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

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

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

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

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

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

LACA3	0.10 3	0.11 153	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 109	0.14 127	0.14 12	0.14 33	0.11 51	0.09 16	0.10 61	0.10 89	0.16 55	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

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

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.09 57	0.18 13	0.13 1	0.07 1	0.16 109	0.10 12	0.21 81	0.15 51	0.10 32	0.10 43	0.09 34	0.12 177	0.14 15	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.11 14	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.18 37	0.13 20	0.08 2	0.09 16	0.14 200	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.18 13	0.17 40	0.07 1	0.17 150	0.13 91	0.19 54	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.08 285	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

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

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

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

MatchStereo	0.11 14	0.08 23	0.30 147	0.16 13	0.08 13	0.09 4	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.10 32	0.16 174	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 109	0.13 91	0.22 96	0.13 20	0.11 51	0.11 56	0.10 61	0.11 130	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.12 436	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.12 333

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

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

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

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

CASnet	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.22 301	0.08 13	0.15 65	0.14 127	0.28 208	0.26 269	0.23 312	0.20 241	0.15 221	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.11 525	0.09 426	0.08 268	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 182	0.11 153	0.43 274	0.16 13	0.08 13	0.25 392	0.14 127	0.23 111	0.29 322	0.25 335	0.30 370	0.16 236	0.12 177	0.18 98	0.13 114	0.08 285	0.07 201	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 85

CREStereo	0.14 109	0.09 57	0.27 124	0.14 2	0.08 13	0.22 321	0.15 178	0.26 175	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.14 200	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NoBS	0.09 1	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.09 23	0.08 2	0.13 91	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 56	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.09 380	0.08 314	0.07 187	0.06 14

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

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

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

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 109	0.15 342	0.35 202	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.10 12	0.19 54	0.21 172	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.15 33	0.12 46	0.08 285	0.07 201	0.11 525	0.09 426	0.10 436	0.13 370

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 40	0.09 23	0.09 4	0.14 127	0.11 2	0.16 64	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.05 4	0.06 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.15 151	0.09 57	0.34 190	0.17 40	0.09 23	0.22 321	0.14 127	0.27 192	0.27 288	0.15 180	0.18 215	0.19 281	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 282	0.11 153	0.58 488	0.19 127	0.09 23	0.19 214	0.18 341	0.39 381	0.42 502	0.29 396	0.31 383	0.17 252	0.22 415	0.21 184	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 351	0.23 541	0.60 504	0.20 183	0.09 23	0.27 420	0.15 178	0.45 461	0.33 385	0.29 396	0.33 417	0.27 406	0.22 415	0.29 362	0.27 490	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 444	0.23 541	0.59 497	0.22 301	0.09 23	0.30 479	0.18 341	0.40 393	0.38 453	0.38 557	0.44 547	0.31 463	0.22 415	0.44 492	0.32 540	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.08 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 3	0.10 99	0.24 79	0.14 2	0.10 84	0.09 4	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 51	0.12 79	0.09 34	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.07 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.15 151	0.11 153	0.32 174	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.14 127	0.26 175	0.20 143	0.18 247	0.23 290	0.16 236	0.16 301	0.14 15	0.14 168	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

asda	0.13 56	0.11 153	0.24 79	0.18 74	0.10 84	0.14 43	0.12 50	0.25 157	0.17 76	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.11 130	0.21 184	0.12 46	0.05 1	0.18 565	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.11 14	0.09 57	0.22 62	0.18 74	0.10 84	0.12 27	0.13 91	0.18 37	0.14 33	0.10 32	0.07 3	0.08 4	0.08 18	0.17 77	0.11 16	0.06 48	0.08 269	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 39

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

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

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

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

fffft	0.14 109	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.18 341	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.11 56	0.13 167	0.10 89	0.24 254	0.18 307	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 109	0.15 342	0.29 137	0.19 127	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.21 81	0.21 172	0.15 180	0.13 101	0.12 142	0.11 130	0.25 276	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.06 115	0.06 99	0.08 85

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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.19 249	0.20 486	0.30 147	0.18 74	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.27 288	0.27 357	0.21 261	0.18 267	0.14 257	0.21 184	0.16 244	0.09 392	0.08 269	0.38 716	0.15 636	0.06 99	0.08 85

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

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

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

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

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

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

TestStereo_HL3	0.23 385	0.18 450	1.11 666	0.17 40	0.11 133	0.24 371	0.16 235	0.36 333	0.21 172	0.27 357	0.39 490	0.23 344	0.20 392	0.41 478	0.15 211	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.24 418	0.14 304	0.57 472	0.24 423	0.11 133	0.21 288	0.19 388	0.43 431	0.34 398	0.30 419	0.43 536	0.36 513	0.31 560	0.61 577	0.20 371	0.07 127	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.06 99	0.08 85

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

PSM-adaLoss	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 182	0.09 57	0.42 266	0.17 40	0.11 133	0.18 186	0.13 91	0.23 111	0.31 352	0.21 279	0.31 383	0.13 167	0.11 130	0.17 77	0.16 244	0.07 127	0.04 1	0.06 57	0.15 636	0.06 99	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 351	0.24 554	0.48 334	0.25 469	0.11 133	0.22 321	0.22 494	0.32 280	0.31 352	0.24 322	0.34 429	0.23 344	0.19 386	0.62 588	0.19 343	0.08 285	0.07 201	0.10 466	0.07 217	0.11 496	0.07 39

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

HSM-Net_RVC	0.28 508	0.12 206	0.48 334	0.19 127	0.11 133	0.35 561	0.21 457	0.64 666	0.44 526	0.40 585	0.43 536	0.50 622	0.27 492	0.75 639	0.25 466	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 444	0.22 521	0.62 515	0.26 512	0.11 133	0.31 501	0.23 524	0.46 470	0.45 539	0.34 496	0.43 536	0.27 406	0.23 430	0.36 449	0.37 575	0.08 285	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.08 268	0.10 217

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.17 40	0.12 193	0.12 27	0.07 1	0.18 37	0.21 172	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.15 211	0.13 581	0.09 318	0.09 380	0.10 492	0.11 496	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.20 282	0.13 252	0.45 292	0.24 423	0.12 193	0.20 257	0.21 457	0.36 333	0.32 366	0.23 312	0.22 275	0.15 221	0.14 257	0.28 339	0.16 244	0.07 127	0.24 649	0.08 273	0.07 217	0.09 370	0.21 535

999	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.19 127	0.12 193	0.20 257	0.17 280	0.25 157	0.20 143	0.14 152	0.16 174	0.14 200	0.11 130	0.36 449	0.16 244	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.08 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 351	0.16 386	0.40 245	0.26 512	0.12 193	0.29 464	0.19 388	0.40 393	0.32 366	0.34 496	0.35 437	0.25 380	0.25 464	0.26 298	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.11 525	0.09 426	0.11 496	0.12 333
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 385	0.32 621	0.55 450	0.23 367	0.12 193	0.27 420	0.21 457	0.32 280	0.45 539	0.30 419	0.29 354	0.25 380	0.17 327	0.31 395	0.26 478	0.13 581	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.12 544	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 151	0.16 386	0.34 190	0.25 469	0.12 193	0.11 20	0.18 341	0.35 316	0.24 224	0.13 123	0.13 101	0.18 267	0.12 177	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.26 467	0.30 607	0.87 620	0.22 301	0.12 193	0.30 479	0.24 550	0.46 470	0.34 398	0.33 474	0.28 345	0.29 432	0.20 392	0.49 509	0.19 343	0.08 285	0.06 101	0.12 561	0.11 530	0.09 370	0.09 141

GMStereo	0.21 323	0.30 607	0.57 472	0.21 232	0.12 193	0.24 371	0.18 341	0.30 248	0.41 490	0.26 345	0.24 301	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.09 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 216	0.10 99	0.45 292	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.40 393	0.31 352	0.23 312	0.21 261	0.26 400	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.06 14

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 249	0.10 99	0.49 351	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 498	0.27 589	0.48 334	0.21 232	0.12 193	0.32 518	0.17 280	0.57 603	0.55 630	0.39 575	0.44 547	0.37 521	0.28 516	0.43 488	0.28 499	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.09 370	0.11 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 56	0.11 153	0.28 131	0.21 232	0.13 260	0.20 257	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.12 84	0.17 195	0.11 102	0.12 177	0.15 33	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 204	0.13 252	0.35 202	0.18 74	0.13 260	0.17 150	0.16 235	0.42 418	0.25 251	0.19 254	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.22 215	0.12 46	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 216	0.15 342	0.27 124	0.20 183	0.13 260	0.24 371	0.17 280	0.31 271	0.37 442	0.43 614	0.17 195	0.13 167	0.12 177	0.20 158	0.16 244	0.08 285	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.09 370	0.08 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.12 50	0.43 431	0.26 269	0.27 357	0.32 395	0.21 320	0.17 327	0.26 298	0.20 371	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.10 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 385	0.14 304	0.49 351	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.11 272

ccs_rob	0.23 385	0.14 304	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.27 420	0.17 280	0.46 470	0.45 539	0.30 419	0.37 463	0.38 527	0.23 430	0.30 380	0.22 420	0.09 392	0.06 101	0.11 525	0.08 314	0.12 544	0.11 272

AdaStereo	0.25 444	0.17 423	0.47 319	0.25 469	0.13 260	0.33 529	0.17 280	0.57 603	0.43 513	0.34 496	0.38 472	0.35 507	0.21 405	0.32 406	0.24 452	0.14 606	0.06 101	0.13 588	0.09 426	0.11 496	0.09 141
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.29 531	0.37 649	0.92 633	0.24 423	0.13 260	0.30 479	0.19 388	0.55 583	0.51 605	0.39 575	0.46 575	0.39 541	0.27 492	0.36 449	0.30 518	0.09 392	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.13 559	0.11 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo	0.27 498	0.23 541	0.61 511	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.19 388	0.48 496	0.37 442	0.33 474	0.38 472	0.40 546	0.23 430	0.61 577	0.33 550	0.11 516	0.09 318	0.10 466	0.08 314	0.09 370	0.11 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CoDeX	0.24 418	0.13 252	0.48 334	0.22 301	0.14 311	0.29 464	0.21 457	0.55 583	0.42 502	0.29 396	0.36 452	0.28 419	0.23 430	0.48 506	0.20 371	0.09 392	0.06 101	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.08 85

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

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

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

4D-IteraStereo	0.20 282	0.21 501	0.62 515	0.21 232	0.14 311	0.19 214	0.17 280	0.29 228	0.28 299	0.24 322	0.20 241	0.20 304	0.10 89	0.22 215	0.18 307	0.07 127	0.07 201	0.10 466	0.08 314	0.08 268	0.33 646

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 418	0.13 252	0.45 292	0.26 512	0.14 311	0.30 479	0.25 565	0.47 484	0.35 410	0.29 396	0.43 536	0.35 507	0.25 464	0.28 339	0.25 466	0.12 557	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 323	0.24 554	0.53 425	0.23 367	0.14 311	0.22 321	0.13 91	0.38 359	0.30 340	0.29 396	0.26 321	0.25 380	0.15 279	0.28 339	0.20 371	0.08 285	0.08 269	0.09 380	0.08 314	0.10 436	0.07 39

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.29 531	0.29 601	0.57 472	0.23 367	0.14 311	0.34 544	0.15 178	0.53 548	0.46 552	0.31 436	0.40 500	0.38 527	0.27 492	0.76 646	0.28 499	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.11 496	0.09 141

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

StereoDRNet-Refined	0.28 508	0.19 470	0.47 319	0.25 469	0.14 311	0.36 569	0.21 457	0.49 507	0.43 513	0.46 633	0.52 606	0.42 568	0.30 543	0.46 500	0.38 577	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 594	0.21 501	0.57 472	0.22 301	0.14 311	0.35 561	0.20 429	0.55 583	0.47 566	0.52 658	0.58 637	0.45 587	0.53 671	0.75 639	0.50 626	0.18 658	0.19 579	0.23 681	0.21 675	0.15 594	0.20 522

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

CBMV	0.36 594	0.25 571	0.61 511	0.24 423	0.14 311	0.42 609	0.33 642	0.56 594	0.52 615	0.54 669	0.52 606	0.51 625	0.58 678	0.63 591	0.43 597	0.15 622	0.16 522	0.18 658	0.16 647	0.13 559	0.19 501
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
quiztm	0.16 182	0.19 470	0.37 215	0.22 301	0.15 383	0.17 150	0.17 280	0.36 333	0.24 224	0.18 247	0.21 261	0.14 200	0.10 89	0.17 77	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 268	0.07 39

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cross-raft	0.18 216	0.12 206	0.40 245	0.27 550	0.16 427	0.20 257	0.24 550	0.34 307	0.24 224	0.23 312	0.28 345	0.29 432	0.15 279	0.19 123	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	0.57 682	0.22 521	0.60 504	0.26 512	0.16 427	0.97 716	0.46 690	0.76 704	0.90 706	1.03 722	0.92 699	1.16 717	0.93 717	1.21 717	0.72 669	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.16 603	0.24 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 634	0.44 678	0.92 633	0.24 423	0.16 427	0.45 627	0.40 675	0.58 617	0.50 599	0.54 669	0.63 658	0.52 633	0.51 664	0.91 683	0.66 661	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.15 636	0.15 594	0.21 535
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Weightmod_eth	0.18 216	0.20 486	0.34 190	0.22 301	0.17 461	0.21 288	0.18 341	0.27 192	0.20 143	0.17 223	0.26 321	0.19 281	0.17 327	0.28 339	0.17 275	0.19 668	0.09 318	0.08 273	0.08 314	0.09 370	0.10 217

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DMCA-RVC	0.30 546	0.27 589	0.93 637	0.28 578	0.17 461	0.30 479	0.21 457	0.43 431	0.36 426	0.40 585	0.38 472	0.39 541	0.36 600	0.44 492	0.34 558	0.13 581	0.10 367	0.16 640	0.12 572	0.13 559	0.11 272

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

STTStereo	0.30 546	0.24 554	0.83 606	0.25 469	0.17 461	0.30 479	0.24 550	0.49 507	0.39 469	0.39 575	0.41 512	0.44 581	0.28 516	0.41 478	0.30 518	0.13 581	0.13 457	0.13 588	0.16 647	0.12 544	0.12 333

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

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

MeshStereo	0.60 687	0.31 613	0.71 563	0.22 301	0.17 461	0.66 686	0.36 657	0.81 709	0.63 663	1.48 745	1.32 721	1.65 733	0.83 709	1.18 715	0.74 671	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.14 625	0.17 618	0.19 501
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Weightmod	0.19 249	0.19 470	0.34 190	0.21 232	0.18 491	0.24 371	0.17 280	0.27 192	0.22 186	0.19 254	0.30 370	0.19 281	0.15 279	0.29 362	0.20 371	0.12 557	0.11 405	0.08 273	0.08 314	0.10 436	0.17 474

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fast-acv-ft	0.33 573	0.26 581	0.88 627	0.25 469	0.18 491	0.49 650	0.27 587	0.44 452	0.50 599	0.40 585	0.55 623	0.49 616	0.36 600	0.39 467	0.41 588	0.11 516	0.11 405	0.11 525	0.12 572	0.13 559	0.11 272

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

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

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

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

DAS	0.28 508	0.13 252	0.49 351	0.24 423	0.18 491	0.30 479	0.24 550	0.48 496	0.48 574	0.42 603	0.45 562	0.34 494	0.31 560	0.76 646	0.24 452	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.07 217	0.10 436	0.11 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.40 623	0.28 597	0.67 538	0.31 627	0.18 491	0.43 614	0.39 671	0.60 638	0.46 552	0.48 645	0.78 683	0.55 643	0.45 643	0.96 694	0.55 641	0.13 581	0.14 476	0.13 588	0.12 572	0.15 594	0.16 452

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 531	0.24 554	0.81 596	0.26 512	0.18 491	0.30 479	0.22 494	0.52 536	0.41 490	0.38 557	0.42 522	0.42 568	0.28 516	0.46 500	0.31 530	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.11 530	0.10 436	0.12 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 573	0.36 646	0.61 511	0.24 423	0.18 491	0.33 529	0.24 550	0.59 627	0.42 502	0.38 557	0.52 606	0.36 513	0.31 560	0.80 658	0.32 540	0.18 658	0.14 476	0.21 673	0.15 636	0.17 618	0.14 416

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

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

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

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

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

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.18 216	0.08 23	0.39 230	0.19 127	0.19 526	0.24 371	0.18 341	0.29 228	0.29 322	0.24 322	0.21 261	0.24 365	0.18 363	0.22 215	0.21 402	0.07 127	0.11 405	0.06 57	0.07 217	0.06 99	0.11 272

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

IGEV-RUCA	0.21 323	0.09 57	0.26 107	0.20 183	0.19 526	0.28 439	0.23 524	0.24 133	0.22 186	0.21 279	0.23 290	0.29 432	0.48 656	0.26 298	0.19 343	0.09 392	0.08 269	0.18 658	0.14 625	0.18 634	0.19 501

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

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

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

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

Selective-IGEV	0.15 151	0.10 99	0.34 190	0.32 636	0.19 526	0.16 109	0.14 127	0.29 228	0.20 143	0.13 123	0.14 138	0.13 167	0.08 18	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.13 457	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.11 272

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

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

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

pcwnet_v2	0.32 566	0.16 386	1.22 685	0.23 367	0.19 526	0.32 518	0.19 388	0.61 648	0.61 656	0.37 548	0.45 562	0.35 507	0.29 536	0.37 459	0.26 478	0.14 606	0.11 405	0.12 561	0.11 530	0.14 582	0.18 481

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

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

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 606	0.43 673	0.72 568	0.35 660	0.19 526	0.51 653	0.25 565	0.56 594	0.39 469	0.42 603	0.47 582	0.47 606	0.27 492	0.74 634	0.32 540	0.38 718	0.19 579	0.27 689	0.17 659	0.29 694	0.27 609

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.16 182	0.08 23	0.30 147	0.21 232	0.20 555	0.12 27	0.14 127	0.20 64	0.19 128	0.11 51	0.10 43	0.13 167	0.12 177	0.24 254	0.20 371	0.09 392	0.18 565	0.07 168	0.06 115	0.20 653	0.19 501

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.49 351	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 667	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 700
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 508	0.16 386	0.70 554	0.24 423	0.20 555	0.44 619	0.21 457	0.52 536	0.42 502	0.36 530	0.40 500	0.43 575	0.33 584	0.41 478	0.32 540	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.09 426	0.10 436	0.09 141

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 643	0.52 691	0.87 620	0.39 680	0.20 555	0.51 653	0.50 699	0.68 685	0.67 671	0.47 639	0.46 575	0.50 622	0.43 638	0.91 683	0.40 583	0.28 704	0.21 607	0.32 706	0.19 668	0.28 692	0.23 560
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.44 640	0.38 657	0.94 640	0.30 610	0.20 555	0.52 659	0.49 697	0.61 648	0.60 653	0.56 673	0.47 582	0.49 616	0.42 634	1.24 719	0.76 674	0.12 557	0.18 565	0.12 561	0.13 605	0.12 544	0.18 481

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.36 594	0.35 639	1.06 656	0.26 512	0.21 572	0.47 636	0.33 642	0.56 594	0.58 642	0.45 627	0.54 618	0.50 622	0.37 605	0.40 472	0.42 593	0.12 557	0.11 405	0.10 466	0.09 426	0.14 582	0.15 435

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 601	0.25 571	0.67 538	0.37 670	0.22 589	0.42 609	0.25 565	0.50 516	0.44 526	0.52 658	0.50 596	0.59 657	0.42 634	0.78 650	0.53 634	0.13 581	0.12 436	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.21 535
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 674	0.27 589	0.76 577	0.26 512	0.22 589	0.62 679	0.36 657	0.57 603	0.58 642	0.97 715	1.40 724	1.28 724	0.94 718	0.80 658	0.80 679	0.20 672	0.17 551	0.16 640	0.16 647	0.19 645	0.29 625

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raftrobust	0.19 249	0.19 470	0.42 266	0.23 367	0.24 622	0.19 214	0.13 91	0.33 300	0.28 299	0.26 345	0.20 241	0.19 281	0.17 327	0.23 239	0.17 275	0.08 285	0.10 367	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 623	0.35 639	1.05 654	0.32 636	0.28 649	0.39 590	0.43 683	0.53 548	0.56 637	0.35 516	0.43 536	0.41 555	0.36 600	0.83 668	0.61 653	0.12 557	0.23 632	0.16 640	0.23 689	0.13 559	0.20 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 701	0.33 626	0.84 610	0.33 648	0.28 649	0.82 704	0.40 675	0.82 710	0.83 696	1.43 737	1.60 733	1.97 738	1.38 735	1.10 707	0.93 689	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.26 680	0.32 639

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.42 634	0.31 613	0.87 620	0.32 636	0.29 661	0.47 636	0.37 659	0.68 685	0.53 616	0.42 603	0.58 637	0.57 650	0.52 666	0.75 639	0.54 638	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 696	0.17 618	0.18 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	0.34 584	0.28 597	0.81 596	0.29 598	0.30 667	0.40 596	0.28 603	0.53 548	0.49 591	0.38 557	0.46 575	0.40 546	0.30 543	0.61 577	0.42 593	0.14 606	0.13 457	0.15 631	0.14 625	0.18 634	0.19 501

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

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

FCDSN-DC	0.67 697	0.38 657	0.83 606	0.37 670	0.30 667	0.66 686	0.37 659	0.69 691	0.70 680	1.15 729	1.53 729	1.70 735	1.38 735	1.00 699	0.83 682	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.27 687	0.32 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 713	0.56 699	4.76 751	0.37 670	0.30 667	1.11 719	0.52 702	0.67 680	1.07 725	0.76 699	0.91 697	0.60 663	0.61 687	1.64 736	1.24 712	0.15 622	0.13 457	0.15 631	0.15 636	0.22 664	0.24 574

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 249	0.11 153	0.39 230	0.22 301	0.33 680	0.14 43	0.15 178	0.18 37	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.09 34	0.09 44	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.50 735	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.53 710
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ccnet	0.43 638	0.34 635	0.62 515	0.28 578	0.33 680	0.60 677	0.34 647	0.68 685	0.47 566	0.54 669	0.66 665	0.56 648	0.46 650	0.73 630	0.66 661	0.26 697	0.19 579	0.24 683	0.22 684	0.27 687	0.25 586

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 710	0.40 664	1.10 663	0.40 685	0.35 685	0.93 710	1.10 742	0.87 719	1.12 731	1.40 735	1.39 722	1.27 723	1.55 743	1.13 709	1.13 706	0.29 705	0.27 673	0.30 700	0.28 706	0.31 696	0.36 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 710	0.40 664	0.91 632	0.39 680	0.35 685	1.52 739	0.81 728	0.97 726	0.98 716	1.47 744	1.58 731	1.19 719	1.33 734	1.01 700	1.21 709	0.29 705	0.27 673	0.30 700	0.29 709	0.32 702	0.36 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.80 710	0.43 673	1.61 713	0.43 698	0.36 690	0.83 705	0.55 706	0.88 720	1.13 732	1.09 725	1.60 733	1.58 731	1.17 726	1.21 717	1.31 720	0.27 701	0.25 659	0.32 706	0.31 710	0.35 706	0.37 668

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

SDNR	0.47 654	0.29 601	0.92 633	0.24 423	0.37 692	1.27 730	0.17 280	0.54 564	0.58 642	0.44 620	0.85 692	0.55 643	0.28 516	1.19 716	0.52 630	0.23 679	0.24 649	0.17 649	0.13 605	0.19 645	0.26 601

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 702	0.64 714	1.20 684	0.55 718	0.43 706	0.54 666	0.48 694	0.75 702	0.87 705	0.88 707	1.72 737	1.06 712	1.03 723	1.29 723	0.98 696	0.35 713	0.42 722	0.41 720	0.48 726	0.38 708	0.43 688
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCAP-BAT	0.23 385	0.09 57	1.36 697	0.31 627	0.44 709	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 574

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 702	0.72 719	1.18 681	0.52 716	0.57 721	0.76 695	0.50 699	0.80 707	0.66 670	0.97 715	0.88 696	0.94 707	0.74 701	1.08 706	1.04 702	0.58 729	0.51 736	0.50 724	0.50 730	0.56 720	0.72 736
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
fsdfsdds	1.30 734	0.43 673	1.72 721	0.44 699	0.59 722	2.20 746	1.16 746	1.33 736	2.37 754	2.10 755	4.08 760	3.14 752	1.98 746	1.16 713	1.46 731	0.23 679	0.20 600	0.35 714	0.25 696	0.40 710	0.40 678

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

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

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

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

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

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

WAO-7	1.05 723	1.00 738	1.19 682	0.83 735	0.67 729	1.22 726	0.84 730	1.43 739	1.56 745	1.13 727	1.75 738	1.46 727	1.25 730	1.56 735	1.28 715	0.61 731	0.62 753	0.70 733	0.68 744	0.66 727	0.62 722

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark