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

Cross2Single Stereo	0.13 85	0.15 383	0.16 2	0.21 264	0.08 37	0.09 9	0.15 216	0.16 26	0.25 292	0.23 354	0.14 179	0.12 168	0.08 20	0.24 290	0.12 74	0.12 604	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.12 590	0.05 7

GeoAtt-L (ZS)	0.10 6	0.08 25	0.16 2	0.14 2	0.07 7	0.10 19	0.11 31	0.11 3	0.12 14	0.11 79	0.10 57	0.08 6	0.08 20	0.19 152	0.11 37	0.08 323	0.04 1	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.06 39

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.08 1	0.07 2	0.15 1	0.14 2	0.07 7	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.11 8	0.10 50	0.07 5	0.07 2	0.07 4	0.14 21	0.11 37	0.08 323	0.04 1	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7

GFORCE	0.11 21	0.11 174	0.18 21	0.21 264	0.08 37	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.11 8	0.10 50	0.11 81	0.10 72	0.13 268	0.13 8	0.09 7	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.04 1

FORCE_4.6	0.11 21	0.11 174	0.18 21	0.18 84	0.06 1	0.16 146	0.13 112	0.24 170	0.14 47	0.08 2	0.10 57	0.09 37	0.09 49	0.13 8	0.09 7	0.08 323	0.04 1	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

F8.5	0.11 21	0.12 233	0.19 33	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.11 31	0.22 123	0.14 47	0.09 16	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.04 1

FORCE_9	0.11 21	0.12 233	0.19 33	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.11 31	0.22 123	0.14 47	0.09 16	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.04 1

FORCE_8	0.11 21	0.12 233	0.18 21	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.12 60	0.23 144	0.15 74	0.10 50	0.11 81	0.12 168	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.04 1

FORCE_5	0.11 21	0.12 233	0.18 21	0.20 208	0.07 7	0.13 44	0.11 31	0.22 123	0.12 14	0.08 2	0.10 57	0.11 121	0.09 49	0.15 43	0.09 7	0.06 49	0.04 1	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.05 7

FORCE_6	0.11 21	0.15 383	0.19 33	0.19 143	0.07 7	0.15 94	0.12 60	0.23 144	0.13 27	0.09 16	0.10 57	0.09 37	0.09 49	0.16 75	0.09 7	0.06 49	0.04 1	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.05 7

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 85	0.09 71	0.23 102	0.19 143	0.14 345	0.20 299	0.16 277	0.25 197	0.19 165	0.12 119	0.15 201	0.14 238	0.13 268	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.04 1	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.13 401

BridgeDepth	0.11 21	0.11 174	0.22 90	0.19 143	0.07 7	0.16 146	0.12 60	0.18 49	0.13 27	0.08 2	0.09 25	0.14 238	0.14 300	0.15 43	0.11 37	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7
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 62	0.08 25	0.18 21	0.17 44	0.07 7	0.17 190	0.13 112	0.19 70	0.17 107	0.12 119	0.13 140	0.11 121	0.12 218	0.19 152	0.12 74	0.08 323	0.04 1	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

CAS	0.16 223	0.07 2	0.29 178	0.42 747	0.17 498	0.20 299	0.18 385	0.23 144	0.20 181	0.15 220	0.19 271	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.14 200	0.31 767	0.04 1	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.16 486

CREStereo++_RVC	0.16 223	0.09 71	0.42 308	0.17 44	0.11 165	0.18 227	0.13 112	0.23 144	0.31 395	0.21 321	0.31 428	0.13 203	0.11 159	0.17 100	0.16 285	0.07 150	0.04 1	0.06 71	0.15 684	0.06 117	0.05 7
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
ACC-I	0.11 21	0.10 114	0.19 33	0.17 44	0.09 50	0.06 2	0.14 162	0.13 12	0.16 92	0.10 50	0.13 140	0.09 37	0.09 49	0.18 123	0.11 37	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.06 39

ACC	0.11 21	0.10 114	0.20 50	0.18 84	0.09 50	0.05 1	0.14 162	0.15 20	0.17 107	0.10 50	0.12 109	0.09 37	0.09 49	0.17 100	0.11 37	0.08 323	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.06 39

WiStereo	0.11 21	0.11 174	0.23 102	0.17 44	0.07 7	0.14 61	0.12 60	0.16 26	0.14 47	0.10 50	0.07 5	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.10 6	0.08 25	0.18 21	0.17 44	0.09 50	0.08 4	0.15 216	0.13 12	0.16 92	0.10 50	0.09 25	0.09 37	0.08 20	0.13 8	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.06 39

tt3	0.11 21	0.10 114	0.25 128	0.17 44	0.06 1	0.15 94	0.11 31	0.22 123	0.13 27	0.11 79	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

tt4	0.11 21	0.10 114	0.28 170	0.18 84	0.07 7	0.13 44	0.12 60	0.24 170	0.14 47	0.09 16	0.09 25	0.10 72	0.09 49	0.18 123	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

tt5	0.11 21	0.12 233	0.23 102	0.18 84	0.08 37	0.14 61	0.11 31	0.17 41	0.13 27	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.18 123	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

tt6	0.11 21	0.11 174	0.23 102	0.17 44	0.07 7	0.14 61	0.12 60	0.16 26	0.14 47	0.10 50	0.07 5	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

tt7	0.10 6	0.12 233	0.19 33	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.13 112	0.18 49	0.13 27	0.09 16	0.07 5	0.10 72	0.11 159	0.16 75	0.10 17	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.04 1

tt8	0.11 21	0.12 233	0.21 69	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.13 112	0.19 70	0.14 47	0.09 16	0.08 18	0.11 121	0.11 159	0.14 21	0.10 17	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7

tt9	0.11 21	0.13 288	0.22 90	0.19 143	0.07 7	0.13 44	0.12 60	0.20 81	0.14 47	0.09 16	0.07 5	0.10 72	0.11 159	0.14 21	0.10 17	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.05 7

TYNG	0.11 21	0.13 288	0.22 90	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.12 60	0.20 81	0.15 74	0.09 16	0.06 1	0.10 72	0.10 101	0.14 21	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.05 7

TADF							0.19 432	0.45 505	0.40 523	0.33 521	0.21 302	0.24 407	0.17 371	0.51 563	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225

CR-Stereo	0.10 6	0.13 288	0.17 12	0.15 7	0.07 7	0.10 19	0.13 112	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.08 18	0.10 72	0.10 101	0.13 8	0.09 7	0.06 49	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.06 39

CR-RVC	0.09 2	0.09 71	0.17 12	0.15 7	0.06 1	0.12 35	0.11 31	0.18 49	0.10 4	0.10 50	0.06 1	0.09 37	0.08 20	0.15 43	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 7

GCAP-Stereo-w-DA	0.13 85	0.14 343	0.39 271	0.20 208	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.20 181	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.14 447

FORCE_4.7	0.11 21	0.14 343	0.19 33	0.21 264	0.08 37	0.15 94	0.14 162	0.21 105	0.15 74	0.08 2	0.10 57	0.09 37	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.05 7

F4.4	0.11 21	0.11 174	0.16 2	0.19 143	0.06 1	0.14 61	0.12 60	0.24 170	0.13 27	0.09 16	0.10 57	0.09 37	0.12 218	0.15 43	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

F5.5	0.11 21	0.12 233	0.19 33	0.20 208	0.07 7	0.15 94	0.12 60	0.23 144	0.13 27	0.09 16	0.10 57	0.10 72	0.09 49	0.13 8	0.08 1	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.04 1

F7	0.11 21	0.12 233	0.17 12	0.19 143	0.07 7	0.14 61	0.11 31	0.23 144	0.15 74	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.08 1	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.05 7

FORCE_4.5	0.11 21	0.11 174	0.18 21	0.19 143	0.06 1	0.13 44	0.13 112	0.25 197	0.14 47	0.08 2	0.10 57	0.08 6	0.11 159	0.16 75	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.05 7

FORCE_4	0.11 21	0.10 114	0.18 21	0.19 143	0.07 7	0.16 146	0.13 112	0.21 105	0.13 27	0.09 16	0.11 81	0.12 168	0.10 101	0.17 100	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.05 7

LACA_dic	0.10 6	0.16 429	0.18 21	0.16 18	0.07 7	0.14 61	0.11 31	0.13 12	0.11 8	0.09 16	0.08 18	0.09 37	0.08 20	0.16 75	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 39

GELT-Stereo	0.14 142	0.11 174	0.24 116	0.20 208	0.14 345	0.14 61	0.16 277	0.35 359	0.25 292	0.14 191	0.12 109	0.11 121	0.11 159	0.17 100	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.05 4	0.08 115

noway7	0.30 589	0.63 765	1.95 779	0.24 461	0.12 226	0.23 388	0.19 432	0.47 529	0.33 428	0.21 321	0.23 334	0.24 407	0.20 437	0.23 274	0.29 559	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.10 481	0.10 247

monster_256*512	0.18 258	0.15 383	0.25 128	0.23 402	0.13 294	0.22 363	0.21 504	0.42 462	0.31 395	0.19 295	0.22 319	0.24 407	0.17 371	0.19 152	0.17 319	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.09 171

over-6	0.13 85	0.18 493	0.30 188	0.19 143	0.07 7	0.16 146	0.11 31	0.28 249	0.17 107	0.10 50	0.10 57	0.10 72	0.13 268	0.20 189	0.11 37	0.08 323	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

over v1	0.12 62	0.17 466	0.23 102	0.19 143	0.07 7	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.11 8	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.14 300	0.18 123	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

over-8	0.12 62	0.17 466	0.25 128	0.20 208	0.07 7	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.11 8	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.12 218	0.18 123	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

small-0shot	0.10 6	0.09 71	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.10 19	0.15 216	0.14 17	0.13 27	0.09 16	0.15 201	0.08 6	0.08 20	0.11 2	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.05 7

over-9	0.12 62	0.18 493	0.27 162	0.20 208	0.07 7	0.15 94	0.10 12	0.21 105	0.12 14	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.12 218	0.19 152	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 39

anonymous	0.11 21	0.10 114	0.22 90	0.18 84	0.10 114	0.08 4	0.13 112	0.16 26	0.17 107	0.12 119	0.14 179	0.09 37	0.07 4	0.14 21	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.06 39

PhaseNet	0.13 85	0.10 114	0.23 102	0.19 143	0.11 165	0.16 146	0.14 162	0.25 197	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.16 277	0.12 218	0.20 189	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

ManiGeoR	0.20 324	0.22 564	0.70 597	0.16 18	0.12 226	0.22 363	0.14 162	0.41 455	0.28 342	0.19 295	0.24 345	0.19 323	0.16 345	0.35 482	0.20 416	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.09 171

HLf10	0.20 324	0.22 564	0.70 597	0.16 18	0.12 226	0.22 363	0.14 162	0.41 455	0.28 342	0.19 295	0.24 345	0.19 323	0.16 345	0.35 482	0.20 416	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.09 171

TestStereo_HLe17	0.21 365	0.24 597	0.77 626	0.17 44	0.11 165	0.22 363	0.17 322	0.42 462	0.31 395	0.20 311	0.25 355	0.18 308	0.15 322	0.39 511	0.18 351	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.08 115

GGDA	0.19 291	0.20 529	0.53 467	0.18 84	0.10 114	0.21 330	0.16 277	0.35 359	0.32 409	0.22 342	0.29 399	0.19 323	0.16 345	0.38 506	0.18 351	0.08 323	0.05 16	0.06 71	0.06 141	0.08 313	0.09 171

quiztm	0.16 223	0.19 513	0.37 256	0.22 336	0.15 418	0.17 190	0.17 322	0.36 376	0.24 265	0.18 287	0.21 302	0.14 238	0.10 101	0.17 100	0.14 200	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.07 69

TS12	0.13 85	0.09 71	0.21 69	0.21 264	0.09 50	0.19 255	0.14 162	0.24 170	0.17 107	0.15 220	0.19 271	0.12 168	0.13 268	0.18 123	0.16 285	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.06 39

LWStereo	0.13 85	0.13 288	0.40 287	0.20 208	0.11 165	0.16 146	0.14 162	0.22 123	0.16 92	0.11 79	0.13 140	0.11 121	0.12 218	0.21 216	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.13 401

CR7Stereo	0.14 142	0.15 383	0.43 316	0.20 208	0.13 294	0.16 146	0.14 162	0.21 105	0.15 74	0.11 79	0.14 179	0.10 72	0.11 159	0.13 8	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.33 697

ARStereo-new	0.14 142	0.16 429	0.39 271	0.19 143	0.09 50	0.14 61	0.15 216	0.22 123	0.19 165	0.12 119	0.15 201	0.11 121	0.13 268	0.14 21	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.18 515

BARStereo	0.15 190	0.18 493	0.43 316	0.21 264	0.10 114	0.16 146	0.15 216	0.22 123	0.18 131	0.11 79	0.14 179	0.09 37	0.13 268	0.18 123	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.23 597

CHEStereo	0.13 85	0.14 343	0.32 215	0.20 208	0.12 226	0.16 146	0.14 162	0.20 81	0.16 92	0.13 162	0.16 216	0.11 121	0.12 218	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.07 69

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 85	0.14 343	0.39 271	0.20 208	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.20 181	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.11 159	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.14 447

RMAStereo	0.14 142	0.15 383	0.37 256	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.26 216	0.18 131	0.13 162	0.13 140	0.11 121	0.12 218	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.10 247

ATMStereo	0.13 85	0.12 233	0.32 215	0.23 402	0.10 114	0.16 146	0.14 162	0.25 197	0.20 181	0.13 162	0.11 81	0.10 72	0.13 268	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.12 363

ACMStereo	0.13 85	0.13 288	0.33 225	0.21 264	0.09 50	0.13 44	0.13 112	0.26 216	0.23 244	0.12 119	0.15 201	0.09 37	0.14 300	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.11 302

KABStereo	0.14 142	0.14 343	0.34 231	0.21 264	0.10 114	0.18 227	0.15 216	0.29 270	0.22 226	0.11 79	0.12 109	0.10 72	0.13 268	0.18 123	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.11 302

KMOStereo	0.14 142	0.13 288	0.39 271	0.21 264	0.14 345	0.20 299	0.15 216	0.25 197	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.10 72	0.16 345	0.19 152	0.11 37	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.13 401

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 85	0.11 174	0.28 170	0.21 264	0.13 294	0.20 299	0.16 277	0.23 144	0.18 131	0.12 119	0.17 236	0.11 121	0.12 218	0.15 43	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.08 115

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 62	0.10 114	0.23 102	0.19 143	0.10 114	0.15 94	0.16 277	0.24 170	0.17 107	0.11 79	0.16 216	0.09 37	0.11 159	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.17 508

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 142	0.10 114	0.25 128	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 142	0.10 114	0.27 162	0.18 84	0.14 345	0.19 255	0.15 216	0.25 197	0.22 226	0.16 239	0.22 319	0.10 72	0.09 49	0.15 43	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.10 247

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 85	0.10 114	0.26 145	0.18 84	0.14 345	0.18 227	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.21 302	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 85	0.10 114	0.26 145	0.19 143	0.10 114	0.13 44	0.16 277	0.26 216	0.22 226	0.12 119	0.16 216	0.09 37	0.11 159	0.14 21	0.11 37	0.05 1	0.05 16	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.26 641

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 142	0.12 233	0.42 308	0.18 84	0.12 226	0.17 190	0.14 162	0.24 170	0.18 131	0.11 79	0.14 179	0.13 203	0.11 159	0.17 100	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.19 535

LACA3	0.10 6	0.11 174	0.16 2	0.15 7	0.07 7	0.16 146	0.14 162	0.14 17	0.14 47	0.11 79	0.09 25	0.10 72	0.10 101	0.16 75	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 7

LiteMatch	0.13 85	0.15 383	0.19 33	0.20 208	0.10 114	0.15 94	0.17 322	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.22 460	0.16 75	0.23 485	0.08 323	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.08 115

Lsterematch	0.20 324	0.15 383	0.44 328	0.20 208	0.10 114	0.22 363	0.17 322	0.27 233	0.34 441	0.28 416	0.37 509	0.24 407	0.22 460	0.25 316	0.23 485	0.08 323	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.08 115

LACA2	0.12 62	0.17 466	0.32 215	0.16 18	0.08 37	0.16 146	0.13 112	0.18 49	0.15 74	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.15 43	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.05 7

LACA1	0.10 6	0.13 288	0.17 12	0.16 18	0.07 7	0.16 146	0.12 60	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.09 37	0.10 101	0.14 21	0.10 17	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.05 7

Test_v1	0.11 21	0.08 25	0.17 12	0.15 7	0.09 50	0.13 44	0.12 60	0.23 144	0.17 107	0.10 50	0.10 57	0.08 6	0.08 20	0.15 43	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.07 69

gcap_with_dpt	0.13 85	0.10 114	0.27 162	0.18 84	0.14 345	0.18 227	0.15 216	0.26 216	0.21 212	0.16 239	0.21 302	0.09 37	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.10 247

DispViT+	0.12 62	0.08 25	0.21 69	0.16 18	0.16 462	0.10 19	0.12 60	0.27 233	0.24 265	0.13 162	0.11 81	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.12 74	0.08 323	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.16 2	0.17 44	0.09 50	0.09 9	0.14 162	0.11 3	0.16 92	0.07 1	0.09 25	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 74	0.05 1	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.06 39

Pro-Stereo	0.10 6	0.07 2	0.16 2	0.17 44	0.10 114	0.17 190	0.13 112	0.11 3	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.08 6	0.06 1	0.22 249	0.11 37	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.08 359	0.05 4	0.06 39

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 2	0.16 2	0.15 7	0.06 1	0.08 4	0.12 60	0.12 6	0.12 14	0.08 2	0.12 109	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 7
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 6	0.09 71	0.18 21	0.13 1	0.07 7	0.16 146	0.10 12	0.21 105	0.15 74	0.10 50	0.10 57	0.09 37	0.12 218	0.14 21	0.13 146	0.07 150	0.05 16	0.05 1	0.05 43	0.06 117	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.14 142	0.12 233	0.25 128	0.21 264	0.13 294	0.18 227	0.16 277	0.32 323	0.25 292	0.12 119	0.15 201	0.12 168	0.13 268	0.17 100	0.15 247	0.05 1	0.05 16	0.08 316	0.08 359	0.05 4	0.08 115

xyz-stereo-finetune2	0.18 258	0.16 429	0.32 215	0.16 18	0.09 50	0.27 463	0.19 432	0.29 270	0.21 212	0.23 354	0.29 399	0.21 362	0.23 475	0.37 503	0.23 485	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.06 117	0.07 69

xyz-stereo	1.43 786	0.11 174	17.43 833	0.18 84	0.08 37	4.86 807	0.18 385	0.31 314	0.35 453	0.37 596	2.75 809	0.41 601	0.31 609	0.58 603	0.33 596	0.07 150	0.05 16	0.09 426	0.06 141	0.06 117	0.06 39

FLISNet	0.21 365	0.16 429	0.50 414	0.18 84	0.15 418	0.17 190	0.16 277	0.35 359	0.22 226	0.38 605	0.38 518	0.36 559	0.24 496	0.29 405	0.22 465	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.08 115

CoSv	0.21 365	0.16 429	0.50 414	0.18 84	0.15 418	0.17 190	0.16 277	0.35 359	0.22 226	0.38 605	0.38 518	0.36 559	0.24 496	0.29 405	0.22 465	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.08 115

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 85	0.15 383	0.21 69	0.27 593	0.09 50	0.15 94	0.13 112	0.23 144	0.21 212	0.12 119	0.11 81	0.10 72	0.13 268	0.22 249	0.13 146	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.07 69

fffft	0.14 142	0.12 233	0.30 188	0.19 143	0.10 114	0.17 190	0.18 385	0.23 144	0.17 107	0.14 191	0.11 81	0.13 203	0.10 101	0.24 290	0.18 351	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.09 171
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 21	0.10 114	0.21 69	0.18 84	0.09 50	0.21 330	0.14 162	0.14 17	0.17 107	0.11 79	0.10 57	0.09 37	0.08 20	0.21 216	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.06 39

SMoEStereo_RVC	0.14 142	0.15 383	0.29 178	0.19 143	0.10 114	0.19 255	0.17 322	0.21 105	0.21 212	0.15 220	0.13 140	0.12 168	0.11 159	0.25 316	0.16 285	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.06 117	0.08 115

tt45	0.15 190	0.14 343	0.29 178	0.19 143	0.11 165	0.23 388	0.18 385	0.23 144	0.18 131	0.16 239	0.13 140	0.14 238	0.10 101	0.31 439	0.15 247	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.08 115

999	0.15 190	0.13 288	0.30 188	0.19 143	0.12 226	0.20 299	0.17 322	0.25 197	0.20 181	0.14 191	0.16 216	0.14 238	0.11 159	0.36 493	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.08 115

U	1.02 771	0.10 114	0.26 145	0.22 336	3.66 811	6.41 818	0.13 112	0.22 123	0.21 212	0.11 79	0.11 81	0.10 72	0.09 49	0.12 5	0.11 37	0.07 150	0.05 16	5.35 833	2.86 829	0.07 225	0.06 39

RSM++	0.14 142	0.11 174	0.25 128	0.32 682	0.17 498	0.17 190	0.15 216	0.23 144	0.21 212	0.12 119	0.12 109	0.14 238	0.09 49	0.21 216	0.13 146	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

gcap-zeroshot	0.14 142	0.10 114	0.28 170	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.09 171

test_for_model	0.14 142	0.10 114	0.25 128	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

trnet	0.14 142	0.09 71	0.26 145	0.15 7	0.07 7	0.21 330	0.12 60	0.25 197	0.26 312	0.16 239	0.21 302	0.15 261	0.13 268	0.19 152	0.14 200	0.09 437	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.06 39

CASnet	0.15 190	0.13 288	0.30 188	0.22 336	0.08 37	0.15 94	0.14 162	0.28 249	0.26 312	0.23 354	0.20 282	0.15 261	0.11 159	0.18 123	0.13 146	0.07 150	0.05 16	0.11 571	0.09 471	0.08 313	0.05 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.14 142	0.10 114	0.28 170	0.18 84	0.15 418	0.19 255	0.15 216	0.27 233	0.23 244	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.06 49	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.09 171

LoS_RVC	0.14 142	0.11 174	0.32 215	0.18 84	0.16 462	0.20 299	0.18 385	0.21 105	0.18 131	0.14 191	0.20 282	0.12 168	0.17 371	0.17 100	0.14 200	0.06 49	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.14 447

CES	0.14 142	0.08 25	0.24 116	0.17 44	0.23 648	0.18 227	0.15 216	0.24 170	0.20 181	0.14 191	0.18 256	0.14 238	0.10 101	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.08 313	0.20 557

DCANet-4	0.20 324	0.11 174	0.58 531	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.39 425	0.42 547	0.29 443	0.31 428	0.17 293	0.22 460	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

fff	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.38 403	0.46 599	0.29 443	0.31 428	0.18 308	0.28 563	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

ADStereo(finetuned)	0.21 365	0.15 383	0.59 540	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.37 393	0.41 535	0.30 466	0.31 428	0.19 323	0.31 609	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.10 247

MIPNet	0.22 393	0.19 513	0.64 568	0.22 336	0.12 226	0.28 482	0.20 475	0.48 541	0.39 512	0.31 483	0.24 345	0.19 323	0.24 496	0.28 381	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.08 115

LCNet	0.22 393	0.12 233	0.42 308	0.26 554	0.12 226	0.23 388	0.19 432	0.36 376	0.28 342	0.28 416	0.35 483	0.26 443	0.30 590	0.35 482	0.17 319	0.07 150	0.05 16	0.09 426	0.10 537	0.13 606	0.22 585

AAGNet	0.34 627	0.12 233	0.53 467	0.26 554	0.16 462	0.20 299	0.19 432	0.31 314	0.29 365	0.35 564	0.35 483	0.27 450	0.30 590	0.44 536	2.56 810	0.08 323	0.05 16	0.10 512	0.07 260	0.09 415	0.07 69

STrans-v2	0.25 487	0.14 343	0.56 502	0.21 264	0.12 226	0.23 388	0.20 475	0.50 562	0.31 395	0.31 483	0.42 568	0.35 553	0.35 643	0.62 635	0.24 497	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.08 115

TransformOpticalFlow	0.24 461	0.14 343	0.57 515	0.24 461	0.11 165	0.21 330	0.19 432	0.43 475	0.34 441	0.30 466	0.43 582	0.36 559	0.31 609	0.61 624	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.08 115

KYRaft	0.23 428	0.11 174	0.43 316	0.23 402	0.12 226	0.23 388	0.23 571	0.37 393	0.26 312	0.35 564	0.53 661	0.34 540	0.26 529	0.29 405	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.09 426	0.10 537	0.08 313	0.30 675

SST-Stereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.14 345	0.19 255	0.17 322	0.32 323	0.26 312	0.34 544	0.33 462	0.29 477	0.25 510	0.56 594	0.18 351	0.08 323	0.05 16	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.07 69

RAFT_R40	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.13 294	0.18 227	0.18 385	0.32 323	0.31 395	0.33 521	0.33 462	0.30 499	0.23 475	0.55 586	0.19 388	0.08 323	0.05 16	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.07 69

PFNet	0.24 461	0.11 174	0.63 563	0.25 510	0.14 345	0.22 363	0.19 432	0.40 437	0.35 453	0.36 578	0.32 440	0.27 450	0.20 437	0.63 638	0.23 485	0.09 437	0.05 16	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.08 115

CRE-IMP	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.23 402	0.11 165	0.24 413	0.17 322	0.31 314	0.24 265	0.27 401	0.26 366	0.24 407	0.17 371	0.24 290	0.19 388	0.09 437	0.05 16	0.10 512	0.07 260	0.10 481	0.10 247

cross-raft	0.18 258	0.12 233	0.40 287	0.27 593	0.16 462	0.20 299	0.24 597	0.34 350	0.24 265	0.23 354	0.28 390	0.29 477	0.15 322	0.19 152	0.16 285	0.06 49	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.07 69

GMM-Stereo	0.22 393	0.10 114	0.56 502	0.23 402	0.13 294	0.24 413	0.24 597	0.38 403	0.29 365	0.31 483	0.44 593	0.27 450	0.21 450	0.31 439	0.17 319	0.07 150	0.05 16	0.10 512	0.09 471	0.08 313	0.19 535

Prome-Stereo	0.22 393	0.10 114	0.43 316	0.24 461	0.13 294	0.23 388	0.23 571	0.37 393	0.27 331	0.33 521	0.58 687	0.24 407	0.28 563	0.30 424	0.16 285	0.07 150	0.05 16	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.20 557

s12784h	0.18 258	0.09 71	0.38 261	0.18 84	0.07 7	0.33 572	0.19 432	0.39 425	0.34 441	0.24 365	0.25 355	0.18 308	0.18 408	0.25 316	0.17 319	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.05 7

XX-TBD	0.16 223	0.21 544	0.43 316	0.22 336	0.10 114	0.23 388	0.15 216	0.23 144	0.28 342	0.22 342	0.26 366	0.14 238	0.12 218	0.16 75	0.14 200	0.08 323	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.07 225	0.06 39

DCANet	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.37 393	0.41 535	0.30 466	0.31 428	0.19 323	0.23 475	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.10 247

csc	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.38 403	0.46 599	0.29 443	0.31 428	0.18 308	0.28 563	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

cscssc	0.20 324	0.15 383	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.19 255	0.18 385	0.38 403	0.46 599	0.29 443	0.31 428	0.18 308	0.28 563	0.21 216	0.20 416	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

111	0.22 393	0.22 564	0.57 515	0.19 143	0.09 50	0.24 413	0.17 322	0.44 496	0.46 599	0.24 365	0.30 415	0.29 477	0.22 460	0.25 316	0.19 388	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.15 468

CFNet-RSSM	0.18 258	0.10 114	0.45 334	0.20 208	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.40 437	0.31 395	0.23 354	0.21 302	0.26 443	0.15 322	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.06 39

CREStereo	0.14 142	0.09 71	0.27 162	0.14 2	0.08 37	0.22 363	0.15 216	0.26 216	0.26 312	0.16 239	0.21 302	0.14 238	0.13 268	0.19 152	0.14 200	0.09 437	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.07 225	0.06 39
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	0.16 223	0.09 71	0.31 199	0.15 7	0.09 50	0.23 388	0.15 216	0.26 216	0.24 265	0.17 263	0.21 302	0.16 277	0.14 300	0.23 274	0.14 200	0.29 763	0.05 16	0.06 71	0.04 1	0.07 225	0.07 69

HITNet	0.22 393	0.23 584	0.60 547	0.20 208	0.09 50	0.27 463	0.15 216	0.45 505	0.33 428	0.29 443	0.33 462	0.27 450	0.22 460	0.29 405	0.27 536	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.11 302
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	0.25 487	0.23 584	0.59 540	0.22 336	0.09 50	0.30 522	0.18 385	0.40 437	0.38 496	0.38 605	0.44 593	0.31 509	0.22 460	0.44 536	0.32 586	0.07 150	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.08 115

iResNet	0.25 487	0.22 564	0.62 558	0.26 554	0.11 165	0.31 544	0.23 571	0.46 515	0.45 586	0.34 544	0.43 582	0.27 450	0.23 475	0.36 493	0.37 622	0.08 323	0.05 16	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.10 247

MGW-Stereo	0.15 190	0.08 25	0.31 199	0.18 84	0.12 226	0.19 255	0.13 112	0.22 123	0.25 292	0.19 295	0.21 302	0.18 308	0.11 159	0.26 338	0.18 351	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.12 363

RSGM							0.17 322	0.37 393	0.23 244	0.27 401	0.25 355	0.29 477	0.15 322	0.21 216	0.16 285	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117

NBS	0.09 2	0.09 71	0.17 12	0.19 143	0.09 50	0.08 4	0.13 112	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 81	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 74	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.06 39

zzzzzzz1	0.31 601	0.63 765	1.85 777	0.24 461	0.16 462	0.23 388	0.22 541	0.42 462	0.36 469	0.22 342	0.25 355	0.26 443	0.21 450	0.35 482	0.30 564	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.11 541	0.10 247

DF_test	0.10 6	0.08 25	0.20 50	0.17 44	0.11 165	0.06 2	0.13 112	0.13 12	0.16 92	0.10 50	0.12 109	0.08 6	0.09 49	0.12 5	0.10 17	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.06 141	0.07 225	0.06 39

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 6	0.09 71	0.17 12	0.14 2	0.09 50	0.12 35	0.15 216	0.12 6	0.12 14	0.09 16	0.13 140	0.06 1	0.09 49	0.11 2	0.14 200	0.06 49	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

SE	0.17 246	0.22 564	0.32 215	0.22 336	0.12 226	0.23 388	0.16 277	0.30 290	0.21 212	0.20 311	0.28 390	0.15 261	0.17 371	0.17 100	0.17 319	0.10 512	0.06 133	0.09 426	0.09 471	0.12 590	0.12 363

SMOE	0.19 291	0.17 466	0.39 271	0.22 336	0.13 294	0.27 463	0.21 504	0.31 314	0.24 265	0.22 342	0.27 382	0.21 362	0.17 371	0.19 152	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.12 607	0.07 260	0.11 541	0.12 363

HLF11	0.20 324	0.20 529	0.68 587	0.16 18	0.12 226	0.21 330	0.12 60	0.39 425	0.25 292	0.21 321	0.30 415	0.19 323	0.18 408	0.38 506	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.08 313	0.09 171

HLf8	0.21 365	0.23 584	0.69 590	0.15 7	0.12 226	0.24 413	0.14 162	0.42 462	0.32 409	0.20 311	0.26 366	0.18 308	0.15 322	0.35 482	0.18 351	0.10 512	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.10 247

TestStereo_HL3	0.23 428	0.18 493	1.11 711	0.17 44	0.11 165	0.24 413	0.16 277	0.36 376	0.21 212	0.27 401	0.39 536	0.23 386	0.20 437	0.41 522	0.15 247	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.09 171

TestStereo_HL2	0.20 324	0.19 513	0.54 481	0.17 44	0.11 165	0.21 330	0.15 216	0.35 359	0.31 395	0.23 354	0.31 428	0.19 323	0.17 371	0.40 516	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.09 171

TestStereo-Hl	0.20 324	0.16 429	0.50 414	0.18 84	0.11 165	0.23 388	0.17 322	0.38 403	0.30 383	0.23 354	0.27 382	0.22 370	0.19 431	0.39 511	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.08 115

canet-new	0.15 190	0.14 343	0.49 393	0.21 264	0.11 165	0.15 94	0.14 162	0.24 170	0.17 107	0.10 50	0.12 109	0.10 72	0.12 218	0.21 216	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.32 687

ARStereo	0.14 142	0.17 466	0.45 334	0.22 336	0.09 50	0.17 190	0.15 216	0.24 170	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.10 72	0.11 159	0.18 123	0.11 37	0.05 1	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.12 363

FCBStereo	0.13 85	0.15 383	0.39 271	0.20 208	0.11 165	0.18 227	0.13 112	0.19 70	0.14 47	0.12 119	0.12 109	0.13 203	0.12 218	0.15 43	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

PSGStereo	0.13 85	0.15 383	0.39 271	0.20 208	0.11 165	0.18 227	0.13 112	0.19 70	0.14 47	0.12 119	0.12 109	0.13 203	0.12 218	0.15 43	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 190	0.23 584	0.58 531	0.17 44	0.12 226	0.15 94	0.14 162	0.25 197	0.18 131	0.11 79	0.14 179	0.12 168	0.10 101	0.15 43	0.11 37	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.22 585

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 85	0.10 114	0.24 116	0.20 208	0.12 226	0.14 61	0.15 216	0.22 123	0.21 212	0.11 79	0.17 236	0.11 121	0.12 218	0.13 8	0.11 37	0.05 1	0.06 133	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.22 585

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 142	0.09 71	0.38 261	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.14 162	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.11 121	0.12 218	0.13 8	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.31 681

RT-Monster	0.16 223	0.09 71	0.25 128	0.18 84	0.14 345	0.20 299	0.12 60	0.31 314	0.33 428	0.25 379	0.22 319	0.17 293	0.13 268	0.19 152	0.15 247	0.07 150	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.10 247

DepthFocus	0.10 6	0.07 2	0.26 145	0.15 7	0.11 165	0.10 19	0.13 112	0.15 20	0.09 2	0.12 119	0.10 57	0.09 37	0.08 20	0.13 8	0.10 17	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.06 117	0.05 7

VMStereo-Base	0.14 142	0.09 71	0.29 178	0.16 18	0.09 50	0.18 227	0.12 60	0.24 170	0.25 292	0.15 220	0.22 319	0.17 293	0.13 268	0.19 152	0.14 200	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.08 115

Hybrid-DGEV-03	0.21 365	0.20 529	0.43 316	0.23 402	0.12 226	0.27 463	0.16 277	0.33 343	0.28 342	0.33 521	0.58 687	0.23 386	0.16 345	0.24 290	0.19 388	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.10 247

Hybrid-DGEV-2	0.23 428	0.20 529	0.53 467	0.24 461	0.13 294	0.28 482	0.15 216	0.50 562	0.45 586	0.28 416	0.26 366	0.25 423	0.26 529	0.29 405	0.20 416	0.07 150	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.10 247

MultiAttention	1.05 772	0.14 343	0.50 414	0.35 710	0.43 757	5.62 809	1.71 813	0.71 743	0.54 671	0.36 578	0.63 708	0.55 692	0.22 460	7.50 830	0.56 692	0.09 437	0.06 133	0.14 660	0.24 745	0.27 742	0.34 702

z-ln-s-r	0.35 634	0.30 650	1.02 695	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.26 624	0.46 515	0.55 680	0.33 521	0.61 704	0.39 587	0.31 609	0.80 707	0.77 725	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.11 541	0.10 247

water-stereo	0.15 190	0.11 174	0.32 215	0.19 143	0.10 114	0.17 190	0.14 162	0.26 216	0.20 181	0.18 287	0.23 334	0.16 277	0.16 345	0.14 21	0.14 200	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

G2L-ROB	0.25 487	0.21 544	0.56 502	0.19 143	0.12 226	0.28 482	0.21 504	0.48 541	0.34 441	0.35 564	0.31 428	0.41 601	0.23 475	0.51 563	0.31 576	0.09 437	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.12 363

xyz-stereo-finetune	0.17 246	0.17 466	0.29 178	0.17 44	0.08 37	0.24 413	0.21 504	0.30 290	0.32 409	0.19 295	0.22 319	0.19 323	0.15 322	0.30 424	0.22 465	0.06 49	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.06 117	0.07 69

DFGA-Net	0.26 510	0.33 671	0.70 597	0.22 336	0.15 418	0.25 435	0.17 322	0.41 455	0.40 523	0.30 466	0.32 440	0.21 362	0.18 408	0.61 624	0.33 596	0.08 323	0.06 133	0.10 512	0.09 471	0.11 541	0.09 171

G2L-Stereo_test	0.26 510	0.22 564	0.54 481	0.20 208	0.13 294	0.28 482	0.24 597	0.51 576	0.40 523	0.38 605	0.37 509	0.40 592	0.26 529	0.53 575	0.32 586	0.09 437	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.11 302

LGtest1	0.10 6	0.09 71	0.19 33	0.18 84	0.09 50	0.13 44	0.09 4	0.17 41	0.13 27	0.10 50	0.08 18	0.09 37	0.09 49	0.16 75	0.12 74	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.08 115

castereo	0.14 142	0.11 174	0.22 90	0.19 143	0.10 114	0.20 299	0.19 432	0.32 323	0.28 342	0.13 162	0.18 256	0.16 277	0.16 345	0.16 75	0.14 200	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.07 69

ours_stereo	0.15 190	0.14 343	0.29 178	0.21 264	0.14 345	0.17 190	0.18 385	0.21 105	0.20 181	0.13 162	0.18 256	0.14 238	0.10 101	0.24 290	0.15 247	0.06 49	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.13 401

GCAP-BAT	0.23 428	0.09 71	1.36 746	0.31 673	0.44 760	0.16 146	0.15 216	0.30 290	0.26 312	0.14 191	0.17 236	0.15 261	0.11 159	0.23 274	0.12 74	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.24 613

RAStereo	0.14 142	0.15 383	0.40 287	0.22 336	0.11 165	0.15 94	0.18 385	0.25 197	0.24 265	0.13 162	0.17 236	0.11 121	0.09 49	0.15 43	0.13 146	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.05 7

Pointernet	0.15 190	0.08 25	0.35 243	0.19 143	0.12 226	0.20 299	0.12 60	0.34 350	0.25 292	0.15 220	0.16 216	0.13 203	0.11 159	0.18 123	0.13 146	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.08 115

RSM	0.14 142	0.11 174	0.25 128	0.29 642	0.16 462	0.16 146	0.15 216	0.24 170	0.20 181	0.13 162	0.13 140	0.15 261	0.09 49	0.22 249	0.13 146	0.06 49	0.06 133	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 142	0.09 71	0.37 256	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.14 162	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.14 179	0.11 121	0.12 218	0.13 8	0.10 17	0.06 49	0.06 133	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.31 681

H2IRNET	0.19 291	0.18 493	0.50 414	0.22 336	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.28 249	0.31 395	0.17 263	0.32 440	0.25 423	0.20 437	0.24 290	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.10 537	0.10 481	0.08 115

MGS-Stereo	0.15 190	0.12 233	0.38 261	0.19 143	0.11 165	0.18 227	0.17 322	0.21 105	0.23 244	0.14 191	0.24 345	0.16 277	0.10 101	0.19 152	0.13 146	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.10 481	0.07 69

CoDeX	0.24 461	0.13 288	0.48 376	0.22 336	0.14 345	0.29 507	0.21 504	0.55 632	0.42 547	0.29 443	0.36 498	0.28 464	0.23 475	0.48 550	0.20 416	0.09 437	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.08 115

plain	0.18 258	0.16 429	0.59 540	0.21 264	0.13 294	0.16 146	0.17 322	0.29 270	0.23 244	0.16 239	0.26 366	0.13 203	0.17 371	0.27 355	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.07 260	0.10 481	0.07 69

MIF-Stereo (partial)	0.18 258	0.13 288	0.50 414	0.22 336	0.15 418	0.16 146	0.13 112	0.29 270	0.26 312	0.17 263	0.26 366	0.16 277	0.17 371	0.25 316	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.08 115

UniTT-Stereo	0.15 190	0.12 233	0.45 334	0.21 264	0.14 345	0.17 190	0.13 112	0.20 81	0.19 165	0.16 239	0.20 282	0.10 72	0.11 159	0.18 123	0.17 319	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.07 69

PCWNet_CMD	0.23 428	0.14 343	0.48 376	0.21 264	0.13 294	0.28 482	0.17 322	0.47 529	0.47 614	0.30 466	0.36 498	0.37 567	0.24 496	0.29 405	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.11 541	0.11 302

GCAPDPT-zeroshot	0.22 393	0.09 71	1.28 736	0.31 673	0.43 757	0.16 146	0.15 216	0.30 290	0.26 312	0.14 191	0.17 236	0.15 261	0.11 159	0.23 274	0.12 74	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.24 613

LoS	0.15 190	0.09 71	0.34 231	0.17 44	0.09 50	0.22 363	0.14 162	0.27 233	0.27 331	0.15 220	0.18 256	0.19 323	0.14 300	0.23 274	0.14 200	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.06 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.18 258	0.10 114	0.35 243	0.17 44	0.11 165	0.21 330	0.17 322	0.33 343	0.24 265	0.24 365	0.28 390	0.27 450	0.16 345	0.24 290	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.06 141	0.09 415	0.10 247

DisPM	0.20 324	0.11 174	0.52 456	0.24 461	0.13 294	0.18 227	0.19 432	0.30 290	0.31 395	0.33 521	0.34 475	0.23 386	0.16 345	0.34 475	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.12 363

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 616	0.25 614	0.82 643	0.22 336	0.17 498	0.46 674	0.28 650	0.53 597	0.53 666	0.43 662	0.57 683	0.44 630	0.31 609	0.50 557	0.48 667	0.10 512	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.11 541	0.12 363

test_4	0.19 291	0.16 429	0.39 271	0.24 461	0.13 294	0.19 255	0.21 504	0.27 233	0.24 265	0.24 365	0.47 628	0.22 370	0.13 268	0.27 355	0.18 351	0.06 49	0.06 133	0.09 426	0.09 471	0.07 225	0.06 39

IPLG	0.23 428	0.19 513	0.65 573	0.21 264	0.12 226	0.28 482	0.17 322	0.45 505	0.32 409	0.33 521	0.32 440	0.16 277	0.17 371	0.50 557	0.23 485	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.08 115

IPLGR	0.22 393	0.14 343	0.75 616	0.21 264	0.11 165	0.25 435	0.18 385	0.44 496	0.38 496	0.29 443	0.28 390	0.21 362	0.19 431	0.37 503	0.19 388	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.07 69

CrosDoStereo	0.32 609	0.11 174	0.53 467	0.19 143	0.12 226	0.22 363	1.07 794	0.36 376	0.38 496	0.38 605	0.60 696	0.28 464	0.45 693	0.61 624	0.56 692	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.09 171

HHNet	0.23 428	0.12 233	0.66 578	0.19 143	0.18 528	0.20 299	0.20 475	0.36 376	0.32 409	0.33 521	0.59 692	0.19 323	0.21 450	0.24 290	0.31 576	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.12 363

Patchmatch Stereo++	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.27 355	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171
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	0.24 461	0.16 429	0.48 376	0.30 655	0.13 294	0.21 330	0.16 277	0.38 403	0.35 453	0.34 544	0.30 415	0.33 531	0.20 437	0.70 668	0.24 497	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.07 69

IIG-Stereo	0.24 461	0.16 429	0.47 361	0.29 642	0.12 226	0.23 388	0.14 162	0.40 437	0.33 428	0.35 564	0.37 509	0.33 531	0.22 460	0.70 668	0.26 523	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.08 313	0.07 69

NF-Stereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.52 572	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

OCTAStereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.51 563	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

PSM-softLoss	0.22 393	0.11 174	0.53 467	0.25 510	0.12 226	0.20 299	0.17 322	0.39 425	0.29 365	0.29 443	0.32 440	0.24 407	0.16 345	0.53 575	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.09 471	0.08 313	0.12 363

KMStereo	0.22 393	0.11 174	0.53 467	0.25 510	0.12 226	0.20 299	0.17 322	0.39 425	0.29 365	0.29 443	0.32 440	0.24 407	0.16 345	0.53 575	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.09 471	0.08 313	0.12 363

NRIStereo	0.20 324	0.12 233	0.50 414	0.23 402	0.11 165	0.24 413	0.19 432	0.30 290	0.28 342	0.26 389	0.26 366	0.25 423	0.18 408	0.34 475	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.09 415	0.09 171

PSM-adaLoss	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.25 316	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

PSM-AAD	0.26 510	0.11 174	0.43 316	0.24 461	0.12 226	0.27 463	0.37 709	0.36 376	0.30 383	0.36 578	0.39 536	0.28 464	0.77 754	0.30 424	0.16 285	0.07 150	0.06 133	0.12 607	0.11 577	0.09 415	0.21 570

FTStereo	0.28 551	0.11 174	0.56 502	0.24 461	0.13 294	0.21 330	0.52 753	0.36 376	0.28 342	0.38 605	0.94 752	0.30 499	0.56 725	0.33 460	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.19 535

ROB_FTStereo_v2	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.25 316	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

ROB_FTStereo	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.13 112	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.25 316	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

HUI-Stereo	0.19 291	0.13 288	0.52 456	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.23 274	0.17 319	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

ASMatch	0.23 428	0.11 174	0.55 492	0.25 510	0.14 345	0.19 255	0.16 277	0.32 323	0.30 383	0.28 416	0.68 719	0.28 464	0.26 529	0.50 557	0.22 465	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.11 302

DeepStereo_LL	0.32 609	0.11 174	0.53 467	0.19 143	0.12 226	0.22 363	1.07 794	0.36 376	0.38 496	0.38 605	0.60 696	0.28 464	0.45 693	0.61 624	0.56 692	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.09 171

DEmStereo	0.26 510	0.10 114	0.52 456	0.19 143	0.13 294	0.31 544	0.25 612	0.29 270	0.38 496	0.36 578	0.57 683	0.24 407	0.48 706	0.53 575	0.44 651	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

THIR-Stereo	0.30 589	0.15 383	0.46 353	0.19 143	0.11 165	0.28 482	0.70 771	0.33 343	0.36 469	0.37 596	0.64 711	0.33 531	0.49 711	0.58 603	0.44 651	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.07 225	0.08 115

DRaft	0.25 487	0.11 174	0.47 361	0.18 84	0.12 226	0.28 482	0.23 571	0.34 350	0.40 523	0.38 605	0.60 696	0.20 346	0.41 678	0.48 550	0.41 635	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

GrayStereo	0.26 510	0.10 114	0.45 334	0.27 593	0.14 345	0.23 388	0.46 740	0.36 376	0.33 428	0.40 633	0.47 628	0.30 499	0.78 755	0.29 405	0.17 319	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.09 471	0.07 225	0.15 468

RE-Stereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.51 563	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

Pruner-Stereo	0.20 324	0.12 233	0.49 393	0.29 642	0.12 226	0.19 255	0.17 322	0.32 323	0.31 395	0.33 521	0.32 440	0.25 423	0.15 322	0.25 316	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.10 247

TVStereo	0.22 393	0.11 174	0.52 456	0.25 510	0.12 226	0.21 330	0.18 385	0.40 437	0.35 453	0.28 416	0.30 415	0.22 370	0.17 371	0.51 563	0.21 447	0.09 437	0.06 133	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.13 401

DeepStereo_RVC	0.19 291	0.12 233	0.47 361	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.16 277	0.29 270	0.24 265	0.28 416	0.27 382	0.23 386	0.28 563	0.24 290	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.09 426	0.07 260	0.09 415	0.10 247

iGMRVC	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.27 355	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

RAFT-RH_RVC	0.26 510	0.13 288	0.57 515	0.22 336	0.12 226	0.25 435	0.14 162	0.27 233	0.29 365	0.38 605	1.14 763	0.23 386	0.18 408	0.58 603	0.24 497	0.07 150	0.06 133	0.10 512	0.07 260	0.06 117	0.08 115

IRAFT_RVC	0.23 428	0.15 383	0.54 481	0.26 554	0.12 226	0.19 255	0.23 571	0.41 455	0.39 512	0.31 483	0.30 415	0.29 477	0.24 496	0.55 586	0.23 485	0.08 323	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.08 115

RAFT-345	0.22 393	0.11 174	0.55 492	0.22 336	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.27 233	0.28 342	0.27 401	0.65 713	0.20 346	0.17 371	0.55 586	0.22 465	0.07 150	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.07 69

iRAFT	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.19 255	0.14 162	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.27 355	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

CroCo-Stereo	0.15 190	0.16 429	0.34 231	0.25 510	0.12 226	0.11 27	0.18 385	0.35 359	0.24 265	0.13 162	0.13 140	0.18 308	0.12 218	0.15 43	0.13 146	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.06 39
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	0.19 291	0.13 288	0.51 435	0.22 336	0.11 165	0.18 227	0.15 216	0.30 290	0.24 265	0.28 416	0.29 399	0.25 423	0.18 408	0.26 338	0.18 351	0.09 437	0.06 133	0.10 512	0.08 359	0.10 481	0.09 171

CFNet_pseudo	0.23 428	0.14 343	0.48 376	0.20 208	0.13 294	0.27 463	0.17 322	0.46 515	0.45 586	0.30 466	0.37 509	0.38 573	0.23 475	0.30 424	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.11 571	0.08 359	0.11 541	0.11 302

ARAFT	0.26 510	0.30 650	0.87 663	0.22 336	0.12 226	0.30 522	0.24 597	0.46 515	0.34 441	0.33 521	0.28 390	0.29 477	0.20 437	0.49 553	0.19 388	0.08 323	0.06 133	0.12 607	0.11 577	0.09 415	0.09 171

Gwc-CoAtRS	0.17 246	0.10 114	0.41 298	0.20 208	0.12 226	0.20 299	0.15 216	0.34 350	0.29 365	0.23 354	0.23 334	0.27 450	0.15 322	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.06 133	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.07 69

CCAANet	0.26 510	0.18 493	0.56 502	0.22 336	0.15 418	0.29 507	0.17 322	0.52 584	0.39 512	0.27 401	0.49 638	0.32 520	0.25 510	0.63 638	0.33 596	0.08 323	0.06 133	0.10 512	0.10 537	0.08 313	0.11 302

DIP-Stereo	0.20 324	0.13 288	0.48 376	0.20 208	0.13 294	0.28 482	0.12 60	0.43 475	0.26 312	0.27 401	0.32 440	0.21 362	0.17 371	0.26 338	0.20 416	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.10 247
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	0.25 487	0.25 614	0.66 578	0.23 402	0.10 114	0.29 507	0.14 162	0.49 552	0.34 441	0.31 483	0.35 483	0.32 520	0.26 529	0.34 475	0.33 596	0.08 323	0.06 133	0.08 316	0.07 260	0.11 541	0.13 401

R-Stereo Train	0.19 291	0.10 114	0.49 393	0.22 336	0.12 226	0.23 388	0.18 385	0.43 475	0.20 181	0.31 483	0.45 608	0.20 346	0.14 300	0.18 123	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.07 69

RAFT-Stereo	0.19 291	0.10 114	0.49 393	0.22 336	0.12 226	0.23 388	0.18 385	0.43 475	0.20 181	0.31 483	0.45 608	0.20 346	0.14 300	0.18 123	0.18 351	0.08 323	0.06 133	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.07 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.23 428	0.14 343	0.48 376	0.20 208	0.13 294	0.27 463	0.17 322	0.46 515	0.45 586	0.30 466	0.37 509	0.38 573	0.23 475	0.30 424	0.22 465	0.09 437	0.06 133	0.11 571	0.08 359	0.12 590	0.11 302

AdaStereo	0.25 487	0.17 466	0.47 361	0.25 510	0.13 294	0.33 572	0.17 322	0.57 652	0.43 560	0.34 544	0.38 518	0.35 553	0.21 450	0.32 450	0.24 497	0.14 654	0.06 133	0.13 636	0.09 471	0.11 541	0.09 171
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	0.29 574	0.37 695	0.92 676	0.24 461	0.13 294	0.30 522	0.19 432	0.55 632	0.51 654	0.39 623	0.46 621	0.39 587	0.27 539	0.36 493	0.30 564	0.09 437	0.06 133	0.07 195	0.05 43	0.13 606	0.11 302

iResNet_ROB	0.27 541	0.27 632	0.48 376	0.21 264	0.12 226	0.32 561	0.17 322	0.57 652	0.55 680	0.39 623	0.44 593	0.37 567	0.28 563	0.43 532	0.28 545	0.08 323	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.09 415	0.11 302

DN-CSS_ROB	0.24 461	0.33 671	0.69 590	0.25 510	0.14 345	0.26 456	0.13 112	0.42 462	0.35 453	0.30 466	0.42 568	0.22 370	0.20 437	0.34 475	0.22 465	0.07 150	0.06 133	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.09 171

pmcnn	0.54 718	0.24 597	1.06 701	0.25 510	0.26 684	0.40 640	0.31 678	0.55 632	0.55 680	0.56 723	1.22 768	2.53 800	0.39 666	0.84 718	1.08 756	0.09 437	0.06 133	0.06 71	0.05 43	0.10 481	0.14 447

MWDA-net	0.29 574	0.22 564	0.56 502	0.26 554	0.21 613	0.35 604	0.32 685	0.46 515	0.48 623	0.39 623	0.41 558	0.33 531	0.39 666	0.55 586	0.40 630	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.11 302

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 142	0.15 383	0.35 243	0.21 264	0.09 50	0.19 255	0.10 12	0.19 70	0.21 212	0.14 191	0.12 109	0.11 121	0.11 159	0.15 43	0.12 74	0.08 323	0.07 235	0.11 571	0.09 471	0.10 481	0.13 401

depth_test_26	0.11 21	0.08 25	0.22 90	0.16 18	0.09 50	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.16 92	0.12 119	0.16 216	0.11 121	0.08 20	0.14 21	0.10 17	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.08 115

derf	0.11 21	0.07 2	0.21 69	0.18 84	0.11 165	0.11 27	0.11 31	0.17 41	0.15 74	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.09 49	0.16 75	0.12 74	0.06 49	0.07 235	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.13 401

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 223	0.20 529	0.79 632	0.19 143	0.12 226	0.12 35	0.14 162	0.26 216	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.10 72	0.10 101	0.13 8	0.11 37	0.06 49	0.07 235	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.18 515

BStereo	0.14 142	0.10 114	0.46 353	0.18 84	0.11 165	0.15 94	0.15 216	0.25 197	0.23 244	0.12 119	0.11 81	0.12 168	0.09 49	0.17 100	0.17 319	0.05 1	0.07 235	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.09 171

Anonymus123	0.16 223	0.10 114	0.46 353	0.18 84	0.11 165	0.41 645	0.15 216	0.30 290	0.23 244	0.12 119	0.11 81	0.12 168	0.09 49	0.17 100	0.17 319	0.05 1	0.07 235	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.09 171

FlowAnything_test	0.15 190	0.12 233	0.23 102	0.21 264	0.12 226	0.18 227	0.16 277	0.25 197	0.17 107	0.15 220	0.13 140	0.15 261	0.14 300	0.19 152	0.17 319	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.12 619	0.08 313	0.10 247

MSAF-DinoV2	0.81 760	0.64 767	2.42 788	0.49 764	0.17 498	0.58 716	0.32 685	0.83 765	0.85 751	0.41 645	0.52 652	0.98 760	0.61 738	4.97 825	1.22 762	0.12 604	0.07 235	0.10 512	0.24 745	0.27 742	0.32 687

S2M2_XL	0.10 6	0.10 114	0.24 116	0.14 2	0.10 114	0.09 9	0.09 4	0.12 6	0.09 2	0.11 79	0.12 109	0.09 37	0.09 49	0.12 5	0.11 37	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.07 69
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.15 190	0.12 233	0.34 231	0.19 143	0.09 50	0.20 299	0.15 216	0.28 249	0.24 265	0.16 239	0.18 256	0.16 277	0.18 408	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.07 235	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.08 115

DVStereo	0.15 190	0.09 71	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.21 330	0.14 162	0.24 170	0.22 226	0.22 342	0.21 302	0.16 277	0.15 322	0.24 290	0.17 319	0.07 150	0.07 235	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.08 115

coex_refinement	0.28 551	0.22 564	0.50 414	0.23 402	0.15 418	0.31 544	0.20 475	0.51 576	0.43 560	0.35 564	0.42 568	0.45 636	0.27 539	0.56 594	0.41 635	0.10 512	0.07 235	0.07 195	0.07 260	0.11 541	0.12 363

LG-Stereo	0.14 142	0.13 288	0.30 188	0.21 264	0.11 165	0.16 146	0.18 385	0.23 144	0.19 165	0.12 119	0.18 256	0.11 121	0.09 49	0.15 43	0.14 200	0.06 49	0.07 235	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.07 69

AIO-test2	0.22 393	0.27 632	0.54 481	0.29 642	0.16 462	0.22 363	0.16 277	0.44 496	0.43 560	0.17 263	0.29 399	0.16 277	0.11 159	0.27 355	0.14 200	0.19 717	0.07 235	0.10 512	0.11 577	0.08 313	0.09 171

AIO-test1	0.21 365	0.22 564	0.56 502	0.31 673	0.24 665	0.21 330	0.16 277	0.42 462	0.37 485	0.17 263	0.26 366	0.18 308	0.12 218	0.29 405	0.15 247	0.08 323	0.07 235	0.10 512	0.11 577	0.07 225	0.10 247

FACV-RUCA	0.22 393	0.15 383	0.38 261	0.24 461	0.23 648	0.26 456	0.19 432	0.41 455	0.35 453	0.26 389	0.32 440	0.22 370	0.25 510	0.24 290	0.19 388	0.10 512	0.07 235	0.15 679	0.08 359	0.16 652	0.14 447

mms	0.15 190	0.14 343	0.25 128	0.20 208	0.15 418	0.17 190	0.17 322	0.21 105	0.19 165	0.14 191	0.18 256	0.14 238	0.09 49	0.26 338	0.15 247	0.06 49	0.07 235	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.19 535

tg	0.18 258	0.15 383	0.34 231	0.22 336	0.11 165	0.23 388	0.15 216	0.35 359	0.27 331	0.20 311	0.25 355	0.20 346	0.12 218	0.25 316	0.16 285	0.07 150	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.08 313	0.13 401

rvit_stereo_ft	0.18 258	0.19 513	0.43 316	0.25 510	0.14 345	0.17 190	0.21 504	0.30 290	0.28 342	0.17 263	0.19 271	0.20 346	0.17 371	0.22 249	0.18 351	0.11 561	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.08 115

DispNO	0.29 574	0.24 597	0.83 649	0.23 402	0.17 498	0.25 435	0.22 541	0.47 529	0.42 547	0.33 521	0.39 536	0.38 573	0.28 563	0.78 698	0.35 612	0.09 437	0.07 235	0.10 512	0.10 537	0.09 415	0.09 171

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 258	0.15 383	0.27 162	0.20 208	0.13 294	0.24 413	0.17 322	0.31 314	0.37 485	0.43 662	0.17 236	0.13 203	0.12 218	0.20 189	0.16 285	0.08 323	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.09 415	0.08 115

GMStereo_Zeroshot	0.25 487	0.22 564	0.51 435	0.27 593	0.14 345	0.28 482	0.15 216	0.40 437	0.36 469	0.37 596	0.43 582	0.40 592	0.17 371	0.35 482	0.21 447	0.12 604	0.07 235	0.13 636	0.07 260	0.17 667	0.10 247

MaDis-Stereo	0.15 190	0.17 466	0.39 271	0.19 143	0.15 418	0.16 146	0.13 112	0.26 216	0.22 226	0.13 162	0.15 201	0.14 238	0.11 159	0.17 100	0.17 319	0.08 323	0.07 235	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.06 39

Any-RAFT	0.18 258	0.09 71	0.33 225	0.19 143	0.10 114	0.29 507	0.16 277	0.44 496	0.32 409	0.25 379	0.27 382	0.29 477	0.16 345	0.23 274	0.13 146	0.08 323	0.07 235	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.07 69

LL-Strereo2	0.21 365	0.25 614	0.53 467	0.32 682	0.20 592	0.25 435	0.14 162	0.32 323	0.25 292	0.25 379	0.20 282	0.24 407	0.12 218	0.28 381	0.18 351	0.07 150	0.07 235	0.12 607	0.09 471	0.09 415	0.16 486

4D-IteraStereo	0.20 324	0.21 544	0.62 558	0.21 264	0.14 345	0.19 255	0.17 322	0.29 270	0.28 342	0.24 365	0.20 282	0.20 346	0.10 101	0.22 249	0.18 351	0.07 150	0.07 235	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.33 697

CroCo-Stereo Lap2	0.16 223	0.18 493	0.39 271	0.26 554	0.18 528	0.11 27	0.19 432	0.30 290	0.22 226	0.13 162	0.16 216	0.15 261	0.11 159	0.17 100	0.15 247	0.07 150	0.07 235	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.07 69

BUS	0.24 461	0.13 288	0.36 250	0.25 510	0.14 345	0.44 663	0.17 322	0.59 676	0.36 469	0.34 544	0.35 483	0.31 509	0.22 460	0.27 355	0.22 465	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.09 415	0.10 247

IER	0.24 461	0.15 383	0.50 414	0.21 264	0.15 418	0.31 544	0.20 475	0.44 496	0.38 496	0.34 544	0.41 558	0.32 520	0.34 635	0.31 439	0.23 485	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.08 359	0.09 415	0.09 171

RAFT+CT+SA	0.23 428	0.24 597	0.48 376	0.25 510	0.18 528	0.23 388	0.29 656	0.42 462	0.38 496	0.24 365	0.39 536	0.20 346	0.17 371	0.34 475	0.17 319	0.07 150	0.07 235	0.09 426	0.12 619	0.09 415	0.13 401

test_5	0.25 487	0.25 614	0.57 515	0.27 593	0.18 528	0.25 435	0.29 656	0.42 462	0.39 512	0.29 443	0.40 546	0.27 450	0.23 475	0.35 482	0.19 388	0.07 150	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.14 447

BSDual-CNN	0.24 461	0.13 288	0.36 250	0.25 510	0.14 345	0.35 604	0.22 541	0.59 676	0.36 469	0.34 544	0.35 483	0.38 573	0.25 510	0.27 355	0.28 545	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.09 415	0.10 247

hknet	0.26 510	0.15 383	0.49 393	0.25 510	0.16 462	0.35 604	0.22 541	0.59 676	0.40 523	0.34 544	0.35 483	0.43 624	0.28 563	0.38 506	0.26 523	0.09 437	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.09 415	0.10 247

iRaft-Stereo_5w	0.25 487	0.24 597	0.50 414	0.23 402	0.18 528	0.19 255	0.19 432	0.39 425	0.35 453	0.28 416	0.36 498	0.34 540	0.23 475	0.66 655	0.28 545	0.07 150	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.09 415	0.14 447

CIPLG	0.23 428	0.28 640	0.75 616	0.24 461	0.16 462	0.25 435	0.20 475	0.38 403	0.33 428	0.32 508	0.34 475	0.23 386	0.15 322	0.27 355	0.22 465	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

UDGNet	0.24 461	0.37 695	0.53 467	0.25 510	0.14 345	0.24 413	0.18 385	0.32 323	0.44 573	0.29 443	0.28 390	0.24 407	0.20 437	0.30 424	0.21 447	0.16 681	0.07 235	0.21 727	0.11 577	0.16 652	0.11 302

dd	0.23 428	0.32 665	0.55 492	0.23 402	0.12 226	0.27 463	0.21 504	0.32 323	0.45 586	0.30 466	0.29 399	0.25 423	0.17 371	0.31 439	0.26 523	0.13 629	0.07 235	0.10 512	0.08 359	0.12 590	0.09 171

DAS	0.28 551	0.13 288	0.49 393	0.24 461	0.18 528	0.30 522	0.24 597	0.48 541	0.48 623	0.42 651	0.45 608	0.34 540	0.31 609	0.76 694	0.24 497	0.09 437	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.10 481	0.11 302

SepStereo	0.27 541	0.13 288	0.49 393	0.24 461	0.18 528	0.30 522	0.24 597	0.48 541	0.48 623	0.42 651	0.45 608	0.34 540	0.31 609	0.64 644	0.24 497	0.09 437	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.10 481	0.11 302

IPLGR_C	0.23 428	0.29 644	0.81 639	0.24 461	0.16 462	0.24 413	0.20 475	0.38 403	0.33 428	0.32 508	0.33 462	0.23 386	0.15 322	0.26 338	0.22 465	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

ACRE	0.23 428	0.27 632	0.83 649	0.24 461	0.15 418	0.24 413	0.20 475	0.38 403	0.32 409	0.32 508	0.33 462	0.23 386	0.15 322	0.26 338	0.22 465	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

GwcNet-ADL	0.23 428	0.15 383	0.58 531	0.24 461	0.13 294	0.23 388	0.24 597	0.51 576	0.41 535	0.28 416	0.29 399	0.30 499	0.20 437	0.27 355	0.28 545	0.09 437	0.07 235	0.07 195	0.07 260	0.09 415	0.11 302

GANet-ADL	0.22 393	0.14 343	0.51 435	0.23 402	0.14 345	0.29 507	0.19 432	0.48 541	0.36 469	0.26 389	0.33 462	0.32 520	0.20 437	0.26 338	0.22 465	0.11 561	0.07 235	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.11 302

PFNet+	0.21 365	0.11 174	0.54 481	0.22 336	0.12 226	0.17 190	0.18 385	0.31 314	0.36 469	0.33 521	0.32 440	0.24 407	0.16 345	0.33 460	0.18 351	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.10 537	0.08 313	0.12 363

LMCR-Stereo	0.28 551	0.22 564	0.56 502	0.29 642	0.14 345	0.37 620	0.23 571	0.57 652	0.36 469	0.40 633	0.40 546	0.29 477	0.30 590	0.41 522	0.38 624	0.11 561	0.07 235	0.09 426	0.07 260	0.13 606	0.10 247

TestStereo	0.22 393	0.24 597	0.48 376	0.25 510	0.11 165	0.22 363	0.22 541	0.32 323	0.31 395	0.24 365	0.34 475	0.23 386	0.19 431	0.62 635	0.19 388	0.08 323	0.07 235	0.10 512	0.07 260	0.11 541	0.07 69

TANstereo	0.16 223	0.11 174	0.43 316	0.16 18	0.08 37	0.25 435	0.14 162	0.23 144	0.29 365	0.25 379	0.30 415	0.16 277	0.12 218	0.18 123	0.13 146	0.08 323	0.07 235	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.08 115

sAnonymous2	0.21 365	0.24 597	0.79 632	0.24 461	0.17 498	0.22 363	0.20 475	0.36 376	0.29 365	0.17 263	0.19 271	0.17 293	0.16 345	0.18 123	0.15 247	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.23 723	0.18 515

CroCo_RVC	0.21 365	0.24 597	0.79 632	0.24 461	0.17 498	0.22 363	0.20 475	0.36 376	0.29 365	0.17 263	0.19 271	0.17 293	0.16 345	0.18 123	0.15 247	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.23 723	0.18 515

GMStereo	0.21 365	0.30 650	0.57 515	0.21 264	0.12 226	0.24 413	0.18 385	0.30 290	0.41 535	0.26 389	0.24 345	0.17 293	0.16 345	0.25 316	0.19 388	0.10 512	0.07 235	0.08 316	0.08 359	0.11 541	0.09 171
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 574	0.11 174	0.38 261	0.22 336	0.18 528	0.33 572	1.66 810	0.53 597	0.27 331	0.27 401	0.50 642	0.17 293	0.16 345	0.25 316	0.25 511	0.07 150	0.07 235	0.07 195	0.11 577	0.07 225	0.10 247

SFCPSM	0.23 428	0.12 233	0.51 435	0.21 264	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.57 652	0.41 535	0.29 443	0.32 440	0.23 386	0.22 460	0.28 381	0.20 416	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.10 537	0.09 415	0.09 171

UNet	0.28 551	0.16 429	0.70 597	0.24 461	0.20 592	0.44 663	0.21 504	0.52 584	0.42 547	0.36 578	0.40 546	0.43 624	0.33 633	0.41 522	0.32 586	0.09 437	0.07 235	0.10 512	0.09 471	0.10 481	0.09 171

FENet	0.22 393	0.13 288	0.48 376	0.22 336	0.12 226	0.27 463	0.18 385	0.43 475	0.37 485	0.31 483	0.32 440	0.29 477	0.23 475	0.27 355	0.24 497	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

ACVNet	0.24 461	0.18 493	0.51 435	0.18 84	0.15 418	0.27 463	0.23 571	0.40 437	0.45 586	0.29 443	0.41 558	0.38 573	0.28 563	0.28 381	0.35 612	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.10 481	0.09 171

acv_ft	0.26 510	0.18 493	0.56 502	0.24 461	0.19 563	0.34 587	0.21 504	0.47 529	0.45 586	0.39 623	0.41 558	0.38 573	0.28 563	0.28 381	0.36 616	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.11 541	0.09 171

cf-r	0.26 510	0.22 564	0.66 578	0.22 336	0.14 345	0.28 482	0.22 541	0.44 496	0.42 547	0.32 508	0.42 568	0.43 624	0.27 539	0.44 536	0.27 536	0.11 561	0.07 235	0.08 316	0.10 537	0.08 313	0.09 171

GwcNet-RSSM	0.28 551	0.25 614	0.61 554	0.22 336	0.14 345	0.28 482	0.24 597	0.46 515	0.44 573	0.33 521	0.46 621	0.41 601	0.28 563	0.55 586	0.31 576	0.11 561	0.07 235	0.09 426	0.10 537	0.10 481	0.09 171

CFNet-ft	0.26 510	0.21 544	0.51 435	0.19 143	0.16 462	0.31 544	0.21 504	0.40 437	0.37 485	0.29 443	0.40 546	0.46 645	0.27 539	0.49 553	0.28 545	0.12 604	0.07 235	0.12 607	0.11 577	0.12 590	0.11 302

RASNet	0.30 589	0.19 513	0.59 540	0.23 402	0.19 563	0.33 572	0.20 475	0.50 562	0.41 535	0.31 483	0.44 593	0.47 655	0.38 659	0.79 702	0.40 630	0.09 437	0.07 235	0.07 195	0.09 471	0.08 313	0.10 247

MSMDNet	0.23 428	0.14 343	0.49 393	0.20 208	0.13 294	0.28 482	0.17 322	0.47 529	0.47 614	0.30 466	0.36 498	0.37 567	0.24 496	0.29 405	0.21 447	0.09 437	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.11 302

HSM-Net_RVC	0.28 551	0.12 233	0.48 376	0.19 143	0.11 165	0.35 604	0.21 504	0.64 716	0.44 573	0.40 633	0.43 582	0.50 671	0.27 539	0.75 687	0.25 511	0.08 323	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 574	0.29 644	0.57 515	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.15 216	0.53 597	0.46 599	0.31 483	0.40 546	0.38 573	0.27 539	0.76 694	0.28 545	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.09 171

CFNet_RVC	0.26 510	0.21 544	0.51 435	0.19 143	0.16 462	0.31 544	0.21 504	0.40 437	0.37 485	0.29 443	0.40 546	0.46 645	0.27 539	0.49 553	0.28 545	0.12 604	0.07 235	0.12 607	0.11 577	0.12 590	0.11 302

HSM	0.29 574	0.18 493	0.48 376	0.21 264	0.15 418	0.33 572	0.20 475	0.55 632	0.39 512	0.36 578	0.39 536	0.67 737	0.32 624	0.88 726	0.24 497	0.09 437	0.07 235	0.08 316	0.07 260	0.09 415	0.10 247

StereoDRNet-Refined	0.28 551	0.19 513	0.47 361	0.25 510	0.14 345	0.36 612	0.21 504	0.49 552	0.43 560	0.46 682	0.52 652	0.42 617	0.30 590	0.46 544	0.38 624	0.10 512	0.07 235	0.11 571	0.11 577	0.10 481	0.11 302
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 616	0.16 429	0.55 492	0.26 554	0.16 462	0.48 688	0.25 612	0.52 584	0.58 692	0.38 605	0.45 608	0.63 722	0.37 654	0.65 649	0.50 674	0.10 512	0.07 235	0.09 426	0.08 359	0.13 606	0.13 401

SCION-M(vits-remse)	0.14 142	0.09 71	0.45 334	0.28 621	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.10 512	0.08 303	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

SCION-MonSter(vits)	0.23 428	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.46 515	0.54 671	0.09 16	0.45 608	0.30 499	0.27 539	0.35 482	0.45 658	0.10 512	0.08 303	0.18 707	0.17 708	0.15 643	0.16 486

MWSP-net	0.26 510	0.14 343	0.45 334	0.22 336	0.14 345	0.32 561	0.43 733	0.52 584	0.45 586	0.33 521	0.33 462	0.36 559	0.32 624	0.29 405	0.32 586	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.11 302

SME	0.24 461	0.30 650	0.50 414	0.23 402	0.11 165	0.37 620	0.17 322	0.39 425	0.31 395	0.26 389	0.29 399	0.19 323	0.22 460	0.55 586	0.27 536	0.10 512	0.08 303	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.10 247

bcnet-new	0.14 142	0.15 383	0.54 481	0.20 208	0.10 114	0.16 146	0.12 60	0.21 105	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.11 121	0.11 159	0.19 152	0.10 17	0.05 1	0.08 303	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.15 468

MUNStereo	0.15 190	0.16 429	0.50 414	0.20 208	0.10 114	0.16 146	0.14 162	0.20 81	0.15 74	0.13 162	0.14 179	0.12 168	0.12 218	0.17 100	0.12 74	0.06 49	0.08 303	0.06 71	0.07 260	0.07 225	0.18 515

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 190	0.13 288	0.41 298	0.20 208	0.11 165	0.14 61	0.14 162	0.22 123	0.17 107	0.12 119	0.13 140	0.10 72	0.10 101	0.16 75	0.13 146	0.05 1	0.08 303	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.43 739

TOTStereo	0.15 190	0.15 383	0.44 328	0.22 336	0.11 165	0.15 94	0.13 112	0.24 170	0.19 165	0.12 119	0.14 179	0.12 168	0.12 218	0.17 100	0.11 37	0.05 1	0.08 303	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.27 649

WQFJX	0.19 291	0.12 233	0.21 69	0.22 336	0.18 528	0.25 435	0.18 385	0.57 652	0.49 640	0.17 263	0.17 236	0.14 238	0.16 345	0.24 290	0.19 388	0.08 323	0.08 303	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.11 302

FE-Mocha	0.18 258	0.11 174	0.40 287	0.26 554	0.14 345	0.19 255	0.14 162	0.36 376	0.24 265	0.24 365	0.24 345	0.23 386	0.14 300	0.27 355	0.19 388	0.08 323	0.08 303	0.08 316	0.08 359	0.07 225	0.08 115

LG-Stereo_L2	0.11 21	0.09 71	0.22 90	0.18 84	0.10 114	0.12 35	0.13 112	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.07 5	0.08 6	0.08 20	0.17 100	0.11 37	0.06 49	0.08 303	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 142	0.10 114	0.27 162	0.21 264	0.11 165	0.16 146	0.14 162	0.24 170	0.17 107	0.17 263	0.20 282	0.18 308	0.11 159	0.16 75	0.17 319	0.07 150	0.08 303	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.09 171

castereo++	0.14 142	0.13 288	0.25 128	0.19 143	0.10 114	0.27 463	0.13 112	0.24 170	0.26 312	0.11 79	0.13 140	0.16 277	0.10 101	0.18 123	0.11 37	0.07 150	0.08 303	0.07 195	0.06 141	0.05 4	0.07 69

IGEV-RUCA	0.21 365	0.09 71	0.26 145	0.20 208	0.19 563	0.28 482	0.23 571	0.24 170	0.22 226	0.21 321	0.23 334	0.29 477	0.48 706	0.26 338	0.19 388	0.09 437	0.08 303	0.18 707	0.14 673	0.18 683	0.19 535

fffy	0.15 190	0.14 343	0.31 199	0.21 264	0.14 345	0.19 255	0.18 385	0.24 170	0.19 165	0.13 162	0.17 236	0.15 261	0.13 268	0.25 316	0.15 247	0.06 49	0.08 303	0.08 316	0.06 141	0.07 225	0.15 468

rvit_stereo_0081_aga	0.17 246	0.17 466	0.40 287	0.21 264	0.14 345	0.20 299	0.17 322	0.24 170	0.26 312	0.18 287	0.21 302	0.20 346	0.14 300	0.20 189	0.15 247	0.12 604	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.08 115

rvit_stereo_0081	0.16 223	0.13 288	0.30 188	0.21 264	0.12 226	0.17 190	0.17 322	0.24 170	0.34 441	0.17 263	0.19 271	0.18 308	0.15 322	0.20 189	0.17 319	0.11 561	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.07 69

ITSA-stereo	0.26 510	0.16 429	0.39 271	0.24 461	0.11 165	0.28 482	0.18 385	0.58 666	0.59 699	0.32 508	0.32 440	0.33 531	0.28 563	0.51 563	0.34 605	0.11 561	0.08 303	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.15 468

rvit_stereo_0082	0.16 223	0.13 288	0.30 188	0.21 264	0.12 226	0.17 190	0.17 322	0.24 170	0.34 441	0.17 263	0.19 271	0.18 308	0.15 322	0.20 189	0.17 319	0.11 561	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.07 69

rvit_stereo_0080	0.16 223	0.17 466	0.35 243	0.19 143	0.13 294	0.14 61	0.20 475	0.29 270	0.26 312	0.16 239	0.17 236	0.19 323	0.14 300	0.19 152	0.16 285	0.11 561	0.08 303	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.08 115

whm_eth	0.16 223	0.17 466	0.35 243	0.19 143	0.13 294	0.14 61	0.20 475	0.29 270	0.26 312	0.16 239	0.17 236	0.19 323	0.14 300	0.19 152	0.16 285	0.11 561	0.08 303	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.08 115

EKT-Stereo	0.39 654	0.13 288	0.53 467	0.42 747	3.94 813	0.22 363	0.17 322	0.38 403	0.30 383	0.21 321	0.20 282	0.23 386	0.15 322	0.30 424	0.18 351	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.12 363

MIM_Stereo	0.20 324	0.17 466	0.55 492	0.20 208	0.21 613	0.17 190	0.14 162	0.37 393	0.27 331	0.28 416	0.35 483	0.23 386	0.13 268	0.28 381	0.16 285	0.06 49	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.15 468

CFNet_ucs	0.25 487	0.14 343	0.51 435	0.20 208	0.15 418	0.29 507	0.18 385	0.51 576	0.46 599	0.32 508	0.42 568	0.38 573	0.23 475	0.31 439	0.22 465	0.11 561	0.08 303	0.12 607	0.09 471	0.13 606	0.13 401

RAFT-Test	0.19 291	0.11 174	0.41 298	0.26 554	0.21 613	0.26 456	0.17 322	0.37 393	0.26 312	0.24 365	0.29 399	0.32 520	0.14 300	0.22 249	0.15 247	0.07 150	0.08 303	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.07 69

CBFPSM	0.28 551	0.23 584	0.76 620	0.21 264	0.14 345	0.38 628	0.26 624	0.42 462	0.37 485	0.34 544	0.36 498	0.55 692	0.38 659	0.33 460	0.40 630	0.08 323	0.08 303	0.07 195	0.08 359	0.09 415	0.12 363

gwcnet-sp	0.25 487	0.16 429	0.70 597	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.46 515	0.41 535	0.37 596	0.35 483	0.27 450	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.09 437	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

scenet	0.25 487	0.16 429	0.70 597	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.46 515	0.41 535	0.37 596	0.35 483	0.27 450	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.09 437	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

CASS	0.22 393	0.16 429	0.40 287	0.26 554	0.12 226	0.29 507	0.19 432	0.40 437	0.32 409	0.34 544	0.35 483	0.25 423	0.25 510	0.26 338	0.21 447	0.13 629	0.08 303	0.11 571	0.09 471	0.11 541	0.12 363
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 487	0.16 429	0.70 597	0.23 402	0.14 345	0.34 587	0.22 541	0.46 515	0.41 535	0.37 596	0.35 483	0.27 450	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.09 437	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

TestStereo1	0.23 428	0.22 564	0.50 414	0.27 593	0.14 345	0.26 456	0.27 634	0.43 475	0.38 496	0.29 443	0.39 536	0.23 386	0.21 450	0.33 460	0.18 351	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.10 247

SA-5K	0.23 428	0.22 564	0.50 414	0.27 593	0.14 345	0.26 456	0.27 634	0.43 475	0.38 496	0.29 443	0.39 536	0.23 386	0.21 450	0.33 460	0.18 351	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.10 247

psmg	0.24 461	0.13 288	0.36 250	0.21 264	0.14 345	0.35 604	0.23 571	0.54 613	0.36 469	0.36 578	0.38 518	0.38 573	0.25 510	0.27 355	0.28 545	0.10 512	0.08 303	0.10 512	0.10 537	0.09 415	0.09 171

ADLNet2	0.31 601	0.23 584	0.77 626	0.23 402	0.18 528	0.36 612	0.24 597	0.55 632	0.54 671	0.33 521	0.38 518	0.45 636	0.31 609	0.70 668	0.36 616	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.12 590	0.11 302

AnonymousM	0.19 291	0.20 529	0.30 188	0.18 84	0.10 114	0.19 255	0.17 322	0.32 323	0.27 331	0.27 401	0.21 302	0.18 308	0.14 300	0.21 216	0.16 285	0.09 437	0.08 303	0.38 774	0.15 684	0.06 117	0.08 115

GEStereo_RVC	0.29 574	0.24 597	0.60 547	0.27 593	0.16 462	0.33 572	0.25 612	0.58 666	0.56 687	0.35 564	0.38 518	0.34 540	0.25 510	0.51 563	0.29 559	0.12 604	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.13 401

RALAANet	0.21 365	0.24 597	0.53 467	0.23 402	0.14 345	0.22 363	0.13 112	0.38 403	0.30 383	0.29 443	0.26 366	0.25 423	0.15 322	0.28 381	0.20 416	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.07 69

ADLNet	0.30 589	0.19 513	0.59 540	0.23 402	0.19 563	0.34 587	0.23 571	0.56 643	0.44 573	0.43 662	0.41 558	0.43 624	0.28 563	0.56 594	0.36 616	0.11 561	0.08 303	0.11 571	0.11 577	0.11 541	0.15 468

HCRNet	0.25 487	0.27 632	0.42 308	0.34 701	0.17 498	0.27 463	0.18 385	0.45 505	0.37 485	0.31 483	0.35 483	0.32 520	0.23 475	0.44 536	0.21 447	0.13 629	0.08 303	0.13 636	0.11 577	0.11 541	0.09 171

MMNet	0.28 551	0.19 513	0.54 481	0.24 461	0.17 498	0.47 680	0.22 541	0.47 529	0.53 666	0.40 633	0.43 582	0.36 559	0.34 635	0.40 516	0.35 612	0.08 323	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.09 171

GANet-RSSM	0.26 510	0.19 513	0.54 481	0.21 264	0.14 345	0.27 463	0.22 541	0.47 529	0.34 441	0.30 466	0.40 546	0.41 601	0.30 590	0.59 611	0.25 511	0.11 561	0.08 303	0.09 426	0.09 471	0.10 481	0.10 247

PSMNet-RSSM	0.26 510	0.21 544	0.50 414	0.21 264	0.14 345	0.25 435	0.21 504	0.50 562	0.38 496	0.31 483	0.45 608	0.40 592	0.27 539	0.53 575	0.24 497	0.12 604	0.08 303	0.11 571	0.13 653	0.10 481	0.10 247

DMCA	0.24 461	0.18 493	0.51 435	0.23 402	0.14 345	0.27 463	0.20 475	0.45 505	0.40 523	0.32 508	0.33 462	0.33 531	0.25 510	0.27 355	0.30 564	0.11 561	0.08 303	0.10 512	0.08 359	0.11 541	0.12 363

SuperB	0.50 705	0.37 695	2.16 785	0.23 402	0.15 418	0.41 645	0.32 685	0.50 562	0.83 747	0.44 669	0.51 645	0.33 531	0.45 693	0.69 664	1.07 755	0.10 512	0.08 303	0.09 426	0.08 359	0.95 802	0.18 515

ADCRef	0.41 674	0.33 671	1.05 699	0.26 554	0.21 613	0.49 694	0.27 634	0.54 613	0.51 654	0.51 704	0.59 692	0.35 553	0.47 702	0.54 581	1.35 780	0.09 437	0.08 303	0.12 607	0.12 619	0.12 590	0.13 401

ADCP+	0.48 701	0.36 692	1.47 755	0.26 554	0.22 632	0.57 714	0.40 725	0.56 643	0.54 671	0.46 682	0.52 652	0.46 645	0.53 721	0.59 611	1.93 801	0.10 512	0.08 303	0.11 571	0.11 577	0.14 631	0.15 468

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 574	0.24 597	0.81 639	0.26 554	0.18 528	0.30 522	0.22 541	0.52 584	0.41 535	0.38 605	0.42 568	0.42 617	0.28 563	0.46 544	0.31 576	0.11 561	0.08 303	0.10 512	0.11 577	0.10 481	0.12 363
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	0.25 487	0.21 544	0.49 393	0.19 143	0.15 418	0.34 587	0.18 385	0.47 529	0.36 469	0.30 466	0.35 483	0.40 592	0.26 529	0.35 482	0.24 497	0.13 629	0.08 303	0.13 636	0.14 673	0.13 606	0.13 401

AANet_RVC	0.33 616	0.31 657	0.69 590	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.23 571	0.49 552	0.55 680	0.39 623	0.60 696	0.43 624	0.30 590	0.88 726	0.54 688	0.11 561	0.08 303	0.07 195	0.07 260	0.10 481	0.12 363

MEA-ACV	0.28 551	0.14 343	0.54 481	0.22 336	0.14 345	0.34 587	0.23 571	0.54 613	0.49 640	0.36 578	0.43 582	0.36 559	0.35 643	0.48 550	0.30 564	0.09 437	0.09 352	0.10 512	0.12 619	0.10 481	0.11 302

FAST (zero-shot)	0.14 142	0.10 114	0.22 90	0.24 461	0.26 684	0.14 61	0.15 216	0.24 170	0.16 92	0.11 79	0.14 179	0.12 168	0.12 218	0.19 152	0.13 146	0.10 512	0.09 352	0.07 195	0.08 359	0.07 225	0.09 171

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 142	0.16 429	0.31 199	0.22 336	0.14 345	0.15 94	0.13 112	0.18 49	0.17 107	0.12 119	0.14 179	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.15 247	0.06 49	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.10 247

VeloStereo	0.11 21	0.07 2	0.21 69	0.16 18	0.12 226	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 119	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.16 75	0.12 74	0.10 512	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.13 401

flow	0.11 21	0.07 2	0.21 69	0.16 18	0.12 226	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 119	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.18 123	0.12 74	0.10 512	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.11 541	0.13 401

Weightmod_eth	0.18 258	0.20 529	0.34 231	0.22 336	0.17 498	0.21 330	0.18 385	0.27 233	0.20 181	0.17 263	0.26 366	0.19 323	0.17 371	0.28 381	0.17 319	0.19 717	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.09 415	0.10 247

S	0.23 428	0.18 493	0.38 261	0.24 461	0.22 632	0.32 561	0.22 541	0.32 323	0.28 342	0.26 389	0.31 428	0.20 346	0.21 450	0.19 152	0.19 388	0.13 629	0.09 352	0.15 679	0.16 696	0.11 541	0.35 707

Anonymus	0.13 85	0.08 25	0.20 50	0.19 143	0.10 114	0.16 146	0.14 162	0.21 105	0.17 107	0.11 79	0.09 25	0.14 238	0.12 218	0.18 123	0.15 247	0.08 323	0.09 352	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

PointNet	0.11 21	0.08 25	0.19 33	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.15 216	0.18 49	0.16 92	0.09 16	0.11 81	0.12 168	0.10 101	0.15 43	0.13 146	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.12 363

WQFJA1	0.19 291	0.12 233	0.20 50	0.22 336	0.18 528	0.25 435	0.19 432	0.55 632	0.55 680	0.16 239	0.17 236	0.15 261	0.17 371	0.20 189	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

WQFJX1	0.20 324	0.12 233	0.21 69	0.23 402	0.17 498	0.24 413	0.19 432	0.63 710	0.56 687	0.17 263	0.16 216	0.14 238	0.16 345	0.27 355	0.18 351	0.08 323	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

NLMM1	0.21 365	0.13 288	0.21 69	0.23 402	0.18 528	0.24 413	0.20 475	0.65 722	0.69 728	0.18 287	0.18 256	0.13 203	0.14 300	0.25 316	0.19 388	0.08 323	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.10 247

NLMM	0.19 291	0.12 233	0.20 50	0.22 336	0.18 528	0.25 435	0.19 432	0.55 632	0.55 680	0.16 239	0.17 236	0.15 261	0.17 371	0.20 189	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.09 171

NLSM1	0.18 258	0.12 233	0.21 69	0.21 264	0.18 528	0.25 435	0.17 322	0.51 576	0.43 560	0.17 263	0.21 302	0.13 203	0.15 322	0.22 249	0.18 351	0.08 323	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.07 69

HiDET	0.12 62	0.07 2	0.20 50	0.15 7	0.09 50	0.14 61	0.12 60	0.20 81	0.16 92	0.10 50	0.10 57	0.11 121	0.09 49	0.19 152	0.17 319	0.07 150	0.09 352	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

NLCSM	0.20 324	0.15 383	0.23 102	0.24 461	0.19 563	0.24 413	0.22 541	0.45 505	0.44 573	0.20 311	0.18 256	0.14 238	0.16 345	0.47 548	0.20 416	0.09 437	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.09 415	0.10 247

IGEV-FE	0.23 428	0.11 174	0.82 643	0.21 264	0.23 648	0.20 299	0.19 432	0.38 403	0.23 244	0.34 544	0.22 319	0.29 477	0.14 300	0.24 290	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.35 707

MLG-Stereo_test3	0.11 21	0.08 25	0.22 90	0.19 143	0.10 114	0.16 146	0.11 31	0.18 49	0.13 27	0.11 79	0.07 5	0.10 72	0.08 20	0.14 21	0.12 74	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.08 115

LG-G_1	0.12 62	0.08 25	0.28 170	0.20 208	0.09 50	0.21 330	0.09 4	0.20 81	0.12 14	0.11 79	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.22 249	0.11 37	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

LG-G	0.12 62	0.08 25	0.28 170	0.20 208	0.09 50	0.21 330	0.09 4	0.20 81	0.12 14	0.11 79	0.10 57	0.11 121	0.10 101	0.22 249	0.11 37	0.07 150	0.09 352	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.12 363

S2M2_L	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.17 44	0.12 226	0.12 35	0.07 1	0.18 49	0.21 212	0.12 119	0.15 201	0.14 238	0.12 218	0.16 75	0.15 247	0.13 629	0.09 352	0.09 426	0.10 537	0.11 541	0.09 171
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.27 541	0.23 584	0.61 554	0.22 336	0.14 345	0.25 435	0.19 432	0.48 541	0.37 485	0.33 521	0.38 518	0.40 592	0.23 475	0.61 624	0.33 596	0.11 561	0.09 352	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.11 302

DDVS	0.26 510	0.16 429	0.45 334	0.25 510	0.17 498	0.34 587	0.21 504	0.43 475	0.31 395	0.34 544	0.41 558	0.47 655	0.21 450	0.52 572	0.29 559	0.11 561	0.09 352	0.11 571	0.09 471	0.13 606	0.16 486

UGAM	0.28 551	0.18 493	0.57 515	0.26 554	0.13 294	0.23 388	0.26 624	0.33 343	0.45 586	0.32 508	0.42 568	0.45 636	0.22 460	0.92 739	0.23 485	0.08 323	0.09 352	0.14 660	0.13 653	0.10 481	0.10 247

ACV-stereo	0.30 589	0.20 529	0.82 643	0.23 402	0.16 462	0.48 688	0.20 475	0.38 403	0.34 441	0.29 443	0.33 462	0.66 733	0.43 688	0.55 586	0.31 576	0.10 512	0.09 352	0.09 426	0.09 471	0.11 541	0.12 363

IGEV_Zeroshot_test	0.23 428	0.11 174	0.82 643	0.21 264	0.23 648	0.20 299	0.19 432	0.38 403	0.23 244	0.34 544	0.22 319	0.29 477	0.14 300	0.24 290	0.20 416	0.07 150	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.35 707

iinet-f	0.31 601	0.23 584	1.16 722	0.20 208	0.16 462	0.44 663	0.23 571	0.47 529	0.38 496	0.36 578	0.44 593	0.41 601	0.35 643	0.36 493	0.43 644	0.10 512	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.13 606	0.12 363

ProNet	0.16 223	0.13 288	0.36 250	0.21 264	0.15 418	0.20 299	0.19 432	0.29 270	0.23 244	0.14 191	0.13 140	0.13 203	0.12 218	0.25 316	0.13 146	0.06 49	0.09 352	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.22 585

Wz-Net-MNSev	0.39 654	0.35 685	0.99 691	0.26 554	0.21 613	0.59 720	0.39 721	0.58 666	0.61 706	0.49 695	0.56 678	0.53 687	0.37 654	0.61 624	0.47 665	0.11 561	0.09 352	0.11 571	0.11 577	0.15 643	0.15 468

RAFT_CTSACE	0.23 428	0.21 544	0.57 515	0.26 554	0.15 418	0.22 363	0.23 571	0.34 350	0.30 383	0.34 544	0.51 645	0.31 509	0.17 371	0.33 460	0.15 247	0.06 49	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.08 313	0.07 69

SA	0.24 461	0.22 564	0.55 492	0.23 402	0.14 345	0.25 435	0.23 571	0.48 541	0.42 547	0.28 416	0.44 593	0.23 386	0.23 475	0.34 475	0.17 319	0.07 150	0.09 352	0.11 571	0.11 577	0.08 313	0.09 171

CSP-Net	0.28 551	0.17 466	0.41 298	0.22 336	0.14 345	0.44 663	0.24 597	0.52 584	0.42 547	0.42 651	0.44 593	0.42 617	0.27 539	0.66 655	0.30 564	0.12 604	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.10 247

GLC_STEREO	0.15 190	0.11 174	0.31 199	0.22 336	0.09 50	0.17 190	0.15 216	0.24 170	0.28 342	0.17 263	0.20 282	0.17 293	0.11 159	0.24 290	0.17 319	0.07 150	0.09 352	0.09 426	0.08 359	0.07 225	0.07 69

AASNet	0.29 574	0.27 632	0.67 581	0.26 554	0.18 528	0.34 587	0.21 504	0.64 716	0.49 640	0.36 578	0.41 558	0.32 520	0.26 529	0.33 460	0.39 628	0.12 604	0.09 352	0.10 512	0.08 359	0.14 631	0.12 363

AACVNet	0.28 551	0.22 564	0.55 492	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.19 432	0.43 475	0.33 428	0.39 623	0.42 568	0.44 630	0.29 583	0.73 678	0.28 545	0.11 561	0.09 352	0.11 571	0.09 471	0.13 606	0.12 363

TRStereo	0.22 393	0.21 544	0.62 558	0.40 736	0.19 563	0.22 363	0.16 277	0.58 666	0.30 383	0.21 321	0.21 302	0.22 370	0.13 268	0.27 355	0.14 200	0.09 437	0.09 352	0.09 426	0.11 577	0.06 117	0.19 535

ICVP	0.24 461	0.13 288	0.45 334	0.26 554	0.14 345	0.30 522	0.25 612	0.47 529	0.35 453	0.29 443	0.43 582	0.35 553	0.25 510	0.28 381	0.25 511	0.12 604	0.09 352	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.23 428	0.14 343	0.54 481	0.21 264	0.14 345	0.28 482	0.19 432	0.51 576	0.35 453	0.31 483	0.36 498	0.25 423	0.24 496	0.30 424	0.23 485	0.11 561	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.12 363

AFF-stereo	0.20 324	0.24 597	0.49 393	0.22 336	0.11 165	0.18 227	0.18 385	0.35 359	0.29 365	0.25 379	0.36 498	0.25 423	0.17 371	0.25 316	0.17 319	0.06 49	0.09 352	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.11 302

delet	0.29 574	0.18 493	0.58 531	0.24 461	0.19 563	0.41 645	0.30 665	0.52 584	0.51 654	0.35 564	0.42 568	0.37 567	0.31 609	0.49 553	0.36 616	0.10 512	0.09 352	0.11 571	0.12 619	0.09 415	0.09 171

aanetorigin	0.40 666	0.33 671	1.14 719	0.25 510	0.19 563	0.30 522	0.37 709	0.34 350	0.47 614	0.95 763	0.82 738	0.52 682	0.56 725	0.50 557	0.52 680	0.11 561	0.09 352	0.10 512	0.10 537	0.16 652	0.19 535

EDNetEfficientorigin	7.48 820	0.57 756	139.59 854	0.25 510	0.17 498	0.44 663	0.30 665	0.48 541	1.04 773	1.29 783	1.02 758	0.82 750	0.87 765	0.76 694	1.02 751	0.10 512	0.09 352	0.12 607	0.11 577	0.22 718	0.25 625

ac_64	0.28 551	0.16 429	0.62 558	0.25 510	0.17 498	0.36 612	0.22 541	0.48 541	0.35 453	0.36 578	0.37 509	0.51 674	0.30 590	0.62 635	0.34 605	0.11 561	0.09 352	0.10 512	0.10 537	0.09 415	0.09 171

RYNet	0.38 649	0.23 584	0.65 573	0.26 554	0.28 695	0.62 723	0.33 692	0.61 698	0.62 712	0.42 651	0.39 536	0.58 705	0.40 673	0.89 728	0.57 696	0.11 561	0.09 352	0.12 607	0.11 577	0.19 696	0.22 585

TDLM	0.32 609	0.27 632	0.52 456	0.30 655	0.15 418	0.33 572	0.32 685	0.54 613	0.50 648	0.44 669	0.43 582	0.39 587	0.30 590	0.92 739	0.30 564	0.14 654	0.09 352	0.13 636	0.12 619	0.13 606	0.14 447

NVstereo2D	0.32 609	0.18 493	0.63 563	0.24 461	0.23 648	0.43 658	0.28 650	0.60 688	0.58 692	0.28 416	0.39 536	0.42 617	0.30 590	0.71 674	0.30 564	0.13 629	0.09 352	0.13 636	0.10 537	0.20 707	0.18 515

DRN-Test	0.35 634	0.20 529	0.75 616	0.28 621	0.19 563	0.46 674	0.29 656	0.68 735	0.54 671	0.49 695	0.47 628	0.44 630	0.35 643	0.63 638	0.44 651	0.13 629	0.09 352	0.13 636	0.12 619	0.13 606	0.13 401

LE_ROB	1.82 797	0.39 707	3.15 797	0.50 768	0.55 770	0.79 745	1.00 790	0.89 775	6.48 825	7.40 829	2.07 797	2.07 791	5.08 822	1.33 782	3.96 815	0.11 561	0.09 352	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.13 401

PWC_ROB	0.41 674	0.38 703	0.92 676	0.26 554	0.20 592	0.39 634	0.19 432	0.61 698	0.69 728	0.58 728	0.84 741	0.52 682	0.44 691	0.74 682	0.62 704	0.13 629	0.09 352	0.14 660	0.10 537	0.17 667	0.18 515

SCION-MonSter	0.33 616	0.24 597	0.51 435	0.29 642	0.28 695	0.56 711	0.21 504	0.49 552	0.59 699	0.34 544	0.55 672	0.32 520	0.31 609	0.40 516	0.56 692	0.11 561	0.10 401	0.25 742	0.22 737	0.18 683	0.19 535

RT-IGEV	0.29 574	0.10 114	0.60 547	0.24 461	0.16 462	0.38 628	0.31 678	0.60 688	0.46 599	0.41 645	0.41 558	0.49 665	0.31 609	0.30 424	0.29 559	0.09 437	0.10 401	0.09 426	0.10 537	0.09 415	0.25 625

Selective-IGEV-i16pc	0.33 616	0.12 233	1.65 767	0.21 264	0.14 345	0.74 739	0.30 665	0.46 515	0.44 573	0.21 321	0.32 440	0.26 443	0.14 300	0.71 674	0.19 388	0.15 670	0.10 401	0.08 316	0.09 471	0.11 541	0.12 363

Selective-IGEV-i16pb	0.39 654	0.14 343	2.10 782	0.21 264	0.15 418	0.68 732	0.31 678	0.60 688	0.60 703	0.25 379	0.44 593	0.32 520	0.21 450	0.79 702	0.26 523	0.14 654	0.10 401	0.09 426	0.10 537	0.12 590	0.14 447

Select-FE	0.27 541	0.18 493	0.87 663	0.23 402	0.22 632	0.29 507	0.18 385	0.53 597	0.28 342	0.30 466	0.33 462	0.45 636	0.29 583	0.30 424	0.21 447	0.08 323	0.10 401	0.08 316	0.13 653	0.08 313	0.20 557

Zero-FE251	0.17 246	0.09 71	0.38 261	0.18 84	0.10 114	0.20 299	0.13 112	0.20 81	0.15 74	0.75 747	0.13 140	0.13 203	0.11 159	0.16 75	0.16 285	0.08 323	0.10 401	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.18 515

zh-mn7	0.50 705	0.57 756	1.82 775	0.25 510	0.19 563	0.45 671	0.29 656	0.59 676	0.84 750	0.67 740	0.97 753	0.49 665	0.41 678	0.93 741	0.73 720	0.12 604	0.10 401	0.11 571	0.11 577	0.13 606	0.17 508

z-mn7	0.48 701	0.52 743	1.28 736	0.26 554	0.19 563	0.62 723	0.34 697	0.59 676	0.96 764	0.45 676	0.97 753	0.53 687	0.41 678	0.99 749	0.70 717	0.11 561	0.10 401	0.10 512	0.10 537	0.14 631	0.16 486

w-ln-seven-2	0.40 666	0.37 695	1.34 743	0.28 621	0.18 528	0.38 628	0.29 656	0.53 597	0.59 699	0.47 688	0.56 678	0.46 645	0.42 684	0.70 668	0.64 708	0.10 512	0.10 401	0.12 607	0.11 577	0.14 631	0.16 486

1w_stereo	0.13 85	0.09 71	0.17 12	0.19 143	0.10 114	0.16 146	0.15 216	0.27 233	0.22 226	0.14 191	0.16 216	0.08 6	0.12 218	0.19 152	0.14 200	0.05 1	0.10 401	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 171

IGEV	0.12 62	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.11 165	0.16 146	0.13 112	0.22 123	0.17 107	0.12 119	0.15 201	0.09 37	0.07 4	0.16 75	0.12 74	0.06 49	0.10 401	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.08 115

LG-Stereo_L1	0.11 21	0.09 71	0.22 90	0.18 84	0.10 114	0.12 35	0.13 112	0.18 49	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.08 6	0.07 4	0.18 123	0.11 37	0.06 49	0.10 401	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

UGAM-zero	0.26 510	0.11 174	0.56 502	0.20 208	0.16 462	0.28 482	0.18 385	0.48 541	0.25 292	0.31 483	0.28 390	0.56 697	0.32 624	0.66 655	0.17 319	0.07 150	0.10 401	0.07 195	0.09 471	0.07 225	0.31 681

rvit_stereo_0083	0.17 246	0.13 288	0.29 178	0.21 264	0.13 294	0.17 190	0.17 322	0.23 144	0.36 469	0.16 239	0.22 319	0.19 323	0.17 371	0.21 216	0.17 319	0.11 561	0.10 401	0.10 512	0.08 359	0.09 415	0.08 115

DCVSM-stereo	0.25 487	0.14 343	0.53 467	0.21 264	0.14 345	0.27 463	0.14 162	0.35 359	0.35 453	0.42 651	0.33 462	0.46 645	0.30 590	0.31 439	0.27 536	0.11 561	0.10 401	0.12 607	0.10 537	0.12 590	0.15 468

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 551	0.17 466	0.96 685	0.29 642	0.31 723	0.29 507	0.21 504	0.53 597	0.28 342	0.27 401	0.55 672	0.41 601	0.18 408	0.30 424	0.22 465	0.08 323	0.10 401	0.08 316	0.13 653	0.12 590	0.20 557

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 510	0.15 383	0.96 685	0.21 264	0.25 679	0.30 522	0.21 504	0.54 613	0.28 342	0.25 379	0.29 399	0.46 645	0.23 475	0.28 381	0.20 416	0.08 323	0.10 401	0.08 316	0.12 619	0.11 541	0.17 508

CAS++	0.17 246	0.13 288	0.35 243	0.18 84	0.13 294	0.17 190	0.16 277	0.42 462	0.25 292	0.19 295	0.18 256	0.13 203	0.10 101	0.22 249	0.12 74	0.12 604	0.10 401	0.11 571	0.08 359	0.10 481	0.09 171
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.29 574	0.14 343	0.48 376	0.26 554	0.15 418	0.46 674	0.22 541	0.52 584	0.32 409	0.44 669	0.42 568	0.48 659	0.47 702	0.44 536	0.31 576	0.12 604	0.10 401	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.11 302

NINENet	0.27 541	0.16 429	0.49 393	0.23 402	0.16 462	0.44 663	0.17 322	0.63 710	0.49 640	0.33 521	0.38 518	0.31 509	0.22 460	0.43 532	0.22 465	0.11 561	0.10 401	0.12 607	0.08 359	0.12 590	0.11 302

Sa-1000	0.24 461	0.20 529	0.53 467	0.23 402	0.14 345	0.30 522	0.23 571	0.50 562	0.41 535	0.30 466	0.50 642	0.26 443	0.19 431	0.33 460	0.16 285	0.08 323	0.10 401	0.10 512	0.11 577	0.08 313	0.08 115

WZ-Net	0.56 725	0.49 741	2.14 784	0.30 655	0.24 665	0.58 716	0.48 744	0.65 722	0.80 744	0.51 704	0.72 725	0.68 739	0.60 732	1.06 756	1.01 748	0.13 629	0.10 401	0.11 571	0.12 619	0.19 696	0.23 597

SACVNet	0.32 609	0.25 614	0.59 540	0.26 554	0.19 563	0.35 604	0.25 612	0.54 613	0.41 535	0.43 662	0.45 608	0.46 645	0.34 635	0.71 674	0.30 564	0.14 654	0.10 401	0.12 607	0.12 619	0.16 652	0.20 557

PSMNet-ADL	0.26 510	0.16 429	0.39 271	0.27 593	0.14 345	0.32 561	0.22 541	0.45 505	0.37 485	0.28 416	0.34 475	0.41 601	0.28 563	0.61 624	0.32 586	0.11 561	0.10 401	0.09 426	0.11 577	0.10 481	0.13 401

raftrobust	0.19 291	0.19 513	0.42 308	0.23 402	0.24 665	0.19 255	0.13 112	0.33 343	0.28 342	0.26 389	0.20 282	0.19 323	0.17 371	0.23 274	0.17 319	0.08 323	0.10 401	0.07 195	0.06 141	0.07 225	0.09 171

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 324	0.23 584	0.49 393	0.21 264	0.16 462	0.19 255	0.17 322	0.35 359	0.32 409	0.26 389	0.33 462	0.20 346	0.17 371	0.21 216	0.17 319	0.06 49	0.10 401	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.11 302

UPFNet	0.27 541	0.15 383	0.47 361	0.25 510	0.20 592	0.37 620	0.27 634	0.50 562	0.40 523	0.36 578	0.38 518	0.37 567	0.29 583	0.40 516	0.34 605	0.10 512	0.10 401	0.10 512	0.10 537	0.10 481	0.08 115

EDNetEfficient	0.64 742	0.39 707	2.52 789	0.26 554	0.26 684	0.39 634	0.49 747	0.42 462	1.06 775	1.38 786	0.86 743	0.61 715	0.97 770	0.66 655	1.62 792	0.11 561	0.10 401	0.10 512	0.12 619	0.20 707	0.19 535

hitnet-ft	0.31 601	0.21 544	0.56 502	0.19 143	0.14 345	0.40 640	0.23 571	0.46 515	0.42 547	0.37 596	0.46 621	0.53 687	0.35 643	0.76 694	0.35 612	0.14 654	0.10 401	0.14 660	0.10 537	0.15 643	0.14 447

DSFCA	0.29 574	0.18 493	0.48 376	0.21 264	0.17 498	0.39 634	0.32 685	0.49 552	0.44 573	0.44 669	0.38 518	0.40 592	0.30 590	0.53 575	0.38 624	0.12 604	0.10 401	0.10 512	0.11 577	0.11 541	0.11 302

DMCA-RVC	0.30 589	0.27 632	0.93 680	0.28 621	0.17 498	0.30 522	0.21 504	0.43 475	0.36 469	0.40 633	0.38 518	0.39 587	0.36 649	0.44 536	0.34 605	0.13 629	0.10 401	0.16 688	0.12 619	0.13 606	0.11 302

FADNet-RVC-Resample	0.31 601	0.32 665	1.16 722	0.27 593	0.17 498	0.33 572	0.21 504	0.49 552	0.40 523	0.36 578	0.38 518	0.34 540	0.27 539	0.54 581	0.27 536	0.10 512	0.10 401	0.14 660	0.13 653	0.13 606	0.18 515

ADCL	0.50 705	0.30 650	1.15 720	0.28 621	0.19 563	0.77 743	0.64 765	0.57 652	0.73 738	0.57 726	0.73 728	0.55 692	0.60 732	0.66 655	1.53 788	0.11 561	0.10 401	0.13 636	0.13 653	0.15 643	0.16 486

CVANet_RVC	0.34 627	0.25 614	0.77 626	0.27 593	0.17 498	0.34 587	0.28 650	0.55 632	0.50 648	0.43 662	0.46 621	0.44 630	0.31 609	0.90 732	0.27 536	0.15 670	0.10 401	0.14 660	0.14 673	0.15 643	0.15 468

StereoDRNet	0.34 627	0.28 640	0.70 597	0.28 621	0.21 613	0.43 658	0.30 665	0.63 710	0.51 654	0.47 688	0.40 546	0.48 659	0.31 609	0.58 603	0.44 651	0.12 604	0.10 401	0.12 607	0.11 577	0.13 606	0.13 401

DLCB_ROB	0.30 589	0.20 529	0.45 334	0.28 621	0.17 498	0.37 620	0.25 612	0.50 562	0.45 586	0.46 682	0.47 628	0.51 674	0.34 635	0.56 594	0.38 624	0.10 512	0.10 401	0.11 571	0.11 577	0.10 481	0.11 302

ETE_ROB	0.36 637	0.32 665	0.64 568	0.30 655	0.18 528	0.40 640	0.38 717	0.59 676	0.49 640	0.50 701	0.52 652	0.62 718	0.37 654	0.58 603	0.43 644	0.13 629	0.10 401	0.14 660	0.12 619	0.17 667	0.18 515

PSMNet_ROB	0.36 637	0.31 657	0.71 606	0.31 673	0.21 613	0.44 663	0.44 736	0.61 698	0.49 640	0.39 623	0.45 608	0.49 665	0.32 624	0.66 655	0.53 684	0.14 654	0.10 401	0.15 679	0.14 673	0.13 606	0.13 401

Weightmod	0.19 291	0.19 513	0.34 231	0.21 264	0.18 528	0.24 413	0.17 322	0.27 233	0.22 226	0.19 295	0.30 415	0.19 323	0.15 322	0.29 405	0.20 416	0.12 604	0.11 439	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.17 508

S0	0.21 365	0.21 544	0.34 231	0.24 461	0.19 563	0.34 587	0.26 624	0.30 290	0.22 226	0.22 342	0.26 366	0.20 346	0.16 345	0.21 216	0.18 351	0.12 604	0.11 439	0.14 660	0.15 684	0.10 481	0.33 697

mm2	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.10 19	0.12 60	0.18 49	0.14 47	0.08 2	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.17 100	0.13 146	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

mm1	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.10 19	0.12 60	0.15 20	0.14 47	0.08 2	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.17 100	0.13 146	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

qqai	0.12 62	0.08 25	0.22 90	0.18 84	0.12 226	0.11 27	0.12 60	0.17 41	0.16 92	0.09 16	0.09 25	0.11 121	0.09 49	0.16 75	0.12 74	0.07 150	0.11 439	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.20 557

LiteMatch*	0.12 62	0.07 2	0.26 145	0.16 18	0.11 165	0.13 44	0.13 112	0.19 70	0.15 74	0.10 50	0.09 25	0.09 37	0.11 159	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.11 439	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.14 447

GeoVLM	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.11 159	0.17 100	0.14 200	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

DStereoRT	0.40 666	0.16 429	0.74 612	0.25 510	0.17 498	0.42 653	0.19 432	0.50 562	0.48 623	0.31 483	0.40 546	0.32 520	0.39 666	0.64 644	0.31 576	0.09 437	0.11 439	1.56 817	0.43 778	0.08 313	0.41 730

MonSter++	0.11 21	0.07 2	0.19 33	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.18 49	0.14 47	0.10 50	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.16 75	0.14 200	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.13 401

LCMNet	0.12 62	0.08 25	0.20 50	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.19 70	0.20 181	0.10 50	0.11 81	0.11 121	0.10 101	0.20 189	0.16 285	0.07 150	0.11 439	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.14 447

VIP-Stereo	0.13 85	0.15 383	0.31 199	0.18 84	0.12 226	0.24 413	0.12 60	0.20 81	0.20 181	0.10 50	0.13 140	0.11 121	0.09 49	0.20 189	0.13 146	0.06 49	0.11 439	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.08 115

AdaDepth	0.13 85	0.10 114	0.32 215	0.20 208	0.11 165	0.19 255	0.13 112	0.16 26	0.16 92	0.10 50	0.10 57	0.10 72	0.09 49	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.11 439	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.11 302

w-ln-seven	0.45 687	0.40 711	1.40 750	0.27 593	0.22 632	0.58 716	0.33 692	0.65 722	0.83 747	0.59 729	0.63 708	0.53 687	0.39 666	0.66 655	0.81 731	0.12 604	0.11 439	0.13 636	0.12 619	0.16 652	0.17 508

3.5w_stereo	0.12 62	0.11 174	0.21 69	0.17 44	0.09 50	0.17 190	0.09 4	0.23 144	0.17 107	0.14 191	0.13 140	0.10 72	0.11 159	0.22 249	0.13 146	0.05 1	0.11 439	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 115

Reg-Stereo(zero)	0.18 258	0.08 25	0.39 271	0.19 143	0.19 563	0.24 413	0.18 385	0.29 270	0.29 365	0.24 365	0.21 302	0.24 407	0.18 408	0.22 249	0.21 447	0.07 150	0.11 439	0.06 71	0.07 260	0.06 117	0.11 302

fast-acv-ft	0.33 616	0.26 624	0.88 670	0.25 510	0.18 528	0.49 694	0.27 634	0.44 496	0.50 648	0.40 633	0.55 672	0.49 665	0.36 649	0.39 511	0.41 635	0.11 561	0.11 439	0.11 571	0.12 619	0.13 606	0.11 302

GASNet	0.39 654	0.58 759	1.27 735	0.35 710	0.23 648	0.35 604	0.23 571	0.63 710	0.56 687	0.41 645	0.38 518	0.45 636	0.30 590	0.81 712	0.42 640	0.16 681	0.11 439	0.14 660	0.14 673	0.23 723	0.12 363

ssnet_v2	0.30 589	0.21 544	0.63 563	0.23 402	0.15 418	0.40 640	0.30 665	0.59 676	0.48 623	0.40 633	0.37 509	0.46 645	0.30 590	0.41 522	0.44 651	0.13 629	0.11 439	0.11 571	0.11 577	0.12 590	0.11 302

Wz-Net-SNSev	0.45 687	0.53 746	1.42 751	0.31 673	0.21 613	0.44 663	0.45 737	0.64 716	0.68 726	0.46 682	0.66 715	0.62 718	0.40 673	0.78 698	0.65 709	0.12 604	0.11 439	0.12 607	0.13 653	0.17 667	0.19 535

Wz-Net-LNSev	0.36 637	0.35 685	1.06 701	0.26 554	0.21 613	0.47 680	0.33 692	0.56 643	0.58 692	0.45 676	0.54 667	0.50 671	0.37 654	0.40 516	0.42 640	0.12 604	0.11 439	0.10 512	0.09 471	0.14 631	0.15 468

raft_robust	0.25 487	0.23 584	0.44 328	0.22 336	0.13 294	0.23 388	0.22 541	0.52 584	0.50 648	0.33 521	0.32 440	0.33 531	0.23 475	0.55 586	0.18 351	0.07 150	0.11 439	0.08 316	0.10 537	0.08 313	0.07 69

dad	0.30 589	0.38 703	0.60 547	0.22 336	0.14 345	0.32 561	0.21 504	0.35 359	0.51 654	0.45 676	0.45 608	0.46 645	0.23 475	0.41 522	0.27 536	0.21 728	0.11 439	0.20 723	0.11 577	0.15 643	0.11 302

Anonymous3	0.24 461	0.19 513	0.76 620	0.27 593	0.18 528	0.41 645	0.24 597	0.45 505	0.36 469	0.23 354	0.27 382	0.20 346	0.18 408	0.28 381	0.19 388	0.12 604	0.11 439	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.13 401

pcwnet_v2	0.32 609	0.16 429	1.22 733	0.23 402	0.19 563	0.32 561	0.19 432	0.61 698	0.61 706	0.37 596	0.45 608	0.35 553	0.29 583	0.37 503	0.26 523	0.14 654	0.11 439	0.12 607	0.11 577	0.14 631	0.18 515

sCroCo_RVC	0.19 291	0.15 383	0.60 547	0.27 593	0.18 528	0.23 388	0.16 277	0.28 249	0.24 265	0.14 191	0.22 319	0.17 293	0.14 300	0.22 249	0.16 285	0.11 561	0.11 439	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.10 247

XX-Stereo	0.25 487	0.11 174	1.09 707	0.35 710	0.38 746	0.23 388	0.13 112	0.43 475	0.19 165	0.20 311	0.40 546	0.31 509	0.10 101	0.33 460	0.13 146	0.08 323	0.11 439	0.08 316	0.09 471	0.07 225	0.10 247

RAFT + AFF	0.30 589	0.33 671	0.76 620	0.25 510	0.17 498	0.30 522	0.33 692	0.55 632	0.42 547	0.28 416	0.30 415	0.31 509	0.31 609	0.64 644	0.32 586	0.09 437	0.11 439	0.11 571	0.10 537	0.12 590	0.16 486

HGLStereo	0.29 574	0.19 513	0.60 547	0.24 461	0.21 613	0.33 572	0.23 571	0.52 584	0.44 573	0.36 578	0.49 638	0.41 601	0.35 643	0.46 544	0.34 605	0.11 561	0.11 439	0.09 426	0.09 471	0.11 541	0.12 363

DeepPruner_ROB	0.28 551	0.25 614	0.64 568	0.22 336	0.16 462	0.30 522	0.21 504	0.54 613	0.33 428	0.36 578	0.38 518	0.38 573	0.26 529	0.45 542	0.28 545	0.15 670	0.11 439	0.11 571	0.11 577	0.14 631	0.14 447

LALA_ROB	0.38 649	0.31 657	0.65 573	0.30 655	0.21 613	0.46 674	0.39 721	0.63 710	0.54 671	0.53 715	0.52 652	0.69 741	0.36 649	0.52 572	0.48 667	0.18 707	0.11 439	0.16 688	0.14 673	0.17 667	0.16 486

PWCDC_ROB	0.41 674	0.41 717	0.77 626	0.34 701	0.21 613	0.43 658	0.20 475	0.60 688	0.90 757	0.44 669	1.24 769	0.36 559	0.38 659	0.56 594	0.48 667	0.18 707	0.11 439	0.11 571	0.10 537	0.20 707	0.16 486

300	0.14 142	0.08 25	0.22 90	0.23 402	0.21 613	0.13 44	0.13 112	0.21 105	0.18 131	0.11 79	0.12 109	0.13 203	0.10 101	0.20 189	0.15 247	0.06 49	0.12 470	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.30 675

CSFM-Stereo	0.12 62	0.08 25	0.17 12	0.16 18	0.08 37	0.16 146	0.13 112	0.22 123	0.13 27	0.11 79	0.11 81	0.10 72	0.11 159	0.17 100	0.14 200	0.07 150	0.12 470	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.12 363

2w_stereo	0.13 85	0.11 174	0.21 69	0.18 84	0.09 50	0.17 190	0.14 162	0.29 270	0.20 181	0.15 220	0.14 179	0.08 6	0.11 159	0.15 43	0.13 146	0.05 1	0.12 470	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.08 115

ISRNet	0.28 551	0.15 383	0.54 481	0.27 593	0.19 563	0.24 413	0.15 216	0.47 529	0.45 586	0.40 633	0.49 638	0.42 617	0.27 539	0.33 460	0.30 564	0.20 722	0.12 470	0.17 698	0.16 696	0.16 652	0.21 570

PAM	0.26 510	0.11 174	0.63 563	0.25 510	0.18 528	0.53 706	0.29 656	0.44 496	0.28 342	0.36 578	0.27 382	0.59 706	0.26 529	0.28 381	0.20 416	0.08 323	0.12 470	0.07 195	0.10 537	0.07 225	0.13 401

WCG-NET	0.15 190	0.12 233	0.31 199	0.18 84	0.09 50	0.18 227	0.17 322	0.23 144	0.29 365	0.18 287	0.22 319	0.15 261	0.12 218	0.19 152	0.13 146	0.06 49	0.12 470	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.06 39

rvit_stereo_0075_2	0.25 487	0.18 493	0.65 573	0.27 593	0.22 632	0.22 363	0.15 216	0.41 455	0.36 469	0.27 401	0.37 509	0.29 477	0.21 450	0.29 405	0.20 416	0.17 696	0.12 470	0.19 715	0.12 619	0.14 631	0.14 447

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 324	0.74 776	0.71 606	0.17 44	0.08 37	0.15 94	0.15 216	0.19 70	0.18 131	0.13 162	0.12 109	0.10 72	0.08 20	0.16 75	0.14 200	0.34 769	0.12 470	0.08 316	0.07 260	0.11 541	0.24 613

MyStereo06	0.23 428	0.15 383	0.74 612	0.22 336	0.14 345	0.25 435	0.22 541	0.43 475	0.25 292	0.36 578	0.24 345	0.34 540	0.18 408	0.24 290	0.20 416	0.07 150	0.12 470	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

MyStereo05	0.24 461	0.15 383	0.58 531	0.22 336	0.14 345	0.25 435	0.22 541	0.50 562	0.54 671	0.32 508	0.23 334	0.26 443	0.23 475	0.32 450	0.25 511	0.07 150	0.12 470	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

StereoVision	0.23 428	0.23 584	0.55 492	0.27 593	0.17 498	0.23 388	0.22 541	0.40 437	0.32 409	0.21 321	0.51 645	0.22 370	0.16 345	0.29 405	0.19 388	0.11 561	0.12 470	0.13 636	0.13 653	0.10 481	0.08 115

iRaftStereo_RVC	0.17 246	0.16 429	0.35 243	0.21 264	0.11 165	0.20 299	0.17 322	0.34 350	0.25 292	0.20 311	0.25 355	0.19 323	0.12 218	0.21 216	0.16 285	0.07 150	0.12 470	0.10 512	0.09 471	0.09 415	0.14 447

psm_up	0.30 589	0.21 544	0.58 531	0.26 554	0.18 528	0.32 561	0.27 634	0.57 652	0.45 586	0.38 605	0.41 558	0.45 636	0.40 673	0.59 611	0.32 586	0.11 561	0.12 470	0.13 636	0.12 619	0.11 541	0.11 302

GwcNet	0.37 644	0.29 644	1.12 713	0.25 510	0.24 665	0.48 688	0.27 634	0.58 666	0.60 703	0.39 623	0.54 667	0.51 674	0.34 635	0.60 616	0.46 661	0.13 629	0.12 470	0.12 607	0.11 577	0.13 606	0.15 468

AF-Net	0.40 666	0.31 657	0.74 612	0.33 694	0.24 665	0.43 658	0.30 665	0.64 716	0.67 722	0.44 669	0.69 722	0.65 729	0.52 716	0.59 611	0.48 667	0.16 681	0.12 470	0.19 715	0.14 673	0.16 652	0.14 447

Nwc_Net	0.39 654	0.29 644	0.84 653	0.32 682	0.24 665	0.45 671	0.30 665	0.67 730	0.51 654	0.39 623	0.70 723	0.59 706	0.48 706	0.61 624	0.45 658	0.16 681	0.12 470	0.19 715	0.21 726	0.14 631	0.15 468

ADCMid	0.53 716	0.45 728	1.46 752	0.27 593	0.22 632	0.51 697	0.38 717	0.61 698	0.58 692	0.75 747	0.67 717	0.62 718	0.66 748	0.66 655	1.75 793	0.13 629	0.12 470	0.17 698	0.17 708	0.20 707	0.21 570

DANet	0.37 644	0.25 614	0.67 581	0.37 721	0.22 632	0.42 653	0.25 612	0.50 562	0.44 573	0.52 707	0.50 642	0.59 706	0.42 684	0.78 698	0.53 684	0.13 629	0.12 470	0.14 660	0.12 619	0.17 667	0.21 570
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	0.51 709	0.16 429	0.97 687	0.31 673	0.21 613	1.35 786	0.34 697	0.80 758	0.59 699	1.09 777	0.74 729	0.49 665	0.37 654	1.31 779	0.60 700	0.14 654	0.12 470	0.16 688	0.13 653	0.13 606	0.18 515

SANet	0.58 729	0.41 717	1.38 747	0.27 593	0.16 462	0.72 735	0.48 744	0.71 743	1.34 791	0.69 743	0.97 753	0.94 756	0.78 755	0.97 748	0.93 740	0.14 654	0.12 470	0.12 607	0.12 619	0.18 683	0.20 557

XPNet_ROB	0.35 634	0.26 624	0.58 531	0.28 621	0.19 563	0.37 620	0.31 678	0.57 652	0.51 654	0.52 707	0.54 667	0.57 699	0.38 659	0.65 649	0.48 667	0.17 696	0.12 470	0.13 636	0.12 619	0.16 652	0.17 508

PDISCO_ROB	0.45 687	0.37 695	0.89 672	0.44 750	0.37 743	0.70 733	0.35 700	0.75 753	0.78 742	0.45 676	0.53 661	0.65 729	0.40 673	0.68 663	0.52 680	0.22 732	0.12 470	0.21 727	0.19 718	0.26 734	0.22 585

base	0.40 666	0.30 650	2.38 787	0.28 621	0.20 592	0.37 620	0.19 432	0.52 584	0.40 523	0.43 662	0.52 652	0.27 450	0.26 529	0.69 664	0.33 596	0.21 728	0.13 492	0.16 688	0.15 684	0.11 541	0.14 447

Last	0.13 85	0.08 25	0.23 102	0.18 84	0.10 114	0.14 61	0.13 112	0.18 49	0.18 131	0.10 50	0.11 81	0.14 238	0.10 101	0.24 290	0.14 200	0.06 49	0.13 492	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.23 597

Selective-IGEV-i32	0.15 190	0.10 114	0.34 231	0.32 682	0.19 563	0.16 146	0.14 162	0.29 270	0.19 165	0.13 162	0.14 179	0.13 203	0.08 20	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.13 492	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

zh-sn7	0.52 712	0.64 767	1.77 772	0.30 655	0.20 592	0.47 680	0.40 725	0.60 688	0.65 717	0.53 715	0.82 738	0.52 682	0.59 730	1.10 758	0.96 744	0.13 629	0.13 492	0.13 636	0.13 653	0.17 667	0.20 557

MLG-Stereo_test2	0.12 62	0.09 71	0.29 178	0.21 264	0.12 226	0.16 146	0.11 31	0.17 41	0.12 14	0.11 79	0.08 18	0.11 121	0.06 1	0.16 75	0.11 37	0.08 323	0.13 492	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.09 171

TCMNet	0.34 627	0.28 640	0.81 639	0.29 642	0.30 716	0.40 640	0.28 650	0.53 597	0.49 640	0.38 605	0.46 621	0.40 592	0.30 590	0.61 624	0.42 640	0.14 654	0.13 492	0.15 679	0.14 673	0.18 683	0.19 535

GIP-stereo	0.16 223	0.12 233	0.25 128	0.24 461	0.22 632	0.15 94	0.14 162	0.32 323	0.21 212	0.11 79	0.16 216	0.13 203	0.09 49	0.20 189	0.13 146	0.07 150	0.13 492	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.32 687

rvit_0105_6	0.20 324	0.16 429	0.41 298	0.23 402	0.14 345	0.18 227	0.20 475	0.31 314	0.39 512	0.18 287	0.22 319	0.23 386	0.18 408	0.26 338	0.18 351	0.16 681	0.13 492	0.13 636	0.11 577	0.11 541	0.09 171

rvit_0105_5	0.22 393	0.18 493	0.51 435	0.23 402	0.13 294	0.22 363	0.25 612	0.38 403	0.40 523	0.21 321	0.23 334	0.27 450	0.20 437	0.27 355	0.20 416	0.15 670	0.13 492	0.12 607	0.12 619	0.10 481	0.10 247

rvit_0105_4	0.21 365	0.17 466	0.49 393	0.23 402	0.14 345	0.20 299	0.23 571	0.35 359	0.40 523	0.19 295	0.24 345	0.25 423	0.20 437	0.28 381	0.18 351	0.16 681	0.13 492	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.10 247

rvit_0105_3	0.24 461	0.21 544	0.57 515	0.25 510	0.15 418	0.24 413	0.28 650	0.40 437	0.43 560	0.25 379	0.26 366	0.29 477	0.22 460	0.29 405	0.21 447	0.15 670	0.13 492	0.14 660	0.15 684	0.10 481	0.10 247

RAFT-Stereo-weight	0.17 246	0.10 114	0.31 199	0.20 208	0.12 226	0.20 299	0.16 277	0.38 403	0.33 428	0.25 379	0.20 282	0.19 323	0.10 101	0.19 152	0.16 285	0.07 150	0.13 492	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.09 171

MyStereo07	0.18 258	0.15 383	0.44 328	0.22 336	0.16 462	0.25 435	0.22 541	0.31 314	0.26 312	0.22 342	0.13 140	0.12 168	0.13 268	0.33 460	0.14 200	0.07 150	0.13 492	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

MyStereo04	0.24 461	0.15 383	0.58 531	0.22 336	0.16 462	0.25 435	0.22 541	0.51 576	0.54 671	0.29 443	0.23 334	0.27 450	0.23 475	0.32 450	0.25 511	0.07 150	0.13 492	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.11 302

LL-Strereo	0.32 609	0.33 671	0.77 626	0.26 554	0.24 665	0.22 363	0.23 571	0.58 666	0.44 573	0.35 564	0.32 440	0.41 601	0.40 673	0.93 741	0.25 511	0.08 323	0.13 492	0.11 571	0.09 471	0.09 415	0.22 585

Selective-IGEV	0.15 190	0.10 114	0.34 231	0.32 682	0.19 563	0.16 146	0.14 162	0.29 270	0.20 181	0.13 162	0.14 179	0.13 203	0.08 20	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.13 492	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.11 302

STTStereo	0.30 589	0.24 597	0.83 649	0.25 510	0.17 498	0.30 522	0.24 597	0.49 552	0.39 512	0.39 623	0.41 558	0.44 630	0.28 563	0.41 522	0.30 564	0.13 629	0.13 492	0.13 636	0.16 696	0.12 590	0.12 363

RTS	0.81 760	0.56 752	4.76 803	0.37 721	0.30 716	1.11 769	0.52 753	0.67 730	1.07 776	0.76 750	0.91 747	0.60 712	0.61 738	1.64 794	1.24 764	0.15 670	0.13 492	0.15 679	0.15 684	0.22 718	0.24 613

RTSA	0.81 760	0.56 752	4.76 803	0.37 721	0.30 716	1.11 769	0.52 753	0.67 730	1.07 776	0.76 750	0.91 747	0.60 712	0.61 738	1.64 794	1.24 764	0.15 670	0.13 492	0.15 679	0.15 684	0.22 718	0.24 613

NCCL2	0.37 644	0.33 671	0.59 540	0.37 721	0.23 648	0.42 653	0.41 730	0.56 643	0.44 573	0.47 688	0.47 628	0.61 715	0.39 666	0.58 603	0.41 635	0.16 681	0.13 492	0.21 727	0.22 737	0.16 652	0.18 515

DispFullNet	0.67 743	0.94 788	1.63 765	0.77 787	1.19 803	0.53 706	0.25 612	0.61 698	0.72 735	0.70 744	0.60 696	0.69 741	0.90 766	0.80 707	0.52 680	0.27 759	0.13 492	0.74 794	0.31 765	0.68 786	0.44 742

asd	0.12 62	0.10 114	0.23 102	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.14 47	0.13 162	0.12 109	0.09 37	0.11 159	0.21 216	0.12 74	0.05 1	0.14 513	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.09 171

3.75w	0.12 62	0.10 114	0.21 69	0.17 44	0.11 165	0.18 227	0.12 60	0.24 170	0.15 74	0.13 162	0.12 109	0.08 6	0.10 101	0.18 123	0.12 74	0.05 1	0.14 513	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.08 115

PSMNet-RUCA	0.39 654	0.47 734	0.84 653	0.46 759	0.41 752	0.34 587	0.26 624	0.59 676	0.46 599	0.40 633	0.51 645	0.44 630	0.33 633	0.43 532	0.31 576	0.25 751	0.14 513	0.33 767	0.21 726	0.32 760	0.23 597

PAM_32	0.26 510	0.10 114	0.63 563	0.24 461	0.19 563	0.51 697	0.26 624	0.43 475	0.30 383	0.32 508	0.28 390	0.60 712	0.28 563	0.29 405	0.20 416	0.08 323	0.14 513	0.08 316	0.10 537	0.07 225	0.15 468

rvit_105_1	0.28 551	0.24 597	0.65 573	0.27 593	0.19 563	0.31 544	0.35 700	0.46 515	0.53 666	0.31 483	0.32 440	0.32 520	0.27 539	0.36 493	0.26 523	0.16 681	0.14 513	0.15 679	0.17 708	0.11 541	0.11 302

test_sample6	0.27 541	0.15 383	0.50 414	0.22 336	0.12 226	0.30 522	0.22 541	0.54 613	0.39 512	0.34 544	0.44 593	0.29 477	0.25 510	0.58 603	0.26 523	0.11 561	0.14 513	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.16 486

test_sample5	0.26 510	0.14 343	0.51 435	0.21 264	0.12 226	0.31 544	0.21 504	0.53 597	0.38 496	0.33 521	0.43 582	0.29 477	0.25 510	0.56 594	0.24 497	0.10 512	0.14 513	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.16 486

test_sample4	0.26 510	0.14 343	0.53 467	0.21 264	0.12 226	0.32 561	0.21 504	0.53 597	0.38 496	0.33 521	0.38 518	0.28 464	0.25 510	0.54 581	0.25 511	0.10 512	0.14 513	0.10 512	0.09 471	0.11 541	0.16 486

test_sample3	0.25 487	0.14 343	0.52 456	0.20 208	0.12 226	0.33 572	0.20 475	0.53 597	0.38 496	0.32 508	0.35 483	0.29 477	0.24 496	0.54 581	0.25 511	0.10 512	0.14 513	0.09 426	0.09 471	0.11 541	0.15 468

DualNet	0.26 510	0.14 343	0.51 435	0.21 264	0.12 226	0.31 544	0.21 504	0.53 597	0.38 496	0.34 544	0.44 593	0.29 477	0.25 510	0.56 594	0.24 497	0.10 512	0.14 513	0.10 512	0.10 537	0.11 541	0.16 486

ToySt	0.28 551	0.19 513	0.68 587	0.22 336	0.19 563	0.31 544	0.31 678	0.43 475	0.43 560	0.28 416	0.38 518	0.42 617	0.32 624	0.33 460	0.32 586	0.08 323	0.14 513	0.10 512	0.12 619	0.11 541	0.24 613

DCRE	0.24 461	0.15 383	0.45 334	0.26 554	0.26 684	0.23 388	0.21 504	0.37 393	0.29 365	0.23 354	0.81 737	0.23 386	0.16 345	0.24 290	0.18 351	0.07 150	0.14 513	0.07 195	0.08 359	0.07 225	0.25 625

RCA-Stereo	0.17 246	0.10 114	0.33 225	0.20 208	0.11 165	0.19 255	0.17 322	0.39 425	0.36 469	0.21 321	0.25 355	0.17 293	0.17 371	0.18 123	0.15 247	0.07 150	0.14 513	0.07 195	0.06 141	0.06 117	0.08 115

test-3	0.18 258	0.10 114	0.48 376	0.23 402	0.14 345	0.18 227	0.16 277	0.32 323	0.29 365	0.26 389	0.17 236	0.22 370	0.13 268	0.26 338	0.19 388	0.06 49	0.14 513	0.08 316	0.08 359	0.06 117	0.10 247

test_1	0.18 258	0.10 114	0.48 376	0.23 402	0.14 345	0.18 227	0.16 277	0.32 323	0.29 365	0.26 389	0.17 236	0.22 370	0.13 268	0.26 338	0.19 388	0.06 49	0.14 513	0.08 316	0.08 359	0.06 117	0.10 247

test_3	0.20 324	0.12 233	0.49 393	0.26 554	0.14 345	0.22 363	0.25 612	0.34 350	0.33 428	0.25 379	0.18 256	0.23 386	0.13 268	0.25 316	0.20 416	0.06 49	0.14 513	0.09 426	0.10 537	0.07 225	0.10 247

test-1	0.20 324	0.12 233	0.49 393	0.23 402	0.23 648	0.22 363	0.23 571	0.36 376	0.29 365	0.21 321	0.25 355	0.24 407	0.14 300	0.18 123	0.22 465	0.07 150	0.14 513	0.08 316	0.07 260	0.06 117	0.14 447

APVNet	0.38 649	0.26 624	0.87 663	0.26 554	0.22 632	0.52 703	0.35 700	0.64 716	0.46 599	0.40 633	0.52 652	0.48 659	0.39 666	0.84 718	0.48 667	0.13 629	0.14 513	0.15 679	0.16 696	0.16 652	0.16 486

Syn2CoEx	0.39 654	0.39 707	1.08 706	0.35 710	0.21 613	0.41 645	0.29 656	0.63 710	0.51 654	0.43 662	0.56 678	0.45 636	0.45 693	0.69 664	0.39 628	0.17 696	0.14 513	0.16 688	0.12 619	0.13 606	0.16 486

FAT-Stereo	0.36 637	0.19 513	0.75 616	0.26 554	0.18 528	0.34 587	0.30 665	0.62 706	0.61 706	0.47 688	0.61 704	0.59 706	0.50 712	0.61 624	0.36 616	0.13 629	0.14 513	0.13 636	0.12 619	0.14 631	0.20 557

FADNet_RVC	0.31 601	0.35 685	0.98 689	0.24 461	0.16 462	0.30 522	0.17 322	0.52 584	0.39 512	0.30 466	0.38 518	0.30 499	0.29 583	0.54 581	0.33 596	0.14 654	0.14 513	0.14 660	0.16 696	0.21 714	0.24 613

FADNet-RVC	0.34 627	0.43 722	0.97 687	0.25 510	0.20 592	0.33 572	0.20 475	0.51 576	0.42 547	0.34 544	0.40 546	0.41 601	0.29 583	0.65 649	0.36 616	0.14 654	0.14 513	0.14 660	0.15 684	0.19 696	0.20 557

G-Net	0.47 698	0.26 624	1.02 695	0.34 701	0.28 695	0.89 754	0.35 700	0.47 529	0.46 599	0.68 742	1.20 766	0.64 727	0.59 730	0.61 624	0.60 700	0.16 681	0.14 513	0.17 698	0.13 653	0.22 718	0.21 570

NCC-stereo	0.42 678	0.31 657	0.87 663	0.32 682	0.29 710	0.47 680	0.37 709	0.68 735	0.53 666	0.42 651	0.58 687	0.57 699	0.52 716	0.75 687	0.54 688	0.18 707	0.14 513	0.18 707	0.25 750	0.17 667	0.18 515

stereogan	0.39 654	0.20 529	0.78 631	0.28 621	0.22 632	0.65 729	0.26 624	0.62 706	0.65 717	0.45 676	0.60 696	0.67 737	0.45 693	0.69 664	0.37 622	0.14 654	0.14 513	0.14 660	0.12 619	0.20 707	0.19 535

Abc-Net	0.42 678	0.31 657	0.87 663	0.32 682	0.29 710	0.47 680	0.37 709	0.68 735	0.53 666	0.42 651	0.58 687	0.57 699	0.52 716	0.75 687	0.54 688	0.18 707	0.14 513	0.18 707	0.25 750	0.17 667	0.18 515
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 698	0.45 728	1.07 703	0.40 736	0.28 695	0.58 716	0.38 717	0.67 730	0.76 741	0.53 715	0.47 628	0.59 706	0.47 702	0.74 682	0.80 729	0.18 707	0.14 513	0.18 707	0.16 696	0.26 734	0.24 613

RTSC	0.43 682	0.37 695	0.95 684	0.30 655	0.20 592	0.50 696	0.23 571	0.65 722	0.86 753	0.56 723	0.54 667	0.51 674	0.36 649	0.71 674	0.92 739	0.13 629	0.14 513	0.11 571	0.13 653	0.18 683	0.19 535

DeepPrunerF	0.46 695	0.37 695	1.50 757	0.34 701	0.30 716	0.36 612	0.37 709	0.64 716	1.15 786	0.41 645	0.45 608	0.40 592	0.41 678	0.82 713	0.53 684	0.18 707	0.14 513	0.23 735	0.21 726	0.17 667	0.18 515

GANet	0.40 666	0.28 640	0.67 581	0.31 673	0.18 528	0.43 658	0.39 721	0.60 688	0.46 599	0.48 694	0.78 733	0.55 692	0.45 693	0.96 745	0.55 691	0.13 629	0.14 513	0.13 636	0.12 619	0.15 643	0.16 486

PS-NSSS	0.33 616	0.36 692	0.61 554	0.24 461	0.18 528	0.33 572	0.24 597	0.59 676	0.42 547	0.38 605	0.52 652	0.36 559	0.31 609	0.80 707	0.32 586	0.18 707	0.14 513	0.21 727	0.15 684	0.17 667	0.14 447

AHVO							0.30 665	0.50 562	0.42 547	0.28 416	0.53 661	0.41 601	0.30 590	0.57 601	0.50 674	0.11 561	0.15 544	0.12 607	0.10 537	0.13 606

DSFM							0.30 665	0.50 562	0.42 547	0.28 416	0.53 661	0.41 601	0.30 590	0.57 601	0.50 674	0.11 561	0.15 544	0.12 607	0.10 537	0.13 606

100	0.14 142	0.08 25	0.21 69	0.25 510	0.14 345	0.11 27	0.13 112	0.18 49	0.18 131	0.11 79	0.13 140	0.14 238	0.10 101	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.15 544	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.25 625

PStereo	0.28 551	0.41 717	0.40 287	0.21 264	0.13 294	0.25 435	0.24 597	0.35 359	0.48 623	0.27 401	0.17 236	0.29 477	0.34 635	0.40 516	0.45 658	0.24 743	0.15 544	0.17 698	0.13 653	0.24 727	0.25 625

CAR	0.12 62	0.08 25	0.25 128	0.16 18	0.09 50	0.14 61	0.10 12	0.19 70	0.13 27	0.12 119	0.10 57	0.08 6	0.07 4	0.18 123	0.12 74	0.06 49	0.15 544	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.10 247

monsters	0.13 85	0.10 114	0.20 50	0.18 84	0.13 294	0.15 94	0.11 31	0.24 170	0.16 92	0.15 220	0.13 140	0.08 6	0.09 49	0.23 274	0.12 74	0.06 49	0.15 544	0.05 1	0.08 359	0.05 4	0.09 171

MLG-Stereo_test1	0.11 21	0.09 71	0.26 145	0.18 84	0.11 165	0.15 94	0.11 31	0.17 41	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 72	0.07 4	0.17 100	0.12 74	0.06 49	0.15 544	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

IGEV-Stereo+	0.14 142	0.08 25	0.26 145	0.18 84	0.14 345	0.09 9	0.10 12	0.16 26	0.17 107	0.14 191	0.08 18	0.10 72	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.07 150	0.15 544	0.06 71	0.06 141	0.16 652	0.29 669

test_sample2	0.23 428	0.12 233	0.39 271	0.20 208	0.11 165	0.28 482	0.22 541	0.45 505	0.33 428	0.27 401	0.34 475	0.30 499	0.25 510	0.46 544	0.23 485	0.09 437	0.15 544	0.09 426	0.08 359	0.10 481	0.19 535

SQANet	0.44 684	0.57 756	0.89 672	0.49 764	0.39 749	0.47 680	0.23 571	0.53 597	0.44 573	0.41 645	0.48 637	0.47 655	0.34 635	0.58 603	0.43 644	0.38 776	0.15 544	0.40 777	0.21 726	0.50 774	0.34 702

coex-ft	3.48 806	0.81 782	48.53 852	0.24 461	0.19 563	0.53 706	0.47 743	0.49 552	2.36 808	7.18 828	1.20 766	0.96 759	2.53 808	0.75 687	2.14 805	0.13 629	0.15 544	0.14 660	0.12 619	0.22 718	0.47 748

Wz-Net-TNSev	0.55 719	0.72 772	1.90 778	0.26 554	0.21 613	0.64 728	0.45 737	0.66 728	0.71 733	0.52 707	0.55 672	0.71 745	0.63 745	1.04 754	0.94 742	0.16 681	0.15 544	0.13 636	0.15 684	0.21 714	0.24 613

RAFT	0.24 461	0.24 597	0.46 353	0.27 593	0.15 418	0.26 456	0.26 624	0.37 393	0.31 395	0.34 544	0.34 475	0.41 601	0.22 460	0.30 424	0.18 351	0.08 323	0.15 544	0.11 571	0.10 537	0.11 541	0.13 401

S-Stereo	0.39 654	0.20 529	1.04 698	0.28 621	0.22 632	0.39 634	0.31 678	0.58 666	0.69 728	0.40 633	0.59 692	0.48 659	0.41 678	0.75 687	0.42 640	0.12 604	0.15 544	0.13 636	0.13 653	0.16 652	0.25 625

RP	0.38 649	0.26 624	0.67 581	0.31 673	0.24 665	0.37 620	0.29 656	0.53 597	0.61 706	0.42 651	0.65 713	0.62 718	0.51 714	0.63 638	0.43 644	0.17 696	0.15 544	0.17 698	0.15 684	0.17 667	0.19 535

RGC	0.41 674	0.35 685	0.76 620	0.35 710	0.28 695	0.41 645	0.29 656	0.60 688	0.55 680	0.47 688	0.64 711	0.63 722	0.47 702	0.74 682	0.46 661	0.16 681	0.15 544	0.21 727	0.21 726	0.19 696	0.21 570

edge stereo	0.40 666	0.22 564	0.87 663	0.27 593	0.22 632	0.38 628	0.26 624	0.59 676	0.56 687	0.53 715	0.60 696	0.71 745	0.50 712	0.78 698	0.43 644	0.16 681	0.15 544	0.19 715	0.14 673	0.17 667	0.19 535

AnyNet_C32	0.55 719	0.51 742	1.34 743	0.29 642	0.28 695	0.61 722	0.62 764	0.57 652	0.62 712	0.63 734	0.68 719	0.54 691	0.55 723	0.82 713	1.81 796	0.15 670	0.15 544	0.15 679	0.18 714	0.21 714	0.25 625

TARStereo(FT)	0.60 732	0.40 711	1.12 713	0.46 759	0.26 684	0.93 756	1.31 805	0.72 747	0.61 706	0.52 707	0.92 749	1.07 762	0.60 732	0.87 723	0.88 736	0.22 732	0.16 562	0.25 742	0.18 714	0.26 734	0.19 535

DDDD	0.14 142	0.08 25	0.23 102	0.23 402	0.20 592	0.13 44	0.13 112	0.21 105	0.18 131	0.11 79	0.11 81	0.15 261	0.11 159	0.21 216	0.15 247	0.08 323	0.16 562	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.28 658

2222	0.60 732	0.40 711	1.12 713	0.46 759	0.26 684	0.93 756	1.31 805	0.72 747	0.61 706	0.52 707	0.92 749	1.07 762	0.60 732	0.87 723	0.88 736	0.22 732	0.16 562	0.25 742	0.18 714	0.26 734	0.19 535

MGA	0.12 62	0.08 25	0.26 145	0.16 18	0.10 114	0.15 94	0.10 12	0.18 49	0.13 27	0.11 79	0.09 25	0.09 37	0.07 4	0.20 189	0.12 74	0.07 150	0.16 562	0.06 71	0.04 1	0.06 117	0.09 171

MSE-Stereo	0.12 62	0.08 25	0.25 128	0.16 18	0.09 50	0.14 61	0.10 12	0.19 70	0.13 27	0.11 79	0.10 57	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.12 74	0.06 49	0.16 562	0.06 71	0.08 359	0.05 4	0.10 247

LMStereo	0.17 246	0.14 343	0.80 637	0.21 264	0.10 114	0.14 61	0.14 162	0.23 144	0.17 107	0.10 50	0.13 140	0.10 72	0.13 268	0.19 152	0.11 37	0.05 1	0.16 562	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.26 641

Wavelet-MonSter	0.12 62	0.08 25	0.25 128	0.18 84	0.10 114	0.13 44	0.12 60	0.16 26	0.14 47	0.11 79	0.14 179	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.15 247	0.05 1	0.16 562	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.12 363

monsterstereo	0.13 85	0.10 114	0.20 50	0.19 143	0.12 226	0.14 61	0.12 60	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.16 216	0.08 6	0.09 49	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.16 562	0.06 71	0.09 471	0.06 117	0.07 69

111111	0.13 85	0.08 25	0.20 50	0.20 208	0.13 294	0.13 44	0.10 12	0.23 144	0.17 107	0.11 79	0.13 140	0.12 168	0.08 20	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.16 562	0.06 71	0.04 1	0.08 313	0.16 486

MLG-Stereo	0.11 21	0.08 25	0.26 145	0.19 143	0.09 50	0.15 94	0.11 31	0.18 49	0.13 27	0.09 16	0.06 1	0.10 72	0.08 20	0.18 123	0.12 74	0.06 49	0.16 562	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.07 69

YMNet	0.33 616	0.26 624	0.64 568	0.28 621	0.23 648	0.48 688	0.27 634	0.54 613	0.47 614	0.49 695	0.56 678	0.51 674	0.30 590	0.41 522	0.44 651	0.13 629	0.16 562	0.13 636	0.12 619	0.14 631	0.14 447

YMNet_1	0.33 616	0.26 624	0.64 568	0.28 621	0.23 648	0.48 688	0.27 634	0.54 613	0.47 614	0.49 695	0.56 678	0.51 674	0.30 590	0.41 522	0.44 651	0.13 629	0.16 562	0.13 636	0.12 619	0.14 631	0.14 447

AIO-Stereo	0.16 223	0.12 233	0.29 178	0.30 655	0.20 592	0.16 146	0.14 162	0.28 249	0.22 226	0.14 191	0.15 201	0.13 203	0.08 20	0.20 189	0.15 247	0.06 49	0.16 562	0.07 195	0.08 359	0.06 117	0.24 613

test_sample1	0.24 461	0.13 288	0.40 287	0.20 208	0.13 294	0.29 507	0.19 432	0.43 475	0.30 383	0.27 401	0.34 475	0.31 509	0.28 563	0.45 542	0.27 536	0.09 437	0.16 562	0.08 316	0.08 359	0.09 415	0.22 585

SMFormer	0.27 541	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.34 605	0.10 512	0.16 562	0.08 316	0.09 471	0.10 481	0.16 486

tta	0.27 541	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.34 605	0.10 512	0.16 562	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.13 401

qqq1	0.26 510	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.21 447	0.10 512	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.08 313	0.13 401

fff1	0.26 510	0.13 288	0.47 361	0.20 208	0.10 114	0.28 482	0.19 432	0.54 613	0.48 623	0.35 564	0.42 568	0.31 509	0.27 539	0.60 616	0.21 447	0.10 512	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.08 313	0.13 401

IGEVStereo-DCA	0.20 324	0.17 466	0.41 298	0.22 336	0.15 418	0.20 299	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.19 295	0.12 109	0.14 238	0.12 218	0.38 506	0.31 576	0.07 150	0.16 562	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

rrr	0.22 393	0.17 466	0.79 632	0.22 336	0.15 418	0.20 299	0.18 385	0.40 437	0.27 331	0.19 295	0.12 109	0.14 238	0.12 218	0.38 506	0.31 576	0.07 150	0.16 562	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.28 658

HH	0.22 393	0.12 233	0.55 492	0.32 682	0.16 462	0.27 463	0.18 385	0.36 376	0.25 292	0.20 311	0.26 366	0.34 540	0.18 408	0.33 460	0.15 247	0.07 150	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.31 681

HanStereo	0.22 393	0.12 233	0.55 492	0.32 682	0.16 462	0.27 463	0.18 385	0.36 376	0.25 292	0.20 311	0.26 366	0.34 540	0.18 408	0.33 460	0.15 247	0.07 150	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.07 225	0.31 681

Selective-RAFT	0.19 291	0.14 343	0.37 256	0.24 461	0.11 165	0.30 522	0.15 216	0.35 359	0.34 441	0.17 263	0.17 236	0.22 370	0.18 408	0.29 405	0.18 351	0.07 150	0.16 562	0.07 195	0.07 260	0.08 313	0.08 115

raft+_RVC	0.21 365	0.21 544	0.46 353	0.22 336	0.35 736	0.21 330	0.16 277	0.39 425	0.35 453	0.22 342	0.28 390	0.20 346	0.15 322	0.25 316	0.20 416	0.08 323	0.16 562	0.08 316	0.07 260	0.07 225	0.12 363

FADNet	0.34 627	0.43 722	0.88 670	0.24 461	0.22 632	0.37 620	0.19 432	0.56 643	0.49 640	0.32 508	0.36 498	0.43 624	0.32 624	0.65 649	0.30 564	0.17 696	0.16 562	0.14 660	0.16 696	0.25 730	0.21 570

SHD	0.45 687	0.34 681	0.89 672	0.37 721	0.28 695	0.46 674	0.23 571	0.72 747	0.96 764	0.65 737	0.61 704	0.61 715	0.48 706	0.64 644	0.69 716	0.16 681	0.16 562	0.16 688	0.16 696	0.21 714	0.25 625

ADCS	0.62 737	0.56 752	1.54 760	0.30 655	0.25 679	0.56 711	0.46 740	0.71 743	0.86 753	0.77 753	0.72 725	0.68 739	0.62 743	0.82 713	2.33 807	0.17 696	0.16 562	0.16 688	0.17 708	0.23 723	0.27 649

AnyNet_C01	0.68 745	0.69 771	2.64 791	0.33 694	0.27 693	0.93 756	0.64 765	0.66 728	0.65 717	0.70 744	0.97 753	0.75 747	0.63 745	1.01 751	1.52 787	0.17 696	0.16 562	0.17 698	0.17 708	0.24 727	0.28 658

DPSNet	0.51 709	0.26 624	1.16 722	0.28 621	0.21 613	0.76 740	0.56 760	0.89 775	0.82 746	0.49 695	0.51 645	0.64 727	0.81 759	0.89 728	0.85 734	0.17 696	0.16 562	0.13 636	0.13 653	0.26 734	0.27 649

SGM_RVC	0.57 727	0.22 564	0.60 547	0.26 554	0.16 462	0.97 763	0.46 740	0.76 755	0.90 757	1.03 774	0.92 749	1.16 768	0.93 768	1.21 769	0.72 719	0.17 696	0.16 562	0.16 688	0.16 696	0.16 652	0.24 613
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 637	0.25 614	0.61 554	0.24 461	0.14 345	0.42 653	0.33 692	0.56 643	0.52 664	0.54 719	0.52 652	0.51 674	0.58 728	0.63 638	0.43 644	0.15 670	0.16 562	0.18 707	0.16 696	0.13 606	0.19 535
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
E$^{3}$Stereo	0.14 142	0.08 25	0.21 69	0.24 461	0.16 462	0.15 94	0.13 112	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.10 101	0.24 290	0.15 247	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.22 585

LLLLL	0.14 142	0.08 25	0.21 69	0.24 461	0.16 462	0.15 94	0.13 112	0.20 81	0.18 131	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.10 101	0.24 290	0.15 247	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.22 585

TT111	0.14 142	0.08 25	0.23 102	0.17 44	0.20 592	0.14 61	0.12 60	0.20 81	0.16 92	0.11 79	0.10 57	0.12 168	0.11 159	0.22 249	0.14 200	0.07 150	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.29 669

416test1013	0.13 85	0.12 233	0.31 199	0.19 143	0.13 294	0.17 190	0.11 31	0.16 26	0.14 47	0.12 119	0.09 25	0.08 6	0.10 101	0.19 152	0.12 74	0.07 150	0.17 593	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.13 401

416test	0.13 85	0.12 233	0.30 188	0.19 143	0.13 294	0.16 146	0.11 31	0.16 26	0.14 47	0.12 119	0.09 25	0.08 6	0.10 101	0.18 123	0.12 74	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.13 401

2.25w	0.13 85	0.10 114	0.24 116	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.19 165	0.14 191	0.18 256	0.09 37	0.10 101	0.23 274	0.15 247	0.05 1	0.17 593	0.05 1	0.08 359	0.05 4	0.12 363

3.25w_new	0.13 85	0.09 71	0.24 116	0.17 44	0.09 50	0.18 227	0.10 12	0.23 144	0.18 131	0.15 220	0.13 140	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.17 593	0.05 1	0.06 141	0.04 1	0.11 302

3.25w	0.13 85	0.09 71	0.24 116	0.17 44	0.09 50	0.18 227	0.10 12	0.23 144	0.18 131	0.15 220	0.13 140	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.17 593	0.05 1	0.06 141	0.04 1	0.11 302

Occ-G	0.18 258	0.10 114	0.38 261	0.23 402	0.15 418	0.16 146	0.18 385	0.23 144	0.26 312	0.15 220	0.20 282	0.21 362	0.11 159	0.22 249	0.19 388	0.07 150	0.17 593	0.07 195	0.06 141	0.08 313	0.30 675

WCG-NET（raft）	0.16 223	0.14 343	0.32 215	0.18 84	0.09 50	0.19 255	0.16 277	0.24 170	0.27 331	0.19 295	0.19 271	0.20 346	0.12 218	0.22 249	0.13 146	0.06 49	0.17 593	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.07 69

MC-Stereo	0.18 258	0.10 114	0.36 250	0.28 621	0.14 345	0.18 227	0.15 216	0.24 170	0.20 181	0.21 321	0.24 345	0.16 277	0.13 268	0.25 316	0.14 200	0.07 150	0.17 593	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.30 675

psmorigin	0.52 712	0.29 644	3.10 796	0.24 461	0.19 563	0.39 634	0.24 597	0.52 584	0.45 586	0.66 739	0.68 719	0.70 744	0.52 716	0.86 721	0.49 673	0.15 670	0.17 593	0.13 636	0.14 673	0.16 652	0.23 597

FBW_ROB	0.46 695	0.34 681	0.71 606	0.32 682	0.20 592	0.51 697	0.32 685	0.73 750	0.63 714	0.60 730	0.57 683	0.65 729	0.44 691	1.42 789	0.62 704	0.14 654	0.17 593	0.22 732	0.16 696	0.17 667	0.23 597

CSAN	0.55 719	0.47 734	1.19 730	0.37 721	0.23 648	0.57 714	0.61 763	0.65 722	0.72 735	0.65 737	0.78 733	0.66 733	0.65 747	1.41 788	0.77 725	0.21 728	0.17 593	0.20 723	0.21 726	0.18 683	0.21 570

WCMA_ROB	0.55 719	0.27 632	0.76 620	0.26 554	0.22 632	0.62 723	0.36 707	0.57 652	0.58 692	0.97 767	1.40 776	1.28 775	0.94 769	0.80 707	0.80 729	0.20 722	0.17 593	0.16 688	0.16 696	0.19 696	0.29 669

SGM-Forest	0.42 678	0.44 727	0.92 676	0.24 461	0.16 462	0.45 671	0.40 725	0.58 666	0.50 648	0.54 719	0.63 708	0.52 682	0.51 714	0.91 734	0.66 711	0.17 696	0.17 593	0.17 698	0.15 684	0.15 643	0.21 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 732	0.31 657	0.71 606	0.22 336	0.17 498	0.66 730	0.36 707	0.81 760	0.63 714	1.48 797	1.32 773	1.65 785	0.83 760	1.18 767	0.74 721	0.17 696	0.17 593	0.17 698	0.14 673	0.17 667	0.19 535
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
MGW-Stereo-1	0.13 85	0.08 25	0.27 162	0.20 208	0.11 165	0.15 94	0.13 112	0.15 20	0.15 74	0.14 191	0.12 109	0.10 72	0.10 101	0.18 123	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.15 468

DN	0.21 365	0.09 71	0.58 531	0.40 736	0.18 528	0.22 363	0.18 385	0.30 290	0.25 292	0.15 220	0.19 271	0.18 308	0.10 101	0.26 338	0.19 388	0.14 654	0.18 610	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.42 735

DDF-Stereo	0.16 223	0.08 25	0.30 188	0.21 264	0.20 592	0.12 35	0.14 162	0.20 81	0.19 165	0.11 79	0.10 57	0.13 203	0.12 218	0.24 290	0.20 416	0.09 437	0.18 610	0.07 195	0.06 141	0.20 707	0.19 535

asda	0.13 85	0.11 174	0.24 116	0.18 84	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.25 197	0.17 107	0.12 119	0.11 81	0.08 6	0.11 159	0.21 216	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.11 302

qwe	0.13 85	0.10 114	0.24 116	0.17 44	0.11 165	0.15 94	0.12 60	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.23 274	0.13 146	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.09 171

4.25_new	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.17 190	0.12 60	0.22 123	0.15 74	0.13 162	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

4.5w_new	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.17 190	0.12 60	0.22 123	0.15 74	0.13 162	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

4.5_new	0.13 85	0.12 233	0.24 116	0.17 44	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.17 107	0.13 162	0.13 140	0.08 6	0.09 49	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.06 117	0.09 171

4.5w-stereo	0.13 85	0.12 233	0.24 116	0.17 44	0.10 114	0.14 61	0.12 60	0.22 123	0.17 107	0.13 162	0.13 140	0.08 6	0.09 49	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.06 117	0.09 171

4.25w-stereo	0.13 85	0.12 233	0.26 145	0.18 84	0.10 114	0.17 190	0.12 60	0.22 123	0.15 74	0.13 162	0.13 140	0.09 37	0.10 101	0.22 249	0.14 200	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.11 302

4w-stereo	0.13 85	0.11 174	0.31 199	0.17 44	0.10 114	0.15 94	0.10 12	0.20 81	0.14 47	0.13 162	0.12 109	0.08 6	0.12 218	0.23 274	0.13 146	0.05 1	0.18 610	0.05 1	0.08 359	0.05 4	0.15 468

anonymousa	0.26 510	0.13 288	0.56 502	0.29 642	0.30 716	0.31 544	0.20 475	0.38 403	0.36 469	0.33 521	0.51 645	0.41 601	0.27 539	0.25 316	0.24 497	0.08 323	0.18 610	0.09 426	0.18 714	0.08 313	0.17 508

riskmin	0.24 461	0.10 114	0.43 316	0.32 682	0.26 684	0.33 572	0.19 432	0.44 496	0.30 383	0.24 365	0.27 382	0.37 567	0.25 510	0.30 424	0.22 465	0.09 437	0.18 610	0.09 426	0.13 653	0.10 481	0.27 649

ADCPNet	0.51 709	0.36 692	1.82 775	0.27 593	0.23 648	0.71 734	0.39 721	0.56 643	0.54 671	0.52 707	0.60 696	0.66 733	0.57 727	0.64 644	1.23 763	0.15 670	0.18 610	0.14 660	0.23 743	0.19 696	0.22 585

NaN_ROB	0.44 684	0.38 703	0.94 683	0.30 655	0.20 592	0.52 703	0.49 747	0.61 698	0.60 703	0.56 723	0.47 628	0.49 665	0.42 684	1.24 771	0.76 724	0.12 604	0.18 610	0.12 607	0.13 653	0.12 590	0.18 515

TARSTereo(ZeroShot)	2.00 799	0.32 665	3.20 798	0.34 701	1.29 805	3.01 804	2.29 817	2.19 812	4.74 820	3.23 819	6.28 822	4.28 812	3.02 813	1.35 784	1.33 777	0.25 751	0.19 625	0.24 737	0.81 809	0.31 752	1.26 806

1111	0.83 763	0.37 695	1.60 762	0.41 743	0.29 710	1.25 779	1.11 799	0.90 777	1.02 772	1.02 771	1.18 765	1.25 772	1.31 785	1.74 797	1.75 793	0.23 735	0.19 625	0.22 732	0.21 726	0.31 752	0.34 702

TestStereooo	2.00 799	0.32 665	3.20 798	0.34 701	1.29 805	3.01 804	2.29 817	2.19 812	4.74 820	3.23 819	6.28 822	4.28 812	3.02 813	1.35 784	1.33 777	0.25 751	0.19 625	0.24 737	0.81 809	0.31 752	1.26 806

rgla	0.13 85	0.13 288	0.30 188	0.19 143	0.12 226	0.16 146	0.11 31	0.17 41	0.14 47	0.12 119	0.09 25	0.08 6	0.09 49	0.21 216	0.12 74	0.06 49	0.19 625	0.05 1	0.07 260	0.06 117	0.13 401

test410_97500	0.13 85	0.10 114	0.33 225	0.19 143	0.13 294	0.17 190	0.09 4	0.18 49	0.14 47	0.11 79	0.09 25	0.09 37	0.08 20	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.18 515

test410	0.13 85	0.10 114	0.34 231	0.19 143	0.13 294	0.17 190	0.09 4	0.19 70	0.15 74	0.11 79	0.09 25	0.09 37	0.08 20	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.06 71	0.07 260	0.05 4	0.18 515

GEAR-Net	0.18 258	0.10 114	0.38 261	0.30 655	0.19 563	0.15 94	0.15 216	0.32 323	0.18 131	0.13 162	0.16 216	0.12 168	0.11 159	0.24 290	0.15 247	0.07 150	0.19 625	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.42 735

WQFJA1++	0.48 701	0.07 2	0.86 660	0.23 402	0.19 563	0.18 227	0.11 31	0.21 105	0.14 47	2.23 813	0.12 109	0.23 386	0.11 159	0.21 216	0.14 200	0.08 323	0.19 625	0.06 71	0.09 471	4.02 822	0.20 557

2.5w	0.13 85	0.10 114	0.23 102	0.18 84	0.09 50	0.15 94	0.15 216	0.21 105	0.16 92	0.12 119	0.13 140	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.12 363

2.75w_new	0.13 85	0.10 114	0.25 128	0.16 18	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.13 140	0.08 6	0.11 159	0.22 249	0.15 247	0.05 1	0.19 625	0.05 1	0.07 260	0.05 4	0.10 247

3w_stereo	0.14 142	0.11 174	0.31 199	0.19 143	0.09 50	0.16 146	0.16 277	0.28 249	0.20 181	0.13 162	0.12 109	0.08 6	0.12 218	0.19 152	0.12 74	0.05 1	0.19 625	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.10 247

SCV	0.18 258	0.15 383	0.37 256	0.26 554	0.20 592	0.16 146	0.16 277	0.35 359	0.23 244	0.14 191	0.16 216	0.13 203	0.09 49	0.31 439	0.12 74	0.08 323	0.19 625	0.07 195	0.07 260	0.09 415	0.26 641

AIO_rvc	0.20 324	0.16 429	0.49 393	0.41 743	0.29 710	0.15 94	0.17 322	0.21 105	0.19 165	0.17 263	0.14 179	0.13 203	0.08 20	0.35 482	0.13 146	0.07 150	0.19 625	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.41 730

11t1	0.21 365	0.12 233	0.45 334	0.20 208	0.15 418	0.27 463	0.17 322	0.37 393	0.28 342	0.27 401	0.25 355	0.24 407	0.23 475	0.28 381	0.25 511	0.09 437	0.19 625	0.07 195	0.07 260	0.09 415	0.23 597

GCAP-Stereo	0.18 258	0.21 544	0.47 361	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.10 12	0.28 249	0.24 265	0.20 311	0.22 319	0.15 261	0.13 268	0.21 216	0.16 285	0.07 150	0.19 625	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.09 171

HBP-ISP	0.34 627	0.35 685	0.76 620	0.23 402	0.17 498	0.33 572	0.22 541	0.56 643	0.47 614	0.42 651	0.49 638	0.33 531	0.41 678	0.73 678	0.27 536	0.18 707	0.19 625	0.24 737	0.20 723	0.16 652	0.16 486

UDG	0.42 678	0.54 747	0.67 581	0.41 743	0.35 736	0.47 680	0.27 634	0.57 652	0.48 623	0.40 633	0.46 621	0.59 706	0.45 693	0.47 548	0.46 661	0.26 755	0.19 625	0.49 781	0.22 737	0.37 765	0.30 675

rafts_anoy	0.21 365	0.22 564	0.49 393	0.25 510	0.24 665	0.19 255	0.17 322	0.34 350	0.32 409	0.24 365	0.25 355	0.20 346	0.16 345	0.25 316	0.21 447	0.08 323	0.19 625	0.11 571	0.12 619	0.09 415	0.09 171

222	0.45 687	0.14 343	0.43 316	0.19 143	0.15 418	0.36 612	0.20 475	0.60 688	0.43 560	0.37 596	0.45 608	0.30 499	0.28 563	0.59 611	3.72 814	0.11 561	0.19 625	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.27 649

ccnet	0.43 682	0.34 681	0.62 558	0.28 621	0.33 729	0.60 721	0.34 697	0.68 735	0.47 614	0.54 719	0.66 715	0.56 697	0.46 700	0.73 678	0.66 711	0.26 755	0.19 625	0.24 737	0.22 737	0.27 742	0.25 625

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 649	0.43 722	0.72 611	0.35 710	0.19 563	0.51 697	0.25 612	0.56 643	0.39 512	0.42 651	0.47 628	0.47 655	0.27 539	0.74 682	0.32 586	0.38 776	0.19 625	0.27 745	0.17 708	0.29 750	0.27 649

CBMV_ROB	0.36 637	0.21 544	0.57 515	0.22 336	0.14 345	0.35 604	0.20 475	0.55 632	0.47 614	0.52 707	0.58 687	0.45 636	0.53 721	0.75 687	0.50 674	0.18 707	0.19 625	0.23 735	0.21 726	0.15 643	0.20 557

PM Cens cmp D40	0.99 768	0.40 711	1.01 693	0.30 655	0.26 684	0.92 755	0.55 757	1.27 788	2.11 805	1.72 803	3.10 810	2.73 805	1.57 798	1.33 782	1.29 769	0.19 717	0.20 647	0.20 723	0.21 726	0.18 683	0.29 669

PM Graph cmp D40	0.99 768	0.46 730	1.13 717	0.35 710	0.34 732	1.01 766	0.70 771	1.18 785	2.01 804	1.67 800	3.56 813	2.15 794	1.37 787	1.30 777	1.15 758	0.20 722	0.20 647	0.19 715	0.22 737	0.19 696	0.32 687

PatchMatch Cens Cmp	1.24 784	0.39 707	1.02 695	0.29 642	0.25 679	1.11 769	0.66 768	1.46 796	2.84 812	1.69 802	3.57 814	4.87 815	1.90 800	1.58 793	1.82 797	0.20 722	0.20 647	0.20 723	0.20 723	0.18 683	0.29 669

PatchMatch Graph Cmp	1.11 778	0.46 730	1.28 736	0.34 701	0.33 729	0.98 764	0.66 768	1.21 787	2.45 810	1.81 804	4.16 816	2.69 804	1.41 791	1.31 779	1.76 795	0.20 722	0.20 647	0.19 715	0.21 726	0.19 696	0.32 687

fsdfsdds	1.30 785	0.43 722	1.72 771	0.44 750	0.59 773	2.20 798	1.16 802	1.33 792	2.37 809	2.10 812	4.08 815	3.14 808	1.98 802	1.16 765	1.46 786	0.23 735	0.20 647	0.35 771	0.25 750	0.40 768	0.40 729

MCSU-Stereo	0.13 85	0.08 25	0.24 116	0.17 44	0.11 165	0.17 190	0.15 216	0.17 41	0.17 107	0.12 119	0.13 140	0.12 168	0.08 20	0.20 189	0.13 146	0.07 150	0.20 647	0.05 1	0.05 43	0.05 4	0.19 535

MyStereo8	0.25 487	0.20 529	0.69 590	0.24 461	0.17 498	0.31 544	0.16 277	0.50 562	0.32 409	0.29 443	0.38 518	0.25 423	0.19 431	0.33 460	0.29 559	0.08 323	0.20 647	0.08 316	0.08 359	0.10 481	0.16 486

mmx	0.37 644	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.57 652	0.48 623	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.91 734	1.30 770	0.10 512	0.20 647	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.23 597

xxx	0.37 644	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.57 652	0.48 623	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.91 734	1.30 770	0.10 512	0.20 647	0.12 607	0.11 577	0.11 541	0.23 597

test_xeample3	0.22 393	0.17 466	0.81 639	0.21 264	0.15 418	0.20 299	0.18 385	0.40 437	0.25 292	0.19 295	0.12 109	0.13 203	0.12 218	0.34 475	0.33 596	0.07 150	0.20 647	0.07 195	0.08 359	0.08 313	0.34 702

NOSS_ROB	0.33 616	0.24 597	0.49 393	0.27 593	0.16 462	0.34 587	0.19 432	0.55 632	0.50 648	0.34 544	0.37 509	0.42 617	0.30 590	0.93 741	0.25 511	0.19 717	0.20 647	0.24 737	0.22 737	0.17 667	0.25 625

LLL	0.15 190	0.08 25	0.21 69	0.24 461	0.20 592	0.16 146	0.15 216	0.20 81	0.19 165	0.12 119	0.12 109	0.12 168	0.10 101	0.29 405	0.15 247	0.06 49	0.21 658	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.28 658

Foundation-i1a	0.16 223	0.08 25	0.20 50	0.18 84	0.11 165	0.18 227	0.16 277	0.26 216	0.30 383	0.17 263	0.16 216	0.19 323	0.13 268	0.21 216	0.14 200	0.07 150	0.21 658	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.26 641

MM-Stereo_test3	0.19 291	0.15 383	0.39 271	0.25 510	0.15 418	0.19 255	0.22 541	0.42 462	0.40 523	0.17 263	0.24 345	0.17 293	0.12 218	0.22 249	0.16 285	0.08 323	0.21 658	0.08 316	0.06 141	0.09 415	0.11 302

AIO_test	0.20 324	0.12 233	0.46 353	0.45 754	0.38 746	0.15 94	0.17 322	0.28 249	0.20 181	0.19 295	0.13 140	0.14 238	0.09 49	0.39 511	0.13 146	0.07 150	0.21 658	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.34 702

model_zeroshot	0.21 365	0.14 343	0.51 435	0.34 701	0.18 528	0.26 456	0.16 277	0.41 455	0.24 265	0.33 521	0.20 282	0.25 423	0.12 218	0.26 338	0.16 285	0.09 437	0.21 658	0.07 195	0.08 359	0.07 225	0.13 401

IGEV-Stereo++	0.15 190	0.09 71	0.27 162	0.21 264	0.13 294	0.14 61	0.11 31	0.23 144	0.19 165	0.15 220	0.14 179	0.11 121	0.11 159	0.19 152	0.12 74	0.06 49	0.21 658	0.06 71	0.05 43	0.06 117	0.28 658

DualNet (step1)	0.31 601	0.21 544	0.69 590	0.18 84	0.17 498	0.36 612	0.21 504	0.54 613	0.43 560	0.38 605	0.36 498	0.38 573	0.32 624	0.41 522	0.26 523	0.24 743	0.21 658	0.28 752	0.24 745	0.18 683	0.21 570

test_sample7	0.28 551	0.16 429	0.47 361	0.21 264	0.14 345	0.29 507	0.22 541	0.54 613	0.43 560	0.38 605	0.36 498	0.38 573	0.32 624	0.41 522	0.26 523	0.14 654	0.21 658	0.13 636	0.12 619	0.13 606	0.25 625

mmm	0.25 487	0.15 383	0.44 328	0.23 402	0.20 592	0.28 482	0.21 504	0.43 475	0.32 409	0.31 483	0.40 546	0.30 499	0.24 496	0.31 439	0.28 545	0.09 437	0.21 658	0.11 571	0.12 619	0.10 481	0.26 641

DDUNet	0.45 687	0.60 762	0.71 606	0.45 754	0.39 749	0.46 674	0.32 685	0.53 597	0.44 573	0.46 682	0.53 661	0.57 699	0.38 659	0.51 563	0.43 644	0.34 769	0.21 658	0.56 786	0.25 750	0.41 769	0.36 711

xxxx	0.39 654	0.14 343	0.47 361	0.20 208	0.16 462	0.38 628	0.20 475	0.61 698	0.43 560	0.30 466	0.44 593	0.38 573	0.25 510	0.50 557	2.41 808	0.11 561	0.21 658	0.09 426	0.10 537	0.10 481	0.26 641

test_xeample	0.39 654	0.14 343	0.46 353	0.19 143	0.16 462	0.34 587	0.22 541	0.59 676	0.43 560	0.33 521	0.47 628	0.30 499	0.27 539	0.60 616	2.44 809	0.10 512	0.21 658	0.09 426	0.09 471	0.09 415	0.25 625

GANetREF_RVC	0.45 687	0.52 743	0.87 663	0.39 731	0.20 592	0.51 697	0.50 749	0.68 735	0.67 722	0.47 688	0.46 621	0.50 671	0.43 688	0.91 734	0.40 630	0.28 762	0.21 658	0.32 763	0.19 718	0.28 747	0.23 597
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
MCPF							0.20 475	0.49 552	0.46 599	0.24 365	0.33 462	0.41 601	0.24 496	0.89 728	0.26 523	0.07 150	0.22 671	0.08 316	0.07 260	0.07 225

PSi22b	0.14 142	0.07 2	0.16 2	0.22 336	0.22 632	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.14 238	0.09 49	0.14 21	0.11 37	0.07 150	0.22 671	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 753

PSi22a	0.13 85	0.07 2	0.16 2	0.21 264	0.18 528	0.09 9	0.11 31	0.15 20	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.12 168	0.08 20	0.15 43	0.12 74	0.07 150	0.22 671	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.52 760

PSi22	0.17 246	0.18 493	0.42 308	0.20 208	0.09 50	0.16 146	0.11 31	0.30 290	0.25 292	0.13 162	0.15 201	0.21 362	0.13 268	0.30 424	0.16 285	0.06 49	0.22 671	0.05 1	0.04 1	0.08 313	0.13 401

Foundation-i1c-attn	0.15 190	0.07 2	0.20 50	0.18 84	0.11 165	0.15 94	0.15 216	0.26 216	0.29 365	0.15 220	0.16 216	0.17 293	0.14 300	0.19 152	0.15 247	0.07 150	0.22 671	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.26 641

SCV_C0	0.19 291	0.14 343	0.40 287	0.30 655	0.20 592	0.15 94	0.16 277	0.35 359	0.26 312	0.17 263	0.16 216	0.13 203	0.09 49	0.31 439	0.14 200	0.07 150	0.22 671	0.06 71	0.06 141	0.09 415	0.25 625

FC-DCNN v2	0.75 751	0.33 671	0.82 643	0.33 694	0.28 695	0.85 751	0.40 725	0.88 772	0.86 753	1.46 791	1.65 787	2.08 792	1.40 790	1.14 762	0.95 743	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.26 755	0.26 734	0.32 687

ACVNet-4b	0.76 754	0.90 786	1.67 768	0.73 784	0.51 767	0.80 748	0.31 678	0.74 752	0.81 745	0.51 704	0.72 725	0.94 756	0.43 688	1.01 751	1.32 775	1.18 814	0.22 671	0.77 796	0.45 779	0.70 789	0.50 757

qqq	0.24 461	0.16 429	0.46 353	0.20 208	0.15 418	0.23 388	0.20 475	0.43 475	0.32 409	0.26 389	0.31 428	0.28 464	0.25 510	0.36 493	0.28 545	0.08 323	0.22 671	0.10 512	0.11 577	0.09 415	0.23 597

x	0.23 428	0.15 383	0.45 334	0.20 208	0.15 418	0.27 463	0.17 322	0.43 475	0.35 453	0.26 389	0.31 428	0.29 477	0.25 510	0.29 405	0.30 564	0.09 437	0.22 671	0.08 316	0.09 471	0.09 415	0.24 613

RALCasStereoNet	0.22 393	0.22 564	0.48 376	0.23 402	0.23 648	0.22 363	0.18 385	0.32 323	0.27 331	0.22 342	0.30 415	0.22 370	0.15 322	0.29 405	0.20 416	0.08 323	0.22 671	0.07 195	0.06 141	0.10 481	0.25 625

FCDSN-DC	0.67 743	0.38 703	0.83 649	0.37 721	0.30 716	0.66 730	0.37 709	0.69 741	0.70 731	1.15 781	1.53 781	1.70 787	1.38 788	1.00 750	0.83 732	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.26 755	0.27 742	0.32 687
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 747	0.33 671	0.84 653	0.33 694	0.28 695	0.82 749	0.40 725	0.82 761	0.83 747	1.43 789	1.60 785	1.97 790	1.38 788	1.10 758	0.93 740	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.26 755	0.26 734	0.32 687

MSMD_ROB	0.63 740	0.34 681	0.70 597	0.30 655	0.25 679	0.88 753	0.35 700	0.58 666	0.67 722	1.13 779	1.52 780	1.75 788	1.05 776	0.90 732	0.60 700	0.24 743	0.22 671	0.27 745	0.27 759	0.25 730	0.27 649

GIO	0.22 393	0.10 114	0.56 502	0.26 554	0.28 695	0.24 413	0.17 322	0.30 290	0.47 614	0.18 287	0.21 302	0.26 443	0.11 159	0.28 381	0.16 285	0.07 150	0.23 685	0.07 195	0.12 619	0.06 117	0.28 658

low	0.16 223	0.08 25	0.28 170	0.23 402	0.21 613	0.17 190	0.15 216	0.28 249	0.20 181	0.11 79	0.12 109	0.13 203	0.10 101	0.27 355	0.14 200	0.07 150	0.23 685	0.07 195	0.05 43	0.06 117	0.23 597

EE1	0.18 258	0.09 71	0.43 316	0.20 208	0.12 226	0.16 146	0.13 112	0.35 359	0.25 292	0.17 263	0.15 201	0.15 261	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.08 323	0.23 685	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.30 675

DF	0.16 223	0.09 71	0.31 199	0.31 673	0.16 462	0.17 190	0.15 216	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.23 334	0.19 323	0.11 159	0.24 290	0.16 285	0.08 323	0.23 685	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.09 171

PipStereo	0.14 142	0.07 2	0.16 2	0.23 402	0.21 613	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.13 27	0.08 2	0.07 5	0.13 203	0.09 49	0.14 21	0.12 74	0.07 150	0.23 685	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 753

Foundation-i1b	0.15 190	0.08 25	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.16 146	0.16 277	0.27 233	0.29 365	0.15 220	0.15 201	0.18 308	0.12 218	0.18 123	0.14 200	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.21 570

Foundation-i1	0.16 223	0.08 25	0.21 69	0.21 264	0.13 294	0.17 190	0.15 216	0.33 343	0.32 409	0.16 239	0.17 236	0.22 370	0.13 268	0.19 152	0.16 285	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.16 486

Selective-IGEV-i1	0.28 551	0.11 174	0.44 328	0.36 719	0.32 727	0.32 561	0.23 571	0.48 541	0.48 623	0.29 443	0.32 440	0.39 587	0.17 371	0.28 381	0.25 511	0.08 323	0.23 685	0.08 316	0.09 471	0.08 313	0.53 761

zero-FE	0.21 365	0.08 25	1.10 708	0.24 461	0.27 693	0.12 35	0.14 162	0.20 81	0.20 181	0.12 119	0.11 81	0.13 203	0.11 159	0.22 249	0.19 388	0.09 437	0.23 685	0.07 195	0.08 359	0.19 696	0.27 649

GASTEREO	0.20 324	0.15 383	0.31 199	0.40 736	0.29 710	0.18 227	0.15 216	0.29 270	0.22 226	0.18 287	0.17 236	0.11 121	0.13 268	0.25 316	0.15 247	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.57 766

MSCF	0.20 324	0.14 343	0.31 199	0.40 736	0.29 710	0.17 190	0.15 216	0.29 270	0.22 226	0.17 263	0.16 216	0.11 121	0.13 268	0.24 290	0.15 247	0.07 150	0.23 685	0.06 71	0.08 359	0.07 225	0.57 766

1111x	0.39 654	0.17 466	0.80 637	0.23 402	0.15 418	0.33 572	0.27 634	0.62 706	0.48 623	0.32 508	0.43 582	0.40 592	0.29 583	0.86 721	1.60 791	0.09 437	0.23 685	0.09 426	0.12 619	0.10 481	0.23 597

GMOStereo	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

error version	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

test-v	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

test-2	0.20 324	0.17 466	0.45 334	0.23 402	0.18 528	0.21 330	0.27 634	0.28 249	0.28 342	0.31 483	0.32 440	0.28 464	0.17 371	0.16 75	0.13 146	0.07 150	0.23 685	0.10 512	0.08 359	0.08 313	0.07 69

PVD	0.62 737	0.41 717	0.93 680	0.44 750	0.39 749	0.63 727	0.51 751	0.86 770	1.27 789	0.93 761	1.09 760	0.81 749	0.85 761	0.89 728	0.89 738	0.21 728	0.23 685	0.22 732	0.19 718	0.28 747	0.41 730

PA-Net	0.40 666	0.35 685	1.05 699	0.32 682	0.28 695	0.39 634	0.43 733	0.53 597	0.56 687	0.35 564	0.43 582	0.41 601	0.36 649	0.83 717	0.61 703	0.12 604	0.23 685	0.16 688	0.23 743	0.13 606	0.20 557
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.46 695	0.55 748	0.86 660	0.38 729	0.23 648	0.51 697	0.30 665	0.69 741	0.51 654	0.46 682	0.51 645	0.48 659	0.38 659	0.96 745	0.40 630	0.36 772	0.23 685	0.56 786	0.25 750	0.34 763	0.22 585

Light-Stereo-hy	0.52 712	0.33 671	1.11 711	0.33 694	0.28 695	0.72 735	0.30 665	0.59 676	0.52 664	0.62 733	0.57 683	1.43 778	0.39 666	0.79 702	0.46 661	0.16 681	0.24 704	0.50 782	0.40 776	0.28 747	0.32 687

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 258	0.20 529	0.45 334	0.28 621	0.26 684	0.47 680	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

DNSM	0.33 616	0.30 650	0.21 69	0.25 510	0.09 50	0.17 190	0.14 162	0.26 216	0.19 165	0.16 239	0.18 256	0.13 203	0.11 159	0.80 707	0.66 711	0.09 437	0.24 704	0.06 71	0.05 43	1.25 809	1.17 803

testmc14	0.14 142	0.08 25	0.29 178	0.21 264	0.16 462	0.19 255	0.14 162	0.16 26	0.13 27	0.11 79	0.14 179	0.11 121	0.08 20	0.20 189	0.12 74	0.06 49	0.24 704	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.32 687

LGCAT	0.15 190	0.07 2	0.19 33	0.15 7	0.09 50	0.13 44	0.12 60	0.13 12	0.10 4	0.13 162	0.09 25	0.11 121	0.10 101	0.31 439	0.14 200	0.23 735	0.24 704	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.41 730

monster-pro	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

MonStereo	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

Monster-pub-eth3d	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.19 152	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

MM-Stereo_test1	0.20 324	0.13 288	0.45 334	0.24 461	0.12 226	0.20 299	0.21 504	0.36 376	0.32 409	0.23 354	0.22 319	0.15 261	0.14 300	0.28 381	0.16 285	0.07 150	0.24 704	0.08 316	0.07 260	0.09 415	0.21 570

MonSter	0.13 85	0.09 71	0.20 50	0.17 44	0.09 50	0.15 94	0.12 60	0.25 197	0.20 181	0.09 16	0.11 81	0.08 6	0.07 4	0.20 189	0.13 146	0.05 1	0.24 704	0.05 1	0.09 471	0.05 4	0.13 401

SDNR	0.47 698	0.29 644	0.92 676	0.24 461	0.37 743	1.27 782	0.17 322	0.54 613	0.58 692	0.44 669	0.85 742	0.55 692	0.28 563	1.19 768	0.52 680	0.23 735	0.24 704	0.17 698	0.13 653	0.19 696	0.26 641

UHP(FT)	0.75 751	0.55 748	1.46 752	0.45 754	0.28 695	1.13 773	0.75 777	0.82 761	1.24 787	0.95 763	1.26 770	1.09 764	0.97 770	1.15 763	1.25 766	0.23 735	0.25 715	0.31 759	0.28 760	0.31 752	0.28 658

nnnnnnn	0.80 757	0.43 722	1.61 763	0.43 749	0.36 741	0.83 750	0.55 757	0.88 772	1.13 783	1.09 777	1.60 785	1.58 783	1.17 778	1.21 769	1.31 774	0.27 759	0.25 715	0.32 763	0.31 765	0.35 764	0.37 719

mmmmmm	0.75 751	0.55 748	1.46 752	0.45 754	0.28 695	1.13 773	0.75 777	0.82 761	1.24 787	0.95 763	1.26 770	1.09 764	0.97 770	1.15 763	1.25 766	0.23 735	0.25 715	0.31 759	0.28 760	0.31 752	0.28 658

ff7	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

ffff	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

11t	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

EGLCR-Stereo	0.19 291	0.09 71	0.34 231	0.29 642	0.17 498	0.28 482	0.16 277	0.30 290	0.23 244	0.22 342	0.11 81	0.16 277	0.09 49	0.28 381	0.15 247	0.07 150	0.25 715	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.37 719

ccc-4	0.18 258	0.13 288	0.41 298	0.21 264	0.15 418	0.21 330	0.17 322	0.28 249	0.23 244	0.21 321	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.25 715	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.36 711

LSM	1.68 795	0.48 739	2.91 794	2.28 813	17.60 832	0.52 703	0.55 757	0.65 722	0.78 742	0.84 756	1.11 761	0.63 722	0.55 723	0.79 702	0.53 684	0.16 681	0.25 715	0.18 707	0.21 726	0.25 730	2.37 814

AnonStereo	0.19 291	0.13 288	0.45 334	0.22 336	0.13 294	0.18 227	0.14 162	0.39 425	0.26 312	0.19 295	0.18 256	0.19 323	0.12 218	0.26 338	0.13 146	0.08 323	0.26 724	0.08 316	0.06 141	0.10 481	0.25 625

IGEV_i1	0.26 510	0.12 233	0.57 515	0.25 510	0.24 665	0.32 561	0.20 475	0.45 505	0.37 485	0.35 564	0.30 415	0.35 553	0.20 437	0.39 511	0.23 485	0.08 323	0.26 724	0.08 316	0.08 359	0.08 313	0.37 719

MM-Stereo_test2	0.19 291	0.11 174	0.47 361	0.25 510	0.11 165	0.21 330	0.20 475	0.28 249	0.24 265	0.16 239	0.17 236	0.13 203	0.11 159	0.21 216	0.14 200	0.06 49	0.26 724	0.07 195	0.06 141	0.09 415	0.41 730

AE-Stereo	0.21 365	0.12 233	0.50 414	0.25 510	0.15 418	0.24 413	0.18 385	0.40 437	0.34 441	0.19 295	0.26 366	0.21 362	0.13 268	0.22 249	0.16 285	0.07 150	0.26 724	0.09 426	0.10 537	0.07 225	0.31 681

anonymousdsp	0.20 324	0.13 288	0.49 393	0.28 621	0.20 592	0.21 330	0.17 322	0.29 270	0.24 265	0.22 342	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.32 450	0.13 146	0.07 150	0.26 724	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.48 751

IGEV-Stereo	0.20 324	0.13 288	0.49 393	0.28 621	0.20 592	0.21 330	0.17 322	0.29 270	0.24 265	0.22 342	0.13 140	0.12 168	0.12 218	0.32 450	0.13 146	0.07 150	0.26 724	0.08 316	0.07 260	0.08 313	0.48 751
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DNS	0.31 601	0.31 657	0.25 128	0.25 510	0.11 165	0.14 61	0.14 162	0.26 216	0.18 131	0.14 191	0.18 256	0.13 203	0.10 101	0.75 687	0.41 635	0.09 437	0.27 730	0.08 316	0.05 43	1.11 805	1.23 805

MFN_U_SF_RVC	0.58 729	0.58 759	1.31 741	0.39 731	0.23 648	0.72 735	0.30 665	0.83 765	0.68 726	0.74 746	0.74 729	0.86 752	0.60 732	0.84 718	0.83 732	0.29 763	0.27 730	0.32 763	0.37 773	0.31 752	0.33 697

SAMSARA	0.62 737	0.47 734	0.93 680	0.70 781	0.50 764	1.15 775	1.29 804	0.79 757	0.70 731	0.77 753	0.55 672	0.92 755	0.58 728	0.87 723	0.77 725	0.19 717	0.27 730	0.18 707	0.19 718	0.27 742	0.28 658

ELAS_RVC	0.80 757	0.40 711	1.10 708	0.40 736	0.35 736	0.93 756	1.10 798	0.87 771	1.12 782	1.40 787	1.39 774	1.27 774	1.55 797	1.13 760	1.13 757	0.29 763	0.27 730	0.30 756	0.28 760	0.31 752	0.36 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 757	0.40 711	0.91 675	0.39 731	0.35 736	1.52 791	0.81 784	0.97 778	0.98 767	1.47 796	1.58 783	1.19 770	1.33 786	1.01 751	1.21 761	0.29 763	0.27 730	0.30 756	0.29 764	0.32 760	0.36 711
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoO	0.55 719	0.35 685	0.68 587	0.44 750	0.49 762	0.41 645	1.08 797	0.58 666	0.73 738	0.49 695	0.53 661	0.51 674	0.85 761	0.60 616	0.75 722	0.83 802	0.28 735	0.38 774	0.19 718	0.52 776	0.35 707

GEAStereo	0.20 324	0.10 114	0.31 199	0.35 710	0.42 754	0.19 255	0.16 277	0.23 144	0.18 131	0.14 191	0.15 201	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.18 351	0.08 323	0.28 735	0.06 71	0.05 43	0.08 313	0.57 766

gasm-f	0.20 324	0.12 233	0.36 250	0.35 710	0.36 741	0.18 227	0.17 322	0.23 144	0.18 131	0.14 191	0.19 271	0.10 72	0.11 159	0.20 189	0.19 388	0.08 323	0.28 735	0.06 71	0.05 43	0.09 415	0.57 766

DA	0.21 365	0.11 174	0.33 225	0.28 621	0.23 648	0.30 522	0.16 277	0.29 270	0.27 331	0.15 220	0.22 319	0.17 293	0.15 322	0.26 338	0.15 247	0.07 150	0.28 735	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.56 763

GGEV	0.21 365	0.11 174	0.33 225	0.28 621	0.23 648	0.30 522	0.16 277	0.29 270	0.27 331	0.15 220	0.22 319	0.17 293	0.15 322	0.26 338	0.15 247	0.07 150	0.28 735	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.56 763

MoCha-V2	0.18 258	0.12 233	0.40 287	0.30 655	0.24 665	0.16 146	0.15 216	0.28 249	0.19 165	0.16 239	0.16 216	0.13 203	0.13 268	0.30 424	0.13 146	0.06 49	0.28 735	0.06 71	0.06 141	0.06 117	0.25 625

ACVNet-DCA	0.21 365	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.43 475	0.32 409	0.21 321	0.20 282	0.13 203	0.17 371	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.09 415	0.23 597

xx1	0.23 428	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.39 425	0.48 623	0.21 321	0.20 282	0.28 464	0.25 510	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.10 512	0.11 577	0.09 415	0.23 597

1test111	0.22 393	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.43 475	0.32 409	0.21 321	0.20 282	0.13 203	0.17 371	0.36 493	0.28 545	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.09 415	0.23 597

cc1	0.22 393	0.16 429	0.50 414	0.27 593	0.13 294	0.31 544	0.19 432	0.39 425	0.48 623	0.21 321	0.20 282	0.13 203	0.17 371	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.37 719

ffm	0.27 541	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.38 403	0.46 599	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.12 607	0.11 577	0.08 313	0.37 719

ff1	0.36 637	0.17 466	0.84 653	0.21 264	0.13 294	0.29 507	0.21 504	0.38 403	0.46 599	0.31 483	0.44 593	0.34 540	0.24 496	0.91 734	1.30 770	0.08 323	0.28 735	0.12 607	0.11 577	0.08 313	0.37 719

tt1	0.22 393	0.16 429	0.49 393	0.26 554	0.15 418	0.31 544	0.19 432	0.38 403	0.46 599	0.21 321	0.19 271	0.13 203	0.16 345	0.28 381	0.12 74	0.08 323	0.28 735	0.08 316	0.06 141	0.08 313	0.37 719

anonymousdsp2	0.23 428	0.11 174	0.42 308	0.26 554	0.24 665	0.25 435	0.17 322	0.43 475	0.37 485	0.30 466	0.23 334	0.24 407	0.15 322	0.32 450	0.17 319	0.07 150	0.28 735	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.44 742

FINET	0.58 729	0.48 739	1.35 745	0.38 729	0.37 743	0.96 762	1.13 800	0.84 769	1.05 774	0.50 701	0.70 723	0.45 636	0.61 738	0.63 638	0.62 704	0.26 755	0.28 735	0.14 660	0.13 653	0.20 707	0.44 742

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 716	0.60 762	0.98 689	0.40 736	0.25 679	0.87 752	0.57 761	0.60 688	0.64 716	0.60 730	0.67 717	0.63 722	0.42 684	1.13 760	0.50 674	0.23 735	0.28 735	0.27 745	0.35 769	0.25 730	0.33 697

Foundation-i32	0.14 142	0.07 2	0.18 21	0.24 461	0.22 632	0.10 19	0.12 60	0.15 20	0.13 27	0.08 2	0.07 5	0.12 168	0.08 20	0.17 100	0.13 146	0.07 150	0.29 751	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 746

AEACV	0.20 324	0.09 71	0.32 215	0.39 731	0.34 732	0.21 330	0.16 277	0.30 290	0.18 131	0.17 263	0.17 236	0.13 203	0.16 345	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.29 751	0.07 195	0.09 471	0.07 225	0.37 719

MSKI-zero shot	0.19 291	0.10 114	0.47 361	0.30 655	0.14 345	0.21 330	0.14 162	0.33 343	0.22 226	0.24 365	0.25 355	0.22 370	0.10 101	0.32 450	0.14 200	0.07 150	0.30 753	0.07 195	0.07 260	0.06 117	0.09 171

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 746	0.73 774	1.26 734	0.47 762	0.28 695	1.42 789	0.60 762	0.82 761	0.94 763	0.85 757	0.86 743	0.88 754	0.70 750	1.32 781	0.75 722	0.37 774	0.30 753	0.34 769	0.36 771	0.44 771	0.42 735

PASM	0.49 704	0.41 717	1.15 720	0.37 721	0.35 736	0.42 653	0.42 731	0.54 613	0.65 717	0.54 719	0.54 667	0.63 722	0.48 706	0.94 744	0.51 679	0.27 759	0.30 753	0.30 756	0.33 767	0.29 750	0.29 669

SGM-ForestM	1.59 791	0.56 752	1.52 759	0.41 743	0.34 732	2.77 802	1.67 811	1.69 803	1.73 800	2.48 815	2.27 801	6.02 819	2.90 811	3.08 810	2.83 811	0.25 751	0.30 753	0.19 715	0.20 723	0.18 683	0.45 746

GSStereo	0.21 365	0.10 114	0.31 199	0.36 719	0.42 754	0.19 255	0.16 277	0.38 403	0.21 212	0.14 191	0.15 201	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.18 351	0.08 323	0.31 757	0.06 71	0.06 141	0.08 313	0.63 775

GS-Stereo							0.16 277	0.38 403	0.21 212	0.14 191	0.15 201	0.10 72	0.09 49	0.21 216	0.18 351	0.08 323	0.31 757	0.06 71	0.06 141	0.08 313	0.63 775

Replicate-Monster	0.15 190	0.12 233	0.40 287	0.17 44	0.10 114	0.17 190	0.10 12	0.24 170	0.20 181	0.12 119	0.10 57	0.10 72	0.10 101	0.28 381	0.12 74	0.06 49	0.31 757	0.06 71	0.06 141	0.05 4	0.21 570

FoundationStereo	0.13 85	0.08 25	0.18 21	0.29 642	0.30 716	0.12 35	0.13 112	0.12 6	0.18 131	0.09 16	0.08 18	0.10 72	0.08 20	0.14 21	0.11 37	0.07 150	0.31 757	0.06 71	0.04 1	0.05 4	0.06 39

iRaft-Stereo_20w	0.29 574	0.11 174	0.86 660	0.33 694	0.24 665	0.32 561	0.26 624	0.60 688	0.26 312	0.41 645	0.21 302	0.28 464	0.19 431	0.32 450	0.24 497	0.07 150	0.31 757	0.07 195	0.09 471	0.08 313	0.47 748

UHP(ZeroShot)	4.71 813	0.78 779	7.53 816	0.49 764	0.70 781	9.19 822	2.46 819	5.22 826	13.78 840	8.21 830	14.54 838	9.76 831	8.70 828	4.05 821	4.15 816	0.43 781	0.32 762	0.37 772	0.56 794	1.22 806	1.84 810

UHP	4.71 813	0.78 779	7.53 816	0.49 764	0.70 781	9.19 822	2.46 819	5.22 826	13.78 840	8.21 830	14.54 838	9.76 831	8.70 828	4.05 821	4.15 816	0.43 781	0.32 762	0.37 772	0.56 794	1.22 806	1.84 810

AANet	0.55 719	0.47 734	1.61 763	0.23 402	0.31 723	0.41 645	0.25 612	0.53 597	1.14 784	0.93 761	0.98 757	0.84 751	0.71 751	0.60 616	0.66 711	0.18 707	0.32 762	0.14 660	0.13 653	0.18 683	0.44 742

DLNR-FE	10.53 823	12.31 833	20.33 839	105.85 855	23.36 843	0.14 61	0.13 112	3.25 817	0.20 181	0.16 239	0.23 334	0.16 277	0.10 101	0.31 439	0.16 285	2.59 826	0.32 762	0.07 195	0.07 260	40.66 860	0.28 658

IGEV++	0.19 291	0.13 288	0.38 261	0.30 655	0.19 563	0.15 94	0.15 216	0.32 323	0.18 131	0.13 162	0.16 216	0.12 168	0.11 159	0.24 290	0.15 247	0.07 150	0.32 762	0.07 195	0.05 43	0.07 225	0.42 735

DLNR_Zeroshot_test	10.53 823	12.28 832	20.32 837	105.84 854	23.88 844	0.14 61	0.13 112	3.20 816	0.20 181	0.16 239	0.23 334	0.16 277	0.10 101	0.32 450	0.16 285	2.54 825	0.32 762	0.07 195	0.07 260	40.17 859	0.28 658

Ntro	0.61 736	0.75 777	1.16 722	0.67 777	0.50 764	0.76 740	0.37 709	0.68 735	0.71 733	0.50 701	0.59 692	0.65 729	0.52 716	0.79 702	0.58 698	0.58 788	0.32 762	0.57 789	0.34 768	0.69 788	0.50 757

ACVNet_1	0.77 756	0.92 787	1.79 774	0.73 784	0.53 768	0.78 744	0.42 731	0.88 772	0.90 757	0.75 747	0.76 732	1.32 776	0.80 757	1.04 754	0.70 717	0.57 787	0.32 762	0.72 793	0.35 769	0.70 789	0.50 757

MonStereo1	0.96 767	0.61 764	0.99 691	0.70 781	0.59 773	1.37 787	0.35 700	0.97 778	1.27 789	0.97 767	1.92 793	1.53 782	2.13 804	1.29 775	0.87 735	0.71 795	0.34 770	0.75 795	0.47 781	0.75 791	0.68 783

otaku	0.60 732	0.73 774	1.13 717	0.64 775	0.45 761	0.73 738	0.37 709	0.67 730	0.67 722	0.52 707	0.75 731	0.66 733	0.46 700	0.74 682	0.59 699	0.55 785	0.34 770	0.56 786	0.36 771	0.65 783	0.49 753

BEATNet-Init1	4.91 816	3.27 812	14.39 832	0.69 780	0.65 779	10.19 826	3.83 823	5.04 825	5.11 823	8.73 832	8.52 826	13.95 841	7.66 827	7.79 831	5.79 826	0.32 768	0.34 770	0.34 769	0.38 774	0.64 782	0.64 779

Monster-pub-mixall	0.13 85	0.07 2	0.20 50	0.17 44	0.08 37	0.11 27	0.09 4	0.21 105	0.13 27	0.12 119	0.11 81	0.08 6	0.08 20	0.27 355	0.13 146	0.07 150	0.35 773	0.05 1	0.06 141	0.05 4	0.09 171

HART	0.20 324	0.14 343	0.42 308	0.26 554	0.24 665	0.17 190	0.16 277	0.32 323	0.25 292	0.15 220	0.26 366	0.17 293	0.09 49	0.24 290	0.14 200	0.06 49	0.36 774	0.07 195	0.05 43	0.08 313	0.27 649

JetBlue	1.20 782	0.89 785	2.53 790	0.59 773	0.76 786	3.16 806	2.09 814	1.16 783	0.93 760	0.95 763	1.12 762	1.65 785	1.27 783	2.15 806	1.87 800	0.43 781	0.37 775	0.38 774	0.39 775	0.62 780	0.63 775

StereoAnything_RVC	0.22 393	0.47 734	0.67 581	0.30 655	0.31 723	0.11 27	0.11 31	0.18 49	0.15 74	0.09 16	0.11 81	0.09 37	0.09 49	0.27 355	0.12 74	0.09 437	0.39 776	0.06 71	0.04 1	0.24 727	0.49 753

Consistency-Raft	0.56 725	0.52 743	1.12 713	0.45 754	0.49 762	0.48 688	0.45 737	0.73 750	0.74 740	0.45 676	0.82 738	0.46 645	0.60 732	0.51 563	0.63 707	0.39 778	0.40 777	0.44 779	0.51 787	0.53 777	0.38 728

MANE	1.63 793	0.58 759	1.16 722	0.59 773	0.60 775	2.71 801	1.53 809	2.63 815	3.62 815	2.33 814	3.26 811	3.66 810	2.98 812	2.26 808	2.26 806	0.37 774	0.40 777	0.31 759	0.49 783	0.31 752	0.63 775

Anonymous_2	0.44 684	0.23 584	0.57 515	0.34 701	0.34 732	0.53 706	0.28 650	0.49 552	0.39 512	0.36 578	0.34 475	0.48 659	0.38 659	0.43 532	0.33 596	0.26 755	0.41 779	0.44 779	1.45 817	0.33 762	0.37 719

GCST	0.50 705	0.67 770	0.82 643	1.04 796	0.55 770	0.38 628	0.11 31	0.42 462	0.33 428	0.42 651	0.35 483	0.29 477	0.18 408	0.50 557	0.23 485	0.70 794	0.42 780	0.79 798	0.62 799	0.63 781	0.47 748

MADNet+	1.05 772	1.26 802	4.77 806	0.73 784	0.50 764	1.25 779	0.97 789	1.05 780	0.93 760	0.67 740	0.78 733	0.87 753	0.85 761	2.14 805	1.83 798	0.40 779	0.42 780	0.32 763	0.28 760	0.45 772	0.43 739

NVStereoNet_ROB	0.74 748	0.64 767	1.20 732	0.55 772	0.43 757	0.54 710	0.48 744	0.75 753	0.87 756	0.88 758	1.72 789	1.06 761	1.03 775	1.29 775	0.98 747	0.35 771	0.42 780	0.41 778	0.48 782	0.38 766	0.43 739
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	0.94 764	0.98 791	1.71 770	0.83 789	0.63 776	1.02 767	0.64 765	1.16 783	1.43 795	1.02 771	1.39 774	1.47 780	0.86 764	1.16 765	0.79 728	0.63 791	0.43 783	0.78 797	0.49 783	0.80 793	0.57 766

dual_stereo	0.18 258	0.08 25	0.26 145	0.21 264	0.32 727	0.11 27	0.13 112	0.27 233	0.20 181	0.11 79	0.09 25	0.10 72	0.08 20	0.20 189	0.14 200	0.07 150	0.45 784	0.06 71	0.05 43	0.05 4	0.65 780

noway3	4.31 807	5.41 818	4.87 808	11.29 825	10.45 822	5.75 810	4.48 825	4.23 820	0.99 771	1.88 806	2.54 807	6.09 824	3.58 819	3.77 819	4.56 821	1.98 818	0.46 785	2.02 825	1.74 823	5.77 826	4.35 818

noway2	4.31 807	5.35 817	4.91 809	11.32 826	10.44 821	5.75 810	4.48 825	4.21 819	0.98 767	1.89 807	2.51 804	6.10 825	3.59 820	3.66 815	4.55 820	1.98 818	0.46 785	2.01 822	1.74 823	5.80 828	4.46 819

zzzz4	4.35 810	5.87 821	5.01 812	11.40 828	10.45 822	5.76 812	4.48 825	4.31 823	0.98 767	1.89 807	2.52 805	6.02 819	3.52 815	3.69 816	4.60 822	2.00 820	0.47 787	2.01 822	1.73 821	5.85 829	4.49 821

noway1	4.35 810	5.86 820	4.96 811	11.40 828	10.45 822	5.77 813	4.48 825	4.31 823	0.97 766	1.89 807	2.52 805	6.02 819	3.52 815	3.69 816	4.60 822	2.00 820	0.47 787	2.01 822	1.73 821	5.85 829	4.49 821

DStereoFS	1.07 776	0.76 778	1.10 708	0.70 781	0.70 781	1.87 795	1.39 808	1.20 786	1.66 798	1.01 770	1.58 783	1.20 771	2.60 809	1.40 787	1.32 775	0.40 779	0.47 787	0.31 759	0.41 777	0.38 766	0.91 795

TCMNet-wrong-test	4.33 809	5.65 819	4.76 803	11.36 827	10.39 820	5.87 816	4.45 824	4.24 821	1.10 778	1.93 810	2.43 802	6.07 822	3.54 817	3.87 820	4.51 819	2.00 820	0.47 787	1.96 820	1.68 819	5.78 827	4.48 820

noway4	4.36 812	5.91 822	4.91 809	11.41 830	10.47 825	5.83 814	4.53 829	4.26 822	0.98 767	1.85 805	2.49 803	6.07 822	3.55 818	3.70 818	4.61 824	2.01 823	0.48 791	2.02 825	1.72 820	5.88 831	4.51 823

FSD					0.41 752	0.28 482	0.27 634	0.32 323	0.30 383	0.27 401	0.27 382	0.29 477	0.27 539	0.35 482	0.28 545	0.23 735	0.49 792	0.27 745	0.26 755	0.26 734

GREAT-IGEV	0.19 291	0.11 174	0.39 271	0.22 336	0.33 729	0.14 61	0.15 216	0.18 49	0.22 226	0.14 191	0.16 216	0.09 37	0.09 49	0.23 274	0.14 200	0.06 49	0.50 793	0.06 71	0.06 141	0.07 225	0.53 761
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	0.18 258	0.08 25	0.28 170	0.18 84	0.10 114	0.15 94	0.11 31	0.22 123	0.22 226	0.76 750	0.11 81	0.09 37	0.08 20	0.17 100	0.15 247	0.07 150	0.51 794	0.06 71	0.08 359	0.06 117	0.10 247

IMH-64-1	0.94 764	0.95 789	1.07 703	0.98 793	0.76 786	0.93 756	0.72 774	1.30 790	1.11 780	0.91 759	1.45 777	1.14 766	1.00 773	1.25 773	0.97 745	0.77 797	0.51 794	0.97 802	0.55 792	0.90 796	0.66 781

IMH-64	0.94 764	0.95 789	1.07 703	0.98 793	0.76 786	0.93 756	0.72 774	1.30 790	1.11 780	0.91 759	1.45 777	1.14 766	1.00 773	1.25 773	0.97 745	0.77 797	0.51 794	0.97 802	0.55 792	0.90 796	0.66 781

TorneroNet-64	1.47 787	1.15 796	1.51 758	1.11 802	0.86 796	2.27 800	0.76 779	1.84 805	3.76 816	1.29 783	2.22 800	2.68 803	1.46 792	1.81 802	1.55 789	0.79 800	0.51 794	1.10 807	0.67 800	1.31 812	0.81 793

PWCK	1.05 772	1.29 803	2.12 783	0.92 791	0.42 754	1.27 782	1.01 791	1.14 782	1.14 784	1.16 782	1.14 763	1.25 772	0.90 766	1.77 800	1.15 758	0.89 805	0.51 794	0.87 800	0.54 789	1.02 804	0.57 766

SPS-STEREO	0.74 748	0.72 772	1.18 729	0.52 770	0.57 772	0.76 740	0.50 749	0.80 758	0.66 721	0.97 767	0.88 746	0.94 756	0.74 752	1.08 757	1.04 753	0.58 788	0.51 794	0.50 782	0.50 786	0.56 778	0.72 787
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet	2.26 801	1.20 799	1.55 761	1.15 804	0.91 798	5.84 815	0.84 786	2.12 809	8.45 828	2.59 816	5.32 819	3.84 811	2.15 805	1.84 804	1.98 803	0.88 804	0.54 800	1.16 811	0.74 804	1.31 812	0.91 795

DStereoSA	1.00 770	0.46 730	1.33 742	0.68 778	0.86 796	1.26 781	2.25 816	0.83 765	1.41 793	0.57 726	1.92 793	0.57 699	2.07 803	0.96 745	1.84 799	0.36 772	0.55 801	0.28 752	0.53 788	0.45 772	0.90 794

WAO-6	1.11 778	1.01 794	1.17 728	0.96 792	0.79 789	1.30 784	0.78 781	1.36 793	1.99 803	1.04 775	1.54 782	1.59 784	1.27 783	1.37 786	1.30 770	0.78 799	0.55 801	1.03 806	0.75 805	0.87 795	0.72 787

RainbowNet	0.76 754	1.00 792	1.29 739	0.82 788	0.63 776	0.79 745	0.52 753	0.83 765	0.93 760	0.61 732	0.79 736	0.79 748	0.62 743	0.82 713	0.67 715	0.80 801	0.55 801	0.79 798	0.49 783	0.81 794	0.62 773

anonymity	0.57 727	0.55 748	0.74 612	0.48 763	0.63 776	0.56 711	0.43 733	0.71 743	0.51 654	0.64 736	0.55 672	0.57 699	0.61 738	0.65 649	0.57 696	0.55 785	0.55 801	0.50 782	0.54 789	0.51 775	0.61 772

IMH	1.09 777	1.04 795	1.29 739	1.03 795	0.79 789	1.11 769	0.69 770	1.40 794	1.42 794	1.02 771	1.71 788	1.42 777	1.19 781	1.78 801	1.03 752	1.14 812	0.56 805	1.00 804	0.58 796	0.93 799	0.68 783

MFMNet_re	0.74 748	0.84 783	1.16 722	0.64 775	0.70 781	0.79 745	0.71 773	0.77 756	0.85 751	0.79 755	0.86 743	0.69 741	0.80 757	0.73 678	0.65 709	0.66 792	0.59 806	0.61 790	0.58 796	0.68 786	0.71 786

HUF	0.26 510	0.15 383	0.79 632	0.39 731	0.31 723	0.16 146	0.17 322	0.36 376	0.25 292	0.19 295	0.14 179	0.23 386	0.11 159	0.32 450	0.14 200	0.08 323	0.60 807	0.06 71	0.05 43	0.07 225	0.56 763

LVE	1.18 781	1.16 797	1.67 768	1.04 796	0.81 793	1.32 785	0.82 785	1.49 798	1.94 801	1.08 776	1.90 792	1.89 789	1.07 777	1.51 791	1.04 753	0.96 808	0.61 808	0.94 801	0.69 802	0.92 798	0.79 792

Dean	1.22 783	1.17 798	1.97 780	1.04 796	0.79 789	1.21 777	0.76 779	1.51 799	1.96 802	1.30 785	1.98 796	2.14 793	1.18 780	1.30 777	1.15 758	0.83 802	0.61 808	1.01 805	0.69 802	0.97 803	0.77 791

DGSMNet	0.63 740	0.32 665	1.01 693	0.54 771	0.73 785	0.62 723	1.36 807	0.62 706	0.58 692	0.38 605	0.62 707	0.52 682	0.34 635	0.65 649	0.47 665	0.54 784	0.61 808	0.67 791	0.61 798	0.65 783	0.69 785

WAO-7	1.05 772	1.00 792	1.19 730	0.83 789	0.67 780	1.22 778	0.84 786	1.43 795	1.56 797	1.13 779	1.75 790	1.46 779	1.25 782	1.56 792	1.28 768	0.61 790	0.62 811	0.70 792	0.68 801	0.66 785	0.62 773

UNDER WATER	1.64 794	1.34 805	2.72 793	1.40 806	1.04 800	1.70 794	1.14 801	1.57 802	3.58 814	1.46 791	1.46 779	2.82 806	2.43 807	1.74 797	2.04 804	1.08 810	0.63 812	1.31 813	0.94 812	1.29 811	1.10 802

SGM+DAISY	1.12 780	0.86 784	1.64 766	0.68 778	0.80 792	1.68 793	1.68 812	1.08 781	1.10 778	1.53 798	1.76 791	1.47 780	1.53 796	1.24 771	1.42 784	0.66 792	0.65 813	0.52 785	0.54 789	0.57 779	0.91 795

WAO-8	1.50 789	1.22 800	1.39 748	1.10 799	0.85 794	2.15 796	0.78 781	1.84 805	3.76 816	1.46 791	2.18 798	2.15 794	1.50 794	3.20 812	1.35 780	0.92 806	0.66 814	1.10 807	0.79 807	0.94 800	0.74 789

Venus	1.50 789	1.22 800	1.39 748	1.10 799	0.85 794	2.15 796	0.78 781	1.84 805	3.76 816	1.46 791	2.18 798	2.15 794	1.50 794	3.20 812	1.35 780	0.92 806	0.66 814	1.10 807	0.79 807	0.94 800	0.74 789

UNDER WATER-64	1.61 792	1.30 804	2.93 795	1.33 805	0.96 799	2.20 798	1.25 803	1.47 797	3.15 813	1.46 791	1.31 772	2.61 801	2.22 806	1.69 796	1.93 801	1.13 811	0.67 816	1.29 812	0.94 812	1.26 810	1.09 801

notaker	1.49 788	1.44 806	1.77 772	1.42 807	1.08 801	1.19 776	0.87 788	1.51 799	1.40 792	1.53 798	3.41 812	2.40 798	1.94 801	1.83 803	1.57 790	1.14 812	0.69 817	1.38 814	0.88 811	1.39 815	1.03 799

ktn	1.80 796	1.46 807	1.49 756	1.44 808	1.14 802	1.50 790	1.07 794	1.53 801	3.90 819	2.77 817	4.62 817	3.42 809	1.49 793	1.74 797	1.40 783	1.45 816	0.77 818	1.46 815	0.99 814	1.41 816	1.00 798

KSHMR	1.92 798	1.47 808	1.97 780	1.48 809	1.22 804	1.39 788	1.06 793	1.81 804	5.83 824	1.43 789	5.56 820	2.95 807	1.17 778	2.24 807	1.33 777	1.29 815	1.13 819	1.47 816	1.11 816	1.37 814	1.21 804

Selective-IGEV-i1pa	5.75 817	8.12 823	4.85 807	1.10 799	0.54 769	13.48 828	3.52 821	9.46 834	7.56 827	7.13 827	10.00 830	9.12 829	7.56 826	14.91 842	6.08 828	3.55 828	1.33 820	1.94 819	0.77 806	0.79 792	3.23 816

light-stereo	2.66 804	0.78 779	4.46 802	4.42 814	3.66 811	5.04 808	0.38 717	2.12 809	1.51 796	4.25 821	6.51 825	7.70 828	0.75 753	5.12 826	1.42 784	0.72 796	1.35 821	0.33 767	0.45 779	1.22 806	1.04 800

JetRed	2.35 803	2.70 811	6.11 814	1.14 803	1.38 808	6.03 817	3.61 822	2.12 809	1.72 799	1.99 811	1.97 795	2.15 794	1.59 799	2.49 809	4.19 818	1.05 809	1.60 822	1.10 807	1.02 815	1.72 817	1.41 809

test_sample9	0.45 687	0.21 544	0.69 590	0.18 84	0.17 498	0.36 612	0.21 504	0.54 613	0.43 560	0.38 605	0.36 498	0.38 573	0.32 624	0.70 668	1.01 748	0.24 743	1.93 823	0.28 752	0.24 745	0.18 683	0.21 570

test_sample8	0.52 712	0.21 544	0.69 590	0.18 84	0.17 498	0.36 612	0.21 504	0.57 652	0.38 496	0.63 734	0.39 536	1.16 768	0.68 749	0.70 668	1.01 748	0.24 743	1.93 823	0.28 752	0.24 745	0.18 683	0.21 570

MADNet++	2.34 802	1.81 809	2.24 786	2.15 812	1.97 810	2.79 803	2.19 815	2.42 814	2.26 806	2.79 818	2.70 808	2.43 799	2.60 809	3.18 811	3.32 812	2.19 824	1.97 825	1.93 818	1.62 818	2.02 818	2.10 812

PML	15.86 833	13.12 834	7.07 815	5.22 815	7.66 816	32.93 842	64.30 857	5.37 828	10.12 830	25.87 856	67.29 861	20.25 843	13.20 842	10.09 833	6.81 830	5.94 833	2.00 826	6.03 838	2.18 826	9.13 836	2.62 815

HanzoNet	3.08 805	1.87 810	2.70 792	1.81 810	1.34 807	1.60 792	1.05 792	2.06 808	2.62 811	5.63 825	5.12 818	5.96 818	7.09 825	4.39 824	3.43 813	3.29 827	2.06 827	1.98 821	2.94 830	2.47 819	2.15 813

USTest	6.84 819	5.16 813	5.45 813	7.18 819	7.26 815	14.27 829	22.53 835	8.48 831	9.29 829	5.44 824	6.42 824	6.27 826	6.69 824	6.83 829	8.49 831	1.95 817	3.27 828	2.16 827	2.54 828	3.76 821	3.31 817

Selective-IGEV-i16pa	31.25 848	41.63 854	4.08 801	0.51 769	0.38 746	97.61 856	0.73 776	61.16 863	60.81 861	17.49 842	65.92 860	39.64 862	53.28 861	107.35 863	27.39 854	20.46 856	3.81 829	4.39 831	1.97 825	0.41 769	16.06 843

DPSimNet_ROB	6.21 818	5.16 813	9.50 818	5.59 817	5.56 814	7.64 819	10.02 831	4.07 818	7.33 826	6.84 826	6.26 821	7.17 827	10.55 830	4.07 823	5.68 825	5.50 831	4.29 830	5.24 832	3.66 831	4.05 823	5.96 824

LRCNet_RVC	10.94 827	14.45 835	9.66 821	15.38 831	8.02 817	1.08 768	0.35 700	8.72 832	0.72 735	12.63 841	15.84 840	9.73 830	6.52 823	8.58 832	6.38 829	20.33 853	5.39 831	23.79 854	21.95 854	15.35 840	13.96 835

DGTPSM_ROB	8.38 821	5.24 815	10.71 830	5.32 816	10.19 818	8.34 820	23.49 839	6.11 829	13.43 837	4.93 822	10.93 834	5.64 816	10.55 830	6.17 827	12.73 835	3.74 829	7.56 832	3.68 829	7.24 836	4.09 824	7.49 827

DPSMNet_ROB	8.44 822	5.25 816	10.87 831	5.59 817	10.27 819	8.34 820	23.51 840	6.12 830	13.47 838	4.96 823	10.94 835	5.65 817	10.55 830	6.25 828	12.77 836	4.01 830	7.62 833	3.75 830	7.27 837	4.16 825	7.54 828

iinet-test	10.74 825	9.21 824	9.52 819	10.46 820	10.67 826	17.92 834	25.86 841	12.61 838	13.38 835	9.65 836	10.06 831	9.98 833	10.66 833	11.13 838	12.60 832	6.36 834	7.73 834	5.65 834	6.66 832	7.29 832	7.31 825

IINet	10.74 825	9.21 824	9.52 819	10.46 820	10.67 826	17.92 834	25.86 841	12.61 838	13.38 835	9.65 836	10.06 831	9.98 833	10.66 833	11.13 838	12.60 832	6.36 834	7.73 834	5.65 834	6.66 832	7.29 832	7.31 825

Anonymous_1	16.44 834	9.26 826	9.67 822	10.63 822	14.54 830	18.62 836	26.98 843	12.68 840	13.53 839	10.78 840	10.37 833	10.15 835	10.66 833	10.99 837	12.64 834	15.61 850	7.73 834	16.87 848	43.01 857	56.14 861	7.86 831

DPSM_ROB	11.46 828	9.79 830	10.18 825	11.11 823	11.31 828	19.08 837	27.38 844	13.42 841	14.23 842	10.34 838	11.13 836	10.97 839	11.33 840	11.89 840	13.49 837	6.74 836	8.19 837	6.00 836	7.05 834	7.74 834	7.76 829

DPSM	11.46 828	9.79 830	10.18 825	11.11 823	11.31 828	19.08 837	27.38 844	13.42 841	14.23 842	10.34 838	11.13 836	10.97 839	11.33 840	11.89 840	13.49 837	6.74 836	8.19 837	6.00 836	7.05 834	7.74 834	7.76 829

tt	4.71 813	0.11 174	3.94 800	2.06 811	1.54 809	10.14 825	16.85 834	9.28 833	4.99 822	1.41 788	1.05 759	4.68 814	4.89 821	3.36 814	5.86 827	5.73 832	9.15 839	2.23 828	2.51 827	3.02 820	1.34 808

xxxxx1	15.30 830	9.78 827	10.23 827	20.34 834	19.47 833	17.10 830	23.00 836	10.36 835	11.04 831	9.25 833	9.66 827	10.74 836	10.66 833	10.60 834	13.72 839	8.14 838	9.35 840	31.88 857	44.61 858	12.63 837	13.46 832

tt_ll	15.30 830	9.78 827	10.23 827	20.34 834	19.47 833	17.10 830	23.00 836	10.36 835	11.04 831	9.25 833	9.66 827	10.74 836	10.66 833	10.60 834	13.72 839	8.14 838	9.35 840	31.88 857	44.61 858	12.63 837	13.46 832

ff	15.30 830	9.78 827	10.23 827	20.34 834	19.47 833	17.10 830	23.00 836	10.36 835	11.04 831	9.25 833	9.66 827	10.74 836	10.66 833	10.60 834	13.72 839	8.14 838	9.35 840	31.88 857	44.61 858	12.63 837	13.46 832

Light2-Stereo	43.73 853	19.67 838	35.52 851	51.48 852	32.90 847	24.02 839	0.51 751	31.67 857	2.29 807	64.84 862	36.95 859	36.23 861	11.28 839	91.36 862	39.49 855	47.38 860	9.52 843	114.50 863	106.27 862	62.26 862	56.43 854

LSM0	24.21 844	19.88 845	22.33 843	24.42 844	40.13 852	38.41 847	54.99 848	27.05 853	28.61 848	20.59 847	22.00 844	22.29 852	22.86 847	24.12 851	27.16 846	13.59 848	16.33 844	12.13 846	14.08 838	15.72 848	17.53 844

Hybrid-DGEV	23.11 841	19.81 844	20.81 842	22.43 838	22.74 839	38.45 848	55.25 855	27.21 855	28.95 855	20.63 848	22.37 848	22.03 846	22.89 851	23.96 850	27.14 845	13.54 845	16.46 845	12.09 842	14.23 843	15.57 841	15.57 836

RAFT-FEzeroshot	23.04 837	19.71 841	20.25 835	22.47 840	22.80 840	38.32 843	55.23 852	26.95 848	28.70 849	20.66 849	22.23 845	22.07 847	22.86 847	23.85 846	27.17 847	13.53 842	16.47 846	12.08 839	14.22 841	15.58 843	15.60 838

RAFT-FE	23.04 837	19.71 841	20.25 835	22.47 840	22.80 840	38.32 843	55.23 852	26.95 848	28.70 849	20.66 849	22.23 845	22.07 847	22.86 847	23.85 846	27.17 847	13.53 842	16.47 846	12.08 839	14.22 841	15.58 843	15.60 838

CasAABBNet	23.04 837	19.69 839	20.32 837	22.42 837	22.73 837	38.35 846	55.23 852	26.99 851	28.74 851	20.67 851	22.28 847	22.11 850	22.86 847	23.84 845	27.17 847	13.52 841	16.47 846	12.08 839	14.21 839	15.57 841	15.60 838

FlowAnything	23.08 840	19.70 840	20.48 840	22.45 839	22.73 837	38.34 845	55.18 849	27.00 852	28.79 852	20.83 854	22.42 851	22.10 849	22.83 846	23.85 846	27.23 851	13.53 842	16.54 849	12.10 844	14.29 845	15.59 845	15.58 837

fast-reg	23.61 843	20.43 847	23.27 844	23.15 843	24.75 846	38.65 850	55.20 851	26.97 850	28.94 854	20.18 846	21.86 842	21.68 845	22.34 845	24.15 852	27.35 853	13.84 849	16.57 850	14.84 847	15.61 846	16.59 849	15.88 842

Selective-RAFT-Error	23.11 841	19.77 843	20.60 841	22.49 842	22.80 840	38.46 849	55.19 850	27.13 854	28.90 853	20.73 852	22.38 849	22.11 850	22.91 852	23.94 849	27.18 850	13.54 845	16.57 850	12.09 842	14.21 839	15.61 847	15.65 841

RAFTStereoReplicaGSO							55.30 856	27.31 856	29.02 856	20.74 853	22.41 850	22.39 853	22.96 853	24.61 853	27.23 851	13.57 847	16.65 852	12.10 844	14.26 844	15.60 846

HaxPig	17.72 835	20.23 846	19.76 834	16.55 832	16.52 831	9.46 824	9.42 830	14.48 843	13.31 834	18.59 843	18.67 841	17.39 842	16.68 843	17.07 843	16.43 842	21.99 857	20.86 853	22.28 853	21.55 851	21.30 852	21.88 849

MEDIAN_ROB	21.20 836	24.56 850	23.42 845	19.57 833	19.62 836	13.29 827	11.21 832	18.04 844	17.02 844	22.07 855	21.92 843	20.84 844	20.24 844	21.02 844	19.68 843	25.59 858	24.08 854	26.20 855	25.19 855	25.31 855	25.19 852

zzzzzz3	33.87 849	22.29 848	30.19 847	40.83 850	40.72 853	53.80 851	74.95 859	37.94 859	43.72 859	30.30 858	32.80 855	33.62 859	36.50 859	35.21 855	41.72 859	19.37 851	24.62 855	18.28 849	21.49 849	19.97 850	19.16 845

zzz1	33.89 850	22.31 849	30.41 848	40.83 850	40.73 854	53.80 851	74.90 858	37.96 860	43.78 860	30.32 859	32.84 856	33.63 860	36.50 859	35.24 856	41.71 858	19.38 852	24.63 856	18.29 850	21.50 850	19.98 851	19.16 845

zzzz2	34.79 851	29.98 852	31.25 849	34.15 846	34.21 850	57.99 853	83.40 860	41.08 861	43.61 857	31.19 860	33.64 857	32.74 857	34.05 857	35.64 857	40.72 856	20.38 854	24.84 857	18.37 851	21.57 852	23.52 853	23.57 850

noway5	34.79 851	29.98 852	31.25 849	34.15 846	34.21 850	57.99 853	83.40 860	41.08 861	43.61 857	31.19 860	33.64 857	32.74 857	34.05 857	35.64 857	40.72 856	20.38 854	24.84 857	18.37 851	21.57 852	23.52 853	23.57 850

AVERAGE_ROB	25.43 845	29.01 851	27.22 846	24.60 845	24.16 845	17.78 833	12.87 833	22.39 847	21.40 847	26.72 857	26.08 854	25.18 854	24.52 856	25.07 854	23.57 844	29.94 859	28.36 859	30.60 856	29.57 856	29.83 856	29.66 853

RSGM-EC	29.37 846	17.55 836	9.85 823	35.22 848	33.16 848	26.01 840	45.63 846	20.07 845	17.60 845	18.98 844	23.47 852	30.02 855	23.62 854	41.06 859	44.49 860	58.94 861	34.33 860	32.95 860	20.18 847	33.70 857	20.62 847

acva	29.37 846	17.55 836	9.85 823	35.22 848	33.16 848	26.01 840	45.63 846	20.07 845	17.60 845	18.98 844	23.47 852	30.02 855	23.62 854	41.06 859	44.49 860	58.94 861	34.33 860	32.95 860	20.18 847	33.70 857	20.62 847

test_example2	100.95 854	107.33 855	67.16 853	98.17 853	106.88 855	89.44 855	101.34 862	37.23 858	97.88 862	129.56 863	131.26 862	65.41 863	67.34 862	91.22 861	79.29 862	143.32 863	199.32 862	81.12 862	102.17 861	121.89 863	101.70 855

ccccc		256.25 856		351.50 856	361.31 856	144.22 857		153.19 864		152.98 864		161.94 864		268.06 864		387.64 864	346.97 863	244.11 864	219.32 863	413.57 864

PatchMatch		0.46 730		0.33 694		1.00 765		1.28 789		1.67 800		2.61 801		1.50 790		0.20 722		0.19 715		0.19 696

Low-res two-view benchmark