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

monster-pro	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

PipStereo	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.23 314	0.21 510	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.23 568	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

PSi22b	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.22 257	0.22 526	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 163	0.09 30	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

PSi22a	0.13 37	0.07 2	0.16 1	0.21 192	0.18 432	0.09 1	0.11 18	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.52 639

LACA3	0.10 2	0.11 126	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 82	0.14 96	0.14 5	0.14 19	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.09 1	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 168	0.18 409	0.42 220	0.20 146	0.09 18	0.16 82	0.11 18	0.30 209	0.25 206	0.13 89	0.15 125	0.21 265	0.13 186	0.30 332	0.16 204	0.06 44	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.08 234	0.13 331

Foundation-i32	0.14 81	0.07 2	0.18 11	0.24 368	0.22 526	0.10 8	0.12 32	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.17 66	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 625

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

LACA2	0.12 21	0.17 385	0.32 139	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 85	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 223	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.10 69	0.14 11	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.05 1

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 371	0.10 8	0.12 32	0.27 156	0.24 181	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.08 255	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 42	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 82	0.10 8	0.21 53	0.15 31	0.10 19	0.10 25	0.09 23	0.12 144	0.14 11	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.06 85	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 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 32	0.20 38	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.11 84	0.09 30	0.19 101	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.19 32	0.20 108	0.10 19	0.11 35	0.11 84	0.10 69	0.20 128	0.16 204	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.14 366

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.13 11	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.12 387	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.12 296

BridgeDepth	0.11 9	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 163	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 31	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 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 52	0.10 66	0.13 23	0.12 32	0.16 10	0.14 19	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.15 175	0.05 1	0.16 471	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

Monster-pub-eth3d	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.19 101	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

Monster-pub-mixall	0.13 37	0.07 2	0.20 21	0.17 24	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 53	0.13 11	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.08 11	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.35 641	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

asda	0.13 37	0.11 126	0.24 59	0.18 52	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.25 126	0.17 50	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.11 241

asd	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.09 23	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.09 127

qwe	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.11 111	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

2.25w	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.15 175	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.12 296

4.25_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.5w_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.5_new	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

4.5w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

4.25w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4w-stereo	0.13 37	0.11 126	0.31 126	0.17 24	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.15 385

2.5w	0.13 37	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.21 53	0.16 42	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

2.75w_new	0.13 37	0.10 78	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.08 2	0.11 103	0.22 174	0.15 175	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.10 194

3.25w_new	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

3.25w	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

3.75w	0.12 21	0.10 78	0.21 36	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.15 31	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.10 69	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 126	0.21 36	0.17 24	0.09 18	0.17 117	0.09 2	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.22 174	0.13 89	0.05 1	0.11 361	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 75

3w_stereo	0.14 81	0.11 126	0.31 126	0.19 100	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.28 170	0.20 108	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.10 194

2w_stereo	0.13 37	0.11 126	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.17 117	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.15 141	0.14 108	0.08 2	0.11 103	0.15 27	0.13 89	0.05 1	0.12 387	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

1w_stereo	0.13 37	0.09 42	0.17 7	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.27 156	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.14 135	0.05 1	0.10 324	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 127

monsters	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.18 52	0.13 217	0.15 46	0.11 18	0.24 103	0.16 42	0.15 141	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.23 198	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.09 127

MonSter	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.18 19	0.16 42	0.09 7	0.11 35	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.13 89	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

TS12	0.13 37	0.09 42	0.21 36	0.21 192	0.09 18	0.19 174	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.15 141	0.19 188	0.12 110	0.13 186	0.18 82	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.06 13

DF	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.31 560	0.16 371	0.17 117	0.15 138	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.23 246	0.19 237	0.11 103	0.24 212	0.16 204	0.08 255	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.09 127

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 80	0.16 10	0.11 111	0.13 23	0.13 65	0.19 32	0.15 31	0.10 19	0.09 15	0.09 23	0.11 103	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.14 366

aanet-new-90k	0.15 117	0.14 273	0.49 300	0.21 192	0.11 111	0.15 46	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.10 19	0.12 55	0.10 45	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

aanet-new-60k	0.14 81	0.15 309	0.54 384	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.10 2	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.15 385

aanet-new-70k	0.13 37	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.22 66	0.16 42	0.11 35	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.13 331

aanet-new-78k	0.17 168	0.14 273	0.80 530	0.21 192	0.10 66	0.14 30	0.14 96	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.13 73	0.10 45	0.13 186	0.19 101	0.11 13	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.26 541

aanet-new-40k	0.14 81	0.15 309	0.43 228	0.20 146	0.13 217	0.16 82	0.14 96	0.21 53	0.15 31	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.33 583

aanet-new-36k	0.14 81	0.17 385	0.45 245	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

aanet-new-34k	0.14 81	0.16 351	0.39 185	0.19 100	0.09 18	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.11 84	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

aanet-32k-new	0.15 117	0.18 409	0.43 228	0.21 192	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.22 66	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.09 23	0.13 186	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.23 502

aanet-new-32k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

aanet-new-30k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

aanet-new-28k	0.15 117	0.16 351	0.50 321	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.15 31	0.13 89	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.07 187	0.07 162	0.18 429

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 117	0.13 223	0.41 210	0.20 146	0.11 111	0.14 30	0.14 96	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.13 89	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.43 618

aanet-new-24k	0.13 37	0.14 273	0.32 139	0.20 146	0.12 161	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.16 42	0.13 89	0.16 138	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.07 30

aanet-new-22k	0.15 117	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.13 65	0.24 103	0.19 94	0.12 60	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.27 549

aanet-new-16k	0.13 37	0.14 273	0.39 185	0.20 146	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.20 108	0.12 60	0.12 55	0.12 110	0.11 103	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.14 366

aanet-new-10k	0.14 81	0.15 309	0.37 173	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.13 89	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.10 194

aanet-new-14k	0.13 37	0.13 223	0.33 148	0.21 192	0.09 18	0.13 23	0.13 65	0.26 141	0.23 161	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.11 241

aanet-new-8k	0.14 81	0.14 273	0.34 153	0.21 192	0.10 66	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.13 186	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.11 241

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 37	0.11 126	0.28 102	0.21 192	0.13 217	0.20 215	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.12 60	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 37	0.09 42	0.23 53	0.19 100	0.14 261	0.20 215	0.16 189	0.25 126	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.13 331

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 117	0.23 483	0.58 429	0.17 24	0.12 161	0.15 46	0.14 96	0.25 126	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.20 146	0.12 161	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 81	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.19 100	0.10 66	0.15 46	0.16 189	0.24 103	0.17 50	0.11 35	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.17 423

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 147	0.20 437	0.79 525	0.19 100	0.12 161	0.12 16	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.10 69	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 174	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.18 429

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.19 100	0.10 66	0.13 23	0.16 189	0.26 141	0.22 145	0.12 60	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.26 541

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 81	0.12 179	0.42 220	0.18 52	0.12 161	0.17 117	0.14 96	0.24 103	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.19 447

RT-Monster	0.16 147	0.09 42	0.25 69	0.18 52	0.14 261	0.20 215	0.12 32	0.31 230	0.33 327	0.25 277	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.10 194

Foundation-i1c-attn	0.15 117	0.07 2	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.26 141	0.29 271	0.15 141	0.16 138	0.17 210	0.14 216	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.26 541

Foundation-i1b	0.15 117	0.08 17	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.27 156	0.29 271	0.15 141	0.15 125	0.18 225	0.12 144	0.18 82	0.14 135	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.21 477

Foundation-i1a	0.16 147	0.08 17	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.18 147	0.16 189	0.26 141	0.30 289	0.17 183	0.16 138	0.19 237	0.13 186	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 541

Foundation-i1	0.16 147	0.08 17	0.21 36	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.15 138	0.33 256	0.32 310	0.16 160	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.16 402

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 32	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.10 25	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.07 30

VMStereo-Base	0.14 81	0.09 42	0.29 108	0.16 10	0.09 18	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.25 206	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

WQFJA1++	0.48 590	0.07 2	0.86 553	0.23 314	0.19 466	0.18 147	0.11 18	0.21 53	0.14 19	2.23 679	0.12 55	0.23 287	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.08 255	0.19 523	0.06 43	0.09 373	4.02 689	0.20 465

BStereo	0.14 81	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.25 126	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 117	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.10 19	0.16 138	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.16 147	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.41 536	0.15 138	0.30 209	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

VIP-Stereo	0.13 37	0.15 309	0.31 126	0.18 52	0.12 161	0.24 317	0.12 32	0.20 38	0.20 108	0.10 19	0.13 73	0.11 84	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.06 44	0.11 361	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 75

GEAStereo	0.20 236	0.10 78	0.31 126	0.35 592	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.08 234	0.57 645

GSStereo	0.21 272	0.10 78	0.31 126	0.36 600	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

GS-Stereo							0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

gasm-f	0.20 236	0.12 179	0.36 167	0.35 592	0.36 620	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.19 188	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.19 293	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.57 645

252Zero-FE	0.18 179	0.08 17	0.28 102	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.11 18	0.22 66	0.22 145	0.76 631	0.11 35	0.09 23	0.08 11	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.51 657	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.10 194

Zero-FE251	0.17 168	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.20 215	0.13 65	0.20 38	0.15 31	0.75 628	0.13 73	0.13 132	0.11 103	0.16 48	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

Replicate-Monster	0.15 117	0.12 179	0.40 200	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.10 8	0.24 103	0.20 108	0.12 60	0.10 25	0.10 45	0.10 69	0.28 294	0.12 39	0.06 44	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.21 477

AdaDepth	0.13 37	0.10 78	0.32 139	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.16 10	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.10 45	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.11 241

GASTEREO	0.20 236	0.15 309	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.18 205	0.17 157	0.11 84	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.57 645

MSCF	0.20 236	0.14 273	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.17 117	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.17 183	0.16 138	0.11 84	0.13 186	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.07 162	0.57 645

DilatedVolume-Stereo	0.15 117	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.21 246	0.14 96	0.24 103	0.22 145	0.22 247	0.21 219	0.16 195	0.15 237	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.08 75

monsterstereo	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.19 100	0.12 161	0.14 30	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.09 30	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.09 373	0.06 85	0.07 30

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 111	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.08 75

111111	0.13 37	0.08 17	0.20 21	0.20 146	0.13 217	0.13 23	0.10 8	0.23 81	0.17 50	0.11 35	0.13 73	0.12 110	0.08 11	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.16 402

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 11	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.08 75

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 42	0.29 108	0.21 192	0.12 161	0.16 82	0.11 18	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 84	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 255	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.09 127

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.11 18	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 80	0.19 100	0.09 18	0.15 46	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.08 11	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

LGtest1	0.10 2	0.09 42	0.19 15	0.18 52	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 23	0.09 30	0.16 48	0.12 39	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 24	0.07 1	0.17 117	0.13 65	0.19 32	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.08 255	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.05 1

GREAT-IGEV	0.19 207	0.11 126	0.39 185	0.22 257	0.33 610	0.14 30	0.15 138	0.18 19	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.09 23	0.09 30	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.50 656	0.06 43	0.06 100	0.07 162	0.53 640
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)	0.18 179	0.08 17	0.39 185	0.19 100	0.19 466	0.24 317	0.18 285	0.29 189	0.29 271	0.24 263	0.21 219	0.24 307	0.18 309	0.22 174	0.21 347	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.07 187	0.06 85	0.11 241

SCV_C0	0.19 207	0.14 273	0.40 200	0.30 544	0.20 493	0.15 46	0.16 189	0.35 272	0.26 221	0.17 183	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.14 135	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.06 100	0.09 325	0.25 528

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 37	0.15 309	0.21 36	0.27 487	0.09 18	0.15 46	0.13 65	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.22 174	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

FoundationStereo	0.13 37	0.08 17	0.18 11	0.29 533	0.30 597	0.12 16	0.13 65	0.12 3	0.18 68	0.09 7	0.08 11	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.31 627	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

StereoAnything_RVC	0.22 297	0.47 612	0.67 479	0.30 544	0.31 604	0.11 11	0.11 18	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.11 35	0.09 23	0.09 30	0.27 270	0.12 39	0.09 346	0.39 644	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.49 632

AIO_rvc	0.20 236	0.16 351	0.49 300	0.41 624	0.29 592	0.15 46	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.17 183	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.35 389	0.13 89	0.07 113	0.19 523	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.41 611

HUF	0.26 410	0.15 309	0.79 525	0.39 612	0.31 604	0.16 82	0.17 230	0.36 284	0.25 206	0.19 211	0.14 108	0.23 287	0.11 103	0.32 357	0.14 135	0.08 255	0.60 670	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.56 642

AIO_test	0.20 236	0.12 179	0.46 260	0.45 632	0.38 624	0.15 46	0.17 230	0.28 170	0.20 108	0.19 211	0.13 73	0.14 163	0.09 30	0.39 412	0.13 89	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.34 587

GIP-stereo	0.16 147	0.12 179	0.25 69	0.24 368	0.22 526	0.15 46	0.14 96	0.32 238	0.21 134	0.11 35	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.07 113	0.13 408	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 78	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.21 246	0.14 96	0.14 5	0.17 50	0.11 35	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.21 146	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 179	0.08 17	0.26 80	0.21 192	0.32 608	0.11 11	0.13 65	0.27 156	0.20 108	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.08 11	0.20 128	0.14 135	0.07 113	0.45 652	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.65 659

IGEV-Stereo++	0.15 117	0.09 42	0.27 96	0.21 192	0.13 217	0.14 30	0.11 18	0.23 81	0.19 94	0.15 141	0.14 108	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.12 39	0.06 44	0.21 543	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.28 558

Pointernet	0.15 117	0.08 17	0.35 161	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.12 32	0.34 263	0.25 206	0.15 141	0.16 138	0.13 132	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

IGEV-Stereo+	0.14 81	0.08 17	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 50	0.14 116	0.08 11	0.10 45	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.07 113	0.15 458	0.06 43	0.06 100	0.16 540	0.29 564

WCG-NET（raft）	0.16 147	0.14 273	0.32 139	0.18 52	0.09 18	0.19 174	0.16 189	0.24 103	0.27 239	0.19 211	0.19 188	0.20 251	0.12 144	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.17 497	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

trnet	0.14 81	0.09 42	0.26 80	0.15 4	0.07 1	0.21 246	0.12 32	0.25 126	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.15 182	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 81	0.09 42	0.37 173	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

MoCha-V2	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.30 544	0.24 558	0.16 82	0.15 138	0.28 170	0.19 94	0.16 160	0.16 138	0.13 132	0.13 186	0.30 332	0.13 89	0.06 44	0.28 605	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.25 528

Any-RAFT	0.18 179	0.09 42	0.33 148	0.19 100	0.10 66	0.29 405	0.16 189	0.44 392	0.32 310	0.25 277	0.27 285	0.29 371	0.16 256	0.23 198	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

LoS_RVC	0.14 81	0.11 126	0.32 139	0.18 52	0.16 371	0.20 215	0.18 285	0.21 53	0.18 68	0.14 116	0.20 199	0.12 110	0.17 278	0.17 66	0.14 135	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 366

CAS	0.16 147	0.07 2	0.29 108	0.42 627	0.17 403	0.20 215	0.18 285	0.23 81	0.20 108	0.15 141	0.19 188	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.14 135	0.31 636	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.16 402

LoS	0.15 117	0.09 42	0.34 153	0.17 24	0.09 18	0.22 275	0.14 96	0.27 156	0.27 239	0.15 141	0.18 176	0.19 237	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 81	0.08 17	0.24 59	0.17 24	0.23 541	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.20 465

CREStereo++_RVC	0.16 147	0.09 42	0.42 220	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.23 81	0.31 300	0.21 228	0.31 324	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.16 204	0.07 113	0.04 1	0.06 43	0.15 573	0.06 85	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	0.16 147	0.11 126	0.43 228	0.16 10	0.08 8	0.25 335	0.14 96	0.23 81	0.29 271	0.25 277	0.30 313	0.16 195	0.12 144	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

XX-TBD	0.16 147	0.21 448	0.43 228	0.22 257	0.10 66	0.23 296	0.15 138	0.23 81	0.28 250	0.22 247	0.26 272	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.14 135	0.08 255	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13

CREStereo	0.14 81	0.09 42	0.27 96	0.14 2	0.08 8	0.22 275	0.15 138	0.26 141	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.14 163	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13
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	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.15 4	0.09 18	0.23 296	0.15 138	0.26 141	0.24 181	0.17 183	0.21 219	0.16 195	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.29 632	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.07 30

iResNet_ROB	0.27 439	0.27 528	0.48 283	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.17 230	0.57 536	0.55 564	0.39 509	0.44 482	0.37 454	0.28 454	0.43 427	0.28 443	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.11 241

pmcnn	0.54 606	0.24 495	1.06 592	0.25 409	0.26 576	0.40 531	0.31 563	0.55 516	0.55 564	0.56 605	1.22 648	2.53 676	0.39 551	0.84 602	1.08 637	0.09 346	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.10 389	0.14 366

aanet-new-12k	0.13 37	0.12 179	0.32 139	0.23 314	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.25 126	0.20 108	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.12 296

aanet-new	0.14 81	0.13 223	0.39 185	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.15 138	0.25 126	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.16 256	0.19 101	0.11 13	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.13 331

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.19 174	0.15 138	0.25 126	0.22 145	0.16 160	0.22 232	0.10 45	0.09 30	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.21 219	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

Selective-IGEV-i32	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.19 94	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

gcap_with_dpt	0.13 37	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.26 141	0.21 134	0.16 160	0.21 219	0.09 23	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 24	0.09 18	0.09 1	0.14 96	0.11 1	0.16 42	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.06 13

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.13 65	0.11 1	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 174	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.08 274	0.05 4	0.06 13

DLNR-FE	10.53 691	12.31 700	20.33 707	105.85 716	23.36 711	0.14 30	0.13 65	3.25 686	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.31 347	0.16 204	2.59 688	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.66 716	0.28 558

DDF-Stereo	0.16 147	0.08 17	0.30 117	0.21 192	0.20 493	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.19 94	0.11 35	0.10 25	0.13 132	0.12 144	0.24 212	0.20 319	0.09 346	0.18 509	0.07 141	0.06 100	0.20 589	0.19 447

DA	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

zero-FE	0.21 272	0.08 17	1.10 599	0.24 368	0.27 580	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.20 108	0.12 60	0.11 35	0.13 132	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.09 346	0.23 568	0.07 141	0.08 274	0.19 581	0.27 549

GGEV	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

water-stereo	0.15 117	0.11 126	0.32 139	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.14 96	0.26 141	0.20 108	0.18 205	0.23 246	0.16 195	0.16 256	0.14 11	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

depthmonostereo	0.15 117	0.12 179	0.34 153	0.19 100	0.09 18	0.20 215	0.15 138	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.18 176	0.16 195	0.18 309	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

G2L-ROB	0.25 387	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.12 161	0.28 380	0.21 400	0.48 433	0.34 339	0.35 451	0.31 324	0.41 488	0.23 369	0.51 457	0.31 471	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.12 296

G2L-Stereo_test	0.26 410	0.22 467	0.54 384	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.24 487	0.51 464	0.40 419	0.38 491	0.37 401	0.40 479	0.26 421	0.53 468	0.32 481	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

coex_refinement	0.28 449	0.22 467	0.50 321	0.23 314	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.51 464	0.43 452	0.35 451	0.42 458	0.45 520	0.27 431	0.56 485	0.41 526	0.10 417	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.11 441	0.12 296

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.17 183	0.20 199	0.18 225	0.11 103	0.16 48	0.17 234	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.09 127

MM-Stereo_test2	0.19 207	0.11 126	0.47 268	0.25 409	0.11 111	0.21 246	0.20 372	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.17 157	0.13 132	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.06 44	0.26 596	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.41 611

HART	0.20 236	0.14 273	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.17 117	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.15 141	0.26 272	0.17 210	0.09 30	0.24 212	0.14 135	0.06 44	0.36 642	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.27 549

SCV	0.18 179	0.15 309	0.37 173	0.26 450	0.20 493	0.16 82	0.16 189	0.35 272	0.23 161	0.14 116	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.12 39	0.08 255	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.26 541

castereo++	0.14 81	0.13 223	0.25 69	0.19 100	0.10 66	0.27 362	0.13 65	0.24 103	0.26 221	0.11 35	0.13 73	0.16 195	0.10 69	0.18 82	0.11 13	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 81	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.20 215	0.19 332	0.32 238	0.28 250	0.13 89	0.18 176	0.16 195	0.16 256	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

fffft	0.14 81	0.12 179	0.30 117	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.18 285	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.11 35	0.13 132	0.10 69	0.24 212	0.18 263	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127
1: 1. 1
999	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.25 126	0.20 108	0.14 116	0.16 138	0.14 163	0.11 103	0.36 395	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

PAM	0.26 410	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.18 432	0.53 596	0.29 544	0.44 392	0.28 250	0.36 465	0.27 285	0.59 590	0.26 421	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.12 387	0.07 141	0.10 433	0.07 162	0.13 331

UGAM-zero	0.26 410	0.11 126	0.56 403	0.20 146	0.16 371	0.28 380	0.18 285	0.48 433	0.25 206	0.31 373	0.28 291	0.56 581	0.32 512	0.66 543	0.17 234	0.07 113	0.10 324	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.31 571

WCG-NET	0.15 117	0.12 179	0.31 126	0.18 52	0.09 18	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.29 271	0.18 205	0.22 232	0.15 182	0.12 144	0.19 101	0.13 89	0.06 44	0.12 387	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.06 13

model_zeroshot	0.21 272	0.14 273	0.51 340	0.34 586	0.18 432	0.26 355	0.16 189	0.41 356	0.24 181	0.33 411	0.20 199	0.25 320	0.12 144	0.26 255	0.16 204	0.09 346	0.21 543	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.13 331

GCAP-BAT	0.23 332	0.09 42	1.36 631	0.31 560	0.44 638	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

Occ-G	0.18 179	0.10 78	0.38 177	0.23 314	0.15 329	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.26 221	0.15 141	0.20 199	0.21 265	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.30 567

AIO-Stereo	0.16 147	0.12 179	0.29 108	0.30 544	0.20 493	0.16 82	0.14 96	0.28 170	0.22 145	0.14 116	0.15 125	0.13 132	0.08 11	0.20 128	0.15 175	0.06 44	0.16 471	0.07 141	0.08 274	0.06 85	0.24 516

RSM++	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.32 569	0.17 403	0.17 117	0.15 138	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.12 55	0.14 163	0.09 30	0.21 146	0.13 89	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

RSM	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.29 533	0.16 371	0.16 82	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.13 89	0.13 73	0.15 182	0.09 30	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

RAFT-Stereo-weight	0.17 168	0.10 78	0.31 126	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.38 308	0.33 327	0.25 277	0.20 199	0.19 237	0.10 69	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.09 127

gcap-zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

test_for_model	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

MGS-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.38 177	0.19 100	0.11 111	0.18 147	0.17 230	0.21 53	0.23 161	0.14 116	0.24 256	0.16 195	0.10 69	0.19 101	0.13 89	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.07 30

IGEV++	0.19 207	0.13 223	0.38 177	0.30 544	0.19 466	0.15 46	0.15 138	0.32 238	0.18 68	0.13 89	0.16 138	0.12 110	0.11 103	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.32 632	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.42 615

qqq1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

fff1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

11t1	0.21 272	0.12 179	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.37 299	0.28 250	0.27 297	0.25 264	0.24 307	0.23 369	0.28 294	0.25 411	0.09 346	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.23 502

MSKI-zero shot	0.19 207	0.10 78	0.47 268	0.30 544	0.14 261	0.21 246	0.14 96	0.33 256	0.22 145	0.24 263	0.25 264	0.22 272	0.10 69	0.32 357	0.14 135	0.07 113	0.30 623	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.09 127

UniTT-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.45 245	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.13 65	0.20 38	0.19 94	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.17 234	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.07 30

DLNR_Zeroshot_test	10.53 691	12.28 699	20.32 705	105.84 715	23.88 712	0.14 30	0.13 65	3.20 685	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.32 357	0.16 204	2.54 687	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.17 715	0.28 558

testlalala	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

GCAPDPT-zeroshot	0.22 297	0.09 42	1.28 622	0.31 560	0.43 635	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

AEACV	0.20 236	0.09 42	0.32 139	0.39 612	0.34 612	0.21 246	0.16 189	0.30 209	0.18 68	0.17 183	0.17 157	0.13 132	0.16 256	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.37 602

GCAP-Stereo	0.18 179	0.21 448	0.47 268	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.10 8	0.28 170	0.24 181	0.20 221	0.22 232	0.15 182	0.13 186	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.19 523	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

RAFT-Test	0.19 207	0.11 126	0.41 210	0.26 450	0.21 510	0.26 355	0.17 230	0.37 299	0.26 221	0.24 263	0.29 299	0.32 412	0.14 216	0.22 174	0.15 175	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

HH	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

HanStereo	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

anonymousdsp2	0.23 332	0.11 126	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.25 335	0.17 230	0.43 371	0.37 382	0.30 356	0.23 246	0.24 307	0.15 237	0.32 357	0.17 234	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.44 621

CBFPSM	0.28 449	0.23 483	0.76 514	0.21 192	0.14 261	0.38 519	0.26 513	0.42 362	0.37 382	0.34 432	0.36 390	0.55 576	0.38 544	0.33 367	0.40 522	0.08 255	0.08 238	0.07 141	0.08 274	0.09 325	0.12 296

Selective-IGEV	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

EGLCR-Stereo	0.19 207	0.09 42	0.34 153	0.29 533	0.17 403	0.28 380	0.16 189	0.30 209	0.23 161	0.22 247	0.11 35	0.16 195	0.09 30	0.28 294	0.15 175	0.07 113	0.25 590	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.37 602

DCRE	0.24 362	0.15 309	0.45 245	0.26 450	0.26 576	0.23 296	0.21 400	0.37 299	0.29 271	0.23 255	0.81 620	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.18 263	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.25 528

Selective-RAFT	0.19 207	0.14 273	0.37 173	0.24 368	0.11 111	0.30 419	0.15 138	0.35 272	0.34 339	0.17 183	0.17 157	0.22 272	0.18 309	0.29 316	0.18 263	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.08 75

ProNet	0.16 147	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.19 332	0.29 189	0.23 161	0.14 116	0.13 73	0.13 132	0.12 144	0.25 233	0.13 89	0.06 44	0.09 283	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.22 492

MC-Stereo	0.18 179	0.10 78	0.36 167	0.28 515	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.21 228	0.24 256	0.16 195	0.13 186	0.25 233	0.14 135	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.30 567

RCA-Stereo	0.17 168	0.10 78	0.33 148	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.17 230	0.39 329	0.36 367	0.21 228	0.25 264	0.17 210	0.17 278	0.18 82	0.15 175	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

DCANet-4	0.20 236	0.11 126	0.58 429	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.39 329	0.42 441	0.29 333	0.31 324	0.17 210	0.22 355	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

fff	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

ADStereo(finetuned)	0.21 272	0.15 309	0.59 438	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.31 498	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

iRaft-Stereo_20w	0.29 470	0.11 126	0.86 553	0.33 581	0.24 558	0.32 458	0.26 513	0.60 571	0.26 221	0.41 530	0.21 219	0.28 358	0.19 331	0.32 357	0.24 397	0.07 113	0.31 627	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.47 627

GwcNet-ADL	0.23 332	0.15 309	0.58 429	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.24 487	0.51 464	0.41 429	0.28 308	0.29 299	0.30 391	0.20 336	0.27 270	0.28 443	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.11 241

GANet-ADL	0.22 297	0.14 273	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.29 405	0.19 332	0.48 433	0.36 367	0.26 287	0.33 356	0.32 412	0.20 336	0.26 255	0.22 365	0.11 456	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

CroCo-Stereo	0.15 117	0.16 351	0.34 153	0.25 409	0.12 161	0.11 11	0.18 285	0.35 272	0.24 181	0.13 89	0.13 73	0.18 225	0.12 144	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.06 13
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	0.18 179	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.07 1	0.33 468	0.19 332	0.39 329	0.34 339	0.24 263	0.25 264	0.18 225	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.05 1

raftrobust	0.19 207	0.19 424	0.42 220	0.23 314	0.24 558	0.19 174	0.13 65	0.33 256	0.28 250	0.26 287	0.20 199	0.19 237	0.17 278	0.23 198	0.17 234	0.08 255	0.10 324	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127

RALCasStereoNet	0.22 297	0.22 467	0.48 283	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.18 285	0.32 238	0.27 239	0.22 247	0.30 313	0.22 272	0.15 237	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.22 555	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.25 528

DCANet	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.23 369	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

csc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

cscssc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

111	0.22 297	0.22 467	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.24 317	0.17 230	0.44 392	0.46 490	0.24 263	0.30 313	0.29 371	0.22 355	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.15 385

test_xeample3	0.22 297	0.17 385	0.81 532	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.25 206	0.19 211	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.34 382	0.33 490	0.07 113	0.20 538	0.07 141	0.08 274	0.08 234	0.34 587

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 236	0.23 483	0.49 300	0.21 192	0.16 371	0.19 174	0.17 230	0.35 272	0.32 310	0.26 287	0.33 356	0.20 251	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.06 44	0.10 324	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

EAI-Stereo	0.29 470	0.11 126	0.38 177	0.22 257	0.18 432	0.33 468	1.66 681	0.53 482	0.27 239	0.27 297	0.50 530	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.25 411	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.11 469	0.07 162	0.10 194

CFNet-RSSM	0.18 179	0.10 78	0.45 245	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.40 338	0.31 300	0.23 255	0.21 219	0.26 340	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 168	0.10 78	0.41 210	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.15 138	0.34 263	0.29 271	0.23 255	0.23 246	0.27 345	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

CCAANet	0.22 297	0.11 126	0.39 185	0.20 146	0.13 217	0.32 458	0.18 285	0.41 356	0.28 250	0.24 263	0.48 525	0.30 391	0.26 421	0.37 405	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.08 75

R-Stereo Train	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.33 468	0.20 372	0.50 452	0.41 429	0.31 373	0.44 482	0.47 539	0.38 544	0.79 588	0.40 522	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.10 194

AANet_RVC	0.33 508	0.31 550	0.69 487	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.49 444	0.55 564	0.39 509	0.60 579	0.43 508	0.30 481	0.88 608	0.54 573	0.11 456	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.10 389	0.12 296

HITNet	0.22 297	0.23 483	0.60 445	0.20 146	0.09 18	0.27 362	0.15 138	0.45 401	0.33 327	0.29 333	0.33 356	0.27 345	0.22 355	0.29 316	0.27 435	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241
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	0.29 470	0.37 584	0.92 569	0.24 368	0.13 217	0.30 419	0.19 332	0.55 516	0.51 540	0.39 509	0.46 509	0.39 474	0.27 431	0.36 395	0.30 461	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.13 497	0.11 241

MLCV	0.25 387	0.23 483	0.59 438	0.22 257	0.09 18	0.30 419	0.18 285	0.40 338	0.38 393	0.38 491	0.44 482	0.31 401	0.22 355	0.44 431	0.32 481	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.08 75

iResNet	0.25 387	0.22 467	0.62 456	0.26 450	0.11 111	0.31 441	0.23 462	0.46 410	0.45 478	0.34 432	0.43 472	0.27 345	0.23 369	0.36 395	0.37 514	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.10 194

DN	0.21 272	0.09 42	0.58 429	0.40 617	0.18 432	0.22 275	0.18 285	0.30 209	0.25 206	0.15 141	0.19 188	0.18 225	0.10 69	0.26 255	0.19 293	0.14 542	0.18 509	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.42 615

IGEV_i1	0.26 410	0.12 179	0.57 413	0.25 409	0.24 558	0.32 458	0.20 372	0.45 401	0.37 382	0.35 451	0.30 313	0.35 442	0.20 336	0.39 412	0.23 385	0.08 255	0.26 596	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.37 602

Selective-IGEV-i16pc	0.33 508	0.12 179	1.65 648	0.21 192	0.14 261	0.74 627	0.30 553	0.46 410	0.44 465	0.21 228	0.32 334	0.26 340	0.14 216	0.71 561	0.19 293	0.15 558	0.10 324	0.08 232	0.09 373	0.11 441	0.12 296

LiteMatch	0.13 37	0.15 309	0.19 15	0.20 146	0.10 66	0.15 46	0.17 230	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.22 355	0.16 48	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

Lsterematch	0.20 236	0.15 309	0.44 239	0.20 146	0.10 66	0.22 275	0.17 230	0.27 156	0.34 339	0.28 308	0.37 401	0.24 307	0.22 355	0.25 233	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

Selective-IGEV-i1	0.28 449	0.11 126	0.44 239	0.36 600	0.32 608	0.32 458	0.23 462	0.48 433	0.48 512	0.29 333	0.32 334	0.39 474	0.17 278	0.28 294	0.25 411	0.08 255	0.23 568	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.53 640

WQFJA1	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

WQFJX1	0.20 236	0.12 179	0.21 36	0.23 314	0.17 403	0.24 317	0.19 332	0.63 593	0.56 571	0.17 183	0.16 138	0.14 163	0.16 256	0.27 270	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

WQFJX	0.19 207	0.12 179	0.21 36	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.18 285	0.57 536	0.49 527	0.17 183	0.17 157	0.14 163	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.11 241

NLMM1	0.21 272	0.13 223	0.21 36	0.23 314	0.18 432	0.24 317	0.20 372	0.65 605	0.69 609	0.18 205	0.18 176	0.13 132	0.14 216	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.10 194

NLMM	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

NLSM3	0.14 81	0.12 179	0.25 69	0.21 192	0.13 217	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.12 60	0.15 125	0.12 110	0.13 186	0.17 66	0.15 175	0.05 1	0.05 6	0.08 232	0.08 274	0.05 4	0.08 75

FE-Mocha	0.18 179	0.11 126	0.40 200	0.26 450	0.14 261	0.19 174	0.14 96	0.36 284	0.24 181	0.24 263	0.24 256	0.23 287	0.14 216	0.27 270	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

Select-FE	0.27 439	0.18 409	0.87 556	0.23 314	0.22 526	0.29 405	0.18 285	0.53 482	0.28 250	0.30 356	0.33 356	0.45 520	0.29 474	0.30 332	0.21 347	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.08 234	0.20 465

IGEV-FE	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

z-ln-s-r	0.35 524	0.30 546	1.02 587	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.26 513	0.46 410	0.55 564	0.33 411	0.61 587	0.39 474	0.31 498	0.80 592	0.77 608	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.10 194

S2M2_XL	0.10 2	0.10 78	0.24 59	0.14 2	0.10 66	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 55	0.09 23	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.18 179	0.16 351	0.32 139	0.16 10	0.09 18	0.27 362	0.19 332	0.29 189	0.21 134	0.23 255	0.29 299	0.21 265	0.23 369	0.37 405	0.23 385	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

xyz-stereo-finetune	0.17 168	0.17 385	0.29 108	0.17 24	0.08 8	0.24 317	0.21 400	0.30 209	0.32 310	0.19 211	0.22 232	0.19 237	0.15 237	0.30 332	0.22 365	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

LG-Stereo	0.14 81	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.19 94	0.12 60	0.18 176	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.14 135	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.07 30

MM-Stereo_test3	0.19 207	0.15 309	0.39 185	0.25 409	0.15 329	0.19 174	0.22 434	0.42 362	0.40 419	0.17 183	0.24 256	0.17 210	0.12 144	0.22 174	0.16 204	0.08 255	0.21 543	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.11 241

MM-Stereo_test1	0.20 236	0.13 223	0.45 245	0.24 368	0.12 161	0.20 215	0.21 400	0.36 284	0.32 310	0.23 255	0.22 232	0.15 182	0.14 216	0.28 294	0.16 204	0.07 113	0.24 584	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.21 477

HI	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

CoSv	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

SMoEStereo_RVC	0.14 81	0.15 309	0.29 108	0.19 100	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.21 53	0.21 134	0.15 141	0.13 73	0.12 110	0.11 103	0.25 233	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.08 75

tt45	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.19 100	0.11 111	0.23 296	0.18 285	0.23 81	0.18 68	0.16 160	0.13 73	0.14 163	0.10 69	0.31 347	0.15 175	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.08 75

mms	0.15 117	0.14 273	0.25 69	0.20 146	0.15 329	0.17 117	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.09 30	0.26 255	0.15 175	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.19 447

ours_stereo	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.18 285	0.21 53	0.20 108	0.13 89	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.24 212	0.15 175	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.13 331

fffy	0.15 117	0.14 273	0.31 126	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.18 285	0.24 103	0.19 94	0.13 89	0.17 157	0.15 182	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.06 44	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.15 385

PAM_32	0.26 410	0.10 78	0.63 461	0.24 368	0.19 466	0.51 587	0.26 513	0.43 371	0.30 289	0.32 398	0.28 291	0.60 596	0.28 454	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.14 427	0.08 232	0.10 433	0.07 162	0.15 385

RAStereo	0.14 81	0.15 309	0.40 200	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.18 285	0.25 126	0.24 181	0.13 89	0.17 157	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.05 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 449	0.17 385	0.96 578	0.29 533	0.31 604	0.29 405	0.21 400	0.53 482	0.28 250	0.27 297	0.55 557	0.41 488	0.18 309	0.30 332	0.22 365	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.12 483	0.20 465

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 410	0.15 309	0.96 578	0.21 192	0.25 572	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.28 250	0.25 277	0.29 299	0.46 529	0.23 369	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.12 511	0.11 441	0.17 423

rvit_stereo_0080	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 236	0.74 650	0.71 500	0.17 24	0.08 8	0.15 46	0.15 138	0.19 32	0.18 68	0.13 89	0.12 55	0.10 45	0.08 11	0.16 48	0.14 135	0.34 638	0.12 387	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.24 516

test_sample1	0.24 362	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.13 217	0.29 405	0.19 332	0.43 371	0.30 289	0.27 297	0.34 367	0.31 401	0.28 454	0.45 437	0.27 435	0.09 346	0.16 471	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.22 492

MyStereo8	0.25 387	0.20 437	0.69 487	0.24 368	0.17 403	0.31 441	0.16 189	0.50 452	0.32 310	0.29 333	0.38 410	0.25 320	0.19 331	0.33 367	0.29 457	0.08 255	0.20 538	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.16 402

SMFormer	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.10 389	0.16 402

tta	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.13 331

CoDeX	0.24 362	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.14 261	0.29 405	0.21 400	0.55 516	0.42 441	0.29 333	0.36 390	0.28 358	0.23 369	0.48 445	0.20 319	0.09 346	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

ACVNet-DCA	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

1test111	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

cc1	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

ff7	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

IGEVStereo-DCA	0.20 236	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

ffff	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

rrr	0.22 297	0.17 385	0.79 525	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.27 239	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.28 558

11t	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

tt1	0.22 297	0.16 351	0.49 300	0.26 450	0.15 329	0.31 441	0.19 332	0.38 308	0.46 490	0.21 228	0.19 188	0.13 132	0.16 256	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

whm_eth	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

MaDis-Stereo	0.15 117	0.17 385	0.39 185	0.19 100	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.26 141	0.22 145	0.13 89	0.15 125	0.14 163	0.11 103	0.17 66	0.17 234	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.06 13

IGEV_Zeroshot_test	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

anonymousdsp	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630

iinet-f	0.31 495	0.23 483	1.16 608	0.20 146	0.16 371	0.44 554	0.23 462	0.47 422	0.38 393	0.36 465	0.44 482	0.41 488	0.35 529	0.36 395	0.43 534	0.10 417	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.13 497	0.12 296

CroCo-Stereo Lap2	0.16 147	0.18 409	0.39 185	0.26 450	0.18 432	0.11 11	0.19 332	0.30 209	0.22 145	0.13 89	0.16 138	0.15 182	0.11 103	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.07 30

ccc-4	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

x	0.23 332	0.15 309	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.43 371	0.35 351	0.26 287	0.31 324	0.29 371	0.25 403	0.29 316	0.30 461	0.09 346	0.22 555	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.24 516

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 508	0.25 510	0.82 536	0.22 257	0.17 403	0.46 565	0.28 538	0.53 482	0.53 551	0.43 547	0.57 567	0.44 514	0.31 498	0.50 451	0.48 554	0.10 417	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.11 441	0.12 296

IER	0.24 362	0.15 309	0.50 321	0.21 192	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.44 392	0.38 393	0.34 432	0.41 449	0.32 412	0.34 522	0.31 347	0.23 385	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.09 127

raft_robust	0.25 387	0.23 483	0.44 239	0.22 257	0.13 217	0.23 296	0.22 434	0.52 472	0.50 534	0.33 411	0.32 334	0.33 421	0.23 369	0.55 479	0.18 263	0.07 113	0.11 361	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.07 30

IGEV-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 387	0.24 495	0.50 321	0.23 314	0.18 432	0.19 174	0.19 332	0.39 329	0.35 351	0.28 308	0.36 390	0.34 429	0.23 369	0.66 543	0.28 443	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.14 366

CSP-Net	0.28 449	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.14 261	0.44 554	0.24 487	0.52 472	0.42 441	0.42 536	0.44 482	0.42 501	0.27 431	0.66 543	0.30 461	0.12 496	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.10 194

CIPLG	0.23 332	0.28 536	0.75 510	0.24 368	0.16 371	0.25 335	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.34 367	0.23 287	0.15 237	0.27 270	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

IPLG	0.23 332	0.19 424	0.65 471	0.21 192	0.12 161	0.28 380	0.17 230	0.45 401	0.32 310	0.33 411	0.32 334	0.16 195	0.17 278	0.50 451	0.23 385	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

IPLGR_C	0.23 332	0.29 540	0.81 532	0.24 368	0.16 371	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

MIPNet	0.22 297	0.19 424	0.64 466	0.22 257	0.12 161	0.28 380	0.20 372	0.48 433	0.39 409	0.31 373	0.24 256	0.19 237	0.24 390	0.28 294	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

IPLGR	0.22 297	0.14 273	0.75 510	0.21 192	0.11 111	0.25 335	0.18 285	0.44 392	0.38 393	0.29 333	0.28 291	0.21 265	0.19 331	0.37 405	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

test-3	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

test_1	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

ACRE	0.23 332	0.27 528	0.83 542	0.24 368	0.15 329	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.32 310	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

CrosDoStereo	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

STrans-v2	0.25 387	0.14 273	0.56 403	0.21 192	0.12 161	0.23 296	0.20 372	0.50 452	0.31 300	0.31 373	0.42 458	0.35 442	0.35 529	0.62 524	0.24 397	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

TransformOpticalFlow	0.24 362	0.14 273	0.57 413	0.24 368	0.11 111	0.21 246	0.19 332	0.43 371	0.34 339	0.30 356	0.43 472	0.36 448	0.31 498	0.61 513	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

ASMatch	0.23 332	0.11 126	0.55 393	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.16 189	0.32 238	0.30 289	0.28 308	0.68 602	0.28 358	0.26 421	0.50 451	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.11 241

DeepStereo_LL	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

DEmStereo	0.26 410	0.10 78	0.52 360	0.19 100	0.13 217	0.31 441	0.25 501	0.29 189	0.38 393	0.36 465	0.57 567	0.24 307	0.48 589	0.53 468	0.44 541	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

THIR-Stereo	0.30 484	0.15 309	0.46 260	0.19 100	0.11 111	0.28 380	0.70 649	0.33 256	0.36 367	0.37 482	0.64 594	0.33 421	0.49 594	0.58 492	0.44 541	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.08 75

DRaft	0.25 387	0.11 126	0.47 268	0.18 52	0.12 161	0.28 380	0.23 462	0.34 263	0.40 419	0.38 491	0.60 579	0.20 251	0.41 561	0.48 445	0.41 526	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

GrayStereo	0.26 410	0.10 78	0.45 245	0.27 487	0.14 261	0.23 296	0.46 623	0.36 284	0.33 327	0.40 518	0.47 516	0.30 391	0.78 636	0.29 316	0.17 234	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.15 385

RAFT-345	0.22 297	0.11 126	0.55 393	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.27 156	0.28 250	0.27 297	0.65 596	0.20 251	0.17 278	0.55 479	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.07 30

cross-raft	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.27 487	0.16 371	0.20 215	0.24 487	0.34 263	0.24 181	0.23 255	0.28 291	0.29 371	0.15 237	0.19 101	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

test-1	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.23 462	0.36 284	0.29 271	0.21 228	0.25 264	0.24 307	0.14 216	0.18 82	0.22 365	0.07 113	0.14 427	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.14 366

Prome-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.43 228	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.27 239	0.33 411	0.58 570	0.24 307	0.28 454	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.20 465

raft+_RVC	0.21 272	0.21 448	0.46 260	0.22 257	0.35 615	0.21 246	0.16 189	0.39 329	0.35 351	0.22 247	0.28 291	0.20 251	0.15 237	0.25 233	0.20 319	0.08 255	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.12 296

XX-Stereo	0.25 387	0.11 126	1.09 598	0.35 592	0.38 624	0.23 296	0.13 65	0.43 371	0.19 94	0.20 221	0.40 437	0.31 401	0.10 69	0.33 367	0.13 89	0.08 255	0.11 361	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.10 194

GES	0.23 332	0.14 273	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.28 380	0.19 332	0.51 464	0.35 351	0.31 373	0.36 390	0.25 320	0.24 390	0.30 332	0.23 385	0.11 456	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.12 296

222	0.45 576	0.14 273	0.43 228	0.19 100	0.15 329	0.36 505	0.20 372	0.60 571	0.43 452	0.37 482	0.45 497	0.30 391	0.28 454	0.59 500	3.72 684	0.11 456	0.19 523	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.27 549

AFF-stereo	0.20 236	0.24 495	0.49 300	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.18 285	0.35 272	0.29 271	0.25 277	0.36 390	0.25 320	0.17 278	0.25 233	0.17 234	0.06 44	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.11 241

GMStereo	0.21 272	0.30 546	0.57 413	0.21 192	0.12 161	0.24 317	0.18 285	0.30 209	0.41 429	0.26 287	0.24 256	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.09 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.18 52	0.15 329	0.27 362	0.23 462	0.40 338	0.45 478	0.29 333	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.10 389	0.09 127

acv_ft	0.26 410	0.18 409	0.56 403	0.24 368	0.19 466	0.34 483	0.21 400	0.47 422	0.45 478	0.39 509	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.36 508	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.09 127

cf-r	0.26 410	0.22 467	0.66 476	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.22 434	0.44 392	0.42 441	0.32 398	0.42 458	0.43 508	0.27 431	0.44 431	0.27 435	0.11 456	0.07 174	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.09 127

DIP-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.12 32	0.43 371	0.26 221	0.27 297	0.32 334	0.21 265	0.17 278	0.26 255	0.20 319	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.10 194
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	0.25 387	0.25 510	0.66 476	0.23 314	0.10 66	0.29 405	0.14 96	0.49 444	0.34 339	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.26 421	0.34 382	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.13 331

HSM-Net_RVC	0.28 449	0.12 179	0.48 283	0.19 100	0.11 111	0.35 498	0.21 400	0.64 599	0.44 465	0.40 518	0.43 472	0.50 555	0.27 431	0.75 574	0.25 411	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.15 329	0.33 468	0.20 372	0.55 516	0.39 409	0.36 465	0.39 428	0.67 621	0.32 512	0.88 608	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.10 194

RT-IGEV	0.29 470	0.10 78	0.60 445	0.24 368	0.16 371	0.38 519	0.31 563	0.60 571	0.46 490	0.41 530	0.41 449	0.49 549	0.31 498	0.30 332	0.29 457	0.09 346	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.25 528

Selective-IGEV-i16pb	0.39 544	0.14 273	2.10 660	0.21 192	0.15 329	0.68 621	0.31 563	0.60 571	0.60 586	0.25 277	0.44 482	0.32 412	0.21 347	0.79 588	0.26 423	0.14 542	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.12 483	0.14 366

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 80	0.15 4	0.11 111	0.10 8	0.13 65	0.15 7	0.09 1	0.12 60	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.13 4	0.10 2	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.06 85	0.05 1

Hybrid-DGEV-03	0.21 272	0.20 437	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.16 189	0.33 256	0.28 250	0.33 411	0.58 570	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.10 194

Hybrid-DGEV-2	0.23 332	0.20 437	0.53 371	0.24 368	0.13 217	0.28 380	0.15 138	0.50 452	0.45 478	0.28 308	0.26 272	0.25 320	0.26 421	0.29 316	0.20 319	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.10 194

NLSM1	0.18 179	0.12 179	0.21 36	0.21 192	0.18 432	0.25 335	0.17 230	0.51 464	0.43 452	0.17 183	0.21 219	0.13 132	0.15 237	0.22 174	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

NLCSM	0.20 236	0.15 309	0.23 53	0.24 368	0.19 466	0.24 317	0.22 434	0.45 401	0.44 465	0.20 221	0.18 176	0.14 163	0.16 256	0.47 443	0.20 319	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.10 194

xyz-stereo	1.43 663	0.11 126	17.43 701	0.18 52	0.08 8	4.86 681	0.18 285	0.31 230	0.35 351	0.37 482	2.75 681	0.41 488	0.31 498	0.58 492	0.33 490	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.06 100	0.06 85	0.06 13

S2M2_L	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.17 24	0.12 161	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 134	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.15 175	0.13 518	0.09 283	0.09 329	0.10 433	0.11 441	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.18 179	0.15 309	0.34 153	0.22 257	0.11 111	0.23 296	0.15 138	0.35 272	0.27 239	0.20 221	0.25 264	0.20 251	0.12 144	0.25 233	0.16 204	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.08 234	0.13 331

rvit_stereo_0081_aga	0.17 168	0.17 385	0.40 200	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.17 230	0.24 103	0.26 221	0.18 205	0.21 219	0.20 251	0.14 216	0.20 128	0.15 175	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.08 75

rvit_stereo_0081	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

ACV-stereo	0.30 484	0.20 437	0.82 536	0.23 314	0.16 371	0.48 578	0.20 372	0.38 308	0.34 339	0.29 333	0.33 356	0.66 617	0.43 571	0.55 479	0.31 471	0.10 417	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

rvit_stereo_0082	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

rvit_stereo_ft	0.18 179	0.19 424	0.43 228	0.25 409	0.14 261	0.17 117	0.21 400	0.30 209	0.28 250	0.17 183	0.19 188	0.20 251	0.17 278	0.22 174	0.18 263	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.08 75

test_sample3	0.25 387	0.14 273	0.52 360	0.20 146	0.12 161	0.33 468	0.20 372	0.53 482	0.38 393	0.32 398	0.35 375	0.29 371	0.24 390	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.15 385

test_sample2	0.23 332	0.12 179	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.28 380	0.22 434	0.45 401	0.33 327	0.27 297	0.34 367	0.30 391	0.25 403	0.46 439	0.23 385	0.09 346	0.15 458	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.19 447

H2IRNET	0.19 207	0.18 409	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.28 170	0.31 300	0.17 183	0.32 334	0.25 320	0.20 336	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.08 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 179	0.15 309	0.27 96	0.20 146	0.13 217	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.37 382	0.43 547	0.17 157	0.13 132	0.12 144	0.20 128	0.16 204	0.08 255	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.08 75

MyStereo07	0.18 179	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.31 230	0.26 221	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.13 186	0.33 367	0.14 135	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

MyStereo06	0.23 332	0.15 309	0.74 506	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.43 371	0.25 206	0.36 465	0.24 256	0.34 429	0.18 309	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

MyStereo05	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.50 452	0.54 556	0.32 398	0.23 246	0.26 340	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

MyStereo04	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.51 464	0.54 556	0.29 333	0.23 246	0.27 345	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

AE-Stereo	0.21 272	0.12 179	0.50 321	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.18 285	0.40 338	0.34 339	0.19 211	0.26 272	0.21 265	0.13 186	0.22 174	0.16 204	0.07 113	0.26 596	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.31 571

1111x	0.39 544	0.17 385	0.80 530	0.23 314	0.15 329	0.33 468	0.27 522	0.62 589	0.48 512	0.32 398	0.43 472	0.40 479	0.29 474	0.86 605	1.60 664	0.09 346	0.23 568	0.09 329	0.12 511	0.10 389	0.23 502

EKT-Stereo	0.39 544	0.13 223	0.53 371	0.42 627	3.94 686	0.22 275	0.17 230	0.38 308	0.30 289	0.21 228	0.20 199	0.23 287	0.15 237	0.30 332	0.18 263	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.12 296

MIM_Stereo	0.20 236	0.17 385	0.55 393	0.20 146	0.21 510	0.17 117	0.14 96	0.37 299	0.27 239	0.28 308	0.35 375	0.23 287	0.13 186	0.28 294	0.16 204	0.06 44	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.15 385

gwcnet-sp	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

scenet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

knoymous	0.18 179	0.10 78	0.35 161	0.17 24	0.11 111	0.21 246	0.17 230	0.33 256	0.24 181	0.24 263	0.28 291	0.27 345	0.16 256	0.24 212	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.06 100	0.09 325	0.10 194

anonymousa	0.26 410	0.13 223	0.56 403	0.29 533	0.30 597	0.31 441	0.20 372	0.38 308	0.36 367	0.33 411	0.51 533	0.41 488	0.27 431	0.25 233	0.24 397	0.08 255	0.18 509	0.09 329	0.18 599	0.08 234	0.17 423

riskmin	0.24 362	0.10 78	0.43 228	0.32 569	0.26 576	0.33 468	0.19 332	0.44 392	0.30 289	0.24 263	0.27 285	0.37 454	0.25 403	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.18 509	0.09 329	0.13 543	0.10 389	0.27 549

ssnet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

TestStereo1	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

DisPM	0.20 236	0.11 126	0.52 360	0.24 368	0.13 217	0.18 147	0.19 332	0.30 209	0.31 300	0.33 411	0.34 367	0.23 287	0.16 256	0.34 382	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.12 296

RAFT_CTSACE	0.23 332	0.21 448	0.57 413	0.26 450	0.15 329	0.22 275	0.23 462	0.34 263	0.30 289	0.34 432	0.51 533	0.31 401	0.17 278	0.33 367	0.15 175	0.06 44	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.07 30

CRFU-Net	0.29 470	0.14 273	0.48 283	0.26 450	0.15 329	0.46 565	0.22 434	0.52 472	0.32 310	0.44 553	0.42 458	0.48 543	0.47 585	0.44 431	0.31 471	0.12 496	0.10 324	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.11 241

RAFT+CT+SA	0.23 332	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.18 432	0.23 296	0.29 544	0.42 362	0.38 393	0.24 263	0.39 428	0.20 251	0.17 278	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.12 511	0.09 325	0.13 331

test_5	0.25 387	0.25 510	0.57 413	0.27 487	0.18 432	0.25 335	0.29 544	0.42 362	0.39 409	0.29 333	0.40 437	0.27 345	0.23 369	0.35 389	0.19 293	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.14 366

SA-5K	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

test_4	0.19 207	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.13 217	0.19 174	0.21 400	0.27 156	0.24 181	0.24 263	0.47 516	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.18 263	0.06 44	0.06 85	0.09 329	0.09 373	0.07 162	0.06 13

GLC_STEREO	0.15 117	0.11 126	0.31 126	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.28 250	0.17 183	0.20 199	0.17 210	0.11 103	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

DAS	0.28 449	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.76 580	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

SepStereo	0.27 439	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.64 532	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

test_3	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.26 450	0.14 261	0.22 275	0.25 501	0.34 263	0.33 327	0.25 277	0.18 176	0.23 287	0.13 186	0.25 233	0.20 319	0.06 44	0.14 427	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.10 194

PSMNet-ADL	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.27 487	0.14 261	0.32 458	0.22 434	0.45 401	0.37 382	0.28 308	0.34 367	0.41 488	0.28 454	0.61 513	0.32 481	0.11 456	0.10 324	0.09 329	0.11 469	0.10 389	0.13 331

ADLNet2	0.31 495	0.23 483	0.77 520	0.23 314	0.18 432	0.36 505	0.24 487	0.55 516	0.54 556	0.33 411	0.38 410	0.45 520	0.31 498	0.70 555	0.36 508	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.12 483	0.11 241

TRStereo	0.22 297	0.21 448	0.62 456	0.40 617	0.19 466	0.22 275	0.16 189	0.58 550	0.30 289	0.21 228	0.21 219	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.14 135	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.11 469	0.06 85	0.19 447

LCNet	0.22 297	0.12 179	0.42 220	0.26 450	0.12 161	0.23 296	0.19 332	0.36 284	0.28 250	0.28 308	0.35 375	0.26 340	0.30 481	0.35 389	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.13 497	0.22 492

HHNet	0.23 332	0.12 179	0.66 476	0.19 100	0.18 432	0.20 215	0.20 372	0.36 284	0.32 310	0.33 411	0.59 575	0.19 237	0.21 347	0.24 212	0.31 471	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.12 296

OMP-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.48 283	0.30 544	0.13 217	0.21 246	0.16 189	0.38 308	0.35 351	0.34 432	0.30 313	0.33 421	0.20 336	0.70 555	0.24 397	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.47 268	0.29 533	0.12 161	0.23 296	0.14 96	0.40 338	0.33 327	0.35 451	0.37 401	0.33 421	0.22 355	0.70 555	0.26 423	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

NF-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.52 465	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

OCTAStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

NRIStereo	0.20 236	0.12 179	0.50 321	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.19 332	0.30 209	0.28 250	0.26 287	0.26 272	0.25 320	0.18 309	0.34 382	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.09 127

FTStereo	0.28 449	0.11 126	0.56 403	0.24 368	0.13 217	0.21 246	0.52 635	0.36 284	0.28 250	0.38 491	0.94 633	0.30 391	0.56 608	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.19 447

KYRaft	0.23 332	0.11 126	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.26 221	0.35 451	0.53 548	0.34 429	0.26 421	0.29 316	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.08 234	0.30 567

PFNet	0.24 362	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.14 261	0.22 275	0.19 332	0.40 338	0.35 351	0.36 465	0.32 334	0.27 345	0.20 336	0.63 527	0.23 385	0.09 346	0.05 6	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.08 75

RE-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

Pruner-Stereo	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.29 533	0.12 161	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.32 334	0.25 320	0.15 237	0.25 233	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

TVStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

DeepStereo_RVC	0.19 207	0.12 179	0.47 268	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.16 189	0.29 189	0.24 181	0.28 308	0.27 285	0.23 287	0.28 454	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.10 194

LMCR-Stereo	0.28 449	0.22 467	0.56 403	0.29 533	0.14 261	0.37 513	0.23 462	0.57 536	0.36 367	0.40 518	0.40 437	0.29 371	0.30 481	0.41 418	0.38 516	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.13 497	0.10 194

ICVP	0.24 362	0.13 223	0.45 245	0.26 450	0.14 261	0.30 419	0.25 501	0.47 422	0.35 351	0.29 333	0.43 472	0.35 442	0.25 403	0.28 294	0.25 411	0.12 496	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 470	0.24 495	0.60 445	0.27 487	0.16 371	0.33 468	0.25 501	0.58 550	0.56 571	0.35 451	0.38 410	0.34 429	0.25 403	0.51 457	0.29 457	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.13 331

sAnonymous2	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

CroCo_RVC	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

RALAANet	0.21 272	0.24 495	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.22 275	0.13 65	0.38 308	0.30 289	0.29 333	0.26 272	0.25 320	0.15 237	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.07 30

sCroCo_RVC	0.19 207	0.15 309	0.60 445	0.27 487	0.18 432	0.23 296	0.16 189	0.28 170	0.24 181	0.14 116	0.22 232	0.17 210	0.14 216	0.22 174	0.16 204	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.10 194

xxxx	0.39 544	0.14 273	0.47 268	0.20 146	0.16 371	0.38 519	0.20 372	0.61 581	0.43 452	0.30 356	0.44 482	0.38 460	0.25 403	0.50 451	2.41 678	0.11 456	0.21 543	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.26 541

test_xeample	0.39 544	0.14 273	0.46 260	0.19 100	0.16 371	0.34 483	0.22 434	0.59 560	0.43 452	0.33 411	0.47 516	0.30 391	0.27 431	0.60 505	2.44 679	0.10 417	0.21 543	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.25 528

SFCPSM	0.23 332	0.12 179	0.51 340	0.21 192	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.57 536	0.41 429	0.29 333	0.32 334	0.23 287	0.22 355	0.28 294	0.20 319	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.09 127

MMNet	0.28 449	0.19 424	0.54 384	0.24 368	0.17 403	0.47 571	0.22 434	0.47 422	0.53 551	0.40 518	0.43 472	0.36 448	0.34 522	0.40 415	0.35 504	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.09 127

FENet	0.22 297	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.12 161	0.27 362	0.18 285	0.43 371	0.37 382	0.31 373	0.32 334	0.29 371	0.23 369	0.27 270	0.24 397	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

HGLStereo	0.29 470	0.19 424	0.60 445	0.24 368	0.21 510	0.33 468	0.23 462	0.52 472	0.44 465	0.36 465	0.49 527	0.41 488	0.35 529	0.46 439	0.34 497	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

GANet-RSSM	0.26 410	0.19 424	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.22 434	0.47 422	0.34 339	0.30 356	0.40 437	0.41 488	0.30 481	0.59 500	0.25 411	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

GwcNet-RSSM	0.28 449	0.25 510	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.24 487	0.46 410	0.44 465	0.33 411	0.46 509	0.41 488	0.28 454	0.55 479	0.31 471	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.09 127

SuperB	0.50 594	0.37 584	2.16 663	0.23 314	0.15 329	0.41 536	0.32 570	0.50 452	0.83 628	0.44 553	0.51 533	0.33 421	0.45 576	0.69 552	1.07 636	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.95 673	0.18 429

MSMDNet	0.23 332	0.14 273	0.49 300	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.11 241

DISCO	0.33 508	0.16 351	0.55 393	0.26 450	0.16 371	0.48 578	0.25 501	0.52 472	0.58 576	0.38 491	0.45 497	0.63 606	0.37 539	0.65 537	0.50 561	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.13 497	0.13 331

MSAF-DinoV2	0.81 643	0.64 641	2.42 665	0.49 638	0.17 403	0.58 605	0.32 570	0.83 644	0.85 632	0.41 530	0.52 540	0.98 644	0.61 619	4.97 687	1.22 642	0.12 496	0.07 174	0.10 409	0.24 622	0.27 621	0.32 577

z-mn7	0.48 590	0.52 621	1.28 622	0.26 450	0.19 466	0.62 612	0.34 581	0.59 560	0.96 645	0.45 560	0.97 634	0.53 571	0.41 561	0.99 630	0.70 600	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.14 520	0.16 402

DFGA-Net	0.26 410	0.33 561	0.70 493	0.22 257	0.15 329	0.25 335	0.17 230	0.41 356	0.40 419	0.30 356	0.32 334	0.21 265	0.18 309	0.61 513	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.09 127

G2L-Stereo	0.27 439	0.23 483	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.19 332	0.48 433	0.37 382	0.33 411	0.38 410	0.40 479	0.23 369	0.61 513	0.33 490	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.11 241

AIO-test2	0.22 297	0.27 528	0.54 384	0.29 533	0.16 371	0.22 275	0.16 189	0.44 392	0.43 452	0.17 183	0.29 299	0.16 195	0.11 103	0.27 270	0.14 135	0.19 604	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.09 127

AIO-test1	0.21 272	0.22 467	0.56 403	0.31 560	0.24 558	0.21 246	0.16 189	0.42 362	0.37 382	0.17 183	0.26 272	0.18 225	0.12 144	0.29 316	0.15 175	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.07 162	0.10 194

rvit_stereo_0083	0.17 168	0.13 223	0.29 108	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.17 230	0.23 81	0.36 367	0.16 160	0.22 232	0.19 237	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

test_sample6	0.27 439	0.15 309	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.22 434	0.54 498	0.39 409	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.58 492	0.26 423	0.11 456	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample5	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.43 472	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample4	0.26 410	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.38 410	0.28 358	0.25 403	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.16 402

DispNO	0.29 470	0.24 495	0.83 542	0.23 314	0.17 403	0.25 335	0.22 434	0.47 422	0.42 441	0.33 411	0.39 428	0.38 460	0.28 454	0.78 584	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

xx1	0.23 332	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.28 358	0.25 403	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

DualNet	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

plain	0.18 179	0.16 351	0.59 438	0.21 192	0.13 217	0.16 82	0.17 230	0.29 189	0.23 161	0.16 160	0.26 272	0.13 132	0.17 278	0.27 270	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 179	0.13 223	0.50 321	0.22 257	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.29 189	0.26 221	0.17 183	0.26 272	0.16 195	0.17 278	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

PCWNet_CMD	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.21 192	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.11 241

4D-IteraStereo	0.20 236	0.21 448	0.62 456	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.29 189	0.28 250	0.24 263	0.20 199	0.20 251	0.10 69	0.22 174	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.33 583

ToySt	0.28 449	0.19 424	0.68 485	0.22 257	0.19 466	0.31 441	0.31 563	0.43 371	0.43 452	0.28 308	0.38 410	0.42 501	0.32 512	0.33 367	0.32 481	0.08 255	0.14 427	0.10 409	0.12 511	0.11 441	0.24 516

qqq	0.24 362	0.16 351	0.46 260	0.20 146	0.15 329	0.23 296	0.20 372	0.43 371	0.32 310	0.26 287	0.31 324	0.28 358	0.25 403	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.22 555	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

Wz-Net-LNSev	0.36 527	0.35 574	1.06 592	0.26 450	0.21 510	0.47 571	0.33 576	0.56 527	0.58 576	0.45 560	0.54 552	0.50 555	0.37 539	0.40 415	0.42 530	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.09 373	0.14 520	0.15 385

Sa-1000	0.24 362	0.20 437	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.50 452	0.41 429	0.30 356	0.50 530	0.26 340	0.19 331	0.33 367	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.08 75

psmg	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.14 261	0.35 498	0.23 462	0.54 498	0.36 367	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.08 238	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

dd	0.23 332	0.32 557	0.55 393	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.21 400	0.32 238	0.45 478	0.30 356	0.29 299	0.25 320	0.17 278	0.31 347	0.26 423	0.13 518	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.12 483	0.09 127

AASNet	0.29 470	0.27 528	0.67 479	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.21 400	0.64 599	0.49 527	0.36 465	0.41 449	0.32 412	0.26 421	0.33 367	0.39 520	0.12 496	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.14 520	0.12 296

GMOStereo	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

error version	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

test-v	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

Patchmatch Stereo++	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127
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	0.34 517	0.12 179	0.53 371	0.26 450	0.16 371	0.20 215	0.19 332	0.31 230	0.29 271	0.35 451	0.35 375	0.27 345	0.30 481	0.44 431	2.56 680	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.09 325	0.07 30

PSM-softLoss	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

KMStereo	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

PSM-adaLoss	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo_v2	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

HUI-Stereo	0.19 207	0.13 223	0.52 360	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.23 198	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

SST-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.26 221	0.34 432	0.33 356	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.18 263	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

RAFT_R40	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.13 217	0.18 147	0.18 285	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.33 356	0.30 391	0.23 369	0.55 479	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

iGMRVC	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

RAFT-RH_RVC	0.26 410	0.13 223	0.57 413	0.22 257	0.12 161	0.25 335	0.14 96	0.27 156	0.29 271	0.38 491	1.14 644	0.23 287	0.18 309	0.58 492	0.24 397	0.07 113	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.06 85	0.08 75

IRAFT_RVC	0.23 332	0.15 309	0.54 384	0.26 450	0.12 161	0.19 174	0.23 462	0.41 356	0.39 409	0.31 373	0.30 313	0.29 371	0.24 390	0.55 479	0.23 385	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.08 75

iRAFT	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

CRE-IMP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.24 181	0.27 297	0.26 272	0.24 307	0.17 278	0.24 212	0.19 293	0.09 346	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.10 194

test-2	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.56 403	0.23 314	0.13 217	0.24 317	0.24 487	0.38 308	0.29 271	0.31 373	0.44 482	0.27 345	0.21 347	0.31 347	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.19 447

RAFT-IKP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

iRaftStereo_RVC	0.17 168	0.16 351	0.35 161	0.21 192	0.11 111	0.20 215	0.17 230	0.34 263	0.25 206	0.20 221	0.25 264	0.19 237	0.12 144	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.12 387	0.10 409	0.09 373	0.09 325	0.14 366

Anonymous3	0.24 362	0.19 424	0.76 514	0.27 487	0.18 432	0.41 536	0.24 487	0.45 401	0.36 367	0.23 255	0.27 285	0.20 251	0.18 309	0.28 294	0.19 293	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.13 331

TestStereo	0.22 297	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.11 111	0.22 275	0.22 434	0.32 238	0.31 300	0.24 263	0.34 367	0.23 287	0.19 331	0.62 524	0.19 293	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.07 187	0.11 441	0.07 30

UNet	0.28 449	0.16 351	0.70 493	0.24 368	0.20 493	0.44 554	0.21 400	0.52 472	0.42 441	0.36 465	0.40 437	0.43 508	0.33 520	0.41 418	0.32 481	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.09 373	0.10 389	0.09 127

UPFNet	0.27 439	0.15 309	0.47 268	0.25 409	0.20 493	0.37 513	0.27 522	0.50 452	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.37 454	0.29 474	0.40 415	0.34 497	0.10 417	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.10 389	0.08 75

aanetorigin	0.40 556	0.33 561	1.14 605	0.25 409	0.19 466	0.30 419	0.37 593	0.34 263	0.47 504	0.95 644	0.82 621	0.52 566	0.56 608	0.50 451	0.52 565	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.16 540	0.19 447

EDNetEfficient	0.64 628	0.39 595	2.52 666	0.26 450	0.26 576	0.39 525	0.49 630	0.42 362	1.06 650	1.38 663	0.86 626	0.61 599	0.97 651	0.66 543	1.62 665	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.12 511	0.20 589	0.19 447

ac_64	0.28 449	0.16 351	0.62 456	0.25 409	0.17 403	0.36 505	0.22 434	0.48 433	0.35 351	0.36 465	0.37 401	0.51 558	0.30 481	0.62 524	0.34 497	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

DSFCA	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.17 403	0.39 525	0.32 570	0.49 444	0.44 465	0.44 553	0.38 410	0.40 479	0.30 481	0.53 468	0.38 516	0.12 496	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.11 441	0.11 241

DMCA	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.27 362	0.20 372	0.45 401	0.40 419	0.32 398	0.33 356	0.33 421	0.25 403	0.27 270	0.30 461	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.12 296

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 470	0.24 495	0.81 532	0.26 450	0.18 432	0.30 419	0.22 434	0.52 472	0.41 429	0.38 491	0.42 458	0.42 501	0.28 454	0.46 439	0.31 471	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.11 469	0.10 389	0.12 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FlowAnything_test	0.15 117	0.12 179	0.23 53	0.21 192	0.12 161	0.18 147	0.16 189	0.25 126	0.17 50	0.15 141	0.13 73	0.15 182	0.14 216	0.19 101	0.17 234	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.12 511	0.08 234	0.10 194

zh-mn7	0.50 594	0.57 632	1.82 655	0.25 409	0.19 466	0.45 562	0.29 544	0.59 560	0.84 631	0.67 621	0.97 634	0.49 549	0.41 561	0.93 622	0.73 603	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.13 497	0.17 423

DDVS	0.26 410	0.16 351	0.45 245	0.25 409	0.17 403	0.34 483	0.21 400	0.43 371	0.31 300	0.34 432	0.41 449	0.47 539	0.21 347	0.52 465	0.29 457	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.16 402

ITSA-stereo	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.11 111	0.28 380	0.18 285	0.58 550	0.59 583	0.32 398	0.32 334	0.33 421	0.28 454	0.51 457	0.34 497	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

CAS++	0.17 168	0.13 223	0.35 161	0.18 52	0.13 217	0.17 117	0.16 189	0.42 362	0.25 206	0.19 211	0.18 176	0.13 132	0.10 69	0.22 174	0.12 39	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.08 274	0.10 389	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.25 387	0.15 309	0.44 239	0.23 314	0.20 493	0.28 380	0.21 400	0.43 371	0.32 310	0.31 373	0.40 437	0.30 391	0.24 390	0.31 347	0.28 443	0.09 346	0.21 543	0.11 465	0.12 511	0.10 389	0.26 541

CASnet	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.22 257	0.08 8	0.15 46	0.14 96	0.28 170	0.26 221	0.23 255	0.20 199	0.15 182	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.11 465	0.09 373	0.08 234	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.32 501	0.33 561	0.77 520	0.26 450	0.24 558	0.22 275	0.23 462	0.58 550	0.44 465	0.35 451	0.32 334	0.41 488	0.40 556	0.93 622	0.25 411	0.08 255	0.13 408	0.11 465	0.09 373	0.09 325	0.22 492

fast-acv-ft	0.33 508	0.26 520	0.88 563	0.25 409	0.18 432	0.49 584	0.27 522	0.44 392	0.50 534	0.40 518	0.55 557	0.49 549	0.36 534	0.39 412	0.41 526	0.11 456	0.11 361	0.11 465	0.12 511	0.13 497	0.11 241

CASS	0.22 297	0.16 351	0.40 200	0.26 450	0.12 161	0.29 405	0.19 332	0.40 338	0.32 310	0.34 432	0.35 375	0.25 320	0.25 403	0.26 255	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.11 465	0.09 373	0.11 441	0.12 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 484	0.21 448	0.63 461	0.23 314	0.15 329	0.40 531	0.30 553	0.59 560	0.48 512	0.40 518	0.37 401	0.46 529	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.12 483	0.11 241

BUS	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.44 554	0.17 230	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.31 401	0.22 355	0.27 270	0.22 365	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

Wz-Net-MNSev	0.39 544	0.35 574	0.99 584	0.26 450	0.21 510	0.59 609	0.39 605	0.58 550	0.61 589	0.49 579	0.56 562	0.53 571	0.37 539	0.61 513	0.47 552	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.15 532	0.15 385

BSDual-CNN	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

hknet	0.26 410	0.15 309	0.49 300	0.25 409	0.16 371	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.40 419	0.34 432	0.35 375	0.43 508	0.28 454	0.38 409	0.26 423	0.09 346	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

SA	0.24 362	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.25 335	0.23 462	0.48 433	0.42 441	0.28 308	0.44 482	0.23 287	0.23 369	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.08 234	0.09 127

WZ-Net	0.56 613	0.49 619	2.14 662	0.30 544	0.24 558	0.58 605	0.48 627	0.65 605	0.80 625	0.51 588	0.72 608	0.68 623	0.60 615	1.06 637	1.01 629	0.13 518	0.10 324	0.11 465	0.12 511	0.19 581	0.23 502

AACVNet	0.28 449	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.19 332	0.43 371	0.33 327	0.39 509	0.42 458	0.44 514	0.29 474	0.73 565	0.28 443	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.12 296

PFNet+	0.21 272	0.11 126	0.54 384	0.22 257	0.12 161	0.17 117	0.18 285	0.31 230	0.36 367	0.33 411	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.33 367	0.18 263	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.08 234	0.12 296

RAFT	0.24 362	0.24 495	0.46 260	0.27 487	0.15 329	0.26 355	0.26 513	0.37 299	0.31 300	0.34 432	0.34 367	0.41 488	0.22 355	0.30 332	0.18 263	0.08 255	0.15 458	0.11 465	0.10 433	0.11 441	0.13 331

rafts_anoy	0.21 272	0.22 467	0.49 300	0.25 409	0.24 558	0.19 174	0.17 230	0.34 263	0.32 310	0.24 263	0.25 264	0.20 251	0.16 256	0.25 233	0.21 347	0.08 255	0.19 523	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

CFNet_pseudo	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.11 441	0.11 241

ADLNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.34 483	0.23 462	0.56 527	0.44 465	0.43 547	0.41 449	0.43 508	0.28 454	0.56 485	0.36 508	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

RAFT + AFF	0.30 484	0.33 561	0.76 514	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.33 576	0.55 516	0.42 441	0.28 308	0.30 313	0.31 401	0.31 498	0.64 532	0.32 481	0.09 346	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.12 483	0.16 402

delet	0.29 470	0.18 409	0.58 429	0.24 368	0.19 466	0.41 536	0.30 553	0.52 472	0.51 540	0.35 451	0.42 458	0.37 454	0.31 498	0.49 447	0.36 508	0.10 417	0.09 283	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

PSMNet-RSSM	0.26 410	0.21 448	0.50 321	0.21 192	0.14 261	0.25 335	0.21 400	0.50 452	0.38 393	0.31 373	0.45 497	0.40 479	0.27 431	0.53 468	0.24 397	0.12 496	0.08 238	0.11 465	0.13 543	0.10 389	0.10 194

RTSC	0.43 571	0.37 584	0.95 577	0.30 544	0.20 493	0.50 586	0.23 462	0.65 605	0.86 634	0.56 605	0.54 552	0.51 558	0.36 534	0.71 561	0.92 620	0.13 518	0.14 427	0.11 465	0.13 543	0.18 571	0.19 447

ADCP+	0.48 590	0.36 581	1.47 638	0.26 450	0.22 526	0.57 603	0.40 609	0.56 527	0.54 556	0.46 566	0.52 540	0.46 529	0.53 604	0.59 500	1.93 671	0.10 417	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.15 385

CFNet	0.29 470	0.29 540	0.57 413	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.15 138	0.53 482	0.46 490	0.31 373	0.40 437	0.38 460	0.27 431	0.76 580	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

ccs_rob	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.12 483	0.11 241

DeepPruner_ROB	0.28 449	0.25 510	0.64 466	0.22 257	0.16 371	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.33 327	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.26 421	0.45 437	0.28 443	0.15 558	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.14 366

StereoDRNet-Refined	0.28 449	0.19 424	0.47 268	0.25 409	0.14 261	0.36 505	0.21 400	0.49 444	0.43 452	0.46 566	0.52 540	0.42 501	0.30 481	0.46 439	0.38 516	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 484	0.20 437	0.45 245	0.28 515	0.17 403	0.37 513	0.25 501	0.50 452	0.45 478	0.46 566	0.47 516	0.51 558	0.34 522	0.56 485	0.38 516	0.10 417	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241

DN-CSS_ROB	0.24 362	0.33 561	0.69 487	0.25 409	0.14 261	0.26 355	0.13 65	0.42 362	0.35 351	0.30 356	0.42 458	0.22 272	0.20 336	0.34 382	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

PWCDC_ROB	0.41 563	0.41 601	0.77 520	0.34 586	0.21 510	0.43 549	0.20 372	0.60 571	0.90 638	0.44 553	1.24 649	0.36 448	0.38 544	0.56 485	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.20 589	0.16 402

w-ln-seven-2	0.40 556	0.37 584	1.34 628	0.28 515	0.18 432	0.38 519	0.29 544	0.53 482	0.59 583	0.47 572	0.56 562	0.46 529	0.42 567	0.70 555	0.64 592	0.10 417	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.16 402

rvit_0105_5	0.22 297	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.13 217	0.22 275	0.25 501	0.38 308	0.40 419	0.21 228	0.23 246	0.27 345	0.20 336	0.27 270	0.20 319	0.15 558	0.13 408	0.12 500	0.12 511	0.10 389	0.10 194

rvit_0105_4	0.21 272	0.17 385	0.49 300	0.23 314	0.14 261	0.20 215	0.23 462	0.35 272	0.40 419	0.19 211	0.24 256	0.25 320	0.20 336	0.28 294	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.10 194

DCVSM-stereo	0.25 387	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.14 96	0.35 272	0.35 351	0.42 536	0.33 356	0.46 529	0.30 481	0.31 347	0.27 435	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.10 433	0.12 483	0.15 385

ffm	0.27 439	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

ff1	0.36 527	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

mmx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

xxx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

CFNet_ucs	0.25 387	0.14 273	0.51 340	0.20 146	0.15 329	0.29 405	0.18 285	0.51 464	0.46 490	0.32 398	0.42 458	0.38 460	0.23 369	0.31 347	0.22 365	0.11 456	0.08 238	0.12 500	0.09 373	0.13 497	0.13 331

LL-Strereo2	0.21 272	0.25 510	0.53 371	0.32 569	0.20 493	0.25 335	0.14 96	0.32 238	0.25 206	0.25 277	0.20 199	0.24 307	0.12 144	0.28 294	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.12 500	0.09 373	0.09 325	0.16 402

Wz-Net-SNSev	0.45 576	0.53 624	1.42 636	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.45 620	0.64 599	0.68 607	0.46 566	0.66 598	0.62 602	0.40 556	0.78 584	0.65 593	0.12 496	0.11 361	0.12 500	0.13 543	0.17 555	0.19 447

NINENet	0.27 439	0.16 351	0.49 300	0.23 314	0.16 371	0.44 554	0.17 230	0.63 593	0.49 527	0.33 411	0.38 410	0.31 401	0.22 355	0.43 427	0.22 365	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.08 274	0.12 483	0.11 241

SACVNet	0.32 501	0.25 510	0.59 438	0.26 450	0.19 466	0.35 498	0.25 501	0.54 498	0.41 429	0.43 547	0.45 497	0.46 529	0.34 522	0.71 561	0.30 461	0.14 542	0.10 324	0.12 500	0.12 511	0.16 540	0.20 465

PSM-AAD	0.26 410	0.11 126	0.43 228	0.24 368	0.12 161	0.27 362	0.37 593	0.36 284	0.30 289	0.36 465	0.39 428	0.28 358	0.77 635	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.21 477

pcwnet_v2	0.32 501	0.16 351	1.22 619	0.23 314	0.19 466	0.32 458	0.19 332	0.61 581	0.61 589	0.37 482	0.45 497	0.35 442	0.29 474	0.37 405	0.26 423	0.14 542	0.11 361	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.18 429

ARAFT	0.26 410	0.30 546	0.87 556	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.24 487	0.46 410	0.34 339	0.33 411	0.28 291	0.29 371	0.20 336	0.49 447	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.09 127

EDNetEfficientorigin	7.48 688	0.57 632	139.59 716	0.25 409	0.17 403	0.44 554	0.30 553	0.48 433	1.04 648	1.29 660	1.02 639	0.82 634	0.87 646	0.76 580	1.02 632	0.10 417	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.22 600	0.25 528

GwcNet	0.37 534	0.29 540	1.12 602	0.25 409	0.24 558	0.48 578	0.27 522	0.58 550	0.60 586	0.39 509	0.54 552	0.51 558	0.34 522	0.60 505	0.46 549	0.13 518	0.12 387	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.15 385

CFNet-ft	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

ADCRef	0.41 563	0.33 561	1.05 590	0.26 450	0.21 510	0.49 584	0.27 522	0.54 498	0.51 540	0.51 588	0.59 575	0.35 442	0.47 585	0.54 474	1.35 654	0.09 346	0.08 238	0.12 500	0.12 511	0.12 483	0.13 331

RYNet	0.38 539	0.23 483	0.65 471	0.26 450	0.28 582	0.62 612	0.33 576	0.61 581	0.62 593	0.42 536	0.39 428	0.58 589	0.40 556	0.89 610	0.57 580	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.19 581	0.22 492

CFNet_RVC	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

StereoDRNet	0.34 517	0.28 536	0.70 493	0.28 515	0.21 510	0.43 549	0.30 553	0.63 593	0.51 540	0.47 572	0.40 437	0.48 543	0.31 498	0.58 492	0.44 541	0.12 496	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.13 331

NaN_ROB	0.44 573	0.38 591	0.94 576	0.30 544	0.20 493	0.52 593	0.49 630	0.61 581	0.60 586	0.56 605	0.47 516	0.49 549	0.42 567	1.24 648	0.76 607	0.12 496	0.18 509	0.12 500	0.13 543	0.12 483	0.18 429

SANet	0.58 617	0.41 601	1.38 632	0.27 487	0.16 371	0.72 624	0.48 627	0.71 626	1.34 663	0.69 624	0.97 634	0.94 640	0.78 636	0.97 629	0.93 621	0.14 542	0.12 387	0.12 500	0.12 511	0.18 571	0.20 465

LE_ROB	1.82 674	0.39 595	3.15 674	0.50 640	0.55 648	0.79 633	1.00 665	0.89 653	6.48 689	7.40 693	2.07 674	2.07 668	5.08 687	1.33 657	3.96 685	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.13 331

zh-sn7	0.52 601	0.64 641	1.77 652	0.30 544	0.20 493	0.47 571	0.40 609	0.60 571	0.65 598	0.53 597	0.82 621	0.52 566	0.59 613	1.10 639	0.96 625	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.13 543	0.17 555	0.20 465

w-ln-seven	0.45 576	0.40 598	1.40 635	0.27 487	0.22 526	0.58 605	0.33 576	0.65 605	0.83 628	0.59 611	0.63 591	0.53 571	0.39 551	0.66 543	0.81 614	0.12 496	0.11 361	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

YMNet	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

YMNet_1	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

rvit_0105_6	0.20 236	0.16 351	0.41 210	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.20 372	0.31 230	0.39 409	0.18 205	0.22 232	0.23 287	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

test_sample7	0.28 449	0.16 351	0.47 268	0.21 192	0.14 261	0.29 405	0.22 434	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.14 542	0.21 543	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.25 528

GMStereo_Zeroshot	0.25 387	0.22 467	0.51 340	0.27 487	0.14 261	0.28 380	0.15 138	0.40 338	0.36 367	0.37 482	0.43 472	0.40 479	0.17 278	0.35 389	0.21 347	0.12 496	0.07 174	0.13 526	0.07 187	0.17 555	0.10 194

StereoVision	0.23 332	0.23 483	0.55 393	0.27 487	0.17 403	0.23 296	0.22 434	0.40 338	0.32 310	0.21 228	0.51 533	0.22 272	0.16 256	0.29 316	0.19 293	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.13 543	0.10 389	0.08 75

Wz-Net-TNSev	0.55 607	0.72 646	1.90 657	0.26 450	0.21 510	0.64 617	0.45 620	0.66 611	0.71 614	0.52 591	0.55 557	0.71 629	0.63 626	1.04 635	0.94 623	0.16 569	0.15 458	0.13 526	0.15 573	0.21 596	0.24 516

HCRNet	0.25 387	0.27 528	0.42 220	0.34 586	0.17 403	0.27 362	0.18 285	0.45 401	0.37 382	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.23 369	0.44 431	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

psm_up	0.30 484	0.21 448	0.58 429	0.26 450	0.18 432	0.32 458	0.27 522	0.57 536	0.45 478	0.38 491	0.41 449	0.45 520	0.40 556	0.59 500	0.32 481	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.11 441	0.11 241

psmorigin	0.52 601	0.29 540	3.10 673	0.24 368	0.19 466	0.39 525	0.24 487	0.52 472	0.45 478	0.66 620	0.68 602	0.70 628	0.52 599	0.86 605	0.49 560	0.15 558	0.17 497	0.13 526	0.14 562	0.16 540	0.23 502

FAT-Stereo	0.36 527	0.19 424	0.75 510	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.30 553	0.62 589	0.61 589	0.47 572	0.61 587	0.59 590	0.50 595	0.61 513	0.36 508	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.20 465

S-Stereo	0.39 544	0.20 437	1.04 589	0.28 515	0.22 526	0.39 525	0.31 563	0.58 550	0.69 609	0.40 518	0.59 575	0.48 543	0.41 561	0.75 574	0.42 530	0.12 496	0.15 458	0.13 526	0.13 543	0.16 540	0.25 528

STTStereo	0.30 484	0.24 495	0.83 542	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.24 487	0.49 444	0.39 409	0.39 509	0.41 449	0.44 514	0.28 454	0.41 418	0.30 461	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.16 583	0.12 483	0.12 296

ADCL	0.50 594	0.30 546	1.15 606	0.28 515	0.19 466	0.77 631	0.64 645	0.57 536	0.73 619	0.57 608	0.73 611	0.55 576	0.60 615	0.66 543	1.53 661	0.11 456	0.10 324	0.13 526	0.13 543	0.15 532	0.16 402

GANet	0.40 556	0.28 536	0.67 479	0.31 560	0.18 432	0.43 549	0.39 605	0.60 571	0.46 490	0.48 578	0.78 616	0.55 576	0.45 576	0.96 626	0.55 576	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.15 532	0.16 402

TDLM	0.32 501	0.27 528	0.52 360	0.30 544	0.15 329	0.33 468	0.32 570	0.54 498	0.50 534	0.44 553	0.43 472	0.39 474	0.30 481	0.92 620	0.30 461	0.14 542	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.14 366

UCFNet_RVC	0.25 387	0.21 448	0.49 300	0.19 100	0.15 329	0.34 483	0.18 285	0.47 422	0.36 367	0.30 356	0.35 375	0.40 479	0.26 421	0.35 389	0.24 397	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.14 562	0.13 497	0.13 331

AdaStereo	0.25 387	0.17 385	0.47 268	0.25 409	0.13 217	0.33 468	0.17 230	0.57 536	0.43 452	0.34 432	0.38 410	0.35 442	0.21 347	0.32 357	0.24 397	0.14 542	0.06 85	0.13 526	0.09 373	0.11 441	0.09 127
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	0.32 501	0.18 409	0.63 461	0.24 368	0.23 541	0.43 549	0.28 538	0.60 571	0.58 576	0.28 308	0.39 428	0.42 501	0.30 481	0.71 561	0.30 461	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.10 433	0.20 589	0.18 429

DPSNet	0.51 598	0.26 520	1.16 608	0.28 515	0.21 510	0.76 628	0.56 640	0.89 653	0.82 627	0.49 579	0.51 533	0.64 611	0.81 640	0.89 610	0.85 617	0.17 583	0.16 471	0.13 526	0.13 543	0.26 615	0.27 549

DRN-Test	0.35 524	0.20 437	0.75 510	0.28 515	0.19 466	0.46 565	0.29 544	0.68 618	0.54 556	0.49 579	0.47 516	0.44 514	0.35 529	0.63 527	0.44 541	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.13 331

XPNet_ROB	0.35 524	0.26 520	0.58 429	0.28 515	0.19 466	0.37 513	0.31 563	0.57 536	0.51 540	0.52 591	0.54 552	0.57 583	0.38 544	0.65 537	0.48 554	0.17 583	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

AANet	0.55 607	0.47 612	1.61 645	0.23 314	0.31 604	0.41 536	0.25 501	0.53 482	1.14 658	0.93 642	0.98 638	0.84 635	0.71 632	0.60 505	0.66 595	0.18 594	0.32 632	0.14 550	0.13 543	0.18 571	0.44 621

MultiAttention	1.05 652	0.14 273	0.50 321	0.35 592	0.43 635	5.62 683	1.71 684	0.71 626	0.54 556	0.36 465	0.63 591	0.55 576	0.22 355	7.50 692	0.56 577	0.09 346	0.06 85	0.14 550	0.24 622	0.27 621	0.34 587

rvit_0105_3	0.24 362	0.21 448	0.57 413	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.28 538	0.40 338	0.43 452	0.25 277	0.26 272	0.29 371	0.22 355	0.29 316	0.21 347	0.15 558	0.13 408	0.14 550	0.15 573	0.10 389	0.10 194

UGAM	0.28 449	0.18 409	0.57 413	0.26 450	0.13 217	0.23 296	0.26 513	0.33 256	0.45 478	0.32 398	0.42 458	0.45 520	0.22 355	0.92 620	0.23 385	0.08 255	0.09 283	0.14 550	0.13 543	0.10 389	0.10 194

coex-ft	3.48 681	0.81 654	48.53 714	0.24 368	0.19 466	0.53 596	0.47 626	0.49 444	2.36 677	7.18 692	1.20 646	0.96 643	2.53 680	0.75 574	2.14 675	0.13 518	0.15 458	0.14 550	0.12 511	0.22 600	0.47 627

GASNet	0.39 544	0.58 635	1.27 621	0.35 592	0.23 541	0.35 498	0.23 462	0.63 593	0.56 571	0.41 530	0.38 410	0.45 520	0.30 481	0.81 596	0.42 530	0.16 569	0.11 361	0.14 550	0.14 562	0.23 605	0.12 296

FINET	0.58 617	0.48 617	1.35 630	0.38 610	0.37 621	0.96 646	1.13 674	0.84 648	1.05 649	0.50 585	0.70 606	0.45 520	0.61 619	0.63 527	0.62 588	0.26 625	0.28 605	0.14 550	0.13 543	0.20 589	0.44 621

hitnet-ft	0.31 495	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.14 261	0.40 531	0.23 462	0.46 410	0.42 441	0.37 482	0.46 509	0.53 571	0.35 529	0.76 580	0.35 504	0.14 542	0.10 324	0.14 550	0.10 433	0.15 532	0.14 366

FADNet-RVC-Resample	0.31 495	0.32 557	1.16 608	0.27 487	0.17 403	0.33 468	0.21 400	0.49 444	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.34 429	0.27 431	0.54 474	0.27 435	0.10 417	0.10 324	0.14 550	0.13 543	0.13 497	0.18 429

FADNet_RVC	0.31 495	0.35 574	0.98 582	0.24 368	0.16 371	0.30 419	0.17 230	0.52 472	0.39 409	0.30 356	0.38 410	0.30 391	0.29 474	0.54 474	0.33 490	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.16 583	0.21 596	0.24 516

FADNet-RVC	0.34 517	0.43 605	0.97 580	0.25 409	0.20 493	0.33 468	0.20 372	0.51 464	0.42 441	0.34 432	0.40 437	0.41 488	0.29 474	0.65 537	0.36 508	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.15 573	0.19 581	0.20 465

FADNet	0.34 517	0.43 605	0.88 563	0.24 368	0.22 526	0.37 513	0.19 332	0.56 527	0.49 527	0.32 398	0.36 390	0.43 508	0.32 512	0.65 537	0.30 461	0.17 583	0.16 471	0.14 550	0.16 583	0.25 611	0.21 477

stereogan	0.39 544	0.20 437	0.78 524	0.28 515	0.22 526	0.65 618	0.26 513	0.62 589	0.65 598	0.45 560	0.60 579	0.67 621	0.45 576	0.69 552	0.37 514	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.12 511	0.20 589	0.19 447

ADCPNet	0.51 598	0.36 581	1.82 655	0.27 487	0.23 541	0.71 623	0.39 605	0.56 527	0.54 556	0.52 591	0.60 579	0.66 617	0.57 610	0.64 532	1.23 643	0.15 558	0.18 509	0.14 550	0.23 620	0.19 581	0.22 492

DANet	0.37 534	0.25 510	0.67 479	0.37 602	0.22 526	0.42 544	0.25 501	0.50 452	0.44 465	0.52 591	0.50 530	0.59 590	0.42 567	0.78 584	0.53 569	0.13 518	0.12 387	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.21 477
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	0.34 517	0.25 510	0.77 520	0.27 487	0.17 403	0.34 483	0.28 538	0.55 516	0.50 534	0.43 547	0.46 509	0.44 514	0.31 498	0.90 613	0.27 435	0.15 558	0.10 324	0.14 550	0.14 562	0.15 532	0.15 385

ETE_ROB	0.36 527	0.32 557	0.64 466	0.30 544	0.18 432	0.40 531	0.38 601	0.59 560	0.49 527	0.50 585	0.52 540	0.62 602	0.37 539	0.58 492	0.43 534	0.13 518	0.10 324	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.18 429

PWC_ROB	0.41 563	0.38 591	0.92 569	0.26 450	0.20 493	0.39 525	0.19 332	0.61 581	0.69 609	0.58 610	0.84 624	0.52 566	0.44 574	0.74 569	0.62 588	0.13 518	0.09 283	0.14 550	0.10 433	0.17 555	0.18 429

TCMNet	0.34 517	0.28 536	0.81 532	0.29 533	0.30 597	0.40 531	0.28 538	0.53 482	0.49 527	0.38 491	0.46 509	0.40 479	0.30 481	0.61 513	0.42 530	0.14 542	0.13 408	0.15 568	0.14 562	0.18 571	0.19 447

FACV-RUCA	0.22 297	0.15 309	0.38 177	0.24 368	0.23 541	0.26 355	0.19 332	0.41 356	0.35 351	0.26 287	0.32 334	0.22 272	0.25 403	0.24 212	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.15 568	0.08 274	0.16 540	0.14 366

rvit_105_1	0.28 449	0.24 495	0.65 471	0.27 487	0.19 466	0.31 441	0.35 584	0.46 410	0.53 551	0.31 373	0.32 334	0.32 412	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.16 569	0.14 427	0.15 568	0.17 594	0.11 441	0.11 241

APVNet	0.38 539	0.26 520	0.87 556	0.26 450	0.22 526	0.52 593	0.35 584	0.64 599	0.46 490	0.40 518	0.52 540	0.48 543	0.39 551	0.84 602	0.48 554	0.13 518	0.14 427	0.15 568	0.16 583	0.16 540	0.16 402

RTS	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

RTSA	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

AnyNet_C32	0.55 607	0.51 620	1.34 628	0.29 533	0.28 582	0.61 611	0.62 644	0.57 536	0.62 593	0.63 615	0.68 602	0.54 575	0.55 606	0.82 597	1.81 667	0.15 558	0.15 458	0.15 568	0.18 599	0.21 596	0.25 528

PSMNet_ROB	0.36 527	0.31 550	0.71 500	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.44 619	0.61 581	0.49 527	0.39 509	0.45 497	0.49 549	0.32 512	0.66 543	0.53 569	0.14 542	0.10 324	0.15 568	0.14 562	0.13 497	0.13 331

Syn2CoEx	0.39 544	0.39 595	1.08 597	0.35 592	0.21 510	0.41 536	0.29 544	0.63 593	0.51 540	0.43 547	0.56 562	0.45 520	0.45 576	0.69 552	0.39 520	0.17 583	0.14 427	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.16 402

DMCA-RVC	0.30 484	0.27 528	0.93 573	0.28 515	0.17 403	0.30 419	0.21 400	0.43 371	0.36 367	0.40 518	0.38 410	0.39 474	0.36 534	0.44 431	0.34 497	0.13 518	0.10 324	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.11 241

SHD	0.45 576	0.34 570	0.89 565	0.37 602	0.28 582	0.46 565	0.23 462	0.72 630	0.96 645	0.65 618	0.61 587	0.61 599	0.48 589	0.64 532	0.69 599	0.16 569	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.21 596	0.25 528

ADCS	0.62 623	0.56 628	1.54 643	0.30 544	0.25 572	0.56 601	0.46 623	0.71 626	0.86 634	0.77 634	0.72 608	0.68 623	0.62 624	0.82 597	2.33 677	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.17 594	0.23 605	0.27 549

PA-Net	0.40 556	0.35 574	1.05 590	0.32 569	0.28 582	0.39 525	0.43 617	0.53 482	0.56 571	0.35 451	0.43 472	0.41 488	0.36 534	0.83 601	0.61 587	0.12 496	0.23 568	0.16 576	0.23 620	0.13 497	0.20 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.51 598	0.16 351	0.97 580	0.31 560	0.21 510	1.35 663	0.34 581	0.80 639	0.59 583	1.09 655	0.74 612	0.49 549	0.37 539	1.31 655	0.60 584	0.14 542	0.12 387	0.16 576	0.13 543	0.13 497	0.18 429

LALA_ROB	0.38 539	0.31 550	0.65 471	0.30 544	0.21 510	0.46 565	0.39 605	0.63 593	0.54 556	0.53 597	0.52 540	0.69 625	0.36 534	0.52 465	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.16 576	0.14 562	0.17 555	0.16 402

WCMA_ROB	0.55 607	0.27 528	0.76 514	0.26 450	0.22 526	0.62 612	0.36 591	0.57 536	0.58 576	0.97 646	1.40 654	1.28 654	0.94 650	0.80 592	0.80 612	0.20 607	0.17 497	0.16 576	0.16 583	0.19 581	0.29 564

SGM_RVC	0.57 615	0.22 467	0.60 445	0.26 450	0.16 371	0.97 647	0.46 623	0.76 636	0.90 638	1.03 652	0.92 632	1.16 648	0.93 649	1.21 647	0.72 602	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.16 540	0.24 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.28 449	0.15 309	0.54 384	0.27 487	0.19 466	0.24 317	0.15 138	0.47 422	0.45 478	0.40 518	0.49 527	0.42 501	0.27 431	0.33 367	0.30 461	0.20 607	0.12 387	0.17 585	0.16 583	0.16 540	0.21 477

SDNR	0.47 587	0.29 540	0.92 569	0.24 368	0.37 621	1.27 659	0.17 230	0.54 498	0.58 576	0.44 553	0.85 625	0.55 576	0.28 454	1.19 646	0.52 565	0.23 613	0.24 584	0.17 585	0.13 543	0.19 581	0.26 541

RP	0.38 539	0.26 520	0.67 479	0.31 560	0.24 558	0.37 513	0.29 544	0.53 482	0.61 589	0.42 536	0.65 596	0.62 602	0.51 597	0.63 527	0.43 534	0.17 583	0.15 458	0.17 585	0.15 573	0.17 555	0.19 447

G-Net	0.47 587	0.26 520	1.02 587	0.34 586	0.28 582	0.89 641	0.35 584	0.47 422	0.46 490	0.68 623	1.20 646	0.64 611	0.59 613	0.61 513	0.60 584	0.16 569	0.14 427	0.17 585	0.13 543	0.22 600	0.21 477

ADCMid	0.53 604	0.45 609	1.46 637	0.27 487	0.22 526	0.51 587	0.38 601	0.61 581	0.58 576	0.75 628	0.67 600	0.62 602	0.66 629	0.66 543	1.75 666	0.13 518	0.12 387	0.17 585	0.17 594	0.20 589	0.21 477

AnyNet_C01	0.68 631	0.69 645	2.64 668	0.33 581	0.27 580	0.93 642	0.64 645	0.66 611	0.65 598	0.70 625	0.97 634	0.75 631	0.63 626	1.01 632	1.52 660	0.17 583	0.16 471	0.17 585	0.17 594	0.24 609	0.28 558

SGM-Forest	0.42 567	0.44 608	0.92 569	0.24 368	0.16 371	0.45 562	0.40 609	0.58 550	0.50 534	0.54 601	0.63 591	0.52 566	0.51 597	0.91 615	0.66 595	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.15 573	0.15 532	0.21 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 620	0.31 550	0.71 500	0.22 257	0.17 403	0.66 619	0.36 591	0.81 641	0.63 595	1.48 674	1.32 651	1.65 662	0.83 641	1.18 645	0.74 604	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.14 562	0.17 555	0.19 447
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	0.21 272	0.09 42	0.26 80	0.20 146	0.19 466	0.28 380	0.23 462	0.24 103	0.22 145	0.21 228	0.23 246	0.29 371	0.48 589	0.26 255	0.19 293	0.09 346	0.08 238	0.18 593	0.14 562	0.18 571	0.19 447

NCC-stereo	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429

Abc-Net	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.62 623	0.47 612	0.93 573	0.70 653	0.50 642	1.15 653	1.29 677	0.79 638	0.70 612	0.77 634	0.55 557	0.92 639	0.58 611	0.87 607	0.77 608	0.19 604	0.27 601	0.18 593	0.19 601	0.27 621	0.28 558

XQC	0.47 587	0.45 609	1.07 594	0.40 617	0.28 582	0.58 605	0.38 601	0.67 613	0.76 622	0.53 597	0.47 516	0.59 590	0.47 585	0.74 569	0.80 612	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.16 583	0.26 615	0.24 516

LSM	1.68 672	0.48 617	2.91 671	2.28 685	17.60 700	0.52 593	0.55 639	0.65 605	0.78 623	0.84 637	1.11 642	0.63 606	0.55 606	0.79 588	0.53 569	0.16 569	0.25 590	0.18 593	0.21 608	0.25 611	2.37 687

CBMV	0.36 527	0.25 510	0.61 452	0.24 368	0.14 261	0.42 544	0.33 576	0.56 527	0.52 550	0.54 601	0.52 540	0.51 558	0.58 611	0.63 527	0.43 534	0.15 558	0.16 471	0.18 593	0.16 583	0.13 497	0.19 447
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	0.25 387	0.18 409	0.65 471	0.27 487	0.22 526	0.22 275	0.15 138	0.41 356	0.36 367	0.27 297	0.37 401	0.29 371	0.21 347	0.29 316	0.20 319	0.17 583	0.12 387	0.19 600	0.12 511	0.14 520	0.14 366

AF-Net	0.40 556	0.31 550	0.74 506	0.33 581	0.24 558	0.43 549	0.30 553	0.64 599	0.67 603	0.44 553	0.69 605	0.65 613	0.52 599	0.59 500	0.48 554	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.14 562	0.16 540	0.14 366

edge stereo	0.40 556	0.22 467	0.87 556	0.27 487	0.22 526	0.38 519	0.26 513	0.59 560	0.56 571	0.53 597	0.60 579	0.71 629	0.50 595	0.78 584	0.43 534	0.16 569	0.15 458	0.19 600	0.14 562	0.17 555	0.19 447

Nwc_Net	0.39 544	0.29 540	0.84 546	0.32 569	0.24 558	0.45 562	0.30 553	0.67 613	0.51 540	0.39 509	0.70 606	0.59 590	0.48 589	0.61 513	0.45 548	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.21 608	0.14 520	0.15 385

SGM-ForestM	1.59 668	0.56 628	1.52 642	0.41 624	0.34 612	2.77 678	1.67 682	1.69 674	1.73 672	2.48 681	2.27 678	6.02 688	2.90 683	3.08 679	2.83 681	0.25 623	0.30 623	0.19 600	0.20 606	0.18 571	0.45 625

dad	0.30 484	0.38 591	0.60 445	0.22 257	0.14 261	0.32 458	0.21 400	0.35 272	0.51 540	0.45 560	0.45 497	0.46 529	0.23 369	0.41 418	0.27 435	0.21 609	0.11 361	0.20 605	0.11 469	0.15 532	0.11 241

CSAN	0.55 607	0.47 612	1.19 616	0.37 602	0.23 541	0.57 603	0.61 643	0.65 605	0.72 616	0.65 618	0.78 616	0.66 617	0.65 628	1.41 660	0.77 608	0.21 609	0.17 497	0.20 605	0.21 608	0.18 571	0.21 477

UDGNet	0.24 362	0.37 584	0.53 371	0.25 409	0.14 261	0.24 317	0.18 285	0.32 238	0.44 465	0.29 333	0.28 291	0.24 307	0.20 336	0.30 332	0.21 347	0.16 569	0.07 174	0.21 607	0.11 469	0.16 540	0.11 241

RGC	0.41 563	0.35 574	0.76 514	0.35 592	0.28 582	0.41 536	0.29 544	0.60 571	0.55 564	0.47 572	0.64 594	0.63 606	0.47 585	0.74 569	0.46 549	0.16 569	0.15 458	0.21 607	0.21 608	0.19 581	0.21 477

PS-NSSS	0.33 508	0.36 581	0.61 452	0.24 368	0.18 432	0.33 468	0.24 487	0.59 560	0.42 441	0.38 491	0.52 540	0.36 448	0.31 498	0.80 592	0.32 481	0.18 594	0.14 427	0.21 607	0.15 573	0.17 555	0.14 366

NCCL2	0.37 534	0.33 561	0.59 438	0.37 602	0.23 541	0.42 544	0.41 614	0.56 527	0.44 465	0.47 572	0.47 516	0.61 599	0.39 551	0.58 492	0.41 526	0.16 569	0.13 408	0.21 607	0.22 616	0.16 540	0.18 429

PDISCO_ROB	0.45 576	0.37 584	0.89 565	0.44 629	0.37 621	0.70 622	0.35 584	0.75 634	0.78 623	0.45 560	0.53 548	0.65 613	0.40 556	0.68 551	0.52 565	0.22 612	0.12 387	0.21 607	0.19 601	0.26 615	0.22 492

PVD	0.62 623	0.41 601	0.93 573	0.44 629	0.39 627	0.63 616	0.51 634	0.86 649	1.27 661	0.93 642	1.09 641	0.81 633	0.85 642	0.89 610	0.89 619	0.21 609	0.23 568	0.22 612	0.19 601	0.28 626	0.41 611

FBW_ROB	0.46 584	0.34 570	0.71 500	0.32 569	0.20 493	0.51 587	0.32 570	0.73 631	0.63 595	0.60 612	0.57 567	0.65 613	0.44 574	1.42 661	0.62 588	0.14 542	0.17 497	0.22 612	0.16 583	0.17 555	0.23 502

DeepPrunerF	0.46 584	0.37 584	1.50 640	0.34 586	0.30 597	0.36 505	0.37 593	0.64 599	1.15 660	0.41 530	0.45 497	0.40 479	0.41 561	0.82 597	0.53 569	0.18 594	0.14 427	0.23 614	0.21 608	0.17 555	0.18 429

CBMV_ROB	0.36 527	0.21 448	0.57 413	0.22 257	0.14 261	0.35 498	0.20 372	0.55 516	0.47 504	0.52 591	0.58 570	0.45 520	0.53 604	0.75 574	0.50 561	0.18 594	0.19 523	0.23 614	0.21 608	0.15 532	0.20 465

HBP-ISP	0.34 517	0.35 574	0.76 514	0.23 314	0.17 403	0.33 468	0.22 434	0.56 527	0.47 504	0.42 536	0.49 527	0.33 421	0.41 561	0.73 565	0.27 435	0.18 594	0.19 523	0.24 616	0.20 606	0.16 540	0.16 402

ccnet	0.43 571	0.34 570	0.62 456	0.28 515	0.33 610	0.60 610	0.34 581	0.68 618	0.47 504	0.54 601	0.66 598	0.56 581	0.46 583	0.73 565	0.66 595	0.26 625	0.19 523	0.24 616	0.22 616	0.27 621	0.25 528

NOSS_ROB	0.33 508	0.24 495	0.49 300	0.27 487	0.16 371	0.34 483	0.19 332	0.55 516	0.50 534	0.34 432	0.37 401	0.42 501	0.30 481	0.93 622	0.25 411	0.19 604	0.20 538	0.24 616	0.22 616	0.17 555	0.25 528

FSD					0.41 630	0.28 380	0.27 522	0.32 238	0.30 289	0.27 297	0.27 285	0.29 371	0.27 431	0.35 389	0.28 443	0.23 613	0.49 655	0.27 619	0.26 631	0.26 615

FC-DCNN v2	0.75 637	0.33 561	0.82 536	0.33 581	0.28 582	0.85 638	0.40 609	0.88 651	0.86 634	1.46 668	1.65 664	2.08 669	1.40 666	1.14 643	0.95 624	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

FCDSN-DC	0.67 629	0.38 591	0.83 542	0.37 602	0.30 597	0.66 619	0.37 593	0.69 624	0.70 612	1.15 658	1.53 659	1.70 664	1.38 664	1.00 631	0.83 615	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.27 621	0.32 577
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	0.53 604	0.60 638	0.98 582	0.40 617	0.25 572	0.87 639	0.57 641	0.60 571	0.64 597	0.60 612	0.67 600	0.63 606	0.42 567	1.13 641	0.50 561	0.23 613	0.28 605	0.27 619	0.35 642	0.25 611	0.33 583

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 539	0.43 605	0.72 505	0.35 592	0.19 466	0.51 587	0.25 501	0.56 527	0.39 409	0.42 536	0.47 516	0.47 539	0.27 431	0.74 569	0.32 481	0.38 645	0.19 523	0.27 619	0.17 594	0.29 628	0.27 549

FC-DCNN	0.73 633	0.33 561	0.84 546	0.33 581	0.28 582	0.82 637	0.40 609	0.82 642	0.83 628	1.43 666	1.60 663	1.97 667	1.38 664	1.10 639	0.93 621	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

MSMD_ROB	0.63 626	0.34 570	0.70 493	0.30 544	0.25 572	0.88 640	0.35 584	0.58 550	0.67 603	1.13 656	1.52 658	1.75 665	1.05 655	0.90 613	0.60 584	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.27 635	0.25 611	0.27 549

DStereoSA	1.00 650	0.46 611	1.33 627	0.68 650	0.86 671	1.26 658	2.25 687	0.83 644	1.41 665	0.57 608	1.92 670	0.57 583	2.07 675	0.96 626	1.84 669	0.36 641	0.55 664	0.28 626	0.53 660	0.45 643	0.90 673

DualNet (step1)	0.31 495	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.24 616	0.21 543	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample9	0.45 576	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample8	0.52 601	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.57 536	0.38 393	0.63 615	0.39 428	1.16 648	0.68 630	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

PASM	0.49 593	0.41 601	1.15 606	0.37 602	0.35 615	0.42 544	0.42 615	0.54 498	0.65 598	0.54 601	0.54 552	0.63 606	0.48 589	0.94 625	0.51 564	0.27 629	0.30 623	0.30 630	0.33 640	0.29 628	0.29 564

ELAS_RVC	0.80 641	0.40 598	1.10 599	0.40 617	0.35 615	0.93 642	1.10 673	0.87 650	1.12 657	1.40 664	1.39 652	1.27 653	1.55 672	1.13 641	1.13 638	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.28 636	0.31 630	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 641	0.40 598	0.91 568	0.39 612	0.35 615	1.52 668	0.81 659	0.97 655	0.98 647	1.47 673	1.58 661	1.19 650	1.33 663	1.01 632	1.21 641	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.29 638	0.32 633	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 656	0.76 652	1.10 599	0.70 653	0.70 658	1.87 672	1.39 679	1.20 662	1.66 670	1.01 649	1.58 661	1.20 651	2.60 681	1.40 659	1.32 651	0.40 648	0.47 653	0.31 633	0.41 649	0.38 638	0.91 674

MANE	1.63 670	0.58 635	1.16 608	0.59 645	0.60 652	2.71 677	1.53 680	2.63 684	3.62 681	2.33 680	3.26 682	3.66 682	2.98 684	2.26 677	2.26 676	0.37 643	0.40 645	0.31 633	0.49 655	0.31 630	0.63 654

MFN_U_SF_RVC	0.58 617	0.58 635	1.31 626	0.39 612	0.23 541	0.72 624	0.30 553	0.83 644	0.68 607	0.74 627	0.74 612	0.86 636	0.60 615	0.84 602	0.83 615	0.29 632	0.27 601	0.32 635	0.37 646	0.31 630	0.33 583

MADNet+	1.05 652	1.26 674	4.77 681	0.73 656	0.50 642	1.25 657	0.97 664	1.05 657	0.93 641	0.67 621	0.78 616	0.87 637	0.85 642	2.14 674	1.83 668	0.40 648	0.42 648	0.32 635	0.28 636	0.45 643	0.43 618

GANetREF_RVC	0.45 576	0.52 621	0.87 556	0.39 612	0.20 493	0.51 587	0.50 632	0.68 618	0.67 603	0.47 572	0.46 509	0.50 555	0.43 571	0.91 615	0.40 522	0.28 631	0.21 543	0.32 635	0.19 601	0.28 626	0.23 502
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	2.66 679	0.78 653	4.46 677	4.42 686	3.66 684	5.04 682	0.38 601	2.12 680	1.51 668	4.25 685	6.51 690	7.70 692	0.75 634	5.12 688	1.42 658	0.72 663	1.35 684	0.33 638	0.45 651	1.22 676	1.04 679

PSMNet-RUCA	0.39 544	0.47 612	0.84 546	0.46 635	0.41 630	0.34 483	0.26 513	0.59 560	0.46 490	0.40 518	0.51 533	0.44 514	0.33 520	0.43 427	0.31 471	0.25 623	0.14 427	0.33 638	0.21 608	0.32 633	0.23 502

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 632	0.73 648	1.26 620	0.47 636	0.28 582	1.42 666	0.60 642	0.82 642	0.94 644	0.85 638	0.86 626	0.88 638	0.70 631	1.32 656	0.75 605	0.37 643	0.30 623	0.34 640	0.36 644	0.44 642	0.42 615

BEATNet-Init1	4.91 684	3.27 684	14.39 700	0.69 652	0.65 656	10.19 693	3.83 690	5.04 689	5.11 687	8.73 694	8.52 691	13.95 703	7.66 692	7.79 693	5.79 689	0.32 637	0.34 638	0.34 640	0.38 647	0.64 653	0.64 658

DStereoO	0.55 607	0.35 574	0.68 485	0.44 629	0.49 640	0.41 536	1.08 672	0.58 550	0.73 619	0.49 579	0.53 548	0.51 558	0.85 642	0.60 505	0.75 605	0.83 669	0.28 605	0.38 642	0.19 601	0.52 647	0.35 591

JetBlue	1.20 661	0.89 657	2.53 667	0.59 645	0.76 661	3.16 680	2.09 685	1.16 660	0.93 641	0.95 644	1.12 643	1.65 662	1.27 661	2.15 675	1.87 670	0.43 650	0.37 643	0.38 642	0.39 648	0.62 651	0.63 654

AnonymousM	0.19 207	0.20 437	0.30 117	0.18 52	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.27 239	0.27 297	0.21 219	0.18 225	0.14 216	0.21 146	0.16 204	0.09 346	0.08 238	0.38 642	0.15 573	0.06 85	0.08 75

SQANet	0.44 573	0.57 632	0.89 565	0.49 638	0.39 627	0.47 571	0.23 462	0.53 482	0.44 465	0.41 530	0.48 525	0.47 539	0.34 522	0.58 492	0.43 534	0.38 645	0.15 458	0.40 645	0.21 608	0.50 645	0.34 587

NVStereoNet_ROB	0.74 634	0.64 641	1.20 618	0.55 644	0.43 635	0.54 600	0.48 627	0.75 634	0.87 637	0.88 639	1.72 666	1.06 645	1.03 654	1.29 652	0.98 628	0.35 640	0.42 648	0.41 646	0.48 654	0.38 638	0.43 618
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	0.44 573	0.23 483	0.57 413	0.34 586	0.34 612	0.53 596	0.28 538	0.49 444	0.39 409	0.36 465	0.34 367	0.48 543	0.38 544	0.43 427	0.33 490	0.26 625	0.41 647	0.44 647	1.45 685	0.33 635	0.37 602

Consistency-Raft	0.56 613	0.52 621	1.12 602	0.45 632	0.49 640	0.48 578	0.45 620	0.73 631	0.74 621	0.45 560	0.82 621	0.46 529	0.60 615	0.51 457	0.63 591	0.39 647	0.40 645	0.44 647	0.51 659	0.53 648	0.38 610

UDG	0.42 567	0.54 625	0.67 479	0.41 624	0.35 615	0.47 571	0.27 522	0.57 536	0.48 512	0.40 518	0.46 509	0.59 590	0.45 576	0.47 443	0.46 549	0.26 625	0.19 523	0.49 649	0.22 616	0.37 637	0.30 567

anonymity	0.57 615	0.55 626	0.74 506	0.48 637	0.63 653	0.56 601	0.43 617	0.71 626	0.51 540	0.64 617	0.55 557	0.57 583	0.61 619	0.65 537	0.57 580	0.55 652	0.55 664	0.50 650	0.54 661	0.51 646	0.61 651

SPS-STEREO	0.74 634	0.72 646	1.18 615	0.52 642	0.57 650	0.76 628	0.50 632	0.80 639	0.66 602	0.97 646	0.88 629	0.94 640	0.74 633	1.08 638	1.04 634	0.58 655	0.51 657	0.50 650	0.50 658	0.56 649	0.72 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.12 659	0.86 656	1.64 647	0.68 650	0.80 667	1.68 670	1.68 683	1.08 658	1.10 653	1.53 675	1.76 668	1.47 658	1.53 671	1.24 648	1.42 658	0.66 659	0.65 676	0.52 652	0.54 661	0.57 650	0.91 674

otaku	0.60 620	0.73 648	1.13 604	0.64 647	0.45 639	0.73 626	0.37 593	0.67 613	0.67 603	0.52 591	0.75 614	0.66 617	0.46 583	0.74 569	0.59 583	0.55 652	0.34 638	0.56 653	0.36 644	0.65 654	0.49 632

DDUNet	0.45 576	0.60 638	0.71 500	0.45 632	0.39 627	0.46 565	0.32 570	0.53 482	0.44 465	0.46 566	0.53 548	0.57 583	0.38 544	0.51 457	0.43 534	0.34 638	0.21 543	0.56 653	0.25 627	0.41 640	0.36 594

CC-Net-ROB	0.46 584	0.55 626	0.86 553	0.38 610	0.23 541	0.51 587	0.30 553	0.69 624	0.51 540	0.46 566	0.51 533	0.48 543	0.38 544	0.96 626	0.40 522	0.36 641	0.23 568	0.56 653	0.25 627	0.34 636	0.22 492

Ntro	0.61 622	0.75 651	1.16 608	0.67 649	0.50 642	0.76 628	0.37 593	0.68 618	0.71 614	0.50 585	0.59 575	0.65 613	0.52 599	0.79 588	0.58 582	0.58 655	0.32 632	0.57 656	0.34 641	0.69 659	0.50 636

MFMNet_re	0.74 634	0.84 655	1.16 608	0.64 647	0.70 658	0.79 633	0.71 650	0.77 637	0.85 632	0.79 636	0.86 626	0.69 625	0.80 638	0.73 565	0.65 593	0.66 659	0.59 669	0.61 657	0.58 666	0.68 657	0.71 665

DGSMNet	0.63 626	0.32 557	1.01 586	0.54 643	0.73 660	0.62 612	1.36 678	0.62 589	0.58 576	0.38 491	0.62 590	0.52 566	0.34 522	0.65 537	0.47 552	0.54 651	0.61 671	0.67 658	0.61 668	0.65 654	0.69 664

WAO-7	1.05 652	1.00 664	1.19 616	0.83 661	0.67 657	1.22 656	0.84 661	1.43 667	1.56 669	1.13 656	1.75 667	1.46 657	1.25 660	1.56 663	1.28 646	0.61 657	0.62 674	0.70 659	0.68 671	0.66 656	0.62 652

ACVNet_1	0.77 640	0.92 659	1.79 654	0.73 656	0.53 646	0.78 632	0.42 615	0.88 651	0.90 638	0.75 628	0.76 615	1.32 655	0.80 638	1.04 635	0.70 600	0.57 654	0.32 632	0.72 660	0.35 642	0.70 660	0.50 636

DispFullNet	0.67 629	0.94 660	1.63 646	0.77 659	1.19 678	0.53 596	0.25 501	0.61 581	0.72 616	0.70 625	0.60 579	0.69 625	0.90 647	0.80 592	0.52 565	0.27 629	0.13 408	0.74 661	0.31 639	0.68 657	0.44 621

MonStereo1	0.96 649	0.61 640	0.99 584	0.70 653	0.59 651	1.37 664	0.35 584	0.97 655	1.27 661	0.97 646	1.92 670	1.53 660	2.13 676	1.29 652	0.87 618	0.71 662	0.34 638	0.75 662	0.47 653	0.75 662	0.68 662

ACVNet-4b	0.76 638	0.90 658	1.67 649	0.73 656	0.51 645	0.80 636	0.31 563	0.74 633	0.81 626	0.51 588	0.72 608	0.94 640	0.43 571	1.01 632	1.32 651	1.18 681	0.22 555	0.77 663	0.45 651	0.70 660	0.50 636

ACVNet_2	0.94 646	0.98 663	1.71 651	0.83 661	0.63 653	1.02 648	0.64 645	1.16 660	1.43 667	1.02 650	1.39 652	1.47 658	0.86 645	1.16 644	0.79 611	0.63 658	0.43 651	0.78 664	0.49 655	0.80 664	0.57 645

GCST	0.50 594	0.67 644	0.82 536	1.04 668	0.55 648	0.38 519	0.11 18	0.42 362	0.33 327	0.42 536	0.35 375	0.29 371	0.18 309	0.50 451	0.23 385	0.70 661	0.42 648	0.79 665	0.62 669	0.63 652	0.47 627

RainbowNet	0.76 638	1.00 664	1.29 624	0.82 660	0.63 653	0.79 633	0.52 635	0.83 644	0.93 641	0.61 614	0.79 619	0.79 632	0.62 624	0.82 597	0.67 598	0.80 668	0.55 664	0.79 665	0.49 655	0.81 665	0.62 652

PWCK	1.05 652	1.29 675	2.12 661	0.92 663	0.42 632	1.27 659	1.01 666	1.14 659	1.14 658	1.16 659	1.14 644	1.25 652	0.90 647	1.77 669	1.15 639	0.89 672	0.51 657	0.87 667	0.54 661	1.02 675	0.57 645

LVE	1.18 660	1.16 669	1.67 649	1.04 668	0.81 668	1.32 662	0.82 660	1.49 669	1.94 673	1.08 654	1.90 669	1.89 666	1.07 656	1.51 662	1.04 634	0.96 675	0.61 671	0.94 668	0.69 672	0.92 669	0.79 671

IMH-64-1	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

IMH-64	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

IMH	1.09 657	1.04 667	1.29 624	1.03 667	0.79 664	1.11 650	0.69 648	1.40 666	1.42 666	1.02 650	1.71 665	1.42 656	1.19 659	1.78 670	1.03 633	1.14 679	0.56 668	1.00 671	0.58 666	0.93 670	0.68 662

Dean	1.22 662	1.17 670	1.97 658	1.04 668	0.79 664	1.21 655	0.76 654	1.51 670	1.96 674	1.30 662	1.98 673	2.14 670	1.18 658	1.30 654	1.15 639	0.83 669	0.61 671	1.01 672	0.69 672	0.97 674	0.77 670

WAO-6	1.11 658	1.01 666	1.17 614	0.96 664	0.79 664	1.30 661	0.78 656	1.36 665	1.99 675	1.04 653	1.54 660	1.59 661	1.27 661	1.37 658	1.30 647	0.78 666	0.55 664	1.03 673	0.75 675	0.87 666	0.72 666

JetRed	2.35 678	2.70 683	6.11 684	1.14 675	1.38 681	6.03 686	3.61 689	2.12 680	1.72 671	1.99 678	1.97 672	2.15 671	1.59 673	2.49 678	4.19 686	1.05 676	1.60 685	1.10 674	1.02 683	1.72 684	1.41 684

WAO-8	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

TorneroNet-64	1.47 664	1.15 668	1.51 641	1.11 674	0.86 671	2.27 676	0.76 654	1.84 676	3.76 682	1.29 660	2.22 677	2.68 678	1.46 667	1.81 671	1.55 662	0.79 667	0.51 657	1.10 674	0.67 670	1.31 679	0.81 672

Venus	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

TorneroNet	2.26 676	1.20 671	1.55 644	1.15 676	0.91 673	5.84 684	0.84 661	2.12 680	8.45 692	2.59 682	5.32 686	3.84 683	2.15 677	1.84 673	1.98 673	0.88 671	0.54 663	1.16 678	0.74 674	1.31 679	0.91 674

UNDER WATER-64	1.61 669	1.30 676	2.93 672	1.33 677	0.96 674	2.20 675	1.25 676	1.47 668	3.15 679	1.46 668	1.31 650	2.61 677	2.22 678	1.69 666	1.93 671	1.13 678	0.67 679	1.29 679	0.94 680	1.26 677	1.09 680

UNDER WATER	1.64 671	1.34 677	2.72 670	1.40 678	1.04 675	1.70 671	1.14 675	1.57 673	3.58 680	1.46 668	1.46 657	2.82 679	2.43 679	1.74 667	2.04 674	1.08 677	0.63 675	1.31 680	0.94 680	1.29 678	1.10 681

notaker	1.49 665	1.44 678	1.77 652	1.42 679	1.08 676	1.19 654	0.87 663	1.51 670	1.40 664	1.53 675	3.41 683	2.40 674	1.94 674	1.83 672	1.57 663	1.14 679	0.69 680	1.38 681	0.88 679	1.39 682	1.03 678

ktn	1.80 673	1.46 679	1.49 639	1.44 680	1.14 677	1.50 667	1.07 669	1.53 672	3.90 685	2.77 683	4.62 684	3.42 681	1.49 668	1.74 667	1.40 657	1.45 683	0.77 681	1.46 682	0.99 682	1.41 683	1.00 677

KSHMR	1.92 675	1.47 680	1.97 658	1.48 681	1.22 679	1.39 665	1.06 668	1.81 675	5.83 688	1.43 666	5.56 687	2.95 680	1.17 657	2.24 676	1.33 653	1.29 682	1.13 682	1.47 683	1.11 684	1.37 681	1.21 682

DStereoRT	0.40 556	0.16 351	0.74 506	0.25 409	0.17 403	0.42 544	0.19 332	0.50 452	0.48 512	0.31 373	0.40 437	0.32 412	0.39 551	0.64 532	0.31 471	0.09 346	0.11 361	1.56 684	0.43 650	0.08 234	0.41 611

MADNet++	2.34 677	1.81 681	2.24 664	2.15 684	1.97 683	2.79 679	2.19 686	2.42 683	2.26 676	2.79 684	2.70 680	2.43 675	2.60 681	3.18 680	3.32 682	2.19 686	1.97 688	1.93 685	1.62 686	2.02 685	2.10 685

Selective-IGEV-i1pa	5.75 685	8.12 690	4.85 682	1.10 671	0.54 647	13.48 695	3.52 688	9.46 696	7.56 691	7.13 691	10.00 695	9.12 693	7.56 691	14.91 704	6.08 691	3.55 690	1.33 683	1.94 686	0.77 676	0.79 663	3.23 689

TCMNet-wrong-test	4.33 682	5.65 689	4.76 678	11.36 697	10.39 693	5.87 685	4.45 691	4.24 688	1.10 653	1.93 677	2.43 679	6.07 689	3.54 685	3.87 684	4.51 687	2.00 685	0.47 653	1.96 687	1.68 687	5.78 693	4.48 691

HanzoNet	3.08 680	1.87 682	2.70 669	1.81 682	1.34 680	1.60 669	1.05 667	2.06 679	2.62 678	5.63 689	5.12 685	5.96 687	7.09 690	4.39 686	3.43 683	3.29 689	2.06 690	1.98 688	2.94 693	2.47 686	2.15 686

USTest	6.84 687	5.16 685	5.45 683	7.18 691	7.26 688	14.27 696	22.53 697	8.48 693	9.29 693	5.44 688	6.42 689	6.27 690	6.69 689	6.83 691	8.49 694	1.95 684	3.27 691	2.16 689	2.54 691	3.76 688	3.31 690

tt	4.71 683	0.11 126	3.94 675	2.06 683	1.54 682	10.14 692	16.85 696	9.28 695	4.99 686	1.41 665	1.05 640	4.68 684	4.89 686	3.36 683	5.86 690	5.73 694	9.15 702	2.23 690	2.51 690	3.02 687	1.34 683

DGTPSM_ROB	8.38 689	5.24 687	10.71 698	5.32 688	10.19 691	8.34 689	23.49 701	6.11 691	13.43 701	4.93 686	10.93 699	5.64 685	10.55 693	6.17 689	12.73 698	3.74 691	7.56 695	3.68 691	7.24 699	4.09 691	7.49 695

DPSMNet_ROB	8.44 690	5.25 688	10.87 699	5.59 689	10.27 692	8.34 689	23.51 702	6.12 692	13.47 702	4.96 687	10.94 700	5.65 686	10.55 693	6.25 690	12.77 699	4.01 692	7.62 696	3.75 692	7.27 700	4.16 692	7.54 696

Selective-IGEV-i16pa	31.25 715	41.63 715	4.08 676	0.51 641	0.38 624	97.61 717	0.73 653	61.16 718	60.81 717	17.49 704	65.92 716	39.64 717	53.28 717	107.35 718	27.39 715	20.46 712	3.81 692	4.39 693	1.97 688	0.41 640	16.06 710

DPSimNet_ROB	6.21 686	5.16 685	9.50 686	5.59 689	5.56 687	7.64 688	10.02 693	4.07 687	7.33 690	6.84 690	6.26 688	7.17 691	10.55 693	4.07 685	5.68 688	5.50 693	4.29 693	5.24 694	3.66 694	4.05 690	5.96 692

U	1.02 651	0.10 78	0.26 80	0.22 257	3.66 684	6.41 687	0.13 65	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.07 113	0.05 6	5.35 695	2.86 692	0.07 162	0.06 13

iinet-test	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

IINet	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

DPSM_ROB	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

DPSM	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

PML	15.86 701	13.12 701	7.07 685	5.22 687	7.66 689	32.93 708	64.30 717	5.37 690	10.12 694	25.87 716	67.29 717	20.25 705	13.20 704	10.09 695	6.81 693	5.94 695	2.00 689	6.03 700	2.18 689	9.13 698	2.62 688

RAFT-FEzeroshot	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

RAFT-FE	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

CasAABBNet	23.04 705	19.69 705	20.32 705	22.42 704	22.73 705	38.35 712	55.23 713	26.99 712	28.74 713	20.67 712	22.28 709	22.11 711	22.86 708	23.84 707	27.17 710	13.52 703	16.47 708	12.08 701	14.21 702	15.57 703	15.60 706

Hybrid-DGEV	23.11 709	19.81 710	20.81 710	22.43 705	22.74 707	38.45 714	55.25 716	27.21 716	28.95 716	20.63 709	22.37 710	22.03 707	22.89 712	23.96 712	27.14 708	13.54 707	16.46 707	12.09 704	14.23 706	15.57 703	15.57 704

Selective-RAFT-Error	23.11 709	19.77 709	20.60 709	22.49 709	22.80 708	38.46 715	55.19 712	27.13 715	28.90 715	20.73 713	22.38 711	22.11 711	22.91 713	23.94 711	27.18 713	13.54 707	16.57 712	12.09 704	14.21 702	15.61 708	15.65 709

FlowAnything	23.08 708	19.70 706	20.48 708	22.45 706	22.73 705	38.34 711	55.18 711	27.00 713	28.79 714	20.83 714	22.42 712	22.10 710	22.83 707	23.85 708	27.23 714	13.53 704	16.54 711	12.10 706	14.29 707	15.59 707	15.58 705

LSM0	24.21 711	19.88 711	22.33 711	24.42 710	40.13 716	38.41 713	54.99 710	27.05 714	28.61 710	20.59 708	22.00 706	22.29 713	22.86 708	24.12 713	27.16 709	13.59 709	16.33 706	12.13 707	14.08 701	15.72 709	17.53 711

Anonymous_1	16.44 702	9.26 693	9.67 690	10.63 694	14.54 698	18.62 703	26.98 705	12.68 702	13.53 703	10.78 702	10.37 698	10.15 697	10.66 696	10.99 699	12.64 697	15.61 710	7.73 697	16.87 708	43.01 714	56.14 717	7.86 699

HaxPig	17.72 703	20.23 712	19.76 702	16.55 699	16.52 699	9.46 691	9.42 692	14.48 705	13.31 698	18.59 705	18.67 704	17.39 704	16.68 705	17.07 705	16.43 705	21.99 713	20.86 713	22.28 709	21.55 710	21.30 710	21.88 714

LRCNet_RVC	10.94 695	14.45 702	9.66 689	15.38 698	8.02 690	1.08 649	0.35 584	8.72 694	0.72 616	12.63 703	15.84 703	9.73 694	6.52 688	8.58 694	6.38 692	20.33 711	5.39 694	23.79 710	21.95 711	15.35 702	13.96 703

MEDIAN_ROB	21.20 704	24.56 713	23.42 712	19.57 700	19.62 704	13.29 694	11.21 694	18.04 706	17.02 706	22.07 715	21.92 705	20.84 706	20.24 706	21.02 706	19.68 706	25.59 714	24.08 714	26.20 711	25.19 712	25.31 711	25.19 715

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.01 714	27.22 713	24.60 711	24.16 713	17.78 700	12.87 695	22.39 709	21.40 709	26.72 717	26.08 715	25.18 714	24.52 716	25.07 714	23.57 707	29.94 715	28.36 715	30.60 712	29.57 713	29.83 712	29.66 716

xxxxx1	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

tt_ll	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

ff	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

RSGM-EC	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

acva	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

test_example2	100.95 716	107.33 716	67.16 715	98.17 714	106.88 717	89.44 716	101.34 718	37.23 717	97.88 718	129.56 718	131.26 718	65.41 718	67.34 718	91.22 717	79.29 718	143.32 718	199.32 718	81.12 718	102.17 718	121.89 718	101.70 717

ccccc		256.25 717		351.50 717	361.31 718	144.22 718		153.19 719		152.98 719		161.94 719		268.06 719		387.64 719	346.97 719	244.11 719	219.32 719	413.57 719

Low-res two-view benchmark