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

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 83	0.17 148	0.13 91	0.11 1	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.08 3	0.06 1	0.22 214	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.08 312	0.05 4	0.06 14

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.09 57	0.29 136	0.21 230	0.12 192	0.16 108	0.11 29	0.17 29	0.12 10	0.11 50	0.08 11	0.11 101	0.06 1	0.16 54	0.11 16	0.08 284	0.13 456	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 140

SCION-M(vits-remse)	0.14 108	0.09 57	0.45 290	0.28 575	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.25 156	0.20 142	0.09 9	0.11 56	0.08 3	0.07 3	0.20 157	0.13 113	0.10 464	0.08 268	0.05 1	0.09 423	0.05 4	0.13 369

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 215	0.20 483	0.45 290	0.28 575	0.26 637	0.47 633	0.12 50	0.25 156	0.20 142	0.09 9	0.11 56	0.08 3	0.07 3	0.20 157	0.13 113	0.05 1	0.24 643	0.05 1	0.09 423	0.05 4	0.13 369

anonymous	0.11 13	0.10 97	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.08 2	0.13 91	0.16 18	0.17 75	0.12 83	0.14 137	0.09 33	0.07 3	0.14 14	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.06 14

MGA	0.12 32	0.08 23	0.26 106	0.16 13	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.18 36	0.13 19	0.11 50	0.09 16	0.09 33	0.07 3	0.20 157	0.12 46	0.07 127	0.16 521	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.09 140

CAR	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 53	0.13 19	0.12 83	0.10 43	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 57	0.08 312	0.05 4	0.10 216

MSE-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 53	0.13 19	0.11 50	0.10 43	0.08 3	0.07 3	0.20 157	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 57	0.08 312	0.05 4	0.10 216

monster-pro	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.25 156	0.20 142	0.09 9	0.11 56	0.08 3	0.07 3	0.20 157	0.13 113	0.05 1	0.24 643	0.05 1	0.09 423	0.05 4	0.13 369

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 40	0.09 23	0.09 3	0.14 125	0.11 1	0.16 63	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.06 14

MonStereo	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.25 156	0.20 142	0.09 9	0.11 56	0.08 3	0.07 3	0.20 157	0.13 113	0.05 1	0.24 643	0.05 1	0.09 423	0.05 4	0.13 369

Monster-pub-eth3d	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.25 156	0.20 142	0.09 9	0.11 56	0.08 3	0.07 3	0.19 122	0.13 113	0.05 1	0.24 643	0.05 1	0.09 423	0.05 4	0.13 369

IGEV	0.12 32	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.11 132	0.16 108	0.13 91	0.22 95	0.17 75	0.12 83	0.15 158	0.09 33	0.07 3	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.10 366	0.06 57	0.07 215	0.05 4	0.08 84

LG-Stereo_L1	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 91	0.18 36	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.10 366	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo_test1	0.11 13	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.11 29	0.17 29	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MonSter	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.25 156	0.20 142	0.09 9	0.11 56	0.08 3	0.07 3	0.20 157	0.13 113	0.05 1	0.24 643	0.05 1	0.09 423	0.05 4	0.13 369

test410_97500	0.13 55	0.10 97	0.33 183	0.19 127	0.13 258	0.17 148	0.09 4	0.18 36	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.09 33	0.08 17	0.19 122	0.12 46	0.05 1	0.19 577	0.06 57	0.07 215	0.05 4	0.18 480

test410	0.13 55	0.10 97	0.34 189	0.19 127	0.13 258	0.17 148	0.09 4	0.19 53	0.15 50	0.11 50	0.09 16	0.09 33	0.08 17	0.19 122	0.12 46	0.05 1	0.19 577	0.06 57	0.07 215	0.05 4	0.18 480

LACA_dic	0.10 2	0.16 383	0.18 12	0.16 13	0.07 1	0.14 42	0.11 29	0.13 8	0.11 6	0.09 9	0.08 11	0.09 33	0.08 17	0.16 54	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.15 175	0.14 11	0.13 19	0.09 9	0.15 158	0.08 3	0.08 17	0.11 1	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

testmc14	0.14 108	0.08 23	0.29 136	0.21 230	0.16 424	0.19 211	0.14 125	0.16 18	0.13 19	0.11 50	0.14 137	0.11 101	0.08 17	0.20 157	0.12 46	0.06 48	0.24 643	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.32 634

depth_test_26	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.16 13	0.09 23	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.16 63	0.12 83	0.16 172	0.11 101	0.08 17	0.14 14	0.10 3	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.07 187	0.08 84

MCSU-Stereo	0.13 55	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.17 148	0.15 175	0.17 29	0.17 75	0.12 83	0.13 100	0.12 141	0.08 17	0.20 157	0.13 113	0.07 127	0.20 596	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 500

PSi22a	0.13 55	0.07 2	0.16 1	0.21 230	0.18 488	0.09 3	0.11 29	0.15 14	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.12 141	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 127	0.22 614	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.52 701

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 106	0.15 5	0.11 132	0.10 13	0.13 91	0.15 14	0.09 1	0.12 83	0.10 43	0.09 33	0.08 17	0.13 7	0.10 3	0.07 127	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.06 99	0.05 1

Foundation-i32	0.14 108	0.07 2	0.18 12	0.24 420	0.22 586	0.10 13	0.12 50	0.15 14	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.12 141	0.08 17	0.17 76	0.13 113	0.07 127	0.29 685	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 687

Selective-IGEV-i32	0.15 150	0.10 97	0.34 189	0.32 633	0.19 523	0.16 108	0.14 125	0.29 227	0.19 127	0.13 122	0.14 137	0.13 166	0.08 17	0.23 238	0.14 165	0.06 48	0.13 456	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.11 271

Test_v1	0.11 13	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 50	0.23 110	0.17 75	0.10 31	0.10 43	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.07 38

MatchStereo	0.11 13	0.08 23	0.30 146	0.16 13	0.08 13	0.09 3	0.12 50	0.21 80	0.18 98	0.10 31	0.16 172	0.08 3	0.08 17	0.15 32	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
252Zero-FE	0.18 215	0.08 23	0.28 130	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.11 29	0.22 95	0.22 185	0.76 695	0.11 56	0.09 33	0.08 17	0.17 76	0.15 208	0.07 127	0.51 726	0.06 57	0.08 312	0.06 99	0.10 216

Monster-pub-mixall	0.13 55	0.07 2	0.20 27	0.17 40	0.08 13	0.11 19	0.09 4	0.21 80	0.13 19	0.12 83	0.11 56	0.08 3	0.08 17	0.27 312	0.13 113	0.07 127	0.35 705	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

111111	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.20 182	0.13 258	0.13 34	0.10 12	0.23 110	0.17 75	0.11 50	0.13 100	0.12 141	0.08 17	0.19 122	0.12 46	0.07 127	0.16 521	0.06 57	0.04 1	0.08 266	0.16 451

LG-Stereo_L2	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 91	0.18 36	0.14 32	0.10 31	0.07 3	0.08 3	0.08 17	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.08 268	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo_test3	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.11 29	0.18 36	0.13 19	0.11 50	0.07 3	0.10 60	0.08 17	0.14 14	0.12 46	0.07 127	0.09 317	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.08 84

MLG-Stereo	0.11 13	0.08 23	0.26 106	0.19 127	0.09 23	0.15 64	0.11 29	0.18 36	0.13 19	0.09 9	0.06 1	0.10 60	0.08 17	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.07 38

FoundationStereo	0.13 55	0.08 23	0.18 12	0.29 595	0.30 661	0.12 26	0.13 91	0.12 3	0.18 98	0.09 9	0.08 11	0.10 60	0.08 17	0.14 14	0.11 16	0.07 127	0.31 691	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

AIO_rvc	0.20 279	0.16 383	0.49 348	0.41 688	0.29 656	0.15 64	0.17 277	0.21 80	0.19 127	0.17 222	0.14 137	0.13 166	0.08 17	0.35 435	0.13 113	0.07 127	0.19 577	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.41 671

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.10 97	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.21 285	0.14 125	0.14 11	0.17 75	0.11 50	0.10 43	0.09 33	0.08 17	0.21 183	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

dual_stereo	0.18 215	0.08 23	0.26 106	0.21 230	0.32 672	0.11 19	0.13 91	0.27 191	0.20 142	0.11 50	0.09 16	0.10 60	0.08 17	0.20 157	0.14 165	0.07 127	0.45 716	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.65 721

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 279	0.74 714	0.71 560	0.17 40	0.08 13	0.15 64	0.15 175	0.19 53	0.18 98	0.13 122	0.12 78	0.10 60	0.08 17	0.16 54	0.14 165	0.34 702	0.12 435	0.08 272	0.07 215	0.11 493	0.24 572

AIO-Stereo	0.16 181	0.12 204	0.29 136	0.30 607	0.20 552	0.16 108	0.14 125	0.28 207	0.22 185	0.14 151	0.15 158	0.13 166	0.08 17	0.20 157	0.15 208	0.06 48	0.16 521	0.07 168	0.08 312	0.06 99	0.24 572

Selective-IGEV	0.15 150	0.10 97	0.34 189	0.32 633	0.19 523	0.16 108	0.14 125	0.29 227	0.20 142	0.13 122	0.14 137	0.13 166	0.08 17	0.23 238	0.14 165	0.06 48	0.13 456	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.11 271

rgla	0.13 55	0.13 250	0.30 146	0.19 127	0.12 192	0.16 108	0.11 29	0.17 29	0.14 32	0.12 83	0.09 16	0.08 3	0.09 43	0.21 183	0.12 46	0.06 48	0.19 577	0.05 1	0.07 215	0.06 99	0.13 369

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.11 132	0.06 1	0.13 91	0.13 8	0.16 63	0.10 31	0.12 78	0.08 3	0.09 43	0.12 4	0.10 3	0.08 284	0.06 101	0.06 57	0.06 114	0.07 187	0.06 14

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 108	0.16 383	0.31 158	0.22 299	0.14 308	0.15 64	0.13 91	0.18 36	0.17 75	0.12 83	0.14 137	0.10 60	0.09 43	0.21 183	0.15 208	0.06 48	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.08 266	0.10 216

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 26	0.15 175	0.12 3	0.12 10	0.09 9	0.13 100	0.06 1	0.09 43	0.11 1	0.14 165	0.06 48	0.06 101	0.08 272	0.08 312	0.07 187	0.08 84

derf	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.18 74	0.11 132	0.11 19	0.11 29	0.17 29	0.15 50	0.09 9	0.09 16	0.11 101	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.07 200	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 369

qqai	0.12 32	0.08 23	0.22 61	0.18 74	0.12 192	0.11 19	0.12 50	0.17 29	0.16 63	0.09 9	0.09 16	0.11 101	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.07 127	0.11 404	0.06 57	0.06 114	0.05 4	0.20 520

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 108	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 380	0.19 211	0.15 175	0.27 191	0.23 203	0.16 198	0.20 238	0.10 60	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 108	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 308	0.19 211	0.15 175	0.25 156	0.22 185	0.16 198	0.22 272	0.10 60	0.09 43	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.10 216

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.18 74	0.14 308	0.18 184	0.15 175	0.27 191	0.23 203	0.16 198	0.21 258	0.10 60	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.08 84

PipStereo	0.14 108	0.07 2	0.16 1	0.23 364	0.21 569	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.07 127	0.23 627	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 694

PSi22b	0.14 108	0.07 2	0.16 1	0.22 299	0.22 586	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.14 199	0.09 43	0.14 14	0.11 16	0.07 127	0.22 614	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 694

gcap_with_dpt	0.13 55	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 308	0.18 184	0.15 175	0.26 174	0.21 171	0.16 198	0.21 258	0.09 33	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.10 216

DispViT+	0.12 32	0.08 23	0.21 45	0.16 13	0.16 424	0.10 13	0.12 50	0.27 191	0.24 223	0.13 122	0.11 56	0.10 60	0.09 43	0.21 183	0.12 46	0.08 284	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BStereo	0.14 108	0.10 97	0.46 308	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 175	0.25 156	0.23 203	0.12 83	0.11 56	0.12 141	0.09 43	0.17 76	0.17 272	0.05 1	0.07 200	0.06 57	0.08 312	0.05 4	0.09 140

Anonymus123	0.16 181	0.10 97	0.46 308	0.18 74	0.11 132	0.41 598	0.15 175	0.30 247	0.23 203	0.12 83	0.11 56	0.12 141	0.09 43	0.17 76	0.17 272	0.05 1	0.07 200	0.06 57	0.08 312	0.05 4	0.09 140

HiDET	0.12 32	0.07 2	0.20 27	0.15 5	0.09 23	0.14 42	0.12 50	0.20 63	0.16 63	0.10 31	0.10 43	0.11 101	0.09 43	0.19 122	0.17 272	0.07 127	0.09 317	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

VIP-Stereo	0.13 55	0.15 339	0.31 158	0.18 74	0.12 192	0.24 368	0.12 50	0.20 63	0.20 142	0.10 31	0.13 100	0.11 101	0.09 43	0.20 157	0.13 113	0.06 48	0.11 404	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.08 84

GEAStereo	0.20 279	0.10 97	0.31 158	0.35 656	0.42 696	0.19 211	0.16 232	0.23 110	0.18 98	0.14 151	0.15 158	0.10 60	0.09 43	0.21 183	0.18 304	0.08 284	0.28 669	0.06 57	0.05 37	0.08 266	0.57 707

GSStereo	0.21 320	0.10 97	0.31 158	0.36 664	0.42 696	0.19 211	0.16 232	0.38 357	0.21 171	0.14 151	0.15 158	0.10 60	0.09 43	0.21 183	0.18 304	0.08 284	0.31 691	0.06 57	0.06 114	0.08 266	0.63 716

GS-Stereo							0.16 232	0.38 357	0.21 171	0.14 151	0.15 158	0.10 60	0.09 43	0.21 183	0.18 304	0.08 284	0.31 691	0.06 57	0.06 114	0.08 266	0.63 716

AdaDepth	0.13 55	0.10 97	0.32 173	0.20 182	0.11 132	0.19 211	0.13 91	0.16 18	0.16 63	0.10 31	0.10 43	0.10 60	0.09 43	0.19 122	0.12 46	0.05 1	0.11 404	0.06 57	0.06 114	0.05 4	0.11 271

S2M2_XL	0.10 2	0.10 97	0.24 78	0.14 2	0.10 83	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 50	0.12 78	0.09 33	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.07 38
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 50	0.22 95	0.17 75	0.13 122	0.13 100	0.08 3	0.09 43	0.19 122	0.12 46	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.5w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 50	0.22 95	0.17 75	0.13 122	0.13 100	0.08 3	0.09 43	0.19 122	0.12 46	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

2.5w	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.09 23	0.15 64	0.15 175	0.21 80	0.16 63	0.12 83	0.13 100	0.10 60	0.09 43	0.21 183	0.12 46	0.05 1	0.19 577	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

monsterstereo	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.19 127	0.12 192	0.14 42	0.12 50	0.26 174	0.18 98	0.14 151	0.16 172	0.08 3	0.09 43	0.22 214	0.14 165	0.05 1	0.16 521	0.06 57	0.09 423	0.06 99	0.07 38

monsters	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.18 74	0.13 258	0.15 64	0.11 29	0.24 132	0.16 63	0.15 179	0.13 100	0.08 3	0.09 43	0.23 238	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.05 1	0.08 312	0.05 4	0.09 140

LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.18 74	0.09 23	0.13 34	0.09 4	0.17 29	0.13 19	0.10 31	0.08 11	0.09 33	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.08 284	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 84

LG-Stereo	0.14 108	0.13 250	0.30 146	0.21 230	0.11 132	0.16 108	0.18 338	0.23 110	0.19 127	0.12 83	0.18 213	0.11 101	0.09 43	0.15 32	0.14 165	0.06 48	0.07 200	0.08 272	0.08 312	0.07 187	0.07 38

HART	0.20 279	0.14 301	0.42 265	0.26 509	0.24 619	0.17 148	0.16 232	0.32 279	0.25 250	0.15 179	0.26 318	0.17 250	0.09 43	0.24 253	0.14 165	0.06 48	0.36 706	0.07 168	0.05 37	0.08 266	0.27 606

GREAT-IGEV	0.19 247	0.11 151	0.39 229	0.22 299	0.33 674	0.14 42	0.15 175	0.18 36	0.22 185	0.14 151	0.16 172	0.09 33	0.09 43	0.23 238	0.14 165	0.06 48	0.50 725	0.06 57	0.06 114	0.07 187	0.53 702
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 247	0.14 301	0.40 244	0.30 607	0.20 552	0.15 64	0.16 232	0.35 315	0.26 267	0.17 222	0.16 172	0.13 166	0.09 43	0.31 392	0.14 165	0.07 127	0.22 614	0.06 57	0.06 114	0.09 368	0.25 584

SCV	0.18 215	0.15 339	0.37 214	0.26 509	0.20 552	0.16 108	0.16 232	0.35 315	0.23 203	0.14 151	0.16 172	0.13 166	0.09 43	0.31 392	0.12 46	0.08 284	0.19 577	0.07 168	0.07 215	0.09 368	0.26 598

StereoAnything_RVC	0.22 348	0.47 674	0.67 535	0.30 607	0.31 668	0.11 19	0.11 29	0.18 36	0.15 50	0.09 9	0.11 56	0.09 33	0.09 43	0.27 312	0.12 46	0.09 389	0.39 708	0.06 57	0.04 1	0.24 670	0.49 694

AIO_test	0.20 279	0.12 204	0.46 308	0.45 696	0.38 688	0.15 64	0.17 277	0.28 207	0.20 142	0.19 252	0.13 100	0.14 199	0.09 43	0.39 464	0.13 113	0.07 127	0.21 602	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.34 646

GIP-stereo	0.16 181	0.12 204	0.25 90	0.24 420	0.22 586	0.15 64	0.14 125	0.32 279	0.21 171	0.11 50	0.16 172	0.13 166	0.09 43	0.20 157	0.13 113	0.07 127	0.13 456	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 634

mms	0.15 150	0.14 301	0.25 90	0.20 182	0.15 380	0.17 148	0.17 277	0.21 80	0.19 127	0.14 151	0.18 213	0.14 199	0.09 43	0.26 297	0.15 208	0.06 48	0.07 200	0.08 272	0.06 114	0.07 187	0.19 500

RAStereo	0.14 108	0.15 339	0.40 244	0.22 299	0.11 132	0.15 64	0.18 338	0.25 156	0.24 223	0.13 122	0.17 193	0.11 101	0.09 43	0.15 32	0.13 113	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.06 114	0.07 187	0.05 1

U	1.02 715	0.10 97	0.26 106	0.22 299	3.66 748	6.41 756	0.13 91	0.22 95	0.21 171	0.11 50	0.11 56	0.10 60	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.07 127	0.05 6	5.35 764	2.86 761	0.07 187	0.06 14

RSM++	0.14 108	0.11 151	0.25 90	0.32 633	0.17 458	0.17 148	0.15 175	0.23 110	0.21 171	0.12 83	0.12 78	0.14 199	0.09 43	0.21 183	0.13 113	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.07 215	0.07 187	0.11 271

RSM	0.14 108	0.11 151	0.25 90	0.29 595	0.16 424	0.16 108	0.15 175	0.24 132	0.20 142	0.13 122	0.13 100	0.15 220	0.09 43	0.22 214	0.13 113	0.06 48	0.06 101	0.07 168	0.07 215	0.07 187	0.11 271

gcap-zeroshot	0.14 108	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 380	0.19 211	0.15 175	0.27 191	0.23 203	0.16 198	0.20 238	0.10 60	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.09 140

test_for_model	0.14 108	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 380	0.19 211	0.15 175	0.27 191	0.23 203	0.16 198	0.20 238	0.10 60	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.08 84

testlalala	0.14 108	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 380	0.19 211	0.15 175	0.27 191	0.23 203	0.16 198	0.20 238	0.10 60	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.09 140

EGLCR-Stereo	0.19 247	0.09 57	0.34 189	0.29 595	0.17 458	0.28 436	0.16 232	0.30 247	0.23 203	0.22 297	0.11 56	0.16 234	0.09 43	0.28 336	0.15 208	0.07 127	0.25 653	0.07 168	0.07 215	0.06 99	0.37 662

416test1013	0.13 55	0.12 204	0.31 158	0.19 127	0.13 258	0.17 148	0.11 29	0.16 18	0.14 32	0.12 83	0.09 16	0.08 3	0.10 88	0.19 122	0.12 46	0.07 127	0.17 549	0.06 57	0.08 312	0.06 99	0.13 369

416test	0.13 55	0.12 204	0.30 146	0.19 127	0.13 258	0.16 108	0.11 29	0.16 18	0.14 32	0.12 83	0.09 16	0.08 3	0.10 88	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.17 549	0.06 57	0.08 312	0.06 99	0.13 369

LGCAT	0.15 150	0.07 2	0.19 17	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 50	0.13 8	0.10 3	0.13 122	0.09 16	0.11 101	0.10 88	0.31 392	0.14 165	0.23 675	0.24 643	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.41 671

DNS	0.31 555	0.31 610	0.25 90	0.25 466	0.11 132	0.14 42	0.14 125	0.26 174	0.18 98	0.14 151	0.18 213	0.13 166	0.10 88	0.75 636	0.41 585	0.09 389	0.27 664	0.08 272	0.05 37	1.11 738	1.23 746

mm2	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 50	0.18 36	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 101	0.10 88	0.17 76	0.13 113	0.07 127	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

mm1	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 50	0.15 14	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 101	0.10 88	0.17 76	0.13 113	0.07 127	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

quiztm	0.16 181	0.19 467	0.37 214	0.22 299	0.15 380	0.17 148	0.17 277	0.36 331	0.24 223	0.18 245	0.21 258	0.14 199	0.10 88	0.17 76	0.14 165	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 266	0.07 38

PointNet	0.11 13	0.08 23	0.19 17	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.15 175	0.18 36	0.16 63	0.09 9	0.11 56	0.12 141	0.10 88	0.15 32	0.13 113	0.07 127	0.09 317	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 332

DN	0.21 320	0.09 57	0.58 485	0.40 681	0.18 488	0.22 318	0.18 338	0.30 247	0.25 250	0.15 179	0.19 227	0.18 265	0.10 88	0.26 297	0.19 340	0.14 603	0.18 563	0.08 272	0.08 312	0.08 266	0.42 676

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 150	0.13 250	0.41 255	0.20 182	0.11 132	0.14 42	0.14 125	0.22 95	0.17 75	0.12 83	0.13 100	0.10 60	0.10 88	0.16 54	0.13 113	0.05 1	0.08 268	0.06 57	0.06 114	0.05 4	0.43 680

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 150	0.23 538	0.58 485	0.17 40	0.12 192	0.15 64	0.14 125	0.25 156	0.18 98	0.11 50	0.14 137	0.12 141	0.10 88	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.08 312	0.05 4	0.22 548

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 181	0.20 483	0.79 586	0.19 127	0.12 192	0.12 26	0.14 125	0.26 174	0.18 98	0.11 50	0.12 78	0.10 60	0.10 88	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.07 200	0.06 57	0.07 215	0.05 4	0.18 480

LACA3	0.10 2	0.11 151	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 108	0.14 125	0.14 11	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.10 60	0.10 88	0.16 54	0.09 1	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LACA2	0.12 32	0.17 420	0.32 173	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 91	0.18 36	0.15 50	0.09 9	0.09 16	0.11 101	0.10 88	0.15 32	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 250	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 108	0.12 50	0.16 18	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.09 33	0.10 88	0.14 14	0.10 3	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

MonSter++	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.18 36	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 101	0.10 88	0.16 54	0.14 165	0.07 127	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

LCMNet	0.12 32	0.08 23	0.20 27	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.19 53	0.20 142	0.10 31	0.11 56	0.11 101	0.10 88	0.20 157	0.16 241	0.07 127	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.14 415

DLNR-FE	10.53 760	12.31 769	20.33 776	105.85 790	23.36 780	0.14 42	0.13 91	3.25 750	0.20 142	0.16 198	0.23 287	0.16 234	0.10 88	0.31 392	0.16 241	2.59 757	0.32 696	0.07 168	0.07 215	40.66 790	0.28 615

Replicate-Monster	0.15 150	0.12 204	0.40 244	0.17 40	0.10 83	0.17 148	0.10 12	0.24 132	0.20 142	0.12 83	0.10 43	0.10 60	0.10 88	0.28 336	0.12 46	0.06 48	0.31 691	0.06 57	0.06 114	0.05 4	0.21 533

qwe	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.15 64	0.12 50	0.26 174	0.18 98	0.14 151	0.13 100	0.09 33	0.10 88	0.23 238	0.13 113	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

2.25w	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.10 12	0.20 63	0.19 127	0.14 151	0.18 213	0.09 33	0.10 88	0.23 238	0.15 208	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.08 312	0.05 4	0.12 332

4.25_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 148	0.12 50	0.22 95	0.15 50	0.13 122	0.13 100	0.09 33	0.10 88	0.22 214	0.14 165	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5w_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 148	0.12 50	0.22 95	0.15 50	0.13 122	0.13 100	0.09 33	0.10 88	0.22 214	0.14 165	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.25w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 148	0.12 50	0.22 95	0.15 50	0.13 122	0.13 100	0.09 33	0.10 88	0.22 214	0.14 165	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

3.75w	0.12 32	0.10 97	0.21 45	0.17 40	0.11 132	0.18 184	0.12 50	0.24 132	0.15 50	0.13 122	0.12 78	0.08 3	0.10 88	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

LG-G_1	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 182	0.09 23	0.21 285	0.09 4	0.20 63	0.12 10	0.11 50	0.10 43	0.11 101	0.10 88	0.22 214	0.11 16	0.07 127	0.09 317	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LG-G	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 182	0.09 23	0.21 285	0.09 4	0.20 63	0.12 10	0.11 50	0.10 43	0.11 101	0.10 88	0.22 214	0.11 16	0.07 127	0.09 317	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 332

castereo++	0.14 108	0.13 250	0.25 90	0.19 127	0.10 83	0.27 417	0.13 91	0.24 132	0.26 267	0.11 50	0.13 100	0.16 234	0.10 88	0.18 97	0.11 16	0.07 127	0.08 268	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.07 38

fffft	0.14 108	0.12 204	0.30 146	0.19 127	0.10 83	0.17 148	0.18 338	0.23 110	0.17 75	0.14 151	0.11 56	0.13 166	0.10 88	0.24 253	0.18 304	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.07 187	0.09 140
1: 1. 1
tt45	0.15 150	0.14 301	0.29 136	0.19 127	0.11 132	0.23 343	0.18 338	0.23 110	0.18 98	0.16 198	0.13 100	0.14 199	0.10 88	0.31 392	0.15 208	0.07 127	0.05 6	0.08 272	0.06 114	0.07 187	0.08 84

ours_stereo	0.15 150	0.14 301	0.29 136	0.21 230	0.14 308	0.17 148	0.18 338	0.21 80	0.20 142	0.13 122	0.18 213	0.14 199	0.10 88	0.24 253	0.15 208	0.06 48	0.06 101	0.08 272	0.06 114	0.07 187	0.13 369

IGEV-Stereo+	0.14 108	0.08 23	0.26 106	0.18 74	0.14 308	0.09 3	0.10 12	0.16 18	0.17 75	0.14 151	0.08 11	0.10 60	0.10 88	0.22 214	0.14 165	0.07 127	0.15 506	0.06 57	0.06 114	0.16 600	0.29 621

RAFT-Stereo-weight	0.17 203	0.10 97	0.31 158	0.20 182	0.12 192	0.20 254	0.16 232	0.38 357	0.33 382	0.25 332	0.20 238	0.19 279	0.10 88	0.19 122	0.16 241	0.07 127	0.13 456	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.09 140

CAS++	0.17 203	0.13 250	0.35 201	0.18 74	0.13 258	0.17 148	0.16 232	0.42 415	0.25 250	0.19 252	0.18 213	0.13 166	0.10 88	0.22 214	0.12 46	0.12 554	0.10 366	0.11 522	0.08 312	0.10 434	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.15 150	0.12 204	0.38 219	0.19 127	0.11 132	0.18 184	0.17 277	0.21 80	0.23 203	0.14 151	0.24 298	0.16 234	0.10 88	0.19 122	0.13 113	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.10 434	0.07 38

MSKI-zero shot	0.19 247	0.10 97	0.47 316	0.30 607	0.14 308	0.21 285	0.14 125	0.33 299	0.22 185	0.24 319	0.25 308	0.22 325	0.10 88	0.32 403	0.14 165	0.07 127	0.30 687	0.07 168	0.07 215	0.06 99	0.09 140

DLNR_Zeroshot_test	10.53 760	12.28 768	20.32 774	105.84 789	23.88 781	0.14 42	0.13 91	3.20 749	0.20 142	0.16 198	0.23 287	0.16 234	0.10 88	0.32 403	0.16 241	2.54 756	0.32 696	0.07 168	0.07 215	40.17 789	0.28 615

4D-IteraStereo	0.20 279	0.21 498	0.62 512	0.21 230	0.14 308	0.19 211	0.17 277	0.29 227	0.28 296	0.24 319	0.20 238	0.20 301	0.10 88	0.22 214	0.18 304	0.07 127	0.07 200	0.10 463	0.08 312	0.08 266	0.33 641

CAS	0.16 181	0.07 2	0.29 136	0.42 691	0.17 458	0.20 254	0.18 338	0.23 110	0.20 142	0.15 179	0.19 227	0.11 101	0.10 88	0.15 32	0.14 165	0.31 700	0.04 1	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.16 451

CES	0.14 108	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.23 602	0.18 184	0.15 175	0.24 132	0.20 142	0.14 151	0.18 213	0.14 199	0.10 88	0.19 122	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.08 266	0.20 520

XX-Stereo	0.25 441	0.11 151	1.09 659	0.35 656	0.38 688	0.23 343	0.13 91	0.43 428	0.19 127	0.20 266	0.40 497	0.31 460	0.10 88	0.33 413	0.13 113	0.08 284	0.11 404	0.08 272	0.09 423	0.07 187	0.10 216

GEAR-Net	0.18 215	0.10 97	0.38 219	0.30 607	0.19 523	0.15 64	0.15 175	0.32 279	0.18 98	0.13 122	0.16 172	0.12 141	0.11 129	0.24 253	0.15 208	0.07 127	0.19 577	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 676

GELT-Stereo	0.14 108	0.11 151	0.24 78	0.20 182	0.14 308	0.14 42	0.16 232	0.35 315	0.25 250	0.14 151	0.12 78	0.11 101	0.11 129	0.17 76	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 168	0.07 215	0.05 4	0.08 84

DNSM	0.33 570	0.30 604	0.21 45	0.25 466	0.09 23	0.17 148	0.14 125	0.26 174	0.19 127	0.16 198	0.18 213	0.13 166	0.11 129	0.80 655	0.66 658	0.09 389	0.24 643	0.06 57	0.05 37	1.25 740	1.17 744

VeloStereo	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 101	0.11 129	0.16 54	0.12 46	0.10 464	0.09 317	0.09 378	0.08 312	0.11 493	0.13 369

flow	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 101	0.11 129	0.18 97	0.12 46	0.10 464	0.09 317	0.09 378	0.08 312	0.11 493	0.13 369

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 108	0.15 339	0.35 201	0.21 230	0.09 23	0.19 211	0.10 12	0.19 53	0.21 171	0.14 151	0.12 78	0.11 101	0.11 129	0.15 32	0.12 46	0.08 284	0.07 200	0.11 522	0.09 423	0.10 434	0.13 369

DF	0.16 181	0.09 57	0.31 158	0.31 624	0.16 424	0.17 148	0.15 175	0.26 174	0.18 98	0.14 151	0.23 287	0.19 279	0.11 129	0.24 253	0.16 241	0.08 284	0.23 627	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.09 140

LiteMatch*	0.12 32	0.07 2	0.26 106	0.16 13	0.11 132	0.13 34	0.13 91	0.19 53	0.15 50	0.10 31	0.09 16	0.09 33	0.11 129	0.16 54	0.13 113	0.07 127	0.11 404	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.14 415

aanet-new-60k	0.14 108	0.15 339	0.54 436	0.20 182	0.10 83	0.16 108	0.12 50	0.21 80	0.18 98	0.11 50	0.12 78	0.11 101	0.11 129	0.19 122	0.10 3	0.05 1	0.08 268	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.15 434

aanet-new-40k	0.14 108	0.15 339	0.43 273	0.20 182	0.13 258	0.16 108	0.14 125	0.21 80	0.15 50	0.11 50	0.14 137	0.10 60	0.11 129	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.33 641

aanet-new-36k	0.14 108	0.17 420	0.45 290	0.22 299	0.09 23	0.17 148	0.15 175	0.24 132	0.18 98	0.12 83	0.14 137	0.10 60	0.11 129	0.18 97	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.12 332

aanet-new-16k	0.13 55	0.14 301	0.39 229	0.20 182	0.10 83	0.14 42	0.12 50	0.22 95	0.20 142	0.12 83	0.12 78	0.12 141	0.11 129	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.14 415

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.10 83	0.15 64	0.16 232	0.24 132	0.17 75	0.11 50	0.16 172	0.09 33	0.11 129	0.13 7	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.08 312	0.05 4	0.17 473

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.19 127	0.10 83	0.13 34	0.16 232	0.26 174	0.22 185	0.12 83	0.16 172	0.09 33	0.11 129	0.14 14	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.07 215	0.05 4	0.26 598

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 108	0.12 204	0.42 265	0.18 74	0.12 192	0.17 148	0.14 125	0.24 132	0.18 98	0.11 50	0.14 137	0.13 166	0.11 129	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.19 500

GeoVLM	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.18 36	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 101	0.11 129	0.17 76	0.14 165	0.07 127	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

WQFJA1++	0.48 654	0.07 2	0.86 614	0.23 364	0.19 523	0.18 184	0.11 29	0.21 80	0.14 32	2.23 748	0.12 78	0.23 341	0.11 129	0.21 183	0.14 165	0.08 284	0.19 577	0.06 57	0.09 423	4.02 753	0.20 520

CSFM-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 91	0.22 95	0.13 19	0.11 50	0.11 56	0.10 60	0.11 129	0.17 76	0.14 165	0.07 127	0.12 435	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.12 332

gasm-f	0.20 279	0.12 204	0.36 208	0.35 656	0.36 684	0.18 184	0.17 277	0.23 110	0.18 98	0.14 151	0.19 227	0.10 60	0.11 129	0.20 157	0.19 340	0.08 284	0.28 669	0.06 57	0.05 37	0.09 368	0.57 707

Zero-FE251	0.17 203	0.09 57	0.38 219	0.18 74	0.10 83	0.20 254	0.13 91	0.20 63	0.15 50	0.75 692	0.13 100	0.13 166	0.11 129	0.16 54	0.16 241	0.08 284	0.10 366	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 480

Wavelet-MonSter	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.18 74	0.10 83	0.13 34	0.12 50	0.16 18	0.14 32	0.11 50	0.14 137	0.10 60	0.11 129	0.20 157	0.15 208	0.05 1	0.16 521	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

zero-FE	0.21 320	0.08 23	1.10 660	0.24 420	0.27 643	0.12 26	0.14 125	0.20 63	0.20 142	0.12 83	0.11 56	0.13 166	0.11 129	0.22 214	0.19 340	0.09 389	0.23 627	0.07 168	0.08 312	0.19 642	0.27 606

asda	0.13 55	0.11 151	0.24 78	0.18 74	0.10 83	0.14 42	0.12 50	0.25 156	0.17 75	0.12 83	0.11 56	0.08 3	0.11 129	0.21 183	0.12 46	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 271

asd	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 63	0.14 32	0.13 122	0.12 78	0.09 33	0.11 129	0.21 183	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 140

2.75w_new	0.13 55	0.10 97	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.26 174	0.18 98	0.14 151	0.13 100	0.08 3	0.11 129	0.22 214	0.15 208	0.05 1	0.19 577	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.10 216

3.25w_new	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 184	0.10 12	0.23 110	0.18 98	0.15 179	0.13 100	0.10 60	0.11 129	0.20 157	0.13 113	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.25w	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 184	0.10 12	0.23 110	0.18 98	0.15 179	0.13 100	0.10 60	0.11 129	0.20 157	0.13 113	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.5w_stereo	0.12 32	0.11 151	0.21 45	0.17 40	0.09 23	0.17 148	0.09 4	0.23 110	0.17 75	0.14 151	0.13 100	0.10 60	0.11 129	0.22 214	0.13 113	0.05 1	0.11 404	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 84

2w_stereo	0.13 55	0.11 151	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.17 148	0.14 125	0.29 227	0.20 142	0.15 179	0.14 137	0.08 3	0.11 129	0.15 32	0.13 113	0.05 1	0.12 435	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 108	0.10 97	0.27 123	0.21 230	0.11 132	0.16 108	0.14 125	0.24 132	0.17 75	0.17 222	0.20 238	0.18 265	0.11 129	0.16 54	0.17 272	0.07 127	0.08 268	0.07 168	0.07 215	0.07 187	0.09 140

MM-Stereo_test2	0.19 247	0.11 151	0.47 316	0.25 466	0.11 132	0.21 285	0.20 426	0.28 207	0.24 223	0.16 198	0.17 193	0.13 166	0.11 129	0.21 183	0.14 165	0.06 48	0.26 659	0.07 168	0.06 114	0.09 368	0.41 671

HUF	0.26 464	0.15 339	0.79 586	0.39 676	0.31 668	0.16 108	0.17 277	0.36 331	0.25 250	0.19 252	0.14 137	0.23 341	0.11 129	0.32 403	0.14 165	0.08 284	0.60 739	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.56 704

AIO-test2	0.22 348	0.27 586	0.54 436	0.29 595	0.16 424	0.22 318	0.16 232	0.44 449	0.43 510	0.17 222	0.29 351	0.16 234	0.11 129	0.27 312	0.14 165	0.19 665	0.07 200	0.10 463	0.11 527	0.08 266	0.09 140

SMoEStereo_RVC	0.14 108	0.15 339	0.29 136	0.19 127	0.10 83	0.19 211	0.17 277	0.21 80	0.21 171	0.15 179	0.13 100	0.12 141	0.11 129	0.25 275	0.16 241	0.06 48	0.05 6	0.08 272	0.06 114	0.06 99	0.08 84

999	0.15 150	0.13 250	0.30 146	0.19 127	0.12 192	0.20 254	0.17 277	0.25 156	0.20 142	0.14 151	0.16 172	0.14 199	0.11 129	0.36 446	0.16 241	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.08 84

GCAP-BAT	0.23 382	0.09 57	1.36 693	0.31 624	0.44 702	0.16 108	0.15 175	0.30 247	0.26 267	0.14 151	0.17 193	0.15 220	0.11 129	0.23 238	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.24 572

IGEV-Stereo++	0.15 150	0.09 57	0.27 123	0.21 230	0.13 258	0.14 42	0.11 29	0.23 110	0.19 127	0.15 179	0.14 137	0.11 101	0.11 129	0.19 122	0.12 46	0.06 48	0.21 602	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.28 615

Occ-G	0.18 215	0.10 97	0.38 219	0.23 364	0.15 380	0.16 108	0.18 338	0.23 110	0.26 267	0.15 179	0.20 238	0.21 317	0.11 129	0.22 214	0.19 340	0.07 127	0.17 549	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.30 624

Pointernet	0.15 150	0.08 23	0.35 201	0.19 127	0.12 192	0.20 254	0.12 50	0.34 306	0.25 250	0.15 179	0.16 172	0.13 166	0.11 129	0.18 97	0.13 113	0.08 284	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 84

IGEV++	0.19 247	0.13 250	0.38 219	0.30 607	0.19 523	0.15 64	0.15 175	0.32 279	0.18 98	0.13 122	0.16 172	0.12 141	0.11 129	0.24 253	0.15 208	0.07 127	0.32 696	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.42 676

MaDis-Stereo	0.15 150	0.17 420	0.39 229	0.19 127	0.15 380	0.16 108	0.13 91	0.26 174	0.22 185	0.13 122	0.15 158	0.14 199	0.11 129	0.17 76	0.17 272	0.08 284	0.07 200	0.08 272	0.06 114	0.07 187	0.06 14

UniTT-Stereo	0.15 150	0.12 204	0.45 290	0.21 230	0.14 308	0.17 148	0.13 91	0.20 63	0.19 127	0.16 198	0.20 238	0.10 60	0.11 129	0.18 97	0.17 272	0.08 284	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.07 38

CASnet	0.15 150	0.13 250	0.30 146	0.22 299	0.08 13	0.15 64	0.14 125	0.28 207	0.26 267	0.23 309	0.20 238	0.15 220	0.11 129	0.18 97	0.13 113	0.07 127	0.05 6	0.11 522	0.09 423	0.08 266	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 348	0.09 57	1.28 684	0.31 624	0.43 699	0.16 108	0.15 175	0.30 247	0.26 267	0.14 151	0.17 193	0.15 220	0.11 129	0.23 238	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.24 572

CroCo-Stereo Lap2	0.16 181	0.18 447	0.39 229	0.26 509	0.18 488	0.11 19	0.19 385	0.30 247	0.22 185	0.13 122	0.16 172	0.15 220	0.11 129	0.17 76	0.15 208	0.07 127	0.07 200	0.08 272	0.06 114	0.08 266	0.07 38

GLC_STEREO	0.15 150	0.11 151	0.31 158	0.22 299	0.09 23	0.17 148	0.15 175	0.24 132	0.28 296	0.17 222	0.20 238	0.17 250	0.11 129	0.24 253	0.17 272	0.07 127	0.09 317	0.09 378	0.08 312	0.07 187	0.07 38

CREStereo++_RVC	0.16 181	0.09 57	0.42 265	0.17 40	0.11 132	0.18 184	0.13 91	0.23 110	0.31 349	0.21 276	0.31 380	0.13 166	0.11 129	0.17 76	0.16 241	0.07 127	0.04 1	0.06 57	0.15 633	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
FAST (zero-shot)	0.14 108	0.10 97	0.22 61	0.24 420	0.26 637	0.14 42	0.15 175	0.24 132	0.16 63	0.11 50	0.14 137	0.12 141	0.12 176	0.19 122	0.13 113	0.10 464	0.09 317	0.07 168	0.08 312	0.07 187	0.09 140

over-8	0.12 32	0.17 420	0.25 90	0.20 182	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 63	0.11 6	0.09 9	0.09 16	0.11 101	0.12 176	0.18 97	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 32	0.18 447	0.27 123	0.20 182	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.21 80	0.12 10	0.09 9	0.09 16	0.11 101	0.12 176	0.19 122	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

Anonymus	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.14 125	0.21 80	0.17 75	0.11 50	0.09 16	0.14 199	0.12 176	0.18 97	0.15 208	0.08 284	0.09 317	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.11 271

PhaseNet	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.11 132	0.16 108	0.14 125	0.25 156	0.18 98	0.11 50	0.12 78	0.16 234	0.12 176	0.20 157	0.16 241	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 215	0.07 187	0.11 271

aanet-new-90k	0.15 150	0.14 301	0.49 348	0.21 230	0.11 132	0.15 64	0.14 125	0.24 132	0.17 75	0.10 31	0.12 78	0.10 60	0.12 176	0.21 183	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.32 634

aanet-new-70k	0.13 55	0.13 250	0.40 244	0.20 182	0.11 132	0.16 108	0.14 125	0.22 95	0.16 63	0.11 50	0.13 100	0.11 101	0.12 176	0.21 183	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.13 369

aanet-new-32k	0.13 55	0.15 339	0.39 229	0.20 182	0.11 132	0.18 184	0.13 91	0.19 53	0.14 32	0.12 83	0.12 78	0.13 166	0.12 176	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-30k	0.13 55	0.15 339	0.39 229	0.20 182	0.11 132	0.18 184	0.13 91	0.19 53	0.14 32	0.12 83	0.12 78	0.13 166	0.12 176	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-28k	0.15 150	0.16 383	0.50 369	0.20 182	0.10 83	0.16 108	0.14 125	0.20 63	0.15 50	0.13 122	0.14 137	0.12 141	0.12 176	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.08 268	0.06 57	0.07 215	0.07 187	0.18 480

aanet-new-24k	0.13 55	0.14 301	0.32 173	0.20 182	0.12 192	0.16 108	0.14 125	0.20 63	0.16 63	0.13 122	0.16 172	0.11 101	0.12 176	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.07 38

aanet-new-22k	0.15 150	0.15 339	0.44 284	0.22 299	0.11 132	0.15 64	0.13 91	0.24 132	0.19 127	0.12 83	0.14 137	0.12 141	0.12 176	0.17 76	0.11 16	0.05 1	0.08 268	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.27 606

aanet-new-10k	0.14 108	0.15 339	0.37 214	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.14 125	0.26 174	0.18 98	0.13 122	0.13 100	0.11 101	0.12 176	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.10 216

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 55	0.11 151	0.28 130	0.21 230	0.13 258	0.20 254	0.16 232	0.23 110	0.18 98	0.12 83	0.17 193	0.11 101	0.12 176	0.15 32	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.20 182	0.12 192	0.14 42	0.15 175	0.22 95	0.21 171	0.11 50	0.17 193	0.11 101	0.12 176	0.13 7	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 57	0.08 312	0.05 4	0.22 548

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 108	0.09 57	0.38 219	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 125	0.20 63	0.18 98	0.12 83	0.14 137	0.11 101	0.12 176	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.31 628

Foundation-i1b	0.15 150	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.16 108	0.16 232	0.27 191	0.29 319	0.15 179	0.15 158	0.18 265	0.12 176	0.18 97	0.14 165	0.07 127	0.23 627	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.21 533

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 108	0.10 12	0.21 80	0.15 50	0.10 31	0.10 43	0.09 33	0.12 176	0.14 14	0.13 113	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
DDF-Stereo	0.16 181	0.08 23	0.30 146	0.21 230	0.20 552	0.12 26	0.14 125	0.20 63	0.19 127	0.11 50	0.10 43	0.13 166	0.12 176	0.24 253	0.20 368	0.09 389	0.18 563	0.07 168	0.06 114	0.20 650	0.19 500

4w-stereo	0.13 55	0.11 151	0.31 158	0.17 40	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 63	0.14 32	0.13 122	0.12 78	0.08 3	0.12 176	0.23 238	0.13 113	0.05 1	0.18 563	0.05 1	0.08 312	0.05 4	0.15 434

3w_stereo	0.14 108	0.11 151	0.31 158	0.19 127	0.09 23	0.16 108	0.16 232	0.28 207	0.20 142	0.13 122	0.12 78	0.08 3	0.12 176	0.19 122	0.12 46	0.05 1	0.19 577	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.10 216

1w_stereo	0.13 55	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.15 175	0.27 191	0.22 185	0.14 151	0.16 172	0.08 3	0.12 176	0.19 122	0.14 165	0.05 1	0.10 366	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 140

S2M2_L	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.17 40	0.12 192	0.12 26	0.07 1	0.18 36	0.21 171	0.12 83	0.15 158	0.14 199	0.12 176	0.16 54	0.15 208	0.13 578	0.09 317	0.09 378	0.10 489	0.11 493	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.18 12	0.17 40	0.07 1	0.17 148	0.13 91	0.19 53	0.17 75	0.12 83	0.13 100	0.11 101	0.12 176	0.19 122	0.12 46	0.08 284	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

MM-Stereo_test3	0.19 247	0.15 339	0.39 229	0.25 466	0.15 380	0.19 211	0.22 491	0.42 415	0.40 477	0.17 222	0.24 298	0.17 250	0.12 176	0.22 214	0.16 241	0.08 284	0.21 602	0.08 272	0.06 114	0.09 368	0.11 271

AIO-test1	0.21 320	0.22 518	0.56 457	0.31 624	0.24 619	0.21 285	0.16 232	0.42 415	0.37 439	0.17 222	0.26 318	0.18 265	0.12 176	0.29 359	0.15 208	0.08 284	0.07 200	0.10 463	0.11 527	0.07 187	0.10 216

tg	0.18 215	0.15 339	0.34 189	0.22 299	0.11 132	0.23 343	0.15 175	0.35 315	0.27 285	0.20 266	0.25 308	0.20 301	0.12 176	0.25 275	0.16 241	0.07 127	0.07 200	0.09 378	0.09 423	0.08 266	0.13 369

WCG-NET	0.15 150	0.12 204	0.31 158	0.18 74	0.09 23	0.18 184	0.17 277	0.23 110	0.29 319	0.18 245	0.22 272	0.15 220	0.12 176	0.19 122	0.13 113	0.06 48	0.12 435	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.06 14

model_zeroshot	0.21 320	0.14 301	0.51 390	0.34 650	0.18 488	0.26 410	0.16 232	0.41 408	0.24 223	0.33 471	0.20 238	0.25 377	0.12 176	0.26 297	0.16 241	0.09 389	0.21 602	0.07 168	0.08 312	0.07 187	0.13 369

WCG-NET（raft）	0.16 181	0.14 301	0.32 173	0.18 74	0.09 23	0.19 211	0.16 232	0.24 132	0.27 285	0.19 252	0.19 227	0.20 301	0.12 176	0.22 214	0.13 113	0.06 48	0.17 549	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 38

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 108	0.09 57	0.37 214	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 125	0.20 63	0.18 98	0.12 83	0.14 137	0.11 101	0.12 176	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.31 628

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 215	0.15 339	0.27 123	0.20 182	0.13 258	0.24 368	0.17 277	0.31 270	0.37 439	0.43 611	0.17 193	0.13 166	0.12 176	0.20 157	0.16 241	0.08 284	0.07 200	0.09 378	0.07 215	0.09 368	0.08 84

ff7	0.18 215	0.13 250	0.41 255	0.21 230	0.15 380	0.21 285	0.17 277	0.28 207	0.23 203	0.21 276	0.13 100	0.12 141	0.12 176	0.27 312	0.13 113	0.07 127	0.25 653	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.36 654

IGEVStereo-DCA	0.20 279	0.17 420	0.41 255	0.22 299	0.15 380	0.20 254	0.17 277	0.28 207	0.23 203	0.19 252	0.12 78	0.14 199	0.12 176	0.38 459	0.31 527	0.07 127	0.16 521	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.36 654

ffff	0.18 215	0.13 250	0.41 255	0.21 230	0.15 380	0.21 285	0.17 277	0.28 207	0.23 203	0.21 276	0.13 100	0.12 141	0.12 176	0.27 312	0.13 113	0.07 127	0.25 653	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.36 654

rrr	0.22 348	0.17 420	0.79 586	0.22 299	0.15 380	0.20 254	0.18 338	0.40 390	0.27 285	0.19 252	0.12 78	0.14 199	0.12 176	0.38 459	0.31 527	0.07 127	0.16 521	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.28 615

11t	0.18 215	0.13 250	0.41 255	0.21 230	0.15 380	0.21 285	0.17 277	0.28 207	0.23 203	0.21 276	0.13 100	0.12 141	0.12 176	0.27 312	0.13 113	0.07 127	0.25 653	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.36 654

LL-Strereo2	0.21 320	0.25 568	0.53 422	0.32 633	0.20 552	0.25 389	0.14 125	0.32 279	0.25 250	0.25 332	0.20 238	0.24 362	0.12 176	0.28 336	0.18 304	0.07 127	0.07 200	0.12 558	0.09 423	0.09 368	0.16 451

anonymousdsp	0.20 279	0.13 250	0.49 348	0.28 575	0.20 552	0.21 285	0.17 277	0.29 227	0.24 223	0.22 297	0.13 100	0.12 141	0.12 176	0.32 403	0.13 113	0.07 127	0.26 659	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.48 692

ProNet	0.16 181	0.13 250	0.36 208	0.21 230	0.15 380	0.20 254	0.19 385	0.29 227	0.23 203	0.14 151	0.13 100	0.13 166	0.12 176	0.25 275	0.13 113	0.06 48	0.09 317	0.07 168	0.06 114	0.07 187	0.22 548

ccc-4	0.18 215	0.13 250	0.41 255	0.21 230	0.15 380	0.21 285	0.17 277	0.28 207	0.23 203	0.21 276	0.13 100	0.12 141	0.12 176	0.27 312	0.13 113	0.07 127	0.25 653	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.36 654

IGEV-Stereo	0.20 279	0.13 250	0.49 348	0.28 575	0.20 552	0.21 285	0.17 277	0.29 227	0.24 223	0.22 297	0.13 100	0.12 141	0.12 176	0.32 403	0.13 113	0.07 127	0.26 659	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.48 692
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 150	0.16 383	0.34 189	0.25 466	0.12 192	0.11 19	0.18 338	0.35 315	0.24 223	0.13 122	0.13 100	0.18 265	0.12 176	0.15 32	0.13 113	0.08 284	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
iRaftStereo_RVC	0.17 203	0.16 383	0.35 201	0.21 230	0.11 132	0.20 254	0.17 277	0.34 306	0.25 250	0.20 266	0.25 308	0.19 279	0.12 176	0.21 183	0.16 241	0.07 127	0.12 435	0.10 463	0.09 423	0.09 368	0.14 415

TANstereo	0.16 181	0.11 151	0.43 273	0.16 13	0.08 13	0.25 389	0.14 125	0.23 110	0.29 319	0.25 332	0.30 367	0.16 234	0.12 176	0.18 97	0.13 113	0.08 284	0.07 200	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 84

XX-TBD	0.16 181	0.21 498	0.43 273	0.22 299	0.10 83	0.23 343	0.15 175	0.23 110	0.28 296	0.22 297	0.26 318	0.14 199	0.12 176	0.16 54	0.14 165	0.08 284	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14

test_xeample3	0.22 348	0.17 420	0.81 593	0.21 230	0.15 380	0.20 254	0.18 338	0.40 390	0.25 250	0.19 252	0.12 78	0.13 166	0.12 176	0.34 428	0.33 547	0.07 127	0.20 596	0.07 168	0.08 312	0.08 266	0.34 646

over-6	0.13 55	0.18 447	0.30 146	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.11 29	0.28 207	0.17 75	0.10 31	0.10 43	0.10 60	0.13 223	0.20 157	0.11 16	0.08 284	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

TS12	0.13 55	0.09 57	0.21 45	0.21 230	0.09 23	0.19 211	0.14 125	0.24 132	0.17 75	0.15 179	0.19 227	0.12 141	0.13 223	0.18 97	0.16 241	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.06 14

aanet-new-78k	0.17 203	0.14 301	0.80 591	0.21 230	0.10 83	0.14 42	0.14 125	0.23 110	0.17 75	0.10 31	0.13 100	0.10 60	0.13 223	0.19 122	0.11 16	0.05 1	0.16 521	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.26 598

aanet-new-34k	0.14 108	0.16 383	0.39 229	0.19 127	0.09 23	0.14 42	0.15 175	0.22 95	0.19 127	0.12 83	0.15 158	0.11 101	0.13 223	0.14 14	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 480

aanet-32k-new	0.15 150	0.18 447	0.43 273	0.21 230	0.10 83	0.16 108	0.15 175	0.22 95	0.18 98	0.11 50	0.14 137	0.09 33	0.13 223	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.23 558

aanet-new-12k	0.13 55	0.12 204	0.32 173	0.23 364	0.10 83	0.16 108	0.14 125	0.25 156	0.20 142	0.13 122	0.11 56	0.10 60	0.13 223	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.08 266	0.12 332

aanet-new-8k	0.14 108	0.14 301	0.34 189	0.21 230	0.10 83	0.18 184	0.15 175	0.29 227	0.22 185	0.11 50	0.12 78	0.10 60	0.13 223	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.11 271

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 55	0.09 57	0.23 70	0.19 127	0.14 308	0.20 254	0.16 232	0.25 156	0.19 127	0.12 83	0.15 158	0.14 199	0.13 223	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.13 369

RT-Monster	0.16 181	0.09 57	0.25 90	0.18 74	0.14 308	0.20 254	0.12 50	0.31 270	0.33 382	0.25 332	0.22 272	0.17 250	0.13 223	0.19 122	0.15 208	0.07 127	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.10 216

PSi22	0.17 203	0.18 447	0.42 265	0.20 182	0.09 23	0.16 108	0.11 29	0.30 247	0.25 250	0.13 122	0.15 158	0.21 317	0.13 223	0.30 377	0.16 241	0.06 48	0.22 614	0.05 1	0.04 1	0.08 266	0.13 369

Foundation-i1a	0.16 181	0.08 23	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.18 184	0.16 232	0.26 174	0.30 337	0.17 222	0.16 172	0.19 279	0.13 223	0.21 183	0.14 165	0.07 127	0.21 602	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.26 598

Foundation-i1	0.16 181	0.08 23	0.21 45	0.21 230	0.13 258	0.17 148	0.15 175	0.33 299	0.32 363	0.16 198	0.17 193	0.22 325	0.13 223	0.19 122	0.16 241	0.07 127	0.23 627	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.16 451

VMStereo-Base	0.14 108	0.09 57	0.29 136	0.16 13	0.09 23	0.18 184	0.12 50	0.24 132	0.25 250	0.15 179	0.22 272	0.17 250	0.13 223	0.19 122	0.14 165	0.08 284	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.08 84

NLSM3	0.14 108	0.12 204	0.25 90	0.21 230	0.13 258	0.18 184	0.16 232	0.32 279	0.25 250	0.12 83	0.15 158	0.12 141	0.13 223	0.17 76	0.15 208	0.05 1	0.05 6	0.08 272	0.08 312	0.05 4	0.08 84

GASTEREO	0.20 279	0.15 339	0.31 158	0.40 681	0.29 656	0.18 184	0.15 175	0.29 227	0.22 185	0.18 245	0.17 193	0.11 101	0.13 223	0.25 275	0.15 208	0.07 127	0.23 627	0.06 57	0.08 312	0.06 99	0.57 707

MSCF	0.20 279	0.14 301	0.31 158	0.40 681	0.29 656	0.17 148	0.15 175	0.29 227	0.22 185	0.17 222	0.16 172	0.11 101	0.13 223	0.24 253	0.15 208	0.07 127	0.23 627	0.06 57	0.08 312	0.07 187	0.57 707

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 55	0.15 339	0.21 45	0.27 547	0.09 23	0.15 64	0.13 91	0.23 110	0.21 171	0.12 83	0.11 56	0.10 60	0.13 223	0.22 214	0.13 113	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 38

fffy	0.15 150	0.14 301	0.31 158	0.21 230	0.14 308	0.19 211	0.18 338	0.24 132	0.19 127	0.13 122	0.17 193	0.15 220	0.13 223	0.25 275	0.15 208	0.06 48	0.08 268	0.08 272	0.06 114	0.07 187	0.15 434

trnet	0.14 108	0.09 57	0.26 106	0.15 5	0.07 1	0.21 285	0.12 50	0.25 156	0.26 267	0.16 198	0.21 258	0.15 220	0.13 223	0.19 122	0.14 165	0.09 389	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14

MoCha-V2	0.18 215	0.12 204	0.40 244	0.30 607	0.24 619	0.16 108	0.15 175	0.28 207	0.19 127	0.16 198	0.16 172	0.13 166	0.13 223	0.30 377	0.13 113	0.06 48	0.28 669	0.06 57	0.06 114	0.06 99	0.25 584

MyStereo07	0.18 215	0.15 339	0.44 284	0.22 299	0.16 424	0.25 389	0.22 491	0.31 270	0.26 267	0.22 297	0.13 100	0.12 141	0.13 223	0.33 413	0.14 165	0.07 127	0.13 456	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.11 271

AE-Stereo	0.21 320	0.12 204	0.50 369	0.25 466	0.15 380	0.24 368	0.18 338	0.40 390	0.34 395	0.19 252	0.26 318	0.21 317	0.13 223	0.22 214	0.16 241	0.07 127	0.26 659	0.09 378	0.10 489	0.07 187	0.31 628

MIM_Stereo	0.20 279	0.17 420	0.55 447	0.20 182	0.21 569	0.17 148	0.14 125	0.37 348	0.27 285	0.28 368	0.35 434	0.23 341	0.13 223	0.28 336	0.16 241	0.06 48	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.15 434

GCAP-Stereo	0.18 215	0.21 498	0.47 316	0.23 364	0.18 488	0.21 285	0.10 12	0.28 207	0.24 223	0.20 266	0.22 272	0.15 220	0.13 223	0.21 183	0.16 241	0.07 127	0.19 577	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 140

MC-Stereo	0.18 215	0.10 97	0.36 208	0.28 575	0.14 308	0.18 184	0.15 175	0.24 132	0.20 142	0.21 276	0.24 298	0.16 234	0.13 223	0.25 275	0.14 165	0.07 127	0.17 549	0.07 168	0.07 215	0.06 99	0.30 624

test_4	0.19 247	0.16 383	0.39 229	0.24 420	0.13 258	0.19 211	0.21 454	0.27 191	0.24 223	0.24 319	0.47 579	0.22 325	0.13 223	0.27 312	0.18 304	0.06 48	0.06 101	0.09 378	0.09 423	0.07 187	0.06 14

test-3	0.18 215	0.10 97	0.48 331	0.23 364	0.14 308	0.18 184	0.16 232	0.32 279	0.29 319	0.26 342	0.17 193	0.22 325	0.13 223	0.26 297	0.19 340	0.06 48	0.14 475	0.08 272	0.08 312	0.06 99	0.10 216

test_1	0.18 215	0.10 97	0.48 331	0.23 364	0.14 308	0.18 184	0.16 232	0.32 279	0.29 319	0.26 342	0.17 193	0.22 325	0.13 223	0.26 297	0.19 340	0.06 48	0.14 475	0.08 272	0.08 312	0.06 99	0.10 216

test_3	0.20 279	0.12 204	0.49 348	0.26 509	0.14 308	0.22 318	0.25 562	0.34 306	0.33 382	0.25 332	0.18 213	0.23 341	0.13 223	0.25 275	0.20 368	0.06 48	0.14 475	0.09 378	0.10 489	0.07 187	0.10 216

TRStereo	0.22 348	0.21 498	0.62 512	0.40 681	0.19 523	0.22 318	0.16 232	0.58 614	0.30 337	0.21 276	0.21 258	0.22 325	0.13 223	0.27 312	0.14 165	0.09 389	0.09 317	0.09 378	0.11 527	0.06 99	0.19 500

CREStereo	0.14 108	0.09 57	0.27 123	0.14 2	0.08 13	0.22 318	0.15 175	0.26 174	0.26 267	0.16 198	0.21 258	0.14 199	0.13 223	0.19 122	0.14 165	0.09 389	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
over v1	0.12 32	0.17 420	0.23 70	0.19 127	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 63	0.11 6	0.10 31	0.09 16	0.11 101	0.14 254	0.18 97	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

aanet-new-14k	0.13 55	0.13 250	0.33 183	0.21 230	0.09 23	0.13 34	0.13 91	0.26 174	0.23 203	0.12 83	0.15 158	0.09 33	0.14 254	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.11 271

Foundation-i1c-attn	0.15 150	0.07 2	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 175	0.26 174	0.29 319	0.15 179	0.16 172	0.17 250	0.14 254	0.19 122	0.15 208	0.07 127	0.22 614	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.26 598

Selective-IGEV-i16pc	0.33 570	0.12 204	1.65 710	0.21 230	0.14 308	0.74 691	0.30 615	0.46 467	0.44 523	0.21 276	0.32 392	0.26 397	0.14 254	0.71 623	0.19 340	0.15 619	0.10 366	0.08 272	0.09 423	0.11 493	0.12 332

NLMM1	0.21 320	0.13 250	0.21 45	0.23 364	0.18 488	0.24 368	0.20 426	0.65 669	0.69 673	0.18 245	0.18 213	0.13 166	0.14 254	0.25 275	0.19 340	0.08 284	0.09 317	0.08 272	0.07 215	0.07 187	0.10 216

BridgeDepth	0.11 13	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.12 50	0.18 36	0.13 19	0.08 2	0.09 16	0.14 199	0.14 254	0.15 32	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
FE-Mocha	0.18 215	0.11 151	0.40 244	0.26 509	0.14 308	0.19 211	0.14 125	0.36 331	0.24 223	0.24 319	0.24 298	0.23 341	0.14 254	0.27 312	0.19 340	0.08 284	0.08 268	0.08 272	0.08 312	0.07 187	0.08 84

IGEV-FE	0.23 382	0.11 151	0.82 597	0.21 230	0.23 602	0.20 254	0.19 385	0.38 357	0.23 203	0.34 493	0.22 272	0.29 429	0.14 254	0.24 253	0.20 368	0.07 127	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.08 266	0.35 650

FlowAnything_test	0.15 150	0.12 204	0.23 70	0.21 230	0.12 192	0.18 184	0.16 232	0.25 156	0.17 75	0.15 179	0.13 100	0.15 220	0.14 254	0.19 122	0.17 272	0.10 464	0.07 200	0.11 522	0.12 569	0.08 266	0.10 216

MM-Stereo_test1	0.20 279	0.13 250	0.45 290	0.24 420	0.12 192	0.20 254	0.21 454	0.36 331	0.32 363	0.23 309	0.22 272	0.15 220	0.14 254	0.28 336	0.16 241	0.07 127	0.24 643	0.08 272	0.07 215	0.09 368	0.21 533

rvit_stereo_0081_aga	0.17 203	0.17 420	0.40 244	0.21 230	0.14 308	0.20 254	0.17 277	0.24 132	0.26 267	0.18 245	0.21 258	0.20 301	0.14 254	0.20 157	0.15 208	0.12 554	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.10 434	0.08 84

rvit_stereo_0080	0.16 181	0.17 420	0.35 201	0.19 127	0.13 258	0.14 42	0.20 426	0.29 227	0.26 267	0.16 198	0.17 193	0.19 279	0.14 254	0.19 122	0.16 241	0.11 513	0.08 268	0.08 272	0.08 312	0.10 434	0.08 84

whm_eth	0.16 181	0.17 420	0.35 201	0.19 127	0.13 258	0.14 42	0.20 426	0.29 227	0.26 267	0.16 198	0.17 193	0.19 279	0.14 254	0.19 122	0.16 241	0.11 513	0.08 268	0.08 272	0.08 312	0.10 434	0.08 84

IGEV_Zeroshot_test	0.23 382	0.11 151	0.82 597	0.21 230	0.23 602	0.20 254	0.19 385	0.38 357	0.23 203	0.34 493	0.22 272	0.29 429	0.14 254	0.24 253	0.20 368	0.07 127	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.08 266	0.35 650

RAFT-Test	0.19 247	0.11 151	0.41 255	0.26 509	0.21 569	0.26 410	0.17 277	0.37 348	0.26 267	0.24 319	0.29 351	0.32 471	0.14 254	0.22 214	0.15 208	0.07 127	0.08 268	0.07 168	0.07 215	0.06 99	0.07 38

LoS	0.15 150	0.09 57	0.34 189	0.17 40	0.09 23	0.22 318	0.14 125	0.27 191	0.27 285	0.15 179	0.18 213	0.19 279	0.14 254	0.23 238	0.14 165	0.08 284	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.
AnonymousM	0.19 247	0.20 483	0.30 146	0.18 74	0.10 83	0.19 211	0.17 277	0.32 279	0.27 285	0.27 354	0.21 258	0.18 265	0.14 254	0.21 183	0.16 241	0.09 389	0.08 268	0.38 706	0.15 633	0.06 99	0.08 84

test-1	0.20 279	0.12 204	0.49 348	0.23 364	0.23 602	0.22 318	0.23 521	0.36 331	0.29 319	0.21 276	0.25 308	0.24 362	0.14 254	0.18 97	0.22 417	0.07 127	0.14 475	0.08 272	0.07 215	0.06 99	0.14 415

sCroCo_RVC	0.19 247	0.15 339	0.60 501	0.27 547	0.18 488	0.23 343	0.16 232	0.28 207	0.24 223	0.14 151	0.22 272	0.17 250	0.14 254	0.22 214	0.16 241	0.11 513	0.11 404	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.10 216

PMTNet	0.16 181	0.09 57	0.31 158	0.15 5	0.09 23	0.23 343	0.15 175	0.26 174	0.24 223	0.17 222	0.21 258	0.16 234	0.14 254	0.23 238	0.14 165	0.29 696	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.07 38

R-Stereo Train	0.19 247	0.10 97	0.49 348	0.22 299	0.12 192	0.23 343	0.18 338	0.43 428	0.20 142	0.31 433	0.45 559	0.20 301	0.14 254	0.18 97	0.18 304	0.08 284	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.07 38

RAFT-Stereo	0.19 247	0.10 97	0.49 348	0.22 299	0.12 192	0.23 343	0.18 338	0.43 428	0.20 142	0.31 433	0.45 559	0.20 301	0.14 254	0.18 97	0.18 304	0.08 284	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.07 38
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod	0.19 247	0.19 467	0.34 189	0.21 230	0.18 488	0.24 368	0.17 277	0.27 191	0.22 185	0.19 252	0.30 367	0.19 279	0.15 276	0.29 359	0.20 368	0.12 554	0.11 404	0.08 272	0.08 312	0.10 434	0.17 473

HLf8	0.21 320	0.23 538	0.69 544	0.15 5	0.12 192	0.24 368	0.14 125	0.42 415	0.32 363	0.20 266	0.26 318	0.18 265	0.15 276	0.35 435	0.18 304	0.10 464	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.09 368	0.10 216

TestStereo_HLe17	0.21 320	0.24 551	0.77 580	0.17 40	0.11 132	0.22 318	0.17 277	0.42 415	0.31 349	0.20 266	0.25 308	0.18 265	0.15 276	0.39 464	0.18 304	0.08 284	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.08 84

NLSM1	0.18 215	0.12 204	0.21 45	0.21 230	0.18 488	0.25 389	0.17 277	0.51 525	0.43 510	0.17 222	0.21 258	0.13 166	0.15 276	0.22 214	0.18 304	0.08 284	0.09 317	0.09 378	0.08 312	0.07 187	0.07 38

DA	0.21 320	0.11 151	0.33 183	0.28 575	0.23 602	0.30 476	0.16 232	0.29 227	0.27 285	0.15 179	0.22 272	0.17 250	0.15 276	0.26 297	0.15 208	0.07 127	0.28 669	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 704

GGEV	0.21 320	0.11 151	0.33 183	0.28 575	0.23 602	0.30 476	0.16 232	0.29 227	0.27 285	0.15 179	0.22 272	0.17 250	0.15 276	0.26 297	0.15 208	0.07 127	0.28 669	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 704

DVStereo	0.15 150	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.21 285	0.14 125	0.24 132	0.22 185	0.22 297	0.21 258	0.16 234	0.15 276	0.24 253	0.17 272	0.07 127	0.07 200	0.06 57	0.06 114	0.05 4	0.08 84

xyz-stereo-finetune	0.17 203	0.17 420	0.29 136	0.17 40	0.08 13	0.24 368	0.21 454	0.30 247	0.32 363	0.19 252	0.22 272	0.19 279	0.15 276	0.30 377	0.22 417	0.06 48	0.06 101	0.08 272	0.06 114	0.06 99	0.07 38

rvit_stereo_0081	0.16 181	0.13 250	0.30 146	0.21 230	0.12 192	0.17 148	0.17 277	0.24 132	0.34 395	0.17 222	0.19 227	0.18 265	0.15 276	0.20 157	0.17 272	0.11 513	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.09 368	0.07 38

rvit_stereo_0082	0.16 181	0.13 250	0.30 146	0.21 230	0.12 192	0.17 148	0.17 277	0.24 132	0.34 395	0.17 222	0.19 227	0.18 265	0.15 276	0.20 157	0.17 272	0.11 513	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.09 368	0.07 38

EKT-Stereo	0.39 608	0.13 250	0.53 422	0.42 691	3.94 750	0.22 318	0.17 277	0.38 357	0.30 337	0.21 276	0.20 238	0.23 341	0.15 276	0.30 377	0.18 304	0.10 464	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.09 368	0.12 332

anonymousdsp2	0.23 382	0.11 151	0.42 265	0.26 509	0.24 619	0.25 389	0.17 277	0.43 428	0.37 439	0.30 416	0.23 287	0.24 362	0.15 276	0.32 403	0.17 272	0.07 127	0.28 669	0.07 168	0.05 37	0.08 266	0.44 683

CIPLG	0.23 382	0.28 594	0.75 570	0.24 420	0.16 424	0.25 389	0.20 426	0.38 357	0.33 382	0.32 458	0.34 426	0.23 341	0.15 276	0.27 312	0.22 417	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.09 140

IPLGR_C	0.23 382	0.29 598	0.81 593	0.24 420	0.16 424	0.24 368	0.20 426	0.38 357	0.33 382	0.32 458	0.33 414	0.23 341	0.15 276	0.26 297	0.22 417	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.09 140

ACRE	0.23 382	0.27 586	0.83 603	0.24 420	0.15 380	0.24 368	0.20 426	0.38 357	0.32 363	0.32 458	0.33 414	0.23 341	0.15 276	0.26 297	0.22 417	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.09 140

Pruner-Stereo	0.20 279	0.12 204	0.49 348	0.29 595	0.12 192	0.19 211	0.17 277	0.32 279	0.31 349	0.33 471	0.32 392	0.25 377	0.15 276	0.25 275	0.22 417	0.09 389	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.10 216

cross-raft	0.18 215	0.12 204	0.40 244	0.27 547	0.16 424	0.20 254	0.24 547	0.34 306	0.24 223	0.23 309	0.28 342	0.29 429	0.15 276	0.19 122	0.16 241	0.06 48	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.07 187	0.07 38

raft+_RVC	0.21 320	0.21 498	0.46 308	0.22 299	0.35 679	0.21 285	0.16 232	0.39 379	0.35 407	0.22 297	0.28 342	0.20 301	0.15 276	0.25 275	0.20 368	0.08 284	0.16 521	0.08 272	0.07 215	0.07 187	0.12 332

RALCasStereoNet	0.22 348	0.22 518	0.48 331	0.23 364	0.23 602	0.22 318	0.18 338	0.32 279	0.27 285	0.22 297	0.30 367	0.22 325	0.15 276	0.29 359	0.20 368	0.08 284	0.22 614	0.07 168	0.06 114	0.10 434	0.25 584

RALAANet	0.21 320	0.24 551	0.53 422	0.23 364	0.14 308	0.22 318	0.13 91	0.38 357	0.30 337	0.29 393	0.26 318	0.25 377	0.15 276	0.28 336	0.20 368	0.08 284	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.10 434	0.07 38

CFNet-RSSM	0.18 215	0.10 97	0.45 290	0.20 182	0.12 192	0.20 254	0.16 232	0.40 390	0.31 349	0.23 309	0.21 258	0.26 397	0.15 276	0.21 183	0.14 165	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 215	0.06 99	0.06 14

Gwc-CoAtRS	0.17 203	0.10 97	0.41 255	0.20 182	0.12 192	0.20 254	0.15 175	0.34 306	0.29 319	0.23 309	0.23 287	0.27 403	0.15 276	0.21 183	0.14 165	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.07 215	0.06 99	0.07 38

S0	0.21 320	0.21 498	0.34 189	0.24 420	0.19 523	0.34 541	0.26 574	0.30 247	0.22 185	0.22 297	0.26 318	0.20 301	0.16 298	0.21 183	0.18 304	0.12 554	0.11 404	0.14 609	0.15 633	0.10 434	0.33 641

ManiGeoR	0.20 279	0.22 518	0.70 551	0.16 13	0.12 192	0.22 318	0.14 125	0.41 408	0.28 296	0.19 252	0.24 298	0.19 279	0.16 298	0.35 435	0.20 368	0.08 284	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.09 140

HLf10	0.20 279	0.22 518	0.70 551	0.16 13	0.12 192	0.22 318	0.14 125	0.41 408	0.28 296	0.19 252	0.24 298	0.19 279	0.16 298	0.35 435	0.20 368	0.08 284	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.09 140

GGDA	0.19 247	0.20 483	0.53 422	0.18 74	0.10 83	0.21 285	0.16 232	0.35 315	0.32 363	0.22 297	0.29 351	0.19 279	0.16 298	0.38 459	0.18 304	0.08 284	0.05 6	0.06 57	0.06 114	0.08 266	0.09 140

aanet-new	0.14 108	0.13 250	0.39 229	0.21 230	0.14 308	0.20 254	0.15 175	0.25 156	0.18 98	0.12 83	0.14 137	0.10 60	0.16 298	0.19 122	0.11 16	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.13 369

Hybrid-DGEV-03	0.21 320	0.20 483	0.43 273	0.23 364	0.12 192	0.27 417	0.16 232	0.33 299	0.28 296	0.33 471	0.58 634	0.23 341	0.16 298	0.24 253	0.19 340	0.07 127	0.06 101	0.09 378	0.07 215	0.08 266	0.10 216

WQFJX1	0.20 279	0.12 204	0.21 45	0.23 364	0.17 458	0.24 368	0.19 385	0.63 657	0.56 634	0.17 222	0.16 172	0.14 199	0.16 298	0.27 312	0.18 304	0.08 284	0.09 317	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.09 140

WQFJX	0.19 247	0.12 204	0.21 45	0.22 299	0.18 488	0.25 389	0.18 338	0.57 600	0.49 588	0.17 222	0.17 193	0.14 199	0.16 298	0.24 253	0.19 340	0.08 284	0.08 268	0.08 272	0.06 114	0.08 266	0.11 271

NLCSM	0.20 279	0.15 339	0.23 70	0.24 420	0.19 523	0.24 368	0.22 491	0.45 458	0.44 523	0.20 266	0.18 213	0.14 199	0.16 298	0.47 501	0.20 368	0.09 389	0.09 317	0.09 378	0.08 312	0.09 368	0.10 216

water-stereo	0.15 150	0.11 151	0.32 173	0.19 127	0.10 83	0.17 148	0.14 125	0.26 174	0.20 142	0.18 245	0.23 287	0.16 234	0.16 298	0.14 14	0.14 165	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.11 271

castereo	0.14 108	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.20 254	0.19 385	0.32 279	0.28 296	0.13 122	0.18 213	0.16 234	0.16 298	0.16 54	0.14 165	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.07 38

tt1	0.22 348	0.16 383	0.49 348	0.26 509	0.15 380	0.31 498	0.19 385	0.38 357	0.46 549	0.21 276	0.19 227	0.13 166	0.16 298	0.28 336	0.12 46	0.08 284	0.28 669	0.08 272	0.06 114	0.08 266	0.37 662

StereoVision	0.23 382	0.23 538	0.55 447	0.27 547	0.17 458	0.23 343	0.22 491	0.40 390	0.32 363	0.21 276	0.51 596	0.22 325	0.16 298	0.29 359	0.19 340	0.11 513	0.12 435	0.13 585	0.13 602	0.10 434	0.08 84

AEACV	0.20 279	0.09 57	0.32 173	0.39 676	0.34 676	0.21 285	0.16 232	0.30 247	0.18 98	0.17 222	0.17 193	0.13 166	0.16 298	0.27 312	0.13 113	0.07 127	0.29 685	0.07 168	0.09 423	0.07 187	0.37 662

Any-RAFT	0.18 215	0.09 57	0.33 183	0.19 127	0.10 83	0.29 461	0.16 232	0.44 449	0.32 363	0.25 332	0.27 334	0.29 429	0.16 298	0.23 238	0.13 113	0.08 284	0.07 200	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 38

DCRE	0.24 415	0.15 339	0.45 290	0.26 509	0.26 637	0.23 343	0.21 454	0.37 348	0.29 319	0.23 309	0.81 684	0.23 341	0.16 298	0.24 253	0.18 304	0.07 127	0.14 475	0.07 168	0.08 312	0.07 187	0.25 584

knoymous	0.18 215	0.10 97	0.35 201	0.17 40	0.11 132	0.21 285	0.17 277	0.33 299	0.24 223	0.24 319	0.28 342	0.27 403	0.16 298	0.24 253	0.17 272	0.09 389	0.06 101	0.09 378	0.06 114	0.09 368	0.10 216

DisPM	0.20 279	0.11 151	0.52 411	0.24 420	0.13 258	0.18 184	0.19 385	0.30 247	0.31 349	0.33 471	0.34 426	0.23 341	0.16 298	0.34 428	0.17 272	0.09 389	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.12 332

PFNet+	0.21 320	0.11 151	0.54 436	0.22 299	0.12 192	0.17 148	0.18 338	0.31 270	0.36 423	0.33 471	0.32 392	0.24 362	0.16 298	0.33 413	0.18 304	0.10 464	0.07 200	0.11 522	0.10 489	0.08 266	0.12 332

PSM-softLoss	0.22 348	0.11 151	0.53 422	0.25 466	0.12 192	0.20 254	0.17 277	0.39 379	0.29 319	0.29 393	0.32 392	0.24 362	0.16 298	0.53 527	0.21 399	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.09 423	0.08 266	0.12 332

KMStereo	0.22 348	0.11 151	0.53 422	0.25 466	0.12 192	0.20 254	0.17 277	0.39 379	0.29 319	0.29 393	0.32 392	0.24 362	0.16 298	0.53 527	0.21 399	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.09 423	0.08 266	0.12 332

rafts_anoy	0.21 320	0.22 518	0.49 348	0.25 466	0.24 619	0.19 211	0.17 277	0.34 306	0.32 363	0.24 319	0.25 308	0.20 301	0.16 298	0.25 275	0.21 399	0.08 284	0.19 577	0.11 522	0.12 569	0.09 368	0.09 140

sAnonymous2	0.21 320	0.24 551	0.79 586	0.24 420	0.17 458	0.22 318	0.20 426	0.36 331	0.29 319	0.17 222	0.19 227	0.17 250	0.16 298	0.18 97	0.15 208	0.10 464	0.07 200	0.09 378	0.08 312	0.23 666	0.18 480

CroCo_RVC	0.21 320	0.24 551	0.79 586	0.24 420	0.17 458	0.22 318	0.20 426	0.36 331	0.29 319	0.17 222	0.19 227	0.17 250	0.16 298	0.18 97	0.15 208	0.10 464	0.07 200	0.09 378	0.08 312	0.23 666	0.18 480

GMStereo	0.21 320	0.30 604	0.57 469	0.21 230	0.12 192	0.24 368	0.18 338	0.30 247	0.41 487	0.26 342	0.24 298	0.17 250	0.16 298	0.25 275	0.19 340	0.10 464	0.07 200	0.08 272	0.08 312	0.11 493	0.09 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 528	0.11 151	0.38 219	0.22 299	0.18 488	0.33 526	1.66 745	0.53 545	0.27 285	0.27 354	0.50 593	0.17 250	0.16 298	0.25 275	0.25 463	0.07 127	0.07 200	0.07 168	0.11 527	0.07 187	0.10 216

monster_256*512	0.18 215	0.15 339	0.25 90	0.23 364	0.13 258	0.22 318	0.21 454	0.42 415	0.31 349	0.19 252	0.22 272	0.24 362	0.17 324	0.19 122	0.17 272	0.06 48	0.05 6	0.08 272	0.08 312	0.08 266	0.09 140

Weightmod_eth	0.18 215	0.20 483	0.34 189	0.22 299	0.17 458	0.21 285	0.18 338	0.27 191	0.20 142	0.17 222	0.26 318	0.19 279	0.17 324	0.28 336	0.17 272	0.19 665	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.09 368	0.10 216

SE	0.17 203	0.22 518	0.32 173	0.22 299	0.12 192	0.23 343	0.16 232	0.30 247	0.21 171	0.20 266	0.28 342	0.15 220	0.17 324	0.17 76	0.17 272	0.10 464	0.06 101	0.09 378	0.09 423	0.12 541	0.12 332

SMOE	0.19 247	0.17 420	0.39 229	0.22 299	0.13 258	0.27 417	0.21 454	0.31 270	0.24 223	0.22 297	0.27 334	0.21 317	0.17 324	0.19 122	0.18 304	0.08 284	0.06 101	0.12 558	0.07 215	0.11 493	0.12 332

TestStereo_HL2	0.20 279	0.19 467	0.54 436	0.17 40	0.11 132	0.21 285	0.15 175	0.35 315	0.31 349	0.23 309	0.31 380	0.19 279	0.17 324	0.40 469	0.19 340	0.08 284	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.09 140

Selective-IGEV-i1	0.28 505	0.11 151	0.44 284	0.36 664	0.32 672	0.32 515	0.23 521	0.48 493	0.48 571	0.29 393	0.32 392	0.39 538	0.17 324	0.28 336	0.25 463	0.08 284	0.23 627	0.08 272	0.09 423	0.08 266	0.53 702

WQFJA1	0.19 247	0.12 204	0.20 27	0.22 299	0.18 488	0.25 389	0.19 385	0.55 580	0.55 627	0.16 198	0.17 193	0.15 220	0.17 324	0.20 157	0.20 368	0.07 127	0.09 317	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.09 140

NLMM	0.19 247	0.12 204	0.20 27	0.22 299	0.18 488	0.25 389	0.19 385	0.55 580	0.55 627	0.16 198	0.17 193	0.15 220	0.17 324	0.20 157	0.20 368	0.07 127	0.09 317	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.09 140

rvit_stereo_0083	0.17 203	0.13 250	0.29 136	0.21 230	0.13 258	0.17 148	0.17 277	0.23 110	0.36 423	0.16 198	0.22 272	0.19 279	0.17 324	0.21 183	0.17 272	0.11 513	0.10 366	0.10 463	0.08 312	0.09 368	0.08 84

rvit_stereo_ft	0.18 215	0.19 467	0.43 273	0.25 466	0.14 308	0.17 148	0.21 454	0.30 247	0.28 296	0.17 222	0.19 227	0.20 301	0.17 324	0.22 214	0.18 304	0.11 513	0.07 200	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.08 84

ACVNet-DCA	0.21 320	0.16 383	0.50 369	0.27 547	0.13 258	0.31 498	0.19 385	0.43 428	0.32 363	0.21 276	0.20 238	0.13 166	0.17 324	0.28 336	0.12 46	0.08 284	0.28 669	0.08 272	0.06 114	0.09 368	0.23 558

1test111	0.22 348	0.16 383	0.50 369	0.27 547	0.13 258	0.31 498	0.19 385	0.43 428	0.32 363	0.21 276	0.20 238	0.13 166	0.17 324	0.36 446	0.28 496	0.08 284	0.28 669	0.08 272	0.06 114	0.09 368	0.23 558

cc1	0.22 348	0.16 383	0.50 369	0.27 547	0.13 258	0.31 498	0.19 385	0.39 379	0.48 571	0.21 276	0.20 238	0.13 166	0.17 324	0.28 336	0.12 46	0.08 284	0.28 669	0.08 272	0.06 114	0.08 266	0.37 662

GMStereo_Zeroshot	0.25 441	0.22 518	0.51 390	0.27 547	0.14 308	0.28 436	0.15 175	0.40 390	0.36 423	0.37 545	0.43 533	0.40 543	0.17 324	0.35 435	0.21 399	0.12 554	0.07 200	0.13 585	0.07 215	0.17 615	0.10 216

plain	0.18 215	0.16 383	0.59 494	0.21 230	0.13 258	0.16 108	0.17 277	0.29 227	0.23 203	0.16 198	0.26 318	0.13 166	0.17 324	0.27 312	0.17 272	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.07 215	0.10 434	0.07 38

MIF-Stereo (partial)	0.18 215	0.13 250	0.50 369	0.22 299	0.15 380	0.16 108	0.13 91	0.29 227	0.26 267	0.17 222	0.26 318	0.16 234	0.17 324	0.25 275	0.18 304	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.09 368	0.08 84

LoS_RVC	0.14 108	0.11 151	0.32 173	0.18 74	0.16 424	0.20 254	0.18 338	0.21 80	0.18 98	0.14 151	0.20 238	0.12 141	0.17 324	0.17 76	0.14 165	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.14 415

RCA-Stereo	0.17 203	0.10 97	0.33 183	0.20 182	0.11 132	0.19 211	0.17 277	0.39 379	0.36 423	0.21 276	0.25 308	0.17 250	0.17 324	0.18 97	0.15 208	0.07 127	0.14 475	0.07 168	0.06 114	0.06 99	0.08 84

RAFT_CTSACE	0.23 382	0.21 498	0.57 469	0.26 509	0.15 380	0.22 318	0.23 521	0.34 306	0.30 337	0.34 493	0.51 596	0.31 460	0.17 324	0.33 413	0.15 208	0.06 48	0.09 317	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.07 38

RAFT+CT+SA	0.23 382	0.24 551	0.48 331	0.25 466	0.18 488	0.23 343	0.29 606	0.42 415	0.38 450	0.24 319	0.39 487	0.20 301	0.17 324	0.34 428	0.17 272	0.07 127	0.07 200	0.09 378	0.12 569	0.09 368	0.13 369

dd	0.23 382	0.32 618	0.55 447	0.23 364	0.12 192	0.27 417	0.21 454	0.32 279	0.45 536	0.30 416	0.29 351	0.25 377	0.17 324	0.31 392	0.26 475	0.13 578	0.07 200	0.10 463	0.08 312	0.12 541	0.09 140

IPLG	0.23 382	0.19 467	0.65 527	0.21 230	0.12 192	0.28 436	0.17 277	0.45 458	0.32 363	0.33 471	0.32 392	0.16 234	0.17 324	0.50 510	0.23 437	0.07 127	0.06 101	0.08 272	0.07 215	0.07 187	0.08 84

GMOStereo	0.20 279	0.17 420	0.45 290	0.23 364	0.18 488	0.21 285	0.27 584	0.28 207	0.28 296	0.31 433	0.32 392	0.28 416	0.17 324	0.16 54	0.13 113	0.07 127	0.23 627	0.10 463	0.08 312	0.08 266	0.07 38

error version	0.20 279	0.17 420	0.45 290	0.23 364	0.18 488	0.21 285	0.27 584	0.28 207	0.28 296	0.31 433	0.32 392	0.28 416	0.17 324	0.16 54	0.13 113	0.07 127	0.23 627	0.10 463	0.08 312	0.08 266	0.07 38

test-v	0.20 279	0.17 420	0.45 290	0.23 364	0.18 488	0.21 285	0.27 584	0.28 207	0.28 296	0.31 433	0.32 392	0.28 416	0.17 324	0.16 54	0.13 113	0.07 127	0.23 627	0.10 463	0.08 312	0.08 266	0.07 38

NF-Stereo	0.22 348	0.11 151	0.52 411	0.25 466	0.12 192	0.21 285	0.18 338	0.40 390	0.35 407	0.28 368	0.30 367	0.22 325	0.17 324	0.52 524	0.21 399	0.09 389	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.13 369

OCTAStereo	0.22 348	0.11 151	0.52 411	0.25 466	0.12 192	0.21 285	0.18 338	0.40 390	0.35 407	0.28 368	0.30 367	0.22 325	0.17 324	0.51 516	0.21 399	0.09 389	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.13 369

RE-Stereo	0.22 348	0.11 151	0.52 411	0.25 466	0.12 192	0.21 285	0.18 338	0.40 390	0.35 407	0.28 368	0.30 367	0.22 325	0.17 324	0.51 516	0.21 399	0.09 389	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.13 369

TVStereo	0.22 348	0.11 151	0.52 411	0.25 466	0.12 192	0.21 285	0.18 338	0.40 390	0.35 407	0.28 368	0.30 367	0.22 325	0.17 324	0.51 516	0.21 399	0.09 389	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.13 369

RAFT-345	0.22 348	0.11 151	0.55 447	0.22 299	0.12 192	0.20 254	0.16 232	0.27 191	0.28 296	0.27 354	0.65 660	0.20 301	0.17 324	0.55 538	0.22 417	0.07 127	0.06 101	0.08 272	0.07 215	0.06 99	0.07 38

CRE-IMP	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.23 364	0.11 132	0.24 368	0.17 277	0.31 270	0.24 223	0.27 354	0.26 318	0.24 362	0.17 324	0.24 253	0.19 340	0.09 389	0.05 6	0.10 463	0.07 215	0.10 434	0.10 216

test-2	0.20 279	0.17 420	0.45 290	0.23 364	0.18 488	0.21 285	0.27 584	0.28 207	0.28 296	0.31 433	0.32 392	0.28 416	0.17 324	0.16 54	0.13 113	0.07 127	0.23 627	0.10 463	0.08 312	0.08 266	0.07 38

raftrobust	0.19 247	0.19 467	0.42 265	0.23 364	0.24 619	0.19 211	0.13 91	0.33 299	0.28 296	0.26 342	0.20 238	0.19 279	0.17 324	0.23 238	0.17 272	0.08 284	0.10 366	0.07 168	0.06 114	0.07 187	0.09 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 279	0.23 538	0.49 348	0.21 230	0.16 424	0.19 211	0.17 277	0.35 315	0.32 363	0.26 342	0.33 414	0.20 301	0.17 324	0.21 183	0.17 272	0.06 48	0.10 366	0.07 168	0.07 215	0.07 187	0.11 271

AFF-stereo	0.20 279	0.24 551	0.49 348	0.22 299	0.11 132	0.18 184	0.18 338	0.35 315	0.29 319	0.25 332	0.36 449	0.25 377	0.17 324	0.25 275	0.17 272	0.06 48	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.08 266	0.11 271

DIP-Stereo	0.20 279	0.13 250	0.48 331	0.20 182	0.13 258	0.28 436	0.12 50	0.43 428	0.26 267	0.27 354	0.32 392	0.21 317	0.17 324	0.26 297	0.20 368	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.06 114	0.07 187	0.10 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLF11	0.20 279	0.20 483	0.68 541	0.16 13	0.12 192	0.21 285	0.12 50	0.39 379	0.25 250	0.21 276	0.30 367	0.19 279	0.18 360	0.38 459	0.22 417	0.09 389	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.08 266	0.09 140

depthmonostereo	0.15 150	0.12 204	0.34 189	0.19 127	0.09 23	0.20 254	0.15 175	0.28 207	0.24 223	0.16 198	0.18 213	0.16 234	0.18 360	0.21 183	0.14 165	0.07 127	0.07 200	0.07 168	0.06 114	0.05 4	0.08 84

DFGA-Net	0.26 464	0.33 622	0.70 551	0.22 299	0.15 380	0.25 389	0.17 277	0.41 408	0.40 477	0.30 416	0.32 392	0.21 317	0.18 360	0.61 574	0.33 547	0.08 284	0.06 101	0.10 463	0.09 423	0.11 493	0.09 140

Reg-Stereo(zero)	0.18 215	0.08 23	0.39 229	0.19 127	0.19 523	0.24 368	0.18 338	0.29 227	0.29 319	0.24 319	0.21 258	0.24 362	0.18 360	0.22 214	0.21 399	0.07 127	0.11 404	0.06 57	0.07 215	0.06 99	0.11 271

rvit_0105_6	0.20 279	0.16 383	0.41 255	0.23 364	0.14 308	0.18 184	0.20 426	0.31 270	0.39 466	0.18 245	0.22 272	0.23 341	0.18 360	0.26 297	0.18 304	0.16 630	0.13 456	0.13 585	0.11 527	0.11 493	0.09 140

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 505	0.17 420	0.96 639	0.29 595	0.31 668	0.29 461	0.21 454	0.53 545	0.28 296	0.27 354	0.55 620	0.41 552	0.18 360	0.30 377	0.22 417	0.08 284	0.10 366	0.08 272	0.13 602	0.12 541	0.20 520

GCST	0.50 658	0.67 708	0.82 597	1.04 732	0.55 712	0.38 581	0.11 29	0.42 415	0.33 382	0.42 600	0.35 434	0.29 429	0.18 360	0.50 510	0.23 437	0.70 725	0.42 712	0.79 729	0.62 733	0.63 714	0.47 689

MyStereo06	0.23 382	0.15 339	0.74 566	0.22 299	0.14 308	0.25 389	0.22 491	0.43 428	0.25 250	0.36 527	0.24 298	0.34 491	0.18 360	0.24 253	0.20 368	0.07 127	0.12 435	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.11 271

HH	0.22 348	0.12 204	0.55 447	0.32 633	0.16 424	0.27 417	0.18 338	0.36 331	0.25 250	0.20 266	0.26 318	0.34 491	0.18 360	0.33 413	0.15 208	0.07 127	0.16 521	0.07 168	0.07 215	0.07 187	0.31 628

HanStereo	0.22 348	0.12 204	0.55 447	0.32 633	0.16 424	0.27 417	0.18 338	0.36 331	0.25 250	0.20 266	0.26 318	0.34 491	0.18 360	0.33 413	0.15 208	0.07 127	0.16 521	0.07 168	0.07 215	0.07 187	0.31 628

Selective-RAFT	0.19 247	0.14 301	0.37 214	0.24 420	0.11 132	0.30 476	0.15 175	0.35 315	0.34 395	0.17 222	0.17 193	0.22 325	0.18 360	0.29 359	0.18 304	0.07 127	0.16 521	0.07 168	0.07 215	0.08 266	0.08 84

Patchmatch Stereo++	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.14 125	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.27 312	0.18 304	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140
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
NRIStereo	0.20 279	0.12 204	0.50 369	0.23 364	0.11 132	0.24 368	0.19 385	0.30 247	0.28 296	0.26 342	0.26 318	0.25 377	0.18 360	0.34 428	0.19 340	0.08 284	0.06 101	0.09 378	0.07 215	0.09 368	0.09 140

PSM-adaLoss	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.15 175	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.25 275	0.17 272	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140

ROB_FTStereo_v2	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.15 175	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.25 275	0.18 304	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140

ROB_FTStereo	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.13 91	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.25 275	0.17 272	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140

HUI-Stereo	0.19 247	0.13 250	0.52 411	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.14 125	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.23 238	0.17 272	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140

iGMRVC	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.15 175	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.27 312	0.18 304	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140

RAFT-RH_RVC	0.26 464	0.13 250	0.57 469	0.22 299	0.12 192	0.25 389	0.14 125	0.27 191	0.29 319	0.38 554	1.14 708	0.23 341	0.18 360	0.58 553	0.24 449	0.07 127	0.06 101	0.10 463	0.07 215	0.06 99	0.08 84

iRAFT	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.14 125	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.27 312	0.18 304	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140

RAFT-IKP	0.19 247	0.13 250	0.51 390	0.22 299	0.11 132	0.18 184	0.15 175	0.30 247	0.24 223	0.28 368	0.29 351	0.25 377	0.18 360	0.26 297	0.18 304	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.10 434	0.09 140

Anonymous3	0.24 415	0.19 467	0.76 574	0.27 547	0.18 488	0.41 598	0.24 547	0.45 458	0.36 423	0.23 309	0.27 334	0.20 301	0.18 360	0.28 336	0.19 340	0.12 554	0.11 404	0.10 463	0.10 489	0.11 493	0.13 369

s12784h	0.18 215	0.09 57	0.38 219	0.18 74	0.07 1	0.33 526	0.19 385	0.39 379	0.34 395	0.24 319	0.25 308	0.18 265	0.18 360	0.25 275	0.17 272	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.05 1

TestStereo-Hl	0.20 279	0.16 383	0.50 369	0.18 74	0.11 132	0.23 343	0.17 277	0.38 357	0.30 337	0.23 309	0.27 334	0.22 325	0.19 383	0.39 464	0.18 304	0.08 284	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.08 84

MyStereo8	0.25 441	0.20 483	0.69 544	0.24 420	0.17 458	0.31 498	0.16 232	0.50 513	0.32 363	0.29 393	0.38 469	0.25 377	0.19 383	0.33 413	0.29 510	0.08 284	0.20 596	0.08 272	0.08 312	0.10 434	0.16 451

Sa-1000	0.24 415	0.20 483	0.53 422	0.23 364	0.14 308	0.30 476	0.23 521	0.50 513	0.41 487	0.30 416	0.50 593	0.26 397	0.19 383	0.33 413	0.16 241	0.08 284	0.10 366	0.10 463	0.11 527	0.08 266	0.08 84

iRaft-Stereo_20w	0.29 528	0.11 151	0.86 614	0.33 645	0.24 619	0.32 515	0.26 574	0.60 635	0.26 267	0.41 594	0.21 258	0.28 416	0.19 383	0.32 403	0.24 449	0.07 127	0.31 691	0.07 168	0.09 423	0.08 266	0.47 689

IPLGR	0.22 348	0.14 301	0.75 570	0.21 230	0.11 132	0.25 389	0.18 338	0.44 449	0.38 450	0.29 393	0.28 342	0.21 317	0.19 383	0.37 456	0.19 340	0.07 127	0.06 101	0.08 272	0.07 215	0.07 187	0.07 38

TestStereo	0.22 348	0.24 551	0.48 331	0.25 466	0.11 132	0.22 318	0.22 491	0.32 279	0.31 349	0.24 319	0.34 426	0.23 341	0.19 383	0.62 585	0.19 340	0.08 284	0.07 200	0.10 463	0.07 215	0.11 493	0.07 38

noway7	0.30 543	0.63 703	1.95 721	0.24 420	0.12 192	0.23 343	0.19 385	0.47 481	0.33 382	0.21 276	0.23 287	0.24 362	0.20 389	0.23 238	0.29 510	0.07 127	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.10 434	0.10 216

TestStereo_HL3	0.23 382	0.18 447	1.11 663	0.17 40	0.11 132	0.24 368	0.16 232	0.36 331	0.21 171	0.27 354	0.39 487	0.23 341	0.20 389	0.41 475	0.15 208	0.08 284	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.07 187	0.09 140

IGEV_i1	0.26 464	0.12 204	0.57 469	0.25 466	0.24 619	0.32 515	0.20 426	0.45 458	0.37 439	0.35 513	0.30 367	0.35 504	0.20 389	0.39 464	0.23 437	0.08 284	0.26 659	0.08 272	0.08 312	0.08 266	0.37 662

rvit_0105_5	0.22 348	0.18 447	0.51 390	0.23 364	0.13 258	0.22 318	0.25 562	0.38 357	0.40 477	0.21 276	0.23 287	0.27 403	0.20 389	0.27 312	0.20 368	0.15 619	0.13 456	0.12 558	0.12 569	0.10 434	0.10 216

rvit_0105_4	0.21 320	0.17 420	0.49 348	0.23 364	0.14 308	0.20 254	0.23 521	0.35 315	0.40 477	0.19 252	0.24 298	0.25 377	0.20 389	0.28 336	0.18 304	0.16 630	0.13 456	0.12 558	0.11 527	0.11 493	0.10 216

H2IRNET	0.19 247	0.18 447	0.50 369	0.22 299	0.12 192	0.20 254	0.16 232	0.28 207	0.31 349	0.17 222	0.32 392	0.25 377	0.20 389	0.24 253	0.19 340	0.08 284	0.06 101	0.09 378	0.10 489	0.10 434	0.08 84

UDGNet	0.24 415	0.37 645	0.53 422	0.25 466	0.14 308	0.24 368	0.18 338	0.32 279	0.44 523	0.29 393	0.28 342	0.24 362	0.20 389	0.30 377	0.21 399	0.16 630	0.07 200	0.21 670	0.11 527	0.16 600	0.11 271

GwcNet-ADL	0.23 382	0.15 339	0.58 485	0.24 420	0.13 258	0.23 343	0.24 547	0.51 525	0.41 487	0.28 368	0.29 351	0.30 450	0.20 389	0.27 312	0.28 496	0.09 389	0.07 200	0.07 168	0.07 215	0.09 368	0.11 271

GANet-ADL	0.22 348	0.14 301	0.51 390	0.23 364	0.14 308	0.29 461	0.19 385	0.48 493	0.36 423	0.26 342	0.33 414	0.32 471	0.20 389	0.26 297	0.22 417	0.11 513	0.07 200	0.07 168	0.06 114	0.09 368	0.11 271

OMP-Stereo	0.24 415	0.16 383	0.48 331	0.30 607	0.13 258	0.21 285	0.16 232	0.38 357	0.35 407	0.34 493	0.30 367	0.33 482	0.20 389	0.70 617	0.24 449	0.08 284	0.06 101	0.09 378	0.07 215	0.08 266	0.07 38

PFNet	0.24 415	0.11 151	0.63 517	0.25 466	0.14 308	0.22 318	0.19 385	0.40 390	0.35 407	0.36 527	0.32 392	0.27 403	0.20 389	0.63 588	0.23 437	0.09 389	0.05 6	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.08 84

ARAFT	0.26 464	0.30 604	0.87 617	0.22 299	0.12 192	0.30 476	0.24 547	0.46 467	0.34 395	0.33 471	0.28 342	0.29 429	0.20 389	0.49 506	0.19 340	0.08 284	0.06 101	0.12 558	0.11 527	0.09 368	0.09 140

DN-CSS_ROB	0.24 415	0.33 622	0.69 544	0.25 466	0.14 308	0.26 410	0.13 91	0.42 415	0.35 407	0.30 416	0.42 519	0.22 325	0.20 389	0.34 428	0.22 417	0.07 127	0.06 101	0.11 522	0.11 527	0.11 493	0.09 140

zzzzzzz1	0.31 555	0.63 703	1.85 719	0.24 420	0.16 424	0.23 343	0.22 491	0.42 415	0.36 423	0.22 297	0.25 308	0.26 397	0.21 402	0.35 435	0.30 515	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.08 312	0.11 493	0.10 216

S	0.23 382	0.18 447	0.38 219	0.24 420	0.22 586	0.32 515	0.22 491	0.32 279	0.28 296	0.26 342	0.31 380	0.20 301	0.21 402	0.19 122	0.19 340	0.13 578	0.09 317	0.15 628	0.16 644	0.11 493	0.35 650

Selective-IGEV-i16pb	0.39 608	0.14 301	2.10 724	0.21 230	0.15 380	0.68 685	0.31 625	0.60 635	0.60 650	0.25 332	0.44 544	0.32 471	0.21 402	0.79 651	0.26 475	0.14 603	0.10 366	0.09 378	0.10 489	0.12 541	0.14 415

DDVS	0.26 464	0.16 383	0.45 290	0.25 466	0.17 458	0.34 541	0.21 454	0.43 428	0.31 349	0.34 493	0.41 509	0.47 603	0.21 402	0.52 524	0.29 510	0.11 513	0.09 317	0.11 522	0.09 423	0.13 556	0.16 451

rvit_stereo_0075_2	0.25 441	0.18 447	0.65 527	0.27 547	0.22 586	0.22 318	0.15 175	0.41 408	0.36 423	0.27 354	0.37 460	0.29 429	0.21 402	0.29 359	0.20 368	0.17 644	0.12 435	0.19 663	0.12 569	0.14 579	0.14 415

TestStereo1	0.23 382	0.22 518	0.50 369	0.27 547	0.14 308	0.26 410	0.27 584	0.43 428	0.38 450	0.29 393	0.39 487	0.23 341	0.21 402	0.33 413	0.18 304	0.08 284	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.10 216

SA-5K	0.23 382	0.22 518	0.50 369	0.27 547	0.14 308	0.26 410	0.27 584	0.43 428	0.38 450	0.29 393	0.39 487	0.23 341	0.21 402	0.33 413	0.18 304	0.08 284	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.10 216

HHNet	0.23 382	0.12 204	0.66 532	0.19 127	0.18 488	0.20 254	0.20 426	0.36 331	0.32 363	0.33 471	0.59 639	0.19 279	0.21 402	0.24 253	0.31 527	0.08 284	0.06 101	0.09 378	0.07 215	0.08 266	0.12 332

GMM-Stereo	0.22 348	0.10 97	0.56 457	0.23 364	0.13 258	0.24 368	0.24 547	0.38 357	0.29 319	0.31 433	0.44 544	0.27 403	0.21 402	0.31 392	0.17 272	0.07 127	0.05 6	0.10 463	0.09 423	0.08 266	0.19 500

AdaStereo	0.25 441	0.17 420	0.47 316	0.25 466	0.13 258	0.33 526	0.17 277	0.57 600	0.43 510	0.34 493	0.38 469	0.35 504	0.21 402	0.32 403	0.24 449	0.14 603	0.06 101	0.13 585	0.09 423	0.11 493	0.09 140
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.
SME	0.24 415	0.30 604	0.50 369	0.23 364	0.11 132	0.37 574	0.17 277	0.39 379	0.31 349	0.26 342	0.29 351	0.19 279	0.22 412	0.55 538	0.27 487	0.10 464	0.08 268	0.10 463	0.10 489	0.11 493	0.10 216

LiteMatch	0.13 55	0.15 339	0.19 17	0.20 182	0.10 83	0.15 64	0.17 277	0.18 36	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 101	0.22 412	0.16 54	0.23 437	0.08 284	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.08 84

Lsterematch	0.20 279	0.15 339	0.44 284	0.20 182	0.10 83	0.22 318	0.17 277	0.27 191	0.34 395	0.28 368	0.37 460	0.24 362	0.22 412	0.25 275	0.23 437	0.08 284	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.08 84

MultiAttention	1.05 716	0.14 301	0.50 369	0.35 656	0.43 699	5.62 747	1.71 748	0.71 690	0.54 618	0.36 527	0.63 655	0.55 640	0.22 412	7.50 761	0.56 639	0.09 389	0.06 101	0.14 609	0.24 686	0.27 683	0.34 646

rvit_0105_3	0.24 415	0.21 498	0.57 469	0.25 466	0.15 380	0.24 368	0.28 600	0.40 390	0.43 510	0.25 332	0.26 318	0.29 429	0.22 412	0.29 359	0.21 399	0.15 619	0.13 456	0.14 609	0.15 633	0.10 434	0.10 216

UGAM	0.28 505	0.18 447	0.57 469	0.26 509	0.13 258	0.23 343	0.26 574	0.33 299	0.45 536	0.32 458	0.42 519	0.45 584	0.22 412	0.92 684	0.23 437	0.08 284	0.09 317	0.14 609	0.13 602	0.10 434	0.10 216

DCANet-4	0.20 279	0.11 151	0.58 485	0.19 127	0.09 23	0.19 211	0.18 338	0.39 379	0.42 499	0.29 393	0.31 380	0.17 250	0.22 412	0.21 183	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 140

BUS	0.24 415	0.13 250	0.36 208	0.25 466	0.14 308	0.44 616	0.17 277	0.59 624	0.36 423	0.34 493	0.35 434	0.31 460	0.22 412	0.27 312	0.22 417	0.10 464	0.07 200	0.11 522	0.10 489	0.09 368	0.10 216

NINENet	0.27 495	0.16 383	0.49 348	0.23 364	0.16 424	0.44 616	0.17 277	0.63 657	0.49 588	0.33 471	0.38 469	0.31 460	0.22 412	0.43 485	0.22 417	0.11 513	0.10 366	0.12 558	0.08 312	0.12 541	0.11 271

IIG-Stereo	0.24 415	0.16 383	0.47 316	0.29 595	0.12 192	0.23 343	0.14 125	0.40 390	0.33 382	0.35 513	0.37 460	0.33 482	0.22 412	0.70 617	0.26 475	0.08 284	0.06 101	0.09 378	0.07 215	0.08 266	0.07 38

RAFT	0.24 415	0.24 551	0.46 308	0.27 547	0.15 380	0.26 410	0.26 574	0.37 348	0.31 349	0.34 493	0.34 426	0.41 552	0.22 412	0.30 377	0.18 304	0.08 284	0.15 506	0.11 522	0.10 489	0.11 493	0.13 369

111	0.22 348	0.22 518	0.57 469	0.19 127	0.09 23	0.24 368	0.17 277	0.44 449	0.46 549	0.24 319	0.30 367	0.29 429	0.22 412	0.25 275	0.19 340	0.08 284	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.07 187	0.15 434

SFCPSM	0.23 382	0.12 204	0.51 390	0.21 230	0.14 308	0.34 541	0.22 491	0.57 600	0.41 487	0.29 393	0.32 392	0.23 341	0.22 412	0.28 336	0.20 368	0.10 464	0.07 200	0.09 378	0.10 489	0.09 368	0.09 140

HITNet	0.22 348	0.23 538	0.60 501	0.20 182	0.09 23	0.27 417	0.15 175	0.45 458	0.33 382	0.29 393	0.33 414	0.27 403	0.22 412	0.29 359	0.27 487	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.09 368	0.11 271
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	0.25 441	0.23 538	0.59 494	0.22 299	0.09 23	0.30 476	0.18 338	0.40 390	0.38 450	0.38 554	0.44 544	0.31 460	0.22 412	0.44 489	0.32 537	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.07 187	0.08 84

G2L-ROB	0.25 441	0.21 498	0.56 457	0.19 127	0.12 192	0.28 436	0.21 454	0.48 493	0.34 395	0.35 513	0.31 380	0.41 552	0.23 427	0.51 516	0.31 527	0.09 389	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.09 368	0.12 332

xyz-stereo-finetune2	0.18 215	0.16 383	0.32 173	0.16 13	0.09 23	0.27 417	0.19 385	0.29 227	0.21 171	0.23 309	0.29 351	0.21 317	0.23 427	0.37 456	0.23 437	0.06 48	0.05 6	0.08 272	0.06 114	0.06 99	0.07 38

G2L-Stereo	0.27 495	0.23 538	0.61 508	0.22 299	0.14 308	0.25 389	0.19 385	0.48 493	0.37 439	0.33 471	0.38 469	0.40 543	0.23 427	0.61 574	0.33 547	0.11 513	0.09 317	0.10 463	0.08 312	0.09 368	0.11 271

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 464	0.15 339	0.96 639	0.21 230	0.25 633	0.30 476	0.21 454	0.54 561	0.28 296	0.25 332	0.29 351	0.46 593	0.23 427	0.28 336	0.20 368	0.08 284	0.10 366	0.08 272	0.12 569	0.11 493	0.17 473

MyStereo05	0.24 415	0.15 339	0.58 485	0.22 299	0.14 308	0.25 389	0.22 491	0.50 513	0.54 618	0.32 458	0.23 287	0.26 397	0.23 427	0.32 403	0.25 463	0.07 127	0.12 435	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.11 271

MyStereo04	0.24 415	0.15 339	0.58 485	0.22 299	0.16 424	0.25 389	0.22 491	0.51 525	0.54 618	0.29 393	0.23 287	0.27 403	0.23 427	0.32 403	0.25 463	0.07 127	0.13 456	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.11 271

CoDeX	0.24 415	0.13 250	0.48 331	0.22 299	0.14 308	0.29 461	0.21 454	0.55 580	0.42 499	0.29 393	0.36 449	0.28 416	0.23 427	0.48 503	0.20 368	0.09 389	0.06 101	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.08 84

11t1	0.21 320	0.12 204	0.45 290	0.20 182	0.15 380	0.27 417	0.17 277	0.37 348	0.28 296	0.27 354	0.25 308	0.24 362	0.23 427	0.28 336	0.25 463	0.09 389	0.19 577	0.07 168	0.07 215	0.09 368	0.23 558

CFNet_ucs	0.25 441	0.14 301	0.51 390	0.20 182	0.15 380	0.29 461	0.18 338	0.51 525	0.46 549	0.32 458	0.42 519	0.38 524	0.23 427	0.31 392	0.22 417	0.11 513	0.08 268	0.12 558	0.09 423	0.13 556	0.13 369

raft_robust	0.25 441	0.23 538	0.44 284	0.22 299	0.13 258	0.23 343	0.22 491	0.52 533	0.50 596	0.33 471	0.32 392	0.33 482	0.23 427	0.55 538	0.18 304	0.07 127	0.11 404	0.08 272	0.10 489	0.08 266	0.07 38

test_5	0.25 441	0.25 568	0.57 469	0.27 547	0.18 488	0.25 389	0.29 606	0.42 415	0.39 466	0.29 393	0.40 497	0.27 403	0.23 427	0.35 435	0.19 340	0.07 127	0.07 200	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.14 415

SA	0.24 415	0.22 518	0.55 447	0.23 364	0.14 308	0.25 389	0.23 521	0.48 493	0.42 499	0.28 368	0.44 544	0.23 341	0.23 427	0.34 428	0.17 272	0.07 127	0.09 317	0.11 522	0.11 527	0.08 266	0.09 140

iRaft-Stereo_5w	0.25 441	0.24 551	0.50 369	0.23 364	0.18 488	0.19 211	0.19 385	0.39 379	0.35 407	0.28 368	0.36 449	0.34 491	0.23 427	0.66 605	0.28 496	0.07 127	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.09 368	0.14 415

dad	0.30 543	0.38 652	0.60 501	0.22 299	0.14 308	0.32 515	0.21 454	0.35 315	0.51 602	0.45 624	0.45 559	0.46 593	0.23 427	0.41 475	0.27 487	0.21 671	0.11 404	0.20 668	0.11 527	0.15 591	0.11 271

RAFT_R40	0.22 348	0.11 151	0.52 411	0.25 466	0.13 258	0.18 184	0.18 338	0.32 279	0.31 349	0.33 471	0.33 414	0.30 450	0.23 427	0.55 538	0.19 340	0.08 284	0.05 6	0.10 463	0.08 312	0.09 368	0.07 38

CFNet_pseudo	0.23 382	0.14 301	0.48 331	0.20 182	0.13 258	0.27 417	0.17 277	0.46 467	0.45 536	0.30 416	0.37 460	0.38 524	0.23 427	0.30 377	0.22 417	0.09 389	0.06 101	0.11 522	0.08 312	0.11 493	0.11 271

HCRNet	0.25 441	0.27 586	0.42 265	0.34 650	0.17 458	0.27 417	0.18 338	0.45 458	0.37 439	0.31 433	0.35 434	0.32 471	0.23 427	0.44 489	0.21 399	0.13 578	0.08 268	0.13 585	0.11 527	0.11 493	0.09 140

DCANet	0.20 279	0.15 339	0.57 469	0.19 127	0.09 23	0.19 211	0.18 338	0.37 348	0.41 487	0.30 416	0.31 380	0.19 279	0.23 427	0.21 183	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 216

FENet	0.22 348	0.13 250	0.48 331	0.22 299	0.12 192	0.27 417	0.18 338	0.43 428	0.37 439	0.31 433	0.32 392	0.29 429	0.23 427	0.27 312	0.24 449	0.10 464	0.07 200	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.11 271

ccs_rob	0.23 382	0.14 301	0.48 331	0.20 182	0.13 258	0.27 417	0.17 277	0.46 467	0.45 536	0.30 416	0.37 460	0.38 524	0.23 427	0.30 377	0.22 417	0.09 389	0.06 101	0.11 522	0.08 312	0.12 541	0.11 271

iResNet	0.25 441	0.22 518	0.62 512	0.26 509	0.11 132	0.31 498	0.23 521	0.46 467	0.45 536	0.34 493	0.43 533	0.27 403	0.23 427	0.36 446	0.37 572	0.08 284	0.05 6	0.07 168	0.06 114	0.08 266	0.10 216

FLISNet	0.21 320	0.16 383	0.50 369	0.18 74	0.15 380	0.17 148	0.16 232	0.35 315	0.22 185	0.38 554	0.38 469	0.36 510	0.24 448	0.29 359	0.22 417	0.06 48	0.05 6	0.08 272	0.09 423	0.09 368	0.08 84

CoSv	0.21 320	0.16 383	0.50 369	0.18 74	0.15 380	0.17 148	0.16 232	0.35 315	0.22 185	0.38 554	0.38 469	0.36 510	0.24 448	0.29 359	0.22 417	0.06 48	0.05 6	0.08 272	0.09 423	0.09 368	0.08 84

test_sample3	0.25 441	0.14 301	0.52 411	0.20 182	0.12 192	0.33 526	0.20 426	0.53 545	0.38 450	0.32 458	0.35 434	0.29 429	0.24 448	0.54 533	0.25 463	0.10 464	0.14 475	0.09 378	0.09 423	0.11 493	0.15 434

mmm	0.25 441	0.15 339	0.44 284	0.23 364	0.20 552	0.28 436	0.21 454	0.43 428	0.32 363	0.31 433	0.40 497	0.30 450	0.24 448	0.31 392	0.28 496	0.09 389	0.21 602	0.11 522	0.12 569	0.10 434	0.26 598

ffm	0.27 495	0.17 420	0.84 607	0.21 230	0.13 258	0.29 461	0.21 454	0.38 357	0.46 549	0.31 433	0.44 544	0.34 491	0.24 448	0.28 336	0.12 46	0.08 284	0.28 669	0.12 558	0.11 527	0.08 266	0.37 662

ff1	0.36 591	0.17 420	0.84 607	0.21 230	0.13 258	0.29 461	0.21 454	0.38 357	0.46 549	0.31 433	0.44 544	0.34 491	0.24 448	0.91 679	1.30 711	0.08 284	0.28 669	0.12 558	0.11 527	0.08 266	0.37 662

mmx	0.37 598	0.17 420	0.84 607	0.21 230	0.13 258	0.29 461	0.21 454	0.57 600	0.48 571	0.31 433	0.44 544	0.34 491	0.24 448	0.91 679	1.30 711	0.10 464	0.20 596	0.12 558	0.11 527	0.11 493	0.23 558

xxx	0.37 598	0.17 420	0.84 607	0.21 230	0.13 258	0.29 461	0.21 454	0.57 600	0.48 571	0.31 433	0.44 544	0.34 491	0.24 448	0.91 679	1.30 711	0.10 464	0.20 596	0.12 558	0.11 527	0.11 493	0.23 558

PCWNet_CMD	0.23 382	0.14 301	0.48 331	0.21 230	0.13 258	0.28 436	0.17 277	0.47 481	0.47 563	0.30 416	0.36 449	0.37 518	0.24 448	0.29 359	0.21 399	0.09 389	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.11 493	0.11 271

MIPNet	0.22 348	0.19 467	0.64 522	0.22 299	0.12 192	0.28 436	0.20 426	0.48 493	0.39 466	0.31 433	0.24 298	0.19 279	0.24 448	0.28 336	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.07 187	0.08 84

IRAFT_RVC	0.23 382	0.15 339	0.54 436	0.26 509	0.12 192	0.19 211	0.23 521	0.41 408	0.39 466	0.31 433	0.30 367	0.29 429	0.24 448	0.55 538	0.23 437	0.08 284	0.06 101	0.10 463	0.08 312	0.08 266	0.08 84

GES	0.23 382	0.14 301	0.54 436	0.21 230	0.14 308	0.28 436	0.19 385	0.51 525	0.35 407	0.31 433	0.36 449	0.25 377	0.24 448	0.30 377	0.23 437	0.11 513	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.10 434	0.12 332

MSMDNet	0.23 382	0.14 301	0.49 348	0.20 182	0.13 258	0.28 436	0.17 277	0.47 481	0.47 563	0.30 416	0.36 449	0.37 518	0.24 448	0.29 359	0.21 399	0.09 389	0.07 200	0.09 378	0.08 312	0.11 493	0.11 271

FACV-RUCA	0.22 348	0.15 339	0.38 219	0.24 420	0.23 602	0.26 410	0.19 385	0.41 408	0.35 407	0.26 342	0.32 392	0.22 325	0.25 461	0.24 253	0.19 340	0.10 464	0.07 200	0.15 628	0.08 312	0.16 600	0.14 415

test_sample6	0.27 495	0.15 339	0.50 369	0.22 299	0.12 192	0.30 476	0.22 491	0.54 561	0.39 466	0.34 493	0.44 544	0.29 429	0.25 461	0.58 553	0.26 475	0.11 513	0.14 475	0.10 463	0.10 489	0.11 493	0.16 451

test_sample5	0.26 464	0.14 301	0.51 390	0.21 230	0.12 192	0.31 498	0.21 454	0.53 545	0.38 450	0.33 471	0.43 533	0.29 429	0.25 461	0.56 546	0.24 449	0.10 464	0.14 475	0.10 463	0.10 489	0.11 493	0.16 451

test_sample4	0.26 464	0.14 301	0.53 422	0.21 230	0.12 192	0.32 515	0.21 454	0.53 545	0.38 450	0.33 471	0.38 469	0.28 416	0.25 461	0.54 533	0.25 463	0.10 464	0.14 475	0.10 463	0.09 423	0.11 493	0.16 451

test_sample2	0.23 382	0.12 204	0.39 229	0.20 182	0.11 132	0.28 436	0.22 491	0.45 458	0.33 382	0.27 354	0.34 426	0.30 450	0.25 461	0.46 497	0.23 437	0.09 389	0.15 506	0.09 378	0.08 312	0.10 434	0.19 500

xx1	0.23 382	0.16 383	0.50 369	0.27 547	0.13 258	0.31 498	0.19 385	0.39 379	0.48 571	0.21 276	0.20 238	0.28 416	0.25 461	0.28 336	0.12 46	0.08 284	0.28 669	0.10 463	0.11 527	0.09 368	0.23 558

DualNet	0.26 464	0.14 301	0.51 390	0.21 230	0.12 192	0.31 498	0.21 454	0.53 545	0.38 450	0.34 493	0.44 544	0.29 429	0.25 461	0.56 546	0.24 449	0.10 464	0.14 475	0.10 463	0.10 489	0.11 493	0.16 451

CASS	0.22 348	0.16 383	0.40 244	0.26 509	0.12 192	0.29 461	0.19 385	0.40 390	0.32 363	0.34 493	0.35 434	0.25 377	0.25 461	0.26 297	0.21 399	0.13 578	0.08 268	0.11 522	0.09 423	0.11 493	0.12 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 415	0.10 97	0.43 273	0.32 633	0.26 637	0.33 526	0.19 385	0.44 449	0.30 337	0.24 319	0.27 334	0.37 518	0.25 461	0.30 377	0.22 417	0.09 389	0.18 563	0.09 378	0.13 602	0.10 434	0.27 606

qqq	0.24 415	0.16 383	0.46 308	0.20 182	0.15 380	0.23 343	0.20 426	0.43 428	0.32 363	0.26 342	0.31 380	0.28 416	0.25 461	0.36 446	0.28 496	0.08 284	0.22 614	0.10 463	0.11 527	0.09 368	0.23 558

x	0.23 382	0.15 339	0.45 290	0.20 182	0.15 380	0.27 417	0.17 277	0.43 428	0.35 407	0.26 342	0.31 380	0.29 429	0.25 461	0.29 359	0.30 515	0.09 389	0.22 614	0.08 272	0.09 423	0.09 368	0.24 572

BSDual-CNN	0.24 415	0.13 250	0.36 208	0.25 466	0.14 308	0.35 558	0.22 491	0.59 624	0.36 423	0.34 493	0.35 434	0.38 524	0.25 461	0.27 312	0.28 496	0.10 464	0.07 200	0.11 522	0.10 489	0.09 368	0.10 216

psmg	0.24 415	0.13 250	0.36 208	0.21 230	0.14 308	0.35 558	0.23 521	0.54 561	0.36 423	0.36 527	0.38 469	0.38 524	0.25 461	0.27 312	0.28 496	0.10 464	0.08 268	0.10 463	0.10 489	0.09 368	0.09 140

SST-Stereo	0.22 348	0.11 151	0.52 411	0.25 466	0.14 308	0.19 211	0.17 277	0.32 279	0.26 267	0.34 493	0.33 414	0.29 429	0.25 461	0.56 546	0.18 304	0.08 284	0.05 6	0.10 463	0.08 312	0.09 368	0.07 38

ICVP	0.24 415	0.13 250	0.45 290	0.26 509	0.14 308	0.30 476	0.25 562	0.47 481	0.35 407	0.29 393	0.43 533	0.35 504	0.25 461	0.28 336	0.25 463	0.12 554	0.09 317	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.11 271
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 528	0.24 551	0.60 501	0.27 547	0.16 424	0.33 526	0.25 562	0.58 614	0.56 634	0.35 513	0.38 469	0.34 491	0.25 461	0.51 516	0.29 510	0.12 554	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.11 493	0.13 369

xxxx	0.39 608	0.14 301	0.47 316	0.20 182	0.16 424	0.38 581	0.20 426	0.61 645	0.43 510	0.30 416	0.44 544	0.38 524	0.25 461	0.50 510	2.41 742	0.11 513	0.21 602	0.09 378	0.10 489	0.10 434	0.26 598

CCAANet	0.26 464	0.18 447	0.56 457	0.22 299	0.15 380	0.29 461	0.17 277	0.52 533	0.39 466	0.27 354	0.49 589	0.32 471	0.25 461	0.63 588	0.33 547	0.08 284	0.06 101	0.10 463	0.10 489	0.08 266	0.11 271

DMCA	0.24 415	0.18 447	0.51 390	0.23 364	0.14 308	0.27 417	0.20 426	0.45 458	0.40 477	0.32 458	0.33 414	0.33 482	0.25 461	0.27 312	0.30 515	0.11 513	0.08 268	0.10 463	0.08 312	0.11 493	0.12 332

Hybrid-DGEV-2	0.23 382	0.20 483	0.53 422	0.24 420	0.13 258	0.28 436	0.15 175	0.50 513	0.45 536	0.28 368	0.26 318	0.25 377	0.26 480	0.29 359	0.20 368	0.07 127	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.07 187	0.10 216

G2L-Stereo_test	0.26 464	0.22 518	0.54 436	0.20 182	0.13 258	0.28 436	0.24 547	0.51 525	0.40 477	0.38 554	0.37 460	0.40 543	0.26 480	0.53 527	0.32 537	0.09 389	0.06 101	0.07 168	0.06 114	0.09 368	0.11 271

PAM	0.26 464	0.11 151	0.63 517	0.25 466	0.18 488	0.53 659	0.29 606	0.44 449	0.28 296	0.36 527	0.27 334	0.59 654	0.26 480	0.28 336	0.20 368	0.08 284	0.12 435	0.07 168	0.10 489	0.07 187	0.13 369

AASNet	0.29 528	0.27 586	0.67 535	0.26 509	0.18 488	0.34 541	0.21 454	0.64 663	0.49 588	0.36 527	0.41 509	0.32 471	0.26 480	0.33 413	0.39 578	0.12 554	0.09 317	0.10 463	0.08 312	0.14 579	0.12 332

KYRaft	0.23 382	0.11 151	0.43 273	0.23 364	0.12 192	0.23 343	0.23 521	0.37 348	0.26 267	0.35 513	0.53 611	0.34 491	0.26 480	0.29 359	0.16 241	0.07 127	0.05 6	0.09 378	0.10 489	0.08 266	0.30 624

ASMatch	0.23 382	0.11 151	0.55 447	0.25 466	0.14 308	0.19 211	0.16 232	0.32 279	0.30 337	0.28 368	0.68 666	0.28 416	0.26 480	0.50 510	0.22 417	0.07 127	0.06 101	0.08 272	0.07 215	0.06 99	0.11 271

BEATNet_4x	0.25 441	0.25 568	0.66 532	0.23 364	0.10 83	0.29 461	0.14 125	0.49 504	0.34 395	0.31 433	0.35 434	0.32 471	0.26 480	0.34 428	0.33 547	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.07 215	0.11 493	0.13 369

UCFNet_RVC	0.25 441	0.21 498	0.49 348	0.19 127	0.15 380	0.34 541	0.18 338	0.47 481	0.36 423	0.30 416	0.35 434	0.40 543	0.26 480	0.35 435	0.24 449	0.13 578	0.08 268	0.13 585	0.14 622	0.13 556	0.13 369

DeepPruner_ROB	0.28 505	0.25 568	0.64 522	0.22 299	0.16 424	0.30 476	0.21 454	0.54 561	0.33 382	0.36 527	0.38 469	0.38 524	0.26 480	0.45 495	0.28 496	0.15 619	0.11 404	0.11 522	0.11 527	0.14 579	0.14 415

SCION-MonSter(vits)	0.23 382	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 50	0.46 467	0.54 618	0.09 9	0.45 559	0.30 450	0.27 489	0.35 435	0.45 608	0.10 464	0.08 268	0.18 655	0.17 656	0.15 591	0.16 451

FSD					0.41 694	0.28 436	0.27 584	0.32 279	0.30 337	0.27 354	0.27 334	0.29 429	0.27 489	0.35 435	0.28 496	0.23 675	0.49 724	0.27 683	0.26 695	0.26 677

coex_refinement	0.28 505	0.22 518	0.50 369	0.23 364	0.15 380	0.31 498	0.20 426	0.51 525	0.43 510	0.35 513	0.42 519	0.45 584	0.27 489	0.56 546	0.41 585	0.10 464	0.07 200	0.07 168	0.07 215	0.11 493	0.12 332

ISRNet	0.28 505	0.15 339	0.54 436	0.27 547	0.19 523	0.24 368	0.15 175	0.47 481	0.45 536	0.40 582	0.49 589	0.42 565	0.27 489	0.33 413	0.30 515	0.20 669	0.12 435	0.17 646	0.16 644	0.16 600	0.21 533

rvit_105_1	0.28 505	0.24 551	0.65 527	0.27 547	0.19 523	0.31 498	0.35 647	0.46 467	0.53 613	0.31 433	0.32 392	0.32 471	0.27 489	0.36 446	0.26 475	0.16 630	0.14 475	0.15 628	0.17 656	0.11 493	0.11 271

SMFormer	0.27 495	0.13 250	0.47 316	0.20 182	0.10 83	0.28 436	0.19 385	0.54 561	0.48 571	0.35 513	0.42 519	0.31 460	0.27 489	0.60 566	0.34 555	0.10 464	0.16 521	0.08 272	0.09 423	0.10 434	0.16 451

tta	0.27 495	0.13 250	0.47 316	0.20 182	0.10 83	0.28 436	0.19 385	0.54 561	0.48 571	0.35 513	0.42 519	0.31 460	0.27 489	0.60 566	0.34 555	0.10 464	0.16 521	0.08 272	0.09 423	0.08 266	0.13 369

qqq1	0.26 464	0.13 250	0.47 316	0.20 182	0.10 83	0.28 436	0.19 385	0.54 561	0.48 571	0.35 513	0.42 519	0.31 460	0.27 489	0.60 566	0.21 399	0.10 464	0.16 521	0.07 168	0.07 215	0.08 266	0.13 369

fff1	0.26 464	0.13 250	0.47 316	0.20 182	0.10 83	0.28 436	0.19 385	0.54 561	0.48 571	0.35 513	0.42 519	0.31 460	0.27 489	0.60 566	0.21 399	0.10 464	0.16 521	0.07 168	0.07 215	0.08 266	0.13 369

gwcnet-sp	0.25 441	0.16 383	0.70 551	0.23 364	0.14 308	0.34 541	0.22 491	0.46 467	0.41 487	0.37 545	0.35 434	0.27 403	0.27 489	0.36 446	0.26 475	0.09 389	0.08 268	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.10 216

scenet	0.25 441	0.16 383	0.70 551	0.23 364	0.14 308	0.34 541	0.22 491	0.46 467	0.41 487	0.37 545	0.35 434	0.27 403	0.27 489	0.36 446	0.26 475	0.09 389	0.08 268	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.10 216

anonymousa	0.26 464	0.13 250	0.56 457	0.29 595	0.30 661	0.31 498	0.20 426	0.38 357	0.36 423	0.33 471	0.51 596	0.41 552	0.27 489	0.25 275	0.24 449	0.08 284	0.18 563	0.09 378	0.18 662	0.08 266	0.17 473

ssnet	0.25 441	0.16 383	0.70 551	0.23 364	0.14 308	0.34 541	0.22 491	0.46 467	0.41 487	0.37 545	0.35 434	0.27 403	0.27 489	0.36 446	0.26 475	0.09 389	0.08 268	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.10 216

CSP-Net	0.28 505	0.17 420	0.41 255	0.22 299	0.14 308	0.44 616	0.24 547	0.52 533	0.42 499	0.42 600	0.44 544	0.42 565	0.27 489	0.66 605	0.30 515	0.12 554	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.10 434	0.10 216

test_xeample	0.39 608	0.14 301	0.46 308	0.19 127	0.16 424	0.34 541	0.22 491	0.59 624	0.43 510	0.33 471	0.47 579	0.30 450	0.27 489	0.60 566	2.44 743	0.10 464	0.21 602	0.09 378	0.09 423	0.09 368	0.25 584

cf-r	0.26 464	0.22 518	0.66 532	0.22 299	0.14 308	0.28 436	0.22 491	0.44 449	0.42 499	0.32 458	0.42 519	0.43 572	0.27 489	0.44 489	0.27 487	0.11 513	0.07 200	0.08 272	0.10 489	0.08 266	0.09 140

PSMNet-RSSM	0.26 464	0.21 498	0.50 369	0.21 230	0.14 308	0.25 389	0.21 454	0.50 513	0.38 450	0.31 433	0.45 559	0.40 543	0.27 489	0.53 527	0.24 449	0.12 554	0.08 268	0.11 522	0.13 602	0.10 434	0.10 216

CFNet-ft	0.26 464	0.21 498	0.51 390	0.19 127	0.16 424	0.31 498	0.21 454	0.40 390	0.37 439	0.29 393	0.40 497	0.46 593	0.27 489	0.49 506	0.28 496	0.12 554	0.07 200	0.12 558	0.11 527	0.12 541	0.11 271

FADNet-RVC-Resample	0.31 555	0.32 618	1.16 670	0.27 547	0.17 458	0.33 526	0.21 454	0.49 504	0.40 477	0.36 527	0.38 469	0.34 491	0.27 489	0.54 533	0.27 487	0.10 464	0.10 366	0.14 609	0.13 602	0.13 556	0.18 480

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 603	0.43 667	0.72 565	0.35 656	0.19 523	0.51 650	0.25 562	0.56 591	0.39 466	0.42 600	0.47 579	0.47 603	0.27 489	0.74 631	0.32 537	0.38 709	0.19 577	0.27 683	0.17 656	0.29 690	0.27 606

HSM-Net_RVC	0.28 505	0.12 204	0.48 331	0.19 127	0.11 132	0.35 558	0.21 454	0.64 663	0.44 523	0.40 582	0.43 533	0.50 619	0.27 489	0.75 636	0.25 463	0.08 284	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.09 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 528	0.29 598	0.57 469	0.23 364	0.14 308	0.34 541	0.15 175	0.53 545	0.46 549	0.31 433	0.40 497	0.38 524	0.27 489	0.76 643	0.28 496	0.10 464	0.07 200	0.11 522	0.11 527	0.11 493	0.09 140

CFNet_RVC	0.26 464	0.21 498	0.51 390	0.19 127	0.16 424	0.31 498	0.21 454	0.40 390	0.37 439	0.29 393	0.40 497	0.46 593	0.27 489	0.49 506	0.28 496	0.12 554	0.07 200	0.12 558	0.11 527	0.12 541	0.11 271

iResNetv2_ROB	0.29 528	0.37 645	0.92 630	0.24 420	0.13 258	0.30 476	0.19 385	0.55 580	0.51 602	0.39 572	0.46 572	0.39 538	0.27 489	0.36 446	0.30 515	0.09 389	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.13 556	0.11 271

PAM_32	0.26 464	0.10 97	0.63 517	0.24 420	0.19 523	0.51 650	0.26 574	0.43 428	0.30 337	0.32 458	0.28 342	0.60 660	0.28 513	0.29 359	0.20 368	0.08 284	0.14 475	0.08 272	0.10 489	0.07 187	0.15 434

ITSA-stereo	0.26 464	0.16 383	0.39 229	0.24 420	0.11 132	0.28 436	0.18 338	0.58 614	0.59 646	0.32 458	0.32 392	0.33 482	0.28 513	0.51 516	0.34 555	0.11 513	0.08 268	0.11 522	0.11 527	0.11 493	0.15 434

test_sample1	0.24 415	0.13 250	0.40 244	0.20 182	0.13 258	0.29 461	0.19 385	0.43 428	0.30 337	0.27 354	0.34 426	0.31 460	0.28 513	0.45 495	0.27 487	0.09 389	0.16 521	0.08 272	0.08 312	0.09 368	0.22 548

DispNO	0.29 528	0.24 551	0.83 603	0.23 364	0.17 458	0.25 389	0.22 491	0.47 481	0.42 499	0.33 471	0.39 487	0.38 524	0.28 513	0.78 647	0.35 562	0.09 389	0.07 200	0.10 463	0.10 489	0.09 368	0.09 140

SDNR	0.47 651	0.29 598	0.92 630	0.24 420	0.37 685	1.27 723	0.17 277	0.54 561	0.58 639	0.44 617	0.85 689	0.55 640	0.28 513	1.19 710	0.52 627	0.23 675	0.24 643	0.17 646	0.13 602	0.19 642	0.26 598

fff	0.20 279	0.15 339	0.57 469	0.19 127	0.09 23	0.19 211	0.18 338	0.38 357	0.46 549	0.29 393	0.31 380	0.18 265	0.28 513	0.21 183	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 140

hknet	0.26 464	0.15 339	0.49 348	0.25 466	0.16 424	0.35 558	0.22 491	0.59 624	0.40 477	0.34 493	0.35 434	0.43 572	0.28 513	0.38 459	0.26 475	0.09 389	0.07 200	0.11 522	0.10 489	0.09 368	0.10 216

PSMNet-ADL	0.26 464	0.16 383	0.39 229	0.27 547	0.14 308	0.32 515	0.22 491	0.45 458	0.37 439	0.28 368	0.34 426	0.41 552	0.28 513	0.61 574	0.32 537	0.11 513	0.10 366	0.09 378	0.11 527	0.10 434	0.13 369

DeepStereo_RVC	0.19 247	0.12 204	0.47 316	0.22 299	0.11 132	0.19 211	0.16 232	0.29 227	0.24 223	0.28 368	0.27 334	0.23 341	0.28 513	0.24 253	0.19 340	0.08 284	0.06 101	0.09 378	0.07 215	0.09 368	0.10 216

Prome-Stereo	0.22 348	0.10 97	0.43 273	0.24 420	0.13 258	0.23 343	0.23 521	0.37 348	0.27 285	0.33 471	0.58 634	0.24 362	0.28 513	0.30 377	0.16 241	0.07 127	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.08 266	0.20 520

ADLNet	0.30 543	0.19 467	0.59 494	0.23 364	0.19 523	0.34 541	0.23 521	0.56 591	0.44 523	0.43 611	0.41 509	0.43 572	0.28 513	0.56 546	0.36 566	0.11 513	0.08 268	0.11 522	0.11 527	0.11 493	0.15 434

csc	0.20 279	0.15 339	0.57 469	0.19 127	0.09 23	0.19 211	0.18 338	0.38 357	0.46 549	0.29 393	0.31 380	0.18 265	0.28 513	0.21 183	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 140

cscssc	0.20 279	0.15 339	0.57 469	0.19 127	0.09 23	0.19 211	0.18 338	0.38 357	0.46 549	0.29 393	0.31 380	0.18 265	0.28 513	0.21 183	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.06 99	0.09 140

222	0.45 640	0.14 301	0.43 273	0.19 127	0.15 380	0.36 566	0.20 426	0.60 635	0.43 510	0.37 545	0.45 559	0.30 450	0.28 513	0.59 561	3.72 748	0.11 513	0.19 577	0.08 272	0.09 423	0.09 368	0.27 606

ACVNet	0.24 415	0.18 447	0.51 390	0.18 74	0.15 380	0.27 417	0.23 521	0.40 390	0.45 536	0.29 393	0.41 509	0.38 524	0.28 513	0.28 336	0.35 562	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.10 434	0.09 140

acv_ft	0.26 464	0.18 447	0.56 457	0.24 420	0.19 523	0.34 541	0.21 454	0.47 481	0.45 536	0.39 572	0.41 509	0.38 524	0.28 513	0.28 336	0.36 566	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.11 493	0.09 140

GwcNet-RSSM	0.28 505	0.25 568	0.61 508	0.22 299	0.14 308	0.28 436	0.24 547	0.46 467	0.44 523	0.33 471	0.46 572	0.41 552	0.28 513	0.55 538	0.31 527	0.11 513	0.07 200	0.09 378	0.10 489	0.10 434	0.09 140

STTStereo	0.30 543	0.24 551	0.83 603	0.25 466	0.17 458	0.30 476	0.24 547	0.49 504	0.39 466	0.39 572	0.41 509	0.44 578	0.28 513	0.41 475	0.30 515	0.13 578	0.13 456	0.13 585	0.16 644	0.12 541	0.12 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 528	0.24 551	0.81 593	0.26 509	0.18 488	0.30 476	0.22 491	0.52 533	0.41 487	0.38 554	0.42 519	0.42 565	0.28 513	0.46 497	0.31 527	0.11 513	0.08 268	0.10 463	0.11 527	0.10 434	0.12 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.27 495	0.27 586	0.48 331	0.21 230	0.12 192	0.32 515	0.17 277	0.57 600	0.55 627	0.39 572	0.44 544	0.37 518	0.28 513	0.43 485	0.28 496	0.08 284	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.09 368	0.11 271

Select-FE	0.27 495	0.18 447	0.87 617	0.23 364	0.22 586	0.29 461	0.18 338	0.53 545	0.28 296	0.30 416	0.33 414	0.45 584	0.29 533	0.30 377	0.21 399	0.08 284	0.10 366	0.08 272	0.13 602	0.08 266	0.20 520

1111x	0.39 608	0.17 420	0.80 591	0.23 364	0.15 380	0.33 526	0.27 584	0.62 653	0.48 571	0.32 458	0.43 533	0.40 543	0.29 533	0.86 669	1.60 728	0.09 389	0.23 627	0.09 378	0.12 569	0.10 434	0.23 558

AACVNet	0.28 505	0.22 518	0.55 447	0.23 364	0.14 308	0.30 476	0.19 385	0.43 428	0.33 382	0.39 572	0.42 519	0.44 578	0.29 533	0.73 627	0.28 496	0.11 513	0.09 317	0.11 522	0.09 423	0.13 556	0.12 332

pcwnet_v2	0.32 563	0.16 383	1.22 681	0.23 364	0.19 523	0.32 515	0.19 385	0.61 645	0.61 653	0.37 545	0.45 559	0.35 504	0.29 533	0.37 456	0.26 475	0.14 603	0.11 404	0.12 558	0.11 527	0.14 579	0.18 480

UPFNet	0.27 495	0.15 339	0.47 316	0.25 466	0.20 552	0.37 574	0.27 584	0.50 513	0.40 477	0.36 527	0.38 469	0.37 518	0.29 533	0.40 469	0.34 555	0.10 464	0.10 366	0.10 463	0.10 489	0.10 434	0.08 84

FADNet_RVC	0.31 555	0.35 635	0.98 643	0.24 420	0.16 424	0.30 476	0.17 277	0.52 533	0.39 466	0.30 416	0.38 469	0.30 450	0.29 533	0.54 533	0.33 547	0.14 603	0.14 475	0.14 609	0.16 644	0.21 657	0.24 572

FADNet-RVC	0.34 581	0.43 667	0.97 641	0.25 466	0.20 552	0.33 526	0.20 426	0.51 525	0.42 499	0.34 493	0.40 497	0.41 552	0.29 533	0.65 599	0.36 566	0.14 603	0.14 475	0.14 609	0.15 633	0.19 642	0.20 520

TCMNet	0.34 581	0.28 594	0.81 593	0.29 595	0.30 661	0.40 593	0.28 600	0.53 545	0.49 588	0.38 554	0.46 572	0.40 543	0.30 540	0.61 574	0.42 590	0.14 603	0.13 456	0.15 628	0.14 622	0.18 631	0.19 500

YMNet	0.33 570	0.26 578	0.64 522	0.28 575	0.23 602	0.48 641	0.27 584	0.54 561	0.47 563	0.49 643	0.56 626	0.51 622	0.30 540	0.41 475	0.44 601	0.13 578	0.16 521	0.13 585	0.12 569	0.14 579	0.14 415

YMNet_1	0.33 570	0.26 578	0.64 522	0.28 575	0.23 602	0.48 641	0.27 584	0.54 561	0.47 563	0.49 643	0.56 626	0.51 622	0.30 540	0.41 475	0.44 601	0.13 578	0.16 521	0.13 585	0.12 569	0.14 579	0.14 415

DCVSM-stereo	0.25 441	0.14 301	0.53 422	0.21 230	0.14 308	0.27 417	0.14 125	0.35 315	0.35 407	0.42 600	0.33 414	0.46 593	0.30 540	0.31 392	0.27 487	0.11 513	0.10 366	0.12 558	0.10 489	0.12 541	0.15 434

GASNet	0.39 608	0.58 697	1.27 683	0.35 656	0.23 602	0.35 558	0.23 521	0.63 657	0.56 634	0.41 594	0.38 469	0.45 584	0.30 540	0.81 660	0.42 590	0.16 630	0.11 404	0.14 609	0.14 622	0.23 666	0.12 332

ssnet_v2	0.30 543	0.21 498	0.63 517	0.23 364	0.15 380	0.40 593	0.30 615	0.59 624	0.48 571	0.40 582	0.37 460	0.46 593	0.30 540	0.41 475	0.44 601	0.13 578	0.11 404	0.11 522	0.11 527	0.12 541	0.11 271

LCNet	0.22 348	0.12 204	0.42 265	0.26 509	0.12 192	0.23 343	0.19 385	0.36 331	0.28 296	0.28 368	0.35 434	0.26 397	0.30 540	0.35 435	0.17 272	0.07 127	0.05 6	0.09 378	0.10 489	0.13 556	0.22 548

AAGNet	0.34 581	0.12 204	0.53 422	0.26 509	0.16 424	0.20 254	0.19 385	0.31 270	0.29 319	0.35 513	0.35 434	0.27 403	0.30 540	0.44 489	2.56 744	0.08 284	0.05 6	0.10 463	0.07 215	0.09 368	0.07 38

LMCR-Stereo	0.28 505	0.22 518	0.56 457	0.29 595	0.14 308	0.37 574	0.23 521	0.57 600	0.36 423	0.40 582	0.40 497	0.29 429	0.30 540	0.41 475	0.38 574	0.11 513	0.07 200	0.09 378	0.07 215	0.13 556	0.10 216

ac_64	0.28 505	0.16 383	0.62 512	0.25 466	0.17 458	0.36 566	0.22 491	0.48 493	0.35 407	0.36 527	0.37 460	0.51 622	0.30 540	0.62 585	0.34 555	0.11 513	0.09 317	0.10 463	0.10 489	0.09 368	0.09 140

GANet-RSSM	0.26 464	0.19 467	0.54 436	0.21 230	0.14 308	0.27 417	0.22 491	0.47 481	0.34 395	0.30 416	0.40 497	0.41 552	0.30 540	0.59 561	0.25 463	0.11 513	0.08 268	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.10 216

DSFCA	0.29 528	0.18 447	0.48 331	0.21 230	0.17 458	0.39 587	0.32 632	0.49 504	0.44 523	0.44 617	0.38 469	0.40 543	0.30 540	0.53 527	0.38 574	0.12 554	0.10 366	0.10 463	0.11 527	0.11 493	0.11 271

TDLM	0.32 563	0.27 586	0.52 411	0.30 607	0.15 380	0.33 526	0.32 632	0.54 561	0.50 596	0.44 617	0.43 533	0.39 538	0.30 540	0.92 684	0.30 515	0.14 603	0.09 317	0.13 585	0.12 569	0.13 556	0.14 415

AANet_RVC	0.33 570	0.31 610	0.69 544	0.23 364	0.14 308	0.30 476	0.23 521	0.49 504	0.55 627	0.39 572	0.60 643	0.43 572	0.30 540	0.88 672	0.54 635	0.11 513	0.08 268	0.07 168	0.07 215	0.10 434	0.12 332

NVstereo2D	0.32 563	0.18 447	0.63 517	0.24 420	0.23 602	0.43 611	0.28 600	0.60 635	0.58 639	0.28 368	0.39 487	0.42 565	0.30 540	0.71 623	0.30 515	0.13 578	0.09 317	0.13 585	0.10 489	0.20 650	0.18 480

StereoDRNet-Refined	0.28 505	0.19 467	0.47 316	0.25 466	0.14 308	0.36 566	0.21 454	0.49 504	0.43 510	0.46 630	0.52 603	0.42 565	0.30 540	0.46 497	0.38 574	0.10 464	0.07 200	0.11 522	0.11 527	0.10 434	0.11 271
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 570	0.24 551	0.49 348	0.27 547	0.16 424	0.34 541	0.19 385	0.55 580	0.50 596	0.34 493	0.37 460	0.42 565	0.30 540	0.93 686	0.25 463	0.19 665	0.20 596	0.24 679	0.22 679	0.17 615	0.25 584

SCION-MonSter	0.33 570	0.24 551	0.51 390	0.29 595	0.28 645	0.56 664	0.21 454	0.49 504	0.59 646	0.34 493	0.55 620	0.32 471	0.31 557	0.40 469	0.56 639	0.11 513	0.10 366	0.25 682	0.22 679	0.18 631	0.19 500

RT-IGEV	0.29 528	0.10 97	0.60 501	0.24 420	0.16 424	0.38 581	0.31 625	0.60 635	0.46 549	0.41 594	0.41 509	0.49 613	0.31 557	0.30 377	0.29 510	0.09 389	0.10 366	0.09 378	0.10 489	0.09 368	0.25 584

z-ln-s-r	0.35 588	0.30 604	1.02 648	0.23 364	0.14 308	0.30 476	0.26 574	0.46 467	0.55 627	0.33 471	0.61 651	0.39 538	0.31 557	0.80 655	0.77 672	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.08 312	0.11 493	0.10 216

xyz-stereo	1.43 727	0.11 151	17.43 770	0.18 74	0.08 13	4.86 745	0.18 338	0.31 270	0.35 407	0.37 545	2.75 750	0.41 552	0.31 557	0.58 553	0.33 547	0.07 127	0.05 6	0.09 378	0.06 114	0.06 99	0.06 14

ADStereo(finetuned)	0.21 320	0.15 339	0.59 494	0.19 127	0.09 23	0.19 211	0.18 338	0.37 348	0.41 487	0.30 416	0.31 380	0.19 279	0.31 557	0.21 183	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.10 216

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 570	0.25 568	0.82 597	0.22 299	0.17 458	0.46 627	0.28 600	0.53 545	0.53 613	0.43 611	0.57 631	0.44 578	0.31 557	0.50 510	0.48 616	0.10 464	0.06 101	0.08 272	0.06 114	0.11 493	0.12 332

DAS	0.28 505	0.13 250	0.49 348	0.24 420	0.18 488	0.30 476	0.24 547	0.48 493	0.48 571	0.42 600	0.45 559	0.34 491	0.31 557	0.76 643	0.24 449	0.09 389	0.07 200	0.09 378	0.07 215	0.10 434	0.11 271

SepStereo	0.27 495	0.13 250	0.49 348	0.24 420	0.18 488	0.30 476	0.24 547	0.48 493	0.48 571	0.42 600	0.45 559	0.34 491	0.31 557	0.64 594	0.24 449	0.09 389	0.07 200	0.09 378	0.07 215	0.10 434	0.11 271

ADLNet2	0.31 555	0.23 538	0.77 580	0.23 364	0.18 488	0.36 566	0.24 547	0.55 580	0.54 618	0.33 471	0.38 469	0.45 584	0.31 557	0.70 617	0.36 566	0.10 464	0.08 268	0.09 378	0.09 423	0.12 541	0.11 271

TransformOpticalFlow	0.24 415	0.14 301	0.57 469	0.24 420	0.11 132	0.21 285	0.19 385	0.43 428	0.34 395	0.30 416	0.43 533	0.36 510	0.31 557	0.61 574	0.20 368	0.07 127	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.06 99	0.08 84

RAFT + AFF	0.30 543	0.33 622	0.76 574	0.25 466	0.17 458	0.30 476	0.33 639	0.55 580	0.42 499	0.28 368	0.30 367	0.31 460	0.31 557	0.64 594	0.32 537	0.09 389	0.11 404	0.11 522	0.10 489	0.12 541	0.16 451

delet	0.29 528	0.18 447	0.58 485	0.24 420	0.19 523	0.41 598	0.30 615	0.52 533	0.51 602	0.35 513	0.42 519	0.37 518	0.31 557	0.49 506	0.36 566	0.10 464	0.09 317	0.11 522	0.12 569	0.09 368	0.09 140

CVANet_RVC	0.34 581	0.25 568	0.77 580	0.27 547	0.17 458	0.34 541	0.28 600	0.55 580	0.50 596	0.43 611	0.46 572	0.44 578	0.31 557	0.90 677	0.27 487	0.15 619	0.10 366	0.14 609	0.14 622	0.15 591	0.15 434

PS-NSSS	0.33 570	0.36 642	0.61 508	0.24 420	0.18 488	0.33 526	0.24 547	0.59 624	0.42 499	0.38 554	0.52 603	0.36 510	0.31 557	0.80 655	0.32 537	0.18 655	0.14 475	0.21 670	0.15 633	0.17 615	0.14 415

StereoDRNet	0.34 581	0.28 594	0.70 551	0.28 575	0.21 569	0.43 611	0.30 615	0.63 657	0.51 602	0.47 636	0.40 497	0.48 607	0.31 557	0.58 553	0.44 601	0.12 554	0.10 366	0.12 558	0.11 527	0.13 556	0.13 369

MWSP-net	0.26 464	0.14 301	0.45 290	0.22 299	0.14 308	0.32 515	0.43 680	0.52 533	0.45 536	0.33 471	0.33 414	0.36 510	0.32 572	0.29 359	0.32 537	0.10 464	0.08 268	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.11 271

UGAM-zero	0.26 464	0.11 151	0.56 457	0.20 182	0.16 424	0.28 436	0.18 338	0.48 493	0.25 250	0.31 433	0.28 342	0.56 645	0.32 572	0.66 605	0.17 272	0.07 127	0.10 366	0.07 168	0.09 423	0.07 187	0.31 628

DualNet (step1)	0.31 555	0.21 498	0.69 544	0.18 74	0.17 458	0.36 566	0.21 454	0.54 561	0.43 510	0.38 554	0.36 449	0.38 524	0.32 572	0.41 475	0.26 475	0.24 679	0.21 602	0.28 690	0.24 686	0.18 631	0.21 533

test_sample9	0.45 640	0.21 498	0.69 544	0.18 74	0.17 458	0.36 566	0.21 454	0.54 561	0.43 510	0.38 554	0.36 449	0.38 524	0.32 572	0.70 617	1.01 693	0.24 679	1.93 755	0.28 690	0.24 686	0.18 631	0.21 533

test_sample7	0.28 505	0.16 383	0.47 316	0.21 230	0.14 308	0.29 461	0.22 491	0.54 561	0.43 510	0.38 554	0.36 449	0.38 524	0.32 572	0.41 475	0.26 475	0.14 603	0.21 602	0.13 585	0.12 569	0.13 556	0.25 584

ToySt	0.28 505	0.19 467	0.68 541	0.22 299	0.19 523	0.31 498	0.31 625	0.43 428	0.43 510	0.28 368	0.38 469	0.42 565	0.32 572	0.33 413	0.32 537	0.08 284	0.14 475	0.10 463	0.12 569	0.11 493	0.24 572

FADNet	0.34 581	0.43 667	0.88 624	0.24 420	0.22 586	0.37 574	0.19 385	0.56 591	0.49 588	0.32 458	0.36 449	0.43 572	0.32 572	0.65 599	0.30 515	0.17 644	0.16 521	0.14 609	0.16 644	0.25 673	0.21 533

HSM	0.29 528	0.18 447	0.48 331	0.21 230	0.15 380	0.33 526	0.20 426	0.55 580	0.39 466	0.36 527	0.39 487	0.67 685	0.32 572	0.88 672	0.24 449	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.07 215	0.09 368	0.10 216

PSMNet_ROB	0.36 591	0.31 610	0.71 560	0.31 624	0.21 569	0.44 616	0.44 683	0.61 645	0.49 588	0.39 572	0.45 559	0.49 613	0.32 572	0.66 605	0.53 631	0.14 603	0.10 366	0.15 628	0.14 622	0.13 556	0.13 369

PSMNet-RUCA	0.39 608	0.47 674	0.84 607	0.46 699	0.41 694	0.34 541	0.26 574	0.59 624	0.46 549	0.40 582	0.51 596	0.44 578	0.33 581	0.43 485	0.31 527	0.25 687	0.14 475	0.33 702	0.21 671	0.32 695	0.23 558

UNet	0.28 505	0.16 383	0.70 551	0.24 420	0.20 552	0.44 616	0.21 454	0.52 533	0.42 499	0.36 527	0.40 497	0.43 572	0.33 581	0.41 475	0.32 537	0.09 389	0.07 200	0.10 463	0.09 423	0.10 434	0.09 140

PStereo	0.28 505	0.41 662	0.40 244	0.21 230	0.13 258	0.25 389	0.24 547	0.35 315	0.48 571	0.27 354	0.17 193	0.29 429	0.34 583	0.40 469	0.45 608	0.24 679	0.15 506	0.17 646	0.13 602	0.24 670	0.25 584

SQANet	0.44 637	0.57 694	0.89 626	0.49 702	0.39 691	0.47 633	0.23 521	0.53 545	0.44 523	0.41 594	0.48 588	0.47 603	0.34 583	0.58 553	0.43 594	0.38 709	0.15 506	0.40 709	0.21 671	0.50 707	0.34 646

IER	0.24 415	0.15 339	0.50 369	0.21 230	0.15 380	0.31 498	0.20 426	0.44 449	0.38 450	0.34 493	0.41 509	0.32 471	0.34 583	0.31 392	0.23 437	0.09 389	0.07 200	0.08 272	0.08 312	0.09 368	0.09 140

SACVNet	0.32 563	0.25 568	0.59 494	0.26 509	0.19 523	0.35 558	0.25 562	0.54 561	0.41 487	0.43 611	0.45 559	0.46 593	0.34 583	0.71 623	0.30 515	0.14 603	0.10 366	0.12 558	0.12 569	0.16 600	0.20 520

DGSMNet	0.63 690	0.32 618	1.01 647	0.54 707	0.73 724	0.62 676	1.36 742	0.62 653	0.58 639	0.38 554	0.62 654	0.52 630	0.34 583	0.65 599	0.47 614	0.54 715	0.61 740	0.67 722	0.61 732	0.65 716	0.69 726

MMNet	0.28 505	0.19 467	0.54 436	0.24 420	0.17 458	0.47 633	0.22 491	0.47 481	0.53 613	0.40 582	0.43 533	0.36 510	0.34 583	0.40 469	0.35 562	0.08 284	0.08 268	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.09 140

GwcNet	0.37 598	0.29 598	1.12 664	0.25 466	0.24 619	0.48 641	0.27 584	0.58 614	0.60 650	0.39 572	0.54 615	0.51 622	0.34 583	0.60 566	0.46 611	0.13 578	0.12 435	0.12 558	0.11 527	0.13 556	0.15 434

DLCB_ROB	0.30 543	0.20 483	0.45 290	0.28 575	0.17 458	0.37 574	0.25 562	0.50 513	0.45 536	0.46 630	0.47 579	0.51 622	0.34 583	0.56 546	0.38 574	0.10 464	0.10 366	0.11 522	0.11 527	0.10 434	0.11 271

MEA-ACV	0.28 505	0.14 301	0.54 436	0.22 299	0.14 308	0.34 541	0.23 521	0.54 561	0.49 588	0.36 527	0.43 533	0.36 510	0.35 591	0.48 503	0.30 515	0.09 389	0.09 317	0.10 463	0.12 569	0.10 434	0.11 271

iinet-f	0.31 555	0.23 538	1.16 670	0.20 182	0.16 424	0.44 616	0.23 521	0.47 481	0.38 450	0.36 527	0.44 544	0.41 552	0.35 591	0.36 446	0.43 594	0.10 464	0.09 317	0.08 272	0.08 312	0.13 556	0.12 332

STrans-v2	0.25 441	0.14 301	0.56 457	0.21 230	0.12 192	0.23 343	0.20 426	0.50 513	0.31 349	0.31 433	0.42 519	0.35 504	0.35 591	0.62 585	0.24 449	0.07 127	0.05 6	0.08 272	0.07 215	0.06 99	0.08 84

HGLStereo	0.29 528	0.19 467	0.60 501	0.24 420	0.21 569	0.33 526	0.23 521	0.52 533	0.44 523	0.36 527	0.49 589	0.41 552	0.35 591	0.46 497	0.34 555	0.11 513	0.11 404	0.09 378	0.09 423	0.11 493	0.12 332

hitnet-ft	0.31 555	0.21 498	0.56 457	0.19 127	0.14 308	0.40 593	0.23 521	0.46 467	0.42 499	0.37 545	0.46 572	0.53 635	0.35 591	0.76 643	0.35 562	0.14 603	0.10 366	0.14 609	0.10 489	0.15 591	0.14 415

DRN-Test	0.35 588	0.20 483	0.75 570	0.28 575	0.19 523	0.46 627	0.29 606	0.68 682	0.54 618	0.49 643	0.47 579	0.44 578	0.35 591	0.63 588	0.44 601	0.13 578	0.09 317	0.13 585	0.12 569	0.13 556	0.13 369

fast-acv-ft	0.33 570	0.26 578	0.88 624	0.25 466	0.18 488	0.49 647	0.27 584	0.44 449	0.50 596	0.40 582	0.55 620	0.49 613	0.36 597	0.39 464	0.41 585	0.11 513	0.11 404	0.11 522	0.12 569	0.13 556	0.11 271

DMCA-RVC	0.30 543	0.27 586	0.93 634	0.28 575	0.17 458	0.30 476	0.21 454	0.43 428	0.36 423	0.40 582	0.38 469	0.39 538	0.36 597	0.44 489	0.34 555	0.13 578	0.10 366	0.16 637	0.12 569	0.13 556	0.11 271

RTSC	0.43 635	0.37 645	0.95 638	0.30 607	0.20 552	0.50 649	0.23 521	0.65 669	0.86 698	0.56 669	0.54 615	0.51 622	0.36 597	0.71 623	0.92 684	0.13 578	0.14 475	0.11 522	0.13 602	0.18 631	0.19 500

PA-Net	0.40 620	0.35 635	1.05 651	0.32 633	0.28 645	0.39 587	0.43 680	0.53 545	0.56 634	0.35 513	0.43 533	0.41 552	0.36 597	0.83 665	0.61 650	0.12 554	0.23 627	0.16 637	0.23 684	0.13 556	0.20 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.38 603	0.31 610	0.65 527	0.30 607	0.21 569	0.46 627	0.39 668	0.63 657	0.54 618	0.53 661	0.52 603	0.69 689	0.36 597	0.52 524	0.48 616	0.18 655	0.11 404	0.16 637	0.14 622	0.17 615	0.16 451

Wz-Net-LNSev	0.36 591	0.35 635	1.06 653	0.26 509	0.21 569	0.47 633	0.33 639	0.56 591	0.58 639	0.45 624	0.54 615	0.50 619	0.37 602	0.40 469	0.42 590	0.12 554	0.11 404	0.10 463	0.09 423	0.14 579	0.15 434

Wz-Net-MNSev	0.39 608	0.35 635	0.99 645	0.26 509	0.21 569	0.59 673	0.39 668	0.58 614	0.61 653	0.49 643	0.56 626	0.53 635	0.37 602	0.61 574	0.47 614	0.11 513	0.09 317	0.11 522	0.11 527	0.15 591	0.15 434

DISCO	0.33 570	0.16 383	0.55 447	0.26 509	0.16 424	0.48 641	0.25 562	0.52 533	0.58 639	0.38 554	0.45 559	0.63 670	0.37 602	0.65 599	0.50 623	0.10 464	0.07 200	0.09 378	0.08 312	0.13 556	0.13 369

MDST_ROB	0.51 662	0.16 383	0.97 641	0.31 624	0.21 569	1.35 727	0.34 644	0.80 703	0.59 646	1.09 719	0.74 676	0.49 613	0.37 602	1.31 719	0.60 647	0.14 603	0.12 435	0.16 637	0.13 602	0.13 556	0.18 480

ETE_ROB	0.36 591	0.32 618	0.64 522	0.30 607	0.18 488	0.40 593	0.38 664	0.59 624	0.49 588	0.50 649	0.52 603	0.62 666	0.37 602	0.58 553	0.43 594	0.13 578	0.10 366	0.14 609	0.12 569	0.17 615	0.18 480

CBFPSM	0.28 505	0.23 538	0.76 574	0.21 230	0.14 308	0.38 581	0.26 574	0.42 415	0.37 439	0.34 493	0.36 449	0.55 640	0.38 607	0.33 413	0.40 580	0.08 284	0.08 268	0.07 168	0.08 312	0.09 368	0.12 332

Anonymous_2	0.44 637	0.23 538	0.57 469	0.34 650	0.34 676	0.53 659	0.28 600	0.49 504	0.39 466	0.36 527	0.34 426	0.48 607	0.38 607	0.43 485	0.33 547	0.26 689	0.41 711	0.44 711	1.45 749	0.33 697	0.37 662

DDUNet	0.45 640	0.60 700	0.71 560	0.45 696	0.39 691	0.46 627	0.32 632	0.53 545	0.44 523	0.46 630	0.53 611	0.57 647	0.38 607	0.51 516	0.43 594	0.34 702	0.21 602	0.56 717	0.25 691	0.41 702	0.36 654

RASNet	0.30 543	0.19 467	0.59 494	0.23 364	0.19 523	0.33 526	0.20 426	0.50 513	0.41 487	0.31 433	0.44 544	0.47 603	0.38 607	0.79 651	0.40 580	0.09 389	0.07 200	0.07 168	0.09 423	0.08 266	0.10 216

CC-Net-ROB	0.46 648	0.55 688	0.86 614	0.38 674	0.23 602	0.51 650	0.30 615	0.69 688	0.51 602	0.46 630	0.51 596	0.48 607	0.38 607	0.96 690	0.40 580	0.36 705	0.23 627	0.56 717	0.25 691	0.34 698	0.22 548

XPNet_ROB	0.35 588	0.26 578	0.58 485	0.28 575	0.19 523	0.37 574	0.31 625	0.57 600	0.51 602	0.52 655	0.54 615	0.57 647	0.38 607	0.65 599	0.48 616	0.17 644	0.12 435	0.13 585	0.12 569	0.16 600	0.17 473

PWCDC_ROB	0.41 627	0.41 662	0.77 580	0.34 650	0.21 569	0.43 611	0.20 426	0.60 635	0.90 702	0.44 617	1.24 713	0.36 510	0.38 607	0.56 546	0.48 616	0.18 655	0.11 404	0.11 522	0.10 489	0.20 650	0.16 451

MWDA-net	0.29 528	0.22 518	0.56 457	0.26 509	0.21 569	0.35 558	0.32 632	0.46 467	0.48 571	0.39 572	0.41 509	0.33 482	0.39 614	0.55 538	0.40 580	0.10 464	0.07 200	0.09 378	0.09 423	0.10 434	0.11 271

DStereoRT	0.40 620	0.16 383	0.74 566	0.25 466	0.17 458	0.42 606	0.19 385	0.50 513	0.48 571	0.31 433	0.40 497	0.32 471	0.39 614	0.64 594	0.31 527	0.09 389	0.11 404	1.56 748	0.43 714	0.08 266	0.41 671

w-ln-seven	0.45 640	0.40 659	1.40 697	0.27 547	0.22 586	0.58 669	0.33 639	0.65 669	0.83 692	0.59 675	0.63 655	0.53 635	0.39 614	0.66 605	0.81 678	0.12 554	0.11 404	0.13 585	0.12 569	0.16 600	0.17 473

APVNet	0.38 603	0.26 578	0.87 617	0.26 509	0.22 586	0.52 656	0.35 647	0.64 663	0.46 549	0.40 582	0.52 603	0.48 607	0.39 614	0.84 666	0.48 616	0.13 578	0.14 475	0.15 628	0.16 644	0.16 600	0.16 451

NCCL2	0.37 598	0.33 622	0.59 494	0.37 666	0.23 602	0.42 606	0.41 677	0.56 591	0.44 523	0.47 636	0.47 579	0.61 663	0.39 614	0.58 553	0.41 585	0.16 630	0.13 456	0.21 670	0.22 679	0.16 600	0.18 480

pmcnn	0.54 670	0.24 551	1.06 653	0.25 466	0.26 637	0.40 593	0.31 625	0.55 580	0.55 627	0.56 669	1.22 712	2.53 740	0.39 614	0.84 666	1.08 701	0.09 389	0.06 101	0.06 57	0.05 37	0.10 434	0.14 415

LL-Strereo	0.32 563	0.33 622	0.77 580	0.26 509	0.24 619	0.22 318	0.23 521	0.58 614	0.44 523	0.35 513	0.32 392	0.41 552	0.40 620	0.93 686	0.25 463	0.08 284	0.13 456	0.11 522	0.09 423	0.09 368	0.22 548

Wz-Net-SNSev	0.45 640	0.53 686	1.42 698	0.31 624	0.21 569	0.44 616	0.45 684	0.64 663	0.68 671	0.46 630	0.66 662	0.62 666	0.40 620	0.78 647	0.65 656	0.12 554	0.11 404	0.12 558	0.13 602	0.17 615	0.19 500

psm_up	0.30 543	0.21 498	0.58 485	0.26 509	0.18 488	0.32 515	0.27 584	0.57 600	0.45 536	0.38 554	0.41 509	0.45 584	0.40 620	0.59 561	0.32 537	0.11 513	0.12 435	0.13 585	0.12 569	0.11 493	0.11 271

RYNet	0.38 603	0.23 538	0.65 527	0.26 509	0.28 645	0.62 676	0.33 639	0.61 645	0.62 657	0.42 600	0.39 487	0.58 653	0.40 620	0.89 674	0.57 643	0.11 513	0.09 317	0.12 558	0.11 527	0.19 642	0.22 548

PDISCO_ROB	0.45 640	0.37 645	0.89 626	0.44 693	0.37 685	0.70 686	0.35 647	0.75 698	0.78 687	0.45 624	0.53 611	0.65 677	0.40 620	0.68 613	0.52 627	0.22 674	0.12 435	0.21 670	0.19 664	0.26 677	0.22 548

zh-mn7	0.50 658	0.57 694	1.82 717	0.25 466	0.19 523	0.45 624	0.29 606	0.59 624	0.84 695	0.67 685	0.97 698	0.49 613	0.41 625	0.93 686	0.73 667	0.12 554	0.10 366	0.11 522	0.11 527	0.13 556	0.17 473

z-mn7	0.48 654	0.52 683	1.28 684	0.26 509	0.19 523	0.62 676	0.34 644	0.59 624	0.96 709	0.45 624	0.97 698	0.53 635	0.41 625	0.99 694	0.70 664	0.11 513	0.10 366	0.10 463	0.10 489	0.14 579	0.16 451

HBP-ISP	0.34 581	0.35 635	0.76 574	0.23 364	0.17 458	0.33 526	0.22 491	0.56 591	0.47 563	0.42 600	0.49 589	0.33 482	0.41 625	0.73 627	0.27 487	0.18 655	0.19 577	0.24 679	0.20 669	0.16 600	0.16 451

DRaft	0.25 441	0.11 151	0.47 316	0.18 74	0.12 192	0.28 436	0.23 521	0.34 306	0.40 477	0.38 554	0.60 643	0.20 301	0.41 625	0.48 503	0.41 585	0.07 127	0.06 101	0.08 272	0.08 312	0.07 187	0.08 84

S-Stereo	0.39 608	0.20 483	1.04 650	0.28 575	0.22 586	0.39 587	0.31 625	0.58 614	0.69 673	0.40 582	0.59 639	0.48 607	0.41 625	0.75 636	0.42 590	0.12 554	0.15 506	0.13 585	0.13 602	0.16 600	0.25 584

DeepPrunerF	0.46 648	0.37 645	1.50 702	0.34 650	0.30 661	0.36 566	0.37 656	0.64 663	1.15 729	0.41 594	0.45 559	0.40 543	0.41 625	0.82 661	0.53 631	0.18 655	0.14 475	0.23 677	0.21 671	0.17 615	0.18 480

w-ln-seven-2	0.40 620	0.37 645	1.34 690	0.28 575	0.18 488	0.38 581	0.29 606	0.53 545	0.59 646	0.47 636	0.56 626	0.46 593	0.42 631	0.70 617	0.64 655	0.10 464	0.10 366	0.12 558	0.11 527	0.14 579	0.16 451

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 668	0.60 700	0.98 643	0.40 681	0.25 633	0.87 703	0.57 705	0.60 635	0.64 661	0.60 676	0.67 664	0.63 670	0.42 631	1.13 705	0.50 623	0.23 675	0.28 669	0.27 683	0.35 706	0.25 673	0.33 641

DANet	0.37 598	0.25 568	0.67 535	0.37 666	0.22 586	0.42 606	0.25 562	0.50 513	0.44 523	0.52 655	0.50 593	0.59 654	0.42 631	0.78 647	0.53 631	0.13 578	0.12 435	0.14 609	0.12 569	0.17 615	0.21 533
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.44 637	0.38 652	0.94 637	0.30 607	0.20 552	0.52 656	0.49 694	0.61 645	0.60 650	0.56 669	0.47 579	0.49 613	0.42 631	1.24 712	0.76 671	0.12 554	0.18 563	0.12 558	0.13 602	0.12 541	0.18 480

ACV-stereo	0.30 543	0.20 483	0.82 597	0.23 364	0.16 424	0.48 641	0.20 426	0.38 357	0.34 395	0.29 393	0.33 414	0.66 681	0.43 635	0.55 538	0.31 527	0.10 464	0.09 317	0.09 378	0.09 423	0.11 493	0.12 332

ACVNet-4b	0.76 702	0.90 722	1.67 711	0.73 720	0.51 709	0.80 700	0.31 625	0.74 697	0.81 690	0.51 652	0.72 672	0.94 704	0.43 635	1.01 696	1.32 715	1.18 745	0.22 614	0.77 727	0.45 715	0.70 722	0.50 698

GANetREF_RVC	0.45 640	0.52 683	0.87 617	0.39 676	0.20 552	0.51 650	0.50 696	0.68 682	0.67 667	0.47 636	0.46 572	0.50 619	0.43 635	0.91 679	0.40 580	0.28 695	0.21 602	0.32 699	0.19 664	0.28 688	0.23 558
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
FBW_ROB	0.46 648	0.34 631	0.71 560	0.32 633	0.20 552	0.51 650	0.32 632	0.73 695	0.63 659	0.60 676	0.57 631	0.65 677	0.44 638	1.42 725	0.62 651	0.14 603	0.17 549	0.22 675	0.16 644	0.17 615	0.23 558

PWC_ROB	0.41 627	0.38 652	0.92 630	0.26 509	0.20 552	0.39 587	0.19 385	0.61 645	0.69 673	0.58 674	0.84 688	0.52 630	0.44 638	0.74 631	0.62 651	0.13 578	0.09 317	0.14 609	0.10 489	0.17 615	0.18 480

UDG	0.42 631	0.54 687	0.67 535	0.41 688	0.35 679	0.47 633	0.27 584	0.57 600	0.48 571	0.40 582	0.46 572	0.59 654	0.45 640	0.47 501	0.46 611	0.26 689	0.19 577	0.49 713	0.22 679	0.37 699	0.30 624

CrosDoStereo	0.32 563	0.11 151	0.53 422	0.19 127	0.12 192	0.22 318	1.07 733	0.36 331	0.38 450	0.38 554	0.60 643	0.28 416	0.45 640	0.61 574	0.56 639	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.09 423	0.08 266	0.09 140

DeepStereo_LL	0.32 563	0.11 151	0.53 422	0.19 127	0.12 192	0.22 318	1.07 733	0.36 331	0.38 450	0.38 554	0.60 643	0.28 416	0.45 640	0.61 574	0.56 639	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.09 423	0.08 266	0.09 140

Syn2CoEx	0.39 608	0.39 656	1.08 658	0.35 656	0.21 569	0.41 598	0.29 606	0.63 657	0.51 602	0.43 611	0.56 626	0.45 584	0.45 640	0.69 614	0.39 578	0.17 644	0.14 475	0.16 637	0.12 569	0.13 556	0.16 451

SuperB	0.50 658	0.37 645	2.16 727	0.23 364	0.15 380	0.41 598	0.32 632	0.50 513	0.83 692	0.44 617	0.51 596	0.33 482	0.45 640	0.69 614	1.07 700	0.10 464	0.08 268	0.09 378	0.08 312	0.95 735	0.18 480

stereogan	0.39 608	0.20 483	0.78 585	0.28 575	0.22 586	0.65 682	0.26 574	0.62 653	0.65 662	0.45 624	0.60 643	0.67 685	0.45 640	0.69 614	0.37 572	0.14 603	0.14 475	0.14 609	0.12 569	0.20 650	0.19 500

GANet	0.40 620	0.28 594	0.67 535	0.31 624	0.18 488	0.43 611	0.39 668	0.60 635	0.46 549	0.48 642	0.78 680	0.55 640	0.45 640	0.96 690	0.55 638	0.13 578	0.14 475	0.13 585	0.12 569	0.15 591	0.16 451

otaku	0.60 684	0.73 712	1.13 666	0.64 711	0.45 703	0.73 690	0.37 656	0.67 677	0.67 667	0.52 655	0.75 678	0.66 681	0.46 647	0.74 631	0.59 646	0.55 716	0.34 702	0.56 717	0.36 708	0.65 716	0.49 694

ccnet	0.43 635	0.34 631	0.62 512	0.28 575	0.33 674	0.60 674	0.34 644	0.68 682	0.47 563	0.54 665	0.66 662	0.56 645	0.46 647	0.73 627	0.66 658	0.26 689	0.19 577	0.24 679	0.22 679	0.27 683	0.25 584

CRFU-Net	0.29 528	0.14 301	0.48 331	0.26 509	0.15 380	0.46 627	0.22 491	0.52 533	0.32 363	0.44 617	0.42 519	0.48 607	0.47 649	0.44 489	0.31 527	0.12 554	0.10 366	0.09 378	0.08 312	0.10 434	0.11 271

RGC	0.41 627	0.35 635	0.76 574	0.35 656	0.28 645	0.41 598	0.29 606	0.60 635	0.55 627	0.47 636	0.64 658	0.63 670	0.47 649	0.74 631	0.46 611	0.16 630	0.15 506	0.21 670	0.21 671	0.19 642	0.21 533

XQC	0.47 651	0.45 671	1.07 655	0.40 681	0.28 645	0.58 669	0.38 664	0.67 677	0.76 686	0.53 661	0.47 579	0.59 654	0.47 649	0.74 631	0.80 676	0.18 655	0.14 475	0.18 655	0.16 644	0.26 677	0.24 572

ADCRef	0.41 627	0.33 622	1.05 651	0.26 509	0.21 569	0.49 647	0.27 584	0.54 561	0.51 602	0.51 652	0.59 639	0.35 504	0.47 649	0.54 533	1.35 718	0.09 389	0.08 268	0.12 558	0.12 569	0.12 541	0.13 369

IGEV-RUCA	0.21 320	0.09 57	0.26 106	0.20 182	0.19 523	0.28 436	0.23 521	0.24 132	0.22 185	0.21 276	0.23 287	0.29 429	0.48 653	0.26 297	0.19 340	0.09 389	0.08 268	0.18 655	0.14 622	0.18 631	0.19 500

DEmStereo	0.26 464	0.10 97	0.52 411	0.19 127	0.13 258	0.31 498	0.25 562	0.29 227	0.38 450	0.36 527	0.57 631	0.24 362	0.48 653	0.53 527	0.44 601	0.07 127	0.06 101	0.08 272	0.08 312	0.07 187	0.08 84

Nwc_Net	0.39 608	0.29 598	0.84 607	0.32 633	0.24 619	0.45 624	0.30 615	0.67 677	0.51 602	0.39 572	0.70 670	0.59 654	0.48 653	0.61 574	0.45 608	0.16 630	0.12 435	0.19 663	0.21 671	0.14 579	0.15 434

SHD	0.45 640	0.34 631	0.89 626	0.37 666	0.28 645	0.46 627	0.23 521	0.72 694	0.96 709	0.65 682	0.61 651	0.61 663	0.48 653	0.64 594	0.69 663	0.16 630	0.16 521	0.16 637	0.16 644	0.21 657	0.25 584

PASM	0.49 657	0.41 662	1.15 668	0.37 666	0.35 679	0.42 606	0.42 678	0.54 561	0.65 662	0.54 665	0.54 615	0.63 670	0.48 653	0.94 689	0.51 626	0.27 693	0.30 687	0.30 694	0.33 704	0.29 690	0.29 621

THIR-Stereo	0.30 543	0.15 339	0.46 308	0.19 127	0.11 132	0.28 436	0.70 713	0.33 299	0.36 423	0.37 545	0.64 658	0.33 482	0.49 658	0.58 553	0.44 601	0.08 284	0.06 101	0.08 272	0.09 423	0.07 187	0.08 84

FAT-Stereo	0.36 591	0.19 467	0.75 570	0.26 509	0.18 488	0.34 541	0.30 615	0.62 653	0.61 653	0.47 636	0.61 651	0.59 654	0.50 659	0.61 574	0.36 566	0.13 578	0.14 475	0.13 585	0.12 569	0.14 579	0.20 520

edge stereo	0.40 620	0.22 518	0.87 617	0.27 547	0.22 586	0.38 581	0.26 574	0.59 624	0.56 634	0.53 661	0.60 643	0.71 693	0.50 659	0.78 647	0.43 594	0.16 630	0.15 506	0.19 663	0.14 622	0.17 615	0.19 500

RP	0.38 603	0.26 578	0.67 535	0.31 624	0.24 619	0.37 574	0.29 606	0.53 545	0.61 653	0.42 600	0.65 660	0.62 666	0.51 661	0.63 588	0.43 594	0.17 644	0.15 506	0.17 646	0.15 633	0.17 615	0.19 500

SGM-Forest	0.42 631	0.44 670	0.92 630	0.24 420	0.16 424	0.45 624	0.40 672	0.58 614	0.50 596	0.54 665	0.63 655	0.52 630	0.51 661	0.91 679	0.66 658	0.17 644	0.17 549	0.17 646	0.15 633	0.15 591	0.21 533
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	0.61 686	0.75 715	1.16 670	0.67 713	0.50 706	0.76 692	0.37 656	0.68 682	0.71 678	0.50 649	0.59 639	0.65 677	0.52 663	0.79 651	0.58 645	0.58 719	0.32 696	0.57 720	0.34 705	0.69 721	0.50 698

psmorigin	0.52 665	0.29 598	3.10 737	0.24 420	0.19 523	0.39 587	0.24 547	0.52 533	0.45 536	0.66 684	0.68 666	0.70 692	0.52 663	0.86 669	0.49 622	0.15 619	0.17 549	0.13 585	0.14 622	0.16 600	0.23 558

AF-Net	0.40 620	0.31 610	0.74 566	0.33 645	0.24 619	0.43 611	0.30 615	0.64 663	0.67 667	0.44 617	0.69 669	0.65 677	0.52 663	0.59 561	0.48 616	0.16 630	0.12 435	0.19 663	0.14 622	0.16 600	0.14 415

NCC-stereo	0.42 631	0.31 610	0.87 617	0.32 633	0.29 656	0.47 633	0.37 656	0.68 682	0.53 613	0.42 600	0.58 634	0.57 647	0.52 663	0.75 636	0.54 635	0.18 655	0.14 475	0.18 655	0.25 691	0.17 615	0.18 480

Abc-Net	0.42 631	0.31 610	0.87 617	0.32 633	0.29 656	0.47 633	0.37 656	0.68 682	0.53 613	0.42 600	0.58 634	0.57 647	0.52 663	0.75 636	0.54 635	0.18 655	0.14 475	0.18 655	0.25 691	0.17 615	0.18 480
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.48 654	0.36 642	1.47 700	0.26 509	0.22 586	0.57 667	0.40 672	0.56 591	0.54 618	0.46 630	0.52 603	0.46 593	0.53 668	0.59 561	1.93 735	0.10 464	0.08 268	0.11 522	0.11 527	0.14 579	0.15 434

CBMV_ROB	0.36 591	0.21 498	0.57 469	0.22 299	0.14 308	0.35 558	0.20 426	0.55 580	0.47 563	0.52 655	0.58 634	0.45 584	0.53 668	0.75 636	0.50 623	0.18 655	0.19 577	0.23 677	0.21 671	0.15 591	0.20 520

AnyNet_C32	0.55 671	0.51 682	1.34 690	0.29 595	0.28 645	0.61 675	0.62 708	0.57 600	0.62 657	0.63 679	0.68 666	0.54 639	0.55 670	0.82 661	1.81 731	0.15 619	0.15 506	0.15 628	0.18 662	0.21 657	0.25 584

LSM	1.68 736	0.48 679	2.91 735	2.28 749	17.60 769	0.52 656	0.55 703	0.65 669	0.78 687	0.84 701	1.11 706	0.63 670	0.55 670	0.79 651	0.53 631	0.16 630	0.25 653	0.18 655	0.21 671	0.25 673	2.37 751

FTStereo	0.28 505	0.11 151	0.56 457	0.24 420	0.13 258	0.21 285	0.52 699	0.36 331	0.28 296	0.38 554	0.94 697	0.30 450	0.56 672	0.33 413	0.18 304	0.08 284	0.06 101	0.09 378	0.08 312	0.08 266	0.19 500

aanetorigin	0.40 620	0.33 622	1.14 667	0.25 466	0.19 523	0.30 476	0.37 656	0.34 306	0.47 563	0.95 708	0.82 685	0.52 630	0.56 672	0.50 510	0.52 627	0.11 513	0.09 317	0.10 463	0.10 489	0.16 600	0.19 500

ADCPNet	0.51 662	0.36 642	1.82 717	0.27 547	0.23 602	0.71 687	0.39 668	0.56 591	0.54 618	0.52 655	0.60 643	0.66 681	0.57 674	0.64 594	1.23 707	0.15 619	0.18 563	0.14 609	0.23 684	0.19 642	0.22 548

SAMSARA	0.62 687	0.47 674	0.93 634	0.70 717	0.50 706	1.15 717	1.29 741	0.79 702	0.70 676	0.77 698	0.55 620	0.92 703	0.58 675	0.87 671	0.77 672	0.19 665	0.27 664	0.18 655	0.19 664	0.27 683	0.28 615

CBMV	0.36 591	0.25 568	0.61 508	0.24 420	0.14 308	0.42 606	0.33 639	0.56 591	0.52 612	0.54 665	0.52 603	0.51 622	0.58 675	0.63 588	0.43 594	0.15 619	0.16 521	0.18 655	0.16 644	0.13 556	0.19 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 665	0.64 705	1.77 714	0.30 607	0.20 552	0.47 633	0.40 672	0.60 635	0.65 662	0.53 661	0.82 685	0.52 630	0.59 677	1.10 703	0.96 689	0.13 578	0.13 456	0.13 585	0.13 602	0.17 615	0.20 520

G-Net	0.47 651	0.26 578	1.02 648	0.34 650	0.28 645	0.89 705	0.35 647	0.47 481	0.46 549	0.68 687	1.20 710	0.64 675	0.59 677	0.61 574	0.60 647	0.16 630	0.14 475	0.17 646	0.13 602	0.22 661	0.21 533

WZ-Net	0.56 677	0.49 681	2.14 726	0.30 607	0.24 619	0.58 669	0.48 691	0.65 669	0.80 689	0.51 652	0.72 672	0.68 687	0.60 679	1.06 701	1.01 693	0.13 578	0.10 366	0.11 522	0.12 569	0.19 642	0.23 558

Consistency-Raft	0.56 677	0.52 683	1.12 664	0.45 696	0.49 704	0.48 641	0.45 684	0.73 695	0.74 685	0.45 624	0.82 685	0.46 593	0.60 679	0.51 516	0.63 654	0.39 711	0.40 709	0.44 711	0.51 723	0.53 710	0.38 670

MFN_U_SF_RVC	0.58 681	0.58 697	1.31 688	0.39 676	0.23 602	0.72 688	0.30 615	0.83 708	0.68 671	0.74 691	0.74 676	0.86 700	0.60 679	0.84 666	0.83 679	0.29 696	0.27 664	0.32 699	0.37 710	0.31 692	0.33 641

ADCL	0.50 658	0.30 604	1.15 668	0.28 575	0.19 523	0.77 695	0.64 709	0.57 600	0.73 683	0.57 672	0.73 675	0.55 640	0.60 679	0.66 605	1.53 725	0.11 513	0.10 366	0.13 585	0.13 602	0.15 591	0.16 451

MSAF-DinoV2	0.81 707	0.64 705	2.42 729	0.49 702	0.17 458	0.58 669	0.32 632	0.83 708	0.85 696	0.41 594	0.52 603	0.98 708	0.61 683	4.97 756	1.22 706	0.12 554	0.07 200	0.10 463	0.24 686	0.27 683	0.32 634

anonymity	0.57 679	0.55 688	0.74 566	0.48 701	0.63 717	0.56 664	0.43 680	0.71 690	0.51 602	0.64 681	0.55 620	0.57 647	0.61 683	0.65 599	0.57 643	0.55 716	0.55 733	0.50 714	0.54 725	0.51 708	0.61 713

FINET	0.58 681	0.48 679	1.35 692	0.38 674	0.37 685	0.96 710	1.13 738	0.84 712	1.05 718	0.50 649	0.70 670	0.45 584	0.61 683	0.63 588	0.62 651	0.26 689	0.28 669	0.14 609	0.13 602	0.20 650	0.44 683

RTS	0.81 707	0.56 690	4.76 742	0.37 666	0.30 661	1.11 714	0.52 699	0.67 677	1.07 720	0.76 695	0.91 694	0.60 660	0.61 683	1.64 728	1.24 708	0.15 619	0.13 456	0.15 628	0.15 633	0.22 661	0.24 572

RTSA	0.81 707	0.56 690	4.76 742	0.37 666	0.30 661	1.11 714	0.52 699	0.67 677	1.07 720	0.76 695	0.91 694	0.60 660	0.61 683	1.64 728	1.24 708	0.15 619	0.13 456	0.15 628	0.15 633	0.22 661	0.24 572

RainbowNet	0.76 702	1.00 728	1.29 686	0.82 724	0.63 717	0.79 697	0.52 699	0.83 708	0.93 705	0.61 678	0.79 683	0.79 696	0.62 688	0.82 661	0.67 662	0.80 732	0.55 733	0.79 729	0.49 719	0.81 727	0.62 714

ADCS	0.62 687	0.56 690	1.54 705	0.30 607	0.25 633	0.56 664	0.46 687	0.71 690	0.86 698	0.77 698	0.72 672	0.68 687	0.62 688	0.82 661	2.33 741	0.17 644	0.16 521	0.16 637	0.17 656	0.23 666	0.27 606

Wz-Net-TNSev	0.55 671	0.72 710	1.90 720	0.26 509	0.21 569	0.64 681	0.45 684	0.66 675	0.71 678	0.52 655	0.55 620	0.71 693	0.63 690	1.04 699	0.94 687	0.16 630	0.15 506	0.13 585	0.15 633	0.21 657	0.24 572

AnyNet_C01	0.68 695	0.69 709	2.64 732	0.33 645	0.27 643	0.93 706	0.64 709	0.66 675	0.65 662	0.70 689	0.97 698	0.75 695	0.63 690	1.01 696	1.52 724	0.17 644	0.16 521	0.17 646	0.17 656	0.24 670	0.28 615

CSAN	0.55 671	0.47 674	1.19 678	0.37 666	0.23 602	0.57 667	0.61 707	0.65 669	0.72 680	0.65 682	0.78 680	0.66 681	0.65 692	1.41 724	0.77 672	0.21 671	0.17 549	0.20 668	0.21 671	0.18 631	0.21 533

ADCMid	0.53 668	0.45 671	1.46 699	0.27 547	0.22 586	0.51 650	0.38 664	0.61 645	0.58 639	0.75 692	0.67 664	0.62 666	0.66 693	0.66 605	1.75 730	0.13 578	0.12 435	0.17 646	0.17 656	0.20 650	0.21 533

test_sample8	0.52 665	0.21 498	0.69 544	0.18 74	0.17 458	0.36 566	0.21 454	0.57 600	0.38 450	0.63 679	0.39 487	1.16 712	0.68 694	0.70 617	1.01 693	0.24 679	1.93 755	0.28 690	0.24 686	0.18 631	0.21 533

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 696	0.73 712	1.26 682	0.47 700	0.28 645	1.42 730	0.60 706	0.82 706	0.94 708	0.85 702	0.86 690	0.88 702	0.70 695	1.32 720	0.75 669	0.37 707	0.30 687	0.34 704	0.36 708	0.44 704	0.42 676

AANet	0.55 671	0.47 674	1.61 707	0.23 364	0.31 668	0.41 598	0.25 562	0.53 545	1.14 727	0.93 706	0.98 702	0.84 699	0.71 696	0.60 566	0.66 658	0.18 655	0.32 696	0.14 609	0.13 602	0.18 631	0.44 683

SPS-STEREO	0.74 698	0.72 710	1.18 677	0.52 706	0.57 714	0.76 692	0.50 696	0.80 703	0.66 666	0.97 710	0.88 693	0.94 704	0.74 697	1.08 702	1.04 698	0.58 719	0.51 726	0.50 714	0.50 722	0.56 711	0.72 728
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	2.66 743	0.78 717	4.46 741	4.42 750	3.66 748	5.04 746	0.38 664	2.12 744	1.51 737	4.25 754	6.51 759	7.70 761	0.75 698	5.12 757	1.42 722	0.72 727	1.35 753	0.33 702	0.45 715	1.22 739	1.04 741

PSM-AAD	0.26 464	0.11 151	0.43 273	0.24 420	0.12 192	0.27 417	0.37 656	0.36 331	0.30 337	0.36 527	0.39 487	0.28 416	0.77 699	0.30 377	0.16 241	0.07 127	0.06 101	0.12 558	0.11 527	0.09 368	0.21 533

GrayStereo	0.26 464	0.10 97	0.45 290	0.27 547	0.14 308	0.23 343	0.46 687	0.36 331	0.33 382	0.40 582	0.47 579	0.30 450	0.78 700	0.29 359	0.17 272	0.07 127	0.06 101	0.08 272	0.09 423	0.07 187	0.15 434

SANet	0.58 681	0.41 662	1.38 694	0.27 547	0.16 424	0.72 688	0.48 691	0.71 690	1.34 732	0.69 688	0.97 698	0.94 704	0.78 700	0.97 693	0.93 685	0.14 603	0.12 435	0.12 558	0.12 569	0.18 631	0.20 520

ACVNet_1	0.77 704	0.92 723	1.79 716	0.73 720	0.53 710	0.78 696	0.42 678	0.88 715	0.90 702	0.75 692	0.76 679	1.32 719	0.80 702	1.04 699	0.70 664	0.57 718	0.32 696	0.72 724	0.35 706	0.70 722	0.50 698

MFMNet_re	0.74 698	0.84 719	1.16 670	0.64 711	0.70 722	0.79 697	0.71 714	0.77 701	0.85 696	0.79 700	0.86 690	0.69 689	0.80 702	0.73 627	0.65 656	0.66 723	0.59 738	0.61 721	0.58 730	0.68 719	0.71 727

DPSNet	0.51 662	0.26 578	1.16 670	0.28 575	0.21 569	0.76 692	0.56 704	0.89 717	0.82 691	0.49 643	0.51 596	0.64 675	0.81 704	0.89 674	0.85 681	0.17 644	0.16 521	0.13 585	0.13 602	0.26 677	0.27 606

MeshStereo	0.60 684	0.31 610	0.71 560	0.22 299	0.17 458	0.66 683	0.36 654	0.81 705	0.63 659	1.48 738	1.32 715	1.65 726	0.83 705	1.18 709	0.74 668	0.17 644	0.17 549	0.17 646	0.14 622	0.17 615	0.19 500
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
DStereoO	0.55 671	0.35 635	0.68 541	0.44 693	0.49 704	0.41 598	1.08 736	0.58 614	0.73 683	0.49 643	0.53 611	0.51 622	0.85 706	0.60 566	0.75 669	0.83 733	0.28 669	0.38 706	0.19 664	0.52 709	0.35 650

PVD	0.62 687	0.41 662	0.93 634	0.44 693	0.39 691	0.63 680	0.51 698	0.86 713	1.27 730	0.93 706	1.09 705	0.81 697	0.85 706	0.89 674	0.89 683	0.21 671	0.23 627	0.22 675	0.19 664	0.28 688	0.41 671

MADNet+	1.05 716	1.26 738	4.77 745	0.73 720	0.50 706	1.25 721	0.97 728	1.05 721	0.93 705	0.67 685	0.78 680	0.87 701	0.85 706	2.14 738	1.83 732	0.40 712	0.42 712	0.32 699	0.28 700	0.45 705	0.43 680

ACVNet_2	0.94 710	0.98 727	1.71 713	0.83 725	0.63 717	1.02 712	0.64 709	1.16 724	1.43 736	1.02 714	1.39 716	1.47 722	0.86 709	1.16 708	0.79 675	0.63 722	0.43 715	0.78 728	0.49 719	0.80 726	0.57 707

EDNetEfficientorigin	7.48 757	0.57 694	139.59 790	0.25 466	0.17 458	0.44 616	0.30 615	0.48 493	1.04 717	1.29 724	1.02 703	0.82 698	0.87 710	0.76 643	1.02 696	0.10 464	0.09 317	0.12 558	0.11 527	0.22 661	0.25 584

DispFullNet	0.67 693	0.94 724	1.63 708	0.77 723	1.19 742	0.53 659	0.25 562	0.61 645	0.72 680	0.70 689	0.60 643	0.69 689	0.90 711	0.80 655	0.52 627	0.27 693	0.13 456	0.74 725	0.31 703	0.68 719	0.44 683

PWCK	1.05 716	1.29 739	2.12 725	0.92 727	0.42 696	1.27 723	1.01 730	1.14 723	1.14 727	1.16 723	1.14 708	1.25 716	0.90 711	1.77 733	1.15 703	0.89 736	0.51 726	0.87 731	0.54 725	1.02 737	0.57 707

SGM_RVC	0.57 679	0.22 518	0.60 501	0.26 509	0.16 424	0.97 711	0.46 687	0.76 700	0.90 702	1.03 716	0.92 696	1.16 712	0.93 713	1.21 711	0.72 666	0.17 644	0.16 521	0.16 637	0.16 644	0.16 600	0.24 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	0.55 671	0.27 586	0.76 574	0.26 509	0.22 586	0.62 676	0.36 654	0.57 600	0.58 639	0.97 710	1.40 718	1.28 718	0.94 714	0.80 655	0.80 676	0.20 669	0.17 549	0.16 637	0.16 644	0.19 642	0.29 621

EDNetEfficient	0.64 692	0.39 656	2.52 730	0.26 509	0.26 637	0.39 587	0.49 694	0.42 415	1.06 719	1.38 727	0.86 690	0.61 663	0.97 715	0.66 605	1.62 729	0.11 513	0.10 366	0.10 463	0.12 569	0.20 650	0.19 500

IMH-64-1	0.94 710	0.95 725	1.07 655	0.98 729	0.76 725	0.93 706	0.72 715	1.30 727	1.11 724	0.91 704	1.45 719	1.14 710	1.00 716	1.25 714	0.97 690	0.77 728	0.51 726	0.97 733	0.55 728	0.90 729	0.66 722

IMH-64	0.94 710	0.95 725	1.07 655	0.98 729	0.76 725	0.93 706	0.72 715	1.30 727	1.11 724	0.91 704	1.45 719	1.14 710	1.00 716	1.25 714	0.97 690	0.77 728	0.51 726	0.97 733	0.55 728	0.90 729	0.66 722

NVStereoNet_ROB	0.74 698	0.64 705	1.20 680	0.55 708	0.43 699	0.54 663	0.48 691	0.75 698	0.87 701	0.88 703	1.72 730	1.06 709	1.03 718	1.29 716	0.98 692	0.35 704	0.42 712	0.41 710	0.48 718	0.38 700	0.43 680
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.63 690	0.34 631	0.70 551	0.30 607	0.25 633	0.88 704	0.35 647	0.58 614	0.67 667	1.13 720	1.52 722	1.75 729	1.05 719	0.90 677	0.60 647	0.24 679	0.22 614	0.27 683	0.27 699	0.25 673	0.27 606

LVE	1.18 724	1.16 733	1.67 711	1.04 732	0.81 732	1.32 726	0.82 724	1.49 733	1.94 742	1.08 718	1.90 733	1.89 730	1.07 720	1.51 726	1.04 698	0.96 739	0.61 740	0.94 732	0.69 736	0.92 731	0.79 733

KSHMR	1.92 739	1.47 744	1.97 722	1.48 745	1.22 743	1.39 729	1.06 732	1.81 739	5.83 757	1.43 730	5.56 756	2.95 744	1.17 721	2.24 740	1.33 717	1.29 746	1.13 751	1.47 747	1.11 748	1.37 745	1.21 745

Dean	1.22 726	1.17 734	1.97 722	1.04 732	0.79 728	1.21 719	0.76 718	1.51 734	1.96 743	1.30 726	1.98 737	2.14 734	1.18 722	1.30 718	1.15 703	0.83 733	0.61 740	1.01 736	0.69 736	0.97 736	0.77 732

IMH	1.09 721	1.04 731	1.29 686	1.03 731	0.79 728	1.11 714	0.69 712	1.40 730	1.42 735	1.02 714	1.71 729	1.42 720	1.19 723	1.78 734	1.03 697	1.14 743	0.56 737	1.00 735	0.58 730	0.93 732	0.68 724

WAO-7	1.05 716	1.00 728	1.19 678	0.83 725	0.67 721	1.22 720	0.84 725	1.43 731	1.56 738	1.13 720	1.75 731	1.46 721	1.25 724	1.56 727	1.28 710	0.61 721	0.62 743	0.70 723	0.68 735	0.66 718	0.62 714

JetBlue	1.20 725	0.89 721	2.53 731	0.59 709	0.76 725	3.16 744	2.09 749	1.16 724	0.93 705	0.95 708	1.12 707	1.65 726	1.27 725	2.15 739	1.87 734	0.43 714	0.37 707	0.38 706	0.39 712	0.62 713	0.63 716

WAO-6	1.11 722	1.01 730	1.17 676	0.96 728	0.79 728	1.30 725	0.78 720	1.36 729	1.99 744	1.04 717	1.54 724	1.59 725	1.27 725	1.37 722	1.30 711	0.78 730	0.55 733	1.03 737	0.75 739	0.87 728	0.72 728

ELAS	0.80 705	0.40 659	0.91 629	0.39 676	0.35 679	1.52 732	0.81 723	0.97 719	0.98 712	1.47 737	1.58 725	1.19 714	1.33 727	1.01 696	1.21 705	0.29 696	0.27 664	0.30 694	0.29 702	0.32 695	0.36 654
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.67 693	0.38 652	0.83 603	0.37 666	0.30 661	0.66 683	0.37 656	0.69 688	0.70 676	1.15 722	1.53 723	1.70 728	1.38 728	1.00 695	0.83 679	0.24 679	0.22 614	0.27 683	0.26 695	0.27 683	0.32 634
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 697	0.33 622	0.84 607	0.33 645	0.28 645	0.82 701	0.40 672	0.82 706	0.83 692	1.43 730	1.60 727	1.97 731	1.38 728	1.10 703	0.93 685	0.24 679	0.22 614	0.27 683	0.26 695	0.26 677	0.32 634

FC-DCNN v2	0.75 701	0.33 622	0.82 597	0.33 645	0.28 645	0.85 702	0.40 672	0.88 715	0.86 698	1.46 732	1.65 728	2.08 733	1.40 730	1.14 707	0.95 688	0.24 679	0.22 614	0.27 683	0.26 695	0.26 677	0.32 634

TorneroNet-64	1.47 728	1.15 732	1.51 703	1.11 738	0.86 735	2.27 740	0.76 718	1.84 740	3.76 751	1.29 724	2.22 741	2.68 742	1.46 731	1.81 735	1.55 726	0.79 731	0.51 726	1.10 738	0.67 734	1.31 743	0.81 734

ktn	1.80 737	1.46 743	1.49 701	1.44 744	1.14 741	1.50 731	1.07 733	1.53 736	3.90 754	2.77 752	4.62 753	3.42 745	1.49 732	1.74 731	1.40 721	1.45 747	0.77 750	1.46 746	0.99 746	1.41 747	1.00 739

WAO-8	1.50 730	1.22 736	1.39 695	1.10 735	0.85 733	2.15 737	0.78 720	1.84 740	3.76 751	1.46 732	2.18 739	2.15 735	1.50 733	3.20 745	1.35 718	0.92 737	0.66 746	1.10 738	0.79 741	0.94 733	0.74 730

Venus	1.50 730	1.22 736	1.39 695	1.10 735	0.85 733	2.15 737	0.78 720	1.84 740	3.76 751	1.46 732	2.18 739	2.15 735	1.50 733	3.20 745	1.35 718	0.92 737	0.66 746	1.10 738	0.79 741	0.94 733	0.74 730

SGM+DAISY	1.12 723	0.86 720	1.64 709	0.68 714	0.80 731	1.68 734	1.68 747	1.08 722	1.10 722	1.53 739	1.76 732	1.47 722	1.53 735	1.24 712	1.42 722	0.66 723	0.65 745	0.52 716	0.54 725	0.57 712	0.91 736

ELAS_RVC	0.80 705	0.40 659	1.10 660	0.40 681	0.35 679	0.93 706	1.10 737	0.87 714	1.12 726	1.40 728	1.39 716	1.27 717	1.55 736	1.13 705	1.13 702	0.29 696	0.27 664	0.30 694	0.28 700	0.31 692	0.36 654
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	2.35 742	2.70 747	6.11 753	1.14 739	1.38 745	6.03 755	3.61 753	2.12 744	1.72 740	1.99 747	1.97 736	2.15 735	1.59 737	2.49 742	4.19 750	1.05 740	1.60 754	1.10 738	1.02 747	1.72 748	1.41 748

notaker	1.49 729	1.44 742	1.77 714	1.42 743	1.08 740	1.19 718	0.87 727	1.51 734	1.40 733	1.53 739	3.41 752	2.40 738	1.94 738	1.83 736	1.57 727	1.14 743	0.69 749	1.38 745	0.88 743	1.39 746	1.03 740

DStereoSA	1.00 714	0.46 673	1.33 689	0.68 714	0.86 735	1.26 722	2.25 751	0.83 708	1.41 734	0.57 672	1.92 734	0.57 647	2.07 739	0.96 690	1.84 733	0.36 705	0.55 733	0.28 690	0.53 724	0.45 705	0.90 735

MonStereo1	0.96 713	0.61 702	0.99 645	0.70 717	0.59 715	1.37 728	0.35 647	0.97 719	1.27 730	0.97 710	1.92 734	1.53 724	2.13 740	1.29 716	0.87 682	0.71 726	0.34 702	0.75 726	0.47 717	0.75 724	0.68 724

TorneroNet	2.26 740	1.20 735	1.55 706	1.15 740	0.91 737	5.84 753	0.84 725	2.12 744	8.45 761	2.59 751	5.32 755	3.84 747	2.15 741	1.84 737	1.98 737	0.88 735	0.54 732	1.16 742	0.74 738	1.31 743	0.91 736

UNDER WATER-64	1.61 733	1.30 740	2.93 736	1.33 741	0.96 738	2.20 739	1.25 740	1.47 732	3.15 748	1.46 732	1.31 714	2.61 741	2.22 742	1.69 730	1.93 735	1.13 742	0.67 748	1.29 743	0.94 744	1.26 741	1.09 742

UNDER WATER	1.64 735	1.34 741	2.72 734	1.40 742	1.04 739	1.70 735	1.14 739	1.57 737	3.58 749	1.46 732	1.46 721	2.82 743	2.43 743	1.74 731	2.04 738	1.08 741	0.63 744	1.31 744	0.94 744	1.29 742	1.10 743

coex-ft	3.48 745	0.81 718	48.53 788	0.24 420	0.19 523	0.53 659	0.47 690	0.49 504	2.36 746	7.18 761	1.20 710	0.96 707	2.53 744	0.75 636	2.14 739	0.13 578	0.15 506	0.14 609	0.12 569	0.22 661	0.47 689

DStereoFS	1.07 720	0.76 716	1.10 660	0.70 717	0.70 722	1.87 736	1.39 743	1.20 726	1.66 739	1.01 713	1.58 725	1.20 715	2.60 745	1.40 723	1.32 715	0.40 712	0.47 719	0.31 697	0.41 713	0.38 700	0.91 736

MADNet++	2.34 741	1.81 745	2.24 728	2.15 748	1.97 747	2.79 743	2.19 750	2.42 747	2.26 745	2.79 753	2.70 749	2.43 739	2.60 745	3.18 744	3.32 746	2.19 755	1.97 757	1.93 749	1.62 750	2.02 749	2.10 749

SGM-ForestM	1.59 732	0.56 690	1.52 704	0.41 688	0.34 676	2.77 742	1.67 746	1.69 738	1.73 741	2.48 750	2.27 742	6.02 752	2.90 747	3.08 743	2.83 745	0.25 687	0.30 687	0.19 663	0.20 669	0.18 631	0.45 687

MANE	1.63 734	0.58 697	1.16 670	0.59 709	0.60 716	2.71 741	1.53 744	2.63 748	3.62 750	2.33 749	3.26 751	3.66 746	2.98 748	2.26 741	2.26 740	0.37 707	0.40 709	0.31 697	0.49 719	0.31 692	0.63 716

zzzz4	4.35 749	5.87 757	5.01 751	11.40 764	10.45 759	5.76 750	4.48 756	4.31 756	0.98 712	1.89 743	2.52 746	6.02 752	3.52 749	3.69 749	4.60 754	2.00 751	0.47 719	2.01 753	1.73 753	5.85 760	4.49 758

noway1	4.35 749	5.86 756	4.96 750	11.40 764	10.45 759	5.77 751	4.48 756	4.31 756	0.97 711	1.89 743	2.52 746	6.02 752	3.52 749	3.69 749	4.60 754	2.00 751	0.47 719	2.01 753	1.73 753	5.85 760	4.49 758

TCMNet-wrong-test	4.33 748	5.65 755	4.76 742	11.36 763	10.39 757	5.87 754	4.45 755	4.24 754	1.10 722	1.93 746	2.43 743	6.07 755	3.54 751	3.87 753	4.51 751	2.00 751	0.47 719	1.96 751	1.68 751	5.78 758	4.48 757

noway4	4.36 751	5.91 758	4.91 748	11.41 766	10.47 762	5.83 752	4.53 760	4.26 755	0.98 712	1.85 741	2.49 744	6.07 755	3.55 752	3.70 751	4.61 756	2.01 754	0.48 723	2.02 756	1.72 752	5.88 762	4.51 760

noway3	4.31 746	5.41 754	4.87 747	11.29 761	10.45 759	5.75 748	4.48 756	4.23 753	0.99 716	1.88 742	2.54 748	6.09 757	3.58 753	3.77 752	4.56 753	1.98 749	0.46 717	2.02 756	1.74 755	5.77 757	4.35 755

noway2	4.31 746	5.35 753	4.91 748	11.32 762	10.44 758	5.75 748	4.48 756	4.21 752	0.98 712	1.89 743	2.51 745	6.10 758	3.59 754	3.66 748	4.55 752	1.98 749	0.46 717	2.01 753	1.74 755	5.80 759	4.46 756

tt	4.71 752	0.11 151	3.94 739	2.06 747	1.54 746	10.14 761	16.85 765	9.28 764	4.99 755	1.41 729	1.05 704	4.68 748	4.89 755	3.36 747	5.86 759	5.73 763	9.15 771	2.23 759	2.51 759	3.02 751	1.34 747

LE_ROB	1.82 738	0.39 656	3.15 738	0.50 704	0.55 712	0.79 697	1.00 729	0.89 717	6.48 758	7.40 762	2.07 738	2.07 732	5.08 756	1.33 721	3.96 749	0.11 513	0.09 317	0.12 558	0.11 527	0.11 493	0.13 369

LRCNet_RVC	10.94 764	14.45 771	9.66 758	15.38 767	8.02 754	1.08 713	0.35 647	8.72 763	0.72 680	12.63 772	15.84 772	9.73 763	6.52 757	8.58 763	6.38 761	20.33 783	5.39 763	23.79 784	21.95 785	15.35 771	13.96 772

USTest	6.84 756	5.16 749	5.45 752	7.18 755	7.26 752	14.27 765	22.53 766	8.48 762	9.29 762	5.44 757	6.42 758	6.27 759	6.69 758	6.83 760	8.49 763	1.95 748	3.27 760	2.16 758	2.54 760	3.76 752	3.31 754

HanzoNet	3.08 744	1.87 746	2.70 733	1.81 746	1.34 744	1.60 733	1.05 731	2.06 743	2.62 747	5.63 758	5.12 754	5.96 751	7.09 759	4.39 755	3.43 747	3.29 758	2.06 759	1.98 752	2.94 762	2.47 750	2.15 750

Selective-IGEV-i1pa	5.75 754	8.12 759	4.85 746	1.10 735	0.54 711	13.48 764	3.52 752	9.46 765	7.56 760	7.13 760	10.00 764	9.12 762	7.56 760	14.91 773	6.08 760	3.55 759	1.33 752	1.94 750	0.77 740	0.79 725	3.23 753

BEATNet-Init1	4.91 753	3.27 748	14.39 769	0.69 716	0.65 720	10.19 762	3.83 754	5.04 758	5.11 756	8.73 763	8.52 760	13.95 772	7.66 761	7.79 762	5.79 758	0.32 701	0.34 702	0.34 704	0.38 711	0.64 715	0.64 720

DPSimNet_ROB	6.21 755	5.16 749	9.50 755	5.59 753	5.56 751	7.64 757	10.02 762	4.07 751	7.33 759	6.84 759	6.26 757	7.17 760	10.55 762	4.07 754	5.68 757	5.50 762	4.29 762	5.24 763	3.66 763	4.05 754	5.96 761

DPSMNet_ROB	8.44 759	5.25 752	10.87 768	5.59 753	10.27 756	8.34 758	23.51 771	6.12 761	13.47 771	4.96 756	10.94 769	5.65 750	10.55 762	6.25 759	12.77 768	4.01 761	7.62 765	3.75 761	7.27 769	4.16 756	7.54 765

DGTPSM_ROB	8.38 758	5.24 751	10.71 767	5.32 752	10.19 755	8.34 758	23.49 770	6.11 760	13.43 770	4.93 755	10.93 768	5.64 749	10.55 762	6.17 758	12.73 767	3.74 760	7.56 764	3.68 760	7.24 768	4.09 755	7.49 764

iinet-test	10.74 762	9.21 760	9.52 756	10.46 756	10.67 763	17.92 770	25.86 772	12.61 769	13.38 768	9.65 767	10.06 765	9.98 764	10.66 765	11.13 769	12.60 764	6.36 765	7.73 766	5.65 765	6.66 764	7.29 763	7.31 762

IINet	10.74 762	9.21 760	9.52 756	10.46 756	10.67 763	17.92 770	25.86 772	12.61 769	13.38 768	9.65 767	10.06 765	9.98 764	10.66 765	11.13 769	12.60 764	6.36 765	7.73 766	5.65 765	6.66 764	7.29 763	7.31 762

xxxxx1	15.30 767	9.78 763	10.23 764	20.34 770	19.47 770	17.10 766	23.00 767	10.36 766	11.04 764	9.25 764	9.66 761	10.74 767	10.66 765	10.60 765	13.72 771	8.14 769	9.35 772	31.88 787	44.61 789	12.63 768	13.46 769

tt_ll	15.30 767	9.78 763	10.23 764	20.34 770	19.47 770	17.10 766	23.00 767	10.36 766	11.04 764	9.25 764	9.66 761	10.74 767	10.66 765	10.60 765	13.72 771	8.14 769	9.35 772	31.88 787	44.61 789	12.63 768	13.46 769

Anonymous_1	16.44 771	9.26 762	9.67 759	10.63 758	14.54 767	18.62 772	26.98 774	12.68 771	13.53 772	10.78 771	10.37 767	10.15 766	10.66 765	10.99 768	12.64 766	15.61 780	7.73 766	16.87 778	43.01 788	56.14 791	7.86 768

ff	15.30 767	9.78 763	10.23 764	20.34 770	19.47 770	17.10 766	23.00 767	10.36 766	11.04 764	9.25 764	9.66 761	10.74 767	10.66 765	10.60 765	13.72 771	8.14 769	9.35 772	31.88 787	44.61 789	12.63 768	13.46 769

DPSM_ROB	11.46 765	9.79 766	10.18 762	11.11 759	11.31 765	19.08 773	27.38 775	13.42 772	14.23 773	10.34 769	11.13 770	10.97 770	11.33 771	11.89 771	13.49 769	6.74 767	8.19 769	6.00 767	7.05 766	7.74 765	7.76 766

DPSM	11.46 765	9.79 766	10.18 762	11.11 759	11.31 765	19.08 773	27.38 775	13.42 772	14.23 773	10.34 769	11.13 770	10.97 770	11.33 771	11.89 771	13.49 769	6.74 767	8.19 769	6.00 767	7.05 766	7.74 765	7.76 766

PML	15.86 770	13.12 770	7.07 754	5.22 751	7.66 753	32.93 777	64.30 787	5.37 759	10.12 763	25.87 786	67.29 791	20.25 774	13.20 773	10.09 764	6.81 762	5.94 764	2.00 758	6.03 769	2.18 758	9.13 767	2.62 752

HaxPig	17.72 772	20.23 781	19.76 771	16.55 768	16.52 768	9.46 760	9.42 761	14.48 774	13.31 767	18.59 774	18.67 773	17.39 773	16.68 774	17.07 774	16.43 774	21.99 787	20.86 783	22.28 783	21.55 782	21.30 782	21.88 786

MEDIAN_ROB	21.20 773	24.56 785	23.42 782	19.57 769	19.62 773	13.29 763	11.21 763	18.04 775	17.02 775	22.07 785	21.92 775	20.84 775	20.24 775	21.02 775	19.68 775	25.59 788	24.08 784	26.20 785	25.19 786	25.31 785	25.19 789

fast-reg	23.61 780	20.43 782	23.27 781	23.15 779	24.75 783	38.65 785	55.20 782	26.97 781	28.94 785	20.18 777	21.86 774	21.68 776	22.34 776	24.15 783	27.35 784	13.84 779	16.57 781	14.84 777	15.61 777	16.59 779	15.88 779

FlowAnything	23.08 777	19.70 775	20.48 777	22.45 775	22.73 774	38.34 780	55.18 780	27.00 783	28.79 783	20.83 784	22.42 782	22.10 780	22.83 777	23.85 777	27.23 783	13.53 773	16.54 780	12.10 775	14.29 776	15.59 776	15.58 774

RAFT-FEzeroshot	23.04 774	19.71 776	20.25 772	22.47 776	22.80 777	38.32 778	55.23 783	26.95 779	28.70 780	20.66 780	22.23 777	22.07 778	22.86 778	23.85 777	27.17 779	13.53 773	16.47 777	12.08 770	14.22 773	15.58 774	15.60 775

RAFT-FE	23.04 774	19.71 776	20.25 772	22.47 776	22.80 777	38.32 778	55.23 783	26.95 779	28.70 780	20.66 780	22.23 777	22.07 778	22.86 778	23.85 777	27.17 779	13.53 773	16.47 777	12.08 770	14.22 773	15.58 774	15.60 775

CasAABBNet	23.04 774	19.69 774	20.32 774	22.42 773	22.73 774	38.35 781	55.23 783	26.99 782	28.74 782	20.67 782	22.28 779	22.11 781	22.86 778	23.84 776	27.17 779	13.52 772	16.47 777	12.08 770	14.21 771	15.57 772	15.60 775

LSM0	24.21 781	19.88 780	22.33 780	24.42 780	40.13 788	38.41 782	54.99 779	27.05 784	28.61 779	20.59 778	22.00 776	22.29 783	22.86 778	24.12 782	27.16 778	13.59 778	16.33 775	12.13 776	14.08 770	15.72 778	17.53 781

Hybrid-DGEV	23.11 778	19.81 779	20.81 779	22.43 774	22.74 776	38.45 783	55.25 786	27.21 786	28.95 786	20.63 779	22.37 780	22.03 777	22.89 782	23.96 781	27.14 777	13.54 776	16.46 776	12.09 773	14.23 775	15.57 772	15.57 773

Selective-RAFT-Error	23.11 778	19.77 778	20.60 778	22.49 778	22.80 777	38.46 784	55.19 781	27.13 785	28.90 784	20.73 783	22.38 781	22.11 781	22.91 783	23.94 780	27.18 782	13.54 776	16.57 781	12.09 773	14.21 771	15.61 777	15.65 778

RSGM-EC	29.37 783	17.55 772	9.85 760	35.22 784	33.16 784	26.01 775	45.63 777	20.07 776	17.60 776	18.98 775	23.47 783	30.02 785	23.62 784	41.06 789	44.49 790	58.94 790	34.33 790	32.95 790	20.18 778	33.70 787	20.62 784

acva	29.37 783	17.55 772	9.85 760	35.22 784	33.16 784	26.01 775	45.63 777	20.07 776	17.60 776	18.98 775	23.47 783	30.02 785	23.62 784	41.06 789	44.49 790	58.94 790	34.33 790	32.95 790	20.18 778	33.70 787	20.62 784

AVERAGE_ROB	25.43 782	29.01 786	27.22 783	24.60 781	24.16 782	17.78 769	12.87 764	22.39 778	21.40 778	26.72 787	26.08 785	25.18 784	24.52 786	25.07 784	23.57 776	29.94 789	28.36 789	30.60 786	29.57 787	29.83 786	29.66 790

zzzz2	34.79 788	29.98 787	31.25 786	34.15 782	34.21 786	57.99 788	83.40 790	41.08 790	43.61 787	31.19 790	33.64 788	32.74 787	34.05 787	35.64 787	40.72 786	20.38 784	24.84 787	18.37 781	21.57 783	23.52 783	23.57 787

noway5	34.79 788	29.98 787	31.25 786	34.15 782	34.21 786	57.99 788	83.40 790	41.08 790	43.61 787	31.19 790	33.64 788	32.74 787	34.05 787	35.64 787	40.72 786	20.38 784	24.84 787	18.37 781	21.57 783	23.52 783	23.57 787

zzzzzz3	33.87 786	22.29 783	30.19 784	40.83 786	40.72 789	53.80 786	74.95 789	37.94 788	43.72 789	30.30 788	32.80 786	33.62 789	36.50 789	35.21 785	41.72 789	19.37 781	24.62 785	18.28 779	21.49 780	19.97 780	19.16 782

zzz1	33.89 787	22.31 784	30.41 785	40.83 786	40.73 790	53.80 786	74.90 788	37.96 789	43.78 790	30.32 789	32.84 787	33.63 790	36.50 789	35.24 786	41.71 788	19.38 782	24.63 786	18.29 780	21.50 781	19.98 781	19.16 782

Selective-IGEV-i16pa	31.25 785	41.63 789	4.08 740	0.51 705	0.38 688	97.61 791	0.73 717	61.16 792	60.81 791	17.49 773	65.92 790	39.64 791	53.28 791	107.35 792	27.39 785	20.46 786	3.81 761	4.39 762	1.97 757	0.41 702	16.06 780

test_example2	100.95 790	107.33 790	67.16 789	98.17 788	106.88 791	89.44 790	101.34 792	37.23 787	97.88 792	129.56 792	131.26 792	65.41 792	67.34 792	91.22 791	79.29 792	143.32 792	199.32 792	81.12 792	102.17 792	121.89 792	101.70 791

ccccc		256.25 791		351.50 791	361.31 792	144.22 792		153.19 793		152.98 793		161.94 793		268.06 793		387.64 793	346.97 793	244.11 793	219.32 793	413.57 793

Low-res two-view benchmark