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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 45	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 85	0.10 8	0.21 56	0.15 34	0.10 19	0.10 26	0.09 25	0.12 148	0.14 11	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 87	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.11 9	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 166	0.14 220	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 27	0.07 1	0.17 120	0.13 68	0.19 33	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.08 259	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

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

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

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

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 120	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.10 19	0.16 141	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.13 11	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 388	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

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

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

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

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

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 225	0.23 259	0.20 202	0.15 186	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 469	0.09 377	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 232	0.16 10	0.08 8	0.25 339	0.14 99	0.23 84	0.29 275	0.25 281	0.30 317	0.16 199	0.12 148	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 279	0.15 141	0.26 144	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 279	0.14 99	0.27 159	0.27 243	0.15 144	0.18 179	0.19 241	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 240	0.11 129	0.58 433	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.39 333	0.42 445	0.29 337	0.31 328	0.17 214	0.22 359	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 301	0.23 487	0.60 449	0.20 149	0.09 18	0.27 366	0.15 141	0.45 405	0.33 331	0.29 337	0.33 360	0.27 349	0.22 359	0.29 320	0.27 439	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 391	0.23 487	0.59 442	0.22 260	0.09 18	0.30 423	0.18 289	0.40 342	0.38 397	0.38 495	0.44 486	0.31 405	0.22 359	0.44 435	0.32 485	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.10 81	0.24 59	0.14 2	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 58	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.15 120	0.11 129	0.32 142	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.14 99	0.26 144	0.20 111	0.18 208	0.23 250	0.16 199	0.16 260	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

asda	0.13 40	0.11 129	0.24 59	0.18 55	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.25 129	0.17 53	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

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

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

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

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

fffft	0.14 84	0.12 182	0.30 120	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.18 289	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 216	0.18 267	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 107	0.25 237	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.08 76

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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.19 211	0.20 441	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.27 243	0.27 301	0.21 222	0.18 229	0.14 220	0.21 150	0.16 208	0.09 350	0.08 239	0.38 646	0.15 577	0.06 87	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.24 366	0.14 276	0.57 417	0.24 372	0.11 114	0.21 250	0.19 336	0.43 375	0.34 343	0.30 360	0.43 476	0.36 452	0.31 502	0.61 517	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

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

PSM-adaLoss	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 224	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.23 84	0.31 304	0.21 232	0.31 328	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.16 208	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 577	0.06 87	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 301	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.11 114	0.22 279	0.22 438	0.32 241	0.31 304	0.24 267	0.34 371	0.23 291	0.19 335	0.62 528	0.19 297	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.07 189	0.11 445	0.07 30

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

HSM-Net_RVC	0.28 453	0.12 182	0.48 287	0.19 103	0.11 114	0.35 502	0.21 404	0.64 603	0.44 469	0.40 522	0.43 476	0.50 559	0.27 435	0.75 578	0.25 415	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 391	0.22 471	0.62 460	0.26 454	0.11 114	0.31 445	0.23 466	0.46 414	0.45 482	0.34 436	0.43 476	0.27 349	0.23 373	0.36 399	0.37 518	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.10 196

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.17 27	0.12 164	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 137	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.15 179	0.13 522	0.09 284	0.09 333	0.10 437	0.11 445	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.20 240	0.13 226	0.45 249	0.24 372	0.12 164	0.20 219	0.21 404	0.36 287	0.32 314	0.23 259	0.22 236	0.15 186	0.14 220	0.28 298	0.16 208	0.07 115	0.24 588	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.21 481

999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 107	0.36 399	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

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

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

Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.12 35	0.34 266	0.25 210	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 301	0.16 354	0.40 204	0.26 454	0.12 164	0.29 409	0.19 336	0.40 342	0.32 314	0.34 436	0.35 379	0.25 324	0.25 407	0.26 259	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.11 469	0.09 377	0.11 445	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 336	0.32 561	0.55 397	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.21 404	0.32 241	0.45 482	0.30 360	0.29 303	0.25 324	0.17 282	0.31 351	0.26 427	0.13 522	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.12 487	0.09 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 413	0.12 164	0.11 11	0.18 289	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 229	0.12 148	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.26 414	0.30 550	0.87 560	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.24 491	0.46 414	0.34 343	0.33 415	0.28 295	0.29 375	0.20 340	0.49 451	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.09 128

GMStereo	0.21 276	0.30 550	0.57 417	0.21 195	0.12 164	0.24 321	0.18 289	0.30 212	0.41 433	0.26 291	0.24 260	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 183	0.10 81	0.45 249	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.40 342	0.31 304	0.23 259	0.21 222	0.26 344	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.06 13

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 443	0.27 532	0.48 287	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.17 233	0.57 540	0.55 568	0.39 513	0.44 486	0.37 458	0.28 458	0.43 431	0.28 447	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.11 245

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

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 219	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 172	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 366	0.25 210	0.19 215	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 178	0.12 39	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.08 276	0.10 393	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 183	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.37 386	0.43 551	0.17 160	0.13 135	0.12 148	0.20 130	0.16 208	0.08 259	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.08 76

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.12 35	0.43 375	0.26 225	0.27 301	0.32 338	0.21 269	0.17 282	0.26 259	0.20 323	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 336	0.14 276	0.49 304	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.11 245

ccs_rob	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.12 487	0.11 245

AdaStereo	0.25 391	0.17 388	0.47 272	0.25 413	0.13 220	0.33 472	0.17 233	0.57 540	0.43 456	0.34 436	0.38 414	0.35 446	0.21 351	0.32 361	0.24 401	0.14 546	0.06 86	0.13 530	0.09 377	0.11 445	0.09 128
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.29 474	0.37 588	0.92 573	0.24 372	0.13 220	0.30 423	0.19 336	0.55 520	0.51 544	0.39 513	0.46 513	0.39 478	0.27 435	0.36 399	0.30 465	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.13 501	0.11 245

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo	0.27 443	0.23 487	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.19 336	0.48 437	0.37 386	0.33 415	0.38 414	0.40 483	0.23 373	0.61 517	0.33 494	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.11 245

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CoDeX	0.24 366	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.14 264	0.29 409	0.21 404	0.55 520	0.42 445	0.29 337	0.36 394	0.28 362	0.23 373	0.48 449	0.20 323	0.09 350	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

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

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

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

4D-IteraStereo	0.20 240	0.21 452	0.62 460	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.29 192	0.28 254	0.24 267	0.20 202	0.20 255	0.10 72	0.22 178	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.33 587

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 366	0.13 226	0.45 249	0.26 454	0.14 264	0.30 423	0.25 505	0.47 426	0.35 355	0.29 337	0.43 476	0.35 446	0.25 407	0.28 298	0.25 415	0.12 500	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 276	0.24 499	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.22 279	0.13 68	0.38 312	0.30 293	0.29 337	0.26 276	0.25 324	0.15 241	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.29 474	0.29 544	0.57 417	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.15 141	0.53 486	0.46 494	0.31 377	0.40 441	0.38 464	0.27 435	0.76 584	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

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

StereoDRNet-Refined	0.28 453	0.19 427	0.47 272	0.25 413	0.14 264	0.36 509	0.21 404	0.49 448	0.43 456	0.46 570	0.52 544	0.42 505	0.30 485	0.46 443	0.38 520	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 531	0.21 452	0.57 417	0.22 260	0.14 264	0.35 502	0.20 376	0.55 520	0.47 508	0.52 595	0.58 574	0.45 524	0.53 608	0.75 578	0.50 565	0.18 598	0.19 527	0.23 618	0.21 612	0.15 536	0.20 469

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

CBMV	0.36 531	0.25 514	0.61 456	0.24 372	0.14 264	0.42 548	0.33 580	0.56 531	0.52 554	0.54 605	0.52 544	0.51 562	0.58 615	0.63 531	0.43 538	0.15 562	0.16 473	0.18 597	0.16 587	0.13 501	0.19 451
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
quiztm	0.16 150	0.19 427	0.37 176	0.22 260	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.36 287	0.24 184	0.18 208	0.21 222	0.14 166	0.10 72	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cross-raft	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.27 491	0.16 375	0.20 219	0.24 491	0.34 266	0.24 184	0.23 259	0.28 295	0.29 375	0.15 241	0.19 103	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 619	0.22 471	0.60 449	0.26 454	0.16 375	0.97 651	0.46 627	0.76 640	0.90 642	1.03 656	0.92 636	1.16 652	0.93 653	1.21 651	0.72 606	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.16 544	0.24 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 571	0.44 612	0.92 573	0.24 372	0.16 375	0.45 566	0.40 613	0.58 554	0.50 538	0.54 605	0.63 595	0.52 570	0.51 601	0.91 619	0.66 599	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.15 577	0.15 536	0.21 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoRT	0.40 560	0.16 354	0.74 510	0.25 413	0.17 407	0.42 548	0.19 336	0.50 456	0.48 516	0.31 377	0.40 441	0.32 416	0.39 555	0.64 536	0.31 475	0.09 350	0.11 362	1.56 688	0.43 654	0.08 237	0.41 615

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DMCA-RVC	0.30 488	0.27 532	0.93 577	0.28 519	0.17 407	0.30 423	0.21 404	0.43 375	0.36 371	0.40 522	0.38 414	0.39 478	0.36 538	0.44 435	0.34 501	0.13 522	0.10 325	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.11 245

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

STTStereo	0.30 488	0.24 499	0.83 546	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.24 491	0.49 448	0.39 413	0.39 513	0.41 453	0.44 518	0.28 458	0.41 422	0.30 465	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.16 587	0.12 487	0.12 300

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

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

MeshStereo	0.60 624	0.31 554	0.71 504	0.22 260	0.17 407	0.66 623	0.36 595	0.81 645	0.63 599	1.48 678	1.32 655	1.65 666	0.83 645	1.18 649	0.74 608	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.14 566	0.17 559	0.19 451
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DN	0.21 276	0.09 45	0.58 433	0.40 621	0.18 436	0.22 279	0.18 289	0.30 212	0.25 210	0.15 144	0.19 191	0.18 229	0.10 72	0.26 259	0.19 297	0.14 546	0.18 513	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.42 619

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fast-acv-ft	0.33 512	0.26 524	0.88 567	0.25 413	0.18 436	0.49 588	0.27 526	0.44 396	0.50 538	0.40 522	0.55 561	0.49 553	0.36 538	0.39 416	0.41 530	0.11 460	0.11 362	0.11 469	0.12 515	0.13 501	0.11 245

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

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

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

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

DAS	0.28 453	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.76 584	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.40 560	0.28 540	0.67 483	0.31 564	0.18 436	0.43 553	0.39 609	0.60 575	0.46 494	0.48 582	0.78 620	0.55 580	0.45 580	0.96 630	0.55 580	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.15 536	0.16 406

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 474	0.24 499	0.81 536	0.26 454	0.18 436	0.30 423	0.22 438	0.52 476	0.41 433	0.38 495	0.42 462	0.42 505	0.28 458	0.46 443	0.31 475	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.11 473	0.10 393	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 512	0.36 585	0.61 456	0.24 372	0.18 436	0.33 472	0.24 491	0.59 564	0.42 445	0.38 495	0.52 544	0.36 452	0.31 502	0.80 596	0.32 485	0.18 598	0.14 428	0.21 611	0.15 577	0.17 559	0.14 370

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

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

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

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.18 183	0.08 17	0.39 189	0.19 103	0.19 470	0.24 321	0.18 289	0.29 192	0.29 275	0.24 267	0.21 222	0.24 311	0.18 313	0.22 178	0.21 351	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.07 189	0.06 87	0.11 245

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

IGEV-RUCA	0.21 276	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 470	0.28 384	0.23 466	0.24 106	0.22 148	0.21 232	0.23 250	0.29 375	0.48 593	0.26 259	0.19 297	0.09 350	0.08 239	0.18 597	0.14 566	0.18 575	0.19 451

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

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

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

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

Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

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

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

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

pcwnet_v2	0.32 505	0.16 354	1.22 623	0.23 318	0.19 470	0.32 462	0.19 336	0.61 585	0.61 593	0.37 486	0.45 501	0.35 446	0.29 478	0.37 409	0.26 427	0.14 546	0.11 362	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.18 433

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

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

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 543	0.43 609	0.72 509	0.35 596	0.19 470	0.51 591	0.25 505	0.56 531	0.39 413	0.42 540	0.47 520	0.47 543	0.27 435	0.74 573	0.32 485	0.38 649	0.19 527	0.27 623	0.17 598	0.29 632	0.27 553

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 497	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 148	0.24 216	0.20 323	0.09 350	0.18 513	0.07 144	0.06 102	0.20 593	0.19 451

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 453	0.16 354	0.70 497	0.24 372	0.20 497	0.44 558	0.21 404	0.52 476	0.42 445	0.36 469	0.40 441	0.43 512	0.33 524	0.41 422	0.32 485	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.09 377	0.10 393	0.09 128

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 580	0.52 625	0.87 560	0.39 616	0.20 497	0.51 591	0.50 636	0.68 622	0.67 607	0.47 576	0.46 513	0.50 559	0.43 575	0.91 619	0.40 526	0.28 635	0.21 547	0.32 639	0.19 605	0.28 630	0.23 506
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.44 577	0.38 595	0.94 580	0.30 548	0.20 497	0.52 597	0.49 634	0.61 585	0.60 590	0.56 609	0.47 520	0.49 553	0.42 571	1.24 652	0.76 611	0.12 500	0.18 513	0.12 504	0.13 547	0.12 487	0.18 433

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.36 531	0.35 578	1.06 596	0.26 454	0.21 514	0.47 575	0.33 580	0.56 531	0.58 580	0.45 564	0.54 556	0.50 559	0.37 543	0.40 419	0.42 534	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.09 377	0.14 524	0.15 389

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 538	0.25 514	0.67 483	0.37 606	0.22 530	0.42 548	0.25 505	0.50 456	0.44 469	0.52 595	0.50 534	0.59 594	0.42 571	0.78 588	0.53 573	0.13 522	0.12 388	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.21 481
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 611	0.27 532	0.76 518	0.26 454	0.22 530	0.62 616	0.36 595	0.57 540	0.58 580	0.97 650	1.40 658	1.28 658	0.94 654	0.80 596	0.80 616	0.20 611	0.17 501	0.16 580	0.16 587	0.19 585	0.29 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raftrobust	0.19 211	0.19 427	0.42 224	0.23 318	0.24 562	0.19 178	0.13 68	0.33 259	0.28 254	0.26 291	0.20 202	0.19 241	0.17 282	0.23 202	0.17 238	0.08 259	0.10 325	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 560	0.35 578	1.05 594	0.32 573	0.28 586	0.39 529	0.43 621	0.53 486	0.56 575	0.35 455	0.43 476	0.41 492	0.36 538	0.83 605	0.61 591	0.12 500	0.23 572	0.16 580	0.23 624	0.13 501	0.20 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 637	0.33 565	0.84 550	0.33 585	0.28 586	0.82 641	0.40 613	0.82 646	0.83 632	1.43 670	1.60 667	1.97 671	1.38 668	1.10 643	0.93 625	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	0.34 521	0.28 540	0.81 536	0.29 537	0.30 601	0.40 535	0.28 542	0.53 486	0.49 531	0.38 495	0.46 513	0.40 483	0.30 485	0.61 517	0.42 534	0.14 546	0.13 409	0.15 572	0.14 566	0.18 575	0.19 451

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

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

FCDSN-DC	0.67 633	0.38 595	0.83 546	0.37 606	0.30 601	0.66 623	0.37 597	0.69 628	0.70 616	1.15 662	1.53 663	1.70 668	1.38 668	1.00 635	0.83 619	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.27 625	0.32 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 211	0.11 129	0.39 189	0.22 260	0.33 614	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.50 660	0.06 43	0.06 102	0.07 165	0.53 644
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ccnet	0.43 575	0.34 574	0.62 460	0.28 519	0.33 614	0.60 614	0.34 585	0.68 622	0.47 508	0.54 605	0.66 602	0.56 585	0.46 587	0.73 569	0.66 599	0.26 629	0.19 527	0.24 620	0.22 620	0.27 625	0.25 532

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 645	0.40 602	1.10 603	0.40 621	0.35 619	0.93 646	1.10 677	0.87 654	1.12 661	1.40 668	1.39 656	1.27 657	1.55 676	1.13 645	1.13 642	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.28 640	0.31 634	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 645	0.40 602	0.91 572	0.39 616	0.35 619	1.52 672	0.81 663	0.97 659	0.98 651	1.47 677	1.58 665	1.19 654	1.33 667	1.01 636	1.21 645	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.29 642	0.32 637	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
gasm-f	0.20 240	0.12 182	0.36 170	0.35 596	0.36 624	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.19 297	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.57 649

SDNR	0.47 591	0.29 544	0.92 573	0.24 372	0.37 625	1.27 663	0.17 233	0.54 502	0.58 580	0.44 557	0.85 629	0.55 580	0.28 458	1.19 650	0.52 569	0.23 617	0.24 588	0.17 589	0.13 547	0.19 585	0.26 545

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 638	0.64 645	1.20 622	0.55 648	0.43 639	0.54 604	0.48 631	0.75 638	0.87 641	0.88 643	1.72 670	1.06 649	1.03 658	1.29 656	0.98 632	0.35 644	0.42 652	0.41 650	0.48 658	0.38 642	0.43 622
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCAP-BAT	0.23 336	0.09 45	1.36 635	0.31 564	0.44 642	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

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

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

Consistency-Raft	0.56 617	0.52 625	1.12 606	0.45 636	0.49 644	0.48 582	0.45 624	0.73 635	0.74 625	0.45 564	0.82 625	0.46 533	0.60 619	0.51 461	0.63 595	0.39 651	0.40 649	0.44 651	0.51 663	0.53 652	0.38 614

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 638	0.72 650	1.18 619	0.52 646	0.57 654	0.76 632	0.50 636	0.80 643	0.66 606	0.97 650	0.88 633	0.94 644	0.74 637	1.08 642	1.04 638	0.58 659	0.51 661	0.50 654	0.50 662	0.56 653	0.72 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.96 653	0.61 644	0.99 588	0.70 657	0.59 655	1.37 668	0.35 588	0.97 659	1.27 665	0.97 650	1.92 674	1.53 664	2.13 680	1.29 656	0.87 622	0.71 666	0.34 642	0.75 666	0.47 657	0.75 666	0.68 666

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

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

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

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

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

WAO-7	1.05 656	1.00 668	1.19 620	0.83 665	0.67 661	1.22 660	0.84 665	1.43 671	1.56 673	1.13 660	1.75 671	1.46 661	1.25 664	1.56 667	1.28 650	0.61 661	0.62 678	0.70 663	0.68 675	0.66 660	0.62 656

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark