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

MGA	0.12 26	0.08 21	0.26 92	0.16 13	0.10 72	0.15 55	0.10 8	0.18 27	0.13 12	0.11 40	0.09 15	0.09 26	0.07 3	0.20 140	0.12 40	0.07 117	0.16 497	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.09 130

PipStereo	0.14 93	0.07 2	0.16 1	0.23 342	0.21 540	0.09 1	0.11 21	0.16 13	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 144	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.07 117	0.23 597	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 663

PSi22b	0.14 93	0.07 2	0.16 1	0.22 281	0.22 556	0.09 1	0.11 21	0.16 13	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 175	0.09 36	0.14 12	0.11 14	0.07 117	0.22 584	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 663

LACA3	0.10 2	0.11 141	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 92	0.14 106	0.14 7	0.14 25	0.11 40	0.09 15	0.10 49	0.10 77	0.16 50	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 183	0.18 425	0.42 240	0.20 168	0.09 18	0.16 92	0.11 21	0.30 224	0.25 226	0.13 102	0.15 137	0.21 293	0.13 202	0.30 352	0.16 219	0.06 44	0.22 584	0.05 1	0.04 1	0.08 247	0.13 351

Foundation-i1a	0.16 161	0.08 21	0.20 25	0.18 68	0.11 120	0.18 161	0.16 207	0.26 155	0.30 312	0.17 197	0.16 151	0.19 255	0.13 202	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.21 572	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.26 568

Foundation-i32	0.14 93	0.07 2	0.18 11	0.24 397	0.22 556	0.10 9	0.12 37	0.15 9	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 121	0.08 14	0.17 70	0.13 96	0.07 117	0.29 652	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 656

LACA2	0.12 26	0.17 400	0.32 153	0.16 13	0.08 8	0.16 92	0.13 75	0.18 27	0.15 39	0.09 9	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.15 29	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 94	0.05 1

DispViT+	0.12 26	0.08 21	0.21 41	0.16 13	0.16 398	0.10 9	0.12 37	0.27 170	0.24 199	0.13 102	0.11 44	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.12 40	0.08 267	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

MatchStereo	0.11 9	0.08 21	0.30 131	0.16 13	0.08 8	0.09 1	0.12 37	0.21 65	0.18 81	0.10 24	0.16 151	0.08 3	0.08 14	0.15 29	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 49	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
VIP-Stereo	0.13 46	0.15 323	0.31 140	0.18 68	0.12 179	0.24 340	0.12 37	0.20 50	0.20 122	0.10 24	0.13 83	0.11 88	0.09 36	0.20 140	0.13 96	0.06 44	0.11 380	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 26	0.11 141	0.21 41	0.17 36	0.09 18	0.17 129	0.09 2	0.23 94	0.17 61	0.14 130	0.13 83	0.10 49	0.11 116	0.22 192	0.13 96	0.05 1	0.11 380	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 46	0.09 54	0.17 7	0.19 120	0.10 72	0.16 92	0.15 154	0.27 170	0.22 161	0.14 130	0.16 151	0.08 3	0.12 157	0.19 111	0.14 145	0.05 1	0.10 343	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 130

111111	0.13 46	0.08 21	0.20 25	0.20 168	0.13 241	0.13 28	0.10 8	0.23 94	0.17 61	0.11 40	0.13 83	0.12 121	0.08 14	0.19 111	0.12 40	0.07 117	0.16 497	0.06 49	0.04 1	0.08 247	0.16 425

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 54	0.22 54	0.18 68	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.07 3	0.08 3	0.08 14	0.17 70	0.11 14	0.06 44	0.08 254	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 54	0.22 54	0.18 68	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 27	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 90	0.11 14	0.06 44	0.10 343	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 21	0.22 54	0.19 120	0.10 72	0.16 92	0.11 21	0.18 27	0.13 12	0.11 40	0.07 3	0.10 49	0.08 14	0.14 12	0.12 40	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 26	0.09 54	0.29 121	0.21 213	0.12 179	0.16 92	0.11 21	0.17 21	0.12 5	0.11 40	0.08 11	0.11 88	0.06 1	0.16 50	0.11 14	0.08 267	0.13 432	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.09 130

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 54	0.26 92	0.18 68	0.11 120	0.15 55	0.11 21	0.17 21	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 49	0.07 3	0.17 70	0.12 40	0.06 44	0.15 482	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 21	0.26 92	0.19 120	0.09 18	0.15 55	0.11 21	0.18 27	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 49	0.08 14	0.18 90	0.12 40	0.06 44	0.16 497	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.07 30

FoundationStereo	0.13 46	0.08 21	0.18 11	0.29 564	0.30 628	0.12 21	0.13 75	0.12 3	0.18 81	0.09 9	0.08 11	0.10 49	0.08 14	0.14 12	0.11 14	0.07 117	0.31 659	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.06 13

StereoAnything_RVC	0.22 324	0.47 644	0.67 505	0.30 575	0.31 636	0.11 14	0.11 21	0.18 27	0.15 39	0.09 9	0.11 44	0.09 26	0.09 36	0.27 289	0.12 40	0.09 368	0.39 676	0.06 49	0.04 1	0.24 640	0.49 663

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 91	0.21 41	0.18 68	0.09 18	0.21 261	0.14 106	0.14 7	0.17 61	0.11 40	0.10 32	0.09 26	0.08 14	0.21 163	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.06 13

trnet	0.14 93	0.09 54	0.26 92	0.15 4	0.07 1	0.21 261	0.12 37	0.25 139	0.26 242	0.16 174	0.21 235	0.15 196	0.13 202	0.19 111	0.14 145	0.09 368	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.06 13

LoS_RVC	0.14 93	0.11 141	0.32 153	0.18 68	0.16 398	0.20 230	0.18 314	0.21 65	0.18 81	0.14 130	0.20 215	0.12 121	0.17 301	0.17 70	0.14 145	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.05 4	0.14 389

CAS	0.16 161	0.07 2	0.29 121	0.42 659	0.17 431	0.20 230	0.18 314	0.23 94	0.20 122	0.15 155	0.19 203	0.11 88	0.10 77	0.15 29	0.14 145	0.31 668	0.04 1	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.16 425

LoS	0.15 130	0.09 54	0.34 168	0.17 36	0.09 18	0.22 293	0.14 106	0.27 170	0.27 260	0.15 155	0.18 191	0.19 255	0.14 232	0.23 216	0.14 145	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.04 1	0.06 94	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 93	0.08 21	0.24 68	0.17 36	0.23 572	0.18 161	0.15 154	0.24 116	0.20 122	0.14 130	0.18 191	0.14 175	0.10 77	0.19 111	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.08 247	0.20 490

XX-TBD	0.16 161	0.21 472	0.43 248	0.22 281	0.10 72	0.23 317	0.15 154	0.23 94	0.28 271	0.22 269	0.26 292	0.14 175	0.12 157	0.16 50	0.14 145	0.08 267	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.07 173	0.06 13

CREStereo	0.14 93	0.09 54	0.27 109	0.14 2	0.08 8	0.22 293	0.15 154	0.26 155	0.26 242	0.16 174	0.21 235	0.14 175	0.13 202	0.19 111	0.14 145	0.09 368	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.07 173	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	0.16 161	0.09 54	0.31 140	0.15 4	0.09 18	0.23 317	0.15 154	0.26 155	0.24 199	0.17 197	0.21 235	0.16 210	0.14 232	0.23 216	0.14 145	0.29 664	0.05 6	0.06 49	0.04 1	0.07 173	0.07 30

HLF11	0.20 255	0.20 459	0.68 511	0.16 13	0.12 179	0.21 261	0.12 37	0.39 354	0.25 226	0.21 249	0.30 340	0.19 255	0.18 335	0.38 432	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.08 247	0.09 130

MCSU-Stereo	0.13 46	0.08 21	0.24 68	0.17 36	0.11 120	0.17 129	0.15 154	0.17 21	0.17 61	0.12 70	0.13 83	0.12 121	0.08 14	0.20 140	0.13 96	0.07 117	0.20 566	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.19 471

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 41	0.18 68	0.11 120	0.11 14	0.11 21	0.17 21	0.15 39	0.09 9	0.09 15	0.11 88	0.09 36	0.16 50	0.12 40	0.06 44	0.07 187	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 351

quiztm	0.16 161	0.19 443	0.37 190	0.22 281	0.15 354	0.17 129	0.17 252	0.36 306	0.24 199	0.18 219	0.21 235	0.14 175	0.10 77	0.17 70	0.14 145	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.07 30

PointNet	0.11 9	0.08 21	0.19 16	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.15 154	0.18 27	0.16 51	0.09 9	0.11 44	0.12 121	0.10 77	0.15 29	0.13 96	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.12 314

TS12	0.13 46	0.09 54	0.21 41	0.21 213	0.09 18	0.19 188	0.14 106	0.24 116	0.17 61	0.15 155	0.19 203	0.12 121	0.13 202	0.18 90	0.16 219	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 130	0.14 287	0.49 321	0.21 213	0.11 120	0.15 55	0.14 106	0.24 116	0.17 61	0.10 24	0.12 64	0.10 49	0.12 157	0.21 163	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.32 604

aanet-new-60k	0.14 93	0.15 323	0.54 408	0.20 168	0.10 72	0.16 92	0.12 37	0.21 65	0.18 81	0.11 40	0.12 64	0.11 88	0.11 116	0.19 111	0.10 2	0.05 1	0.08 254	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.15 408

aanet-new-70k	0.13 46	0.13 237	0.40 219	0.20 168	0.11 120	0.16 92	0.14 106	0.22 79	0.16 51	0.11 40	0.13 83	0.11 88	0.12 157	0.21 163	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.13 351

aanet-new-78k	0.17 183	0.14 287	0.80 561	0.21 213	0.10 72	0.14 36	0.14 106	0.23 94	0.17 61	0.10 24	0.13 83	0.10 49	0.13 202	0.19 111	0.11 14	0.05 1	0.16 497	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.26 568

aanet-new-40k	0.14 93	0.15 323	0.43 248	0.20 168	0.13 241	0.16 92	0.14 106	0.21 65	0.15 39	0.11 40	0.14 119	0.10 49	0.11 116	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.33 611

aanet-new-36k	0.14 93	0.17 400	0.45 265	0.22 281	0.09 18	0.17 129	0.15 154	0.24 116	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.10 49	0.11 116	0.18 90	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.12 314

aanet-new-34k	0.14 93	0.16 365	0.39 204	0.19 120	0.09 18	0.14 36	0.15 154	0.22 79	0.19 108	0.12 70	0.15 137	0.11 88	0.13 202	0.14 12	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.18 453

aanet-32k-new	0.15 130	0.18 425	0.43 248	0.21 213	0.10 72	0.16 92	0.15 154	0.22 79	0.18 81	0.11 40	0.14 119	0.09 26	0.13 202	0.18 90	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.23 528

aanet-new-32k	0.13 46	0.15 323	0.39 204	0.20 168	0.11 120	0.18 161	0.13 75	0.19 42	0.14 25	0.12 70	0.12 64	0.13 144	0.12 157	0.15 29	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

aanet-new-30k	0.13 46	0.15 323	0.39 204	0.20 168	0.11 120	0.18 161	0.13 75	0.19 42	0.14 25	0.12 70	0.12 64	0.13 144	0.12 157	0.15 29	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

aanet-new-22k	0.15 130	0.15 323	0.44 259	0.22 281	0.11 120	0.15 55	0.13 75	0.24 116	0.19 108	0.12 70	0.14 119	0.12 121	0.12 157	0.17 70	0.11 14	0.05 1	0.08 254	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.27 576

aanet-new-16k	0.13 46	0.14 287	0.39 204	0.20 168	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 79	0.20 122	0.12 70	0.12 64	0.12 121	0.11 116	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.14 389

aanet-new-10k	0.14 93	0.15 323	0.37 190	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.26 155	0.18 81	0.13 102	0.13 83	0.11 88	0.12 157	0.15 29	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.10 205

aanet-new-12k	0.13 46	0.12 193	0.32 153	0.23 342	0.10 72	0.16 92	0.14 106	0.25 139	0.20 122	0.13 102	0.11 44	0.10 49	0.13 202	0.15 29	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.12 314

aanet-new-14k	0.13 46	0.13 237	0.33 163	0.21 213	0.09 18	0.13 28	0.13 75	0.26 155	0.23 179	0.12 70	0.15 137	0.09 26	0.14 232	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.11 256

aanet-new-8k	0.14 93	0.14 287	0.34 168	0.21 213	0.10 72	0.18 161	0.15 154	0.29 204	0.22 161	0.11 40	0.12 64	0.10 49	0.13 202	0.18 90	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.11 256

aanet-new	0.14 93	0.13 237	0.39 204	0.21 213	0.14 286	0.20 230	0.15 154	0.25 139	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.10 49	0.16 275	0.19 111	0.11 14	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.13 351

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 46	0.11 141	0.28 115	0.21 213	0.13 241	0.20 230	0.16 207	0.23 94	0.18 81	0.12 70	0.17 171	0.11 88	0.12 157	0.15 29	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 46	0.09 54	0.23 61	0.19 120	0.14 286	0.20 230	0.16 207	0.25 139	0.19 108	0.12 70	0.15 137	0.14 175	0.13 202	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.04 1	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.13 351

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 93	0.12 193	0.42 240	0.18 68	0.12 179	0.17 129	0.14 106	0.24 116	0.18 81	0.11 40	0.14 119	0.13 144	0.11 116	0.17 70	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.19 471

RT-Monster	0.16 161	0.09 54	0.25 79	0.18 68	0.14 286	0.20 230	0.12 37	0.31 247	0.33 356	0.25 303	0.22 249	0.17 226	0.13 202	0.19 111	0.15 187	0.07 117	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.10 205

Foundation-i1c-attn	0.15 130	0.07 2	0.20 25	0.18 68	0.11 120	0.15 55	0.15 154	0.26 155	0.29 294	0.15 155	0.16 151	0.17 226	0.14 232	0.19 111	0.15 187	0.07 117	0.22 584	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.26 568

Foundation-i1b	0.15 130	0.08 21	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.16 92	0.16 207	0.27 170	0.29 294	0.15 155	0.15 137	0.18 241	0.12 157	0.18 90	0.14 145	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.21 503

LACA1	0.10 2	0.13 237	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 92	0.12 37	0.16 13	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 26	0.10 77	0.14 12	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 9	0.08 21	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.23 94	0.17 61	0.10 24	0.10 32	0.08 3	0.08 14	0.15 29	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.07 30

VMStereo-Base	0.14 93	0.09 54	0.29 121	0.16 13	0.09 18	0.18 161	0.12 37	0.24 116	0.25 226	0.15 155	0.22 249	0.17 226	0.13 202	0.19 111	0.14 145	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.08 76

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 54	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 92	0.10 8	0.21 65	0.15 39	0.10 24	0.10 32	0.09 26	0.12 157	0.14 12	0.13 96	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 94	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.20 255	0.10 91	0.31 140	0.35 623	0.42 664	0.19 188	0.16 207	0.23 94	0.18 81	0.14 130	0.15 137	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.18 280	0.08 267	0.28 636	0.06 49	0.05 32	0.08 247	0.57 676

BridgeDepth	0.11 9	0.11 141	0.22 54	0.19 120	0.07 1	0.16 92	0.12 37	0.18 27	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 175	0.14 232	0.15 29	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	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
gasm-f	0.20 255	0.12 193	0.36 184	0.35 623	0.36 652	0.18 161	0.17 252	0.23 94	0.18 81	0.14 130	0.19 203	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.19 316	0.08 267	0.28 636	0.06 49	0.05 32	0.09 349	0.57 676

Zero-FE251	0.17 183	0.09 54	0.38 195	0.18 68	0.10 72	0.20 230	0.13 75	0.20 50	0.15 39	0.75 659	0.13 83	0.13 144	0.11 116	0.16 50	0.16 219	0.08 267	0.10 343	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.18 453

DA	0.21 296	0.11 141	0.33 163	0.28 546	0.23 572	0.30 448	0.16 207	0.29 204	0.27 260	0.15 155	0.22 249	0.17 226	0.15 253	0.26 274	0.15 187	0.07 117	0.28 636	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.56 673

GGEV	0.21 296	0.11 141	0.33 163	0.28 546	0.23 572	0.30 448	0.16 207	0.29 204	0.27 260	0.15 155	0.22 249	0.17 226	0.15 253	0.26 274	0.15 187	0.07 117	0.28 636	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.56 673

asda	0.13 46	0.11 141	0.24 68	0.18 68	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.25 139	0.17 61	0.12 70	0.11 44	0.08 3	0.11 116	0.21 163	0.12 40	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 256

asd	0.12 26	0.10 91	0.23 61	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.10 8	0.20 50	0.14 25	0.13 102	0.12 64	0.09 26	0.11 116	0.21 163	0.12 40	0.05 1	0.14 451	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 130

3.75w	0.12 26	0.10 91	0.21 41	0.17 36	0.11 120	0.18 161	0.12 37	0.24 116	0.15 39	0.13 102	0.12 64	0.08 3	0.10 77	0.18 90	0.12 40	0.05 1	0.14 451	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

2w_stereo	0.13 46	0.11 141	0.21 41	0.18 68	0.09 18	0.17 129	0.14 106	0.29 204	0.20 122	0.15 155	0.14 119	0.08 3	0.11 116	0.15 29	0.13 96	0.05 1	0.12 411	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

LG-G_1	0.12 26	0.08 21	0.28 115	0.20 168	0.09 18	0.21 261	0.09 2	0.20 50	0.12 5	0.11 40	0.10 32	0.11 88	0.10 77	0.22 192	0.11 14	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

LG-G	0.12 26	0.08 21	0.28 115	0.20 168	0.09 18	0.21 261	0.09 2	0.20 50	0.12 5	0.11 40	0.10 32	0.11 88	0.10 77	0.22 192	0.11 14	0.07 117	0.09 300	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.12 314

LGtest1	0.10 2	0.09 54	0.19 16	0.18 68	0.09 18	0.13 28	0.09 2	0.17 21	0.13 12	0.10 24	0.08 11	0.09 26	0.09 36	0.16 50	0.12 40	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.08 76

SGD-Stereo	0.12 26	0.08 21	0.18 11	0.17 36	0.07 1	0.17 129	0.13 75	0.19 42	0.17 61	0.12 70	0.13 83	0.11 88	0.12 157	0.19 111	0.12 40	0.08 267	0.04 1	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.05 1

HART	0.20 255	0.14 287	0.42 240	0.26 481	0.24 589	0.17 129	0.16 207	0.32 256	0.25 226	0.15 155	0.26 292	0.17 226	0.09 36	0.24 231	0.14 145	0.06 44	0.36 674	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.27 576

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 46	0.15 323	0.21 41	0.27 518	0.09 18	0.15 55	0.13 75	0.23 94	0.21 148	0.12 70	0.11 44	0.10 49	0.13 202	0.22 192	0.13 96	0.07 117	0.05 6	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.07 30

AIO_rvc	0.20 255	0.16 365	0.49 321	0.41 656	0.29 623	0.15 55	0.17 252	0.21 65	0.19 108	0.17 197	0.14 119	0.13 144	0.08 14	0.35 410	0.13 96	0.07 117	0.19 551	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.41 641

HUF	0.26 439	0.15 323	0.79 556	0.39 644	0.31 636	0.16 92	0.17 252	0.36 306	0.25 226	0.19 226	0.14 119	0.23 317	0.11 116	0.32 378	0.14 145	0.08 267	0.60 702	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.56 673

GIP-stereo	0.16 161	0.12 193	0.25 79	0.24 397	0.22 556	0.15 55	0.14 106	0.32 256	0.21 148	0.11 40	0.16 151	0.13 144	0.09 36	0.20 140	0.13 96	0.07 117	0.13 432	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.32 604

dual_stereo	0.18 195	0.08 21	0.26 92	0.21 213	0.32 640	0.11 14	0.13 75	0.27 170	0.20 122	0.11 40	0.09 15	0.10 49	0.08 14	0.20 140	0.14 145	0.07 117	0.45 684	0.06 49	0.05 32	0.05 4	0.65 691

WCG-NET	0.15 130	0.12 193	0.31 140	0.18 68	0.09 18	0.18 161	0.17 252	0.23 94	0.29 294	0.18 219	0.22 249	0.15 196	0.12 157	0.19 111	0.13 96	0.06 44	0.12 411	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 130	0.09 54	0.27 109	0.21 213	0.13 241	0.14 36	0.11 21	0.23 94	0.19 108	0.15 155	0.14 119	0.11 88	0.11 116	0.19 111	0.12 40	0.06 44	0.21 572	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.28 585

Pointernet	0.15 130	0.08 21	0.35 178	0.19 120	0.12 179	0.20 230	0.12 37	0.34 282	0.25 226	0.15 155	0.16 151	0.13 144	0.11 116	0.18 90	0.13 96	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.06 94	0.08 76

WCG-NET（raft）	0.16 161	0.14 287	0.32 153	0.18 68	0.09 18	0.19 188	0.16 207	0.24 116	0.27 260	0.19 226	0.19 203	0.20 276	0.12 157	0.22 192	0.13 96	0.06 44	0.17 525	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.07 30

IGEV++	0.19 223	0.13 237	0.38 195	0.30 575	0.19 495	0.15 55	0.15 154	0.32 256	0.18 81	0.13 102	0.16 151	0.12 121	0.11 116	0.24 231	0.15 187	0.07 117	0.32 664	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.42 646

GCAP-Stereo	0.18 195	0.21 472	0.47 289	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.10 8	0.28 185	0.24 199	0.20 239	0.22 249	0.15 196	0.13 202	0.21 163	0.16 219	0.07 117	0.19 551	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

Any-RAFT	0.18 195	0.09 54	0.33 163	0.19 120	0.10 72	0.29 433	0.16 207	0.44 423	0.32 337	0.25 303	0.27 307	0.29 402	0.16 275	0.23 216	0.13 96	0.08 267	0.07 187	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.07 30

anonymousdsp2	0.23 358	0.11 141	0.42 240	0.26 481	0.24 589	0.25 361	0.17 252	0.43 402	0.37 412	0.30 387	0.23 263	0.24 338	0.15 253	0.32 378	0.17 250	0.07 117	0.28 636	0.07 154	0.05 32	0.08 247	0.44 652

DCANet-4	0.20 255	0.11 141	0.58 455	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.39 354	0.42 472	0.29 364	0.31 353	0.17 226	0.22 385	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

fff	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.38 332	0.46 521	0.29 364	0.31 353	0.18 241	0.28 485	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

ADStereo(finetuned)	0.21 296	0.15 323	0.59 464	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.37 323	0.41 460	0.30 387	0.31 353	0.19 255	0.31 529	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.10 205

CroCo-Stereo	0.15 130	0.16 365	0.34 168	0.25 440	0.12 179	0.11 14	0.18 314	0.35 291	0.24 199	0.13 102	0.13 83	0.18 241	0.12 157	0.15 29	0.13 96	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.05 32	0.07 173	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	0.18 195	0.09 54	0.38 195	0.18 68	0.07 1	0.33 497	0.19 360	0.39 354	0.34 368	0.24 290	0.25 283	0.18 241	0.18 335	0.25 252	0.17 250	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.05 1

TANstereo	0.16 161	0.11 141	0.43 248	0.16 13	0.08 8	0.25 361	0.14 106	0.23 94	0.29 294	0.25 303	0.30 340	0.16 210	0.12 157	0.18 90	0.13 96	0.08 267	0.07 187	0.06 49	0.05 32	0.07 173	0.08 76

DCANet	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.37 323	0.41 460	0.30 387	0.31 353	0.19 255	0.23 400	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 173	0.10 205

csc	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.38 332	0.46 521	0.29 364	0.31 353	0.18 241	0.28 485	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

cscssc	0.20 255	0.15 323	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.19 188	0.18 314	0.38 332	0.46 521	0.29 364	0.31 353	0.18 241	0.28 485	0.21 163	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 94	0.09 130

iResNetv2_ROB	0.29 501	0.37 615	0.92 600	0.24 397	0.13 241	0.30 448	0.19 360	0.55 548	0.51 572	0.39 540	0.46 541	0.39 506	0.27 462	0.36 419	0.30 491	0.09 368	0.06 91	0.07 154	0.05 32	0.13 528	0.11 256

iResNet_ROB	0.27 469	0.27 558	0.48 304	0.21 213	0.12 179	0.32 487	0.17 252	0.57 568	0.55 596	0.39 540	0.44 514	0.37 486	0.28 485	0.43 457	0.28 473	0.08 267	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.09 349	0.11 256

pmcnn	0.54 638	0.24 524	1.06 623	0.25 440	0.26 607	0.40 563	0.31 595	0.55 548	0.55 596	0.56 636	1.22 680	2.53 708	0.39 583	0.84 634	1.08 669	0.09 368	0.06 91	0.06 49	0.05 32	0.10 414	0.14 389

testmc14	0.14 93	0.08 21	0.29 121	0.21 213	0.16 398	0.19 188	0.14 106	0.16 13	0.13 12	0.11 40	0.14 119	0.11 88	0.08 14	0.20 140	0.12 40	0.06 44	0.24 613	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.32 604

Anonymus	0.13 46	0.08 21	0.20 25	0.19 120	0.10 72	0.16 92	0.14 106	0.21 65	0.17 61	0.11 40	0.09 15	0.14 175	0.12 157	0.18 90	0.15 187	0.08 267	0.09 300	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

LGCAT	0.15 130	0.07 2	0.19 16	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.13 6	0.10 3	0.13 102	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.31 367	0.14 145	0.23 643	0.24 613	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.41 641

ManiGeoR	0.20 255	0.22 492	0.70 521	0.16 13	0.12 179	0.22 293	0.14 106	0.41 384	0.28 271	0.19 226	0.24 273	0.19 255	0.16 275	0.35 410	0.20 344	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.09 130

HLf10	0.20 255	0.22 492	0.70 521	0.16 13	0.12 179	0.22 293	0.14 106	0.41 384	0.28 271	0.19 226	0.24 273	0.19 255	0.16 275	0.35 410	0.20 344	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.09 130

HLf8	0.21 296	0.23 511	0.69 514	0.15 4	0.12 179	0.24 340	0.14 106	0.42 391	0.32 337	0.20 239	0.26 292	0.18 241	0.15 253	0.35 410	0.18 280	0.10 440	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.10 205

TestStereo_HLe17	0.21 296	0.24 524	0.77 550	0.17 36	0.11 120	0.22 293	0.17 252	0.42 391	0.31 324	0.20 239	0.25 283	0.18 241	0.15 253	0.39 437	0.18 280	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.08 76

TestStereo_HL3	0.23 358	0.18 425	1.11 633	0.17 36	0.11 120	0.24 340	0.16 207	0.36 306	0.21 148	0.27 325	0.39 459	0.23 317	0.20 364	0.41 447	0.15 187	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.09 130

TestStereo_HL2	0.20 255	0.19 443	0.54 408	0.17 36	0.11 120	0.21 261	0.15 154	0.35 291	0.31 324	0.23 280	0.31 353	0.19 255	0.17 301	0.40 442	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.09 130

GGDA	0.19 223	0.20 459	0.53 394	0.18 68	0.10 72	0.21 261	0.16 207	0.35 291	0.32 337	0.22 269	0.29 324	0.19 255	0.16 275	0.38 432	0.18 280	0.08 267	0.05 6	0.06 49	0.06 105	0.08 247	0.09 130

TestStereo-Hl	0.20 255	0.16 365	0.50 342	0.18 68	0.11 120	0.23 317	0.17 252	0.38 332	0.30 312	0.23 280	0.27 307	0.22 301	0.19 358	0.39 437	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.08 76

qqai	0.12 26	0.08 21	0.22 54	0.18 68	0.12 179	0.11 14	0.12 37	0.17 21	0.16 51	0.09 9	0.09 15	0.11 88	0.09 36	0.16 50	0.12 40	0.07 117	0.11 380	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.20 490

DF	0.16 161	0.09 54	0.31 140	0.31 591	0.16 398	0.17 129	0.15 154	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.23 263	0.19 255	0.11 116	0.24 231	0.16 219	0.08 267	0.23 597	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.09 130

LiteMatch*	0.12 26	0.07 2	0.26 92	0.16 13	0.11 120	0.13 28	0.13 75	0.19 42	0.15 39	0.10 24	0.09 15	0.09 26	0.11 116	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.11 380	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.14 389

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 130	0.13 237	0.41 230	0.20 168	0.11 120	0.14 36	0.14 106	0.22 79	0.17 61	0.12 70	0.13 83	0.10 49	0.10 77	0.16 50	0.13 96	0.05 1	0.08 254	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.43 649

aanet-new-24k	0.13 46	0.14 287	0.32 153	0.20 168	0.12 179	0.16 92	0.14 106	0.20 50	0.16 51	0.13 102	0.16 151	0.11 88	0.12 157	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 93	0.09 54	0.38 195	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.14 106	0.20 50	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.11 88	0.12 157	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.31 598

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 93	0.10 91	0.25 79	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 93	0.10 91	0.27 109	0.18 68	0.14 286	0.19 188	0.15 154	0.25 139	0.22 161	0.16 174	0.22 249	0.10 49	0.09 36	0.15 29	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.10 205

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 46	0.10 91	0.26 92	0.18 68	0.14 286	0.18 161	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.21 235	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

PSi22a	0.13 46	0.07 2	0.16 1	0.21 213	0.18 460	0.09 1	0.11 21	0.15 9	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 121	0.08 14	0.15 29	0.12 40	0.07 117	0.22 584	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.52 670

Foundation-i1	0.16 161	0.08 21	0.21 41	0.21 213	0.13 241	0.17 129	0.15 154	0.33 275	0.32 337	0.16 174	0.17 171	0.22 301	0.13 202	0.19 111	0.16 219	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.16 425

Selective-IGEV-i32	0.15 130	0.10 91	0.34 168	0.32 600	0.19 495	0.16 92	0.14 106	0.29 204	0.19 108	0.13 102	0.14 119	0.13 144	0.08 14	0.23 216	0.14 145	0.06 44	0.13 432	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

gcap_with_dpt	0.13 46	0.10 91	0.27 109	0.18 68	0.14 286	0.18 161	0.15 154	0.26 155	0.21 148	0.16 174	0.21 235	0.09 26	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.10 205

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 36	0.09 18	0.09 1	0.14 106	0.11 1	0.16 51	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.06 13

WQFJX	0.19 223	0.12 193	0.21 41	0.22 281	0.18 460	0.25 361	0.18 314	0.57 568	0.49 559	0.17 197	0.17 171	0.14 175	0.16 275	0.24 231	0.19 316	0.08 267	0.08 254	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.11 256

HiDET	0.12 26	0.07 2	0.20 25	0.15 4	0.09 18	0.14 36	0.12 37	0.20 50	0.16 51	0.10 24	0.10 32	0.11 88	0.09 36	0.19 111	0.17 250	0.07 117	0.09 300	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

CSFM-Stereo	0.12 26	0.08 21	0.17 7	0.16 13	0.08 8	0.16 92	0.13 75	0.22 79	0.13 12	0.11 40	0.11 44	0.10 49	0.11 116	0.17 70	0.14 145	0.07 117	0.12 411	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.12 314

GSStereo	0.21 296	0.10 91	0.31 140	0.36 632	0.42 664	0.19 188	0.16 207	0.38 332	0.21 148	0.14 130	0.15 137	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.18 280	0.08 267	0.31 659	0.06 49	0.06 105	0.08 247	0.63 685

GS-Stereo							0.16 207	0.38 332	0.21 148	0.14 130	0.15 137	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.18 280	0.08 267	0.31 659	0.06 49	0.06 105	0.08 247	0.63 685

DDF-Stereo	0.16 161	0.08 21	0.30 131	0.21 213	0.20 523	0.12 21	0.14 106	0.20 50	0.19 108	0.11 40	0.10 32	0.13 144	0.12 157	0.24 231	0.20 344	0.09 368	0.18 537	0.07 154	0.06 105	0.20 620	0.19 471

Monster-pub-mixall	0.13 46	0.07 2	0.20 25	0.17 36	0.08 8	0.11 14	0.09 2	0.21 65	0.13 12	0.12 70	0.11 44	0.08 3	0.08 14	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.35 673	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.09 130

Replicate-Monster	0.15 130	0.12 193	0.40 219	0.17 36	0.10 72	0.17 129	0.10 8	0.24 116	0.20 122	0.12 70	0.10 32	0.10 49	0.10 77	0.28 313	0.12 40	0.06 44	0.31 659	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.21 503

AdaDepth	0.13 46	0.10 91	0.32 153	0.20 168	0.11 120	0.19 188	0.13 75	0.16 13	0.16 51	0.10 24	0.10 32	0.10 49	0.09 36	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.11 380	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.11 256

water-stereo	0.15 130	0.11 141	0.32 153	0.19 120	0.10 72	0.17 129	0.14 106	0.26 155	0.20 122	0.18 219	0.23 263	0.16 210	0.16 275	0.14 12	0.14 145	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

qwe	0.13 46	0.10 91	0.24 68	0.17 36	0.11 120	0.15 55	0.12 37	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.23 216	0.13 96	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.09 130

depthmonostereo	0.15 130	0.12 193	0.34 168	0.19 120	0.09 18	0.20 230	0.15 154	0.28 185	0.24 199	0.16 174	0.18 191	0.16 210	0.18 335	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.07 187	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 130	0.09 54	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.21 261	0.14 106	0.24 116	0.22 161	0.22 269	0.21 235	0.16 210	0.15 253	0.24 231	0.17 250	0.07 117	0.07 187	0.06 49	0.06 105	0.05 4	0.08 76

4.25_new	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.17 129	0.12 37	0.22 79	0.15 39	0.13 102	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

4.5w_new	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.17 129	0.12 37	0.22 79	0.15 39	0.13 102	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

4.5_new	0.13 46	0.12 193	0.24 68	0.17 36	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 79	0.17 61	0.13 102	0.13 83	0.08 3	0.09 36	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.06 94	0.09 130

4.5w-stereo	0.13 46	0.12 193	0.24 68	0.17 36	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 79	0.17 61	0.13 102	0.13 83	0.08 3	0.09 36	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.06 94	0.09 130

4.25w-stereo	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.18 68	0.10 72	0.17 129	0.12 37	0.22 79	0.15 39	0.13 102	0.13 83	0.09 26	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.11 256

3.25w_new	0.13 46	0.09 54	0.24 68	0.17 36	0.09 18	0.18 161	0.10 8	0.23 94	0.18 81	0.15 155	0.13 83	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.17 525	0.05 1	0.06 105	0.04 1	0.11 256

3.25w	0.13 46	0.09 54	0.24 68	0.17 36	0.09 18	0.18 161	0.10 8	0.23 94	0.18 81	0.15 155	0.13 83	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.17 525	0.05 1	0.06 105	0.04 1	0.11 256

3w_stereo	0.14 93	0.11 141	0.31 140	0.19 120	0.09 18	0.16 92	0.16 207	0.28 185	0.20 122	0.13 102	0.12 64	0.08 3	0.12 157	0.19 111	0.12 40	0.05 1	0.19 551	0.05 1	0.06 105	0.05 4	0.10 205

G2L-ROB	0.25 416	0.21 472	0.56 428	0.19 120	0.12 179	0.28 408	0.21 428	0.48 464	0.34 368	0.35 482	0.31 353	0.41 520	0.23 400	0.51 487	0.31 501	0.09 368	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.12 314

xyz-stereo-finetune2	0.18 195	0.16 365	0.32 153	0.16 13	0.09 18	0.27 389	0.19 360	0.29 204	0.21 148	0.23 280	0.29 324	0.21 293	0.23 400	0.37 429	0.23 413	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.06 105	0.06 94	0.07 30

xyz-stereo-finetune	0.17 183	0.17 400	0.29 121	0.17 36	0.08 8	0.24 340	0.21 428	0.30 224	0.32 337	0.19 226	0.22 249	0.19 255	0.15 253	0.30 352	0.22 393	0.06 44	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.06 94	0.07 30

xyz-stereo	1.43 695	0.11 141	17.43 733	0.18 68	0.08 8	4.86 713	0.18 314	0.31 247	0.35 381	0.37 513	2.75 713	0.41 520	0.31 529	0.58 523	0.33 520	0.07 117	0.05 6	0.09 353	0.06 105	0.06 94	0.06 13

G2L-Stereo_test	0.26 439	0.22 492	0.54 408	0.20 168	0.13 241	0.28 408	0.24 517	0.51 495	0.40 450	0.38 522	0.37 432	0.40 511	0.26 453	0.53 498	0.32 511	0.09 368	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.11 256

MM-Stereo_test3	0.19 223	0.15 323	0.39 204	0.25 440	0.15 354	0.19 188	0.22 463	0.42 391	0.40 450	0.17 197	0.24 273	0.17 226	0.12 157	0.22 192	0.16 219	0.08 267	0.21 572	0.08 254	0.06 105	0.09 349	0.11 256

MM-Stereo_test2	0.19 223	0.11 141	0.47 289	0.25 440	0.11 120	0.21 261	0.20 400	0.28 185	0.24 199	0.16 174	0.17 171	0.13 144	0.11 116	0.21 163	0.14 145	0.06 44	0.26 627	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.41 641

GREAT-IGEV	0.19 223	0.11 141	0.39 204	0.22 281	0.33 642	0.14 36	0.15 154	0.18 27	0.22 161	0.14 130	0.16 151	0.09 26	0.09 36	0.23 216	0.14 145	0.06 44	0.50 688	0.06 49	0.06 105	0.07 173	0.53 671
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 223	0.14 287	0.40 219	0.30 575	0.20 523	0.15 55	0.16 207	0.35 291	0.26 242	0.17 197	0.16 151	0.13 144	0.09 36	0.31 367	0.14 145	0.07 117	0.22 584	0.06 49	0.06 105	0.09 349	0.25 554

AIO_test	0.20 255	0.12 193	0.46 281	0.45 664	0.38 656	0.15 55	0.17 252	0.28 185	0.20 122	0.19 226	0.13 83	0.14 175	0.09 36	0.39 437	0.13 96	0.07 117	0.21 572	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.34 616

castereo++	0.14 93	0.13 237	0.25 79	0.19 120	0.10 72	0.27 389	0.13 75	0.24 116	0.26 242	0.11 40	0.13 83	0.16 210	0.10 77	0.18 90	0.11 14	0.07 117	0.08 254	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 93	0.11 141	0.22 54	0.19 120	0.10 72	0.20 230	0.19 360	0.32 256	0.28 271	0.13 102	0.18 191	0.16 210	0.16 275	0.16 50	0.14 145	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.07 30

fffft	0.14 93	0.12 193	0.30 131	0.19 120	0.10 72	0.17 129	0.18 314	0.23 94	0.17 61	0.14 130	0.11 44	0.13 144	0.10 77	0.24 231	0.18 280	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.09 130
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 93	0.15 323	0.29 121	0.19 120	0.10 72	0.19 188	0.17 252	0.21 65	0.21 148	0.15 155	0.13 83	0.12 121	0.11 116	0.25 252	0.16 219	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.06 105	0.06 94	0.08 76

tt45	0.15 130	0.14 287	0.29 121	0.19 120	0.11 120	0.23 317	0.18 314	0.23 94	0.18 81	0.16 174	0.13 83	0.14 175	0.10 77	0.31 367	0.15 187	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.08 76

999	0.15 130	0.13 237	0.30 131	0.19 120	0.12 179	0.20 230	0.17 252	0.25 139	0.20 122	0.14 130	0.16 151	0.14 175	0.11 116	0.36 419	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.08 76

mms	0.15 130	0.14 287	0.25 79	0.20 168	0.15 354	0.17 129	0.17 252	0.21 65	0.19 108	0.14 130	0.18 191	0.14 175	0.09 36	0.26 274	0.15 187	0.06 44	0.07 187	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.19 471

ours_stereo	0.15 130	0.14 287	0.29 121	0.21 213	0.14 286	0.17 129	0.18 314	0.21 65	0.20 122	0.13 102	0.18 191	0.14 175	0.10 77	0.24 231	0.15 187	0.06 44	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.13 351

fffy	0.15 130	0.14 287	0.31 140	0.21 213	0.14 286	0.19 188	0.18 314	0.24 116	0.19 108	0.13 102	0.17 171	0.15 196	0.13 202	0.25 252	0.15 187	0.06 44	0.08 254	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.15 408

GCAP-BAT	0.23 358	0.09 54	1.36 663	0.31 591	0.44 670	0.16 92	0.15 154	0.30 224	0.26 242	0.14 130	0.17 171	0.15 196	0.11 116	0.23 216	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.24 542

RAStereo	0.14 93	0.15 323	0.40 219	0.22 281	0.11 120	0.15 55	0.18 314	0.25 139	0.24 199	0.13 102	0.17 171	0.11 88	0.09 36	0.15 29	0.13 96	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.05 1

Occ-G	0.18 195	0.10 91	0.38 195	0.23 342	0.15 354	0.16 92	0.18 314	0.23 94	0.26 242	0.15 155	0.20 215	0.21 293	0.11 116	0.22 192	0.19 316	0.07 117	0.17 525	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.30 594

IGEV-Stereo+	0.14 93	0.08 21	0.26 92	0.18 68	0.14 286	0.09 1	0.10 8	0.16 13	0.17 61	0.14 130	0.08 11	0.10 49	0.10 77	0.22 192	0.14 145	0.07 117	0.15 482	0.06 49	0.06 105	0.16 571	0.29 591

RAFT-Stereo-weight	0.17 183	0.10 91	0.31 140	0.20 168	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.38 332	0.33 356	0.25 303	0.20 215	0.19 255	0.10 77	0.19 111	0.16 219	0.07 117	0.13 432	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.09 130

gcap-zeroshot	0.14 93	0.10 91	0.28 115	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.09 130

test_for_model	0.14 93	0.10 91	0.25 79	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.08 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 93	0.09 54	0.37 190	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.14 106	0.20 50	0.18 81	0.12 70	0.14 119	0.11 88	0.12 157	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.31 598

MGS-Stereo	0.15 130	0.12 193	0.38 195	0.19 120	0.11 120	0.18 161	0.17 252	0.21 65	0.23 179	0.14 130	0.24 273	0.16 210	0.10 77	0.19 111	0.13 96	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.10 414	0.07 30

MoCha-V2	0.18 195	0.12 193	0.40 219	0.30 575	0.24 589	0.16 92	0.15 154	0.28 185	0.19 108	0.16 174	0.16 151	0.13 144	0.13 202	0.30 352	0.13 96	0.06 44	0.28 636	0.06 49	0.06 105	0.06 94	0.25 554

ACVNet-DCA	0.21 296	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.43 402	0.32 337	0.21 249	0.20 215	0.13 144	0.17 301	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.09 349	0.23 528

1test111	0.22 324	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.43 402	0.32 337	0.21 249	0.20 215	0.13 144	0.17 301	0.36 419	0.28 473	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.09 349	0.23 528

cc1	0.22 324	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.39 354	0.48 543	0.21 249	0.20 215	0.13 144	0.17 301	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.37 632

tt1	0.22 324	0.16 365	0.49 321	0.26 481	0.15 354	0.31 470	0.19 360	0.38 332	0.46 521	0.21 249	0.19 203	0.13 144	0.16 275	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.37 632

MaDis-Stereo	0.15 130	0.17 400	0.39 204	0.19 120	0.15 354	0.16 92	0.13 75	0.26 155	0.22 161	0.13 102	0.15 137	0.14 175	0.11 116	0.17 70	0.17 250	0.08 267	0.07 187	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 130	0.12 193	0.45 265	0.21 213	0.14 286	0.17 129	0.13 75	0.20 50	0.19 108	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.11 116	0.18 90	0.17 250	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.07 30

testlalala	0.14 93	0.10 91	0.28 115	0.18 68	0.15 354	0.19 188	0.15 154	0.27 170	0.23 179	0.16 174	0.20 215	0.10 49	0.09 36	0.14 12	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.05 4	0.09 130

GCAPDPT-zeroshot	0.22 324	0.09 54	1.28 654	0.31 591	0.43 667	0.16 92	0.15 154	0.30 224	0.26 242	0.14 130	0.17 171	0.15 196	0.11 116	0.23 216	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.24 542

Selective-IGEV	0.15 130	0.10 91	0.34 168	0.32 600	0.19 495	0.16 92	0.14 106	0.29 204	0.20 122	0.13 102	0.14 119	0.13 144	0.08 14	0.23 216	0.14 145	0.06 44	0.13 432	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.11 256

knoymous	0.18 195	0.10 91	0.35 178	0.17 36	0.11 120	0.21 261	0.17 252	0.33 275	0.24 199	0.24 290	0.28 315	0.27 376	0.16 275	0.24 231	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.06 105	0.09 349	0.10 205

ProNet	0.16 161	0.13 237	0.36 184	0.21 213	0.15 354	0.20 230	0.19 360	0.29 204	0.23 179	0.14 130	0.13 83	0.13 144	0.12 157	0.25 252	0.13 96	0.06 44	0.09 300	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.22 518

RCA-Stereo	0.17 183	0.10 91	0.33 163	0.20 168	0.11 120	0.19 188	0.17 252	0.39 354	0.36 397	0.21 249	0.25 283	0.17 226	0.17 301	0.18 90	0.15 187	0.07 117	0.14 451	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.08 76

CroCo-Stereo Lap2	0.16 161	0.18 425	0.39 204	0.26 481	0.18 460	0.11 14	0.19 360	0.30 224	0.22 161	0.13 102	0.16 151	0.15 196	0.11 116	0.17 70	0.15 187	0.07 117	0.07 187	0.08 254	0.06 105	0.08 247	0.07 30

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 540	0.25 540	0.82 567	0.22 281	0.17 431	0.46 597	0.28 570	0.53 514	0.53 583	0.43 578	0.57 599	0.44 546	0.31 529	0.50 481	0.48 586	0.10 440	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.11 468	0.12 314

GANet-ADL	0.22 324	0.14 287	0.51 363	0.23 342	0.14 286	0.29 433	0.19 360	0.48 464	0.36 397	0.26 313	0.33 387	0.32 443	0.20 364	0.26 274	0.22 393	0.11 483	0.07 187	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.11 256

raftrobust	0.19 223	0.19 443	0.42 240	0.23 342	0.24 589	0.19 188	0.13 75	0.33 275	0.28 271	0.26 313	0.20 215	0.19 255	0.17 301	0.23 216	0.17 250	0.08 267	0.10 343	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.09 130

RALCasStereoNet	0.22 324	0.22 492	0.48 304	0.23 342	0.23 572	0.22 293	0.18 314	0.32 256	0.27 260	0.22 269	0.30 340	0.22 301	0.15 253	0.29 335	0.20 344	0.08 267	0.22 584	0.07 154	0.06 105	0.10 414	0.25 554

111	0.22 324	0.22 492	0.57 439	0.19 120	0.09 18	0.24 340	0.17 252	0.44 423	0.46 521	0.24 290	0.30 340	0.29 402	0.22 385	0.25 252	0.19 316	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.15 408

DIP-Stereo	0.20 255	0.13 237	0.48 304	0.20 168	0.13 241	0.28 408	0.12 37	0.43 402	0.26 242	0.27 325	0.32 365	0.21 293	0.17 301	0.26 274	0.20 344	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.06 105	0.07 173	0.10 205
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 223	0.10 91	0.49 321	0.22 281	0.12 179	0.23 317	0.18 314	0.43 402	0.20 122	0.31 404	0.45 529	0.20 276	0.14 232	0.18 90	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 223	0.10 91	0.49 321	0.22 281	0.12 179	0.23 317	0.18 314	0.43 402	0.20 122	0.31 404	0.45 529	0.20 276	0.14 232	0.18 90	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.07 154	0.06 105	0.06 94	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.22 324	0.23 511	0.60 471	0.20 168	0.09 18	0.27 389	0.15 154	0.45 432	0.33 356	0.29 364	0.33 387	0.27 376	0.22 385	0.29 335	0.27 464	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.09 349	0.11 256
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 416	0.23 511	0.59 464	0.22 281	0.09 18	0.30 448	0.18 314	0.40 365	0.38 423	0.38 522	0.44 514	0.31 432	0.22 385	0.44 461	0.32 511	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.07 173	0.08 76

iResNet	0.25 416	0.22 492	0.62 482	0.26 481	0.11 120	0.31 470	0.23 492	0.46 441	0.45 509	0.34 463	0.43 504	0.27 376	0.23 400	0.36 419	0.37 545	0.08 267	0.05 6	0.07 154	0.06 105	0.08 247	0.10 205

SMOE	0.19 223	0.17 400	0.39 204	0.22 281	0.13 241	0.27 389	0.21 428	0.31 247	0.24 199	0.22 269	0.27 307	0.21 293	0.17 301	0.19 111	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.12 528	0.07 204	0.11 468	0.12 314

depth_test_26	0.11 9	0.08 21	0.22 54	0.16 13	0.09 18	0.09 1	0.11 21	0.16 13	0.16 51	0.12 70	0.16 151	0.11 88	0.08 14	0.14 12	0.10 2	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.08 76

PhaseNet	0.13 46	0.10 91	0.23 61	0.19 120	0.11 120	0.16 92	0.14 106	0.25 139	0.18 81	0.11 40	0.12 64	0.16 210	0.12 157	0.20 140	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.18 27	0.14 25	0.08 2	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.17 70	0.13 96	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.15 9	0.14 25	0.08 2	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.17 70	0.13 96	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

aanet-new-28k	0.15 130	0.16 365	0.50 342	0.20 168	0.10 72	0.16 92	0.14 106	0.20 50	0.15 39	0.13 102	0.14 119	0.12 121	0.12 157	0.17 70	0.12 40	0.06 44	0.08 254	0.06 49	0.07 204	0.07 173	0.18 453

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 161	0.20 459	0.79 556	0.19 120	0.12 179	0.12 21	0.14 106	0.26 155	0.18 81	0.11 40	0.12 64	0.10 49	0.10 77	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.07 187	0.06 49	0.07 204	0.05 4	0.18 453

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 46	0.10 91	0.26 92	0.19 120	0.10 72	0.13 28	0.16 207	0.26 155	0.22 161	0.12 70	0.16 151	0.09 26	0.11 116	0.14 12	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.07 204	0.05 4	0.26 568

LiteMatch	0.13 46	0.15 323	0.19 16	0.20 168	0.10 72	0.15 55	0.17 252	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.11 88	0.22 385	0.16 50	0.23 413	0.08 267	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.08 76

Lsterematch	0.20 255	0.15 323	0.44 259	0.20 168	0.10 72	0.22 293	0.17 252	0.27 170	0.34 368	0.28 339	0.37 432	0.24 338	0.22 385	0.25 252	0.23 413	0.08 267	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.11 88	0.11 116	0.17 70	0.14 145	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

Hybrid-DGEV-03	0.21 296	0.20 459	0.43 248	0.23 342	0.12 179	0.27 389	0.16 207	0.33 275	0.28 271	0.33 442	0.58 602	0.23 317	0.16 275	0.24 231	0.19 316	0.07 117	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.10 205

WQFJA1	0.19 223	0.12 193	0.20 25	0.22 281	0.18 460	0.25 361	0.19 360	0.55 548	0.55 596	0.16 174	0.17 171	0.15 196	0.17 301	0.20 140	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

WQFJX1	0.20 255	0.12 193	0.21 41	0.23 342	0.17 431	0.24 340	0.19 360	0.63 625	0.56 603	0.17 197	0.16 151	0.14 175	0.16 275	0.27 289	0.18 280	0.08 267	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

NLMM1	0.21 296	0.13 237	0.21 41	0.23 342	0.18 460	0.24 340	0.20 400	0.65 637	0.69 641	0.18 219	0.18 191	0.13 144	0.14 232	0.25 252	0.19 316	0.08 267	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.10 205

NLMM	0.19 223	0.12 193	0.20 25	0.22 281	0.18 460	0.25 361	0.19 360	0.55 548	0.55 596	0.16 174	0.17 171	0.15 196	0.17 301	0.20 140	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.18 27	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.11 88	0.10 77	0.16 50	0.14 145	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.13 351

LCMNet	0.12 26	0.08 21	0.20 25	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.19 42	0.20 122	0.10 24	0.11 44	0.11 88	0.10 77	0.20 140	0.16 219	0.07 117	0.11 380	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.14 389

DLNR-FE	10.53 723	12.31 732	20.33 739	105.85 749	23.36 743	0.14 36	0.13 75	3.25 718	0.20 122	0.16 174	0.23 263	0.16 210	0.10 77	0.31 367	0.16 219	2.59 720	0.32 664	0.07 154	0.07 204	40.66 749	0.28 585

Wavelet-MonSter	0.12 26	0.08 21	0.25 79	0.18 68	0.10 72	0.13 28	0.12 37	0.16 13	0.14 25	0.11 40	0.14 119	0.10 49	0.11 116	0.20 140	0.15 187	0.05 1	0.16 497	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.12 314

S2M2_XL	0.10 2	0.10 91	0.24 68	0.14 2	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 40	0.12 64	0.09 26	0.09 36	0.12 2	0.11 14	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	0.13 46	0.10 91	0.23 61	0.18 68	0.09 18	0.15 55	0.15 154	0.21 65	0.16 51	0.12 70	0.13 83	0.10 49	0.09 36	0.21 163	0.12 40	0.05 1	0.19 551	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.12 314

2.75w_new	0.13 46	0.10 91	0.25 79	0.16 13	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.13 83	0.08 3	0.11 116	0.22 192	0.15 187	0.05 1	0.19 551	0.05 1	0.07 204	0.05 4	0.10 205

IGEV	0.12 26	0.07 2	0.19 16	0.16 13	0.11 120	0.16 92	0.13 75	0.22 79	0.17 61	0.12 70	0.15 137	0.09 26	0.07 3	0.16 50	0.12 40	0.06 44	0.10 343	0.06 49	0.07 204	0.05 4	0.08 76

coex_refinement	0.28 479	0.22 492	0.50 342	0.23 342	0.15 354	0.31 470	0.20 400	0.51 495	0.43 483	0.35 482	0.42 490	0.45 552	0.27 462	0.56 516	0.41 557	0.10 440	0.07 187	0.07 154	0.07 204	0.11 468	0.12 314

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 93	0.10 91	0.27 109	0.21 213	0.11 120	0.16 92	0.14 106	0.24 116	0.17 61	0.17 197	0.20 215	0.18 241	0.11 116	0.16 50	0.17 250	0.07 117	0.08 254	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.09 130

MM-Stereo_test1	0.20 255	0.13 237	0.45 265	0.24 397	0.12 179	0.20 230	0.21 428	0.36 306	0.32 337	0.23 280	0.22 249	0.15 196	0.14 232	0.28 313	0.16 219	0.07 117	0.24 613	0.08 254	0.07 204	0.09 349	0.21 503

Reg-Stereo(zero)	0.18 195	0.08 21	0.39 204	0.19 120	0.19 495	0.24 340	0.18 314	0.29 204	0.29 294	0.24 290	0.21 235	0.24 338	0.18 335	0.22 192	0.21 375	0.07 117	0.11 380	0.06 49	0.07 204	0.06 94	0.11 256

SCV	0.18 195	0.15 323	0.37 190	0.26 481	0.20 523	0.16 92	0.16 207	0.35 291	0.23 179	0.14 130	0.16 151	0.13 144	0.09 36	0.31 367	0.12 40	0.08 267	0.19 551	0.07 154	0.07 204	0.09 349	0.26 568

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 255	0.74 682	0.71 530	0.17 36	0.08 8	0.15 55	0.15 154	0.19 42	0.18 81	0.13 102	0.12 64	0.10 49	0.08 14	0.16 50	0.14 145	0.34 670	0.12 411	0.08 254	0.07 204	0.11 468	0.24 542

RSM++	0.14 93	0.11 141	0.25 79	0.32 600	0.17 431	0.17 129	0.15 154	0.23 94	0.21 148	0.12 70	0.12 64	0.14 175	0.09 36	0.21 163	0.13 96	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

RSM	0.14 93	0.11 141	0.25 79	0.29 564	0.16 398	0.16 92	0.15 154	0.24 116	0.20 122	0.13 102	0.13 83	0.15 196	0.09 36	0.22 192	0.13 96	0.06 44	0.06 91	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 195	0.15 323	0.27 109	0.20 168	0.13 241	0.24 340	0.17 252	0.31 247	0.37 412	0.43 578	0.17 171	0.13 144	0.12 157	0.20 140	0.16 219	0.08 267	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.09 349	0.08 76

qqq1	0.26 439	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.21 375	0.10 440	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.08 247	0.13 351

fff1	0.26 439	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.21 375	0.10 440	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.08 247	0.13 351

CoDeX	0.24 390	0.13 237	0.48 304	0.22 281	0.14 286	0.29 433	0.21 428	0.55 548	0.42 472	0.29 364	0.36 421	0.28 389	0.23 400	0.48 475	0.20 344	0.09 368	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.08 76

11t1	0.21 296	0.12 193	0.45 265	0.20 168	0.15 354	0.27 389	0.17 252	0.37 323	0.28 271	0.27 325	0.25 283	0.24 338	0.23 400	0.28 313	0.25 440	0.09 368	0.19 551	0.07 154	0.07 204	0.09 349	0.23 528

ff7	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

IGEVStereo-DCA	0.20 255	0.17 400	0.41 230	0.22 281	0.15 354	0.20 230	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.19 226	0.12 64	0.14 175	0.12 157	0.38 432	0.31 501	0.07 117	0.16 497	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

ffff	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

rrr	0.22 324	0.17 400	0.79 556	0.22 281	0.15 354	0.20 230	0.18 314	0.40 365	0.27 260	0.19 226	0.12 64	0.14 175	0.12 157	0.38 432	0.31 501	0.07 117	0.16 497	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.28 585

11t	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

GMStereo_Zeroshot	0.25 416	0.22 492	0.51 363	0.27 518	0.14 286	0.28 408	0.15 154	0.40 365	0.36 397	0.37 513	0.43 504	0.40 511	0.17 301	0.35 410	0.21 375	0.12 523	0.07 187	0.13 555	0.07 204	0.17 586	0.10 205

plain	0.18 195	0.16 365	0.59 464	0.21 213	0.13 241	0.16 92	0.17 252	0.29 204	0.23 179	0.16 174	0.26 292	0.13 144	0.17 301	0.27 289	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.07 204	0.10 414	0.07 30

MSKI-zero shot	0.19 223	0.10 91	0.47 289	0.30 575	0.14 286	0.21 261	0.14 106	0.33 275	0.22 161	0.24 290	0.25 283	0.22 301	0.10 77	0.32 378	0.14 145	0.07 117	0.30 654	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.09 130

DLNR_Zeroshot_test	10.53 723	12.28 731	20.32 737	105.84 748	23.88 744	0.14 36	0.13 75	3.20 717	0.20 122	0.16 174	0.23 263	0.16 210	0.10 77	0.32 378	0.16 219	2.54 719	0.32 664	0.07 154	0.07 204	40.17 748	0.28 585

RAFT-Test	0.19 223	0.11 141	0.41 230	0.26 481	0.21 540	0.26 382	0.17 252	0.37 323	0.26 242	0.24 290	0.29 324	0.32 443	0.14 232	0.22 192	0.15 187	0.07 117	0.08 254	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.07 30

HH	0.22 324	0.12 193	0.55 418	0.32 600	0.16 398	0.27 389	0.18 314	0.36 306	0.25 226	0.20 239	0.26 292	0.34 461	0.18 335	0.33 388	0.15 187	0.07 117	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.31 598

HanStereo	0.22 324	0.12 193	0.55 418	0.32 600	0.16 398	0.27 389	0.18 314	0.36 306	0.25 226	0.20 239	0.26 292	0.34 461	0.18 335	0.33 388	0.15 187	0.07 117	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.31 598

anonymousdsp	0.20 255	0.13 237	0.49 321	0.28 546	0.20 523	0.21 261	0.17 252	0.29 204	0.24 199	0.22 269	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.32 378	0.13 96	0.07 117	0.26 627	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.48 661

EGLCR-Stereo	0.19 223	0.09 54	0.34 168	0.29 564	0.17 431	0.28 408	0.16 207	0.30 224	0.23 179	0.22 269	0.11 44	0.16 210	0.09 36	0.28 313	0.15 187	0.07 117	0.25 621	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.37 632

Selective-RAFT	0.19 223	0.14 287	0.37 190	0.24 397	0.11 120	0.30 448	0.15 154	0.35 291	0.34 368	0.17 197	0.17 171	0.22 301	0.18 335	0.29 335	0.18 280	0.07 117	0.16 497	0.07 154	0.07 204	0.08 247	0.08 76

MC-Stereo	0.18 195	0.10 91	0.36 184	0.28 546	0.14 286	0.18 161	0.15 154	0.24 116	0.20 122	0.21 249	0.24 273	0.16 210	0.13 202	0.25 252	0.14 145	0.07 117	0.17 525	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.30 594

ccc-4	0.18 195	0.13 237	0.41 230	0.21 213	0.15 354	0.21 261	0.17 252	0.28 185	0.23 179	0.21 249	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.25 621	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.36 624

IGEV-Stereo	0.20 255	0.13 237	0.49 321	0.28 546	0.20 523	0.21 261	0.17 252	0.29 204	0.24 199	0.22 269	0.13 83	0.12 121	0.12 157	0.32 378	0.13 96	0.07 117	0.26 627	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.48 661
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 416	0.24 524	0.50 342	0.23 342	0.18 460	0.19 188	0.19 360	0.39 354	0.35 381	0.28 339	0.36 421	0.34 461	0.23 400	0.66 575	0.28 473	0.07 117	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.09 349	0.14 389

CIPLG	0.23 358	0.28 566	0.75 540	0.24 397	0.16 398	0.25 361	0.20 400	0.38 332	0.33 356	0.32 429	0.34 398	0.23 317	0.15 253	0.27 289	0.22 393	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

DAS	0.28 479	0.13 237	0.49 321	0.24 397	0.18 460	0.30 448	0.24 517	0.48 464	0.48 543	0.42 567	0.45 529	0.34 461	0.31 529	0.76 612	0.24 425	0.09 368	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.10 414	0.11 256

SepStereo	0.27 469	0.13 237	0.49 321	0.24 397	0.18 460	0.30 448	0.24 517	0.48 464	0.48 543	0.42 567	0.45 529	0.34 461	0.31 529	0.64 564	0.24 425	0.09 368	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.10 414	0.11 256

IPLG	0.23 358	0.19 443	0.65 497	0.21 213	0.12 179	0.28 408	0.17 252	0.45 432	0.32 337	0.33 442	0.32 365	0.16 210	0.17 301	0.50 481	0.23 413	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.08 76

IPLGR_C	0.23 358	0.29 570	0.81 563	0.24 397	0.16 398	0.24 340	0.20 400	0.38 332	0.33 356	0.32 429	0.33 387	0.23 317	0.15 253	0.26 274	0.22 393	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

MIPNet	0.22 324	0.19 443	0.64 492	0.22 281	0.12 179	0.28 408	0.20 400	0.48 464	0.39 439	0.31 404	0.24 273	0.19 255	0.24 421	0.28 313	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.08 76

IPLGR	0.22 324	0.14 287	0.75 540	0.21 213	0.11 120	0.25 361	0.18 314	0.44 423	0.38 423	0.29 364	0.28 315	0.21 293	0.19 358	0.37 429	0.19 316	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.07 30

ACRE	0.23 358	0.27 558	0.83 573	0.24 397	0.15 354	0.24 340	0.20 400	0.38 332	0.32 337	0.32 429	0.33 387	0.23 317	0.15 253	0.26 274	0.22 393	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130

GwcNet-ADL	0.23 358	0.15 323	0.58 455	0.24 397	0.13 241	0.23 317	0.24 517	0.51 495	0.41 460	0.28 339	0.29 324	0.30 423	0.20 364	0.27 289	0.28 473	0.09 368	0.07 187	0.07 154	0.07 204	0.09 349	0.11 256

HHNet	0.23 358	0.12 193	0.66 502	0.19 120	0.18 460	0.20 230	0.20 400	0.36 306	0.32 337	0.33 442	0.59 607	0.19 255	0.21 376	0.24 231	0.31 501	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.12 314

AAGNet	0.34 549	0.12 193	0.53 394	0.26 481	0.16 398	0.20 230	0.19 360	0.31 247	0.29 294	0.35 482	0.35 406	0.27 376	0.30 512	0.44 461	2.56 712	0.08 267	0.05 6	0.10 435	0.07 204	0.09 349	0.07 30

STrans-v2	0.25 416	0.14 287	0.56 428	0.21 213	0.12 179	0.23 317	0.20 400	0.50 483	0.31 324	0.31 404	0.42 490	0.35 474	0.35 561	0.62 555	0.24 425	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 390	0.14 287	0.57 439	0.24 397	0.11 120	0.21 261	0.19 360	0.43 402	0.34 368	0.30 387	0.43 504	0.36 480	0.31 529	0.61 544	0.20 344	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 390	0.16 365	0.48 304	0.30 575	0.13 241	0.21 261	0.16 207	0.38 332	0.35 381	0.34 463	0.30 340	0.33 453	0.20 364	0.70 587	0.24 425	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 390	0.16 365	0.47 289	0.29 564	0.12 179	0.23 317	0.14 106	0.40 365	0.33 356	0.35 482	0.37 432	0.33 453	0.22 385	0.70 587	0.26 452	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.08 247	0.07 30

NRIStereo	0.20 255	0.12 193	0.50 342	0.23 342	0.11 120	0.24 340	0.19 360	0.30 224	0.28 271	0.26 313	0.26 292	0.25 351	0.18 335	0.34 403	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.09 349	0.09 130

ASMatch	0.23 358	0.11 141	0.55 418	0.25 440	0.14 286	0.19 188	0.16 207	0.32 256	0.30 312	0.28 339	0.68 634	0.28 389	0.26 453	0.50 481	0.22 393	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.11 256

DeepStereo_RVC	0.19 223	0.12 193	0.47 289	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.16 207	0.29 204	0.24 199	0.28 339	0.27 307	0.23 317	0.28 485	0.24 231	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.07 204	0.09 349	0.10 205

RAFT-RH_RVC	0.26 439	0.13 237	0.57 439	0.22 281	0.12 179	0.25 361	0.14 106	0.27 170	0.29 294	0.38 522	1.14 676	0.23 317	0.18 335	0.58 523	0.24 425	0.07 117	0.06 91	0.10 435	0.07 204	0.06 94	0.08 76

RAFT-345	0.22 324	0.11 141	0.55 418	0.22 281	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.27 170	0.28 271	0.27 325	0.65 628	0.20 276	0.17 301	0.55 509	0.22 393	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.07 30

CRE-IMP	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.23 342	0.11 120	0.24 340	0.17 252	0.31 247	0.24 199	0.27 325	0.26 292	0.24 338	0.17 301	0.24 231	0.19 316	0.09 368	0.05 6	0.10 435	0.07 204	0.10 414	0.10 205

cross-raft	0.18 195	0.12 193	0.40 219	0.27 518	0.16 398	0.20 230	0.24 517	0.34 282	0.24 199	0.23 280	0.28 315	0.29 402	0.15 253	0.19 111	0.16 219	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.07 30

test-1	0.20 255	0.12 193	0.49 321	0.23 342	0.23 572	0.22 293	0.23 492	0.36 306	0.29 294	0.21 249	0.25 283	0.24 338	0.14 232	0.18 90	0.22 393	0.07 117	0.14 451	0.08 254	0.07 204	0.06 94	0.14 389

Prome-Stereo	0.22 324	0.10 91	0.43 248	0.24 397	0.13 241	0.23 317	0.23 492	0.37 323	0.27 260	0.33 442	0.58 602	0.24 338	0.28 485	0.30 352	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.20 490

LMCR-Stereo	0.28 479	0.22 492	0.56 428	0.29 564	0.14 286	0.37 544	0.23 492	0.57 568	0.36 397	0.40 549	0.40 469	0.29 402	0.30 512	0.41 447	0.38 547	0.11 483	0.07 187	0.09 353	0.07 204	0.13 528	0.10 205

TestStereo	0.22 324	0.24 524	0.48 304	0.25 440	0.11 120	0.22 293	0.22 463	0.32 256	0.31 324	0.24 290	0.34 398	0.23 317	0.19 358	0.62 555	0.19 316	0.08 267	0.07 187	0.10 435	0.07 204	0.11 468	0.07 30

raft+_RVC	0.21 296	0.21 472	0.46 281	0.22 281	0.35 647	0.21 261	0.16 207	0.39 354	0.35 381	0.22 269	0.28 315	0.20 276	0.15 253	0.25 252	0.20 344	0.08 267	0.16 497	0.08 254	0.07 204	0.07 173	0.12 314

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 255	0.23 511	0.49 321	0.21 213	0.16 398	0.19 188	0.17 252	0.35 291	0.32 337	0.26 313	0.33 387	0.20 276	0.17 301	0.21 163	0.17 250	0.06 44	0.10 343	0.07 154	0.07 204	0.07 173	0.11 256

CFNet-RSSM	0.18 195	0.10 91	0.45 265	0.20 168	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.40 365	0.31 324	0.23 280	0.21 235	0.26 371	0.15 253	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 183	0.10 91	0.41 230	0.20 168	0.12 179	0.20 230	0.15 154	0.34 282	0.29 294	0.23 280	0.23 263	0.27 376	0.15 253	0.21 163	0.14 145	0.07 117	0.06 91	0.07 154	0.07 204	0.06 94	0.07 30

ACVNet	0.24 390	0.18 425	0.51 363	0.18 68	0.15 354	0.27 389	0.23 492	0.40 365	0.45 509	0.29 364	0.41 481	0.38 492	0.28 485	0.28 313	0.35 535	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.10 414	0.09 130

acv_ft	0.26 439	0.18 425	0.56 428	0.24 397	0.19 495	0.34 513	0.21 428	0.47 453	0.45 509	0.39 540	0.41 481	0.38 492	0.28 485	0.28 313	0.36 539	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.11 468	0.09 130

BEATNet_4x	0.25 416	0.25 540	0.66 502	0.23 342	0.10 72	0.29 433	0.14 106	0.49 475	0.34 368	0.31 404	0.35 406	0.32 443	0.26 453	0.34 403	0.33 520	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.07 204	0.11 468	0.13 351

HSM-Net_RVC	0.28 479	0.12 193	0.48 304	0.19 120	0.11 120	0.35 529	0.21 428	0.64 631	0.44 496	0.40 549	0.43 504	0.50 587	0.27 462	0.75 606	0.25 440	0.08 267	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.08 247	0.09 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.33 540	0.31 581	0.69 514	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.23 492	0.49 475	0.55 596	0.39 540	0.60 611	0.43 540	0.30 512	0.88 640	0.54 605	0.11 483	0.08 254	0.07 154	0.07 204	0.10 414	0.12 314

HSM	0.29 501	0.18 425	0.48 304	0.21 213	0.15 354	0.33 497	0.20 400	0.55 548	0.39 439	0.36 496	0.39 459	0.67 653	0.32 543	0.88 640	0.24 425	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.07 204	0.09 349	0.10 205

Weightmod	0.19 223	0.19 443	0.34 168	0.21 213	0.18 460	0.24 340	0.17 252	0.27 170	0.22 161	0.19 226	0.30 340	0.19 255	0.15 253	0.29 335	0.20 344	0.12 523	0.11 380	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.17 446

CAR	0.12 26	0.08 21	0.25 79	0.16 13	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 42	0.13 12	0.12 70	0.10 32	0.08 3	0.07 3	0.18 90	0.12 40	0.06 44	0.15 482	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.10 205

MSE-Stereo	0.12 26	0.08 21	0.25 79	0.16 13	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 42	0.13 12	0.11 40	0.10 32	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.12 40	0.06 44	0.16 497	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.10 205

DN	0.21 296	0.09 54	0.58 455	0.40 649	0.18 460	0.22 293	0.18 314	0.30 224	0.25 226	0.15 155	0.19 203	0.18 241	0.10 77	0.26 274	0.19 316	0.14 572	0.18 537	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.42 646

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 130	0.23 511	0.58 455	0.17 36	0.12 179	0.15 55	0.14 106	0.25 139	0.18 81	0.11 40	0.14 119	0.12 121	0.10 77	0.15 29	0.11 14	0.06 44	0.06 91	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.22 518

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 46	0.10 91	0.24 68	0.20 168	0.12 179	0.14 36	0.15 154	0.22 79	0.21 148	0.11 40	0.17 171	0.11 88	0.12 157	0.13 4	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.22 518

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 26	0.10 91	0.23 61	0.19 120	0.10 72	0.15 55	0.16 207	0.24 116	0.17 61	0.11 40	0.16 151	0.09 26	0.11 116	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.17 446

IGEV_i1	0.26 439	0.12 193	0.57 439	0.25 440	0.24 589	0.32 487	0.20 400	0.45 432	0.37 412	0.35 482	0.30 340	0.35 474	0.20 364	0.39 437	0.23 413	0.08 267	0.26 627	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.37 632

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 92	0.15 4	0.11 120	0.10 9	0.13 75	0.15 9	0.09 1	0.12 70	0.10 32	0.09 26	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.06 94	0.05 1

Hybrid-DGEV-2	0.23 358	0.20 459	0.53 394	0.24 397	0.13 241	0.28 408	0.15 154	0.50 483	0.45 509	0.28 339	0.26 292	0.25 351	0.26 453	0.29 335	0.20 344	0.07 117	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.07 173	0.10 205

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 36	0.10 72	0.17 129	0.13 75	0.11 1	0.14 25	0.10 24	0.09 15	0.08 3	0.06 1	0.22 192	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.08 296	0.05 4	0.06 13

BStereo	0.14 93	0.10 91	0.46 281	0.18 68	0.11 120	0.15 55	0.15 154	0.25 139	0.23 179	0.12 70	0.11 44	0.12 121	0.09 36	0.17 70	0.17 250	0.05 1	0.07 187	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.09 130

Anonymus123	0.16 161	0.10 91	0.46 281	0.18 68	0.11 120	0.41 568	0.15 154	0.30 224	0.23 179	0.12 70	0.11 44	0.12 121	0.09 36	0.17 70	0.17 250	0.05 1	0.07 187	0.06 49	0.08 296	0.05 4	0.09 130

NLSM3	0.14 93	0.12 193	0.25 79	0.21 213	0.13 241	0.18 161	0.16 207	0.32 256	0.25 226	0.12 70	0.15 137	0.12 121	0.13 202	0.17 70	0.15 187	0.05 1	0.05 6	0.08 254	0.08 296	0.05 4	0.08 76

NLSM1	0.18 195	0.12 193	0.21 41	0.21 213	0.18 460	0.25 361	0.17 252	0.51 495	0.43 483	0.17 197	0.21 235	0.13 144	0.15 253	0.22 192	0.18 280	0.08 267	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.07 173	0.07 30

NLCSM	0.20 255	0.15 323	0.23 61	0.24 397	0.19 495	0.24 340	0.22 463	0.45 432	0.44 496	0.20 239	0.18 191	0.14 175	0.16 275	0.47 473	0.20 344	0.09 368	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.10 205

FE-Mocha	0.18 195	0.11 141	0.40 219	0.26 481	0.14 286	0.19 188	0.14 106	0.36 306	0.24 199	0.24 290	0.24 273	0.23 317	0.14 232	0.27 289	0.19 316	0.08 267	0.08 254	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.08 76

IGEV-FE	0.23 358	0.11 141	0.82 567	0.21 213	0.23 572	0.20 230	0.19 360	0.38 332	0.23 179	0.34 463	0.22 249	0.29 402	0.14 232	0.24 231	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.35 620

252Zero-FE	0.18 195	0.08 21	0.28 115	0.18 68	0.10 72	0.15 55	0.11 21	0.22 79	0.22 161	0.76 662	0.11 44	0.09 26	0.08 14	0.17 70	0.15 187	0.07 117	0.51 689	0.06 49	0.08 296	0.06 94	0.10 205

zero-FE	0.21 296	0.08 21	1.10 630	0.24 397	0.27 611	0.12 21	0.14 106	0.20 50	0.20 122	0.12 70	0.11 44	0.13 144	0.11 116	0.22 192	0.19 316	0.09 368	0.23 597	0.07 154	0.08 296	0.19 612	0.27 576

GASTEREO	0.20 255	0.15 323	0.31 140	0.40 649	0.29 623	0.18 161	0.15 154	0.29 204	0.22 161	0.18 219	0.17 171	0.11 88	0.13 202	0.25 252	0.15 187	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.08 296	0.06 94	0.57 676

MSCF	0.20 255	0.14 287	0.31 140	0.40 649	0.29 623	0.17 129	0.15 154	0.29 204	0.22 161	0.17 197	0.16 151	0.11 88	0.13 202	0.24 231	0.15 187	0.07 117	0.23 597	0.06 49	0.08 296	0.07 173	0.57 676

z-ln-s-r	0.35 556	0.30 576	1.02 618	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.26 544	0.46 441	0.55 596	0.33 442	0.61 619	0.39 506	0.31 529	0.80 624	0.77 640	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.08 296	0.11 468	0.10 205

2.25w	0.13 46	0.10 91	0.24 68	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.10 8	0.20 50	0.19 108	0.14 130	0.18 191	0.09 26	0.10 77	0.23 216	0.15 187	0.05 1	0.17 525	0.05 1	0.08 296	0.05 4	0.12 314

4w-stereo	0.13 46	0.11 141	0.31 140	0.17 36	0.10 72	0.15 55	0.10 8	0.20 50	0.14 25	0.13 102	0.12 64	0.08 3	0.12 157	0.23 216	0.13 96	0.05 1	0.18 537	0.05 1	0.08 296	0.05 4	0.15 408

monsters	0.13 46	0.10 91	0.20 25	0.18 68	0.13 241	0.15 55	0.11 21	0.24 116	0.16 51	0.15 155	0.13 83	0.08 3	0.09 36	0.23 216	0.12 40	0.06 44	0.15 482	0.05 1	0.08 296	0.05 4	0.09 130

LG-Stereo	0.14 93	0.13 237	0.30 131	0.21 213	0.11 120	0.16 92	0.18 314	0.23 94	0.19 108	0.12 70	0.18 191	0.11 88	0.09 36	0.15 29	0.14 145	0.06 44	0.07 187	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.07 30

G2L-Stereo	0.27 469	0.23 511	0.61 478	0.22 281	0.14 286	0.25 361	0.19 360	0.48 464	0.37 412	0.33 442	0.38 441	0.40 511	0.23 400	0.61 544	0.33 520	0.11 483	0.09 300	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.11 256

FACV-RUCA	0.22 324	0.15 323	0.38 195	0.24 397	0.23 572	0.26 382	0.19 360	0.41 384	0.35 381	0.26 313	0.32 365	0.22 301	0.25 434	0.24 231	0.19 316	0.10 440	0.07 187	0.15 598	0.08 296	0.16 571	0.14 389

rvit_stereo_0083	0.17 183	0.13 237	0.29 121	0.21 213	0.13 241	0.17 129	0.17 252	0.23 94	0.36 397	0.16 174	0.22 249	0.19 255	0.17 301	0.21 163	0.17 250	0.11 483	0.10 343	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 183	0.17 400	0.40 219	0.21 213	0.14 286	0.20 230	0.17 252	0.24 116	0.26 242	0.18 219	0.21 235	0.20 276	0.14 232	0.20 140	0.15 187	0.12 523	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 161	0.13 237	0.30 131	0.21 213	0.12 179	0.17 129	0.17 252	0.24 116	0.34 368	0.17 197	0.19 203	0.18 241	0.15 253	0.20 140	0.17 250	0.11 483	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.07 30

model_zeroshot	0.21 296	0.14 287	0.51 363	0.34 617	0.18 460	0.26 382	0.16 207	0.41 384	0.24 199	0.33 442	0.20 215	0.25 351	0.12 157	0.26 274	0.16 219	0.09 368	0.21 572	0.07 154	0.08 296	0.07 173	0.13 351

rvit_stereo_0082	0.16 161	0.13 237	0.30 131	0.21 213	0.12 179	0.17 129	0.17 252	0.24 116	0.34 368	0.17 197	0.19 203	0.18 241	0.15 253	0.20 140	0.17 250	0.11 483	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 161	0.17 400	0.35 178	0.19 120	0.13 241	0.14 36	0.20 400	0.29 204	0.26 242	0.16 174	0.17 171	0.19 255	0.14 232	0.19 111	0.16 219	0.11 483	0.08 254	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 161	0.12 193	0.29 121	0.30 575	0.20 523	0.16 92	0.14 106	0.28 185	0.22 161	0.14 130	0.15 137	0.13 144	0.08 14	0.20 140	0.15 187	0.06 44	0.16 497	0.07 154	0.08 296	0.06 94	0.24 542

test_sample2	0.23 358	0.12 193	0.39 204	0.20 168	0.11 120	0.28 408	0.22 463	0.45 432	0.33 356	0.27 325	0.34 398	0.30 423	0.25 434	0.46 469	0.23 413	0.09 368	0.15 482	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.19 471

test_sample1	0.24 390	0.13 237	0.40 219	0.20 168	0.13 241	0.29 433	0.19 360	0.43 402	0.30 312	0.27 325	0.34 398	0.31 432	0.28 485	0.45 467	0.27 464	0.09 368	0.16 497	0.08 254	0.08 296	0.09 349	0.22 518

CAS++	0.17 183	0.13 237	0.35 178	0.18 68	0.13 241	0.17 129	0.16 207	0.42 391	0.25 226	0.19 226	0.18 191	0.13 144	0.10 77	0.22 192	0.12 40	0.12 523	0.10 343	0.11 493	0.08 296	0.10 414	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.25 416	0.20 459	0.69 514	0.24 397	0.17 431	0.31 470	0.16 207	0.50 483	0.32 337	0.29 364	0.38 441	0.25 351	0.19 358	0.33 388	0.29 487	0.08 267	0.20 566	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.16 425

whm_eth	0.16 161	0.17 400	0.35 178	0.19 120	0.13 241	0.14 36	0.20 400	0.29 204	0.26 242	0.16 174	0.17 171	0.19 255	0.14 232	0.19 111	0.16 219	0.11 483	0.08 254	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.08 76

IGEV_Zeroshot_test	0.23 358	0.11 141	0.82 567	0.21 213	0.23 572	0.20 230	0.19 360	0.38 332	0.23 179	0.34 463	0.22 249	0.29 402	0.14 232	0.24 231	0.20 344	0.07 117	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.35 620

MIF-Stereo (partial)	0.18 195	0.13 237	0.50 342	0.22 281	0.15 354	0.16 92	0.13 75	0.29 204	0.26 242	0.17 197	0.26 292	0.16 210	0.17 301	0.25 252	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.08 76

EKT-Stereo	0.39 576	0.13 237	0.53 394	0.42 659	3.94 718	0.22 293	0.17 252	0.38 332	0.30 312	0.21 249	0.20 215	0.23 317	0.15 253	0.30 352	0.18 280	0.10 440	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.09 349	0.12 314

MIM_Stereo	0.20 255	0.17 400	0.55 418	0.20 168	0.21 540	0.17 129	0.14 106	0.37 323	0.27 260	0.28 339	0.35 406	0.23 317	0.13 202	0.28 313	0.16 219	0.06 44	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.15 408

PCWNet_CMD	0.23 358	0.14 287	0.48 304	0.21 213	0.13 241	0.28 408	0.17 252	0.47 453	0.47 535	0.30 387	0.36 421	0.37 486	0.24 421	0.29 335	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.11 468	0.11 256

4D-IteraStereo	0.20 255	0.21 472	0.62 482	0.21 213	0.14 286	0.19 188	0.17 252	0.29 204	0.28 271	0.24 290	0.20 215	0.20 276	0.10 77	0.22 192	0.18 280	0.07 117	0.07 187	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.33 611

CBFPSM	0.28 479	0.23 511	0.76 544	0.21 213	0.14 286	0.38 551	0.26 544	0.42 391	0.37 412	0.34 463	0.36 421	0.55 608	0.38 576	0.33 388	0.40 553	0.08 267	0.08 254	0.07 154	0.08 296	0.09 349	0.12 314

iinet-f	0.31 526	0.23 511	1.16 640	0.20 168	0.16 398	0.44 586	0.23 492	0.47 453	0.38 423	0.36 496	0.44 514	0.41 520	0.35 561	0.36 419	0.43 565	0.10 440	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.13 528	0.12 314

DCRE	0.24 390	0.15 323	0.45 265	0.26 481	0.26 607	0.23 317	0.21 428	0.37 323	0.29 294	0.23 280	0.81 652	0.23 317	0.16 275	0.24 231	0.18 280	0.07 117	0.14 451	0.07 154	0.08 296	0.07 173	0.25 554

TestStereo1	0.23 358	0.22 492	0.50 342	0.27 518	0.14 286	0.26 382	0.27 554	0.43 402	0.38 423	0.29 364	0.39 459	0.23 317	0.21 376	0.33 388	0.18 280	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.10 205

DisPM	0.20 255	0.11 141	0.52 383	0.24 397	0.13 241	0.18 161	0.19 360	0.30 224	0.31 324	0.33 442	0.34 398	0.23 317	0.16 275	0.34 403	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.12 314

IER	0.24 390	0.15 323	0.50 342	0.21 213	0.15 354	0.31 470	0.20 400	0.44 423	0.38 423	0.34 463	0.41 481	0.32 443	0.34 553	0.31 367	0.23 413	0.09 368	0.07 187	0.08 254	0.08 296	0.09 349	0.09 130

RAFT_CTSACE	0.23 358	0.21 472	0.57 439	0.26 481	0.15 354	0.22 293	0.23 492	0.34 282	0.30 312	0.34 463	0.51 565	0.31 432	0.17 301	0.33 388	0.15 187	0.06 44	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.07 30

CRFU-Net	0.29 501	0.14 287	0.48 304	0.26 481	0.15 354	0.46 597	0.22 463	0.52 503	0.32 337	0.44 584	0.42 490	0.48 575	0.47 617	0.44 461	0.31 501	0.12 523	0.10 343	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.11 256

NINENet	0.27 469	0.16 365	0.49 321	0.23 342	0.16 398	0.44 586	0.17 252	0.63 625	0.49 559	0.33 442	0.38 441	0.31 432	0.22 385	0.43 457	0.22 393	0.11 483	0.10 343	0.12 528	0.08 296	0.12 513	0.11 256

SA-5K	0.23 358	0.22 492	0.50 342	0.27 518	0.14 286	0.26 382	0.27 554	0.43 402	0.38 423	0.29 364	0.39 459	0.23 317	0.21 376	0.33 388	0.18 280	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.10 205

CSP-Net	0.28 479	0.17 400	0.41 230	0.22 281	0.14 286	0.44 586	0.24 517	0.52 503	0.42 472	0.42 567	0.44 514	0.42 533	0.27 462	0.66 575	0.30 491	0.12 523	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.10 205

dd	0.23 358	0.32 588	0.55 418	0.23 342	0.12 179	0.27 389	0.21 428	0.32 256	0.45 509	0.30 387	0.29 324	0.25 351	0.17 301	0.31 367	0.26 452	0.13 547	0.07 187	0.10 435	0.08 296	0.12 513	0.09 130

GLC_STEREO	0.15 130	0.11 141	0.31 140	0.22 281	0.09 18	0.17 129	0.15 154	0.24 116	0.28 271	0.17 197	0.20 215	0.17 226	0.11 116	0.24 231	0.17 250	0.07 117	0.09 300	0.09 353	0.08 296	0.07 173	0.07 30

AASNet	0.29 501	0.27 558	0.67 505	0.26 481	0.18 460	0.34 513	0.21 428	0.64 631	0.49 559	0.36 496	0.41 481	0.32 443	0.26 453	0.33 388	0.39 551	0.12 523	0.09 300	0.10 435	0.08 296	0.14 551	0.12 314

GMOStereo	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

error version	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

test-v	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

test-3	0.18 195	0.10 91	0.48 304	0.23 342	0.14 286	0.18 161	0.16 207	0.32 256	0.29 294	0.26 313	0.17 171	0.22 301	0.13 202	0.26 274	0.19 316	0.06 44	0.14 451	0.08 254	0.08 296	0.06 94	0.10 205

test_1	0.18 195	0.10 91	0.48 304	0.23 342	0.14 286	0.18 161	0.16 207	0.32 256	0.29 294	0.26 313	0.17 171	0.22 301	0.13 202	0.26 274	0.19 316	0.06 44	0.14 451	0.08 254	0.08 296	0.06 94	0.10 205

Patchmatch Stereo++	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.27 289	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130
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
NF-Stereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.52 495	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

OCTAStereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.51 487	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

PSM-adaLoss	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.25 252	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

FTStereo	0.28 479	0.11 141	0.56 428	0.24 397	0.13 241	0.21 261	0.52 667	0.36 306	0.28 271	0.38 522	0.94 665	0.30 423	0.56 640	0.33 388	0.18 280	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.19 471

ROB_FTStereo_v2	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.25 252	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

ROB_FTStereo	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.13 75	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.25 252	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

HUI-Stereo	0.19 223	0.13 237	0.52 383	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.23 216	0.17 250	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

DEmStereo	0.26 439	0.10 91	0.52 383	0.19 120	0.13 241	0.31 470	0.25 532	0.29 204	0.38 423	0.36 496	0.57 599	0.24 338	0.48 621	0.53 498	0.44 572	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.08 76

SST-Stereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.14 286	0.19 188	0.17 252	0.32 256	0.26 242	0.34 463	0.33 387	0.29 402	0.25 434	0.56 516	0.18 280	0.08 267	0.05 6	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.07 30

RAFT_R40	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.13 241	0.18 161	0.18 314	0.32 256	0.31 324	0.33 442	0.33 387	0.30 423	0.23 400	0.55 509	0.19 316	0.08 267	0.05 6	0.10 435	0.08 296	0.09 349	0.07 30

DRaft	0.25 416	0.11 141	0.47 289	0.18 68	0.12 179	0.28 408	0.23 492	0.34 282	0.40 450	0.38 522	0.60 611	0.20 276	0.41 593	0.48 475	0.41 557	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.08 296	0.07 173	0.08 76

PFNet	0.24 390	0.11 141	0.63 487	0.25 440	0.14 286	0.22 293	0.19 360	0.40 365	0.35 381	0.36 496	0.32 365	0.27 376	0.20 364	0.63 558	0.23 413	0.09 368	0.05 6	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.08 76

RE-Stereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.51 487	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

Pruner-Stereo	0.20 255	0.12 193	0.49 321	0.29 564	0.12 179	0.19 188	0.17 252	0.32 256	0.31 324	0.33 442	0.32 365	0.25 351	0.15 253	0.25 252	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.10 205

TVStereo	0.22 324	0.11 141	0.52 383	0.25 440	0.12 179	0.21 261	0.18 314	0.40 365	0.35 381	0.28 339	0.30 340	0.22 301	0.17 301	0.51 487	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.09 353	0.08 296	0.08 247	0.13 351

iGMRVC	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.27 289	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

IRAFT_RVC	0.23 358	0.15 323	0.54 408	0.26 481	0.12 179	0.19 188	0.23 492	0.41 384	0.39 439	0.31 404	0.30 340	0.29 402	0.24 421	0.55 509	0.23 413	0.08 267	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.08 76

iRAFT	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.19 188	0.14 106	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.27 289	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

test-2	0.20 255	0.17 400	0.45 265	0.23 342	0.18 460	0.21 261	0.27 554	0.28 185	0.28 271	0.31 404	0.32 365	0.28 389	0.17 301	0.16 50	0.13 96	0.07 117	0.23 597	0.10 435	0.08 296	0.08 247	0.07 30

RAFT-IKP	0.19 223	0.13 237	0.51 363	0.22 281	0.11 120	0.18 161	0.15 154	0.30 224	0.24 199	0.28 339	0.29 324	0.25 351	0.18 335	0.26 274	0.18 280	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.08 296	0.10 414	0.09 130

GEStereo_RVC	0.29 501	0.24 524	0.60 471	0.27 518	0.16 398	0.33 497	0.25 532	0.58 582	0.56 603	0.35 482	0.38 441	0.34 461	0.25 434	0.51 487	0.29 487	0.12 523	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.11 468	0.13 351

sAnonymous2	0.21 296	0.24 524	0.79 556	0.24 397	0.17 431	0.22 293	0.20 400	0.36 306	0.29 294	0.17 197	0.19 203	0.17 226	0.16 275	0.18 90	0.15 187	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.23 636	0.18 453

CroCo_RVC	0.21 296	0.24 524	0.79 556	0.24 397	0.17 431	0.22 293	0.20 400	0.36 306	0.29 294	0.17 197	0.19 203	0.17 226	0.16 275	0.18 90	0.15 187	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.23 636	0.18 453

CFNet_pseudo	0.23 358	0.14 287	0.48 304	0.20 168	0.13 241	0.27 389	0.17 252	0.46 441	0.45 509	0.30 387	0.37 432	0.38 492	0.23 400	0.30 352	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.11 493	0.08 296	0.11 468	0.11 256

RALAANet	0.21 296	0.24 524	0.53 394	0.23 342	0.14 286	0.22 293	0.13 75	0.38 332	0.30 312	0.29 364	0.26 292	0.25 351	0.15 253	0.28 313	0.20 344	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.10 414	0.07 30

GES	0.23 358	0.14 287	0.54 408	0.21 213	0.14 286	0.28 408	0.19 360	0.51 495	0.35 381	0.31 404	0.36 421	0.25 351	0.24 421	0.30 352	0.23 413	0.11 483	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.10 414	0.12 314

test_xeample3	0.22 324	0.17 400	0.81 563	0.21 213	0.15 354	0.20 230	0.18 314	0.40 365	0.25 226	0.19 226	0.12 64	0.13 144	0.12 157	0.34 403	0.33 520	0.07 117	0.20 566	0.07 154	0.08 296	0.08 247	0.34 616

AFF-stereo	0.20 255	0.24 524	0.49 321	0.22 281	0.11 120	0.18 161	0.18 314	0.35 291	0.29 294	0.25 303	0.36 421	0.25 351	0.17 301	0.25 252	0.17 250	0.06 44	0.09 300	0.08 254	0.08 296	0.08 247	0.11 256

GMStereo	0.21 296	0.30 576	0.57 439	0.21 213	0.12 179	0.24 340	0.18 314	0.30 224	0.41 460	0.26 313	0.24 273	0.17 226	0.16 275	0.25 252	0.19 316	0.10 440	0.07 187	0.08 254	0.08 296	0.11 468	0.09 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.24 390	0.18 425	0.51 363	0.23 342	0.14 286	0.27 389	0.20 400	0.45 432	0.40 450	0.32 429	0.33 387	0.33 453	0.25 434	0.27 289	0.30 491	0.11 483	0.08 254	0.10 435	0.08 296	0.11 468	0.12 314

SuperB	0.50 626	0.37 615	2.16 695	0.23 342	0.15 354	0.41 568	0.32 602	0.50 483	0.83 660	0.44 584	0.51 565	0.33 453	0.45 608	0.69 584	1.07 668	0.10 440	0.08 254	0.09 353	0.08 296	0.95 705	0.18 453

MSMDNet	0.23 358	0.14 287	0.49 321	0.20 168	0.13 241	0.28 408	0.17 252	0.47 453	0.47 535	0.30 387	0.36 421	0.37 486	0.24 421	0.29 335	0.21 375	0.09 368	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.11 468	0.11 256

ccs_rob	0.23 358	0.14 287	0.48 304	0.20 168	0.13 241	0.27 389	0.17 252	0.46 441	0.45 509	0.30 387	0.37 432	0.38 492	0.23 400	0.30 352	0.22 393	0.09 368	0.06 91	0.11 493	0.08 296	0.12 513	0.11 256

DISCO	0.33 540	0.16 365	0.55 418	0.26 481	0.16 398	0.48 610	0.25 532	0.52 503	0.58 608	0.38 522	0.45 529	0.63 638	0.37 571	0.65 569	0.50 593	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.08 296	0.13 528	0.13 351

0shot-warping	0.11 9	0.10 91	0.18 11	0.15 4	0.11 120	0.14 36	0.17 252	0.12 3	0.13 12	0.09 9	0.15 137	0.07 1	0.10 77	0.13 4	0.15 187	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.08 247	0.09 130

SE	0.17 183	0.22 492	0.32 153	0.22 281	0.12 179	0.23 317	0.16 207	0.30 224	0.21 148	0.20 239	0.28 315	0.15 196	0.17 301	0.17 70	0.17 250	0.10 440	0.06 91	0.09 353	0.09 397	0.12 513	0.12 314

monster-pro	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

Selective-IGEV-i16pc	0.33 540	0.12 193	1.65 680	0.21 213	0.14 286	0.74 659	0.30 585	0.46 441	0.44 496	0.21 249	0.32 365	0.26 371	0.14 232	0.71 593	0.19 316	0.15 588	0.10 343	0.08 254	0.09 397	0.11 468	0.12 314

Selective-IGEV-i1	0.28 479	0.11 141	0.44 259	0.36 632	0.32 640	0.32 487	0.23 492	0.48 464	0.48 543	0.29 364	0.32 365	0.39 506	0.17 301	0.28 313	0.25 440	0.08 267	0.23 597	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.53 671

WQFJA1++	0.48 622	0.07 2	0.86 584	0.23 342	0.19 495	0.18 161	0.11 21	0.21 65	0.14 25	2.23 711	0.12 64	0.23 317	0.11 116	0.21 163	0.14 145	0.08 267	0.19 551	0.06 49	0.09 397	4.02 721	0.20 490

MonStereo	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

Monster-pub-eth3d	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.19 111	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

monsterstereo	0.13 46	0.10 91	0.20 25	0.19 120	0.12 179	0.14 36	0.12 37	0.26 155	0.18 81	0.14 130	0.16 151	0.08 3	0.09 36	0.22 192	0.14 145	0.05 1	0.16 497	0.06 49	0.09 397	0.06 94	0.07 30

DFGA-Net	0.26 439	0.33 592	0.70 521	0.22 281	0.15 354	0.25 361	0.17 252	0.41 384	0.40 450	0.30 387	0.32 365	0.21 293	0.18 335	0.61 544	0.33 520	0.08 267	0.06 91	0.10 435	0.09 397	0.11 468	0.09 130

fast-iter	0.21 296	0.16 365	0.50 342	0.18 68	0.15 354	0.17 129	0.16 207	0.35 291	0.22 161	0.38 522	0.38 441	0.36 480	0.24 421	0.29 335	0.22 393	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.08 76

CoSv	0.21 296	0.16 365	0.50 342	0.18 68	0.15 354	0.17 129	0.16 207	0.35 291	0.22 161	0.38 522	0.38 441	0.36 480	0.24 421	0.29 335	0.22 393	0.06 44	0.05 6	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.08 76

MonSter	0.13 46	0.09 54	0.20 25	0.17 36	0.09 18	0.15 55	0.12 37	0.25 139	0.20 122	0.09 9	0.11 44	0.08 3	0.07 3	0.20 140	0.13 96	0.05 1	0.24 613	0.05 1	0.09 397	0.05 4	0.13 351

tg	0.18 195	0.15 323	0.34 168	0.22 281	0.11 120	0.23 317	0.15 154	0.35 291	0.27 260	0.20 239	0.25 283	0.20 276	0.12 157	0.25 252	0.16 219	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.08 247	0.13 351

DDVS	0.26 439	0.16 365	0.45 265	0.25 440	0.17 431	0.34 513	0.21 428	0.43 402	0.31 324	0.34 463	0.41 481	0.47 571	0.21 376	0.52 495	0.29 487	0.11 483	0.09 300	0.11 493	0.09 397	0.13 528	0.16 425

UGAM-zero	0.26 439	0.11 141	0.56 428	0.20 168	0.16 398	0.28 408	0.18 314	0.48 464	0.25 226	0.31 404	0.28 315	0.56 613	0.32 543	0.66 575	0.17 250	0.07 117	0.10 343	0.07 154	0.09 397	0.07 173	0.31 598

ACV-stereo	0.30 515	0.20 459	0.82 567	0.23 342	0.16 398	0.48 610	0.20 400	0.38 332	0.34 368	0.29 364	0.33 387	0.66 649	0.43 603	0.55 509	0.31 501	0.10 440	0.09 300	0.09 353	0.09 397	0.11 468	0.12 314

rvit_stereo_ft	0.18 195	0.19 443	0.43 248	0.25 440	0.14 286	0.17 129	0.21 428	0.30 224	0.28 271	0.17 197	0.19 203	0.20 276	0.17 301	0.22 192	0.18 280	0.11 483	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.08 76

test_sample4	0.26 439	0.14 287	0.53 394	0.21 213	0.12 179	0.32 487	0.21 428	0.53 514	0.38 423	0.33 442	0.38 441	0.28 389	0.25 434	0.54 504	0.25 440	0.10 440	0.14 451	0.10 435	0.09 397	0.11 468	0.16 425

test_sample3	0.25 416	0.14 287	0.52 383	0.20 168	0.12 179	0.33 497	0.20 400	0.53 514	0.38 423	0.32 429	0.35 406	0.29 402	0.24 421	0.54 504	0.25 440	0.10 440	0.14 451	0.09 353	0.09 397	0.11 468	0.15 408

SMFormer	0.27 469	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.34 528	0.10 440	0.16 497	0.08 254	0.09 397	0.10 414	0.16 425

tta	0.27 469	0.13 237	0.47 289	0.20 168	0.10 72	0.28 408	0.19 360	0.54 530	0.48 543	0.35 482	0.42 490	0.31 432	0.27 462	0.60 536	0.34 528	0.10 440	0.16 497	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.13 351

MyStereo07	0.18 195	0.15 323	0.44 259	0.22 281	0.16 398	0.25 361	0.22 463	0.31 247	0.26 242	0.22 269	0.13 83	0.12 121	0.13 202	0.33 388	0.14 145	0.07 117	0.13 432	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

MyStereo06	0.23 358	0.15 323	0.74 536	0.22 281	0.14 286	0.25 361	0.22 463	0.43 402	0.25 226	0.36 496	0.24 273	0.34 461	0.18 335	0.24 231	0.20 344	0.07 117	0.12 411	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

MyStereo05	0.24 390	0.15 323	0.58 455	0.22 281	0.14 286	0.25 361	0.22 463	0.50 483	0.54 588	0.32 429	0.23 263	0.26 371	0.23 400	0.32 378	0.25 440	0.07 117	0.12 411	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

MyStereo04	0.24 390	0.15 323	0.58 455	0.22 281	0.16 398	0.25 361	0.22 463	0.51 495	0.54 588	0.29 364	0.23 263	0.27 376	0.23 400	0.32 378	0.25 440	0.07 117	0.13 432	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

CASnet	0.15 130	0.13 237	0.30 131	0.22 281	0.08 8	0.15 55	0.14 106	0.28 185	0.26 242	0.23 280	0.20 215	0.15 196	0.11 116	0.18 90	0.13 96	0.07 117	0.05 6	0.11 493	0.09 397	0.08 247	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.25 416	0.14 287	0.51 363	0.20 168	0.15 354	0.29 433	0.18 314	0.51 495	0.46 521	0.32 429	0.42 490	0.38 492	0.23 400	0.31 367	0.22 393	0.11 483	0.08 254	0.12 528	0.09 397	0.13 528	0.13 351

AEACV	0.20 255	0.09 54	0.32 153	0.39 644	0.34 644	0.21 261	0.16 207	0.30 224	0.18 81	0.17 197	0.17 171	0.13 144	0.16 275	0.27 289	0.13 96	0.07 117	0.29 652	0.07 154	0.09 397	0.07 173	0.37 632

LL-Strereo2	0.21 296	0.25 540	0.53 394	0.32 600	0.20 523	0.25 361	0.14 106	0.32 256	0.25 226	0.25 303	0.20 215	0.24 338	0.12 157	0.28 313	0.18 280	0.07 117	0.07 187	0.12 528	0.09 397	0.09 349	0.16 425

LL-Strereo	0.32 533	0.33 592	0.77 550	0.26 481	0.24 589	0.22 293	0.23 492	0.58 582	0.44 496	0.35 482	0.32 365	0.41 520	0.40 588	0.93 654	0.25 440	0.08 267	0.13 432	0.11 493	0.09 397	0.09 349	0.22 518

gwcnet-sp	0.25 416	0.16 365	0.70 521	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.46 441	0.41 460	0.37 513	0.35 406	0.27 376	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.09 368	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

scenet	0.25 416	0.16 365	0.70 521	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.46 441	0.41 460	0.37 513	0.35 406	0.27 376	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.09 368	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

CASS	0.22 324	0.16 365	0.40 219	0.26 481	0.12 179	0.29 433	0.19 360	0.40 365	0.32 337	0.34 463	0.35 406	0.25 351	0.25 434	0.26 274	0.21 375	0.13 547	0.08 254	0.11 493	0.09 397	0.11 468	0.12 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 416	0.16 365	0.70 521	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.46 441	0.41 460	0.37 513	0.35 406	0.27 376	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.09 368	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

x	0.23 358	0.15 323	0.45 265	0.20 168	0.15 354	0.27 389	0.17 252	0.43 402	0.35 381	0.26 313	0.31 353	0.29 402	0.25 434	0.29 335	0.30 491	0.09 368	0.22 584	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.24 542

Wz-Net-LNSev	0.36 559	0.35 605	1.06 623	0.26 481	0.21 540	0.47 603	0.33 608	0.56 559	0.58 608	0.45 591	0.54 584	0.50 587	0.37 571	0.40 442	0.42 561	0.12 523	0.11 380	0.10 435	0.09 397	0.14 551	0.15 408

test_5	0.25 416	0.25 540	0.57 439	0.27 518	0.18 460	0.25 361	0.29 576	0.42 391	0.39 439	0.29 364	0.40 469	0.27 376	0.23 400	0.35 410	0.19 316	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.14 389

test_4	0.19 223	0.16 365	0.39 204	0.24 397	0.13 241	0.19 188	0.21 428	0.27 170	0.24 199	0.24 290	0.47 548	0.22 301	0.13 202	0.27 289	0.18 280	0.06 44	0.06 91	0.09 353	0.09 397	0.07 173	0.06 13

iRaft-Stereo_20w	0.29 501	0.11 141	0.86 584	0.33 612	0.24 589	0.32 487	0.26 544	0.60 603	0.26 242	0.41 561	0.21 235	0.28 389	0.19 358	0.32 378	0.24 425	0.07 117	0.31 659	0.07 154	0.09 397	0.08 247	0.47 658

AACVNet	0.28 479	0.22 492	0.55 418	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.19 360	0.43 402	0.33 356	0.39 540	0.42 490	0.44 546	0.29 505	0.73 597	0.28 473	0.11 483	0.09 300	0.11 493	0.09 397	0.13 528	0.12 314

ADLNet2	0.31 526	0.23 511	0.77 550	0.23 342	0.18 460	0.36 536	0.24 517	0.55 548	0.54 588	0.33 442	0.38 441	0.45 552	0.31 529	0.70 587	0.36 539	0.10 440	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.12 513	0.11 256

CrosDoStereo	0.32 533	0.11 141	0.53 394	0.19 120	0.12 179	0.22 293	1.07 701	0.36 306	0.38 423	0.38 522	0.60 611	0.28 389	0.45 608	0.61 544	0.56 609	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.09 130

PSM-softLoss	0.22 324	0.11 141	0.53 394	0.25 440	0.12 179	0.20 230	0.17 252	0.39 354	0.29 294	0.29 364	0.32 365	0.24 338	0.16 275	0.53 498	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.09 397	0.08 247	0.12 314

KMStereo	0.22 324	0.11 141	0.53 394	0.25 440	0.12 179	0.20 230	0.17 252	0.39 354	0.29 294	0.29 364	0.32 365	0.24 338	0.16 275	0.53 498	0.21 375	0.09 368	0.06 91	0.10 435	0.09 397	0.08 247	0.12 314

DeepStereo_LL	0.32 533	0.11 141	0.53 394	0.19 120	0.12 179	0.22 293	1.07 701	0.36 306	0.38 423	0.38 522	0.60 611	0.28 389	0.45 608	0.61 544	0.56 609	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.08 247	0.09 130

THIR-Stereo	0.30 515	0.15 323	0.46 281	0.19 120	0.11 120	0.28 408	0.70 681	0.33 275	0.36 397	0.37 513	0.64 626	0.33 453	0.49 626	0.58 523	0.44 572	0.08 267	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.07 173	0.08 76

GrayStereo	0.26 439	0.10 91	0.45 265	0.27 518	0.14 286	0.23 317	0.46 655	0.36 306	0.33 356	0.40 549	0.47 548	0.30 423	0.78 668	0.29 335	0.17 250	0.07 117	0.06 91	0.08 254	0.09 397	0.07 173	0.15 408

GMM-Stereo	0.22 324	0.10 91	0.56 428	0.23 342	0.13 241	0.24 340	0.24 517	0.38 332	0.29 294	0.31 404	0.44 514	0.27 376	0.21 376	0.31 367	0.17 250	0.07 117	0.05 6	0.10 435	0.09 397	0.08 247	0.19 471

ICVP	0.24 390	0.13 237	0.45 265	0.26 481	0.14 286	0.30 448	0.25 532	0.47 453	0.35 381	0.29 364	0.43 504	0.35 474	0.25 434	0.28 313	0.25 440	0.12 523	0.09 300	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.17 183	0.16 365	0.35 178	0.21 213	0.11 120	0.20 230	0.17 252	0.34 282	0.25 226	0.20 239	0.25 283	0.19 255	0.12 157	0.21 163	0.16 219	0.07 117	0.12 411	0.10 435	0.09 397	0.09 349	0.14 389

sCroCo_RVC	0.19 223	0.15 323	0.60 471	0.27 518	0.18 460	0.23 317	0.16 207	0.28 185	0.24 199	0.14 130	0.22 249	0.17 226	0.14 232	0.22 192	0.16 219	0.11 483	0.11 380	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.10 205

XX-Stereo	0.25 416	0.11 141	1.09 629	0.35 623	0.38 656	0.23 317	0.13 75	0.43 402	0.19 108	0.20 239	0.40 469	0.31 432	0.10 77	0.33 388	0.13 96	0.08 267	0.11 380	0.08 254	0.09 397	0.07 173	0.10 205

222	0.45 608	0.14 287	0.43 248	0.19 120	0.15 354	0.36 536	0.20 400	0.60 603	0.43 483	0.37 513	0.45 529	0.30 423	0.28 485	0.59 531	3.72 716	0.11 483	0.19 551	0.08 254	0.09 397	0.09 349	0.27 576

test_xeample	0.39 576	0.14 287	0.46 281	0.19 120	0.16 398	0.34 513	0.22 463	0.59 592	0.43 483	0.33 442	0.47 548	0.30 423	0.27 462	0.60 536	2.44 711	0.10 440	0.21 572	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.25 554

MMNet	0.28 479	0.19 443	0.54 408	0.24 397	0.17 431	0.47 603	0.22 463	0.47 453	0.53 583	0.40 549	0.43 504	0.36 480	0.34 553	0.40 442	0.35 535	0.08 267	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.09 130

UNet	0.28 479	0.16 365	0.70 521	0.24 397	0.20 523	0.44 586	0.21 428	0.52 503	0.42 472	0.36 496	0.40 469	0.43 540	0.33 551	0.41 447	0.32 511	0.09 368	0.07 187	0.10 435	0.09 397	0.10 414	0.09 130

FENet	0.22 324	0.13 237	0.48 304	0.22 281	0.12 179	0.27 389	0.18 314	0.43 402	0.37 412	0.31 404	0.32 365	0.29 402	0.23 400	0.27 289	0.24 425	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.09 397	0.09 349	0.11 256

HGLStereo	0.29 501	0.19 443	0.60 471	0.24 397	0.21 540	0.33 497	0.23 492	0.52 503	0.44 496	0.36 496	0.49 558	0.41 520	0.35 561	0.46 469	0.34 528	0.11 483	0.11 380	0.09 353	0.09 397	0.11 468	0.12 314

GANet-RSSM	0.26 439	0.19 443	0.54 408	0.21 213	0.14 286	0.27 389	0.22 463	0.47 453	0.34 368	0.30 387	0.40 469	0.41 520	0.30 512	0.59 531	0.25 440	0.11 483	0.08 254	0.09 353	0.09 397	0.10 414	0.10 205

RASNet	0.30 515	0.19 443	0.59 464	0.23 342	0.19 495	0.33 497	0.20 400	0.50 483	0.41 460	0.31 404	0.44 514	0.47 571	0.38 576	0.79 620	0.40 553	0.09 368	0.07 187	0.07 154	0.09 397	0.08 247	0.10 205

AdaStereo	0.25 416	0.17 400	0.47 289	0.25 440	0.13 241	0.33 497	0.17 252	0.57 568	0.43 483	0.34 463	0.38 441	0.35 474	0.21 376	0.32 378	0.24 425	0.14 572	0.06 91	0.13 555	0.09 397	0.11 468	0.09 130
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.
SME	0.24 390	0.30 576	0.50 342	0.23 342	0.11 120	0.37 544	0.17 252	0.39 354	0.31 324	0.26 313	0.29 324	0.19 255	0.22 385	0.55 509	0.27 464	0.10 440	0.08 254	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.10 205

RT-IGEV	0.29 501	0.10 91	0.60 471	0.24 397	0.16 398	0.38 551	0.31 595	0.60 603	0.46 521	0.41 561	0.41 481	0.49 581	0.31 529	0.30 352	0.29 487	0.09 368	0.10 343	0.09 353	0.10 459	0.09 349	0.25 554

Selective-IGEV-i16pb	0.39 576	0.14 287	2.10 692	0.21 213	0.15 354	0.68 653	0.31 595	0.60 603	0.60 618	0.25 303	0.44 514	0.32 443	0.21 376	0.79 620	0.26 452	0.14 572	0.10 343	0.09 353	0.10 459	0.12 513	0.14 389

z-mn7	0.48 622	0.52 653	1.28 654	0.26 481	0.19 495	0.62 644	0.34 613	0.59 592	0.96 677	0.45 591	0.97 666	0.53 603	0.41 593	0.99 662	0.70 632	0.11 483	0.10 343	0.10 435	0.10 459	0.14 551	0.16 425

S2M2_L	0.13 46	0.12 193	0.26 92	0.17 36	0.12 179	0.12 21	0.07 1	0.18 27	0.21 148	0.12 70	0.15 137	0.14 175	0.12 157	0.16 50	0.15 187	0.13 547	0.09 300	0.09 353	0.10 459	0.11 468	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PAM_32	0.26 439	0.10 91	0.63 487	0.24 397	0.19 495	0.51 619	0.26 544	0.43 402	0.30 312	0.32 429	0.28 315	0.60 628	0.28 485	0.29 335	0.20 344	0.08 267	0.14 451	0.08 254	0.10 459	0.07 173	0.15 408

PAM	0.26 439	0.11 141	0.63 487	0.25 440	0.18 460	0.53 628	0.29 576	0.44 423	0.28 271	0.36 496	0.27 307	0.59 622	0.26 453	0.28 313	0.20 344	0.08 267	0.12 411	0.07 154	0.10 459	0.07 173	0.13 351

DCVSM-stereo	0.25 416	0.14 287	0.53 394	0.21 213	0.14 286	0.27 389	0.14 106	0.35 291	0.35 381	0.42 567	0.33 387	0.46 561	0.30 512	0.31 367	0.27 464	0.11 483	0.10 343	0.12 528	0.10 459	0.12 513	0.15 408

test_sample6	0.27 469	0.15 323	0.50 342	0.22 281	0.12 179	0.30 448	0.22 463	0.54 530	0.39 439	0.34 463	0.44 514	0.29 402	0.25 434	0.58 523	0.26 452	0.11 483	0.14 451	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.16 425

test_sample5	0.26 439	0.14 287	0.51 363	0.21 213	0.12 179	0.31 470	0.21 428	0.53 514	0.38 423	0.33 442	0.43 504	0.29 402	0.25 434	0.56 516	0.24 425	0.10 440	0.14 451	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.16 425

H2IRNET	0.19 223	0.18 425	0.50 342	0.22 281	0.12 179	0.20 230	0.16 207	0.28 185	0.31 324	0.17 197	0.32 365	0.25 351	0.20 364	0.24 231	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.09 353	0.10 459	0.10 414	0.08 76

DispNO	0.29 501	0.24 524	0.83 573	0.23 342	0.17 431	0.25 361	0.22 463	0.47 453	0.42 472	0.33 442	0.39 459	0.38 492	0.28 485	0.78 616	0.35 535	0.09 368	0.07 187	0.10 435	0.10 459	0.09 349	0.09 130

AE-Stereo	0.21 296	0.12 193	0.50 342	0.25 440	0.15 354	0.24 340	0.18 314	0.40 365	0.34 368	0.19 226	0.26 292	0.21 293	0.13 202	0.22 192	0.16 219	0.07 117	0.26 627	0.09 353	0.10 459	0.07 173	0.31 598

DualNet	0.26 439	0.14 287	0.51 363	0.21 213	0.12 179	0.31 470	0.21 428	0.53 514	0.38 423	0.34 463	0.44 514	0.29 402	0.25 434	0.56 516	0.24 425	0.10 440	0.14 451	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.16 425

BUS	0.24 390	0.13 237	0.36 184	0.25 440	0.14 286	0.44 586	0.17 252	0.59 592	0.36 397	0.34 463	0.35 406	0.31 432	0.22 385	0.27 289	0.22 393	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.09 349	0.10 205

raft_robust	0.25 416	0.23 511	0.44 259	0.22 281	0.13 241	0.23 317	0.22 463	0.52 503	0.50 566	0.33 442	0.32 365	0.33 453	0.23 400	0.55 509	0.18 280	0.07 117	0.11 380	0.08 254	0.10 459	0.08 247	0.07 30

BSDual-CNN	0.24 390	0.13 237	0.36 184	0.25 440	0.14 286	0.35 529	0.22 463	0.59 592	0.36 397	0.34 463	0.35 406	0.38 492	0.25 434	0.27 289	0.28 473	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.09 349	0.10 205

hknet	0.26 439	0.15 323	0.49 321	0.25 440	0.16 398	0.35 529	0.22 463	0.59 592	0.40 450	0.34 463	0.35 406	0.43 540	0.28 485	0.38 432	0.26 452	0.09 368	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.09 349	0.10 205

psmg	0.24 390	0.13 237	0.36 184	0.21 213	0.14 286	0.35 529	0.23 492	0.54 530	0.36 397	0.36 496	0.38 441	0.38 492	0.25 434	0.27 289	0.28 473	0.10 440	0.08 254	0.10 435	0.10 459	0.09 349	0.09 130

test_3	0.20 255	0.12 193	0.49 321	0.26 481	0.14 286	0.22 293	0.25 532	0.34 282	0.33 356	0.25 303	0.18 191	0.23 317	0.13 202	0.25 252	0.20 344	0.06 44	0.14 451	0.09 353	0.10 459	0.07 173	0.10 205

PFNet+	0.21 296	0.11 141	0.54 408	0.22 281	0.12 179	0.17 129	0.18 314	0.31 247	0.36 397	0.33 442	0.32 365	0.24 338	0.16 275	0.33 388	0.18 280	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.10 459	0.08 247	0.12 314

LCNet	0.22 324	0.12 193	0.42 240	0.26 481	0.12 179	0.23 317	0.19 360	0.36 306	0.28 271	0.28 339	0.35 406	0.26 371	0.30 512	0.35 410	0.17 250	0.07 117	0.05 6	0.09 353	0.10 459	0.13 528	0.22 518

KYRaft	0.23 358	0.11 141	0.43 248	0.23 342	0.12 179	0.23 317	0.23 492	0.37 323	0.26 242	0.35 482	0.53 580	0.34 461	0.26 453	0.29 335	0.16 219	0.07 117	0.05 6	0.09 353	0.10 459	0.08 247	0.30 594

RAFT	0.24 390	0.24 524	0.46 281	0.27 518	0.15 354	0.26 382	0.26 544	0.37 323	0.31 324	0.34 463	0.34 398	0.41 520	0.22 385	0.30 352	0.18 280	0.08 267	0.15 482	0.11 493	0.10 459	0.11 468	0.13 351

Anonymous3	0.24 390	0.19 443	0.76 544	0.27 518	0.18 460	0.41 568	0.24 517	0.45 432	0.36 397	0.23 280	0.27 307	0.20 276	0.18 335	0.28 313	0.19 316	0.12 523	0.11 380	0.10 435	0.10 459	0.11 468	0.13 351

xxxx	0.39 576	0.14 287	0.47 289	0.20 168	0.16 398	0.38 551	0.20 400	0.61 613	0.43 483	0.30 387	0.44 514	0.38 492	0.25 434	0.50 481	2.41 710	0.11 483	0.21 572	0.09 353	0.10 459	0.10 414	0.26 568

RAFT + AFF	0.30 515	0.33 592	0.76 544	0.25 440	0.17 431	0.30 448	0.33 608	0.55 548	0.42 472	0.28 339	0.30 340	0.31 432	0.31 529	0.64 564	0.32 511	0.09 368	0.11 380	0.11 493	0.10 459	0.12 513	0.16 425

SFCPSM	0.23 358	0.12 193	0.51 363	0.21 213	0.14 286	0.34 513	0.22 463	0.57 568	0.41 460	0.29 364	0.32 365	0.23 317	0.22 385	0.28 313	0.20 344	0.10 440	0.07 187	0.09 353	0.10 459	0.09 349	0.09 130

UPFNet	0.27 469	0.15 323	0.47 289	0.25 440	0.20 523	0.37 544	0.27 554	0.50 483	0.40 450	0.36 496	0.38 441	0.37 486	0.29 505	0.40 442	0.34 528	0.10 440	0.10 343	0.10 435	0.10 459	0.10 414	0.08 76

aanetorigin	0.40 588	0.33 592	1.14 637	0.25 440	0.19 495	0.30 448	0.37 625	0.34 282	0.47 535	0.95 675	0.82 653	0.52 598	0.56 640	0.50 481	0.52 597	0.11 483	0.09 300	0.10 435	0.10 459	0.16 571	0.19 471

ac_64	0.28 479	0.16 365	0.62 482	0.25 440	0.17 431	0.36 536	0.22 463	0.48 464	0.35 381	0.36 496	0.37 432	0.51 590	0.30 512	0.62 555	0.34 528	0.11 483	0.09 300	0.10 435	0.10 459	0.09 349	0.09 130

cf-r	0.26 439	0.22 492	0.66 502	0.22 281	0.14 286	0.28 408	0.22 463	0.44 423	0.42 472	0.32 429	0.42 490	0.43 540	0.27 462	0.44 461	0.27 464	0.11 483	0.07 187	0.08 254	0.10 459	0.08 247	0.09 130

hitnet-ft	0.31 526	0.21 472	0.56 428	0.19 120	0.14 286	0.40 563	0.23 492	0.46 441	0.42 472	0.37 513	0.46 541	0.53 603	0.35 561	0.76 612	0.35 535	0.14 572	0.10 343	0.14 579	0.10 459	0.15 563	0.14 389

GwcNet-RSSM	0.28 479	0.25 540	0.61 478	0.22 281	0.14 286	0.28 408	0.24 517	0.46 441	0.44 496	0.33 442	0.46 541	0.41 520	0.28 485	0.55 509	0.31 501	0.11 483	0.07 187	0.09 353	0.10 459	0.10 414	0.09 130

CCAANet	0.26 439	0.18 425	0.56 428	0.22 281	0.15 354	0.29 433	0.17 252	0.52 503	0.39 439	0.27 325	0.49 558	0.32 443	0.25 434	0.63 558	0.33 520	0.08 267	0.06 91	0.10 435	0.10 459	0.08 247	0.11 256

NVstereo2D	0.32 533	0.18 425	0.63 487	0.24 397	0.23 572	0.43 581	0.28 570	0.60 603	0.58 608	0.28 339	0.39 459	0.42 533	0.30 512	0.71 593	0.30 491	0.13 547	0.09 300	0.13 555	0.10 459	0.20 620	0.18 453

PWC_ROB	0.41 595	0.38 622	0.92 600	0.26 481	0.20 523	0.39 557	0.19 360	0.61 613	0.69 641	0.58 641	0.84 656	0.52 598	0.44 606	0.74 601	0.62 620	0.13 547	0.09 300	0.14 579	0.10 459	0.17 586	0.18 453

PWCDC_ROB	0.41 595	0.41 632	0.77 550	0.34 617	0.21 540	0.43 581	0.20 400	0.60 603	0.90 670	0.44 584	1.24 681	0.36 480	0.38 576	0.56 516	0.48 586	0.18 624	0.11 380	0.11 493	0.10 459	0.20 620	0.16 425

DNS	0.31 526	0.09 54	0.45 265	0.35 623	0.30 628	0.33 497	0.16 207	0.40 365	0.34 368	1.50 706	0.19 203	0.20 276	0.12 157	0.23 216	0.24 425	0.10 440	0.30 654	0.06 49	0.11 497	0.08 247	0.64 689

zh-mn7	0.50 626	0.57 664	1.82 687	0.25 440	0.19 495	0.45 594	0.29 576	0.59 592	0.84 663	0.67 652	0.97 666	0.49 581	0.41 593	0.93 654	0.73 635	0.12 523	0.10 343	0.11 493	0.11 497	0.13 528	0.17 446

w-ln-seven-2	0.40 588	0.37 615	1.34 660	0.28 546	0.18 460	0.38 551	0.29 576	0.53 514	0.59 615	0.47 603	0.56 594	0.46 561	0.42 599	0.70 587	0.64 624	0.10 440	0.10 343	0.12 528	0.11 497	0.14 551	0.16 425

AIO-test2	0.22 324	0.27 558	0.54 408	0.29 564	0.16 398	0.22 293	0.16 207	0.44 423	0.43 483	0.17 197	0.29 324	0.16 210	0.11 116	0.27 289	0.14 145	0.19 634	0.07 187	0.10 435	0.11 497	0.08 247	0.09 130

AIO-test1	0.21 296	0.22 492	0.56 428	0.31 591	0.24 589	0.21 261	0.16 207	0.42 391	0.37 412	0.17 197	0.26 292	0.18 241	0.12 157	0.29 335	0.15 187	0.08 267	0.07 187	0.10 435	0.11 497	0.07 173	0.10 205

rvit_0105_6	0.20 255	0.16 365	0.41 230	0.23 342	0.14 286	0.18 161	0.20 400	0.31 247	0.39 439	0.18 219	0.22 249	0.23 317	0.18 335	0.26 274	0.18 280	0.16 599	0.13 432	0.13 555	0.11 497	0.11 468	0.09 130

rvit_0105_4	0.21 296	0.17 400	0.49 321	0.23 342	0.14 286	0.20 230	0.23 492	0.35 291	0.40 450	0.19 226	0.24 273	0.25 351	0.20 364	0.28 313	0.18 280	0.16 599	0.13 432	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.10 205

ITSA-stereo	0.26 439	0.16 365	0.39 204	0.24 397	0.11 120	0.28 408	0.18 314	0.58 582	0.59 615	0.32 429	0.32 365	0.33 453	0.28 485	0.51 487	0.34 528	0.11 483	0.08 254	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.15 408

xx1	0.23 358	0.16 365	0.50 342	0.27 518	0.13 241	0.31 470	0.19 360	0.39 354	0.48 543	0.21 249	0.20 215	0.28 389	0.25 434	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.10 435	0.11 497	0.09 349	0.23 528

ffm	0.27 469	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.38 332	0.46 521	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.28 313	0.12 40	0.08 267	0.28 636	0.12 528	0.11 497	0.08 247	0.37 632

ff1	0.36 559	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.38 332	0.46 521	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.91 647	1.30 679	0.08 267	0.28 636	0.12 528	0.11 497	0.08 247	0.37 632

mmx	0.37 566	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.57 568	0.48 543	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.91 647	1.30 679	0.10 440	0.20 566	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.23 528

xxx	0.37 566	0.17 400	0.84 577	0.21 213	0.13 241	0.29 433	0.21 428	0.57 568	0.48 543	0.31 404	0.44 514	0.34 461	0.24 421	0.91 647	1.30 679	0.10 440	0.20 566	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.23 528

ssnet_v2	0.30 515	0.21 472	0.63 487	0.23 342	0.15 354	0.40 563	0.30 585	0.59 592	0.48 543	0.40 549	0.37 432	0.46 561	0.30 512	0.41 447	0.44 572	0.13 547	0.11 380	0.11 493	0.11 497	0.12 513	0.11 256

qqq	0.24 390	0.16 365	0.46 281	0.20 168	0.15 354	0.23 317	0.20 400	0.43 402	0.32 337	0.26 313	0.31 353	0.28 389	0.25 434	0.36 419	0.28 473	0.08 267	0.22 584	0.10 435	0.11 497	0.09 349	0.23 528

Wz-Net-MNSev	0.39 576	0.35 605	0.99 615	0.26 481	0.21 540	0.59 641	0.39 637	0.58 582	0.61 621	0.49 610	0.56 594	0.53 603	0.37 571	0.61 544	0.47 584	0.11 483	0.09 300	0.11 493	0.11 497	0.15 563	0.15 408

Sa-1000	0.24 390	0.20 459	0.53 394	0.23 342	0.14 286	0.30 448	0.23 492	0.50 483	0.41 460	0.30 387	0.50 562	0.26 371	0.19 358	0.33 388	0.16 219	0.08 267	0.10 343	0.10 435	0.11 497	0.08 247	0.08 76

SA	0.24 390	0.22 492	0.55 418	0.23 342	0.14 286	0.25 361	0.23 492	0.48 464	0.42 472	0.28 339	0.44 514	0.23 317	0.23 400	0.34 403	0.17 250	0.07 117	0.09 300	0.11 493	0.11 497	0.08 247	0.09 130

UDGNet	0.24 390	0.37 615	0.53 394	0.25 440	0.14 286	0.24 340	0.18 314	0.32 256	0.44 496	0.29 364	0.28 315	0.24 338	0.20 364	0.30 352	0.21 375	0.16 599	0.07 187	0.21 639	0.11 497	0.16 571	0.11 256

dad	0.30 515	0.38 622	0.60 471	0.22 281	0.14 286	0.32 487	0.21 428	0.35 291	0.51 572	0.45 591	0.45 529	0.46 561	0.23 400	0.41 447	0.27 464	0.21 639	0.11 380	0.20 637	0.11 497	0.15 563	0.11 256

PSMNet-ADL	0.26 439	0.16 365	0.39 204	0.27 518	0.14 286	0.32 487	0.22 463	0.45 432	0.37 412	0.28 339	0.34 398	0.41 520	0.28 485	0.61 544	0.32 511	0.11 483	0.10 343	0.09 353	0.11 497	0.10 414	0.13 351

TRStereo	0.22 324	0.21 472	0.62 482	0.40 649	0.19 495	0.22 293	0.16 207	0.58 582	0.30 312	0.21 249	0.21 235	0.22 301	0.13 202	0.27 289	0.14 145	0.09 368	0.09 300	0.09 353	0.11 497	0.06 94	0.19 471

PSM-AAD	0.26 439	0.11 141	0.43 248	0.24 397	0.12 179	0.27 389	0.37 625	0.36 306	0.30 312	0.36 496	0.39 459	0.28 389	0.77 667	0.30 352	0.16 219	0.07 117	0.06 91	0.12 528	0.11 497	0.09 349	0.21 503

pcwnet_v2	0.32 533	0.16 365	1.22 651	0.23 342	0.19 495	0.32 487	0.19 360	0.61 613	0.61 621	0.37 513	0.45 529	0.35 474	0.29 505	0.37 429	0.26 452	0.14 572	0.11 380	0.12 528	0.11 497	0.14 551	0.18 453

ADLNet	0.30 515	0.19 443	0.59 464	0.23 342	0.19 495	0.34 513	0.23 492	0.56 559	0.44 496	0.43 578	0.41 481	0.43 540	0.28 485	0.56 516	0.36 539	0.11 483	0.08 254	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.15 408

HCRNet	0.25 416	0.27 558	0.42 240	0.34 617	0.17 431	0.27 389	0.18 314	0.45 432	0.37 412	0.31 404	0.35 406	0.32 443	0.23 400	0.44 461	0.21 375	0.13 547	0.08 254	0.13 555	0.11 497	0.11 468	0.09 130

ARAFT	0.26 439	0.30 576	0.87 587	0.22 281	0.12 179	0.30 448	0.24 517	0.46 441	0.34 368	0.33 442	0.28 315	0.29 402	0.20 364	0.49 477	0.19 316	0.08 267	0.06 91	0.12 528	0.11 497	0.09 349	0.09 130

EAI-Stereo	0.29 501	0.11 141	0.38 195	0.22 281	0.18 460	0.33 497	1.66 713	0.53 514	0.27 260	0.27 325	0.50 562	0.17 226	0.16 275	0.25 252	0.25 440	0.07 117	0.07 187	0.07 154	0.11 497	0.07 173	0.10 205

EDNetEfficientorigin	7.48 720	0.57 664	139.59 749	0.25 440	0.17 431	0.44 586	0.30 585	0.48 464	1.04 680	1.29 691	1.02 671	0.82 666	0.87 678	0.76 612	1.02 664	0.10 440	0.09 300	0.12 528	0.11 497	0.22 631	0.25 554

GwcNet	0.37 566	0.29 570	1.12 634	0.25 440	0.24 589	0.48 610	0.27 554	0.58 582	0.60 618	0.39 540	0.54 584	0.51 590	0.34 553	0.60 536	0.46 581	0.13 547	0.12 411	0.12 528	0.11 497	0.13 528	0.15 408

CFNet-ft	0.26 439	0.21 472	0.51 363	0.19 120	0.16 398	0.31 470	0.21 428	0.40 365	0.37 412	0.29 364	0.40 469	0.46 561	0.27 462	0.49 477	0.28 473	0.12 523	0.07 187	0.12 528	0.11 497	0.12 513	0.11 256

DSFCA	0.29 501	0.18 425	0.48 304	0.21 213	0.17 431	0.39 557	0.32 602	0.49 475	0.44 496	0.44 584	0.38 441	0.40 511	0.30 512	0.53 498	0.38 547	0.12 523	0.10 343	0.10 435	0.11 497	0.11 468	0.11 256

ADCP+	0.48 622	0.36 612	1.47 670	0.26 481	0.22 556	0.57 635	0.40 641	0.56 559	0.54 588	0.46 597	0.52 572	0.46 561	0.53 636	0.59 531	1.93 703	0.10 440	0.08 254	0.11 493	0.11 497	0.14 551	0.15 408

RYNet	0.38 571	0.23 511	0.65 497	0.26 481	0.28 613	0.62 644	0.33 608	0.61 613	0.62 625	0.42 567	0.39 459	0.58 621	0.40 588	0.89 642	0.57 612	0.11 483	0.09 300	0.12 528	0.11 497	0.19 612	0.22 518

CFNet	0.29 501	0.29 570	0.57 439	0.23 342	0.14 286	0.34 513	0.15 154	0.53 514	0.46 521	0.31 404	0.40 469	0.38 492	0.27 462	0.76 612	0.28 473	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.09 130

CFNet_RVC	0.26 439	0.21 472	0.51 363	0.19 120	0.16 398	0.31 470	0.21 428	0.40 365	0.37 412	0.29 364	0.40 469	0.46 561	0.27 462	0.49 477	0.28 473	0.12 523	0.07 187	0.12 528	0.11 497	0.12 513	0.11 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 501	0.24 524	0.81 563	0.26 481	0.18 460	0.30 448	0.22 463	0.52 503	0.41 460	0.38 522	0.42 490	0.42 533	0.28 485	0.46 469	0.31 501	0.11 483	0.08 254	0.10 435	0.11 497	0.10 414	0.12 314
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.28 479	0.25 540	0.64 492	0.22 281	0.16 398	0.30 448	0.21 428	0.54 530	0.33 356	0.36 496	0.38 441	0.38 492	0.26 453	0.45 467	0.28 473	0.15 588	0.11 380	0.11 493	0.11 497	0.14 551	0.14 389

StereoDRNet-Refined	0.28 479	0.19 443	0.47 289	0.25 440	0.14 286	0.36 536	0.21 428	0.49 475	0.43 483	0.46 597	0.52 572	0.42 533	0.30 512	0.46 469	0.38 547	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.11 497	0.10 414	0.11 256
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.34 549	0.28 566	0.70 521	0.28 546	0.21 540	0.43 581	0.30 585	0.63 625	0.51 572	0.47 603	0.40 469	0.48 575	0.31 529	0.58 523	0.44 572	0.12 523	0.10 343	0.12 528	0.11 497	0.13 528	0.13 351

DLCB_ROB	0.30 515	0.20 459	0.45 265	0.28 546	0.17 431	0.37 544	0.25 532	0.50 483	0.45 509	0.46 597	0.47 548	0.51 590	0.34 553	0.56 516	0.38 547	0.10 440	0.10 343	0.11 493	0.11 497	0.10 414	0.11 256

LE_ROB	1.82 706	0.39 626	3.15 706	0.50 672	0.55 680	0.79 665	1.00 697	0.89 685	6.48 721	7.40 725	2.07 706	2.07 700	5.08 719	1.33 689	3.96 717	0.11 483	0.09 300	0.12 528	0.11 497	0.11 468	0.13 351

DN-CSS_ROB	0.24 390	0.33 592	0.69 514	0.25 440	0.14 286	0.26 382	0.13 75	0.42 391	0.35 381	0.30 387	0.42 490	0.22 301	0.20 364	0.34 403	0.22 393	0.07 117	0.06 91	0.11 493	0.11 497	0.11 468	0.09 130

FlowAnything_test	0.15 130	0.12 193	0.23 61	0.21 213	0.12 179	0.18 161	0.16 207	0.25 139	0.17 61	0.15 155	0.13 83	0.15 196	0.14 232	0.19 111	0.17 250	0.10 440	0.07 187	0.11 493	0.12 540	0.08 247	0.10 205

w-ln-seven	0.45 608	0.40 629	1.40 667	0.27 518	0.22 556	0.58 637	0.33 608	0.65 637	0.83 660	0.59 642	0.63 623	0.53 603	0.39 583	0.66 575	0.81 646	0.12 523	0.11 380	0.13 555	0.12 540	0.16 571	0.17 446

YMNet	0.33 540	0.26 550	0.64 492	0.28 546	0.23 572	0.48 610	0.27 554	0.54 530	0.47 535	0.49 610	0.56 594	0.51 590	0.30 512	0.41 447	0.44 572	0.13 547	0.16 497	0.13 555	0.12 540	0.14 551	0.14 389

YMNet_1	0.33 540	0.26 550	0.64 492	0.28 546	0.23 572	0.48 610	0.27 554	0.54 530	0.47 535	0.49 610	0.56 594	0.51 590	0.30 512	0.41 447	0.44 572	0.13 547	0.16 497	0.13 555	0.12 540	0.14 551	0.14 389

rvit_0105_5	0.22 324	0.18 425	0.51 363	0.23 342	0.13 241	0.22 293	0.25 532	0.38 332	0.40 450	0.21 249	0.23 263	0.27 376	0.20 364	0.27 289	0.20 344	0.15 588	0.13 432	0.12 528	0.12 540	0.10 414	0.10 205

rvit_stereo_0075_2	0.25 416	0.18 425	0.65 497	0.27 518	0.22 556	0.22 293	0.15 154	0.41 384	0.36 397	0.27 325	0.37 432	0.29 402	0.21 376	0.29 335	0.20 344	0.17 613	0.12 411	0.19 632	0.12 540	0.14 551	0.14 389

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 439	0.15 323	0.96 609	0.21 213	0.25 603	0.30 448	0.21 428	0.54 530	0.28 271	0.25 303	0.29 324	0.46 561	0.23 400	0.28 313	0.20 344	0.08 267	0.10 343	0.08 254	0.12 540	0.11 468	0.17 446

test_sample7	0.28 479	0.16 365	0.47 289	0.21 213	0.14 286	0.29 433	0.22 463	0.54 530	0.43 483	0.38 522	0.36 421	0.38 492	0.32 543	0.41 447	0.26 452	0.14 572	0.21 572	0.13 555	0.12 540	0.13 528	0.25 554

mmm	0.25 416	0.15 323	0.44 259	0.23 342	0.20 523	0.28 408	0.21 428	0.43 402	0.32 337	0.31 404	0.40 469	0.30 423	0.24 421	0.31 367	0.28 473	0.09 368	0.21 572	0.11 493	0.12 540	0.10 414	0.26 568

1111x	0.39 576	0.17 400	0.80 561	0.23 342	0.15 354	0.33 497	0.27 554	0.62 621	0.48 543	0.32 429	0.43 504	0.40 511	0.29 505	0.86 637	1.60 696	0.09 368	0.23 597	0.09 353	0.12 540	0.10 414	0.23 528

coex-ft	3.48 713	0.81 686	48.53 747	0.24 397	0.19 495	0.53 628	0.47 658	0.49 475	2.36 709	7.18 724	1.20 678	0.96 675	2.53 712	0.75 606	2.14 707	0.13 547	0.15 482	0.14 579	0.12 540	0.22 631	0.47 658

fast-acv-ft	0.33 540	0.26 550	0.88 594	0.25 440	0.18 460	0.49 616	0.27 554	0.44 423	0.50 566	0.40 549	0.55 589	0.49 581	0.36 566	0.39 437	0.41 557	0.11 483	0.11 380	0.11 493	0.12 540	0.13 528	0.11 256

ToySt	0.28 479	0.19 443	0.68 511	0.22 281	0.19 495	0.31 470	0.31 595	0.43 402	0.43 483	0.28 339	0.38 441	0.42 533	0.32 543	0.33 388	0.32 511	0.08 267	0.14 451	0.10 435	0.12 540	0.11 468	0.24 542

RAFT+CT+SA	0.23 358	0.24 524	0.48 304	0.25 440	0.18 460	0.23 317	0.29 576	0.42 391	0.38 423	0.24 290	0.39 459	0.20 276	0.17 301	0.34 403	0.17 250	0.07 117	0.07 187	0.09 353	0.12 540	0.09 349	0.13 351

WZ-Net	0.56 645	0.49 651	2.14 694	0.30 575	0.24 589	0.58 637	0.48 659	0.65 637	0.80 657	0.51 619	0.72 640	0.68 655	0.60 647	1.06 669	1.01 661	0.13 547	0.10 343	0.11 493	0.12 540	0.19 612	0.23 528

SACVNet	0.32 533	0.25 540	0.59 464	0.26 481	0.19 495	0.35 529	0.25 532	0.54 530	0.41 460	0.43 578	0.45 529	0.46 561	0.34 553	0.71 593	0.30 491	0.14 572	0.10 343	0.12 528	0.12 540	0.16 571	0.20 490

rafts_anoy	0.21 296	0.22 492	0.49 321	0.25 440	0.24 589	0.19 188	0.17 252	0.34 282	0.32 337	0.24 290	0.25 283	0.20 276	0.16 275	0.25 252	0.21 375	0.08 267	0.19 551	0.11 493	0.12 540	0.09 349	0.09 130

Syn2CoEx	0.39 576	0.39 626	1.08 628	0.35 623	0.21 540	0.41 568	0.29 576	0.63 625	0.51 572	0.43 578	0.56 594	0.45 552	0.45 608	0.69 584	0.39 551	0.17 613	0.14 451	0.16 607	0.12 540	0.13 528	0.16 425

delet	0.29 501	0.18 425	0.58 455	0.24 397	0.19 495	0.41 568	0.30 585	0.52 503	0.51 572	0.35 482	0.42 490	0.37 486	0.31 529	0.49 477	0.36 539	0.10 440	0.09 300	0.11 493	0.12 540	0.09 349	0.09 130

psm_up	0.30 515	0.21 472	0.58 455	0.26 481	0.18 460	0.32 487	0.27 554	0.57 568	0.45 509	0.38 522	0.41 481	0.45 552	0.40 588	0.59 531	0.32 511	0.11 483	0.12 411	0.13 555	0.12 540	0.11 468	0.11 256

EDNetEfficient	0.64 660	0.39 626	2.52 698	0.26 481	0.26 607	0.39 557	0.49 662	0.42 391	1.06 682	1.38 694	0.86 658	0.61 631	0.97 683	0.66 575	1.62 697	0.11 483	0.10 343	0.10 435	0.12 540	0.20 620	0.19 471

FAT-Stereo	0.36 559	0.19 443	0.75 540	0.26 481	0.18 460	0.34 513	0.30 585	0.62 621	0.61 621	0.47 603	0.61 619	0.59 622	0.50 627	0.61 544	0.36 539	0.13 547	0.14 451	0.13 555	0.12 540	0.14 551	0.20 490

DMCA-RVC	0.30 515	0.27 558	0.93 604	0.28 546	0.17 431	0.30 448	0.21 428	0.43 402	0.36 397	0.40 549	0.38 441	0.39 506	0.36 566	0.44 461	0.34 528	0.13 547	0.10 343	0.16 607	0.12 540	0.13 528	0.11 256

stereogan	0.39 576	0.20 459	0.78 555	0.28 546	0.22 556	0.65 650	0.26 544	0.62 621	0.65 630	0.45 591	0.60 611	0.67 653	0.45 608	0.69 584	0.37 545	0.14 572	0.14 451	0.14 579	0.12 540	0.20 620	0.19 471

ADCRef	0.41 595	0.33 592	1.05 621	0.26 481	0.21 540	0.49 616	0.27 554	0.54 530	0.51 572	0.51 619	0.59 607	0.35 474	0.47 617	0.54 504	1.35 686	0.09 368	0.08 254	0.12 528	0.12 540	0.12 513	0.13 351

DANet	0.37 566	0.25 540	0.67 505	0.37 634	0.22 556	0.42 576	0.25 532	0.50 483	0.44 496	0.52 622	0.50 562	0.59 622	0.42 599	0.78 616	0.53 601	0.13 547	0.12 411	0.14 579	0.12 540	0.17 586	0.21 503
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 588	0.28 566	0.67 505	0.31 591	0.18 460	0.43 581	0.39 637	0.60 603	0.46 521	0.48 609	0.78 648	0.55 608	0.45 608	0.96 658	0.55 608	0.13 547	0.14 451	0.13 555	0.12 540	0.15 563	0.16 425

TDLM	0.32 533	0.27 558	0.52 383	0.30 575	0.15 354	0.33 497	0.32 602	0.54 530	0.50 566	0.44 584	0.43 504	0.39 506	0.30 512	0.92 652	0.30 491	0.14 572	0.09 300	0.13 555	0.12 540	0.13 528	0.14 389

DRN-Test	0.35 556	0.20 459	0.75 540	0.28 546	0.19 495	0.46 597	0.29 576	0.68 650	0.54 588	0.49 610	0.47 548	0.44 546	0.35 561	0.63 558	0.44 572	0.13 547	0.09 300	0.13 555	0.12 540	0.13 528	0.13 351

SANet	0.58 649	0.41 632	1.38 664	0.27 518	0.16 398	0.72 656	0.48 659	0.71 658	1.34 695	0.69 655	0.97 666	0.94 672	0.78 668	0.97 661	0.93 653	0.14 572	0.12 411	0.12 528	0.12 540	0.18 602	0.20 490

XPNet_ROB	0.35 556	0.26 550	0.58 455	0.28 546	0.19 495	0.37 544	0.31 595	0.57 568	0.51 572	0.52 622	0.54 584	0.57 615	0.38 576	0.65 569	0.48 586	0.17 613	0.12 411	0.13 555	0.12 540	0.16 571	0.17 446

ETE_ROB	0.36 559	0.32 588	0.64 492	0.30 575	0.18 460	0.40 563	0.38 633	0.59 592	0.49 559	0.50 616	0.52 572	0.62 634	0.37 571	0.58 523	0.43 565	0.13 547	0.10 343	0.14 579	0.12 540	0.17 586	0.18 453

PStereo	0.28 479	0.41 632	0.40 219	0.21 213	0.13 241	0.25 361	0.24 517	0.35 291	0.48 543	0.27 325	0.17 171	0.29 402	0.34 553	0.40 442	0.45 579	0.24 647	0.15 482	0.17 616	0.13 572	0.24 640	0.25 554

AANet	0.55 639	0.47 644	1.61 677	0.23 342	0.31 636	0.41 568	0.25 532	0.53 514	1.14 690	0.93 673	0.98 670	0.84 667	0.71 664	0.60 536	0.66 627	0.18 624	0.32 664	0.14 579	0.13 572	0.18 602	0.44 652

Select-FE	0.27 469	0.18 425	0.87 587	0.23 342	0.22 556	0.29 433	0.18 314	0.53 514	0.28 271	0.30 387	0.33 387	0.45 552	0.29 505	0.30 352	0.21 375	0.08 267	0.10 343	0.08 254	0.13 572	0.08 247	0.20 490

zh-sn7	0.52 633	0.64 673	1.77 684	0.30 575	0.20 523	0.47 603	0.40 641	0.60 603	0.65 630	0.53 628	0.82 653	0.52 598	0.59 645	1.10 671	0.96 657	0.13 547	0.13 432	0.13 555	0.13 572	0.17 586	0.20 490

UGAM	0.28 479	0.18 425	0.57 439	0.26 481	0.13 241	0.23 317	0.26 544	0.33 275	0.45 509	0.32 429	0.42 490	0.45 552	0.22 385	0.92 652	0.23 413	0.08 267	0.09 300	0.14 579	0.13 572	0.10 414	0.10 205

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 479	0.17 400	0.96 609	0.29 564	0.31 636	0.29 433	0.21 428	0.53 514	0.28 271	0.27 325	0.55 589	0.41 520	0.18 335	0.30 352	0.22 393	0.08 267	0.10 343	0.08 254	0.13 572	0.12 513	0.20 490

StereoVision	0.23 358	0.23 511	0.55 418	0.27 518	0.17 431	0.23 317	0.22 463	0.40 365	0.32 337	0.21 249	0.51 565	0.22 301	0.16 275	0.29 335	0.19 316	0.11 483	0.12 411	0.13 555	0.13 572	0.10 414	0.08 76

SDNR	0.47 619	0.29 570	0.92 600	0.24 397	0.37 653	1.27 691	0.17 252	0.54 530	0.58 608	0.44 584	0.85 657	0.55 608	0.28 485	1.19 678	0.52 597	0.23 643	0.24 613	0.17 616	0.13 572	0.19 612	0.26 568

riskmin	0.24 390	0.10 91	0.43 248	0.32 600	0.26 607	0.33 497	0.19 360	0.44 423	0.30 312	0.24 290	0.27 307	0.37 486	0.25 434	0.30 352	0.22 393	0.09 368	0.18 537	0.09 353	0.13 572	0.10 414	0.27 576

Wz-Net-SNSev	0.45 608	0.53 656	1.42 668	0.31 591	0.21 540	0.44 586	0.45 652	0.64 631	0.68 639	0.46 597	0.66 630	0.62 634	0.40 588	0.78 616	0.65 625	0.12 523	0.11 380	0.12 528	0.13 572	0.17 586	0.19 471

FINET	0.58 649	0.48 649	1.35 662	0.38 642	0.37 653	0.96 678	1.13 706	0.84 680	1.05 681	0.50 616	0.70 638	0.45 552	0.61 651	0.63 558	0.62 620	0.26 657	0.28 636	0.14 579	0.13 572	0.20 620	0.44 652

PSMNet-RSSM	0.26 439	0.21 472	0.50 342	0.21 213	0.14 286	0.25 361	0.21 428	0.50 483	0.38 423	0.31 404	0.45 529	0.40 511	0.27 462	0.53 498	0.24 425	0.12 523	0.08 254	0.11 493	0.13 572	0.10 414	0.10 205

FADNet-RVC-Resample	0.31 526	0.32 588	1.16 640	0.27 518	0.17 431	0.33 497	0.21 428	0.49 475	0.40 450	0.36 496	0.38 441	0.34 461	0.27 462	0.54 504	0.27 464	0.10 440	0.10 343	0.14 579	0.13 572	0.13 528	0.18 453

S-Stereo	0.39 576	0.20 459	1.04 620	0.28 546	0.22 556	0.39 557	0.31 595	0.58 582	0.69 641	0.40 549	0.59 607	0.48 575	0.41 593	0.75 606	0.42 561	0.12 523	0.15 482	0.13 555	0.13 572	0.16 571	0.25 554

G-Net	0.47 619	0.26 550	1.02 618	0.34 617	0.28 613	0.89 673	0.35 616	0.47 453	0.46 521	0.68 654	1.20 678	0.64 643	0.59 645	0.61 544	0.60 616	0.16 599	0.14 451	0.17 616	0.13 572	0.22 631	0.21 503

RTSC	0.43 603	0.37 615	0.95 608	0.30 575	0.20 523	0.50 618	0.23 492	0.65 637	0.86 666	0.56 636	0.54 584	0.51 590	0.36 566	0.71 593	0.92 652	0.13 547	0.14 451	0.11 493	0.13 572	0.18 602	0.19 471

ADCL	0.50 626	0.30 576	1.15 638	0.28 546	0.19 495	0.77 663	0.64 677	0.57 568	0.73 651	0.57 639	0.73 643	0.55 608	0.60 647	0.66 575	1.53 693	0.11 483	0.10 343	0.13 555	0.13 572	0.15 563	0.16 425

DPSNet	0.51 630	0.26 550	1.16 640	0.28 546	0.21 540	0.76 660	0.56 672	0.89 685	0.82 659	0.49 610	0.51 565	0.64 643	0.81 672	0.89 642	0.85 649	0.17 613	0.16 497	0.13 555	0.13 572	0.26 647	0.27 576

NaN_ROB	0.44 605	0.38 622	0.94 607	0.30 575	0.20 523	0.52 625	0.49 662	0.61 613	0.60 618	0.56 636	0.47 548	0.49 581	0.42 599	1.24 680	0.76 639	0.12 523	0.18 537	0.12 528	0.13 572	0.12 513	0.18 453

MDST_ROB	0.51 630	0.16 365	0.97 611	0.31 591	0.21 540	1.35 695	0.34 613	0.80 671	0.59 615	1.09 686	0.74 644	0.49 581	0.37 571	1.31 687	0.60 616	0.14 572	0.12 411	0.16 607	0.13 572	0.13 528	0.18 453

TCMNet	0.34 549	0.28 566	0.81 563	0.29 564	0.30 628	0.40 563	0.28 570	0.53 514	0.49 559	0.38 522	0.46 541	0.40 511	0.30 512	0.61 544	0.42 561	0.14 572	0.13 432	0.15 598	0.14 592	0.18 602	0.19 471

IGEV-RUCA	0.21 296	0.09 54	0.26 92	0.20 168	0.19 495	0.28 408	0.23 492	0.24 116	0.22 161	0.21 249	0.23 263	0.29 402	0.48 621	0.26 274	0.19 316	0.09 368	0.08 254	0.18 625	0.14 592	0.18 602	0.19 471

GASNet	0.39 576	0.58 667	1.27 653	0.35 623	0.23 572	0.35 529	0.23 492	0.63 625	0.56 603	0.41 561	0.38 441	0.45 552	0.30 512	0.81 628	0.42 561	0.16 599	0.11 380	0.14 579	0.14 592	0.23 636	0.12 314

psmorigin	0.52 633	0.29 570	3.10 705	0.24 397	0.19 495	0.39 557	0.24 517	0.52 503	0.45 509	0.66 651	0.68 634	0.70 660	0.52 631	0.86 637	0.49 592	0.15 588	0.17 525	0.13 555	0.14 592	0.16 571	0.23 528

AF-Net	0.40 588	0.31 581	0.74 536	0.33 612	0.24 589	0.43 581	0.30 585	0.64 631	0.67 635	0.44 584	0.69 637	0.65 645	0.52 631	0.59 531	0.48 586	0.16 599	0.12 411	0.19 632	0.14 592	0.16 571	0.14 389

edge stereo	0.40 588	0.22 492	0.87 587	0.27 518	0.22 556	0.38 551	0.26 544	0.59 592	0.56 603	0.53 628	0.60 611	0.71 661	0.50 627	0.78 616	0.43 565	0.16 599	0.15 482	0.19 632	0.14 592	0.17 586	0.19 471

CVANet_RVC	0.34 549	0.25 540	0.77 550	0.27 518	0.17 431	0.34 513	0.28 570	0.55 548	0.50 566	0.43 578	0.46 541	0.44 546	0.31 529	0.90 645	0.27 464	0.15 588	0.10 343	0.14 579	0.14 592	0.15 563	0.15 408

UCFNet_RVC	0.25 416	0.21 472	0.49 321	0.19 120	0.15 354	0.34 513	0.18 314	0.47 453	0.36 397	0.30 387	0.35 406	0.40 511	0.26 453	0.35 410	0.24 425	0.13 547	0.08 254	0.13 555	0.14 592	0.13 528	0.13 351

LALA_ROB	0.38 571	0.31 581	0.65 497	0.30 575	0.21 540	0.46 597	0.39 637	0.63 625	0.54 588	0.53 628	0.52 572	0.69 657	0.36 566	0.52 495	0.48 586	0.18 624	0.11 380	0.16 607	0.14 592	0.17 586	0.16 425

PSMNet_ROB	0.36 559	0.31 581	0.71 530	0.31 591	0.21 540	0.44 586	0.44 651	0.61 613	0.49 559	0.39 540	0.45 529	0.49 581	0.32 543	0.66 575	0.53 601	0.14 572	0.10 343	0.15 598	0.14 592	0.13 528	0.13 351

MeshStereo	0.60 652	0.31 581	0.71 530	0.22 281	0.17 431	0.66 651	0.36 623	0.81 673	0.63 627	1.48 705	1.32 683	1.65 694	0.83 673	1.18 677	0.74 636	0.17 613	0.17 525	0.17 616	0.14 592	0.17 586	0.19 471
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
S0	0.21 296	0.21 472	0.34 168	0.24 397	0.19 495	0.34 513	0.26 544	0.30 224	0.22 161	0.22 269	0.26 292	0.20 276	0.16 275	0.21 163	0.18 280	0.12 523	0.11 380	0.14 579	0.15 603	0.10 414	0.33 611

rvit_0105_3	0.24 390	0.21 472	0.57 439	0.25 440	0.15 354	0.24 340	0.28 570	0.40 365	0.43 483	0.25 303	0.26 292	0.29 402	0.22 385	0.29 335	0.21 375	0.15 588	0.13 432	0.14 579	0.15 603	0.10 414	0.10 205

Wz-Net-TNSev	0.55 639	0.72 678	1.90 689	0.26 481	0.21 540	0.64 649	0.45 652	0.66 643	0.71 646	0.52 622	0.55 589	0.71 661	0.63 658	1.04 667	0.94 655	0.16 599	0.15 482	0.13 555	0.15 603	0.21 627	0.24 542

AnonymousM	0.19 223	0.20 459	0.30 131	0.18 68	0.10 72	0.19 188	0.17 252	0.32 256	0.27 260	0.27 325	0.21 235	0.18 241	0.14 232	0.21 163	0.16 219	0.09 368	0.08 254	0.38 674	0.15 603	0.06 94	0.08 76

CREStereo++_RVC	0.16 161	0.09 54	0.42 240	0.17 36	0.11 120	0.18 161	0.13 75	0.23 94	0.31 324	0.21 249	0.31 353	0.13 144	0.11 116	0.17 70	0.16 219	0.07 117	0.04 1	0.06 49	0.15 603	0.06 94	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC	0.34 549	0.43 637	0.97 611	0.25 440	0.20 523	0.33 497	0.20 400	0.51 495	0.42 472	0.34 463	0.40 469	0.41 520	0.29 505	0.65 569	0.36 539	0.14 572	0.14 451	0.14 579	0.15 603	0.19 612	0.20 490

RP	0.38 571	0.26 550	0.67 505	0.31 591	0.24 589	0.37 544	0.29 576	0.53 514	0.61 621	0.42 567	0.65 628	0.62 634	0.51 629	0.63 558	0.43 565	0.17 613	0.15 482	0.17 616	0.15 603	0.17 586	0.19 471

RTS	0.81 675	0.56 660	4.76 710	0.37 634	0.30 628	1.11 682	0.52 667	0.67 645	1.07 683	0.76 662	0.91 662	0.60 628	0.61 651	1.64 696	1.24 676	0.15 588	0.13 432	0.15 598	0.15 603	0.22 631	0.24 542

RTSA	0.81 675	0.56 660	4.76 710	0.37 634	0.30 628	1.11 682	0.52 667	0.67 645	1.07 683	0.76 662	0.91 662	0.60 628	0.61 651	1.64 696	1.24 676	0.15 588	0.13 432	0.15 598	0.15 603	0.22 631	0.24 542

PS-NSSS	0.33 540	0.36 612	0.61 478	0.24 397	0.18 460	0.33 497	0.24 517	0.59 592	0.42 472	0.38 522	0.52 572	0.36 480	0.31 529	0.80 624	0.32 511	0.18 624	0.14 451	0.21 639	0.15 603	0.17 586	0.14 389

SGM-Forest	0.42 599	0.44 640	0.92 600	0.24 397	0.16 398	0.45 594	0.40 641	0.58 582	0.50 566	0.54 632	0.63 623	0.52 598	0.51 629	0.91 647	0.66 627	0.17 613	0.17 525	0.17 616	0.15 603	0.15 563	0.21 503
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S	0.23 358	0.18 425	0.38 195	0.24 397	0.22 556	0.32 487	0.22 463	0.32 256	0.28 271	0.26 313	0.31 353	0.20 276	0.21 376	0.19 111	0.19 316	0.13 547	0.09 300	0.15 598	0.16 614	0.11 468	0.35 620

ISRNet	0.28 479	0.15 323	0.54 408	0.27 518	0.19 495	0.24 340	0.15 154	0.47 453	0.45 509	0.40 549	0.49 558	0.42 533	0.27 462	0.33 388	0.30 491	0.20 637	0.12 411	0.17 616	0.16 614	0.16 571	0.21 503

APVNet	0.38 571	0.26 550	0.87 587	0.26 481	0.22 556	0.52 625	0.35 616	0.64 631	0.46 521	0.40 549	0.52 572	0.48 575	0.39 583	0.84 634	0.48 586	0.13 547	0.14 451	0.15 598	0.16 614	0.16 571	0.16 425

FADNet_RVC	0.31 526	0.35 605	0.98 613	0.24 397	0.16 398	0.30 448	0.17 252	0.52 503	0.39 439	0.30 387	0.38 441	0.30 423	0.29 505	0.54 504	0.33 520	0.14 572	0.14 451	0.14 579	0.16 614	0.21 627	0.24 542

FADNet	0.34 549	0.43 637	0.88 594	0.24 397	0.22 556	0.37 544	0.19 360	0.56 559	0.49 559	0.32 429	0.36 421	0.43 540	0.32 543	0.65 569	0.30 491	0.17 613	0.16 497	0.14 579	0.16 614	0.25 643	0.21 503

STTStereo	0.30 515	0.24 524	0.83 573	0.25 440	0.17 431	0.30 448	0.24 517	0.49 475	0.39 439	0.39 540	0.41 481	0.44 546	0.28 485	0.41 447	0.30 491	0.13 547	0.13 432	0.13 555	0.16 614	0.12 513	0.12 314

SHD	0.45 608	0.34 601	0.89 596	0.37 634	0.28 613	0.46 597	0.23 492	0.72 662	0.96 677	0.65 649	0.61 619	0.61 631	0.48 621	0.64 564	0.69 631	0.16 599	0.16 497	0.16 607	0.16 614	0.21 627	0.25 554

XQC	0.47 619	0.45 641	1.07 625	0.40 649	0.28 613	0.58 637	0.38 633	0.67 645	0.76 654	0.53 628	0.47 548	0.59 622	0.47 617	0.74 601	0.80 644	0.18 624	0.14 451	0.18 625	0.16 614	0.26 647	0.24 542

FBW_ROB	0.46 616	0.34 601	0.71 530	0.32 600	0.20 523	0.51 619	0.32 602	0.73 663	0.63 627	0.60 643	0.57 599	0.65 645	0.44 606	1.42 693	0.62 620	0.14 572	0.17 525	0.22 644	0.16 614	0.17 586	0.23 528

WCMA_ROB	0.55 639	0.27 558	0.76 544	0.26 481	0.22 556	0.62 644	0.36 623	0.57 568	0.58 608	0.97 677	1.40 686	1.28 686	0.94 682	0.80 624	0.80 644	0.20 637	0.17 525	0.16 607	0.16 614	0.19 612	0.29 591

SGM_RVC	0.57 647	0.22 492	0.60 471	0.26 481	0.16 398	0.97 679	0.46 655	0.76 668	0.90 670	1.03 683	0.92 664	1.16 680	0.93 681	1.21 679	0.72 634	0.17 613	0.16 497	0.16 607	0.16 614	0.16 571	0.24 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 559	0.25 540	0.61 478	0.24 397	0.14 286	0.42 576	0.33 608	0.56 559	0.52 582	0.54 632	0.52 572	0.51 590	0.58 643	0.63 558	0.43 565	0.15 588	0.16 497	0.18 625	0.16 614	0.13 528	0.19 471
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 479	0.24 524	0.65 497	0.27 518	0.19 495	0.31 470	0.35 616	0.46 441	0.53 583	0.31 404	0.32 365	0.32 443	0.27 462	0.36 419	0.26 452	0.16 599	0.14 451	0.15 598	0.17 626	0.11 468	0.11 256

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 571	0.43 637	0.72 535	0.35 623	0.19 495	0.51 619	0.25 532	0.56 559	0.39 439	0.42 567	0.47 548	0.47 571	0.27 462	0.74 601	0.32 511	0.38 677	0.19 551	0.27 651	0.17 626	0.29 660	0.27 576

ADCMid	0.53 636	0.45 641	1.46 669	0.27 518	0.22 556	0.51 619	0.38 633	0.61 613	0.58 608	0.75 659	0.67 632	0.62 634	0.66 661	0.66 575	1.75 698	0.13 547	0.12 411	0.17 616	0.17 626	0.20 620	0.21 503

ADCS	0.62 655	0.56 660	1.54 675	0.30 575	0.25 603	0.56 633	0.46 655	0.71 658	0.86 666	0.77 665	0.72 640	0.68 655	0.62 656	0.82 629	2.33 709	0.17 613	0.16 497	0.16 607	0.17 626	0.23 636	0.27 576

AnyNet_C01	0.68 663	0.69 677	2.64 700	0.33 612	0.27 611	0.93 674	0.64 677	0.66 643	0.65 630	0.70 656	0.97 666	0.75 663	0.63 658	1.01 664	1.52 692	0.17 613	0.16 497	0.17 616	0.17 626	0.24 640	0.28 585

anonymousa	0.26 439	0.13 237	0.56 428	0.29 564	0.30 628	0.31 470	0.20 400	0.38 332	0.36 397	0.33 442	0.51 565	0.41 520	0.27 462	0.25 252	0.24 425	0.08 267	0.18 537	0.09 353	0.18 631	0.08 247	0.17 446

AnyNet_C32	0.55 639	0.51 652	1.34 660	0.29 564	0.28 613	0.61 643	0.62 676	0.57 568	0.62 625	0.63 646	0.68 634	0.54 607	0.55 638	0.82 629	1.81 699	0.15 588	0.15 482	0.15 598	0.18 631	0.21 627	0.25 554

DStereoO	0.55 639	0.35 605	0.68 511	0.44 661	0.49 672	0.41 568	1.08 704	0.58 582	0.73 651	0.49 610	0.53 580	0.51 590	0.85 674	0.60 536	0.75 637	0.83 701	0.28 636	0.38 674	0.19 633	0.52 679	0.35 620

PVD	0.62 655	0.41 632	0.93 604	0.44 661	0.39 659	0.63 648	0.51 666	0.86 681	1.27 693	0.93 673	1.09 673	0.81 665	0.85 674	0.89 642	0.89 651	0.21 639	0.23 597	0.22 644	0.19 633	0.28 658	0.41 641

SAMSARA	0.62 655	0.47 644	0.93 604	0.70 685	0.50 674	1.15 685	1.29 709	0.79 670	0.70 644	0.77 665	0.55 589	0.92 671	0.58 643	0.87 639	0.77 640	0.19 634	0.27 632	0.18 625	0.19 633	0.27 653	0.28 585

GANetREF_RVC	0.45 608	0.52 653	0.87 587	0.39 644	0.20 523	0.51 619	0.50 664	0.68 650	0.67 635	0.47 603	0.46 541	0.50 587	0.43 603	0.91 647	0.40 553	0.28 663	0.21 572	0.32 667	0.19 633	0.28 658	0.23 528
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
PDISCO_ROB	0.45 608	0.37 615	0.89 596	0.44 661	0.37 653	0.70 654	0.35 616	0.75 666	0.78 655	0.45 591	0.53 580	0.65 645	0.40 588	0.68 583	0.52 597	0.22 642	0.12 411	0.21 639	0.19 633	0.26 647	0.22 518

HBP-ISP	0.34 549	0.35 605	0.76 544	0.23 342	0.17 431	0.33 497	0.22 463	0.56 559	0.47 535	0.42 567	0.49 558	0.33 453	0.41 593	0.73 597	0.27 464	0.18 624	0.19 551	0.24 648	0.20 638	0.16 571	0.16 425

SGM-ForestM	1.59 700	0.56 660	1.52 674	0.41 656	0.34 644	2.77 710	1.67 714	1.69 706	1.73 704	2.48 713	2.27 710	6.02 720	2.90 715	3.08 711	2.83 713	0.25 655	0.30 654	0.19 632	0.20 638	0.18 602	0.45 656

PSMNet-RUCA	0.39 576	0.47 644	0.84 577	0.46 667	0.41 662	0.34 513	0.26 544	0.59 592	0.46 521	0.40 549	0.51 565	0.44 546	0.33 551	0.43 457	0.31 501	0.25 655	0.14 451	0.33 670	0.21 640	0.32 665	0.23 528

SQANet	0.44 605	0.57 664	0.89 596	0.49 670	0.39 659	0.47 603	0.23 492	0.53 514	0.44 496	0.41 561	0.48 557	0.47 571	0.34 553	0.58 523	0.43 565	0.38 677	0.15 482	0.40 677	0.21 640	0.50 677	0.34 616

RGC	0.41 595	0.35 605	0.76 544	0.35 623	0.28 613	0.41 568	0.29 576	0.60 603	0.55 596	0.47 603	0.64 626	0.63 638	0.47 617	0.74 601	0.46 581	0.16 599	0.15 482	0.21 639	0.21 640	0.19 612	0.21 503

Nwc_Net	0.39 576	0.29 570	0.84 577	0.32 600	0.24 589	0.45 594	0.30 585	0.67 645	0.51 572	0.39 540	0.70 638	0.59 622	0.48 621	0.61 544	0.45 579	0.16 599	0.12 411	0.19 632	0.21 640	0.14 551	0.15 408

DeepPrunerF	0.46 616	0.37 615	1.50 672	0.34 617	0.30 628	0.36 536	0.37 625	0.64 631	1.15 692	0.41 561	0.45 529	0.40 511	0.41 593	0.82 629	0.53 601	0.18 624	0.14 451	0.23 646	0.21 640	0.17 586	0.18 453

LSM	1.68 704	0.48 649	2.91 703	2.28 717	17.60 732	0.52 625	0.55 671	0.65 637	0.78 655	0.84 668	1.11 674	0.63 638	0.55 638	0.79 620	0.53 601	0.16 599	0.25 621	0.18 625	0.21 640	0.25 643	2.37 719

CBMV_ROB	0.36 559	0.21 472	0.57 439	0.22 281	0.14 286	0.35 529	0.20 400	0.55 548	0.47 535	0.52 622	0.58 602	0.45 552	0.53 636	0.75 606	0.50 593	0.18 624	0.19 551	0.23 646	0.21 640	0.15 563	0.20 490

CSAN	0.55 639	0.47 644	1.19 648	0.37 634	0.23 572	0.57 635	0.61 675	0.65 637	0.72 648	0.65 649	0.78 648	0.66 649	0.65 660	1.41 692	0.77 640	0.21 639	0.17 525	0.20 637	0.21 640	0.18 602	0.21 503

UDG	0.42 599	0.54 657	0.67 505	0.41 656	0.35 647	0.47 603	0.27 554	0.57 568	0.48 543	0.40 549	0.46 541	0.59 622	0.45 608	0.47 473	0.46 581	0.26 657	0.19 551	0.49 681	0.22 648	0.37 669	0.30 594

ccnet	0.43 603	0.34 601	0.62 482	0.28 546	0.33 642	0.60 642	0.34 613	0.68 650	0.47 535	0.54 632	0.66 630	0.56 613	0.46 615	0.73 597	0.66 627	0.26 657	0.19 551	0.24 648	0.22 648	0.27 653	0.25 554

NCCL2	0.37 566	0.33 592	0.59 464	0.37 634	0.23 572	0.42 576	0.41 646	0.56 559	0.44 496	0.47 603	0.47 548	0.61 631	0.39 583	0.58 523	0.41 557	0.16 599	0.13 432	0.21 639	0.22 648	0.16 571	0.18 453

NOSS_ROB	0.33 540	0.24 524	0.49 321	0.27 518	0.16 398	0.34 513	0.19 360	0.55 548	0.50 566	0.34 463	0.37 432	0.42 533	0.30 512	0.93 654	0.25 440	0.19 634	0.20 566	0.24 648	0.22 648	0.17 586	0.25 554

ADCPNet	0.51 630	0.36 612	1.82 687	0.27 518	0.23 572	0.71 655	0.39 637	0.56 559	0.54 588	0.52 622	0.60 611	0.66 649	0.57 642	0.64 564	1.23 675	0.15 588	0.18 537	0.14 579	0.23 652	0.19 612	0.22 518

PA-Net	0.40 588	0.35 605	1.05 621	0.32 600	0.28 613	0.39 557	0.43 649	0.53 514	0.56 603	0.35 482	0.43 504	0.41 520	0.36 566	0.83 633	0.61 619	0.12 523	0.23 597	0.16 607	0.23 652	0.13 528	0.20 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.05 684	0.14 287	0.50 342	0.35 623	0.43 667	5.62 715	1.71 716	0.71 658	0.54 588	0.36 496	0.63 623	0.55 608	0.22 385	7.50 724	0.56 609	0.09 368	0.06 91	0.14 579	0.24 654	0.27 653	0.34 616

MSAF-DinoV2	0.81 675	0.64 673	2.42 697	0.49 670	0.17 431	0.58 637	0.32 602	0.83 676	0.85 664	0.41 561	0.52 572	0.98 676	0.61 651	4.97 719	1.22 674	0.12 523	0.07 187	0.10 435	0.24 654	0.27 653	0.32 604

DualNet (step1)	0.31 526	0.21 472	0.69 514	0.18 68	0.17 431	0.36 536	0.21 428	0.54 530	0.43 483	0.38 522	0.36 421	0.38 492	0.32 543	0.41 447	0.26 452	0.24 647	0.21 572	0.28 658	0.24 654	0.18 602	0.21 503

test_sample9	0.45 608	0.21 472	0.69 514	0.18 68	0.17 431	0.36 536	0.21 428	0.54 530	0.43 483	0.38 522	0.36 421	0.38 492	0.32 543	0.70 587	1.01 661	0.24 647	1.93 718	0.28 658	0.24 654	0.18 602	0.21 503

test_sample8	0.52 633	0.21 472	0.69 514	0.18 68	0.17 431	0.36 536	0.21 428	0.57 568	0.38 423	0.63 646	0.39 459	1.16 680	0.68 662	0.70 587	1.01 661	0.24 647	1.93 718	0.28 658	0.24 654	0.18 602	0.21 503

DDUNet	0.45 608	0.60 670	0.71 530	0.45 664	0.39 659	0.46 597	0.32 602	0.53 514	0.44 496	0.46 597	0.53 580	0.57 615	0.38 576	0.51 487	0.43 565	0.34 670	0.21 572	0.56 685	0.25 659	0.41 672	0.36 624

NCC-stereo	0.42 599	0.31 581	0.87 587	0.32 600	0.29 623	0.47 603	0.37 625	0.68 650	0.53 583	0.42 567	0.58 602	0.57 615	0.52 631	0.75 606	0.54 605	0.18 624	0.14 451	0.18 625	0.25 659	0.17 586	0.18 453

Abc-Net	0.42 599	0.31 581	0.87 587	0.32 600	0.29 623	0.47 603	0.37 625	0.68 650	0.53 583	0.42 567	0.58 602	0.57 615	0.52 631	0.75 606	0.54 605	0.18 624	0.14 451	0.18 625	0.25 659	0.17 586	0.18 453
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.46 616	0.55 658	0.86 584	0.38 642	0.23 572	0.51 619	0.30 585	0.69 656	0.51 572	0.46 597	0.51 565	0.48 575	0.38 576	0.96 658	0.40 553	0.36 673	0.23 597	0.56 685	0.25 659	0.34 668	0.22 518

FSD					0.41 662	0.28 408	0.27 554	0.32 256	0.30 312	0.27 325	0.27 307	0.29 402	0.27 462	0.35 410	0.28 473	0.23 643	0.49 687	0.27 651	0.26 663	0.26 647

FC-DCNN v2	0.75 669	0.33 592	0.82 567	0.33 612	0.28 613	0.85 670	0.40 641	0.88 683	0.86 666	1.46 699	1.65 696	2.08 701	1.40 698	1.14 675	0.95 656	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.26 663	0.26 647	0.32 604

FCDSN-DC	0.67 661	0.38 622	0.83 573	0.37 634	0.30 628	0.66 651	0.37 625	0.69 656	0.70 644	1.15 689	1.53 691	1.70 696	1.38 696	1.00 663	0.83 647	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.26 663	0.27 653	0.32 604
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 665	0.33 592	0.84 577	0.33 612	0.28 613	0.82 669	0.40 641	0.82 674	0.83 660	1.43 697	1.60 695	1.97 699	1.38 696	1.10 671	0.93 653	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.26 663	0.26 647	0.32 604

MSMD_ROB	0.63 658	0.34 601	0.70 521	0.30 575	0.25 603	0.88 672	0.35 616	0.58 582	0.67 635	1.13 687	1.52 690	1.75 697	1.05 687	0.90 645	0.60 616	0.24 647	0.22 584	0.27 651	0.27 667	0.25 643	0.27 576

MADNet+	1.05 684	1.26 706	4.77 713	0.73 688	0.50 674	1.25 689	0.97 696	1.05 689	0.93 673	0.67 652	0.78 648	0.87 669	0.85 674	2.14 706	1.83 700	0.40 680	0.42 680	0.32 667	0.28 668	0.45 675	0.43 649

ELAS_RVC	0.80 673	0.40 629	1.10 630	0.40 649	0.35 647	0.93 674	1.10 705	0.87 682	1.12 689	1.40 695	1.39 684	1.27 685	1.55 704	1.13 673	1.13 670	0.29 664	0.27 632	0.30 662	0.28 668	0.31 662	0.36 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 673	0.40 629	0.91 599	0.39 644	0.35 647	1.52 700	0.81 691	0.97 687	0.98 679	1.47 704	1.58 693	1.19 682	1.33 695	1.01 664	1.21 673	0.29 664	0.27 632	0.30 662	0.29 670	0.32 665	0.36 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.67 661	0.94 692	1.63 678	0.77 691	1.19 710	0.53 628	0.25 532	0.61 613	0.72 648	0.70 656	0.60 611	0.69 657	0.90 679	0.80 624	0.52 597	0.27 661	0.13 432	0.74 693	0.31 671	0.68 689	0.44 652

PASM	0.49 625	0.41 632	1.15 638	0.37 634	0.35 647	0.42 576	0.42 647	0.54 530	0.65 630	0.54 632	0.54 584	0.63 638	0.48 621	0.94 657	0.51 596	0.27 661	0.30 654	0.30 662	0.33 672	0.29 660	0.29 591

Ntro	0.61 654	0.75 683	1.16 640	0.67 681	0.50 674	0.76 660	0.37 625	0.68 650	0.71 646	0.50 616	0.59 607	0.65 645	0.52 631	0.79 620	0.58 614	0.58 687	0.32 664	0.57 688	0.34 673	0.69 691	0.50 667

ACVNet_1	0.77 672	0.92 691	1.79 686	0.73 688	0.53 678	0.78 664	0.42 647	0.88 683	0.90 670	0.75 659	0.76 647	1.32 687	0.80 670	1.04 667	0.70 632	0.57 686	0.32 664	0.72 692	0.35 674	0.70 692	0.50 667

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 636	0.60 670	0.98 613	0.40 649	0.25 603	0.87 671	0.57 673	0.60 603	0.64 629	0.60 643	0.67 632	0.63 638	0.42 599	1.13 673	0.50 593	0.23 643	0.28 636	0.27 651	0.35 674	0.25 643	0.33 611

otaku	0.60 652	0.73 680	1.13 636	0.64 679	0.45 671	0.73 658	0.37 625	0.67 645	0.67 635	0.52 622	0.75 646	0.66 649	0.46 615	0.74 601	0.59 615	0.55 684	0.34 670	0.56 685	0.36 676	0.65 686	0.49 663

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 664	0.73 680	1.26 652	0.47 668	0.28 613	1.42 698	0.60 674	0.82 674	0.94 676	0.85 669	0.86 658	0.88 670	0.70 663	1.32 688	0.75 637	0.37 675	0.30 654	0.34 672	0.36 676	0.44 674	0.42 646

MFN_U_SF_RVC	0.58 649	0.58 667	1.31 658	0.39 644	0.23 572	0.72 656	0.30 585	0.83 676	0.68 639	0.74 658	0.74 644	0.86 668	0.60 647	0.84 634	0.83 647	0.29 664	0.27 632	0.32 667	0.37 678	0.31 662	0.33 611

BEATNet-Init1	4.91 716	3.27 716	14.39 732	0.69 684	0.65 688	10.19 725	3.83 722	5.04 721	5.11 719	8.73 726	8.52 723	13.95 735	7.66 724	7.79 725	5.79 721	0.32 669	0.34 670	0.34 672	0.38 679	0.64 685	0.64 689

JetBlue	1.20 693	0.89 689	2.53 699	0.59 677	0.76 693	3.16 712	2.09 717	1.16 692	0.93 673	0.95 675	1.12 675	1.65 694	1.27 693	2.15 707	1.87 702	0.43 682	0.37 675	0.38 674	0.39 680	0.62 683	0.63 685

DStereoFS	1.07 688	0.76 684	1.10 630	0.70 685	0.70 690	1.87 704	1.39 711	1.20 694	1.66 702	1.01 680	1.58 693	1.20 683	2.60 713	1.40 691	1.32 683	0.40 680	0.47 685	0.31 665	0.41 681	0.38 670	0.91 706

DStereoRT	0.40 588	0.16 365	0.74 536	0.25 440	0.17 431	0.42 576	0.19 360	0.50 483	0.48 543	0.31 404	0.40 469	0.32 443	0.39 583	0.64 564	0.31 501	0.09 368	0.11 380	1.56 716	0.43 682	0.08 247	0.41 641

light-stereo	2.66 711	0.78 685	4.46 709	4.42 718	3.66 716	5.04 714	0.38 633	2.12 712	1.51 700	4.25 717	6.51 722	7.70 724	0.75 666	5.12 720	1.42 690	0.72 695	1.35 716	0.33 670	0.45 683	1.22 708	1.04 711

ACVNet-4b	0.76 670	0.90 690	1.67 681	0.73 688	0.51 677	0.80 668	0.31 595	0.74 665	0.81 658	0.51 619	0.72 640	0.94 672	0.43 603	1.01 664	1.32 683	1.18 713	0.22 584	0.77 695	0.45 683	0.70 692	0.50 667

MonStereo1	0.96 681	0.61 672	0.99 615	0.70 685	0.59 683	1.37 696	0.35 616	0.97 687	1.27 693	0.97 677	1.92 702	1.53 692	2.13 708	1.29 684	0.87 650	0.71 694	0.34 670	0.75 694	0.47 685	0.75 694	0.68 694

NVStereoNet_ROB	0.74 666	0.64 673	1.20 650	0.55 676	0.43 667	0.54 632	0.48 659	0.75 666	0.87 669	0.88 670	1.72 698	1.06 677	1.03 686	1.29 684	0.98 660	0.35 672	0.42 680	0.41 678	0.48 686	0.38 670	0.43 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.76 670	1.00 696	1.29 656	0.82 692	0.63 685	0.79 665	0.52 667	0.83 676	0.93 673	0.61 645	0.79 651	0.79 664	0.62 656	0.82 629	0.67 630	0.80 700	0.55 696	0.79 697	0.49 687	0.81 697	0.62 683

ACVNet_2	0.94 678	0.98 695	1.71 683	0.83 693	0.63 685	1.02 680	0.64 677	1.16 692	1.43 699	1.02 681	1.39 684	1.47 690	0.86 677	1.16 676	0.79 643	0.63 690	0.43 683	0.78 696	0.49 687	0.80 696	0.57 676

MANE	1.63 702	0.58 667	1.16 640	0.59 677	0.60 684	2.71 709	1.53 712	2.63 716	3.62 713	2.33 712	3.26 714	3.66 714	2.98 716	2.26 709	2.26 708	0.37 675	0.40 677	0.31 665	0.49 687	0.31 662	0.63 685

SPS-STEREO	0.74 666	0.72 678	1.18 647	0.52 674	0.57 682	0.76 660	0.50 664	0.80 671	0.66 634	0.97 677	0.88 661	0.94 672	0.74 665	1.08 670	1.04 666	0.58 687	0.51 689	0.50 682	0.50 690	0.56 681	0.72 698
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.56 645	0.52 653	1.12 634	0.45 664	0.49 672	0.48 610	0.45 652	0.73 663	0.74 653	0.45 591	0.82 653	0.46 561	0.60 647	0.51 487	0.63 623	0.39 679	0.40 677	0.44 679	0.51 691	0.53 680	0.38 640

DStereoSA	1.00 682	0.46 643	1.33 659	0.68 682	0.86 703	1.26 690	2.25 719	0.83 676	1.41 697	0.57 639	1.92 702	0.57 615	2.07 707	0.96 658	1.84 701	0.36 673	0.55 696	0.28 658	0.53 692	0.45 675	0.90 705

anonymity	0.57 647	0.55 658	0.74 536	0.48 669	0.63 685	0.56 633	0.43 649	0.71 658	0.51 572	0.64 648	0.55 589	0.57 615	0.61 651	0.65 569	0.57 612	0.55 684	0.55 696	0.50 682	0.54 693	0.51 678	0.61 682

PWCK	1.05 684	1.29 707	2.12 693	0.92 695	0.42 664	1.27 691	1.01 698	1.14 691	1.14 690	1.16 690	1.14 676	1.25 684	0.90 679	1.77 701	1.15 671	0.89 704	0.51 689	0.87 699	0.54 693	1.02 707	0.57 676

SGM+DAISY	1.12 691	0.86 688	1.64 679	0.68 682	0.80 699	1.68 702	1.68 715	1.08 690	1.10 685	1.53 707	1.76 700	1.47 690	1.53 703	1.24 680	1.42 690	0.66 691	0.65 708	0.52 684	0.54 693	0.57 682	0.91 706

IMH-64-1	0.94 678	0.95 693	1.07 625	0.98 697	0.76 693	0.93 674	0.72 683	1.30 695	1.11 687	0.91 671	1.45 687	1.14 678	1.00 684	1.25 682	0.97 658	0.77 696	0.51 689	0.97 701	0.55 696	0.90 699	0.66 692

IMH-64	0.94 678	0.95 693	1.07 625	0.98 697	0.76 693	0.93 674	0.72 683	1.30 695	1.11 687	0.91 671	1.45 687	1.14 678	1.00 684	1.25 682	0.97 658	0.77 696	0.51 689	0.97 701	0.55 696	0.90 699	0.66 692

IMH	1.09 689	1.04 699	1.29 656	1.03 699	0.79 696	1.11 682	0.69 680	1.40 698	1.42 698	1.02 681	1.71 697	1.42 688	1.19 691	1.78 702	1.03 665	1.14 711	0.56 700	1.00 703	0.58 698	0.93 702	0.68 694

MFMNet_re	0.74 666	0.84 687	1.16 640	0.64 679	0.70 690	0.79 665	0.71 682	0.77 669	0.85 664	0.79 667	0.86 658	0.69 657	0.80 670	0.73 597	0.65 625	0.66 691	0.59 701	0.61 689	0.58 698	0.68 689	0.71 697

DGSMNet	0.63 658	0.32 588	1.01 617	0.54 675	0.73 692	0.62 644	1.36 710	0.62 621	0.58 608	0.38 522	0.62 622	0.52 598	0.34 553	0.65 569	0.47 584	0.54 683	0.61 703	0.67 690	0.61 700	0.65 686	0.69 696

GCST	0.50 626	0.67 676	0.82 567	1.04 700	0.55 680	0.38 551	0.11 21	0.42 391	0.33 356	0.42 567	0.35 406	0.29 402	0.18 335	0.50 481	0.23 413	0.70 693	0.42 680	0.79 697	0.62 701	0.63 684	0.47 658

TorneroNet-64	1.47 696	1.15 700	1.51 673	1.11 706	0.86 703	2.27 708	0.76 686	1.84 708	3.76 714	1.29 691	2.22 709	2.68 710	1.46 699	1.81 703	1.55 694	0.79 699	0.51 689	1.10 706	0.67 702	1.31 711	0.81 704

WAO-7	1.05 684	1.00 696	1.19 648	0.83 693	0.67 689	1.22 688	0.84 693	1.43 699	1.56 701	1.13 687	1.75 699	1.46 689	1.25 692	1.56 695	1.28 678	0.61 689	0.62 706	0.70 691	0.68 703	0.66 688	0.62 683

LVE	1.18 692	1.16 701	1.67 681	1.04 700	0.81 700	1.32 694	0.82 692	1.49 701	1.94 705	1.08 685	1.90 701	1.89 698	1.07 688	1.51 694	1.04 666	0.96 707	0.61 703	0.94 700	0.69 704	0.92 701	0.79 703

Dean	1.22 694	1.17 702	1.97 690	1.04 700	0.79 696	1.21 687	0.76 686	1.51 702	1.96 706	1.30 693	1.98 705	2.14 702	1.18 690	1.30 686	1.15 671	0.83 701	0.61 703	1.01 704	0.69 704	0.97 706	0.77 702

TorneroNet	2.26 708	1.20 703	1.55 676	1.15 708	0.91 705	5.84 716	0.84 693	2.12 712	8.45 724	2.59 714	5.32 718	3.84 715	2.15 709	1.84 705	1.98 705	0.88 703	0.54 695	1.16 710	0.74 706	1.31 711	0.91 706

WAO-6	1.11 690	1.01 698	1.17 646	0.96 696	0.79 696	1.30 693	0.78 688	1.36 697	1.99 707	1.04 684	1.54 692	1.59 693	1.27 693	1.37 690	1.30 679	0.78 698	0.55 696	1.03 705	0.75 707	0.87 698	0.72 698

Selective-IGEV-i1pa	5.75 717	8.12 722	4.85 714	1.10 703	0.54 679	13.48 727	3.52 720	9.46 728	7.56 723	7.13 723	10.00 727	9.12 725	7.56 723	14.91 736	6.08 723	3.55 722	1.33 715	1.94 718	0.77 708	0.79 695	3.23 721

WAO-8	1.50 698	1.22 704	1.39 665	1.10 703	0.85 701	2.15 705	0.78 688	1.84 708	3.76 714	1.46 699	2.18 707	2.15 703	1.50 701	3.20 713	1.35 686	0.92 705	0.66 709	1.10 706	0.79 709	0.94 703	0.74 700

Venus	1.50 698	1.22 704	1.39 665	1.10 703	0.85 701	2.15 705	0.78 688	1.84 708	3.76 714	1.46 699	2.18 707	2.15 703	1.50 701	3.20 713	1.35 686	0.92 705	0.66 709	1.10 706	0.79 709	0.94 703	0.74 700

notaker	1.49 697	1.44 710	1.77 684	1.42 711	1.08 708	1.19 686	0.87 695	1.51 702	1.40 696	1.53 707	3.41 715	2.40 706	1.94 706	1.83 704	1.57 695	1.14 711	0.69 712	1.38 713	0.88 711	1.39 714	1.03 710

UNDER WATER-64	1.61 701	1.30 708	2.93 704	1.33 709	0.96 706	2.20 707	1.25 708	1.47 700	3.15 711	1.46 699	1.31 682	2.61 709	2.22 710	1.69 698	1.93 703	1.13 710	0.67 711	1.29 711	0.94 712	1.26 709	1.09 712

UNDER WATER	1.64 703	1.34 709	2.72 702	1.40 710	1.04 707	1.70 703	1.14 707	1.57 705	3.58 712	1.46 699	1.46 689	2.82 711	2.43 711	1.74 699	2.04 706	1.08 709	0.63 707	1.31 712	0.94 712	1.29 710	1.10 713

ktn	1.80 705	1.46 711	1.49 671	1.44 712	1.14 709	1.50 699	1.07 701	1.53 704	3.90 717	2.77 715	4.62 716	3.42 713	1.49 700	1.74 699	1.40 689	1.45 715	0.77 713	1.46 714	0.99 714	1.41 715	1.00 709

JetRed	2.35 710	2.70 715	6.11 716	1.14 707	1.38 713	6.03 718	3.61 721	2.12 712	1.72 703	1.99 710	1.97 704	2.15 703	1.59 705	2.49 710	4.19 718	1.05 708	1.60 717	1.10 706	1.02 715	1.72 716	1.41 716

KSHMR	1.92 707	1.47 712	1.97 690	1.48 713	1.22 711	1.39 697	1.06 700	1.81 707	5.83 720	1.43 697	5.56 719	2.95 712	1.17 689	2.24 708	1.33 685	1.29 714	1.13 714	1.47 715	1.11 716	1.37 713	1.21 714

Anonymous_2	0.44 605	0.23 511	0.57 439	0.34 617	0.34 644	0.53 628	0.28 570	0.49 475	0.39 439	0.36 496	0.34 398	0.48 575	0.38 576	0.43 457	0.33 520	0.26 657	0.41 679	0.44 679	1.45 717	0.33 667	0.37 632

MADNet++	2.34 709	1.81 713	2.24 696	2.15 716	1.97 715	2.79 711	2.19 718	2.42 715	2.26 708	2.79 716	2.70 712	2.43 707	2.60 713	3.18 712	3.32 714	2.19 718	1.97 720	1.93 717	1.62 718	2.02 717	2.10 717

TCMNet-wrong-test	4.33 714	5.65 721	4.76 710	11.36 729	10.39 725	5.87 717	4.45 723	4.24 720	1.10 685	1.93 709	2.43 711	6.07 721	3.54 717	3.87 716	4.51 719	2.00 717	0.47 685	1.96 719	1.68 719	5.78 725	4.48 723

Selective-IGEV-i16pa	31.25 748	41.63 748	4.08 708	0.51 673	0.38 656	97.61 750	0.73 685	61.16 751	60.81 750	17.49 736	65.92 749	39.64 750	53.28 750	107.35 751	27.39 748	20.46 745	3.81 724	4.39 725	1.97 720	0.41 672	16.06 743

PML	15.86 733	13.12 733	7.07 717	5.22 719	7.66 721	32.93 740	64.30 750	5.37 722	10.12 726	25.87 749	67.29 750	20.25 737	13.20 736	10.09 727	6.81 725	5.94 727	2.00 721	6.03 732	2.18 721	9.13 730	2.62 720

tt	4.71 715	0.11 141	3.94 707	2.06 715	1.54 714	10.14 724	16.85 728	9.28 727	4.99 718	1.41 696	1.05 672	4.68 716	4.89 718	3.36 715	5.86 722	5.73 726	9.15 734	2.23 722	2.51 722	3.02 719	1.34 715

USTest	6.84 719	5.16 717	5.45 715	7.18 723	7.26 720	14.27 728	22.53 729	8.48 725	9.29 725	5.44 720	6.42 721	6.27 722	6.69 721	6.83 723	8.49 726	1.95 716	3.27 723	2.16 721	2.54 723	3.76 720	3.31 722

U	1.02 683	0.10 91	0.26 92	0.22 281	3.66 716	6.41 719	0.13 75	0.22 79	0.21 148	0.11 40	0.11 44	0.10 49	0.09 36	0.12 2	0.11 14	0.07 117	0.05 6	5.35 727	2.86 724	0.07 173	0.06 13

HanzoNet	3.08 712	1.87 714	2.70 701	1.81 714	1.34 712	1.60 701	1.05 699	2.06 711	2.62 710	5.63 721	5.12 717	5.96 719	7.09 722	4.39 718	3.43 715	3.29 721	2.06 722	1.98 720	2.94 725	2.47 718	2.15 718

DPSimNet_ROB	6.21 718	5.16 717	9.50 718	5.59 721	5.56 719	7.64 720	10.02 725	4.07 719	7.33 722	6.84 722	6.26 720	7.17 723	10.55 725	4.07 717	5.68 720	5.50 725	4.29 725	5.24 726	3.66 726	4.05 722	5.96 724

iinet-test	10.74 725	9.21 723	9.52 719	10.46 724	10.67 726	17.92 733	25.86 735	12.61 732	13.38 731	9.65 730	10.06 728	9.98 727	10.66 728	11.13 732	12.60 727	6.36 728	7.73 729	5.65 728	6.66 727	7.29 726	7.31 725

IINet	10.74 725	9.21 723	9.52 719	10.46 724	10.67 726	17.92 733	25.86 735	12.61 732	13.38 731	9.65 730	10.06 728	9.98 727	10.66 728	11.13 732	12.60 727	6.36 728	7.73 729	5.65 728	6.66 727	7.29 726	7.31 725

DPSM_ROB	11.46 728	9.79 729	10.18 725	11.11 727	11.31 728	19.08 736	27.38 738	13.42 735	14.23 736	10.34 732	11.13 733	10.97 733	11.33 734	11.89 734	13.49 732	6.74 730	8.19 732	6.00 730	7.05 729	7.74 728	7.76 729

DPSM	11.46 728	9.79 729	10.18 725	11.11 727	11.31 728	19.08 736	27.38 738	13.42 735	14.23 736	10.34 732	11.13 733	10.97 733	11.33 734	11.89 734	13.49 732	6.74 730	8.19 732	6.00 730	7.05 729	7.74 728	7.76 729

DGTPSM_ROB	8.38 721	5.24 719	10.71 730	5.32 720	10.19 723	8.34 721	23.49 733	6.11 723	13.43 733	4.93 718	10.93 731	5.64 717	10.55 725	6.17 721	12.73 730	3.74 723	7.56 727	3.68 723	7.24 731	4.09 723	7.49 727

DPSMNet_ROB	8.44 722	5.25 720	10.87 731	5.59 721	10.27 724	8.34 721	23.51 734	6.12 724	13.47 734	4.96 719	10.94 732	5.65 718	10.55 725	6.25 722	12.77 731	4.01 724	7.62 728	3.75 724	7.27 732	4.16 724	7.54 728

LSM0	24.21 744	19.88 743	22.33 743	24.42 743	40.13 749	38.41 745	54.99 742	27.05 747	28.61 742	20.59 741	22.00 739	22.29 746	22.86 741	24.12 745	27.16 741	13.59 741	16.33 738	12.13 739	14.08 733	15.72 741	17.53 744

Selective-RAFT-Error	23.11 741	19.77 741	20.60 741	22.49 741	22.80 740	38.46 747	55.19 744	27.13 748	28.90 747	20.73 746	22.38 744	22.11 744	22.91 746	23.94 743	27.18 745	13.54 739	16.57 744	12.09 736	14.21 734	15.61 740	15.65 741

CasAABBNet	23.04 737	19.69 737	20.32 737	22.42 736	22.73 737	38.35 744	55.23 746	26.99 745	28.74 745	20.67 745	22.28 742	22.11 744	22.86 741	23.84 739	27.17 742	13.52 735	16.47 740	12.08 733	14.21 734	15.57 735	15.60 738

RAFT-FEzeroshot	23.04 737	19.71 739	20.25 735	22.47 739	22.80 740	38.32 741	55.23 746	26.95 742	28.70 743	20.66 743	22.23 740	22.07 741	22.86 741	23.85 740	27.17 742	13.53 736	16.47 740	12.08 733	14.22 736	15.58 737	15.60 738

RAFT-FE	23.04 737	19.71 739	20.25 735	22.47 739	22.80 740	38.32 741	55.23 746	26.95 742	28.70 743	20.66 743	22.23 740	22.07 741	22.86 741	23.85 740	27.17 742	13.53 736	16.47 740	12.08 733	14.22 736	15.58 737	15.60 738

Hybrid-DGEV	23.11 741	19.81 742	20.81 742	22.43 737	22.74 739	38.45 746	55.25 749	27.21 749	28.95 749	20.63 742	22.37 743	22.03 740	22.89 745	23.96 744	27.14 740	13.54 739	16.46 739	12.09 736	14.23 738	15.57 735	15.57 736

FlowAnything	23.08 740	19.70 738	20.48 740	22.45 738	22.73 737	38.34 743	55.18 743	27.00 746	28.79 746	20.83 747	22.42 745	22.10 743	22.83 740	23.85 740	27.23 746	13.53 736	16.54 743	12.10 738	14.29 739	15.59 739	15.58 737

fast-reg	23.61 743	20.43 745	23.27 744	23.15 742	24.75 746	38.65 748	55.20 745	26.97 744	28.94 748	20.18 740	21.86 737	21.68 739	22.34 739	24.15 746	27.35 747	13.84 742	16.57 744	14.84 740	15.61 740	16.59 742	15.88 742

RSGM-EC	29.37 746	17.55 735	9.85 723	35.22 745	33.16 747	26.01 738	45.63 740	20.07 739	17.60 739	18.98 738	23.47 746	30.02 748	23.62 747	41.06 748	44.49 749	58.94 749	34.33 749	32.95 749	20.18 741	33.70 746	20.62 745

acva	29.37 746	17.55 735	9.85 723	35.22 745	33.16 747	26.01 738	45.63 740	20.07 739	17.60 739	18.98 738	23.47 746	30.02 748	23.62 747	41.06 748	44.49 749	58.94 749	34.33 749	32.95 749	20.18 741	33.70 746	20.62 745

HaxPig	17.72 735	20.23 744	19.76 734	16.55 731	16.52 731	9.46 723	9.42 724	14.48 737	13.31 730	18.59 737	18.67 736	17.39 736	16.68 737	17.07 737	16.43 737	21.99 746	20.86 746	22.28 742	21.55 743	21.30 743	21.88 747

LRCNet_RVC	10.94 727	14.45 734	9.66 721	15.38 730	8.02 722	1.08 681	0.35 616	8.72 726	0.72 648	12.63 735	15.84 735	9.73 726	6.52 720	8.58 726	6.38 724	20.33 744	5.39 726	23.79 743	21.95 744	15.35 734	13.96 735

MEDIAN_ROB	21.20 736	24.56 746	23.42 745	19.57 732	19.62 736	13.29 726	11.21 726	18.04 738	17.02 738	22.07 748	21.92 738	20.84 738	20.24 738	21.02 738	19.68 738	25.59 747	24.08 747	26.20 744	25.19 745	25.31 744	25.19 748

AVERAGE_ROB	25.43 745	29.01 747	27.22 746	24.60 744	24.16 745	17.78 732	12.87 727	22.39 741	21.40 741	26.72 750	26.08 748	25.18 747	24.52 749	25.07 747	23.57 739	29.94 748	28.36 748	30.60 745	29.57 746	29.83 745	29.66 749

Anonymous_1	16.44 734	9.26 725	9.67 722	10.63 726	14.54 730	18.62 735	26.98 737	12.68 734	13.53 735	10.78 734	10.37 730	10.15 729	10.66 728	10.99 731	12.64 729	15.61 743	7.73 729	16.87 741	43.01 747	56.14 750	7.86 731

xxxxx1	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 733	19.47 733	17.10 729	23.00 730	10.36 729	11.04 727	9.25 727	9.66 724	10.74 730	10.66 728	10.60 728	13.72 734	8.14 732	9.35 735	31.88 746	44.61 748	12.63 731	13.46 732

tt_ll	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 733	19.47 733	17.10 729	23.00 730	10.36 729	11.04 727	9.25 727	9.66 724	10.74 730	10.66 728	10.60 728	13.72 734	8.14 732	9.35 735	31.88 746	44.61 748	12.63 731	13.46 732

ff	15.30 730	9.78 726	10.23 727	20.34 733	19.47 733	17.10 729	23.00 730	10.36 729	11.04 727	9.25 727	9.66 724	10.74 730	10.66 728	10.60 728	13.72 734	8.14 732	9.35 735	31.88 746	44.61 748	12.63 731	13.46 732

test_example2	100.95 749	107.33 749	67.16 748	98.17 747	106.88 750	89.44 749	101.34 751	37.23 750	97.88 751	129.56 751	131.26 751	65.41 751	67.34 751	91.22 750	79.29 751	143.32 751	199.32 751	81.12 751	102.17 751	121.89 751	101.70 750

ccccc		256.25 750		351.50 750	361.31 751	144.22 751		153.19 752		152.98 752		161.94 752		268.06 752		387.64 752	346.97 752	244.11 752	219.32 752	413.57 752

Low-res two-view benchmark