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

over-6	0.13 53	0.18 433	0.30 138	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.11 27	0.28 195	0.17 67	0.10 27	0.10 37	0.10 51	0.13 210	0.20 148	0.11 14	0.08 273	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.06 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSi22b	0.14 101	0.07 2	0.16 1	0.22 290	0.22 567	0.09 2	0.11 27	0.16 16	0.12 9	0.08 2	0.07 3	0.14 185	0.09 38	0.14 13	0.11 14	0.07 120	0.22 595	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 674

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 56	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 100	0.10 10	0.21 73	0.15 45	0.10 27	0.10 37	0.09 27	0.12 163	0.14 13	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.05 1	0.05 36	0.06 94	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.11 11	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.18 31	0.14 31	0.10 27	0.09 15	0.11 92	0.10 81	0.16 53	0.14 154	0.07 120	0.11 391	0.05 1	0.07 210	0.05 4	0.13 359

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

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

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

BridgeDepth	0.11 11	0.11 145	0.22 57	0.19 124	0.07 1	0.16 100	0.12 44	0.18 31	0.13 18	0.08 2	0.09 15	0.14 185	0.14 241	0.15 31	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 36	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.13 53	0.09 56	0.20 26	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.12 44	0.25 148	0.20 131	0.09 9	0.11 50	0.08 3	0.07 3	0.20 148	0.13 105	0.05 1	0.24 624	0.05 1	0.09 408	0.05 4	0.13 359

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

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

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

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

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

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

2.25w	0.13 53	0.10 95	0.24 73	0.17 39	0.09 22	0.15 59	0.10 10	0.20 56	0.19 117	0.14 139	0.18 201	0.09 27	0.10 81	0.23 226	0.15 197	0.05 1	0.17 536	0.05 1	0.08 302	0.05 4	0.12 322

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 11	0.08 23	0.30 138	0.16 13	0.08 12	0.09 2	0.12 44	0.21 73	0.18 90	0.10 27	0.16 161	0.08 3	0.08 15	0.15 31	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.16 171	0.10 95	0.46 292	0.18 71	0.11 128	0.41 579	0.15 163	0.30 235	0.23 190	0.12 75	0.11 50	0.12 131	0.09 38	0.17 74	0.17 260	0.05 1	0.07 194	0.06 53	0.08 302	0.05 4	0.09 137

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

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

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

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

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

252Zero-FE	0.18 205	0.08 23	0.28 122	0.18 71	0.10 79	0.15 59	0.11 27	0.22 88	0.22 172	0.76 673	0.11 50	0.09 27	0.08 15	0.17 74	0.15 197	0.07 120	0.51 700	0.06 53	0.08 302	0.06 94	0.10 211

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.12 30	0.08 23	0.18 12	0.17 39	0.07 1	0.17 138	0.13 82	0.19 47	0.17 67	0.12 75	0.13 90	0.11 92	0.12 163	0.19 118	0.12 44	0.08 273	0.04 1	0.06 53	0.05 36	0.06 94	0.05 1

GREAT-IGEV	0.19 234	0.11 145	0.39 215	0.22 290	0.33 653	0.14 41	0.15 163	0.18 31	0.22 172	0.14 139	0.16 161	0.09 27	0.09 38	0.23 226	0.14 154	0.06 44	0.50 699	0.06 53	0.06 110	0.07 179	0.53 682
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.18 205	0.08 23	0.39 215	0.19 124	0.19 506	0.24 351	0.18 324	0.29 215	0.29 305	0.24 301	0.21 245	0.24 349	0.18 346	0.22 202	0.21 386	0.07 120	0.11 391	0.06 53	0.07 210	0.06 94	0.11 264

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.11 11	0.10 95	0.21 42	0.18 71	0.09 22	0.21 271	0.14 115	0.14 9	0.17 67	0.11 45	0.10 37	0.09 27	0.08 15	0.21 172	0.12 44	0.06 44	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.05 4	0.06 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.15 140	0.09 56	0.34 177	0.17 39	0.09 22	0.22 304	0.14 115	0.27 179	0.27 271	0.15 165	0.18 201	0.19 265	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.08 273	0.06 97	0.06 53	0.04 1	0.06 94	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 101	0.08 23	0.24 73	0.17 39	0.23 583	0.18 170	0.15 163	0.24 125	0.20 131	0.14 139	0.18 201	0.14 185	0.10 81	0.19 118	0.12 44	0.07 120	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.08 254	0.20 501

CREStereo++_RVC	0.16 171	0.09 56	0.42 251	0.17 39	0.11 128	0.18 170	0.13 82	0.23 103	0.31 335	0.21 260	0.31 364	0.13 154	0.11 119	0.17 74	0.16 229	0.07 120	0.04 1	0.06 53	0.15 614	0.06 94	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 171	0.11 145	0.43 259	0.16 13	0.08 12	0.25 372	0.14 115	0.23 103	0.29 305	0.25 314	0.30 351	0.16 220	0.12 163	0.18 94	0.13 105	0.08 273	0.07 194	0.06 53	0.05 36	0.07 179	0.08 82

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

CREStereo	0.14 101	0.09 56	0.27 115	0.14 2	0.08 12	0.22 304	0.15 163	0.26 164	0.26 253	0.16 184	0.21 245	0.14 185	0.13 210	0.19 118	0.14 154	0.09 376	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.06 14
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 171	0.09 56	0.31 148	0.15 5	0.09 22	0.23 328	0.15 163	0.26 164	0.24 210	0.17 207	0.21 245	0.16 220	0.14 241	0.23 226	0.14 154	0.29 675	0.05 6	0.06 53	0.04 1	0.07 179	0.07 36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

depthmonostereo	0.15 140	0.12 197	0.34 177	0.19 124	0.09 22	0.20 240	0.15 163	0.28 195	0.24 210	0.16 184	0.18 201	0.16 220	0.18 346	0.21 172	0.14 154	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.06 110	0.05 4	0.08 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.14 101	0.12 197	0.30 138	0.19 124	0.10 79	0.17 138	0.18 324	0.23 103	0.17 67	0.14 139	0.11 50	0.13 154	0.10 81	0.24 241	0.18 291	0.06 44	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.09 137
1: 1. 1
999	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.19 124	0.12 186	0.20 240	0.17 263	0.25 148	0.20 131	0.14 139	0.16 161	0.14 185	0.11 119	0.36 430	0.16 229	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.08 82

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.15 140	0.16 370	0.34 177	0.25 451	0.12 186	0.11 18	0.18 324	0.35 302	0.24 210	0.13 111	0.13 90	0.18 251	0.12 163	0.15 31	0.13 105	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.07 179	0.06 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.18 205	0.09 56	0.38 206	0.18 71	0.07 1	0.33 508	0.19 371	0.39 365	0.34 379	0.24 301	0.25 293	0.18 251	0.18 346	0.25 262	0.17 260	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.05 36	0.06 94	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.29 512	0.11 145	0.38 206	0.22 290	0.18 471	0.33 508	1.66 724	0.53 525	0.27 271	0.27 336	0.50 573	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.25 451	0.07 120	0.07 194	0.07 159	0.11 508	0.07 179	0.10 211

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 234	0.10 95	0.49 332	0.22 290	0.12 186	0.23 328	0.18 324	0.43 413	0.20 131	0.31 415	0.45 540	0.20 287	0.14 241	0.18 94	0.18 291	0.08 273	0.06 97	0.07 159	0.06 110	0.06 94	0.07 36
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.30 526	0.19 453	0.59 475	0.23 353	0.19 506	0.33 508	0.20 411	0.50 494	0.41 471	0.31 415	0.44 525	0.47 582	0.38 587	0.79 631	0.40 564	0.09 376	0.07 194	0.07 159	0.09 408	0.08 254	0.10 211

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

HITNet	0.22 335	0.23 522	0.60 482	0.20 174	0.09 22	0.27 400	0.15 163	0.45 443	0.33 367	0.29 375	0.33 398	0.27 387	0.22 396	0.29 346	0.27 475	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.09 356	0.11 264
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.29 512	0.37 626	0.92 611	0.24 408	0.13 250	0.30 459	0.19 371	0.55 559	0.51 583	0.39 551	0.46 552	0.39 517	0.27 473	0.36 430	0.30 502	0.09 376	0.06 97	0.07 159	0.05 36	0.13 539	0.11 264

MLCV	0.25 427	0.23 522	0.59 475	0.22 290	0.09 22	0.30 459	0.18 324	0.40 376	0.38 434	0.38 533	0.44 525	0.31 443	0.22 396	0.44 472	0.32 522	0.07 120	0.05 6	0.07 159	0.06 110	0.07 179	0.08 82

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

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

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

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

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

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

DN	0.21 307	0.09 56	0.58 466	0.40 660	0.18 471	0.22 304	0.18 324	0.30 235	0.25 237	0.15 165	0.19 213	0.18 251	0.10 81	0.26 284	0.19 327	0.14 582	0.18 548	0.08 260	0.08 302	0.08 254	0.42 657

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLSM3	0.14 101	0.12 197	0.25 84	0.21 221	0.13 250	0.18 170	0.16 218	0.32 267	0.25 237	0.12 75	0.15 147	0.12 131	0.13 210	0.17 74	0.15 197	0.05 1	0.05 6	0.08 260	0.08 302	0.05 4	0.08 82

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 2	0.10 95	0.24 73	0.14 2	0.10 79	0.09 2	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 45	0.12 70	0.09 27	0.09 38	0.12 4	0.11 14	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.07 36
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 205	0.16 370	0.32 162	0.16 13	0.09 22	0.27 400	0.19 371	0.29 215	0.21 158	0.23 291	0.29 335	0.21 304	0.23 411	0.37 440	0.23 424	0.06 44	0.05 6	0.08 260	0.06 110	0.06 94	0.07 36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 266	0.13 241	0.49 332	0.28 557	0.20 534	0.21 271	0.17 263	0.29 215	0.24 210	0.22 280	0.13 90	0.12 131	0.12 163	0.32 389	0.13 105	0.07 120	0.26 638	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.48 672
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 427	0.24 535	0.50 353	0.23 353	0.18 471	0.19 197	0.19 371	0.39 365	0.35 392	0.28 350	0.36 432	0.34 472	0.23 411	0.66 586	0.28 484	0.07 120	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.14 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GES	0.23 369	0.14 291	0.54 419	0.21 221	0.14 295	0.28 419	0.19 371	0.51 506	0.35 392	0.31 415	0.36 432	0.25 362	0.24 432	0.30 363	0.23 424	0.11 493	0.09 307	0.08 260	0.08 302	0.10 422	0.12 322

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

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

GMStereo	0.21 307	0.30 587	0.57 450	0.21 221	0.12 186	0.24 351	0.18 324	0.30 235	0.41 471	0.26 324	0.24 283	0.17 236	0.16 285	0.25 262	0.19 327	0.10 448	0.07 194	0.08 260	0.08 302	0.11 477	0.09 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.24 401	0.18 433	0.51 374	0.18 71	0.15 364	0.27 400	0.23 503	0.40 376	0.45 520	0.29 375	0.41 492	0.38 503	0.28 496	0.28 323	0.35 546	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.10 422	0.09 137

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.28 490	0.12 197	0.48 315	0.19 124	0.11 128	0.35 540	0.21 439	0.64 642	0.44 507	0.40 560	0.43 515	0.50 598	0.27 473	0.75 617	0.25 451	0.08 273	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.08 254	0.09 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.29 512	0.18 433	0.48 315	0.21 221	0.15 364	0.33 508	0.20 411	0.55 559	0.39 450	0.36 507	0.39 470	0.67 664	0.32 554	0.88 651	0.24 436	0.09 376	0.07 194	0.08 260	0.07 210	0.09 356	0.10 211

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 53	0.12 197	0.26 98	0.17 39	0.12 186	0.12 25	0.07 1	0.18 31	0.21 158	0.12 75	0.15 147	0.14 185	0.12 163	0.16 53	0.15 197	0.13 557	0.09 307	0.09 362	0.10 470	0.11 477	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.18 205	0.15 327	0.34 177	0.22 290	0.11 128	0.23 328	0.15 163	0.35 302	0.27 271	0.20 250	0.25 293	0.20 287	0.12 163	0.25 262	0.16 229	0.07 120	0.07 194	0.09 362	0.09 408	0.08 254	0.13 359

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

knoymous	0.18 205	0.10 95	0.35 188	0.17 39	0.11 128	0.21 271	0.17 263	0.33 286	0.24 210	0.24 301	0.28 326	0.27 387	0.16 285	0.24 241	0.17 260	0.09 376	0.06 97	0.09 362	0.06 110	0.09 356	0.10 211

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

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

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

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

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

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

CRFU-Net	0.29 512	0.14 291	0.48 315	0.26 492	0.15 364	0.46 608	0.22 474	0.52 514	0.32 348	0.44 595	0.42 501	0.48 586	0.47 628	0.44 472	0.31 512	0.12 533	0.10 354	0.09 362	0.08 302	0.10 422	0.11 264

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OMP-Stereo	0.24 401	0.16 370	0.48 315	0.30 586	0.13 250	0.21 271	0.16 218	0.38 343	0.35 392	0.34 474	0.30 351	0.33 464	0.20 375	0.70 598	0.24 436	0.08 273	0.06 97	0.09 362	0.07 210	0.08 254	0.07 36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.24 401	0.13 241	0.45 276	0.26 492	0.14 295	0.30 459	0.25 543	0.47 464	0.35 392	0.29 375	0.43 515	0.35 485	0.25 445	0.28 323	0.25 451	0.12 533	0.09 307	0.09 362	0.09 408	0.09 356	0.11 264
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 512	0.24 535	0.60 482	0.27 529	0.16 408	0.33 508	0.25 543	0.58 593	0.56 614	0.35 493	0.38 452	0.34 472	0.25 445	0.51 498	0.29 498	0.12 533	0.08 261	0.09 362	0.08 302	0.11 477	0.13 359

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DISCO	0.33 551	0.16 370	0.55 429	0.26 492	0.16 408	0.48 621	0.25 543	0.52 514	0.58 619	0.38 533	0.45 540	0.63 649	0.37 582	0.65 580	0.50 604	0.10 448	0.07 194	0.09 362	0.08 302	0.13 539	0.13 359

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

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

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

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

G2L-Stereo	0.27 480	0.23 522	0.61 489	0.22 290	0.14 295	0.25 372	0.19 371	0.48 475	0.37 423	0.33 453	0.38 452	0.40 522	0.23 411	0.61 555	0.33 531	0.11 493	0.09 307	0.10 445	0.08 302	0.09 356	0.11 264

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.19 197	0.14 115	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.27 299	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.34 560	0.12 197	0.53 405	0.26 492	0.16 408	0.20 240	0.19 371	0.31 258	0.29 305	0.35 493	0.35 417	0.27 387	0.30 523	0.44 472	2.56 723	0.08 273	0.05 6	0.10 445	0.07 210	0.09 356	0.07 36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-IKP	0.19 234	0.13 241	0.51 374	0.22 290	0.11 128	0.18 170	0.15 163	0.30 235	0.24 210	0.28 350	0.29 335	0.25 362	0.18 346	0.26 284	0.18 291	0.09 376	0.06 97	0.10 445	0.08 302	0.10 422	0.09 137

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 512	0.24 535	0.81 574	0.26 492	0.18 471	0.30 459	0.22 474	0.52 514	0.41 471	0.38 533	0.42 501	0.42 544	0.28 496	0.46 480	0.31 512	0.11 493	0.08 261	0.10 445	0.11 508	0.10 422	0.12 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 101	0.15 327	0.35 188	0.21 221	0.09 22	0.19 197	0.10 10	0.19 47	0.21 158	0.14 139	0.12 70	0.11 92	0.11 119	0.15 31	0.12 44	0.08 273	0.07 194	0.11 503	0.09 408	0.10 422	0.13 359

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

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

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

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

CAS++	0.17 193	0.13 241	0.35 188	0.18 71	0.13 250	0.17 138	0.16 218	0.42 402	0.25 237	0.19 237	0.18 201	0.13 154	0.10 81	0.22 202	0.12 44	0.12 533	0.10 354	0.11 503	0.08 302	0.10 422	0.09 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.25 427	0.15 327	0.44 270	0.23 353	0.20 534	0.28 419	0.21 439	0.43 413	0.32 348	0.31 415	0.40 480	0.30 434	0.24 432	0.31 378	0.28 484	0.09 376	0.21 583	0.11 503	0.12 551	0.10 422	0.26 579

CASnet	0.15 140	0.13 241	0.30 138	0.22 290	0.08 12	0.15 59	0.14 115	0.28 195	0.26 253	0.23 291	0.20 225	0.15 206	0.11 119	0.18 94	0.13 105	0.07 120	0.05 6	0.11 503	0.09 408	0.08 254	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.32 544	0.33 603	0.77 561	0.26 492	0.24 600	0.22 304	0.23 503	0.58 593	0.44 507	0.35 493	0.32 376	0.41 531	0.40 599	0.93 665	0.25 451	0.08 273	0.13 443	0.11 503	0.09 408	0.09 356	0.22 529

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

CASS	0.22 335	0.16 370	0.40 230	0.26 492	0.12 186	0.29 444	0.19 371	0.40 376	0.32 348	0.34 474	0.35 417	0.25 362	0.25 445	0.26 284	0.21 386	0.13 557	0.08 261	0.11 503	0.09 408	0.11 477	0.12 322
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 526	0.21 483	0.63 498	0.23 353	0.15 364	0.40 574	0.30 596	0.59 603	0.48 554	0.40 560	0.37 443	0.46 572	0.30 523	0.41 458	0.44 583	0.13 557	0.11 391	0.11 503	0.11 508	0.12 524	0.11 264

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.29 512	0.29 581	0.57 450	0.23 353	0.14 295	0.34 524	0.15 163	0.53 525	0.46 532	0.31 415	0.40 480	0.38 503	0.27 473	0.76 623	0.28 484	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.11 477	0.09 137

ccs_rob	0.23 369	0.14 291	0.48 315	0.20 174	0.13 250	0.27 400	0.17 263	0.46 452	0.45 520	0.30 398	0.37 443	0.38 503	0.23 411	0.30 363	0.22 404	0.09 376	0.06 97	0.11 503	0.08 302	0.12 524	0.11 264

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

StereoDRNet-Refined	0.28 490	0.19 453	0.47 300	0.25 451	0.14 295	0.36 547	0.21 439	0.49 486	0.43 494	0.46 608	0.52 583	0.42 544	0.30 523	0.46 480	0.38 558	0.10 448	0.07 194	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 526	0.20 469	0.45 276	0.28 557	0.17 441	0.37 555	0.25 543	0.50 494	0.45 520	0.46 608	0.47 559	0.51 601	0.34 564	0.56 527	0.38 558	0.10 448	0.10 354	0.11 503	0.11 508	0.10 422	0.11 264

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UCFNet_RVC	0.25 427	0.21 483	0.49 332	0.19 124	0.15 364	0.34 524	0.18 324	0.47 464	0.36 408	0.30 398	0.35 417	0.40 522	0.26 464	0.35 421	0.24 436	0.13 557	0.08 261	0.13 566	0.14 603	0.13 539	0.13 359

AdaStereo	0.25 427	0.17 406	0.47 300	0.25 451	0.13 250	0.33 508	0.17 263	0.57 579	0.43 494	0.34 474	0.38 452	0.35 485	0.21 387	0.32 389	0.24 436	0.14 582	0.06 97	0.13 566	0.09 408	0.11 477	0.09 137
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.32 544	0.18 433	0.63 498	0.24 408	0.23 583	0.43 592	0.28 581	0.60 614	0.58 619	0.28 350	0.39 470	0.42 544	0.30 523	0.71 604	0.30 502	0.13 557	0.09 307	0.13 566	0.10 470	0.20 631	0.18 464

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 577	0.25 551	0.67 516	0.37 645	0.22 567	0.42 587	0.25 543	0.50 494	0.44 507	0.52 633	0.50 573	0.59 633	0.42 610	0.78 627	0.53 612	0.13 557	0.12 422	0.14 590	0.12 551	0.17 597	0.21 514
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 560	0.25 551	0.77 561	0.27 529	0.17 441	0.34 524	0.28 581	0.55 559	0.50 577	0.43 589	0.46 552	0.44 557	0.31 540	0.90 656	0.27 475	0.15 598	0.10 354	0.14 590	0.14 603	0.15 574	0.15 419

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.40 599	0.35 616	1.05 632	0.32 611	0.28 624	0.39 568	0.43 660	0.53 525	0.56 614	0.35 493	0.43 515	0.41 531	0.36 577	0.83 644	0.61 630	0.12 533	0.23 608	0.16 618	0.23 663	0.13 539	0.20 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.51 641	0.16 370	0.97 622	0.31 602	0.21 551	1.35 706	0.34 624	0.80 682	0.59 626	1.09 697	0.74 655	0.49 592	0.37 582	1.31 698	0.60 627	0.14 582	0.12 422	0.16 618	0.13 583	0.13 539	0.18 464

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

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

SGM_RVC	0.57 658	0.22 503	0.60 482	0.26 492	0.16 408	0.97 690	0.46 666	0.76 679	0.90 681	1.03 694	0.92 675	1.16 691	0.93 692	1.21 690	0.72 645	0.17 623	0.16 508	0.16 618	0.16 625	0.16 582	0.24 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PStereo	0.28 490	0.41 643	0.40 230	0.21 221	0.13 250	0.25 372	0.24 528	0.35 302	0.48 554	0.27 336	0.17 181	0.29 413	0.34 564	0.40 453	0.45 590	0.24 658	0.15 493	0.17 627	0.13 583	0.24 651	0.25 565

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.42 610	0.44 651	0.92 611	0.24 408	0.16 408	0.45 605	0.40 652	0.58 593	0.50 577	0.54 643	0.63 634	0.52 609	0.51 640	0.91 658	0.66 638	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.15 614	0.15 574	0.21 514
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 663	0.31 592	0.71 541	0.22 290	0.17 441	0.66 662	0.36 634	0.81 684	0.63 638	1.48 716	1.32 694	1.65 705	0.83 684	1.18 688	0.74 647	0.17 623	0.17 536	0.17 627	0.14 603	0.17 597	0.19 482
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IGEV-RUCA	0.21 307	0.09 56	0.26 98	0.20 174	0.19 506	0.28 419	0.23 503	0.24 125	0.22 172	0.21 260	0.23 273	0.29 413	0.48 632	0.26 284	0.19 327	0.09 376	0.08 261	0.18 636	0.14 603	0.18 613	0.19 482

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

Abc-Net	0.42 610	0.31 592	0.87 598	0.32 611	0.29 634	0.47 614	0.37 636	0.68 661	0.53 594	0.42 578	0.58 613	0.57 626	0.52 642	0.75 617	0.54 616	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.25 670	0.17 597	0.18 464
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.62 666	0.47 655	0.93 615	0.70 696	0.50 685	1.15 696	1.29 720	0.79 681	0.70 655	0.77 676	0.55 600	0.92 682	0.58 654	0.87 650	0.77 651	0.19 644	0.27 643	0.18 636	0.19 644	0.27 664	0.28 596

XQC	0.47 630	0.45 652	1.07 636	0.40 660	0.28 624	0.58 648	0.38 644	0.67 656	0.76 665	0.53 639	0.47 559	0.59 633	0.47 628	0.74 612	0.80 655	0.18 634	0.14 462	0.18 636	0.16 625	0.26 658	0.24 553

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

CBMV	0.36 570	0.25 551	0.61 489	0.24 408	0.14 295	0.42 587	0.33 619	0.56 570	0.52 593	0.54 643	0.52 583	0.51 601	0.58 654	0.63 569	0.43 576	0.15 598	0.16 508	0.18 636	0.16 625	0.13 539	0.19 482
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.25 427	0.18 433	0.65 508	0.27 529	0.22 567	0.22 304	0.15 163	0.41 395	0.36 408	0.27 336	0.37 443	0.29 413	0.21 387	0.29 346	0.20 355	0.17 623	0.12 422	0.19 643	0.12 551	0.14 562	0.14 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.67 672	0.38 633	0.83 584	0.37 645	0.30 639	0.66 662	0.37 636	0.69 667	0.70 655	1.15 700	1.53 702	1.70 707	1.38 707	1.00 674	0.83 658	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.27 664	0.32 615
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 647	0.60 681	0.98 624	0.40 660	0.25 614	0.87 682	0.57 684	0.60 614	0.64 640	0.60 654	0.67 643	0.63 649	0.42 610	1.13 684	0.50 604	0.23 654	0.28 647	0.27 662	0.35 685	0.25 654	0.33 622

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

FC-DCNN	0.73 676	0.33 603	0.84 588	0.33 623	0.28 624	0.82 680	0.40 652	0.82 685	0.83 671	1.43 708	1.60 706	1.97 710	1.38 707	1.10 682	0.93 664	0.24 658	0.22 595	0.27 662	0.26 674	0.26 658	0.32 615

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	0.80 684	0.40 640	1.10 641	0.40 660	0.35 658	0.93 685	1.10 716	0.87 693	1.12 700	1.40 706	1.39 695	1.27 696	1.55 715	1.13 684	1.13 681	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.28 679	0.31 673	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 684	0.40 640	0.91 610	0.39 655	0.35 658	1.52 711	0.81 702	0.97 698	0.98 690	1.47 715	1.58 704	1.19 693	1.33 706	1.01 675	1.21 684	0.29 675	0.27 643	0.30 673	0.29 681	0.32 676	0.36 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 699	0.76 695	1.10 641	0.70 696	0.70 701	1.87 715	1.39 722	1.20 705	1.66 713	1.01 691	1.58 704	1.20 694	2.60 724	1.40 702	1.32 694	0.40 691	0.47 696	0.31 676	0.41 692	0.38 681	0.91 717

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

MFN_U_SF_RVC	0.58 660	0.58 678	1.31 669	0.39 655	0.23 583	0.72 667	0.30 596	0.83 687	0.68 650	0.74 669	0.74 655	0.86 679	0.60 658	0.84 645	0.83 658	0.29 675	0.27 643	0.32 678	0.37 689	0.31 673	0.33 622

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

GANetREF_RVC	0.45 619	0.52 664	0.87 598	0.39 655	0.20 534	0.51 630	0.50 675	0.68 661	0.67 646	0.47 614	0.46 552	0.50 598	0.43 614	0.91 658	0.40 564	0.28 674	0.21 583	0.32 678	0.19 644	0.28 669	0.23 539
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
light-stereo	2.66 722	0.78 696	4.46 720	4.42 729	3.66 727	5.04 725	0.38 644	2.12 723	1.51 711	4.25 728	6.51 733	7.70 735	0.75 677	5.12 731	1.42 701	0.72 706	1.35 727	0.33 681	0.45 694	1.22 719	1.04 722

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

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

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

DStereoO	0.55 650	0.35 616	0.68 522	0.44 672	0.49 683	0.41 579	1.08 715	0.58 593	0.73 662	0.49 621	0.53 591	0.51 601	0.85 685	0.60 547	0.75 648	0.83 712	0.28 647	0.38 685	0.19 644	0.52 690	0.35 631

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.74 677	0.64 684	1.20 661	0.55 687	0.43 678	0.54 643	0.48 670	0.75 677	0.87 680	0.88 681	1.72 709	1.06 688	1.03 697	1.29 695	0.98 671	0.35 683	0.42 691	0.41 689	0.48 697	0.38 681	0.43 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.44 616	0.23 522	0.57 450	0.34 628	0.34 655	0.53 639	0.28 581	0.49 486	0.39 450	0.36 507	0.34 409	0.48 586	0.38 587	0.43 468	0.33 531	0.26 668	0.41 690	0.44 690	1.45 728	0.33 678	0.37 643

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 677	0.72 689	1.18 658	0.52 685	0.57 693	0.76 671	0.50 675	0.80 682	0.66 645	0.97 688	0.88 672	0.94 683	0.74 676	1.08 681	1.04 677	0.58 698	0.51 700	0.50 693	0.50 701	0.56 692	0.72 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.12 702	0.86 699	1.64 690	0.68 693	0.80 710	1.68 713	1.68 726	1.08 701	1.10 696	1.53 718	1.76 711	1.47 701	1.53 714	1.24 691	1.42 701	0.66 702	0.65 719	0.52 695	0.54 704	0.57 693	0.91 717

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

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

CC-Net-ROB	0.46 627	0.55 669	0.86 595	0.38 653	0.23 583	0.51 630	0.30 596	0.69 667	0.51 583	0.46 608	0.51 576	0.48 586	0.38 587	0.96 669	0.40 564	0.36 684	0.23 608	0.56 696	0.25 670	0.34 679	0.22 529

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet_2	0.94 689	0.98 706	1.71 694	0.83 704	0.63 696	1.02 691	0.64 688	1.16 703	1.43 710	1.02 692	1.39 695	1.47 701	0.86 688	1.16 687	0.79 654	0.63 701	0.43 694	0.78 707	0.49 698	0.80 707	0.57 687

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet	2.26 719	1.20 714	1.55 687	1.15 719	0.91 716	5.84 727	0.84 704	2.12 723	8.45 735	2.59 725	5.32 729	3.84 726	2.15 720	1.84 716	1.98 716	0.88 714	0.54 706	1.16 721	0.74 717	1.31 722	0.91 717

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark