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	0.14 109	0.07 2	0.16 1	0.23 367	0.21 572	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.13 20	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.07 127	0.23 632	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 702

PSi22b	0.14 109	0.07 2	0.16 1	0.22 301	0.22 589	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.14 200	0.09 44	0.14 15	0.11 16	0.07 127	0.22 619	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 702

PSi22a	0.13 56	0.07 2	0.16 1	0.21 232	0.18 491	0.09 4	0.11 29	0.15 15	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.12 142	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.22 619	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.52 709

LACA3	0.10 3	0.11 153	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 109	0.14 127	0.14 12	0.14 33	0.11 51	0.09 16	0.10 61	0.10 89	0.16 55	0.09 1	0.07 127	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 40	0.09 23	0.09 4	0.14 127	0.11 2	0.16 64	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.06 14

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 84	0.17 150	0.13 91	0.11 2	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 215	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.08 314	0.05 4	0.06 14

NoBS	0.09 1	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.09 23	0.08 2	0.13 91	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 56	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.06 14

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 3	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 27	0.15 178	0.12 4	0.12 11	0.09 10	0.13 101	0.06 1	0.09 44	0.11 2	0.14 168	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

LACA1	0.10 3	0.13 252	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.16 19	0.12 11	0.09 10	0.07 3	0.09 34	0.10 89	0.14 15	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 14	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 35	0.12 50	0.23 111	0.17 76	0.10 32	0.10 43	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.07 39

CSFM-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 109	0.13 91	0.22 96	0.13 20	0.11 51	0.11 56	0.10 61	0.11 130	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.12 436	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.12 333

1w_stereo	0.13 56	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.15 178	0.27 192	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.08 4	0.12 177	0.19 123	0.14 168	0.05 1	0.10 367	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 141

LACA_dic	0.10 3	0.16 386	0.18 13	0.16 13	0.07 1	0.14 43	0.11 29	0.13 9	0.11 7	0.09 10	0.08 11	0.09 34	0.08 18	0.16 55	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 14

Foundation-i32	0.14 109	0.07 2	0.18 13	0.24 423	0.22 589	0.10 14	0.12 50	0.15 15	0.13 20	0.08 2	0.07 3	0.12 142	0.08 18	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.29 694	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 695

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.09 57	0.18 13	0.13 1	0.07 1	0.16 109	0.10 12	0.21 81	0.15 51	0.10 32	0.10 43	0.09 34	0.12 177	0.14 15	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	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 33	0.08 23	0.18 13	0.17 40	0.07 1	0.17 150	0.13 91	0.19 54	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.08 285	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

FoundationStereo	0.13 56	0.08 23	0.18 13	0.29 598	0.30 667	0.12 27	0.13 91	0.12 4	0.18 99	0.09 10	0.08 11	0.10 61	0.08 18	0.14 15	0.11 16	0.07 127	0.31 700	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

small-0shot	0.10 3	0.09 57	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.15 178	0.14 12	0.13 20	0.09 10	0.15 159	0.08 4	0.08 18	0.11 2	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

LGCAT	0.15 151	0.07 2	0.19 18	0.15 5	0.09 23	0.13 35	0.12 50	0.13 9	0.10 4	0.13 123	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.31 395	0.14 168	0.23 679	0.24 649	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.41 679

mm2	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.08 2	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

mm1	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.10 14	0.12 50	0.15 15	0.14 33	0.08 2	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.17 77	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

PointNet	0.11 14	0.08 23	0.19 18	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.15 178	0.18 37	0.16 64	0.09 10	0.11 56	0.12 142	0.10 89	0.15 33	0.13 114	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 333

LiteMatch	0.13 56	0.15 342	0.19 18	0.20 183	0.10 84	0.15 65	0.17 280	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.22 415	0.16 55	0.23 440	0.08 285	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

GeoVLM	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

MonSter++	0.11 14	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.16 55	0.14 168	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.13 370

IGEV	0.12 33	0.07 2	0.19 18	0.16 13	0.11 133	0.16 109	0.13 91	0.22 96	0.17 76	0.12 84	0.15 159	0.09 34	0.07 4	0.16 55	0.12 46	0.06 48	0.10 367	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.08 85

LGtest1	0.10 3	0.09 57	0.19 18	0.18 74	0.09 23	0.13 35	0.09 4	0.17 30	0.13 20	0.10 32	0.08 11	0.09 34	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

SCION-MonSter(vits)	0.23 385	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.46 470	0.54 621	0.09 10	0.45 562	0.30 453	0.27 492	0.35 438	0.45 611	0.10 467	0.08 269	0.18 658	0.17 659	0.15 594	0.16 452

DF_test	0.10 3	0.08 23	0.20 28	0.17 40	0.11 133	0.06 1	0.13 91	0.13 9	0.16 64	0.10 32	0.12 79	0.08 4	0.09 44	0.12 5	0.10 3	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.06 14

Anonymus	0.13 56	0.08 23	0.20 28	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.21 81	0.17 76	0.11 51	0.09 16	0.14 200	0.12 177	0.18 98	0.15 211	0.08 285	0.09 318	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

monster-pro	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

Foundation-i1c-attn	0.15 151	0.07 2	0.20 28	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.15 178	0.26 175	0.29 322	0.15 180	0.16 174	0.17 252	0.14 257	0.19 123	0.15 211	0.07 127	0.22 619	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.26 601

Foundation-i1b	0.15 151	0.08 23	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.16 109	0.16 235	0.27 192	0.29 322	0.15 180	0.15 159	0.18 267	0.12 177	0.18 98	0.14 168	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.21 535

Foundation-i1a	0.16 182	0.08 23	0.20 28	0.18 74	0.11 133	0.18 186	0.16 235	0.26 175	0.30 340	0.17 223	0.16 174	0.19 281	0.13 226	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.21 607	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.26 601

WQFJA1	0.19 249	0.12 206	0.20 28	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.19 388	0.55 583	0.55 630	0.16 199	0.17 195	0.15 221	0.17 327	0.20 158	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

NLMM	0.19 249	0.12 206	0.20 28	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.19 388	0.55 583	0.55 630	0.16 199	0.17 195	0.15 221	0.17 327	0.20 158	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

HiDET	0.12 33	0.07 2	0.20 28	0.15 5	0.09 23	0.14 43	0.12 50	0.20 64	0.16 64	0.10 32	0.10 43	0.11 102	0.09 44	0.19 123	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

LCMNet	0.12 33	0.08 23	0.20 28	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.19 54	0.20 143	0.10 32	0.11 56	0.11 102	0.10 89	0.20 158	0.16 244	0.07 127	0.11 405	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.14 416

MonStereo	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

Monster-pub-eth3d	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.19 123	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

Monster-pub-mixall	0.13 56	0.07 2	0.20 28	0.17 40	0.08 13	0.11 20	0.09 4	0.21 81	0.13 20	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.08 18	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.35 715	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.09 141

monsterstereo	0.13 56	0.10 99	0.20 28	0.19 127	0.12 193	0.14 43	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.16 174	0.08 4	0.09 44	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.16 522	0.06 57	0.09 426	0.06 99	0.07 39

monsters	0.13 56	0.10 99	0.20 28	0.18 74	0.13 260	0.15 65	0.11 29	0.24 133	0.16 64	0.15 180	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.23 239	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.09 141

111111	0.13 56	0.08 23	0.20 28	0.20 183	0.13 260	0.13 35	0.10 12	0.23 111	0.17 76	0.11 51	0.13 101	0.12 142	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.08 268	0.16 452

MonSter	0.13 56	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

DNSM	0.33 573	0.30 607	0.21 46	0.25 469	0.09 23	0.17 150	0.14 127	0.26 175	0.19 128	0.16 199	0.18 215	0.13 167	0.11 130	0.80 658	0.66 661	0.09 392	0.24 649	0.06 57	0.05 37	1.25 750	1.17 752

VeloStereo	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.16 13	0.12 193	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 84	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.16 55	0.12 46	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

flow	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.16 13	0.12 193	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 84	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.18 98	0.12 46	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

derf	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.18 74	0.11 133	0.11 20	0.11 29	0.17 30	0.15 51	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.06 48	0.07 201	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 370

TS12	0.13 56	0.09 57	0.21 46	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.15 180	0.19 230	0.12 142	0.13 226	0.18 98	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.06 14

Foundation-i1	0.16 182	0.08 23	0.21 46	0.21 232	0.13 260	0.17 150	0.15 178	0.33 300	0.32 366	0.16 199	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.19 123	0.16 244	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.16 452

DispViT+	0.12 33	0.08 23	0.21 46	0.16 13	0.16 427	0.10 14	0.12 50	0.27 192	0.24 224	0.13 123	0.11 56	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.08 285	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

WQFJX1	0.20 282	0.12 206	0.21 46	0.23 367	0.17 461	0.24 371	0.19 388	0.63 660	0.56 637	0.17 223	0.16 174	0.14 200	0.16 301	0.27 314	0.18 307	0.08 285	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

WQFJX	0.19 249	0.12 206	0.21 46	0.22 301	0.18 491	0.25 392	0.18 341	0.57 603	0.49 591	0.17 223	0.17 195	0.14 200	0.16 301	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.08 269	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.11 272

NLMM1	0.21 323	0.13 252	0.21 46	0.23 367	0.18 491	0.24 371	0.20 429	0.65 672	0.69 677	0.18 247	0.18 215	0.13 167	0.14 257	0.25 276	0.19 343	0.08 285	0.09 318	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.10 217

NLSM1	0.18 216	0.12 206	0.21 46	0.21 232	0.18 491	0.25 392	0.17 280	0.51 528	0.43 513	0.17 223	0.21 261	0.13 167	0.15 279	0.22 215	0.18 307	0.08 285	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.07 39

3.75w	0.12 33	0.10 99	0.21 46	0.17 40	0.11 133	0.18 186	0.12 50	0.24 133	0.15 51	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.10 89	0.18 98	0.12 46	0.05 1	0.14 476	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 85

3.5w_stereo	0.12 33	0.11 153	0.21 46	0.17 40	0.09 23	0.17 150	0.09 4	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.22 215	0.13 114	0.05 1	0.11 405	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 85

2w_stereo	0.13 56	0.11 153	0.21 46	0.18 74	0.09 23	0.17 150	0.14 127	0.29 228	0.20 143	0.15 180	0.14 138	0.08 4	0.11 130	0.15 33	0.13 114	0.05 1	0.12 436	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 85

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 56	0.15 342	0.21 46	0.27 550	0.09 23	0.15 65	0.13 91	0.23 111	0.21 172	0.12 84	0.11 56	0.10 61	0.13 226	0.22 215	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

DEFOM-Stereo	0.11 14	0.10 99	0.21 46	0.18 74	0.09 23	0.21 288	0.14 127	0.14 12	0.17 76	0.11 51	0.10 43	0.09 34	0.08 18	0.21 184	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

FAST (zero-shot)	0.14 109	0.10 99	0.22 62	0.24 423	0.26 640	0.14 43	0.15 178	0.24 133	0.16 64	0.11 51	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.19 123	0.13 114	0.10 467	0.09 318	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.09 141

anonymous	0.11 14	0.10 99	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.08 2	0.13 91	0.16 19	0.17 76	0.12 84	0.14 138	0.09 34	0.07 4	0.14 15	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.06 14

depth_test_26	0.11 14	0.08 23	0.22 62	0.16 13	0.09 23	0.09 4	0.11 29	0.16 19	0.16 64	0.12 84	0.16 174	0.11 102	0.08 18	0.14 15	0.10 3	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

qqai	0.12 33	0.08 23	0.22 62	0.18 74	0.12 193	0.11 20	0.12 50	0.17 30	0.16 64	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.09 44	0.16 55	0.12 46	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.20 522

BridgeDepth	0.11 14	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.18 37	0.13 20	0.08 2	0.09 16	0.14 200	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	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 14	0.09 57	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.12 27	0.13 91	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.07 3	0.08 4	0.08 18	0.17 77	0.11 16	0.06 48	0.08 269	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

LG-Stereo_L1	0.11 14	0.09 57	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.12 27	0.13 91	0.18 37	0.12 11	0.09 10	0.07 3	0.08 4	0.07 4	0.18 98	0.11 16	0.06 48	0.10 367	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

MLG-Stereo_test3	0.11 14	0.08 23	0.22 62	0.19 127	0.10 84	0.16 109	0.11 29	0.18 37	0.13 20	0.11 51	0.07 3	0.10 61	0.08 18	0.14 15	0.12 46	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.08 85

castereo	0.14 109	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.10 84	0.20 257	0.19 388	0.32 280	0.28 299	0.13 123	0.18 215	0.16 236	0.16 301	0.16 55	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39

over v1	0.12 33	0.17 423	0.23 71	0.19 127	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.11 7	0.10 32	0.09 16	0.11 102	0.14 257	0.18 98	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

PhaseNet	0.13 56	0.10 99	0.23 71	0.19 127	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.25 157	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.16 236	0.12 177	0.20 158	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 56	0.09 57	0.23 71	0.19 127	0.14 311	0.20 257	0.16 235	0.25 157	0.19 128	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.13 226	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.13 370

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 33	0.10 99	0.23 71	0.19 127	0.10 84	0.15 65	0.16 235	0.24 133	0.17 76	0.11 51	0.16 174	0.09 34	0.11 130	0.13 8	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.17 474

NLCSM	0.20 282	0.15 342	0.23 71	0.24 423	0.19 526	0.24 371	0.22 494	0.45 461	0.44 526	0.20 269	0.18 215	0.14 200	0.16 301	0.47 504	0.20 371	0.09 392	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.10 217

FlowAnything_test	0.15 151	0.12 206	0.23 71	0.21 232	0.12 193	0.18 186	0.16 235	0.25 157	0.17 76	0.15 180	0.13 101	0.15 221	0.14 257	0.19 123	0.17 275	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.12 572	0.08 268	0.10 217

asd	0.12 33	0.10 99	0.23 71	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.14 33	0.13 123	0.12 79	0.09 34	0.11 130	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.14 476	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 141

2.5w	0.13 56	0.10 99	0.23 71	0.18 74	0.09 23	0.15 65	0.15 178	0.21 81	0.16 64	0.12 84	0.13 101	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.12 333

GELT-Stereo	0.14 109	0.11 153	0.24 79	0.20 183	0.14 311	0.14 43	0.16 235	0.35 316	0.25 251	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.17 77	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.05 4	0.08 85

MCSU-Stereo	0.13 56	0.08 23	0.24 79	0.17 40	0.11 133	0.17 150	0.15 178	0.17 30	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.12 142	0.08 18	0.20 158	0.13 114	0.07 127	0.20 600	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 501

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.20 183	0.12 193	0.14 43	0.15 178	0.22 96	0.21 172	0.11 51	0.17 195	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.22 550

S2M2_XL	0.10 3	0.10 99	0.24 79	0.14 2	0.10 84	0.09 4	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 51	0.12 79	0.09 34	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.07 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.13 56	0.11 153	0.24 79	0.18 74	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.25 157	0.17 76	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.11 130	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 272

qwe	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.17 40	0.11 133	0.15 65	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.23 239	0.13 114	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.09 141

2.25w	0.13 56	0.10 99	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.19 128	0.14 152	0.18 215	0.09 34	0.10 89	0.23 239	0.15 211	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.12 333

4.5_new	0.13 56	0.12 206	0.24 79	0.17 40	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.17 76	0.13 123	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.06 99	0.09 141

4.5w-stereo	0.13 56	0.12 206	0.24 79	0.17 40	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.17 76	0.13 123	0.13 101	0.08 4	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.06 99	0.09 141

3.25w_new	0.13 56	0.09 57	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.18 186	0.10 12	0.23 111	0.18 99	0.15 180	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.06 115	0.04 1	0.11 272

3.25w	0.13 56	0.09 57	0.24 79	0.17 40	0.09 23	0.18 186	0.10 12	0.23 111	0.18 99	0.15 180	0.13 101	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.17 551	0.05 1	0.06 115	0.04 1	0.11 272

CES	0.14 109	0.08 23	0.24 79	0.17 40	0.23 605	0.18 186	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.14 152	0.18 215	0.14 200	0.10 89	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.08 268	0.20 522

monster_256*512	0.18 216	0.15 342	0.25 91	0.23 367	0.13 260	0.22 321	0.21 457	0.42 418	0.31 352	0.19 254	0.22 275	0.24 365	0.17 327	0.19 123	0.17 275	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.09 141

over-8	0.12 33	0.17 423	0.25 91	0.20 183	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.11 7	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.12 177	0.18 98	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

DNS	0.31 558	0.31 613	0.25 91	0.25 469	0.11 133	0.14 43	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.75 639	0.41 588	0.09 392	0.27 673	0.08 273	0.05 37	1.11 747	1.23 754

CAR	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.14 43	0.10 12	0.19 54	0.13 20	0.12 84	0.10 43	0.08 4	0.07 4	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.10 217

MSE-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.14 43	0.10 12	0.19 54	0.13 20	0.11 51	0.10 43	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.12 46	0.06 48	0.16 522	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.10 217

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 109	0.10 99	0.25 91	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

RT-Monster	0.16 182	0.09 57	0.25 91	0.18 74	0.14 311	0.20 257	0.12 50	0.31 271	0.33 385	0.25 335	0.22 275	0.17 252	0.13 226	0.19 123	0.15 211	0.07 127	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.10 217

NLSM3	0.14 109	0.12 206	0.25 91	0.21 232	0.13 260	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.25 251	0.12 84	0.15 159	0.12 142	0.13 226	0.17 77	0.15 211	0.05 1	0.05 6	0.08 273	0.08 314	0.05 4	0.08 85

Wavelet-MonSter	0.12 33	0.08 23	0.25 91	0.18 74	0.10 84	0.13 35	0.12 50	0.16 19	0.14 33	0.11 51	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.15 211	0.05 1	0.16 522	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.12 333

2.75w_new	0.13 56	0.10 99	0.25 91	0.16 13	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.13 101	0.08 4	0.11 130	0.22 215	0.15 211	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.05 4	0.10 217

castereo++	0.14 109	0.13 252	0.25 91	0.19 127	0.10 84	0.27 420	0.13 91	0.24 133	0.26 269	0.11 51	0.13 101	0.16 236	0.10 89	0.18 98	0.11 16	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.07 39

GIP-stereo	0.16 182	0.12 206	0.25 91	0.24 423	0.22 589	0.15 65	0.14 127	0.32 280	0.21 172	0.11 51	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.20 158	0.13 114	0.07 127	0.13 457	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 639

mms	0.15 151	0.14 304	0.25 91	0.20 183	0.15 383	0.17 150	0.17 280	0.21 81	0.19 128	0.14 152	0.18 215	0.14 200	0.09 44	0.26 298	0.15 211	0.06 48	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.19 501

RSM++	0.14 109	0.11 153	0.25 91	0.32 636	0.17 461	0.17 150	0.15 178	0.23 111	0.21 172	0.12 84	0.12 79	0.14 200	0.09 44	0.21 184	0.13 114	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

RSM	0.14 109	0.11 153	0.25 91	0.29 598	0.16 427	0.16 109	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.13 123	0.13 101	0.15 221	0.09 44	0.22 215	0.13 114	0.06 48	0.06 101	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

test_for_model	0.14 109	0.10 99	0.25 91	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

MGA	0.12 33	0.08 23	0.26 107	0.16 13	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.18 37	0.13 20	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.07 4	0.20 158	0.12 46	0.07 127	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 141

LiteMatch*	0.12 33	0.07 2	0.26 107	0.16 13	0.11 133	0.13 35	0.13 91	0.19 54	0.15 51	0.10 32	0.09 16	0.09 34	0.11 130	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.14 416

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 56	0.10 99	0.26 107	0.18 74	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.21 261	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 56	0.10 99	0.26 107	0.19 127	0.10 84	0.13 35	0.16 235	0.26 175	0.22 186	0.12 84	0.16 174	0.09 34	0.11 130	0.14 15	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.26 601

DepthFocus	0.10 3	0.07 2	0.26 107	0.15 5	0.11 133	0.10 14	0.13 91	0.15 15	0.09 2	0.12 84	0.10 43	0.09 34	0.08 18	0.13 8	0.10 3	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.06 99	0.05 1

DVStereo	0.15 151	0.09 57	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.21 288	0.14 127	0.24 133	0.22 186	0.22 300	0.21 261	0.16 236	0.15 279	0.24 254	0.17 275	0.07 127	0.07 201	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.08 85

4.25_new	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

4.5w_new	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

4.25w-stereo	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.18 74	0.10 84	0.17 150	0.12 50	0.22 96	0.15 51	0.13 123	0.13 101	0.09 34	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.11 272

MLG-Stereo_test1	0.11 14	0.09 57	0.26 107	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.11 29	0.17 30	0.11 7	0.09 10	0.06 1	0.10 61	0.07 4	0.17 77	0.12 46	0.06 48	0.15 507	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

MLG-Stereo	0.11 14	0.08 23	0.26 107	0.19 127	0.09 23	0.15 65	0.11 29	0.18 37	0.13 20	0.09 10	0.06 1	0.10 61	0.08 18	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.16 522	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

S2M2_L	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.17 40	0.12 193	0.12 27	0.07 1	0.18 37	0.21 172	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.15 211	0.13 581	0.09 318	0.09 380	0.10 492	0.11 496	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-RUCA	0.21 323	0.09 57	0.26 107	0.20 183	0.19 526	0.28 439	0.23 524	0.24 133	0.22 186	0.21 279	0.23 290	0.29 432	0.48 656	0.26 298	0.19 343	0.09 392	0.08 269	0.18 658	0.14 625	0.18 634	0.19 501

dual_stereo	0.18 216	0.08 23	0.26 107	0.21 232	0.32 678	0.11 20	0.13 91	0.27 192	0.20 143	0.11 51	0.09 16	0.10 61	0.08 18	0.20 158	0.14 168	0.07 127	0.45 726	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.65 729

U	1.02 722	0.10 99	0.26 107	0.22 301	3.66 758	6.41 765	0.13 91	0.22 96	0.21 172	0.11 51	0.11 56	0.10 61	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.07 127	0.05 6	5.35 774	2.86 771	0.07 187	0.06 14

IGEV-Stereo+	0.14 109	0.08 23	0.26 107	0.18 74	0.14 311	0.09 4	0.10 12	0.16 19	0.17 76	0.14 152	0.08 11	0.10 61	0.10 89	0.22 215	0.14 168	0.07 127	0.15 507	0.06 57	0.06 115	0.16 603	0.29 625

trnet	0.14 109	0.09 57	0.26 107	0.15 5	0.07 1	0.21 288	0.12 50	0.25 157	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.15 221	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-9	0.12 33	0.18 450	0.27 124	0.20 183	0.07 1	0.15 65	0.10 12	0.21 81	0.12 11	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 109	0.10 99	0.27 124	0.18 74	0.14 311	0.19 214	0.15 178	0.25 157	0.22 186	0.16 199	0.22 275	0.10 61	0.09 44	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.10 217

gcap_with_dpt	0.13 56	0.10 99	0.27 124	0.18 74	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.26 175	0.21 172	0.16 199	0.21 261	0.09 34	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.10 217

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 109	0.10 99	0.27 124	0.21 232	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.17 223	0.20 241	0.18 267	0.11 130	0.16 55	0.17 275	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.09 141

IGEV-Stereo++	0.15 151	0.09 57	0.27 124	0.21 232	0.13 260	0.14 43	0.11 29	0.23 111	0.19 128	0.15 180	0.14 138	0.11 102	0.11 130	0.19 123	0.12 46	0.06 48	0.21 607	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.28 618

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 216	0.15 342	0.27 124	0.20 183	0.13 260	0.24 371	0.17 280	0.31 271	0.37 442	0.43 614	0.17 195	0.13 167	0.12 177	0.20 158	0.16 244	0.08 285	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.08 85

CREStereo	0.14 109	0.09 57	0.27 124	0.14 2	0.08 13	0.22 321	0.15 178	0.26 175	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.14 200	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14
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 56	0.11 153	0.28 131	0.21 232	0.13 260	0.20 257	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.12 84	0.17 195	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

252Zero-FE	0.18 216	0.08 23	0.28 131	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.11 29	0.22 96	0.22 186	0.76 699	0.11 56	0.09 34	0.08 18	0.17 77	0.15 211	0.07 127	0.51 736	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.10 217

LG-G_1	0.12 33	0.08 23	0.28 131	0.20 183	0.09 23	0.21 288	0.09 4	0.20 64	0.12 11	0.11 51	0.10 43	0.11 102	0.10 89	0.22 215	0.11 16	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

LG-G	0.12 33	0.08 23	0.28 131	0.20 183	0.09 23	0.21 288	0.09 4	0.20 64	0.12 11	0.11 51	0.10 43	0.11 102	0.10 89	0.22 215	0.11 16	0.07 127	0.09 318	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

gcap-zeroshot	0.14 109	0.10 99	0.28 131	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.09 141

testlalala	0.14 109	0.10 99	0.28 131	0.18 74	0.15 383	0.19 214	0.15 178	0.27 192	0.23 204	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.09 44	0.14 15	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.09 141

testmc14	0.14 109	0.08 23	0.29 137	0.21 232	0.16 427	0.19 214	0.14 127	0.16 19	0.13 20	0.11 51	0.14 138	0.11 102	0.08 18	0.20 158	0.12 46	0.06 48	0.24 649	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.32 639

VMStereo-Base	0.14 109	0.09 57	0.29 137	0.16 13	0.09 23	0.18 186	0.12 50	0.24 133	0.25 251	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 85

xyz-stereo-finetune	0.17 204	0.17 423	0.29 137	0.17 40	0.08 13	0.24 371	0.21 457	0.30 248	0.32 366	0.19 254	0.22 275	0.19 281	0.15 279	0.30 380	0.22 420	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.07 39

MLG-Stereo_test2	0.12 33	0.09 57	0.29 137	0.21 232	0.12 193	0.16 109	0.11 29	0.17 30	0.12 11	0.11 51	0.08 11	0.11 102	0.06 1	0.16 55	0.11 16	0.08 285	0.13 457	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 141

SMoEStereo_RVC	0.14 109	0.15 342	0.29 137	0.19 127	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.21 81	0.21 172	0.15 180	0.13 101	0.12 142	0.11 130	0.25 276	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.08 85

tt45	0.15 151	0.14 304	0.29 137	0.19 127	0.11 133	0.23 346	0.18 341	0.23 111	0.18 99	0.16 199	0.13 101	0.14 200	0.10 89	0.31 395	0.15 211	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.08 85

ours_stereo	0.15 151	0.14 304	0.29 137	0.21 232	0.14 311	0.17 150	0.18 341	0.21 81	0.20 143	0.13 123	0.18 215	0.14 200	0.10 89	0.24 254	0.15 211	0.06 48	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.13 370

rvit_stereo_0083	0.17 204	0.13 252	0.29 137	0.21 232	0.13 260	0.17 150	0.17 280	0.23 111	0.36 426	0.16 199	0.22 275	0.19 281	0.17 327	0.21 184	0.17 275	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.08 85

AIO-Stereo	0.16 182	0.12 206	0.29 137	0.30 610	0.20 555	0.16 109	0.14 127	0.28 208	0.22 186	0.14 152	0.15 159	0.13 167	0.08 18	0.20 158	0.15 211	0.06 48	0.16 522	0.07 168	0.08 314	0.06 99	0.24 574

CAS	0.16 182	0.07 2	0.29 137	0.42 696	0.17 461	0.20 257	0.18 341	0.23 111	0.20 143	0.15 180	0.19 230	0.11 102	0.10 89	0.15 33	0.14 168	0.31 709	0.04 1	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.16 452

rgla	0.13 56	0.13 252	0.30 147	0.19 127	0.12 193	0.16 109	0.11 29	0.17 30	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.09 44	0.21 184	0.12 46	0.06 48	0.19 579	0.05 1	0.07 217	0.06 99	0.13 370

416test	0.13 56	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.13 260	0.16 109	0.11 29	0.16 19	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.10 89	0.18 98	0.12 46	0.06 48	0.17 551	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.13 370

over-6	0.13 56	0.18 450	0.30 147	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.11 29	0.28 208	0.17 76	0.10 32	0.10 43	0.10 61	0.13 226	0.20 158	0.11 16	0.08 285	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

MatchStereo	0.11 14	0.08 23	0.30 147	0.16 13	0.08 13	0.09 4	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.10 32	0.16 174	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14
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	0.16 182	0.08 23	0.30 147	0.21 232	0.20 555	0.12 27	0.14 127	0.20 64	0.19 128	0.11 51	0.10 43	0.13 167	0.12 177	0.24 254	0.20 371	0.09 392	0.18 565	0.07 168	0.06 115	0.20 653	0.19 501

LG-Stereo	0.14 109	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.11 133	0.16 109	0.18 341	0.23 111	0.19 128	0.12 84	0.18 215	0.11 102	0.09 44	0.15 33	0.14 168	0.06 48	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.07 39

fffft	0.14 109	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.18 341	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.11 56	0.13 167	0.10 89	0.24 254	0.18 307	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141
1: 1. 1
999	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.19 127	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.25 157	0.20 143	0.14 152	0.16 174	0.14 200	0.11 130	0.36 449	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.08 85

rvit_stereo_0081	0.16 182	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.12 193	0.17 150	0.17 280	0.24 133	0.34 398	0.17 223	0.19 230	0.18 267	0.15 279	0.20 158	0.17 275	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.07 39

rvit_stereo_0082	0.16 182	0.13 252	0.30 147	0.21 232	0.12 193	0.17 150	0.17 280	0.24 133	0.34 398	0.17 223	0.19 230	0.18 267	0.15 279	0.20 158	0.17 275	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.07 39

CASnet	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.22 301	0.08 13	0.15 65	0.14 127	0.28 208	0.26 269	0.23 312	0.20 241	0.15 221	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.11 525	0.09 426	0.08 268	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AnonymousM	0.19 249	0.20 486	0.30 147	0.18 74	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.27 288	0.27 357	0.21 261	0.18 267	0.14 257	0.21 184	0.16 244	0.09 392	0.08 269	0.38 716	0.15 636	0.06 99	0.08 85

416test1013	0.13 56	0.12 206	0.31 159	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.11 29	0.16 19	0.14 33	0.12 84	0.09 16	0.08 4	0.10 89	0.19 123	0.12 46	0.07 127	0.17 551	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.13 370

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 109	0.16 386	0.31 159	0.22 301	0.14 311	0.15 65	0.13 91	0.18 37	0.17 76	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.15 211	0.06 48	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.10 217

DF	0.16 182	0.09 57	0.31 159	0.31 627	0.16 427	0.17 150	0.15 178	0.26 175	0.18 99	0.14 152	0.23 290	0.19 281	0.11 130	0.24 254	0.16 244	0.08 285	0.23 632	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.09 141

VIP-Stereo	0.13 56	0.15 342	0.31 159	0.18 74	0.12 193	0.24 371	0.12 50	0.20 64	0.20 143	0.10 32	0.13 101	0.11 102	0.09 44	0.20 158	0.13 114	0.06 48	0.11 405	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.08 85

GEAStereo	0.20 282	0.10 99	0.31 159	0.35 660	0.42 703	0.19 214	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.28 678	0.06 57	0.05 37	0.08 268	0.57 715

GSStereo	0.21 323	0.10 99	0.31 159	0.36 668	0.42 703	0.19 214	0.16 235	0.38 359	0.21 172	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.31 700	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.63 724

GASTEREO	0.20 282	0.15 342	0.31 159	0.40 685	0.29 661	0.18 186	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.18 247	0.17 195	0.11 102	0.13 226	0.25 276	0.15 211	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.08 314	0.06 99	0.57 715

MSCF	0.20 282	0.14 304	0.31 159	0.40 685	0.29 661	0.17 150	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.17 223	0.16 174	0.11 102	0.13 226	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.23 632	0.06 57	0.08 314	0.07 187	0.57 715

4w-stereo	0.13 56	0.11 153	0.31 159	0.17 40	0.10 84	0.15 65	0.10 12	0.20 64	0.14 33	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.12 177	0.23 239	0.13 114	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.08 314	0.05 4	0.15 435

3w_stereo	0.14 109	0.11 153	0.31 159	0.19 127	0.09 23	0.16 109	0.16 235	0.28 208	0.20 143	0.13 123	0.12 79	0.08 4	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.10 217

fffy	0.15 151	0.14 304	0.31 159	0.21 232	0.14 311	0.19 214	0.18 341	0.24 133	0.19 128	0.13 123	0.17 195	0.15 221	0.13 226	0.25 276	0.15 211	0.06 48	0.08 269	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.15 435

WCG-NET	0.15 151	0.12 206	0.31 159	0.18 74	0.09 23	0.18 186	0.17 280	0.23 111	0.29 322	0.18 247	0.22 275	0.15 221	0.12 177	0.19 123	0.13 114	0.06 48	0.12 436	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.06 14

RAFT-Stereo-weight	0.17 204	0.10 99	0.31 159	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.38 359	0.33 385	0.25 335	0.20 241	0.19 281	0.10 89	0.19 123	0.16 244	0.07 127	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.09 141

GLC_STEREO	0.15 151	0.11 153	0.31 159	0.22 301	0.09 23	0.17 150	0.15 178	0.24 133	0.28 299	0.17 223	0.20 241	0.17 252	0.11 130	0.24 254	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.07 39

PMTNet	0.16 182	0.09 57	0.31 159	0.15 5	0.09 23	0.23 346	0.15 178	0.26 175	0.24 224	0.17 223	0.21 261	0.16 236	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.29 705	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.07 39

SE	0.17 204	0.22 521	0.32 174	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.16 235	0.30 248	0.21 172	0.20 269	0.28 345	0.15 221	0.17 327	0.17 77	0.17 275	0.10 467	0.06 101	0.09 380	0.09 426	0.12 544	0.12 333

aanet-new-24k	0.13 56	0.14 304	0.32 174	0.20 183	0.12 193	0.16 109	0.14 127	0.20 64	0.16 64	0.13 123	0.16 174	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.07 39

aanet-new-12k	0.13 56	0.12 206	0.32 174	0.23 367	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.25 157	0.20 143	0.13 123	0.11 56	0.10 61	0.13 226	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.12 333

LACA2	0.12 33	0.17 423	0.32 174	0.16 13	0.08 13	0.16 109	0.13 91	0.18 37	0.15 51	0.09 10	0.09 16	0.11 102	0.10 89	0.15 33	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

AdaDepth	0.13 56	0.10 99	0.32 174	0.20 183	0.11 133	0.19 214	0.13 91	0.16 19	0.16 64	0.10 32	0.10 43	0.10 61	0.09 44	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.11 405	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.11 272

water-stereo	0.15 151	0.11 153	0.32 174	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.14 127	0.26 175	0.20 143	0.18 247	0.23 290	0.16 236	0.16 301	0.14 15	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

xyz-stereo-finetune2	0.18 216	0.16 386	0.32 174	0.16 13	0.09 23	0.27 420	0.19 388	0.29 228	0.21 172	0.23 312	0.29 354	0.21 320	0.23 430	0.37 459	0.23 440	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.07 39

WCG-NET（raft）	0.16 182	0.14 304	0.32 174	0.18 74	0.09 23	0.19 214	0.16 235	0.24 133	0.27 288	0.19 254	0.19 230	0.20 304	0.12 177	0.22 215	0.13 114	0.06 48	0.17 551	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

AEACV	0.20 282	0.09 57	0.32 174	0.39 680	0.34 682	0.21 288	0.16 235	0.30 248	0.18 99	0.17 223	0.17 195	0.13 167	0.16 301	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.29 694	0.07 168	0.09 426	0.07 187	0.37 668

LoS_RVC	0.14 109	0.11 153	0.32 174	0.18 74	0.16 427	0.20 257	0.18 341	0.21 81	0.18 99	0.14 152	0.20 241	0.12 142	0.17 327	0.17 77	0.14 168	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.14 416

test410_97500	0.13 56	0.10 99	0.33 184	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.09 4	0.18 37	0.14 33	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

aanet-new-14k	0.13 56	0.13 252	0.33 184	0.21 232	0.09 23	0.13 35	0.13 91	0.26 175	0.23 204	0.12 84	0.15 159	0.09 34	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.11 272

DA	0.21 323	0.11 153	0.33 184	0.28 578	0.23 605	0.30 479	0.16 235	0.29 228	0.27 288	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.15 279	0.26 298	0.15 211	0.07 127	0.28 678	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 712

GGEV	0.21 323	0.11 153	0.33 184	0.28 578	0.23 605	0.30 479	0.16 235	0.29 228	0.27 288	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.15 279	0.26 298	0.15 211	0.07 127	0.28 678	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 712

Any-RAFT	0.18 216	0.09 57	0.33 184	0.19 127	0.10 84	0.29 464	0.16 235	0.44 452	0.32 366	0.25 335	0.27 337	0.29 432	0.16 301	0.23 239	0.13 114	0.08 285	0.07 201	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

RCA-Stereo	0.17 204	0.10 99	0.33 184	0.20 183	0.11 133	0.19 214	0.17 280	0.39 381	0.36 426	0.21 279	0.25 311	0.17 252	0.17 327	0.18 98	0.15 211	0.07 127	0.14 476	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.08 85

test410	0.13 56	0.10 99	0.34 190	0.19 127	0.13 260	0.17 150	0.09 4	0.19 54	0.15 51	0.11 51	0.09 16	0.09 34	0.08 18	0.19 123	0.12 46	0.05 1	0.19 579	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

Weightmod_eth	0.18 216	0.20 486	0.34 190	0.22 301	0.17 461	0.21 288	0.18 341	0.27 192	0.20 143	0.17 223	0.26 321	0.19 281	0.17 327	0.28 339	0.17 275	0.19 668	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.10 217

Weightmod	0.19 249	0.19 470	0.34 190	0.21 232	0.18 491	0.24 371	0.17 280	0.27 192	0.22 186	0.19 254	0.30 370	0.19 281	0.15 279	0.29 362	0.20 371	0.12 557	0.11 405	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.17 474

S0	0.21 323	0.21 501	0.34 190	0.24 423	0.19 526	0.34 544	0.26 577	0.30 248	0.22 186	0.22 300	0.26 321	0.20 304	0.16 301	0.21 184	0.18 307	0.12 557	0.11 405	0.14 612	0.15 636	0.10 436	0.33 646

aanet-new-8k	0.14 109	0.14 304	0.34 190	0.21 232	0.10 84	0.18 186	0.15 178	0.29 228	0.22 186	0.11 51	0.12 79	0.10 61	0.13 226	0.18 98	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.11 272

Selective-IGEV-i32	0.15 151	0.10 99	0.34 190	0.32 636	0.19 526	0.16 109	0.14 127	0.29 228	0.19 128	0.13 123	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

depthmonostereo	0.15 151	0.12 206	0.34 190	0.19 127	0.09 23	0.20 257	0.15 178	0.28 208	0.24 224	0.16 199	0.18 215	0.16 236	0.18 363	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.07 201	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.08 85

tg	0.18 216	0.15 342	0.34 190	0.22 301	0.11 133	0.23 346	0.15 178	0.35 316	0.27 288	0.20 269	0.25 311	0.20 304	0.12 177	0.25 276	0.16 244	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.08 268	0.13 370

LoS	0.15 151	0.09 57	0.34 190	0.17 40	0.09 23	0.22 321	0.14 127	0.27 192	0.27 288	0.15 180	0.18 215	0.19 281	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 151	0.10 99	0.34 190	0.32 636	0.19 526	0.16 109	0.14 127	0.29 228	0.20 143	0.13 123	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

EGLCR-Stereo	0.19 249	0.09 57	0.34 190	0.29 598	0.17 461	0.28 439	0.16 235	0.30 248	0.23 204	0.22 300	0.11 56	0.16 236	0.09 44	0.28 339	0.15 211	0.07 127	0.25 659	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.37 668

CroCo-Stereo	0.15 151	0.16 386	0.34 190	0.25 469	0.12 193	0.11 20	0.18 341	0.35 316	0.24 224	0.13 123	0.13 101	0.18 267	0.12 177	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.06 14
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
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 109	0.15 342	0.35 202	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.10 12	0.19 54	0.21 172	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.15 33	0.12 46	0.08 285	0.07 201	0.11 525	0.09 426	0.10 436	0.13 370

Pointernet	0.15 151	0.08 23	0.35 202	0.19 127	0.12 193	0.20 257	0.12 50	0.34 307	0.25 251	0.15 180	0.16 174	0.13 167	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

rvit_stereo_0080	0.16 182	0.17 423	0.35 202	0.19 127	0.13 260	0.14 43	0.20 429	0.29 228	0.26 269	0.16 199	0.17 195	0.19 281	0.14 257	0.19 123	0.16 244	0.11 516	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.08 85

CAS++	0.17 204	0.13 252	0.35 202	0.18 74	0.13 260	0.17 150	0.16 235	0.42 418	0.25 251	0.19 254	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.22 215	0.12 46	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.16 182	0.17 423	0.35 202	0.19 127	0.13 260	0.14 43	0.20 429	0.29 228	0.26 269	0.16 199	0.17 195	0.19 281	0.14 257	0.19 123	0.16 244	0.11 516	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.08 85

knoymous	0.18 216	0.10 99	0.35 202	0.17 40	0.11 133	0.21 288	0.17 280	0.33 300	0.24 224	0.24 322	0.28 345	0.27 406	0.16 301	0.24 254	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.06 115	0.09 370	0.10 217

iRaftStereo_RVC	0.17 204	0.16 386	0.35 202	0.21 232	0.11 133	0.20 257	0.17 280	0.34 307	0.25 251	0.20 269	0.25 311	0.19 281	0.12 177	0.21 184	0.16 244	0.07 127	0.12 436	0.10 466	0.09 426	0.09 370	0.14 416

gasm-f	0.20 282	0.12 206	0.36 209	0.35 660	0.36 690	0.18 186	0.17 280	0.23 111	0.18 99	0.14 152	0.19 230	0.10 61	0.11 130	0.20 158	0.19 343	0.08 285	0.28 678	0.06 57	0.05 37	0.09 370	0.57 715

ProNet	0.16 182	0.13 252	0.36 209	0.21 232	0.15 383	0.20 257	0.19 388	0.29 228	0.23 204	0.14 152	0.13 101	0.13 167	0.12 177	0.25 276	0.13 114	0.06 48	0.09 318	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.22 550

MC-Stereo	0.18 216	0.10 99	0.36 209	0.28 578	0.14 311	0.18 186	0.15 178	0.24 133	0.20 143	0.21 279	0.24 301	0.16 236	0.13 226	0.25 276	0.14 168	0.07 127	0.17 551	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.30 628

BUS	0.24 418	0.13 252	0.36 209	0.25 469	0.14 311	0.44 619	0.17 280	0.59 627	0.36 426	0.34 496	0.35 437	0.31 463	0.22 415	0.27 314	0.22 420	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

BSDual-CNN	0.24 418	0.13 252	0.36 209	0.25 469	0.14 311	0.35 561	0.22 494	0.59 627	0.36 426	0.34 496	0.35 437	0.38 527	0.25 464	0.27 314	0.28 499	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

psmg	0.24 418	0.13 252	0.36 209	0.21 232	0.14 311	0.35 561	0.23 524	0.54 564	0.36 426	0.36 530	0.38 472	0.38 527	0.25 464	0.27 314	0.28 499	0.10 467	0.08 269	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

quiztm	0.16 182	0.19 470	0.37 215	0.22 301	0.15 383	0.17 150	0.17 280	0.36 333	0.24 224	0.18 247	0.21 261	0.14 200	0.10 89	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.07 39

aanet-new-10k	0.14 109	0.15 342	0.37 215	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.13 123	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.10 217

SCV	0.18 216	0.15 342	0.37 215	0.26 512	0.20 555	0.16 109	0.16 235	0.35 316	0.23 204	0.14 152	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.31 395	0.12 46	0.08 285	0.19 579	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.26 601

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 109	0.09 57	0.37 215	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.14 127	0.20 64	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.31 633

Selective-RAFT	0.19 249	0.14 304	0.37 215	0.24 423	0.11 133	0.30 479	0.15 178	0.35 316	0.34 398	0.17 223	0.17 195	0.22 328	0.18 363	0.29 362	0.18 307	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.08 85

GEAR-Net	0.18 216	0.10 99	0.38 220	0.30 610	0.19 526	0.15 65	0.15 178	0.32 280	0.18 99	0.13 123	0.16 174	0.12 142	0.11 130	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.19 579	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 684

S	0.23 385	0.18 450	0.38 220	0.24 423	0.22 589	0.32 518	0.22 494	0.32 280	0.28 299	0.26 345	0.31 383	0.20 304	0.21 405	0.19 123	0.19 343	0.13 581	0.09 318	0.15 631	0.16 647	0.11 496	0.35 656

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 109	0.09 57	0.38 220	0.18 74	0.10 84	0.15 65	0.14 127	0.20 64	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.11 102	0.12 177	0.13 8	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.31 633

Zero-FE251	0.17 204	0.09 57	0.38 220	0.18 74	0.10 84	0.20 257	0.13 91	0.20 64	0.15 51	0.75 696	0.13 101	0.13 167	0.11 130	0.16 55	0.16 244	0.08 285	0.10 367	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 481

FACV-RUCA	0.22 351	0.15 342	0.38 220	0.24 423	0.23 605	0.26 413	0.19 388	0.41 411	0.35 410	0.26 345	0.32 395	0.22 328	0.25 464	0.24 254	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.15 631	0.08 314	0.16 603	0.14 416

Occ-G	0.18 216	0.10 99	0.38 220	0.23 367	0.15 383	0.16 109	0.18 341	0.23 111	0.26 269	0.15 180	0.20 241	0.21 320	0.11 130	0.22 215	0.19 343	0.07 127	0.17 551	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.30 628

MGS-Stereo	0.15 151	0.12 206	0.38 220	0.19 127	0.11 133	0.18 186	0.17 280	0.21 81	0.23 204	0.14 152	0.24 301	0.16 236	0.10 89	0.19 123	0.13 114	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.10 436	0.07 39

IGEV++	0.19 249	0.13 252	0.38 220	0.30 610	0.19 526	0.15 65	0.15 178	0.32 280	0.18 99	0.13 123	0.16 174	0.12 142	0.11 130	0.24 254	0.15 211	0.07 127	0.32 705	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 684

s12784h	0.18 216	0.09 57	0.38 220	0.18 74	0.07 1	0.33 529	0.19 388	0.39 381	0.34 398	0.24 322	0.25 311	0.18 267	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.05 1

EAI-Stereo	0.29 531	0.11 153	0.38 220	0.22 301	0.18 491	0.33 529	1.66 753	0.53 548	0.27 288	0.27 357	0.50 596	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.25 466	0.07 127	0.07 201	0.07 168	0.11 530	0.07 187	0.10 217

SMOE	0.19 249	0.17 423	0.39 230	0.22 301	0.13 260	0.27 420	0.21 457	0.31 271	0.24 224	0.22 300	0.27 337	0.21 320	0.17 327	0.19 123	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.12 561	0.07 217	0.11 496	0.12 333

aanet-new-34k	0.14 109	0.16 386	0.39 230	0.19 127	0.09 23	0.14 43	0.15 178	0.22 96	0.19 128	0.12 84	0.15 159	0.11 102	0.13 226	0.14 15	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 481

aanet-new-32k	0.13 56	0.15 342	0.39 230	0.20 183	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.19 54	0.14 33	0.12 84	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.15 33	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

aanet-new-30k	0.13 56	0.15 342	0.39 230	0.20 183	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.19 54	0.14 33	0.12 84	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.15 33	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 333

aanet-new-16k	0.13 56	0.14 304	0.39 230	0.20 183	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.22 96	0.20 143	0.12 84	0.12 79	0.12 142	0.11 130	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.14 416

aanet-new	0.14 109	0.13 252	0.39 230	0.21 232	0.14 311	0.20 257	0.15 178	0.25 157	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.16 301	0.19 123	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.13 370

MM-Stereo_test3	0.19 249	0.15 342	0.39 230	0.25 469	0.15 383	0.19 214	0.22 494	0.42 418	0.40 480	0.17 223	0.24 301	0.17 252	0.12 177	0.22 215	0.16 244	0.08 285	0.21 607	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.11 272

GREAT-IGEV	0.19 249	0.11 153	0.39 230	0.22 301	0.33 680	0.14 43	0.15 178	0.18 37	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.09 34	0.09 44	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.50 735	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.53 710
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)	0.18 216	0.08 23	0.39 230	0.19 127	0.19 526	0.24 371	0.18 341	0.29 228	0.29 322	0.24 322	0.21 261	0.24 365	0.18 363	0.22 215	0.21 402	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.07 217	0.06 99	0.11 272

ITSA-stereo	0.26 467	0.16 386	0.39 230	0.24 423	0.11 133	0.28 439	0.18 341	0.58 617	0.59 649	0.32 461	0.32 395	0.33 485	0.28 516	0.51 519	0.34 558	0.11 516	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.15 435

test_sample2	0.23 385	0.12 206	0.39 230	0.20 183	0.11 133	0.28 439	0.22 494	0.45 461	0.33 385	0.27 357	0.34 429	0.30 453	0.25 464	0.46 500	0.23 440	0.09 392	0.15 507	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.19 501

MaDis-Stereo	0.15 151	0.17 423	0.39 230	0.19 127	0.15 383	0.16 109	0.13 91	0.26 175	0.22 186	0.13 123	0.15 159	0.14 200	0.11 130	0.17 77	0.17 275	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.06 14

CroCo-Stereo Lap2	0.16 182	0.18 450	0.39 230	0.26 512	0.18 491	0.11 20	0.19 388	0.30 248	0.22 186	0.13 123	0.16 174	0.15 221	0.11 130	0.17 77	0.15 211	0.07 127	0.07 201	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.07 39

test_4	0.19 249	0.16 386	0.39 230	0.24 423	0.13 260	0.19 214	0.21 457	0.27 192	0.24 224	0.24 322	0.47 582	0.22 328	0.13 226	0.27 314	0.18 307	0.06 48	0.06 101	0.09 380	0.09 426	0.07 187	0.06 14

PSMNet-ADL	0.26 467	0.16 386	0.39 230	0.27 550	0.14 311	0.32 518	0.22 494	0.45 461	0.37 442	0.28 371	0.34 429	0.41 555	0.28 516	0.61 577	0.32 540	0.11 516	0.10 367	0.09 380	0.11 530	0.10 436	0.13 370

PStereo	0.28 508	0.41 668	0.40 245	0.21 232	0.13 260	0.25 392	0.24 550	0.35 316	0.48 574	0.27 357	0.17 195	0.29 432	0.34 586	0.40 472	0.45 611	0.24 686	0.15 507	0.17 649	0.13 605	0.24 673	0.25 586

aanet-new-70k	0.13 56	0.13 252	0.40 245	0.20 183	0.11 133	0.16 109	0.14 127	0.22 96	0.16 64	0.11 51	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.21 184	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.13 370

FE-Mocha	0.18 216	0.11 153	0.40 245	0.26 512	0.14 311	0.19 214	0.14 127	0.36 333	0.24 224	0.24 322	0.24 301	0.23 344	0.14 257	0.27 314	0.19 343	0.08 285	0.08 269	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

Replicate-Monster	0.15 151	0.12 206	0.40 245	0.17 40	0.10 84	0.17 150	0.10 12	0.24 133	0.20 143	0.12 84	0.10 43	0.10 61	0.10 89	0.28 339	0.12 46	0.06 48	0.31 700	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.21 535

SCV_C0	0.19 249	0.14 304	0.40 245	0.30 610	0.20 555	0.15 65	0.16 235	0.35 316	0.26 269	0.17 223	0.16 174	0.13 167	0.09 44	0.31 395	0.14 168	0.07 127	0.22 619	0.06 57	0.06 115	0.09 370	0.25 586

rvit_stereo_0081_aga	0.17 204	0.17 423	0.40 245	0.21 232	0.14 311	0.20 257	0.17 280	0.24 133	0.26 269	0.18 247	0.21 261	0.20 304	0.14 257	0.20 158	0.15 211	0.12 557	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.08 85

RAStereo	0.14 109	0.15 342	0.40 245	0.22 301	0.11 133	0.15 65	0.18 341	0.25 157	0.24 224	0.13 123	0.17 195	0.11 102	0.09 44	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.05 1

test_sample1	0.24 418	0.13 252	0.40 245	0.20 183	0.13 260	0.29 464	0.19 388	0.43 431	0.30 340	0.27 357	0.34 429	0.31 463	0.28 516	0.45 498	0.27 490	0.09 392	0.16 522	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.22 550

MoCha-V2	0.18 216	0.12 206	0.40 245	0.30 610	0.24 622	0.16 109	0.15 178	0.28 208	0.19 128	0.16 199	0.16 174	0.13 167	0.13 226	0.30 380	0.13 114	0.06 48	0.28 678	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.25 586

CASS	0.22 351	0.16 386	0.40 245	0.26 512	0.12 193	0.29 464	0.19 388	0.40 393	0.32 366	0.34 496	0.35 437	0.25 380	0.25 464	0.26 298	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.11 525	0.09 426	0.11 496	0.12 333
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cross-raft	0.18 216	0.12 206	0.40 245	0.27 550	0.16 427	0.20 257	0.24 550	0.34 307	0.24 224	0.23 312	0.28 345	0.29 432	0.15 279	0.19 123	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 151	0.13 252	0.41 256	0.20 183	0.11 133	0.14 43	0.14 127	0.22 96	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.10 61	0.10 89	0.16 55	0.13 114	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.06 115	0.05 4	0.43 688

rvit_0105_6	0.20 282	0.16 386	0.41 256	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.20 429	0.31 271	0.39 469	0.18 247	0.22 275	0.23 344	0.18 363	0.26 298	0.18 307	0.16 633	0.13 457	0.13 588	0.11 530	0.11 496	0.09 141

ff7	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

IGEVStereo-DCA	0.20 282	0.17 423	0.41 256	0.22 301	0.15 383	0.20 257	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.19 254	0.12 79	0.14 200	0.12 177	0.38 462	0.31 530	0.07 127	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

ffff	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

11t	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

RAFT-Test	0.19 249	0.11 153	0.41 256	0.26 512	0.21 572	0.26 413	0.17 280	0.37 350	0.26 269	0.24 322	0.29 354	0.32 474	0.14 257	0.22 215	0.15 211	0.07 127	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.07 39

ccc-4	0.18 216	0.13 252	0.41 256	0.21 232	0.15 383	0.21 288	0.17 280	0.28 208	0.23 204	0.21 279	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.25 659	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.36 660

CSP-Net	0.28 508	0.17 423	0.41 256	0.22 301	0.14 311	0.44 619	0.24 550	0.52 536	0.42 502	0.42 603	0.44 547	0.42 568	0.27 492	0.66 608	0.30 518	0.12 557	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.10 217

Gwc-CoAtRS	0.17 204	0.10 99	0.41 256	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.15 178	0.34 307	0.29 322	0.23 312	0.23 290	0.27 406	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.07 39

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 109	0.12 206	0.42 266	0.18 74	0.12 193	0.17 150	0.14 127	0.24 133	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.13 167	0.11 130	0.17 77	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.19 501

PSi22	0.17 204	0.18 450	0.42 266	0.20 183	0.09 23	0.16 109	0.11 29	0.30 248	0.25 251	0.13 123	0.15 159	0.21 320	0.13 226	0.30 380	0.16 244	0.06 48	0.22 619	0.05 1	0.04 1	0.08 268	0.13 370

HART	0.20 282	0.14 304	0.42 266	0.26 512	0.24 622	0.17 150	0.16 235	0.32 280	0.25 251	0.15 180	0.26 321	0.17 252	0.09 44	0.24 254	0.14 168	0.06 48	0.36 716	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.27 609

anonymousdsp2	0.23 385	0.11 153	0.42 266	0.26 512	0.24 622	0.25 392	0.17 280	0.43 431	0.37 442	0.30 419	0.23 290	0.24 365	0.15 279	0.32 406	0.17 275	0.07 127	0.28 678	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.44 691

LCNet	0.22 351	0.12 206	0.42 266	0.26 512	0.12 193	0.23 346	0.19 388	0.36 333	0.28 299	0.28 371	0.35 437	0.26 400	0.30 543	0.35 438	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.10 492	0.13 559	0.22 550

CREStereo++_RVC	0.16 182	0.09 57	0.42 266	0.17 40	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.23 111	0.31 352	0.21 279	0.31 383	0.13 167	0.11 130	0.17 77	0.16 244	0.07 127	0.04 1	0.06 57	0.15 636	0.06 99	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	0.19 249	0.19 470	0.42 266	0.23 367	0.24 622	0.19 214	0.13 91	0.33 300	0.28 299	0.26 345	0.20 241	0.19 281	0.17 327	0.23 239	0.17 275	0.08 285	0.10 367	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

HCRNet	0.25 444	0.27 589	0.42 266	0.34 653	0.17 461	0.27 420	0.18 341	0.45 461	0.37 442	0.31 436	0.35 437	0.32 474	0.23 430	0.44 492	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.13 588	0.11 530	0.11 496	0.09 141

EE1	0.18 216	0.09 57	0.43 274	0.20 183	0.12 193	0.16 109	0.13 91	0.35 316	0.25 251	0.17 223	0.15 159	0.15 221	0.12 177	0.27 314	0.13 114	0.08 285	0.23 632	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.30 628

aanet-new-40k	0.14 109	0.15 342	0.43 274	0.20 183	0.13 260	0.16 109	0.14 127	0.21 81	0.15 51	0.11 51	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.13 8	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.33 646

aanet-32k-new	0.15 151	0.18 450	0.43 274	0.21 232	0.10 84	0.16 109	0.15 178	0.22 96	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.09 34	0.13 226	0.18 98	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.23 560

Hybrid-DGEV-03	0.21 323	0.20 486	0.43 274	0.23 367	0.12 193	0.27 420	0.16 235	0.33 300	0.28 299	0.33 474	0.58 637	0.23 344	0.16 301	0.24 254	0.19 343	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.10 217

rvit_stereo_ft	0.18 216	0.19 470	0.43 274	0.25 469	0.14 311	0.17 150	0.21 457	0.30 248	0.28 299	0.17 223	0.19 230	0.20 304	0.17 327	0.22 215	0.18 307	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.08 85

riskmin	0.24 418	0.10 99	0.43 274	0.32 636	0.26 640	0.33 529	0.19 388	0.44 452	0.30 340	0.24 322	0.27 337	0.37 521	0.25 464	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.18 565	0.09 380	0.13 605	0.10 436	0.27 609

PSM-AAD	0.26 467	0.11 153	0.43 274	0.24 423	0.12 193	0.27 420	0.37 659	0.36 333	0.30 340	0.36 530	0.39 490	0.28 419	0.77 703	0.30 380	0.16 244	0.07 127	0.06 101	0.12 561	0.11 530	0.09 370	0.21 535

KYRaft	0.23 385	0.11 153	0.43 274	0.23 367	0.12 193	0.23 346	0.23 524	0.37 350	0.26 269	0.35 516	0.53 614	0.34 494	0.26 483	0.29 362	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.10 492	0.08 268	0.30 628

Prome-Stereo	0.22 351	0.10 99	0.43 274	0.24 423	0.13 260	0.23 346	0.23 524	0.37 350	0.27 288	0.33 474	0.58 637	0.24 365	0.28 516	0.30 380	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.20 522

TANstereo	0.16 182	0.11 153	0.43 274	0.16 13	0.08 13	0.25 392	0.14 127	0.23 111	0.29 322	0.25 335	0.30 370	0.16 236	0.12 177	0.18 98	0.13 114	0.08 285	0.07 201	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 85

XX-TBD	0.16 182	0.21 501	0.43 274	0.22 301	0.10 84	0.23 346	0.15 178	0.23 111	0.28 299	0.22 300	0.26 321	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.14 168	0.08 285	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14

222	0.45 643	0.14 304	0.43 274	0.19 127	0.15 383	0.36 569	0.20 429	0.60 638	0.43 513	0.37 548	0.45 562	0.30 453	0.28 516	0.59 564	3.72 757	0.11 516	0.19 579	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.27 609

aanet-new-22k	0.15 151	0.15 342	0.44 286	0.22 301	0.11 133	0.15 65	0.13 91	0.24 133	0.19 128	0.12 84	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.17 77	0.11 16	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.27 609

Lsterematch	0.20 282	0.15 342	0.44 286	0.20 183	0.10 84	0.22 321	0.17 280	0.27 192	0.34 398	0.28 371	0.37 463	0.24 365	0.22 415	0.25 276	0.23 440	0.08 285	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

Selective-IGEV-i1	0.28 508	0.11 153	0.44 286	0.36 668	0.32 678	0.32 518	0.23 524	0.48 496	0.48 574	0.29 396	0.32 395	0.39 541	0.17 327	0.28 339	0.25 466	0.08 285	0.23 632	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.53 710

MyStereo07	0.18 216	0.15 342	0.44 286	0.22 301	0.16 427	0.25 392	0.22 494	0.31 271	0.26 269	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.13 226	0.33 416	0.14 168	0.07 127	0.13 457	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

mmm	0.25 444	0.15 342	0.44 286	0.23 367	0.20 555	0.28 439	0.21 457	0.43 431	0.32 366	0.31 436	0.40 500	0.30 453	0.24 451	0.31 395	0.28 499	0.09 392	0.21 607	0.11 525	0.12 572	0.10 436	0.26 601

raft_robust	0.25 444	0.23 541	0.44 286	0.22 301	0.13 260	0.23 346	0.22 494	0.52 536	0.50 599	0.33 474	0.32 395	0.33 485	0.23 430	0.55 541	0.18 307	0.07 127	0.11 405	0.08 273	0.10 492	0.08 268	0.07 39

AnonStereo	0.19 249	0.13 252	0.45 292	0.22 301	0.13 260	0.18 186	0.14 127	0.39 381	0.26 269	0.19 254	0.18 215	0.19 281	0.12 177	0.26 298	0.13 114	0.08 285	0.26 667	0.08 273	0.06 115	0.10 436	0.25 586

SCION-M(vits-remse)	0.14 109	0.09 57	0.45 292	0.28 578	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.10 467	0.08 269	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 216	0.20 486	0.45 292	0.28 578	0.26 640	0.47 636	0.12 50	0.25 157	0.20 143	0.09 10	0.11 56	0.08 4	0.07 4	0.20 158	0.13 114	0.05 1	0.24 649	0.05 1	0.09 426	0.05 4	0.13 370

MWSP-net	0.26 467	0.14 304	0.45 292	0.22 301	0.14 311	0.32 518	0.43 683	0.52 536	0.45 539	0.33 474	0.33 417	0.36 513	0.32 575	0.29 362	0.32 540	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.11 272

aanet-new-36k	0.14 109	0.17 423	0.45 292	0.22 301	0.09 23	0.17 150	0.15 178	0.24 133	0.18 99	0.12 84	0.14 138	0.10 61	0.11 130	0.18 98	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 333

MM-Stereo_test1	0.20 282	0.13 252	0.45 292	0.24 423	0.12 193	0.20 257	0.21 457	0.36 333	0.32 366	0.23 312	0.22 275	0.15 221	0.14 257	0.28 339	0.16 244	0.07 127	0.24 649	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.21 535

DDVS	0.26 467	0.16 386	0.45 292	0.25 469	0.17 461	0.34 544	0.21 457	0.43 431	0.31 352	0.34 496	0.41 512	0.47 606	0.21 405	0.52 527	0.29 513	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.09 426	0.13 559	0.16 452

11t1	0.21 323	0.12 206	0.45 292	0.20 183	0.15 383	0.27 420	0.17 280	0.37 350	0.28 299	0.27 357	0.25 311	0.24 365	0.23 430	0.28 339	0.25 466	0.09 392	0.19 579	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.23 560

UniTT-Stereo	0.15 151	0.12 206	0.45 292	0.21 232	0.14 311	0.17 150	0.13 91	0.20 64	0.19 128	0.16 199	0.20 241	0.10 61	0.11 130	0.18 98	0.17 275	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.07 39

DCRE	0.24 418	0.15 342	0.45 292	0.26 512	0.26 640	0.23 346	0.21 457	0.37 350	0.29 322	0.23 312	0.81 687	0.23 344	0.16 301	0.24 254	0.18 307	0.07 127	0.14 476	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.25 586

x	0.23 385	0.15 342	0.45 292	0.20 183	0.15 383	0.27 420	0.17 280	0.43 431	0.35 410	0.26 345	0.31 383	0.29 432	0.25 464	0.29 362	0.30 518	0.09 392	0.22 619	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.24 574

GMOStereo	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

error version	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

test-v	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

GrayStereo	0.26 467	0.10 99	0.45 292	0.27 550	0.14 311	0.23 346	0.46 690	0.36 333	0.33 385	0.40 585	0.47 582	0.30 453	0.78 704	0.29 362	0.17 275	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.15 435

test-2	0.20 282	0.17 423	0.45 292	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.27 587	0.28 208	0.28 299	0.31 436	0.32 395	0.28 419	0.17 327	0.16 55	0.13 114	0.07 127	0.23 632	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.07 39

ICVP	0.24 418	0.13 252	0.45 292	0.26 512	0.14 311	0.30 479	0.25 565	0.47 484	0.35 410	0.29 396	0.43 536	0.35 507	0.25 464	0.28 339	0.25 466	0.12 557	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet-RSSM	0.18 216	0.10 99	0.45 292	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.40 393	0.31 352	0.23 312	0.21 261	0.26 400	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.06 14

DLCB_ROB	0.30 546	0.20 486	0.45 292	0.28 578	0.17 461	0.37 577	0.25 565	0.50 516	0.45 539	0.46 633	0.47 582	0.51 625	0.34 586	0.56 549	0.38 577	0.10 467	0.10 367	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272

BStereo	0.14 109	0.10 99	0.46 311	0.18 74	0.11 133	0.15 65	0.15 178	0.25 157	0.23 204	0.12 84	0.11 56	0.12 142	0.09 44	0.17 77	0.17 275	0.05 1	0.07 201	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.09 141

Anonymus123	0.16 182	0.10 99	0.46 311	0.18 74	0.11 133	0.41 601	0.15 178	0.30 248	0.23 204	0.12 84	0.11 56	0.12 142	0.09 44	0.17 77	0.17 275	0.05 1	0.07 201	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.09 141

AIO_test	0.20 282	0.12 206	0.46 311	0.45 703	0.38 695	0.15 65	0.17 280	0.28 208	0.20 143	0.19 254	0.13 101	0.14 200	0.09 44	0.39 467	0.13 114	0.07 127	0.21 607	0.06 57	0.06 115	0.06 99	0.34 651

qqq	0.24 418	0.16 386	0.46 311	0.20 183	0.15 383	0.23 346	0.20 429	0.43 431	0.32 366	0.26 345	0.31 383	0.28 419	0.25 464	0.36 449	0.28 499	0.08 285	0.22 619	0.10 466	0.11 530	0.09 370	0.23 560

THIR-Stereo	0.30 546	0.15 342	0.46 311	0.19 127	0.11 133	0.28 439	0.70 717	0.33 300	0.36 426	0.37 548	0.64 661	0.33 485	0.49 661	0.58 556	0.44 604	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.08 85

RAFT	0.24 418	0.24 554	0.46 311	0.27 550	0.15 383	0.26 413	0.26 577	0.37 350	0.31 352	0.34 496	0.34 429	0.41 555	0.22 415	0.30 380	0.18 307	0.08 285	0.15 507	0.11 525	0.10 492	0.11 496	0.13 370

raft+_RVC	0.21 323	0.21 501	0.46 311	0.22 301	0.35 685	0.21 288	0.16 235	0.39 381	0.35 410	0.22 300	0.28 345	0.20 304	0.15 279	0.25 276	0.20 371	0.08 285	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.12 333

test_xeample	0.39 611	0.14 304	0.46 311	0.19 127	0.16 427	0.34 544	0.22 494	0.59 627	0.43 513	0.33 474	0.47 582	0.30 453	0.27 492	0.60 569	2.44 752	0.10 467	0.21 607	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.25 586

MM-Stereo_test2	0.19 249	0.11 153	0.47 319	0.25 469	0.11 133	0.21 288	0.20 429	0.28 208	0.24 224	0.16 199	0.17 195	0.13 167	0.11 130	0.21 184	0.14 168	0.06 48	0.26 667	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.41 679

test_sample7	0.28 508	0.16 386	0.47 319	0.21 232	0.14 311	0.29 464	0.22 494	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.41 478	0.26 478	0.14 606	0.21 607	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.25 586

SMFormer	0.27 498	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.34 558	0.10 467	0.16 522	0.08 273	0.09 426	0.10 436	0.16 452

tta	0.27 498	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.34 558	0.10 467	0.16 522	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.13 370

qqq1	0.26 467	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.21 402	0.10 467	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.13 370

fff1	0.26 467	0.13 252	0.47 319	0.20 183	0.10 84	0.28 439	0.19 388	0.54 564	0.48 574	0.35 516	0.42 522	0.31 463	0.27 492	0.60 569	0.21 402	0.10 467	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.08 268	0.13 370

MSKI-zero shot	0.19 249	0.10 99	0.47 319	0.30 610	0.14 311	0.21 288	0.14 127	0.33 300	0.22 186	0.24 322	0.25 311	0.22 328	0.10 89	0.32 406	0.14 168	0.07 127	0.30 696	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.09 141

GCAP-Stereo	0.18 216	0.21 501	0.47 319	0.23 367	0.18 491	0.21 288	0.10 12	0.28 208	0.24 224	0.20 269	0.22 275	0.15 221	0.13 226	0.21 184	0.16 244	0.07 127	0.19 579	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

IIG-Stereo	0.24 418	0.16 386	0.47 319	0.29 598	0.12 193	0.23 346	0.14 127	0.40 393	0.33 385	0.35 516	0.37 463	0.33 485	0.22 415	0.70 620	0.26 478	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.07 39

DRaft	0.25 444	0.11 153	0.47 319	0.18 74	0.12 193	0.28 439	0.23 524	0.34 307	0.40 480	0.38 557	0.60 646	0.20 304	0.41 628	0.48 506	0.41 588	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

DeepStereo_RVC	0.19 249	0.12 206	0.47 319	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.16 235	0.29 228	0.24 224	0.28 371	0.27 337	0.23 344	0.28 516	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.10 217

xxxx	0.39 611	0.14 304	0.47 319	0.20 183	0.16 427	0.38 584	0.20 429	0.61 648	0.43 513	0.30 419	0.44 547	0.38 527	0.25 464	0.50 513	2.41 751	0.11 516	0.21 607	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.26 601

UPFNet	0.27 498	0.15 342	0.47 319	0.25 469	0.20 555	0.37 577	0.27 587	0.50 516	0.40 480	0.36 530	0.38 472	0.37 521	0.29 536	0.40 472	0.34 558	0.10 467	0.10 367	0.10 466	0.10 492	0.10 436	0.08 85

AdaStereo	0.25 444	0.17 423	0.47 319	0.25 469	0.13 260	0.33 529	0.17 280	0.57 603	0.43 513	0.34 496	0.38 472	0.35 507	0.21 405	0.32 406	0.24 452	0.14 606	0.06 101	0.13 588	0.09 426	0.11 496	0.09 141
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	0.28 508	0.19 470	0.47 319	0.25 469	0.14 311	0.36 569	0.21 457	0.49 507	0.43 513	0.46 633	0.52 606	0.42 568	0.30 543	0.46 500	0.38 577	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CoDeX	0.24 418	0.13 252	0.48 334	0.22 301	0.14 311	0.29 464	0.21 457	0.55 583	0.42 502	0.29 396	0.36 452	0.28 419	0.23 430	0.48 506	0.20 371	0.09 392	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

PCWNet_CMD	0.23 385	0.14 304	0.48 334	0.21 232	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.11 496	0.11 272

CRFU-Net	0.29 531	0.14 304	0.48 334	0.26 512	0.15 383	0.46 630	0.22 494	0.52 536	0.32 366	0.44 620	0.42 522	0.48 610	0.47 652	0.44 492	0.31 530	0.12 557	0.10 367	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.11 272

RAFT+CT+SA	0.23 385	0.24 554	0.48 334	0.25 469	0.18 491	0.23 346	0.29 609	0.42 418	0.38 453	0.24 322	0.39 490	0.20 304	0.17 327	0.34 431	0.17 275	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.12 572	0.09 370	0.13 370

test-3	0.18 216	0.10 99	0.48 334	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.29 322	0.26 345	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.26 298	0.19 343	0.06 48	0.14 476	0.08 273	0.08 314	0.06 99	0.10 217

test_1	0.18 216	0.10 99	0.48 334	0.23 367	0.14 311	0.18 186	0.16 235	0.32 280	0.29 322	0.26 345	0.17 195	0.22 328	0.13 226	0.26 298	0.19 343	0.06 48	0.14 476	0.08 273	0.08 314	0.06 99	0.10 217

OMP-Stereo	0.24 418	0.16 386	0.48 334	0.30 610	0.13 260	0.21 288	0.16 235	0.38 359	0.35 410	0.34 496	0.30 370	0.33 485	0.20 392	0.70 620	0.24 452	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.07 39

TestStereo	0.22 351	0.24 554	0.48 334	0.25 469	0.11 133	0.22 321	0.22 494	0.32 280	0.31 352	0.24 322	0.34 429	0.23 344	0.19 386	0.62 588	0.19 343	0.08 285	0.07 201	0.10 466	0.07 217	0.11 496	0.07 39

CFNet_pseudo	0.23 385	0.14 304	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.27 420	0.17 280	0.46 470	0.45 539	0.30 419	0.37 463	0.38 527	0.23 430	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.11 525	0.08 314	0.11 496	0.11 272

RALCasStereoNet	0.22 351	0.22 521	0.48 334	0.23 367	0.23 605	0.22 321	0.18 341	0.32 280	0.27 288	0.22 300	0.30 370	0.22 328	0.15 279	0.29 362	0.20 371	0.08 285	0.22 619	0.07 168	0.06 115	0.10 436	0.25 586

FENet	0.22 351	0.13 252	0.48 334	0.22 301	0.12 193	0.27 420	0.18 341	0.43 431	0.37 442	0.31 436	0.32 395	0.29 432	0.23 430	0.27 314	0.24 452	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

DSFCA	0.29 531	0.18 450	0.48 334	0.21 232	0.17 461	0.39 590	0.32 635	0.49 507	0.44 526	0.44 620	0.38 472	0.40 546	0.30 543	0.53 530	0.38 577	0.12 557	0.10 367	0.10 466	0.11 530	0.11 496	0.11 272

DIP-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.12 50	0.43 431	0.26 269	0.27 357	0.32 395	0.21 320	0.17 327	0.26 298	0.20 371	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.10 217
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	0.28 508	0.12 206	0.48 334	0.19 127	0.11 133	0.35 561	0.21 457	0.64 666	0.44 526	0.40 585	0.43 536	0.50 622	0.27 492	0.75 639	0.25 466	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.23 385	0.14 304	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.27 420	0.17 280	0.46 470	0.45 539	0.30 419	0.37 463	0.38 527	0.23 430	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.11 525	0.08 314	0.12 544	0.11 272

HSM	0.29 531	0.18 450	0.48 334	0.21 232	0.15 383	0.33 529	0.20 429	0.55 583	0.39 469	0.36 530	0.39 490	0.67 688	0.32 575	0.88 676	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.10 217

iResNet_ROB	0.27 498	0.27 589	0.48 334	0.21 232	0.12 193	0.32 518	0.17 280	0.57 603	0.55 630	0.39 575	0.44 547	0.37 521	0.28 516	0.43 488	0.28 499	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.09 370	0.11 272

aanet-new-90k	0.15 151	0.14 304	0.49 351	0.21 232	0.11 133	0.15 65	0.14 127	0.24 133	0.17 76	0.10 32	0.12 79	0.10 61	0.12 177	0.21 184	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 639

AIO_rvc	0.20 282	0.16 386	0.49 351	0.41 692	0.29 661	0.15 65	0.17 280	0.21 81	0.19 128	0.17 223	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.35 438	0.13 114	0.07 127	0.19 579	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.41 679

rvit_0105_4	0.21 323	0.17 423	0.49 351	0.23 367	0.14 311	0.20 257	0.23 524	0.35 316	0.40 480	0.19 254	0.24 301	0.25 380	0.20 392	0.28 339	0.18 307	0.16 633	0.13 457	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.10 217

tt1	0.22 351	0.16 386	0.49 351	0.26 512	0.15 383	0.31 501	0.19 388	0.38 359	0.46 552	0.21 279	0.19 230	0.13 167	0.16 301	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.37 668

anonymousdsp	0.20 282	0.13 252	0.49 351	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 667	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 700

NINENet	0.27 498	0.16 386	0.49 351	0.23 367	0.16 427	0.44 619	0.17 280	0.63 660	0.49 591	0.33 474	0.38 472	0.31 463	0.22 415	0.43 488	0.22 420	0.11 516	0.10 367	0.12 561	0.08 314	0.12 544	0.11 272

hknet	0.26 467	0.15 342	0.49 351	0.25 469	0.16 427	0.35 561	0.22 494	0.59 627	0.40 480	0.34 496	0.35 437	0.43 575	0.28 516	0.38 462	0.26 478	0.09 392	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.09 370	0.10 217

IGEV-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.49 351	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 667	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 700
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DAS	0.28 508	0.13 252	0.49 351	0.24 423	0.18 491	0.30 479	0.24 550	0.48 496	0.48 574	0.42 603	0.45 562	0.34 494	0.31 560	0.76 646	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.10 436	0.11 272

SepStereo	0.27 498	0.13 252	0.49 351	0.24 423	0.18 491	0.30 479	0.24 550	0.48 496	0.48 574	0.42 603	0.45 562	0.34 494	0.31 560	0.64 597	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.10 436	0.11 272

test_3	0.20 282	0.12 206	0.49 351	0.26 512	0.14 311	0.22 321	0.25 565	0.34 307	0.33 385	0.25 335	0.18 215	0.23 344	0.13 226	0.25 276	0.20 371	0.06 48	0.14 476	0.09 380	0.10 492	0.07 187	0.10 217

Pruner-Stereo	0.20 282	0.12 206	0.49 351	0.29 598	0.12 193	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.31 352	0.33 474	0.32 395	0.25 380	0.15 279	0.25 276	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

test-1	0.20 282	0.12 206	0.49 351	0.23 367	0.23 605	0.22 321	0.23 524	0.36 333	0.29 322	0.21 279	0.25 311	0.24 365	0.14 257	0.18 98	0.22 420	0.07 127	0.14 476	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.14 416

rafts_anoy	0.21 323	0.22 521	0.49 351	0.25 469	0.24 622	0.19 214	0.17 280	0.34 307	0.32 366	0.24 322	0.25 311	0.20 304	0.16 301	0.25 276	0.21 402	0.08 285	0.19 579	0.11 525	0.12 572	0.09 370	0.09 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 282	0.23 541	0.49 351	0.21 232	0.16 427	0.19 214	0.17 280	0.35 316	0.32 366	0.26 345	0.33 417	0.20 304	0.17 327	0.21 184	0.17 275	0.06 48	0.10 367	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.11 272

AFF-stereo	0.20 282	0.24 554	0.49 351	0.22 301	0.11 133	0.18 186	0.18 341	0.35 316	0.29 322	0.25 335	0.36 452	0.25 380	0.17 327	0.25 276	0.17 275	0.06 48	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.11 272

R-Stereo Train	0.19 249	0.10 99	0.49 351	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39

RAFT-Stereo	0.19 249	0.10 99	0.49 351	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 385	0.14 304	0.49 351	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.11 272

UCFNet_RVC	0.25 444	0.21 501	0.49 351	0.19 127	0.15 383	0.34 544	0.18 341	0.47 484	0.36 426	0.30 419	0.35 437	0.40 546	0.26 483	0.35 438	0.24 452	0.13 581	0.08 269	0.13 588	0.14 625	0.13 559	0.13 370

NOSS_ROB	0.33 573	0.24 554	0.49 351	0.27 550	0.16 427	0.34 544	0.19 388	0.55 583	0.50 599	0.34 496	0.37 463	0.42 568	0.30 543	0.93 690	0.25 466	0.19 668	0.20 600	0.24 683	0.22 684	0.17 618	0.25 586

SME	0.24 418	0.30 607	0.50 372	0.23 367	0.11 133	0.37 577	0.17 280	0.39 381	0.31 352	0.26 345	0.29 354	0.19 281	0.22 415	0.55 541	0.27 490	0.10 467	0.08 269	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.10 217

TestStereo-Hl	0.20 282	0.16 386	0.50 372	0.18 74	0.11 133	0.23 346	0.17 280	0.38 359	0.30 340	0.23 312	0.27 337	0.22 328	0.19 386	0.39 467	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.08 85

aanet-new-28k	0.15 151	0.16 386	0.50 372	0.20 183	0.10 84	0.16 109	0.14 127	0.20 64	0.15 51	0.13 123	0.14 138	0.12 142	0.12 177	0.17 77	0.12 46	0.06 48	0.08 269	0.06 57	0.07 217	0.07 187	0.18 481

MultiAttention	1.05 723	0.14 304	0.50 372	0.35 660	0.43 706	5.62 756	1.71 756	0.71 693	0.54 621	0.36 530	0.63 658	0.55 643	0.22 415	7.50 771	0.56 642	0.09 392	0.06 101	0.14 612	0.24 691	0.27 687	0.34 651

coex_refinement	0.28 508	0.22 521	0.50 372	0.23 367	0.15 383	0.31 501	0.20 429	0.51 528	0.43 513	0.35 516	0.42 522	0.45 587	0.27 492	0.56 549	0.41 588	0.10 467	0.07 201	0.07 168	0.07 217	0.11 496	0.12 333

FLISNet	0.21 323	0.16 386	0.50 372	0.18 74	0.15 383	0.17 150	0.16 235	0.35 316	0.22 186	0.38 557	0.38 472	0.36 513	0.24 451	0.29 362	0.22 420	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.08 85

CoSv	0.21 323	0.16 386	0.50 372	0.18 74	0.15 383	0.17 150	0.16 235	0.35 316	0.22 186	0.38 557	0.38 472	0.36 513	0.24 451	0.29 362	0.22 420	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.08 85

test_sample6	0.27 498	0.15 342	0.50 372	0.22 301	0.12 193	0.30 479	0.22 494	0.54 564	0.39 469	0.34 496	0.44 547	0.29 432	0.25 464	0.58 556	0.26 478	0.11 516	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

H2IRNET	0.19 249	0.18 450	0.50 372	0.22 301	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.28 208	0.31 352	0.17 223	0.32 395	0.25 380	0.20 392	0.24 254	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.08 85

AE-Stereo	0.21 323	0.12 206	0.50 372	0.25 469	0.15 383	0.24 371	0.18 341	0.40 393	0.34 398	0.19 254	0.26 321	0.21 320	0.13 226	0.22 215	0.16 244	0.07 127	0.26 667	0.09 380	0.10 492	0.07 187	0.31 633

ACVNet-DCA	0.21 323	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.43 431	0.32 366	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.23 560

xx1	0.23 385	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.39 381	0.48 574	0.21 279	0.20 241	0.28 419	0.25 464	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.10 466	0.11 530	0.09 370	0.23 560

1test111	0.22 351	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.43 431	0.32 366	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.36 449	0.28 499	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.09 370	0.23 560

cc1	0.22 351	0.16 386	0.50 372	0.27 550	0.13 260	0.31 501	0.19 388	0.39 381	0.48 574	0.21 279	0.20 241	0.13 167	0.17 327	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.08 273	0.06 115	0.08 268	0.37 668

MIF-Stereo (partial)	0.18 216	0.13 252	0.50 372	0.22 301	0.15 383	0.16 109	0.13 91	0.29 228	0.26 269	0.17 223	0.26 321	0.16 236	0.17 327	0.25 276	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.08 85

TestStereo1	0.23 385	0.22 521	0.50 372	0.27 550	0.14 311	0.26 413	0.27 587	0.43 431	0.38 453	0.29 396	0.39 490	0.23 344	0.21 405	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

IER	0.24 418	0.15 342	0.50 372	0.21 232	0.15 383	0.31 501	0.20 429	0.44 452	0.38 453	0.34 496	0.41 512	0.32 474	0.34 586	0.31 395	0.23 440	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.09 141

SA-5K	0.23 385	0.22 521	0.50 372	0.27 550	0.14 311	0.26 413	0.27 587	0.43 431	0.38 453	0.29 396	0.39 490	0.23 344	0.21 405	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.10 217

iRaft-Stereo_5w	0.25 444	0.24 554	0.50 372	0.23 367	0.18 491	0.19 214	0.19 388	0.39 381	0.35 410	0.28 371	0.36 452	0.34 494	0.23 430	0.66 608	0.28 499	0.07 127	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.14 416

NRIStereo	0.20 282	0.12 206	0.50 372	0.23 367	0.11 133	0.24 371	0.19 388	0.30 248	0.28 299	0.26 345	0.26 321	0.25 380	0.18 363	0.34 431	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.09 141

PSMNet-RSSM	0.26 467	0.21 501	0.50 372	0.21 232	0.14 311	0.25 392	0.21 457	0.50 516	0.38 453	0.31 436	0.45 562	0.40 546	0.27 492	0.53 530	0.24 452	0.12 557	0.08 269	0.11 525	0.13 605	0.10 436	0.10 217

SCION-MonSter	0.33 573	0.24 554	0.51 393	0.29 598	0.28 649	0.56 667	0.21 457	0.49 507	0.59 649	0.34 496	0.55 623	0.32 474	0.31 560	0.40 472	0.56 642	0.11 516	0.10 367	0.25 687	0.22 684	0.18 634	0.19 501

rvit_0105_5	0.22 351	0.18 450	0.51 393	0.23 367	0.13 260	0.22 321	0.25 565	0.38 359	0.40 480	0.21 279	0.23 290	0.27 406	0.20 392	0.27 314	0.20 371	0.15 622	0.13 457	0.12 561	0.12 572	0.10 436	0.10 217

model_zeroshot	0.21 323	0.14 304	0.51 393	0.34 653	0.18 491	0.26 413	0.16 235	0.41 411	0.24 224	0.33 474	0.20 241	0.25 380	0.12 177	0.26 298	0.16 244	0.09 392	0.21 607	0.07 168	0.08 314	0.07 187	0.13 370

test_sample5	0.26 467	0.14 304	0.51 393	0.21 232	0.12 193	0.31 501	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.33 474	0.43 536	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.24 452	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

DualNet	0.26 467	0.14 304	0.51 393	0.21 232	0.12 193	0.31 501	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.34 496	0.44 547	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.24 452	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.16 452

GMStereo_Zeroshot	0.25 444	0.22 521	0.51 393	0.27 550	0.14 311	0.28 439	0.15 178	0.40 393	0.36 426	0.37 548	0.43 536	0.40 546	0.17 327	0.35 438	0.21 402	0.12 557	0.07 201	0.13 588	0.07 217	0.17 618	0.10 217

CFNet_ucs	0.25 444	0.14 304	0.51 393	0.20 183	0.15 383	0.29 464	0.18 341	0.51 528	0.46 552	0.32 461	0.42 522	0.38 527	0.23 430	0.31 395	0.22 420	0.11 516	0.08 269	0.12 561	0.09 426	0.13 559	0.13 370

GANet-ADL	0.22 351	0.14 304	0.51 393	0.23 367	0.14 311	0.29 464	0.19 388	0.48 496	0.36 426	0.26 345	0.33 417	0.32 474	0.20 392	0.26 298	0.22 420	0.11 516	0.07 201	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272

Patchmatch Stereo++	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141
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	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

ROB_FTStereo_v2	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

ROB_FTStereo	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.13 91	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

iGMRVC	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

iRAFT	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

CRE-IMP	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.23 367	0.11 133	0.24 371	0.17 280	0.31 271	0.24 224	0.27 357	0.26 321	0.24 365	0.17 327	0.24 254	0.19 343	0.09 392	0.05 6	0.10 466	0.07 217	0.10 436	0.10 217

RAFT-IKP	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.18 186	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.26 298	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

SFCPSM	0.23 385	0.12 206	0.51 393	0.21 232	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.57 603	0.41 490	0.29 396	0.32 395	0.23 344	0.22 415	0.28 339	0.20 371	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.10 492	0.09 370	0.09 141

ACVNet	0.24 418	0.18 450	0.51 393	0.18 74	0.15 383	0.27 420	0.23 524	0.40 393	0.45 539	0.29 396	0.41 512	0.38 527	0.28 516	0.28 339	0.35 565	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.10 436	0.09 141

CFNet-ft	0.26 467	0.21 501	0.51 393	0.19 127	0.16 427	0.31 501	0.21 457	0.40 393	0.37 442	0.29 396	0.40 500	0.46 596	0.27 492	0.49 509	0.28 499	0.12 557	0.07 201	0.12 561	0.11 530	0.12 544	0.11 272

DMCA	0.24 418	0.18 450	0.51 393	0.23 367	0.14 311	0.27 420	0.20 429	0.45 461	0.40 480	0.32 461	0.33 417	0.33 485	0.25 464	0.27 314	0.30 518	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.08 314	0.11 496	0.12 333

CFNet_RVC	0.26 467	0.21 501	0.51 393	0.19 127	0.16 427	0.31 501	0.21 457	0.40 393	0.37 442	0.29 396	0.40 500	0.46 596	0.27 492	0.49 509	0.28 499	0.12 557	0.07 201	0.12 561	0.11 530	0.12 544	0.11 272

test_sample3	0.25 444	0.14 304	0.52 414	0.20 183	0.12 193	0.33 529	0.20 429	0.53 548	0.38 453	0.32 461	0.35 437	0.29 432	0.24 451	0.54 536	0.25 466	0.10 467	0.14 476	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.15 435

DisPM	0.20 282	0.11 153	0.52 414	0.24 423	0.13 260	0.18 186	0.19 388	0.30 248	0.31 352	0.33 474	0.34 429	0.23 344	0.16 301	0.34 431	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.12 333

NF-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.52 527	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

OCTAStereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

HUI-Stereo	0.19 249	0.13 252	0.52 414	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.23 239	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

DEmStereo	0.26 467	0.10 99	0.52 414	0.19 127	0.13 260	0.31 501	0.25 565	0.29 228	0.38 453	0.36 530	0.57 634	0.24 365	0.48 656	0.53 530	0.44 604	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.07 187	0.08 85

SST-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.14 311	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.26 269	0.34 496	0.33 417	0.29 432	0.25 464	0.56 549	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.07 39

RAFT_R40	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.13 260	0.18 186	0.18 341	0.32 280	0.31 352	0.33 474	0.33 417	0.30 453	0.23 430	0.55 541	0.19 343	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.07 39

RE-Stereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

TVStereo	0.22 351	0.11 153	0.52 414	0.25 469	0.12 193	0.21 288	0.18 341	0.40 393	0.35 410	0.28 371	0.30 370	0.22 328	0.17 327	0.51 519	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.13 370

TDLM	0.32 566	0.27 589	0.52 414	0.30 610	0.15 383	0.33 529	0.32 635	0.54 564	0.50 599	0.44 620	0.43 536	0.39 541	0.30 543	0.92 688	0.30 518	0.14 606	0.09 318	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.14 416

GGDA	0.19 249	0.20 486	0.53 425	0.18 74	0.10 84	0.21 288	0.16 235	0.35 316	0.32 366	0.22 300	0.29 354	0.19 281	0.16 301	0.38 462	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.09 141

Hybrid-DGEV-2	0.23 385	0.20 486	0.53 425	0.24 423	0.13 260	0.28 439	0.15 178	0.50 516	0.45 539	0.28 371	0.26 321	0.25 380	0.26 483	0.29 362	0.20 371	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.10 217

DCVSM-stereo	0.25 444	0.14 304	0.53 425	0.21 232	0.14 311	0.27 420	0.14 127	0.35 316	0.35 410	0.42 603	0.33 417	0.46 596	0.30 543	0.31 395	0.27 490	0.11 516	0.10 367	0.12 561	0.10 492	0.12 544	0.15 435

test_sample4	0.26 467	0.14 304	0.53 425	0.21 232	0.12 193	0.32 518	0.21 457	0.53 548	0.38 453	0.33 474	0.38 472	0.28 419	0.25 464	0.54 536	0.25 466	0.10 467	0.14 476	0.10 466	0.09 426	0.11 496	0.16 452

EKT-Stereo	0.39 611	0.13 252	0.53 425	0.42 696	3.94 760	0.22 321	0.17 280	0.38 359	0.30 340	0.21 279	0.20 241	0.23 344	0.15 279	0.30 380	0.18 307	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.09 370	0.12 333

LL-Strereo2	0.21 323	0.25 571	0.53 425	0.32 636	0.20 555	0.25 392	0.14 127	0.32 280	0.25 251	0.25 335	0.20 241	0.24 365	0.12 177	0.28 339	0.18 307	0.07 127	0.07 201	0.12 561	0.09 426	0.09 370	0.16 452

Sa-1000	0.24 418	0.20 486	0.53 425	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.23 524	0.50 516	0.41 490	0.30 419	0.50 596	0.26 400	0.19 386	0.33 416	0.16 244	0.08 285	0.10 367	0.10 466	0.11 530	0.08 268	0.08 85

UDGNet	0.24 418	0.37 649	0.53 425	0.25 469	0.14 311	0.24 371	0.18 341	0.32 280	0.44 526	0.29 396	0.28 345	0.24 365	0.20 392	0.30 380	0.21 402	0.16 633	0.07 201	0.21 673	0.11 530	0.16 603	0.11 272

CrosDoStereo	0.32 566	0.11 153	0.53 425	0.19 127	0.12 193	0.22 321	1.07 738	0.36 333	0.38 453	0.38 557	0.60 646	0.28 419	0.45 643	0.61 577	0.56 642	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.09 141

AAGNet	0.34 584	0.12 206	0.53 425	0.26 512	0.16 427	0.20 257	0.19 388	0.31 271	0.29 322	0.35 516	0.35 437	0.27 406	0.30 543	0.44 492	2.56 753	0.08 285	0.05 6	0.10 466	0.07 217	0.09 370	0.07 39

PSM-softLoss	0.22 351	0.11 153	0.53 425	0.25 469	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.39 381	0.29 322	0.29 396	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.53 530	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.12 333

KMStereo	0.22 351	0.11 153	0.53 425	0.25 469	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.39 381	0.29 322	0.29 396	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.53 530	0.21 402	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.12 333

DeepStereo_LL	0.32 566	0.11 153	0.53 425	0.19 127	0.12 193	0.22 321	1.07 738	0.36 333	0.38 453	0.38 557	0.60 646	0.28 419	0.45 643	0.61 577	0.56 642	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.09 426	0.08 268	0.09 141

RALAANet	0.21 323	0.24 554	0.53 425	0.23 367	0.14 311	0.22 321	0.13 91	0.38 359	0.30 340	0.29 396	0.26 321	0.25 380	0.15 279	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.07 39

MEA-ACV	0.28 508	0.14 304	0.54 439	0.22 301	0.14 311	0.34 544	0.23 524	0.54 564	0.49 591	0.36 530	0.43 536	0.36 513	0.35 594	0.48 506	0.30 518	0.09 392	0.09 318	0.10 466	0.12 572	0.10 436	0.11 272

TestStereo_HL2	0.20 282	0.19 470	0.54 439	0.17 40	0.11 133	0.21 288	0.15 178	0.35 316	0.31 352	0.23 312	0.31 383	0.19 281	0.17 327	0.40 472	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

aanet-new-60k	0.14 109	0.15 342	0.54 439	0.20 183	0.10 84	0.16 109	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.19 123	0.10 3	0.05 1	0.08 269	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.15 435

G2L-Stereo_test	0.26 467	0.22 521	0.54 439	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.24 550	0.51 528	0.40 480	0.38 557	0.37 463	0.40 546	0.26 483	0.53 530	0.32 540	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272

ISRNet	0.28 508	0.15 342	0.54 439	0.27 550	0.19 526	0.24 371	0.15 178	0.47 484	0.45 539	0.40 585	0.49 592	0.42 568	0.27 492	0.33 416	0.30 518	0.20 672	0.12 436	0.17 649	0.16 647	0.16 603	0.21 535

AIO-test2	0.22 351	0.27 589	0.54 439	0.29 598	0.16 427	0.22 321	0.16 235	0.44 452	0.43 513	0.17 223	0.29 354	0.16 236	0.11 130	0.27 314	0.14 168	0.19 668	0.07 201	0.10 466	0.11 530	0.08 268	0.09 141

PFNet+	0.21 323	0.11 153	0.54 439	0.22 301	0.12 193	0.17 150	0.18 341	0.31 271	0.36 426	0.33 474	0.32 395	0.24 365	0.16 301	0.33 416	0.18 307	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.10 492	0.08 268	0.12 333

IRAFT_RVC	0.23 385	0.15 342	0.54 439	0.26 512	0.12 193	0.19 214	0.23 524	0.41 411	0.39 469	0.31 436	0.30 370	0.29 432	0.24 451	0.55 541	0.23 440	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.08 85

GES	0.23 385	0.14 304	0.54 439	0.21 232	0.14 311	0.28 439	0.19 388	0.51 528	0.35 410	0.31 436	0.36 452	0.25 380	0.24 451	0.30 380	0.23 440	0.11 516	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.12 333

MMNet	0.28 508	0.19 470	0.54 439	0.24 423	0.17 461	0.47 636	0.22 494	0.47 484	0.53 616	0.40 585	0.43 536	0.36 513	0.34 586	0.40 472	0.35 565	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.09 141

GANet-RSSM	0.26 467	0.19 470	0.54 439	0.21 232	0.14 311	0.27 420	0.22 494	0.47 484	0.34 398	0.30 419	0.40 500	0.41 555	0.30 543	0.59 564	0.25 466	0.11 516	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

StereoVision	0.23 385	0.23 541	0.55 450	0.27 550	0.17 461	0.23 346	0.22 494	0.40 393	0.32 366	0.21 279	0.51 599	0.22 328	0.16 301	0.29 362	0.19 343	0.11 516	0.12 436	0.13 588	0.13 605	0.10 436	0.08 85

MIM_Stereo	0.20 282	0.17 423	0.55 450	0.20 183	0.21 572	0.17 150	0.14 127	0.37 350	0.27 288	0.28 371	0.35 437	0.23 344	0.13 226	0.28 339	0.16 244	0.06 48	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.15 435

HH	0.22 351	0.12 206	0.55 450	0.32 636	0.16 427	0.27 420	0.18 341	0.36 333	0.25 251	0.20 269	0.26 321	0.34 494	0.18 363	0.33 416	0.15 211	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.31 633

HanStereo	0.22 351	0.12 206	0.55 450	0.32 636	0.16 427	0.27 420	0.18 341	0.36 333	0.25 251	0.20 269	0.26 321	0.34 494	0.18 363	0.33 416	0.15 211	0.07 127	0.16 522	0.07 168	0.07 217	0.07 187	0.31 633

SA	0.24 418	0.22 521	0.55 450	0.23 367	0.14 311	0.25 392	0.23 524	0.48 496	0.42 502	0.28 371	0.44 547	0.23 344	0.23 430	0.34 431	0.17 275	0.07 127	0.09 318	0.11 525	0.11 530	0.08 268	0.09 141

dd	0.23 385	0.32 621	0.55 450	0.23 367	0.12 193	0.27 420	0.21 457	0.32 280	0.45 539	0.30 419	0.29 354	0.25 380	0.17 327	0.31 395	0.26 478	0.13 581	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.12 544	0.09 141

AACVNet	0.28 508	0.22 521	0.55 450	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.19 388	0.43 431	0.33 385	0.39 575	0.42 522	0.44 581	0.29 536	0.73 630	0.28 499	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.09 426	0.13 559	0.12 333

ASMatch	0.23 385	0.11 153	0.55 450	0.25 469	0.14 311	0.19 214	0.16 235	0.32 280	0.30 340	0.28 371	0.68 669	0.28 419	0.26 483	0.50 513	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.11 272

RAFT-345	0.22 351	0.11 153	0.55 450	0.22 301	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.27 192	0.28 299	0.27 357	0.65 663	0.20 304	0.17 327	0.55 541	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.07 39

DISCO	0.33 573	0.16 386	0.55 450	0.26 512	0.16 427	0.48 644	0.25 565	0.52 536	0.58 642	0.38 557	0.45 562	0.63 673	0.37 605	0.65 602	0.50 626	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.13 559	0.13 370

MWDA-net	0.29 531	0.22 521	0.56 460	0.26 512	0.21 572	0.35 561	0.32 635	0.46 470	0.48 574	0.39 575	0.41 512	0.33 485	0.39 617	0.55 541	0.40 583	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.11 272

G2L-ROB	0.25 444	0.21 501	0.56 460	0.19 127	0.12 193	0.28 439	0.21 457	0.48 496	0.34 398	0.35 516	0.31 383	0.41 555	0.23 430	0.51 519	0.31 530	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.12 333

AIO-test1	0.21 323	0.22 521	0.56 460	0.31 627	0.24 622	0.21 288	0.16 235	0.42 418	0.37 442	0.17 223	0.26 321	0.18 267	0.12 177	0.29 362	0.15 211	0.08 285	0.07 201	0.10 466	0.11 530	0.07 187	0.10 217

UGAM-zero	0.26 467	0.11 153	0.56 460	0.20 183	0.16 427	0.28 439	0.18 341	0.48 496	0.25 251	0.31 436	0.28 345	0.56 648	0.32 575	0.66 608	0.17 275	0.07 127	0.10 367	0.07 168	0.09 426	0.07 187	0.31 633

anonymousa	0.26 467	0.13 252	0.56 460	0.29 598	0.30 667	0.31 501	0.20 429	0.38 359	0.36 426	0.33 474	0.51 599	0.41 555	0.27 492	0.25 276	0.24 452	0.08 285	0.18 565	0.09 380	0.18 665	0.08 268	0.17 474

STrans-v2	0.25 444	0.14 304	0.56 460	0.21 232	0.12 193	0.23 346	0.20 429	0.50 516	0.31 352	0.31 436	0.42 522	0.35 507	0.35 594	0.62 588	0.24 452	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.08 85

FTStereo	0.28 508	0.11 153	0.56 460	0.24 423	0.13 260	0.21 288	0.52 702	0.36 333	0.28 299	0.38 557	0.94 701	0.30 453	0.56 675	0.33 416	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.19 501

GMM-Stereo	0.22 351	0.10 99	0.56 460	0.23 367	0.13 260	0.24 371	0.24 550	0.38 359	0.29 322	0.31 436	0.44 547	0.27 406	0.21 405	0.31 395	0.17 275	0.07 127	0.05 6	0.10 466	0.09 426	0.08 268	0.19 501

LMCR-Stereo	0.28 508	0.22 521	0.56 460	0.29 598	0.14 311	0.37 577	0.23 524	0.57 603	0.36 426	0.40 585	0.40 500	0.29 432	0.30 543	0.41 478	0.38 577	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.13 559	0.10 217

acv_ft	0.26 467	0.18 450	0.56 460	0.24 423	0.19 526	0.34 544	0.21 457	0.47 484	0.45 539	0.39 575	0.41 512	0.38 527	0.28 516	0.28 339	0.36 569	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.09 141

hitnet-ft	0.31 558	0.21 501	0.56 460	0.19 127	0.14 311	0.40 596	0.23 524	0.46 470	0.42 502	0.37 548	0.46 575	0.53 638	0.35 594	0.76 646	0.35 565	0.14 606	0.10 367	0.14 612	0.10 492	0.15 594	0.14 416

CCAANet	0.26 467	0.18 450	0.56 460	0.22 301	0.15 383	0.29 464	0.17 280	0.52 536	0.39 469	0.27 357	0.49 592	0.32 474	0.25 464	0.63 591	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.10 492	0.08 268	0.11 272

IGEV_i1	0.26 467	0.12 206	0.57 472	0.25 469	0.24 622	0.32 518	0.20 429	0.45 461	0.37 442	0.35 516	0.30 370	0.35 507	0.20 392	0.39 467	0.23 440	0.08 285	0.26 667	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.37 668

rvit_0105_3	0.24 418	0.21 501	0.57 472	0.25 469	0.15 383	0.24 371	0.28 603	0.40 393	0.43 513	0.25 335	0.26 321	0.29 432	0.22 415	0.29 362	0.21 402	0.15 622	0.13 457	0.14 612	0.15 636	0.10 436	0.10 217

UGAM	0.28 508	0.18 450	0.57 472	0.26 512	0.13 260	0.23 346	0.26 577	0.33 300	0.45 539	0.32 461	0.42 522	0.45 587	0.22 415	0.92 688	0.23 440	0.08 285	0.09 318	0.14 612	0.13 605	0.10 436	0.10 217

Anonymous_2	0.44 640	0.23 541	0.57 472	0.34 653	0.34 682	0.53 662	0.28 603	0.49 507	0.39 469	0.36 530	0.34 429	0.48 610	0.38 610	0.43 488	0.33 550	0.26 697	0.41 721	0.44 721	1.45 759	0.33 704	0.37 668

fff	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

RAFT_CTSACE	0.23 385	0.21 501	0.57 472	0.26 512	0.15 383	0.22 321	0.23 524	0.34 307	0.30 340	0.34 496	0.51 599	0.31 463	0.17 327	0.33 416	0.15 211	0.06 48	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.07 39

test_5	0.25 444	0.25 571	0.57 472	0.27 550	0.18 491	0.25 392	0.29 609	0.42 418	0.39 469	0.29 396	0.40 500	0.27 406	0.23 430	0.35 438	0.19 343	0.07 127	0.07 201	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.14 416

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.14 304	0.57 472	0.24 423	0.11 133	0.21 288	0.19 388	0.43 431	0.34 398	0.30 419	0.43 536	0.36 513	0.31 560	0.61 577	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.08 85

RAFT-RH_RVC	0.26 467	0.13 252	0.57 472	0.22 301	0.12 193	0.25 392	0.14 127	0.27 192	0.29 322	0.38 557	1.14 712	0.23 344	0.18 363	0.58 556	0.24 452	0.07 127	0.06 101	0.10 466	0.07 217	0.06 99	0.08 85

DCANet	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.37 350	0.41 490	0.30 419	0.31 383	0.19 281	0.23 430	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 217

csc	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

cscssc	0.20 282	0.15 342	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.38 359	0.46 552	0.29 396	0.31 383	0.18 267	0.28 516	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

111	0.22 351	0.22 521	0.57 472	0.19 127	0.09 23	0.24 371	0.17 280	0.44 452	0.46 552	0.24 322	0.30 370	0.29 432	0.22 415	0.25 276	0.19 343	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.15 435

GMStereo	0.21 323	0.30 607	0.57 472	0.21 232	0.12 193	0.24 371	0.18 341	0.30 248	0.41 490	0.26 345	0.24 301	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.09 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.29 531	0.29 601	0.57 472	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.15 178	0.53 548	0.46 552	0.31 436	0.40 500	0.38 527	0.27 492	0.76 646	0.28 499	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.09 141

CBMV_ROB	0.36 594	0.21 501	0.57 472	0.22 301	0.14 311	0.35 561	0.20 429	0.55 583	0.47 566	0.52 658	0.58 637	0.45 587	0.53 671	0.75 639	0.50 626	0.18 658	0.19 579	0.23 681	0.21 675	0.15 594	0.20 522

DN	0.21 323	0.09 57	0.58 488	0.40 685	0.18 491	0.22 321	0.18 341	0.30 248	0.25 251	0.15 180	0.19 230	0.18 267	0.10 89	0.26 298	0.19 343	0.14 606	0.18 565	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.42 684

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 151	0.23 541	0.58 488	0.17 40	0.12 193	0.15 65	0.14 127	0.25 157	0.18 99	0.11 51	0.14 138	0.12 142	0.10 89	0.15 33	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.08 314	0.05 4	0.22 550

MyStereo05	0.24 418	0.15 342	0.58 488	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.22 494	0.50 516	0.54 621	0.32 461	0.23 290	0.26 400	0.23 430	0.32 406	0.25 466	0.07 127	0.12 436	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

MyStereo04	0.24 418	0.15 342	0.58 488	0.22 301	0.16 427	0.25 392	0.22 494	0.51 528	0.54 621	0.29 396	0.23 290	0.27 406	0.23 430	0.32 406	0.25 466	0.07 127	0.13 457	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

DCANet-4	0.20 282	0.11 153	0.58 488	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.39 381	0.42 502	0.29 396	0.31 383	0.17 252	0.22 415	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

GwcNet-ADL	0.23 385	0.15 342	0.58 488	0.24 423	0.13 260	0.23 346	0.24 550	0.51 528	0.41 490	0.28 371	0.29 354	0.30 453	0.20 392	0.27 314	0.28 499	0.09 392	0.07 201	0.07 168	0.07 217	0.09 370	0.11 272

delet	0.29 531	0.18 450	0.58 488	0.24 423	0.19 526	0.41 601	0.30 618	0.52 536	0.51 605	0.35 516	0.42 522	0.37 521	0.31 560	0.49 509	0.36 569	0.10 467	0.09 318	0.11 525	0.12 572	0.09 370	0.09 141

psm_up	0.30 546	0.21 501	0.58 488	0.26 512	0.18 491	0.32 518	0.27 587	0.57 603	0.45 539	0.38 557	0.41 512	0.45 587	0.40 623	0.59 564	0.32 540	0.11 516	0.12 436	0.13 588	0.12 572	0.11 496	0.11 272

XPNet_ROB	0.35 591	0.26 581	0.58 488	0.28 578	0.19 526	0.37 577	0.31 628	0.57 603	0.51 605	0.52 658	0.54 618	0.57 650	0.38 610	0.65 602	0.48 619	0.17 647	0.12 436	0.13 588	0.12 572	0.16 603	0.17 474

plain	0.18 216	0.16 386	0.59 497	0.21 232	0.13 260	0.16 109	0.17 280	0.29 228	0.23 204	0.16 199	0.26 321	0.13 167	0.17 327	0.27 314	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.07 217	0.10 436	0.07 39

ADStereo(finetuned)	0.21 323	0.15 342	0.59 497	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.37 350	0.41 490	0.30 419	0.31 383	0.19 281	0.31 560	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 217

SACVNet	0.32 566	0.25 571	0.59 497	0.26 512	0.19 526	0.35 561	0.25 565	0.54 564	0.41 490	0.43 614	0.45 562	0.46 596	0.34 586	0.71 626	0.30 518	0.14 606	0.10 367	0.12 561	0.12 572	0.16 603	0.20 522

ADLNet	0.30 546	0.19 470	0.59 497	0.23 367	0.19 526	0.34 544	0.23 524	0.56 594	0.44 526	0.43 614	0.41 512	0.43 575	0.28 516	0.56 549	0.36 569	0.11 516	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.15 435

RASNet	0.30 546	0.19 470	0.59 497	0.23 367	0.19 526	0.33 529	0.20 429	0.50 516	0.41 490	0.31 436	0.44 547	0.47 606	0.38 610	0.79 654	0.40 583	0.09 392	0.07 201	0.07 168	0.09 426	0.08 268	0.10 217

MLCV	0.25 444	0.23 541	0.59 497	0.22 301	0.09 23	0.30 479	0.18 341	0.40 393	0.38 453	0.38 557	0.44 547	0.31 463	0.22 415	0.44 492	0.32 540	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.08 85

NCCL2	0.37 601	0.33 626	0.59 497	0.37 670	0.23 605	0.42 609	0.41 680	0.56 594	0.44 526	0.47 639	0.47 582	0.61 666	0.39 617	0.58 556	0.41 588	0.16 633	0.13 457	0.21 673	0.22 684	0.16 603	0.18 481

RT-IGEV	0.29 531	0.10 99	0.60 504	0.24 423	0.16 427	0.38 584	0.31 628	0.60 638	0.46 552	0.41 597	0.41 512	0.49 616	0.31 560	0.30 380	0.29 513	0.09 392	0.10 367	0.09 380	0.10 492	0.09 370	0.25 586

dad	0.30 546	0.38 657	0.60 504	0.22 301	0.14 311	0.32 518	0.21 457	0.35 316	0.51 605	0.45 627	0.45 562	0.46 596	0.23 430	0.41 478	0.27 490	0.21 674	0.11 405	0.20 671	0.11 530	0.15 594	0.11 272

GEStereo_RVC	0.29 531	0.24 554	0.60 504	0.27 550	0.16 427	0.33 529	0.25 565	0.58 617	0.56 637	0.35 516	0.38 472	0.34 494	0.25 464	0.51 519	0.29 513	0.12 557	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

sCroCo_RVC	0.19 249	0.15 342	0.60 504	0.27 550	0.18 491	0.23 346	0.16 235	0.28 208	0.24 224	0.14 152	0.22 275	0.17 252	0.14 257	0.22 215	0.16 244	0.11 516	0.11 405	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.10 217

HGLStereo	0.29 531	0.19 470	0.60 504	0.24 423	0.21 572	0.33 529	0.23 524	0.52 536	0.44 526	0.36 530	0.49 592	0.41 555	0.35 594	0.46 500	0.34 558	0.11 516	0.11 405	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.12 333

HITNet	0.22 351	0.23 541	0.60 504	0.20 183	0.09 23	0.27 420	0.15 178	0.45 461	0.33 385	0.29 396	0.33 417	0.27 406	0.22 415	0.29 362	0.27 490	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272
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	0.57 682	0.22 521	0.60 504	0.26 512	0.16 427	0.97 716	0.46 690	0.76 704	0.90 706	1.03 722	0.92 699	1.16 717	0.93 717	1.21 717	0.72 669	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.16 603	0.24 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2L-Stereo	0.27 498	0.23 541	0.61 511	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.19 388	0.48 496	0.37 442	0.33 474	0.38 472	0.40 546	0.23 430	0.61 577	0.33 550	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.11 272

GwcNet-RSSM	0.28 508	0.25 571	0.61 511	0.22 301	0.14 311	0.28 439	0.24 550	0.46 470	0.44 526	0.33 474	0.46 575	0.41 555	0.28 516	0.55 541	0.31 530	0.11 516	0.07 201	0.09 380	0.10 492	0.10 436	0.09 141

PS-NSSS	0.33 573	0.36 646	0.61 511	0.24 423	0.18 491	0.33 529	0.24 550	0.59 627	0.42 502	0.38 557	0.52 606	0.36 513	0.31 560	0.80 658	0.32 540	0.18 658	0.14 476	0.21 673	0.15 636	0.17 618	0.14 416

CBMV	0.36 594	0.25 571	0.61 511	0.24 423	0.14 311	0.42 609	0.33 642	0.56 594	0.52 615	0.54 669	0.52 606	0.51 625	0.58 678	0.63 591	0.43 597	0.15 622	0.16 522	0.18 658	0.16 647	0.13 559	0.19 501
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
4D-IteraStereo	0.20 282	0.21 501	0.62 515	0.21 232	0.14 311	0.19 214	0.17 280	0.29 228	0.28 299	0.24 322	0.20 241	0.20 304	0.10 89	0.22 215	0.18 307	0.07 127	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.33 646

TRStereo	0.22 351	0.21 501	0.62 515	0.40 685	0.19 526	0.22 321	0.16 235	0.58 617	0.30 340	0.21 279	0.21 261	0.22 328	0.13 226	0.27 314	0.14 168	0.09 392	0.09 318	0.09 380	0.11 530	0.06 99	0.19 501

ccnet	0.43 638	0.34 635	0.62 515	0.28 578	0.33 680	0.60 677	0.34 647	0.68 685	0.47 566	0.54 669	0.66 665	0.56 648	0.46 650	0.73 630	0.66 661	0.26 697	0.19 579	0.24 683	0.22 684	0.27 687	0.25 586

ac_64	0.28 508	0.16 386	0.62 515	0.25 469	0.17 461	0.36 569	0.22 494	0.48 496	0.35 410	0.36 530	0.37 463	0.51 625	0.30 543	0.62 588	0.34 558	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

iResNet	0.25 444	0.22 521	0.62 515	0.26 512	0.11 133	0.31 501	0.23 524	0.46 470	0.45 539	0.34 496	0.43 536	0.27 406	0.23 430	0.36 449	0.37 575	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.10 217

PAM_32	0.26 467	0.10 99	0.63 520	0.24 423	0.19 526	0.51 653	0.26 577	0.43 431	0.30 340	0.32 461	0.28 345	0.60 663	0.28 516	0.29 362	0.20 371	0.08 285	0.14 476	0.08 273	0.10 492	0.07 187	0.15 435

PAM	0.26 467	0.11 153	0.63 520	0.25 469	0.18 491	0.53 662	0.29 609	0.44 452	0.28 299	0.36 530	0.27 337	0.59 657	0.26 483	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.12 436	0.07 168	0.10 492	0.07 187	0.13 370

ssnet_v2	0.30 546	0.21 501	0.63 520	0.23 367	0.15 383	0.40 596	0.30 618	0.59 627	0.48 574	0.40 585	0.37 463	0.46 596	0.30 543	0.41 478	0.44 604	0.13 581	0.11 405	0.11 525	0.11 530	0.12 544	0.11 272

PFNet	0.24 418	0.11 153	0.63 520	0.25 469	0.14 311	0.22 321	0.19 388	0.40 393	0.35 410	0.36 530	0.32 395	0.27 406	0.20 392	0.63 591	0.23 440	0.09 392	0.05 6	0.09 380	0.08 314	0.08 268	0.08 85

NVstereo2D	0.32 566	0.18 450	0.63 520	0.24 423	0.23 605	0.43 614	0.28 603	0.60 638	0.58 642	0.28 371	0.39 490	0.42 568	0.30 543	0.71 626	0.30 518	0.13 581	0.09 318	0.13 588	0.10 492	0.20 653	0.18 481

YMNet	0.33 573	0.26 581	0.64 525	0.28 578	0.23 605	0.48 644	0.27 587	0.54 564	0.47 566	0.49 646	0.56 629	0.51 625	0.30 543	0.41 478	0.44 604	0.13 581	0.16 522	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.14 416

YMNet_1	0.33 573	0.26 581	0.64 525	0.28 578	0.23 605	0.48 644	0.27 587	0.54 564	0.47 566	0.49 646	0.56 629	0.51 625	0.30 543	0.41 478	0.44 604	0.13 581	0.16 522	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.14 416

MIPNet	0.22 351	0.19 470	0.64 525	0.22 301	0.12 193	0.28 439	0.20 429	0.48 496	0.39 469	0.31 436	0.24 301	0.19 281	0.24 451	0.28 339	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

DeepPruner_ROB	0.28 508	0.25 571	0.64 525	0.22 301	0.16 427	0.30 479	0.21 457	0.54 564	0.33 385	0.36 530	0.38 472	0.38 527	0.26 483	0.45 498	0.28 499	0.15 622	0.11 405	0.11 525	0.11 530	0.14 582	0.14 416

ETE_ROB	0.36 594	0.32 621	0.64 525	0.30 610	0.18 491	0.40 596	0.38 667	0.59 627	0.49 591	0.50 652	0.52 606	0.62 669	0.37 605	0.58 556	0.43 597	0.13 581	0.10 367	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.18 481

rvit_105_1	0.28 508	0.24 554	0.65 530	0.27 550	0.19 526	0.31 501	0.35 650	0.46 470	0.53 616	0.31 436	0.32 395	0.32 474	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.16 633	0.14 476	0.15 631	0.17 659	0.11 496	0.11 272

rvit_stereo_0075_2	0.25 444	0.18 450	0.65 530	0.27 550	0.22 589	0.22 321	0.15 178	0.41 411	0.36 426	0.27 357	0.37 463	0.29 432	0.21 405	0.29 362	0.20 371	0.17 647	0.12 436	0.19 666	0.12 572	0.14 582	0.14 416

IPLG	0.23 385	0.19 470	0.65 530	0.21 232	0.12 193	0.28 439	0.17 280	0.45 461	0.32 366	0.33 474	0.32 395	0.16 236	0.17 327	0.50 513	0.23 440	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.08 85

RYNet	0.38 606	0.23 541	0.65 530	0.26 512	0.28 649	0.62 679	0.33 642	0.61 648	0.62 661	0.42 603	0.39 490	0.58 656	0.40 623	0.89 678	0.57 646	0.11 516	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.19 645	0.22 550

LALA_ROB	0.38 606	0.31 613	0.65 530	0.30 610	0.21 572	0.46 630	0.39 671	0.63 660	0.54 621	0.53 665	0.52 606	0.69 692	0.36 600	0.52 527	0.48 619	0.18 658	0.11 405	0.16 640	0.14 625	0.17 618	0.16 452

HHNet	0.23 385	0.12 206	0.66 535	0.19 127	0.18 491	0.20 257	0.20 429	0.36 333	0.32 366	0.33 474	0.59 642	0.19 281	0.21 405	0.24 254	0.31 530	0.08 285	0.06 101	0.09 380	0.07 217	0.08 268	0.12 333

cf-r	0.26 467	0.22 521	0.66 535	0.22 301	0.14 311	0.28 439	0.22 494	0.44 452	0.42 502	0.32 461	0.42 522	0.43 575	0.27 492	0.44 492	0.27 490	0.11 516	0.07 201	0.08 273	0.10 492	0.08 268	0.09 141

BEATNet_4x	0.25 444	0.25 571	0.66 535	0.23 367	0.10 84	0.29 464	0.14 127	0.49 507	0.34 398	0.31 436	0.35 437	0.32 474	0.26 483	0.34 431	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.13 370

StereoAnything_RVC	0.22 351	0.47 682	0.67 538	0.30 610	0.31 674	0.11 20	0.11 29	0.18 37	0.15 51	0.09 10	0.11 56	0.09 34	0.09 44	0.27 314	0.12 46	0.09 392	0.39 718	0.06 57	0.04 1	0.24 673	0.49 702

UDG	0.42 634	0.54 695	0.67 538	0.41 692	0.35 685	0.47 636	0.27 587	0.57 603	0.48 574	0.40 585	0.46 575	0.59 657	0.45 643	0.47 504	0.46 614	0.26 697	0.19 579	0.49 723	0.22 684	0.37 707	0.30 628

AASNet	0.29 531	0.27 589	0.67 538	0.26 512	0.18 491	0.34 544	0.21 457	0.64 666	0.49 591	0.36 530	0.41 512	0.32 474	0.26 483	0.33 416	0.39 581	0.12 557	0.09 318	0.10 466	0.08 314	0.14 582	0.12 333

RP	0.38 606	0.26 581	0.67 538	0.31 627	0.24 622	0.37 577	0.29 609	0.53 548	0.61 656	0.42 603	0.65 663	0.62 669	0.51 664	0.63 591	0.43 597	0.17 647	0.15 507	0.17 649	0.15 636	0.17 618	0.19 501

DANet	0.37 601	0.25 571	0.67 538	0.37 670	0.22 589	0.42 609	0.25 565	0.50 516	0.44 526	0.52 658	0.50 596	0.59 657	0.42 634	0.78 650	0.53 634	0.13 581	0.12 436	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.21 535
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 623	0.28 597	0.67 538	0.31 627	0.18 491	0.43 614	0.39 671	0.60 638	0.46 552	0.48 645	0.78 683	0.55 643	0.45 643	0.96 694	0.55 641	0.13 581	0.14 476	0.13 588	0.12 572	0.15 594	0.16 452

HLF11	0.20 282	0.20 486	0.68 544	0.16 13	0.12 193	0.21 288	0.12 50	0.39 381	0.25 251	0.21 279	0.30 370	0.19 281	0.18 363	0.38 462	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.08 268	0.09 141

DStereoO	0.55 674	0.35 639	0.68 544	0.44 699	0.49 711	0.41 601	1.08 741	0.58 617	0.73 687	0.49 646	0.53 614	0.51 625	0.85 710	0.60 569	0.75 672	0.83 743	0.28 678	0.38 716	0.19 668	0.52 718	0.35 656

ToySt	0.28 508	0.19 470	0.68 544	0.22 301	0.19 526	0.31 501	0.31 628	0.43 431	0.43 513	0.28 371	0.38 472	0.42 568	0.32 575	0.33 416	0.32 540	0.08 285	0.14 476	0.10 466	0.12 572	0.11 496	0.24 574

HLf8	0.21 323	0.23 541	0.69 547	0.15 5	0.12 193	0.24 371	0.14 127	0.42 418	0.32 366	0.20 269	0.26 321	0.18 267	0.15 279	0.35 438	0.18 307	0.10 467	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.10 217

DualNet (step1)	0.31 558	0.21 501	0.69 547	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.41 478	0.26 478	0.24 686	0.21 607	0.28 696	0.24 691	0.18 634	0.21 535

test_sample9	0.45 643	0.21 501	0.69 547	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.54 564	0.43 513	0.38 557	0.36 452	0.38 527	0.32 575	0.70 620	1.01 697	0.24 686	1.93 765	0.28 696	0.24 691	0.18 634	0.21 535

test_sample8	0.52 668	0.21 501	0.69 547	0.18 74	0.17 461	0.36 569	0.21 457	0.57 603	0.38 453	0.63 683	0.39 490	1.16 717	0.68 698	0.70 620	1.01 697	0.24 686	1.93 765	0.28 696	0.24 691	0.18 634	0.21 535

MyStereo8	0.25 444	0.20 486	0.69 547	0.24 423	0.17 461	0.31 501	0.16 235	0.50 516	0.32 366	0.29 396	0.38 472	0.25 380	0.19 386	0.33 416	0.29 513	0.08 285	0.20 600	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.16 452

AANet_RVC	0.33 573	0.31 613	0.69 547	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.23 524	0.49 507	0.55 630	0.39 575	0.60 646	0.43 575	0.30 543	0.88 676	0.54 638	0.11 516	0.08 269	0.07 168	0.07 217	0.10 436	0.12 333

DN-CSS_ROB	0.24 418	0.33 626	0.69 547	0.25 469	0.14 311	0.26 413	0.13 91	0.42 418	0.35 410	0.30 419	0.42 522	0.22 328	0.20 392	0.34 431	0.22 420	0.07 127	0.06 101	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.09 141

ManiGeoR	0.20 282	0.22 521	0.70 554	0.16 13	0.12 193	0.22 321	0.14 127	0.41 411	0.28 299	0.19 254	0.24 301	0.19 281	0.16 301	0.35 438	0.20 371	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

HLf10	0.20 282	0.22 521	0.70 554	0.16 13	0.12 193	0.22 321	0.14 127	0.41 411	0.28 299	0.19 254	0.24 301	0.19 281	0.16 301	0.35 438	0.20 371	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.09 141

DFGA-Net	0.26 467	0.33 626	0.70 554	0.22 301	0.15 383	0.25 392	0.17 280	0.41 411	0.40 480	0.30 419	0.32 395	0.21 320	0.18 363	0.61 577	0.33 550	0.08 285	0.06 101	0.10 466	0.09 426	0.11 496	0.09 141

gwcnet-sp	0.25 444	0.16 386	0.70 554	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

scenet	0.25 444	0.16 386	0.70 554	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

ssnet	0.25 444	0.16 386	0.70 554	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.46 470	0.41 490	0.37 548	0.35 437	0.27 406	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.09 392	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.10 436	0.10 217

UNet	0.28 508	0.16 386	0.70 554	0.24 423	0.20 555	0.44 619	0.21 457	0.52 536	0.42 502	0.36 530	0.40 500	0.43 575	0.33 584	0.41 478	0.32 540	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.09 426	0.10 436	0.09 141

StereoDRNet	0.34 584	0.28 597	0.70 554	0.28 578	0.21 572	0.43 614	0.30 618	0.63 660	0.51 605	0.47 639	0.40 500	0.48 610	0.31 560	0.58 556	0.44 604	0.12 557	0.10 367	0.12 561	0.11 530	0.13 559	0.13 370

MSMD_ROB	0.63 694	0.34 635	0.70 554	0.30 610	0.25 636	0.88 708	0.35 650	0.58 617	0.67 671	1.13 727	1.52 728	1.75 736	1.05 724	0.90 681	0.60 650	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.27 705	0.25 676	0.27 609

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 282	0.74 723	0.71 563	0.17 40	0.08 13	0.15 65	0.15 178	0.19 54	0.18 99	0.13 123	0.12 79	0.10 61	0.08 18	0.16 55	0.14 168	0.34 711	0.12 436	0.08 273	0.07 217	0.11 496	0.24 574

DDUNet	0.45 643	0.60 709	0.71 563	0.45 703	0.39 698	0.46 630	0.32 635	0.53 548	0.44 526	0.46 633	0.53 614	0.57 650	0.38 610	0.51 519	0.43 597	0.34 711	0.21 607	0.56 727	0.25 696	0.41 711	0.36 660

FBW_ROB	0.46 651	0.34 635	0.71 563	0.32 636	0.20 555	0.51 653	0.32 635	0.73 699	0.63 663	0.60 680	0.57 634	0.65 680	0.44 641	1.42 733	0.62 654	0.14 606	0.17 551	0.22 678	0.16 647	0.17 618	0.23 560

PSMNet_ROB	0.36 594	0.31 613	0.71 563	0.31 627	0.21 572	0.44 619	0.44 686	0.61 648	0.49 591	0.39 575	0.45 562	0.49 616	0.32 575	0.66 608	0.53 634	0.14 606	0.10 367	0.15 631	0.14 625	0.13 559	0.13 370

MeshStereo	0.60 687	0.31 613	0.71 563	0.22 301	0.17 461	0.66 686	0.36 657	0.81 709	0.63 663	1.48 745	1.32 721	1.65 733	0.83 709	1.18 715	0.74 671	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.14 625	0.17 618	0.19 501
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	0.38 606	0.43 673	0.72 568	0.35 660	0.19 526	0.51 653	0.25 565	0.56 594	0.39 469	0.42 603	0.47 582	0.47 606	0.27 492	0.74 634	0.32 540	0.38 718	0.19 579	0.27 689	0.17 659	0.29 694	0.27 609

DStereoRT	0.40 623	0.16 386	0.74 569	0.25 469	0.17 461	0.42 609	0.19 388	0.50 516	0.48 574	0.31 436	0.40 500	0.32 474	0.39 617	0.64 597	0.31 530	0.09 392	0.11 405	1.56 758	0.43 722	0.08 268	0.41 679

MyStereo06	0.23 385	0.15 342	0.74 569	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.22 494	0.43 431	0.25 251	0.36 530	0.24 301	0.34 494	0.18 363	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.12 436	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

anonymity	0.57 682	0.55 696	0.74 569	0.48 710	0.63 725	0.56 667	0.43 683	0.71 693	0.51 605	0.64 685	0.55 623	0.57 650	0.61 687	0.65 602	0.57 646	0.55 726	0.55 743	0.50 724	0.54 733	0.51 717	0.61 721

AF-Net	0.40 623	0.31 613	0.74 569	0.33 648	0.24 622	0.43 614	0.30 618	0.64 666	0.67 671	0.44 620	0.69 672	0.65 680	0.52 666	0.59 564	0.48 619	0.16 633	0.12 436	0.19 666	0.14 625	0.16 603	0.14 416

CIPLG	0.23 385	0.28 597	0.75 573	0.24 423	0.16 427	0.25 392	0.20 429	0.38 359	0.33 385	0.32 461	0.34 429	0.23 344	0.15 279	0.27 314	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

IPLGR	0.22 351	0.14 304	0.75 573	0.21 232	0.11 133	0.25 392	0.18 341	0.44 452	0.38 453	0.29 396	0.28 345	0.21 320	0.19 386	0.37 459	0.19 343	0.07 127	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

FAT-Stereo	0.36 594	0.19 470	0.75 573	0.26 512	0.18 491	0.34 544	0.30 618	0.62 656	0.61 656	0.47 639	0.61 654	0.59 657	0.50 662	0.61 577	0.36 569	0.13 581	0.14 476	0.13 588	0.12 572	0.14 582	0.20 522

DRN-Test	0.35 591	0.20 486	0.75 573	0.28 578	0.19 526	0.46 630	0.29 609	0.68 685	0.54 621	0.49 646	0.47 582	0.44 581	0.35 594	0.63 591	0.44 604	0.13 581	0.09 318	0.13 588	0.12 572	0.13 559	0.13 370

CBFPSM	0.28 508	0.23 541	0.76 577	0.21 232	0.14 311	0.38 584	0.26 577	0.42 418	0.37 442	0.34 496	0.36 452	0.55 643	0.38 610	0.33 416	0.40 583	0.08 285	0.08 269	0.07 168	0.08 314	0.09 370	0.12 333

HBP-ISP	0.34 584	0.35 639	0.76 577	0.23 367	0.17 461	0.33 529	0.22 494	0.56 594	0.47 566	0.42 603	0.49 592	0.33 485	0.41 628	0.73 630	0.27 490	0.18 658	0.19 579	0.24 683	0.20 673	0.16 603	0.16 452

Anonymous3	0.24 418	0.19 470	0.76 577	0.27 550	0.18 491	0.41 601	0.24 550	0.45 461	0.36 426	0.23 312	0.27 337	0.20 304	0.18 363	0.28 339	0.19 343	0.12 557	0.11 405	0.10 466	0.10 492	0.11 496	0.13 370

RAFT + AFF	0.30 546	0.33 626	0.76 577	0.25 469	0.17 461	0.30 479	0.33 642	0.55 583	0.42 502	0.28 371	0.30 370	0.31 463	0.31 560	0.64 597	0.32 540	0.09 392	0.11 405	0.11 525	0.10 492	0.12 544	0.16 452

RGC	0.41 630	0.35 639	0.76 577	0.35 660	0.28 649	0.41 601	0.29 609	0.60 638	0.55 630	0.47 639	0.64 661	0.63 673	0.47 652	0.74 634	0.46 614	0.16 633	0.15 507	0.21 673	0.21 675	0.19 645	0.21 535

WCMA_ROB	0.55 674	0.27 589	0.76 577	0.26 512	0.22 589	0.62 679	0.36 657	0.57 603	0.58 642	0.97 715	1.40 724	1.28 724	0.94 718	0.80 658	0.80 679	0.20 672	0.17 551	0.16 640	0.16 647	0.19 645	0.29 625

TestStereo_HLe17	0.21 323	0.24 554	0.77 583	0.17 40	0.11 133	0.22 321	0.17 280	0.42 418	0.31 352	0.20 269	0.25 311	0.18 267	0.15 279	0.39 467	0.18 307	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.08 85

LL-Strereo	0.32 566	0.33 626	0.77 583	0.26 512	0.24 622	0.22 321	0.23 524	0.58 617	0.44 526	0.35 516	0.32 395	0.41 555	0.40 623	0.93 690	0.25 466	0.08 285	0.13 457	0.11 525	0.09 426	0.09 370	0.22 550

ADLNet2	0.31 558	0.23 541	0.77 583	0.23 367	0.18 491	0.36 569	0.24 550	0.55 583	0.54 621	0.33 474	0.38 472	0.45 587	0.31 560	0.70 620	0.36 569	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.09 426	0.12 544	0.11 272

CVANet_RVC	0.34 584	0.25 571	0.77 583	0.27 550	0.17 461	0.34 544	0.28 603	0.55 583	0.50 599	0.43 614	0.46 575	0.44 581	0.31 560	0.90 681	0.27 490	0.15 622	0.10 367	0.14 612	0.14 625	0.15 594	0.15 435

PWCDC_ROB	0.41 630	0.41 668	0.77 583	0.34 653	0.21 572	0.43 614	0.20 429	0.60 638	0.90 706	0.44 620	1.24 718	0.36 513	0.38 610	0.56 549	0.48 619	0.18 658	0.11 405	0.11 525	0.10 492	0.20 653	0.16 452

stereogan	0.39 611	0.20 486	0.78 588	0.28 578	0.22 589	0.65 685	0.26 577	0.62 656	0.65 666	0.45 627	0.60 646	0.67 688	0.45 643	0.69 617	0.37 575	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.12 572	0.20 653	0.19 501

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 182	0.20 486	0.79 589	0.19 127	0.12 193	0.12 27	0.14 127	0.26 175	0.18 99	0.11 51	0.12 79	0.10 61	0.10 89	0.13 8	0.11 16	0.06 48	0.07 201	0.06 57	0.07 217	0.05 4	0.18 481

HUF	0.26 467	0.15 342	0.79 589	0.39 680	0.31 674	0.16 109	0.17 280	0.36 333	0.25 251	0.19 254	0.14 138	0.23 344	0.11 130	0.32 406	0.14 168	0.08 285	0.60 749	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.56 712

rrr	0.22 351	0.17 423	0.79 589	0.22 301	0.15 383	0.20 257	0.18 341	0.40 393	0.27 288	0.19 254	0.12 79	0.14 200	0.12 177	0.38 462	0.31 530	0.07 127	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.28 618

sAnonymous2	0.21 323	0.24 554	0.79 589	0.24 423	0.17 461	0.22 321	0.20 429	0.36 333	0.29 322	0.17 223	0.19 230	0.17 252	0.16 301	0.18 98	0.15 211	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.23 669	0.18 481

CroCo_RVC	0.21 323	0.24 554	0.79 589	0.24 423	0.17 461	0.22 321	0.20 429	0.36 333	0.29 322	0.17 223	0.19 230	0.17 252	0.16 301	0.18 98	0.15 211	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.23 669	0.18 481

aanet-new-78k	0.17 204	0.14 304	0.80 594	0.21 232	0.10 84	0.14 43	0.14 127	0.23 111	0.17 76	0.10 32	0.13 101	0.10 61	0.13 226	0.19 123	0.11 16	0.05 1	0.16 522	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.26 601

1111x	0.39 611	0.17 423	0.80 594	0.23 367	0.15 383	0.33 529	0.27 587	0.62 656	0.48 574	0.32 461	0.43 536	0.40 546	0.29 536	0.86 672	1.60 736	0.09 392	0.23 632	0.09 380	0.12 572	0.10 436	0.23 560

TCMNet	0.34 584	0.28 597	0.81 596	0.29 598	0.30 667	0.40 596	0.28 603	0.53 548	0.49 591	0.38 557	0.46 575	0.40 546	0.30 543	0.61 577	0.42 593	0.14 606	0.13 457	0.15 631	0.14 625	0.18 634	0.19 501

IPLGR_C	0.23 385	0.29 601	0.81 596	0.24 423	0.16 427	0.24 371	0.20 429	0.38 359	0.33 385	0.32 461	0.33 417	0.23 344	0.15 279	0.26 298	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

test_xeample3	0.22 351	0.17 423	0.81 596	0.21 232	0.15 383	0.20 257	0.18 341	0.40 393	0.25 251	0.19 254	0.12 79	0.13 167	0.12 177	0.34 431	0.33 550	0.07 127	0.20 600	0.07 168	0.08 314	0.08 268	0.34 651

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 531	0.24 554	0.81 596	0.26 512	0.18 491	0.30 479	0.22 494	0.52 536	0.41 490	0.38 557	0.42 522	0.42 568	0.28 516	0.46 500	0.31 530	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.11 530	0.10 436	0.12 333
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	0.23 385	0.11 153	0.82 600	0.21 232	0.23 605	0.20 257	0.19 388	0.38 359	0.23 204	0.34 496	0.22 275	0.29 432	0.14 257	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.35 656

FC-DCNN v2	0.75 705	0.33 626	0.82 600	0.33 648	0.28 649	0.85 706	0.40 675	0.88 720	0.86 702	1.46 739	1.65 735	2.08 740	1.40 737	1.14 711	0.95 692	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.26 680	0.32 639

ACV-stereo	0.30 546	0.20 486	0.82 600	0.23 367	0.16 427	0.48 644	0.20 429	0.38 359	0.34 398	0.29 396	0.33 417	0.66 684	0.43 638	0.55 541	0.31 530	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.11 496	0.12 333

GCST	0.50 661	0.67 717	0.82 600	1.04 742	0.55 719	0.38 584	0.11 29	0.42 418	0.33 385	0.42 603	0.35 437	0.29 432	0.18 363	0.50 513	0.23 440	0.70 735	0.42 722	0.79 739	0.62 742	0.63 723	0.47 697

IGEV_Zeroshot_test	0.23 385	0.11 153	0.82 600	0.21 232	0.23 605	0.20 257	0.19 388	0.38 359	0.23 204	0.34 496	0.22 275	0.29 432	0.14 257	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.08 268	0.35 656

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 573	0.25 571	0.82 600	0.22 301	0.17 461	0.46 630	0.28 603	0.53 548	0.53 616	0.43 614	0.57 634	0.44 581	0.31 560	0.50 513	0.48 619	0.10 467	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.11 496	0.12 333

DispNO	0.29 531	0.24 554	0.83 606	0.23 367	0.17 461	0.25 392	0.22 494	0.47 484	0.42 502	0.33 474	0.39 490	0.38 527	0.28 516	0.78 650	0.35 565	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

ACRE	0.23 385	0.27 589	0.83 606	0.24 423	0.15 383	0.24 371	0.20 429	0.38 359	0.32 366	0.32 461	0.33 417	0.23 344	0.15 279	0.26 298	0.22 420	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141

FCDSN-DC	0.67 697	0.38 657	0.83 606	0.37 670	0.30 667	0.66 686	0.37 659	0.69 691	0.70 680	1.15 729	1.53 729	1.70 735	1.38 735	1.00 699	0.83 682	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.27 687	0.32 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTStereo	0.30 546	0.24 554	0.83 606	0.25 469	0.17 461	0.30 479	0.24 550	0.49 507	0.39 469	0.39 575	0.41 512	0.44 581	0.28 516	0.41 478	0.30 518	0.13 581	0.13 457	0.13 588	0.16 647	0.12 544	0.12 333

PSMNet-RUCA	0.39 611	0.47 682	0.84 610	0.46 707	0.41 701	0.34 544	0.26 577	0.59 627	0.46 552	0.40 585	0.51 599	0.44 581	0.33 584	0.43 488	0.31 530	0.25 694	0.14 476	0.33 710	0.21 675	0.32 702	0.23 560

ffm	0.27 498	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.38 359	0.46 552	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.28 339	0.12 46	0.08 285	0.28 678	0.12 561	0.11 530	0.08 268	0.37 668

ff1	0.36 594	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.38 359	0.46 552	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 716	0.08 285	0.28 678	0.12 561	0.11 530	0.08 268	0.37 668

mmx	0.37 601	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.57 603	0.48 574	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 716	0.10 467	0.20 600	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.23 560

xxx	0.37 601	0.17 423	0.84 610	0.21 232	0.13 260	0.29 464	0.21 457	0.57 603	0.48 574	0.31 436	0.44 547	0.34 494	0.24 451	0.91 683	1.30 716	0.10 467	0.20 600	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.23 560

Nwc_Net	0.39 611	0.29 601	0.84 610	0.32 636	0.24 622	0.45 627	0.30 618	0.67 680	0.51 605	0.39 575	0.70 673	0.59 657	0.48 656	0.61 577	0.45 611	0.16 633	0.12 436	0.19 666	0.21 675	0.14 582	0.15 435

FC-DCNN	0.73 701	0.33 626	0.84 610	0.33 648	0.28 649	0.82 704	0.40 675	0.82 710	0.83 696	1.43 737	1.60 733	1.97 738	1.38 735	1.10 707	0.93 689	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.26 680	0.32 639

WQFJA1++	0.48 657	0.07 2	0.86 617	0.23 367	0.19 526	0.18 186	0.11 29	0.21 81	0.14 33	2.23 756	0.12 79	0.23 344	0.11 130	0.21 184	0.14 168	0.08 285	0.19 579	0.06 57	0.09 426	4.02 763	0.20 522

iRaft-Stereo_20w	0.29 531	0.11 153	0.86 617	0.33 648	0.24 622	0.32 518	0.26 577	0.60 638	0.26 269	0.41 597	0.21 261	0.28 419	0.19 386	0.32 406	0.24 452	0.07 127	0.31 700	0.07 168	0.09 426	0.08 268	0.47 697

CC-Net-ROB	0.46 651	0.55 696	0.86 617	0.38 678	0.23 605	0.51 653	0.30 618	0.69 691	0.51 605	0.46 633	0.51 599	0.48 610	0.38 610	0.96 694	0.40 583	0.36 714	0.23 632	0.56 727	0.25 696	0.34 705	0.22 550

Select-FE	0.27 498	0.18 450	0.87 620	0.23 367	0.22 589	0.29 464	0.18 341	0.53 548	0.28 299	0.30 419	0.33 417	0.45 587	0.29 536	0.30 380	0.21 402	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.13 605	0.08 268	0.20 522

ARAFT	0.26 467	0.30 607	0.87 620	0.22 301	0.12 193	0.30 479	0.24 550	0.46 470	0.34 398	0.33 474	0.28 345	0.29 432	0.20 392	0.49 509	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.12 561	0.11 530	0.09 370	0.09 141

APVNet	0.38 606	0.26 581	0.87 620	0.26 512	0.22 589	0.52 659	0.35 650	0.64 666	0.46 552	0.40 585	0.52 606	0.48 610	0.39 617	0.84 669	0.48 619	0.13 581	0.14 476	0.15 631	0.16 647	0.16 603	0.16 452

NCC-stereo	0.42 634	0.31 613	0.87 620	0.32 636	0.29 661	0.47 636	0.37 659	0.68 685	0.53 616	0.42 603	0.58 637	0.57 650	0.52 666	0.75 639	0.54 638	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 696	0.17 618	0.18 481

edge stereo	0.40 623	0.22 521	0.87 620	0.27 550	0.22 589	0.38 584	0.26 577	0.59 627	0.56 637	0.53 665	0.60 646	0.71 696	0.50 662	0.78 650	0.43 597	0.16 633	0.15 507	0.19 666	0.14 625	0.17 618	0.19 501

Abc-Net	0.42 634	0.31 613	0.87 620	0.32 636	0.29 661	0.47 636	0.37 659	0.68 685	0.53 616	0.42 603	0.58 637	0.57 650	0.52 666	0.75 639	0.54 638	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 696	0.17 618	0.18 481
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	0.45 643	0.52 691	0.87 620	0.39 680	0.20 555	0.51 653	0.50 699	0.68 685	0.67 671	0.47 639	0.46 575	0.50 622	0.43 638	0.91 683	0.40 583	0.28 704	0.21 607	0.32 706	0.19 668	0.28 692	0.23 560
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	0.33 573	0.26 581	0.88 627	0.25 469	0.18 491	0.49 650	0.27 587	0.44 452	0.50 599	0.40 585	0.55 623	0.49 616	0.36 600	0.39 467	0.41 588	0.11 516	0.11 405	0.11 525	0.12 572	0.13 559	0.11 272

FADNet	0.34 584	0.43 673	0.88 627	0.24 423	0.22 589	0.37 577	0.19 388	0.56 594	0.49 591	0.32 461	0.36 452	0.43 575	0.32 575	0.65 602	0.30 518	0.17 647	0.16 522	0.14 612	0.16 647	0.25 676	0.21 535

SQANet	0.44 640	0.57 703	0.89 629	0.49 711	0.39 698	0.47 636	0.23 524	0.53 548	0.44 526	0.41 597	0.48 591	0.47 606	0.34 586	0.58 556	0.43 597	0.38 718	0.15 507	0.40 719	0.21 675	0.50 716	0.34 651

SHD	0.45 643	0.34 635	0.89 629	0.37 670	0.28 649	0.46 630	0.23 524	0.72 697	0.96 713	0.65 686	0.61 654	0.61 666	0.48 656	0.64 597	0.69 666	0.16 633	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.21 660	0.25 586

PDISCO_ROB	0.45 643	0.37 649	0.89 629	0.44 699	0.37 692	0.70 689	0.35 650	0.75 702	0.78 691	0.45 627	0.53 614	0.65 680	0.40 623	0.68 616	0.52 630	0.22 677	0.12 436	0.21 673	0.19 668	0.26 680	0.22 550

ELAS	0.80 710	0.40 664	0.91 632	0.39 680	0.35 685	1.52 739	0.81 728	0.97 726	0.98 716	1.47 744	1.58 731	1.19 719	1.33 734	1.01 700	1.21 709	0.29 705	0.27 673	0.30 700	0.29 709	0.32 702	0.36 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	0.47 654	0.29 601	0.92 633	0.24 423	0.37 692	1.27 730	0.17 280	0.54 564	0.58 642	0.44 620	0.85 692	0.55 643	0.28 516	1.19 716	0.52 630	0.23 679	0.24 649	0.17 649	0.13 605	0.19 645	0.26 601

iResNetv2_ROB	0.29 531	0.37 649	0.92 633	0.24 423	0.13 260	0.30 479	0.19 388	0.55 583	0.51 605	0.39 575	0.46 575	0.39 541	0.27 492	0.36 449	0.30 518	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.13 559	0.11 272

PWC_ROB	0.41 630	0.38 657	0.92 633	0.26 512	0.20 555	0.39 590	0.19 388	0.61 648	0.69 677	0.58 678	0.84 691	0.52 633	0.44 641	0.74 634	0.62 654	0.13 581	0.09 318	0.14 612	0.10 492	0.17 618	0.18 481

SGM-Forest	0.42 634	0.44 678	0.92 633	0.24 423	0.16 427	0.45 627	0.40 675	0.58 617	0.50 599	0.54 669	0.63 658	0.52 633	0.51 664	0.91 683	0.66 661	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.15 636	0.15 594	0.21 535
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DMCA-RVC	0.30 546	0.27 589	0.93 637	0.28 578	0.17 461	0.30 479	0.21 457	0.43 431	0.36 426	0.40 585	0.38 472	0.39 541	0.36 600	0.44 492	0.34 558	0.13 581	0.10 367	0.16 640	0.12 572	0.13 559	0.11 272

PVD	0.62 691	0.41 668	0.93 637	0.44 699	0.39 698	0.63 683	0.51 701	0.86 718	1.27 737	0.93 710	1.09 709	0.81 700	0.85 710	0.89 678	0.89 687	0.21 674	0.23 632	0.22 678	0.19 668	0.28 692	0.41 679

SAMSARA	0.62 691	0.47 682	0.93 637	0.70 727	0.50 713	1.15 723	1.29 748	0.79 706	0.70 680	0.77 702	0.55 623	0.92 706	0.58 678	0.87 674	0.77 675	0.19 668	0.27 673	0.18 658	0.19 668	0.27 687	0.28 618

NaN_ROB	0.44 640	0.38 657	0.94 640	0.30 610	0.20 555	0.52 659	0.49 697	0.61 648	0.60 653	0.56 673	0.47 582	0.49 616	0.42 634	1.24 719	0.76 674	0.12 557	0.18 565	0.12 561	0.13 605	0.12 544	0.18 481

RTSC	0.43 638	0.37 649	0.95 641	0.30 610	0.20 555	0.50 652	0.23 524	0.65 672	0.86 702	0.56 673	0.54 618	0.51 625	0.36 600	0.71 626	0.92 688	0.13 581	0.14 476	0.11 525	0.13 605	0.18 634	0.19 501

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 508	0.17 423	0.96 642	0.29 598	0.31 674	0.29 464	0.21 457	0.53 548	0.28 299	0.27 357	0.55 623	0.41 555	0.18 363	0.30 380	0.22 420	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.13 605	0.12 544	0.20 522

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 467	0.15 342	0.96 642	0.21 232	0.25 636	0.30 479	0.21 457	0.54 564	0.28 299	0.25 335	0.29 354	0.46 596	0.23 430	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.10 367	0.08 273	0.12 572	0.11 496	0.17 474

FADNet-RVC	0.34 584	0.43 673	0.97 644	0.25 469	0.20 555	0.33 529	0.20 429	0.51 528	0.42 502	0.34 496	0.40 500	0.41 555	0.29 536	0.65 602	0.36 569	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.15 636	0.19 645	0.20 522

MDST_ROB	0.51 665	0.16 386	0.97 644	0.31 627	0.21 572	1.35 734	0.34 647	0.80 707	0.59 649	1.09 725	0.74 679	0.49 616	0.37 605	1.31 726	0.60 650	0.14 606	0.12 436	0.16 640	0.13 605	0.13 559	0.18 481

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 671	0.60 709	0.98 646	0.40 685	0.25 636	0.87 707	0.57 709	0.60 638	0.64 665	0.60 680	0.67 667	0.63 673	0.42 634	1.13 709	0.50 626	0.23 679	0.28 678	0.27 689	0.35 714	0.25 676	0.33 646

FADNet_RVC	0.31 558	0.35 639	0.98 646	0.24 423	0.16 427	0.30 479	0.17 280	0.52 536	0.39 469	0.30 419	0.38 472	0.30 453	0.29 536	0.54 536	0.33 550	0.14 606	0.14 476	0.14 612	0.16 647	0.21 660	0.24 574

MonStereo1	0.96 720	0.61 711	0.99 648	0.70 727	0.59 722	1.37 735	0.35 650	0.97 726	1.27 737	0.97 715	1.92 741	1.53 730	2.13 748	1.29 723	0.87 685	0.71 736	0.34 712	0.75 736	0.47 725	0.75 733	0.68 732

Wz-Net-MNSev	0.39 611	0.35 639	0.99 648	0.26 512	0.21 572	0.59 676	0.39 671	0.58 617	0.61 656	0.49 646	0.56 629	0.53 638	0.37 605	0.61 577	0.47 617	0.11 516	0.09 318	0.11 525	0.11 530	0.15 594	0.15 435

DGSMNet	0.63 694	0.32 621	1.01 650	0.54 717	0.73 733	0.62 679	1.36 750	0.62 656	0.58 642	0.38 557	0.62 657	0.52 633	0.34 586	0.65 602	0.47 617	0.54 725	0.61 750	0.67 732	0.61 741	0.65 725	0.69 734

z-ln-s-r	0.35 591	0.30 607	1.02 651	0.23 367	0.14 311	0.30 479	0.26 577	0.46 470	0.55 630	0.33 474	0.61 654	0.39 541	0.31 560	0.80 658	0.77 675	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.10 217

G-Net	0.47 654	0.26 581	1.02 651	0.34 653	0.28 649	0.89 709	0.35 650	0.47 484	0.46 552	0.68 691	1.20 715	0.64 678	0.59 680	0.61 577	0.60 650	0.16 633	0.14 476	0.17 649	0.13 605	0.22 664	0.21 535

S-Stereo	0.39 611	0.20 486	1.04 653	0.28 578	0.22 589	0.39 590	0.31 628	0.58 617	0.69 677	0.40 585	0.59 642	0.48 610	0.41 628	0.75 639	0.42 593	0.12 557	0.15 507	0.13 588	0.13 605	0.16 603	0.25 586

ADCRef	0.41 630	0.33 626	1.05 654	0.26 512	0.21 572	0.49 650	0.27 587	0.54 564	0.51 605	0.51 655	0.59 642	0.35 507	0.47 652	0.54 536	1.35 725	0.09 392	0.08 269	0.12 561	0.12 572	0.12 544	0.13 370

PA-Net	0.40 623	0.35 639	1.05 654	0.32 636	0.28 649	0.39 590	0.43 683	0.53 548	0.56 637	0.35 516	0.43 536	0.41 555	0.36 600	0.83 668	0.61 653	0.12 557	0.23 632	0.16 640	0.23 689	0.13 559	0.20 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.36 594	0.35 639	1.06 656	0.26 512	0.21 572	0.47 636	0.33 642	0.56 594	0.58 642	0.45 627	0.54 618	0.50 622	0.37 605	0.40 472	0.42 593	0.12 557	0.11 405	0.10 466	0.09 426	0.14 582	0.15 435

pmcnn	0.54 673	0.24 554	1.06 656	0.25 469	0.26 640	0.40 596	0.31 628	0.55 583	0.55 630	0.56 673	1.22 717	2.53 747	0.39 617	0.84 669	1.08 705	0.09 392	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.10 436	0.14 416

IMH-64-1	0.94 717	0.95 735	1.07 658	0.98 739	0.76 734	0.93 710	0.72 719	1.30 734	1.11 729	0.91 708	1.45 725	1.14 715	1.00 721	1.25 721	0.97 694	0.77 738	0.51 736	0.97 743	0.55 736	0.90 738	0.66 730

IMH-64	0.94 717	0.95 735	1.07 658	0.98 739	0.76 734	0.93 710	0.72 719	1.30 734	1.11 729	0.91 708	1.45 725	1.14 715	1.00 721	1.25 721	0.97 694	0.77 738	0.51 736	0.97 743	0.55 736	0.90 738	0.66 730

XQC	0.47 654	0.45 679	1.07 658	0.40 685	0.28 649	0.58 672	0.38 667	0.67 680	0.76 690	0.53 665	0.47 582	0.59 657	0.47 652	0.74 634	0.80 679	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.16 647	0.26 680	0.24 574

Syn2CoEx	0.39 611	0.39 661	1.08 661	0.35 660	0.21 572	0.41 601	0.29 609	0.63 660	0.51 605	0.43 614	0.56 629	0.45 587	0.45 643	0.69 617	0.39 581	0.17 647	0.14 476	0.16 640	0.12 572	0.13 559	0.16 452

XX-Stereo	0.25 444	0.11 153	1.09 662	0.35 660	0.38 695	0.23 346	0.13 91	0.43 431	0.19 128	0.20 269	0.40 500	0.31 463	0.10 89	0.33 416	0.13 114	0.08 285	0.11 405	0.08 273	0.09 426	0.07 187	0.10 217

DStereoFS	1.07 727	0.76 725	1.10 663	0.70 727	0.70 730	1.87 743	1.39 751	1.20 733	1.66 746	1.01 718	1.58 731	1.20 720	2.60 753	1.40 731	1.32 721	0.40 721	0.47 729	0.31 703	0.41 721	0.38 708	0.91 744

zero-FE	0.21 323	0.08 23	1.10 663	0.24 423	0.27 647	0.12 27	0.14 127	0.20 64	0.20 143	0.12 84	0.11 56	0.13 167	0.11 130	0.22 215	0.19 343	0.09 392	0.23 632	0.07 168	0.08 314	0.19 645	0.27 609

ELAS_RVC	0.80 710	0.40 664	1.10 663	0.40 685	0.35 685	0.93 710	1.10 742	0.87 719	1.12 731	1.40 735	1.39 722	1.27 723	1.55 743	1.13 709	1.13 706	0.29 705	0.27 673	0.30 700	0.28 706	0.31 696	0.36 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TestStereo_HL3	0.23 385	0.18 450	1.11 666	0.17 40	0.11 133	0.24 371	0.16 235	0.36 333	0.21 172	0.27 357	0.39 490	0.23 344	0.20 392	0.41 478	0.15 211	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

2222	0.60 687	0.40 664	1.12 667	0.46 707	0.26 640	0.93 710	1.31 749	0.72 697	0.61 656	0.52 658	0.92 699	1.07 713	0.60 682	0.87 674	0.88 686	0.22 677	0.16 522	0.25 687	0.18 665	0.26 680	0.19 501

Consistency-Raft	0.56 680	0.52 691	1.12 667	0.45 703	0.49 711	0.48 644	0.45 687	0.73 699	0.74 689	0.45 627	0.82 688	0.46 596	0.60 682	0.51 519	0.63 657	0.39 720	0.40 719	0.44 721	0.51 731	0.53 719	0.38 677

GwcNet	0.37 601	0.29 601	1.12 667	0.25 469	0.24 622	0.48 644	0.27 587	0.58 617	0.60 653	0.39 575	0.54 618	0.51 625	0.34 586	0.60 569	0.46 614	0.13 581	0.12 436	0.12 561	0.11 530	0.13 559	0.15 435

otaku	0.60 687	0.73 721	1.13 670	0.64 721	0.45 710	0.73 693	0.37 659	0.67 680	0.67 671	0.52 658	0.75 681	0.66 684	0.46 650	0.74 634	0.59 649	0.55 726	0.34 712	0.56 727	0.36 716	0.65 725	0.49 702

aanetorigin	0.40 623	0.33 626	1.14 671	0.25 469	0.19 526	0.30 479	0.37 659	0.34 307	0.47 566	0.95 712	0.82 688	0.52 633	0.56 675	0.50 513	0.52 630	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.10 492	0.16 603	0.19 501

ADCL	0.50 661	0.30 607	1.15 672	0.28 578	0.19 526	0.77 698	0.64 713	0.57 603	0.73 687	0.57 676	0.73 678	0.55 643	0.60 682	0.66 608	1.53 733	0.11 516	0.10 367	0.13 588	0.13 605	0.15 594	0.16 452

PASM	0.49 660	0.41 668	1.15 672	0.37 670	0.35 685	0.42 609	0.42 681	0.54 564	0.65 666	0.54 669	0.54 618	0.63 673	0.48 656	0.94 693	0.51 629	0.27 701	0.30 696	0.30 700	0.33 712	0.29 694	0.29 625

Ntro	0.61 690	0.75 724	1.16 674	0.67 723	0.50 713	0.76 695	0.37 659	0.68 685	0.71 682	0.50 652	0.59 642	0.65 680	0.52 666	0.79 654	0.58 648	0.58 729	0.32 705	0.57 730	0.34 713	0.69 730	0.50 706

iinet-f	0.31 558	0.23 541	1.16 674	0.20 183	0.16 427	0.44 619	0.23 524	0.47 484	0.38 453	0.36 530	0.44 547	0.41 555	0.35 594	0.36 449	0.43 597	0.10 467	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.13 559	0.12 333

FADNet-RVC-Resample	0.31 558	0.32 621	1.16 674	0.27 550	0.17 461	0.33 529	0.21 457	0.49 507	0.40 480	0.36 530	0.38 472	0.34 494	0.27 492	0.54 536	0.27 490	0.10 467	0.10 367	0.14 612	0.13 605	0.13 559	0.18 481

MANE	1.63 742	0.58 706	1.16 674	0.59 719	0.60 724	2.71 749	1.53 752	2.63 757	3.62 758	2.33 757	3.26 758	3.66 754	2.98 756	2.26 750	2.26 749	0.37 716	0.40 719	0.31 703	0.49 727	0.31 696	0.63 724

DPSNet	0.51 665	0.26 581	1.16 674	0.28 578	0.21 572	0.76 695	0.56 708	0.89 723	0.82 695	0.49 646	0.51 599	0.64 678	0.81 708	0.89 678	0.85 684	0.17 647	0.16 522	0.13 588	0.13 605	0.26 680	0.27 609

MFMNet_re	0.74 702	0.84 729	1.16 674	0.64 721	0.70 730	0.79 700	0.71 718	0.77 705	0.85 700	0.79 704	0.86 693	0.69 692	0.80 706	0.73 630	0.65 659	0.66 733	0.59 748	0.61 731	0.58 739	0.68 728	0.71 735

WAO-6	1.11 729	1.01 740	1.17 680	0.96 738	0.79 737	1.30 732	0.78 725	1.36 737	1.99 751	1.04 723	1.54 730	1.59 732	1.27 731	1.37 730	1.30 716	0.78 740	0.55 743	1.03 747	0.75 748	0.87 737	0.72 736

SPS-STEREO	0.74 702	0.72 719	1.18 681	0.52 716	0.57 721	0.76 695	0.50 699	0.80 707	0.66 670	0.97 715	0.88 696	0.94 707	0.74 701	1.08 706	1.04 702	0.58 729	0.51 736	0.50 724	0.50 730	0.56 720	0.72 736
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 723	1.00 738	1.19 682	0.83 735	0.67 729	1.22 726	0.84 730	1.43 739	1.56 745	1.13 727	1.75 738	1.46 727	1.25 730	1.56 735	1.28 715	0.61 731	0.62 753	0.70 733	0.68 744	0.66 727	0.62 722

CSAN	0.55 674	0.47 682	1.19 682	0.37 670	0.23 605	0.57 670	0.61 711	0.65 672	0.72 684	0.65 686	0.78 683	0.66 684	0.65 696	1.41 732	0.77 675	0.21 674	0.17 551	0.20 671	0.21 675	0.18 634	0.21 535

NVStereoNet_ROB	0.74 702	0.64 714	1.20 684	0.55 718	0.43 706	0.54 666	0.48 694	0.75 702	0.87 705	0.88 707	1.72 737	1.06 712	1.03 723	1.29 723	0.98 696	0.35 713	0.42 722	0.41 720	0.48 726	0.38 708	0.43 688
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	0.32 566	0.16 386	1.22 685	0.23 367	0.19 526	0.32 518	0.19 388	0.61 648	0.61 656	0.37 548	0.45 562	0.35 507	0.29 536	0.37 459	0.26 478	0.14 606	0.11 405	0.12 561	0.11 530	0.14 582	0.18 481

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 700	0.73 721	1.26 686	0.47 709	0.28 649	1.42 737	0.60 710	0.82 710	0.94 712	0.85 706	0.86 693	0.88 705	0.70 699	1.32 727	0.75 672	0.37 716	0.30 696	0.34 712	0.36 716	0.44 713	0.42 684

GASNet	0.39 611	0.58 706	1.27 687	0.35 660	0.23 605	0.35 561	0.23 524	0.63 660	0.56 637	0.41 597	0.38 472	0.45 587	0.30 543	0.81 663	0.42 593	0.16 633	0.11 405	0.14 612	0.14 625	0.23 669	0.12 333

z-mn7	0.48 657	0.52 691	1.28 688	0.26 512	0.19 526	0.62 679	0.34 647	0.59 627	0.96 713	0.45 627	0.97 702	0.53 638	0.41 628	0.99 698	0.70 667	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.10 492	0.14 582	0.16 452

GCAPDPT-zeroshot	0.22 351	0.09 57	1.28 688	0.31 627	0.43 706	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 574

IMH	1.09 728	1.04 741	1.29 690	1.03 741	0.79 737	1.11 719	0.69 716	1.40 738	1.42 742	1.02 719	1.71 736	1.42 726	1.19 729	1.78 743	1.03 701	1.14 753	0.56 747	1.00 745	0.58 739	0.93 741	0.68 732

RainbowNet	0.76 707	1.00 738	1.29 690	0.82 734	0.63 725	0.79 700	0.52 702	0.83 713	0.93 709	0.61 682	0.79 686	0.79 699	0.62 692	0.82 664	0.67 665	0.80 742	0.55 743	0.79 739	0.49 727	0.81 736	0.62 722

MFN_U_SF_RVC	0.58 684	0.58 706	1.31 692	0.39 680	0.23 605	0.72 691	0.30 618	0.83 713	0.68 675	0.74 695	0.74 679	0.86 703	0.60 682	0.84 669	0.83 682	0.29 705	0.27 673	0.32 706	0.37 718	0.31 696	0.33 646

DStereoSA	1.00 721	0.46 681	1.33 693	0.68 724	0.86 744	1.26 729	2.25 759	0.83 713	1.41 741	0.57 676	1.92 741	0.57 650	2.07 747	0.96 694	1.84 742	0.36 714	0.55 743	0.28 696	0.53 732	0.45 714	0.90 743

w-ln-seven-2	0.40 623	0.37 649	1.34 694	0.28 578	0.18 491	0.38 584	0.29 609	0.53 548	0.59 649	0.47 639	0.56 629	0.46 596	0.42 634	0.70 620	0.64 658	0.10 467	0.10 367	0.12 561	0.11 530	0.14 582	0.16 452

AnyNet_C32	0.55 674	0.51 690	1.34 694	0.29 598	0.28 649	0.61 678	0.62 712	0.57 603	0.62 661	0.63 683	0.68 669	0.54 642	0.55 673	0.82 664	1.81 740	0.15 622	0.15 507	0.15 631	0.18 665	0.21 660	0.25 586

FINET	0.58 684	0.48 687	1.35 696	0.38 678	0.37 692	0.96 715	1.13 744	0.84 717	1.05 723	0.50 652	0.70 673	0.45 587	0.61 687	0.63 591	0.62 654	0.26 697	0.28 678	0.14 612	0.13 605	0.20 653	0.44 691

GCAP-BAT	0.23 385	0.09 57	1.36 697	0.31 627	0.44 709	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 574

SANet	0.58 684	0.41 668	1.38 698	0.27 550	0.16 427	0.72 691	0.48 694	0.71 693	1.34 739	0.69 692	0.97 702	0.94 707	0.78 704	0.97 697	0.93 689	0.14 606	0.12 436	0.12 561	0.12 572	0.18 634	0.20 522

WAO-8	1.50 738	1.22 746	1.39 699	1.10 745	0.85 742	2.15 744	0.78 725	1.84 748	3.76 759	1.46 739	2.18 746	2.15 742	1.50 740	3.20 754	1.35 725	0.92 747	0.66 756	1.10 748	0.79 750	0.94 742	0.74 738

Venus	1.50 738	1.22 746	1.39 699	1.10 745	0.85 742	2.15 744	0.78 725	1.84 748	3.76 759	1.46 739	2.18 746	2.15 742	1.50 740	3.20 754	1.35 725	0.92 747	0.66 756	1.10 748	0.79 750	0.94 742	0.74 738

w-ln-seven	0.45 643	0.40 664	1.40 701	0.27 550	0.22 589	0.58 672	0.33 642	0.65 672	0.83 696	0.59 679	0.63 658	0.53 638	0.39 617	0.66 608	0.81 681	0.12 557	0.11 405	0.13 588	0.12 572	0.16 603	0.17 474

Wz-Net-SNSev	0.45 643	0.53 694	1.42 702	0.31 627	0.21 572	0.44 619	0.45 687	0.64 666	0.68 675	0.46 633	0.66 665	0.62 669	0.40 623	0.78 650	0.65 659	0.12 557	0.11 405	0.12 561	0.13 605	0.17 618	0.19 501

mmmmmm	0.75 705	0.55 696	1.46 703	0.45 703	0.28 649	1.13 722	0.75 722	0.82 710	1.24 736	0.95 712	1.26 719	1.09 714	0.97 719	1.15 712	1.25 714	0.23 679	0.25 659	0.31 703	0.28 706	0.31 696	0.28 618

ADCMid	0.53 671	0.45 679	1.46 703	0.27 550	0.22 589	0.51 653	0.38 667	0.61 648	0.58 642	0.75 696	0.67 667	0.62 669	0.66 697	0.66 608	1.75 738	0.13 581	0.12 436	0.17 649	0.17 659	0.20 653	0.21 535

ADCP+	0.48 657	0.36 646	1.47 705	0.26 512	0.22 589	0.57 670	0.40 675	0.56 594	0.54 621	0.46 633	0.52 606	0.46 596	0.53 671	0.59 564	1.93 744	0.10 467	0.08 269	0.11 525	0.11 530	0.14 582	0.15 435

ktn	1.80 745	1.46 753	1.49 706	1.44 754	1.14 750	1.50 738	1.07 738	1.53 744	3.90 762	2.77 760	4.62 761	3.42 753	1.49 739	1.74 739	1.40 728	1.45 757	0.77 760	1.46 756	0.99 756	1.41 757	1.00 747

DeepPrunerF	0.46 651	0.37 649	1.50 707	0.34 653	0.30 667	0.36 569	0.37 659	0.64 666	1.15 735	0.41 597	0.45 562	0.40 546	0.41 628	0.82 664	0.53 634	0.18 658	0.14 476	0.23 681	0.21 675	0.17 618	0.18 481

TorneroNet-64	1.47 736	1.15 742	1.51 708	1.11 748	0.86 744	2.27 748	0.76 723	1.84 748	3.76 759	1.29 731	2.22 748	2.68 749	1.46 738	1.81 744	1.55 734	0.79 741	0.51 736	1.10 748	0.67 743	1.31 753	0.81 742

SGM-ForestM	1.59 740	0.56 699	1.52 709	0.41 692	0.34 682	2.77 750	1.67 754	1.69 746	1.73 748	2.48 758	2.27 749	6.02 761	2.90 755	3.08 752	2.83 754	0.25 694	0.30 696	0.19 666	0.20 673	0.18 634	0.45 695

ADCS	0.62 691	0.56 699	1.54 710	0.30 610	0.25 636	0.56 667	0.46 690	0.71 693	0.86 702	0.77 702	0.72 675	0.68 690	0.62 692	0.82 664	2.33 750	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.17 659	0.23 669	0.27 609

TorneroNet	2.26 749	1.20 745	1.55 711	1.15 750	0.91 746	5.84 762	0.84 730	2.12 752	8.45 770	2.59 759	5.32 763	3.84 755	2.15 749	1.84 746	1.98 746	0.88 745	0.54 742	1.16 752	0.74 747	1.31 753	0.91 744

1111	0.83 716	0.37 649	1.60 712	0.41 692	0.29 661	1.25 727	1.11 743	0.90 725	1.02 721	1.02 719	1.18 714	1.25 721	1.31 733	1.74 739	1.75 738	0.23 679	0.19 579	0.22 678	0.21 675	0.31 696	0.34 651

nnnnnnn	0.80 710	0.43 673	1.61 713	0.43 698	0.36 690	0.83 705	0.55 706	0.88 720	1.13 732	1.09 725	1.60 733	1.58 731	1.17 726	1.21 717	1.31 720	0.27 701	0.25 659	0.32 706	0.31 710	0.35 706	0.37 668

AANet	0.55 674	0.47 682	1.61 713	0.23 367	0.31 674	0.41 601	0.25 565	0.53 548	1.14 733	0.93 710	0.98 706	0.84 702	0.71 700	0.60 569	0.66 661	0.18 658	0.32 705	0.14 612	0.13 605	0.18 634	0.44 691

DispFullNet	0.67 697	0.94 734	1.63 715	0.77 733	1.19 751	0.53 662	0.25 565	0.61 648	0.72 684	0.70 693	0.60 646	0.69 692	0.90 715	0.80 658	0.52 630	0.27 701	0.13 457	0.74 735	0.31 710	0.68 728	0.44 691

SGM+DAISY	1.12 730	0.86 730	1.64 716	0.68 724	0.80 740	1.68 741	1.68 755	1.08 729	1.10 727	1.53 746	1.76 739	1.47 728	1.53 742	1.24 719	1.42 729	0.66 733	0.65 755	0.52 726	0.54 733	0.57 721	0.91 744

Selective-IGEV-i16pc	0.33 573	0.12 206	1.65 717	0.21 232	0.14 311	0.74 694	0.30 618	0.46 470	0.44 526	0.21 279	0.32 395	0.26 400	0.14 257	0.71 626	0.19 343	0.15 622	0.10 367	0.08 273	0.09 426	0.11 496	0.12 333

LVE	1.18 731	1.16 743	1.67 718	1.04 742	0.81 741	1.32 733	0.82 729	1.49 741	1.94 749	1.08 724	1.90 740	1.89 737	1.07 725	1.51 734	1.04 702	0.96 749	0.61 750	0.94 742	0.69 745	0.92 740	0.79 741

ACVNet-4b	0.76 707	0.90 732	1.67 718	0.73 730	0.51 716	0.80 703	0.31 628	0.74 701	0.81 694	0.51 655	0.72 675	0.94 707	0.43 638	1.01 700	1.32 721	1.18 755	0.22 619	0.77 737	0.45 723	0.70 731	0.50 706

ACVNet_2	0.94 717	0.98 737	1.71 720	0.83 735	0.63 725	1.02 717	0.64 713	1.16 731	1.43 743	1.02 719	1.39 722	1.47 728	0.86 713	1.16 713	0.79 678	0.63 732	0.43 725	0.78 738	0.49 727	0.80 735	0.57 715

fsdfsdds	1.30 734	0.43 673	1.72 721	0.44 699	0.59 722	2.20 746	1.16 746	1.33 736	2.37 754	2.10 755	4.08 760	3.14 752	1.98 746	1.16 713	1.46 731	0.23 679	0.20 600	0.35 714	0.25 696	0.40 710	0.40 678

zh-sn7	0.52 668	0.64 714	1.77 722	0.30 610	0.20 555	0.47 636	0.40 675	0.60 638	0.65 666	0.53 665	0.82 688	0.52 633	0.59 680	1.10 707	0.96 693	0.13 581	0.13 457	0.13 588	0.13 605	0.17 618	0.20 522

notaker	1.49 737	1.44 752	1.77 722	1.42 753	1.08 749	1.19 724	0.87 732	1.51 742	1.40 740	1.53 746	3.41 759	2.40 745	1.94 745	1.83 745	1.57 735	1.14 753	0.69 759	1.38 755	0.88 753	1.39 756	1.03 748

ACVNet_1	0.77 709	0.92 733	1.79 724	0.73 730	0.53 717	0.78 699	0.42 681	0.88 720	0.90 706	0.75 696	0.76 682	1.32 725	0.80 706	1.04 703	0.70 667	0.57 728	0.32 705	0.72 734	0.35 714	0.70 731	0.50 706

zh-mn7	0.50 661	0.57 703	1.82 725	0.25 469	0.19 526	0.45 627	0.29 609	0.59 627	0.84 699	0.67 689	0.97 702	0.49 616	0.41 628	0.93 690	0.73 670	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.11 530	0.13 559	0.17 474

ADCPNet	0.51 665	0.36 646	1.82 725	0.27 550	0.23 605	0.71 690	0.39 671	0.56 594	0.54 621	0.52 658	0.60 646	0.66 684	0.57 677	0.64 597	1.23 711	0.15 622	0.18 565	0.14 612	0.23 689	0.19 645	0.22 550

zzzzzzz1	0.31 558	0.63 712	1.85 727	0.24 423	0.16 427	0.23 346	0.22 494	0.42 418	0.36 426	0.22 300	0.25 311	0.26 400	0.21 405	0.35 438	0.30 518	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.10 217

Wz-Net-TNSev	0.55 674	0.72 719	1.90 728	0.26 512	0.21 572	0.64 684	0.45 687	0.66 678	0.71 682	0.52 658	0.55 623	0.71 696	0.63 694	1.04 703	0.94 691	0.16 633	0.15 507	0.13 588	0.15 636	0.21 660	0.24 574

noway7	0.30 546	0.63 712	1.95 729	0.24 423	0.12 193	0.23 346	0.19 388	0.47 484	0.33 385	0.21 279	0.23 290	0.24 365	0.20 392	0.23 239	0.29 513	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.10 436	0.10 217

KSHMR	1.92 747	1.47 754	1.97 730	1.48 755	1.22 752	1.39 736	1.06 737	1.81 747	5.83 766	1.43 737	5.56 764	2.95 751	1.17 726	2.24 749	1.33 723	1.29 756	1.13 761	1.47 757	1.11 758	1.37 755	1.21 753

Dean	1.22 733	1.17 744	1.97 730	1.04 742	0.79 737	1.21 725	0.76 723	1.51 742	1.96 750	1.30 733	1.98 744	2.14 741	1.18 728	1.30 725	1.15 707	0.83 743	0.61 750	1.01 746	0.69 745	0.97 745	0.77 740

Selective-IGEV-i16pb	0.39 611	0.14 304	2.10 732	0.21 232	0.15 383	0.68 688	0.31 628	0.60 638	0.60 653	0.25 335	0.44 547	0.32 474	0.21 405	0.79 654	0.26 478	0.14 606	0.10 367	0.09 380	0.10 492	0.12 544	0.14 416

PWCK	1.05 723	1.29 749	2.12 733	0.92 737	0.42 703	1.27 730	1.01 735	1.14 730	1.14 733	1.16 730	1.14 712	1.25 721	0.90 715	1.77 742	1.15 707	0.89 746	0.51 736	0.87 741	0.54 733	1.02 746	0.57 715

WZ-Net	0.56 680	0.49 689	2.14 734	0.30 610	0.24 622	0.58 672	0.48 694	0.65 672	0.80 693	0.51 655	0.72 675	0.68 690	0.60 682	1.06 705	1.01 697	0.13 581	0.10 367	0.11 525	0.12 572	0.19 645	0.23 560

SuperB	0.50 661	0.37 649	2.16 735	0.23 367	0.15 383	0.41 601	0.32 635	0.50 516	0.83 696	0.44 620	0.51 599	0.33 485	0.45 643	0.69 617	1.07 704	0.10 467	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.95 744	0.18 481

MADNet++	2.34 750	1.81 755	2.24 736	2.15 758	1.97 757	2.79 751	2.19 758	2.42 756	2.26 752	2.79 761	2.70 756	2.43 746	2.60 753	3.18 753	3.32 755	2.19 765	1.97 767	1.93 759	1.62 760	2.02 759	2.10 759

MSAF-DinoV2	0.81 713	0.64 714	2.42 737	0.49 711	0.17 461	0.58 672	0.32 635	0.83 713	0.85 700	0.41 597	0.52 606	0.98 711	0.61 687	4.97 766	1.22 710	0.12 557	0.07 201	0.10 466	0.24 691	0.27 687	0.32 639

EDNetEfficient	0.64 696	0.39 661	2.52 738	0.26 512	0.26 640	0.39 590	0.49 697	0.42 418	1.06 724	1.38 734	0.86 693	0.61 666	0.97 719	0.66 608	1.62 737	0.11 516	0.10 367	0.10 466	0.12 572	0.20 653	0.19 501

JetBlue	1.20 732	0.89 731	2.53 739	0.59 719	0.76 734	3.16 753	2.09 757	1.16 731	0.93 709	0.95 712	1.12 711	1.65 733	1.27 731	2.15 748	1.87 743	0.43 723	0.37 717	0.38 716	0.39 720	0.62 722	0.63 724

AnyNet_C01	0.68 699	0.69 718	2.64 740	0.33 648	0.27 647	0.93 710	0.64 713	0.66 678	0.65 666	0.70 693	0.97 702	0.75 698	0.63 694	1.01 700	1.52 732	0.17 647	0.16 522	0.17 649	0.17 659	0.24 673	0.28 618

HanzoNet	3.08 753	1.87 756	2.70 741	1.81 756	1.34 754	1.60 740	1.05 736	2.06 751	2.62 755	5.63 767	5.12 762	5.96 760	7.09 768	4.39 765	3.43 756	3.29 768	2.06 769	1.98 762	2.94 772	2.47 760	2.15 760

UNDER WATER	1.64 743	1.34 751	2.72 742	1.40 752	1.04 748	1.70 742	1.14 745	1.57 745	3.58 757	1.46 739	1.46 727	2.82 750	2.43 751	1.74 739	2.04 747	1.08 751	0.63 754	1.31 754	0.94 754	1.29 752	1.10 751

LSM	1.68 744	0.48 687	2.91 743	2.28 759	17.60 779	0.52 659	0.55 706	0.65 672	0.78 691	0.84 705	1.11 710	0.63 673	0.55 673	0.79 654	0.53 634	0.16 633	0.25 659	0.18 658	0.21 675	0.25 676	2.37 761

UNDER WATER-64	1.61 741	1.30 750	2.93 744	1.33 751	0.96 747	2.20 746	1.25 747	1.47 740	3.15 756	1.46 739	1.31 720	2.61 748	2.22 750	1.69 738	1.93 744	1.13 752	0.67 758	1.29 753	0.94 754	1.26 751	1.09 750

psmorigin	0.52 668	0.29 601	3.10 745	0.24 423	0.19 526	0.39 590	0.24 550	0.52 536	0.45 539	0.66 688	0.68 669	0.70 695	0.52 666	0.86 672	0.49 625	0.15 622	0.17 551	0.13 588	0.14 625	0.16 603	0.23 560

LE_ROB	1.82 746	0.39 661	3.15 746	0.50 714	0.55 719	0.79 700	1.00 734	0.89 723	6.48 767	7.40 771	2.07 745	2.07 739	5.08 765	1.33 728	3.96 758	0.11 516	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.11 496	0.13 370

TARStereo	2.00 748	0.32 621	3.20 747	0.34 653	1.29 753	3.01 752	2.29 760	2.19 755	4.74 763	3.23 762	6.28 766	4.28 756	3.02 757	1.35 729	1.33 723	0.25 694	0.19 579	0.24 683	0.81 752	0.31 696	1.26 755

tt	4.71 761	0.11 153	3.94 748	2.06 757	1.54 756	10.14 771	16.85 775	9.28 774	4.99 764	1.41 736	1.05 708	4.68 757	4.89 764	3.36 756	5.86 769	5.73 773	9.15 781	2.23 769	2.51 769	3.02 761	1.34 756

Selective-IGEV-i16pa	31.25 795	41.63 799	4.08 749	0.51 715	0.38 695	97.61 801	0.73 721	61.16 802	60.81 801	17.49 783	65.92 800	39.64 801	53.28 801	107.35 802	27.39 795	20.46 796	3.81 771	4.39 772	1.97 767	0.41 711	16.06 790

light-stereo	2.66 752	0.78 726	4.46 750	4.42 760	3.66 758	5.04 755	0.38 667	2.12 752	1.51 744	4.25 763	6.51 768	7.70 770	0.75 702	5.12 767	1.42 729	0.72 737	1.35 763	0.33 710	0.45 723	1.22 748	1.04 749

TCMNet-wrong-test	4.33 757	5.65 765	4.76 751	11.36 773	10.39 767	5.87 763	4.45 765	4.24 763	1.10 727	1.93 753	2.43 750	6.07 764	3.54 760	3.87 762	4.51 761	2.00 761	0.47 729	1.96 761	1.68 761	5.78 768	4.48 767

RTS	0.81 713	0.56 699	4.76 751	0.37 670	0.30 667	1.11 719	0.52 702	0.67 680	1.07 725	0.76 699	0.91 697	0.60 663	0.61 687	1.64 736	1.24 712	0.15 622	0.13 457	0.15 631	0.15 636	0.22 664	0.24 574

RTSA	0.81 713	0.56 699	4.76 751	0.37 670	0.30 667	1.11 719	0.52 702	0.67 680	1.07 725	0.76 699	0.91 697	0.60 663	0.61 687	1.64 736	1.24 712	0.15 622	0.13 457	0.15 631	0.15 636	0.22 664	0.24 574

MADNet+	1.05 723	1.26 748	4.77 754	0.73 730	0.50 713	1.25 727	0.97 733	1.05 728	0.93 709	0.67 689	0.78 683	0.87 704	0.85 710	2.14 747	1.83 741	0.40 721	0.42 722	0.32 706	0.28 706	0.45 714	0.43 688

Selective-IGEV-i1pa	5.75 764	8.12 769	4.85 755	1.10 745	0.54 718	13.48 774	3.52 762	9.46 775	7.56 769	7.13 769	10.00 773	9.12 771	7.56 769	14.91 783	6.08 770	3.55 769	1.33 762	1.94 760	0.77 749	0.79 734	3.23 763

noway3	4.31 755	5.41 764	4.87 756	11.29 771	10.45 769	5.75 757	4.48 766	4.23 762	0.99 720	1.88 749	2.54 755	6.09 766	3.58 762	3.77 761	4.56 763	1.98 759	0.46 727	2.02 766	1.74 765	5.77 767	4.35 765

noway4	4.36 760	5.91 768	4.91 757	11.41 776	10.47 772	5.83 761	4.53 770	4.26 764	0.98 716	1.85 748	2.49 751	6.07 764	3.55 761	3.70 760	4.61 766	2.01 764	0.48 733	2.02 766	1.72 762	5.88 772	4.51 770

noway2	4.31 755	5.35 763	4.91 757	11.32 772	10.44 768	5.75 757	4.48 766	4.21 761	0.98 716	1.89 750	2.51 752	6.10 767	3.59 763	3.66 757	4.55 762	1.98 759	0.46 727	2.01 763	1.74 765	5.80 769	4.46 766

noway1	4.35 758	5.86 766	4.96 759	11.40 774	10.45 769	5.77 760	4.48 766	4.31 765	0.97 715	1.89 750	2.52 753	6.02 761	3.52 758	3.69 758	4.60 764	2.00 761	0.47 729	2.01 763	1.73 763	5.85 770	4.49 768

zzzz4	4.35 758	5.87 767	5.01 760	11.40 774	10.45 769	5.76 759	4.48 766	4.31 765	0.98 716	1.89 750	2.52 753	6.02 761	3.52 758	3.69 758	4.60 764	2.00 761	0.47 729	2.01 763	1.73 763	5.85 770	4.49 768

USTest	6.84 766	5.16 759	5.45 761	7.18 765	7.26 762	14.27 775	22.53 776	8.48 772	9.29 771	5.44 766	6.42 767	6.27 768	6.69 767	6.83 770	8.49 773	1.95 758	3.27 770	2.16 768	2.54 770	3.76 762	3.31 764

JetRed	2.35 751	2.70 757	6.11 762	1.14 749	1.38 755	6.03 764	3.61 763	2.12 752	1.72 747	1.99 754	1.97 743	2.15 742	1.59 744	2.49 751	4.19 760	1.05 750	1.60 764	1.10 748	1.02 757	1.72 758	1.41 757

PML	15.86 780	13.12 780	7.07 763	5.22 761	7.66 763	32.93 787	64.30 797	5.37 769	10.12 772	25.87 796	67.29 801	20.25 784	13.20 783	10.09 774	6.81 772	5.94 774	2.00 768	6.03 779	2.18 768	9.13 777	2.62 762

UHP	4.71 761	0.78 726	7.53 764	0.49 711	0.70 730	9.19 769	2.46 761	5.22 768	13.78 782	8.21 772	14.54 781	9.76 773	8.70 771	4.05 763	4.15 759	0.43 723	0.32 705	0.37 715	0.56 738	1.22 748	1.84 758

DPSimNet_ROB	6.21 765	5.16 759	9.50 765	5.59 763	5.56 761	7.64 766	10.02 772	4.07 760	7.33 768	6.84 768	6.26 765	7.17 769	10.55 772	4.07 764	5.68 767	5.50 772	4.29 772	5.24 773	3.66 773	4.05 764	5.96 771

iinet-test	10.74 772	9.21 770	9.52 766	10.46 766	10.67 773	17.92 780	25.86 782	12.61 779	13.38 777	9.65 777	10.06 774	9.98 774	10.66 775	11.13 779	12.60 774	6.36 775	7.73 776	5.65 775	6.66 774	7.29 773	7.31 772

IINet	10.74 772	9.21 770	9.52 766	10.46 766	10.67 773	17.92 780	25.86 782	12.61 779	13.38 777	9.65 777	10.06 774	9.98 774	10.66 775	11.13 779	12.60 774	6.36 775	7.73 776	5.65 775	6.66 774	7.29 773	7.31 772

LRCNet_RVC	10.94 774	14.45 781	9.66 768	15.38 777	8.02 764	1.08 718	0.35 650	8.72 773	0.72 684	12.63 782	15.84 782	9.73 772	6.52 766	8.58 773	6.38 771	20.33 793	5.39 773	23.79 794	21.95 795	15.35 781	13.96 782

Anonymous_1	16.44 781	9.26 772	9.67 769	10.63 768	14.54 777	18.62 782	26.98 784	12.68 781	13.53 781	10.78 781	10.37 776	10.15 776	10.66 775	10.99 778	12.64 776	15.61 790	7.73 776	16.87 788	43.01 798	56.14 801	7.86 778

RSGM-EC	29.37 793	17.55 782	9.85 770	35.22 794	33.16 794	26.01 785	45.63 787	20.07 786	17.60 786	18.98 785	23.47 793	30.02 795	23.62 794	41.06 799	44.49 800	58.94 800	34.33 800	32.95 800	20.18 788	33.70 797	20.62 794

acva	29.37 793	17.55 782	9.85 770	35.22 794	33.16 794	26.01 785	45.63 787	20.07 786	17.60 786	18.98 785	23.47 793	30.02 795	23.62 794	41.06 799	44.49 800	58.94 800	34.33 800	32.95 800	20.18 788	33.70 797	20.62 794

DPSM_ROB	11.46 775	9.79 776	10.18 772	11.11 769	11.31 775	19.08 783	27.38 785	13.42 782	14.23 783	10.34 779	11.13 779	10.97 780	11.33 781	11.89 781	13.49 779	6.74 777	8.19 779	6.00 777	7.05 776	7.74 775	7.76 776

DPSM	11.46 775	9.79 776	10.18 772	11.11 769	11.31 775	19.08 783	27.38 785	13.42 782	14.23 783	10.34 779	11.13 779	10.97 780	11.33 781	11.89 781	13.49 779	6.74 777	8.19 779	6.00 777	7.05 776	7.74 775	7.76 776

xxxxx1	15.30 777	9.78 773	10.23 774	20.34 780	19.47 780	17.10 776	23.00 777	10.36 776	11.04 773	9.25 774	9.66 770	10.74 777	10.66 775	10.60 775	13.72 781	8.14 779	9.35 782	31.88 797	44.61 799	12.63 778	13.46 779

tt_ll	15.30 777	9.78 773	10.23 774	20.34 780	19.47 780	17.10 776	23.00 777	10.36 776	11.04 773	9.25 774	9.66 770	10.74 777	10.66 775	10.60 775	13.72 781	8.14 779	9.35 782	31.88 797	44.61 799	12.63 778	13.46 779

ff	15.30 777	9.78 773	10.23 774	20.34 780	19.47 780	17.10 776	23.00 777	10.36 776	11.04 773	9.25 774	9.66 770	10.74 777	10.66 775	10.60 775	13.72 781	8.14 779	9.35 782	31.88 797	44.61 799	12.63 778	13.46 779

DGTPSM_ROB	8.38 768	5.24 761	10.71 777	5.32 762	10.19 765	8.34 767	23.49 780	6.11 770	13.43 779	4.93 764	10.93 777	5.64 758	10.55 772	6.17 768	12.73 777	3.74 770	7.56 774	3.68 770	7.24 778	4.09 765	7.49 774

DPSMNet_ROB	8.44 769	5.25 762	10.87 778	5.59 763	10.27 766	8.34 767	23.51 781	6.12 771	13.47 780	4.96 765	10.94 778	5.65 759	10.55 772	6.25 769	12.77 778	4.01 771	7.62 775	3.75 771	7.27 779	4.16 766	7.54 775

BEATNet-Init1	4.91 763	3.27 758	14.39 779	0.69 726	0.65 728	10.19 772	3.83 764	5.04 767	5.11 765	8.73 773	8.52 769	13.95 782	7.66 770	7.79 772	5.79 768	0.32 710	0.34 712	0.34 712	0.38 719	0.64 724	0.64 728

xyz-stereo	1.43 735	0.11 153	17.43 780	0.18 74	0.08 13	4.86 754	0.18 341	0.31 271	0.35 410	0.37 548	2.75 757	0.41 555	0.31 560	0.58 556	0.33 550	0.07 127	0.05 6	0.09 380	0.06 115	0.06 99	0.06 14

HaxPig	17.72 782	20.23 791	19.76 781	16.55 778	16.52 778	9.46 770	9.42 771	14.48 784	13.31 776	18.59 784	18.67 783	17.39 783	16.68 784	17.07 784	16.43 784	21.99 797	20.86 793	22.28 793	21.55 792	21.30 792	21.88 796

RAFT-FEzeroshot	23.04 784	19.71 786	20.25 782	22.47 786	22.80 787	38.32 788	55.23 793	26.95 789	28.70 790	20.66 790	22.23 787	22.07 788	22.86 788	23.85 787	27.17 789	13.53 783	16.47 787	12.08 780	14.22 783	15.58 784	15.60 785

RAFT-FE	23.04 784	19.71 786	20.25 782	22.47 786	22.80 787	38.32 788	55.23 793	26.95 789	28.70 790	20.66 790	22.23 787	22.07 788	22.86 788	23.85 787	27.17 789	13.53 783	16.47 787	12.08 780	14.22 783	15.58 784	15.60 785

DLNR_Zeroshot_test	10.53 770	12.28 778	20.32 784	105.84 799	23.88 791	0.14 43	0.13 91	3.20 758	0.20 143	0.16 199	0.23 290	0.16 236	0.10 89	0.32 406	0.16 244	2.54 766	0.32 705	0.07 168	0.07 217	40.17 799	0.28 618

CasAABBNet	23.04 784	19.69 784	20.32 784	22.42 783	22.73 784	38.35 791	55.23 793	26.99 792	28.74 792	20.67 792	22.28 789	22.11 791	22.86 788	23.84 786	27.17 789	13.52 782	16.47 787	12.08 780	14.21 781	15.57 782	15.60 785

DLNR-FE	10.53 770	12.31 779	20.33 786	105.85 800	23.36 790	0.14 43	0.13 91	3.25 759	0.20 143	0.16 199	0.23 290	0.16 236	0.10 89	0.31 395	0.16 244	2.59 767	0.32 705	0.07 168	0.07 217	40.66 800	0.28 618

FlowAnything	23.08 787	19.70 785	20.48 787	22.45 785	22.73 784	38.34 790	55.18 790	27.00 793	28.79 793	20.83 794	22.42 792	22.10 790	22.83 787	23.85 787	27.23 793	13.53 783	16.54 790	12.10 785	14.29 786	15.59 786	15.58 784

Selective-RAFT-Error	23.11 788	19.77 788	20.60 788	22.49 788	22.80 787	38.46 794	55.19 791	27.13 795	28.90 794	20.73 793	22.38 791	22.11 791	22.91 793	23.94 790	27.18 792	13.54 786	16.57 791	12.09 783	14.21 781	15.61 787	15.65 788

Hybrid-DGEV	23.11 788	19.81 789	20.81 789	22.43 784	22.74 786	38.45 793	55.25 796	27.21 796	28.95 796	20.63 789	22.37 790	22.03 787	22.89 792	23.96 791	27.14 787	13.54 786	16.46 786	12.09 783	14.23 785	15.57 782	15.57 783

LSM0	24.21 791	19.88 790	22.33 790	24.42 790	40.13 798	38.41 792	54.99 789	27.05 794	28.61 789	20.59 788	22.00 786	22.29 793	22.86 788	24.12 792	27.16 788	13.59 788	16.33 785	12.13 786	14.08 780	15.72 788	17.53 791

fast-reg	23.61 790	20.43 792	23.27 791	23.15 789	24.75 793	38.65 795	55.20 792	26.97 791	28.94 795	20.18 787	21.86 784	21.68 786	22.34 786	24.15 793	27.35 794	13.84 789	16.57 791	14.84 787	15.61 787	16.59 789	15.88 789

MEDIAN_ROB	21.20 783	24.56 795	23.42 792	19.57 779	19.62 783	13.29 773	11.21 773	18.04 785	17.02 785	22.07 795	21.92 785	20.84 785	20.24 785	21.02 785	19.68 785	25.59 798	24.08 794	26.20 795	25.19 796	25.31 795	25.19 799

AVERAGE_ROB	25.43 792	29.01 796	27.22 793	24.60 791	24.16 792	17.78 779	12.87 774	22.39 788	21.40 788	26.72 797	26.08 795	25.18 794	24.52 796	25.07 794	23.57 786	29.94 799	28.36 799	30.60 796	29.57 797	29.83 796	29.66 800

zzzzzz3	33.87 796	22.29 793	30.19 794	40.83 796	40.72 799	53.80 796	74.95 799	37.94 798	43.72 799	30.30 798	32.80 796	33.62 799	36.50 799	35.21 795	41.72 799	19.37 791	24.62 795	18.28 789	21.49 790	19.97 790	19.16 792

zzz1	33.89 797	22.31 794	30.41 795	40.83 796	40.73 800	53.80 796	74.90 798	37.96 799	43.78 800	30.32 799	32.84 797	33.63 800	36.50 799	35.24 796	41.71 798	19.38 792	24.63 796	18.29 790	21.50 791	19.98 791	19.16 792

zzzz2	34.79 798	29.98 797	31.25 796	34.15 792	34.21 796	57.99 798	83.40 800	41.08 800	43.61 797	31.19 800	33.64 798	32.74 797	34.05 797	35.64 797	40.72 796	20.38 794	24.84 797	18.37 791	21.57 793	23.52 793	23.57 797

noway5	34.79 798	29.98 797	31.25 796	34.15 792	34.21 796	57.99 798	83.40 800	41.08 800	43.61 797	31.19 800	33.64 798	32.74 797	34.05 797	35.64 797	40.72 796	20.38 794	24.84 797	18.37 791	21.57 793	23.52 793	23.57 797

coex-ft	3.48 754	0.81 728	48.53 798	0.24 423	0.19 526	0.53 662	0.47 693	0.49 507	2.36 753	7.18 770	1.20 715	0.96 710	2.53 752	0.75 639	2.14 748	0.13 581	0.15 507	0.14 612	0.12 572	0.22 664	0.47 697

test_example2	100.95 800	107.33 800	67.16 799	98.17 798	106.88 801	89.44 800	101.34 802	37.23 797	97.88 802	129.56 802	131.26 802	65.41 802	67.34 802	91.22 801	79.29 802	143.32 802	199.32 802	81.12 802	102.17 802	121.89 802	101.70 801

EDNetEfficientorigin	7.48 767	0.57 703	139.59 800	0.25 469	0.17 461	0.44 619	0.30 618	0.48 496	1.04 722	1.29 731	1.02 707	0.82 701	0.87 714	0.76 646	1.02 700	0.10 467	0.09 318	0.12 561	0.11 530	0.22 664	0.25 586

GS-Stereo							0.16 235	0.38 359	0.21 172	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.31 700	0.06 57	0.06 115	0.08 268	0.63 724

FSD					0.41 701	0.28 439	0.27 587	0.32 280	0.30 340	0.27 357	0.27 337	0.29 432	0.27 492	0.35 438	0.28 499	0.23 679	0.49 734	0.27 689	0.26 701	0.26 680

ccccc		256.25 801		351.50 801	361.31 802	144.22 802		153.19 803		152.98 803		161.94 803		268.06 803		387.64 803	346.97 803	244.11 803	219.32 803	413.57 803

Low-res two-view benchmark