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

SCION-M(vits-remse)	0.14 105	0.09 57	0.45 287	0.28 572	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.10 461	0.08 268	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 212	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.26 634	0.47 630	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

LACA_dic	0.10 2	0.16 380	0.18 12	0.16 13	0.07 1	0.14 42	0.11 29	0.13 8	0.11 6	0.09 9	0.08 11	0.09 30	0.08 17	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 184	0.06 14

over-6	0.13 55	0.18 444	0.30 146	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.11 29	0.28 204	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.13 220	0.20 155	0.11 16	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over v1	0.12 32	0.17 417	0.23 70	0.19 127	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.14 251	0.18 97	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-8	0.12 32	0.17 417	0.25 90	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-9	0.12 32	0.18 444	0.27 123	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.21 77	0.12 10	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

testmc14	0.14 105	0.08 23	0.29 136	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.14 122	0.16 18	0.13 19	0.11 50	0.14 134	0.11 98	0.08 17	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.32 631

LGCAT	0.15 147	0.07 2	0.19 17	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.13 8	0.10 3	0.13 119	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.31 389	0.14 162	0.23 672	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.41 668

MCSU-Stereo	0.13 55	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.17 146	0.15 172	0.17 27	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.20 593	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 497

derf	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.18 74	0.11 132	0.11 19	0.11 29	0.17 27	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.07 200	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 369

mm2	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

mm1	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

monster-pro	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

PipStereo	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.23 361	0.21 566	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.23 624	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

PSi22b	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.22 296	0.22 583	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.14 196	0.09 43	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

PSi22a	0.13 55	0.07 2	0.16 1	0.21 227	0.18 485	0.09 3	0.11 29	0.15 14	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.52 698

LACA3	0.10 2	0.11 151	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 108	0.14 122	0.14 11	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 200	0.18 444	0.42 262	0.20 179	0.09 23	0.16 108	0.11 29	0.30 244	0.25 247	0.13 119	0.15 155	0.21 314	0.13 220	0.30 374	0.16 238	0.06 48	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.08 263	0.13 369

Foundation-i32	0.14 105	0.07 2	0.18 12	0.24 417	0.22 583	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 684

GeoVLM	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

LACA2	0.12 32	0.17 417	0.32 170	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 248	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.16 18	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.09 30	0.10 87	0.14 14	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

DispViT+	0.12 32	0.08 23	0.21 45	0.16 13	0.16 421	0.10 13	0.12 47	0.27 188	0.24 220	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 108	0.10 12	0.21 77	0.15 47	0.10 31	0.10 40	0.09 30	0.12 173	0.14 14	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

HiDET	0.12 32	0.07 2	0.20 27	0.15 5	0.09 23	0.14 42	0.12 47	0.20 60	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.11 98	0.09 43	0.19 121	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

LCMNet	0.12 32	0.08 23	0.20 27	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.19 50	0.20 139	0.10 31	0.11 53	0.11 98	0.10 87	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.14 412

CSFM-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.13 19	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.12 435	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.12 332

BridgeDepth	0.11 13	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.18 33	0.13 19	0.08 2	0.09 16	0.14 196	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Wavelet-MonSter	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.18 74	0.10 83	0.13 34	0.12 47	0.16 18	0.14 32	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.15 205	0.05 1	0.16 521	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

Monster-pub-eth3d	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.19 121	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Monster-pub-mixall	0.13 55	0.07 2	0.20 27	0.17 40	0.08 13	0.11 19	0.09 4	0.21 77	0.13 19	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.08 17	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.35 702	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

asda	0.13 55	0.11 151	0.24 78	0.18 74	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.25 153	0.17 72	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 271

asd	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.09 30	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 140

qwe	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

2.25w	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.15 205	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.12 332

4.25_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5w_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5_new	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.5w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.25w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4w-stereo	0.13 55	0.11 151	0.31 156	0.17 40	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.15 431

2.5w	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.21 77	0.16 60	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

2.75w_new	0.13 55	0.10 97	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.08 3	0.11 126	0.22 211	0.15 205	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.10 216

3.25w_new	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.25w	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.75w	0.12 32	0.10 97	0.21 45	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.15 47	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.10 87	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

3.5w_stereo	0.12 32	0.11 151	0.21 45	0.17 40	0.09 23	0.17 146	0.09 4	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.22 211	0.13 110	0.05 1	0.11 404	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 84

3w_stereo	0.14 105	0.11 151	0.31 156	0.19 127	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.28 204	0.20 139	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.10 216

2w_stereo	0.13 55	0.11 151	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.15 176	0.14 134	0.08 3	0.11 126	0.15 32	0.13 110	0.05 1	0.12 435	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

1w_stereo	0.13 55	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.27 188	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.14 162	0.05 1	0.10 366	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 140

monsters	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.18 74	0.13 257	0.15 64	0.11 29	0.24 129	0.16 60	0.15 176	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.23 235	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.09 140

MonSter	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

test410_97500	0.13 55	0.10 97	0.33 180	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.18 33	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

test410	0.13 55	0.10 97	0.34 186	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.19 50	0.15 47	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

DNSM	0.33 567	0.30 601	0.21 45	0.25 463	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.19 124	0.16 195	0.18 210	0.13 163	0.11 126	0.80 652	0.66 655	0.09 386	0.24 640	0.06 56	0.05 37	1.25 737	1.17 741

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.11 132	0.06 1	0.13 88	0.13 8	0.16 60	0.10 31	0.12 75	0.08 3	0.09 43	0.12 4	0.10 3	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.15 172	0.14 11	0.13 19	0.09 9	0.15 155	0.08 3	0.08 17	0.11 1	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

HLF11	0.20 276	0.20 480	0.68 538	0.16 13	0.12 192	0.21 282	0.12 47	0.39 376	0.25 247	0.21 273	0.30 364	0.19 276	0.18 357	0.38 456	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.09 140

GGDA	0.19 244	0.20 480	0.53 419	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.16 229	0.35 312	0.32 360	0.22 294	0.29 348	0.19 276	0.16 295	0.38 456	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.09 140

qqai	0.12 32	0.08 23	0.22 61	0.18 74	0.12 192	0.11 19	0.12 47	0.17 27	0.16 60	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.20 517

MGA	0.12 32	0.08 23	0.26 106	0.16 13	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

CAR	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.12 83	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

MSE-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.11 50	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

PointNet	0.11 13	0.08 23	0.19 17	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.18 33	0.16 60	0.09 9	0.11 53	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.13 110	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

TS12	0.13 55	0.09 57	0.21 45	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.15 176	0.19 224	0.12 138	0.13 220	0.18 97	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.06 14

DF	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.31 621	0.16 421	0.17 146	0.15 172	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.23 284	0.19 276	0.11 126	0.24 250	0.16 238	0.08 281	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.09 140

LiteMatch*	0.12 32	0.07 2	0.26 106	0.16 13	0.11 132	0.13 34	0.13 88	0.19 50	0.15 47	0.10 31	0.09 16	0.09 30	0.11 126	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.14 412

aanet-new-90k	0.15 147	0.14 298	0.49 345	0.21 227	0.11 132	0.15 64	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.10 31	0.12 75	0.10 57	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

aanet-new-60k	0.14 105	0.15 336	0.54 433	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.10 3	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.15 431

aanet-new-70k	0.13 55	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.22 92	0.16 60	0.11 50	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.13 369

aanet-new-78k	0.17 200	0.14 298	0.80 588	0.21 227	0.10 83	0.14 42	0.14 122	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.13 97	0.10 57	0.13 220	0.19 121	0.11 16	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.26 595

aanet-new-40k	0.14 105	0.15 336	0.43 270	0.20 179	0.13 257	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.15 47	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.33 638

aanet-new-36k	0.14 105	0.17 417	0.45 287	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

aanet-new-34k	0.14 105	0.16 380	0.39 226	0.19 127	0.09 23	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.11 98	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

aanet-32k-new	0.15 147	0.18 444	0.43 270	0.21 227	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.22 92	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.09 30	0.13 220	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.23 555

aanet-new-32k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-30k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-28k	0.15 147	0.16 380	0.50 366	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.15 47	0.13 119	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.07 215	0.07 184	0.18 477

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 147	0.13 248	0.41 252	0.20 179	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.13 110	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.43 677

aanet-new-24k	0.13 55	0.14 298	0.32 170	0.20 179	0.12 192	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.16 60	0.13 119	0.16 169	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.07 38

aanet-new-22k	0.15 147	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.13 88	0.24 129	0.19 124	0.12 83	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.11 16	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.27 603

aanet-new-16k	0.13 55	0.14 298	0.39 226	0.20 179	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.20 139	0.12 83	0.12 75	0.12 138	0.11 126	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.14 412

aanet-new-10k	0.14 105	0.15 336	0.37 211	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.13 119	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.10 216

aanet-new-14k	0.13 55	0.13 248	0.33 180	0.21 227	0.09 23	0.13 34	0.13 88	0.26 171	0.23 200	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.11 271

aanet-new-8k	0.14 105	0.14 298	0.34 186	0.21 227	0.10 83	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.13 220	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.11 271

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 55	0.11 151	0.28 130	0.21 227	0.13 257	0.20 251	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.12 83	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 55	0.09 57	0.23 70	0.19 127	0.14 305	0.20 251	0.16 229	0.25 153	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.13 369

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 147	0.23 535	0.58 482	0.17 40	0.12 192	0.15 64	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.20 179	0.12 192	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 105	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.10 83	0.15 64	0.16 229	0.24 129	0.17 72	0.11 50	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.13 7	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.17 470

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 178	0.20 480	0.79 583	0.19 127	0.12 192	0.12 26	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.10 87	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.07 200	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.19 127	0.10 83	0.13 34	0.16 229	0.26 171	0.22 182	0.12 83	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.14 14	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.26 595

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 105	0.12 204	0.42 262	0.18 74	0.12 192	0.17 146	0.14 122	0.24 129	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.19 497

RT-Monster	0.16 178	0.09 57	0.25 90	0.18 74	0.14 305	0.20 251	0.12 47	0.31 267	0.33 379	0.25 329	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.10 216

Foundation-i1c-attn	0.15 147	0.07 2	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.26 171	0.29 316	0.15 176	0.16 169	0.17 247	0.14 251	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.26 595

Foundation-i1b	0.15 147	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.27 188	0.29 316	0.15 176	0.15 155	0.18 262	0.12 173	0.18 97	0.14 162	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.21 530

Foundation-i1a	0.16 178	0.08 23	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.18 181	0.16 229	0.26 171	0.30 334	0.17 219	0.16 169	0.19 276	0.13 220	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.26 595

Foundation-i1	0.16 178	0.08 23	0.21 45	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.15 172	0.33 296	0.32 360	0.16 195	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.16 448

Test_v1	0.11 13	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.07 38

VMStereo-Base	0.14 105	0.09 57	0.29 136	0.16 13	0.09 23	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.25 247	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

WQFJA1++	0.48 651	0.07 2	0.86 611	0.23 361	0.19 520	0.18 181	0.11 29	0.21 77	0.14 32	2.23 745	0.12 75	0.23 338	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.08 281	0.19 575	0.06 56	0.09 420	4.02 750	0.20 517

BStereo	0.14 105	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.25 153	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

MatchStereo	0.11 13	0.08 23	0.30 146	0.16 13	0.08 13	0.09 3	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.10 31	0.16 169	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.16 178	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.41 595	0.15 172	0.30 244	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

VIP-Stereo	0.13 55	0.15 336	0.31 156	0.18 74	0.12 192	0.24 365	0.12 47	0.20 60	0.20 139	0.10 31	0.13 97	0.11 98	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.06 48	0.11 404	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.08 84

GEAStereo	0.20 276	0.10 97	0.31 156	0.35 653	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.57 704

GSStereo	0.21 317	0.10 97	0.31 156	0.36 661	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

GS-Stereo							0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

gasm-f	0.20 276	0.12 204	0.36 205	0.35 653	0.36 681	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.19 224	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.19 337	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.57 704

252Zero-FE	0.18 212	0.08 23	0.28 130	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.11 29	0.22 92	0.22 182	0.76 692	0.11 53	0.09 30	0.08 17	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.51 723	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.10 216

Zero-FE251	0.17 200	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.20 251	0.13 88	0.20 60	0.15 47	0.75 689	0.13 97	0.13 163	0.11 126	0.16 54	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

Replicate-Monster	0.15 147	0.12 204	0.40 241	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.10 12	0.24 129	0.20 139	0.12 83	0.10 40	0.10 57	0.10 87	0.28 333	0.12 46	0.06 48	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.21 530

AdaDepth	0.13 55	0.10 97	0.32 170	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.16 18	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.11 271

GASTEREO	0.20 276	0.15 336	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.18 242	0.17 190	0.11 98	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.57 704

MSCF	0.20 276	0.14 298	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.17 146	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.17 219	0.16 169	0.11 98	0.13 220	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.07 184	0.57 704

DVStereo	0.15 147	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.14 122	0.24 129	0.22 182	0.22 294	0.21 255	0.16 231	0.15 273	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.08 84

monsterstereo	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.19 127	0.12 192	0.14 42	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.09 43	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.09 420	0.06 99	0.07 38

IGEV	0.12 32	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.11 132	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.07 3	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.08 84

111111	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.20 179	0.13 257	0.13 34	0.10 12	0.23 107	0.17 72	0.11 50	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.16 448

LG-Stereo_L2	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.07 3	0.08 3	0.08 17	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

LG-Stereo_L1	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo_test3	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.07 3	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.08 84

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.09 57	0.29 136	0.21 227	0.12 192	0.16 108	0.11 29	0.17 27	0.12 10	0.11 50	0.08 11	0.11 98	0.06 1	0.16 54	0.11 16	0.08 281	0.13 456	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

MLG-Stereo_test1	0.11 13	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.11 29	0.17 27	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo	0.11 13	0.08 23	0.26 106	0.19 127	0.09 23	0.15 64	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.08 17	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

LG-G_1	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LG-G	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.18 74	0.09 23	0.13 34	0.09 4	0.17 27	0.13 19	0.10 31	0.08 11	0.09 30	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

SGD-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.18 12	0.17 40	0.07 1	0.17 146	0.13 88	0.19 50	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.08 281	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

GREAT-IGEV	0.19 244	0.11 151	0.39 226	0.22 296	0.33 671	0.14 42	0.15 172	0.18 33	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.09 30	0.09 43	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.50 722	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.53 699
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.18 212	0.08 23	0.39 226	0.19 127	0.19 520	0.24 365	0.18 335	0.29 224	0.29 316	0.24 316	0.21 255	0.24 359	0.18 357	0.22 211	0.21 396	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.07 215	0.06 99	0.11 271

SCV_C0	0.19 244	0.14 298	0.40 241	0.30 604	0.20 549	0.15 64	0.16 229	0.35 312	0.26 264	0.17 219	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.14 162	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.06 114	0.09 365	0.25 581

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 55	0.15 336	0.21 45	0.27 544	0.09 23	0.15 64	0.13 88	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.22 211	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

FoundationStereo	0.13 55	0.08 23	0.18 12	0.29 592	0.30 658	0.12 26	0.13 88	0.12 3	0.18 95	0.09 9	0.08 11	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.31 688	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

StereoAnything_RVC	0.22 345	0.47 671	0.67 532	0.30 604	0.31 665	0.11 19	0.11 29	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.11 53	0.09 30	0.09 43	0.27 309	0.12 46	0.09 386	0.39 705	0.06 56	0.04 1	0.24 667	0.49 691

AIO_rvc	0.20 276	0.16 380	0.49 345	0.41 685	0.29 653	0.15 64	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.17 219	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.35 432	0.13 110	0.07 125	0.19 575	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.41 668

HUF	0.26 461	0.15 336	0.79 583	0.39 673	0.31 665	0.16 108	0.17 274	0.36 328	0.25 247	0.19 249	0.14 134	0.23 338	0.11 126	0.32 400	0.14 162	0.08 281	0.60 736	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.56 701

AIO_test	0.20 276	0.12 204	0.46 305	0.45 693	0.38 685	0.15 64	0.17 274	0.28 204	0.20 139	0.19 249	0.13 97	0.14 196	0.09 43	0.39 461	0.13 110	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.34 643

GIP-stereo	0.16 178	0.12 204	0.25 90	0.24 417	0.22 583	0.15 64	0.14 122	0.32 276	0.21 168	0.11 50	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.13 456	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.10 97	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.21 282	0.14 122	0.14 11	0.17 72	0.11 50	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.21 181	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

dual_stereo	0.18 212	0.08 23	0.26 106	0.21 227	0.32 669	0.11 19	0.13 88	0.27 188	0.20 139	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.08 17	0.20 155	0.14 162	0.07 125	0.45 713	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.65 718

IGEV-Stereo++	0.15 147	0.09 57	0.27 123	0.21 227	0.13 257	0.14 42	0.11 29	0.23 107	0.19 124	0.15 176	0.14 134	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.12 46	0.06 48	0.21 599	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.28 612

Pointernet	0.15 147	0.08 23	0.35 198	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.12 47	0.34 303	0.25 247	0.15 176	0.16 169	0.13 163	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

IGEV-Stereo+	0.14 105	0.08 23	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.09 3	0.10 12	0.16 18	0.17 72	0.14 148	0.08 11	0.10 57	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.07 125	0.15 506	0.06 56	0.06 114	0.16 597	0.29 618

WCG-NET（raft）	0.16 178	0.14 298	0.32 170	0.18 74	0.09 23	0.19 208	0.16 229	0.24 129	0.27 282	0.19 249	0.19 224	0.20 298	0.12 173	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.17 549	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

trnet	0.14 105	0.09 57	0.26 106	0.15 5	0.07 1	0.21 282	0.12 47	0.25 153	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.15 217	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 105	0.09 57	0.37 211	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

MoCha-V2	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.30 604	0.24 616	0.16 108	0.15 172	0.28 204	0.19 124	0.16 195	0.16 169	0.13 163	0.13 220	0.30 374	0.13 110	0.06 48	0.28 666	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.25 581

Any-RAFT	0.18 212	0.09 57	0.33 180	0.19 127	0.10 83	0.29 458	0.16 229	0.44 446	0.32 360	0.25 329	0.27 331	0.29 426	0.16 295	0.23 235	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

LoS_RVC	0.14 105	0.11 151	0.32 170	0.18 74	0.16 421	0.20 251	0.18 335	0.21 77	0.18 95	0.14 148	0.20 235	0.12 138	0.17 321	0.17 76	0.14 162	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.14 412

CAS	0.16 178	0.07 2	0.29 136	0.42 688	0.17 455	0.20 251	0.18 335	0.23 107	0.20 139	0.15 176	0.19 224	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.14 162	0.31 697	0.04 1	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.16 448

LoS	0.15 147	0.09 57	0.34 186	0.17 40	0.09 23	0.22 315	0.14 122	0.27 188	0.27 282	0.15 176	0.18 210	0.19 276	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 105	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.23 599	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.20 517

CREStereo++_RVC	0.16 178	0.09 57	0.42 262	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.23 107	0.31 346	0.21 273	0.31 377	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.16 238	0.07 125	0.04 1	0.06 56	0.15 630	0.06 99	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 178	0.11 151	0.43 270	0.16 13	0.08 13	0.25 386	0.14 122	0.23 107	0.29 316	0.25 329	0.30 364	0.16 231	0.12 173	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

XX-TBD	0.16 178	0.21 495	0.43 270	0.22 296	0.10 83	0.23 340	0.15 172	0.23 107	0.28 293	0.22 294	0.26 315	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.14 162	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.06 14

CREStereo	0.14 105	0.09 57	0.27 123	0.14 2	0.08 13	0.22 315	0.15 172	0.26 171	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.14 196	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.15 5	0.09 23	0.23 340	0.15 172	0.26 171	0.24 220	0.17 219	0.21 255	0.16 231	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.29 693	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.07 38

iResNet_ROB	0.27 492	0.27 583	0.48 328	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.17 274	0.57 597	0.55 624	0.39 569	0.44 541	0.37 515	0.28 510	0.43 482	0.28 493	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.11 271

pmcnn	0.54 667	0.24 548	1.06 650	0.25 463	0.26 634	0.40 590	0.31 622	0.55 577	0.55 624	0.56 666	1.22 709	2.53 737	0.39 611	0.84 663	1.08 698	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.10 431	0.14 412

GEAR-Net	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

GELT-Stereo	0.14 105	0.11 151	0.24 78	0.20 179	0.14 305	0.14 42	0.16 229	0.35 312	0.25 247	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.05 4	0.08 84

FAST (zero-shot)	0.14 105	0.10 97	0.22 61	0.24 417	0.26 634	0.14 42	0.15 172	0.24 129	0.16 60	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.10 461	0.09 317	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.09 140

anonymous	0.11 13	0.10 97	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.08 2	0.13 88	0.16 18	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.09 30	0.07 3	0.14 14	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.06 14

Anonymus	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.17 72	0.11 50	0.09 16	0.14 196	0.12 173	0.18 97	0.15 205	0.08 281	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

PhaseNet	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.16 231	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

ManiGeoR	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

HLf10	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

HLf8	0.21 317	0.23 535	0.69 541	0.15 5	0.12 192	0.24 365	0.14 122	0.42 412	0.32 360	0.20 263	0.26 315	0.18 262	0.15 273	0.35 432	0.18 301	0.10 461	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.10 216

TestStereo_HLe17	0.21 317	0.24 548	0.77 577	0.17 40	0.11 132	0.22 315	0.17 274	0.42 412	0.31 346	0.20 263	0.25 305	0.18 262	0.15 273	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

TestStereo_HL3	0.23 379	0.18 444	1.11 660	0.17 40	0.11 132	0.24 365	0.16 229	0.36 328	0.21 168	0.27 351	0.39 484	0.23 338	0.20 386	0.41 472	0.15 205	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

TestStereo_HL2	0.20 276	0.19 464	0.54 433	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.15 172	0.35 312	0.31 346	0.23 306	0.31 377	0.19 276	0.17 321	0.40 466	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

TestStereo-Hl	0.20 276	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.11 132	0.23 340	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.23 306	0.27 331	0.22 322	0.19 380	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

quiztm	0.16 178	0.19 464	0.37 211	0.22 296	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.36 328	0.24 220	0.18 242	0.21 255	0.14 196	0.10 87	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.07 38

aanet-new-12k	0.13 55	0.12 204	0.32 170	0.23 361	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.20 139	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.12 332

aanet-new	0.14 105	0.13 248	0.39 226	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.15 172	0.25 153	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.16 295	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.13 369

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.19 208	0.15 172	0.25 153	0.22 182	0.16 195	0.22 269	0.10 57	0.09 43	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.21 255	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

Selective-IGEV-i32	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.19 124	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

gcap_with_dpt	0.13 55	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.26 171	0.21 168	0.16 195	0.21 255	0.09 30	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 40	0.09 23	0.09 3	0.14 122	0.11 1	0.16 60	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.06 14

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.13 88	0.11 1	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.08 3	0.06 1	0.22 211	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.08 311	0.05 4	0.06 14

DLNR-FE	10.53 757	12.31 766	20.33 773	105.85 787	23.36 777	0.14 42	0.13 88	3.25 747	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.31 389	0.16 238	2.59 754	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.66 787	0.28 612

DDF-Stereo	0.16 178	0.08 23	0.30 146	0.21 227	0.20 549	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.19 124	0.11 50	0.10 40	0.13 163	0.12 173	0.24 250	0.20 365	0.09 386	0.18 561	0.07 165	0.06 114	0.20 647	0.19 497

DA	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

zero-FE	0.21 317	0.08 23	1.10 657	0.24 417	0.27 640	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.20 139	0.12 83	0.11 53	0.13 163	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.09 386	0.23 624	0.07 165	0.08 311	0.19 639	0.27 603

GGEV	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

water-stereo	0.15 147	0.11 151	0.32 170	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.20 139	0.18 242	0.23 284	0.16 231	0.16 295	0.14 14	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

depthmonostereo	0.15 147	0.12 204	0.34 186	0.19 127	0.09 23	0.20 251	0.15 172	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.18 210	0.16 231	0.18 357	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

G2L-ROB	0.25 438	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.12 192	0.28 433	0.21 451	0.48 490	0.34 392	0.35 510	0.31 377	0.41 549	0.23 424	0.51 513	0.31 524	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.12 332

G2L-Stereo_test	0.26 461	0.22 515	0.54 433	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.24 544	0.51 522	0.40 474	0.38 551	0.37 457	0.40 540	0.26 477	0.53 524	0.32 534	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

coex_refinement	0.28 502	0.22 515	0.50 366	0.23 361	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.51 522	0.43 507	0.35 510	0.42 516	0.45 581	0.27 486	0.56 543	0.41 582	0.10 461	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.11 490	0.12 332

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.17 219	0.20 235	0.18 262	0.11 126	0.16 54	0.17 269	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.09 140

MM-Stereo_test2	0.19 244	0.11 151	0.47 313	0.25 463	0.11 132	0.21 282	0.20 423	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.17 190	0.13 163	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.06 48	0.26 656	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.41 668

HART	0.20 276	0.14 298	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.17 146	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.15 176	0.26 315	0.17 247	0.09 43	0.24 250	0.14 162	0.06 48	0.36 703	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.27 603

SCV	0.18 212	0.15 336	0.37 211	0.26 506	0.20 549	0.16 108	0.16 229	0.35 312	0.23 200	0.14 148	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.12 46	0.08 281	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.26 595

castereo++	0.14 105	0.13 248	0.25 90	0.19 127	0.10 83	0.27 414	0.13 88	0.24 129	0.26 264	0.11 50	0.13 97	0.16 231	0.10 87	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.07 38

castereo	0.14 105	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.20 251	0.19 382	0.32 276	0.28 293	0.13 119	0.18 210	0.16 231	0.16 295	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

fffft	0.14 105	0.12 204	0.30 146	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.18 335	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.11 53	0.13 163	0.10 87	0.24 250	0.18 301	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140
1: 1. 1
999	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.25 153	0.20 139	0.14 148	0.16 169	0.14 196	0.11 126	0.36 443	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

PAM	0.26 461	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.18 485	0.53 656	0.29 603	0.44 446	0.28 293	0.36 524	0.27 331	0.59 651	0.26 477	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.12 435	0.07 165	0.10 486	0.07 184	0.13 369

UGAM-zero	0.26 461	0.11 151	0.56 454	0.20 179	0.16 421	0.28 433	0.18 335	0.48 490	0.25 247	0.31 430	0.28 339	0.56 642	0.32 569	0.66 602	0.17 269	0.07 125	0.10 366	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.31 625

WCG-NET	0.15 147	0.12 204	0.31 156	0.18 74	0.09 23	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.29 316	0.18 242	0.22 269	0.15 217	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.06 48	0.12 435	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.06 14

model_zeroshot	0.21 317	0.14 298	0.51 387	0.34 647	0.18 485	0.26 407	0.16 229	0.41 405	0.24 220	0.33 468	0.20 235	0.25 374	0.12 173	0.26 294	0.16 238	0.09 386	0.21 599	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.13 369

GCAP-BAT	0.23 379	0.09 57	1.36 690	0.31 621	0.44 699	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

Occ-G	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.23 361	0.15 377	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.26 264	0.15 176	0.20 235	0.21 314	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.30 621

AIO-Stereo	0.16 178	0.12 204	0.29 136	0.30 604	0.20 549	0.16 108	0.14 122	0.28 204	0.22 182	0.14 148	0.15 155	0.13 163	0.08 17	0.20 155	0.15 205	0.06 48	0.16 521	0.07 165	0.08 311	0.06 99	0.24 569

RSM++	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.32 630	0.17 455	0.17 146	0.15 172	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.12 75	0.14 196	0.09 43	0.21 181	0.13 110	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

RSM	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.29 592	0.16 421	0.16 108	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.13 119	0.13 97	0.15 217	0.09 43	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

RAFT-Stereo-weight	0.17 200	0.10 97	0.31 156	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.38 354	0.33 379	0.25 329	0.20 235	0.19 276	0.10 87	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.09 140

gcap-zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

test_for_model	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

MGS-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.38 216	0.19 127	0.11 132	0.18 181	0.17 274	0.21 77	0.23 200	0.14 148	0.24 295	0.16 231	0.10 87	0.19 121	0.13 110	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.07 38

IGEV++	0.19 244	0.13 248	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.32 693	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

qqq1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

fff1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

11t1	0.21 317	0.12 204	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.37 345	0.28 293	0.27 351	0.25 305	0.24 359	0.23 424	0.28 333	0.25 460	0.09 386	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.23 555

MSKI-zero shot	0.19 244	0.10 97	0.47 313	0.30 604	0.14 305	0.21 282	0.14 122	0.33 296	0.22 182	0.24 316	0.25 305	0.22 322	0.10 87	0.32 400	0.14 162	0.07 125	0.30 684	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.09 140

UniTT-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.45 287	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.13 88	0.20 60	0.19 124	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.17 269	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.07 38

DLNR_Zeroshot_test	10.53 757	12.28 765	20.32 771	105.84 786	23.88 778	0.14 42	0.13 88	3.20 746	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.32 400	0.16 238	2.54 753	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.17 786	0.28 612

testlalala	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

GCAPDPT-zeroshot	0.22 345	0.09 57	1.28 681	0.31 621	0.43 696	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

AEACV	0.20 276	0.09 57	0.32 170	0.39 673	0.34 673	0.21 282	0.16 229	0.30 244	0.18 95	0.17 219	0.17 190	0.13 163	0.16 295	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.37 659

GCAP-Stereo	0.18 212	0.21 495	0.47 313	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.10 12	0.28 204	0.24 220	0.20 263	0.22 269	0.15 217	0.13 220	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

RAFT-Test	0.19 244	0.11 151	0.41 252	0.26 506	0.21 566	0.26 407	0.17 274	0.37 345	0.26 264	0.24 316	0.29 348	0.32 468	0.14 251	0.22 211	0.15 205	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

HH	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

HanStereo	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

anonymousdsp2	0.23 379	0.11 151	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.25 386	0.17 274	0.43 425	0.37 436	0.30 413	0.23 284	0.24 359	0.15 273	0.32 400	0.17 269	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.44 680

CBFPSM	0.28 502	0.23 535	0.76 571	0.21 227	0.14 305	0.38 578	0.26 571	0.42 412	0.37 436	0.34 490	0.36 446	0.55 637	0.38 604	0.33 410	0.40 577	0.08 281	0.08 268	0.07 165	0.08 311	0.09 365	0.12 332

Selective-IGEV	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

EGLCR-Stereo	0.19 244	0.09 57	0.34 186	0.29 592	0.17 455	0.28 433	0.16 229	0.30 244	0.23 200	0.22 294	0.11 53	0.16 231	0.09 43	0.28 333	0.15 205	0.07 125	0.25 650	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.37 659

DCRE	0.24 412	0.15 336	0.45 287	0.26 506	0.26 634	0.23 340	0.21 451	0.37 345	0.29 316	0.23 306	0.81 681	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.18 301	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.25 581

Selective-RAFT	0.19 244	0.14 298	0.37 211	0.24 417	0.11 132	0.30 473	0.15 172	0.35 312	0.34 392	0.17 219	0.17 190	0.22 322	0.18 357	0.29 356	0.18 301	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.08 84

ProNet	0.16 178	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.19 382	0.29 224	0.23 200	0.14 148	0.13 97	0.13 163	0.12 173	0.25 272	0.13 110	0.06 48	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.22 545

MC-Stereo	0.18 212	0.10 97	0.36 205	0.28 572	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.21 273	0.24 295	0.16 231	0.13 220	0.25 272	0.14 162	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.30 621

RCA-Stereo	0.17 200	0.10 97	0.33 180	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.17 274	0.39 376	0.36 420	0.21 273	0.25 305	0.17 247	0.17 321	0.18 97	0.15 205	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

DCANet-4	0.20 276	0.11 151	0.58 482	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.39 376	0.42 496	0.29 390	0.31 377	0.17 247	0.22 409	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

fff	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

ADStereo(finetuned)	0.21 317	0.15 336	0.59 491	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.31 554	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

iRaft-Stereo_20w	0.29 525	0.11 151	0.86 611	0.33 642	0.24 616	0.32 512	0.26 571	0.60 632	0.26 264	0.41 591	0.21 255	0.28 413	0.19 380	0.32 400	0.24 446	0.07 125	0.31 688	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.47 686

GwcNet-ADL	0.23 379	0.15 336	0.58 482	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.24 544	0.51 522	0.41 484	0.28 365	0.29 348	0.30 447	0.20 386	0.27 309	0.28 493	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.11 271

GANet-ADL	0.22 345	0.14 298	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.29 458	0.19 382	0.48 490	0.36 420	0.26 339	0.33 411	0.32 468	0.20 386	0.26 294	0.22 414	0.11 510	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

CroCo-Stereo	0.15 147	0.16 380	0.34 186	0.25 463	0.12 192	0.11 19	0.18 335	0.35 312	0.24 220	0.13 119	0.13 97	0.18 262	0.12 173	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.18 212	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.07 1	0.33 523	0.19 382	0.39 376	0.34 392	0.24 316	0.25 305	0.18 262	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.05 1

raftrobust	0.19 244	0.19 464	0.42 262	0.23 361	0.24 616	0.19 208	0.13 88	0.33 296	0.28 293	0.26 339	0.20 235	0.19 276	0.17 321	0.23 235	0.17 269	0.08 281	0.10 366	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

RALCasStereoNet	0.22 345	0.22 515	0.48 328	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.18 335	0.32 276	0.27 282	0.22 294	0.30 364	0.22 322	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.22 611	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.25 581

DCANet	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.23 424	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

csc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

cscssc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

111	0.22 345	0.22 515	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.24 365	0.17 274	0.44 446	0.46 546	0.24 316	0.30 364	0.29 426	0.22 409	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.15 431

test_xeample3	0.22 345	0.17 417	0.81 590	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.25 247	0.19 249	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.34 425	0.33 544	0.07 125	0.20 593	0.07 165	0.08 311	0.08 263	0.34 643

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 276	0.23 535	0.49 345	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.17 274	0.35 312	0.32 360	0.26 339	0.33 411	0.20 298	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.06 48	0.10 366	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

EAI-Stereo	0.29 525	0.11 151	0.38 216	0.22 296	0.18 485	0.33 523	1.66 742	0.53 542	0.27 282	0.27 351	0.50 590	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.25 460	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.11 524	0.07 184	0.10 216

CFNet-RSSM	0.18 212	0.10 97	0.45 287	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.40 387	0.31 346	0.23 306	0.21 255	0.26 394	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.06 14

Gwc-CoAtRS	0.17 200	0.10 97	0.41 252	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.15 172	0.34 303	0.29 316	0.23 306	0.23 284	0.27 400	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

R-Stereo Train	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

RAFT-Stereo	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.33 523	0.20 423	0.50 510	0.41 484	0.31 430	0.44 541	0.47 600	0.38 604	0.79 648	0.40 577	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.10 216

AANet_RVC	0.33 567	0.31 607	0.69 541	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.49 501	0.55 624	0.39 569	0.60 640	0.43 569	0.30 537	0.88 669	0.54 632	0.11 510	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.10 431	0.12 332

HITNet	0.22 345	0.23 535	0.60 498	0.20 179	0.09 23	0.27 414	0.15 172	0.45 455	0.33 379	0.29 390	0.33 411	0.27 400	0.22 409	0.29 356	0.27 484	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.29 525	0.37 642	0.92 627	0.24 417	0.13 257	0.30 473	0.19 382	0.55 577	0.51 599	0.39 569	0.46 569	0.39 535	0.27 486	0.36 443	0.30 512	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.13 553	0.11 271

MLCV	0.25 438	0.23 535	0.59 491	0.22 296	0.09 23	0.30 473	0.18 335	0.40 387	0.38 447	0.38 551	0.44 541	0.31 457	0.22 409	0.44 486	0.32 534	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.08 84

iResNet	0.25 438	0.22 515	0.62 509	0.26 506	0.11 132	0.31 495	0.23 518	0.46 464	0.45 533	0.34 490	0.43 530	0.27 400	0.23 424	0.36 443	0.37 569	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.10 216

zzzzzzz1	0.31 552	0.63 700	1.85 716	0.24 417	0.16 421	0.23 340	0.22 488	0.42 412	0.36 420	0.22 294	0.25 305	0.26 394	0.21 399	0.35 432	0.30 512	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

noway7	0.30 540	0.63 700	1.95 718	0.24 417	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.47 478	0.33 379	0.21 273	0.23 284	0.24 359	0.20 386	0.23 235	0.29 507	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.10 216

monster_256*512	0.18 212	0.15 336	0.25 90	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.21 451	0.42 412	0.31 346	0.19 249	0.22 269	0.24 359	0.17 321	0.19 121	0.17 269	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.09 140

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 105	0.16 380	0.31 156	0.22 296	0.14 305	0.15 64	0.13 88	0.18 33	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.10 216

Weightmod_eth	0.18 212	0.20 480	0.34 186	0.22 296	0.17 455	0.21 282	0.18 335	0.27 188	0.20 139	0.17 219	0.26 315	0.19 276	0.17 321	0.28 333	0.17 269	0.19 662	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.10 216

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 26	0.15 172	0.12 3	0.12 10	0.09 9	0.13 97	0.06 1	0.09 43	0.11 1	0.14 162	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

Weightmod	0.19 244	0.19 464	0.34 186	0.21 227	0.18 485	0.24 365	0.17 274	0.27 188	0.22 182	0.19 249	0.30 364	0.19 276	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.12 551	0.11 404	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.17 470

depth_test_26	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.16 13	0.09 23	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.16 60	0.12 83	0.16 169	0.11 98	0.08 17	0.14 14	0.10 3	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

DNS	0.31 552	0.31 607	0.25 90	0.25 463	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.75 633	0.41 582	0.09 386	0.27 661	0.08 269	0.05 37	1.11 735	1.23 743

DN	0.21 317	0.09 57	0.58 482	0.40 678	0.18 485	0.22 315	0.18 335	0.30 244	0.25 247	0.15 176	0.19 224	0.18 262	0.10 87	0.26 294	0.19 337	0.14 600	0.18 561	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.42 673

IGEV_i1	0.26 461	0.12 204	0.57 466	0.25 463	0.24 616	0.32 512	0.20 423	0.45 455	0.37 436	0.35 510	0.30 364	0.35 501	0.20 386	0.39 461	0.23 434	0.08 281	0.26 656	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.37 659

Selective-IGEV-i16pc	0.33 567	0.12 204	1.65 707	0.21 227	0.14 305	0.74 688	0.30 612	0.46 464	0.44 520	0.21 273	0.32 389	0.26 394	0.14 251	0.71 620	0.19 337	0.15 616	0.10 366	0.08 269	0.09 420	0.11 490	0.12 332

LiteMatch	0.13 55	0.15 336	0.19 17	0.20 179	0.10 83	0.15 64	0.17 274	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.22 409	0.16 54	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

Lsterematch	0.20 276	0.15 336	0.44 281	0.20 179	0.10 83	0.22 315	0.17 274	0.27 188	0.34 392	0.28 365	0.37 457	0.24 359	0.22 409	0.25 272	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

Selective-IGEV-i1	0.28 502	0.11 151	0.44 281	0.36 661	0.32 669	0.32 512	0.23 518	0.48 490	0.48 568	0.29 390	0.32 389	0.39 535	0.17 321	0.28 333	0.25 460	0.08 281	0.23 624	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.53 699

WQFJA1	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

WQFJX1	0.20 276	0.12 204	0.21 45	0.23 361	0.17 455	0.24 365	0.19 382	0.63 654	0.56 631	0.17 219	0.16 169	0.14 196	0.16 295	0.27 309	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

WQFJX	0.19 244	0.12 204	0.21 45	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.18 335	0.57 597	0.49 585	0.17 219	0.17 190	0.14 196	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.11 271

NLMM1	0.21 317	0.13 248	0.21 45	0.23 361	0.18 485	0.24 365	0.20 423	0.65 666	0.69 670	0.18 242	0.18 210	0.13 163	0.14 251	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.10 216

NLMM	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

NLSM3	0.14 105	0.12 204	0.25 90	0.21 227	0.13 257	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.12 83	0.15 155	0.12 138	0.13 220	0.17 76	0.15 205	0.05 1	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.05 4	0.08 84

FE-Mocha	0.18 212	0.11 151	0.40 241	0.26 506	0.14 305	0.19 208	0.14 122	0.36 328	0.24 220	0.24 316	0.24 295	0.23 338	0.14 251	0.27 309	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

Select-FE	0.27 492	0.18 444	0.87 614	0.23 361	0.22 583	0.29 458	0.18 335	0.53 542	0.28 293	0.30 413	0.33 411	0.45 581	0.29 530	0.30 374	0.21 396	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.08 263	0.20 517

IGEV-FE	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

z-ln-s-r	0.35 585	0.30 601	1.02 645	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.26 571	0.46 464	0.55 624	0.33 468	0.61 648	0.39 535	0.31 554	0.80 652	0.77 669	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

S2M2_XL	0.10 2	0.10 97	0.24 78	0.14 2	0.10 83	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 50	0.12 75	0.09 30	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.07 38
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 212	0.16 380	0.32 170	0.16 13	0.09 23	0.27 414	0.19 382	0.29 224	0.21 168	0.23 306	0.29 348	0.21 314	0.23 424	0.37 453	0.23 434	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

xyz-stereo-finetune	0.17 200	0.17 417	0.29 136	0.17 40	0.08 13	0.24 365	0.21 451	0.30 244	0.32 360	0.19 249	0.22 269	0.19 276	0.15 273	0.30 374	0.22 414	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

LG-Stereo	0.14 105	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.19 124	0.12 83	0.18 210	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.14 162	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.07 38

MM-Stereo_test3	0.19 244	0.15 336	0.39 226	0.25 463	0.15 377	0.19 208	0.22 488	0.42 412	0.40 474	0.17 219	0.24 295	0.17 247	0.12 173	0.22 211	0.16 238	0.08 281	0.21 599	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.11 271

MM-Stereo_test1	0.20 276	0.13 248	0.45 287	0.24 417	0.12 192	0.20 251	0.21 451	0.36 328	0.32 360	0.23 306	0.22 269	0.15 217	0.14 251	0.28 333	0.16 238	0.07 125	0.24 640	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.21 530

FLISNet	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

CoSv	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

SMoEStereo_RVC	0.14 105	0.15 336	0.29 136	0.19 127	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.21 77	0.21 168	0.15 176	0.13 97	0.12 138	0.11 126	0.25 272	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.08 84

tt45	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.19 127	0.11 132	0.23 340	0.18 335	0.23 107	0.18 95	0.16 195	0.13 97	0.14 196	0.10 87	0.31 389	0.15 205	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.08 84

mms	0.15 147	0.14 298	0.25 90	0.20 179	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.09 43	0.26 294	0.15 205	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.19 497

ours_stereo	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.18 335	0.21 77	0.20 139	0.13 119	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.24 250	0.15 205	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.13 369

fffy	0.15 147	0.14 298	0.31 156	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.18 335	0.24 129	0.19 124	0.13 119	0.17 190	0.15 217	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.06 48	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.15 431

PAM_32	0.26 461	0.10 97	0.63 514	0.24 417	0.19 520	0.51 647	0.26 571	0.43 425	0.30 334	0.32 455	0.28 339	0.60 657	0.28 510	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.14 475	0.08 269	0.10 486	0.07 184	0.15 431

RAStereo	0.14 105	0.15 336	0.40 241	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.18 335	0.25 153	0.24 220	0.13 119	0.17 190	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 502	0.17 417	0.96 636	0.29 592	0.31 665	0.29 458	0.21 451	0.53 542	0.28 293	0.27 351	0.55 617	0.41 549	0.18 357	0.30 374	0.22 414	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.12 538	0.20 517

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 461	0.15 336	0.96 636	0.21 227	0.25 630	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.28 293	0.25 329	0.29 348	0.46 590	0.23 424	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.12 566	0.11 490	0.17 470

rvit_stereo_0080	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 276	0.74 711	0.71 557	0.17 40	0.08 13	0.15 64	0.15 172	0.19 50	0.18 95	0.13 119	0.12 75	0.10 57	0.08 17	0.16 54	0.14 162	0.34 699	0.12 435	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.24 569

test_sample1	0.24 412	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.13 257	0.29 458	0.19 382	0.43 425	0.30 334	0.27 351	0.34 423	0.31 457	0.28 510	0.45 492	0.27 484	0.09 386	0.16 521	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.22 545

MyStereo8	0.25 438	0.20 480	0.69 541	0.24 417	0.17 455	0.31 495	0.16 229	0.50 510	0.32 360	0.29 390	0.38 466	0.25 374	0.19 380	0.33 410	0.29 507	0.08 281	0.20 593	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.16 448

SMFormer	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.10 431	0.16 448

tta	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.13 369

CoDeX	0.24 412	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.14 305	0.29 458	0.21 451	0.55 577	0.42 496	0.29 390	0.36 446	0.28 413	0.23 424	0.48 500	0.20 365	0.09 386	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

ACVNet-DCA	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

1test111	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

cc1	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

ff7	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

IGEVStereo-DCA	0.20 276	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

ffff	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

rrr	0.22 345	0.17 417	0.79 583	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.27 282	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.28 612

11t	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

tt1	0.22 345	0.16 380	0.49 345	0.26 506	0.15 377	0.31 495	0.19 382	0.38 354	0.46 546	0.21 273	0.19 224	0.13 163	0.16 295	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

whm_eth	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

MaDis-Stereo	0.15 147	0.17 417	0.39 226	0.19 127	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.26 171	0.22 182	0.13 119	0.15 155	0.14 196	0.11 126	0.17 76	0.17 269	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.06 14

IGEV_Zeroshot_test	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

anonymousdsp	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689

iinet-f	0.31 552	0.23 535	1.16 667	0.20 179	0.16 421	0.44 613	0.23 518	0.47 478	0.38 447	0.36 524	0.44 541	0.41 549	0.35 588	0.36 443	0.43 591	0.10 461	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.13 553	0.12 332

CroCo-Stereo Lap2	0.16 178	0.18 444	0.39 226	0.26 506	0.18 485	0.11 19	0.19 382	0.30 244	0.22 182	0.13 119	0.16 169	0.15 217	0.11 126	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.07 38

ccc-4	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

x	0.23 379	0.15 336	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.43 425	0.35 404	0.26 339	0.31 377	0.29 426	0.25 458	0.29 356	0.30 512	0.09 386	0.22 611	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.24 569

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 567	0.25 565	0.82 594	0.22 296	0.17 455	0.46 624	0.28 597	0.53 542	0.53 610	0.43 608	0.57 628	0.44 575	0.31 554	0.50 507	0.48 613	0.10 461	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.11 490	0.12 332

IER	0.24 412	0.15 336	0.50 366	0.21 227	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.44 446	0.38 447	0.34 490	0.41 506	0.32 468	0.34 580	0.31 389	0.23 434	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.09 140

raft_robust	0.25 438	0.23 535	0.44 281	0.22 296	0.13 257	0.23 340	0.22 488	0.52 530	0.50 593	0.33 468	0.32 389	0.33 479	0.23 424	0.55 535	0.18 301	0.07 125	0.11 404	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.07 38

IGEV-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 438	0.24 548	0.50 366	0.23 361	0.18 485	0.19 208	0.19 382	0.39 376	0.35 404	0.28 365	0.36 446	0.34 488	0.23 424	0.66 602	0.28 493	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.14 412

CSP-Net	0.28 502	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.14 305	0.44 613	0.24 544	0.52 530	0.42 496	0.42 597	0.44 541	0.42 562	0.27 486	0.66 602	0.30 512	0.12 551	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.10 216

CIPLG	0.23 379	0.28 591	0.75 567	0.24 417	0.16 421	0.25 386	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.34 423	0.23 338	0.15 273	0.27 309	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

IPLG	0.23 379	0.19 464	0.65 524	0.21 227	0.12 192	0.28 433	0.17 274	0.45 455	0.32 360	0.33 468	0.32 389	0.16 231	0.17 321	0.50 507	0.23 434	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

IPLGR_C	0.23 379	0.29 595	0.81 590	0.24 417	0.16 421	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

MIPNet	0.22 345	0.19 464	0.64 519	0.22 296	0.12 192	0.28 433	0.20 423	0.48 490	0.39 463	0.31 430	0.24 295	0.19 276	0.24 445	0.28 333	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

IPLGR	0.22 345	0.14 298	0.75 567	0.21 227	0.11 132	0.25 386	0.18 335	0.44 446	0.38 447	0.29 390	0.28 339	0.21 314	0.19 380	0.37 453	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

test-3	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

test_1	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

ACRE	0.23 379	0.27 583	0.83 600	0.24 417	0.15 377	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.32 360	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

CrosDoStereo	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

STrans-v2	0.25 438	0.14 298	0.56 454	0.21 227	0.12 192	0.23 340	0.20 423	0.50 510	0.31 346	0.31 430	0.42 516	0.35 501	0.35 588	0.62 582	0.24 446	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

TransformOpticalFlow	0.24 412	0.14 298	0.57 466	0.24 417	0.11 132	0.21 282	0.19 382	0.43 425	0.34 392	0.30 413	0.43 530	0.36 507	0.31 554	0.61 571	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

ASMatch	0.23 379	0.11 151	0.55 444	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.16 229	0.32 276	0.30 334	0.28 365	0.68 663	0.28 413	0.26 477	0.50 507	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.11 271

DeepStereo_LL	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

DEmStereo	0.26 461	0.10 97	0.52 408	0.19 127	0.13 257	0.31 495	0.25 559	0.29 224	0.38 447	0.36 524	0.57 628	0.24 359	0.48 650	0.53 524	0.44 598	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

THIR-Stereo	0.30 540	0.15 336	0.46 305	0.19 127	0.11 132	0.28 433	0.70 710	0.33 296	0.36 420	0.37 542	0.64 655	0.33 479	0.49 655	0.58 550	0.44 598	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.08 84

DRaft	0.25 438	0.11 151	0.47 313	0.18 74	0.12 192	0.28 433	0.23 518	0.34 303	0.40 474	0.38 551	0.60 640	0.20 298	0.41 622	0.48 500	0.41 582	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

GrayStereo	0.26 461	0.10 97	0.45 287	0.27 544	0.14 305	0.23 340	0.46 684	0.36 328	0.33 379	0.40 579	0.47 576	0.30 447	0.78 697	0.29 356	0.17 269	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.15 431

RAFT-345	0.22 345	0.11 151	0.55 444	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.27 188	0.28 293	0.27 351	0.65 657	0.20 298	0.17 321	0.55 535	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.07 38

cross-raft	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.27 544	0.16 421	0.20 251	0.24 544	0.34 303	0.24 220	0.23 306	0.28 339	0.29 426	0.15 273	0.19 121	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

test-1	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.23 518	0.36 328	0.29 316	0.21 273	0.25 305	0.24 359	0.14 251	0.18 97	0.22 414	0.07 125	0.14 475	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.14 412

Prome-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.43 270	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.27 282	0.33 468	0.58 631	0.24 359	0.28 510	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.20 517

raft+_RVC	0.21 317	0.21 495	0.46 305	0.22 296	0.35 676	0.21 282	0.16 229	0.39 376	0.35 404	0.22 294	0.28 339	0.20 298	0.15 273	0.25 272	0.20 365	0.08 281	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.12 332

XX-Stereo	0.25 438	0.11 151	1.09 656	0.35 653	0.38 685	0.23 340	0.13 88	0.43 425	0.19 124	0.20 263	0.40 494	0.31 457	0.10 87	0.33 410	0.13 110	0.08 281	0.11 404	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.10 216

GES	0.23 379	0.14 298	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.28 433	0.19 382	0.51 522	0.35 404	0.31 430	0.36 446	0.25 374	0.24 445	0.30 374	0.23 434	0.11 510	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.12 332

222	0.45 637	0.14 298	0.43 270	0.19 127	0.15 377	0.36 563	0.20 423	0.60 632	0.43 507	0.37 542	0.45 556	0.30 447	0.28 510	0.59 558	3.72 745	0.11 510	0.19 575	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.27 603

AFF-stereo	0.20 276	0.24 548	0.49 345	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.18 335	0.35 312	0.29 316	0.25 329	0.36 446	0.25 374	0.17 321	0.25 272	0.17 269	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.11 271

GMStereo	0.21 317	0.30 601	0.57 466	0.21 227	0.12 192	0.24 365	0.18 335	0.30 244	0.41 484	0.26 339	0.24 295	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.09 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.18 74	0.15 377	0.27 414	0.23 518	0.40 387	0.45 533	0.29 390	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.09 140

acv_ft	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.21 451	0.47 478	0.45 533	0.39 569	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.36 563	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.09 140

cf-r	0.26 461	0.22 515	0.66 529	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.22 488	0.44 446	0.42 496	0.32 455	0.42 516	0.43 569	0.27 486	0.44 486	0.27 484	0.11 510	0.07 200	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.09 140

DIP-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.12 47	0.43 425	0.26 264	0.27 351	0.32 389	0.21 314	0.17 321	0.26 294	0.20 365	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.10 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 438	0.25 565	0.66 529	0.23 361	0.10 83	0.29 458	0.14 122	0.49 501	0.34 392	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.26 477	0.34 425	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.13 369

HSM-Net_RVC	0.28 502	0.12 204	0.48 328	0.19 127	0.11 132	0.35 555	0.21 451	0.64 660	0.44 520	0.40 579	0.43 530	0.50 616	0.27 486	0.75 633	0.25 460	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.15 377	0.33 523	0.20 423	0.55 577	0.39 463	0.36 524	0.39 484	0.67 682	0.32 569	0.88 669	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.10 216

MWDA-net	0.29 525	0.22 515	0.56 454	0.26 506	0.21 566	0.35 555	0.32 629	0.46 464	0.48 568	0.39 569	0.41 506	0.33 479	0.39 611	0.55 535	0.40 577	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

MWSP-net	0.26 461	0.14 298	0.45 287	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.43 677	0.52 530	0.45 533	0.33 468	0.33 411	0.36 507	0.32 569	0.29 356	0.32 534	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

VeloStereo	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.16 54	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

flow	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.18 97	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

SE	0.17 200	0.22 515	0.32 170	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.16 229	0.30 244	0.21 168	0.20 263	0.28 339	0.15 217	0.17 321	0.17 76	0.17 269	0.10 461	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.12 332

RT-IGEV	0.29 525	0.10 97	0.60 498	0.24 417	0.16 421	0.38 578	0.31 622	0.60 632	0.46 546	0.41 591	0.41 506	0.49 610	0.31 554	0.30 374	0.29 507	0.09 386	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.25 581

Selective-IGEV-i16pb	0.39 605	0.14 298	2.10 721	0.21 227	0.15 377	0.68 682	0.31 622	0.60 632	0.60 647	0.25 329	0.44 541	0.32 468	0.21 399	0.79 648	0.26 472	0.14 600	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.12 538	0.14 412

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 106	0.15 5	0.11 132	0.10 13	0.13 88	0.15 14	0.09 1	0.12 83	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.13 7	0.10 3	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.06 99	0.05 1

Hybrid-DGEV-03	0.21 317	0.20 480	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.16 229	0.33 296	0.28 293	0.33 468	0.58 631	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.10 216

Hybrid-DGEV-2	0.23 379	0.20 480	0.53 419	0.24 417	0.13 257	0.28 433	0.15 172	0.50 510	0.45 533	0.28 365	0.26 315	0.25 374	0.26 477	0.29 356	0.20 365	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.10 216

NLSM1	0.18 212	0.12 204	0.21 45	0.21 227	0.18 485	0.25 386	0.17 274	0.51 522	0.43 507	0.17 219	0.21 255	0.13 163	0.15 273	0.22 211	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

NLCSM	0.20 276	0.15 336	0.23 70	0.24 417	0.19 520	0.24 365	0.22 488	0.45 455	0.44 520	0.20 263	0.18 210	0.14 196	0.16 295	0.47 498	0.20 365	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.10 216

xyz-stereo	1.43 724	0.11 151	17.43 767	0.18 74	0.08 13	4.86 742	0.18 335	0.31 267	0.35 404	0.37 542	2.75 747	0.41 549	0.31 554	0.58 550	0.33 544	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.06 114	0.06 99	0.06 14

S2M2_L	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.17 40	0.12 192	0.12 26	0.07 1	0.18 33	0.21 168	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.15 205	0.13 575	0.09 317	0.09 375	0.10 486	0.11 490	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.18 212	0.15 336	0.34 186	0.22 296	0.11 132	0.23 340	0.15 172	0.35 312	0.27 282	0.20 263	0.25 305	0.20 298	0.12 173	0.25 272	0.16 238	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.08 263	0.13 369

rvit_stereo_0081_aga	0.17 200	0.17 417	0.40 241	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.17 274	0.24 129	0.26 264	0.18 242	0.21 255	0.20 298	0.14 251	0.20 155	0.15 205	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.08 84

rvit_stereo_0081	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

ACV-stereo	0.30 540	0.20 480	0.82 594	0.23 361	0.16 421	0.48 638	0.20 423	0.38 354	0.34 392	0.29 390	0.33 411	0.66 678	0.43 632	0.55 535	0.31 524	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

rvit_stereo_0082	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

rvit_stereo_ft	0.18 212	0.19 464	0.43 270	0.25 463	0.14 305	0.17 146	0.21 451	0.30 244	0.28 293	0.17 219	0.19 224	0.20 298	0.17 321	0.22 211	0.18 301	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.08 84

test_sample3	0.25 438	0.14 298	0.52 408	0.20 179	0.12 192	0.33 523	0.20 423	0.53 542	0.38 447	0.32 455	0.35 431	0.29 426	0.24 445	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.15 431

test_sample2	0.23 379	0.12 204	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.28 433	0.22 488	0.45 455	0.33 379	0.27 351	0.34 423	0.30 447	0.25 458	0.46 494	0.23 434	0.09 386	0.15 506	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.19 497

H2IRNET	0.19 244	0.18 444	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.28 204	0.31 346	0.17 219	0.32 389	0.25 374	0.20 386	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.08 84

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 212	0.15 336	0.27 123	0.20 179	0.13 257	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.37 436	0.43 608	0.17 190	0.13 163	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.08 281	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.08 84

MyStereo07	0.18 212	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.31 267	0.26 264	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.13 220	0.33 410	0.14 162	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

MyStereo06	0.23 379	0.15 336	0.74 563	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.43 425	0.25 247	0.36 524	0.24 295	0.34 488	0.18 357	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

MyStereo05	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.50 510	0.54 615	0.32 455	0.23 284	0.26 394	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

MyStereo04	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.51 522	0.54 615	0.29 390	0.23 284	0.27 400	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

AE-Stereo	0.21 317	0.12 204	0.50 366	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.18 335	0.40 387	0.34 392	0.19 249	0.26 315	0.21 314	0.13 220	0.22 211	0.16 238	0.07 125	0.26 656	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.31 625

1111x	0.39 605	0.17 417	0.80 588	0.23 361	0.15 377	0.33 523	0.27 581	0.62 650	0.48 568	0.32 455	0.43 530	0.40 540	0.29 530	0.86 666	1.60 725	0.09 386	0.23 624	0.09 375	0.12 566	0.10 431	0.23 555

EKT-Stereo	0.39 605	0.13 248	0.53 419	0.42 688	3.94 747	0.22 315	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.21 273	0.20 235	0.23 338	0.15 273	0.30 374	0.18 301	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.12 332

MIM_Stereo	0.20 276	0.17 417	0.55 444	0.20 179	0.21 566	0.17 146	0.14 122	0.37 345	0.27 282	0.28 365	0.35 431	0.23 338	0.13 220	0.28 333	0.16 238	0.06 48	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.15 431

gwcnet-sp	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

scenet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

knoymous	0.18 212	0.10 97	0.35 198	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.17 274	0.33 296	0.24 220	0.24 316	0.28 339	0.27 400	0.16 295	0.24 250	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.06 114	0.09 365	0.10 216

anonymousa	0.26 461	0.13 248	0.56 454	0.29 592	0.30 658	0.31 495	0.20 423	0.38 354	0.36 420	0.33 468	0.51 593	0.41 549	0.27 486	0.25 272	0.24 446	0.08 281	0.18 561	0.09 375	0.18 659	0.08 263	0.17 470

riskmin	0.24 412	0.10 97	0.43 270	0.32 630	0.26 634	0.33 523	0.19 382	0.44 446	0.30 334	0.24 316	0.27 331	0.37 515	0.25 458	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.18 561	0.09 375	0.13 599	0.10 431	0.27 603

ssnet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

TestStereo1	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

DisPM	0.20 276	0.11 151	0.52 408	0.24 417	0.13 257	0.18 181	0.19 382	0.30 244	0.31 346	0.33 468	0.34 423	0.23 338	0.16 295	0.34 425	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.12 332

RAFT_CTSACE	0.23 379	0.21 495	0.57 466	0.26 506	0.15 377	0.22 315	0.23 518	0.34 303	0.30 334	0.34 490	0.51 593	0.31 457	0.17 321	0.33 410	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.07 38

CRFU-Net	0.29 525	0.14 298	0.48 328	0.26 506	0.15 377	0.46 624	0.22 488	0.52 530	0.32 360	0.44 614	0.42 516	0.48 604	0.47 646	0.44 486	0.31 524	0.12 551	0.10 366	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.11 271

RAFT+CT+SA	0.23 379	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.18 485	0.23 340	0.29 603	0.42 412	0.38 447	0.24 316	0.39 484	0.20 298	0.17 321	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.12 566	0.09 365	0.13 369

test_5	0.25 438	0.25 565	0.57 466	0.27 544	0.18 485	0.25 386	0.29 603	0.42 412	0.39 463	0.29 390	0.40 494	0.27 400	0.23 424	0.35 432	0.19 337	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.14 412

SA-5K	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

test_4	0.19 244	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.13 257	0.19 208	0.21 451	0.27 188	0.24 220	0.24 316	0.47 576	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.18 301	0.06 48	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.07 184	0.06 14

GLC_STEREO	0.15 147	0.11 151	0.31 156	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.28 293	0.17 219	0.20 235	0.17 247	0.11 126	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

DAS	0.28 502	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.76 640	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

SepStereo	0.27 492	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.64 591	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

test_3	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.26 506	0.14 305	0.22 315	0.25 559	0.34 303	0.33 379	0.25 329	0.18 210	0.23 338	0.13 220	0.25 272	0.20 365	0.06 48	0.14 475	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.10 216

PSMNet-ADL	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.27 544	0.14 305	0.32 512	0.22 488	0.45 455	0.37 436	0.28 365	0.34 423	0.41 549	0.28 510	0.61 571	0.32 534	0.11 510	0.10 366	0.09 375	0.11 524	0.10 431	0.13 369

ADLNet2	0.31 552	0.23 535	0.77 577	0.23 361	0.18 485	0.36 563	0.24 544	0.55 577	0.54 615	0.33 468	0.38 466	0.45 581	0.31 554	0.70 614	0.36 563	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.11 271

TRStereo	0.22 345	0.21 495	0.62 509	0.40 678	0.19 520	0.22 315	0.16 229	0.58 611	0.30 334	0.21 273	0.21 255	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.14 162	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.11 524	0.06 99	0.19 497

LCNet	0.22 345	0.12 204	0.42 262	0.26 506	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.36 328	0.28 293	0.28 365	0.35 431	0.26 394	0.30 537	0.35 432	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.13 553	0.22 545

HHNet	0.23 379	0.12 204	0.66 529	0.19 127	0.18 485	0.20 251	0.20 423	0.36 328	0.32 360	0.33 468	0.59 636	0.19 276	0.21 399	0.24 250	0.31 524	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.12 332

OMP-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.48 328	0.30 604	0.13 257	0.21 282	0.16 229	0.38 354	0.35 404	0.34 490	0.30 364	0.33 479	0.20 386	0.70 614	0.24 446	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

IIG-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.47 313	0.29 592	0.12 192	0.23 340	0.14 122	0.40 387	0.33 379	0.35 510	0.37 457	0.33 479	0.22 409	0.70 614	0.26 472	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

NF-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.52 521	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

OCTAStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

NRIStereo	0.20 276	0.12 204	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.19 382	0.30 244	0.28 293	0.26 339	0.26 315	0.25 374	0.18 357	0.34 425	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.09 140

FTStereo	0.28 502	0.11 151	0.56 454	0.24 417	0.13 257	0.21 282	0.52 696	0.36 328	0.28 293	0.38 551	0.94 694	0.30 447	0.56 669	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.19 497

KYRaft	0.23 379	0.11 151	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.26 264	0.35 510	0.53 608	0.34 488	0.26 477	0.29 356	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.08 263	0.30 621

PFNet	0.24 412	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.14 305	0.22 315	0.19 382	0.40 387	0.35 404	0.36 524	0.32 389	0.27 400	0.20 386	0.63 585	0.23 434	0.09 386	0.05 6	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.08 84

RE-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

Pruner-Stereo	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.29 592	0.12 192	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.32 389	0.25 374	0.15 273	0.25 272	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

TVStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

DeepStereo_RVC	0.19 244	0.12 204	0.47 313	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.16 229	0.29 224	0.24 220	0.28 365	0.27 331	0.23 338	0.28 510	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.10 216

LMCR-Stereo	0.28 502	0.22 515	0.56 454	0.29 592	0.14 305	0.37 571	0.23 518	0.57 597	0.36 420	0.40 579	0.40 494	0.29 426	0.30 537	0.41 472	0.38 571	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.13 553	0.10 216

ICVP	0.24 412	0.13 248	0.45 287	0.26 506	0.14 305	0.30 473	0.25 559	0.47 478	0.35 404	0.29 390	0.43 530	0.35 501	0.25 458	0.28 333	0.25 460	0.12 551	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 525	0.24 548	0.60 498	0.27 544	0.16 421	0.33 523	0.25 559	0.58 611	0.56 631	0.35 510	0.38 466	0.34 488	0.25 458	0.51 513	0.29 507	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

sAnonymous2	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

CroCo_RVC	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

RALAANet	0.21 317	0.24 548	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.22 315	0.13 88	0.38 354	0.30 334	0.29 390	0.26 315	0.25 374	0.15 273	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.07 38

sCroCo_RVC	0.19 244	0.15 336	0.60 498	0.27 544	0.18 485	0.23 340	0.16 229	0.28 204	0.24 220	0.14 148	0.22 269	0.17 247	0.14 251	0.22 211	0.16 238	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.10 216

xxxx	0.39 605	0.14 298	0.47 313	0.20 179	0.16 421	0.38 578	0.20 423	0.61 642	0.43 507	0.30 413	0.44 541	0.38 521	0.25 458	0.50 507	2.41 739	0.11 510	0.21 599	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.26 595

test_xeample	0.39 605	0.14 298	0.46 305	0.19 127	0.16 421	0.34 538	0.22 488	0.59 621	0.43 507	0.33 468	0.47 576	0.30 447	0.27 486	0.60 563	2.44 740	0.10 461	0.21 599	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.25 581

SFCPSM	0.23 379	0.12 204	0.51 387	0.21 227	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.57 597	0.41 484	0.29 390	0.32 389	0.23 338	0.22 409	0.28 333	0.20 365	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.09 140

MMNet	0.28 502	0.19 464	0.54 433	0.24 417	0.17 455	0.47 630	0.22 488	0.47 478	0.53 610	0.40 579	0.43 530	0.36 507	0.34 580	0.40 466	0.35 559	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.09 140

FENet	0.22 345	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.12 192	0.27 414	0.18 335	0.43 425	0.37 436	0.31 430	0.32 389	0.29 426	0.23 424	0.27 309	0.24 446	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

HGLStereo	0.29 525	0.19 464	0.60 498	0.24 417	0.21 566	0.33 523	0.23 518	0.52 530	0.44 520	0.36 524	0.49 586	0.41 549	0.35 588	0.46 494	0.34 552	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

GANet-RSSM	0.26 461	0.19 464	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.22 488	0.47 478	0.34 392	0.30 413	0.40 494	0.41 549	0.30 537	0.59 558	0.25 460	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

GwcNet-RSSM	0.28 502	0.25 565	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.24 544	0.46 464	0.44 520	0.33 468	0.46 569	0.41 549	0.28 510	0.55 535	0.31 524	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.09 140

SuperB	0.50 655	0.37 642	2.16 724	0.23 361	0.15 377	0.41 595	0.32 629	0.50 510	0.83 689	0.44 614	0.51 593	0.33 479	0.45 637	0.69 611	1.07 697	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.95 732	0.18 477

MSMDNet	0.23 379	0.14 298	0.49 345	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.11 271

DISCO	0.33 567	0.16 380	0.55 444	0.26 506	0.16 421	0.48 638	0.25 559	0.52 530	0.58 636	0.38 551	0.45 556	0.63 667	0.37 599	0.65 596	0.50 620	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.13 553	0.13 369

MEA-ACV	0.28 502	0.14 298	0.54 433	0.22 296	0.14 305	0.34 538	0.23 518	0.54 558	0.49 585	0.36 524	0.43 530	0.36 507	0.35 588	0.48 500	0.30 512	0.09 386	0.09 317	0.10 460	0.12 566	0.10 431	0.11 271

SME	0.24 412	0.30 601	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.37 571	0.17 274	0.39 376	0.31 346	0.26 339	0.29 348	0.19 276	0.22 409	0.55 535	0.27 484	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.10 216

MSAF-DinoV2	0.81 704	0.64 702	2.42 726	0.49 699	0.17 455	0.58 666	0.32 629	0.83 705	0.85 693	0.41 591	0.52 600	0.98 705	0.61 680	4.97 753	1.22 703	0.12 551	0.07 200	0.10 460	0.24 683	0.27 680	0.32 631

z-mn7	0.48 651	0.52 680	1.28 681	0.26 506	0.19 520	0.62 673	0.34 641	0.59 621	0.96 706	0.45 621	0.97 695	0.53 632	0.41 622	0.99 691	0.70 661	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.14 576	0.16 448

DFGA-Net	0.26 461	0.33 619	0.70 548	0.22 296	0.15 377	0.25 386	0.17 274	0.41 405	0.40 474	0.30 413	0.32 389	0.21 314	0.18 357	0.61 571	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.09 140

G2L-Stereo	0.27 492	0.23 535	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.19 382	0.48 490	0.37 436	0.33 468	0.38 466	0.40 540	0.23 424	0.61 571	0.33 544	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.11 271

AIO-test2	0.22 345	0.27 583	0.54 433	0.29 592	0.16 421	0.22 315	0.16 229	0.44 446	0.43 507	0.17 219	0.29 348	0.16 231	0.11 126	0.27 309	0.14 162	0.19 662	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.09 140

AIO-test1	0.21 317	0.22 515	0.56 454	0.31 621	0.24 616	0.21 282	0.16 229	0.42 412	0.37 436	0.17 219	0.26 315	0.18 262	0.12 173	0.29 356	0.15 205	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.07 184	0.10 216

rvit_stereo_0083	0.17 200	0.13 248	0.29 136	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.17 274	0.23 107	0.36 420	0.16 195	0.22 269	0.19 276	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

test_sample6	0.27 492	0.15 336	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.22 488	0.54 558	0.39 463	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.58 550	0.26 472	0.11 510	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

test_sample5	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.43 530	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

test_sample4	0.26 461	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.38 466	0.28 413	0.25 458	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.16 448

DispNO	0.29 525	0.24 548	0.83 600	0.23 361	0.17 455	0.25 386	0.22 488	0.47 478	0.42 496	0.33 468	0.39 484	0.38 521	0.28 510	0.78 644	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

xx1	0.23 379	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.28 413	0.25 458	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

DualNet	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

plain	0.18 212	0.16 380	0.59 491	0.21 227	0.13 257	0.16 108	0.17 274	0.29 224	0.23 200	0.16 195	0.26 315	0.13 163	0.17 321	0.27 309	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.07 38

MIF-Stereo (partial)	0.18 212	0.13 248	0.50 366	0.22 296	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.29 224	0.26 264	0.17 219	0.26 315	0.16 231	0.17 321	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

PCWNet_CMD	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.21 227	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.11 271

4D-IteraStereo	0.20 276	0.21 495	0.62 509	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.29 224	0.28 293	0.24 316	0.20 235	0.20 298	0.10 87	0.22 211	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.33 638

ToySt	0.28 502	0.19 464	0.68 538	0.22 296	0.19 520	0.31 495	0.31 622	0.43 425	0.43 507	0.28 365	0.38 466	0.42 562	0.32 569	0.33 410	0.32 534	0.08 281	0.14 475	0.10 460	0.12 566	0.11 490	0.24 569

qqq	0.24 412	0.16 380	0.46 305	0.20 179	0.15 377	0.23 340	0.20 423	0.43 425	0.32 360	0.26 339	0.31 377	0.28 413	0.25 458	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.22 611	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

Wz-Net-LNSev	0.36 588	0.35 632	1.06 650	0.26 506	0.21 566	0.47 630	0.33 636	0.56 588	0.58 636	0.45 621	0.54 612	0.50 616	0.37 599	0.40 466	0.42 587	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.09 420	0.14 576	0.15 431

Sa-1000	0.24 412	0.20 480	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.50 510	0.41 484	0.30 413	0.50 590	0.26 394	0.19 380	0.33 410	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.08 84

psmg	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.14 305	0.35 555	0.23 518	0.54 558	0.36 420	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

dd	0.23 379	0.32 615	0.55 444	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.21 451	0.32 276	0.45 533	0.30 413	0.29 348	0.25 374	0.17 321	0.31 389	0.26 472	0.13 575	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.12 538	0.09 140

AASNet	0.29 525	0.27 583	0.67 532	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.21 451	0.64 660	0.49 585	0.36 524	0.41 506	0.32 468	0.26 477	0.33 410	0.39 575	0.12 551	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.14 576	0.12 332

GMOStereo	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

error version	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test-v	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

Patchmatch Stereo++	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.34 578	0.12 204	0.53 419	0.26 506	0.16 421	0.20 251	0.19 382	0.31 267	0.29 316	0.35 510	0.35 431	0.27 400	0.30 537	0.44 486	2.56 741	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.09 365	0.07 38

PSM-softLoss	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

KMStereo	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

PSM-adaLoss	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo_v2	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

HUI-Stereo	0.19 244	0.13 248	0.52 408	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.23 235	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

SST-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.26 264	0.34 490	0.33 411	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

RAFT_R40	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.13 257	0.18 181	0.18 335	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.33 411	0.30 447	0.23 424	0.55 535	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

iGMRVC	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

RAFT-RH_RVC	0.26 461	0.13 248	0.57 466	0.22 296	0.12 192	0.25 386	0.14 122	0.27 188	0.29 316	0.38 551	1.14 705	0.23 338	0.18 357	0.58 550	0.24 446	0.07 125	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.06 99	0.08 84

IRAFT_RVC	0.23 379	0.15 336	0.54 433	0.26 506	0.12 192	0.19 208	0.23 518	0.41 405	0.39 463	0.31 430	0.30 364	0.29 426	0.24 445	0.55 535	0.23 434	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.08 84

iRAFT	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

CRE-IMP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.24 220	0.27 351	0.26 315	0.24 359	0.17 321	0.24 250	0.19 337	0.09 386	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.10 216

test-2	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

GMM-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.56 454	0.23 361	0.13 257	0.24 365	0.24 544	0.38 354	0.29 316	0.31 430	0.44 541	0.27 400	0.21 399	0.31 389	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.19 497

RAFT-IKP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

iRaftStereo_RVC	0.17 200	0.16 380	0.35 198	0.21 227	0.11 132	0.20 251	0.17 274	0.34 303	0.25 247	0.20 263	0.25 305	0.19 276	0.12 173	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.12 435	0.10 460	0.09 420	0.09 365	0.14 412

Anonymous3	0.24 412	0.19 464	0.76 571	0.27 544	0.18 485	0.41 595	0.24 544	0.45 455	0.36 420	0.23 306	0.27 331	0.20 298	0.18 357	0.28 333	0.19 337	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.13 369

TestStereo	0.22 345	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.11 132	0.22 315	0.22 488	0.32 276	0.31 346	0.24 316	0.34 423	0.23 338	0.19 380	0.62 582	0.19 337	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.07 215	0.11 490	0.07 38

UNet	0.28 502	0.16 380	0.70 548	0.24 417	0.20 549	0.44 613	0.21 451	0.52 530	0.42 496	0.36 524	0.40 494	0.43 569	0.33 578	0.41 472	0.32 534	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.09 420	0.10 431	0.09 140

UPFNet	0.27 492	0.15 336	0.47 313	0.25 463	0.20 549	0.37 571	0.27 581	0.50 510	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.37 515	0.29 530	0.40 466	0.34 552	0.10 461	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.10 431	0.08 84

aanetorigin	0.40 617	0.33 619	1.14 664	0.25 463	0.19 520	0.30 473	0.37 653	0.34 303	0.47 560	0.95 705	0.82 682	0.52 627	0.56 669	0.50 507	0.52 624	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.16 597	0.19 497

EDNetEfficient	0.64 689	0.39 653	2.52 727	0.26 506	0.26 634	0.39 584	0.49 691	0.42 412	1.06 716	1.38 724	0.86 687	0.61 660	0.97 712	0.66 602	1.62 726	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.12 566	0.20 647	0.19 497

ac_64	0.28 502	0.16 380	0.62 509	0.25 463	0.17 455	0.36 563	0.22 488	0.48 490	0.35 404	0.36 524	0.37 457	0.51 619	0.30 537	0.62 582	0.34 552	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

DSFCA	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.17 455	0.39 584	0.32 629	0.49 501	0.44 520	0.44 614	0.38 466	0.40 540	0.30 537	0.53 524	0.38 571	0.12 551	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.11 490	0.11 271

CCAANet	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.22 296	0.15 377	0.29 458	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.27 351	0.49 586	0.32 468	0.25 458	0.63 585	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.10 486	0.08 263	0.11 271

DMCA	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.27 414	0.20 423	0.45 455	0.40 474	0.32 455	0.33 411	0.33 479	0.25 458	0.27 309	0.30 512	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.12 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 525	0.24 548	0.81 590	0.26 506	0.18 485	0.30 473	0.22 488	0.52 530	0.41 484	0.38 551	0.42 516	0.42 562	0.28 510	0.46 494	0.31 524	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.11 524	0.10 431	0.12 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 105	0.15 336	0.35 198	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.10 12	0.19 50	0.21 168	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.15 32	0.12 46	0.08 281	0.07 200	0.11 519	0.09 420	0.10 431	0.13 369

FlowAnything_test	0.15 147	0.12 204	0.23 70	0.21 227	0.12 192	0.18 181	0.16 229	0.25 153	0.17 72	0.15 176	0.13 97	0.15 217	0.14 251	0.19 121	0.17 269	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.12 566	0.08 263	0.10 216

zh-mn7	0.50 655	0.57 691	1.82 714	0.25 463	0.19 520	0.45 621	0.29 603	0.59 621	0.84 692	0.67 682	0.97 695	0.49 610	0.41 622	0.93 683	0.73 664	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.13 553	0.17 470

DDVS	0.26 461	0.16 380	0.45 287	0.25 463	0.17 455	0.34 538	0.21 451	0.43 425	0.31 346	0.34 490	0.41 506	0.47 600	0.21 399	0.52 521	0.29 507	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.16 448

ITSA-stereo	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.11 132	0.28 433	0.18 335	0.58 611	0.59 643	0.32 455	0.32 389	0.33 479	0.28 510	0.51 513	0.34 552	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

CAS++	0.17 200	0.13 248	0.35 198	0.18 74	0.13 257	0.17 146	0.16 229	0.42 412	0.25 247	0.19 249	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.22 211	0.12 46	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.08 311	0.10 431	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.25 438	0.15 336	0.44 281	0.23 361	0.20 549	0.28 433	0.21 451	0.43 425	0.32 360	0.31 430	0.40 494	0.30 447	0.24 445	0.31 389	0.28 493	0.09 386	0.21 599	0.11 519	0.12 566	0.10 431	0.26 595

CASnet	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.22 296	0.08 13	0.15 64	0.14 122	0.28 204	0.26 264	0.23 306	0.20 235	0.15 217	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.11 519	0.09 420	0.08 263	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.32 560	0.33 619	0.77 577	0.26 506	0.24 616	0.22 315	0.23 518	0.58 611	0.44 520	0.35 510	0.32 389	0.41 549	0.40 617	0.93 683	0.25 460	0.08 281	0.13 456	0.11 519	0.09 420	0.09 365	0.22 545

fast-acv-ft	0.33 567	0.26 575	0.88 621	0.25 463	0.18 485	0.49 644	0.27 581	0.44 446	0.50 593	0.40 579	0.55 617	0.49 610	0.36 594	0.39 461	0.41 582	0.11 510	0.11 404	0.11 519	0.12 566	0.13 553	0.11 271

CASS	0.22 345	0.16 380	0.40 241	0.26 506	0.12 192	0.29 458	0.19 382	0.40 387	0.32 360	0.34 490	0.35 431	0.25 374	0.25 458	0.26 294	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.11 519	0.09 420	0.11 490	0.12 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 540	0.21 495	0.63 514	0.23 361	0.15 377	0.40 590	0.30 612	0.59 621	0.48 568	0.40 579	0.37 457	0.46 590	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.12 538	0.11 271

BUS	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.44 613	0.17 274	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.31 457	0.22 409	0.27 309	0.22 414	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

Wz-Net-MNSev	0.39 605	0.35 632	0.99 642	0.26 506	0.21 566	0.59 670	0.39 665	0.58 611	0.61 650	0.49 640	0.56 623	0.53 632	0.37 599	0.61 571	0.47 611	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.15 588	0.15 431

BSDual-CNN	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

hknet	0.26 461	0.15 336	0.49 345	0.25 463	0.16 421	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.40 474	0.34 490	0.35 431	0.43 569	0.28 510	0.38 456	0.26 472	0.09 386	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

SA	0.24 412	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.25 386	0.23 518	0.48 490	0.42 496	0.28 365	0.44 541	0.23 338	0.23 424	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.08 263	0.09 140

WZ-Net	0.56 674	0.49 678	2.14 723	0.30 604	0.24 616	0.58 666	0.48 688	0.65 666	0.80 686	0.51 649	0.72 669	0.68 684	0.60 676	1.06 698	1.01 690	0.13 575	0.10 366	0.11 519	0.12 566	0.19 639	0.23 555

AACVNet	0.28 502	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.19 382	0.43 425	0.33 379	0.39 569	0.42 516	0.44 575	0.29 530	0.73 624	0.28 493	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.12 332

PFNet+	0.21 317	0.11 151	0.54 433	0.22 296	0.12 192	0.17 146	0.18 335	0.31 267	0.36 420	0.33 468	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.33 410	0.18 301	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.08 263	0.12 332

RAFT	0.24 412	0.24 548	0.46 305	0.27 544	0.15 377	0.26 407	0.26 571	0.37 345	0.31 346	0.34 490	0.34 423	0.41 549	0.22 409	0.30 374	0.18 301	0.08 281	0.15 506	0.11 519	0.10 486	0.11 490	0.13 369

rafts_anoy	0.21 317	0.22 515	0.49 345	0.25 463	0.24 616	0.19 208	0.17 274	0.34 303	0.32 360	0.24 316	0.25 305	0.20 298	0.16 295	0.25 272	0.21 396	0.08 281	0.19 575	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

CFNet_pseudo	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.11 490	0.11 271

ADLNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.34 538	0.23 518	0.56 588	0.44 520	0.43 608	0.41 506	0.43 569	0.28 510	0.56 543	0.36 563	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

RAFT + AFF	0.30 540	0.33 619	0.76 571	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.33 636	0.55 577	0.42 496	0.28 365	0.30 364	0.31 457	0.31 554	0.64 591	0.32 534	0.09 386	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.12 538	0.16 448

delet	0.29 525	0.18 444	0.58 482	0.24 417	0.19 520	0.41 595	0.30 612	0.52 530	0.51 599	0.35 510	0.42 516	0.37 515	0.31 554	0.49 503	0.36 563	0.10 461	0.09 317	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

PSMNet-RSSM	0.26 461	0.21 495	0.50 366	0.21 227	0.14 305	0.25 386	0.21 451	0.50 510	0.38 447	0.31 430	0.45 556	0.40 540	0.27 486	0.53 524	0.24 446	0.12 551	0.08 268	0.11 519	0.13 599	0.10 431	0.10 216

RTSC	0.43 632	0.37 642	0.95 635	0.30 604	0.20 549	0.50 646	0.23 518	0.65 666	0.86 695	0.56 666	0.54 612	0.51 619	0.36 594	0.71 620	0.92 681	0.13 575	0.14 475	0.11 519	0.13 599	0.18 628	0.19 497

ADCP+	0.48 651	0.36 639	1.47 697	0.26 506	0.22 583	0.57 664	0.40 669	0.56 588	0.54 615	0.46 627	0.52 600	0.46 590	0.53 665	0.59 558	1.93 732	0.10 461	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.15 431

CFNet	0.29 525	0.29 595	0.57 466	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.15 172	0.53 542	0.46 546	0.31 430	0.40 494	0.38 521	0.27 486	0.76 640	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

ccs_rob	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.12 538	0.11 271

DeepPruner_ROB	0.28 502	0.25 565	0.64 519	0.22 296	0.16 421	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.33 379	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.26 477	0.45 492	0.28 493	0.15 616	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.14 412

StereoDRNet-Refined	0.28 502	0.19 464	0.47 313	0.25 463	0.14 305	0.36 563	0.21 451	0.49 501	0.43 507	0.46 627	0.52 600	0.42 562	0.30 537	0.46 494	0.38 571	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 540	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.17 455	0.37 571	0.25 559	0.50 510	0.45 533	0.46 627	0.47 576	0.51 619	0.34 580	0.56 543	0.38 571	0.10 461	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271

DN-CSS_ROB	0.24 412	0.33 619	0.69 541	0.25 463	0.14 305	0.26 407	0.13 88	0.42 412	0.35 404	0.30 413	0.42 516	0.22 322	0.20 386	0.34 425	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

PWCDC_ROB	0.41 624	0.41 659	0.77 577	0.34 647	0.21 566	0.43 608	0.20 423	0.60 632	0.90 699	0.44 614	1.24 710	0.36 507	0.38 604	0.56 543	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.20 647	0.16 448

SMOE	0.19 244	0.17 417	0.39 226	0.22 296	0.13 257	0.27 414	0.21 451	0.31 267	0.24 220	0.22 294	0.27 331	0.21 314	0.17 321	0.19 121	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.07 215	0.11 490	0.12 332

w-ln-seven-2	0.40 617	0.37 642	1.34 687	0.28 572	0.18 485	0.38 578	0.29 603	0.53 542	0.59 643	0.47 633	0.56 623	0.46 590	0.42 628	0.70 614	0.64 652	0.10 461	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.16 448

rvit_0105_5	0.22 345	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.25 559	0.38 354	0.40 474	0.21 273	0.23 284	0.27 400	0.20 386	0.27 309	0.20 365	0.15 616	0.13 456	0.12 555	0.12 566	0.10 431	0.10 216

rvit_0105_4	0.21 317	0.17 417	0.49 345	0.23 361	0.14 305	0.20 251	0.23 518	0.35 312	0.40 474	0.19 249	0.24 295	0.25 374	0.20 386	0.28 333	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.10 216

DCVSM-stereo	0.25 438	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.14 122	0.35 312	0.35 404	0.42 597	0.33 411	0.46 590	0.30 537	0.31 389	0.27 484	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.10 486	0.12 538	0.15 431

ffm	0.27 492	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

ff1	0.36 588	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

mmx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

xxx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

CFNet_ucs	0.25 438	0.14 298	0.51 387	0.20 179	0.15 377	0.29 458	0.18 335	0.51 522	0.46 546	0.32 455	0.42 516	0.38 521	0.23 424	0.31 389	0.22 414	0.11 510	0.08 268	0.12 555	0.09 420	0.13 553	0.13 369

LL-Strereo2	0.21 317	0.25 565	0.53 419	0.32 630	0.20 549	0.25 386	0.14 122	0.32 276	0.25 247	0.25 329	0.20 235	0.24 359	0.12 173	0.28 333	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.12 555	0.09 420	0.09 365	0.16 448

Wz-Net-SNSev	0.45 637	0.53 683	1.42 695	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.45 681	0.64 660	0.68 668	0.46 627	0.66 659	0.62 663	0.40 617	0.78 644	0.65 653	0.12 551	0.11 404	0.12 555	0.13 599	0.17 612	0.19 497

NINENet	0.27 492	0.16 380	0.49 345	0.23 361	0.16 421	0.44 613	0.17 274	0.63 654	0.49 585	0.33 468	0.38 466	0.31 457	0.22 409	0.43 482	0.22 414	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.08 311	0.12 538	0.11 271

SACVNet	0.32 560	0.25 565	0.59 491	0.26 506	0.19 520	0.35 555	0.25 559	0.54 558	0.41 484	0.43 608	0.45 556	0.46 590	0.34 580	0.71 620	0.30 512	0.14 600	0.10 366	0.12 555	0.12 566	0.16 597	0.20 517

PSM-AAD	0.26 461	0.11 151	0.43 270	0.24 417	0.12 192	0.27 414	0.37 653	0.36 328	0.30 334	0.36 524	0.39 484	0.28 413	0.77 696	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.21 530

pcwnet_v2	0.32 560	0.16 380	1.22 678	0.23 361	0.19 520	0.32 512	0.19 382	0.61 642	0.61 650	0.37 542	0.45 556	0.35 501	0.29 530	0.37 453	0.26 472	0.14 600	0.11 404	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.18 477

ARAFT	0.26 461	0.30 601	0.87 614	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.24 544	0.46 464	0.34 392	0.33 468	0.28 339	0.29 426	0.20 386	0.49 503	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.09 140

EDNetEfficientorigin	7.48 754	0.57 691	139.59 787	0.25 463	0.17 455	0.44 613	0.30 612	0.48 490	1.04 714	1.29 721	1.02 700	0.82 695	0.87 707	0.76 640	1.02 693	0.10 461	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.22 658	0.25 581

GwcNet	0.37 595	0.29 595	1.12 661	0.25 463	0.24 616	0.48 638	0.27 581	0.58 611	0.60 647	0.39 569	0.54 612	0.51 619	0.34 580	0.60 563	0.46 608	0.13 575	0.12 435	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.15 431

CFNet-ft	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

ADCRef	0.41 624	0.33 619	1.05 648	0.26 506	0.21 566	0.49 644	0.27 581	0.54 558	0.51 599	0.51 649	0.59 636	0.35 501	0.47 646	0.54 530	1.35 715	0.09 386	0.08 268	0.12 555	0.12 566	0.12 538	0.13 369

RYNet	0.38 600	0.23 535	0.65 524	0.26 506	0.28 642	0.62 673	0.33 636	0.61 642	0.62 654	0.42 597	0.39 484	0.58 650	0.40 617	0.89 671	0.57 640	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.19 639	0.22 545

CFNet_RVC	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

StereoDRNet	0.34 578	0.28 591	0.70 548	0.28 572	0.21 566	0.43 608	0.30 612	0.63 654	0.51 599	0.47 633	0.40 494	0.48 604	0.31 554	0.58 550	0.44 598	0.12 551	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.13 369

NaN_ROB	0.44 634	0.38 649	0.94 634	0.30 604	0.20 549	0.52 653	0.49 691	0.61 642	0.60 647	0.56 666	0.47 576	0.49 610	0.42 628	1.24 709	0.76 668	0.12 551	0.18 561	0.12 555	0.13 599	0.12 538	0.18 477

SANet	0.58 678	0.41 659	1.38 691	0.27 544	0.16 421	0.72 685	0.48 688	0.71 687	1.34 729	0.69 685	0.97 695	0.94 701	0.78 697	0.97 690	0.93 682	0.14 600	0.12 435	0.12 555	0.12 566	0.18 628	0.20 517

LE_ROB	1.82 735	0.39 653	3.15 735	0.50 701	0.55 709	0.79 694	1.00 726	0.89 714	6.48 755	7.40 759	2.07 735	2.07 729	5.08 753	1.33 718	3.96 746	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.13 369

zh-sn7	0.52 662	0.64 702	1.77 711	0.30 604	0.20 549	0.47 630	0.40 669	0.60 632	0.65 659	0.53 658	0.82 682	0.52 627	0.59 674	1.10 700	0.96 686	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.13 599	0.17 612	0.20 517

w-ln-seven	0.45 637	0.40 656	1.40 694	0.27 544	0.22 583	0.58 666	0.33 636	0.65 666	0.83 689	0.59 672	0.63 652	0.53 632	0.39 611	0.66 602	0.81 675	0.12 551	0.11 404	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

YMNet	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

YMNet_1	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

rvit_0105_6	0.20 276	0.16 380	0.41 252	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.20 423	0.31 267	0.39 463	0.18 242	0.22 269	0.23 338	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

test_sample7	0.28 502	0.16 380	0.47 313	0.21 227	0.14 305	0.29 458	0.22 488	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.14 600	0.21 599	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.25 581

GMStereo_Zeroshot	0.25 438	0.22 515	0.51 387	0.27 544	0.14 305	0.28 433	0.15 172	0.40 387	0.36 420	0.37 542	0.43 530	0.40 540	0.17 321	0.35 432	0.21 396	0.12 551	0.07 200	0.13 582	0.07 215	0.17 612	0.10 216

StereoVision	0.23 379	0.23 535	0.55 444	0.27 544	0.17 455	0.23 340	0.22 488	0.40 387	0.32 360	0.21 273	0.51 593	0.22 322	0.16 295	0.29 356	0.19 337	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.13 599	0.10 431	0.08 84

Wz-Net-TNSev	0.55 668	0.72 707	1.90 717	0.26 506	0.21 566	0.64 678	0.45 681	0.66 672	0.71 675	0.52 652	0.55 617	0.71 690	0.63 687	1.04 696	0.94 684	0.16 627	0.15 506	0.13 582	0.15 630	0.21 654	0.24 569

HCRNet	0.25 438	0.27 583	0.42 262	0.34 647	0.17 455	0.27 414	0.18 335	0.45 455	0.37 436	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.23 424	0.44 486	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

psm_up	0.30 540	0.21 495	0.58 482	0.26 506	0.18 485	0.32 512	0.27 581	0.57 597	0.45 533	0.38 551	0.41 506	0.45 581	0.40 617	0.59 558	0.32 534	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.11 490	0.11 271

psmorigin	0.52 662	0.29 595	3.10 734	0.24 417	0.19 520	0.39 584	0.24 544	0.52 530	0.45 533	0.66 681	0.68 663	0.70 689	0.52 660	0.86 666	0.49 619	0.15 616	0.17 549	0.13 582	0.14 619	0.16 597	0.23 555

FAT-Stereo	0.36 588	0.19 464	0.75 567	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.30 612	0.62 650	0.61 650	0.47 633	0.61 648	0.59 651	0.50 656	0.61 571	0.36 563	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.20 517

S-Stereo	0.39 605	0.20 480	1.04 647	0.28 572	0.22 583	0.39 584	0.31 622	0.58 611	0.69 670	0.40 579	0.59 636	0.48 604	0.41 622	0.75 633	0.42 587	0.12 551	0.15 506	0.13 582	0.13 599	0.16 597	0.25 581

STTStereo	0.30 540	0.24 548	0.83 600	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.24 544	0.49 501	0.39 463	0.39 569	0.41 506	0.44 575	0.28 510	0.41 472	0.30 512	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.16 641	0.12 538	0.12 332

ADCL	0.50 655	0.30 601	1.15 665	0.28 572	0.19 520	0.77 692	0.64 706	0.57 597	0.73 680	0.57 669	0.73 672	0.55 637	0.60 676	0.66 602	1.53 722	0.11 510	0.10 366	0.13 582	0.13 599	0.15 588	0.16 448

GANet	0.40 617	0.28 591	0.67 532	0.31 621	0.18 485	0.43 608	0.39 665	0.60 632	0.46 546	0.48 639	0.78 677	0.55 637	0.45 637	0.96 687	0.55 635	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.15 588	0.16 448

TDLM	0.32 560	0.27 583	0.52 408	0.30 604	0.15 377	0.33 523	0.32 629	0.54 558	0.50 593	0.44 614	0.43 530	0.39 535	0.30 537	0.92 681	0.30 512	0.14 600	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.14 412

UCFNet_RVC	0.25 438	0.21 495	0.49 345	0.19 127	0.15 377	0.34 538	0.18 335	0.47 478	0.36 420	0.30 413	0.35 431	0.40 540	0.26 477	0.35 432	0.24 446	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.14 619	0.13 553	0.13 369

AdaStereo	0.25 438	0.17 417	0.47 313	0.25 463	0.13 257	0.33 523	0.17 274	0.57 597	0.43 507	0.34 490	0.38 466	0.35 501	0.21 399	0.32 400	0.24 446	0.14 600	0.06 101	0.13 582	0.09 420	0.11 490	0.09 140
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.32 560	0.18 444	0.63 514	0.24 417	0.23 599	0.43 608	0.28 597	0.60 632	0.58 636	0.28 365	0.39 484	0.42 562	0.30 537	0.71 620	0.30 512	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.10 486	0.20 647	0.18 477

DPSNet	0.51 659	0.26 575	1.16 667	0.28 572	0.21 566	0.76 689	0.56 701	0.89 714	0.82 688	0.49 640	0.51 593	0.64 672	0.81 701	0.89 671	0.85 678	0.17 641	0.16 521	0.13 582	0.13 599	0.26 674	0.27 603

DRN-Test	0.35 585	0.20 480	0.75 567	0.28 572	0.19 520	0.46 624	0.29 603	0.68 679	0.54 615	0.49 640	0.47 576	0.44 575	0.35 588	0.63 585	0.44 598	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.13 369

XPNet_ROB	0.35 585	0.26 575	0.58 482	0.28 572	0.19 520	0.37 571	0.31 622	0.57 597	0.51 599	0.52 652	0.54 612	0.57 644	0.38 604	0.65 596	0.48 613	0.17 641	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

S0	0.21 317	0.21 495	0.34 186	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.26 571	0.30 244	0.22 182	0.22 294	0.26 315	0.20 298	0.16 295	0.21 181	0.18 301	0.12 551	0.11 404	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.33 638

AANet	0.55 668	0.47 671	1.61 704	0.23 361	0.31 665	0.41 595	0.25 559	0.53 542	1.14 724	0.93 703	0.98 699	0.84 696	0.71 693	0.60 563	0.66 655	0.18 652	0.32 693	0.14 606	0.13 599	0.18 628	0.44 680

MultiAttention	1.05 713	0.14 298	0.50 366	0.35 653	0.43 696	5.62 744	1.71 745	0.71 687	0.54 615	0.36 524	0.63 652	0.55 637	0.22 409	7.50 758	0.56 636	0.09 386	0.06 101	0.14 606	0.24 683	0.27 680	0.34 643

rvit_0105_3	0.24 412	0.21 495	0.57 466	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.28 597	0.40 387	0.43 507	0.25 329	0.26 315	0.29 426	0.22 409	0.29 356	0.21 396	0.15 616	0.13 456	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.10 216

UGAM	0.28 502	0.18 444	0.57 466	0.26 506	0.13 257	0.23 340	0.26 571	0.33 296	0.45 533	0.32 455	0.42 516	0.45 581	0.22 409	0.92 681	0.23 434	0.08 281	0.09 317	0.14 606	0.13 599	0.10 431	0.10 216

coex-ft	3.48 742	0.81 715	48.53 785	0.24 417	0.19 520	0.53 656	0.47 687	0.49 501	2.36 743	7.18 758	1.20 707	0.96 704	2.53 741	0.75 633	2.14 736	0.13 575	0.15 506	0.14 606	0.12 566	0.22 658	0.47 686

GASNet	0.39 605	0.58 694	1.27 680	0.35 653	0.23 599	0.35 555	0.23 518	0.63 654	0.56 631	0.41 591	0.38 466	0.45 581	0.30 537	0.81 657	0.42 587	0.16 627	0.11 404	0.14 606	0.14 619	0.23 663	0.12 332

FINET	0.58 678	0.48 676	1.35 689	0.38 671	0.37 682	0.96 707	1.13 735	0.84 709	1.05 715	0.50 646	0.70 667	0.45 581	0.61 680	0.63 585	0.62 648	0.26 686	0.28 666	0.14 606	0.13 599	0.20 647	0.44 680

hitnet-ft	0.31 552	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.14 305	0.40 590	0.23 518	0.46 464	0.42 496	0.37 542	0.46 569	0.53 632	0.35 588	0.76 640	0.35 559	0.14 600	0.10 366	0.14 606	0.10 486	0.15 588	0.14 412

FADNet-RVC-Resample	0.31 552	0.32 615	1.16 667	0.27 544	0.17 455	0.33 523	0.21 451	0.49 501	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.34 488	0.27 486	0.54 530	0.27 484	0.10 461	0.10 366	0.14 606	0.13 599	0.13 553	0.18 477

FADNet_RVC	0.31 552	0.35 632	0.98 640	0.24 417	0.16 421	0.30 473	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.30 413	0.38 466	0.30 447	0.29 530	0.54 530	0.33 544	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.16 641	0.21 654	0.24 569

FADNet-RVC	0.34 578	0.43 664	0.97 638	0.25 463	0.20 549	0.33 523	0.20 423	0.51 522	0.42 496	0.34 490	0.40 494	0.41 549	0.29 530	0.65 596	0.36 563	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.15 630	0.19 639	0.20 517

FADNet	0.34 578	0.43 664	0.88 621	0.24 417	0.22 583	0.37 571	0.19 382	0.56 588	0.49 585	0.32 455	0.36 446	0.43 569	0.32 569	0.65 596	0.30 512	0.17 641	0.16 521	0.14 606	0.16 641	0.25 670	0.21 530

stereogan	0.39 605	0.20 480	0.78 582	0.28 572	0.22 583	0.65 679	0.26 571	0.62 650	0.65 659	0.45 621	0.60 640	0.67 682	0.45 637	0.69 611	0.37 569	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.12 566	0.20 647	0.19 497

ADCPNet	0.51 659	0.36 639	1.82 714	0.27 544	0.23 599	0.71 684	0.39 665	0.56 588	0.54 615	0.52 652	0.60 640	0.66 678	0.57 671	0.64 591	1.23 704	0.15 616	0.18 561	0.14 606	0.23 681	0.19 639	0.22 545

DANet	0.37 595	0.25 565	0.67 532	0.37 663	0.22 583	0.42 603	0.25 559	0.50 510	0.44 520	0.52 652	0.50 590	0.59 651	0.42 628	0.78 644	0.53 628	0.13 575	0.12 435	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.21 530
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 578	0.25 565	0.77 577	0.27 544	0.17 455	0.34 538	0.28 597	0.55 577	0.50 593	0.43 608	0.46 569	0.44 575	0.31 554	0.90 674	0.27 484	0.15 616	0.10 366	0.14 606	0.14 619	0.15 588	0.15 431

ETE_ROB	0.36 588	0.32 615	0.64 519	0.30 604	0.18 485	0.40 590	0.38 661	0.59 621	0.49 585	0.50 646	0.52 600	0.62 663	0.37 599	0.58 550	0.43 591	0.13 575	0.10 366	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.18 477

PWC_ROB	0.41 624	0.38 649	0.92 627	0.26 506	0.20 549	0.39 584	0.19 382	0.61 642	0.69 670	0.58 671	0.84 685	0.52 627	0.44 635	0.74 628	0.62 648	0.13 575	0.09 317	0.14 606	0.10 486	0.17 612	0.18 477

S	0.23 379	0.18 444	0.38 216	0.24 417	0.22 583	0.32 512	0.22 488	0.32 276	0.28 293	0.26 339	0.31 377	0.20 298	0.21 399	0.19 121	0.19 337	0.13 575	0.09 317	0.15 625	0.16 641	0.11 490	0.35 647

TCMNet	0.34 578	0.28 591	0.81 590	0.29 592	0.30 658	0.40 590	0.28 597	0.53 542	0.49 585	0.38 551	0.46 569	0.40 540	0.30 537	0.61 571	0.42 587	0.14 600	0.13 456	0.15 625	0.14 619	0.18 628	0.19 497

FACV-RUCA	0.22 345	0.15 336	0.38 216	0.24 417	0.23 599	0.26 407	0.19 382	0.41 405	0.35 404	0.26 339	0.32 389	0.22 322	0.25 458	0.24 250	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.15 625	0.08 311	0.16 597	0.14 412

rvit_105_1	0.28 502	0.24 548	0.65 524	0.27 544	0.19 520	0.31 495	0.35 644	0.46 464	0.53 610	0.31 430	0.32 389	0.32 468	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.16 627	0.14 475	0.15 625	0.17 653	0.11 490	0.11 271

APVNet	0.38 600	0.26 575	0.87 614	0.26 506	0.22 583	0.52 653	0.35 644	0.64 660	0.46 546	0.40 579	0.52 600	0.48 604	0.39 611	0.84 663	0.48 613	0.13 575	0.14 475	0.15 625	0.16 641	0.16 597	0.16 448

RTS	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

RTSA	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

AnyNet_C32	0.55 668	0.51 679	1.34 687	0.29 592	0.28 642	0.61 672	0.62 705	0.57 597	0.62 654	0.63 676	0.68 663	0.54 636	0.55 667	0.82 658	1.81 728	0.15 616	0.15 506	0.15 625	0.18 659	0.21 654	0.25 581

PSMNet_ROB	0.36 588	0.31 607	0.71 557	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.44 680	0.61 642	0.49 585	0.39 569	0.45 556	0.49 610	0.32 569	0.66 602	0.53 628	0.14 600	0.10 366	0.15 625	0.14 619	0.13 553	0.13 369

Syn2CoEx	0.39 605	0.39 653	1.08 655	0.35 653	0.21 566	0.41 595	0.29 603	0.63 654	0.51 599	0.43 608	0.56 623	0.45 581	0.45 637	0.69 611	0.39 575	0.17 641	0.14 475	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.16 448

DMCA-RVC	0.30 540	0.27 583	0.93 631	0.28 572	0.17 455	0.30 473	0.21 451	0.43 425	0.36 420	0.40 579	0.38 466	0.39 535	0.36 594	0.44 486	0.34 552	0.13 575	0.10 366	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.11 271

SHD	0.45 637	0.34 628	0.89 623	0.37 663	0.28 642	0.46 624	0.23 518	0.72 691	0.96 706	0.65 679	0.61 648	0.61 660	0.48 650	0.64 591	0.69 660	0.16 627	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.21 654	0.25 581

ADCS	0.62 684	0.56 687	1.54 702	0.30 604	0.25 630	0.56 661	0.46 684	0.71 687	0.86 695	0.77 695	0.72 669	0.68 684	0.62 685	0.82 658	2.33 738	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.17 653	0.23 663	0.27 603

PA-Net	0.40 617	0.35 632	1.05 648	0.32 630	0.28 642	0.39 584	0.43 677	0.53 542	0.56 631	0.35 510	0.43 530	0.41 549	0.36 594	0.83 662	0.61 647	0.12 551	0.23 624	0.16 634	0.23 681	0.13 553	0.20 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.51 659	0.16 380	0.97 638	0.31 621	0.21 566	1.35 724	0.34 641	0.80 700	0.59 643	1.09 716	0.74 673	0.49 610	0.37 599	1.31 716	0.60 644	0.14 600	0.12 435	0.16 634	0.13 599	0.13 553	0.18 477

LALA_ROB	0.38 600	0.31 607	0.65 524	0.30 604	0.21 566	0.46 624	0.39 665	0.63 654	0.54 615	0.53 658	0.52 600	0.69 686	0.36 594	0.52 521	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.16 634	0.14 619	0.17 612	0.16 448

WCMA_ROB	0.55 668	0.27 583	0.76 571	0.26 506	0.22 583	0.62 673	0.36 651	0.57 597	0.58 636	0.97 707	1.40 715	1.28 715	0.94 711	0.80 652	0.80 673	0.20 666	0.17 549	0.16 634	0.16 641	0.19 639	0.29 618

SGM_RVC	0.57 676	0.22 515	0.60 498	0.26 506	0.16 421	0.97 708	0.46 684	0.76 697	0.90 699	1.03 713	0.92 693	1.16 709	0.93 710	1.21 708	0.72 663	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.16 597	0.24 569
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PStereo	0.28 502	0.41 659	0.40 241	0.21 227	0.13 257	0.25 386	0.24 544	0.35 312	0.48 568	0.27 351	0.17 190	0.29 426	0.34 580	0.40 466	0.45 605	0.24 676	0.15 506	0.17 643	0.13 599	0.24 667	0.25 581

ISRNet	0.28 502	0.15 336	0.54 433	0.27 544	0.19 520	0.24 365	0.15 172	0.47 478	0.45 533	0.40 579	0.49 586	0.42 562	0.27 486	0.33 410	0.30 512	0.20 666	0.12 435	0.17 643	0.16 641	0.16 597	0.21 530

SDNR	0.47 648	0.29 595	0.92 627	0.24 417	0.37 682	1.27 720	0.17 274	0.54 558	0.58 636	0.44 614	0.85 686	0.55 637	0.28 510	1.19 707	0.52 624	0.23 672	0.24 640	0.17 643	0.13 599	0.19 639	0.26 595

RP	0.38 600	0.26 575	0.67 532	0.31 621	0.24 616	0.37 571	0.29 603	0.53 542	0.61 650	0.42 597	0.65 657	0.62 663	0.51 658	0.63 585	0.43 591	0.17 641	0.15 506	0.17 643	0.15 630	0.17 612	0.19 497

G-Net	0.47 648	0.26 575	1.02 645	0.34 647	0.28 642	0.89 702	0.35 644	0.47 478	0.46 546	0.68 684	1.20 707	0.64 672	0.59 674	0.61 571	0.60 644	0.16 627	0.14 475	0.17 643	0.13 599	0.22 658	0.21 530

ADCMid	0.53 665	0.45 668	1.46 696	0.27 544	0.22 583	0.51 647	0.38 661	0.61 642	0.58 636	0.75 689	0.67 661	0.62 663	0.66 690	0.66 602	1.75 727	0.13 575	0.12 435	0.17 643	0.17 653	0.20 647	0.21 530

AnyNet_C01	0.68 692	0.69 706	2.64 729	0.33 642	0.27 640	0.93 703	0.64 706	0.66 672	0.65 659	0.70 686	0.97 695	0.75 692	0.63 687	1.01 693	1.52 721	0.17 641	0.16 521	0.17 643	0.17 653	0.24 667	0.28 612

SGM-Forest	0.42 628	0.44 667	0.92 627	0.24 417	0.16 421	0.45 621	0.40 669	0.58 611	0.50 593	0.54 662	0.63 652	0.52 627	0.51 658	0.91 676	0.66 655	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.15 630	0.15 588	0.21 530
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 681	0.31 607	0.71 557	0.22 296	0.17 455	0.66 680	0.36 651	0.81 702	0.63 656	1.48 735	1.32 712	1.65 723	0.83 702	1.18 706	0.74 665	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.14 619	0.17 612	0.19 497
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
SCION-MonSter(vits)	0.23 379	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.46 464	0.54 615	0.09 9	0.45 556	0.30 447	0.27 486	0.35 432	0.45 605	0.10 461	0.08 268	0.18 652	0.17 653	0.15 588	0.16 448

IGEV-RUCA	0.21 317	0.09 57	0.26 106	0.20 179	0.19 520	0.28 433	0.23 518	0.24 129	0.22 182	0.21 273	0.23 284	0.29 426	0.48 650	0.26 294	0.19 337	0.09 386	0.08 268	0.18 652	0.14 619	0.18 628	0.19 497

NCC-stereo	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477

Abc-Net	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.62 684	0.47 671	0.93 631	0.70 714	0.50 703	1.15 714	1.29 738	0.79 699	0.70 673	0.77 695	0.55 617	0.92 700	0.58 672	0.87 668	0.77 669	0.19 662	0.27 661	0.18 652	0.19 661	0.27 680	0.28 612

XQC	0.47 648	0.45 668	1.07 652	0.40 678	0.28 642	0.58 666	0.38 661	0.67 674	0.76 683	0.53 658	0.47 576	0.59 651	0.47 646	0.74 628	0.80 673	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.16 641	0.26 674	0.24 569

LSM	1.68 733	0.48 676	2.91 732	2.28 746	17.60 766	0.52 653	0.55 700	0.65 666	0.78 684	0.84 698	1.11 703	0.63 667	0.55 667	0.79 648	0.53 628	0.16 627	0.25 650	0.18 652	0.21 668	0.25 670	2.37 748

CBMV	0.36 588	0.25 565	0.61 505	0.24 417	0.14 305	0.42 603	0.33 636	0.56 588	0.52 609	0.54 662	0.52 600	0.51 619	0.58 672	0.63 585	0.43 591	0.15 616	0.16 521	0.18 652	0.16 641	0.13 553	0.19 497
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.25 438	0.18 444	0.65 524	0.27 544	0.22 583	0.22 315	0.15 172	0.41 405	0.36 420	0.27 351	0.37 457	0.29 426	0.21 399	0.29 356	0.20 365	0.17 641	0.12 435	0.19 660	0.12 566	0.14 576	0.14 412

AF-Net	0.40 617	0.31 607	0.74 563	0.33 642	0.24 616	0.43 608	0.30 612	0.64 660	0.67 664	0.44 614	0.69 666	0.65 674	0.52 660	0.59 558	0.48 613	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.14 619	0.16 597	0.14 412

edge stereo	0.40 617	0.22 515	0.87 614	0.27 544	0.22 583	0.38 578	0.26 571	0.59 621	0.56 631	0.53 658	0.60 640	0.71 690	0.50 656	0.78 644	0.43 591	0.16 627	0.15 506	0.19 660	0.14 619	0.17 612	0.19 497

Nwc_Net	0.39 605	0.29 595	0.84 604	0.32 630	0.24 616	0.45 621	0.30 612	0.67 674	0.51 599	0.39 569	0.70 667	0.59 651	0.48 650	0.61 571	0.45 605	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.21 668	0.14 576	0.15 431

SGM-ForestM	1.59 729	0.56 687	1.52 701	0.41 685	0.34 673	2.77 739	1.67 743	1.69 735	1.73 738	2.48 747	2.27 739	6.02 749	2.90 744	3.08 740	2.83 742	0.25 684	0.30 684	0.19 660	0.20 666	0.18 628	0.45 684

dad	0.30 540	0.38 649	0.60 498	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.21 451	0.35 312	0.51 599	0.45 621	0.45 556	0.46 590	0.23 424	0.41 472	0.27 484	0.21 668	0.11 404	0.20 665	0.11 524	0.15 588	0.11 271

CSAN	0.55 668	0.47 671	1.19 675	0.37 663	0.23 599	0.57 664	0.61 704	0.65 666	0.72 677	0.65 679	0.78 677	0.66 678	0.65 689	1.41 721	0.77 669	0.21 668	0.17 549	0.20 665	0.21 668	0.18 628	0.21 530

UDGNet	0.24 412	0.37 642	0.53 419	0.25 463	0.14 305	0.24 365	0.18 335	0.32 276	0.44 520	0.29 390	0.28 339	0.24 359	0.20 386	0.30 374	0.21 396	0.16 627	0.07 200	0.21 667	0.11 524	0.16 597	0.11 271

RGC	0.41 624	0.35 632	0.76 571	0.35 653	0.28 642	0.41 595	0.29 603	0.60 632	0.55 624	0.47 633	0.64 655	0.63 667	0.47 646	0.74 628	0.46 608	0.16 627	0.15 506	0.21 667	0.21 668	0.19 639	0.21 530

PS-NSSS	0.33 567	0.36 639	0.61 505	0.24 417	0.18 485	0.33 523	0.24 544	0.59 621	0.42 496	0.38 551	0.52 600	0.36 507	0.31 554	0.80 652	0.32 534	0.18 652	0.14 475	0.21 667	0.15 630	0.17 612	0.14 412

NCCL2	0.37 595	0.33 619	0.59 491	0.37 663	0.23 599	0.42 603	0.41 674	0.56 588	0.44 520	0.47 633	0.47 576	0.61 660	0.39 611	0.58 550	0.41 582	0.16 627	0.13 456	0.21 667	0.22 676	0.16 597	0.18 477

PDISCO_ROB	0.45 637	0.37 642	0.89 623	0.44 690	0.37 682	0.70 683	0.35 644	0.75 695	0.78 684	0.45 621	0.53 608	0.65 674	0.40 617	0.68 610	0.52 624	0.22 671	0.12 435	0.21 667	0.19 661	0.26 674	0.22 545

PVD	0.62 684	0.41 659	0.93 631	0.44 690	0.39 688	0.63 677	0.51 695	0.86 710	1.27 727	0.93 703	1.09 702	0.81 694	0.85 703	0.89 671	0.89 680	0.21 668	0.23 624	0.22 672	0.19 661	0.28 685	0.41 668

FBW_ROB	0.46 645	0.34 628	0.71 557	0.32 630	0.20 549	0.51 647	0.32 629	0.73 692	0.63 656	0.60 673	0.57 628	0.65 674	0.44 635	1.42 722	0.62 648	0.14 600	0.17 549	0.22 672	0.16 641	0.17 612	0.23 555

DeepPrunerF	0.46 645	0.37 642	1.50 699	0.34 647	0.30 658	0.36 563	0.37 653	0.64 660	1.15 726	0.41 591	0.45 556	0.40 540	0.41 622	0.82 658	0.53 628	0.18 652	0.14 475	0.23 674	0.21 668	0.17 612	0.18 477

CBMV_ROB	0.36 588	0.21 495	0.57 466	0.22 296	0.14 305	0.35 555	0.20 423	0.55 577	0.47 560	0.52 652	0.58 631	0.45 581	0.53 665	0.75 633	0.50 620	0.18 652	0.19 575	0.23 674	0.21 668	0.15 588	0.20 517

HBP-ISP	0.34 578	0.35 632	0.76 571	0.23 361	0.17 455	0.33 523	0.22 488	0.56 588	0.47 560	0.42 597	0.49 586	0.33 479	0.41 622	0.73 624	0.27 484	0.18 652	0.19 575	0.24 676	0.20 666	0.16 597	0.16 448

ccnet	0.43 632	0.34 628	0.62 509	0.28 572	0.33 671	0.60 671	0.34 641	0.68 679	0.47 560	0.54 662	0.66 659	0.56 642	0.46 644	0.73 624	0.66 655	0.26 686	0.19 575	0.24 676	0.22 676	0.27 680	0.25 581

NOSS_ROB	0.33 567	0.24 548	0.49 345	0.27 544	0.16 421	0.34 538	0.19 382	0.55 577	0.50 593	0.34 490	0.37 457	0.42 562	0.30 537	0.93 683	0.25 460	0.19 662	0.20 593	0.24 676	0.22 676	0.17 612	0.25 581

SCION-MonSter	0.33 567	0.24 548	0.51 387	0.29 592	0.28 642	0.56 661	0.21 451	0.49 501	0.59 643	0.34 490	0.55 617	0.32 468	0.31 554	0.40 466	0.56 636	0.11 510	0.10 366	0.25 679	0.22 676	0.18 628	0.19 497

FSD					0.41 691	0.28 433	0.27 581	0.32 276	0.30 334	0.27 351	0.27 331	0.29 426	0.27 486	0.35 432	0.28 493	0.23 672	0.49 721	0.27 680	0.26 692	0.26 674

FC-DCNN v2	0.75 698	0.33 619	0.82 594	0.33 642	0.28 642	0.85 699	0.40 669	0.88 712	0.86 695	1.46 729	1.65 725	2.08 730	1.40 727	1.14 704	0.95 685	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

FCDSN-DC	0.67 690	0.38 649	0.83 600	0.37 663	0.30 658	0.66 680	0.37 653	0.69 685	0.70 673	1.15 719	1.53 720	1.70 725	1.38 725	1.00 692	0.83 676	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.27 680	0.32 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 665	0.60 697	0.98 640	0.40 678	0.25 630	0.87 700	0.57 702	0.60 632	0.64 658	0.60 673	0.67 661	0.63 667	0.42 628	1.13 702	0.50 620	0.23 672	0.28 666	0.27 680	0.35 703	0.25 670	0.33 638

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 600	0.43 664	0.72 562	0.35 653	0.19 520	0.51 647	0.25 559	0.56 588	0.39 463	0.42 597	0.47 576	0.47 600	0.27 486	0.74 628	0.32 534	0.38 706	0.19 575	0.27 680	0.17 653	0.29 687	0.27 603

FC-DCNN	0.73 694	0.33 619	0.84 604	0.33 642	0.28 642	0.82 698	0.40 669	0.82 703	0.83 689	1.43 727	1.60 724	1.97 728	1.38 725	1.10 700	0.93 682	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

MSMD_ROB	0.63 687	0.34 628	0.70 548	0.30 604	0.25 630	0.88 701	0.35 644	0.58 611	0.67 664	1.13 717	1.52 719	1.75 726	1.05 716	0.90 674	0.60 644	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.27 696	0.25 670	0.27 603

DStereoSA	1.00 711	0.46 670	1.33 686	0.68 711	0.86 732	1.26 719	2.25 748	0.83 705	1.41 731	0.57 669	1.92 731	0.57 644	2.07 736	0.96 687	1.84 730	0.36 702	0.55 730	0.28 687	0.53 721	0.45 702	0.90 732

DualNet (step1)	0.31 552	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.24 676	0.21 599	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

test_sample9	0.45 637	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

test_sample8	0.52 662	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.57 597	0.38 447	0.63 676	0.39 484	1.16 709	0.68 691	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

PASM	0.49 654	0.41 659	1.15 665	0.37 663	0.35 676	0.42 603	0.42 675	0.54 558	0.65 659	0.54 662	0.54 612	0.63 667	0.48 650	0.94 686	0.51 623	0.27 690	0.30 684	0.30 691	0.33 701	0.29 687	0.29 618

ELAS_RVC	0.80 702	0.40 656	1.10 657	0.40 678	0.35 676	0.93 703	1.10 734	0.87 711	1.12 723	1.40 725	1.39 713	1.27 714	1.55 733	1.13 702	1.13 699	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.28 697	0.31 689	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 702	0.40 656	0.91 626	0.39 673	0.35 676	1.52 729	0.81 720	0.97 716	0.98 709	1.47 734	1.58 722	1.19 711	1.33 724	1.01 693	1.21 702	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.29 699	0.32 692	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 717	0.76 713	1.10 657	0.70 714	0.70 719	1.87 733	1.39 740	1.20 723	1.66 736	1.01 710	1.58 722	1.20 712	2.60 742	1.40 720	1.32 712	0.40 709	0.47 716	0.31 694	0.41 710	0.38 697	0.91 733

MANE	1.63 731	0.58 694	1.16 667	0.59 706	0.60 713	2.71 738	1.53 741	2.63 745	3.62 747	2.33 746	3.26 748	3.66 743	2.98 745	2.26 738	2.26 737	0.37 704	0.40 706	0.31 694	0.49 716	0.31 689	0.63 713

MFN_U_SF_RVC	0.58 678	0.58 694	1.31 685	0.39 673	0.23 599	0.72 685	0.30 612	0.83 705	0.68 668	0.74 688	0.74 673	0.86 697	0.60 676	0.84 663	0.83 676	0.29 693	0.27 661	0.32 696	0.37 707	0.31 689	0.33 638

MADNet+	1.05 713	1.26 735	4.77 742	0.73 717	0.50 703	1.25 718	0.97 725	1.05 718	0.93 702	0.67 682	0.78 677	0.87 698	0.85 703	2.14 735	1.83 729	0.40 709	0.42 709	0.32 696	0.28 697	0.45 702	0.43 677

GANetREF_RVC	0.45 637	0.52 680	0.87 614	0.39 673	0.20 549	0.51 647	0.50 693	0.68 679	0.67 664	0.47 633	0.46 569	0.50 616	0.43 632	0.91 676	0.40 577	0.28 692	0.21 599	0.32 696	0.19 661	0.28 685	0.23 555
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
light-stereo	2.66 740	0.78 714	4.46 738	4.42 747	3.66 745	5.04 743	0.38 661	2.12 741	1.51 734	4.25 751	6.51 756	7.70 758	0.75 695	5.12 754	1.42 719	0.72 724	1.35 750	0.33 699	0.45 712	1.22 736	1.04 738

PSMNet-RUCA	0.39 605	0.47 671	0.84 604	0.46 696	0.41 691	0.34 538	0.26 571	0.59 621	0.46 546	0.40 579	0.51 593	0.44 575	0.33 578	0.43 482	0.31 524	0.25 684	0.14 475	0.33 699	0.21 668	0.32 692	0.23 555

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 693	0.73 709	1.26 679	0.47 697	0.28 642	1.42 727	0.60 703	0.82 703	0.94 705	0.85 699	0.86 687	0.88 699	0.70 692	1.32 717	0.75 666	0.37 704	0.30 684	0.34 701	0.36 705	0.44 701	0.42 673

BEATNet-Init1	4.91 750	3.27 745	14.39 766	0.69 713	0.65 717	10.19 759	3.83 751	5.04 755	5.11 753	8.73 760	8.52 757	13.95 769	7.66 758	7.79 759	5.79 755	0.32 698	0.34 699	0.34 701	0.38 708	0.64 712	0.64 717

DStereoO	0.55 668	0.35 632	0.68 538	0.44 690	0.49 701	0.41 595	1.08 733	0.58 611	0.73 680	0.49 640	0.53 608	0.51 619	0.85 703	0.60 563	0.75 666	0.83 730	0.28 666	0.38 703	0.19 661	0.52 706	0.35 647

JetBlue	1.20 722	0.89 718	2.53 728	0.59 706	0.76 722	3.16 741	2.09 746	1.16 721	0.93 702	0.95 705	1.12 704	1.65 723	1.27 722	2.15 736	1.87 731	0.43 711	0.37 704	0.38 703	0.39 709	0.62 710	0.63 713

AnonymousM	0.19 244	0.20 480	0.30 146	0.18 74	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.27 282	0.27 351	0.21 255	0.18 262	0.14 251	0.21 181	0.16 238	0.09 386	0.08 268	0.38 703	0.15 630	0.06 99	0.08 84

SQANet	0.44 634	0.57 691	0.89 623	0.49 699	0.39 688	0.47 630	0.23 518	0.53 542	0.44 520	0.41 591	0.48 585	0.47 600	0.34 580	0.58 550	0.43 591	0.38 706	0.15 506	0.40 706	0.21 668	0.50 704	0.34 643

NVStereoNet_ROB	0.74 695	0.64 702	1.20 677	0.55 705	0.43 696	0.54 660	0.48 688	0.75 695	0.87 698	0.88 700	1.72 727	1.06 706	1.03 715	1.29 713	0.98 689	0.35 701	0.42 709	0.41 707	0.48 715	0.38 697	0.43 677
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.44 634	0.23 535	0.57 466	0.34 647	0.34 673	0.53 656	0.28 597	0.49 501	0.39 463	0.36 524	0.34 423	0.48 604	0.38 604	0.43 482	0.33 544	0.26 686	0.41 708	0.44 708	1.45 746	0.33 694	0.37 659

Consistency-Raft	0.56 674	0.52 680	1.12 661	0.45 693	0.49 701	0.48 638	0.45 681	0.73 692	0.74 682	0.45 621	0.82 682	0.46 590	0.60 676	0.51 513	0.63 651	0.39 708	0.40 706	0.44 708	0.51 720	0.53 707	0.38 667

UDG	0.42 628	0.54 684	0.67 532	0.41 685	0.35 676	0.47 630	0.27 581	0.57 597	0.48 568	0.40 579	0.46 569	0.59 651	0.45 637	0.47 498	0.46 608	0.26 686	0.19 575	0.49 710	0.22 676	0.37 696	0.30 621

anonymity	0.57 676	0.55 685	0.74 563	0.48 698	0.63 714	0.56 661	0.43 677	0.71 687	0.51 599	0.64 678	0.55 617	0.57 644	0.61 680	0.65 596	0.57 640	0.55 713	0.55 730	0.50 711	0.54 722	0.51 705	0.61 710

SPS-STEREO	0.74 695	0.72 707	1.18 674	0.52 703	0.57 711	0.76 689	0.50 693	0.80 700	0.66 663	0.97 707	0.88 690	0.94 701	0.74 694	1.08 699	1.04 695	0.58 716	0.51 723	0.50 711	0.50 719	0.56 708	0.72 725
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.12 720	0.86 717	1.64 706	0.68 711	0.80 728	1.68 731	1.68 744	1.08 719	1.10 719	1.53 736	1.76 729	1.47 719	1.53 732	1.24 709	1.42 719	0.66 720	0.65 742	0.52 713	0.54 722	0.57 709	0.91 733

otaku	0.60 681	0.73 709	1.13 663	0.64 708	0.45 700	0.73 687	0.37 653	0.67 674	0.67 664	0.52 652	0.75 675	0.66 678	0.46 644	0.74 628	0.59 643	0.55 713	0.34 699	0.56 714	0.36 705	0.65 713	0.49 691

DDUNet	0.45 637	0.60 697	0.71 557	0.45 693	0.39 688	0.46 624	0.32 629	0.53 542	0.44 520	0.46 627	0.53 608	0.57 644	0.38 604	0.51 513	0.43 591	0.34 699	0.21 599	0.56 714	0.25 688	0.41 699	0.36 651

CC-Net-ROB	0.46 645	0.55 685	0.86 611	0.38 671	0.23 599	0.51 647	0.30 612	0.69 685	0.51 599	0.46 627	0.51 593	0.48 604	0.38 604	0.96 687	0.40 577	0.36 702	0.23 624	0.56 714	0.25 688	0.34 695	0.22 545

Ntro	0.61 683	0.75 712	1.16 667	0.67 710	0.50 703	0.76 689	0.37 653	0.68 679	0.71 675	0.50 646	0.59 636	0.65 674	0.52 660	0.79 648	0.58 642	0.58 716	0.32 693	0.57 717	0.34 702	0.69 718	0.50 695

MFMNet_re	0.74 695	0.84 716	1.16 667	0.64 708	0.70 719	0.79 694	0.71 711	0.77 698	0.85 693	0.79 697	0.86 687	0.69 686	0.80 699	0.73 624	0.65 653	0.66 720	0.59 735	0.61 718	0.58 727	0.68 716	0.71 724

DGSMNet	0.63 687	0.32 615	1.01 644	0.54 704	0.73 721	0.62 673	1.36 739	0.62 650	0.58 636	0.38 551	0.62 651	0.52 627	0.34 580	0.65 596	0.47 611	0.54 712	0.61 737	0.67 719	0.61 729	0.65 713	0.69 723

WAO-7	1.05 713	1.00 725	1.19 675	0.83 722	0.67 718	1.22 717	0.84 722	1.43 728	1.56 735	1.13 717	1.75 728	1.46 718	1.25 721	1.56 724	1.28 707	0.61 718	0.62 740	0.70 720	0.68 732	0.66 715	0.62 711

ACVNet_1	0.77 701	0.92 720	1.79 713	0.73 717	0.53 707	0.78 693	0.42 675	0.88 712	0.90 699	0.75 689	0.76 676	1.32 716	0.80 699	1.04 696	0.70 661	0.57 715	0.32 693	0.72 721	0.35 703	0.70 719	0.50 695

DispFullNet	0.67 690	0.94 721	1.63 705	0.77 720	1.19 739	0.53 656	0.25 559	0.61 642	0.72 677	0.70 686	0.60 640	0.69 686	0.90 708	0.80 652	0.52 624	0.27 690	0.13 456	0.74 722	0.31 700	0.68 716	0.44 680

MonStereo1	0.96 710	0.61 699	0.99 642	0.70 714	0.59 712	1.37 725	0.35 644	0.97 716	1.27 727	0.97 707	1.92 731	1.53 721	2.13 737	1.29 713	0.87 679	0.71 723	0.34 699	0.75 723	0.47 714	0.75 721	0.68 721

ACVNet-4b	0.76 699	0.90 719	1.67 708	0.73 717	0.51 706	0.80 697	0.31 622	0.74 694	0.81 687	0.51 649	0.72 669	0.94 701	0.43 632	1.01 693	1.32 712	1.18 742	0.22 611	0.77 724	0.45 712	0.70 719	0.50 695

ACVNet_2	0.94 707	0.98 724	1.71 710	0.83 722	0.63 714	1.02 709	0.64 706	1.16 721	1.43 733	1.02 711	1.39 713	1.47 719	0.86 706	1.16 705	0.79 672	0.63 719	0.43 712	0.78 725	0.49 716	0.80 723	0.57 704

GCST	0.50 655	0.67 705	0.82 594	1.04 729	0.55 709	0.38 578	0.11 29	0.42 412	0.33 379	0.42 597	0.35 431	0.29 426	0.18 357	0.50 507	0.23 434	0.70 722	0.42 709	0.79 726	0.62 730	0.63 711	0.47 686

RainbowNet	0.76 699	1.00 725	1.29 683	0.82 721	0.63 714	0.79 694	0.52 696	0.83 705	0.93 702	0.61 675	0.79 680	0.79 693	0.62 685	0.82 658	0.67 659	0.80 729	0.55 730	0.79 726	0.49 716	0.81 724	0.62 711

PWCK	1.05 713	1.29 736	2.12 722	0.92 724	0.42 693	1.27 720	1.01 727	1.14 720	1.14 724	1.16 720	1.14 705	1.25 713	0.90 708	1.77 730	1.15 700	0.89 733	0.51 723	0.87 728	0.54 722	1.02 734	0.57 704

LVE	1.18 721	1.16 730	1.67 708	1.04 729	0.81 729	1.32 723	0.82 721	1.49 730	1.94 739	1.08 715	1.90 730	1.89 727	1.07 717	1.51 723	1.04 695	0.96 736	0.61 737	0.94 729	0.69 733	0.92 728	0.79 730

IMH-64-1	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

IMH-64	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

IMH	1.09 718	1.04 728	1.29 683	1.03 728	0.79 725	1.11 711	0.69 709	1.40 727	1.42 732	1.02 711	1.71 726	1.42 717	1.19 720	1.78 731	1.03 694	1.14 740	0.56 734	1.00 732	0.58 727	0.93 729	0.68 721

Dean	1.22 723	1.17 731	1.97 719	1.04 729	0.79 725	1.21 716	0.76 715	1.51 731	1.96 740	1.30 723	1.98 734	2.14 731	1.18 719	1.30 715	1.15 700	0.83 730	0.61 737	1.01 733	0.69 733	0.97 733	0.77 729

WAO-6	1.11 719	1.01 727	1.17 673	0.96 725	0.79 725	1.30 722	0.78 717	1.36 726	1.99 741	1.04 714	1.54 721	1.59 722	1.27 722	1.37 719	1.30 708	0.78 727	0.55 730	1.03 734	0.75 736	0.87 725	0.72 725

JetRed	2.35 739	2.70 744	6.11 750	1.14 736	1.38 742	6.03 752	3.61 750	2.12 741	1.72 737	1.99 744	1.97 733	2.15 732	1.59 734	2.49 739	4.19 747	1.05 737	1.60 751	1.10 735	1.02 744	1.72 745	1.41 745

WAO-8	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

TorneroNet-64	1.47 725	1.15 729	1.51 700	1.11 735	0.86 732	2.27 737	0.76 715	1.84 737	3.76 748	1.29 721	2.22 738	2.68 739	1.46 728	1.81 732	1.55 723	0.79 728	0.51 723	1.10 735	0.67 731	1.31 740	0.81 731

Venus	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

TorneroNet	2.26 737	1.20 732	1.55 703	1.15 737	0.91 734	5.84 750	0.84 722	2.12 741	8.45 758	2.59 748	5.32 752	3.84 744	2.15 738	1.84 734	1.98 734	0.88 732	0.54 729	1.16 739	0.74 735	1.31 740	0.91 733

UNDER WATER-64	1.61 730	1.30 737	2.93 733	1.33 738	0.96 735	2.20 736	1.25 737	1.47 729	3.15 745	1.46 729	1.31 711	2.61 738	2.22 739	1.69 727	1.93 732	1.13 739	0.67 745	1.29 740	0.94 741	1.26 738	1.09 739

UNDER WATER	1.64 732	1.34 738	2.72 731	1.40 739	1.04 736	1.70 732	1.14 736	1.57 734	3.58 746	1.46 729	1.46 718	2.82 740	2.43 740	1.74 728	2.04 735	1.08 738	0.63 741	1.31 741	0.94 741	1.29 739	1.10 740

notaker	1.49 726	1.44 739	1.77 711	1.42 740	1.08 737	1.19 715	0.87 724	1.51 731	1.40 730	1.53 736	3.41 749	2.40 735	1.94 735	1.83 733	1.57 724	1.14 740	0.69 746	1.38 742	0.88 740	1.39 743	1.03 737

ktn	1.80 734	1.46 740	1.49 698	1.44 741	1.14 738	1.50 728	1.07 730	1.53 733	3.90 751	2.77 749	4.62 750	3.42 742	1.49 729	1.74 728	1.40 718	1.45 744	0.77 747	1.46 743	0.99 743	1.41 744	1.00 736

KSHMR	1.92 736	1.47 741	1.97 719	1.48 742	1.22 740	1.39 726	1.06 729	1.81 736	5.83 754	1.43 727	5.56 753	2.95 741	1.17 718	2.24 737	1.33 714	1.29 743	1.13 748	1.47 744	1.11 745	1.37 742	1.21 742

DStereoRT	0.40 617	0.16 380	0.74 563	0.25 463	0.17 455	0.42 603	0.19 382	0.50 510	0.48 568	0.31 430	0.40 494	0.32 468	0.39 611	0.64 591	0.31 524	0.09 386	0.11 404	1.56 745	0.43 711	0.08 263	0.41 668

MADNet++	2.34 738	1.81 742	2.24 725	2.15 745	1.97 744	2.79 740	2.19 747	2.42 744	2.26 742	2.79 750	2.70 746	2.43 736	2.60 742	3.18 741	3.32 743	2.19 752	1.97 754	1.93 746	1.62 747	2.02 746	2.10 746

Selective-IGEV-i1pa	5.75 751	8.12 756	4.85 743	1.10 732	0.54 708	13.48 761	3.52 749	9.46 762	7.56 757	7.13 757	10.00 761	9.12 759	7.56 757	14.91 770	6.08 757	3.55 756	1.33 749	1.94 747	0.77 737	0.79 722	3.23 750

TCMNet-wrong-test	4.33 745	5.65 752	4.76 739	11.36 760	10.39 754	5.87 751	4.45 752	4.24 751	1.10 719	1.93 743	2.43 740	6.07 752	3.54 748	3.87 750	4.51 748	2.00 748	0.47 716	1.96 748	1.68 748	5.78 755	4.48 754

HanzoNet	3.08 741	1.87 743	2.70 730	1.81 743	1.34 741	1.60 730	1.05 728	2.06 740	2.62 744	5.63 755	5.12 751	5.96 748	7.09 756	4.39 752	3.43 744	3.29 755	2.06 756	1.98 749	2.94 759	2.47 747	2.15 747

zzzz4	4.35 746	5.87 754	5.01 748	11.40 761	10.45 756	5.76 747	4.48 753	4.31 753	0.98 709	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

noway2	4.31 743	5.35 750	4.91 745	11.32 759	10.44 755	5.75 745	4.48 753	4.21 749	0.98 709	1.89 740	2.51 742	6.10 755	3.59 751	3.66 745	4.55 749	1.98 746	0.46 714	2.01 750	1.74 752	5.80 756	4.46 753

noway1	4.35 746	5.86 753	4.96 747	11.40 761	10.45 756	5.77 748	4.48 753	4.31 753	0.97 708	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

noway3	4.31 743	5.41 751	4.87 744	11.29 758	10.45 756	5.75 745	4.48 753	4.23 750	0.99 713	1.88 739	2.54 745	6.09 754	3.58 750	3.77 749	4.56 750	1.98 746	0.46 714	2.02 753	1.74 752	5.77 754	4.35 752

noway4	4.36 748	5.91 755	4.91 745	11.41 763	10.47 759	5.83 749	4.53 757	4.26 752	0.98 709	1.85 738	2.49 741	6.07 752	3.55 749	3.70 748	4.61 753	2.01 751	0.48 720	2.02 753	1.72 749	5.88 759	4.51 757

USTest	6.84 753	5.16 746	5.45 749	7.18 752	7.26 749	14.27 762	22.53 763	8.48 759	9.29 759	5.44 754	6.42 755	6.27 756	6.69 755	6.83 757	8.49 760	1.95 745	3.27 757	2.16 755	2.54 757	3.76 749	3.31 751

tt	4.71 749	0.11 151	3.94 736	2.06 744	1.54 743	10.14 758	16.85 762	9.28 761	4.99 752	1.41 726	1.05 701	4.68 745	4.89 752	3.36 744	5.86 756	5.73 760	9.15 768	2.23 756	2.51 756	3.02 748	1.34 744

DGTPSM_ROB	8.38 755	5.24 748	10.71 764	5.32 749	10.19 752	8.34 755	23.49 767	6.11 757	13.43 767	4.93 752	10.93 765	5.64 746	10.55 759	6.17 755	12.73 764	3.74 757	7.56 761	3.68 757	7.24 765	4.09 752	7.49 761

DPSMNet_ROB	8.44 756	5.25 749	10.87 765	5.59 750	10.27 753	8.34 755	23.51 768	6.12 758	13.47 768	4.96 753	10.94 766	5.65 747	10.55 759	6.25 756	12.77 765	4.01 758	7.62 762	3.75 758	7.27 766	4.16 753	7.54 762

Selective-IGEV-i16pa	31.25 782	41.63 786	4.08 737	0.51 702	0.38 685	97.61 788	0.73 714	61.16 789	60.81 788	17.49 770	65.92 787	39.64 788	53.28 788	107.35 789	27.39 782	20.46 783	3.81 758	4.39 759	1.97 754	0.41 699	16.06 777

DPSimNet_ROB	6.21 752	5.16 746	9.50 752	5.59 750	5.56 748	7.64 754	10.02 759	4.07 748	7.33 756	6.84 756	6.26 754	7.17 757	10.55 759	4.07 751	5.68 754	5.50 759	4.29 759	5.24 760	3.66 760	4.05 751	5.96 758

U	1.02 712	0.10 97	0.26 106	0.22 296	3.66 745	6.41 753	0.13 88	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.07 125	0.05 6	5.35 761	2.86 758	0.07 184	0.06 14

iinet-test	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

IINet	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

DPSM_ROB	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

DPSM	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

PML	15.86 767	13.12 767	7.07 751	5.22 748	7.66 750	32.93 774	64.30 784	5.37 756	10.12 760	25.87 783	67.29 788	20.25 771	13.20 770	10.09 761	6.81 759	5.94 761	2.00 755	6.03 766	2.18 755	9.13 764	2.62 749

RAFT-FEzeroshot	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

RAFT-FE	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

CasAABBNet	23.04 771	19.69 771	20.32 771	22.42 770	22.73 771	38.35 778	55.23 780	26.99 779	28.74 779	20.67 779	22.28 776	22.11 778	22.86 775	23.84 773	27.17 776	13.52 769	16.47 774	12.08 767	14.21 768	15.57 769	15.60 772

Hybrid-DGEV	23.11 775	19.81 776	20.81 776	22.43 771	22.74 773	38.45 780	55.25 783	27.21 783	28.95 783	20.63 776	22.37 777	22.03 774	22.89 779	23.96 778	27.14 774	13.54 773	16.46 773	12.09 770	14.23 772	15.57 769	15.57 770

Selective-RAFT-Error	23.11 775	19.77 775	20.60 775	22.49 775	22.80 774	38.46 781	55.19 778	27.13 782	28.90 781	20.73 780	22.38 778	22.11 778	22.91 780	23.94 777	27.18 779	13.54 773	16.57 778	12.09 770	14.21 768	15.61 774	15.65 775

FlowAnything	23.08 774	19.70 772	20.48 774	22.45 772	22.73 771	38.34 777	55.18 777	27.00 780	28.79 780	20.83 781	22.42 779	22.10 777	22.83 774	23.85 774	27.23 780	13.53 770	16.54 777	12.10 772	14.29 773	15.59 773	15.58 771

LSM0	24.21 778	19.88 777	22.33 777	24.42 777	40.13 785	38.41 779	54.99 776	27.05 781	28.61 776	20.59 775	22.00 773	22.29 780	22.86 775	24.12 779	27.16 775	13.59 775	16.33 772	12.13 773	14.08 767	15.72 775	17.53 778

fast-reg	23.61 777	20.43 779	23.27 778	23.15 776	24.75 780	38.65 782	55.20 779	26.97 778	28.94 782	20.18 774	21.86 771	21.68 773	22.34 773	24.15 780	27.35 781	13.84 776	16.57 778	14.84 774	15.61 774	16.59 776	15.88 776

Anonymous_1	16.44 768	9.26 759	9.67 756	10.63 755	14.54 764	18.62 769	26.98 771	12.68 768	13.53 769	10.78 768	10.37 764	10.15 763	10.66 762	10.99 765	12.64 763	15.61 777	7.73 763	16.87 775	43.01 785	56.14 788	7.86 765

zzzzzz3	33.87 783	22.29 780	30.19 781	40.83 783	40.72 786	53.80 783	74.95 786	37.94 785	43.72 786	30.30 785	32.80 783	33.62 786	36.50 786	35.21 782	41.72 786	19.37 778	24.62 782	18.28 776	21.49 777	19.97 777	19.16 779

zzz1	33.89 784	22.31 781	30.41 782	40.83 783	40.73 787	53.80 783	74.90 785	37.96 786	43.78 787	30.32 786	32.84 784	33.63 787	36.50 786	35.24 783	41.71 785	19.38 779	24.63 783	18.29 777	21.50 778	19.98 778	19.16 779

zzzz2	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

noway5	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

HaxPig	17.72 769	20.23 778	19.76 768	16.55 765	16.52 765	9.46 757	9.42 758	14.48 771	13.31 764	18.59 771	18.67 770	17.39 770	16.68 771	17.07 771	16.43 771	21.99 784	20.86 780	22.28 780	21.55 779	21.30 779	21.88 783

LRCNet_RVC	10.94 761	14.45 768	9.66 755	15.38 764	8.02 751	1.08 710	0.35 644	8.72 760	0.72 677	12.63 769	15.84 769	9.73 760	6.52 754	8.58 760	6.38 758	20.33 780	5.39 760	23.79 781	21.95 782	15.35 768	13.96 769

MEDIAN_ROB	21.20 770	24.56 782	23.42 779	19.57 766	19.62 770	13.29 760	11.21 760	18.04 772	17.02 772	22.07 782	21.92 772	20.84 772	20.24 772	21.02 772	19.68 772	25.59 785	24.08 781	26.20 782	25.19 783	25.31 782	25.19 786

AVERAGE_ROB	25.43 779	29.01 783	27.22 780	24.60 778	24.16 779	17.78 766	12.87 761	22.39 775	21.40 775	26.72 784	26.08 782	25.18 781	24.52 783	25.07 781	23.57 773	29.94 786	28.36 786	30.60 783	29.57 784	29.83 783	29.66 787

xxxxx1	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

tt_ll	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

ff	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

RSGM-EC	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

acva	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

test_example2	100.95 787	107.33 787	67.16 786	98.17 785	106.88 788	89.44 787	101.34 789	37.23 784	97.88 789	129.56 789	131.26 789	65.41 789	67.34 789	91.22 788	79.29 789	143.32 789	199.32 789	81.12 789	102.17 789	121.89 789	101.70 788

ccccc		256.25 788		351.50 788	361.31 789	144.22 789		153.19 790		152.98 790		161.94 790		268.06 790		387.64 790	346.97 790	244.11 790	219.32 790	413.57 790

Low-res two-view benchmark