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

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

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

S2M2_XL	0.10 3	0.10 99	0.24 79	0.14 2	0.10 84	0.09 4	0.09 4	0.12 4	0.09 2	0.11 51	0.12 79	0.09 34	0.09 44	0.12 5	0.11 16	0.09 392	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.07 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
VeloStereo	0.11 14	0.07 2	0.21 46	0.16 13	0.12 193	0.09 4	0.07 1	0.12 4	0.10 4	0.12 84	0.09 16	0.11 102	0.11 130	0.16 55	0.12 46	0.10 467	0.09 318	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.13 370

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.11 14	0.11 153	0.22 62	0.19 127	0.07 1	0.16 109	0.12 50	0.18 37	0.13 20	0.08 2	0.09 16	0.14 200	0.14 257	0.15 33	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.13 56	0.07 2	0.20 28	0.17 40	0.08 13	0.11 20	0.09 4	0.21 81	0.13 20	0.12 84	0.11 56	0.08 4	0.08 18	0.27 314	0.13 114	0.07 127	0.35 715	0.05 1	0.06 115	0.05 4	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.09 57	0.18 13	0.13 1	0.07 1	0.16 109	0.10 12	0.21 81	0.15 51	0.10 32	0.10 43	0.09 34	0.12 177	0.14 15	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 204	0.09 57	0.38 220	0.18 74	0.10 84	0.20 257	0.13 91	0.20 64	0.15 51	0.75 696	0.13 101	0.13 167	0.11 130	0.16 55	0.16 244	0.08 285	0.10 367	0.06 57	0.05 37	0.05 4	0.18 481

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.12 33	0.08 23	0.18 13	0.17 40	0.07 1	0.17 150	0.13 91	0.19 54	0.17 76	0.12 84	0.13 101	0.11 102	0.12 177	0.19 123	0.12 46	0.08 285	0.04 1	0.06 57	0.05 37	0.06 99	0.05 1

fffft	0.14 109	0.12 206	0.30 147	0.19 127	0.10 84	0.17 150	0.18 341	0.23 111	0.17 76	0.14 152	0.11 56	0.13 167	0.10 89	0.24 254	0.18 307	0.06 48	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.07 187	0.09 141
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 14	0.10 99	0.21 46	0.18 74	0.09 23	0.21 288	0.14 127	0.14 12	0.17 76	0.11 51	0.10 43	0.09 34	0.08 18	0.21 184	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 14	0.08 23	0.30 147	0.16 13	0.08 13	0.09 4	0.12 50	0.21 81	0.18 99	0.10 32	0.16 174	0.08 4	0.08 18	0.15 33	0.12 46	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.20 282	0.10 99	0.31 159	0.35 660	0.42 703	0.19 214	0.16 235	0.23 111	0.18 99	0.14 152	0.15 159	0.10 61	0.09 44	0.21 184	0.18 307	0.08 285	0.28 678	0.06 57	0.05 37	0.08 268	0.57 715

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 249	0.10 99	0.49 351	0.22 301	0.12 193	0.23 346	0.18 341	0.43 431	0.20 143	0.31 436	0.45 562	0.20 304	0.14 257	0.18 98	0.18 307	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.07 39
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 109	0.15 342	0.35 202	0.21 232	0.09 23	0.19 214	0.10 12	0.19 54	0.21 172	0.14 152	0.12 79	0.11 102	0.11 130	0.15 33	0.12 46	0.08 285	0.07 201	0.11 525	0.09 426	0.10 436	0.13 370

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 56	0.12 206	0.26 107	0.17 40	0.12 193	0.12 27	0.07 1	0.18 37	0.21 172	0.12 84	0.15 159	0.14 200	0.12 177	0.16 55	0.15 211	0.13 581	0.09 318	0.09 380	0.10 492	0.11 496	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 56	0.15 342	0.21 46	0.27 550	0.09 23	0.15 65	0.13 91	0.23 111	0.21 172	0.12 84	0.11 56	0.10 61	0.13 226	0.22 215	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.06 57	0.05 37	0.07 187	0.07 39

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.19 249	0.11 153	0.39 230	0.22 301	0.33 680	0.14 43	0.15 178	0.18 37	0.22 186	0.14 152	0.16 174	0.09 34	0.09 44	0.23 239	0.14 168	0.06 48	0.50 735	0.06 57	0.06 115	0.07 187	0.53 710
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.21 323	0.16 386	0.50 372	0.18 74	0.15 383	0.17 150	0.16 235	0.35 316	0.22 186	0.38 557	0.38 472	0.36 513	0.24 451	0.29 362	0.22 420	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.09 426	0.09 370	0.08 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.49 351	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 667	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 700
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.14 127	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.27 314	0.18 307	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 249	0.13 252	0.51 393	0.22 301	0.11 133	0.19 214	0.15 178	0.30 248	0.24 224	0.28 371	0.29 354	0.25 380	0.18 363	0.25 276	0.17 275	0.09 392	0.06 101	0.10 466	0.08 314	0.10 436	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 151	0.16 386	0.34 190	0.25 469	0.12 193	0.11 20	0.18 341	0.35 316	0.24 224	0.13 123	0.13 101	0.18 267	0.12 177	0.15 33	0.13 114	0.08 285	0.06 101	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.18 216	0.12 206	0.40 245	0.27 550	0.16 427	0.20 257	0.24 550	0.34 307	0.24 224	0.23 312	0.28 345	0.29 432	0.15 279	0.19 123	0.16 244	0.06 48	0.05 6	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.07 39

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.17 204	0.13 252	0.35 202	0.18 74	0.13 260	0.17 150	0.16 235	0.42 418	0.25 251	0.19 254	0.18 215	0.13 167	0.10 89	0.22 215	0.12 46	0.12 557	0.10 367	0.11 525	0.08 314	0.10 436	0.09 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.23 385	0.15 342	0.74 569	0.22 301	0.14 311	0.25 392	0.22 494	0.43 431	0.25 251	0.36 530	0.24 301	0.34 494	0.18 363	0.24 254	0.20 371	0.07 127	0.12 436	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 151	0.13 252	0.30 147	0.22 301	0.08 13	0.15 65	0.14 127	0.28 208	0.26 269	0.23 312	0.20 241	0.15 221	0.11 130	0.18 98	0.13 114	0.07 127	0.05 6	0.11 525	0.09 426	0.08 268	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 351	0.09 57	1.28 688	0.31 627	0.43 706	0.16 109	0.15 178	0.30 248	0.26 269	0.14 152	0.17 195	0.15 221	0.11 130	0.23 239	0.12 46	0.07 127	0.06 101	0.07 168	0.06 115	0.06 99	0.24 574

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

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

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

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

CREStereo	0.14 109	0.09 57	0.27 124	0.14 2	0.08 13	0.22 321	0.15 178	0.26 175	0.26 269	0.16 199	0.21 261	0.14 200	0.13 226	0.19 123	0.14 168	0.09 392	0.05 6	0.06 57	0.04 1	0.07 187	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.48 334	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.12 50	0.43 431	0.26 269	0.27 357	0.32 395	0.21 320	0.17 327	0.26 298	0.20 371	0.08 285	0.06 101	0.08 273	0.06 115	0.07 187	0.10 217
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DA	0.21 323	0.11 153	0.33 184	0.28 578	0.23 605	0.30 479	0.16 235	0.29 228	0.27 288	0.15 180	0.22 275	0.17 252	0.15 279	0.26 298	0.15 211	0.07 127	0.28 678	0.07 168	0.05 37	0.07 187	0.56 712

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

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

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

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

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

LoS	0.15 151	0.09 57	0.34 190	0.17 40	0.09 23	0.22 321	0.14 127	0.27 192	0.27 288	0.15 180	0.18 215	0.19 281	0.14 257	0.23 239	0.14 168	0.08 285	0.06 101	0.06 57	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 249	0.20 486	0.30 147	0.18 74	0.10 84	0.19 214	0.17 280	0.32 280	0.27 288	0.27 357	0.21 261	0.18 267	0.14 257	0.21 184	0.16 244	0.09 392	0.08 269	0.38 716	0.15 636	0.06 99	0.08 85

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet-RSSM	0.18 216	0.10 99	0.45 292	0.20 183	0.12 193	0.20 257	0.16 235	0.40 393	0.31 352	0.23 312	0.21 261	0.26 400	0.15 279	0.21 184	0.14 168	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.07 217	0.06 99	0.06 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.22 351	0.16 386	0.40 245	0.26 512	0.12 193	0.29 464	0.19 388	0.40 393	0.32 366	0.34 496	0.35 437	0.25 380	0.25 464	0.26 298	0.21 402	0.13 581	0.08 269	0.11 525	0.09 426	0.11 496	0.12 333
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.24 418	0.16 386	0.46 311	0.20 183	0.15 383	0.23 346	0.20 429	0.43 431	0.32 366	0.26 345	0.31 383	0.28 419	0.25 464	0.36 449	0.28 499	0.08 285	0.22 619	0.10 466	0.11 530	0.09 370	0.23 560

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 351	0.23 541	0.60 504	0.20 183	0.09 23	0.27 420	0.15 178	0.45 461	0.33 385	0.29 396	0.33 417	0.27 406	0.22 415	0.29 362	0.27 490	0.07 127	0.05 6	0.07 168	0.06 115	0.09 370	0.11 272
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DeepPruner_ROB	0.28 508	0.25 571	0.64 525	0.22 301	0.16 427	0.30 479	0.21 457	0.54 564	0.33 385	0.36 530	0.38 472	0.38 527	0.26 483	0.45 498	0.28 499	0.15 622	0.11 405	0.11 525	0.11 530	0.14 582	0.14 416

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 418	0.13 252	0.45 292	0.26 512	0.14 311	0.30 479	0.25 565	0.47 484	0.35 410	0.29 396	0.43 536	0.35 507	0.25 464	0.28 339	0.25 466	0.12 557	0.09 318	0.09 380	0.09 426	0.09 370	0.11 272
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.21 323	0.21 501	0.46 311	0.22 301	0.35 685	0.21 288	0.16 235	0.39 381	0.35 410	0.22 300	0.28 345	0.20 304	0.15 279	0.25 276	0.20 371	0.08 285	0.16 522	0.08 273	0.07 217	0.07 187	0.12 333

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 323	0.30 607	0.57 472	0.21 232	0.12 193	0.24 371	0.18 341	0.30 248	0.41 490	0.26 345	0.24 301	0.17 252	0.16 301	0.25 276	0.19 343	0.10 467	0.07 201	0.08 273	0.08 314	0.11 496	0.09 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 385	0.12 206	0.51 393	0.21 232	0.14 311	0.34 544	0.22 494	0.57 603	0.41 490	0.29 396	0.32 395	0.23 344	0.22 415	0.28 339	0.20 371	0.10 467	0.07 201	0.09 380	0.10 492	0.09 370	0.09 141

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 531	0.24 554	0.81 596	0.26 512	0.18 491	0.30 479	0.22 494	0.52 536	0.41 490	0.38 557	0.42 522	0.42 568	0.28 516	0.46 500	0.31 530	0.11 516	0.08 269	0.10 466	0.11 530	0.10 436	0.12 333
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DispNO	0.29 531	0.24 554	0.83 606	0.23 367	0.17 461	0.25 392	0.22 494	0.47 484	0.42 502	0.33 474	0.39 490	0.38 527	0.28 516	0.78 650	0.35 565	0.09 392	0.07 201	0.10 466	0.10 492	0.09 370	0.09 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 444	0.17 423	0.47 319	0.25 469	0.13 260	0.33 529	0.17 280	0.57 603	0.43 513	0.34 496	0.38 472	0.35 507	0.21 405	0.32 406	0.24 452	0.14 606	0.06 101	0.13 588	0.09 426	0.11 496	0.09 141
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoDRNet-Refined	0.28 508	0.19 470	0.47 319	0.25 469	0.14 311	0.36 569	0.21 457	0.49 507	0.43 513	0.46 633	0.52 606	0.42 568	0.30 543	0.46 500	0.38 577	0.10 467	0.07 201	0.11 525	0.11 530	0.10 436	0.11 272
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i16pc	0.33 573	0.12 206	1.65 717	0.21 232	0.14 311	0.74 694	0.30 618	0.46 470	0.44 526	0.21 279	0.32 395	0.26 400	0.14 257	0.71 626	0.19 343	0.15 622	0.10 367	0.08 273	0.09 426	0.11 496	0.12 333

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.28 508	0.12 206	0.48 334	0.19 127	0.11 133	0.35 561	0.21 457	0.64 666	0.44 526	0.40 585	0.43 536	0.50 622	0.27 492	0.75 639	0.25 466	0.08 285	0.07 201	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.09 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.37 601	0.25 571	0.67 538	0.37 670	0.22 589	0.42 609	0.25 565	0.50 516	0.44 526	0.52 658	0.50 596	0.59 657	0.42 634	0.78 650	0.53 634	0.13 581	0.12 436	0.14 612	0.12 572	0.17 618	0.21 535
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 601	0.33 626	0.59 497	0.37 670	0.23 605	0.42 609	0.41 680	0.56 594	0.44 526	0.47 639	0.47 582	0.61 666	0.39 617	0.58 556	0.41 588	0.16 633	0.13 457	0.21 673	0.22 684	0.16 603	0.18 481

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSMDNet	0.23 385	0.14 304	0.49 351	0.20 183	0.13 260	0.28 439	0.17 280	0.47 484	0.47 566	0.30 419	0.36 452	0.37 521	0.24 451	0.29 362	0.21 402	0.09 392	0.07 201	0.09 380	0.08 314	0.11 496	0.11 272

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.42 634	0.44 678	0.92 633	0.24 423	0.16 427	0.45 627	0.40 675	0.58 617	0.50 599	0.54 669	0.63 658	0.52 633	0.51 664	0.91 683	0.66 661	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.15 636	0.15 594	0.21 535
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	0.57 682	0.55 696	0.74 569	0.48 710	0.63 725	0.56 667	0.43 683	0.71 693	0.51 605	0.64 685	0.55 623	0.57 650	0.61 687	0.65 602	0.57 646	0.55 726	0.55 743	0.50 724	0.54 733	0.51 717	0.61 721

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.36 594	0.25 571	0.61 511	0.24 423	0.14 311	0.42 609	0.33 642	0.56 594	0.52 615	0.54 669	0.52 606	0.51 625	0.58 678	0.63 591	0.43 597	0.15 622	0.16 522	0.18 658	0.16 647	0.13 559	0.19 501
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 508	0.24 554	0.65 530	0.27 550	0.19 526	0.31 501	0.35 650	0.46 470	0.53 616	0.31 436	0.32 395	0.32 474	0.27 492	0.36 449	0.26 478	0.16 633	0.14 476	0.15 631	0.17 659	0.11 496	0.11 272

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

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

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

Abc-Net	0.42 634	0.31 613	0.87 620	0.32 636	0.29 661	0.47 636	0.37 659	0.68 685	0.53 616	0.42 603	0.58 637	0.57 650	0.52 666	0.75 639	0.54 638	0.18 658	0.14 476	0.18 658	0.25 696	0.17 618	0.18 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SCION-MonSter(vits)	0.23 385	0.09 57	0.20 28	0.17 40	0.09 23	0.15 65	0.12 50	0.46 470	0.54 621	0.09 10	0.45 562	0.30 453	0.27 492	0.35 438	0.45 611	0.10 467	0.08 269	0.18 658	0.17 659	0.15 594	0.16 452

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 623	0.35 639	1.05 654	0.32 636	0.28 649	0.39 590	0.43 683	0.53 548	0.56 637	0.35 516	0.43 536	0.41 555	0.36 600	0.83 668	0.61 653	0.12 557	0.23 632	0.16 640	0.23 689	0.13 559	0.20 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SDNR	0.47 654	0.29 601	0.92 633	0.24 423	0.37 692	1.27 730	0.17 280	0.54 564	0.58 642	0.44 620	0.85 692	0.55 643	0.28 516	1.19 716	0.52 630	0.23 679	0.24 649	0.17 649	0.13 605	0.19 645	0.26 601

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	0.60 687	0.31 613	0.71 563	0.22 301	0.17 461	0.66 686	0.36 657	0.81 709	0.63 663	1.48 745	1.32 721	1.65 733	0.83 709	1.18 715	0.74 671	0.17 647	0.17 551	0.17 649	0.14 625	0.17 618	0.19 501
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 671	0.60 709	0.98 646	0.40 685	0.25 636	0.87 707	0.57 709	0.60 638	0.64 665	0.60 680	0.67 667	0.63 673	0.42 634	1.13 709	0.50 626	0.23 679	0.28 678	0.27 689	0.35 714	0.25 676	0.33 646

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 702	0.72 719	1.18 681	0.52 716	0.57 721	0.76 695	0.50 699	0.80 707	0.66 670	0.97 715	0.88 696	0.94 707	0.74 701	1.08 706	1.04 702	0.58 729	0.51 736	0.50 724	0.50 730	0.56 720	0.72 736
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 687	0.73 721	1.13 670	0.64 721	0.45 710	0.73 693	0.37 659	0.67 680	0.67 671	0.52 658	0.75 681	0.66 684	0.46 650	0.74 634	0.59 649	0.55 726	0.34 712	0.56 727	0.36 716	0.65 725	0.49 702

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

GANetREF_RVC	0.45 643	0.52 691	0.87 620	0.39 680	0.20 555	0.51 653	0.50 699	0.68 685	0.67 671	0.47 639	0.46 575	0.50 622	0.43 638	0.91 683	0.40 583	0.28 704	0.21 607	0.32 706	0.19 668	0.28 692	0.23 560
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSMD_ROB	0.63 694	0.34 635	0.70 554	0.30 610	0.25 636	0.88 708	0.35 650	0.58 617	0.67 671	1.13 727	1.52 728	1.75 736	1.05 724	0.90 681	0.60 650	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.27 705	0.25 676	0.27 609

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.67 697	0.38 657	0.83 606	0.37 670	0.30 667	0.66 686	0.37 659	0.69 691	0.70 680	1.15 729	1.53 729	1.70 735	1.38 735	1.00 699	0.83 682	0.24 686	0.22 619	0.27 689	0.26 701	0.27 687	0.32 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 691	0.47 682	0.93 637	0.70 727	0.50 713	1.15 723	1.29 748	0.79 706	0.70 680	0.77 702	0.55 623	0.92 706	0.58 678	0.87 674	0.77 675	0.19 668	0.27 673	0.18 658	0.19 668	0.27 687	0.28 618

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 702	0.64 714	1.20 684	0.55 718	0.43 706	0.54 666	0.48 694	0.75 702	0.87 705	0.88 707	1.72 737	1.06 712	1.03 723	1.29 723	0.98 696	0.35 713	0.42 722	0.41 720	0.48 726	0.38 708	0.43 688
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.77 709	0.92 733	1.79 724	0.73 730	0.53 717	0.78 699	0.42 681	0.88 720	0.90 706	0.75 696	0.76 682	1.32 725	0.80 706	1.04 703	0.70 667	0.57 728	0.32 705	0.72 734	0.35 714	0.70 731	0.50 706

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

SGM_RVC	0.57 682	0.22 521	0.60 504	0.26 512	0.16 427	0.97 716	0.46 690	0.76 704	0.90 706	1.03 722	0.92 699	1.16 717	0.93 717	1.21 717	0.72 669	0.17 647	0.16 522	0.16 640	0.16 647	0.16 603	0.24 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.20 732	0.89 731	2.53 739	0.59 719	0.76 734	3.16 753	2.09 757	1.16 731	0.93 709	0.95 712	1.12 711	1.65 733	1.27 731	2.15 748	1.87 743	0.43 723	0.37 717	0.38 716	0.39 720	0.62 722	0.63 724

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	0.80 710	0.40 664	0.91 632	0.39 680	0.35 685	1.52 739	0.81 728	0.97 726	0.98 716	1.47 744	1.58 731	1.19 719	1.33 734	1.01 700	1.21 709	0.29 705	0.27 673	0.30 700	0.29 709	0.32 702	0.36 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
noway3	4.31 755	5.41 764	4.87 756	11.29 771	10.45 769	5.75 757	4.48 766	4.23 762	0.99 720	1.88 749	2.54 755	6.09 766	3.58 762	3.77 761	4.56 763	1.98 759	0.46 727	2.02 766	1.74 765	5.77 767	4.35 765

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark