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

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 53	0.09 56	0.23 65	0.19 124	0.14 295	0.20 240	0.16 218	0.25 148	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.13 359

BridgeDepth	0.11 11	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.18 31	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 185	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 138	0.13 82	0.19 47	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.08 273	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

CAS	0.16 171	0.07 2	0.29 128	0.42 670	0.17 441	0.20 240	0.18 324	0.23 103	0.20 131	0.15 165	0.19 213	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.14 154	0.31 679	0.04 1	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.16 436

CREStereo++_RVC	0.16 171	0.09 56	0.42 251	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.23 103	0.31 335	0.21 260	0.31 364	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.16 229	0.07 120	0.04 1	0.06 53	0.15 614	0.06 94	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
over-6	0.13 53	0.18 433	0.30 138	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.11 27	0.28 195	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.13 210	0.20 148	0.11 14	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

over v1	0.12 30	0.17 406	0.23 65	0.19 124	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.14 241	0.18 94	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

over-8	0.12 30	0.17 406	0.25 84	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.11 6	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 56	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.15 163	0.14 9	0.13 18	0.09 9	0.15 147	0.08 3	0.08 15	0.11 1	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

over-9	0.12 30	0.18 433	0.27 115	0.20 174	0.07 1	0.15 59	0.10 10	0.21 73	0.12 9	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

anonymous	0.11 11	0.10 95	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.08 1	0.13 82	0.16 16	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.09 27	0.07 3	0.14 13	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.06 14

PhaseNet	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.16 220	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

ManiGeoR	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

HLf10	0.20 266	0.22 503	0.70 532	0.16 13	0.12 186	0.22 304	0.14 115	0.41 395	0.28 282	0.19 237	0.24 283	0.19 265	0.16 285	0.35 421	0.20 355	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

TestStereo_HLe17	0.21 307	0.24 535	0.77 561	0.17 39	0.11 128	0.22 304	0.17 263	0.42 402	0.31 335	0.20 250	0.25 293	0.18 251	0.15 263	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

GGDA	0.19 234	0.20 469	0.53 405	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.16 218	0.35 302	0.32 348	0.22 280	0.29 335	0.19 265	0.16 285	0.38 443	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.09 137

quiztm	0.16 171	0.19 453	0.37 201	0.22 290	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.36 317	0.24 210	0.18 230	0.21 245	0.14 185	0.10 81	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.07 36

TS12	0.13 53	0.09 56	0.21 42	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.15 165	0.19 213	0.12 131	0.13 210	0.18 94	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.06 14

aanet-new-70k	0.13 53	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.22 88	0.16 57	0.11 45	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.13 359

aanet-new-40k	0.14 101	0.15 327	0.43 259	0.20 174	0.13 250	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.15 45	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.33 622

aanet-new-34k	0.14 101	0.16 370	0.39 215	0.19 124	0.09 22	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.19 117	0.12 75	0.15 147	0.11 92	0.13 210	0.14 13	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

aanet-32k-new	0.15 140	0.18 433	0.43 259	0.21 221	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.22 88	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.09 27	0.13 210	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.23 539

aanet-new-24k	0.13 53	0.14 291	0.32 162	0.20 174	0.12 186	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.16 57	0.13 111	0.16 161	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.07 36

aanet-new-16k	0.13 53	0.14 291	0.39 215	0.20 174	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.20 131	0.12 75	0.12 70	0.12 131	0.11 119	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.14 400

aanet-new-10k	0.14 101	0.15 327	0.37 201	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.13 111	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.10 211

aanet-new-12k	0.13 53	0.12 197	0.32 162	0.23 353	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.25 148	0.20 131	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.12 322

aanet-new-14k	0.13 53	0.13 241	0.33 172	0.21 221	0.09 22	0.13 33	0.13 82	0.26 164	0.23 190	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.11 264

aanet-new-8k	0.14 101	0.14 291	0.34 177	0.21 221	0.10 79	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.13 210	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.11 264

aanet-new	0.14 101	0.13 241	0.39 215	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.15 163	0.25 148	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.16 285	0.19 118	0.11 14	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.13 359

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 53	0.11 145	0.28 122	0.21 221	0.13 250	0.20 240	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.12 75	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.15 31	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.19 124	0.10 79	0.15 59	0.16 218	0.24 125	0.17 67	0.11 45	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.13 6	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.17 457

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.19 197	0.15 163	0.25 148	0.22 172	0.16 184	0.22 259	0.10 51	0.09 38	0.15 31	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.21 245	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 53	0.10 95	0.26 98	0.19 124	0.10 79	0.13 33	0.16 218	0.26 164	0.22 172	0.12 75	0.16 161	0.09 27	0.11 119	0.14 13	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.26 579

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 101	0.12 197	0.42 251	0.18 71	0.12 186	0.17 138	0.14 115	0.24 125	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.19 482

LACA3	0.10 2	0.11 145	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 100	0.14 115	0.14 9	0.14 31	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.09 1	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LiteMatch	0.13 53	0.15 327	0.19 16	0.20 174	0.10 79	0.15 59	0.17 263	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.22 396	0.16 53	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

Lsterematch	0.20 266	0.15 327	0.44 270	0.20 174	0.10 79	0.22 304	0.17 263	0.27 179	0.34 379	0.28 350	0.37 443	0.24 349	0.22 396	0.25 262	0.23 424	0.08 273	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

LACA2	0.12 30	0.17 406	0.32 162	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.15 31	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 241	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.16 16	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.09 27	0.10 81	0.14 13	0.10 2	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 11	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.07 36

gcap_with_dpt	0.13 53	0.10 95	0.27 115	0.18 71	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.26 164	0.21 158	0.16 184	0.21 245	0.09 27	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.10 211

DispViT+	0.12 30	0.08 23	0.21 42	0.16 13	0.16 408	0.10 12	0.12 44	0.27 179	0.24 210	0.13 111	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 39	0.09 22	0.09 2	0.14 115	0.11 1	0.16 57	0.07 1	0.09 15	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 44	0.05 1	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.06 14

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.13 82	0.11 1	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 202	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.08 302	0.05 4	0.06 14

MatchStereo	0.11 11	0.08 23	0.30 138	0.16 13	0.08 12	0.09 2	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.10 27	0.16 161	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	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_RVC	0.10 2	0.09 56	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 100	0.10 10	0.21 73	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 27	0.12 163	0.14 13	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 94	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.14 101	0.12 197	0.25 84	0.21 221	0.13 250	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.12 75	0.15 147	0.12 131	0.13 210	0.17 74	0.15 197	0.05 1	0.05 6	0.08 260	0.08 302	0.05 4	0.08 82

xyz-stereo-finetune2	0.18 205	0.16 370	0.32 162	0.16 13	0.09 22	0.27 400	0.19 371	0.29 215	0.21 158	0.23 291	0.29 335	0.21 304	0.23 411	0.37 440	0.23 424	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

xyz-stereo	1.43 706	0.11 145	17.43 744	0.18 71	0.08 12	4.86 724	0.18 324	0.31 258	0.35 392	0.37 524	2.75 724	0.41 531	0.31 540	0.58 534	0.33 531	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.06 110	0.06 94	0.06 14

fast-iter	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

CoSv	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.15 364	0.17 138	0.16 218	0.35 302	0.22 172	0.38 533	0.38 452	0.36 491	0.24 432	0.29 346	0.22 404	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.08 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 53	0.15 327	0.21 42	0.27 529	0.09 22	0.15 59	0.13 82	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.11 50	0.10 51	0.13 210	0.22 202	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

fffft	0.14 101	0.12 197	0.30 138	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.18 324	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.11 50	0.13 154	0.10 81	0.24 241	0.18 291	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 11	0.10 95	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.21 271	0.14 115	0.14 9	0.17 67	0.11 45	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.21 172	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

SMoEStereo_RVC	0.14 101	0.15 327	0.29 128	0.19 124	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.21 73	0.21 158	0.15 165	0.13 90	0.12 131	0.11 119	0.25 262	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.08 82

tt45	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.19 124	0.11 128	0.23 328	0.18 324	0.23 103	0.18 90	0.16 184	0.13 90	0.14 185	0.10 81	0.31 378	0.15 197	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.08 82

999	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.25 148	0.20 131	0.14 139	0.16 161	0.14 185	0.11 119	0.36 430	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

U	1.02 694	0.10 95	0.26 98	0.22 290	3.66 727	6.41 730	0.13 82	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.07 120	0.05 6	5.35 738	2.86 735	0.07 179	0.06 14

RSM++	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.32 611	0.17 441	0.17 138	0.15 163	0.23 103	0.21 158	0.12 75	0.12 70	0.14 185	0.09 38	0.21 172	0.13 105	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

gcap-zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

test_for_model	0.14 101	0.10 95	0.25 84	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

trnet	0.14 101	0.09 56	0.26 98	0.15 5	0.07 1	0.21 271	0.12 44	0.25 148	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.15 206	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14

CASnet	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.22 290	0.08 12	0.15 59	0.14 115	0.28 195	0.26 253	0.23 291	0.20 225	0.15 206	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.11 503	0.09 408	0.08 254	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.14 101	0.10 95	0.28 122	0.18 71	0.15 364	0.19 197	0.15 163	0.27 179	0.23 190	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.09 137

LoS_RVC	0.14 101	0.11 145	0.32 162	0.18 71	0.16 408	0.20 240	0.18 324	0.21 73	0.18 90	0.14 139	0.20 225	0.12 131	0.17 311	0.17 74	0.14 154	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.14 400

CES	0.14 101	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.23 583	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.20 501

DCANet-4	0.20 266	0.11 145	0.58 466	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.39 365	0.42 483	0.29 375	0.31 364	0.17 236	0.22 396	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

fff	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

ADStereo(finetuned)	0.21 307	0.15 327	0.59 475	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.31 540	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

MIPNet	0.22 335	0.19 453	0.64 503	0.22 290	0.12 186	0.28 419	0.20 411	0.48 475	0.39 450	0.31 415	0.24 283	0.19 265	0.24 432	0.28 323	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

LCNet	0.22 335	0.12 197	0.42 251	0.26 492	0.12 186	0.23 328	0.19 371	0.36 317	0.28 282	0.28 350	0.35 417	0.26 382	0.30 523	0.35 421	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.13 539	0.22 529

AAGNet	0.34 560	0.12 197	0.53 405	0.26 492	0.16 408	0.20 240	0.19 371	0.31 258	0.29 305	0.35 493	0.35 417	0.27 387	0.30 523	0.44 472	2.56 723	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.09 356	0.07 36

STrans-v2	0.25 427	0.14 291	0.56 439	0.21 221	0.12 186	0.23 328	0.20 411	0.50 494	0.31 335	0.31 415	0.42 501	0.35 485	0.35 572	0.62 566	0.24 436	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

TransformOpticalFlow	0.24 401	0.14 291	0.57 450	0.24 408	0.11 128	0.21 271	0.19 371	0.43 413	0.34 379	0.30 398	0.43 515	0.36 491	0.31 540	0.61 555	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.08 82

KYRaft	0.23 369	0.11 145	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.26 253	0.35 493	0.53 591	0.34 472	0.26 464	0.29 346	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.09 362	0.10 470	0.08 254	0.30 605

SST-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.26 253	0.34 474	0.33 398	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.18 291	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

RAFT_R40	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.13 250	0.18 170	0.18 324	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.33 398	0.30 434	0.23 411	0.55 520	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.07 36

PFNet	0.24 401	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.14 295	0.22 304	0.19 371	0.40 376	0.35 392	0.36 507	0.32 376	0.27 387	0.20 375	0.63 569	0.23 424	0.09 376	0.05 6	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.08 82

CRE-IMP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.24 210	0.27 336	0.26 302	0.24 349	0.17 311	0.24 241	0.19 327	0.09 376	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.10 211

cross-raft	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.27 529	0.16 408	0.20 240	0.24 528	0.34 293	0.24 210	0.23 291	0.28 326	0.29 413	0.15 263	0.19 118	0.16 229	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

GMM-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.56 439	0.23 353	0.13 250	0.24 351	0.24 528	0.38 343	0.29 305	0.31 415	0.44 525	0.27 387	0.21 387	0.31 378	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.19 482

Prome-Stereo	0.22 335	0.10 95	0.43 259	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.23 503	0.37 334	0.27 271	0.33 453	0.58 613	0.24 349	0.28 496	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.20 501

s12784h	0.18 205	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.07 1	0.33 508	0.19 371	0.39 365	0.34 379	0.24 301	0.25 293	0.18 251	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.05 1

XX-TBD	0.16 171	0.21 483	0.43 259	0.22 290	0.10 79	0.23 328	0.15 163	0.23 103	0.28 282	0.22 280	0.26 302	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.14 154	0.08 273	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.06 14

DCANet	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.37 334	0.41 471	0.30 398	0.31 364	0.19 265	0.23 411	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.10 211

csc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

cscssc	0.20 266	0.15 327	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.19 197	0.18 324	0.38 343	0.46 532	0.29 375	0.31 364	0.18 251	0.28 496	0.21 172	0.20 355	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

111	0.22 335	0.22 503	0.57 450	0.19 124	0.09 22	0.24 351	0.17 263	0.44 434	0.46 532	0.24 301	0.30 351	0.29 413	0.22 396	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.15 419

CFNet-RSSM	0.18 205	0.10 95	0.45 276	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.40 376	0.31 335	0.23 291	0.21 245	0.26 382	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.06 14

CREStereo	0.14 101	0.09 56	0.27 115	0.14 2	0.08 12	0.22 304	0.15 163	0.26 164	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.14 185	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	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
PMTNet	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.15 5	0.09 22	0.23 328	0.15 163	0.26 164	0.24 210	0.17 207	0.21 245	0.16 220	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.29 675	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.07 36

HITNet	0.22 335	0.23 522	0.60 482	0.20 174	0.09 22	0.27 400	0.15 163	0.45 443	0.33 367	0.29 375	0.33 398	0.27 387	0.22 396	0.29 346	0.27 475	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 427	0.23 522	0.59 475	0.22 290	0.09 22	0.30 459	0.18 324	0.40 376	0.38 434	0.38 533	0.44 525	0.31 443	0.22 396	0.44 472	0.32 522	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.08 82

iResNet	0.25 427	0.22 503	0.62 493	0.26 492	0.11 128	0.31 481	0.23 503	0.46 452	0.45 520	0.34 474	0.43 515	0.27 387	0.23 411	0.36 430	0.37 556	0.08 273	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.10 211

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 56	0.17 7	0.14 2	0.09 22	0.12 25	0.15 163	0.12 3	0.12 9	0.09 9	0.13 90	0.06 1	0.09 38	0.11 1	0.14 154	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

SE	0.17 193	0.22 503	0.32 162	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.16 218	0.30 235	0.21 158	0.20 250	0.28 326	0.15 206	0.17 311	0.17 74	0.17 260	0.10 448	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.12 322

SMOE	0.19 234	0.17 406	0.39 215	0.22 290	0.13 250	0.27 400	0.21 439	0.31 258	0.24 210	0.22 280	0.27 318	0.21 304	0.17 311	0.19 118	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.07 210	0.11 477	0.12 322

HLF11	0.20 266	0.20 469	0.68 522	0.16 13	0.12 186	0.21 271	0.12 44	0.39 365	0.25 237	0.21 260	0.30 351	0.19 265	0.18 346	0.38 443	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.09 137

HLf8	0.21 307	0.23 522	0.69 525	0.15 5	0.12 186	0.24 351	0.14 115	0.42 402	0.32 348	0.20 250	0.26 302	0.18 251	0.15 263	0.35 421	0.18 291	0.10 448	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.10 211

TestStereo_HL3	0.23 369	0.18 433	1.11 644	0.17 39	0.11 128	0.24 351	0.16 218	0.36 317	0.21 158	0.27 336	0.39 470	0.23 328	0.20 375	0.41 458	0.15 197	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

TestStereo_HL2	0.20 266	0.19 453	0.54 419	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.15 163	0.35 302	0.31 335	0.23 291	0.31 364	0.19 265	0.17 311	0.40 453	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.09 137

TestStereo-Hl	0.20 266	0.16 370	0.50 353	0.18 71	0.11 128	0.23 328	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.23 291	0.27 318	0.22 312	0.19 369	0.39 448	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.08 82

aanet-new-90k	0.15 140	0.14 291	0.49 332	0.21 221	0.11 128	0.15 59	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.10 27	0.12 70	0.10 51	0.12 163	0.21 172	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

aanet-new-36k	0.14 101	0.17 406	0.45 276	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

aanet-new-32k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

aanet-new-30k	0.13 53	0.15 327	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.19 47	0.14 31	0.12 75	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.15 31	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 140	0.23 522	0.58 466	0.17 39	0.12 186	0.15 59	0.14 115	0.25 148	0.18 90	0.11 45	0.14 127	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.11 14	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.20 174	0.12 186	0.14 41	0.15 163	0.22 88	0.21 158	0.11 45	0.17 181	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.11 14	0.05 1	0.06 97	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.22 529

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 101	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

RT-Monster	0.16 171	0.09 56	0.25 84	0.18 71	0.14 295	0.20 240	0.12 44	0.31 258	0.33 367	0.25 314	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.10 211

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 98	0.15 5	0.11 128	0.10 12	0.13 82	0.15 12	0.09 1	0.12 75	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.13 6	0.10 2	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.06 94	0.05 1

VMStereo-Base	0.14 101	0.09 56	0.29 128	0.16 13	0.09 22	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.25 237	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

Hybrid-DGEV-03	0.21 307	0.20 469	0.43 259	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.16 218	0.33 286	0.28 282	0.33 453	0.58 613	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.10 211

Hybrid-DGEV-2	0.23 369	0.20 469	0.53 405	0.24 408	0.13 250	0.28 419	0.15 163	0.50 494	0.45 520	0.28 350	0.26 302	0.25 362	0.26 464	0.29 346	0.20 355	0.07 120	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.10 211

MultiAttention	1.05 695	0.14 291	0.50 353	0.35 634	0.43 678	5.62 726	1.71 727	0.71 669	0.54 599	0.36 507	0.63 634	0.55 619	0.22 396	7.50 735	0.56 620	0.09 376	0.06 97	0.14 590	0.24 665	0.27 664	0.34 627

z-ln-s-r	0.35 567	0.30 587	1.02 629	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.26 555	0.46 452	0.55 607	0.33 453	0.61 630	0.39 517	0.31 540	0.80 635	0.77 651	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.10 211

water-stereo	0.15 140	0.11 145	0.32 162	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.14 115	0.26 164	0.20 131	0.18 230	0.23 273	0.16 220	0.16 285	0.14 13	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

G2L-ROB	0.25 427	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.12 186	0.28 419	0.21 439	0.48 475	0.34 379	0.35 493	0.31 364	0.41 531	0.23 411	0.51 498	0.31 512	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.12 322

xyz-stereo-finetune	0.17 193	0.17 406	0.29 128	0.17 39	0.08 12	0.24 351	0.21 439	0.30 235	0.32 348	0.19 237	0.22 259	0.19 265	0.15 263	0.30 363	0.22 404	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

DFGA-Net	0.26 450	0.33 603	0.70 532	0.22 290	0.15 364	0.25 372	0.17 263	0.41 395	0.40 461	0.30 398	0.32 376	0.21 304	0.18 346	0.61 555	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.09 137

G2L-Stereo_test	0.26 450	0.22 503	0.54 419	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.24 528	0.51 506	0.40 461	0.38 533	0.37 443	0.40 522	0.26 464	0.53 509	0.32 522	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

LGtest1	0.10 2	0.09 56	0.19 16	0.18 71	0.09 22	0.13 33	0.09 4	0.17 25	0.13 18	0.10 27	0.08 11	0.09 27	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

castereo	0.14 101	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.20 240	0.19 371	0.32 267	0.28 282	0.13 111	0.18 201	0.16 220	0.16 285	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

ours_stereo	0.15 140	0.14 291	0.29 128	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.18 324	0.21 73	0.20 131	0.13 111	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.24 241	0.15 197	0.06 44	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.13 359

GCAP-BAT	0.23 369	0.09 56	1.36 674	0.31 602	0.44 681	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

RAStereo	0.14 101	0.15 327	0.40 230	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.18 324	0.25 148	0.24 210	0.13 111	0.17 181	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.05 1

Pointernet	0.15 140	0.08 23	0.35 188	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.12 44	0.34 293	0.25 237	0.15 165	0.16 161	0.13 154	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.08 82

RSM	0.14 101	0.11 145	0.25 84	0.29 575	0.16 408	0.16 100	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.13 111	0.13 90	0.15 206	0.09 38	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 101	0.09 56	0.37 201	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.14 115	0.20 56	0.18 90	0.12 75	0.14 127	0.11 92	0.12 163	0.13 6	0.10 2	0.06 44	0.06 97	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.31 609

H2IRNET	0.19 234	0.18 433	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.28 195	0.31 335	0.17 207	0.32 376	0.25 362	0.20 375	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.08 82

MGS-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.38 206	0.19 124	0.11 128	0.18 170	0.17 263	0.21 73	0.23 190	0.14 139	0.24 283	0.16 220	0.10 81	0.19 118	0.13 105	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.07 36

CoDeX	0.24 401	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.14 295	0.29 444	0.21 439	0.55 559	0.42 483	0.29 375	0.36 432	0.28 400	0.23 411	0.48 486	0.20 355	0.09 376	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.08 82

plain	0.18 205	0.16 370	0.59 475	0.21 221	0.13 250	0.16 100	0.17 263	0.29 215	0.23 190	0.16 184	0.26 302	0.13 154	0.17 311	0.27 299	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.10 422	0.07 36

MIF-Stereo (partial)	0.18 205	0.13 241	0.50 353	0.22 290	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.29 215	0.26 253	0.17 207	0.26 302	0.16 220	0.17 311	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

UniTT-Stereo	0.15 140	0.12 197	0.45 276	0.21 221	0.14 295	0.17 138	0.13 82	0.20 56	0.19 117	0.16 184	0.20 225	0.10 51	0.11 119	0.18 94	0.17 260	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.07 36

PCWNet_CMD	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.21 221	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.11 264

GCAPDPT-zeroshot	0.22 335	0.09 56	1.28 665	0.31 602	0.43 678	0.16 100	0.15 163	0.30 235	0.26 253	0.14 139	0.17 181	0.15 206	0.11 119	0.23 226	0.12 44	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.24 553

LoS	0.15 140	0.09 56	0.34 177	0.17 39	0.09 22	0.22 304	0.14 115	0.27 179	0.27 271	0.15 165	0.18 201	0.19 265	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.18 205	0.10 95	0.35 188	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.17 263	0.33 286	0.24 210	0.24 301	0.28 326	0.27 387	0.16 285	0.24 241	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.06 110	0.09 356	0.10 211

DisPM	0.20 266	0.11 145	0.52 394	0.24 408	0.13 250	0.18 170	0.19 371	0.30 235	0.31 335	0.33 453	0.34 409	0.23 328	0.16 285	0.34 414	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.12 322

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 551	0.25 551	0.82 578	0.22 290	0.17 441	0.46 608	0.28 581	0.53 525	0.53 594	0.43 589	0.57 610	0.44 557	0.31 540	0.50 492	0.48 597	0.10 448	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.11 477	0.12 322

test_4	0.19 234	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.13 250	0.19 197	0.21 439	0.27 179	0.24 210	0.24 301	0.47 559	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.18 291	0.06 44	0.06 97	0.09 362	0.09 408	0.07 179	0.06 14

IPLG	0.23 369	0.19 453	0.65 508	0.21 221	0.12 186	0.28 419	0.17 263	0.45 443	0.32 348	0.33 453	0.32 376	0.16 220	0.17 311	0.50 492	0.23 424	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

IPLGR	0.22 335	0.14 291	0.75 551	0.21 221	0.11 128	0.25 372	0.18 324	0.44 434	0.38 434	0.29 375	0.28 326	0.21 304	0.19 369	0.37 440	0.19 327	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.07 36

CrosDoStereo	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

HHNet	0.23 369	0.12 197	0.66 513	0.19 124	0.18 471	0.20 240	0.20 411	0.36 317	0.32 348	0.33 453	0.59 618	0.19 265	0.21 387	0.24 241	0.31 512	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.12 322

Patchmatch Stereo++	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137
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
OMP-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.48 315	0.30 586	0.13 250	0.21 271	0.16 218	0.38 343	0.35 392	0.34 474	0.30 351	0.33 464	0.20 375	0.70 598	0.24 436	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

IIG-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.47 300	0.29 575	0.12 186	0.23 328	0.14 115	0.40 376	0.33 367	0.35 493	0.37 443	0.33 464	0.22 396	0.70 598	0.26 463	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

NF-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.52 506	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

OCTAStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

PSM-softLoss	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

KMStereo	0.22 335	0.11 145	0.53 405	0.25 451	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.39 365	0.29 305	0.29 375	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.53 509	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.09 408	0.08 254	0.12 322

NRIStereo	0.20 266	0.12 197	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.24 351	0.19 371	0.30 235	0.28 282	0.26 324	0.26 302	0.25 362	0.18 346	0.34 414	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.09 137

PSM-adaLoss	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

PSM-AAD	0.26 450	0.11 145	0.43 259	0.24 408	0.12 186	0.27 400	0.37 636	0.36 317	0.30 323	0.36 507	0.39 470	0.28 400	0.77 678	0.30 363	0.16 229	0.07 120	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.21 514

FTStereo	0.28 490	0.11 145	0.56 439	0.24 408	0.13 250	0.21 271	0.52 678	0.36 317	0.28 282	0.38 533	0.94 676	0.30 434	0.56 651	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.19 482

ROB_FTStereo_v2	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ROB_FTStereo	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

HUI-Stereo	0.19 234	0.13 241	0.52 394	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.23 226	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

ASMatch	0.23 369	0.11 145	0.55 429	0.25 451	0.14 295	0.19 197	0.16 218	0.32 267	0.30 323	0.28 350	0.68 645	0.28 400	0.26 464	0.50 492	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.11 264

DeepStereo_LL	0.32 544	0.11 145	0.53 405	0.19 124	0.12 186	0.22 304	1.07 712	0.36 317	0.38 434	0.38 533	0.60 622	0.28 400	0.45 619	0.61 555	0.56 620	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.09 137

DEmStereo	0.26 450	0.10 95	0.52 394	0.19 124	0.13 250	0.31 481	0.25 543	0.29 215	0.38 434	0.36 507	0.57 610	0.24 349	0.48 632	0.53 509	0.44 583	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

THIR-Stereo	0.30 526	0.15 327	0.46 292	0.19 124	0.11 128	0.28 419	0.70 692	0.33 286	0.36 408	0.37 524	0.64 637	0.33 464	0.49 637	0.58 534	0.44 583	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.08 82

DRaft	0.25 427	0.11 145	0.47 300	0.18 71	0.12 186	0.28 419	0.23 503	0.34 293	0.40 461	0.38 533	0.60 622	0.20 287	0.41 604	0.48 486	0.41 568	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

GrayStereo	0.26 450	0.10 95	0.45 276	0.27 529	0.14 295	0.23 328	0.46 666	0.36 317	0.33 367	0.40 560	0.47 559	0.30 434	0.78 679	0.29 346	0.17 260	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.15 419

RE-Stereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

Pruner-Stereo	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.29 575	0.12 186	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.31 335	0.33 453	0.32 376	0.25 362	0.15 263	0.25 262	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

TVStereo	0.22 335	0.11 145	0.52 394	0.25 451	0.12 186	0.21 271	0.18 324	0.40 376	0.35 392	0.28 350	0.30 351	0.22 312	0.17 311	0.51 498	0.21 386	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.13 359

DeepStereo_RVC	0.19 234	0.12 197	0.47 300	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.16 218	0.29 215	0.24 210	0.28 350	0.27 318	0.23 328	0.28 496	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.10 211

iGMRVC	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

RAFT-RH_RVC	0.26 450	0.13 241	0.57 450	0.22 290	0.12 186	0.25 372	0.14 115	0.27 179	0.29 305	0.38 533	1.14 687	0.23 328	0.18 346	0.58 534	0.24 436	0.07 120	0.06 97	0.10 445	0.07 210	0.06 94	0.08 82

IRAFT_RVC	0.23 369	0.15 327	0.54 419	0.26 492	0.12 186	0.19 197	0.23 503	0.41 395	0.39 450	0.31 415	0.30 351	0.29 413	0.24 432	0.55 520	0.23 424	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.08 82

RAFT-345	0.22 335	0.11 145	0.55 429	0.22 290	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.27 179	0.28 282	0.27 336	0.65 639	0.20 287	0.17 311	0.55 520	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.07 36

iRAFT	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

CroCo-Stereo	0.15 140	0.16 370	0.34 177	0.25 451	0.12 186	0.11 18	0.18 324	0.35 302	0.24 210	0.13 111	0.13 90	0.18 251	0.12 163	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.07 179	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
RAFT-IKP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

CFNet_pseudo	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.11 477	0.11 264

ARAFT	0.26 450	0.30 587	0.87 598	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.24 528	0.46 452	0.34 379	0.33 453	0.28 326	0.29 413	0.20 375	0.49 488	0.19 327	0.08 273	0.06 97	0.12 539	0.11 508	0.09 356	0.09 137

Gwc-CoAtRS	0.17 193	0.10 95	0.41 241	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.15 163	0.34 293	0.29 305	0.23 291	0.23 273	0.27 387	0.15 263	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.06 97	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

CCAANet	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.22 290	0.15 364	0.29 444	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.27 336	0.49 569	0.32 454	0.25 445	0.63 569	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.10 445	0.10 470	0.08 254	0.11 264

DIP-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.12 44	0.43 413	0.26 253	0.27 336	0.32 376	0.21 304	0.17 311	0.26 284	0.20 355	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.10 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 427	0.25 551	0.66 513	0.23 353	0.10 79	0.29 444	0.14 115	0.49 486	0.34 379	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.26 464	0.34 414	0.33 531	0.08 273	0.06 97	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.13 359

R-Stereo Train	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36

RAFT-Stereo	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.12 524	0.11 264

AdaStereo	0.25 427	0.17 406	0.47 300	0.25 451	0.13 250	0.33 508	0.17 263	0.57 579	0.43 494	0.34 474	0.38 452	0.35 485	0.21 387	0.32 389	0.24 436	0.14 582	0.06 97	0.13 566	0.09 408	0.11 477	0.09 137
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.29 512	0.37 626	0.92 611	0.24 408	0.13 250	0.30 459	0.19 371	0.55 559	0.51 583	0.39 551	0.46 552	0.39 517	0.27 473	0.36 430	0.30 502	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.13 539	0.11 264

iResNet_ROB	0.27 480	0.27 569	0.48 315	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.17 263	0.57 579	0.55 607	0.39 551	0.44 525	0.37 497	0.28 496	0.43 468	0.28 484	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.11 264

DN-CSS_ROB	0.24 401	0.33 603	0.69 525	0.25 451	0.14 295	0.26 393	0.13 82	0.42 402	0.35 392	0.30 398	0.42 501	0.22 312	0.20 375	0.34 414	0.22 404	0.07 120	0.06 97	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

pmcnn	0.54 649	0.24 535	1.06 634	0.25 451	0.26 618	0.40 574	0.31 606	0.55 559	0.55 607	0.56 647	1.22 691	2.53 719	0.39 594	0.84 645	1.08 680	0.09 376	0.06 97	0.06 53	0.05 36	0.10 422	0.14 400

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 101	0.15 327	0.35 188	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.10 10	0.19 47	0.21 158	0.14 139	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.15 31	0.12 44	0.08 273	0.07 194	0.11 503	0.09 408	0.10 422	0.13 359

depth_test_26	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.16 13	0.09 22	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.16 57	0.12 75	0.16 161	0.11 92	0.08 15	0.14 13	0.10 2	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.08 82

derf	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.18 71	0.11 128	0.11 18	0.11 27	0.17 25	0.15 45	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.07 194	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.13 359

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 171	0.20 469	0.79 567	0.19 124	0.12 186	0.12 25	0.14 115	0.26 164	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.10 51	0.10 81	0.13 6	0.11 14	0.06 44	0.07 194	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.18 464

BStereo	0.14 101	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.25 148	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

Anonymus123	0.16 171	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.41 579	0.15 163	0.30 235	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

FlowAnything_test	0.15 140	0.12 197	0.23 65	0.21 221	0.12 186	0.18 170	0.16 218	0.25 148	0.17 67	0.15 165	0.13 90	0.15 206	0.14 241	0.19 118	0.17 260	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.12 551	0.08 254	0.10 211

MSAF-DinoV2	0.81 686	0.64 684	2.42 708	0.49 681	0.17 441	0.58 648	0.32 613	0.83 687	0.85 675	0.41 572	0.52 583	0.98 687	0.61 662	4.97 730	1.22 685	0.12 533	0.07 194	0.10 445	0.24 665	0.27 664	0.32 615

S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 73	0.14 2	0.10 79	0.09 2	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 45	0.12 70	0.09 27	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.07 36
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.15 140	0.12 197	0.34 177	0.19 124	0.09 22	0.20 240	0.15 163	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.18 201	0.16 220	0.18 346	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

DilatedVolume-Stereo	0.15 140	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.21 271	0.14 115	0.24 125	0.22 172	0.22 280	0.21 245	0.16 220	0.15 263	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.08 82

coex_refinement	0.28 490	0.22 503	0.50 353	0.23 353	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.51 506	0.43 494	0.35 493	0.42 501	0.45 563	0.27 473	0.56 527	0.41 568	0.10 448	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.11 477	0.12 322

LG-Stereo	0.14 101	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.19 117	0.12 75	0.18 201	0.11 92	0.09 38	0.15 31	0.14 154	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.07 36

AIO-test2	0.22 335	0.27 569	0.54 419	0.29 575	0.16 408	0.22 304	0.16 218	0.44 434	0.43 494	0.17 207	0.29 335	0.16 220	0.11 119	0.27 299	0.14 154	0.19 644	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.09 137

AIO-test1	0.21 307	0.22 503	0.56 439	0.31 602	0.24 600	0.21 271	0.16 218	0.42 402	0.37 423	0.17 207	0.26 302	0.18 251	0.12 163	0.29 346	0.15 197	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.11 508	0.07 179	0.10 211

FACV-RUCA	0.22 335	0.15 327	0.38 206	0.24 408	0.23 583	0.26 393	0.19 371	0.41 395	0.35 392	0.26 324	0.32 376	0.22 312	0.25 445	0.24 241	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.15 609	0.08 302	0.16 582	0.14 400

mms	0.15 140	0.14 291	0.25 84	0.20 174	0.15 364	0.17 138	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.09 38	0.26 284	0.15 197	0.06 44	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.19 482

tg	0.18 205	0.15 327	0.34 177	0.22 290	0.11 128	0.23 328	0.15 163	0.35 302	0.27 271	0.20 250	0.25 293	0.20 287	0.12 163	0.25 262	0.16 229	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.08 254	0.13 359

rvit_stereo_ft	0.18 205	0.19 453	0.43 259	0.25 451	0.14 295	0.17 138	0.21 439	0.30 235	0.28 282	0.17 207	0.19 213	0.20 287	0.17 311	0.22 202	0.18 291	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.08 82

DispNO	0.29 512	0.24 535	0.83 584	0.23 353	0.17 441	0.25 372	0.22 474	0.47 464	0.42 483	0.33 453	0.39 470	0.38 503	0.28 496	0.78 627	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 205	0.15 327	0.27 115	0.20 174	0.13 250	0.24 351	0.17 263	0.31 258	0.37 423	0.43 589	0.17 181	0.13 154	0.12 163	0.20 148	0.16 229	0.08 273	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.09 356	0.08 82

GMStereo_Zeroshot	0.25 427	0.22 503	0.51 374	0.27 529	0.14 295	0.28 419	0.15 163	0.40 376	0.36 408	0.37 524	0.43 515	0.40 522	0.17 311	0.35 421	0.21 386	0.12 533	0.07 194	0.13 566	0.07 210	0.17 597	0.10 211

MaDis-Stereo	0.15 140	0.17 406	0.39 215	0.19 124	0.15 364	0.16 100	0.13 82	0.26 164	0.22 172	0.13 111	0.15 147	0.14 185	0.11 119	0.17 74	0.17 260	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.06 14

Any-RAFT	0.18 205	0.09 56	0.33 172	0.19 124	0.10 79	0.29 444	0.16 218	0.44 434	0.32 348	0.25 314	0.27 318	0.29 413	0.16 285	0.23 226	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

LL-Strereo2	0.21 307	0.25 551	0.53 405	0.32 611	0.20 534	0.25 372	0.14 115	0.32 267	0.25 237	0.25 314	0.20 225	0.24 349	0.12 163	0.28 323	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.12 539	0.09 408	0.09 356	0.16 436

4D-IteraStereo	0.20 266	0.21 483	0.62 493	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.17 263	0.29 215	0.28 282	0.24 301	0.20 225	0.20 287	0.10 81	0.22 202	0.18 291	0.07 120	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.33 622

CroCo-Stereo Lap2	0.16 171	0.18 433	0.39 215	0.26 492	0.18 471	0.11 18	0.19 371	0.30 235	0.22 172	0.13 111	0.16 161	0.15 206	0.11 119	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.07 36

BUS	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.44 597	0.17 263	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.31 443	0.22 396	0.27 299	0.22 404	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

IER	0.24 401	0.15 327	0.50 353	0.21 221	0.15 364	0.31 481	0.20 411	0.44 434	0.38 434	0.34 474	0.41 492	0.32 454	0.34 564	0.31 378	0.23 424	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.09 137

RAFT+CT+SA	0.23 369	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.18 471	0.23 328	0.29 587	0.42 402	0.38 434	0.24 301	0.39 470	0.20 287	0.17 311	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.12 551	0.09 356	0.13 359

test_5	0.25 427	0.25 551	0.57 450	0.27 529	0.18 471	0.25 372	0.29 587	0.42 402	0.39 450	0.29 375	0.40 480	0.27 387	0.23 411	0.35 421	0.19 327	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.14 400

BSDual-CNN	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.25 451	0.14 295	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.36 408	0.34 474	0.35 417	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

hknet	0.26 450	0.15 327	0.49 332	0.25 451	0.16 408	0.35 540	0.22 474	0.59 603	0.40 461	0.34 474	0.35 417	0.43 551	0.28 496	0.38 443	0.26 463	0.09 376	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.09 356	0.10 211

iRaft-Stereo_5w	0.25 427	0.24 535	0.50 353	0.23 353	0.18 471	0.19 197	0.19 371	0.39 365	0.35 392	0.28 350	0.36 432	0.34 472	0.23 411	0.66 586	0.28 484	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.14 400

CIPLG	0.23 369	0.28 577	0.75 551	0.24 408	0.16 408	0.25 372	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.34 409	0.23 328	0.15 263	0.27 299	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

UDGNet	0.24 401	0.37 626	0.53 405	0.25 451	0.14 295	0.24 351	0.18 324	0.32 267	0.44 507	0.29 375	0.28 326	0.24 349	0.20 375	0.30 363	0.21 386	0.16 609	0.07 194	0.21 650	0.11 508	0.16 582	0.11 264

dd	0.23 369	0.32 599	0.55 429	0.23 353	0.12 186	0.27 400	0.21 439	0.32 267	0.45 520	0.30 398	0.29 335	0.25 362	0.17 311	0.31 378	0.26 463	0.13 557	0.07 194	0.10 445	0.08 302	0.12 524	0.09 137

DAS	0.28 490	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.76 623	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

SepStereo	0.27 480	0.13 241	0.49 332	0.24 408	0.18 471	0.30 459	0.24 528	0.48 475	0.48 554	0.42 578	0.45 540	0.34 472	0.31 540	0.64 575	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.10 422	0.11 264

IPLGR_C	0.23 369	0.29 581	0.81 574	0.24 408	0.16 408	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.33 367	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

ACRE	0.23 369	0.27 569	0.83 584	0.24 408	0.15 364	0.24 351	0.20 411	0.38 343	0.32 348	0.32 440	0.33 398	0.23 328	0.15 263	0.26 284	0.22 404	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

GwcNet-ADL	0.23 369	0.15 327	0.58 466	0.24 408	0.13 250	0.23 328	0.24 528	0.51 506	0.41 471	0.28 350	0.29 335	0.30 434	0.20 375	0.27 299	0.28 484	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.11 264

GANet-ADL	0.22 335	0.14 291	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.29 444	0.19 371	0.48 475	0.36 408	0.26 324	0.33 398	0.32 454	0.20 375	0.26 284	0.22 404	0.11 493	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264

PFNet+	0.21 307	0.11 145	0.54 419	0.22 290	0.12 186	0.17 138	0.18 324	0.31 258	0.36 408	0.33 453	0.32 376	0.24 349	0.16 285	0.33 399	0.18 291	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.10 470	0.08 254	0.12 322

LMCR-Stereo	0.28 490	0.22 503	0.56 439	0.29 575	0.14 295	0.37 555	0.23 503	0.57 579	0.36 408	0.40 560	0.40 480	0.29 413	0.30 523	0.41 458	0.38 558	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.07 210	0.13 539	0.10 211

TestStereo	0.22 335	0.24 535	0.48 315	0.25 451	0.11 128	0.22 304	0.22 474	0.32 267	0.31 335	0.24 301	0.34 409	0.23 328	0.19 369	0.62 566	0.19 327	0.08 273	0.07 194	0.10 445	0.07 210	0.11 477	0.07 36

TANstereo	0.16 171	0.11 145	0.43 259	0.16 13	0.08 12	0.25 372	0.14 115	0.23 103	0.29 305	0.25 314	0.30 351	0.16 220	0.12 163	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

sAnonymous2	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

CroCo_RVC	0.21 307	0.24 535	0.79 567	0.24 408	0.17 441	0.22 304	0.20 411	0.36 317	0.29 305	0.17 207	0.19 213	0.17 236	0.16 285	0.18 94	0.15 197	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.23 647	0.18 464

GMStereo	0.21 307	0.30 587	0.57 450	0.21 221	0.12 186	0.24 351	0.18 324	0.30 235	0.41 471	0.26 324	0.24 283	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.09 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 512	0.11 145	0.38 206	0.22 290	0.18 471	0.33 508	1.66 724	0.53 525	0.27 271	0.27 336	0.50 573	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.25 451	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.11 508	0.07 179	0.10 211

SFCPSM	0.23 369	0.12 197	0.51 374	0.21 221	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.57 579	0.41 471	0.29 375	0.32 376	0.23 328	0.22 396	0.28 323	0.20 355	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.09 137

UNet	0.28 490	0.16 370	0.70 532	0.24 408	0.20 534	0.44 597	0.21 439	0.52 514	0.42 483	0.36 507	0.40 480	0.43 551	0.33 562	0.41 458	0.32 522	0.09 376	0.07 194	0.10 445	0.09 408	0.10 422	0.09 137

FENet	0.22 335	0.13 241	0.48 315	0.22 290	0.12 186	0.27 400	0.18 324	0.43 413	0.37 423	0.31 415	0.32 376	0.29 413	0.23 411	0.27 299	0.24 436	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

ACVNet	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.18 71	0.15 364	0.27 400	0.23 503	0.40 376	0.45 520	0.29 375	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.10 422	0.09 137

acv_ft	0.26 450	0.18 433	0.56 439	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.21 439	0.47 464	0.45 520	0.39 551	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.36 550	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.09 137

cf-r	0.26 450	0.22 503	0.66 513	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.22 474	0.44 434	0.42 483	0.32 440	0.42 501	0.43 551	0.27 473	0.44 472	0.27 475	0.11 493	0.07 194	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.09 137

GwcNet-RSSM	0.28 490	0.25 551	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.28 419	0.24 528	0.46 452	0.44 507	0.33 453	0.46 552	0.41 531	0.28 496	0.55 520	0.31 512	0.11 493	0.07 194	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.09 137

CFNet-ft	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

RASNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.33 508	0.20 411	0.50 494	0.41 471	0.31 415	0.44 525	0.47 582	0.38 587	0.79 631	0.40 564	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.10 211

MSMDNet	0.23 369	0.14 291	0.49 332	0.20 174	0.13 250	0.28 419	0.17 263	0.47 464	0.47 546	0.30 398	0.36 432	0.37 497	0.24 432	0.29 346	0.21 386	0.09 376	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.11 264

HSM-Net_RVC	0.28 490	0.12 197	0.48 315	0.19 124	0.11 128	0.35 540	0.21 439	0.64 642	0.44 507	0.40 560	0.43 515	0.50 598	0.27 473	0.75 617	0.25 451	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 512	0.29 581	0.57 450	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.15 163	0.53 525	0.46 532	0.31 415	0.40 480	0.38 503	0.27 473	0.76 623	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

CFNet_RVC	0.26 450	0.21 483	0.51 374	0.19 124	0.16 408	0.31 481	0.21 439	0.40 376	0.37 423	0.29 375	0.40 480	0.46 572	0.27 473	0.49 488	0.28 484	0.12 533	0.07 194	0.12 539	0.11 508	0.12 524	0.11 264

HSM	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.15 364	0.33 508	0.20 411	0.55 559	0.39 450	0.36 507	0.39 470	0.67 664	0.32 554	0.88 651	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.10 211

StereoDRNet-Refined	0.28 490	0.19 453	0.47 300	0.25 451	0.14 295	0.36 547	0.21 439	0.49 486	0.43 494	0.46 608	0.52 583	0.42 544	0.30 523	0.46 480	0.38 558	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 551	0.16 370	0.55 429	0.26 492	0.16 408	0.48 621	0.25 543	0.52 514	0.58 619	0.38 533	0.45 540	0.63 649	0.37 582	0.65 580	0.50 604	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.13 539	0.13 359

SME	0.24 401	0.30 587	0.50 353	0.23 353	0.11 128	0.37 555	0.17 263	0.39 365	0.31 335	0.26 324	0.29 335	0.19 265	0.22 396	0.55 520	0.27 475	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.10 211

aanet-new-60k	0.14 101	0.15 327	0.54 419	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.11 45	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.10 2	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.15 419

aanet-new-28k	0.15 140	0.16 370	0.50 353	0.20 174	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.20 56	0.15 45	0.13 111	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.07 210	0.07 179	0.18 464

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 140	0.13 241	0.41 241	0.20 174	0.11 128	0.14 41	0.14 115	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.10 81	0.16 53	0.13 105	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.43 660

aanet-new-22k	0.15 140	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.11 128	0.15 59	0.13 82	0.24 125	0.19 117	0.12 75	0.14 127	0.12 131	0.12 163	0.17 74	0.11 14	0.05 1	0.08 261	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.27 587

WQFJX	0.19 234	0.12 197	0.21 42	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.18 324	0.57 579	0.49 570	0.17 207	0.17 181	0.14 185	0.16 285	0.24 241	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.11 264

FE-Mocha	0.18 205	0.11 145	0.40 230	0.26 492	0.14 295	0.19 197	0.14 115	0.36 317	0.24 210	0.24 301	0.24 283	0.23 328	0.14 241	0.27 299	0.19 327	0.08 273	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.07 179	0.08 82

LG-Stereo_L2	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.07 3	0.08 3	0.08 15	0.17 74	0.11 14	0.06 44	0.08 261	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 101	0.10 95	0.27 115	0.21 221	0.11 128	0.16 100	0.14 115	0.24 125	0.17 67	0.17 207	0.20 225	0.18 251	0.11 119	0.16 53	0.17 260	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.09 137

castereo++	0.14 101	0.13 241	0.25 84	0.19 124	0.10 79	0.27 400	0.13 82	0.24 125	0.26 253	0.11 45	0.13 90	0.16 220	0.10 81	0.18 94	0.11 14	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.07 36

IGEV-RUCA	0.21 307	0.09 56	0.26 98	0.20 174	0.19 506	0.28 419	0.23 503	0.24 125	0.22 172	0.21 260	0.23 273	0.29 413	0.48 632	0.26 284	0.19 327	0.09 376	0.08 261	0.18 636	0.14 603	0.18 613	0.19 482

fffy	0.15 140	0.14 291	0.31 148	0.21 221	0.14 295	0.19 197	0.18 324	0.24 125	0.19 117	0.13 111	0.17 181	0.15 206	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.06 44	0.08 261	0.08 260	0.06 110	0.07 179	0.15 419

rvit_stereo_0081_aga	0.17 193	0.17 406	0.40 230	0.21 221	0.14 295	0.20 240	0.17 263	0.24 125	0.26 253	0.18 230	0.21 245	0.20 287	0.14 241	0.20 148	0.15 197	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.08 82

rvit_stereo_0081	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

ITSA-stereo	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.24 408	0.11 128	0.28 419	0.18 324	0.58 593	0.59 626	0.32 440	0.32 376	0.33 464	0.28 496	0.51 498	0.34 539	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

rvit_stereo_0082	0.16 171	0.13 241	0.30 138	0.21 221	0.12 186	0.17 138	0.17 263	0.24 125	0.34 379	0.17 207	0.19 213	0.18 251	0.15 263	0.20 148	0.17 260	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.07 36

rvit_stereo_0080	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

whm_eth	0.16 171	0.17 406	0.35 188	0.19 124	0.13 250	0.14 41	0.20 411	0.29 215	0.26 253	0.16 184	0.17 181	0.19 265	0.14 241	0.19 118	0.16 229	0.11 493	0.08 261	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.08 82

EKT-Stereo	0.39 587	0.13 241	0.53 405	0.42 670	3.94 729	0.22 304	0.17 263	0.38 343	0.30 323	0.21 260	0.20 225	0.23 328	0.15 263	0.30 363	0.18 291	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.12 322

MIM_Stereo	0.20 266	0.17 406	0.55 429	0.20 174	0.21 551	0.17 138	0.14 115	0.37 334	0.27 271	0.28 350	0.35 417	0.23 328	0.13 210	0.28 323	0.16 229	0.06 44	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.15 419

CFNet_ucs	0.25 427	0.14 291	0.51 374	0.20 174	0.15 364	0.29 444	0.18 324	0.51 506	0.46 532	0.32 440	0.42 501	0.38 503	0.23 411	0.31 378	0.22 404	0.11 493	0.08 261	0.12 539	0.09 408	0.13 539	0.13 359

RAFT-Test	0.19 234	0.11 145	0.41 241	0.26 492	0.21 551	0.26 393	0.17 263	0.37 334	0.26 253	0.24 301	0.29 335	0.32 454	0.14 241	0.22 202	0.15 197	0.07 120	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.07 36

CBFPSM	0.28 490	0.23 522	0.76 555	0.21 221	0.14 295	0.38 562	0.26 555	0.42 402	0.37 423	0.34 474	0.36 432	0.55 619	0.38 587	0.33 399	0.40 564	0.08 273	0.08 261	0.07 159	0.08 302	0.09 356	0.12 322

gwcnet-sp	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

scenet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

CASS	0.22 335	0.16 370	0.40 230	0.26 492	0.12 186	0.29 444	0.19 371	0.40 376	0.32 348	0.34 474	0.35 417	0.25 362	0.25 445	0.26 284	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.11 503	0.09 408	0.11 477	0.12 322
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 427	0.16 370	0.70 532	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.22 474	0.46 452	0.41 471	0.37 524	0.35 417	0.27 387	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.09 376	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

TestStereo1	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

SA-5K	0.23 369	0.22 503	0.50 353	0.27 529	0.14 295	0.26 393	0.27 565	0.43 413	0.38 434	0.29 375	0.39 470	0.23 328	0.21 387	0.33 399	0.18 291	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.10 211

psmg	0.24 401	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.14 295	0.35 540	0.23 503	0.54 541	0.36 408	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.25 445	0.27 299	0.28 484	0.10 448	0.08 261	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

ADLNet2	0.31 537	0.23 522	0.77 561	0.23 353	0.18 471	0.36 547	0.24 528	0.55 559	0.54 599	0.33 453	0.38 452	0.45 563	0.31 540	0.70 598	0.36 550	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.12 524	0.11 264

AnonymousM	0.19 234	0.20 469	0.30 138	0.18 71	0.10 79	0.19 197	0.17 263	0.32 267	0.27 271	0.27 336	0.21 245	0.18 251	0.14 241	0.21 172	0.16 229	0.09 376	0.08 261	0.38 685	0.15 614	0.06 94	0.08 82

GEStereo_RVC	0.29 512	0.24 535	0.60 482	0.27 529	0.16 408	0.33 508	0.25 543	0.58 593	0.56 614	0.35 493	0.38 452	0.34 472	0.25 445	0.51 498	0.29 498	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

RALAANet	0.21 307	0.24 535	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.22 304	0.13 82	0.38 343	0.30 323	0.29 375	0.26 302	0.25 362	0.15 263	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.07 36

ADLNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.34 524	0.23 503	0.56 570	0.44 507	0.43 589	0.41 492	0.43 551	0.28 496	0.56 527	0.36 550	0.11 493	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.15 419

HCRNet	0.25 427	0.27 569	0.42 251	0.34 628	0.17 441	0.27 400	0.18 324	0.45 443	0.37 423	0.31 415	0.35 417	0.32 454	0.23 411	0.44 472	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

MMNet	0.28 490	0.19 453	0.54 419	0.24 408	0.17 441	0.47 614	0.22 474	0.47 464	0.53 594	0.40 560	0.43 515	0.36 491	0.34 564	0.40 453	0.35 546	0.08 273	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.09 137

GANet-RSSM	0.26 450	0.19 453	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.22 474	0.47 464	0.34 379	0.30 398	0.40 480	0.41 531	0.30 523	0.59 542	0.25 451	0.11 493	0.08 261	0.09 362	0.09 408	0.10 422	0.10 211

PSMNet-RSSM	0.26 450	0.21 483	0.50 353	0.21 221	0.14 295	0.25 372	0.21 439	0.50 494	0.38 434	0.31 415	0.45 540	0.40 522	0.27 473	0.53 509	0.24 436	0.12 533	0.08 261	0.11 503	0.13 583	0.10 422	0.10 211

DMCA	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.14 295	0.27 400	0.20 411	0.45 443	0.40 461	0.32 440	0.33 398	0.33 464	0.25 445	0.27 299	0.30 502	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.08 302	0.11 477	0.12 322

SuperB	0.50 637	0.37 626	2.16 706	0.23 353	0.15 364	0.41 579	0.32 613	0.50 494	0.83 671	0.44 595	0.51 576	0.33 464	0.45 619	0.69 595	1.07 679	0.10 448	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.95 716	0.18 464

ADCRef	0.41 606	0.33 603	1.05 632	0.26 492	0.21 551	0.49 627	0.27 565	0.54 541	0.51 583	0.51 630	0.59 618	0.35 485	0.47 628	0.54 515	1.35 697	0.09 376	0.08 261	0.12 539	0.12 551	0.12 524	0.13 359

ADCP+	0.48 633	0.36 623	1.47 681	0.26 492	0.22 567	0.57 646	0.40 652	0.56 570	0.54 599	0.46 608	0.52 583	0.46 572	0.53 647	0.59 542	1.93 714	0.10 448	0.08 261	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.15 419

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 512	0.24 535	0.81 574	0.26 492	0.18 471	0.30 459	0.22 474	0.52 514	0.41 471	0.38 533	0.42 501	0.42 544	0.28 496	0.46 480	0.31 512	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.11 508	0.10 422	0.12 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.25 427	0.21 483	0.49 332	0.19 124	0.15 364	0.34 524	0.18 324	0.47 464	0.36 408	0.30 398	0.35 417	0.40 522	0.26 464	0.35 421	0.24 436	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.14 603	0.13 539	0.13 359

AANet_RVC	0.33 551	0.31 592	0.69 525	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.49 486	0.55 607	0.39 551	0.60 622	0.43 551	0.30 523	0.88 651	0.54 616	0.11 493	0.08 261	0.07 159	0.07 210	0.10 422	0.12 322

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 101	0.16 370	0.31 148	0.22 290	0.14 295	0.15 59	0.13 82	0.18 31	0.17 67	0.12 75	0.14 127	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.10 211

LSFM	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.16 53	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

flow	0.11 11	0.07 2	0.21 42	0.16 13	0.12 186	0.09 2	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 75	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.18 94	0.12 44	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

Weightmod_eth	0.18 205	0.20 469	0.34 177	0.22 290	0.17 441	0.21 271	0.18 324	0.27 179	0.20 131	0.17 207	0.26 302	0.19 265	0.17 311	0.28 323	0.17 260	0.19 644	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.10 211

S	0.23 369	0.18 433	0.38 206	0.24 408	0.22 567	0.32 498	0.22 474	0.32 267	0.28 282	0.26 324	0.31 364	0.20 287	0.21 387	0.19 118	0.19 327	0.13 557	0.09 307	0.15 609	0.16 625	0.11 477	0.35 631

Anonymus	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.14 115	0.21 73	0.17 67	0.11 45	0.09 15	0.14 185	0.12 163	0.18 94	0.15 197	0.08 273	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

PointNet	0.11 11	0.08 23	0.19 16	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.18 31	0.16 57	0.09 9	0.11 50	0.12 131	0.10 81	0.15 31	0.13 105	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.12 322

WQFJA1	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

WQFJX1	0.20 266	0.12 197	0.21 42	0.23 353	0.17 441	0.24 351	0.19 371	0.63 636	0.56 614	0.17 207	0.16 161	0.14 185	0.16 285	0.27 299	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

NLMM1	0.21 307	0.13 241	0.21 42	0.23 353	0.18 471	0.24 351	0.20 411	0.65 648	0.69 652	0.18 230	0.18 201	0.13 154	0.14 241	0.25 262	0.19 327	0.08 273	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.10 211

NLMM	0.19 234	0.12 197	0.20 26	0.22 290	0.18 471	0.25 372	0.19 371	0.55 559	0.55 607	0.16 184	0.17 181	0.15 206	0.17 311	0.20 148	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137

NLSM1	0.18 205	0.12 197	0.21 42	0.21 221	0.18 471	0.25 372	0.17 263	0.51 506	0.43 494	0.17 207	0.21 245	0.13 154	0.15 263	0.22 202	0.18 291	0.08 273	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

HiDET	0.12 30	0.07 2	0.20 26	0.15 5	0.09 22	0.14 41	0.12 44	0.20 56	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.11 92	0.09 38	0.19 118	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

NLCSM	0.20 266	0.15 327	0.23 65	0.24 408	0.19 506	0.24 351	0.22 474	0.45 443	0.44 507	0.20 250	0.18 201	0.14 185	0.16 285	0.47 484	0.20 355	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.09 356	0.10 211

IGEV-FE	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

MLG-Stereo_test3	0.11 11	0.08 23	0.22 57	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.07 3	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.08 82

LG-G_1	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

LG-G	0.12 30	0.08 23	0.28 122	0.20 174	0.09 22	0.21 271	0.09 4	0.20 56	0.12 9	0.11 45	0.10 37	0.11 92	0.10 81	0.22 202	0.11 14	0.07 120	0.09 307	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.12 322

S2M2_L	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.17 39	0.12 186	0.12 25	0.07 1	0.18 31	0.21 158	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.15 197	0.13 557	0.09 307	0.09 362	0.10 470	0.11 477	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.27 480	0.23 522	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.19 371	0.48 475	0.37 423	0.33 453	0.38 452	0.40 522	0.23 411	0.61 555	0.33 531	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.11 264

DDVS	0.26 450	0.16 370	0.45 276	0.25 451	0.17 441	0.34 524	0.21 439	0.43 413	0.31 335	0.34 474	0.41 492	0.47 582	0.21 387	0.52 506	0.29 498	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.16 436

UGAM	0.28 490	0.18 433	0.57 450	0.26 492	0.13 250	0.23 328	0.26 555	0.33 286	0.45 520	0.32 440	0.42 501	0.45 563	0.22 396	0.92 663	0.23 424	0.08 273	0.09 307	0.14 590	0.13 583	0.10 422	0.10 211

ACV-stereo	0.30 526	0.20 469	0.82 578	0.23 353	0.16 408	0.48 621	0.20 411	0.38 343	0.34 379	0.29 375	0.33 398	0.66 660	0.43 614	0.55 520	0.31 512	0.10 448	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

IGEV_Zeroshot_test	0.23 369	0.11 145	0.82 578	0.21 221	0.23 583	0.20 240	0.19 371	0.38 343	0.23 190	0.34 474	0.22 259	0.29 413	0.14 241	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.35 631

iinet-f	0.31 537	0.23 522	1.16 651	0.20 174	0.16 408	0.44 597	0.23 503	0.47 464	0.38 434	0.36 507	0.44 525	0.41 531	0.35 572	0.36 430	0.43 576	0.10 448	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.13 539	0.12 322

ProNet	0.16 171	0.13 241	0.36 195	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.19 371	0.29 215	0.23 190	0.14 139	0.13 90	0.13 154	0.12 163	0.25 262	0.13 105	0.06 44	0.09 307	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.22 529

Wz-Net-MNSev	0.39 587	0.35 616	0.99 626	0.26 492	0.21 551	0.59 652	0.39 648	0.58 593	0.61 632	0.49 621	0.56 605	0.53 614	0.37 582	0.61 555	0.47 595	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.15 574	0.15 419

RAFT_CTSACE	0.23 369	0.21 483	0.57 450	0.26 492	0.15 364	0.22 304	0.23 503	0.34 293	0.30 323	0.34 474	0.51 576	0.31 443	0.17 311	0.33 399	0.15 197	0.06 44	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.08 254	0.07 36

SA	0.24 401	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.25 372	0.23 503	0.48 475	0.42 483	0.28 350	0.44 525	0.23 328	0.23 411	0.34 414	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.11 503	0.11 508	0.08 254	0.09 137

CSP-Net	0.28 490	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.14 295	0.44 597	0.24 528	0.52 514	0.42 483	0.42 578	0.44 525	0.42 544	0.27 473	0.66 586	0.30 502	0.12 533	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.10 211

GLC_STEREO	0.15 140	0.11 145	0.31 148	0.22 290	0.09 22	0.17 138	0.15 163	0.24 125	0.28 282	0.17 207	0.20 225	0.17 236	0.11 119	0.24 241	0.17 260	0.07 120	0.09 307	0.09 362	0.08 302	0.07 179	0.07 36

AASNet	0.29 512	0.27 569	0.67 516	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.21 439	0.64 642	0.49 570	0.36 507	0.41 492	0.32 454	0.26 464	0.33 399	0.39 562	0.12 533	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.14 562	0.12 322

AACVNet	0.28 490	0.22 503	0.55 429	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.19 371	0.43 413	0.33 367	0.39 551	0.42 501	0.44 557	0.29 516	0.73 608	0.28 484	0.11 493	0.09 307	0.11 503	0.09 408	0.13 539	0.12 322

TRStereo	0.22 335	0.21 483	0.62 493	0.40 660	0.19 506	0.22 304	0.16 218	0.58 593	0.30 323	0.21 260	0.21 245	0.22 312	0.13 210	0.27 299	0.14 154	0.09 376	0.09 307	0.09 362	0.11 508	0.06 94	0.19 482

ICVP	0.24 401	0.13 241	0.45 276	0.26 492	0.14 295	0.30 459	0.25 543	0.47 464	0.35 392	0.29 375	0.43 515	0.35 485	0.25 445	0.28 323	0.25 451	0.12 533	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.23 369	0.14 291	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.28 419	0.19 371	0.51 506	0.35 392	0.31 415	0.36 432	0.25 362	0.24 432	0.30 363	0.23 424	0.11 493	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.12 322

AFF-stereo	0.20 266	0.24 535	0.49 332	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.18 324	0.35 302	0.29 305	0.25 314	0.36 432	0.25 362	0.17 311	0.25 262	0.17 260	0.06 44	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.11 264

delet	0.29 512	0.18 433	0.58 466	0.24 408	0.19 506	0.41 579	0.30 596	0.52 514	0.51 583	0.35 493	0.42 501	0.37 497	0.31 540	0.49 488	0.36 550	0.10 448	0.09 307	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

aanetorigin	0.40 599	0.33 603	1.14 648	0.25 451	0.19 506	0.30 459	0.37 636	0.34 293	0.47 546	0.95 686	0.82 664	0.52 609	0.56 651	0.50 492	0.52 608	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.16 582	0.19 482

EDNetEfficientorigin	7.48 731	0.57 675	139.59 760	0.25 451	0.17 441	0.44 597	0.30 596	0.48 475	1.04 691	1.29 702	1.02 682	0.82 677	0.87 689	0.76 623	1.02 675	0.10 448	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.22 642	0.25 565

ac_64	0.28 490	0.16 370	0.62 493	0.25 451	0.17 441	0.36 547	0.22 474	0.48 475	0.35 392	0.36 507	0.37 443	0.51 601	0.30 523	0.62 566	0.34 539	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.10 470	0.09 356	0.09 137

RYNet	0.38 582	0.23 522	0.65 508	0.26 492	0.28 624	0.62 655	0.33 619	0.61 624	0.62 636	0.42 578	0.39 470	0.58 632	0.40 599	0.89 653	0.57 623	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.19 623	0.22 529

TDLM	0.32 544	0.27 569	0.52 394	0.30 586	0.15 364	0.33 508	0.32 613	0.54 541	0.50 577	0.44 595	0.43 515	0.39 517	0.30 523	0.92 663	0.30 502	0.14 582	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.14 400

NVstereo2D	0.32 544	0.18 433	0.63 498	0.24 408	0.23 583	0.43 592	0.28 581	0.60 614	0.58 619	0.28 350	0.39 470	0.42 544	0.30 523	0.71 604	0.30 502	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.10 470	0.20 631	0.18 464

DRN-Test	0.35 567	0.20 469	0.75 551	0.28 557	0.19 506	0.46 608	0.29 587	0.68 661	0.54 599	0.49 621	0.47 559	0.44 557	0.35 572	0.63 569	0.44 583	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.13 359

LE_ROB	1.82 717	0.39 637	3.15 717	0.50 683	0.55 691	0.79 676	1.00 708	0.89 696	6.48 732	7.40 736	2.07 717	2.07 711	5.08 730	1.33 700	3.96 728	0.11 493	0.09 307	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.13 359

PWC_ROB	0.41 606	0.38 633	0.92 611	0.26 492	0.20 534	0.39 568	0.19 371	0.61 624	0.69 652	0.58 652	0.84 667	0.52 609	0.44 617	0.74 612	0.62 631	0.13 557	0.09 307	0.14 590	0.10 470	0.17 597	0.18 464

RT-IGEV	0.29 512	0.10 95	0.60 482	0.24 408	0.16 408	0.38 562	0.31 606	0.60 614	0.46 532	0.41 572	0.41 492	0.49 592	0.31 540	0.30 363	0.29 498	0.09 376	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.09 356	0.25 565

Selective-IGEV-i16pc	0.33 551	0.12 197	1.65 691	0.21 221	0.14 295	0.74 670	0.30 596	0.46 452	0.44 507	0.21 260	0.32 376	0.26 382	0.14 241	0.71 604	0.19 327	0.15 598	0.10 354	0.08 260	0.09 408	0.11 477	0.12 322

Selective-IGEV-i16pb	0.39 587	0.14 291	2.10 703	0.21 221	0.15 364	0.68 664	0.31 606	0.60 614	0.60 629	0.25 314	0.44 525	0.32 454	0.21 387	0.79 631	0.26 463	0.14 582	0.10 354	0.09 362	0.10 470	0.12 524	0.14 400

Select-FE	0.27 480	0.18 433	0.87 598	0.23 353	0.22 567	0.29 444	0.18 324	0.53 525	0.28 282	0.30 398	0.33 398	0.45 563	0.29 516	0.30 363	0.21 386	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.08 254	0.20 501

Zero-FE251	0.17 193	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.10 79	0.20 240	0.13 82	0.20 56	0.15 45	0.75 670	0.13 90	0.13 154	0.11 119	0.16 53	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.18 464

zh-mn7	0.50 637	0.57 675	1.82 698	0.25 451	0.19 506	0.45 605	0.29 587	0.59 603	0.84 674	0.67 663	0.97 677	0.49 592	0.41 604	0.93 665	0.73 646	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.13 539	0.17 457

z-mn7	0.48 633	0.52 664	1.28 665	0.26 492	0.19 506	0.62 655	0.34 624	0.59 603	0.96 688	0.45 602	0.97 677	0.53 614	0.41 604	0.99 673	0.70 643	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.14 562	0.16 436

w-ln-seven-2	0.40 599	0.37 626	1.34 671	0.28 557	0.18 471	0.38 562	0.29 587	0.53 525	0.59 626	0.47 614	0.56 605	0.46 572	0.42 610	0.70 598	0.64 635	0.10 448	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.16 436

1w_stereo	0.13 53	0.09 56	0.17 7	0.19 124	0.10 79	0.16 100	0.15 163	0.27 179	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.14 154	0.05 1	0.10 354	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 137

IGEV	0.12 30	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 128	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.17 67	0.12 75	0.15 147	0.09 27	0.07 3	0.16 53	0.12 44	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.07 210	0.05 4	0.08 82

LG-Stereo_L1	0.11 11	0.09 56	0.22 57	0.18 71	0.10 79	0.12 25	0.13 82	0.18 31	0.12 9	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.11 14	0.06 44	0.10 354	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

UGAM-zero	0.26 450	0.11 145	0.56 439	0.20 174	0.16 408	0.28 419	0.18 324	0.48 475	0.25 237	0.31 415	0.28 326	0.56 624	0.32 554	0.66 586	0.17 260	0.07 120	0.10 354	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.31 609

rvit_stereo_0083	0.17 193	0.13 241	0.29 128	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.17 263	0.23 103	0.36 408	0.16 184	0.22 259	0.19 265	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.08 82

DCVSM-stereo	0.25 427	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.14 295	0.27 400	0.14 115	0.35 302	0.35 392	0.42 578	0.33 398	0.46 572	0.30 523	0.31 378	0.27 475	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.10 470	0.12 524	0.15 419

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 490	0.17 406	0.96 620	0.29 575	0.31 647	0.29 444	0.21 439	0.53 525	0.28 282	0.27 336	0.55 600	0.41 531	0.18 346	0.30 363	0.22 404	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.13 583	0.12 524	0.20 501

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 450	0.15 327	0.96 620	0.21 221	0.25 614	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.28 282	0.25 314	0.29 335	0.46 572	0.23 411	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.10 354	0.08 260	0.12 551	0.11 477	0.17 457

CAS++	0.17 193	0.13 241	0.35 188	0.18 71	0.13 250	0.17 138	0.16 218	0.42 402	0.25 237	0.19 237	0.18 201	0.13 154	0.10 81	0.22 202	0.12 44	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.08 302	0.10 422	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.29 512	0.14 291	0.48 315	0.26 492	0.15 364	0.46 608	0.22 474	0.52 514	0.32 348	0.44 595	0.42 501	0.48 586	0.47 628	0.44 472	0.31 512	0.12 533	0.10 354	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.11 264

NINENet	0.27 480	0.16 370	0.49 332	0.23 353	0.16 408	0.44 597	0.17 263	0.63 636	0.49 570	0.33 453	0.38 452	0.31 443	0.22 396	0.43 468	0.22 404	0.11 493	0.10 354	0.12 539	0.08 302	0.12 524	0.11 264

Sa-1000	0.24 401	0.20 469	0.53 405	0.23 353	0.14 295	0.30 459	0.23 503	0.50 494	0.41 471	0.30 398	0.50 573	0.26 382	0.19 369	0.33 399	0.16 229	0.08 273	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.08 254	0.08 82

WZ-Net	0.56 656	0.49 662	2.14 705	0.30 586	0.24 600	0.58 648	0.48 670	0.65 648	0.80 668	0.51 630	0.72 651	0.68 666	0.60 658	1.06 680	1.01 672	0.13 557	0.10 354	0.11 503	0.12 551	0.19 623	0.23 539

SACVNet	0.32 544	0.25 551	0.59 475	0.26 492	0.19 506	0.35 540	0.25 543	0.54 541	0.41 471	0.43 589	0.45 540	0.46 572	0.34 564	0.71 604	0.30 502	0.14 582	0.10 354	0.12 539	0.12 551	0.16 582	0.20 501

PSMNet-ADL	0.26 450	0.16 370	0.39 215	0.27 529	0.14 295	0.32 498	0.22 474	0.45 443	0.37 423	0.28 350	0.34 409	0.41 531	0.28 496	0.61 555	0.32 522	0.11 493	0.10 354	0.09 362	0.11 508	0.10 422	0.13 359

raftrobust	0.19 234	0.19 453	0.42 251	0.23 353	0.24 600	0.19 197	0.13 82	0.33 286	0.28 282	0.26 324	0.20 225	0.19 265	0.17 311	0.23 226	0.17 260	0.08 273	0.10 354	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 266	0.23 522	0.49 332	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.17 263	0.35 302	0.32 348	0.26 324	0.33 398	0.20 287	0.17 311	0.21 172	0.17 260	0.06 44	0.10 354	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.11 264

UPFNet	0.27 480	0.15 327	0.47 300	0.25 451	0.20 534	0.37 555	0.27 565	0.50 494	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.37 497	0.29 516	0.40 453	0.34 539	0.10 448	0.10 354	0.10 445	0.10 470	0.10 422	0.08 82

EDNetEfficient	0.64 671	0.39 637	2.52 709	0.26 492	0.26 618	0.39 568	0.49 673	0.42 402	1.06 693	1.38 705	0.86 669	0.61 642	0.97 694	0.66 586	1.62 708	0.11 493	0.10 354	0.10 445	0.12 551	0.20 631	0.19 482

hitnet-ft	0.31 537	0.21 483	0.56 439	0.19 124	0.14 295	0.40 574	0.23 503	0.46 452	0.42 483	0.37 524	0.46 552	0.53 614	0.35 572	0.76 623	0.35 546	0.14 582	0.10 354	0.14 590	0.10 470	0.15 574	0.14 400

DSFCA	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.17 441	0.39 568	0.32 613	0.49 486	0.44 507	0.44 595	0.38 452	0.40 522	0.30 523	0.53 509	0.38 558	0.12 533	0.10 354	0.10 445	0.11 508	0.11 477	0.11 264

DMCA-RVC	0.30 526	0.27 569	0.93 615	0.28 557	0.17 441	0.30 459	0.21 439	0.43 413	0.36 408	0.40 560	0.38 452	0.39 517	0.36 577	0.44 472	0.34 539	0.13 557	0.10 354	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.11 264

FADNet-RVC-Resample	0.31 537	0.32 599	1.16 651	0.27 529	0.17 441	0.33 508	0.21 439	0.49 486	0.40 461	0.36 507	0.38 452	0.34 472	0.27 473	0.54 515	0.27 475	0.10 448	0.10 354	0.14 590	0.13 583	0.13 539	0.18 464

ADCL	0.50 637	0.30 587	1.15 649	0.28 557	0.19 506	0.77 674	0.64 688	0.57 579	0.73 662	0.57 650	0.73 654	0.55 619	0.60 658	0.66 586	1.53 704	0.11 493	0.10 354	0.13 566	0.13 583	0.15 574	0.16 436

CVANet_RVC	0.34 560	0.25 551	0.77 561	0.27 529	0.17 441	0.34 524	0.28 581	0.55 559	0.50 577	0.43 589	0.46 552	0.44 557	0.31 540	0.90 656	0.27 475	0.15 598	0.10 354	0.14 590	0.14 603	0.15 574	0.15 419

StereoDRNet	0.34 560	0.28 577	0.70 532	0.28 557	0.21 551	0.43 592	0.30 596	0.63 636	0.51 583	0.47 614	0.40 480	0.48 586	0.31 540	0.58 534	0.44 583	0.12 533	0.10 354	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.13 359

DLCB_ROB	0.30 526	0.20 469	0.45 276	0.28 557	0.17 441	0.37 555	0.25 543	0.50 494	0.45 520	0.46 608	0.47 559	0.51 601	0.34 564	0.56 527	0.38 558	0.10 448	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264

ETE_ROB	0.36 570	0.32 599	0.64 503	0.30 586	0.18 471	0.40 574	0.38 644	0.59 603	0.49 570	0.50 627	0.52 583	0.62 645	0.37 582	0.58 534	0.43 576	0.13 557	0.10 354	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.18 464

PSMNet_ROB	0.36 570	0.31 592	0.71 541	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.44 662	0.61 624	0.49 570	0.39 551	0.45 540	0.49 592	0.32 554	0.66 586	0.53 612	0.14 582	0.10 354	0.15 609	0.14 603	0.13 539	0.13 359

Weightmod	0.19 234	0.19 453	0.34 177	0.21 221	0.18 471	0.24 351	0.17 263	0.27 179	0.22 172	0.19 237	0.30 351	0.19 265	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.12 533	0.11 391	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.17 457

S0	0.21 307	0.21 483	0.34 177	0.24 408	0.19 506	0.34 524	0.26 555	0.30 235	0.22 172	0.22 280	0.26 302	0.20 287	0.16 285	0.21 172	0.18 291	0.12 533	0.11 391	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.33 622

mm2	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

mm1	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.14 31	0.08 2	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

qqai	0.12 30	0.08 23	0.22 57	0.18 71	0.12 186	0.11 18	0.12 44	0.17 25	0.16 57	0.09 9	0.09 15	0.11 92	0.09 38	0.16 53	0.12 44	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.20 501

LiteMatch*	0.12 30	0.07 2	0.26 98	0.16 13	0.11 128	0.13 33	0.13 82	0.19 47	0.15 45	0.10 27	0.09 15	0.09 27	0.11 119	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.14 400

GeoVLM	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

DStereoRT	0.40 599	0.16 370	0.74 547	0.25 451	0.17 441	0.42 587	0.19 371	0.50 494	0.48 554	0.31 415	0.40 480	0.32 454	0.39 594	0.64 575	0.31 512	0.09 376	0.11 391	1.56 727	0.43 693	0.08 254	0.41 652

MonSter++	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

LCMNet	0.12 30	0.08 23	0.20 26	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.19 47	0.20 131	0.10 27	0.11 50	0.11 92	0.10 81	0.20 148	0.16 229	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.14 400

VIP-Stereo	0.13 53	0.15 327	0.31 148	0.18 71	0.12 186	0.24 351	0.12 44	0.20 56	0.20 131	0.10 27	0.13 90	0.11 92	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.06 44	0.11 391	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.08 82

AdaDepth	0.13 53	0.10 95	0.32 162	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.13 82	0.16 16	0.16 57	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.11 391	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.11 264

w-ln-seven	0.45 619	0.40 640	1.40 678	0.27 529	0.22 567	0.58 648	0.33 619	0.65 648	0.83 671	0.59 653	0.63 634	0.53 614	0.39 594	0.66 586	0.81 657	0.12 533	0.11 391	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

3.5w_stereo	0.12 30	0.11 145	0.21 42	0.17 39	0.09 22	0.17 138	0.09 4	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.22 202	0.13 105	0.05 1	0.11 391	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 82

Reg-Stereo(zero)	0.18 205	0.08 23	0.39 215	0.19 124	0.19 506	0.24 351	0.18 324	0.29 215	0.29 305	0.24 301	0.21 245	0.24 349	0.18 346	0.22 202	0.21 386	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.07 210	0.06 94	0.11 264

fast-acv-ft	0.33 551	0.26 561	0.88 605	0.25 451	0.18 471	0.49 627	0.27 565	0.44 434	0.50 577	0.40 560	0.55 600	0.49 592	0.36 577	0.39 448	0.41 568	0.11 493	0.11 391	0.11 503	0.12 551	0.13 539	0.11 264

GASNet	0.39 587	0.58 678	1.27 664	0.35 634	0.23 583	0.35 540	0.23 503	0.63 636	0.56 614	0.41 572	0.38 452	0.45 563	0.30 523	0.81 639	0.42 572	0.16 609	0.11 391	0.14 590	0.14 603	0.23 647	0.12 322

ssnet_v2	0.30 526	0.21 483	0.63 498	0.23 353	0.15 364	0.40 574	0.30 596	0.59 603	0.48 554	0.40 560	0.37 443	0.46 572	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.12 524	0.11 264

Wz-Net-SNSev	0.45 619	0.53 667	1.42 679	0.31 602	0.21 551	0.44 597	0.45 663	0.64 642	0.68 650	0.46 608	0.66 641	0.62 645	0.40 599	0.78 627	0.65 636	0.12 533	0.11 391	0.12 539	0.13 583	0.17 597	0.19 482

Wz-Net-LNSev	0.36 570	0.35 616	1.06 634	0.26 492	0.21 551	0.47 614	0.33 619	0.56 570	0.58 619	0.45 602	0.54 595	0.50 598	0.37 582	0.40 453	0.42 572	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.09 408	0.14 562	0.15 419

raft_robust	0.25 427	0.23 522	0.44 270	0.22 290	0.13 250	0.23 328	0.22 474	0.52 514	0.50 577	0.33 453	0.32 376	0.33 464	0.23 411	0.55 520	0.18 291	0.07 120	0.11 391	0.08 260	0.10 470	0.08 254	0.07 36

dad	0.30 526	0.38 633	0.60 482	0.22 290	0.14 295	0.32 498	0.21 439	0.35 302	0.51 583	0.45 602	0.45 540	0.46 572	0.23 411	0.41 458	0.27 475	0.21 650	0.11 391	0.20 648	0.11 508	0.15 574	0.11 264

Anonymous3	0.24 401	0.19 453	0.76 555	0.27 529	0.18 471	0.41 579	0.24 528	0.45 443	0.36 408	0.23 291	0.27 318	0.20 287	0.18 346	0.28 323	0.19 327	0.12 533	0.11 391	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.13 359

pcwnet_v2	0.32 544	0.16 370	1.22 662	0.23 353	0.19 506	0.32 498	0.19 371	0.61 624	0.61 632	0.37 524	0.45 540	0.35 485	0.29 516	0.37 440	0.26 463	0.14 582	0.11 391	0.12 539	0.11 508	0.14 562	0.18 464

sCroCo_RVC	0.19 234	0.15 327	0.60 482	0.27 529	0.18 471	0.23 328	0.16 218	0.28 195	0.24 210	0.14 139	0.22 259	0.17 236	0.14 241	0.22 202	0.16 229	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.10 211

XX-Stereo	0.25 427	0.11 145	1.09 640	0.35 634	0.38 667	0.23 328	0.13 82	0.43 413	0.19 117	0.20 250	0.40 480	0.31 443	0.10 81	0.33 399	0.13 105	0.08 273	0.11 391	0.08 260	0.09 408	0.07 179	0.10 211

RAFT + AFF	0.30 526	0.33 603	0.76 555	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.33 619	0.55 559	0.42 483	0.28 350	0.30 351	0.31 443	0.31 540	0.64 575	0.32 522	0.09 376	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.12 524	0.16 436

HGLStereo	0.29 512	0.19 453	0.60 482	0.24 408	0.21 551	0.33 508	0.23 503	0.52 514	0.44 507	0.36 507	0.49 569	0.41 531	0.35 572	0.46 480	0.34 539	0.11 493	0.11 391	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.12 322

DeepPruner_ROB	0.28 490	0.25 551	0.64 503	0.22 290	0.16 408	0.30 459	0.21 439	0.54 541	0.33 367	0.36 507	0.38 452	0.38 503	0.26 464	0.45 478	0.28 484	0.15 598	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.14 562	0.14 400

LALA_ROB	0.38 582	0.31 592	0.65 508	0.30 586	0.21 551	0.46 608	0.39 648	0.63 636	0.54 599	0.53 639	0.52 583	0.69 668	0.36 577	0.52 506	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.16 618	0.14 603	0.17 597	0.16 436

PWCDC_ROB	0.41 606	0.41 643	0.77 561	0.34 628	0.21 551	0.43 592	0.20 411	0.60 614	0.90 681	0.44 595	1.24 692	0.36 491	0.38 587	0.56 527	0.48 597	0.18 634	0.11 391	0.11 503	0.10 470	0.20 631	0.16 436

CSFM-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 12	0.16 100	0.13 82	0.22 88	0.13 18	0.11 45	0.11 50	0.10 51	0.11 119	0.17 74	0.14 154	0.07 120	0.12 422	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.12 322

2w_stereo	0.13 53	0.11 145	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.17 138	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.15 165	0.14 127	0.08 3	0.11 119	0.15 31	0.13 105	0.05 1	0.12 422	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

ISRNet	0.28 490	0.15 327	0.54 419	0.27 529	0.19 506	0.24 351	0.15 163	0.47 464	0.45 520	0.40 560	0.49 569	0.42 544	0.27 473	0.33 399	0.30 502	0.20 648	0.12 422	0.17 627	0.16 625	0.16 582	0.21 514

PAM	0.26 450	0.11 145	0.63 498	0.25 451	0.18 471	0.53 639	0.29 587	0.44 434	0.28 282	0.36 507	0.27 318	0.59 633	0.26 464	0.28 323	0.20 355	0.08 273	0.12 422	0.07 159	0.10 470	0.07 179	0.13 359

WCG-NET	0.15 140	0.12 197	0.31 148	0.18 71	0.09 22	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.29 305	0.18 230	0.22 259	0.15 206	0.12 163	0.19 118	0.13 105	0.06 44	0.12 422	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.06 14

rvit_stereo_0075_2	0.25 427	0.18 433	0.65 508	0.27 529	0.22 567	0.22 304	0.15 163	0.41 395	0.36 408	0.27 336	0.37 443	0.29 413	0.21 387	0.29 346	0.20 355	0.17 623	0.12 422	0.19 643	0.12 551	0.14 562	0.14 400

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 266	0.74 693	0.71 541	0.17 39	0.08 12	0.15 59	0.15 163	0.19 47	0.18 90	0.13 111	0.12 70	0.10 51	0.08 15	0.16 53	0.14 154	0.34 681	0.12 422	0.08 260	0.07 210	0.11 477	0.24 553

MyStereo06	0.23 369	0.15 327	0.74 547	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.43 413	0.25 237	0.36 507	0.24 283	0.34 472	0.18 346	0.24 241	0.20 355	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

MyStereo05	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.22 474	0.50 494	0.54 599	0.32 440	0.23 273	0.26 382	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.12 422	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

StereoVision	0.23 369	0.23 522	0.55 429	0.27 529	0.17 441	0.23 328	0.22 474	0.40 376	0.32 348	0.21 260	0.51 576	0.22 312	0.16 285	0.29 346	0.19 327	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.13 583	0.10 422	0.08 82

iRaftStereo_RVC	0.17 193	0.16 370	0.35 188	0.21 221	0.11 128	0.20 240	0.17 263	0.34 293	0.25 237	0.20 250	0.25 293	0.19 265	0.12 163	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.12 422	0.10 445	0.09 408	0.09 356	0.14 400

psm_up	0.30 526	0.21 483	0.58 466	0.26 492	0.18 471	0.32 498	0.27 565	0.57 579	0.45 520	0.38 533	0.41 492	0.45 563	0.40 599	0.59 542	0.32 522	0.11 493	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.11 477	0.11 264

GwcNet	0.37 577	0.29 581	1.12 645	0.25 451	0.24 600	0.48 621	0.27 565	0.58 593	0.60 629	0.39 551	0.54 595	0.51 601	0.34 564	0.60 547	0.46 592	0.13 557	0.12 422	0.12 539	0.11 508	0.13 539	0.15 419

AF-Net	0.40 599	0.31 592	0.74 547	0.33 623	0.24 600	0.43 592	0.30 596	0.64 642	0.67 646	0.44 595	0.69 648	0.65 656	0.52 642	0.59 542	0.48 597	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.14 603	0.16 582	0.14 400

Nwc_Net	0.39 587	0.29 581	0.84 588	0.32 611	0.24 600	0.45 605	0.30 596	0.67 656	0.51 583	0.39 551	0.70 649	0.59 633	0.48 632	0.61 555	0.45 590	0.16 609	0.12 422	0.19 643	0.21 651	0.14 562	0.15 419

ADCMid	0.53 647	0.45 652	1.46 680	0.27 529	0.22 567	0.51 630	0.38 644	0.61 624	0.58 619	0.75 670	0.67 643	0.62 645	0.66 672	0.66 586	1.75 709	0.13 557	0.12 422	0.17 627	0.17 637	0.20 631	0.21 514

DANet	0.37 577	0.25 551	0.67 516	0.37 645	0.22 567	0.42 587	0.25 543	0.50 494	0.44 507	0.52 633	0.50 573	0.59 633	0.42 610	0.78 627	0.53 612	0.13 557	0.12 422	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.21 514
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	0.51 641	0.16 370	0.97 622	0.31 602	0.21 551	1.35 706	0.34 624	0.80 682	0.59 626	1.09 697	0.74 655	0.49 592	0.37 582	1.31 698	0.60 627	0.14 582	0.12 422	0.16 618	0.13 583	0.13 539	0.18 464

SANet	0.58 660	0.41 643	1.38 675	0.27 529	0.16 408	0.72 667	0.48 670	0.71 669	1.34 706	0.69 666	0.97 677	0.94 683	0.78 679	0.97 672	0.93 664	0.14 582	0.12 422	0.12 539	0.12 551	0.18 613	0.20 501

XPNet_ROB	0.35 567	0.26 561	0.58 466	0.28 557	0.19 506	0.37 555	0.31 606	0.57 579	0.51 583	0.52 633	0.54 595	0.57 626	0.38 587	0.65 580	0.48 597	0.17 623	0.12 422	0.13 566	0.12 551	0.16 582	0.17 457

PDISCO_ROB	0.45 619	0.37 626	0.89 607	0.44 672	0.37 664	0.70 665	0.35 627	0.75 677	0.78 666	0.45 602	0.53 591	0.65 656	0.40 599	0.68 594	0.52 608	0.22 653	0.12 422	0.21 650	0.19 644	0.26 658	0.22 529

Selective-IGEV-i32	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.19 117	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

zh-sn7	0.52 644	0.64 684	1.77 695	0.30 586	0.20 534	0.47 614	0.40 652	0.60 614	0.65 641	0.53 639	0.82 664	0.52 609	0.59 656	1.10 682	0.96 668	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.13 583	0.17 597	0.20 501

MLG-Stereo_test2	0.12 30	0.09 56	0.29 128	0.21 221	0.12 186	0.16 100	0.11 27	0.17 25	0.12 9	0.11 45	0.08 11	0.11 92	0.06 1	0.16 53	0.11 14	0.08 273	0.13 443	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

TCMNet	0.34 560	0.28 577	0.81 574	0.29 575	0.30 639	0.40 574	0.28 581	0.53 525	0.49 570	0.38 533	0.46 552	0.40 522	0.30 523	0.61 555	0.42 572	0.14 582	0.13 443	0.15 609	0.14 603	0.18 613	0.19 482

GIP-stereo	0.16 171	0.12 197	0.25 84	0.24 408	0.22 567	0.15 59	0.14 115	0.32 267	0.21 158	0.11 45	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.13 443	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.32 615

rvit_0105_6	0.20 266	0.16 370	0.41 241	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.20 411	0.31 258	0.39 450	0.18 230	0.22 259	0.23 328	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.13 566	0.11 508	0.11 477	0.09 137

rvit_0105_5	0.22 335	0.18 433	0.51 374	0.23 353	0.13 250	0.22 304	0.25 543	0.38 343	0.40 461	0.21 260	0.23 273	0.27 387	0.20 375	0.27 299	0.20 355	0.15 598	0.13 443	0.12 539	0.12 551	0.10 422	0.10 211

rvit_0105_4	0.21 307	0.17 406	0.49 332	0.23 353	0.14 295	0.20 240	0.23 503	0.35 302	0.40 461	0.19 237	0.24 283	0.25 362	0.20 375	0.28 323	0.18 291	0.16 609	0.13 443	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.10 211

rvit_0105_3	0.24 401	0.21 483	0.57 450	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.28 581	0.40 376	0.43 494	0.25 314	0.26 302	0.29 413	0.22 396	0.29 346	0.21 386	0.15 598	0.13 443	0.14 590	0.15 614	0.10 422	0.10 211

RAFT-Stereo-weight	0.17 193	0.10 95	0.31 148	0.20 174	0.12 186	0.20 240	0.16 218	0.38 343	0.33 367	0.25 314	0.20 225	0.19 265	0.10 81	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.09 137

MyStereo07	0.18 205	0.15 327	0.44 270	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.31 258	0.26 253	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.13 210	0.33 399	0.14 154	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

MyStereo04	0.24 401	0.15 327	0.58 466	0.22 290	0.16 408	0.25 372	0.22 474	0.51 506	0.54 599	0.29 375	0.23 273	0.27 387	0.23 411	0.32 389	0.25 451	0.07 120	0.13 443	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264

LL-Strereo	0.32 544	0.33 603	0.77 561	0.26 492	0.24 600	0.22 304	0.23 503	0.58 593	0.44 507	0.35 493	0.32 376	0.41 531	0.40 599	0.93 665	0.25 451	0.08 273	0.13 443	0.11 503	0.09 408	0.09 356	0.22 529

Selective-IGEV	0.15 140	0.10 95	0.34 177	0.32 611	0.19 506	0.16 100	0.14 115	0.29 215	0.20 131	0.13 111	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.13 443	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.11 264

STTStereo	0.30 526	0.24 535	0.83 584	0.25 451	0.17 441	0.30 459	0.24 528	0.49 486	0.39 450	0.39 551	0.41 492	0.44 557	0.28 496	0.41 458	0.30 502	0.13 557	0.13 443	0.13 566	0.16 625	0.12 524	0.12 322

RTS	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

RTSA	0.81 686	0.56 671	4.76 721	0.37 645	0.30 639	1.11 693	0.52 678	0.67 656	1.07 694	0.76 673	0.91 673	0.60 639	0.61 662	1.64 707	1.24 687	0.15 598	0.13 443	0.15 609	0.15 614	0.22 642	0.24 553

NCCL2	0.37 577	0.33 603	0.59 475	0.37 645	0.23 583	0.42 587	0.41 657	0.56 570	0.44 507	0.47 614	0.47 559	0.61 642	0.39 594	0.58 534	0.41 568	0.16 609	0.13 443	0.21 650	0.22 659	0.16 582	0.18 464

DispFullNet	0.67 672	0.94 703	1.63 689	0.77 702	1.19 721	0.53 639	0.25 543	0.61 624	0.72 659	0.70 667	0.60 622	0.69 668	0.90 690	0.80 635	0.52 608	0.27 672	0.13 443	0.74 704	0.31 682	0.68 700	0.44 663

asd	0.12 30	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.09 27	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.09 137

3.75w	0.12 30	0.10 95	0.21 42	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.12 44	0.24 125	0.15 45	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.10 81	0.18 94	0.12 44	0.05 1	0.14 462	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.08 82

PSMNet-RUCA	0.39 587	0.47 655	0.84 588	0.46 678	0.41 673	0.34 524	0.26 555	0.59 603	0.46 532	0.40 560	0.51 576	0.44 557	0.33 562	0.43 468	0.31 512	0.25 666	0.14 462	0.33 681	0.21 651	0.32 676	0.23 539

PAM_32	0.26 450	0.10 95	0.63 498	0.24 408	0.19 506	0.51 630	0.26 555	0.43 413	0.30 323	0.32 440	0.28 326	0.60 639	0.28 496	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.14 462	0.08 260	0.10 470	0.07 179	0.15 419

rvit_105_1	0.28 490	0.24 535	0.65 508	0.27 529	0.19 506	0.31 481	0.35 627	0.46 452	0.53 594	0.31 415	0.32 376	0.32 454	0.27 473	0.36 430	0.26 463	0.16 609	0.14 462	0.15 609	0.17 637	0.11 477	0.11 264

test_sample6	0.27 480	0.15 327	0.50 353	0.22 290	0.12 186	0.30 459	0.22 474	0.54 541	0.39 450	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.58 534	0.26 463	0.11 493	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

test_sample5	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.43 515	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

test_sample4	0.26 450	0.14 291	0.53 405	0.21 221	0.12 186	0.32 498	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.33 453	0.38 452	0.28 400	0.25 445	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.09 408	0.11 477	0.16 436

test_sample3	0.25 427	0.14 291	0.52 394	0.20 174	0.12 186	0.33 508	0.20 411	0.53 525	0.38 434	0.32 440	0.35 417	0.29 413	0.24 432	0.54 515	0.25 451	0.10 448	0.14 462	0.09 362	0.09 408	0.11 477	0.15 419

DualNet	0.26 450	0.14 291	0.51 374	0.21 221	0.12 186	0.31 481	0.21 439	0.53 525	0.38 434	0.34 474	0.44 525	0.29 413	0.25 445	0.56 527	0.24 436	0.10 448	0.14 462	0.10 445	0.10 470	0.11 477	0.16 436

ToySt	0.28 490	0.19 453	0.68 522	0.22 290	0.19 506	0.31 481	0.31 606	0.43 413	0.43 494	0.28 350	0.38 452	0.42 544	0.32 554	0.33 399	0.32 522	0.08 273	0.14 462	0.10 445	0.12 551	0.11 477	0.24 553

DCRE	0.24 401	0.15 327	0.45 276	0.26 492	0.26 618	0.23 328	0.21 439	0.37 334	0.29 305	0.23 291	0.81 663	0.23 328	0.16 285	0.24 241	0.18 291	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.25 565

RCA-Stereo	0.17 193	0.10 95	0.33 172	0.20 174	0.11 128	0.19 197	0.17 263	0.39 365	0.36 408	0.21 260	0.25 293	0.17 236	0.17 311	0.18 94	0.15 197	0.07 120	0.14 462	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

test-3	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

test_1	0.18 205	0.10 95	0.48 315	0.23 353	0.14 295	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.29 305	0.26 324	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.26 284	0.19 327	0.06 44	0.14 462	0.08 260	0.08 302	0.06 94	0.10 211

test_3	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.26 492	0.14 295	0.22 304	0.25 543	0.34 293	0.33 367	0.25 314	0.18 201	0.23 328	0.13 210	0.25 262	0.20 355	0.06 44	0.14 462	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.10 211

test-1	0.20 266	0.12 197	0.49 332	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.23 503	0.36 317	0.29 305	0.21 260	0.25 293	0.24 349	0.14 241	0.18 94	0.22 404	0.07 120	0.14 462	0.08 260	0.07 210	0.06 94	0.14 400

APVNet	0.38 582	0.26 561	0.87 598	0.26 492	0.22 567	0.52 636	0.35 627	0.64 642	0.46 532	0.40 560	0.52 583	0.48 586	0.39 594	0.84 645	0.48 597	0.13 557	0.14 462	0.15 609	0.16 625	0.16 582	0.16 436

Syn2CoEx	0.39 587	0.39 637	1.08 639	0.35 634	0.21 551	0.41 579	0.29 587	0.63 636	0.51 583	0.43 589	0.56 605	0.45 563	0.45 619	0.69 595	0.39 562	0.17 623	0.14 462	0.16 618	0.12 551	0.13 539	0.16 436

FAT-Stereo	0.36 570	0.19 453	0.75 551	0.26 492	0.18 471	0.34 524	0.30 596	0.62 632	0.61 632	0.47 614	0.61 630	0.59 633	0.50 638	0.61 555	0.36 550	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.20 501

FADNet_RVC	0.31 537	0.35 616	0.98 624	0.24 408	0.16 408	0.30 459	0.17 263	0.52 514	0.39 450	0.30 398	0.38 452	0.30 434	0.29 516	0.54 515	0.33 531	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.16 625	0.21 638	0.24 553

FADNet-RVC	0.34 560	0.43 648	0.97 622	0.25 451	0.20 534	0.33 508	0.20 411	0.51 506	0.42 483	0.34 474	0.40 480	0.41 531	0.29 516	0.65 580	0.36 550	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.15 614	0.19 623	0.20 501

G-Net	0.47 630	0.26 561	1.02 629	0.34 628	0.28 624	0.89 684	0.35 627	0.47 464	0.46 532	0.68 665	1.20 689	0.64 654	0.59 656	0.61 555	0.60 627	0.16 609	0.14 462	0.17 627	0.13 583	0.22 642	0.21 514

NCC-stereo	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464

stereogan	0.39 587	0.20 469	0.78 566	0.28 557	0.22 567	0.65 661	0.26 555	0.62 632	0.65 641	0.45 602	0.60 622	0.67 664	0.45 619	0.69 595	0.37 556	0.14 582	0.14 462	0.14 590	0.12 551	0.20 631	0.19 482

Abc-Net	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 630	0.45 652	1.07 636	0.40 660	0.28 624	0.58 648	0.38 644	0.67 656	0.76 665	0.53 639	0.47 559	0.59 633	0.47 628	0.74 612	0.80 655	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.16 625	0.26 658	0.24 553

RTSC	0.43 614	0.37 626	0.95 619	0.30 586	0.20 534	0.50 629	0.23 503	0.65 648	0.86 677	0.56 647	0.54 595	0.51 601	0.36 577	0.71 604	0.92 663	0.13 557	0.14 462	0.11 503	0.13 583	0.18 613	0.19 482

DeepPrunerF	0.46 627	0.37 626	1.50 683	0.34 628	0.30 639	0.36 547	0.37 636	0.64 642	1.15 703	0.41 572	0.45 540	0.40 522	0.41 604	0.82 640	0.53 612	0.18 634	0.14 462	0.23 657	0.21 651	0.17 597	0.18 464

GANet	0.40 599	0.28 577	0.67 516	0.31 602	0.18 471	0.43 592	0.39 648	0.60 614	0.46 532	0.48 620	0.78 659	0.55 619	0.45 619	0.96 669	0.55 619	0.13 557	0.14 462	0.13 566	0.12 551	0.15 574	0.16 436

PS-NSSS	0.33 551	0.36 623	0.61 489	0.24 408	0.18 471	0.33 508	0.24 528	0.59 603	0.42 483	0.38 533	0.52 583	0.36 491	0.31 540	0.80 635	0.32 522	0.18 634	0.14 462	0.21 650	0.15 614	0.17 597	0.14 400

PStereo	0.28 490	0.41 643	0.40 230	0.21 221	0.13 250	0.25 372	0.24 528	0.35 302	0.48 554	0.27 336	0.17 181	0.29 413	0.34 564	0.40 453	0.45 590	0.24 658	0.15 493	0.17 627	0.13 583	0.24 651	0.25 565

CAR	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.12 75	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

monsters	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.18 71	0.13 250	0.15 59	0.11 27	0.24 125	0.16 57	0.15 165	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.23 226	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.09 137

MLG-Stereo_test1	0.11 11	0.09 56	0.26 98	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.11 27	0.17 25	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.07 3	0.17 74	0.12 44	0.06 44	0.15 493	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

IGEV-Stereo+	0.14 101	0.08 23	0.26 98	0.18 71	0.14 295	0.09 2	0.10 10	0.16 16	0.17 67	0.14 139	0.08 11	0.10 51	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.07 120	0.15 493	0.06 53	0.06 110	0.16 582	0.29 602

test_sample2	0.23 369	0.12 197	0.39 215	0.20 174	0.11 128	0.28 419	0.22 474	0.45 443	0.33 367	0.27 336	0.34 409	0.30 434	0.25 445	0.46 480	0.23 424	0.09 376	0.15 493	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.19 482

SQANet	0.44 616	0.57 675	0.89 607	0.49 681	0.39 670	0.47 614	0.23 503	0.53 525	0.44 507	0.41 572	0.48 568	0.47 582	0.34 564	0.58 534	0.43 576	0.38 688	0.15 493	0.40 688	0.21 651	0.50 688	0.34 627

coex-ft	3.48 724	0.81 697	48.53 758	0.24 408	0.19 506	0.53 639	0.47 669	0.49 486	2.36 720	7.18 735	1.20 689	0.96 686	2.53 723	0.75 617	2.14 718	0.13 557	0.15 493	0.14 590	0.12 551	0.22 642	0.47 669

Wz-Net-TNSev	0.55 650	0.72 689	1.90 700	0.26 492	0.21 551	0.64 660	0.45 663	0.66 654	0.71 657	0.52 633	0.55 600	0.71 672	0.63 669	1.04 678	0.94 666	0.16 609	0.15 493	0.13 566	0.15 614	0.21 638	0.24 553

RAFT	0.24 401	0.24 535	0.46 292	0.27 529	0.15 364	0.26 393	0.26 555	0.37 334	0.31 335	0.34 474	0.34 409	0.41 531	0.22 396	0.30 363	0.18 291	0.08 273	0.15 493	0.11 503	0.10 470	0.11 477	0.13 359

S-Stereo	0.39 587	0.20 469	1.04 631	0.28 557	0.22 567	0.39 568	0.31 606	0.58 593	0.69 652	0.40 560	0.59 618	0.48 586	0.41 604	0.75 617	0.42 572	0.12 533	0.15 493	0.13 566	0.13 583	0.16 582	0.25 565

RP	0.38 582	0.26 561	0.67 516	0.31 602	0.24 600	0.37 555	0.29 587	0.53 525	0.61 632	0.42 578	0.65 639	0.62 645	0.51 640	0.63 569	0.43 576	0.17 623	0.15 493	0.17 627	0.15 614	0.17 597	0.19 482

RGC	0.41 606	0.35 616	0.76 555	0.35 634	0.28 624	0.41 579	0.29 587	0.60 614	0.55 607	0.47 614	0.64 637	0.63 649	0.47 628	0.74 612	0.46 592	0.16 609	0.15 493	0.21 650	0.21 651	0.19 623	0.21 514

edge stereo	0.40 599	0.22 503	0.87 598	0.27 529	0.22 567	0.38 562	0.26 555	0.59 603	0.56 614	0.53 639	0.60 622	0.71 672	0.50 638	0.78 627	0.43 576	0.16 609	0.15 493	0.19 643	0.14 603	0.17 597	0.19 482

AnyNet_C32	0.55 650	0.51 663	1.34 671	0.29 575	0.28 624	0.61 654	0.62 687	0.57 579	0.62 636	0.63 657	0.68 645	0.54 618	0.55 649	0.82 640	1.81 710	0.15 598	0.15 493	0.15 609	0.18 642	0.21 638	0.25 565

MGA	0.12 30	0.08 23	0.26 98	0.16 13	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.18 31	0.13 18	0.11 45	0.09 15	0.09 27	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.09 137

MSE-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.14 41	0.10 10	0.19 47	0.13 18	0.11 45	0.10 37	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.10 211

aanet-new-78k	0.17 193	0.14 291	0.80 572	0.21 221	0.10 79	0.14 41	0.14 115	0.23 103	0.17 67	0.10 27	0.13 90	0.10 51	0.13 210	0.19 118	0.11 14	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.26 579

Wavelet-MonSter	0.12 30	0.08 23	0.25 84	0.18 71	0.10 79	0.13 33	0.12 44	0.16 16	0.14 31	0.11 45	0.14 127	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.15 197	0.05 1	0.16 508	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

monsterstereo	0.13 53	0.10 95	0.20 26	0.19 124	0.12 186	0.14 41	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.16 161	0.08 3	0.09 38	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.16 508	0.06 53	0.09 408	0.06 94	0.07 36

111111	0.13 53	0.08 23	0.20 26	0.20 174	0.13 250	0.13 33	0.10 10	0.23 103	0.17 67	0.11 45	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.16 436

MLG-Stereo	0.11 11	0.08 23	0.26 98	0.19 124	0.09 22	0.15 59	0.11 27	0.18 31	0.13 18	0.09 9	0.06 1	0.10 51	0.08 15	0.18 94	0.12 44	0.06 44	0.16 508	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.07 36

YMNet	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

YMNet_1	0.33 551	0.26 561	0.64 503	0.28 557	0.23 583	0.48 621	0.27 565	0.54 541	0.47 546	0.49 621	0.56 605	0.51 601	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.16 508	0.13 566	0.12 551	0.14 562	0.14 400

AIO-Stereo	0.16 171	0.12 197	0.29 128	0.30 586	0.20 534	0.16 100	0.14 115	0.28 195	0.22 172	0.14 139	0.15 147	0.13 154	0.08 15	0.20 148	0.15 197	0.06 44	0.16 508	0.07 159	0.08 302	0.06 94	0.24 553

test_sample1	0.24 401	0.13 241	0.40 230	0.20 174	0.13 250	0.29 444	0.19 371	0.43 413	0.30 323	0.27 336	0.34 409	0.31 443	0.28 496	0.45 478	0.27 475	0.09 376	0.16 508	0.08 260	0.08 302	0.09 356	0.22 529

SMFormer	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.10 422	0.16 436

tta	0.27 480	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.34 539	0.10 448	0.16 508	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.13 359

qqq1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

fff1	0.26 450	0.13 241	0.47 300	0.20 174	0.10 79	0.28 419	0.19 371	0.54 541	0.48 554	0.35 493	0.42 501	0.31 443	0.27 473	0.60 547	0.21 386	0.10 448	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.13 359

IGEVStereo-DCA	0.20 266	0.17 406	0.41 241	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

rrr	0.22 335	0.17 406	0.79 567	0.22 290	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.27 271	0.19 237	0.12 70	0.14 185	0.12 163	0.38 443	0.31 512	0.07 120	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.28 596

HH	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

HanStereo	0.22 335	0.12 197	0.55 429	0.32 611	0.16 408	0.27 400	0.18 324	0.36 317	0.25 237	0.20 250	0.26 302	0.34 472	0.18 346	0.33 399	0.15 197	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.07 179	0.31 609

Selective-RAFT	0.19 234	0.14 291	0.37 201	0.24 408	0.11 128	0.30 459	0.15 163	0.35 302	0.34 379	0.17 207	0.17 181	0.22 312	0.18 346	0.29 346	0.18 291	0.07 120	0.16 508	0.07 159	0.07 210	0.08 254	0.08 82

raft+_RVC	0.21 307	0.21 483	0.46 292	0.22 290	0.35 658	0.21 271	0.16 218	0.39 365	0.35 392	0.22 280	0.28 326	0.20 287	0.15 263	0.25 262	0.20 355	0.08 273	0.16 508	0.08 260	0.07 210	0.07 179	0.12 322

FADNet	0.34 560	0.43 648	0.88 605	0.24 408	0.22 567	0.37 555	0.19 371	0.56 570	0.49 570	0.32 440	0.36 432	0.43 551	0.32 554	0.65 580	0.30 502	0.17 623	0.16 508	0.14 590	0.16 625	0.25 654	0.21 514

SHD	0.45 619	0.34 612	0.89 607	0.37 645	0.28 624	0.46 608	0.23 503	0.72 673	0.96 688	0.65 660	0.61 630	0.61 642	0.48 632	0.64 575	0.69 642	0.16 609	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.21 638	0.25 565

ADCS	0.62 666	0.56 671	1.54 686	0.30 586	0.25 614	0.56 644	0.46 666	0.71 669	0.86 677	0.77 676	0.72 651	0.68 666	0.62 667	0.82 640	2.33 720	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.17 637	0.23 647	0.27 587

AnyNet_C01	0.68 674	0.69 688	2.64 711	0.33 623	0.27 622	0.93 685	0.64 688	0.66 654	0.65 641	0.70 667	0.97 677	0.75 674	0.63 669	1.01 675	1.52 703	0.17 623	0.16 508	0.17 627	0.17 637	0.24 651	0.28 596

DPSNet	0.51 641	0.26 561	1.16 651	0.28 557	0.21 551	0.76 671	0.56 683	0.89 696	0.82 670	0.49 621	0.51 576	0.64 654	0.81 683	0.89 653	0.85 660	0.17 623	0.16 508	0.13 566	0.13 583	0.26 658	0.27 587

SGM_RVC	0.57 658	0.22 503	0.60 482	0.26 492	0.16 408	0.97 690	0.46 666	0.76 679	0.90 681	1.03 694	0.92 675	1.16 691	0.93 692	1.21 690	0.72 645	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.16 582	0.24 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 570	0.25 551	0.61 489	0.24 408	0.14 295	0.42 587	0.33 619	0.56 570	0.52 593	0.54 643	0.52 583	0.51 601	0.58 654	0.63 569	0.43 576	0.15 598	0.16 508	0.18 636	0.16 625	0.13 539	0.19 482
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
2.25w	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.15 197	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.12 322

3.25w_new	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

3.25w	0.13 53	0.09 56	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.18 170	0.10 10	0.23 103	0.18 90	0.15 165	0.13 90	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.06 110	0.04 1	0.11 264

Occ-G	0.18 205	0.10 95	0.38 206	0.23 353	0.15 364	0.16 100	0.18 324	0.23 103	0.26 253	0.15 165	0.20 225	0.21 304	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.06 110	0.08 254	0.30 605

WCG-NET（raft）	0.16 171	0.14 291	0.32 162	0.18 71	0.09 22	0.19 197	0.16 218	0.24 125	0.27 271	0.19 237	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.22 202	0.13 105	0.06 44	0.17 536	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.07 36

MC-Stereo	0.18 205	0.10 95	0.36 195	0.28 557	0.14 295	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.21 260	0.24 283	0.16 220	0.13 210	0.25 262	0.14 154	0.07 120	0.17 536	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.30 605

psmorigin	0.52 644	0.29 581	3.10 716	0.24 408	0.19 506	0.39 568	0.24 528	0.52 514	0.45 520	0.66 662	0.68 645	0.70 671	0.52 642	0.86 648	0.49 603	0.15 598	0.17 536	0.13 566	0.14 603	0.16 582	0.23 539

FBW_ROB	0.46 627	0.34 612	0.71 541	0.32 611	0.20 534	0.51 630	0.32 613	0.73 674	0.63 638	0.60 654	0.57 610	0.65 656	0.44 617	1.42 704	0.62 631	0.14 582	0.17 536	0.22 655	0.16 625	0.17 597	0.23 539

CSAN	0.55 650	0.47 655	1.19 659	0.37 645	0.23 583	0.57 646	0.61 686	0.65 648	0.72 659	0.65 660	0.78 659	0.66 660	0.65 671	1.41 703	0.77 651	0.21 650	0.17 536	0.20 648	0.21 651	0.18 613	0.21 514

WCMA_ROB	0.55 650	0.27 569	0.76 555	0.26 492	0.22 567	0.62 655	0.36 634	0.57 579	0.58 619	0.97 688	1.40 697	1.28 697	0.94 693	0.80 635	0.80 655	0.20 648	0.17 536	0.16 618	0.16 625	0.19 623	0.29 602

SGM-Forest	0.42 610	0.44 651	0.92 611	0.24 408	0.16 408	0.45 605	0.40 652	0.58 593	0.50 577	0.54 643	0.63 634	0.52 609	0.51 640	0.91 658	0.66 638	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.15 614	0.15 574	0.21 514
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 663	0.31 592	0.71 541	0.22 290	0.17 441	0.66 662	0.36 634	0.81 684	0.63 638	1.48 716	1.32 694	1.65 705	0.83 684	1.18 688	0.74 647	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.14 603	0.17 597	0.19 482
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DN	0.21 307	0.09 56	0.58 466	0.40 660	0.18 471	0.22 304	0.18 324	0.30 235	0.25 237	0.15 165	0.19 213	0.18 251	0.10 81	0.26 284	0.19 327	0.14 582	0.18 548	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.42 657

DDF-Stereo	0.16 171	0.08 23	0.30 138	0.21 221	0.20 534	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.19 117	0.11 45	0.10 37	0.13 154	0.12 163	0.24 241	0.20 355	0.09 376	0.18 548	0.07 159	0.06 110	0.20 631	0.19 482

asda	0.13 53	0.11 145	0.24 73	0.18 71	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.25 148	0.17 67	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.11 119	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.11 264

qwe	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

4.25_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.5w_new	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4.5_new	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

4.5w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.24 73	0.17 39	0.10 79	0.14 41	0.12 44	0.22 88	0.17 67	0.13 111	0.13 90	0.08 3	0.09 38	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.06 94	0.09 137

4.25w-stereo	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.18 71	0.10 79	0.17 138	0.12 44	0.22 88	0.15 45	0.13 111	0.13 90	0.09 27	0.10 81	0.22 202	0.14 154	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.11 264

4w-stereo	0.13 53	0.11 145	0.31 148	0.17 39	0.10 79	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.14 31	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.23 226	0.13 105	0.05 1	0.18 548	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.15 419

anonymousa	0.26 450	0.13 241	0.56 439	0.29 575	0.30 639	0.31 481	0.20 411	0.38 343	0.36 408	0.33 453	0.51 576	0.41 531	0.27 473	0.25 262	0.24 436	0.08 273	0.18 548	0.09 362	0.18 642	0.08 254	0.17 457

riskmin	0.24 401	0.10 95	0.43 259	0.32 611	0.26 618	0.33 508	0.19 371	0.44 434	0.30 323	0.24 301	0.27 318	0.37 497	0.25 445	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.18 548	0.09 362	0.13 583	0.10 422	0.27 587

ADCPNet	0.51 641	0.36 623	1.82 698	0.27 529	0.23 583	0.71 666	0.39 648	0.56 570	0.54 599	0.52 633	0.60 622	0.66 660	0.57 653	0.64 575	1.23 686	0.15 598	0.18 548	0.14 590	0.23 663	0.19 623	0.22 529

NaN_ROB	0.44 616	0.38 633	0.94 618	0.30 586	0.20 534	0.52 636	0.49 673	0.61 624	0.60 629	0.56 647	0.47 559	0.49 592	0.42 610	1.24 691	0.76 650	0.12 533	0.18 548	0.12 539	0.13 583	0.12 524	0.18 464

WQFJA1++	0.48 633	0.07 2	0.86 595	0.23 353	0.19 506	0.18 170	0.11 27	0.21 73	0.14 31	2.23 722	0.12 70	0.23 328	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.08 273	0.19 562	0.06 53	0.09 408	4.02 732	0.20 501

2.5w	0.13 53	0.10 95	0.23 65	0.18 71	0.09 22	0.15 59	0.15 163	0.21 73	0.16 57	0.12 75	0.13 90	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.12 322

2.75w_new	0.13 53	0.10 95	0.25 84	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.13 90	0.08 3	0.11 119	0.22 202	0.15 197	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.10 211

3w_stereo	0.14 101	0.11 145	0.31 148	0.19 124	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.28 195	0.20 131	0.13 111	0.12 70	0.08 3	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.05 1	0.19 562	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.10 211

SCV	0.18 205	0.15 327	0.37 201	0.26 492	0.20 534	0.16 100	0.16 218	0.35 302	0.23 190	0.14 139	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.12 44	0.08 273	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.26 579

AIO_rvc	0.20 266	0.16 370	0.49 332	0.41 667	0.29 634	0.15 59	0.17 263	0.21 73	0.19 117	0.17 207	0.14 127	0.13 154	0.08 15	0.35 421	0.13 105	0.07 120	0.19 562	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.41 652

11t1	0.21 307	0.12 197	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.37 334	0.28 282	0.27 336	0.25 293	0.24 349	0.23 411	0.28 323	0.25 451	0.09 376	0.19 562	0.07 159	0.07 210	0.09 356	0.23 539

GCAP-Stereo	0.18 205	0.21 483	0.47 300	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.10 10	0.28 195	0.24 210	0.20 250	0.22 259	0.15 206	0.13 210	0.21 172	0.16 229	0.07 120	0.19 562	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.09 137

HBP-ISP	0.34 560	0.35 616	0.76 555	0.23 353	0.17 441	0.33 508	0.22 474	0.56 570	0.47 546	0.42 578	0.49 569	0.33 464	0.41 604	0.73 608	0.27 475	0.18 634	0.19 562	0.24 659	0.20 649	0.16 582	0.16 436

UDG	0.42 610	0.54 668	0.67 516	0.41 667	0.35 658	0.47 614	0.27 565	0.57 579	0.48 554	0.40 560	0.46 552	0.59 633	0.45 619	0.47 484	0.46 592	0.26 668	0.19 562	0.49 692	0.22 659	0.37 680	0.30 605

rafts_anoy	0.21 307	0.22 503	0.49 332	0.25 451	0.24 600	0.19 197	0.17 263	0.34 293	0.32 348	0.24 301	0.25 293	0.20 287	0.16 285	0.25 262	0.21 386	0.08 273	0.19 562	0.11 503	0.12 551	0.09 356	0.09 137

222	0.45 619	0.14 291	0.43 259	0.19 124	0.15 364	0.36 547	0.20 411	0.60 614	0.43 494	0.37 524	0.45 540	0.30 434	0.28 496	0.59 542	3.72 727	0.11 493	0.19 562	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.27 587

ccnet	0.43 614	0.34 612	0.62 493	0.28 557	0.33 653	0.60 653	0.34 624	0.68 661	0.47 546	0.54 643	0.66 641	0.56 624	0.46 626	0.73 608	0.66 638	0.26 668	0.19 562	0.24 659	0.22 659	0.27 664	0.25 565

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 582	0.43 648	0.72 546	0.35 634	0.19 506	0.51 630	0.25 543	0.56 570	0.39 450	0.42 578	0.47 559	0.47 582	0.27 473	0.74 612	0.32 522	0.38 688	0.19 562	0.27 662	0.17 637	0.29 671	0.27 587

CBMV_ROB	0.36 570	0.21 483	0.57 450	0.22 290	0.14 295	0.35 540	0.20 411	0.55 559	0.47 546	0.52 633	0.58 613	0.45 563	0.53 647	0.75 617	0.50 604	0.18 634	0.19 562	0.23 657	0.21 651	0.15 574	0.20 501

MCSU-Stereo	0.13 53	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.11 128	0.17 138	0.15 163	0.17 25	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.12 131	0.08 15	0.20 148	0.13 105	0.07 120	0.20 577	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.19 482

MyStereo8	0.25 427	0.20 469	0.69 525	0.24 408	0.17 441	0.31 481	0.16 218	0.50 494	0.32 348	0.29 375	0.38 452	0.25 362	0.19 369	0.33 399	0.29 498	0.08 273	0.20 577	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.16 436

mmx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

xxx	0.37 577	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.57 579	0.48 554	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.10 448	0.20 577	0.12 539	0.11 508	0.11 477	0.23 539

test_xeample3	0.22 335	0.17 406	0.81 574	0.21 221	0.15 364	0.20 240	0.18 324	0.40 376	0.25 237	0.19 237	0.12 70	0.13 154	0.12 163	0.34 414	0.33 531	0.07 120	0.20 577	0.07 159	0.08 302	0.08 254	0.34 627

NOSS_ROB	0.33 551	0.24 535	0.49 332	0.27 529	0.16 408	0.34 524	0.19 371	0.55 559	0.50 577	0.34 474	0.37 443	0.42 544	0.30 523	0.93 665	0.25 451	0.19 644	0.20 577	0.24 659	0.22 659	0.17 597	0.25 565

Foundation-i1a	0.16 171	0.08 23	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.18 170	0.16 218	0.26 164	0.30 323	0.17 207	0.16 161	0.19 265	0.13 210	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.26 579

MM-Stereo_test3	0.19 234	0.15 327	0.39 215	0.25 451	0.15 364	0.19 197	0.22 474	0.42 402	0.40 461	0.17 207	0.24 283	0.17 236	0.12 163	0.22 202	0.16 229	0.08 273	0.21 583	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.11 264

AIO_test	0.20 266	0.12 197	0.46 292	0.45 675	0.38 667	0.15 59	0.17 263	0.28 195	0.20 131	0.19 237	0.13 90	0.14 185	0.09 38	0.39 448	0.13 105	0.07 120	0.21 583	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.34 627

model_zeroshot	0.21 307	0.14 291	0.51 374	0.34 628	0.18 471	0.26 393	0.16 218	0.41 395	0.24 210	0.33 453	0.20 225	0.25 362	0.12 163	0.26 284	0.16 229	0.09 376	0.21 583	0.07 159	0.08 302	0.07 179	0.13 359

IGEV-Stereo++	0.15 140	0.09 56	0.27 115	0.21 221	0.13 250	0.14 41	0.11 27	0.23 103	0.19 117	0.15 165	0.14 127	0.11 92	0.11 119	0.19 118	0.12 44	0.06 44	0.21 583	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.28 596

DualNet (step1)	0.31 537	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.24 658	0.21 583	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

test_sample7	0.28 490	0.16 370	0.47 300	0.21 221	0.14 295	0.29 444	0.22 474	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.41 458	0.26 463	0.14 582	0.21 583	0.13 566	0.12 551	0.13 539	0.25 565

mmm	0.25 427	0.15 327	0.44 270	0.23 353	0.20 534	0.28 419	0.21 439	0.43 413	0.32 348	0.31 415	0.40 480	0.30 434	0.24 432	0.31 378	0.28 484	0.09 376	0.21 583	0.11 503	0.12 551	0.10 422	0.26 579

DDUNet	0.45 619	0.60 681	0.71 541	0.45 675	0.39 670	0.46 608	0.32 613	0.53 525	0.44 507	0.46 608	0.53 591	0.57 626	0.38 587	0.51 498	0.43 576	0.34 681	0.21 583	0.56 696	0.25 670	0.41 683	0.36 635

xxxx	0.39 587	0.14 291	0.47 300	0.20 174	0.16 408	0.38 562	0.20 411	0.61 624	0.43 494	0.30 398	0.44 525	0.38 503	0.25 445	0.50 492	2.41 721	0.11 493	0.21 583	0.09 362	0.10 470	0.10 422	0.26 579

test_xeample	0.39 587	0.14 291	0.46 292	0.19 124	0.16 408	0.34 524	0.22 474	0.59 603	0.43 494	0.33 453	0.47 559	0.30 434	0.27 473	0.60 547	2.44 722	0.10 448	0.21 583	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.25 565

GANetREF_RVC	0.45 619	0.52 664	0.87 598	0.39 655	0.20 534	0.51 630	0.50 675	0.68 661	0.67 646	0.47 614	0.46 552	0.50 598	0.43 614	0.91 658	0.40 564	0.28 674	0.21 583	0.32 678	0.19 644	0.28 669	0.23 539
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
PSi22b	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.22 290	0.22 567	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 185	0.09 38	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

PSi22a	0.13 53	0.07 2	0.16 1	0.21 221	0.18 471	0.09 2	0.11 27	0.15 12	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.52 681

PSi22	0.17 193	0.18 433	0.42 251	0.20 174	0.09 22	0.16 100	0.11 27	0.30 235	0.25 237	0.13 111	0.15 147	0.21 304	0.13 210	0.30 363	0.16 229	0.06 44	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.08 254	0.13 359

Foundation-i1c-attn	0.15 140	0.07 2	0.20 26	0.18 71	0.11 128	0.15 59	0.15 163	0.26 164	0.29 305	0.15 165	0.16 161	0.17 236	0.14 241	0.19 118	0.15 197	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.26 579

SCV_C0	0.19 234	0.14 291	0.40 230	0.30 586	0.20 534	0.15 59	0.16 218	0.35 302	0.26 253	0.17 207	0.16 161	0.13 154	0.09 38	0.31 378	0.14 154	0.07 120	0.22 595	0.06 53	0.06 110	0.09 356	0.25 565

FC-DCNN v2	0.75 680	0.33 603	0.82 578	0.33 623	0.28 624	0.85 681	0.40 652	0.88 694	0.86 677	1.46 710	1.65 707	2.08 712	1.40 709	1.14 686	0.95 667	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

ACVNet-4b	0.76 681	0.90 701	1.67 692	0.73 699	0.51 688	0.80 679	0.31 606	0.74 676	0.81 669	0.51 630	0.72 651	0.94 683	0.43 614	1.01 675	1.32 694	1.18 724	0.22 595	0.77 706	0.45 694	0.70 703	0.50 678

qqq	0.24 401	0.16 370	0.46 292	0.20 174	0.15 364	0.23 328	0.20 411	0.43 413	0.32 348	0.26 324	0.31 364	0.28 400	0.25 445	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.22 595	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

x	0.23 369	0.15 327	0.45 276	0.20 174	0.15 364	0.27 400	0.17 263	0.43 413	0.35 392	0.26 324	0.31 364	0.29 413	0.25 445	0.29 346	0.30 502	0.09 376	0.22 595	0.08 260	0.09 408	0.09 356	0.24 553

RALCasStereoNet	0.22 335	0.22 503	0.48 315	0.23 353	0.23 583	0.22 304	0.18 324	0.32 267	0.27 271	0.22 280	0.30 351	0.22 312	0.15 263	0.29 346	0.20 355	0.08 273	0.22 595	0.07 159	0.06 110	0.10 422	0.25 565

FCDSN-DC	0.67 672	0.38 633	0.83 584	0.37 645	0.30 639	0.66 662	0.37 636	0.69 667	0.70 655	1.15 700	1.53 702	1.70 707	1.38 707	1.00 674	0.83 658	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.27 664	0.32 615
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 676	0.33 603	0.84 588	0.33 623	0.28 624	0.82 680	0.40 652	0.82 685	0.83 671	1.43 708	1.60 706	1.97 710	1.38 707	1.10 682	0.93 664	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

MSMD_ROB	0.63 669	0.34 612	0.70 532	0.30 586	0.25 614	0.88 683	0.35 627	0.58 593	0.67 646	1.13 698	1.52 701	1.75 708	1.05 698	0.90 656	0.60 627	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.27 678	0.25 654	0.27 587

DF	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.31 602	0.16 408	0.17 138	0.15 163	0.26 164	0.18 90	0.14 139	0.23 273	0.19 265	0.11 119	0.24 241	0.16 229	0.08 273	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.09 137

PipStereo	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.23 353	0.21 551	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 38	0.14 13	0.12 44	0.07 120	0.23 608	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

Foundation-i1b	0.15 140	0.08 23	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.16 100	0.16 218	0.27 179	0.29 305	0.15 165	0.15 147	0.18 251	0.12 163	0.18 94	0.14 154	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.21 514

Foundation-i1	0.16 171	0.08 23	0.21 42	0.21 221	0.13 250	0.17 138	0.15 163	0.33 286	0.32 348	0.16 184	0.17 181	0.22 312	0.13 210	0.19 118	0.16 229	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.16 436

Selective-IGEV-i1	0.28 490	0.11 145	0.44 270	0.36 643	0.32 651	0.32 498	0.23 503	0.48 475	0.48 554	0.29 375	0.32 376	0.39 517	0.17 311	0.28 323	0.25 451	0.08 273	0.23 608	0.08 260	0.09 408	0.08 254	0.53 682

zero-FE	0.21 307	0.08 23	1.10 641	0.24 408	0.27 622	0.12 25	0.14 115	0.20 56	0.20 131	0.12 75	0.11 50	0.13 154	0.11 119	0.22 202	0.19 327	0.09 376	0.23 608	0.07 159	0.08 302	0.19 623	0.27 587

GASTEREO	0.20 266	0.15 327	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.18 170	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.18 230	0.17 181	0.11 92	0.13 210	0.25 262	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.57 687

MSCF	0.20 266	0.14 291	0.31 148	0.40 660	0.29 634	0.17 138	0.15 163	0.29 215	0.22 172	0.17 207	0.16 161	0.11 92	0.13 210	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.23 608	0.06 53	0.08 302	0.07 179	0.57 687

1111x	0.39 587	0.17 406	0.80 572	0.23 353	0.15 364	0.33 508	0.27 565	0.62 632	0.48 554	0.32 440	0.43 515	0.40 522	0.29 516	0.86 648	1.60 707	0.09 376	0.23 608	0.09 362	0.12 551	0.10 422	0.23 539

GMOStereo	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

error version	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test-v	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

test-2	0.20 266	0.17 406	0.45 276	0.23 353	0.18 471	0.21 271	0.27 565	0.28 195	0.28 282	0.31 415	0.32 376	0.28 400	0.17 311	0.16 53	0.13 105	0.07 120	0.23 608	0.10 445	0.08 302	0.08 254	0.07 36

PVD	0.62 666	0.41 643	0.93 615	0.44 672	0.39 670	0.63 659	0.51 677	0.86 692	1.27 704	0.93 684	1.09 684	0.81 676	0.85 685	0.89 653	0.89 662	0.21 650	0.23 608	0.22 655	0.19 644	0.28 669	0.41 652

PA-Net	0.40 599	0.35 616	1.05 632	0.32 611	0.28 624	0.39 568	0.43 660	0.53 525	0.56 614	0.35 493	0.43 515	0.41 531	0.36 577	0.83 644	0.61 630	0.12 533	0.23 608	0.16 618	0.23 663	0.13 539	0.20 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.46 627	0.55 669	0.86 595	0.38 653	0.23 583	0.51 630	0.30 596	0.69 667	0.51 583	0.46 608	0.51 576	0.48 586	0.38 587	0.96 669	0.40 564	0.36 684	0.23 608	0.56 696	0.25 670	0.34 679	0.22 529

testmc14	0.14 101	0.08 23	0.29 128	0.21 221	0.16 408	0.19 197	0.14 115	0.16 16	0.13 18	0.11 45	0.14 127	0.11 92	0.08 15	0.20 148	0.12 44	0.06 44	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.32 615

LGCAT	0.15 140	0.07 2	0.19 16	0.15 5	0.09 22	0.13 33	0.12 44	0.13 8	0.10 3	0.13 111	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.31 378	0.14 154	0.23 654	0.24 624	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.41 652

monster-pro	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

MonStereo	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

Monster-pub-eth3d	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.19 118	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

MM-Stereo_test1	0.20 266	0.13 241	0.45 276	0.24 408	0.12 186	0.20 240	0.21 439	0.36 317	0.32 348	0.23 291	0.22 259	0.15 206	0.14 241	0.28 323	0.16 229	0.07 120	0.24 624	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.21 514

MonSter	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

SDNR	0.47 630	0.29 581	0.92 611	0.24 408	0.37 664	1.27 702	0.17 263	0.54 541	0.58 619	0.44 595	0.85 668	0.55 619	0.28 496	1.19 689	0.52 608	0.23 654	0.24 624	0.17 627	0.13 583	0.19 623	0.26 579

ff7	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

ffff	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

11t	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

EGLCR-Stereo	0.19 234	0.09 56	0.34 177	0.29 575	0.17 441	0.28 419	0.16 218	0.30 235	0.23 190	0.22 280	0.11 50	0.16 220	0.09 38	0.28 323	0.15 197	0.07 120	0.25 632	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.37 643

ccc-4	0.18 205	0.13 241	0.41 241	0.21 221	0.15 364	0.21 271	0.17 263	0.28 195	0.23 190	0.21 260	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.25 632	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.36 635

LSM	1.68 715	0.48 660	2.91 714	2.28 728	17.60 743	0.52 636	0.55 682	0.65 648	0.78 666	0.84 679	1.11 685	0.63 649	0.55 649	0.79 631	0.53 612	0.16 609	0.25 632	0.18 636	0.21 651	0.25 654	2.37 730

IGEV_i1	0.26 450	0.12 197	0.57 450	0.25 451	0.24 600	0.32 498	0.20 411	0.45 443	0.37 423	0.35 493	0.30 351	0.35 485	0.20 375	0.39 448	0.23 424	0.08 273	0.26 638	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.37 643

MM-Stereo_test2	0.19 234	0.11 145	0.47 300	0.25 451	0.11 128	0.21 271	0.20 411	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.17 181	0.13 154	0.11 119	0.21 172	0.14 154	0.06 44	0.26 638	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.41 652

AE-Stereo	0.21 307	0.12 197	0.50 353	0.25 451	0.15 364	0.24 351	0.18 324	0.40 376	0.34 379	0.19 237	0.26 302	0.21 304	0.13 210	0.22 202	0.16 229	0.07 120	0.26 638	0.09 362	0.10 470	0.07 179	0.31 609

anonymousdsp	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672

IGEV-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MFN_U_SF_RVC	0.58 660	0.58 678	1.31 669	0.39 655	0.23 583	0.72 667	0.30 596	0.83 687	0.68 650	0.74 669	0.74 655	0.86 679	0.60 658	0.84 645	0.83 658	0.29 675	0.27 643	0.32 678	0.37 689	0.31 673	0.33 622

SAMSARA	0.62 666	0.47 655	0.93 615	0.70 696	0.50 685	1.15 696	1.29 720	0.79 681	0.70 655	0.77 676	0.55 600	0.92 682	0.58 654	0.87 650	0.77 651	0.19 644	0.27 643	0.18 636	0.19 644	0.27 664	0.28 596

ELAS_RVC	0.80 684	0.40 640	1.10 641	0.40 660	0.35 658	0.93 685	1.10 716	0.87 693	1.12 700	1.40 706	1.39 695	1.27 696	1.55 715	1.13 684	1.13 681	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.28 679	0.31 673	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 684	0.40 640	0.91 610	0.39 655	0.35 658	1.52 711	0.81 702	0.97 698	0.98 690	1.47 715	1.58 704	1.19 693	1.33 706	1.01 675	1.21 684	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.29 681	0.32 676	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoO	0.55 650	0.35 616	0.68 522	0.44 672	0.49 683	0.41 579	1.08 715	0.58 593	0.73 662	0.49 621	0.53 591	0.51 601	0.85 685	0.60 547	0.75 648	0.83 712	0.28 647	0.38 685	0.19 644	0.52 690	0.35 631

GEAStereo	0.20 266	0.10 95	0.31 148	0.35 634	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.08 254	0.57 687

gasm-f	0.20 266	0.12 197	0.36 195	0.35 634	0.36 663	0.18 170	0.17 263	0.23 103	0.18 90	0.14 139	0.19 213	0.10 51	0.11 119	0.20 148	0.19 327	0.08 273	0.28 647	0.06 53	0.05 36	0.09 356	0.57 687

DA	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

GGEV	0.21 307	0.11 145	0.33 172	0.28 557	0.23 583	0.30 459	0.16 218	0.29 215	0.27 271	0.15 165	0.22 259	0.17 236	0.15 263	0.26 284	0.15 197	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.56 684

MoCha-V2	0.18 205	0.12 197	0.40 230	0.30 586	0.24 600	0.16 100	0.15 163	0.28 195	0.19 117	0.16 184	0.16 161	0.13 154	0.13 210	0.30 363	0.13 105	0.06 44	0.28 647	0.06 53	0.06 110	0.06 94	0.25 565

ACVNet-DCA	0.21 307	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

xx1	0.23 369	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.28 400	0.25 445	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.10 445	0.11 508	0.09 356	0.23 539

1test111	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.43 413	0.32 348	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.36 430	0.28 484	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.09 356	0.23 539

cc1	0.22 335	0.16 370	0.50 353	0.27 529	0.13 250	0.31 481	0.19 371	0.39 365	0.48 554	0.21 260	0.20 225	0.13 154	0.17 311	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

ffm	0.27 480	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

ff1	0.36 570	0.17 406	0.84 588	0.21 221	0.13 250	0.29 444	0.21 439	0.38 343	0.46 532	0.31 415	0.44 525	0.34 472	0.24 432	0.91 658	1.30 690	0.08 273	0.28 647	0.12 539	0.11 508	0.08 254	0.37 643

tt1	0.22 335	0.16 370	0.49 332	0.26 492	0.15 364	0.31 481	0.19 371	0.38 343	0.46 532	0.21 260	0.19 213	0.13 154	0.16 285	0.28 323	0.12 44	0.08 273	0.28 647	0.08 260	0.06 110	0.08 254	0.37 643

anonymousdsp2	0.23 369	0.11 145	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.25 372	0.17 263	0.43 413	0.37 423	0.30 398	0.23 273	0.24 349	0.15 263	0.32 389	0.17 260	0.07 120	0.28 647	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.44 663

FINET	0.58 660	0.48 660	1.35 673	0.38 653	0.37 664	0.96 689	1.13 717	0.84 691	1.05 692	0.50 627	0.70 649	0.45 563	0.61 662	0.63 569	0.62 631	0.26 668	0.28 647	0.14 590	0.13 583	0.20 631	0.44 663

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 647	0.60 681	0.98 624	0.40 660	0.25 614	0.87 682	0.57 684	0.60 614	0.64 640	0.60 654	0.67 643	0.63 649	0.42 610	1.13 684	0.50 604	0.23 654	0.28 647	0.27 662	0.35 685	0.25 654	0.33 622

Foundation-i32	0.14 101	0.07 2	0.18 12	0.24 408	0.22 567	0.10 12	0.12 44	0.15 12	0.13 18	0.08 2	0.07 3	0.12 131	0.08 15	0.17 74	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 667

AEACV	0.20 266	0.09 56	0.32 162	0.39 655	0.34 655	0.21 271	0.16 218	0.30 235	0.18 90	0.17 207	0.17 181	0.13 154	0.16 285	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.29 663	0.07 159	0.09 408	0.07 179	0.37 643

DNS	0.31 537	0.09 56	0.45 276	0.35 634	0.30 639	0.33 508	0.16 218	0.40 376	0.34 379	1.50 717	0.19 213	0.20 287	0.12 163	0.23 226	0.24 436	0.10 448	0.30 665	0.06 53	0.11 508	0.08 254	0.64 700

MSKI-zero shot	0.19 234	0.10 95	0.47 300	0.30 586	0.14 295	0.21 271	0.14 115	0.33 286	0.22 172	0.24 301	0.25 293	0.22 312	0.10 81	0.32 389	0.14 154	0.07 120	0.30 665	0.07 159	0.07 210	0.06 94	0.09 137

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 675	0.73 691	1.26 663	0.47 679	0.28 624	1.42 709	0.60 685	0.82 685	0.94 687	0.85 680	0.86 669	0.88 681	0.70 674	1.32 699	0.75 648	0.37 686	0.30 665	0.34 683	0.36 687	0.44 685	0.42 657

PASM	0.49 636	0.41 643	1.15 649	0.37 645	0.35 658	0.42 587	0.42 658	0.54 541	0.65 641	0.54 643	0.54 595	0.63 649	0.48 632	0.94 668	0.51 607	0.27 672	0.30 665	0.30 673	0.33 683	0.29 671	0.29 602

SGM-ForestM	1.59 711	0.56 671	1.52 685	0.41 667	0.34 655	2.77 721	1.67 725	1.69 717	1.73 715	2.48 724	2.27 721	6.02 731	2.90 726	3.08 722	2.83 724	0.25 666	0.30 665	0.19 643	0.20 649	0.18 613	0.45 667

GSStereo	0.21 307	0.10 95	0.31 148	0.36 643	0.42 675	0.19 197	0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

GS-Stereo							0.16 218	0.38 343	0.21 158	0.14 139	0.15 147	0.10 51	0.09 38	0.21 172	0.18 291	0.08 273	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.08 254	0.63 696

Replicate-Monster	0.15 140	0.12 197	0.40 230	0.17 39	0.10 79	0.17 138	0.10 10	0.24 125	0.20 131	0.12 75	0.10 37	0.10 51	0.10 81	0.28 323	0.12 44	0.06 44	0.31 670	0.06 53	0.06 110	0.05 4	0.21 514

FoundationStereo	0.13 53	0.08 23	0.18 12	0.29 575	0.30 639	0.12 25	0.13 82	0.12 3	0.18 90	0.09 9	0.08 11	0.10 51	0.08 15	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.31 670	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

iRaft-Stereo_20w	0.29 512	0.11 145	0.86 595	0.33 623	0.24 600	0.32 498	0.26 555	0.60 614	0.26 253	0.41 572	0.21 245	0.28 400	0.19 369	0.32 389	0.24 436	0.07 120	0.31 670	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.47 669

AANet	0.55 650	0.47 655	1.61 688	0.23 353	0.31 647	0.41 579	0.25 543	0.53 525	1.14 701	0.93 684	0.98 681	0.84 678	0.71 675	0.60 547	0.66 638	0.18 634	0.32 675	0.14 590	0.13 583	0.18 613	0.44 663

DLNR-FE	10.53 734	12.31 743	20.33 750	105.85 760	23.36 754	0.14 41	0.13 82	3.25 729	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.31 378	0.16 229	2.59 731	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.66 760	0.28 596

IGEV++	0.19 234	0.13 241	0.38 206	0.30 586	0.19 506	0.15 59	0.15 163	0.32 267	0.18 90	0.13 111	0.16 161	0.12 131	0.11 119	0.24 241	0.15 197	0.07 120	0.32 675	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.42 657

DLNR_Zeroshot_test	10.53 734	12.28 742	20.32 748	105.84 759	23.88 755	0.14 41	0.13 82	3.20 728	0.20 131	0.16 184	0.23 273	0.16 220	0.10 81	0.32 389	0.16 229	2.54 730	0.32 675	0.07 159	0.07 210	40.17 759	0.28 596

Ntro	0.61 665	0.75 694	1.16 651	0.67 692	0.50 685	0.76 671	0.37 636	0.68 661	0.71 657	0.50 627	0.59 618	0.65 656	0.52 642	0.79 631	0.58 625	0.58 698	0.32 675	0.57 699	0.34 684	0.69 702	0.50 678

ACVNet_1	0.77 683	0.92 702	1.79 697	0.73 699	0.53 689	0.78 675	0.42 658	0.88 694	0.90 681	0.75 670	0.76 658	1.32 698	0.80 681	1.04 678	0.70 643	0.57 697	0.32 675	0.72 703	0.35 685	0.70 703	0.50 678

MonStereo1	0.96 692	0.61 683	0.99 626	0.70 696	0.59 694	1.37 707	0.35 627	0.97 698	1.27 704	0.97 688	1.92 713	1.53 703	2.13 719	1.29 695	0.87 661	0.71 705	0.34 681	0.75 705	0.47 696	0.75 705	0.68 705

otaku	0.60 663	0.73 691	1.13 647	0.64 690	0.45 682	0.73 669	0.37 636	0.67 656	0.67 646	0.52 633	0.75 657	0.66 660	0.46 626	0.74 612	0.59 626	0.55 695	0.34 681	0.56 696	0.36 687	0.65 697	0.49 674

BEATNet-Init1	4.91 727	3.27 727	14.39 743	0.69 695	0.65 699	10.19 736	3.83 733	5.04 732	5.11 730	8.73 737	8.52 734	13.95 746	7.66 735	7.79 736	5.79 732	0.32 680	0.34 681	0.34 683	0.38 690	0.64 696	0.64 700

Monster-pub-mixall	0.13 53	0.07 2	0.20 26	0.17 39	0.08 12	0.11 18	0.09 4	0.21 73	0.13 18	0.12 75	0.11 50	0.08 3	0.08 15	0.27 299	0.13 105	0.07 120	0.35 684	0.05 1	0.06 110	0.05 4	0.09 137

HART	0.20 266	0.14 291	0.42 251	0.26 492	0.24 600	0.17 138	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.15 165	0.26 302	0.17 236	0.09 38	0.24 241	0.14 154	0.06 44	0.36 685	0.07 159	0.05 36	0.08 254	0.27 587

JetBlue	1.20 704	0.89 700	2.53 710	0.59 688	0.76 704	3.16 723	2.09 728	1.16 703	0.93 684	0.95 686	1.12 686	1.65 705	1.27 704	2.15 718	1.87 713	0.43 693	0.37 686	0.38 685	0.39 691	0.62 694	0.63 696

StereoAnything_RVC	0.22 335	0.47 655	0.67 516	0.30 586	0.31 647	0.11 18	0.11 27	0.18 31	0.15 45	0.09 9	0.11 50	0.09 27	0.09 38	0.27 299	0.12 44	0.09 376	0.39 687	0.06 53	0.04 1	0.24 651	0.49 674

Consistency-Raft	0.56 656	0.52 664	1.12 645	0.45 675	0.49 683	0.48 621	0.45 663	0.73 674	0.74 664	0.45 602	0.82 664	0.46 572	0.60 658	0.51 498	0.63 634	0.39 690	0.40 688	0.44 690	0.51 702	0.53 691	0.38 651

MANE	1.63 713	0.58 678	1.16 651	0.59 688	0.60 695	2.71 720	1.53 723	2.63 727	3.62 724	2.33 723	3.26 725	3.66 725	2.98 727	2.26 720	2.26 719	0.37 686	0.40 688	0.31 676	0.49 698	0.31 673	0.63 696

Anonymous_2	0.44 616	0.23 522	0.57 450	0.34 628	0.34 655	0.53 639	0.28 581	0.49 486	0.39 450	0.36 507	0.34 409	0.48 586	0.38 587	0.43 468	0.33 531	0.26 668	0.41 690	0.44 690	1.45 728	0.33 678	0.37 643

GCST	0.50 637	0.67 687	0.82 578	1.04 711	0.55 691	0.38 562	0.11 27	0.42 402	0.33 367	0.42 578	0.35 417	0.29 413	0.18 346	0.50 492	0.23 424	0.70 704	0.42 691	0.79 708	0.62 712	0.63 695	0.47 669

MADNet+	1.05 695	1.26 717	4.77 724	0.73 699	0.50 685	1.25 700	0.97 707	1.05 700	0.93 684	0.67 663	0.78 659	0.87 680	0.85 685	2.14 717	1.83 711	0.40 691	0.42 691	0.32 678	0.28 679	0.45 686	0.43 660

NVStereoNet_ROB	0.74 677	0.64 684	1.20 661	0.55 687	0.43 678	0.54 643	0.48 670	0.75 677	0.87 680	0.88 681	1.72 709	1.06 688	1.03 697	1.29 695	0.98 671	0.35 683	0.42 691	0.41 689	0.48 697	0.38 681	0.43 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.94 689	0.98 706	1.71 694	0.83 704	0.63 696	1.02 691	0.64 688	1.16 703	1.43 710	1.02 692	1.39 695	1.47 701	0.86 688	1.16 687	0.79 654	0.63 701	0.43 694	0.78 707	0.49 698	0.80 707	0.57 687

dual_stereo	0.18 205	0.08 23	0.26 98	0.21 221	0.32 651	0.11 18	0.13 82	0.27 179	0.20 131	0.11 45	0.09 15	0.10 51	0.08 15	0.20 148	0.14 154	0.07 120	0.45 695	0.06 53	0.05 36	0.05 4	0.65 702

DStereoFS	1.07 699	0.76 695	1.10 641	0.70 696	0.70 701	1.87 715	1.39 722	1.20 705	1.66 713	1.01 691	1.58 704	1.20 694	2.60 724	1.40 702	1.32 694	0.40 691	0.47 696	0.31 676	0.41 692	0.38 681	0.91 717

TCMNet-wrong-test	4.33 725	5.65 732	4.76 721	11.36 740	10.39 736	5.87 728	4.45 734	4.24 731	1.10 696	1.93 720	2.43 722	6.07 732	3.54 728	3.87 727	4.51 730	2.00 728	0.47 696	1.96 730	1.68 730	5.78 736	4.48 734

FSD					0.41 673	0.28 419	0.27 565	0.32 267	0.30 323	0.27 336	0.27 318	0.29 413	0.27 473	0.35 421	0.28 484	0.23 654	0.49 698	0.27 662	0.26 674	0.26 658

GREAT-IGEV	0.19 234	0.11 145	0.39 215	0.22 290	0.33 653	0.14 41	0.15 163	0.18 31	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.09 27	0.09 38	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.50 699	0.06 53	0.06 110	0.07 179	0.53 682
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
252Zero-FE	0.18 205	0.08 23	0.28 122	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.11 27	0.22 88	0.22 172	0.76 673	0.11 50	0.09 27	0.08 15	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.51 700	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.10 211

IMH-64-1	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

IMH-64	0.94 689	0.95 704	1.07 636	0.98 708	0.76 704	0.93 685	0.72 694	1.30 706	1.11 698	0.91 682	1.45 698	1.14 689	1.00 695	1.25 693	0.97 669	0.77 707	0.51 700	0.97 712	0.55 707	0.90 710	0.66 703

TorneroNet-64	1.47 707	1.15 711	1.51 684	1.11 717	0.86 714	2.27 719	0.76 697	1.84 719	3.76 725	1.29 702	2.22 720	2.68 721	1.46 710	1.81 714	1.55 705	0.79 710	0.51 700	1.10 717	0.67 713	1.31 722	0.81 715

PWCK	1.05 695	1.29 718	2.12 704	0.92 706	0.42 675	1.27 702	1.01 709	1.14 702	1.14 701	1.16 701	1.14 687	1.25 695	0.90 690	1.77 712	1.15 682	0.89 715	0.51 700	0.87 710	0.54 704	1.02 718	0.57 687

SPS-STEREO	0.74 677	0.72 689	1.18 658	0.52 685	0.57 693	0.76 671	0.50 675	0.80 682	0.66 645	0.97 688	0.88 672	0.94 683	0.74 676	1.08 681	1.04 677	0.58 698	0.51 700	0.50 693	0.50 701	0.56 692	0.72 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet	2.26 719	1.20 714	1.55 687	1.15 719	0.91 716	5.84 727	0.84 704	2.12 723	8.45 735	2.59 725	5.32 729	3.84 726	2.15 720	1.84 716	1.98 716	0.88 714	0.54 706	1.16 721	0.74 717	1.31 722	0.91 717

DStereoSA	1.00 693	0.46 654	1.33 670	0.68 693	0.86 714	1.26 701	2.25 730	0.83 687	1.41 708	0.57 650	1.92 713	0.57 626	2.07 718	0.96 669	1.84 712	0.36 684	0.55 707	0.28 669	0.53 703	0.45 686	0.90 716

WAO-6	1.11 701	1.01 709	1.17 657	0.96 707	0.79 707	1.30 704	0.78 699	1.36 708	1.99 718	1.04 695	1.54 703	1.59 704	1.27 704	1.37 701	1.30 690	0.78 709	0.55 707	1.03 716	0.75 718	0.87 709	0.72 709

RainbowNet	0.76 681	1.00 707	1.29 667	0.82 703	0.63 696	0.79 676	0.52 678	0.83 687	0.93 684	0.61 656	0.79 662	0.79 675	0.62 667	0.82 640	0.67 641	0.80 711	0.55 707	0.79 708	0.49 698	0.81 708	0.62 694

anonymity	0.57 658	0.55 669	0.74 547	0.48 680	0.63 696	0.56 644	0.43 660	0.71 669	0.51 583	0.64 659	0.55 600	0.57 626	0.61 662	0.65 580	0.57 623	0.55 695	0.55 707	0.50 693	0.54 704	0.51 689	0.61 693

IMH	1.09 700	1.04 710	1.29 667	1.03 710	0.79 707	1.11 693	0.69 691	1.40 709	1.42 709	1.02 692	1.71 708	1.42 699	1.19 702	1.78 713	1.03 676	1.14 722	0.56 711	1.00 714	0.58 709	0.93 713	0.68 705

MFMNet_re	0.74 677	0.84 698	1.16 651	0.64 690	0.70 701	0.79 676	0.71 693	0.77 680	0.85 675	0.79 678	0.86 669	0.69 668	0.80 681	0.73 608	0.65 636	0.66 702	0.59 712	0.61 700	0.58 709	0.68 700	0.71 708

HUF	0.26 450	0.15 327	0.79 567	0.39 655	0.31 647	0.16 100	0.17 263	0.36 317	0.25 237	0.19 237	0.14 127	0.23 328	0.11 119	0.32 389	0.14 154	0.08 273	0.60 713	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.56 684

LVE	1.18 703	1.16 712	1.67 692	1.04 711	0.81 711	1.32 705	0.82 703	1.49 712	1.94 716	1.08 696	1.90 712	1.89 709	1.07 699	1.51 705	1.04 677	0.96 718	0.61 714	0.94 711	0.69 715	0.92 712	0.79 714

Dean	1.22 705	1.17 713	1.97 701	1.04 711	0.79 707	1.21 698	0.76 697	1.51 713	1.96 717	1.30 704	1.98 716	2.14 713	1.18 701	1.30 697	1.15 682	0.83 712	0.61 714	1.01 715	0.69 715	0.97 717	0.77 713

DGSMNet	0.63 669	0.32 599	1.01 628	0.54 686	0.73 703	0.62 655	1.36 721	0.62 632	0.58 619	0.38 533	0.62 633	0.52 609	0.34 564	0.65 580	0.47 595	0.54 694	0.61 714	0.67 701	0.61 711	0.65 697	0.69 707

WAO-7	1.05 695	1.00 707	1.19 659	0.83 704	0.67 700	1.22 699	0.84 704	1.43 710	1.56 712	1.13 698	1.75 710	1.46 700	1.25 703	1.56 706	1.28 689	0.61 700	0.62 717	0.70 702	0.68 714	0.66 699	0.62 694

UNDER WATER	1.64 714	1.34 720	2.72 713	1.40 721	1.04 718	1.70 714	1.14 718	1.57 716	3.58 723	1.46 710	1.46 700	2.82 722	2.43 722	1.74 710	2.04 717	1.08 720	0.63 718	1.31 723	0.94 723	1.29 721	1.10 724

SGM+DAISY	1.12 702	0.86 699	1.64 690	0.68 693	0.80 710	1.68 713	1.68 726	1.08 701	1.10 696	1.53 718	1.76 711	1.47 701	1.53 714	1.24 691	1.42 701	0.66 702	0.65 719	0.52 695	0.54 704	0.57 693	0.91 717

WAO-8	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

Venus	1.50 709	1.22 715	1.39 676	1.10 714	0.85 712	2.15 716	0.78 699	1.84 719	3.76 725	1.46 710	2.18 718	2.15 714	1.50 712	3.20 724	1.35 697	0.92 716	0.66 720	1.10 717	0.79 720	0.94 714	0.74 711

UNDER WATER-64	1.61 712	1.30 719	2.93 715	1.33 720	0.96 717	2.20 718	1.25 719	1.47 711	3.15 722	1.46 710	1.31 693	2.61 720	2.22 721	1.69 709	1.93 714	1.13 721	0.67 722	1.29 722	0.94 723	1.26 720	1.09 723

notaker	1.49 708	1.44 721	1.77 695	1.42 722	1.08 719	1.19 697	0.87 706	1.51 713	1.40 707	1.53 718	3.41 726	2.40 717	1.94 717	1.83 715	1.57 706	1.14 722	0.69 723	1.38 724	0.88 722	1.39 725	1.03 721

ktn	1.80 716	1.46 722	1.49 682	1.44 723	1.14 720	1.50 710	1.07 712	1.53 715	3.90 728	2.77 726	4.62 727	3.42 724	1.49 711	1.74 710	1.40 700	1.45 726	0.77 724	1.46 725	0.99 725	1.41 726	1.00 720

KSHMR	1.92 718	1.47 723	1.97 701	1.48 724	1.22 722	1.39 708	1.06 711	1.81 718	5.83 731	1.43 708	5.56 730	2.95 723	1.17 700	2.24 719	1.33 696	1.29 725	1.13 725	1.47 726	1.11 727	1.37 724	1.21 725

Selective-IGEV-i1pa	5.75 728	8.12 733	4.85 725	1.10 714	0.54 690	13.48 738	3.52 731	9.46 739	7.56 734	7.13 734	10.00 738	9.12 736	7.56 734	14.91 747	6.08 734	3.55 733	1.33 726	1.94 729	0.77 719	0.79 706	3.23 732

light-stereo	2.66 722	0.78 696	4.46 720	4.42 729	3.66 727	5.04 725	0.38 644	2.12 723	1.51 711	4.25 728	6.51 733	7.70 735	0.75 677	5.12 731	1.42 701	0.72 706	1.35 727	0.33 681	0.45 694	1.22 719	1.04 722

JetRed	2.35 721	2.70 726	6.11 727	1.14 718	1.38 724	6.03 729	3.61 732	2.12 723	1.72 714	1.99 721	1.97 715	2.15 714	1.59 716	2.49 721	4.19 729	1.05 719	1.60 728	1.10 717	1.02 726	1.72 727	1.41 727

test_sample9	0.45 619	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.54 541	0.43 494	0.38 533	0.36 432	0.38 503	0.32 554	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

test_sample8	0.52 644	0.21 483	0.69 525	0.18 71	0.17 441	0.36 547	0.21 439	0.57 579	0.38 434	0.63 657	0.39 470	1.16 691	0.68 673	0.70 598	1.01 672	0.24 658	1.93 729	0.28 669	0.24 665	0.18 613	0.21 514

MADNet++	2.34 720	1.81 724	2.24 707	2.15 727	1.97 726	2.79 722	2.19 729	2.42 726	2.26 719	2.79 727	2.70 723	2.43 718	2.60 724	3.18 723	3.32 725	2.19 729	1.97 731	1.93 728	1.62 729	2.02 728	2.10 728

PML	15.86 744	13.12 744	7.07 728	5.22 730	7.66 732	32.93 751	64.30 761	5.37 733	10.12 737	25.87 760	67.29 761	20.25 748	13.20 747	10.09 738	6.81 736	5.94 738	2.00 732	6.03 743	2.18 732	9.13 741	2.62 731

HanzoNet	3.08 723	1.87 725	2.70 712	1.81 725	1.34 723	1.60 712	1.05 710	2.06 722	2.62 721	5.63 732	5.12 728	5.96 730	7.09 733	4.39 729	3.43 726	3.29 732	2.06 733	1.98 731	2.94 736	2.47 729	2.15 729

USTest	6.84 730	5.16 728	5.45 726	7.18 734	7.26 731	14.27 739	22.53 740	8.48 736	9.29 736	5.44 731	6.42 732	6.27 733	6.69 732	6.83 734	8.49 737	1.95 727	3.27 734	2.16 732	2.54 734	3.76 731	3.31 733

Selective-IGEV-i16pa	31.25 759	41.63 759	4.08 719	0.51 684	0.38 667	97.61 761	0.73 696	61.16 762	60.81 761	17.49 747	65.92 760	39.64 761	53.28 761	107.35 762	27.39 759	20.46 756	3.81 735	4.39 736	1.97 731	0.41 683	16.06 754

DPSimNet_ROB	6.21 729	5.16 728	9.50 729	5.59 732	5.56 730	7.64 731	10.02 736	4.07 730	7.33 733	6.84 733	6.26 731	7.17 734	10.55 736	4.07 728	5.68 731	5.50 736	4.29 736	5.24 737	3.66 737	4.05 733	5.96 735

LRCNet_RVC	10.94 738	14.45 745	9.66 732	15.38 741	8.02 733	1.08 692	0.35 627	8.72 737	0.72 659	12.63 746	15.84 746	9.73 737	6.52 731	8.58 737	6.38 735	20.33 755	5.39 737	23.79 754	21.95 755	15.35 745	13.96 746

DGTPSM_ROB	8.38 732	5.24 730	10.71 741	5.32 731	10.19 734	8.34 732	23.49 744	6.11 734	13.43 744	4.93 729	10.93 742	5.64 728	10.55 736	6.17 732	12.73 741	3.74 734	7.56 738	3.68 734	7.24 742	4.09 734	7.49 738

DPSMNet_ROB	8.44 733	5.25 731	10.87 742	5.59 732	10.27 735	8.34 732	23.51 745	6.12 735	13.47 745	4.96 730	10.94 743	5.65 729	10.55 736	6.25 733	12.77 742	4.01 735	7.62 739	3.75 735	7.27 743	4.16 735	7.54 739

iinet-test	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

IINet	10.74 736	9.21 734	9.52 730	10.46 735	10.67 737	17.92 744	25.86 746	12.61 743	13.38 742	9.65 741	10.06 739	9.98 738	10.66 739	11.13 743	12.60 738	6.36 739	7.73 740	5.65 739	6.66 738	7.29 737	7.31 736

Anonymous_1	16.44 745	9.26 736	9.67 733	10.63 737	14.54 741	18.62 746	26.98 748	12.68 745	13.53 746	10.78 745	10.37 741	10.15 740	10.66 739	10.99 742	12.64 740	15.61 754	7.73 740	16.87 752	43.01 758	56.14 761	7.86 742

DPSM_ROB	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

DPSM	11.46 739	9.79 740	10.18 736	11.11 738	11.31 739	19.08 747	27.38 749	13.42 746	14.23 747	10.34 743	11.13 744	10.97 744	11.33 745	11.89 745	13.49 743	6.74 741	8.19 743	6.00 741	7.05 740	7.74 739	7.76 740

tt	4.71 726	0.11 145	3.94 718	2.06 726	1.54 725	10.14 735	16.85 739	9.28 738	4.99 729	1.41 707	1.05 683	4.68 727	4.89 729	3.36 726	5.86 733	5.73 737	9.15 745	2.23 733	2.51 733	3.02 730	1.34 726

xxxxx1	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

tt_ll	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

ff	15.30 741	9.78 737	10.23 738	20.34 744	19.47 744	17.10 740	23.00 741	10.36 740	11.04 738	9.25 738	9.66 735	10.74 741	10.66 739	10.60 739	13.72 745	8.14 743	9.35 746	31.88 757	44.61 759	12.63 742	13.46 743

LSM0	24.21 755	19.88 754	22.33 754	24.42 754	40.13 760	38.41 756	54.99 753	27.05 758	28.61 753	20.59 752	22.00 750	22.29 757	22.86 752	24.12 756	27.16 752	13.59 752	16.33 749	12.13 750	14.08 744	15.72 752	17.53 755

Hybrid-DGEV	23.11 752	19.81 753	20.81 753	22.43 748	22.74 750	38.45 757	55.25 760	27.21 760	28.95 760	20.63 753	22.37 754	22.03 751	22.89 756	23.96 755	27.14 751	13.54 750	16.46 750	12.09 747	14.23 749	15.57 746	15.57 747

RAFT-FEzeroshot	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

RAFT-FE	23.04 748	19.71 750	20.25 746	22.47 750	22.80 751	38.32 752	55.23 757	26.95 753	28.70 754	20.66 754	22.23 751	22.07 752	22.86 752	23.85 751	27.17 753	13.53 747	16.47 751	12.08 744	14.22 747	15.58 748	15.60 749

CasAABBNet	23.04 748	19.69 748	20.32 748	22.42 747	22.73 748	38.35 755	55.23 757	26.99 756	28.74 756	20.67 756	22.28 753	22.11 755	22.86 752	23.84 750	27.17 753	13.52 746	16.47 751	12.08 744	14.21 745	15.57 746	15.60 749

FlowAnything	23.08 751	19.70 749	20.48 751	22.45 749	22.73 748	38.34 754	55.18 754	27.00 757	28.79 757	20.83 758	22.42 756	22.10 754	22.83 751	23.85 751	27.23 757	13.53 747	16.54 754	12.10 749	14.29 750	15.59 750	15.58 748

fast-reg	23.61 754	20.43 756	23.27 755	23.15 753	24.75 757	38.65 759	55.20 756	26.97 755	28.94 759	20.18 751	21.86 748	21.68 750	22.34 750	24.15 757	27.35 758	13.84 753	16.57 755	14.84 751	15.61 751	16.59 753	15.88 753

Selective-RAFT-Error	23.11 752	19.77 752	20.60 752	22.49 752	22.80 751	38.46 758	55.19 755	27.13 759	28.90 758	20.73 757	22.38 755	22.11 755	22.91 757	23.94 754	27.18 756	13.54 750	16.57 755	12.09 747	14.21 745	15.61 751	15.65 752

HaxPig	17.72 746	20.23 755	19.76 745	16.55 742	16.52 742	9.46 734	9.42 735	14.48 748	13.31 741	18.59 748	18.67 747	17.39 747	16.68 748	17.07 748	16.43 748	21.99 757	20.86 757	22.28 753	21.55 754	21.30 754	21.88 758

MEDIAN_ROB	21.20 747	24.56 757	23.42 756	19.57 743	19.62 747	13.29 737	11.21 737	18.04 749	17.02 749	22.07 759	21.92 749	20.84 749	20.24 749	21.02 749	19.68 749	25.59 758	24.08 758	26.20 755	25.19 756	25.31 755	25.19 759

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.01 758	27.22 757	24.60 755	24.16 756	17.78 743	12.87 738	22.39 752	21.40 752	26.72 761	26.08 759	25.18 758	24.52 760	25.07 758	23.57 750	29.94 759	28.36 759	30.60 756	29.57 757	29.83 756	29.66 760

RSGM-EC	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

acva	29.37 757	17.55 746	9.85 734	35.22 756	33.16 758	26.01 749	45.63 751	20.07 750	17.60 750	18.98 749	23.47 757	30.02 759	23.62 758	41.06 759	44.49 760	58.94 760	34.33 760	32.95 760	20.18 752	33.70 757	20.62 756

test_example2	100.95 760	107.33 760	67.16 759	98.17 758	106.88 761	89.44 760	101.34 762	37.23 761	97.88 762	129.56 762	131.26 762	65.41 762	67.34 762	91.22 761	79.29 762	143.32 762	199.32 762	81.12 762	102.17 762	121.89 762	101.70 761

ccccc		256.25 761		351.50 761	361.31 762	144.22 762		153.19 763		152.98 763		161.94 763		268.06 763		387.64 763	346.97 763	244.11 763	219.32 763	413.57 763

Low-res two-view benchmark