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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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-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-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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-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

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

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

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

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

MLG-Stereo_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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-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

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

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

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

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

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

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

LG-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

aanet-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-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

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

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

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	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

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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

rvit_0105_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

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

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

test-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 282	0.13 252	0.49 351	0.28 578	0.20 555	0.21 288	0.17 280	0.29 228	0.24 224	0.22 300	0.13 101	0.12 142	0.12 177	0.32 406	0.13 114	0.07 127	0.26 667	0.08 273	0.07 217	0.08 268	0.48 700
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT+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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

WZ-Net	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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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