 457	0.12 166	0.19 181	0.23 470	0.41 364	0.39 417	0.31 380	0.30 321	0.29 379	0.24 398	0.55 487	0.23 392	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.08 76

sCroCo_RVC	0.19 214	0.15 316	0.60 453	0.27 494	0.18 439	0.23 303	0.16 195	0.28 176	0.24 187	0.14 122	0.22 240	0.17 217	0.14 224	0.22 181	0.16 211	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.10 196

DCANet	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.23 377	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

csc	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

cscssc	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

UPFNet	0.27 446	0.15 316	0.47 276	0.25 416	0.20 500	0.37 521	0.27 530	0.50 460	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.37 462	0.29 482	0.40 423	0.34 505	0.10 424	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.10 397	0.08 76

aanet-new-34k	0.14 87	0.16 358	0.39 192	0.19 106	0.09 18	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.11 87	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

aanet-new-28k	0.15 123	0.16 358	0.50 329	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.15 36	0.13 95	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.07 190	0.07 168	0.18 435

DStereoRT	0.40 564	0.16 358	0.74 514	0.25 416	0.17 410	0.42 552	0.19 340	0.50 460	0.48 520	0.31 380	0.40 445	0.32 420	0.39 559	0.64 540	0.31 479	0.09 353	0.11 362	1.56 692	0.43 658	0.08 240	0.41 618

xyz-stereo-finetune2	0.18 186	0.16 358	0.32 145	0.16 10	0.09 18	0.27 369	0.19 340	0.29 195	0.21 140	0.23 262	0.29 307	0.21 273	0.23 377	0.37 413	0.23 392	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

HI	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

CoSv	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

AIO_rvc	0.20 243	0.16 358	0.49 308	0.41 632	0.29 599	0.15 51	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.17 189	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.35 397	0.13 93	0.07 115	0.19 530	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.41 618

DDVS	0.26 417	0.16 358	0.45 252	0.25 416	0.17 410	0.34 491	0.21 408	0.43 379	0.31 307	0.34 439	0.41 457	0.47 547	0.21 355	0.52 473	0.29 465	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.16 408

rvit_0105_6	0.20 243	0.16 358	0.41 217	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.20 380	0.31 236	0.39 417	0.18 211	0.22 240	0.23 295	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

ITSA-stereo	0.26 417	0.16 358	0.39 192	0.24 375	0.11 116	0.28 387	0.18 293	0.58 558	0.59 591	0.32 405	0.32 342	0.33 429	0.28 462	0.51 465	0.34 505	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

test_sample7	0.28 456	0.16 358	0.47 276	0.21 198	0.14 267	0.29 412	0.22 442	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.14 550	0.21 550	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.25 535

ACVNet-DCA	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 509

xx1	0.23 339	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.28 366	0.25 411	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 509

1test111	0.22 304	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 509

cc1	0.22 304	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 609

tt1	0.22 304	0.16 358	0.49 308	0.26 457	0.15 335	0.31 448	0.19 340	0.38 315	0.46 498	0.21 235	0.19 194	0.13 138	0.16 264	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 609

plain	0.18 186	0.16 358	0.59 446	0.21 198	0.13 223	0.16 88	0.17 237	0.29 195	0.23 167	0.16 166	0.26 280	0.13 138	0.17 286	0.27 278	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.07 30

gwcnet-sp	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

scenet	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

CASS	0.22 304	0.16 358	0.40 207	0.26 457	0.12 166	0.29 412	0.19 340	0.40 345	0.32 317	0.34 439	0.35 383	0.25 328	0.25 411	0.26 263	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.11 473	0.09 380	0.11 449	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

qqq	0.24 369	0.16 358	0.46 268	0.20 152	0.15 335	0.23 303	0.20 380	0.43 379	0.32 317	0.26 294	0.31 332	0.28 366	0.25 411	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.22 562	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 509

NINENet	0.27 446	0.16 358	0.49 308	0.23 321	0.16 378	0.44 562	0.17 237	0.63 601	0.49 535	0.33 418	0.38 418	0.31 409	0.22 363	0.43 435	0.22 372	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.08 279	0.12 491	0.11 245

test_4	0.19 214	0.16 358	0.39 192	0.24 375	0.13 223	0.19 181	0.21 408	0.27 162	0.24 187	0.24 270	0.47 524	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.18 270	0.06 44	0.06 86	0.09 337	0.09 380	0.07 168	0.06 13

PSMNet-ADL	0.26 417	0.16 358	0.39 192	0.27 494	0.14 267	0.32 465	0.22 442	0.45 409	0.37 390	0.28 315	0.34 375	0.41 496	0.28 462	0.61 521	0.32 489	0.11 464	0.10 325	0.09 337	0.11 476	0.10 397	0.13 335

OMP-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.48 291	0.30 551	0.13 223	0.21 253	0.16 195	0.38 315	0.35 359	0.34 439	0.30 321	0.33 429	0.20 344	0.70 563	0.24 404	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.47 276	0.29 540	0.12 166	0.23 303	0.14 102	0.40 345	0.33 334	0.35 458	0.37 409	0.33 429	0.22 363	0.70 563	0.26 431	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 123	0.16 358	0.34 159	0.25 416	0.12 166	0.11 13	0.18 293	0.35 278	0.24 187	0.13 95	0.13 79	0.18 232	0.12 151	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.06 13
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
iRaftStereo_RVC	0.17 175	0.16 358	0.35 167	0.21 198	0.11 116	0.20 222	0.17 237	0.34 269	0.25 213	0.20 228	0.25 272	0.19 244	0.12 151	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.12 391	0.10 417	0.09 380	0.09 333	0.14 372

pcwnet_v2	0.32 509	0.16 358	1.22 627	0.23 321	0.19 473	0.32 465	0.19 340	0.61 589	0.61 597	0.37 489	0.45 505	0.35 450	0.29 482	0.37 413	0.26 431	0.14 550	0.11 362	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.18 435

UNet	0.28 456	0.16 358	0.70 501	0.24 375	0.20 500	0.44 562	0.21 408	0.52 480	0.42 449	0.36 472	0.40 445	0.43 516	0.33 528	0.41 426	0.32 489	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.09 380	0.10 397	0.09 128

ac_64	0.28 456	0.16 358	0.62 464	0.25 416	0.17 410	0.36 513	0.22 442	0.48 441	0.35 359	0.36 472	0.37 409	0.51 566	0.30 489	0.62 532	0.34 505	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

DISCO	0.33 516	0.16 358	0.55 401	0.26 457	0.16 378	0.48 586	0.25 509	0.52 480	0.58 584	0.38 498	0.45 505	0.63 614	0.37 547	0.65 545	0.50 569	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.13 505	0.13 335

MDST_ROB	0.51 606	0.16 358	0.97 588	0.31 567	0.21 517	1.35 671	0.34 589	0.80 647	0.59 591	1.09 662	0.74 620	0.49 557	0.37 547	1.31 663	0.60 592	0.14 550	0.12 391	0.16 584	0.13 551	0.13 505	0.18 435

aanet-new-36k	0.14 87	0.17 392	0.45 252	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

LACA2	0.12 23	0.17 392	0.32 145	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 90	0.05 1

xyz-stereo-finetune	0.17 175	0.17 392	0.29 114	0.17 29	0.08 8	0.24 324	0.21 408	0.30 215	0.32 317	0.19 218	0.22 240	0.19 244	0.15 245	0.30 340	0.22 372	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

rvit_0105_4	0.21 279	0.17 392	0.49 308	0.23 321	0.14 267	0.20 222	0.23 470	0.35 278	0.40 427	0.19 218	0.24 264	0.25 328	0.20 344	0.28 302	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.10 196

rvit_stereo_0081_aga	0.17 175	0.17 392	0.40 207	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.17 237	0.24 109	0.26 228	0.18 211	0.21 226	0.20 258	0.14 224	0.20 133	0.15 182	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.08 76

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 456	0.17 392	0.96 586	0.29 540	0.31 612	0.29 412	0.21 408	0.53 490	0.28 257	0.27 304	0.55 565	0.41 496	0.18 317	0.30 340	0.22 372	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.12 491	0.20 471

rvit_stereo_0080	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

IGEVStereo-DCA	0.20 243	0.17 392	0.41 217	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

rrr	0.22 304	0.17 392	0.79 533	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.27 246	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.28 565

ffm	0.27 446	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 609

ff1	0.36 535	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.08 262	0.28 612	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 609

mmx	0.37 542	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 509

1111x	0.39 552	0.17 392	0.80 538	0.23 321	0.15 335	0.33 475	0.27 530	0.62 597	0.48 520	0.32 405	0.43 480	0.40 487	0.29 482	0.86 613	1.60 672	0.09 353	0.23 575	0.09 337	0.12 519	0.10 397	0.23 509

whm_eth	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

xxx	0.37 542	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 509

MaDis-Stereo	0.15 123	0.17 392	0.39 192	0.19 106	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.26 147	0.22 151	0.13 95	0.15 131	0.14 169	0.11 110	0.17 67	0.17 241	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.06 13

MIM_Stereo	0.20 243	0.17 392	0.55 401	0.20 152	0.21 517	0.17 123	0.14 102	0.37 306	0.27 246	0.28 315	0.35 383	0.23 295	0.13 194	0.28 302	0.16 211	0.06 44	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.15 391

CSP-Net	0.28 456	0.17 392	0.41 217	0.22 263	0.14 267	0.44 562	0.24 495	0.52 480	0.42 449	0.42 543	0.44 490	0.42 509	0.27 439	0.66 551	0.30 469	0.12 504	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.10 196

GMOStereo	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

error version	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test-v	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test-2	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test_xeample3	0.22 304	0.17 392	0.81 540	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.25 213	0.19 218	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.34 390	0.33 498	0.07 115	0.20 545	0.07 148	0.08 279	0.08 240	0.34 594

AdaStereo	0.25 394	0.17 392	0.47 276	0.25 416	0.13 223	0.33 475	0.17 237	0.57 544	0.43 460	0.34 439	0.38 418	0.35 450	0.21 355	0.32 365	0.24 404	0.14 550	0.06 86	0.13 534	0.09 380	0.11 449	0.09 128
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.
aanet-32k-new	0.15 123	0.18 416	0.43 235	0.21 198	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.22 72	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.09 25	0.13 194	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.23 509

PSi22	0.17 175	0.18 416	0.42 227	0.20 152	0.09 18	0.16 88	0.11 21	0.30 215	0.25 213	0.13 95	0.15 131	0.21 273	0.13 194	0.30 340	0.16 211	0.06 44	0.22 562	0.05 1	0.04 1	0.08 240	0.13 335

Select-FE	0.27 446	0.18 416	0.87 564	0.23 321	0.22 533	0.29 412	0.18 293	0.53 490	0.28 257	0.30 363	0.33 364	0.45 528	0.29 482	0.30 340	0.21 354	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.08 240	0.20 471

rvit_0105_5	0.22 304	0.18 416	0.51 348	0.23 321	0.13 223	0.22 282	0.25 509	0.38 315	0.40 427	0.21 235	0.23 254	0.27 353	0.20 344	0.27 278	0.20 326	0.15 566	0.13 412	0.12 508	0.12 519	0.10 397	0.10 196

UGAM	0.28 456	0.18 416	0.57 421	0.26 457	0.13 223	0.23 303	0.26 521	0.33 262	0.45 486	0.32 405	0.42 466	0.45 528	0.22 363	0.92 628	0.23 392	0.08 262	0.09 284	0.14 558	0.13 551	0.10 397	0.10 196

rvit_stereo_0075_2	0.25 394	0.18 416	0.65 479	0.27 494	0.22 533	0.22 282	0.15 144	0.41 364	0.36 375	0.27 304	0.37 409	0.29 379	0.21 355	0.29 324	0.20 326	0.17 591	0.12 391	0.19 608	0.12 519	0.14 528	0.14 372

H2IRNET	0.19 214	0.18 416	0.50 329	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.28 176	0.31 307	0.17 189	0.32 342	0.25 328	0.20 344	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.08 76

CroCo-Stereo Lap2	0.16 153	0.18 416	0.39 192	0.26 457	0.18 439	0.11 13	0.19 340	0.30 215	0.22 151	0.13 95	0.16 144	0.15 189	0.11 110	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.07 30

delet	0.29 477	0.18 416	0.58 437	0.24 375	0.19 473	0.41 544	0.30 561	0.52 480	0.51 548	0.35 458	0.42 466	0.37 462	0.31 506	0.49 455	0.36 516	0.10 424	0.09 284	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

ACVNet	0.24 369	0.18 416	0.51 348	0.18 57	0.15 335	0.27 369	0.23 470	0.40 345	0.45 486	0.29 340	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.10 397	0.09 128

acv_ft	0.26 417	0.18 416	0.56 411	0.24 375	0.19 473	0.34 491	0.21 408	0.47 430	0.45 486	0.39 516	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.36 516	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.09 128

DSFCA	0.29 477	0.18 416	0.48 291	0.21 198	0.17 410	0.39 533	0.32 578	0.49 452	0.44 473	0.44 560	0.38 418	0.40 487	0.30 489	0.53 476	0.38 524	0.12 504	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.11 449	0.11 245

DMCA	0.24 369	0.18 416	0.51 348	0.23 321	0.14 267	0.27 369	0.20 380	0.45 409	0.40 427	0.32 405	0.33 364	0.33 429	0.25 411	0.27 278	0.30 469	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.12 300

NVstereo2D	0.32 509	0.18 416	0.63 469	0.24 375	0.23 548	0.43 557	0.28 546	0.60 579	0.58 584	0.28 315	0.39 436	0.42 509	0.30 489	0.71 569	0.30 469	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.10 440	0.20 597	0.18 435

HSM	0.29 477	0.18 416	0.48 291	0.21 198	0.15 335	0.33 475	0.20 380	0.55 524	0.39 417	0.36 472	0.39 436	0.67 629	0.32 520	0.88 616	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.10 196

quiztm	0.16 153	0.19 431	0.37 179	0.22 263	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.36 290	0.24 187	0.18 211	0.21 226	0.14 169	0.10 73	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.07 30

rvit_stereo_ft	0.18 186	0.19 431	0.43 235	0.25 416	0.14 267	0.17 123	0.21 408	0.30 215	0.28 257	0.17 189	0.19 194	0.20 258	0.17 286	0.22 181	0.18 270	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.08 76

ToySt	0.28 456	0.19 431	0.68 493	0.22 263	0.19 473	0.31 448	0.31 571	0.43 379	0.43 460	0.28 315	0.38 418	0.42 509	0.32 520	0.33 375	0.32 489	0.08 262	0.14 431	0.10 417	0.12 519	0.11 449	0.24 523

IPLG	0.23 339	0.19 431	0.65 479	0.21 198	0.12 166	0.28 387	0.17 237	0.45 409	0.32 317	0.33 418	0.32 342	0.16 202	0.17 286	0.50 459	0.23 392	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

MIPNet	0.22 304	0.19 431	0.64 474	0.22 263	0.12 166	0.28 387	0.20 380	0.48 441	0.39 417	0.31 380	0.24 264	0.19 244	0.24 398	0.28 302	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

Anonymous3	0.24 369	0.19 431	0.76 522	0.27 494	0.18 439	0.41 544	0.24 495	0.45 409	0.36 375	0.23 262	0.27 293	0.20 258	0.18 317	0.28 302	0.19 300	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.13 335

raftrobust	0.19 214	0.19 431	0.42 227	0.23 321	0.24 565	0.19 181	0.13 71	0.33 262	0.28 257	0.26 294	0.20 206	0.19 244	0.17 286	0.23 205	0.17 241	0.08 262	0.10 325	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128

ADLNet	0.30 491	0.19 431	0.59 446	0.23 321	0.19 473	0.34 491	0.23 470	0.56 535	0.44 473	0.43 554	0.41 457	0.43 516	0.28 462	0.56 493	0.36 516	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

MMNet	0.28 456	0.19 431	0.54 392	0.24 375	0.17 410	0.47 579	0.22 442	0.47 430	0.53 559	0.40 525	0.43 480	0.36 456	0.34 530	0.40 423	0.35 512	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.09 128

HGLStereo	0.29 477	0.19 431	0.60 453	0.24 375	0.21 517	0.33 475	0.23 470	0.52 480	0.44 473	0.36 472	0.49 535	0.41 496	0.35 537	0.46 447	0.34 505	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

GANet-RSSM	0.26 417	0.19 431	0.54 392	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.22 442	0.47 430	0.34 346	0.30 363	0.40 445	0.41 496	0.30 489	0.59 508	0.25 419	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

FAT-Stereo	0.36 535	0.19 431	0.75 518	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.30 561	0.62 597	0.61 597	0.47 579	0.61 595	0.59 598	0.50 603	0.61 521	0.36 516	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.20 471

RASNet	0.30 491	0.19 431	0.59 446	0.23 321	0.19 473	0.33 475	0.20 380	0.50 460	0.41 437	0.31 380	0.44 490	0.47 547	0.38 552	0.79 596	0.40 530	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.10 196

StereoDRNet-Refined	0.28 456	0.19 431	0.47 276	0.25 416	0.14 267	0.36 513	0.21 408	0.49 452	0.43 460	0.46 573	0.52 548	0.42 509	0.30 489	0.46 447	0.38 524	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 153	0.20 445	0.79 533	0.19 106	0.12 166	0.12 19	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.10 73	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.18 435

Hybrid-DGEV-03	0.21 279	0.20 445	0.43 235	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.16 195	0.33 262	0.28 257	0.33 418	0.58 578	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.10 196

Hybrid-DGEV-2	0.23 339	0.20 445	0.53 379	0.24 375	0.13 223	0.28 387	0.15 144	0.50 460	0.45 486	0.28 315	0.26 280	0.25 328	0.26 429	0.29 324	0.20 326	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.10 196

ACV-stereo	0.30 491	0.20 445	0.82 544	0.23 321	0.16 378	0.48 586	0.20 380	0.38 315	0.34 346	0.29 340	0.33 364	0.66 625	0.43 579	0.55 487	0.31 479	0.10 424	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

MyStereo8	0.25 394	0.20 445	0.69 495	0.24 375	0.17 410	0.31 448	0.16 195	0.50 460	0.32 317	0.29 340	0.38 418	0.25 328	0.19 339	0.33 375	0.29 465	0.08 262	0.20 545	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.16 408

Sa-1000	0.24 369	0.20 445	0.53 379	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.50 460	0.41 437	0.30 363	0.50 538	0.26 348	0.19 339	0.33 375	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.08 76

AnonymousM	0.19 214	0.20 445	0.30 123	0.18 57	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.27 246	0.27 304	0.21 226	0.18 232	0.14 224	0.21 153	0.16 211	0.09 353	0.08 239	0.38 650	0.15 581	0.06 90	0.08 76

S-Stereo	0.39 552	0.20 445	1.04 597	0.28 522	0.22 533	0.39 533	0.31 571	0.58 558	0.69 617	0.40 525	0.59 583	0.48 551	0.41 569	0.75 582	0.42 538	0.12 504	0.15 462	0.13 534	0.13 551	0.16 548	0.25 535

stereogan	0.39 552	0.20 445	0.78 532	0.28 522	0.22 533	0.65 626	0.26 521	0.62 597	0.65 606	0.45 567	0.60 587	0.67 629	0.45 584	0.69 560	0.37 522	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.12 519	0.20 597	0.19 453

DRN-Test	0.35 532	0.20 445	0.75 518	0.28 522	0.19 473	0.46 573	0.29 552	0.68 626	0.54 564	0.49 586	0.47 524	0.44 522	0.35 537	0.63 535	0.44 549	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.13 335

DLCB_ROB	0.30 491	0.20 445	0.45 252	0.28 522	0.17 410	0.37 521	0.25 509	0.50 460	0.45 486	0.46 573	0.47 524	0.51 566	0.34 530	0.56 493	0.38 524	0.10 424	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245

G2L-ROB	0.25 394	0.21 456	0.56 411	0.19 106	0.12 166	0.28 387	0.21 408	0.48 441	0.34 346	0.35 458	0.31 332	0.41 496	0.23 377	0.51 465	0.31 479	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.12 300

rvit_0105_3	0.24 369	0.21 456	0.57 421	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.28 546	0.40 345	0.43 460	0.25 284	0.26 280	0.29 379	0.22 363	0.29 324	0.21 354	0.15 566	0.13 412	0.14 558	0.15 581	0.10 397	0.10 196

DualNet (step1)	0.31 502	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.24 624	0.21 550	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

test_sample9	0.45 584	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.70 563	1.01 637	0.24 624	1.93 694	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

test_sample8	0.52 609	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.57 544	0.38 401	0.63 622	0.39 436	1.16 656	0.68 638	0.70 563	1.01 637	0.24 624	1.93 694	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

GCAP-Stereo	0.18 186	0.21 456	0.47 276	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.10 8	0.28 176	0.24 187	0.20 228	0.22 240	0.15 189	0.13 194	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.19 530	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

4D-IteraStereo	0.20 243	0.21 456	0.62 464	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.29 195	0.28 257	0.24 270	0.20 206	0.20 258	0.10 73	0.22 181	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.33 590

ssnet_v2	0.30 491	0.21 456	0.63 469	0.23 321	0.15 335	0.40 539	0.30 561	0.59 568	0.48 520	0.40 525	0.37 409	0.46 537	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.12 491	0.11 245

RAFT_CTSACE	0.23 339	0.21 456	0.57 421	0.26 457	0.15 335	0.22 282	0.23 470	0.34 269	0.30 296	0.34 439	0.51 541	0.31 409	0.17 286	0.33 375	0.15 182	0.06 44	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.07 30

TRStereo	0.22 304	0.21 456	0.62 464	0.40 625	0.19 473	0.22 282	0.16 195	0.58 558	0.30 296	0.21 235	0.21 226	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.14 141	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.11 476	0.06 90	0.19 453

raft+_RVC	0.21 279	0.21 456	0.46 268	0.22 263	0.35 623	0.21 253	0.16 195	0.39 336	0.35 359	0.22 254	0.28 299	0.20 258	0.15 245	0.25 241	0.20 326	0.08 262	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.12 300

XX-TBD	0.16 153	0.21 456	0.43 235	0.22 263	0.10 70	0.23 303	0.15 144	0.23 87	0.28 257	0.22 254	0.26 280	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.14 141	0.08 262	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.06 13

psm_up	0.30 491	0.21 456	0.58 437	0.26 457	0.18 439	0.32 465	0.27 530	0.57 544	0.45 486	0.38 498	0.41 457	0.45 528	0.40 564	0.59 508	0.32 489	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.11 449	0.11 245

hitnet-ft	0.31 502	0.21 456	0.56 411	0.19 106	0.14 267	0.40 539	0.23 470	0.46 418	0.42 449	0.37 489	0.46 517	0.53 579	0.35 537	0.76 588	0.35 512	0.14 550	0.10 325	0.14 558	0.10 440	0.15 540	0.14 372

PSMNet-RSSM	0.26 417	0.21 456	0.50 329	0.21 198	0.14 267	0.25 342	0.21 408	0.50 460	0.38 401	0.31 380	0.45 505	0.40 487	0.27 439	0.53 476	0.24 404	0.12 504	0.08 239	0.11 473	0.13 551	0.10 397	0.10 196

CFNet-ft	0.26 417	0.21 456	0.51 348	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

CFNet_RVC	0.26 417	0.21 456	0.51 348	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

UCFNet_RVC	0.25 394	0.21 456	0.49 308	0.19 106	0.15 335	0.34 491	0.18 293	0.47 430	0.36 375	0.30 363	0.35 383	0.40 487	0.26 429	0.35 397	0.24 404	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.14 570	0.13 505	0.13 335

CBMV_ROB	0.36 535	0.21 456	0.57 421	0.22 263	0.14 267	0.35 506	0.20 380	0.55 524	0.47 512	0.52 598	0.58 578	0.45 528	0.53 612	0.75 582	0.50 569	0.18 602	0.19 530	0.23 622	0.21 616	0.15 540	0.20 471

G2L-Stereo_test	0.26 417	0.22 475	0.54 392	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.24 495	0.51 472	0.40 427	0.38 498	0.37 409	0.40 487	0.26 429	0.53 476	0.32 489	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

coex_refinement	0.28 456	0.22 475	0.50 329	0.23 321	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.51 472	0.43 460	0.35 458	0.42 466	0.45 528	0.27 439	0.56 493	0.41 534	0.10 424	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.11 449	0.12 300

AIO-test1	0.21 279	0.22 475	0.56 411	0.31 567	0.24 565	0.21 253	0.16 195	0.42 370	0.37 390	0.17 189	0.26 280	0.18 232	0.12 151	0.29 324	0.15 182	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.07 168	0.10 196

GMStereo_Zeroshot	0.25 394	0.22 475	0.51 348	0.27 494	0.14 267	0.28 387	0.15 144	0.40 345	0.36 375	0.37 489	0.43 480	0.40 487	0.17 286	0.35 397	0.21 354	0.12 504	0.07 175	0.13 534	0.07 190	0.17 563	0.10 196

TestStereo1	0.23 339	0.22 475	0.50 329	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

SA-5K	0.23 339	0.22 475	0.50 329	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

SA	0.24 369	0.22 475	0.55 401	0.23 321	0.14 267	0.25 342	0.23 470	0.48 441	0.42 449	0.28 315	0.44 490	0.23 295	0.23 377	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.08 240	0.09 128

AACVNet	0.28 456	0.22 475	0.55 401	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.19 340	0.43 379	0.33 334	0.39 516	0.42 466	0.44 522	0.29 482	0.73 573	0.28 451	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.12 300

LMCR-Stereo	0.28 456	0.22 475	0.56 411	0.29 540	0.14 267	0.37 521	0.23 470	0.57 544	0.36 375	0.40 525	0.40 445	0.29 379	0.30 489	0.41 426	0.38 524	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.13 505	0.10 196

rafts_anoy	0.21 279	0.22 475	0.49 308	0.25 416	0.24 565	0.19 181	0.17 237	0.34 269	0.32 317	0.24 270	0.25 272	0.20 258	0.16 264	0.25 241	0.21 354	0.08 262	0.19 530	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

RALCasStereoNet	0.22 304	0.22 475	0.48 291	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.18 293	0.32 244	0.27 246	0.22 254	0.30 321	0.22 280	0.15 245	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.22 562	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.25 535

111	0.22 304	0.22 475	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.24 324	0.17 237	0.44 400	0.46 498	0.24 270	0.30 321	0.29 379	0.22 363	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.15 391

cf-r	0.26 417	0.22 475	0.66 484	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.22 442	0.44 400	0.42 449	0.32 405	0.42 466	0.43 516	0.27 439	0.44 439	0.27 443	0.11 464	0.07 175	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.09 128

edge stereo	0.40 564	0.22 475	0.87 564	0.27 494	0.22 533	0.38 527	0.26 521	0.59 568	0.56 579	0.53 604	0.60 587	0.71 637	0.50 603	0.78 592	0.43 542	0.16 577	0.15 462	0.19 608	0.14 570	0.17 563	0.19 453

iResNet	0.25 394	0.22 475	0.62 464	0.26 457	0.11 116	0.31 448	0.23 470	0.46 418	0.45 486	0.34 439	0.43 480	0.27 353	0.23 377	0.36 403	0.37 522	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.10 196

SGM_RVC	0.57 623	0.22 475	0.60 453	0.26 457	0.16 378	0.97 655	0.46 631	0.76 644	0.90 646	1.03 659	0.92 640	1.16 656	0.93 657	1.21 655	0.72 610	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.16 548	0.24 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 123	0.23 491	0.58 437	0.17 29	0.12 166	0.15 51	0.14 102	0.25 132	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 499

G2L-Stereo	0.27 446	0.23 491	0.61 460	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.19 340	0.48 441	0.37 390	0.33 418	0.38 418	0.40 487	0.23 377	0.61 521	0.33 498	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.11 245

StereoVision	0.23 339	0.23 491	0.55 401	0.27 494	0.17 410	0.23 303	0.22 442	0.40 345	0.32 317	0.21 235	0.51 541	0.22 280	0.16 264	0.29 324	0.19 300	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.13 551	0.10 397	0.08 76

CBFPSM	0.28 456	0.23 491	0.76 522	0.21 198	0.14 267	0.38 527	0.26 521	0.42 370	0.37 390	0.34 439	0.36 398	0.55 584	0.38 552	0.33 375	0.40 530	0.08 262	0.08 239	0.07 148	0.08 279	0.09 333	0.12 300

iinet-f	0.31 502	0.23 491	1.16 616	0.20 152	0.16 378	0.44 562	0.23 470	0.47 430	0.38 401	0.36 472	0.44 490	0.41 496	0.35 537	0.36 403	0.43 542	0.10 424	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.13 505	0.12 300

Anonymous_2	0.44 581	0.23 491	0.57 421	0.34 593	0.34 620	0.53 604	0.28 546	0.49 452	0.39 417	0.36 472	0.34 375	0.48 551	0.38 552	0.43 435	0.33 498	0.26 633	0.41 655	0.44 655	1.45 693	0.33 643	0.37 609

raft_robust	0.25 394	0.23 491	0.44 246	0.22 263	0.13 223	0.23 303	0.22 442	0.52 480	0.50 542	0.33 418	0.32 342	0.33 429	0.23 377	0.55 487	0.18 270	0.07 115	0.11 362	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.07 30

ADLNet2	0.31 502	0.23 491	0.77 528	0.23 321	0.18 439	0.36 513	0.24 495	0.55 524	0.54 564	0.33 418	0.38 418	0.45 528	0.31 506	0.70 563	0.36 516	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.12 491	0.11 245

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 243	0.23 491	0.49 308	0.21 198	0.16 378	0.19 181	0.17 237	0.35 278	0.32 317	0.26 294	0.33 364	0.20 258	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.06 44	0.10 325	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

RYNet	0.38 547	0.23 491	0.65 479	0.26 457	0.28 589	0.62 620	0.33 584	0.61 589	0.62 601	0.42 543	0.39 436	0.58 597	0.40 564	0.89 618	0.57 588	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.19 589	0.22 499

HITNet	0.22 304	0.23 491	0.60 453	0.20 152	0.09 18	0.27 369	0.15 144	0.45 409	0.33 334	0.29 340	0.33 364	0.27 353	0.22 363	0.29 324	0.27 443	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245
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
MLCV	0.25 394	0.23 491	0.59 446	0.22 263	0.09 18	0.30 426	0.18 293	0.40 345	0.38 401	0.38 498	0.44 490	0.31 409	0.22 363	0.44 439	0.32 489	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.08 76

rvit_105_1	0.28 456	0.24 503	0.65 479	0.27 494	0.19 473	0.31 448	0.35 592	0.46 418	0.53 559	0.31 380	0.32 342	0.32 420	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.16 577	0.14 431	0.15 576	0.17 602	0.11 449	0.11 245

DispNO	0.29 477	0.24 503	0.83 550	0.23 321	0.17 410	0.25 342	0.22 442	0.47 430	0.42 449	0.33 418	0.39 436	0.38 468	0.28 462	0.78 592	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

RAFT+CT+SA	0.23 339	0.24 503	0.48 291	0.25 416	0.18 439	0.23 303	0.29 552	0.42 370	0.38 401	0.24 270	0.39 436	0.20 258	0.17 286	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.12 519	0.09 333	0.13 335

iRaft-Stereo_5w	0.25 394	0.24 503	0.50 329	0.23 321	0.18 439	0.19 181	0.19 340	0.39 336	0.35 359	0.28 315	0.36 398	0.34 437	0.23 377	0.66 551	0.28 451	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.14 372

RAFT	0.24 369	0.24 503	0.46 268	0.27 494	0.15 335	0.26 362	0.26 521	0.37 306	0.31 307	0.34 439	0.34 375	0.41 496	0.22 363	0.30 340	0.18 270	0.08 262	0.15 462	0.11 473	0.10 440	0.11 449	0.13 335

GEStereo_RVC	0.29 477	0.24 503	0.60 453	0.27 494	0.16 378	0.33 475	0.25 509	0.58 558	0.56 579	0.35 458	0.38 418	0.34 437	0.25 411	0.51 465	0.29 465	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.13 335

TestStereo	0.22 304	0.24 503	0.48 291	0.25 416	0.11 116	0.22 282	0.22 442	0.32 244	0.31 307	0.24 270	0.34 375	0.23 295	0.19 339	0.62 532	0.19 300	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.07 190	0.11 449	0.07 30

sAnonymous2	0.21 279	0.24 503	0.79 533	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

CroCo_RVC	0.21 279	0.24 503	0.79 533	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

RALAANet	0.21 279	0.24 503	0.53 379	0.23 321	0.14 267	0.22 282	0.13 71	0.38 315	0.30 296	0.29 340	0.26 280	0.25 328	0.15 245	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.07 30

AFF-stereo	0.20 243	0.24 503	0.49 308	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.18 293	0.35 278	0.29 278	0.25 284	0.36 398	0.25 328	0.17 286	0.25 241	0.17 241	0.06 44	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.11 245

STTStereo	0.30 491	0.24 503	0.83 550	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.24 495	0.49 452	0.39 417	0.39 516	0.41 457	0.44 522	0.28 462	0.41 426	0.30 469	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.16 591	0.12 491	0.12 300

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 477	0.24 503	0.81 540	0.26 457	0.18 439	0.30 426	0.22 442	0.52 480	0.41 437	0.38 498	0.42 466	0.42 509	0.28 462	0.46 447	0.31 479	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.11 476	0.10 397	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 516	0.24 503	0.49 308	0.27 494	0.16 378	0.34 491	0.19 340	0.55 524	0.50 542	0.34 439	0.37 409	0.42 509	0.30 489	0.93 630	0.25 419	0.19 612	0.20 545	0.24 624	0.22 624	0.17 563	0.25 535

pmcnn	0.54 614	0.24 503	1.06 600	0.25 416	0.26 583	0.40 539	0.31 571	0.55 524	0.55 572	0.56 612	1.22 656	2.53 684	0.39 559	0.84 610	1.08 645	0.09 353	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.10 397	0.14 372

LL-Strereo2	0.21 279	0.25 518	0.53 379	0.32 576	0.20 500	0.25 342	0.14 102	0.32 244	0.25 213	0.25 284	0.20 206	0.24 315	0.12 151	0.28 302	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.12 508	0.09 380	0.09 333	0.16 408

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 516	0.25 518	0.82 544	0.22 263	0.17 410	0.46 573	0.28 546	0.53 490	0.53 559	0.43 554	0.57 575	0.44 522	0.31 506	0.50 459	0.48 562	0.10 424	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.11 449	0.12 300

test_5	0.25 394	0.25 518	0.57 421	0.27 494	0.18 439	0.25 342	0.29 552	0.42 370	0.39 417	0.29 340	0.40 445	0.27 353	0.23 377	0.35 397	0.19 300	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.14 372

SACVNet	0.32 509	0.25 518	0.59 446	0.26 457	0.19 473	0.35 506	0.25 509	0.54 506	0.41 437	0.43 554	0.45 505	0.46 537	0.34 530	0.71 569	0.30 469	0.14 550	0.10 325	0.12 508	0.12 519	0.16 548	0.20 471

GwcNet-RSSM	0.28 456	0.25 518	0.61 460	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.24 495	0.46 418	0.44 473	0.33 418	0.46 517	0.41 496	0.28 462	0.55 487	0.31 479	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 394	0.25 518	0.66 484	0.23 321	0.10 70	0.29 412	0.14 102	0.49 452	0.34 346	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.26 429	0.34 390	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.13 335

DANet	0.37 542	0.25 518	0.67 487	0.37 610	0.22 533	0.42 552	0.25 509	0.50 460	0.44 473	0.52 598	0.50 538	0.59 598	0.42 575	0.78 592	0.53 577	0.13 526	0.12 391	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.21 484
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 525	0.25 518	0.77 528	0.27 494	0.17 410	0.34 491	0.28 546	0.55 524	0.50 542	0.43 554	0.46 517	0.44 522	0.31 506	0.90 621	0.27 443	0.15 566	0.10 325	0.14 558	0.14 570	0.15 540	0.15 391

DeepPruner_ROB	0.28 456	0.25 518	0.64 474	0.22 263	0.16 378	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.33 334	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.26 429	0.45 445	0.28 451	0.15 566	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.14 372

CBMV	0.36 535	0.25 518	0.61 460	0.24 375	0.14 267	0.42 552	0.33 584	0.56 535	0.52 558	0.54 608	0.52 548	0.51 566	0.58 619	0.63 535	0.43 542	0.15 566	0.16 476	0.18 601	0.16 591	0.13 505	0.19 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 516	0.26 528	0.64 474	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 586	0.56 570	0.51 566	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

YMNet_1	0.33 516	0.26 528	0.64 474	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 586	0.56 570	0.51 566	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

fast-acv-ft	0.33 516	0.26 528	0.88 571	0.25 416	0.18 439	0.49 592	0.27 530	0.44 400	0.50 542	0.40 525	0.55 565	0.49 557	0.36 542	0.39 420	0.41 534	0.11 464	0.11 362	0.11 473	0.12 519	0.13 505	0.11 245

APVNet	0.38 547	0.26 528	0.87 564	0.26 457	0.22 533	0.52 601	0.35 592	0.64 607	0.46 498	0.40 525	0.52 548	0.48 551	0.39 559	0.84 610	0.48 562	0.13 526	0.14 431	0.15 576	0.16 591	0.16 548	0.16 408

RP	0.38 547	0.26 528	0.67 487	0.31 567	0.24 565	0.37 521	0.29 552	0.53 490	0.61 597	0.42 543	0.65 604	0.62 610	0.51 605	0.63 535	0.43 542	0.17 591	0.15 462	0.17 593	0.15 581	0.17 563	0.19 453

G-Net	0.47 595	0.26 528	1.02 595	0.34 593	0.28 589	0.89 649	0.35 592	0.47 430	0.46 498	0.68 630	1.20 654	0.64 619	0.59 621	0.61 521	0.60 592	0.16 577	0.14 431	0.17 593	0.13 551	0.22 608	0.21 484

DPSNet	0.51 606	0.26 528	1.16 616	0.28 522	0.21 517	0.76 636	0.56 648	0.89 661	0.82 635	0.49 586	0.51 541	0.64 619	0.81 648	0.89 618	0.85 625	0.17 591	0.16 476	0.13 534	0.13 551	0.26 623	0.27 556

XPNet_ROB	0.35 532	0.26 528	0.58 437	0.28 522	0.19 473	0.37 521	0.31 571	0.57 544	0.51 548	0.52 598	0.54 560	0.57 591	0.38 552	0.65 545	0.48 562	0.17 591	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

AIO-test2	0.22 304	0.27 536	0.54 392	0.29 540	0.16 378	0.22 282	0.16 195	0.44 400	0.43 460	0.17 189	0.29 307	0.16 202	0.11 110	0.27 278	0.14 141	0.19 612	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.09 128

AASNet	0.29 477	0.27 536	0.67 487	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.21 408	0.64 607	0.49 535	0.36 472	0.41 457	0.32 420	0.26 429	0.33 375	0.39 528	0.12 504	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.14 528	0.12 300

ACRE	0.23 339	0.27 536	0.83 550	0.24 375	0.15 335	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.32 317	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

HCRNet	0.25 394	0.27 536	0.42 227	0.34 593	0.17 410	0.27 369	0.18 293	0.45 409	0.37 390	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.23 377	0.44 439	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

DMCA-RVC	0.30 491	0.27 536	0.93 581	0.28 522	0.17 410	0.30 426	0.21 408	0.43 379	0.36 375	0.40 525	0.38 418	0.39 482	0.36 542	0.44 439	0.34 505	0.13 526	0.10 325	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.11 245

TDLM	0.32 509	0.27 536	0.52 368	0.30 551	0.15 335	0.33 475	0.32 578	0.54 506	0.50 542	0.44 560	0.43 480	0.39 482	0.30 489	0.92 628	0.30 469	0.14 550	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.14 372

iResNet_ROB	0.27 446	0.27 536	0.48 291	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.17 237	0.57 544	0.55 572	0.39 516	0.44 490	0.37 462	0.28 462	0.43 435	0.28 451	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.11 245

WCMA_ROB	0.55 615	0.27 536	0.76 522	0.26 457	0.22 533	0.62 620	0.36 599	0.57 544	0.58 584	0.97 653	1.40 662	1.28 662	0.94 658	0.80 600	0.80 620	0.20 615	0.17 504	0.16 584	0.16 591	0.19 589	0.29 571

TCMNet	0.34 525	0.28 544	0.81 540	0.29 540	0.30 604	0.40 539	0.28 546	0.53 490	0.49 535	0.38 498	0.46 517	0.40 487	0.30 489	0.61 521	0.42 538	0.14 550	0.13 412	0.15 576	0.14 570	0.18 579	0.19 453

CIPLG	0.23 339	0.28 544	0.75 518	0.24 375	0.16 378	0.25 342	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.34 375	0.23 295	0.15 245	0.27 278	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

GANet	0.40 564	0.28 544	0.67 487	0.31 567	0.18 439	0.43 557	0.39 613	0.60 579	0.46 498	0.48 585	0.78 624	0.55 584	0.45 584	0.96 634	0.55 584	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.15 540	0.16 408

StereoDRNet	0.34 525	0.28 544	0.70 501	0.28 522	0.21 517	0.43 557	0.30 561	0.63 601	0.51 548	0.47 579	0.40 445	0.48 551	0.31 506	0.58 500	0.44 549	0.12 504	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.13 335

SDNR	0.47 595	0.29 548	0.92 577	0.24 375	0.37 629	1.27 667	0.17 237	0.54 506	0.58 584	0.44 560	0.85 633	0.55 584	0.28 462	1.19 654	0.52 573	0.23 621	0.24 591	0.17 593	0.13 551	0.19 589	0.26 548

IPLGR_C	0.23 339	0.29 548	0.81 540	0.24 375	0.16 378	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

psmorigin	0.52 609	0.29 548	3.10 681	0.24 375	0.19 473	0.39 533	0.24 495	0.52 480	0.45 486	0.66 627	0.68 610	0.70 636	0.52 607	0.86 613	0.49 568	0.15 566	0.17 504	0.13 534	0.14 570	0.16 548	0.23 509

GwcNet	0.37 542	0.29 548	1.12 610	0.25 416	0.24 565	0.48 586	0.27 530	0.58 558	0.60 594	0.39 516	0.54 560	0.51 566	0.34 530	0.60 513	0.46 557	0.13 526	0.12 391	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.15 391

Nwc_Net	0.39 552	0.29 548	0.84 554	0.32 576	0.24 565	0.45 570	0.30 561	0.67 621	0.51 548	0.39 516	0.70 614	0.59 598	0.48 597	0.61 521	0.45 556	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.21 616	0.14 528	0.15 391

CFNet	0.29 477	0.29 548	0.57 421	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.15 144	0.53 490	0.46 498	0.31 380	0.40 445	0.38 468	0.27 439	0.76 588	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

z-ln-s-r	0.35 532	0.30 554	1.02 595	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.26 521	0.46 418	0.55 572	0.33 418	0.61 595	0.39 482	0.31 506	0.80 600	0.77 616	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.10 196

ARAFT	0.26 417	0.30 554	0.87 564	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.24 495	0.46 418	0.34 346	0.33 418	0.28 299	0.29 379	0.20 344	0.49 455	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.09 128

GMStereo	0.21 279	0.30 554	0.57 421	0.21 198	0.12 166	0.24 324	0.18 293	0.30 215	0.41 437	0.26 294	0.24 264	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 602	0.30 554	1.15 614	0.28 522	0.19 473	0.77 639	0.64 653	0.57 544	0.73 627	0.57 615	0.73 619	0.55 584	0.60 623	0.66 551	1.53 669	0.11 464	0.10 325	0.13 534	0.13 551	0.15 540	0.16 408

AF-Net	0.40 564	0.31 558	0.74 514	0.33 588	0.24 565	0.43 557	0.30 561	0.64 607	0.67 611	0.44 560	0.69 613	0.65 621	0.52 607	0.59 508	0.48 562	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.14 570	0.16 548	0.14 372

NCC-stereo	0.42 575	0.31 558	0.87 564	0.32 576	0.29 599	0.47 579	0.37 601	0.68 626	0.53 559	0.42 543	0.58 578	0.57 591	0.52 607	0.75 582	0.54 581	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 635	0.17 563	0.18 435

Abc-Net	0.42 575	0.31 558	0.87 564	0.32 576	0.29 599	0.47 579	0.37 601	0.68 626	0.53 559	0.42 543	0.58 578	0.57 591	0.52 607	0.75 582	0.54 581	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 635	0.17 563	0.18 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 516	0.31 558	0.69 495	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.49 452	0.55 572	0.39 516	0.60 587	0.43 516	0.30 489	0.88 616	0.54 581	0.11 464	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.10 397	0.12 300

LALA_ROB	0.38 547	0.31 558	0.65 479	0.30 551	0.21 517	0.46 573	0.39 613	0.63 601	0.54 564	0.53 604	0.52 548	0.69 633	0.36 542	0.52 473	0.48 562	0.18 602	0.11 362	0.16 584	0.14 570	0.17 563	0.16 408

PSMNet_ROB	0.36 535	0.31 558	0.71 508	0.31 567	0.21 517	0.44 562	0.44 627	0.61 589	0.49 535	0.39 516	0.45 505	0.49 557	0.32 520	0.66 551	0.53 577	0.14 550	0.10 325	0.15 576	0.14 570	0.13 505	0.13 335

MeshStereo	0.60 628	0.31 558	0.71 508	0.22 263	0.17 410	0.66 627	0.36 599	0.81 649	0.63 603	1.48 681	1.32 659	1.65 670	0.83 649	1.18 653	0.74 612	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.14 570	0.17 563	0.19 453
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
dd	0.23 339	0.32 565	0.55 401	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.21 408	0.32 244	0.45 486	0.30 363	0.29 307	0.25 328	0.17 286	0.31 355	0.26 431	0.13 526	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.12 491	0.09 128

DGSMNet	0.63 634	0.32 565	1.01 594	0.54 651	0.73 668	0.62 620	1.36 686	0.62 597	0.58 584	0.38 498	0.62 598	0.52 574	0.34 530	0.65 545	0.47 560	0.54 659	0.61 679	0.67 666	0.61 676	0.65 662	0.69 672

FADNet-RVC-Resample	0.31 502	0.32 565	1.16 616	0.27 494	0.17 410	0.33 475	0.21 408	0.49 452	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.34 437	0.27 439	0.54 482	0.27 443	0.10 424	0.10 325	0.14 558	0.13 551	0.13 505	0.18 435

ETE_ROB	0.36 535	0.32 565	0.64 474	0.30 551	0.18 439	0.40 539	0.38 609	0.59 568	0.49 535	0.50 592	0.52 548	0.62 610	0.37 547	0.58 500	0.43 542	0.13 526	0.10 325	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.18 435

DFGA-Net	0.26 417	0.33 569	0.70 501	0.22 263	0.15 335	0.25 342	0.17 237	0.41 364	0.40 427	0.30 363	0.32 342	0.21 273	0.18 317	0.61 521	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.09 128

FC-DCNN v2	0.75 645	0.33 569	0.82 544	0.33 588	0.28 589	0.85 646	0.40 617	0.88 659	0.86 642	1.46 675	1.65 672	2.08 677	1.40 674	1.14 651	0.95 632	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.26 623	0.32 584

LL-Strereo	0.32 509	0.33 569	0.77 528	0.26 457	0.24 565	0.22 282	0.23 470	0.58 558	0.44 473	0.35 458	0.32 342	0.41 496	0.40 564	0.93 630	0.25 419	0.08 262	0.13 412	0.11 473	0.09 380	0.09 333	0.22 499

RAFT + AFF	0.30 491	0.33 569	0.76 522	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.33 584	0.55 524	0.42 449	0.28 315	0.30 321	0.31 409	0.31 506	0.64 540	0.32 489	0.09 353	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.12 491	0.16 408

aanetorigin	0.40 564	0.33 569	1.14 613	0.25 416	0.19 473	0.30 426	0.37 601	0.34 269	0.47 512	0.95 651	0.82 629	0.52 574	0.56 616	0.50 459	0.52 573	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.16 548	0.19 453

ADCRef	0.41 571	0.33 569	1.05 598	0.26 457	0.21 517	0.49 592	0.27 530	0.54 506	0.51 548	0.51 595	0.59 583	0.35 450	0.47 593	0.54 482	1.35 662	0.09 353	0.08 239	0.12 508	0.12 519	0.12 491	0.13 335

FC-DCNN	0.73 641	0.33 569	0.84 554	0.33 588	0.28 589	0.82 645	0.40 617	0.82 650	0.83 636	1.43 673	1.60 671	1.97 675	1.38 672	1.10 647	0.93 629	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.26 623	0.32 584

NCCL2	0.37 542	0.33 569	0.59 446	0.37 610	0.23 548	0.42 552	0.41 622	0.56 535	0.44 473	0.47 579	0.47 524	0.61 607	0.39 559	0.58 500	0.41 534	0.16 577	0.13 412	0.21 615	0.22 624	0.16 548	0.18 435

DN-CSS_ROB	0.24 369	0.33 569	0.69 495	0.25 416	0.14 267	0.26 362	0.13 71	0.42 370	0.35 359	0.30 363	0.42 466	0.22 280	0.20 344	0.34 390	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

ccnet	0.43 579	0.34 578	0.62 464	0.28 522	0.33 618	0.60 618	0.34 589	0.68 626	0.47 512	0.54 608	0.66 606	0.56 589	0.46 591	0.73 573	0.66 603	0.26 633	0.19 530	0.24 624	0.22 624	0.27 629	0.25 535

SHD	0.45 584	0.34 578	0.89 573	0.37 610	0.28 589	0.46 573	0.23 470	0.72 638	0.96 653	0.65 625	0.61 595	0.61 607	0.48 597	0.64 540	0.69 607	0.16 577	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.21 604	0.25 535

FBW_ROB	0.46 592	0.34 578	0.71 508	0.32 576	0.20 500	0.51 595	0.32 578	0.73 639	0.63 603	0.60 619	0.57 575	0.65 621	0.44 582	1.42 669	0.62 596	0.14 550	0.17 504	0.22 620	0.16 591	0.17 563	0.23 509

MSMD_ROB	0.63 634	0.34 578	0.70 501	0.30 551	0.25 579	0.88 648	0.35 592	0.58 558	0.67 611	1.13 663	1.52 666	1.75 673	1.05 663	0.90 621	0.60 592	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.27 643	0.25 619	0.27 556

DStereoO	0.55 615	0.35 582	0.68 493	0.44 637	0.49 648	0.41 544	1.08 680	0.58 558	0.73 627	0.49 586	0.53 556	0.51 566	0.85 650	0.60 513	0.75 613	0.83 677	0.28 612	0.38 650	0.19 609	0.52 655	0.35 598

HBP-ISP	0.34 525	0.35 582	0.76 522	0.23 321	0.17 410	0.33 475	0.22 442	0.56 535	0.47 512	0.42 543	0.49 535	0.33 429	0.41 569	0.73 573	0.27 443	0.18 602	0.19 530	0.24 624	0.20 614	0.16 548	0.16 408

Wz-Net-LNSev	0.36 535	0.35 582	1.06 600	0.26 457	0.21 517	0.47 579	0.33 584	0.56 535	0.58 584	0.45 567	0.54 560	0.50 563	0.37 547	0.40 423	0.42 538	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.09 380	0.14 528	0.15 391

Wz-Net-MNSev	0.39 552	0.35 582	0.99 592	0.26 457	0.21 517	0.59 617	0.39 613	0.58 558	0.61 597	0.49 586	0.56 570	0.53 579	0.37 547	0.61 521	0.47 560	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.15 540	0.15 391

FADNet_RVC	0.31 502	0.35 582	0.98 590	0.24 375	0.16 378	0.30 426	0.17 237	0.52 480	0.39 417	0.30 363	0.38 418	0.30 399	0.29 482	0.54 482	0.33 498	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.16 591	0.21 604	0.24 523

RGC	0.41 571	0.35 582	0.76 522	0.35 599	0.28 589	0.41 544	0.29 552	0.60 579	0.55 572	0.47 579	0.64 602	0.63 614	0.47 593	0.74 577	0.46 557	0.16 577	0.15 462	0.21 615	0.21 616	0.19 589	0.21 484

PA-Net	0.40 564	0.35 582	1.05 598	0.32 576	0.28 589	0.39 533	0.43 625	0.53 490	0.56 579	0.35 458	0.43 480	0.41 496	0.36 542	0.83 609	0.61 595	0.12 504	0.23 575	0.16 584	0.23 628	0.13 505	0.20 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 598	0.36 589	1.47 646	0.26 457	0.22 533	0.57 611	0.40 617	0.56 535	0.54 564	0.46 573	0.52 548	0.46 537	0.53 612	0.59 508	1.93 679	0.10 424	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.15 391

ADCPNet	0.51 606	0.36 589	1.82 663	0.27 494	0.23 548	0.71 631	0.39 613	0.56 535	0.54 564	0.52 598	0.60 587	0.66 625	0.57 618	0.64 540	1.23 651	0.15 566	0.18 516	0.14 558	0.23 628	0.19 589	0.22 499

PS-NSSS	0.33 516	0.36 589	0.61 460	0.24 375	0.18 439	0.33 475	0.24 495	0.59 568	0.42 449	0.38 498	0.52 548	0.36 456	0.31 506	0.80 600	0.32 489	0.18 602	0.14 431	0.21 615	0.15 581	0.17 563	0.14 372

w-ln-seven-2	0.40 564	0.37 592	1.34 636	0.28 522	0.18 439	0.38 527	0.29 552	0.53 490	0.59 591	0.47 579	0.56 570	0.46 537	0.42 575	0.70 563	0.64 600	0.10 424	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.16 408

UDGNet	0.24 369	0.37 592	0.53 379	0.25 416	0.14 267	0.24 324	0.18 293	0.32 244	0.44 473	0.29 340	0.28 299	0.24 315	0.20 344	0.30 340	0.21 354	0.16 577	0.07 175	0.21 615	0.11 476	0.16 548	0.11 245

SuperB	0.50 602	0.37 592	2.16 671	0.23 321	0.15 335	0.41 544	0.32 578	0.50 460	0.83 636	0.44 560	0.51 541	0.33 429	0.45 584	0.69 560	1.07 644	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.95 681	0.18 435

RTSC	0.43 579	0.37 592	0.95 585	0.30 551	0.20 500	0.50 594	0.23 470	0.65 613	0.86 642	0.56 612	0.54 560	0.51 566	0.36 542	0.71 569	0.92 628	0.13 526	0.14 431	0.11 473	0.13 551	0.18 579	0.19 453

DeepPrunerF	0.46 592	0.37 592	1.50 648	0.34 593	0.30 604	0.36 513	0.37 601	0.64 607	1.15 668	0.41 537	0.45 505	0.40 487	0.41 569	0.82 605	0.53 577	0.18 602	0.14 431	0.23 622	0.21 616	0.17 563	0.18 435

iResNetv2_ROB	0.29 477	0.37 592	0.92 577	0.24 375	0.13 223	0.30 426	0.19 340	0.55 524	0.51 548	0.39 516	0.46 517	0.39 482	0.27 439	0.36 403	0.30 469	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.13 505	0.11 245

PDISCO_ROB	0.45 584	0.37 592	0.89 573	0.44 637	0.37 629	0.70 630	0.35 592	0.75 642	0.78 631	0.45 567	0.53 556	0.65 621	0.40 564	0.68 559	0.52 573	0.22 620	0.12 391	0.21 615	0.19 609	0.26 623	0.22 499

dad	0.30 491	0.38 599	0.60 453	0.22 263	0.14 267	0.32 465	0.21 408	0.35 278	0.51 548	0.45 567	0.45 505	0.46 537	0.23 377	0.41 426	0.27 443	0.21 617	0.11 362	0.20 613	0.11 476	0.15 540	0.11 245

FCDSN-DC	0.67 637	0.38 599	0.83 550	0.37 610	0.30 604	0.66 627	0.37 601	0.69 632	0.70 620	1.15 665	1.53 667	1.70 672	1.38 672	1.00 639	0.83 623	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.27 629	0.32 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 581	0.38 599	0.94 584	0.30 551	0.20 500	0.52 601	0.49 638	0.61 589	0.60 594	0.56 612	0.47 524	0.49 557	0.42 575	1.24 656	0.76 615	0.12 504	0.18 516	0.12 508	0.13 551	0.12 491	0.18 435

PWC_ROB	0.41 571	0.38 599	0.92 577	0.26 457	0.20 500	0.39 533	0.19 340	0.61 589	0.69 617	0.58 617	0.84 632	0.52 574	0.44 582	0.74 577	0.62 596	0.13 526	0.09 284	0.14 558	0.10 440	0.17 563	0.18 435

Syn2CoEx	0.39 552	0.39 603	1.08 605	0.35 599	0.21 517	0.41 544	0.29 552	0.63 601	0.51 548	0.43 554	0.56 570	0.45 528	0.45 584	0.69 560	0.39 528	0.17 591	0.14 431	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.16 408

EDNetEfficient	0.64 636	0.39 603	2.52 674	0.26 457	0.26 583	0.39 533	0.49 638	0.42 370	1.06 658	1.38 670	0.86 634	0.61 607	0.97 659	0.66 551	1.62 673	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.12 519	0.20 597	0.19 453

LE_ROB	1.82 682	0.39 603	3.15 682	0.50 648	0.55 656	0.79 641	1.00 673	0.89 661	6.48 697	7.40 701	2.07 682	2.07 676	5.08 695	1.33 665	3.96 693	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.13 335

w-ln-seven	0.45 584	0.40 606	1.40 643	0.27 494	0.22 533	0.58 613	0.33 584	0.65 613	0.83 636	0.59 618	0.63 599	0.53 579	0.39 559	0.66 551	0.81 622	0.12 504	0.11 362	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

ELAS_RVC	0.80 649	0.40 606	1.10 607	0.40 625	0.35 623	0.93 650	1.10 681	0.87 658	1.12 665	1.40 671	1.39 660	1.27 661	1.55 680	1.13 649	1.13 646	0.29 640	0.27 608	0.30 638	0.28 644	0.31 638	0.36 601
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 649	0.40 606	0.91 576	0.39 620	0.35 623	1.52 676	0.81 667	0.97 663	0.98 655	1.47 680	1.58 669	1.19 658	1.33 671	1.01 640	1.21 649	0.29 640	0.27 608	0.30 638	0.29 646	0.32 641	0.36 601
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.62 631	0.41 609	0.93 581	0.44 637	0.39 635	0.63 624	0.51 642	0.86 657	1.27 669	0.93 649	1.09 649	0.81 641	0.85 650	0.89 618	0.89 627	0.21 617	0.23 575	0.22 620	0.19 609	0.28 634	0.41 618

PASM	0.49 601	0.41 609	1.15 614	0.37 610	0.35 623	0.42 552	0.42 623	0.54 506	0.65 606	0.54 608	0.54 560	0.63 614	0.48 597	0.94 633	0.51 572	0.27 637	0.30 630	0.30 638	0.33 648	0.29 636	0.29 571

SANet	0.58 625	0.41 609	1.38 640	0.27 494	0.16 378	0.72 632	0.48 635	0.71 634	1.34 671	0.69 631	0.97 642	0.94 648	0.78 644	0.97 637	0.93 629	0.14 550	0.12 391	0.12 508	0.12 519	0.18 579	0.20 471

PWCDC_ROB	0.41 571	0.41 609	0.77 528	0.34 593	0.21 517	0.43 557	0.20 380	0.60 579	0.90 646	0.44 560	1.24 657	0.36 456	0.38 552	0.56 493	0.48 562	0.18 602	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.20 597	0.16 408

FADNet-RVC	0.34 525	0.43 613	0.97 588	0.25 416	0.20 500	0.33 475	0.20 380	0.51 472	0.42 449	0.34 439	0.40 445	0.41 496	0.29 482	0.65 545	0.36 516	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.15 581	0.19 589	0.20 471

FADNet	0.34 525	0.43 613	0.88 571	0.24 375	0.22 533	0.37 521	0.19 340	0.56 535	0.49 535	0.32 405	0.36 398	0.43 516	0.32 520	0.65 545	0.30 469	0.17 591	0.16 476	0.14 558	0.16 591	0.25 619	0.21 484

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 547	0.43 613	0.72 513	0.35 599	0.19 473	0.51 595	0.25 509	0.56 535	0.39 417	0.42 543	0.47 524	0.47 547	0.27 439	0.74 577	0.32 489	0.38 653	0.19 530	0.27 627	0.17 602	0.29 636	0.27 556

SGM-Forest	0.42 575	0.44 616	0.92 577	0.24 375	0.16 378	0.45 570	0.40 617	0.58 558	0.50 542	0.54 608	0.63 599	0.52 574	0.51 605	0.91 623	0.66 603	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.15 581	0.15 540	0.21 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 595	0.45 617	1.07 602	0.40 625	0.28 589	0.58 613	0.38 609	0.67 621	0.76 630	0.53 604	0.47 524	0.59 598	0.47 593	0.74 577	0.80 620	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.16 591	0.26 623	0.24 523

ADCMid	0.53 612	0.45 617	1.46 645	0.27 494	0.22 533	0.51 595	0.38 609	0.61 589	0.58 584	0.75 635	0.67 608	0.62 610	0.66 637	0.66 551	1.75 674	0.13 526	0.12 391	0.17 593	0.17 602	0.20 597	0.21 484

DStereoSA	1.00 658	0.46 619	1.33 635	0.68 658	0.86 679	1.26 666	2.25 695	0.83 652	1.41 673	0.57 615	1.92 678	0.57 591	2.07 683	0.96 634	1.84 677	0.36 649	0.55 672	0.28 634	0.53 668	0.45 651	0.90 681

AANet	0.55 615	0.47 620	1.61 653	0.23 321	0.31 612	0.41 544	0.25 509	0.53 490	1.14 666	0.93 649	0.98 646	0.84 643	0.71 640	0.60 513	0.66 603	0.18 602	0.32 640	0.14 558	0.13 551	0.18 579	0.44 628

StereoAnything_RVC	0.22 304	0.47 620	0.67 487	0.30 551	0.31 612	0.11 13	0.11 21	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.11 41	0.09 25	0.09 33	0.27 278	0.12 39	0.09 353	0.39 652	0.06 45	0.04 1	0.24 617	0.49 639

PSMNet-RUCA	0.39 552	0.47 620	0.84 554	0.46 643	0.41 638	0.34 491	0.26 521	0.59 568	0.46 498	0.40 525	0.51 541	0.44 522	0.33 528	0.43 435	0.31 479	0.25 631	0.14 431	0.33 646	0.21 616	0.32 641	0.23 509

SAMSARA	0.62 631	0.47 620	0.93 581	0.70 661	0.50 650	1.15 661	1.29 685	0.79 646	0.70 620	0.77 641	0.55 565	0.92 647	0.58 619	0.87 615	0.77 616	0.19 612	0.27 608	0.18 601	0.19 609	0.27 629	0.28 565

CSAN	0.55 615	0.47 620	1.19 624	0.37 610	0.23 548	0.57 611	0.61 651	0.65 613	0.72 624	0.65 625	0.78 624	0.66 625	0.65 636	1.41 668	0.77 616	0.21 617	0.17 504	0.20 613	0.21 616	0.18 579	0.21 484

FINET	0.58 625	0.48 625	1.35 638	0.38 618	0.37 629	0.96 654	1.13 682	0.84 656	1.05 657	0.50 592	0.70 614	0.45 528	0.61 627	0.63 535	0.62 596	0.26 633	0.28 612	0.14 558	0.13 551	0.20 597	0.44 628

LSM	1.68 680	0.48 625	2.91 679	2.28 693	17.60 708	0.52 601	0.55 647	0.65 613	0.78 631	0.84 644	1.11 650	0.63 614	0.55 614	0.79 596	0.53 577	0.16 577	0.25 597	0.18 601	0.21 616	0.25 619	2.37 695

WZ-Net	0.56 621	0.49 627	2.14 670	0.30 551	0.24 565	0.58 613	0.48 635	0.65 613	0.80 633	0.51 595	0.72 616	0.68 631	0.60 623	1.06 645	1.01 637	0.13 526	0.10 325	0.11 473	0.12 519	0.19 589	0.23 509

AnyNet_C32	0.55 615	0.51 628	1.34 636	0.29 540	0.28 589	0.61 619	0.62 652	0.57 544	0.62 601	0.63 622	0.68 610	0.54 583	0.55 614	0.82 605	1.81 675	0.15 566	0.15 462	0.15 576	0.18 607	0.21 604	0.25 535

z-mn7	0.48 598	0.52 629	1.28 630	0.26 457	0.19 473	0.62 620	0.34 589	0.59 568	0.96 653	0.45 567	0.97 642	0.53 579	0.41 569	0.99 638	0.70 608	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.14 528	0.16 408

Consistency-Raft	0.56 621	0.52 629	1.12 610	0.45 640	0.49 648	0.48 586	0.45 628	0.73 639	0.74 629	0.45 567	0.82 629	0.46 537	0.60 623	0.51 465	0.63 599	0.39 655	0.40 653	0.44 655	0.51 667	0.53 656	0.38 617

GANetREF_RVC	0.45 584	0.52 629	0.87 564	0.39 620	0.20 500	0.51 595	0.50 640	0.68 626	0.67 611	0.47 579	0.46 517	0.50 563	0.43 579	0.91 623	0.40 530	0.28 639	0.21 550	0.32 643	0.19 609	0.28 634	0.23 509
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
Wz-Net-SNSev	0.45 584	0.53 632	1.42 644	0.31 567	0.21 517	0.44 562	0.45 628	0.64 607	0.68 615	0.46 573	0.66 606	0.62 610	0.40 564	0.78 592	0.65 601	0.12 504	0.11 362	0.12 508	0.13 551	0.17 563	0.19 453

UDG	0.42 575	0.54 633	0.67 487	0.41 632	0.35 623	0.47 579	0.27 530	0.57 544	0.48 520	0.40 525	0.46 517	0.59 598	0.45 584	0.47 451	0.46 557	0.26 633	0.19 530	0.49 657	0.22 624	0.37 645	0.30 574

anonymity	0.57 623	0.55 634	0.74 514	0.48 645	0.63 661	0.56 609	0.43 625	0.71 634	0.51 548	0.64 624	0.55 565	0.57 591	0.61 627	0.65 545	0.57 588	0.55 660	0.55 672	0.50 658	0.54 669	0.51 654	0.61 658

CC-Net-ROB	0.46 592	0.55 634	0.86 561	0.38 618	0.23 548	0.51 595	0.30 561	0.69 632	0.51 548	0.46 573	0.51 541	0.48 551	0.38 552	0.96 634	0.40 530	0.36 649	0.23 575	0.56 661	0.25 635	0.34 644	0.22 499

RTS	0.81 651	0.56 636	4.76 686	0.37 610	0.30 604	1.11 658	0.52 643	0.67 621	1.07 659	0.76 638	0.91 638	0.60 604	0.61 627	1.64 672	1.24 652	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 523

RTSA	0.81 651	0.56 636	4.76 686	0.37 610	0.30 604	1.11 658	0.52 643	0.67 621	1.07 659	0.76 638	0.91 638	0.60 604	0.61 627	1.64 672	1.24 652	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 523

ADCS	0.62 631	0.56 636	1.54 651	0.30 551	0.25 579	0.56 609	0.46 631	0.71 634	0.86 642	0.77 641	0.72 616	0.68 631	0.62 632	0.82 605	2.33 685	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.17 602	0.23 613	0.27 556

SGM-ForestM	1.59 676	0.56 636	1.52 650	0.41 632	0.34 620	2.77 686	1.67 690	1.69 682	1.73 680	2.48 689	2.27 686	6.02 696	2.90 691	3.08 687	2.83 689	0.25 631	0.30 630	0.19 608	0.20 614	0.18 579	0.45 632

zh-mn7	0.50 602	0.57 640	1.82 663	0.25 416	0.19 473	0.45 570	0.29 552	0.59 568	0.84 639	0.67 628	0.97 642	0.49 557	0.41 569	0.93 630	0.73 611	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.13 505	0.17 429

SQANet	0.44 581	0.57 640	0.89 573	0.49 646	0.39 635	0.47 579	0.23 470	0.53 490	0.44 473	0.41 537	0.48 533	0.47 547	0.34 530	0.58 500	0.43 542	0.38 653	0.15 462	0.40 653	0.21 616	0.50 653	0.34 594

EDNetEfficientorigin	7.48 696	0.57 640	139.59 724	0.25 416	0.17 410	0.44 562	0.30 561	0.48 441	1.04 656	1.29 667	1.02 647	0.82 642	0.87 654	0.76 588	1.02 640	0.10 424	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.22 608	0.25 535

GASNet	0.39 552	0.58 643	1.27 629	0.35 599	0.23 548	0.35 506	0.23 470	0.63 601	0.56 579	0.41 537	0.38 418	0.45 528	0.30 489	0.81 604	0.42 538	0.16 577	0.11 362	0.14 558	0.14 570	0.23 613	0.12 300

MFN_U_SF_RVC	0.58 625	0.58 643	1.31 634	0.39 620	0.23 548	0.72 632	0.30 561	0.83 652	0.68 615	0.74 634	0.74 620	0.86 644	0.60 623	0.84 610	0.83 623	0.29 640	0.27 608	0.32 643	0.37 654	0.31 638	0.33 590

MANE	1.63 678	0.58 643	1.16 616	0.59 653	0.60 660	2.71 685	1.53 688	2.63 692	3.62 689	2.33 688	3.26 690	3.66 690	2.98 692	2.26 685	2.26 684	0.37 651	0.40 653	0.31 641	0.49 663	0.31 638	0.63 661

DDUNet	0.45 584	0.60 646	0.71 508	0.45 640	0.39 635	0.46 573	0.32 578	0.53 490	0.44 473	0.46 573	0.53 556	0.57 591	0.38 552	0.51 465	0.43 542	0.34 646	0.21 550	0.56 661	0.25 635	0.41 648	0.36 601

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 612	0.60 646	0.98 590	0.40 625	0.25 579	0.87 647	0.57 649	0.60 579	0.64 605	0.60 619	0.67 608	0.63 614	0.42 575	1.13 649	0.50 569	0.23 621	0.28 612	0.27 627	0.35 650	0.25 619	0.33 590

MonStereo1	0.96 657	0.61 648	0.99 592	0.70 661	0.59 659	1.37 672	0.35 592	0.97 663	1.27 669	0.97 653	1.92 678	1.53 668	2.13 684	1.29 660	0.87 626	0.71 670	0.34 646	0.75 670	0.47 661	0.75 670	0.68 670

MSAF-DinoV2	0.81 651	0.64 649	2.42 673	0.49 646	0.17 410	0.58 613	0.32 578	0.83 652	0.85 640	0.41 537	0.52 548	0.98 652	0.61 627	4.97 695	1.22 650	0.12 504	0.07 175	0.10 417	0.24 630	0.27 629	0.32 584

zh-sn7	0.52 609	0.64 649	1.77 660	0.30 551	0.20 500	0.47 579	0.40 617	0.60 579	0.65 606	0.53 604	0.82 629	0.52 574	0.59 621	1.10 647	0.96 633	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.13 551	0.17 563	0.20 471

NVStereoNet_ROB	0.74 642	0.64 649	1.20 626	0.55 652	0.43 643	0.54 608	0.48 635	0.75 642	0.87 645	0.88 646	1.72 674	1.06 653	1.03 662	1.29 660	0.98 636	0.35 648	0.42 656	0.41 654	0.48 662	0.38 646	0.43 625
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCST	0.50 602	0.67 652	0.82 544	1.04 676	0.55 656	0.38 527	0.11 21	0.42 370	0.33 334	0.42 543	0.35 383	0.29 379	0.18 317	0.50 459	0.23 392	0.70 669	0.42 656	0.79 673	0.62 677	0.63 660	0.47 634

AnyNet_C01	0.68 639	0.69 653	2.64 676	0.33 588	0.27 587	0.93 650	0.64 653	0.66 619	0.65 606	0.70 632	0.97 642	0.75 639	0.63 634	1.01 640	1.52 668	0.17 591	0.16 476	0.17 593	0.17 602	0.24 617	0.28 565

Wz-Net-TNSev	0.55 615	0.72 654	1.90 665	0.26 457	0.21 517	0.64 625	0.45 628	0.66 619	0.71 622	0.52 598	0.55 565	0.71 637	0.63 634	1.04 643	0.94 631	0.16 577	0.15 462	0.13 534	0.15 581	0.21 604	0.24 523

SPS-STEREO	0.74 642	0.72 654	1.18 623	0.52 650	0.57 658	0.76 636	0.50 640	0.80 647	0.66 610	0.97 653	0.88 637	0.94 648	0.74 641	1.08 646	1.04 642	0.58 663	0.51 665	0.50 658	0.50 666	0.56 657	0.72 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 628	0.73 656	1.13 612	0.64 655	0.45 647	0.73 634	0.37 601	0.67 621	0.67 611	0.52 598	0.75 622	0.66 625	0.46 591	0.74 577	0.59 591	0.55 660	0.34 646	0.56 661	0.36 652	0.65 662	0.49 639

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 640	0.73 656	1.26 628	0.47 644	0.28 589	1.42 674	0.60 650	0.82 650	0.94 652	0.85 645	0.86 634	0.88 646	0.70 639	1.32 664	0.75 613	0.37 651	0.30 630	0.34 648	0.36 652	0.44 650	0.42 622

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 243	0.74 658	0.71 508	0.17 29	0.08 8	0.15 51	0.15 144	0.19 36	0.18 74	0.13 95	0.12 61	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 141	0.34 646	0.12 391	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.24 523

Ntro	0.61 630	0.75 659	1.16 616	0.67 657	0.50 650	0.76 636	0.37 601	0.68 626	0.71 622	0.50 592	0.59 583	0.65 621	0.52 607	0.79 596	0.58 590	0.58 663	0.32 640	0.57 664	0.34 649	0.69 667	0.50 643

DStereoFS	1.07 664	0.76 660	1.10 607	0.70 661	0.70 666	1.87 680	1.39 687	1.20 670	1.66 678	1.01 656	1.58 669	1.20 659	2.60 689	1.40 667	1.32 659	0.40 656	0.47 661	0.31 641	0.41 657	0.38 646	0.91 682

light-stereo	2.66 687	0.78 661	4.46 685	4.42 694	3.66 692	5.04 690	0.38 609	2.12 688	1.51 676	4.25 693	6.51 698	7.70 700	0.75 642	5.12 696	1.42 666	0.72 671	1.35 692	0.33 646	0.45 659	1.22 684	1.04 687

coex-ft	3.48 689	0.81 662	48.53 722	0.24 375	0.19 473	0.53 604	0.47 634	0.49 452	2.36 685	7.18 700	1.20 654	0.96 651	2.53 688	0.75 582	2.14 683	0.13 526	0.15 462	0.14 558	0.12 519	0.22 608	0.47 634

MFMNet_re	0.74 642	0.84 663	1.16 616	0.64 655	0.70 666	0.79 641	0.71 658	0.77 645	0.85 640	0.79 643	0.86 634	0.69 633	0.80 646	0.73 573	0.65 601	0.66 667	0.59 677	0.61 665	0.58 674	0.68 665	0.71 673

SGM+DAISY	1.12 667	0.86 664	1.64 655	0.68 658	0.80 675	1.68 678	1.68 691	1.08 666	1.10 661	1.53 683	1.76 676	1.47 666	1.53 679	1.24 656	1.42 666	0.66 667	0.65 684	0.52 660	0.54 669	0.57 658	0.91 682

JetBlue	1.20 669	0.89 665	2.53 675	0.59 653	0.76 669	3.16 688	2.09 693	1.16 668	0.93 649	0.95 651	1.12 651	1.65 670	1.27 669	2.15 683	1.87 678	0.43 658	0.37 651	0.38 650	0.39 656	0.62 659	0.63 661

ACVNet-4b	0.76 646	0.90 666	1.67 657	0.73 664	0.51 653	0.80 644	0.31 571	0.74 641	0.81 634	0.51 595	0.72 616	0.94 648	0.43 579	1.01 640	1.32 659	1.18 689	0.22 562	0.77 671	0.45 659	0.70 668	0.50 643

ACVNet_1	0.77 648	0.92 667	1.79 662	0.73 664	0.53 654	0.78 640	0.42 623	0.88 659	0.90 646	0.75 635	0.76 623	1.32 663	0.80 646	1.04 643	0.70 608	0.57 662	0.32 640	0.72 668	0.35 650	0.70 668	0.50 643

DispFullNet	0.67 637	0.94 668	1.63 654	0.77 667	1.19 686	0.53 604	0.25 509	0.61 589	0.72 624	0.70 632	0.60 587	0.69 633	0.90 655	0.80 600	0.52 573	0.27 637	0.13 412	0.74 669	0.31 647	0.68 665	0.44 628

IMH-64-1	0.94 654	0.95 669	1.07 602	0.98 673	0.76 669	0.93 650	0.72 659	1.30 671	1.11 663	0.91 647	1.45 663	1.14 654	1.00 660	1.25 658	0.97 634	0.77 672	0.51 665	0.97 677	0.55 672	0.90 675	0.66 668

IMH-64	0.94 654	0.95 669	1.07 602	0.98 673	0.76 669	0.93 650	0.72 659	1.30 671	1.11 663	0.91 647	1.45 663	1.14 654	1.00 660	1.25 658	0.97 634	0.77 672	0.51 665	0.97 677	0.55 672	0.90 675	0.66 668

ACVNet_2	0.94 654	0.98 671	1.71 659	0.83 669	0.63 661	1.02 656	0.64 653	1.16 668	1.43 675	1.02 657	1.39 660	1.47 666	0.86 653	1.16 652	0.79 619	0.63 666	0.43 659	0.78 672	0.49 663	0.80 672	0.57 652

WAO-7	1.05 660	1.00 672	1.19 624	0.83 669	0.67 665	1.22 664	0.84 669	1.43 675	1.56 677	1.13 663	1.75 675	1.46 665	1.25 668	1.56 671	1.28 654	0.61 665	0.62 682	0.70 667	0.68 679	0.66 664	0.62 659

RainbowNet	0.76 646	1.00 672	1.29 632	0.82 668	0.63 661	0.79 641	0.52 643	0.83 652	0.93 649	0.61 621	0.79 627	0.79 640	0.62 632	0.82 605	0.67 606	0.80 676	0.55 672	0.79 673	0.49 663	0.81 673	0.62 659

WAO-6	1.11 666	1.01 674	1.17 622	0.96 672	0.79 672	1.30 669	0.78 664	1.36 673	1.99 683	1.04 660	1.54 668	1.59 669	1.27 669	1.37 666	1.30 655	0.78 674	0.55 672	1.03 681	0.75 683	0.87 674	0.72 674

IMH	1.09 665	1.04 675	1.29 632	1.03 675	0.79 672	1.11 658	0.69 656	1.40 674	1.42 674	1.02 657	1.71 673	1.42 664	1.19 667	1.78 678	1.03 641	1.14 687	0.56 676	1.00 679	0.58 674	0.93 678	0.68 670

TorneroNet-64	1.47 672	1.15 676	1.51 649	1.11 682	0.86 679	2.27 684	0.76 662	1.84 684	3.76 690	1.29 667	2.22 685	2.68 686	1.46 675	1.81 679	1.55 670	0.79 675	0.51 665	1.10 682	0.67 678	1.31 687	0.81 680

LVE	1.18 668	1.16 677	1.67 657	1.04 676	0.81 676	1.32 670	0.82 668	1.49 677	1.94 681	1.08 661	1.90 677	1.89 674	1.07 664	1.51 670	1.04 642	0.96 683	0.61 679	0.94 676	0.69 680	0.92 677	0.79 679

Dean	1.22 670	1.17 678	1.97 666	1.04 676	0.79 672	1.21 663	0.76 662	1.51 678	1.96 682	1.30 669	1.98 681	2.14 678	1.18 666	1.30 662	1.15 647	0.83 677	0.61 679	1.01 680	0.69 680	0.97 682	0.77 678

TorneroNet	2.26 684	1.20 679	1.55 652	1.15 684	0.91 681	5.84 692	0.84 669	2.12 688	8.45 700	2.59 690	5.32 694	3.84 691	2.15 685	1.84 681	1.98 681	0.88 679	0.54 671	1.16 686	0.74 682	1.31 687	0.91 682

WAO-8	1.50 674	1.22 680	1.39 641	1.10 679	0.85 677	2.15 681	0.78 664	1.84 684	3.76 690	1.46 675	2.18 683	2.15 679	1.50 677	3.20 689	1.35 662	0.92 681	0.66 685	1.10 682	0.79 685	0.94 679	0.74 676

Venus	1.50 674	1.22 680	1.39 641	1.10 679	0.85 677	2.15 681	0.78 664	1.84 684	3.76 690	1.46 675	2.18 683	2.15 679	1.50 677	3.20 689	1.35 662	0.92 681	0.66 685	1.10 682	0.79 685	0.94 679	0.74 676

MADNet+	1.05 660	1.26 682	4.77 689	0.73 664	0.50 650	1.25 665	0.97 672	1.05 665	0.93 649	0.67 628	0.78 624	0.87 645	0.85 650	2.14 682	1.83 676	0.40 656	0.42 656	0.32 643	0.28 644	0.45 651	0.43 625

PWCK	1.05 660	1.29 683	2.12 669	0.92 671	0.42 640	1.27 667	1.01 674	1.14 667	1.14 666	1.16 666	1.14 652	1.25 660	0.90 655	1.77 677	1.15 647	0.89 680	0.51 665	0.87 675	0.54 669	1.02 683	0.57 652

UNDER WATER-64	1.61 677	1.30 684	2.93 680	1.33 685	0.96 682	2.20 683	1.25 684	1.47 676	3.15 687	1.46 675	1.31 658	2.61 685	2.22 686	1.69 674	1.93 679	1.13 686	0.67 687	1.29 687	0.94 688	1.26 685	1.09 688

UNDER WATER	1.64 679	1.34 685	2.72 678	1.40 686	1.04 683	1.70 679	1.14 683	1.57 681	3.58 688	1.46 675	1.46 665	2.82 687	2.43 687	1.74 675	2.04 682	1.08 685	0.63 683	1.31 688	0.94 688	1.29 686	1.10 689

notaker	1.49 673	1.44 686	1.77 660	1.42 687	1.08 684	1.19 662	0.87 671	1.51 678	1.40 672	1.53 683	3.41 691	2.40 682	1.94 682	1.83 680	1.57 671	1.14 687	0.69 688	1.38 689	0.88 687	1.39 690	1.03 686

ktn	1.80 681	1.46 687	1.49 647	1.44 688	1.14 685	1.50 675	1.07 677	1.53 680	3.90 693	2.77 691	4.62 692	3.42 689	1.49 676	1.74 675	1.40 665	1.45 691	0.77 689	1.46 690	0.99 690	1.41 691	1.00 685

KSHMR	1.92 683	1.47 688	1.97 666	1.48 689	1.22 687	1.39 673	1.06 676	1.81 683	5.83 696	1.43 673	5.56 695	2.95 688	1.17 665	2.24 684	1.33 661	1.29 690	1.13 690	1.47 691	1.11 692	1.37 689	1.21 690

MADNet++	2.34 685	1.81 689	2.24 672	2.15 692	1.97 691	2.79 687	2.19 694	2.42 691	2.26 684	2.79 692	2.70 688	2.43 683	2.60 689	3.18 688	3.32 690	2.19 694	1.97 696	1.93 693	1.62 694	2.02 693	2.10 693

HanzoNet	3.08 688	1.87 690	2.70 677	1.81 690	1.34 688	1.60 677	1.05 675	2.06 687	2.62 686	5.63 697	5.12 693	5.96 695	7.09 698	4.39 694	3.43 691	3.29 697	2.06 698	1.98 696	2.94 701	2.47 694	2.15 694

JetRed	2.35 686	2.70 691	6.11 692	1.14 683	1.38 689	6.03 694	3.61 697	2.12 688	1.72 679	1.99 686	1.97 680	2.15 679	1.59 681	2.49 686	4.19 694	1.05 684	1.60 693	1.10 682	1.02 691	1.72 692	1.41 692

BEATNet-Init1	4.91 692	3.27 692	14.39 708	0.69 660	0.65 664	10.19 701	3.83 698	5.04 697	5.11 695	8.73 702	8.52 699	13.95 711	7.66 700	7.79 701	5.79 697	0.32 645	0.34 646	0.34 648	0.38 655	0.64 661	0.64 665

USTest	6.84 695	5.16 693	5.45 691	7.18 699	7.26 696	14.27 704	22.53 705	8.48 701	9.29 701	5.44 696	6.42 697	6.27 698	6.69 697	6.83 699	8.49 702	1.95 692	3.27 699	2.16 697	2.54 699	3.76 696	3.31 698

DPSimNet_ROB	6.21 694	5.16 693	9.50 694	5.59 697	5.56 695	7.64 696	10.02 701	4.07 695	7.33 698	6.84 698	6.26 696	7.17 699	10.55 701	4.07 693	5.68 696	5.50 701	4.29 701	5.24 702	3.66 702	4.05 698	5.96 700

DGTPSM_ROB	8.38 697	5.24 695	10.71 706	5.32 696	10.19 699	8.34 697	23.49 709	6.11 699	13.43 709	4.93 694	10.93 707	5.64 693	10.55 701	6.17 697	12.73 706	3.74 699	7.56 703	3.68 699	7.24 707	4.09 699	7.49 703

DPSMNet_ROB	8.44 698	5.25 696	10.87 707	5.59 697	10.27 700	8.34 697	23.51 710	6.12 700	13.47 710	4.96 695	10.94 708	5.65 694	10.55 701	6.25 698	12.77 707	4.01 700	7.62 704	3.75 700	7.27 708	4.16 700	7.54 704

TCMNet-wrong-test	4.33 690	5.65 697	4.76 686	11.36 705	10.39 701	5.87 693	4.45 699	4.24 696	1.10 661	1.93 685	2.43 687	6.07 697	3.54 693	3.87 692	4.51 695	2.00 693	0.47 661	1.96 695	1.68 695	5.78 701	4.48 699

Selective-IGEV-i1pa	5.75 693	8.12 698	4.85 690	1.10 679	0.54 655	13.48 703	3.52 696	9.46 704	7.56 699	7.13 699	10.00 703	9.12 701	7.56 699	14.91 712	6.08 699	3.55 698	1.33 691	1.94 694	0.77 684	0.79 671	3.23 697

iinet-test	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 702	17.92 709	25.86 711	12.61 708	13.38 707	9.65 706	10.06 704	9.98 703	10.66 704	11.13 708	12.60 703	6.36 704	7.73 705	5.65 704	6.66 703	7.29 702	7.31 701

IINet	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 702	17.92 709	25.86 711	12.61 708	13.38 707	9.65 706	10.06 704	9.98 703	10.66 704	11.13 708	12.60 703	6.36 704	7.73 705	5.65 704	6.66 703	7.29 702	7.31 701

Anonymous_1	16.44 710	9.26 701	9.67 698	10.63 702	14.54 706	18.62 711	26.98 713	12.68 710	13.53 711	10.78 710	10.37 706	10.15 705	10.66 704	10.99 707	12.64 705	15.61 718	7.73 705	16.87 716	43.01 722	56.14 725	7.86 707

xxxxx1	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

tt_ll	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

ff	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

DPSM_ROB	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 704	19.08 712	27.38 714	13.42 711	14.23 712	10.34 708	11.13 709	10.97 709	11.33 710	11.89 710	13.49 708	6.74 706	8.19 708	6.00 706	7.05 705	7.74 704	7.76 705

DPSM	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 704	19.08 712	27.38 714	13.42 711	14.23 712	10.34 708	11.13 709	10.97 709	11.33 710	11.89 710	13.49 708	6.74 706	8.19 708	6.00 706	7.05 705	7.74 704	7.76 705

DLNR_Zeroshot_test	10.53 699	12.28 707	20.32 713	105.84 723	23.88 720	0.14 33	0.13 71	3.20 693	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.32 365	0.16 211	2.54 695	0.32 640	0.07 148	0.07 190	40.17 723	0.28 565

DLNR-FE	10.53 699	12.31 708	20.33 715	105.85 724	23.36 719	0.14 33	0.13 71	3.25 694	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.31 355	0.16 211	2.59 696	0.32 640	0.07 148	0.07 190	40.66 724	0.28 565

PML	15.86 709	13.12 709	7.07 693	5.22 695	7.66 697	32.93 716	64.30 725	5.37 698	10.12 702	25.87 724	67.29 725	20.25 713	13.20 712	10.09 703	6.81 701	5.94 703	2.00 697	6.03 708	2.18 697	9.13 706	2.62 696

LRCNet_RVC	10.94 703	14.45 710	9.66 697	15.38 706	8.02 698	1.08 657	0.35 592	8.72 702	0.72 624	12.63 711	15.84 711	9.73 702	6.52 696	8.58 702	6.38 700	20.33 719	5.39 702	23.79 718	21.95 719	15.35 710	13.96 711

RSGM-EC	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 722	26.01 714	45.63 716	20.07 715	17.60 715	18.98 714	23.47 721	30.02 723	23.62 722	41.06 723	44.49 724	58.94 724	34.33 724	32.95 724	20.18 716	33.70 721	20.62 720

acva	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 722	26.01 714	45.63 716	20.07 715	17.60 715	18.98 714	23.47 721	30.02 723	23.62 722	41.06 723	44.49 724	58.94 724	34.33 724	32.95 724	20.18 716	33.70 721	20.62 720

CasAABBNet	23.04 713	19.69 713	20.32 713	22.42 712	22.73 713	38.35 720	55.23 721	26.99 720	28.74 721	20.67 720	22.28 717	22.11 719	22.86 716	23.84 715	27.17 718	13.52 711	16.47 716	12.08 709	14.21 710	15.57 711	15.60 714

FlowAnything	23.08 716	19.70 714	20.48 716	22.45 714	22.73 713	38.34 719	55.18 719	27.00 721	28.79 722	20.83 722	22.42 720	22.10 718	22.83 715	23.85 716	27.23 722	13.53 712	16.54 719	12.10 714	14.29 715	15.59 715	15.58 713

RAFT-FEzeroshot	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 716	38.32 717	55.23 721	26.95 718	28.70 719	20.66 718	22.23 715	22.07 716	22.86 716	23.85 716	27.17 718	13.53 712	16.47 716	12.08 709	14.22 712	15.58 713	15.60 714

RAFT-FE	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 716	38.32 717	55.23 721	26.95 718	28.70 719	20.66 718	22.23 715	22.07 716	22.86 716	23.85 716	27.17 718	13.53 712	16.47 716	12.08 709	14.22 712	15.58 713	15.60 714

Selective-RAFT-Error	23.11 717	19.77 717	20.60 717	22.49 717	22.80 716	38.46 723	55.19 720	27.13 723	28.90 723	20.73 721	22.38 719	22.11 719	22.91 721	23.94 719	27.18 721	13.54 715	16.57 720	12.09 712	14.21 710	15.61 716	15.65 717

Hybrid-DGEV	23.11 717	19.81 718	20.81 718	22.43 713	22.74 715	38.45 722	55.25 724	27.21 724	28.95 724	20.63 717	22.37 718	22.03 715	22.89 720	23.96 720	27.14 716	13.54 715	16.46 715	12.09 712	14.23 714	15.57 711	15.57 712

LSM0	24.21 719	19.88 719	22.33 719	24.42 718	40.13 724	38.41 721	54.99 718	27.05 722	28.61 718	20.59 716	22.00 714	22.29 721	22.86 716	24.12 721	27.16 717	13.59 717	16.33 714	12.13 715	14.08 709	15.72 717	17.53 719

HaxPig	17.72 711	20.23 720	19.76 710	16.55 707	16.52 707	9.46 699	9.42 700	14.48 713	13.31 706	18.59 713	18.67 712	17.39 712	16.68 713	17.07 713	16.43 713	21.99 721	20.86 721	22.28 717	21.55 718	21.30 718	21.88 722

MEDIAN_ROB	21.20 712	24.56 721	23.42 720	19.57 708	19.62 712	13.29 702	11.21 702	18.04 714	17.02 714	22.07 723	21.92 713	20.84 714	20.24 714	21.02 714	19.68 714	25.59 722	24.08 722	26.20 719	25.19 720	25.31 719	25.19 723

AVERAGE_ROB	25.43 720	29.01 722	27.22 721	24.60 719	24.16 721	17.78 708	12.87 703	22.39 717	21.40 717	26.72 725	26.08 723	25.18 722	24.52 724	25.07 722	23.57 715	29.94 723	28.36 723	30.60 720	29.57 721	29.83 720	29.66 724

Selective-IGEV-i16pa	31.25 723	41.63 723	4.08 684	0.51 649	0.38 632	97.61 725	0.73 661	61.16 726	60.81 725	17.49 712	65.92 724	39.64 725	53.28 725	107.35 726	27.39 723	20.46 720	3.81 700	4.39 701	1.97 696	0.41 648	16.06 718

test_example2	100.95 724	107.33 724	67.16 723	98.17 722	106.88 725	89.44 724	101.34 726	37.23 725	97.88 726	129.56 726	131.26 726	65.41 726	67.34 726	91.22 725	79.29 726	143.32 726	199.32 726	81.12 726	102.17 726	121.89 726	101.70 725

ccccc		256.25 725		351.50 725	361.31 726	144.22 726		153.19 727		152.98 727		161.94 727		268.06 727		387.64 727	346.97 727	244.11 727	219.32 727	413.57 727

GS-Stereo							0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 661

FSD					0.41 638	0.28 387	0.27 530	0.32 244	0.30 296	0.27 304	0.27 293	0.29 379	0.27 439	0.35 397	0.28 451	0.23 621	0.49 663	0.27 627	0.26 639	0.26 623

Low-res two-view benchmark