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

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 318	0.21 514	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 572	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 530	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 166	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 436	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 643

LACA3	0.10 2	0.11 129	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 85	0.14 99	0.14 5	0.14 22	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 27	0.09 18	0.09 1	0.14 99	0.11 1	0.16 45	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.06 13

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.13 68	0.11 1	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 178	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.08 276	0.05 4	0.06 13

LACA1	0.10 2	0.13 226	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 25	0.10 72	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 35	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.10 26	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.07 30

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.13 11	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 388	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

1w_stereo	0.13 40	0.09 45	0.17 7	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.27 159	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.14 138	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 372	0.22 530	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.17 66	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 629

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 45	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 85	0.10 8	0.21 56	0.15 34	0.10 19	0.10 26	0.09 25	0.12 148	0.14 11	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 87	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 27	0.07 1	0.17 120	0.13 68	0.19 33	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.08 259	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 537	0.30 601	0.12 16	0.13 68	0.12 3	0.18 71	0.09 7	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 631	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.18 19	0.16 45	0.09 7	0.11 38	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.13 92	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

LiteMatch	0.13 40	0.15 312	0.19 15	0.20 149	0.10 68	0.15 48	0.17 233	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.22 359	0.16 48	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 114	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.08 76

LGtest1	0.10 2	0.09 45	0.19 15	0.18 55	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

monster-pro	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Foundation-i1c-attn	0.15 120	0.07 2	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.26 144	0.29 275	0.15 144	0.16 141	0.17 214	0.14 220	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 545

Foundation-i1b	0.15 120	0.08 17	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.27 159	0.29 275	0.15 144	0.15 128	0.18 229	0.12 148	0.18 83	0.14 138	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 481

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 151	0.16 192	0.26 144	0.30 293	0.17 186	0.16 141	0.19 241	0.13 190	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 545

WQFJA1	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

NLMM	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 35	0.20 41	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.11 87	0.09 33	0.19 103	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.19 33	0.20 111	0.10 19	0.11 38	0.11 87	0.10 72	0.20 130	0.16 208	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.14 370

MonStereo	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.19 103	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 40	0.07 2	0.20 21	0.17 27	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 56	0.13 11	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.08 14	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.35 645	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

monsterstereo	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.19 103	0.12 164	0.14 30	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.09 33	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.09 377	0.06 87	0.07 30

monsters	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.18 55	0.13 220	0.15 48	0.11 21	0.24 106	0.16 45	0.15 144	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.23 202	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.09 128

111111	0.13 40	0.08 17	0.20 21	0.20 149	0.13 220	0.13 23	0.10 8	0.23 84	0.17 53	0.11 35	0.13 76	0.12 113	0.08 14	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 406

MonSter	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 178	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 190	0.18 83	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

Foundation-i1	0.16 150	0.08 17	0.21 36	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.15 141	0.33 259	0.32 314	0.16 163	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.16 406

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 375	0.10 8	0.12 35	0.27 159	0.24 184	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.08 259	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

WQFJX1	0.20 240	0.12 182	0.21 36	0.23 318	0.17 407	0.24 321	0.19 336	0.63 597	0.56 575	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 260	0.27 274	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

WQFJX	0.19 211	0.12 182	0.21 36	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.18 289	0.57 540	0.49 531	0.17 186	0.17 160	0.14 166	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.11 245

NLMM1	0.21 276	0.13 226	0.21 36	0.23 318	0.18 436	0.24 321	0.20 376	0.65 609	0.69 613	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 220	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.10 196

NLSM1	0.18 183	0.12 182	0.21 36	0.21 195	0.18 436	0.25 339	0.17 233	0.51 468	0.43 456	0.17 186	0.21 222	0.13 135	0.15 241	0.22 178	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

3.75w	0.12 21	0.10 81	0.21 36	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.15 34	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.10 72	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 129	0.21 36	0.17 27	0.09 18	0.17 120	0.09 2	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.22 178	0.13 92	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

2w_stereo	0.13 40	0.11 129	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.17 120	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.15 144	0.14 111	0.08 2	0.11 107	0.15 27	0.13 92	0.05 1	0.12 388	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 40	0.15 312	0.21 36	0.27 491	0.09 18	0.15 48	0.13 68	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.22 178	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 81	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.21 250	0.14 99	0.14 5	0.17 53	0.11 35	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.21 150	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth	0.11 9	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 166	0.14 220	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
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 76

castereo	0.14 84	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.20 219	0.19 336	0.32 241	0.28 254	0.13 92	0.18 179	0.16 199	0.16 260	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 40	0.09 45	0.23 53	0.19 103	0.14 264	0.20 219	0.16 192	0.25 129	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.19 103	0.10 68	0.15 48	0.16 192	0.24 106	0.17 53	0.11 35	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.17 427

NLCSM	0.20 240	0.15 312	0.23 53	0.24 372	0.19 470	0.24 321	0.22 438	0.45 405	0.44 469	0.20 225	0.18 179	0.14 166	0.16 260	0.47 447	0.20 323	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.10 196

FlowAnything_test	0.15 120	0.12 182	0.23 53	0.21 195	0.12 164	0.18 151	0.16 192	0.25 129	0.17 53	0.15 144	0.13 76	0.15 186	0.14 220	0.19 103	0.17 238	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.12 515	0.08 237	0.10 196

asd	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.09 25	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

2.5w	0.13 40	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.21 56	0.16 45	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.20 149	0.12 164	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

S2M2_XL	0.10 2	0.10 81	0.24 59	0.14 2	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 58	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.13 40	0.11 129	0.24 59	0.18 55	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.25 129	0.17 53	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

qwe	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.11 114	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

2.25w	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.15 179	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.12 300

4.5_new	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

3.25w_new	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 545	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 469

CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.11 35	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

RT-Monster	0.16 150	0.09 45	0.25 69	0.18 55	0.14 264	0.20 219	0.12 35	0.31 233	0.33 331	0.25 281	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.10 196

NLSM3	0.14 84	0.12 182	0.25 69	0.21 195	0.13 220	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.12 62	0.15 128	0.12 113	0.13 190	0.17 66	0.15 179	0.05 1	0.05 6	0.08 236	0.08 276	0.05 4	0.08 76

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 55	0.10 68	0.13 23	0.12 35	0.16 10	0.14 22	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.15 179	0.05 1	0.16 473	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 40	0.10 81	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.08 2	0.11 107	0.22 178	0.15 179	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.10 196

castereo++	0.14 84	0.13 226	0.25 69	0.19 103	0.10 68	0.27 366	0.13 68	0.24 106	0.26 225	0.11 35	0.13 76	0.16 199	0.10 72	0.18 83	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.07 30

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 372	0.22 530	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.07 115	0.13 409	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

mms	0.15 120	0.14 276	0.25 69	0.20 149	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.09 33	0.26 259	0.15 179	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.19 451

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 573	0.17 407	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 150	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

RSM	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.29 537	0.16 375	0.16 85	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.13 92	0.13 76	0.15 186	0.09 33	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

test_for_model	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

MGA	0.12 21	0.08 17	0.26 82	0.16 10	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 82	0.16 10	0.11 114	0.13 23	0.13 68	0.19 33	0.15 34	0.10 19	0.09 15	0.09 25	0.11 107	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.14 370

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.21 222	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.19 103	0.10 68	0.13 23	0.16 192	0.26 144	0.22 148	0.12 62	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.26 545

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 82	0.15 4	0.11 114	0.10 8	0.13 68	0.15 7	0.09 1	0.12 62	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.06 87	0.05 1

DilatedVolume-Stereo	0.15 120	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.21 250	0.14 99	0.24 106	0.22 148	0.22 251	0.21 222	0.16 199	0.15 241	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.08 76

4.25_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.25w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.11 21	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 82	0.19 103	0.09 18	0.15 48	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

S2M2_L	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.17 27	0.12 164	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 137	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.15 179	0.13 522	0.09 284	0.09 333	0.10 437	0.11 445	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-RUCA	0.21 276	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 470	0.28 384	0.23 466	0.24 106	0.22 148	0.21 232	0.23 250	0.29 375	0.48 593	0.26 259	0.19 297	0.09 350	0.08 239	0.18 597	0.14 566	0.18 575	0.19 451

dual_stereo	0.18 183	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 612	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 130	0.14 138	0.07 115	0.45 656	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 663

U	1.02 655	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 688	6.41 691	0.13 68	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 699	2.86 696	0.07 165	0.06 13

IGEV-Stereo+	0.14 84	0.08 17	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 53	0.14 119	0.08 11	0.10 48	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.07 115	0.15 459	0.06 43	0.06 102	0.16 544	0.29 568

trnet	0.14 84	0.09 45	0.26 82	0.15 4	0.07 1	0.21 250	0.12 35	0.25 129	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.15 186	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.19 178	0.15 141	0.25 129	0.22 148	0.16 163	0.22 236	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

gcap_with_dpt	0.13 40	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.26 144	0.21 137	0.16 163	0.21 222	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.17 186	0.20 202	0.18 229	0.11 107	0.16 48	0.17 238	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.09 128

IGEV-Stereo++	0.15 120	0.09 45	0.27 99	0.21 195	0.13 220	0.14 30	0.11 21	0.23 84	0.19 97	0.15 144	0.14 111	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.12 39	0.06 44	0.21 547	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 562

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 183	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.37 386	0.43 551	0.17 160	0.13 135	0.12 148	0.20 130	0.16 208	0.08 259	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.08 76

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 279	0.15 141	0.26 144	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	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
GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 219	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

252Zero-FE	0.18 183	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 635	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.51 661	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.10 196

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

gcap-zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

testlalala	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

VMStereo-Base	0.14 84	0.09 45	0.29 111	0.16 10	0.09 18	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.25 210	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

xyz-stereo-finetune	0.17 172	0.17 388	0.29 111	0.17 27	0.08 8	0.24 321	0.21 404	0.30 212	0.32 314	0.19 215	0.22 236	0.19 241	0.15 241	0.30 336	0.22 369	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 45	0.29 111	0.21 195	0.12 164	0.16 85	0.11 21	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 259	0.13 409	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 107	0.25 237	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.08 76

tt45	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.19 103	0.11 114	0.23 300	0.18 289	0.23 84	0.18 71	0.16 163	0.13 76	0.14 166	0.10 72	0.31 351	0.15 179	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.08 76

ours_stereo	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.18 289	0.21 56	0.20 111	0.13 92	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.24 216	0.15 179	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.13 335

rvit_stereo_0083	0.17 172	0.13 226	0.29 111	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.17 233	0.23 84	0.36 371	0.16 163	0.22 236	0.19 241	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 548	0.20 497	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 130	0.15 179	0.06 44	0.16 473	0.07 144	0.08 276	0.06 87	0.24 520

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 631	0.17 407	0.20 219	0.18 289	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 640	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 406

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 120	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.10 19	0.16 141	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	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
DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 497	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 148	0.24 216	0.20 323	0.09 350	0.18 513	0.07 144	0.06 102	0.20 593	0.19 451

LG-Stereo	0.14 84	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.19 97	0.12 62	0.18 179	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 138	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.07 30

fffft	0.14 84	0.12 182	0.30 120	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.18 289	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 216	0.18 267	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128
1: 1. 1
999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 107	0.36 399	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 225	0.23 259	0.20 202	0.15 186	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 469	0.09 377	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AnonymousM	0.19 211	0.20 441	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.27 243	0.27 301	0.21 222	0.18 229	0.14 220	0.21 150	0.16 208	0.09 350	0.08 239	0.38 646	0.15 577	0.06 87	0.08 76

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 564	0.16 375	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 250	0.19 241	0.11 107	0.24 216	0.16 208	0.08 259	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.09 128

VIP-Stereo	0.13 40	0.15 312	0.31 129	0.18 55	0.12 164	0.24 321	0.12 35	0.20 41	0.20 111	0.10 19	0.13 76	0.11 87	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.06 44	0.11 362	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 76

GEAStereo	0.20 240	0.10 81	0.31 129	0.35 596	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 649

GSStereo	0.21 276	0.10 81	0.31 129	0.36 604	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

GASTEREO	0.20 240	0.15 312	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.57 649

MSCF	0.20 240	0.14 276	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 190	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.07 165	0.57 649

4w-stereo	0.13 40	0.11 129	0.31 129	0.17 27	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.15 389

3w_stereo	0.14 84	0.11 129	0.31 129	0.19 103	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.28 173	0.20 111	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

fffy	0.15 120	0.14 276	0.31 129	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.18 289	0.24 106	0.19 97	0.13 92	0.17 160	0.15 186	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.06 44	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.15 389

WCG-NET	0.15 120	0.12 182	0.31 129	0.18 55	0.09 18	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.29 275	0.18 208	0.22 236	0.15 186	0.12 148	0.19 103	0.13 92	0.06 44	0.12 388	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.06 13

RAFT-Stereo-weight	0.17 172	0.10 81	0.31 129	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.38 312	0.33 331	0.25 281	0.20 202	0.19 241	0.10 72	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.09 128

GLC_STEREO	0.15 120	0.11 129	0.31 129	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.28 254	0.17 186	0.20 202	0.17 214	0.11 107	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

PMTNet	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 300	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 199	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.29 636	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

aanet-new-24k	0.13 40	0.14 276	0.32 142	0.20 149	0.12 164	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.16 45	0.13 92	0.16 141	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.07 30

aanet-new-12k	0.13 40	0.12 182	0.32 142	0.23 318	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.25 129	0.20 111	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.12 300

LACA2	0.12 21	0.17 388	0.32 142	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 87	0.05 1

AdaDepth	0.13 40	0.10 81	0.32 142	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.16 10	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.10 48	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.11 245

water-stereo	0.15 120	0.11 129	0.32 142	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.14 99	0.26 144	0.20 111	0.18 208	0.23 250	0.16 199	0.16 260	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

xyz-stereo-finetune2	0.18 183	0.16 354	0.32 142	0.16 10	0.09 18	0.27 366	0.19 336	0.29 192	0.21 137	0.23 259	0.29 303	0.21 269	0.23 373	0.37 409	0.23 389	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

WCG-NET（raft）	0.16 150	0.14 276	0.32 142	0.18 55	0.09 18	0.19 178	0.16 192	0.24 106	0.27 243	0.19 215	0.19 191	0.20 255	0.12 148	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.17 501	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

AEACV	0.20 240	0.09 45	0.32 142	0.39 616	0.34 616	0.21 250	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 260	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.37 606

LoS_RVC	0.14 84	0.11 129	0.32 142	0.18 55	0.16 375	0.20 219	0.18 289	0.21 56	0.18 71	0.14 119	0.20 202	0.12 113	0.17 282	0.17 66	0.14 138	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 370

aanet-new-14k	0.13 40	0.13 226	0.33 151	0.21 195	0.09 18	0.13 23	0.13 68	0.26 144	0.23 164	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.14 220	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.11 245

DA	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

GGEV	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

Any-RAFT	0.18 183	0.09 45	0.33 151	0.19 103	0.10 68	0.29 409	0.16 192	0.44 396	0.32 314	0.25 281	0.27 289	0.29 375	0.16 260	0.23 202	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

RCA-Stereo	0.17 172	0.10 81	0.33 151	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.17 233	0.39 333	0.36 371	0.21 232	0.25 268	0.17 214	0.17 282	0.18 83	0.15 179	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

aanet-new-8k	0.14 84	0.14 276	0.34 156	0.21 195	0.10 68	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.13 190	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.11 245

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

depthmonostereo	0.15 120	0.12 182	0.34 156	0.19 103	0.09 18	0.20 219	0.15 141	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.18 179	0.16 199	0.18 313	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

tg	0.18 183	0.15 312	0.34 156	0.22 260	0.11 114	0.23 300	0.15 141	0.35 275	0.27 243	0.20 225	0.25 268	0.20 255	0.12 148	0.25 237	0.16 208	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.08 237	0.13 335

LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 279	0.14 99	0.27 159	0.27 243	0.15 144	0.18 179	0.19 241	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

EGLCR-Stereo	0.19 211	0.09 45	0.34 156	0.29 537	0.17 407	0.28 384	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 251	0.11 38	0.16 199	0.09 33	0.28 298	0.15 179	0.07 115	0.25 594	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.37 606

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 413	0.12 164	0.11 11	0.18 289	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 229	0.12 148	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.07 165	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
Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.12 35	0.34 266	0.25 210	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

rvit_stereo_0080	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

CAS++	0.17 172	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 366	0.25 210	0.19 215	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 178	0.12 39	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.08 276	0.10 393	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

knoymous	0.18 183	0.10 81	0.35 164	0.17 27	0.11 114	0.21 250	0.17 233	0.33 259	0.24 184	0.24 267	0.28 295	0.27 349	0.16 260	0.24 216	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.06 102	0.09 329	0.10 196

iRaftStereo_RVC	0.17 172	0.16 354	0.35 164	0.21 195	0.11 114	0.20 219	0.17 233	0.34 266	0.25 210	0.20 225	0.25 268	0.19 241	0.12 148	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.12 388	0.10 413	0.09 377	0.09 329	0.14 370

gasm-f	0.20 240	0.12 182	0.36 170	0.35 596	0.36 624	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.19 297	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.57 649

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.19 336	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 148	0.25 237	0.13 92	0.06 44	0.09 284	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.22 496

MC-Stereo	0.18 183	0.10 81	0.36 170	0.28 519	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 232	0.24 260	0.16 199	0.13 190	0.25 237	0.14 138	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.30 571

BUS	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.44 558	0.17 233	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.31 405	0.22 359	0.27 274	0.22 369	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

BSDual-CNN	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

psmg	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.14 264	0.35 502	0.23 466	0.54 502	0.36 371	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.08 239	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

quiztm	0.16 150	0.19 427	0.37 176	0.22 260	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.36 287	0.24 184	0.18 208	0.21 222	0.14 166	0.10 72	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.07 30

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 176	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 196

SCV	0.18 183	0.15 312	0.37 176	0.26 454	0.20 497	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.12 39	0.08 259	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.26 545

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 84	0.09 45	0.37 176	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

Selective-RAFT	0.19 211	0.14 276	0.37 176	0.24 372	0.11 114	0.30 423	0.15 141	0.35 275	0.34 343	0.17 186	0.17 160	0.22 276	0.18 313	0.29 320	0.18 267	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

Zero-FE251	0.17 172	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.20 219	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 632	0.13 76	0.13 135	0.11 107	0.16 48	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

FACV-RUCA	0.22 301	0.15 312	0.38 181	0.24 372	0.23 545	0.26 359	0.19 336	0.41 360	0.35 355	0.26 291	0.32 338	0.22 276	0.25 407	0.24 216	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.15 572	0.08 276	0.16 544	0.14 370

Occ-G	0.18 183	0.10 81	0.38 181	0.23 318	0.15 332	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.26 225	0.15 144	0.20 202	0.21 269	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.30 571

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 181	0.19 103	0.11 114	0.18 151	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 260	0.16 199	0.10 72	0.19 103	0.13 92	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.07 30

IGEV++	0.19 211	0.13 226	0.38 181	0.30 548	0.19 470	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 107	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.32 636	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 619

s12784h	0.18 183	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.07 1	0.33 472	0.19 336	0.39 333	0.34 343	0.24 267	0.25 268	0.18 229	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 474	0.11 129	0.38 181	0.22 260	0.18 436	0.33 472	1.66 685	0.53 486	0.27 243	0.27 301	0.50 534	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.25 415	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.11 473	0.07 165	0.10 196

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 189	0.19 103	0.09 18	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.11 87	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 189	0.20 149	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.20 111	0.12 62	0.12 58	0.12 113	0.11 107	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 370

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 189	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 260	0.19 103	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 335

MM-Stereo_test3	0.19 211	0.15 312	0.39 189	0.25 413	0.15 332	0.19 178	0.22 438	0.42 366	0.40 423	0.17 186	0.24 260	0.17 214	0.12 148	0.22 178	0.16 208	0.08 259	0.21 547	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.11 245

GREAT-IGEV	0.19 211	0.11 129	0.39 189	0.22 260	0.33 614	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.50 660	0.06 43	0.06 102	0.07 165	0.53 644
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.18 183	0.08 17	0.39 189	0.19 103	0.19 470	0.24 321	0.18 289	0.29 192	0.29 275	0.24 267	0.21 222	0.24 311	0.18 313	0.22 178	0.21 351	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.07 189	0.06 87	0.11 245

ITSA-stereo	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.11 114	0.28 384	0.18 289	0.58 554	0.59 587	0.32 402	0.32 338	0.33 425	0.28 458	0.51 461	0.34 501	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

test_sample2	0.23 336	0.12 182	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.28 384	0.22 438	0.45 405	0.33 331	0.27 301	0.34 371	0.30 395	0.25 407	0.46 443	0.23 389	0.09 350	0.15 459	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.19 451

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 189	0.19 103	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.26 144	0.22 148	0.13 92	0.15 128	0.14 166	0.11 107	0.17 66	0.17 238	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.06 13

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 189	0.26 454	0.18 436	0.11 11	0.19 336	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 186	0.11 107	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.07 30

test_4	0.19 211	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.13 220	0.19 178	0.21 404	0.27 159	0.24 184	0.24 267	0.47 520	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.18 267	0.06 44	0.06 86	0.09 333	0.09 377	0.07 165	0.06 13

PSMNet-ADL	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.27 491	0.14 264	0.32 462	0.22 438	0.45 405	0.37 386	0.28 312	0.34 371	0.41 492	0.28 458	0.61 517	0.32 485	0.11 460	0.10 325	0.09 333	0.11 473	0.10 393	0.13 335

CCAANet	0.22 301	0.11 129	0.39 189	0.20 149	0.13 220	0.32 462	0.18 289	0.41 360	0.28 254	0.24 267	0.48 529	0.30 395	0.26 425	0.37 409	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.08 76

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.22 69	0.16 45	0.11 35	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 335

FE-Mocha	0.18 183	0.11 129	0.40 204	0.26 454	0.14 264	0.19 178	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 267	0.24 260	0.23 291	0.14 220	0.27 274	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 204	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.10 8	0.24 106	0.20 111	0.12 62	0.10 26	0.10 48	0.10 72	0.28 298	0.12 39	0.06 44	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.21 481

SCV_C0	0.19 211	0.14 276	0.40 204	0.30 548	0.20 497	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 225	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.14 138	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.06 102	0.09 329	0.25 532

rvit_stereo_0081_aga	0.17 172	0.17 388	0.40 204	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.17 233	0.24 106	0.26 225	0.18 208	0.21 222	0.20 255	0.14 220	0.20 130	0.15 179	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.08 76

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 204	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 289	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.05 1

test_sample1	0.24 366	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.13 220	0.29 409	0.19 336	0.43 375	0.30 293	0.27 301	0.34 371	0.31 405	0.28 458	0.45 441	0.27 439	0.09 350	0.16 473	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.22 496

MoCha-V2	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.30 548	0.24 562	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 190	0.30 336	0.13 92	0.06 44	0.28 609	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.25 532

CASS	0.22 301	0.16 354	0.40 204	0.26 454	0.12 164	0.29 409	0.19 336	0.40 342	0.32 314	0.34 436	0.35 379	0.25 324	0.25 407	0.26 259	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.11 469	0.09 377	0.11 445	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cross-raft	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.27 491	0.16 375	0.20 219	0.24 491	0.34 266	0.24 184	0.23 259	0.28 295	0.29 375	0.15 241	0.19 103	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 214	0.20 149	0.11 114	0.14 30	0.14 99	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.13 92	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.43 622

rvit_0105_6	0.20 240	0.16 354	0.41 214	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.20 376	0.31 233	0.39 413	0.18 208	0.22 236	0.23 291	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

ff7	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

IGEVStereo-DCA	0.20 240	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

ffff	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

11t	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

RAFT-Test	0.19 211	0.11 129	0.41 214	0.26 454	0.21 514	0.26 359	0.17 233	0.37 303	0.26 225	0.24 267	0.29 303	0.32 416	0.14 220	0.22 178	0.15 179	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

ccc-4	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

CSP-Net	0.28 453	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.14 264	0.44 558	0.24 491	0.52 476	0.42 445	0.42 540	0.44 486	0.42 505	0.27 435	0.66 547	0.30 465	0.12 500	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.10 196

Gwc-CoAtRS	0.17 172	0.10 81	0.41 214	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.15 141	0.34 266	0.29 275	0.23 259	0.23 250	0.27 349	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 224	0.18 55	0.12 164	0.17 120	0.14 99	0.24 106	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 451

PSi22	0.17 172	0.18 412	0.42 224	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 210	0.13 92	0.15 128	0.21 269	0.13 190	0.30 336	0.16 208	0.06 44	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 335

HART	0.20 240	0.14 276	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.15 144	0.26 276	0.17 214	0.09 33	0.24 216	0.14 138	0.06 44	0.36 646	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 553

anonymousdsp2	0.23 336	0.11 129	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.25 339	0.17 233	0.43 375	0.37 386	0.30 360	0.23 250	0.24 311	0.15 241	0.32 361	0.17 238	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 625

LCNet	0.22 301	0.12 182	0.42 224	0.26 454	0.12 164	0.23 300	0.19 336	0.36 287	0.28 254	0.28 312	0.35 379	0.26 344	0.30 485	0.35 393	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.13 501	0.22 496

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 224	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.23 84	0.31 304	0.21 232	0.31 328	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.16 208	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 577	0.06 87	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
raftrobust	0.19 211	0.19 427	0.42 224	0.23 318	0.24 562	0.19 178	0.13 68	0.33 259	0.28 254	0.26 291	0.20 202	0.19 241	0.17 282	0.23 202	0.17 238	0.08 259	0.10 325	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128

HCRNet	0.25 391	0.27 532	0.42 224	0.34 590	0.17 407	0.27 366	0.18 289	0.45 405	0.37 386	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.23 373	0.44 435	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 232	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 587

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 232	0.21 195	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.22 69	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.09 25	0.13 190	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 506

Hybrid-DGEV-03	0.21 276	0.20 441	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.16 192	0.33 259	0.28 254	0.33 415	0.58 574	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.10 196

rvit_stereo_ft	0.18 183	0.19 427	0.43 232	0.25 413	0.14 264	0.17 120	0.21 404	0.30 212	0.28 254	0.17 186	0.19 191	0.20 255	0.17 282	0.22 178	0.18 267	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.08 76

riskmin	0.24 366	0.10 81	0.43 232	0.32 573	0.26 580	0.33 472	0.19 336	0.44 396	0.30 293	0.24 267	0.27 289	0.37 458	0.25 407	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.18 513	0.09 333	0.13 547	0.10 393	0.27 553

PSM-AAD	0.26 414	0.11 129	0.43 232	0.24 372	0.12 164	0.27 366	0.37 597	0.36 287	0.30 293	0.36 469	0.39 432	0.28 362	0.77 639	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.21 481

KYRaft	0.23 336	0.11 129	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.26 225	0.35 455	0.53 552	0.34 433	0.26 425	0.29 320	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.08 237	0.30 571

Prome-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.43 232	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.27 243	0.33 415	0.58 574	0.24 311	0.28 458	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.20 469

TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 232	0.16 10	0.08 8	0.25 339	0.14 99	0.23 84	0.29 275	0.25 281	0.30 317	0.16 199	0.12 148	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

XX-TBD	0.16 150	0.21 452	0.43 232	0.22 260	0.10 68	0.23 300	0.15 141	0.23 84	0.28 254	0.22 251	0.26 276	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.14 138	0.08 259	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

222	0.45 580	0.14 276	0.43 232	0.19 103	0.15 332	0.36 509	0.20 376	0.60 575	0.43 456	0.37 486	0.45 501	0.30 395	0.28 458	0.59 504	3.72 688	0.11 460	0.19 527	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.27 553

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.13 68	0.24 106	0.19 97	0.12 62	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 553

Lsterematch	0.20 240	0.15 312	0.44 243	0.20 149	0.10 68	0.22 279	0.17 233	0.27 159	0.34 343	0.28 312	0.37 405	0.24 311	0.22 359	0.25 237	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

Selective-IGEV-i1	0.28 453	0.11 129	0.44 243	0.36 604	0.32 612	0.32 462	0.23 466	0.48 437	0.48 516	0.29 337	0.32 338	0.39 478	0.17 282	0.28 298	0.25 415	0.08 259	0.23 572	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.53 644

MyStereo07	0.18 183	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.31 233	0.26 225	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.13 190	0.33 371	0.14 138	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

mmm	0.25 391	0.15 312	0.44 243	0.23 318	0.20 497	0.28 384	0.21 404	0.43 375	0.32 314	0.31 377	0.40 441	0.30 395	0.24 394	0.31 351	0.28 447	0.09 350	0.21 547	0.11 469	0.12 515	0.10 393	0.26 545

raft_robust	0.25 391	0.23 487	0.44 243	0.22 260	0.13 220	0.23 300	0.22 438	0.52 476	0.50 538	0.33 415	0.32 338	0.33 425	0.23 373	0.55 483	0.18 267	0.07 115	0.11 362	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.07 30

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 249	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

MM-Stereo_test1	0.20 240	0.13 226	0.45 249	0.24 372	0.12 164	0.20 219	0.21 404	0.36 287	0.32 314	0.23 259	0.22 236	0.15 186	0.14 220	0.28 298	0.16 208	0.07 115	0.24 588	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.21 481

DDVS	0.26 414	0.16 354	0.45 249	0.25 413	0.17 407	0.34 487	0.21 404	0.43 375	0.31 304	0.34 436	0.41 453	0.47 543	0.21 351	0.52 469	0.29 461	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.16 406

11t1	0.21 276	0.12 182	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.37 303	0.28 254	0.27 301	0.25 268	0.24 311	0.23 373	0.28 298	0.25 415	0.09 350	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.23 506

UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 249	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.13 68	0.20 41	0.19 97	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.17 238	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.07 30

DCRE	0.24 366	0.15 312	0.45 249	0.26 454	0.26 580	0.23 300	0.21 404	0.37 303	0.29 275	0.23 259	0.81 624	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.18 267	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.25 532

x	0.23 336	0.15 312	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.43 375	0.35 355	0.26 291	0.31 328	0.29 375	0.25 407	0.29 320	0.30 465	0.09 350	0.22 559	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.24 520

GMOStereo	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

GrayStereo	0.26 414	0.10 81	0.45 249	0.27 491	0.14 264	0.23 300	0.46 627	0.36 287	0.33 331	0.40 522	0.47 520	0.30 395	0.78 640	0.29 320	0.17 238	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.15 389

test-2	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

ICVP	0.24 366	0.13 226	0.45 249	0.26 454	0.14 264	0.30 423	0.25 505	0.47 426	0.35 355	0.29 337	0.43 476	0.35 446	0.25 407	0.28 298	0.25 415	0.12 500	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet-RSSM	0.18 183	0.10 81	0.45 249	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.40 342	0.31 304	0.23 259	0.21 222	0.26 344	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.06 13

DLCB_ROB	0.30 488	0.20 441	0.45 249	0.28 519	0.17 407	0.37 517	0.25 505	0.50 456	0.45 482	0.46 570	0.47 520	0.51 562	0.34 526	0.56 489	0.38 520	0.10 421	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.25 129	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.41 540	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

AIO_test	0.20 240	0.12 182	0.46 264	0.45 636	0.38 628	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 215	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 416	0.13 92	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.34 591

qqq	0.24 366	0.16 354	0.46 264	0.20 149	0.15 332	0.23 300	0.20 376	0.43 375	0.32 314	0.26 291	0.31 328	0.28 362	0.25 407	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.22 559	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

THIR-Stereo	0.30 488	0.15 312	0.46 264	0.19 103	0.11 114	0.28 384	0.70 653	0.33 259	0.36 371	0.37 486	0.64 598	0.33 425	0.49 598	0.58 496	0.44 545	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.08 76

RAFT	0.24 366	0.24 499	0.46 264	0.27 491	0.15 332	0.26 359	0.26 517	0.37 303	0.31 304	0.34 436	0.34 371	0.41 492	0.22 359	0.30 336	0.18 267	0.08 259	0.15 459	0.11 469	0.10 437	0.11 445	0.13 335

raft+_RVC	0.21 276	0.21 452	0.46 264	0.22 260	0.35 619	0.21 250	0.16 192	0.39 333	0.35 355	0.22 251	0.28 295	0.20 255	0.15 241	0.25 237	0.20 323	0.08 259	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.12 300

test_xeample	0.39 548	0.14 276	0.46 264	0.19 103	0.16 375	0.34 487	0.22 438	0.59 564	0.43 456	0.33 415	0.47 520	0.30 395	0.27 435	0.60 509	2.44 683	0.10 421	0.21 547	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.25 532

MM-Stereo_test2	0.19 211	0.11 129	0.47 272	0.25 413	0.11 114	0.21 250	0.20 376	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.06 44	0.26 600	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.41 615

test_sample7	0.28 453	0.16 354	0.47 272	0.21 195	0.14 264	0.29 409	0.22 438	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.14 546	0.21 547	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.25 532

SMFormer	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.10 393	0.16 406

tta	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.13 335

qqq1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

fff1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

MSKI-zero shot	0.19 211	0.10 81	0.47 272	0.30 548	0.14 264	0.21 250	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 267	0.25 268	0.22 276	0.10 72	0.32 361	0.14 138	0.07 115	0.30 627	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.09 128

GCAP-Stereo	0.18 183	0.21 452	0.47 272	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 225	0.22 236	0.15 186	0.13 190	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.19 527	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

IIG-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.47 272	0.29 537	0.12 164	0.23 300	0.14 99	0.40 342	0.33 331	0.35 455	0.37 405	0.33 425	0.22 359	0.70 559	0.26 427	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

DRaft	0.25 391	0.11 129	0.47 272	0.18 55	0.12 164	0.28 384	0.23 466	0.34 266	0.40 423	0.38 495	0.60 583	0.20 255	0.41 565	0.48 449	0.41 530	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

DeepStereo_RVC	0.19 211	0.12 182	0.47 272	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 312	0.27 289	0.23 291	0.28 458	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.10 196

xxxx	0.39 548	0.14 276	0.47 272	0.20 149	0.16 375	0.38 523	0.20 376	0.61 585	0.43 456	0.30 360	0.44 486	0.38 464	0.25 407	0.50 455	2.41 682	0.11 460	0.21 547	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.26 545

UPFNet	0.27 443	0.15 312	0.47 272	0.25 413	0.20 497	0.37 517	0.27 526	0.50 456	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.37 458	0.29 478	0.40 419	0.34 501	0.10 421	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.10 393	0.08 76

AdaStereo	0.25 391	0.17 388	0.47 272	0.25 413	0.13 220	0.33 472	0.17 233	0.57 540	0.43 456	0.34 436	0.38 414	0.35 446	0.21 351	0.32 361	0.24 401	0.14 546	0.06 86	0.13 530	0.09 377	0.11 445	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.
StereoDRNet-Refined	0.28 453	0.19 427	0.47 272	0.25 413	0.14 264	0.36 509	0.21 404	0.49 448	0.43 456	0.46 570	0.52 544	0.42 505	0.30 485	0.46 443	0.38 520	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CoDeX	0.24 366	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.14 264	0.29 409	0.21 404	0.55 520	0.42 445	0.29 337	0.36 394	0.28 362	0.23 373	0.48 449	0.20 323	0.09 350	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.21 195	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.11 245

CRFU-Net	0.29 474	0.14 276	0.48 287	0.26 454	0.15 332	0.46 569	0.22 438	0.52 476	0.32 314	0.44 557	0.42 462	0.48 547	0.47 589	0.44 435	0.31 475	0.12 500	0.10 325	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.11 245

RAFT+CT+SA	0.23 336	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.18 436	0.23 300	0.29 548	0.42 366	0.38 397	0.24 267	0.39 432	0.20 255	0.17 282	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.12 515	0.09 329	0.13 335

test-3	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

test_1	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

OMP-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.48 287	0.30 548	0.13 220	0.21 250	0.16 192	0.38 312	0.35 355	0.34 436	0.30 317	0.33 425	0.20 340	0.70 559	0.24 401	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

TestStereo	0.22 301	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.11 114	0.22 279	0.22 438	0.32 241	0.31 304	0.24 267	0.34 371	0.23 291	0.19 335	0.62 528	0.19 297	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.07 189	0.11 445	0.07 30

CFNet_pseudo	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.11 445	0.11 245

RALCasStereoNet	0.22 301	0.22 471	0.48 287	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.18 289	0.32 241	0.27 243	0.22 251	0.30 317	0.22 276	0.15 241	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.22 559	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.25 532

FENet	0.22 301	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.12 164	0.27 366	0.18 289	0.43 375	0.37 386	0.31 377	0.32 338	0.29 375	0.23 373	0.27 274	0.24 401	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

DSFCA	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.17 407	0.39 529	0.32 574	0.49 448	0.44 469	0.44 557	0.38 414	0.40 483	0.30 485	0.53 472	0.38 520	0.12 500	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.11 445	0.11 245

DIP-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.12 35	0.43 375	0.26 225	0.27 301	0.32 338	0.21 269	0.17 282	0.26 259	0.20 323	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	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
HSM-Net_RVC	0.28 453	0.12 182	0.48 287	0.19 103	0.11 114	0.35 502	0.21 404	0.64 603	0.44 469	0.40 522	0.43 476	0.50 559	0.27 435	0.75 578	0.25 415	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.12 487	0.11 245

HSM	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.15 332	0.33 472	0.20 376	0.55 520	0.39 413	0.36 469	0.39 432	0.67 625	0.32 516	0.88 612	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.10 196

iResNet_ROB	0.27 443	0.27 532	0.48 287	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.17 233	0.57 540	0.55 568	0.39 513	0.44 486	0.37 458	0.28 458	0.43 431	0.28 447	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.11 245

aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 304	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

AIO_rvc	0.20 240	0.16 354	0.49 304	0.41 628	0.29 596	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 393	0.13 92	0.07 115	0.19 527	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 615

rvit_0105_4	0.21 276	0.17 388	0.49 304	0.23 318	0.14 264	0.20 219	0.23 466	0.35 275	0.40 423	0.19 215	0.24 260	0.25 324	0.20 340	0.28 298	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.10 196

tt1	0.22 301	0.16 354	0.49 304	0.26 454	0.15 332	0.31 445	0.19 336	0.38 312	0.46 494	0.21 232	0.19 191	0.13 135	0.16 260	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

anonymousdsp	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634

NINENet	0.27 443	0.16 354	0.49 304	0.23 318	0.16 375	0.44 558	0.17 233	0.63 597	0.49 531	0.33 415	0.38 414	0.31 405	0.22 359	0.43 431	0.22 369	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.08 276	0.12 487	0.11 245

hknet	0.26 414	0.15 312	0.49 304	0.25 413	0.16 375	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.40 423	0.34 436	0.35 379	0.43 512	0.28 458	0.38 413	0.26 427	0.09 350	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

IGEV-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DAS	0.28 453	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.76 584	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

SepStereo	0.27 443	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.64 536	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

test_3	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.26 454	0.14 264	0.22 279	0.25 505	0.34 266	0.33 331	0.25 281	0.18 179	0.23 291	0.13 190	0.25 237	0.20 323	0.06 44	0.14 428	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.10 196

Pruner-Stereo	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.29 537	0.12 164	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.32 338	0.25 324	0.15 241	0.25 237	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

test-1	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.23 466	0.36 287	0.29 275	0.21 232	0.25 268	0.24 311	0.14 220	0.18 83	0.22 369	0.07 115	0.14 428	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.14 370

rafts_anoy	0.21 276	0.22 471	0.49 304	0.25 413	0.24 562	0.19 178	0.17 233	0.34 266	0.32 314	0.24 267	0.25 268	0.20 255	0.16 260	0.25 237	0.21 351	0.08 259	0.19 527	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 240	0.23 487	0.49 304	0.21 195	0.16 375	0.19 178	0.17 233	0.35 275	0.32 314	0.26 291	0.33 360	0.20 255	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.06 44	0.10 325	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

AFF-stereo	0.20 240	0.24 499	0.49 304	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.18 289	0.35 275	0.29 275	0.25 281	0.36 394	0.25 324	0.17 282	0.25 237	0.17 238	0.06 44	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.11 245

R-Stereo Train	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 336	0.14 276	0.49 304	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.11 245

UCFNet_RVC	0.25 391	0.21 452	0.49 304	0.19 103	0.15 332	0.34 487	0.18 289	0.47 426	0.36 371	0.30 360	0.35 379	0.40 483	0.26 425	0.35 393	0.24 401	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.14 566	0.13 501	0.13 335

NOSS_ROB	0.33 512	0.24 499	0.49 304	0.27 491	0.16 375	0.34 487	0.19 336	0.55 520	0.50 538	0.34 436	0.37 405	0.42 505	0.30 485	0.93 626	0.25 415	0.19 608	0.20 542	0.24 620	0.22 620	0.17 559	0.25 532

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 325	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.15 34	0.13 92	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.07 189	0.07 165	0.18 433

MultiAttention	1.05 656	0.14 276	0.50 325	0.35 596	0.43 639	5.62 687	1.71 688	0.71 630	0.54 560	0.36 469	0.63 595	0.55 580	0.22 359	7.50 696	0.56 581	0.09 350	0.06 86	0.14 554	0.24 626	0.27 625	0.34 591

coex_refinement	0.28 453	0.22 471	0.50 325	0.23 318	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.51 468	0.43 456	0.35 455	0.42 462	0.45 524	0.27 435	0.56 489	0.41 530	0.10 421	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.11 445	0.12 300

HI	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

CoSv	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

test_sample6	0.27 443	0.15 312	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.22 438	0.54 502	0.39 413	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.58 496	0.26 427	0.11 460	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

H2IRNET	0.19 211	0.18 412	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.28 173	0.31 304	0.17 186	0.32 338	0.25 324	0.20 340	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.08 76

AE-Stereo	0.21 276	0.12 182	0.50 325	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.18 289	0.40 342	0.34 343	0.19 215	0.26 276	0.21 269	0.13 190	0.22 178	0.16 208	0.07 115	0.26 600	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.31 575

ACVNet-DCA	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

xx1	0.23 336	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.28 362	0.25 407	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

1test111	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

cc1	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

MIF-Stereo (partial)	0.18 183	0.13 226	0.50 325	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 225	0.17 186	0.26 276	0.16 199	0.17 282	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

TestStereo1	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

IER	0.24 366	0.15 312	0.50 325	0.21 195	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.44 396	0.38 397	0.34 436	0.41 453	0.32 416	0.34 526	0.31 351	0.23 389	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.09 128

SA-5K	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

iRaft-Stereo_5w	0.25 391	0.24 499	0.50 325	0.23 318	0.18 436	0.19 178	0.19 336	0.39 333	0.35 355	0.28 312	0.36 394	0.34 433	0.23 373	0.66 547	0.28 447	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.14 370

NRIStereo	0.20 240	0.12 182	0.50 325	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.19 336	0.30 212	0.28 254	0.26 291	0.26 276	0.25 324	0.18 313	0.34 386	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.09 128

PSMNet-RSSM	0.26 414	0.21 452	0.50 325	0.21 195	0.14 264	0.25 339	0.21 404	0.50 456	0.38 397	0.31 377	0.45 501	0.40 483	0.27 435	0.53 472	0.24 401	0.12 500	0.08 239	0.11 469	0.13 547	0.10 393	0.10 196

rvit_0105_5	0.22 301	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.13 220	0.22 279	0.25 505	0.38 312	0.40 423	0.21 232	0.23 250	0.27 349	0.20 340	0.27 274	0.20 323	0.15 562	0.13 409	0.12 504	0.12 515	0.10 393	0.10 196

model_zeroshot	0.21 276	0.14 276	0.51 344	0.34 590	0.18 436	0.26 359	0.16 192	0.41 360	0.24 184	0.33 415	0.20 202	0.25 324	0.12 148	0.26 259	0.16 208	0.09 350	0.21 547	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.13 335

test_sample5	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.43 476	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

DualNet	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

GMStereo_Zeroshot	0.25 391	0.22 471	0.51 344	0.27 491	0.14 264	0.28 384	0.15 141	0.40 342	0.36 371	0.37 486	0.43 476	0.40 483	0.17 282	0.35 393	0.21 351	0.12 500	0.07 175	0.13 530	0.07 189	0.17 559	0.10 196

CFNet_ucs	0.25 391	0.14 276	0.51 344	0.20 149	0.15 332	0.29 409	0.18 289	0.51 468	0.46 494	0.32 402	0.42 462	0.38 464	0.23 373	0.31 351	0.22 369	0.11 460	0.08 239	0.12 504	0.09 377	0.13 501	0.13 335

GANet-ADL	0.22 301	0.14 276	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.29 409	0.19 336	0.48 437	0.36 371	0.26 291	0.33 360	0.32 416	0.20 340	0.26 259	0.22 369	0.11 460	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

Patchmatch Stereo++	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	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	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

iGMRVC	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

iRAFT	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

CRE-IMP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 301	0.26 276	0.24 311	0.17 282	0.24 216	0.19 297	0.09 350	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.10 196

RAFT-IKP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

SFCPSM	0.23 336	0.12 182	0.51 344	0.21 195	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.57 540	0.41 433	0.29 337	0.32 338	0.23 291	0.22 359	0.28 298	0.20 323	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.09 128

ACVNet	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.18 55	0.15 332	0.27 366	0.23 466	0.40 342	0.45 482	0.29 337	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.10 393	0.09 128

CFNet-ft	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

DMCA	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.27 366	0.20 376	0.45 405	0.40 423	0.32 402	0.33 360	0.33 425	0.25 407	0.27 274	0.30 465	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.12 300

CFNet_RVC	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

test_sample3	0.25 391	0.14 276	0.52 364	0.20 149	0.12 164	0.33 472	0.20 376	0.53 486	0.38 397	0.32 402	0.35 379	0.29 375	0.24 394	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.15 389

DisPM	0.20 240	0.11 129	0.52 364	0.24 372	0.13 220	0.18 151	0.19 336	0.30 212	0.31 304	0.33 415	0.34 371	0.23 291	0.16 260	0.34 386	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.12 300

NF-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.52 469	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

OCTAStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

HUI-Stereo	0.19 211	0.13 226	0.52 364	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.23 202	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

DEmStereo	0.26 414	0.10 81	0.52 364	0.19 103	0.13 220	0.31 445	0.25 505	0.29 192	0.38 397	0.36 469	0.57 571	0.24 311	0.48 593	0.53 472	0.44 545	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

SST-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.26 225	0.34 436	0.33 360	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.18 267	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

RAFT_R40	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.13 220	0.18 151	0.18 289	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.33 360	0.30 395	0.23 373	0.55 483	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

RE-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

TVStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

TDLM	0.32 505	0.27 532	0.52 364	0.30 548	0.15 332	0.33 472	0.32 574	0.54 502	0.50 538	0.44 557	0.43 476	0.39 478	0.30 485	0.92 624	0.30 465	0.14 546	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.14 370

Hybrid-DGEV-2	0.23 336	0.20 441	0.53 375	0.24 372	0.13 220	0.28 384	0.15 141	0.50 456	0.45 482	0.28 312	0.26 276	0.25 324	0.26 425	0.29 320	0.20 323	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.10 196

DCVSM-stereo	0.25 391	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.14 99	0.35 275	0.35 355	0.42 540	0.33 360	0.46 533	0.30 485	0.31 351	0.27 439	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.10 437	0.12 487	0.15 389

test_sample4	0.26 414	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.38 414	0.28 362	0.25 407	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.16 406

EKT-Stereo	0.39 548	0.13 226	0.53 375	0.42 631	3.94 690	0.22 279	0.17 233	0.38 312	0.30 293	0.21 232	0.20 202	0.23 291	0.15 241	0.30 336	0.18 267	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.12 300

LL-Strereo2	0.21 276	0.25 514	0.53 375	0.32 573	0.20 497	0.25 339	0.14 99	0.32 241	0.25 210	0.25 281	0.20 202	0.24 311	0.12 148	0.28 298	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.12 504	0.09 377	0.09 329	0.16 406

Sa-1000	0.24 366	0.20 441	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.50 456	0.41 433	0.30 360	0.50 534	0.26 344	0.19 335	0.33 371	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.08 76

UDGNet	0.24 366	0.37 588	0.53 375	0.25 413	0.14 264	0.24 321	0.18 289	0.32 241	0.44 469	0.29 337	0.28 295	0.24 311	0.20 340	0.30 336	0.21 351	0.16 573	0.07 175	0.21 611	0.11 473	0.16 544	0.11 245

CrosDoStereo	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

AAGNet	0.34 521	0.12 182	0.53 375	0.26 454	0.16 375	0.20 219	0.19 336	0.31 233	0.29 275	0.35 455	0.35 379	0.27 349	0.30 485	0.44 435	2.56 684	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.09 329	0.07 30

PSM-softLoss	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

KMStereo	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

DeepStereo_LL	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

RALAANet	0.21 276	0.24 499	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.22 279	0.13 68	0.38 312	0.30 293	0.29 337	0.26 276	0.25 324	0.15 241	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.07 30

aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 388	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 389

G2L-Stereo_test	0.26 414	0.22 471	0.54 388	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.24 491	0.51 468	0.40 423	0.38 495	0.37 405	0.40 483	0.26 425	0.53 472	0.32 485	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

ISRNet	0.28 453	0.15 312	0.54 388	0.27 491	0.19 470	0.24 321	0.15 141	0.47 426	0.45 482	0.40 522	0.49 531	0.42 505	0.27 435	0.33 371	0.30 465	0.20 611	0.12 388	0.17 589	0.16 587	0.16 544	0.21 481

AIO-test2	0.22 301	0.27 532	0.54 388	0.29 537	0.16 375	0.22 279	0.16 192	0.44 396	0.43 456	0.17 186	0.29 303	0.16 199	0.11 107	0.27 274	0.14 138	0.19 608	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.09 128

PFNet+	0.21 276	0.11 129	0.54 388	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 289	0.31 233	0.36 371	0.33 415	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.33 371	0.18 267	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.08 237	0.12 300

IRAFT_RVC	0.23 336	0.15 312	0.54 388	0.26 454	0.12 164	0.19 178	0.23 466	0.41 360	0.39 413	0.31 377	0.30 317	0.29 375	0.24 394	0.55 483	0.23 389	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.08 76

GES	0.23 336	0.14 276	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.28 384	0.19 336	0.51 468	0.35 355	0.31 377	0.36 394	0.25 324	0.24 394	0.30 336	0.23 389	0.11 460	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.12 300

MMNet	0.28 453	0.19 427	0.54 388	0.24 372	0.17 407	0.47 575	0.22 438	0.47 426	0.53 555	0.40 522	0.43 476	0.36 452	0.34 526	0.40 419	0.35 508	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 414	0.19 427	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.22 438	0.47 426	0.34 343	0.30 360	0.40 441	0.41 492	0.30 485	0.59 504	0.25 415	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

StereoVision	0.23 336	0.23 487	0.55 397	0.27 491	0.17 407	0.23 300	0.22 438	0.40 342	0.32 314	0.21 232	0.51 537	0.22 276	0.16 260	0.29 320	0.19 297	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.13 547	0.10 393	0.08 76

MIM_Stereo	0.20 240	0.17 388	0.55 397	0.20 149	0.21 514	0.17 120	0.14 99	0.37 303	0.27 243	0.28 312	0.35 379	0.23 291	0.13 190	0.28 298	0.16 208	0.06 44	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.15 389

HH	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

HanStereo	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

SA	0.24 366	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.25 339	0.23 466	0.48 437	0.42 445	0.28 312	0.44 486	0.23 291	0.23 373	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.08 237	0.09 128

dd	0.23 336	0.32 561	0.55 397	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.21 404	0.32 241	0.45 482	0.30 360	0.29 303	0.25 324	0.17 282	0.31 351	0.26 427	0.13 522	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.12 487	0.09 128

AACVNet	0.28 453	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.19 336	0.43 375	0.33 331	0.39 513	0.42 462	0.44 518	0.29 478	0.73 569	0.28 447	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.12 300

ASMatch	0.23 336	0.11 129	0.55 397	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.16 192	0.32 241	0.30 293	0.28 312	0.68 606	0.28 362	0.26 425	0.50 455	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.11 245

RAFT-345	0.22 301	0.11 129	0.55 397	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.27 159	0.28 254	0.27 301	0.65 600	0.20 255	0.17 282	0.55 483	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.07 30

DISCO	0.33 512	0.16 354	0.55 397	0.26 454	0.16 375	0.48 582	0.25 505	0.52 476	0.58 580	0.38 495	0.45 501	0.63 610	0.37 543	0.65 541	0.50 565	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.13 501	0.13 335

G2L-ROB	0.25 391	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.12 164	0.28 384	0.21 404	0.48 437	0.34 343	0.35 455	0.31 328	0.41 492	0.23 373	0.51 461	0.31 475	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.12 300

AIO-test1	0.21 276	0.22 471	0.56 407	0.31 564	0.24 562	0.21 250	0.16 192	0.42 366	0.37 386	0.17 186	0.26 276	0.18 229	0.12 148	0.29 320	0.15 179	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.07 165	0.10 196

UGAM-zero	0.26 414	0.11 129	0.56 407	0.20 149	0.16 375	0.28 384	0.18 289	0.48 437	0.25 210	0.31 377	0.28 295	0.56 585	0.32 516	0.66 547	0.17 238	0.07 115	0.10 325	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.31 575

anonymousa	0.26 414	0.13 226	0.56 407	0.29 537	0.30 601	0.31 445	0.20 376	0.38 312	0.36 371	0.33 415	0.51 537	0.41 492	0.27 435	0.25 237	0.24 401	0.08 259	0.18 513	0.09 333	0.18 603	0.08 237	0.17 427

STrans-v2	0.25 391	0.14 276	0.56 407	0.21 195	0.12 164	0.23 300	0.20 376	0.50 456	0.31 304	0.31 377	0.42 462	0.35 446	0.35 533	0.62 528	0.24 401	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

FTStereo	0.28 453	0.11 129	0.56 407	0.24 372	0.13 220	0.21 250	0.52 639	0.36 287	0.28 254	0.38 495	0.94 637	0.30 395	0.56 612	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.19 451

GMM-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.56 407	0.23 318	0.13 220	0.24 321	0.24 491	0.38 312	0.29 275	0.31 377	0.44 486	0.27 349	0.21 351	0.31 351	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.19 451

LMCR-Stereo	0.28 453	0.22 471	0.56 407	0.29 537	0.14 264	0.37 517	0.23 466	0.57 540	0.36 371	0.40 522	0.40 441	0.29 375	0.30 485	0.41 422	0.38 520	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.13 501	0.10 196

acv_ft	0.26 414	0.18 412	0.56 407	0.24 372	0.19 470	0.34 487	0.21 404	0.47 426	0.45 482	0.39 513	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.36 512	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.09 128

hitnet-ft	0.31 499	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.14 264	0.40 535	0.23 466	0.46 414	0.42 445	0.37 486	0.46 513	0.53 575	0.35 533	0.76 584	0.35 508	0.14 546	0.10 325	0.14 554	0.10 437	0.15 536	0.14 370

IGEV_i1	0.26 414	0.12 182	0.57 417	0.25 413	0.24 562	0.32 462	0.20 376	0.45 405	0.37 386	0.35 455	0.30 317	0.35 446	0.20 340	0.39 416	0.23 389	0.08 259	0.26 600	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.37 606

rvit_0105_3	0.24 366	0.21 452	0.57 417	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.28 542	0.40 342	0.43 456	0.25 281	0.26 276	0.29 375	0.22 359	0.29 320	0.21 351	0.15 562	0.13 409	0.14 554	0.15 577	0.10 393	0.10 196

UGAM	0.28 453	0.18 412	0.57 417	0.26 454	0.13 220	0.23 300	0.26 517	0.33 259	0.45 482	0.32 402	0.42 462	0.45 524	0.22 359	0.92 624	0.23 389	0.08 259	0.09 284	0.14 554	0.13 547	0.10 393	0.10 196

Anonymous_2	0.44 577	0.23 487	0.57 417	0.34 590	0.34 616	0.53 600	0.28 542	0.49 448	0.39 413	0.36 469	0.34 371	0.48 547	0.38 548	0.43 431	0.33 494	0.26 629	0.41 651	0.44 651	1.45 689	0.33 639	0.37 606

fff	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

RAFT_CTSACE	0.23 336	0.21 452	0.57 417	0.26 454	0.15 332	0.22 279	0.23 466	0.34 266	0.30 293	0.34 436	0.51 537	0.31 405	0.17 282	0.33 371	0.15 179	0.06 44	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test_5	0.25 391	0.25 514	0.57 417	0.27 491	0.18 436	0.25 339	0.29 548	0.42 366	0.39 413	0.29 337	0.40 441	0.27 349	0.23 373	0.35 393	0.19 297	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.14 370

TransformOpticalFlow	0.24 366	0.14 276	0.57 417	0.24 372	0.11 114	0.21 250	0.19 336	0.43 375	0.34 343	0.30 360	0.43 476	0.36 452	0.31 502	0.61 517	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

RAFT-RH_RVC	0.26 414	0.13 226	0.57 417	0.22 260	0.12 164	0.25 339	0.14 99	0.27 159	0.29 275	0.38 495	1.14 648	0.23 291	0.18 313	0.58 496	0.24 401	0.07 115	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.06 87	0.08 76

DCANet	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.23 373	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

csc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

cscssc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

111	0.22 301	0.22 471	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.24 321	0.17 233	0.44 396	0.46 494	0.24 267	0.30 317	0.29 375	0.22 359	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.15 389

GMStereo	0.21 276	0.30 550	0.57 417	0.21 195	0.12 164	0.24 321	0.18 289	0.30 212	0.41 433	0.26 291	0.24 260	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.11 445	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
CFNet	0.29 474	0.29 544	0.57 417	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.15 141	0.53 486	0.46 494	0.31 377	0.40 441	0.38 464	0.27 435	0.76 584	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

CBMV_ROB	0.36 531	0.21 452	0.57 417	0.22 260	0.14 264	0.35 502	0.20 376	0.55 520	0.47 508	0.52 595	0.58 574	0.45 524	0.53 608	0.75 578	0.50 565	0.18 598	0.19 527	0.23 618	0.21 612	0.15 536	0.20 469

DN	0.21 276	0.09 45	0.58 433	0.40 621	0.18 436	0.22 279	0.18 289	0.30 212	0.25 210	0.15 144	0.19 191	0.18 229	0.10 72	0.26 259	0.19 297	0.14 546	0.18 513	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.42 619

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 487	0.58 433	0.17 27	0.12 164	0.15 48	0.14 99	0.25 129	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

MyStereo05	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.50 456	0.54 560	0.32 402	0.23 250	0.26 344	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MyStereo04	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.51 468	0.54 560	0.29 337	0.23 250	0.27 349	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

DCANet-4	0.20 240	0.11 129	0.58 433	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.39 333	0.42 445	0.29 337	0.31 328	0.17 214	0.22 359	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

GwcNet-ADL	0.23 336	0.15 312	0.58 433	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.24 491	0.51 468	0.41 433	0.28 312	0.29 303	0.30 395	0.20 340	0.27 274	0.28 447	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.11 245

delet	0.29 474	0.18 412	0.58 433	0.24 372	0.19 470	0.41 540	0.30 557	0.52 476	0.51 544	0.35 455	0.42 462	0.37 458	0.31 502	0.49 451	0.36 512	0.10 421	0.09 284	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

psm_up	0.30 488	0.21 452	0.58 433	0.26 454	0.18 436	0.32 462	0.27 526	0.57 540	0.45 482	0.38 495	0.41 453	0.45 524	0.40 560	0.59 504	0.32 485	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.11 445	0.11 245

XPNet_ROB	0.35 528	0.26 524	0.58 433	0.28 519	0.19 470	0.37 517	0.31 567	0.57 540	0.51 544	0.52 595	0.54 556	0.57 587	0.38 548	0.65 541	0.48 558	0.17 587	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

plain	0.18 183	0.16 354	0.59 442	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 276	0.13 135	0.17 282	0.27 274	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.07 30

ADStereo(finetuned)	0.21 276	0.15 312	0.59 442	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.31 502	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

SACVNet	0.32 505	0.25 514	0.59 442	0.26 454	0.19 470	0.35 502	0.25 505	0.54 502	0.41 433	0.43 551	0.45 501	0.46 533	0.34 526	0.71 565	0.30 465	0.14 546	0.10 325	0.12 504	0.12 515	0.16 544	0.20 469

ADLNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.34 487	0.23 466	0.56 531	0.44 469	0.43 551	0.41 453	0.43 512	0.28 458	0.56 489	0.36 512	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

RASNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.33 472	0.20 376	0.50 456	0.41 433	0.31 377	0.44 486	0.47 543	0.38 548	0.79 592	0.40 526	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.10 196

MLCV	0.25 391	0.23 487	0.59 442	0.22 260	0.09 18	0.30 423	0.18 289	0.40 342	0.38 397	0.38 495	0.44 486	0.31 405	0.22 359	0.44 435	0.32 485	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.08 76

NCCL2	0.37 538	0.33 565	0.59 442	0.37 606	0.23 545	0.42 548	0.41 618	0.56 531	0.44 469	0.47 576	0.47 520	0.61 603	0.39 555	0.58 496	0.41 530	0.16 573	0.13 409	0.21 611	0.22 620	0.16 544	0.18 433

RT-IGEV	0.29 474	0.10 81	0.60 449	0.24 372	0.16 375	0.38 523	0.31 567	0.60 575	0.46 494	0.41 534	0.41 453	0.49 553	0.31 502	0.30 336	0.29 461	0.09 350	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.25 532

dad	0.30 488	0.38 595	0.60 449	0.22 260	0.14 264	0.32 462	0.21 404	0.35 275	0.51 544	0.45 564	0.45 501	0.46 533	0.23 373	0.41 422	0.27 439	0.21 613	0.11 362	0.20 609	0.11 473	0.15 536	0.11 245

GEStereo_RVC	0.29 474	0.24 499	0.60 449	0.27 491	0.16 375	0.33 472	0.25 505	0.58 554	0.56 575	0.35 455	0.38 414	0.34 433	0.25 407	0.51 461	0.29 461	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.13 335

sCroCo_RVC	0.19 211	0.15 312	0.60 449	0.27 491	0.18 436	0.23 300	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 236	0.17 214	0.14 220	0.22 178	0.16 208	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.10 196

HGLStereo	0.29 474	0.19 427	0.60 449	0.24 372	0.21 514	0.33 472	0.23 466	0.52 476	0.44 469	0.36 469	0.49 531	0.41 492	0.35 533	0.46 443	0.34 501	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

HITNet	0.22 301	0.23 487	0.60 449	0.20 149	0.09 18	0.27 366	0.15 141	0.45 405	0.33 331	0.29 337	0.33 360	0.27 349	0.22 359	0.29 320	0.27 439	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.09 329	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
SGM_RVC	0.57 619	0.22 471	0.60 449	0.26 454	0.16 375	0.97 651	0.46 627	0.76 640	0.90 642	1.03 656	0.92 636	1.16 652	0.93 653	1.21 651	0.72 606	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.16 544	0.24 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 443	0.23 487	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.19 336	0.48 437	0.37 386	0.33 415	0.38 414	0.40 483	0.23 373	0.61 517	0.33 494	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.11 245

GwcNet-RSSM	0.28 453	0.25 514	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.24 491	0.46 414	0.44 469	0.33 415	0.46 513	0.41 492	0.28 458	0.55 483	0.31 475	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.09 128

PS-NSSS	0.33 512	0.36 585	0.61 456	0.24 372	0.18 436	0.33 472	0.24 491	0.59 564	0.42 445	0.38 495	0.52 544	0.36 452	0.31 502	0.80 596	0.32 485	0.18 598	0.14 428	0.21 611	0.15 577	0.17 559	0.14 370

CBMV	0.36 531	0.25 514	0.61 456	0.24 372	0.14 264	0.42 548	0.33 580	0.56 531	0.52 554	0.54 605	0.52 544	0.51 562	0.58 615	0.63 531	0.43 538	0.15 562	0.16 473	0.18 597	0.16 587	0.13 501	0.19 451
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
4D-IteraStereo	0.20 240	0.21 452	0.62 460	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.29 192	0.28 254	0.24 267	0.20 202	0.20 255	0.10 72	0.22 178	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.33 587

TRStereo	0.22 301	0.21 452	0.62 460	0.40 621	0.19 470	0.22 279	0.16 192	0.58 554	0.30 293	0.21 232	0.21 222	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.14 138	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.11 473	0.06 87	0.19 451

ccnet	0.43 575	0.34 574	0.62 460	0.28 519	0.33 614	0.60 614	0.34 585	0.68 622	0.47 508	0.54 605	0.66 602	0.56 585	0.46 587	0.73 569	0.66 599	0.26 629	0.19 527	0.24 620	0.22 620	0.27 625	0.25 532

ac_64	0.28 453	0.16 354	0.62 460	0.25 413	0.17 407	0.36 509	0.22 438	0.48 437	0.35 355	0.36 469	0.37 405	0.51 562	0.30 485	0.62 528	0.34 501	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

iResNet	0.25 391	0.22 471	0.62 460	0.26 454	0.11 114	0.31 445	0.23 466	0.46 414	0.45 482	0.34 436	0.43 476	0.27 349	0.23 373	0.36 399	0.37 518	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.10 196

PAM_32	0.26 414	0.10 81	0.63 465	0.24 372	0.19 470	0.51 591	0.26 517	0.43 375	0.30 293	0.32 402	0.28 295	0.60 600	0.28 458	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.14 428	0.08 236	0.10 437	0.07 165	0.15 389

PAM	0.26 414	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.18 436	0.53 600	0.29 548	0.44 396	0.28 254	0.36 469	0.27 289	0.59 594	0.26 425	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.12 388	0.07 144	0.10 437	0.07 165	0.13 335

ssnet_v2	0.30 488	0.21 452	0.63 465	0.23 318	0.15 332	0.40 535	0.30 557	0.59 564	0.48 516	0.40 522	0.37 405	0.46 533	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.12 487	0.11 245

PFNet	0.24 366	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.14 264	0.22 279	0.19 336	0.40 342	0.35 355	0.36 469	0.32 338	0.27 349	0.20 340	0.63 531	0.23 389	0.09 350	0.05 6	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.08 76

NVstereo2D	0.32 505	0.18 412	0.63 465	0.24 372	0.23 545	0.43 553	0.28 542	0.60 575	0.58 580	0.28 312	0.39 432	0.42 505	0.30 485	0.71 565	0.30 465	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.10 437	0.20 593	0.18 433

YMNet	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

YMNet_1	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

MIPNet	0.22 301	0.19 427	0.64 470	0.22 260	0.12 164	0.28 384	0.20 376	0.48 437	0.39 413	0.31 377	0.24 260	0.19 241	0.24 394	0.28 298	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

DeepPruner_ROB	0.28 453	0.25 514	0.64 470	0.22 260	0.16 375	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.33 331	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.26 425	0.45 441	0.28 447	0.15 562	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.14 370

ETE_ROB	0.36 531	0.32 561	0.64 470	0.30 548	0.18 436	0.40 535	0.38 605	0.59 564	0.49 531	0.50 589	0.52 544	0.62 606	0.37 543	0.58 496	0.43 538	0.13 522	0.10 325	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.18 433

rvit_105_1	0.28 453	0.24 499	0.65 475	0.27 491	0.19 470	0.31 445	0.35 588	0.46 414	0.53 555	0.31 377	0.32 338	0.32 416	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.16 573	0.14 428	0.15 572	0.17 598	0.11 445	0.11 245

rvit_stereo_0075_2	0.25 391	0.18 412	0.65 475	0.27 491	0.22 530	0.22 279	0.15 141	0.41 360	0.36 371	0.27 301	0.37 405	0.29 375	0.21 351	0.29 320	0.20 323	0.17 587	0.12 388	0.19 604	0.12 515	0.14 524	0.14 370

IPLG	0.23 336	0.19 427	0.65 475	0.21 195	0.12 164	0.28 384	0.17 233	0.45 405	0.32 314	0.33 415	0.32 338	0.16 199	0.17 282	0.50 455	0.23 389	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

RYNet	0.38 543	0.23 487	0.65 475	0.26 454	0.28 586	0.62 616	0.33 580	0.61 585	0.62 597	0.42 540	0.39 432	0.58 593	0.40 560	0.89 614	0.57 584	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.19 585	0.22 496

LALA_ROB	0.38 543	0.31 554	0.65 475	0.30 548	0.21 514	0.46 569	0.39 609	0.63 597	0.54 560	0.53 601	0.52 544	0.69 629	0.36 538	0.52 469	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.16 580	0.14 566	0.17 559	0.16 406

HHNet	0.23 336	0.12 182	0.66 480	0.19 103	0.18 436	0.20 219	0.20 376	0.36 287	0.32 314	0.33 415	0.59 579	0.19 241	0.21 351	0.24 216	0.31 475	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.12 300

cf-r	0.26 414	0.22 471	0.66 480	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.22 438	0.44 396	0.42 445	0.32 402	0.42 462	0.43 512	0.27 435	0.44 435	0.27 439	0.11 460	0.07 175	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 391	0.25 514	0.66 480	0.23 318	0.10 68	0.29 409	0.14 99	0.49 448	0.34 343	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.26 425	0.34 386	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.13 335

StereoAnything_RVC	0.22 301	0.47 616	0.67 483	0.30 548	0.31 608	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 274	0.12 39	0.09 350	0.39 648	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.49 636

UDG	0.42 571	0.54 629	0.67 483	0.41 628	0.35 619	0.47 575	0.27 526	0.57 540	0.48 516	0.40 522	0.46 513	0.59 594	0.45 580	0.47 447	0.46 553	0.26 629	0.19 527	0.49 653	0.22 620	0.37 641	0.30 571

AASNet	0.29 474	0.27 532	0.67 483	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.21 404	0.64 603	0.49 531	0.36 469	0.41 453	0.32 416	0.26 425	0.33 371	0.39 524	0.12 500	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.14 524	0.12 300

RP	0.38 543	0.26 524	0.67 483	0.31 564	0.24 562	0.37 517	0.29 548	0.53 486	0.61 593	0.42 540	0.65 600	0.62 606	0.51 601	0.63 531	0.43 538	0.17 587	0.15 459	0.17 589	0.15 577	0.17 559	0.19 451

DANet	0.37 538	0.25 514	0.67 483	0.37 606	0.22 530	0.42 548	0.25 505	0.50 456	0.44 469	0.52 595	0.50 534	0.59 594	0.42 571	0.78 588	0.53 573	0.13 522	0.12 388	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.21 481
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 560	0.28 540	0.67 483	0.31 564	0.18 436	0.43 553	0.39 609	0.60 575	0.46 494	0.48 582	0.78 620	0.55 580	0.45 580	0.96 630	0.55 580	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.15 536	0.16 406

DStereoO	0.55 611	0.35 578	0.68 489	0.44 633	0.49 644	0.41 540	1.08 676	0.58 554	0.73 623	0.49 583	0.53 552	0.51 562	0.85 646	0.60 509	0.75 609	0.83 673	0.28 609	0.38 646	0.19 605	0.52 651	0.35 595

ToySt	0.28 453	0.19 427	0.68 489	0.22 260	0.19 470	0.31 445	0.31 567	0.43 375	0.43 456	0.28 312	0.38 414	0.42 505	0.32 516	0.33 371	0.32 485	0.08 259	0.14 428	0.10 413	0.12 515	0.11 445	0.24 520

DualNet (step1)	0.31 499	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.24 620	0.21 547	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

test_sample9	0.45 580	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

test_sample8	0.52 605	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.57 540	0.38 397	0.63 619	0.39 432	1.16 652	0.68 634	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

MyStereo8	0.25 391	0.20 441	0.69 491	0.24 372	0.17 407	0.31 445	0.16 192	0.50 456	0.32 314	0.29 337	0.38 414	0.25 324	0.19 335	0.33 371	0.29 461	0.08 259	0.20 542	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.16 406

AANet_RVC	0.33 512	0.31 554	0.69 491	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.49 448	0.55 568	0.39 513	0.60 583	0.43 512	0.30 485	0.88 612	0.54 577	0.11 460	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.10 393	0.12 300

DN-CSS_ROB	0.24 366	0.33 565	0.69 491	0.25 413	0.14 264	0.26 359	0.13 68	0.42 366	0.35 355	0.30 360	0.42 462	0.22 276	0.20 340	0.34 386	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

DFGA-Net	0.26 414	0.33 565	0.70 497	0.22 260	0.15 332	0.25 339	0.17 233	0.41 360	0.40 423	0.30 360	0.32 338	0.21 269	0.18 313	0.61 517	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.09 128

gwcnet-sp	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

scenet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

ssnet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

UNet	0.28 453	0.16 354	0.70 497	0.24 372	0.20 497	0.44 558	0.21 404	0.52 476	0.42 445	0.36 469	0.40 441	0.43 512	0.33 524	0.41 422	0.32 485	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.09 377	0.10 393	0.09 128

StereoDRNet	0.34 521	0.28 540	0.70 497	0.28 519	0.21 514	0.43 553	0.30 557	0.63 597	0.51 544	0.47 576	0.40 441	0.48 547	0.31 502	0.58 496	0.44 545	0.12 500	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.13 335

MSMD_ROB	0.63 630	0.34 574	0.70 497	0.30 548	0.25 576	0.88 644	0.35 588	0.58 554	0.67 607	1.13 660	1.52 662	1.75 669	1.05 659	0.90 617	0.60 588	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.27 639	0.25 615	0.27 553

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.74 654	0.71 504	0.17 27	0.08 8	0.15 48	0.15 141	0.19 33	0.18 71	0.13 92	0.12 58	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 138	0.34 642	0.12 388	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.24 520

DDUNet	0.45 580	0.60 642	0.71 504	0.45 636	0.39 631	0.46 569	0.32 574	0.53 486	0.44 469	0.46 570	0.53 552	0.57 587	0.38 548	0.51 461	0.43 538	0.34 642	0.21 547	0.56 657	0.25 631	0.41 644	0.36 598

FBW_ROB	0.46 588	0.34 574	0.71 504	0.32 573	0.20 497	0.51 591	0.32 574	0.73 635	0.63 599	0.60 616	0.57 571	0.65 617	0.44 578	1.42 665	0.62 592	0.14 546	0.17 501	0.22 616	0.16 587	0.17 559	0.23 506

PSMNet_ROB	0.36 531	0.31 554	0.71 504	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.44 623	0.61 585	0.49 531	0.39 513	0.45 501	0.49 553	0.32 516	0.66 547	0.53 573	0.14 546	0.10 325	0.15 572	0.14 566	0.13 501	0.13 335

MeshStereo	0.60 624	0.31 554	0.71 504	0.22 260	0.17 407	0.66 623	0.36 595	0.81 645	0.63 599	1.48 678	1.32 655	1.65 666	0.83 645	1.18 649	0.74 608	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.14 566	0.17 559	0.19 451
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
MaskLacGwcNet_RVC	0.38 543	0.43 609	0.72 509	0.35 596	0.19 470	0.51 591	0.25 505	0.56 531	0.39 413	0.42 540	0.47 520	0.47 543	0.27 435	0.74 573	0.32 485	0.38 649	0.19 527	0.27 623	0.17 598	0.29 632	0.27 553

DStereoRT	0.40 560	0.16 354	0.74 510	0.25 413	0.17 407	0.42 548	0.19 336	0.50 456	0.48 516	0.31 377	0.40 441	0.32 416	0.39 555	0.64 536	0.31 475	0.09 350	0.11 362	1.56 688	0.43 654	0.08 237	0.41 615

MyStereo06	0.23 336	0.15 312	0.74 510	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.43 375	0.25 210	0.36 469	0.24 260	0.34 433	0.18 313	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

anonymity	0.57 619	0.55 630	0.74 510	0.48 641	0.63 657	0.56 605	0.43 621	0.71 630	0.51 544	0.64 621	0.55 561	0.57 587	0.61 623	0.65 541	0.57 584	0.55 656	0.55 668	0.50 654	0.54 665	0.51 650	0.61 655

AF-Net	0.40 560	0.31 554	0.74 510	0.33 585	0.24 562	0.43 553	0.30 557	0.64 603	0.67 607	0.44 557	0.69 609	0.65 617	0.52 603	0.59 504	0.48 558	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.14 566	0.16 544	0.14 370

CIPLG	0.23 336	0.28 540	0.75 514	0.24 372	0.16 375	0.25 339	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.34 371	0.23 291	0.15 241	0.27 274	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

IPLGR	0.22 301	0.14 276	0.75 514	0.21 195	0.11 114	0.25 339	0.18 289	0.44 396	0.38 397	0.29 337	0.28 295	0.21 269	0.19 335	0.37 409	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

FAT-Stereo	0.36 531	0.19 427	0.75 514	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.30 557	0.62 593	0.61 593	0.47 576	0.61 591	0.59 594	0.50 599	0.61 517	0.36 512	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.20 469

DRN-Test	0.35 528	0.20 441	0.75 514	0.28 519	0.19 470	0.46 569	0.29 548	0.68 622	0.54 560	0.49 583	0.47 520	0.44 518	0.35 533	0.63 531	0.44 545	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.13 335

CBFPSM	0.28 453	0.23 487	0.76 518	0.21 195	0.14 264	0.38 523	0.26 517	0.42 366	0.37 386	0.34 436	0.36 394	0.55 580	0.38 548	0.33 371	0.40 526	0.08 259	0.08 239	0.07 144	0.08 276	0.09 329	0.12 300

HBP-ISP	0.34 521	0.35 578	0.76 518	0.23 318	0.17 407	0.33 472	0.22 438	0.56 531	0.47 508	0.42 540	0.49 531	0.33 425	0.41 565	0.73 569	0.27 439	0.18 598	0.19 527	0.24 620	0.20 610	0.16 544	0.16 406

Anonymous3	0.24 366	0.19 427	0.76 518	0.27 491	0.18 436	0.41 540	0.24 491	0.45 405	0.36 371	0.23 259	0.27 289	0.20 255	0.18 313	0.28 298	0.19 297	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.13 335

RAFT + AFF	0.30 488	0.33 565	0.76 518	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.33 580	0.55 520	0.42 445	0.28 312	0.30 317	0.31 405	0.31 502	0.64 536	0.32 485	0.09 350	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.12 487	0.16 406

RGC	0.41 567	0.35 578	0.76 518	0.35 596	0.28 586	0.41 540	0.29 548	0.60 575	0.55 568	0.47 576	0.64 598	0.63 610	0.47 589	0.74 573	0.46 553	0.16 573	0.15 459	0.21 611	0.21 612	0.19 585	0.21 481

WCMA_ROB	0.55 611	0.27 532	0.76 518	0.26 454	0.22 530	0.62 616	0.36 595	0.57 540	0.58 580	0.97 650	1.40 658	1.28 658	0.94 654	0.80 596	0.80 616	0.20 611	0.17 501	0.16 580	0.16 587	0.19 585	0.29 568

LL-Strereo	0.32 505	0.33 565	0.77 524	0.26 454	0.24 562	0.22 279	0.23 466	0.58 554	0.44 469	0.35 455	0.32 338	0.41 492	0.40 560	0.93 626	0.25 415	0.08 259	0.13 409	0.11 469	0.09 377	0.09 329	0.22 496

ADLNet2	0.31 499	0.23 487	0.77 524	0.23 318	0.18 436	0.36 509	0.24 491	0.55 520	0.54 560	0.33 415	0.38 414	0.45 524	0.31 502	0.70 559	0.36 512	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.12 487	0.11 245

CVANet_RVC	0.34 521	0.25 514	0.77 524	0.27 491	0.17 407	0.34 487	0.28 542	0.55 520	0.50 538	0.43 551	0.46 513	0.44 518	0.31 502	0.90 617	0.27 439	0.15 562	0.10 325	0.14 554	0.14 566	0.15 536	0.15 389

PWCDC_ROB	0.41 567	0.41 605	0.77 524	0.34 590	0.21 514	0.43 553	0.20 376	0.60 575	0.90 642	0.44 557	1.24 653	0.36 452	0.38 548	0.56 489	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.20 593	0.16 406

stereogan	0.39 548	0.20 441	0.78 528	0.28 519	0.22 530	0.65 622	0.26 517	0.62 593	0.65 602	0.45 564	0.60 583	0.67 625	0.45 580	0.69 556	0.37 518	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.12 515	0.20 593	0.19 451

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 441	0.79 529	0.19 103	0.12 164	0.12 16	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.10 72	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.18 433

HUF	0.26 414	0.15 312	0.79 529	0.39 616	0.31 608	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 210	0.19 215	0.14 111	0.23 291	0.11 107	0.32 361	0.14 138	0.08 259	0.60 674	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 646

rrr	0.22 301	0.17 388	0.79 529	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.27 243	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.28 562

sAnonymous2	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

CroCo_RVC	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

aanet-new-78k	0.17 172	0.14 276	0.80 534	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 190	0.19 103	0.11 13	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 545

1111x	0.39 548	0.17 388	0.80 534	0.23 318	0.15 332	0.33 472	0.27 526	0.62 593	0.48 516	0.32 402	0.43 476	0.40 483	0.29 478	0.86 609	1.60 668	0.09 350	0.23 572	0.09 333	0.12 515	0.10 393	0.23 506

TCMNet	0.34 521	0.28 540	0.81 536	0.29 537	0.30 601	0.40 535	0.28 542	0.53 486	0.49 531	0.38 495	0.46 513	0.40 483	0.30 485	0.61 517	0.42 534	0.14 546	0.13 409	0.15 572	0.14 566	0.18 575	0.19 451

IPLGR_C	0.23 336	0.29 544	0.81 536	0.24 372	0.16 375	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

test_xeample3	0.22 301	0.17 388	0.81 536	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.25 210	0.19 215	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.34 386	0.33 494	0.07 115	0.20 542	0.07 144	0.08 276	0.08 237	0.34 591

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 474	0.24 499	0.81 536	0.26 454	0.18 436	0.30 423	0.22 438	0.52 476	0.41 433	0.38 495	0.42 462	0.42 505	0.28 458	0.46 443	0.31 475	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.11 473	0.10 393	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.
IGEV-FE	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

FC-DCNN v2	0.75 641	0.33 565	0.82 540	0.33 585	0.28 586	0.85 642	0.40 613	0.88 655	0.86 638	1.46 672	1.65 668	2.08 673	1.40 670	1.14 647	0.95 628	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

ACV-stereo	0.30 488	0.20 441	0.82 540	0.23 318	0.16 375	0.48 582	0.20 376	0.38 312	0.34 343	0.29 337	0.33 360	0.66 621	0.43 575	0.55 483	0.31 475	0.10 421	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

GCST	0.50 598	0.67 648	0.82 540	1.04 672	0.55 652	0.38 523	0.11 21	0.42 366	0.33 331	0.42 540	0.35 379	0.29 375	0.18 313	0.50 455	0.23 389	0.70 665	0.42 652	0.79 669	0.62 673	0.63 656	0.47 631

IGEV_Zeroshot_test	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 512	0.25 514	0.82 540	0.22 260	0.17 407	0.46 569	0.28 542	0.53 486	0.53 555	0.43 551	0.57 571	0.44 518	0.31 502	0.50 455	0.48 558	0.10 421	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.11 445	0.12 300

DispNO	0.29 474	0.24 499	0.83 546	0.23 318	0.17 407	0.25 339	0.22 438	0.47 426	0.42 445	0.33 415	0.39 432	0.38 464	0.28 458	0.78 588	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

ACRE	0.23 336	0.27 532	0.83 546	0.24 372	0.15 332	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.32 314	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

FCDSN-DC	0.67 633	0.38 595	0.83 546	0.37 606	0.30 601	0.66 623	0.37 597	0.69 628	0.70 616	1.15 662	1.53 663	1.70 668	1.38 668	1.00 635	0.83 619	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.27 625	0.32 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTStereo	0.30 488	0.24 499	0.83 546	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.24 491	0.49 448	0.39 413	0.39 513	0.41 453	0.44 518	0.28 458	0.41 422	0.30 465	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.16 587	0.12 487	0.12 300

PSMNet-RUCA	0.39 548	0.47 616	0.84 550	0.46 639	0.41 634	0.34 487	0.26 517	0.59 564	0.46 494	0.40 522	0.51 537	0.44 518	0.33 524	0.43 431	0.31 475	0.25 627	0.14 428	0.33 642	0.21 612	0.32 637	0.23 506

ffm	0.27 443	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

ff1	0.36 531	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

mmx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

xxx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

Nwc_Net	0.39 548	0.29 544	0.84 550	0.32 573	0.24 562	0.45 566	0.30 557	0.67 617	0.51 544	0.39 513	0.70 610	0.59 594	0.48 593	0.61 517	0.45 552	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.21 612	0.14 524	0.15 389

FC-DCNN	0.73 637	0.33 565	0.84 550	0.33 585	0.28 586	0.82 641	0.40 613	0.82 646	0.83 632	1.43 670	1.60 667	1.97 671	1.38 668	1.10 643	0.93 625	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

WQFJA1++	0.48 594	0.07 2	0.86 557	0.23 318	0.19 470	0.18 151	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 683	0.12 58	0.23 291	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.08 259	0.19 527	0.06 43	0.09 377	4.02 693	0.20 469

iRaft-Stereo_20w	0.29 474	0.11 129	0.86 557	0.33 585	0.24 562	0.32 462	0.26 517	0.60 575	0.26 225	0.41 534	0.21 222	0.28 362	0.19 335	0.32 361	0.24 401	0.07 115	0.31 631	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.47 631

CC-Net-ROB	0.46 588	0.55 630	0.86 557	0.38 614	0.23 545	0.51 591	0.30 557	0.69 628	0.51 544	0.46 570	0.51 537	0.48 547	0.38 548	0.96 630	0.40 526	0.36 645	0.23 572	0.56 657	0.25 631	0.34 640	0.22 496

Select-FE	0.27 443	0.18 412	0.87 560	0.23 318	0.22 530	0.29 409	0.18 289	0.53 486	0.28 254	0.30 360	0.33 360	0.45 524	0.29 478	0.30 336	0.21 351	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.08 237	0.20 469

ARAFT	0.26 414	0.30 550	0.87 560	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.24 491	0.46 414	0.34 343	0.33 415	0.28 295	0.29 375	0.20 340	0.49 451	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.09 128

APVNet	0.38 543	0.26 524	0.87 560	0.26 454	0.22 530	0.52 597	0.35 588	0.64 603	0.46 494	0.40 522	0.52 544	0.48 547	0.39 555	0.84 606	0.48 558	0.13 522	0.14 428	0.15 572	0.16 587	0.16 544	0.16 406

NCC-stereo	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433

edge stereo	0.40 560	0.22 471	0.87 560	0.27 491	0.22 530	0.38 523	0.26 517	0.59 564	0.56 575	0.53 601	0.60 583	0.71 633	0.50 599	0.78 588	0.43 538	0.16 573	0.15 459	0.19 604	0.14 566	0.17 559	0.19 451

Abc-Net	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.45 580	0.52 625	0.87 560	0.39 616	0.20 497	0.51 591	0.50 636	0.68 622	0.67 607	0.47 576	0.46 513	0.50 559	0.43 575	0.91 619	0.40 526	0.28 635	0.21 547	0.32 639	0.19 605	0.28 630	0.23 506
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
fast-acv-ft	0.33 512	0.26 524	0.88 567	0.25 413	0.18 436	0.49 588	0.27 526	0.44 396	0.50 538	0.40 522	0.55 561	0.49 553	0.36 538	0.39 416	0.41 530	0.11 460	0.11 362	0.11 469	0.12 515	0.13 501	0.11 245

FADNet	0.34 521	0.43 609	0.88 567	0.24 372	0.22 530	0.37 517	0.19 336	0.56 531	0.49 531	0.32 402	0.36 394	0.43 512	0.32 516	0.65 541	0.30 465	0.17 587	0.16 473	0.14 554	0.16 587	0.25 615	0.21 481

SQANet	0.44 577	0.57 636	0.89 569	0.49 642	0.39 631	0.47 575	0.23 466	0.53 486	0.44 469	0.41 534	0.48 529	0.47 543	0.34 526	0.58 496	0.43 538	0.38 649	0.15 459	0.40 649	0.21 612	0.50 649	0.34 591

SHD	0.45 580	0.34 574	0.89 569	0.37 606	0.28 586	0.46 569	0.23 466	0.72 634	0.96 649	0.65 622	0.61 591	0.61 603	0.48 593	0.64 536	0.69 603	0.16 573	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.21 600	0.25 532

PDISCO_ROB	0.45 580	0.37 588	0.89 569	0.44 633	0.37 625	0.70 626	0.35 588	0.75 638	0.78 627	0.45 564	0.53 552	0.65 617	0.40 560	0.68 555	0.52 569	0.22 616	0.12 388	0.21 611	0.19 605	0.26 619	0.22 496

ELAS	0.80 645	0.40 602	0.91 572	0.39 616	0.35 619	1.52 672	0.81 663	0.97 659	0.98 651	1.47 677	1.58 665	1.19 654	1.33 667	1.01 636	1.21 645	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.29 642	0.32 637	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	0.47 591	0.29 544	0.92 573	0.24 372	0.37 625	1.27 663	0.17 233	0.54 502	0.58 580	0.44 557	0.85 629	0.55 580	0.28 458	1.19 650	0.52 569	0.23 617	0.24 588	0.17 589	0.13 547	0.19 585	0.26 545

iResNetv2_ROB	0.29 474	0.37 588	0.92 573	0.24 372	0.13 220	0.30 423	0.19 336	0.55 520	0.51 544	0.39 513	0.46 513	0.39 478	0.27 435	0.36 399	0.30 465	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.13 501	0.11 245

PWC_ROB	0.41 567	0.38 595	0.92 573	0.26 454	0.20 497	0.39 529	0.19 336	0.61 585	0.69 613	0.58 614	0.84 628	0.52 570	0.44 578	0.74 573	0.62 592	0.13 522	0.09 284	0.14 554	0.10 437	0.17 559	0.18 433

SGM-Forest	0.42 571	0.44 612	0.92 573	0.24 372	0.16 375	0.45 566	0.40 613	0.58 554	0.50 538	0.54 605	0.63 595	0.52 570	0.51 601	0.91 619	0.66 599	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.15 577	0.15 536	0.21 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DMCA-RVC	0.30 488	0.27 532	0.93 577	0.28 519	0.17 407	0.30 423	0.21 404	0.43 375	0.36 371	0.40 522	0.38 414	0.39 478	0.36 538	0.44 435	0.34 501	0.13 522	0.10 325	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.11 245

PVD	0.62 627	0.41 605	0.93 577	0.44 633	0.39 631	0.63 620	0.51 638	0.86 653	1.27 665	0.93 646	1.09 645	0.81 637	0.85 646	0.89 614	0.89 623	0.21 613	0.23 572	0.22 616	0.19 605	0.28 630	0.41 615

SAMSARA	0.62 627	0.47 616	0.93 577	0.70 657	0.50 646	1.15 657	1.29 681	0.79 642	0.70 616	0.77 638	0.55 561	0.92 643	0.58 615	0.87 611	0.77 612	0.19 608	0.27 605	0.18 597	0.19 605	0.27 625	0.28 562

NaN_ROB	0.44 577	0.38 595	0.94 580	0.30 548	0.20 497	0.52 597	0.49 634	0.61 585	0.60 590	0.56 609	0.47 520	0.49 553	0.42 571	1.24 652	0.76 611	0.12 500	0.18 513	0.12 504	0.13 547	0.12 487	0.18 433

RTSC	0.43 575	0.37 588	0.95 581	0.30 548	0.20 497	0.50 590	0.23 466	0.65 609	0.86 638	0.56 609	0.54 556	0.51 562	0.36 538	0.71 565	0.92 624	0.13 522	0.14 428	0.11 469	0.13 547	0.18 575	0.19 451

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 453	0.17 388	0.96 582	0.29 537	0.31 608	0.29 409	0.21 404	0.53 486	0.28 254	0.27 301	0.55 561	0.41 492	0.18 313	0.30 336	0.22 369	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.12 487	0.20 469

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 414	0.15 312	0.96 582	0.21 195	0.25 576	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.28 254	0.25 281	0.29 303	0.46 533	0.23 373	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.12 515	0.11 445	0.17 427

FADNet-RVC	0.34 521	0.43 609	0.97 584	0.25 413	0.20 497	0.33 472	0.20 376	0.51 468	0.42 445	0.34 436	0.40 441	0.41 492	0.29 478	0.65 541	0.36 512	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.15 577	0.19 585	0.20 469

MDST_ROB	0.51 602	0.16 354	0.97 584	0.31 564	0.21 514	1.35 667	0.34 585	0.80 643	0.59 587	1.09 659	0.74 616	0.49 553	0.37 543	1.31 659	0.60 588	0.14 546	0.12 388	0.16 580	0.13 547	0.13 501	0.18 433

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 608	0.60 642	0.98 586	0.40 621	0.25 576	0.87 643	0.57 645	0.60 575	0.64 601	0.60 616	0.67 604	0.63 610	0.42 571	1.13 645	0.50 565	0.23 617	0.28 609	0.27 623	0.35 646	0.25 615	0.33 587

FADNet_RVC	0.31 499	0.35 578	0.98 586	0.24 372	0.16 375	0.30 423	0.17 233	0.52 476	0.39 413	0.30 360	0.38 414	0.30 395	0.29 478	0.54 478	0.33 494	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.16 587	0.21 600	0.24 520

MonStereo1	0.96 653	0.61 644	0.99 588	0.70 657	0.59 655	1.37 668	0.35 588	0.97 659	1.27 665	0.97 650	1.92 674	1.53 664	2.13 680	1.29 656	0.87 622	0.71 666	0.34 642	0.75 666	0.47 657	0.75 666	0.68 666

Wz-Net-MNSev	0.39 548	0.35 578	0.99 588	0.26 454	0.21 514	0.59 613	0.39 609	0.58 554	0.61 593	0.49 583	0.56 566	0.53 575	0.37 543	0.61 517	0.47 556	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.15 536	0.15 389

DGSMNet	0.63 630	0.32 561	1.01 590	0.54 647	0.73 664	0.62 616	1.36 682	0.62 593	0.58 580	0.38 495	0.62 594	0.52 570	0.34 526	0.65 541	0.47 556	0.54 655	0.61 675	0.67 662	0.61 672	0.65 658	0.69 668

z-ln-s-r	0.35 528	0.30 550	1.02 591	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.26 517	0.46 414	0.55 568	0.33 415	0.61 591	0.39 478	0.31 502	0.80 596	0.77 612	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.10 196

G-Net	0.47 591	0.26 524	1.02 591	0.34 590	0.28 586	0.89 645	0.35 588	0.47 426	0.46 494	0.68 627	1.20 650	0.64 615	0.59 617	0.61 517	0.60 588	0.16 573	0.14 428	0.17 589	0.13 547	0.22 604	0.21 481

S-Stereo	0.39 548	0.20 441	1.04 593	0.28 519	0.22 530	0.39 529	0.31 567	0.58 554	0.69 613	0.40 522	0.59 579	0.48 547	0.41 565	0.75 578	0.42 534	0.12 500	0.15 459	0.13 530	0.13 547	0.16 544	0.25 532

ADCRef	0.41 567	0.33 565	1.05 594	0.26 454	0.21 514	0.49 588	0.27 526	0.54 502	0.51 544	0.51 592	0.59 579	0.35 446	0.47 589	0.54 478	1.35 658	0.09 350	0.08 239	0.12 504	0.12 515	0.12 487	0.13 335

PA-Net	0.40 560	0.35 578	1.05 594	0.32 573	0.28 586	0.39 529	0.43 621	0.53 486	0.56 575	0.35 455	0.43 476	0.41 492	0.36 538	0.83 605	0.61 591	0.12 500	0.23 572	0.16 580	0.23 624	0.13 501	0.20 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.36 531	0.35 578	1.06 596	0.26 454	0.21 514	0.47 575	0.33 580	0.56 531	0.58 580	0.45 564	0.54 556	0.50 559	0.37 543	0.40 419	0.42 534	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.09 377	0.14 524	0.15 389

pmcnn	0.54 610	0.24 499	1.06 596	0.25 413	0.26 580	0.40 535	0.31 567	0.55 520	0.55 568	0.56 609	1.22 652	2.53 680	0.39 555	0.84 606	1.08 641	0.09 350	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.10 393	0.14 370

IMH-64-1	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

IMH-64	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

XQC	0.47 591	0.45 613	1.07 598	0.40 621	0.28 586	0.58 609	0.38 605	0.67 617	0.76 626	0.53 601	0.47 520	0.59 594	0.47 589	0.74 573	0.80 616	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.16 587	0.26 619	0.24 520

Syn2CoEx	0.39 548	0.39 599	1.08 601	0.35 596	0.21 514	0.41 540	0.29 548	0.63 597	0.51 544	0.43 551	0.56 566	0.45 524	0.45 580	0.69 556	0.39 524	0.17 587	0.14 428	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.16 406

XX-Stereo	0.25 391	0.11 129	1.09 602	0.35 596	0.38 628	0.23 300	0.13 68	0.43 375	0.19 97	0.20 225	0.40 441	0.31 405	0.10 72	0.33 371	0.13 92	0.08 259	0.11 362	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.10 196

DStereoFS	1.07 660	0.76 656	1.10 603	0.70 657	0.70 662	1.87 676	1.39 683	1.20 666	1.66 674	1.01 653	1.58 665	1.20 655	2.60 685	1.40 663	1.32 655	0.40 652	0.47 657	0.31 637	0.41 653	0.38 642	0.91 678

zero-FE	0.21 276	0.08 17	1.10 603	0.24 372	0.27 584	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.09 350	0.23 572	0.07 144	0.08 276	0.19 585	0.27 553

ELAS_RVC	0.80 645	0.40 602	1.10 603	0.40 621	0.35 619	0.93 646	1.10 677	0.87 654	1.12 661	1.40 668	1.39 656	1.27 657	1.55 676	1.13 645	1.13 642	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.28 640	0.31 634	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	0.56 617	0.52 625	1.12 606	0.45 636	0.49 644	0.48 582	0.45 624	0.73 635	0.74 625	0.45 564	0.82 625	0.46 533	0.60 619	0.51 461	0.63 595	0.39 651	0.40 649	0.44 651	0.51 663	0.53 652	0.38 614

GwcNet	0.37 538	0.29 544	1.12 606	0.25 413	0.24 562	0.48 582	0.27 526	0.58 554	0.60 590	0.39 513	0.54 556	0.51 562	0.34 526	0.60 509	0.46 553	0.13 522	0.12 388	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.15 389

otaku	0.60 624	0.73 652	1.13 608	0.64 651	0.45 643	0.73 630	0.37 597	0.67 617	0.67 607	0.52 595	0.75 618	0.66 621	0.46 587	0.74 573	0.59 587	0.55 656	0.34 642	0.56 657	0.36 648	0.65 658	0.49 636

aanetorigin	0.40 560	0.33 565	1.14 609	0.25 413	0.19 470	0.30 423	0.37 597	0.34 266	0.47 508	0.95 648	0.82 625	0.52 570	0.56 612	0.50 455	0.52 569	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.16 544	0.19 451

ADCL	0.50 598	0.30 550	1.15 610	0.28 519	0.19 470	0.77 635	0.64 649	0.57 540	0.73 623	0.57 612	0.73 615	0.55 580	0.60 619	0.66 547	1.53 665	0.11 460	0.10 325	0.13 530	0.13 547	0.15 536	0.16 406

PASM	0.49 597	0.41 605	1.15 610	0.37 606	0.35 619	0.42 548	0.42 619	0.54 502	0.65 602	0.54 605	0.54 556	0.63 610	0.48 593	0.94 629	0.51 568	0.27 633	0.30 627	0.30 634	0.33 644	0.29 632	0.29 568

Ntro	0.61 626	0.75 655	1.16 612	0.67 653	0.50 646	0.76 632	0.37 597	0.68 622	0.71 618	0.50 589	0.59 579	0.65 617	0.52 603	0.79 592	0.58 586	0.58 659	0.32 636	0.57 660	0.34 645	0.69 663	0.50 640

iinet-f	0.31 499	0.23 487	1.16 612	0.20 149	0.16 375	0.44 558	0.23 466	0.47 426	0.38 397	0.36 469	0.44 486	0.41 492	0.35 533	0.36 399	0.43 538	0.10 421	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.13 501	0.12 300

FADNet-RVC-Resample	0.31 499	0.32 561	1.16 612	0.27 491	0.17 407	0.33 472	0.21 404	0.49 448	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.34 433	0.27 435	0.54 478	0.27 439	0.10 421	0.10 325	0.14 554	0.13 547	0.13 501	0.18 433

MANE	1.63 674	0.58 639	1.16 612	0.59 649	0.60 656	2.71 681	1.53 684	2.63 688	3.62 685	2.33 684	3.26 686	3.66 686	2.98 688	2.26 681	2.26 680	0.37 647	0.40 649	0.31 637	0.49 659	0.31 634	0.63 658

DPSNet	0.51 602	0.26 524	1.16 612	0.28 519	0.21 514	0.76 632	0.56 644	0.89 657	0.82 631	0.49 583	0.51 537	0.64 615	0.81 644	0.89 614	0.85 621	0.17 587	0.16 473	0.13 530	0.13 547	0.26 619	0.27 553

MFMNet_re	0.74 638	0.84 659	1.16 612	0.64 651	0.70 662	0.79 637	0.71 654	0.77 641	0.85 636	0.79 640	0.86 630	0.69 629	0.80 642	0.73 569	0.65 597	0.66 663	0.59 673	0.61 661	0.58 670	0.68 661	0.71 669

WAO-6	1.11 662	1.01 670	1.17 618	0.96 668	0.79 668	1.30 665	0.78 660	1.36 669	1.99 679	1.04 657	1.54 664	1.59 665	1.27 665	1.37 662	1.30 651	0.78 670	0.55 668	1.03 677	0.75 679	0.87 670	0.72 670

SPS-STEREO	0.74 638	0.72 650	1.18 619	0.52 646	0.57 654	0.76 632	0.50 636	0.80 643	0.66 606	0.97 650	0.88 633	0.94 644	0.74 637	1.08 642	1.04 638	0.58 659	0.51 661	0.50 654	0.50 662	0.56 653	0.72 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 656	1.00 668	1.19 620	0.83 665	0.67 661	1.22 660	0.84 665	1.43 671	1.56 673	1.13 660	1.75 671	1.46 661	1.25 664	1.56 667	1.28 650	0.61 661	0.62 678	0.70 663	0.68 675	0.66 660	0.62 656

CSAN	0.55 611	0.47 616	1.19 620	0.37 606	0.23 545	0.57 607	0.61 647	0.65 609	0.72 620	0.65 622	0.78 620	0.66 621	0.65 632	1.41 664	0.77 612	0.21 613	0.17 501	0.20 609	0.21 612	0.18 575	0.21 481

NVStereoNet_ROB	0.74 638	0.64 645	1.20 622	0.55 648	0.43 639	0.54 604	0.48 631	0.75 638	0.87 641	0.88 643	1.72 670	1.06 649	1.03 658	1.29 656	0.98 632	0.35 644	0.42 652	0.41 650	0.48 658	0.38 642	0.43 622
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
pcwnet_v2	0.32 505	0.16 354	1.22 623	0.23 318	0.19 470	0.32 462	0.19 336	0.61 585	0.61 593	0.37 486	0.45 501	0.35 446	0.29 478	0.37 409	0.26 427	0.14 546	0.11 362	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.18 433

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 636	0.73 652	1.26 624	0.47 640	0.28 586	1.42 670	0.60 646	0.82 646	0.94 648	0.85 642	0.86 630	0.88 642	0.70 635	1.32 660	0.75 609	0.37 647	0.30 627	0.34 644	0.36 648	0.44 646	0.42 619

GASNet	0.39 548	0.58 639	1.27 625	0.35 596	0.23 545	0.35 502	0.23 466	0.63 597	0.56 575	0.41 534	0.38 414	0.45 524	0.30 485	0.81 600	0.42 534	0.16 573	0.11 362	0.14 554	0.14 566	0.23 609	0.12 300

z-mn7	0.48 594	0.52 625	1.28 626	0.26 454	0.19 470	0.62 616	0.34 585	0.59 564	0.96 649	0.45 564	0.97 638	0.53 575	0.41 565	0.99 634	0.70 604	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.14 524	0.16 406

GCAPDPT-zeroshot	0.22 301	0.09 45	1.28 626	0.31 564	0.43 639	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

IMH	1.09 661	1.04 671	1.29 628	1.03 671	0.79 668	1.11 654	0.69 652	1.40 670	1.42 670	1.02 654	1.71 669	1.42 660	1.19 663	1.78 674	1.03 637	1.14 683	0.56 672	1.00 675	0.58 670	0.93 674	0.68 666

RainbowNet	0.76 642	1.00 668	1.29 628	0.82 664	0.63 657	0.79 637	0.52 639	0.83 648	0.93 645	0.61 618	0.79 623	0.79 636	0.62 628	0.82 601	0.67 602	0.80 672	0.55 668	0.79 669	0.49 659	0.81 669	0.62 656

MFN_U_SF_RVC	0.58 621	0.58 639	1.31 630	0.39 616	0.23 545	0.72 628	0.30 557	0.83 648	0.68 611	0.74 631	0.74 616	0.86 640	0.60 619	0.84 606	0.83 619	0.29 636	0.27 605	0.32 639	0.37 650	0.31 634	0.33 587

DStereoSA	1.00 654	0.46 615	1.33 631	0.68 654	0.86 675	1.26 662	2.25 691	0.83 648	1.41 669	0.57 612	1.92 674	0.57 587	2.07 679	0.96 630	1.84 673	0.36 645	0.55 668	0.28 630	0.53 664	0.45 647	0.90 677

w-ln-seven-2	0.40 560	0.37 588	1.34 632	0.28 519	0.18 436	0.38 523	0.29 548	0.53 486	0.59 587	0.47 576	0.56 566	0.46 533	0.42 571	0.70 559	0.64 596	0.10 421	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.16 406

AnyNet_C32	0.55 611	0.51 624	1.34 632	0.29 537	0.28 586	0.61 615	0.62 648	0.57 540	0.62 597	0.63 619	0.68 606	0.54 579	0.55 610	0.82 601	1.81 671	0.15 562	0.15 459	0.15 572	0.18 603	0.21 600	0.25 532

FINET	0.58 621	0.48 621	1.35 634	0.38 614	0.37 625	0.96 650	1.13 678	0.84 652	1.05 653	0.50 589	0.70 610	0.45 524	0.61 623	0.63 531	0.62 592	0.26 629	0.28 609	0.14 554	0.13 547	0.20 593	0.44 625

GCAP-BAT	0.23 336	0.09 45	1.36 635	0.31 564	0.44 642	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

SANet	0.58 621	0.41 605	1.38 636	0.27 491	0.16 375	0.72 628	0.48 631	0.71 630	1.34 667	0.69 628	0.97 638	0.94 644	0.78 640	0.97 633	0.93 625	0.14 546	0.12 388	0.12 504	0.12 515	0.18 575	0.20 469

WAO-8	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

Venus	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

w-ln-seven	0.45 580	0.40 602	1.40 639	0.27 491	0.22 530	0.58 609	0.33 580	0.65 609	0.83 632	0.59 615	0.63 595	0.53 575	0.39 555	0.66 547	0.81 618	0.12 500	0.11 362	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

Wz-Net-SNSev	0.45 580	0.53 628	1.42 640	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.45 624	0.64 603	0.68 611	0.46 570	0.66 602	0.62 606	0.40 560	0.78 588	0.65 597	0.12 500	0.11 362	0.12 504	0.13 547	0.17 559	0.19 451

ADCMid	0.53 608	0.45 613	1.46 641	0.27 491	0.22 530	0.51 591	0.38 605	0.61 585	0.58 580	0.75 632	0.67 604	0.62 606	0.66 633	0.66 547	1.75 670	0.13 522	0.12 388	0.17 589	0.17 598	0.20 593	0.21 481

ADCP+	0.48 594	0.36 585	1.47 642	0.26 454	0.22 530	0.57 607	0.40 613	0.56 531	0.54 560	0.46 570	0.52 544	0.46 533	0.53 608	0.59 504	1.93 675	0.10 421	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.15 389

ktn	1.80 677	1.46 683	1.49 643	1.44 684	1.14 681	1.50 671	1.07 673	1.53 676	3.90 689	2.77 687	4.62 688	3.42 685	1.49 672	1.74 671	1.40 661	1.45 687	0.77 685	1.46 686	0.99 686	1.41 687	1.00 681

DeepPrunerF	0.46 588	0.37 588	1.50 644	0.34 590	0.30 601	0.36 509	0.37 597	0.64 603	1.15 664	0.41 534	0.45 501	0.40 483	0.41 565	0.82 601	0.53 573	0.18 598	0.14 428	0.23 618	0.21 612	0.17 559	0.18 433

TorneroNet-64	1.47 668	1.15 672	1.51 645	1.11 678	0.86 675	2.27 680	0.76 658	1.84 680	3.76 686	1.29 664	2.22 681	2.68 682	1.46 671	1.81 675	1.55 666	0.79 671	0.51 661	1.10 678	0.67 674	1.31 683	0.81 676

SGM-ForestM	1.59 672	0.56 632	1.52 646	0.41 628	0.34 616	2.77 682	1.67 686	1.69 678	1.73 676	2.48 685	2.27 682	6.02 692	2.90 687	3.08 683	2.83 685	0.25 627	0.30 627	0.19 604	0.20 610	0.18 575	0.45 629

ADCS	0.62 627	0.56 632	1.54 647	0.30 548	0.25 576	0.56 605	0.46 627	0.71 630	0.86 638	0.77 638	0.72 612	0.68 627	0.62 628	0.82 601	2.33 681	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.17 598	0.23 609	0.27 553

TorneroNet	2.26 680	1.20 675	1.55 648	1.15 680	0.91 677	5.84 688	0.84 665	2.12 684	8.45 696	2.59 686	5.32 690	3.84 687	2.15 681	1.84 677	1.98 677	0.88 675	0.54 667	1.16 682	0.74 678	1.31 683	0.91 678

AANet	0.55 611	0.47 616	1.61 649	0.23 318	0.31 608	0.41 540	0.25 505	0.53 486	1.14 662	0.93 646	0.98 642	0.84 639	0.71 636	0.60 509	0.66 599	0.18 598	0.32 636	0.14 554	0.13 547	0.18 575	0.44 625

DispFullNet	0.67 633	0.94 664	1.63 650	0.77 663	1.19 682	0.53 600	0.25 505	0.61 585	0.72 620	0.70 629	0.60 583	0.69 629	0.90 651	0.80 596	0.52 569	0.27 633	0.13 409	0.74 665	0.31 643	0.68 661	0.44 625

SGM+DAISY	1.12 663	0.86 660	1.64 651	0.68 654	0.80 671	1.68 674	1.68 687	1.08 662	1.10 657	1.53 679	1.76 672	1.47 662	1.53 675	1.24 652	1.42 662	0.66 663	0.65 680	0.52 656	0.54 665	0.57 654	0.91 678

Selective-IGEV-i16pc	0.33 512	0.12 182	1.65 652	0.21 195	0.14 264	0.74 631	0.30 557	0.46 414	0.44 469	0.21 232	0.32 338	0.26 344	0.14 220	0.71 565	0.19 297	0.15 562	0.10 325	0.08 236	0.09 377	0.11 445	0.12 300

LVE	1.18 664	1.16 673	1.67 653	1.04 672	0.81 672	1.32 666	0.82 664	1.49 673	1.94 677	1.08 658	1.90 673	1.89 670	1.07 660	1.51 666	1.04 638	0.96 679	0.61 675	0.94 672	0.69 676	0.92 673	0.79 675

ACVNet-4b	0.76 642	0.90 662	1.67 653	0.73 660	0.51 649	0.80 640	0.31 567	0.74 637	0.81 630	0.51 592	0.72 612	0.94 644	0.43 575	1.01 636	1.32 655	1.18 685	0.22 559	0.77 667	0.45 655	0.70 664	0.50 640

ACVNet_2	0.94 650	0.98 667	1.71 655	0.83 665	0.63 657	1.02 652	0.64 649	1.16 664	1.43 671	1.02 654	1.39 656	1.47 662	0.86 649	1.16 648	0.79 615	0.63 662	0.43 655	0.78 668	0.49 659	0.80 668	0.57 649

zh-sn7	0.52 605	0.64 645	1.77 656	0.30 548	0.20 497	0.47 575	0.40 613	0.60 575	0.65 602	0.53 601	0.82 625	0.52 570	0.59 617	1.10 643	0.96 629	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.13 547	0.17 559	0.20 469

notaker	1.49 669	1.44 682	1.77 656	1.42 683	1.08 680	1.19 658	0.87 667	1.51 674	1.40 668	1.53 679	3.41 687	2.40 678	1.94 678	1.83 676	1.57 667	1.14 683	0.69 684	1.38 685	0.88 683	1.39 686	1.03 682

ACVNet_1	0.77 644	0.92 663	1.79 658	0.73 660	0.53 650	0.78 636	0.42 619	0.88 655	0.90 642	0.75 632	0.76 619	1.32 659	0.80 642	1.04 639	0.70 604	0.57 658	0.32 636	0.72 664	0.35 646	0.70 664	0.50 640

zh-mn7	0.50 598	0.57 636	1.82 659	0.25 413	0.19 470	0.45 566	0.29 548	0.59 564	0.84 635	0.67 625	0.97 638	0.49 553	0.41 565	0.93 626	0.73 607	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.13 501	0.17 427

ADCPNet	0.51 602	0.36 585	1.82 659	0.27 491	0.23 545	0.71 627	0.39 609	0.56 531	0.54 560	0.52 595	0.60 583	0.66 621	0.57 614	0.64 536	1.23 647	0.15 562	0.18 513	0.14 554	0.23 624	0.19 585	0.22 496

Wz-Net-TNSev	0.55 611	0.72 650	1.90 661	0.26 454	0.21 514	0.64 621	0.45 624	0.66 615	0.71 618	0.52 595	0.55 561	0.71 633	0.63 630	1.04 639	0.94 627	0.16 573	0.15 459	0.13 530	0.15 577	0.21 600	0.24 520

KSHMR	1.92 679	1.47 684	1.97 662	1.48 685	1.22 683	1.39 669	1.06 672	1.81 679	5.83 692	1.43 670	5.56 691	2.95 684	1.17 661	2.24 680	1.33 657	1.29 686	1.13 686	1.47 687	1.11 688	1.37 685	1.21 686

Dean	1.22 666	1.17 674	1.97 662	1.04 672	0.79 668	1.21 659	0.76 658	1.51 674	1.96 678	1.30 666	1.98 677	2.14 674	1.18 662	1.30 658	1.15 643	0.83 673	0.61 675	1.01 676	0.69 676	0.97 678	0.77 674

Selective-IGEV-i16pb	0.39 548	0.14 276	2.10 664	0.21 195	0.15 332	0.68 625	0.31 567	0.60 575	0.60 590	0.25 281	0.44 486	0.32 416	0.21 351	0.79 592	0.26 427	0.14 546	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.12 487	0.14 370

PWCK	1.05 656	1.29 679	2.12 665	0.92 667	0.42 636	1.27 663	1.01 670	1.14 663	1.14 662	1.16 663	1.14 648	1.25 656	0.90 651	1.77 673	1.15 643	0.89 676	0.51 661	0.87 671	0.54 665	1.02 679	0.57 649

WZ-Net	0.56 617	0.49 623	2.14 666	0.30 548	0.24 562	0.58 609	0.48 631	0.65 609	0.80 629	0.51 592	0.72 612	0.68 627	0.60 619	1.06 641	1.01 633	0.13 522	0.10 325	0.11 469	0.12 515	0.19 585	0.23 506

SuperB	0.50 598	0.37 588	2.16 667	0.23 318	0.15 332	0.41 540	0.32 574	0.50 456	0.83 632	0.44 557	0.51 537	0.33 425	0.45 580	0.69 556	1.07 640	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.95 677	0.18 433

MADNet++	2.34 681	1.81 685	2.24 668	2.15 688	1.97 687	2.79 683	2.19 690	2.42 687	2.26 680	2.79 688	2.70 684	2.43 679	2.60 685	3.18 684	3.32 686	2.19 690	1.97 692	1.93 689	1.62 690	2.02 689	2.10 689

MSAF-DinoV2	0.81 647	0.64 645	2.42 669	0.49 642	0.17 407	0.58 609	0.32 574	0.83 648	0.85 636	0.41 534	0.52 544	0.98 648	0.61 623	4.97 691	1.22 646	0.12 500	0.07 175	0.10 413	0.24 626	0.27 625	0.32 581

EDNetEfficient	0.64 632	0.39 599	2.52 670	0.26 454	0.26 580	0.39 529	0.49 634	0.42 366	1.06 654	1.38 667	0.86 630	0.61 603	0.97 655	0.66 547	1.62 669	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.12 515	0.20 593	0.19 451

JetBlue	1.20 665	0.89 661	2.53 671	0.59 649	0.76 665	3.16 684	2.09 689	1.16 664	0.93 645	0.95 648	1.12 647	1.65 666	1.27 665	2.15 679	1.87 674	0.43 654	0.37 647	0.38 646	0.39 652	0.62 655	0.63 658

AnyNet_C01	0.68 635	0.69 649	2.64 672	0.33 585	0.27 584	0.93 646	0.64 649	0.66 615	0.65 602	0.70 629	0.97 638	0.75 635	0.63 630	1.01 636	1.52 664	0.17 587	0.16 473	0.17 589	0.17 598	0.24 613	0.28 562

HanzoNet	3.08 684	1.87 686	2.70 673	1.81 686	1.34 684	1.60 673	1.05 671	2.06 683	2.62 682	5.63 693	5.12 689	5.96 691	7.09 694	4.39 690	3.43 687	3.29 693	2.06 694	1.98 692	2.94 697	2.47 690	2.15 690

UNDER WATER	1.64 675	1.34 681	2.72 674	1.40 682	1.04 679	1.70 675	1.14 679	1.57 677	3.58 684	1.46 672	1.46 661	2.82 683	2.43 683	1.74 671	2.04 678	1.08 681	0.63 679	1.31 684	0.94 684	1.29 682	1.10 685

LSM	1.68 676	0.48 621	2.91 675	2.28 689	17.60 704	0.52 597	0.55 643	0.65 609	0.78 627	0.84 641	1.11 646	0.63 610	0.55 610	0.79 592	0.53 573	0.16 573	0.25 594	0.18 597	0.21 612	0.25 615	2.37 691

UNDER WATER-64	1.61 673	1.30 680	2.93 676	1.33 681	0.96 678	2.20 679	1.25 680	1.47 672	3.15 683	1.46 672	1.31 654	2.61 681	2.22 682	1.69 670	1.93 675	1.13 682	0.67 683	1.29 683	0.94 684	1.26 681	1.09 684

psmorigin	0.52 605	0.29 544	3.10 677	0.24 372	0.19 470	0.39 529	0.24 491	0.52 476	0.45 482	0.66 624	0.68 606	0.70 632	0.52 603	0.86 609	0.49 564	0.15 562	0.17 501	0.13 530	0.14 566	0.16 544	0.23 506

LE_ROB	1.82 678	0.39 599	3.15 678	0.50 644	0.55 652	0.79 637	1.00 669	0.89 657	6.48 693	7.40 697	2.07 678	2.07 672	5.08 691	1.33 661	3.96 689	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.13 335

tt	4.71 687	0.11 129	3.94 679	2.06 687	1.54 686	10.14 696	16.85 700	9.28 699	4.99 690	1.41 669	1.05 644	4.68 688	4.89 690	3.36 687	5.86 694	5.73 698	9.15 706	2.23 694	2.51 694	3.02 691	1.34 687

Selective-IGEV-i16pa	31.25 719	41.63 719	4.08 680	0.51 645	0.38 628	97.61 721	0.73 657	61.16 722	60.81 721	17.49 708	65.92 720	39.64 721	53.28 721	107.35 722	27.39 719	20.46 716	3.81 696	4.39 697	1.97 692	0.41 644	16.06 714

light-stereo	2.66 683	0.78 657	4.46 681	4.42 690	3.66 688	5.04 686	0.38 605	2.12 684	1.51 672	4.25 689	6.51 694	7.70 696	0.75 638	5.12 692	1.42 662	0.72 667	1.35 688	0.33 642	0.45 655	1.22 680	1.04 683

TCMNet-wrong-test	4.33 686	5.65 693	4.76 682	11.36 701	10.39 697	5.87 689	4.45 695	4.24 692	1.10 657	1.93 681	2.43 683	6.07 693	3.54 689	3.87 688	4.51 691	2.00 689	0.47 657	1.96 691	1.68 691	5.78 697	4.48 695

RTS	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

RTSA	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

MADNet+	1.05 656	1.26 678	4.77 685	0.73 660	0.50 646	1.25 661	0.97 668	1.05 661	0.93 645	0.67 625	0.78 620	0.87 641	0.85 646	2.14 678	1.83 672	0.40 652	0.42 652	0.32 639	0.28 640	0.45 647	0.43 622

Selective-IGEV-i1pa	5.75 689	8.12 694	4.85 686	1.10 675	0.54 651	13.48 699	3.52 692	9.46 700	7.56 695	7.13 695	10.00 699	9.12 697	7.56 695	14.91 708	6.08 695	3.55 694	1.33 687	1.94 690	0.77 680	0.79 667	3.23 693

USTest	6.84 691	5.16 689	5.45 687	7.18 695	7.26 692	14.27 700	22.53 701	8.48 697	9.29 697	5.44 692	6.42 693	6.27 694	6.69 693	6.83 695	8.49 698	1.95 688	3.27 695	2.16 693	2.54 695	3.76 692	3.31 694

JetRed	2.35 682	2.70 687	6.11 688	1.14 679	1.38 685	6.03 690	3.61 693	2.12 684	1.72 675	1.99 682	1.97 676	2.15 675	1.59 677	2.49 682	4.19 690	1.05 680	1.60 689	1.10 678	1.02 687	1.72 688	1.41 688

PML	15.86 705	13.12 705	7.07 689	5.22 691	7.66 693	32.93 712	64.30 721	5.37 694	10.12 698	25.87 720	67.29 721	20.25 709	13.20 708	10.09 699	6.81 697	5.94 699	2.00 693	6.03 704	2.18 693	9.13 702	2.62 692

DPSimNet_ROB	6.21 690	5.16 689	9.50 690	5.59 693	5.56 691	7.64 692	10.02 697	4.07 691	7.33 694	6.84 694	6.26 692	7.17 695	10.55 697	4.07 689	5.68 692	5.50 697	4.29 697	5.24 698	3.66 698	4.05 694	5.96 696

iinet-test	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

IINet	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

LRCNet_RVC	10.94 699	14.45 706	9.66 693	15.38 702	8.02 694	1.08 653	0.35 588	8.72 698	0.72 620	12.63 707	15.84 707	9.73 698	6.52 692	8.58 698	6.38 696	20.33 715	5.39 698	23.79 714	21.95 715	15.35 706	13.96 707

Anonymous_1	16.44 706	9.26 697	9.67 694	10.63 698	14.54 702	18.62 707	26.98 709	12.68 706	13.53 707	10.78 706	10.37 702	10.15 701	10.66 700	10.99 703	12.64 701	15.61 714	7.73 701	16.87 712	43.01 718	56.14 721	7.86 703

RSGM-EC	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

acva	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

DPSM_ROB	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

DPSM	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

xxxxx1	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

tt_ll	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

ff	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

DGTPSM_ROB	8.38 693	5.24 691	10.71 702	5.32 692	10.19 695	8.34 693	23.49 705	6.11 695	13.43 705	4.93 690	10.93 703	5.64 689	10.55 697	6.17 693	12.73 702	3.74 695	7.56 699	3.68 695	7.24 703	4.09 695	7.49 699

DPSMNet_ROB	8.44 694	5.25 692	10.87 703	5.59 693	10.27 696	8.34 693	23.51 706	6.12 696	13.47 706	4.96 691	10.94 704	5.65 690	10.55 697	6.25 694	12.77 703	4.01 696	7.62 700	3.75 696	7.27 704	4.16 696	7.54 700

BEATNet-Init1	4.91 688	3.27 688	14.39 704	0.69 656	0.65 660	10.19 697	3.83 694	5.04 693	5.11 691	8.73 698	8.52 695	13.95 707	7.66 696	7.79 697	5.79 693	0.32 641	0.34 642	0.34 644	0.38 651	0.64 657	0.64 662

xyz-stereo	1.43 667	0.11 129	17.43 705	0.18 55	0.08 8	4.86 685	0.18 289	0.31 233	0.35 355	0.37 486	2.75 685	0.41 492	0.31 502	0.58 496	0.33 494	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.06 102	0.06 87	0.06 13

HaxPig	17.72 707	20.23 716	19.76 706	16.55 703	16.52 703	9.46 695	9.42 696	14.48 709	13.31 702	18.59 709	18.67 708	17.39 708	16.68 709	17.07 709	16.43 709	21.99 717	20.86 717	22.28 713	21.55 714	21.30 714	21.88 718

RAFT-FEzeroshot	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

RAFT-FE	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

DLNR_Zeroshot_test	10.53 695	12.28 703	20.32 709	105.84 719	23.88 716	0.14 30	0.13 68	3.20 689	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.32 361	0.16 208	2.54 691	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.17 719	0.28 562

CasAABBNet	23.04 709	19.69 709	20.32 709	22.42 708	22.73 709	38.35 716	55.23 717	26.99 716	28.74 717	20.67 716	22.28 713	22.11 715	22.86 712	23.84 711	27.17 714	13.52 707	16.47 712	12.08 705	14.21 706	15.57 707	15.60 710

DLNR-FE	10.53 695	12.31 704	20.33 711	105.85 720	23.36 715	0.14 30	0.13 68	3.25 690	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.31 351	0.16 208	2.59 692	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.66 720	0.28 562

FlowAnything	23.08 712	19.70 710	20.48 712	22.45 710	22.73 709	38.34 715	55.18 715	27.00 717	28.79 718	20.83 718	22.42 716	22.10 714	22.83 711	23.85 712	27.23 718	13.53 708	16.54 715	12.10 710	14.29 711	15.59 711	15.58 709

Selective-RAFT-Error	23.11 713	19.77 713	20.60 713	22.49 713	22.80 712	38.46 719	55.19 716	27.13 719	28.90 719	20.73 717	22.38 715	22.11 715	22.91 717	23.94 715	27.18 717	13.54 711	16.57 716	12.09 708	14.21 706	15.61 712	15.65 713

Hybrid-DGEV	23.11 713	19.81 714	20.81 714	22.43 709	22.74 711	38.45 718	55.25 720	27.21 720	28.95 720	20.63 713	22.37 714	22.03 711	22.89 716	23.96 716	27.14 712	13.54 711	16.46 711	12.09 708	14.23 710	15.57 707	15.57 708

LSM0	24.21 715	19.88 715	22.33 715	24.42 714	40.13 720	38.41 717	54.99 714	27.05 718	28.61 714	20.59 712	22.00 710	22.29 717	22.86 712	24.12 717	27.16 713	13.59 713	16.33 710	12.13 711	14.08 705	15.72 713	17.53 715

MEDIAN_ROB	21.20 708	24.56 717	23.42 716	19.57 704	19.62 708	13.29 698	11.21 698	18.04 710	17.02 710	22.07 719	21.92 709	20.84 710	20.24 710	21.02 710	19.68 710	25.59 718	24.08 718	26.20 715	25.19 716	25.31 715	25.19 719

AVERAGE_ROB	25.43 716	29.01 718	27.22 717	24.60 715	24.16 717	17.78 704	12.87 699	22.39 713	21.40 713	26.72 721	26.08 719	25.18 718	24.52 720	25.07 718	23.57 711	29.94 719	28.36 719	30.60 716	29.57 717	29.83 716	29.66 720

coex-ft	3.48 685	0.81 658	48.53 718	0.24 372	0.19 470	0.53 600	0.47 630	0.49 448	2.36 681	7.18 696	1.20 650	0.96 647	2.53 684	0.75 578	2.14 679	0.13 522	0.15 459	0.14 554	0.12 515	0.22 604	0.47 631

test_example2	100.95 720	107.33 720	67.16 719	98.17 718	106.88 721	89.44 720	101.34 722	37.23 721	97.88 722	129.56 722	131.26 722	65.41 722	67.34 722	91.22 721	79.29 722	143.32 722	199.32 722	81.12 722	102.17 722	121.89 722	101.70 721

EDNetEfficientorigin	7.48 692	0.57 636	139.59 720	0.25 413	0.17 407	0.44 558	0.30 557	0.48 437	1.04 652	1.29 664	1.02 643	0.82 638	0.87 650	0.76 584	1.02 636	0.10 421	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.22 604	0.25 532

GS-Stereo							0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

FSD					0.41 634	0.28 384	0.27 526	0.32 241	0.30 293	0.27 301	0.27 289	0.29 375	0.27 435	0.35 393	0.28 447	0.23 617	0.49 659	0.27 623	0.26 635	0.26 619

ccccc		256.25 721		351.50 721	361.31 722	144.22 722		153.19 723		152.98 723		161.94 723		268.06 723		387.64 723	346.97 723	244.11 723	219.32 723	413.57 723

Low-res two-view benchmark