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 24	0.08 20	0.26 86	0.16 10	0.10 70	0.15 52	0.10 8	0.18 22	0.13 11	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.07 116	0.16 477	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.09 128

PipStereo	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.23 322	0.21 518	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 116	0.23 576	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 640

PSi22b	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.22 264	0.22 534	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 170	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 116	0.22 563	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 640

LACA3	0.10 2	0.11 134	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 89	0.14 103	0.14 5	0.14 22	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 74	0.16 48	0.09 1	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

PSi22	0.17 176	0.18 417	0.42 228	0.20 153	0.09 18	0.16 89	0.11 21	0.30 216	0.25 214	0.13 96	0.15 132	0.21 274	0.13 195	0.30 341	0.16 212	0.06 44	0.22 563	0.05 1	0.04 1	0.08 241	0.13 335

Foundation-i1a	0.16 154	0.08 20	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.18 155	0.16 196	0.26 148	0.30 297	0.17 190	0.16 145	0.19 245	0.13 195	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.21 551	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.26 549

Foundation-i32	0.14 88	0.07 2	0.18 11	0.24 376	0.22 534	0.10 8	0.12 36	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 117	0.08 14	0.17 68	0.13 94	0.07 116	0.29 629	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 633

LACA2	0.12 24	0.17 393	0.32 146	0.16 10	0.08 8	0.16 89	0.13 72	0.18 22	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.15 27	0.10 2	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 91	0.05 1

DispViT+	0.12 24	0.08 20	0.21 38	0.16 10	0.16 379	0.10 8	0.12 36	0.27 163	0.24 188	0.13 96	0.11 42	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.12 39	0.08 263	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

MatchStereo	0.11 9	0.08 20	0.30 124	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 36	0.21 60	0.18 75	0.10 23	0.16 145	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 116	0.05 6	0.06 46	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 44	0.15 317	0.31 133	0.18 57	0.12 167	0.24 325	0.12 36	0.20 45	0.20 115	0.10 23	0.13 80	0.11 87	0.09 33	0.20 134	0.13 94	0.06 44	0.11 363	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 24	0.11 134	0.21 38	0.17 29	0.09 18	0.17 124	0.09 2	0.23 88	0.17 57	0.14 123	0.13 80	0.10 48	0.11 111	0.22 182	0.13 94	0.05 1	0.11 363	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 44	0.09 49	0.17 7	0.19 107	0.10 70	0.16 89	0.15 145	0.27 163	0.22 152	0.14 123	0.16 145	0.08 2	0.12 152	0.19 107	0.14 142	0.05 1	0.10 326	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

111111	0.13 44	0.08 20	0.20 23	0.20 153	0.13 224	0.13 27	0.10 8	0.23 88	0.17 57	0.11 39	0.13 80	0.12 117	0.08 14	0.19 107	0.12 39	0.07 116	0.16 477	0.06 46	0.04 1	0.08 241	0.16 409

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 49	0.22 51	0.18 57	0.10 70	0.12 20	0.13 72	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.08 240	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 49	0.22 51	0.18 57	0.10 70	0.12 20	0.13 72	0.18 22	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.10 326	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 20	0.22 51	0.19 107	0.10 70	0.16 89	0.11 21	0.18 22	0.13 11	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 24	0.09 49	0.29 115	0.21 199	0.12 167	0.16 89	0.11 21	0.17 17	0.12 4	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 263	0.13 413	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.09 128

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 49	0.26 86	0.18 57	0.11 116	0.15 52	0.11 21	0.17 17	0.11 3	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.15 463	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 20	0.26 86	0.19 107	0.09 18	0.15 52	0.11 21	0.18 22	0.13 11	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.16 477	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.07 30

FoundationStereo	0.13 44	0.08 20	0.18 11	0.29 541	0.30 605	0.12 20	0.13 72	0.12 3	0.18 75	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 116	0.31 636	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.06 13

StereoAnything_RVC	0.22 305	0.47 621	0.67 488	0.30 552	0.31 613	0.11 13	0.11 21	0.18 22	0.15 36	0.09 9	0.11 42	0.09 25	0.09 33	0.27 279	0.12 39	0.09 354	0.39 653	0.06 46	0.04 1	0.24 618	0.49 640

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 86	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.21 254	0.14 103	0.14 5	0.17 57	0.11 39	0.10 30	0.09 25	0.08 14	0.21 154	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.06 13

trnet	0.14 88	0.09 49	0.26 86	0.15 4	0.07 1	0.21 254	0.12 36	0.25 133	0.26 229	0.16 167	0.21 227	0.15 190	0.13 195	0.19 107	0.14 142	0.09 354	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.06 13

LoS_RVC	0.14 88	0.11 134	0.32 146	0.18 57	0.16 379	0.20 223	0.18 294	0.21 60	0.18 75	0.14 123	0.20 207	0.12 117	0.17 287	0.17 68	0.14 142	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.05 4	0.14 373

CAS	0.16 154	0.07 2	0.29 115	0.42 636	0.17 411	0.20 223	0.18 294	0.23 88	0.20 115	0.15 148	0.19 195	0.11 87	0.10 74	0.15 27	0.14 142	0.31 645	0.04 1	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.16 409

LoS	0.15 124	0.09 49	0.34 160	0.17 29	0.09 18	0.22 283	0.14 103	0.27 163	0.27 247	0.15 148	0.18 183	0.19 245	0.14 225	0.23 206	0.14 142	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.04 1	0.06 91	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 88	0.08 20	0.24 63	0.17 29	0.23 549	0.18 155	0.15 145	0.24 110	0.20 115	0.14 123	0.18 183	0.14 170	0.10 74	0.19 107	0.12 39	0.07 116	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.08 241	0.20 472

XX-TBD	0.16 154	0.21 457	0.43 236	0.22 264	0.10 70	0.23 304	0.15 145	0.23 88	0.28 258	0.22 255	0.26 281	0.14 170	0.12 152	0.16 48	0.14 142	0.08 263	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.07 169	0.06 13

CREStereo	0.14 88	0.09 49	0.27 103	0.14 2	0.08 8	0.22 283	0.15 145	0.26 148	0.26 229	0.16 167	0.21 227	0.14 170	0.13 195	0.19 107	0.14 142	0.09 354	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.07 169	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	0.16 154	0.09 49	0.31 133	0.15 4	0.09 18	0.23 304	0.15 145	0.26 148	0.24 188	0.17 190	0.21 227	0.16 203	0.14 225	0.23 206	0.14 142	0.29 641	0.05 6	0.06 46	0.04 1	0.07 169	0.07 30

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 38	0.18 57	0.11 116	0.11 13	0.11 21	0.17 17	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.07 175	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 335

quiztm	0.16 154	0.19 432	0.37 180	0.22 264	0.15 336	0.17 124	0.17 238	0.36 291	0.24 188	0.18 212	0.21 227	0.14 170	0.10 74	0.17 68	0.14 142	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.07 30

PointNet	0.11 9	0.08 20	0.19 15	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.15 145	0.18 22	0.16 48	0.09 9	0.11 42	0.12 117	0.10 74	0.15 27	0.13 94	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.12 300

TS12	0.13 44	0.09 49	0.21 38	0.21 199	0.09 18	0.19 182	0.14 103	0.24 110	0.17 57	0.15 148	0.19 195	0.12 117	0.13 195	0.18 87	0.16 212	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 124	0.14 281	0.49 309	0.21 199	0.11 116	0.15 52	0.14 103	0.24 110	0.17 57	0.10 23	0.12 62	0.10 48	0.12 152	0.21 154	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.32 585

aanet-new-60k	0.14 88	0.15 317	0.54 393	0.20 153	0.10 70	0.16 89	0.12 36	0.21 60	0.18 75	0.11 39	0.12 62	0.11 87	0.11 111	0.19 107	0.10 2	0.05 1	0.08 240	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.15 392

aanet-new-70k	0.13 44	0.13 231	0.40 208	0.20 153	0.11 116	0.16 89	0.14 103	0.22 73	0.16 48	0.11 39	0.13 80	0.11 87	0.12 152	0.21 154	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.13 335

aanet-new-78k	0.17 176	0.14 281	0.80 539	0.21 199	0.10 70	0.14 34	0.14 103	0.23 88	0.17 57	0.10 23	0.13 80	0.10 48	0.13 195	0.19 107	0.11 13	0.05 1	0.16 477	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.26 549

aanet-new-40k	0.14 88	0.15 317	0.43 236	0.20 153	0.13 224	0.16 89	0.14 103	0.21 60	0.15 36	0.11 39	0.14 115	0.10 48	0.11 111	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.33 591

aanet-new-36k	0.14 88	0.17 393	0.45 253	0.22 264	0.09 18	0.17 124	0.15 145	0.24 110	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.10 48	0.11 111	0.18 87	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-34k	0.14 88	0.16 359	0.39 193	0.19 107	0.09 18	0.14 34	0.15 145	0.22 73	0.19 101	0.12 66	0.15 132	0.11 87	0.13 195	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.18 436

aanet-32k-new	0.15 124	0.18 417	0.43 236	0.21 199	0.10 70	0.16 89	0.15 145	0.22 73	0.18 75	0.11 39	0.14 115	0.09 25	0.13 195	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.23 510

aanet-new-32k	0.13 44	0.15 317	0.39 193	0.20 153	0.11 116	0.18 155	0.13 72	0.19 37	0.14 22	0.12 66	0.12 62	0.13 139	0.12 152	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 44	0.15 317	0.39 193	0.20 153	0.11 116	0.18 155	0.13 72	0.19 37	0.14 22	0.12 66	0.12 62	0.13 139	0.12 152	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

aanet-new-22k	0.15 124	0.15 317	0.44 247	0.22 264	0.11 116	0.15 52	0.13 72	0.24 110	0.19 101	0.12 66	0.14 115	0.12 117	0.12 152	0.17 68	0.11 13	0.05 1	0.08 240	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.27 557

aanet-new-16k	0.13 44	0.14 281	0.39 193	0.20 153	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.22 73	0.20 115	0.12 66	0.12 62	0.12 117	0.11 111	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.14 373

aanet-new-10k	0.14 88	0.15 317	0.37 180	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.26 148	0.18 75	0.13 96	0.13 80	0.11 87	0.12 152	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.10 196

aanet-new-12k	0.13 44	0.12 187	0.32 146	0.23 322	0.10 70	0.16 89	0.14 103	0.25 133	0.20 115	0.13 96	0.11 42	0.10 48	0.13 195	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.12 300

aanet-new-14k	0.13 44	0.13 231	0.33 155	0.21 199	0.09 18	0.13 27	0.13 72	0.26 148	0.23 168	0.12 66	0.15 132	0.09 25	0.14 225	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.11 245

aanet-new-8k	0.14 88	0.14 281	0.34 160	0.21 199	0.10 70	0.18 155	0.15 145	0.29 196	0.22 152	0.11 39	0.12 62	0.10 48	0.13 195	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.11 245

aanet-new	0.14 88	0.13 231	0.39 193	0.21 199	0.14 268	0.20 223	0.15 145	0.25 133	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.10 48	0.16 265	0.19 107	0.11 13	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.13 335

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 44	0.11 134	0.28 109	0.21 199	0.13 224	0.20 223	0.16 196	0.23 88	0.18 75	0.12 66	0.17 164	0.11 87	0.12 152	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 44	0.09 49	0.23 57	0.19 107	0.14 268	0.20 223	0.16 196	0.25 133	0.19 101	0.12 66	0.15 132	0.14 170	0.13 195	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 88	0.12 187	0.42 228	0.18 57	0.12 167	0.17 124	0.14 103	0.24 110	0.18 75	0.11 39	0.14 115	0.13 139	0.11 111	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.19 454

RT-Monster	0.16 154	0.09 49	0.25 73	0.18 57	0.14 268	0.20 223	0.12 36	0.31 237	0.33 335	0.25 285	0.22 241	0.17 218	0.13 195	0.19 107	0.15 183	0.07 116	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.10 196

Foundation-i1c-attn	0.15 124	0.07 2	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.15 52	0.15 145	0.26 148	0.29 279	0.15 148	0.16 145	0.17 218	0.14 225	0.19 107	0.15 183	0.07 116	0.22 563	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.26 549

Foundation-i1b	0.15 124	0.08 20	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.16 89	0.16 196	0.27 163	0.29 279	0.15 148	0.15 132	0.18 233	0.12 152	0.18 87	0.14 142	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.21 485

LACA1	0.10 2	0.13 231	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 89	0.12 36	0.16 11	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 74	0.14 11	0.10 2	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 9	0.08 20	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.23 88	0.17 57	0.10 23	0.10 30	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 116	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.07 30

VMStereo-Base	0.14 88	0.09 49	0.29 115	0.16 10	0.09 18	0.18 155	0.12 36	0.24 110	0.25 214	0.15 148	0.22 241	0.17 218	0.13 195	0.19 107	0.14 142	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.08 76

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 49	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 89	0.10 8	0.21 60	0.15 36	0.10 23	0.10 30	0.09 25	0.12 152	0.14 11	0.13 94	0.07 116	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 91	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	0.20 244	0.10 86	0.31 133	0.35 600	0.42 641	0.19 182	0.16 196	0.23 88	0.18 75	0.14 123	0.15 132	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.18 271	0.08 263	0.28 613	0.06 46	0.05 32	0.08 241	0.57 653

BridgeDepth	0.11 9	0.11 134	0.22 51	0.19 107	0.07 1	0.16 89	0.12 36	0.18 22	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 170	0.14 225	0.15 27	0.11 13	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	0.20 244	0.12 187	0.36 174	0.35 600	0.36 629	0.18 155	0.17 238	0.23 88	0.18 75	0.14 123	0.19 195	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.19 301	0.08 263	0.28 613	0.06 46	0.05 32	0.09 334	0.57 653

Zero-FE251	0.17 176	0.09 49	0.38 185	0.18 57	0.10 70	0.20 223	0.13 72	0.20 45	0.15 36	0.75 636	0.13 80	0.13 139	0.11 111	0.16 48	0.16 212	0.08 263	0.10 326	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.18 436

DA	0.21 280	0.11 134	0.33 155	0.28 523	0.23 549	0.30 427	0.16 196	0.29 196	0.27 247	0.15 148	0.22 241	0.17 218	0.15 246	0.26 264	0.15 183	0.07 116	0.28 613	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.56 650

GGEV	0.21 280	0.11 134	0.33 155	0.28 523	0.23 549	0.30 427	0.16 196	0.29 196	0.27 247	0.15 148	0.22 241	0.17 218	0.15 246	0.26 264	0.15 183	0.07 116	0.28 613	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.56 650

asda	0.13 44	0.11 134	0.24 63	0.18 57	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.25 133	0.17 57	0.12 66	0.11 42	0.08 2	0.11 111	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

asd	0.12 24	0.10 86	0.23 57	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.10 8	0.20 45	0.14 22	0.13 96	0.12 62	0.09 25	0.11 111	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.14 432	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

3.75w	0.12 24	0.10 86	0.21 38	0.17 29	0.11 116	0.18 155	0.12 36	0.24 110	0.15 36	0.13 96	0.12 62	0.08 2	0.10 74	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.14 432	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

2w_stereo	0.13 44	0.11 134	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.17 124	0.14 103	0.29 196	0.20 115	0.15 148	0.14 115	0.08 2	0.11 111	0.15 27	0.13 94	0.05 1	0.12 392	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

LG-G_1	0.12 24	0.08 20	0.28 109	0.20 153	0.09 18	0.21 254	0.09 2	0.20 45	0.12 4	0.11 39	0.10 30	0.11 87	0.10 74	0.22 182	0.11 13	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

LG-G	0.12 24	0.08 20	0.28 109	0.20 153	0.09 18	0.21 254	0.09 2	0.20 45	0.12 4	0.11 39	0.10 30	0.11 87	0.10 74	0.22 182	0.11 13	0.07 116	0.09 285	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.12 300

LGtest1	0.10 2	0.09 49	0.19 15	0.18 57	0.09 18	0.13 27	0.09 2	0.17 17	0.13 11	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.08 76

SGD-Stereo	0.12 24	0.08 20	0.18 11	0.17 29	0.07 1	0.17 124	0.13 72	0.19 37	0.17 57	0.12 66	0.13 80	0.11 87	0.12 152	0.19 107	0.12 39	0.08 263	0.04 1	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.05 1

HART	0.20 244	0.14 281	0.42 228	0.26 458	0.24 566	0.17 124	0.16 196	0.32 245	0.25 214	0.15 148	0.26 281	0.17 218	0.09 33	0.24 221	0.14 142	0.06 44	0.36 651	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.27 557

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 44	0.15 317	0.21 38	0.27 495	0.09 18	0.15 52	0.13 72	0.23 88	0.21 141	0.12 66	0.11 42	0.10 48	0.13 195	0.22 182	0.13 94	0.07 116	0.05 6	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.07 30

AIO_rvc	0.20 244	0.16 359	0.49 309	0.41 633	0.29 600	0.15 52	0.17 238	0.21 60	0.19 101	0.17 190	0.14 115	0.13 139	0.08 14	0.35 398	0.13 94	0.07 116	0.19 531	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.41 619

HUF	0.26 418	0.15 317	0.79 534	0.39 621	0.31 613	0.16 89	0.17 238	0.36 291	0.25 214	0.19 219	0.14 115	0.23 296	0.11 111	0.32 366	0.14 142	0.08 263	0.60 679	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.56 650

GIP-stereo	0.16 154	0.12 187	0.25 73	0.24 376	0.22 534	0.15 52	0.14 103	0.32 245	0.21 141	0.11 39	0.16 145	0.13 139	0.09 33	0.20 134	0.13 94	0.07 116	0.13 413	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.32 585

dual_stereo	0.18 187	0.08 20	0.26 86	0.21 199	0.32 617	0.11 13	0.13 72	0.27 163	0.20 115	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 134	0.14 142	0.07 116	0.45 661	0.06 46	0.05 32	0.05 4	0.65 668

WCG-NET	0.15 124	0.12 187	0.31 133	0.18 57	0.09 18	0.18 155	0.17 238	0.23 88	0.29 279	0.18 212	0.22 241	0.15 190	0.12 152	0.19 107	0.13 94	0.06 44	0.12 392	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 124	0.09 49	0.27 103	0.21 199	0.13 224	0.14 34	0.11 21	0.23 88	0.19 101	0.15 148	0.14 115	0.11 87	0.11 111	0.19 107	0.12 39	0.06 44	0.21 551	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.28 566

Pointernet	0.15 124	0.08 20	0.35 168	0.19 107	0.12 167	0.20 223	0.12 36	0.34 270	0.25 214	0.15 148	0.16 145	0.13 139	0.11 111	0.18 87	0.13 94	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.06 91	0.08 76

WCG-NET（raft）	0.16 154	0.14 281	0.32 146	0.18 57	0.09 18	0.19 182	0.16 196	0.24 110	0.27 247	0.19 219	0.19 195	0.20 259	0.12 152	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.17 505	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.07 30

IGEV++	0.19 215	0.13 231	0.38 185	0.30 552	0.19 474	0.15 52	0.15 145	0.32 245	0.18 75	0.13 96	0.16 145	0.12 117	0.11 111	0.24 221	0.15 183	0.07 116	0.32 641	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.42 623

GCAP-Stereo	0.18 187	0.21 457	0.47 277	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.10 8	0.28 177	0.24 188	0.20 229	0.22 241	0.15 190	0.13 195	0.21 154	0.16 212	0.07 116	0.19 531	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

Any-RAFT	0.18 187	0.09 49	0.33 155	0.19 107	0.10 70	0.29 413	0.16 196	0.44 401	0.32 318	0.25 285	0.27 294	0.29 380	0.16 265	0.23 206	0.13 94	0.08 263	0.07 175	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.07 30

anonymousdsp2	0.23 340	0.11 134	0.42 228	0.26 458	0.24 566	0.25 343	0.17 238	0.43 380	0.37 391	0.30 364	0.23 255	0.24 316	0.15 246	0.32 366	0.17 242	0.07 116	0.28 613	0.07 149	0.05 32	0.08 241	0.44 629

DCANet-4	0.20 244	0.11 134	0.58 438	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.39 337	0.42 450	0.29 341	0.31 333	0.17 218	0.22 364	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

fff	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.38 316	0.46 499	0.29 341	0.31 333	0.18 233	0.28 463	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

ADStereo(finetuned)	0.21 280	0.15 317	0.59 447	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.37 307	0.41 438	0.30 364	0.31 333	0.19 245	0.31 507	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.10 196

CroCo-Stereo	0.15 124	0.16 359	0.34 160	0.25 417	0.12 167	0.11 13	0.18 294	0.35 279	0.24 188	0.13 96	0.13 80	0.18 233	0.12 152	0.15 27	0.13 94	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.05 32	0.07 169	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	0.18 187	0.09 49	0.38 185	0.18 57	0.07 1	0.33 476	0.19 341	0.39 337	0.34 347	0.24 271	0.25 273	0.18 233	0.18 318	0.25 242	0.17 242	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.05 1

TANstereo	0.16 154	0.11 134	0.43 236	0.16 10	0.08 8	0.25 343	0.14 103	0.23 88	0.29 279	0.25 285	0.30 322	0.16 203	0.12 152	0.18 87	0.13 94	0.08 263	0.07 175	0.06 46	0.05 32	0.07 169	0.08 76

DCANet	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.37 307	0.41 438	0.30 364	0.31 333	0.19 245	0.23 378	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.07 169	0.10 196

csc	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.38 316	0.46 499	0.29 341	0.31 333	0.18 233	0.28 463	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

cscssc	0.20 244	0.15 317	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.19 182	0.18 294	0.38 316	0.46 499	0.29 341	0.31 333	0.18 233	0.28 463	0.21 154	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.05 32	0.06 91	0.09 128

iResNetv2_ROB	0.29 478	0.37 593	0.92 578	0.24 376	0.13 224	0.30 427	0.19 341	0.55 525	0.51 549	0.39 517	0.46 518	0.39 483	0.27 440	0.36 404	0.30 470	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.05 32	0.13 506	0.11 245

iResNet_ROB	0.27 447	0.27 537	0.48 292	0.21 199	0.12 167	0.32 466	0.17 238	0.57 545	0.55 573	0.39 517	0.44 491	0.37 463	0.28 463	0.43 436	0.28 452	0.08 263	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.09 334	0.11 245

pmcnn	0.54 615	0.24 504	1.06 601	0.25 417	0.26 584	0.40 540	0.31 572	0.55 525	0.55 573	0.56 613	1.22 657	2.53 685	0.39 560	0.84 611	1.08 646	0.09 354	0.06 86	0.06 46	0.05 32	0.10 398	0.14 373

qqai	0.12 24	0.08 20	0.22 51	0.18 57	0.12 167	0.11 13	0.12 36	0.17 17	0.16 48	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.07 116	0.11 363	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.20 472

DF	0.16 154	0.09 49	0.31 133	0.31 568	0.16 379	0.17 124	0.15 145	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.23 255	0.19 245	0.11 111	0.24 221	0.16 212	0.08 263	0.23 576	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.09 128

LiteMatch*	0.12 24	0.07 2	0.26 86	0.16 10	0.11 116	0.13 27	0.13 72	0.19 37	0.15 36	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 111	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.11 363	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.14 373

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 124	0.13 231	0.41 218	0.20 153	0.11 116	0.14 34	0.14 103	0.22 73	0.17 57	0.12 66	0.13 80	0.10 48	0.10 74	0.16 48	0.13 94	0.05 1	0.08 240	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.43 626

aanet-new-24k	0.13 44	0.14 281	0.32 146	0.20 153	0.12 167	0.16 89	0.14 103	0.20 45	0.16 48	0.13 96	0.16 145	0.11 87	0.12 152	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 88	0.09 49	0.38 185	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.14 103	0.20 45	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.11 87	0.12 152	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.31 579

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 88	0.10 86	0.25 73	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 88	0.10 86	0.27 103	0.18 57	0.14 268	0.19 182	0.15 145	0.25 133	0.22 152	0.16 167	0.22 241	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 44	0.10 86	0.26 86	0.18 57	0.14 268	0.18 155	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.21 227	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

PSi22a	0.13 44	0.07 2	0.16 1	0.21 199	0.18 440	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 117	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 116	0.22 563	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.52 647

Foundation-i1	0.16 154	0.08 20	0.21 38	0.21 199	0.13 224	0.17 124	0.15 145	0.33 263	0.32 318	0.16 167	0.17 164	0.22 281	0.13 195	0.19 107	0.16 212	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.16 409

Selective-IGEV-i32	0.15 124	0.10 86	0.34 160	0.32 577	0.19 474	0.16 89	0.14 103	0.29 196	0.19 101	0.13 96	0.14 115	0.13 139	0.08 14	0.23 206	0.14 142	0.06 44	0.13 413	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.11 245

gcap_with_dpt	0.13 44	0.10 86	0.27 103	0.18 57	0.14 268	0.18 155	0.15 145	0.26 148	0.21 141	0.16 167	0.21 227	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.10 196

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 29	0.09 18	0.09 1	0.14 103	0.11 1	0.16 48	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.06 13

WQFJX	0.19 215	0.12 187	0.21 38	0.22 264	0.18 440	0.25 343	0.18 294	0.57 545	0.49 536	0.17 190	0.17 164	0.14 170	0.16 265	0.24 221	0.19 301	0.08 263	0.08 240	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.11 245

HiDET	0.12 24	0.07 2	0.20 23	0.15 4	0.09 18	0.14 34	0.12 36	0.20 45	0.16 48	0.10 23	0.10 30	0.11 87	0.09 33	0.19 107	0.17 242	0.07 116	0.09 285	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

CSFM-Stereo	0.12 24	0.08 20	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 89	0.13 72	0.22 73	0.13 11	0.11 39	0.11 42	0.10 48	0.11 111	0.17 68	0.14 142	0.07 116	0.12 392	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.12 300

GSStereo	0.21 280	0.10 86	0.31 133	0.36 609	0.42 641	0.19 182	0.16 196	0.38 316	0.21 141	0.14 123	0.15 132	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.18 271	0.08 263	0.31 636	0.06 46	0.06 103	0.08 241	0.63 662

GS-Stereo							0.16 196	0.38 316	0.21 141	0.14 123	0.15 132	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.18 271	0.08 263	0.31 636	0.06 46	0.06 103	0.08 241	0.63 662

DDF-Stereo	0.16 154	0.08 20	0.30 124	0.21 199	0.20 501	0.12 20	0.14 103	0.20 45	0.19 101	0.11 39	0.10 30	0.13 139	0.12 152	0.24 221	0.20 327	0.09 354	0.18 517	0.07 149	0.06 103	0.20 598	0.19 454

Monster-pub-mixall	0.13 44	0.07 2	0.20 23	0.17 29	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 60	0.13 11	0.12 66	0.11 42	0.08 2	0.08 14	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.35 650	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.09 128

Replicate-Monster	0.15 124	0.12 187	0.40 208	0.17 29	0.10 70	0.17 124	0.10 8	0.24 110	0.20 115	0.12 66	0.10 30	0.10 48	0.10 74	0.28 303	0.12 39	0.06 44	0.31 636	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.21 485

AdaDepth	0.13 44	0.10 86	0.32 146	0.20 153	0.11 116	0.19 182	0.13 72	0.16 11	0.16 48	0.10 23	0.10 30	0.10 48	0.09 33	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.11 363	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.11 245

water-stereo	0.15 124	0.11 134	0.32 146	0.19 107	0.10 70	0.17 124	0.14 103	0.26 148	0.20 115	0.18 212	0.23 255	0.16 203	0.16 265	0.14 11	0.14 142	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.11 245

qwe	0.13 44	0.10 86	0.24 63	0.17 29	0.11 116	0.15 52	0.12 36	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.23 206	0.13 94	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.09 128

depthmonostereo	0.15 124	0.12 187	0.34 160	0.19 107	0.09 18	0.20 223	0.15 145	0.28 177	0.24 188	0.16 167	0.18 183	0.16 203	0.18 318	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.07 175	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 124	0.09 49	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.21 254	0.14 103	0.24 110	0.22 152	0.22 255	0.21 227	0.16 203	0.15 246	0.24 221	0.17 242	0.07 116	0.07 175	0.06 46	0.06 103	0.05 4	0.08 76

4.25_new	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.17 124	0.12 36	0.22 73	0.15 36	0.13 96	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.17 124	0.12 36	0.22 73	0.15 36	0.13 96	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

4.5_new	0.13 44	0.12 187	0.24 63	0.17 29	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.22 73	0.17 57	0.13 96	0.13 80	0.08 2	0.09 33	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.06 91	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 44	0.12 187	0.24 63	0.17 29	0.10 70	0.14 34	0.12 36	0.22 73	0.17 57	0.13 96	0.13 80	0.08 2	0.09 33	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.06 91	0.09 128

4.25w-stereo	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.18 57	0.10 70	0.17 124	0.12 36	0.22 73	0.15 36	0.13 96	0.13 80	0.09 25	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.11 245

3.25w_new	0.13 44	0.09 49	0.24 63	0.17 29	0.09 18	0.18 155	0.10 8	0.23 88	0.18 75	0.15 148	0.13 80	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 505	0.05 1	0.06 103	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 44	0.09 49	0.24 63	0.17 29	0.09 18	0.18 155	0.10 8	0.23 88	0.18 75	0.15 148	0.13 80	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 505	0.05 1	0.06 103	0.04 1	0.11 245

3w_stereo	0.14 88	0.11 134	0.31 133	0.19 107	0.09 18	0.16 89	0.16 196	0.28 177	0.20 115	0.13 96	0.12 62	0.08 2	0.12 152	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.19 531	0.05 1	0.06 103	0.05 4	0.10 196

G2L-ROB	0.25 395	0.21 457	0.56 412	0.19 107	0.12 167	0.28 388	0.21 409	0.48 442	0.34 347	0.35 459	0.31 333	0.41 497	0.23 378	0.51 466	0.31 480	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.12 300

xyz-stereo-finetune2	0.18 187	0.16 359	0.32 146	0.16 10	0.09 18	0.27 370	0.19 341	0.29 196	0.21 141	0.23 263	0.29 308	0.21 274	0.23 378	0.37 414	0.23 393	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.06 103	0.06 91	0.07 30

xyz-stereo-finetune	0.17 176	0.17 393	0.29 115	0.17 29	0.08 8	0.24 325	0.21 409	0.30 216	0.32 318	0.19 219	0.22 241	0.19 245	0.15 246	0.30 341	0.22 373	0.06 44	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.06 91	0.07 30

xyz-stereo	1.43 672	0.11 134	17.43 710	0.18 57	0.08 8	4.86 690	0.18 294	0.31 237	0.35 360	0.37 490	2.75 690	0.41 497	0.31 507	0.58 501	0.33 499	0.07 116	0.05 6	0.09 338	0.06 103	0.06 91	0.06 13

G2L-Stereo_test	0.26 418	0.22 476	0.54 393	0.20 153	0.13 224	0.28 388	0.24 496	0.51 473	0.40 428	0.38 499	0.37 410	0.40 488	0.26 430	0.53 477	0.32 490	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.11 245

MM-Stereo_test3	0.19 215	0.15 317	0.39 193	0.25 417	0.15 336	0.19 182	0.22 443	0.42 371	0.40 428	0.17 190	0.24 265	0.17 218	0.12 152	0.22 182	0.16 212	0.08 263	0.21 551	0.08 241	0.06 103	0.09 334	0.11 245

MM-Stereo_test2	0.19 215	0.11 134	0.47 277	0.25 417	0.11 116	0.21 254	0.20 381	0.28 177	0.24 188	0.16 167	0.17 164	0.13 139	0.11 111	0.21 154	0.14 142	0.06 44	0.26 604	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.41 619

GREAT-IGEV	0.19 215	0.11 134	0.39 193	0.22 264	0.33 619	0.14 34	0.15 145	0.18 22	0.22 152	0.14 123	0.16 145	0.09 25	0.09 33	0.23 206	0.14 142	0.06 44	0.50 665	0.06 46	0.06 103	0.07 169	0.53 648
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	0.19 215	0.14 281	0.40 208	0.30 552	0.20 501	0.15 52	0.16 196	0.35 279	0.26 229	0.17 190	0.16 145	0.13 139	0.09 33	0.31 356	0.14 142	0.07 116	0.22 563	0.06 46	0.06 103	0.09 334	0.25 536

AIO_test	0.20 244	0.12 187	0.46 269	0.45 641	0.38 633	0.15 52	0.17 238	0.28 177	0.20 115	0.19 219	0.13 80	0.14 170	0.09 33	0.39 421	0.13 94	0.07 116	0.21 551	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.34 595

castereo++	0.14 88	0.13 231	0.25 73	0.19 107	0.10 70	0.27 370	0.13 72	0.24 110	0.26 229	0.11 39	0.13 80	0.16 203	0.10 74	0.18 87	0.11 13	0.07 116	0.08 240	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 88	0.11 134	0.22 51	0.19 107	0.10 70	0.20 223	0.19 341	0.32 245	0.28 258	0.13 96	0.18 183	0.16 203	0.16 265	0.16 48	0.14 142	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.07 30

fffft	0.14 88	0.12 187	0.30 124	0.19 107	0.10 70	0.17 124	0.18 294	0.23 88	0.17 57	0.14 123	0.11 42	0.13 139	0.10 74	0.24 221	0.18 271	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.09 128
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 88	0.15 317	0.29 115	0.19 107	0.10 70	0.19 182	0.17 238	0.21 60	0.21 141	0.15 148	0.13 80	0.12 117	0.11 111	0.25 242	0.16 212	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.06 103	0.06 91	0.08 76

tt45	0.15 124	0.14 281	0.29 115	0.19 107	0.11 116	0.23 304	0.18 294	0.23 88	0.18 75	0.16 167	0.13 80	0.14 170	0.10 74	0.31 356	0.15 183	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.08 76

999	0.15 124	0.13 231	0.30 124	0.19 107	0.12 167	0.20 223	0.17 238	0.25 133	0.20 115	0.14 123	0.16 145	0.14 170	0.11 111	0.36 404	0.16 212	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.08 76

mms	0.15 124	0.14 281	0.25 73	0.20 153	0.15 336	0.17 124	0.17 238	0.21 60	0.19 101	0.14 123	0.18 183	0.14 170	0.09 33	0.26 264	0.15 183	0.06 44	0.07 175	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.19 454

ours_stereo	0.15 124	0.14 281	0.29 115	0.21 199	0.14 268	0.17 124	0.18 294	0.21 60	0.20 115	0.13 96	0.18 183	0.14 170	0.10 74	0.24 221	0.15 183	0.06 44	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.13 335

fffy	0.15 124	0.14 281	0.31 133	0.21 199	0.14 268	0.19 182	0.18 294	0.24 110	0.19 101	0.13 96	0.17 164	0.15 190	0.13 195	0.25 242	0.15 183	0.06 44	0.08 240	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.15 392

GCAP-BAT	0.23 340	0.09 49	1.36 640	0.31 568	0.44 647	0.16 89	0.15 145	0.30 216	0.26 229	0.14 123	0.17 164	0.15 190	0.11 111	0.23 206	0.12 39	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.24 524

RAStereo	0.14 88	0.15 317	0.40 208	0.22 264	0.11 116	0.15 52	0.18 294	0.25 133	0.24 188	0.13 96	0.17 164	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 94	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.05 1

Occ-G	0.18 187	0.10 86	0.38 185	0.23 322	0.15 336	0.16 89	0.18 294	0.23 88	0.26 229	0.15 148	0.20 207	0.21 274	0.11 111	0.22 182	0.19 301	0.07 116	0.17 505	0.07 149	0.06 103	0.08 241	0.30 575

IGEV-Stereo+	0.14 88	0.08 20	0.26 86	0.18 57	0.14 268	0.09 1	0.10 8	0.16 11	0.17 57	0.14 123	0.08 11	0.10 48	0.10 74	0.22 182	0.14 142	0.07 116	0.15 463	0.06 46	0.06 103	0.16 549	0.29 572

RAFT-Stereo-weight	0.17 176	0.10 86	0.31 133	0.20 153	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.38 316	0.33 335	0.25 285	0.20 207	0.19 245	0.10 74	0.19 107	0.16 212	0.07 116	0.13 413	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.09 128

gcap-zeroshot	0.14 88	0.10 86	0.28 109	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 88	0.10 86	0.25 73	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.08 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 88	0.09 49	0.37 180	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.14 103	0.20 45	0.18 75	0.12 66	0.14 115	0.11 87	0.12 152	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.31 579

MGS-Stereo	0.15 124	0.12 187	0.38 185	0.19 107	0.11 116	0.18 155	0.17 238	0.21 60	0.23 168	0.14 123	0.24 265	0.16 203	0.10 74	0.19 107	0.13 94	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.10 398	0.07 30

MoCha-V2	0.18 187	0.12 187	0.40 208	0.30 552	0.24 566	0.16 89	0.15 145	0.28 177	0.19 101	0.16 167	0.16 145	0.13 139	0.13 195	0.30 341	0.13 94	0.06 44	0.28 613	0.06 46	0.06 103	0.06 91	0.25 536

ACVNet-DCA	0.21 280	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.43 380	0.32 318	0.21 236	0.20 207	0.13 139	0.17 287	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.09 334	0.23 510

1test111	0.22 305	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.43 380	0.32 318	0.21 236	0.20 207	0.13 139	0.17 287	0.36 404	0.28 452	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.09 334	0.23 510

cc1	0.22 305	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.39 337	0.48 521	0.21 236	0.20 207	0.13 139	0.17 287	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.37 610

tt1	0.22 305	0.16 359	0.49 309	0.26 458	0.15 336	0.31 449	0.19 341	0.38 316	0.46 499	0.21 236	0.19 195	0.13 139	0.16 265	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.37 610

MaDis-Stereo	0.15 124	0.17 393	0.39 193	0.19 107	0.15 336	0.16 89	0.13 72	0.26 148	0.22 152	0.13 96	0.15 132	0.14 170	0.11 111	0.17 68	0.17 242	0.08 263	0.07 175	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 124	0.12 187	0.45 253	0.21 199	0.14 268	0.17 124	0.13 72	0.20 45	0.19 101	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.11 111	0.18 87	0.17 242	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.08 241	0.07 30

testlalala	0.14 88	0.10 86	0.28 109	0.18 57	0.15 336	0.19 182	0.15 145	0.27 163	0.23 168	0.16 167	0.20 207	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.05 4	0.09 128

GCAPDPT-zeroshot	0.22 305	0.09 49	1.28 631	0.31 568	0.43 644	0.16 89	0.15 145	0.30 216	0.26 229	0.14 123	0.17 164	0.15 190	0.11 111	0.23 206	0.12 39	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.24 524

Selective-IGEV	0.15 124	0.10 86	0.34 160	0.32 577	0.19 474	0.16 89	0.14 103	0.29 196	0.20 115	0.13 96	0.14 115	0.13 139	0.08 14	0.23 206	0.14 142	0.06 44	0.13 413	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.11 245

knoymous	0.18 187	0.10 86	0.35 168	0.17 29	0.11 116	0.21 254	0.17 238	0.33 263	0.24 188	0.24 271	0.28 300	0.27 354	0.16 265	0.24 221	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.06 103	0.09 334	0.10 196

ProNet	0.16 154	0.13 231	0.36 174	0.21 199	0.15 336	0.20 223	0.19 341	0.29 196	0.23 168	0.14 123	0.13 80	0.13 139	0.12 152	0.25 242	0.13 94	0.06 44	0.09 285	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.22 500

RCA-Stereo	0.17 176	0.10 86	0.33 155	0.20 153	0.11 116	0.19 182	0.17 238	0.39 337	0.36 376	0.21 236	0.25 273	0.17 218	0.17 287	0.18 87	0.15 183	0.07 116	0.14 432	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.08 76

CroCo-Stereo Lap2	0.16 154	0.18 417	0.39 193	0.26 458	0.18 440	0.11 13	0.19 341	0.30 216	0.22 152	0.13 96	0.16 145	0.15 190	0.11 111	0.17 68	0.15 183	0.07 116	0.07 175	0.08 241	0.06 103	0.08 241	0.07 30

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 517	0.25 519	0.82 545	0.22 264	0.17 411	0.46 574	0.28 547	0.53 491	0.53 560	0.43 555	0.57 576	0.44 523	0.31 507	0.50 460	0.48 563	0.10 425	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.11 450	0.12 300

GANet-ADL	0.22 305	0.14 281	0.51 349	0.23 322	0.14 268	0.29 413	0.19 341	0.48 442	0.36 376	0.26 295	0.33 365	0.32 421	0.20 345	0.26 264	0.22 373	0.11 465	0.07 175	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.11 245

raftrobust	0.19 215	0.19 432	0.42 228	0.23 322	0.24 566	0.19 182	0.13 72	0.33 263	0.28 258	0.26 295	0.20 207	0.19 245	0.17 287	0.23 206	0.17 242	0.08 263	0.10 326	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.09 128

RALCasStereoNet	0.22 305	0.22 476	0.48 292	0.23 322	0.23 549	0.22 283	0.18 294	0.32 245	0.27 247	0.22 255	0.30 322	0.22 281	0.15 246	0.29 325	0.20 327	0.08 263	0.22 563	0.07 149	0.06 103	0.10 398	0.25 536

111	0.22 305	0.22 476	0.57 422	0.19 107	0.09 18	0.24 325	0.17 238	0.44 401	0.46 499	0.24 271	0.30 322	0.29 380	0.22 364	0.25 242	0.19 301	0.08 263	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.15 392

DIP-Stereo	0.20 244	0.13 231	0.48 292	0.20 153	0.13 224	0.28 388	0.12 36	0.43 380	0.26 229	0.27 305	0.32 343	0.21 274	0.17 287	0.26 264	0.20 327	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.06 103	0.07 169	0.10 196
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	0.19 215	0.10 86	0.49 309	0.22 264	0.12 167	0.23 304	0.18 294	0.43 380	0.20 115	0.31 381	0.45 506	0.20 259	0.14 225	0.18 87	0.18 271	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 215	0.10 86	0.49 309	0.22 264	0.12 167	0.23 304	0.18 294	0.43 380	0.20 115	0.31 381	0.45 506	0.20 259	0.14 225	0.18 87	0.18 271	0.08 263	0.06 86	0.07 149	0.06 103	0.06 91	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.22 305	0.23 492	0.60 454	0.20 153	0.09 18	0.27 370	0.15 145	0.45 410	0.33 335	0.29 341	0.33 365	0.27 354	0.22 364	0.29 325	0.27 444	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.09 334	0.11 245
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	0.25 395	0.23 492	0.59 447	0.22 264	0.09 18	0.30 427	0.18 294	0.40 346	0.38 402	0.38 499	0.44 491	0.31 410	0.22 364	0.44 440	0.32 490	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.07 169	0.08 76

iResNet	0.25 395	0.22 476	0.62 465	0.26 458	0.11 116	0.31 449	0.23 471	0.46 419	0.45 487	0.34 440	0.43 481	0.27 354	0.23 378	0.36 404	0.37 523	0.08 263	0.05 6	0.07 149	0.06 103	0.08 241	0.10 196

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.18 22	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.17 68	0.13 94	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.15 7	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.17 68	0.13 94	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

aanet-new-28k	0.15 124	0.16 359	0.50 330	0.20 153	0.10 70	0.16 89	0.14 103	0.20 45	0.15 36	0.13 96	0.14 115	0.12 117	0.12 152	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.08 240	0.06 46	0.07 191	0.07 169	0.18 436

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 154	0.20 446	0.79 534	0.19 107	0.12 167	0.12 20	0.14 103	0.26 148	0.18 75	0.11 39	0.12 62	0.10 48	0.10 74	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 46	0.07 191	0.05 4	0.18 436

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 44	0.10 86	0.26 86	0.19 107	0.10 70	0.13 27	0.16 196	0.26 148	0.22 152	0.12 66	0.16 145	0.09 25	0.11 111	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.07 191	0.05 4	0.26 549

LiteMatch	0.13 44	0.15 317	0.19 15	0.20 153	0.10 70	0.15 52	0.17 238	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 364	0.16 48	0.23 393	0.08 263	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.08 76

Lsterematch	0.20 244	0.15 317	0.44 247	0.20 153	0.10 70	0.22 283	0.17 238	0.27 163	0.34 347	0.28 316	0.37 410	0.24 316	0.22 364	0.25 242	0.23 393	0.08 263	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 111	0.17 68	0.14 142	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

Hybrid-DGEV-03	0.21 280	0.20 446	0.43 236	0.23 322	0.12 167	0.27 370	0.16 196	0.33 263	0.28 258	0.33 419	0.58 579	0.23 296	0.16 265	0.24 221	0.19 301	0.07 116	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.10 196

WQFJA1	0.19 215	0.12 187	0.20 23	0.22 264	0.18 440	0.25 343	0.19 341	0.55 525	0.55 573	0.16 167	0.17 164	0.15 190	0.17 287	0.20 134	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

WQFJX1	0.20 244	0.12 187	0.21 38	0.23 322	0.17 411	0.24 325	0.19 341	0.63 602	0.56 580	0.17 190	0.16 145	0.14 170	0.16 265	0.27 279	0.18 271	0.08 263	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

NLMM1	0.21 280	0.13 231	0.21 38	0.23 322	0.18 440	0.24 325	0.20 381	0.65 614	0.69 618	0.18 212	0.18 183	0.13 139	0.14 225	0.25 242	0.19 301	0.08 263	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.10 196

NLMM	0.19 215	0.12 187	0.20 23	0.22 264	0.18 440	0.25 343	0.19 341	0.55 525	0.55 573	0.16 167	0.17 164	0.15 190	0.17 287	0.20 134	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.18 22	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 74	0.16 48	0.14 142	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.13 335

LCMNet	0.12 24	0.08 20	0.20 23	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.19 37	0.20 115	0.10 23	0.11 42	0.11 87	0.10 74	0.20 134	0.16 212	0.07 116	0.11 363	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.14 373

DLNR-FE	10.53 700	12.31 709	20.33 716	105.85 726	23.36 720	0.14 34	0.13 72	3.25 695	0.20 115	0.16 167	0.23 255	0.16 203	0.10 74	0.31 356	0.16 212	2.59 697	0.32 641	0.07 149	0.07 191	40.66 726	0.28 566

Wavelet-MonSter	0.12 24	0.08 20	0.25 73	0.18 57	0.10 70	0.13 27	0.12 36	0.16 11	0.14 22	0.11 39	0.14 115	0.10 48	0.11 111	0.20 134	0.15 183	0.05 1	0.16 477	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.12 300

S2M2_XL	0.10 2	0.10 86	0.24 63	0.14 2	0.10 70	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 62	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	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 44	0.10 86	0.23 57	0.18 57	0.09 18	0.15 52	0.15 145	0.21 60	0.16 48	0.12 66	0.13 80	0.10 48	0.09 33	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.19 531	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 44	0.10 86	0.25 73	0.16 10	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.13 80	0.08 2	0.11 111	0.22 182	0.15 183	0.05 1	0.19 531	0.05 1	0.07 191	0.05 4	0.10 196

IGEV	0.12 24	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 116	0.16 89	0.13 72	0.22 73	0.17 57	0.12 66	0.15 132	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 326	0.06 46	0.07 191	0.05 4	0.08 76

coex_refinement	0.28 457	0.22 476	0.50 330	0.23 322	0.15 336	0.31 449	0.20 381	0.51 473	0.43 461	0.35 459	0.42 467	0.45 529	0.27 440	0.56 494	0.41 535	0.10 425	0.07 175	0.07 149	0.07 191	0.11 450	0.12 300

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 88	0.10 86	0.27 103	0.21 199	0.11 116	0.16 89	0.14 103	0.24 110	0.17 57	0.17 190	0.20 207	0.18 233	0.11 111	0.16 48	0.17 242	0.07 116	0.08 240	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.09 128

MM-Stereo_test1	0.20 244	0.13 231	0.45 253	0.24 376	0.12 167	0.20 223	0.21 409	0.36 291	0.32 318	0.23 263	0.22 241	0.15 190	0.14 225	0.28 303	0.16 212	0.07 116	0.24 592	0.08 241	0.07 191	0.09 334	0.21 485

Reg-Stereo(zero)	0.18 187	0.08 20	0.39 193	0.19 107	0.19 474	0.24 325	0.18 294	0.29 196	0.29 279	0.24 271	0.21 227	0.24 316	0.18 318	0.22 182	0.21 355	0.07 116	0.11 363	0.06 46	0.07 191	0.06 91	0.11 245

SCV	0.18 187	0.15 317	0.37 180	0.26 458	0.20 501	0.16 89	0.16 196	0.35 279	0.23 168	0.14 123	0.16 145	0.13 139	0.09 33	0.31 356	0.12 39	0.08 263	0.19 531	0.07 149	0.07 191	0.09 334	0.26 549

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 244	0.74 659	0.71 509	0.17 29	0.08 8	0.15 52	0.15 145	0.19 37	0.18 75	0.13 96	0.12 62	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 142	0.34 647	0.12 392	0.08 241	0.07 191	0.11 450	0.24 524

RSM++	0.14 88	0.11 134	0.25 73	0.32 577	0.17 411	0.17 124	0.15 145	0.23 88	0.21 141	0.12 66	0.12 62	0.14 170	0.09 33	0.21 154	0.13 94	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.11 245

RSM	0.14 88	0.11 134	0.25 73	0.29 541	0.16 379	0.16 89	0.15 145	0.24 110	0.20 115	0.13 96	0.13 80	0.15 190	0.09 33	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.06 86	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.11 245

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 187	0.15 317	0.27 103	0.20 153	0.13 224	0.24 325	0.17 238	0.31 237	0.37 391	0.43 555	0.17 164	0.13 139	0.12 152	0.20 134	0.16 212	0.08 263	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.09 334	0.08 76

qqq1	0.26 418	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.21 355	0.10 425	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.08 241	0.13 335

fff1	0.26 418	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.21 355	0.10 425	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.08 241	0.13 335

CoDeX	0.24 370	0.13 231	0.48 292	0.22 264	0.14 268	0.29 413	0.21 409	0.55 525	0.42 450	0.29 341	0.36 399	0.28 367	0.23 378	0.48 454	0.20 327	0.09 354	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.08 76

11t1	0.21 280	0.12 187	0.45 253	0.20 153	0.15 336	0.27 370	0.17 238	0.37 307	0.28 258	0.27 305	0.25 273	0.24 316	0.23 378	0.28 303	0.25 420	0.09 354	0.19 531	0.07 149	0.07 191	0.09 334	0.23 510

ff7	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

IGEVStereo-DCA	0.20 244	0.17 393	0.41 218	0.22 264	0.15 336	0.20 223	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.19 219	0.12 62	0.14 170	0.12 152	0.38 418	0.31 480	0.07 116	0.16 477	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

ffff	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

rrr	0.22 305	0.17 393	0.79 534	0.22 264	0.15 336	0.20 223	0.18 294	0.40 346	0.27 247	0.19 219	0.12 62	0.14 170	0.12 152	0.38 418	0.31 480	0.07 116	0.16 477	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.28 566

11t	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

GMStereo_Zeroshot	0.25 395	0.22 476	0.51 349	0.27 495	0.14 268	0.28 388	0.15 145	0.40 346	0.36 376	0.37 490	0.43 481	0.40 488	0.17 287	0.35 398	0.21 355	0.12 505	0.07 175	0.13 535	0.07 191	0.17 564	0.10 196

plain	0.18 187	0.16 359	0.59 447	0.21 199	0.13 224	0.16 89	0.17 238	0.29 196	0.23 168	0.16 167	0.26 281	0.13 139	0.17 287	0.27 279	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.07 191	0.10 398	0.07 30

MSKI-zero shot	0.19 215	0.10 86	0.47 277	0.30 552	0.14 268	0.21 254	0.14 103	0.33 263	0.22 152	0.24 271	0.25 273	0.22 281	0.10 74	0.32 366	0.14 142	0.07 116	0.30 631	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.09 128

DLNR_Zeroshot_test	10.53 700	12.28 708	20.32 714	105.84 725	23.88 721	0.14 34	0.13 72	3.20 694	0.20 115	0.16 167	0.23 255	0.16 203	0.10 74	0.32 366	0.16 212	2.54 696	0.32 641	0.07 149	0.07 191	40.17 725	0.28 566

RAFT-Test	0.19 215	0.11 134	0.41 218	0.26 458	0.21 518	0.26 363	0.17 238	0.37 307	0.26 229	0.24 271	0.29 308	0.32 421	0.14 225	0.22 182	0.15 183	0.07 116	0.08 240	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.07 30

HH	0.22 305	0.12 187	0.55 402	0.32 577	0.16 379	0.27 370	0.18 294	0.36 291	0.25 214	0.20 229	0.26 281	0.34 438	0.18 318	0.33 376	0.15 183	0.07 116	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.31 579

HanStereo	0.22 305	0.12 187	0.55 402	0.32 577	0.16 379	0.27 370	0.18 294	0.36 291	0.25 214	0.20 229	0.26 281	0.34 438	0.18 318	0.33 376	0.15 183	0.07 116	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.31 579

anonymousdsp	0.20 244	0.13 231	0.49 309	0.28 523	0.20 501	0.21 254	0.17 238	0.29 196	0.24 188	0.22 255	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.32 366	0.13 94	0.07 116	0.26 604	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.48 638

EGLCR-Stereo	0.19 215	0.09 49	0.34 160	0.29 541	0.17 411	0.28 388	0.16 196	0.30 216	0.23 168	0.22 255	0.11 42	0.16 203	0.09 33	0.28 303	0.15 183	0.07 116	0.25 598	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.37 610

Selective-RAFT	0.19 215	0.14 281	0.37 180	0.24 376	0.11 116	0.30 427	0.15 145	0.35 279	0.34 347	0.17 190	0.17 164	0.22 281	0.18 318	0.29 325	0.18 271	0.07 116	0.16 477	0.07 149	0.07 191	0.08 241	0.08 76

MC-Stereo	0.18 187	0.10 86	0.36 174	0.28 523	0.14 268	0.18 155	0.15 145	0.24 110	0.20 115	0.21 236	0.24 265	0.16 203	0.13 195	0.25 242	0.14 142	0.07 116	0.17 505	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.30 575

ccc-4	0.18 187	0.13 231	0.41 218	0.21 199	0.15 336	0.21 254	0.17 238	0.28 177	0.23 168	0.21 236	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.25 598	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.36 602

IGEV-Stereo	0.20 244	0.13 231	0.49 309	0.28 523	0.20 501	0.21 254	0.17 238	0.29 196	0.24 188	0.22 255	0.13 80	0.12 117	0.12 152	0.32 366	0.13 94	0.07 116	0.26 604	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.48 638
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 395	0.24 504	0.50 330	0.23 322	0.18 440	0.19 182	0.19 341	0.39 337	0.35 360	0.28 316	0.36 399	0.34 438	0.23 378	0.66 552	0.28 452	0.07 116	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.09 334	0.14 373

CIPLG	0.23 340	0.28 545	0.75 519	0.24 376	0.16 379	0.25 343	0.20 381	0.38 316	0.33 335	0.32 406	0.34 376	0.23 296	0.15 246	0.27 279	0.22 373	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

DAS	0.28 457	0.13 231	0.49 309	0.24 376	0.18 440	0.30 427	0.24 496	0.48 442	0.48 521	0.42 544	0.45 506	0.34 438	0.31 507	0.76 589	0.24 405	0.09 354	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.10 398	0.11 245

SepStereo	0.27 447	0.13 231	0.49 309	0.24 376	0.18 440	0.30 427	0.24 496	0.48 442	0.48 521	0.42 544	0.45 506	0.34 438	0.31 507	0.64 541	0.24 405	0.09 354	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.10 398	0.11 245

IPLG	0.23 340	0.19 432	0.65 480	0.21 199	0.12 167	0.28 388	0.17 238	0.45 410	0.32 318	0.33 419	0.32 343	0.16 203	0.17 287	0.50 460	0.23 393	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.08 76

IPLGR_C	0.23 340	0.29 549	0.81 541	0.24 376	0.16 379	0.24 325	0.20 381	0.38 316	0.33 335	0.32 406	0.33 365	0.23 296	0.15 246	0.26 264	0.22 373	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

MIPNet	0.22 305	0.19 432	0.64 475	0.22 264	0.12 167	0.28 388	0.20 381	0.48 442	0.39 418	0.31 381	0.24 265	0.19 245	0.24 399	0.28 303	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.08 76

IPLGR	0.22 305	0.14 281	0.75 519	0.21 199	0.11 116	0.25 343	0.18 294	0.44 401	0.38 402	0.29 341	0.28 300	0.21 274	0.19 340	0.37 414	0.19 301	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.07 30

ACRE	0.23 340	0.27 537	0.83 551	0.24 376	0.15 336	0.24 325	0.20 381	0.38 316	0.32 318	0.32 406	0.33 365	0.23 296	0.15 246	0.26 264	0.22 373	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128

GwcNet-ADL	0.23 340	0.15 317	0.58 438	0.24 376	0.13 224	0.23 304	0.24 496	0.51 473	0.41 438	0.28 316	0.29 308	0.30 400	0.20 345	0.27 279	0.28 452	0.09 354	0.07 175	0.07 149	0.07 191	0.09 334	0.11 245

HHNet	0.23 340	0.12 187	0.66 485	0.19 107	0.18 440	0.20 223	0.20 381	0.36 291	0.32 318	0.33 419	0.59 584	0.19 245	0.21 356	0.24 221	0.31 480	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.12 300

AAGNet	0.34 526	0.12 187	0.53 380	0.26 458	0.16 379	0.20 223	0.19 341	0.31 237	0.29 279	0.35 459	0.35 384	0.27 354	0.30 490	0.44 440	2.56 689	0.08 263	0.05 6	0.10 418	0.07 191	0.09 334	0.07 30

STrans-v2	0.25 395	0.14 281	0.56 412	0.21 199	0.12 167	0.23 304	0.20 381	0.50 461	0.31 308	0.31 381	0.42 467	0.35 451	0.35 538	0.62 533	0.24 405	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 370	0.14 281	0.57 422	0.24 376	0.11 116	0.21 254	0.19 341	0.43 380	0.34 347	0.30 364	0.43 481	0.36 457	0.31 507	0.61 522	0.20 327	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 370	0.16 359	0.48 292	0.30 552	0.13 224	0.21 254	0.16 196	0.38 316	0.35 360	0.34 440	0.30 322	0.33 430	0.20 345	0.70 564	0.24 405	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 370	0.16 359	0.47 277	0.29 541	0.12 167	0.23 304	0.14 103	0.40 346	0.33 335	0.35 459	0.37 410	0.33 430	0.22 364	0.70 564	0.26 432	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.08 241	0.07 30

NRIStereo	0.20 244	0.12 187	0.50 330	0.23 322	0.11 116	0.24 325	0.19 341	0.30 216	0.28 258	0.26 295	0.26 281	0.25 329	0.18 318	0.34 391	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.09 334	0.09 128

ASMatch	0.23 340	0.11 134	0.55 402	0.25 417	0.14 268	0.19 182	0.16 196	0.32 245	0.30 297	0.28 316	0.68 611	0.28 367	0.26 430	0.50 460	0.22 373	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.11 245

DeepStereo_RVC	0.19 215	0.12 187	0.47 277	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.16 196	0.29 196	0.24 188	0.28 316	0.27 294	0.23 296	0.28 463	0.24 221	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.07 191	0.09 334	0.10 196

RAFT-RH_RVC	0.26 418	0.13 231	0.57 422	0.22 264	0.12 167	0.25 343	0.14 103	0.27 163	0.29 279	0.38 499	1.14 653	0.23 296	0.18 318	0.58 501	0.24 405	0.07 116	0.06 86	0.10 418	0.07 191	0.06 91	0.08 76

RAFT-345	0.22 305	0.11 134	0.55 402	0.22 264	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.27 163	0.28 258	0.27 305	0.65 605	0.20 259	0.17 287	0.55 488	0.22 373	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.07 30

CRE-IMP	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.23 322	0.11 116	0.24 325	0.17 238	0.31 237	0.24 188	0.27 305	0.26 281	0.24 316	0.17 287	0.24 221	0.19 301	0.09 354	0.05 6	0.10 418	0.07 191	0.10 398	0.10 196

cross-raft	0.18 187	0.12 187	0.40 208	0.27 495	0.16 379	0.20 223	0.24 496	0.34 270	0.24 188	0.23 263	0.28 300	0.29 380	0.15 246	0.19 107	0.16 212	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.07 30

test-1	0.20 244	0.12 187	0.49 309	0.23 322	0.23 549	0.22 283	0.23 471	0.36 291	0.29 279	0.21 236	0.25 273	0.24 316	0.14 225	0.18 87	0.22 373	0.07 116	0.14 432	0.08 241	0.07 191	0.06 91	0.14 373

Prome-Stereo	0.22 305	0.10 86	0.43 236	0.24 376	0.13 224	0.23 304	0.23 471	0.37 307	0.27 247	0.33 419	0.58 579	0.24 316	0.28 463	0.30 341	0.16 212	0.07 116	0.05 6	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.20 472

LMCR-Stereo	0.28 457	0.22 476	0.56 412	0.29 541	0.14 268	0.37 522	0.23 471	0.57 545	0.36 376	0.40 526	0.40 446	0.29 380	0.30 490	0.41 427	0.38 525	0.11 465	0.07 175	0.09 338	0.07 191	0.13 506	0.10 196

TestStereo	0.22 305	0.24 504	0.48 292	0.25 417	0.11 116	0.22 283	0.22 443	0.32 245	0.31 308	0.24 271	0.34 376	0.23 296	0.19 340	0.62 533	0.19 301	0.08 263	0.07 175	0.10 418	0.07 191	0.11 450	0.07 30

raft+_RVC	0.21 280	0.21 457	0.46 269	0.22 264	0.35 624	0.21 254	0.16 196	0.39 337	0.35 360	0.22 255	0.28 300	0.20 259	0.15 246	0.25 242	0.20 327	0.08 263	0.16 477	0.08 241	0.07 191	0.07 169	0.12 300

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 244	0.23 492	0.49 309	0.21 199	0.16 379	0.19 182	0.17 238	0.35 279	0.32 318	0.26 295	0.33 365	0.20 259	0.17 287	0.21 154	0.17 242	0.06 44	0.10 326	0.07 149	0.07 191	0.07 169	0.11 245

CFNet-RSSM	0.18 187	0.10 86	0.45 253	0.20 153	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.40 346	0.31 308	0.23 263	0.21 227	0.26 349	0.15 246	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.05 6	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 176	0.10 86	0.41 218	0.20 153	0.12 167	0.20 223	0.15 145	0.34 270	0.29 279	0.23 263	0.23 255	0.27 354	0.15 246	0.21 154	0.14 142	0.07 116	0.06 86	0.07 149	0.07 191	0.06 91	0.07 30

ACVNet	0.24 370	0.18 417	0.51 349	0.18 57	0.15 336	0.27 370	0.23 471	0.40 346	0.45 487	0.29 341	0.41 458	0.38 469	0.28 463	0.28 303	0.35 513	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.10 398	0.09 128

acv_ft	0.26 418	0.18 417	0.56 412	0.24 376	0.19 474	0.34 492	0.21 409	0.47 431	0.45 487	0.39 517	0.41 458	0.38 469	0.28 463	0.28 303	0.36 517	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.11 450	0.09 128

BEATNet_4x	0.25 395	0.25 519	0.66 485	0.23 322	0.10 70	0.29 413	0.14 103	0.49 453	0.34 347	0.31 381	0.35 384	0.32 421	0.26 430	0.34 391	0.33 499	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.07 191	0.11 450	0.13 335

HSM-Net_RVC	0.28 457	0.12 187	0.48 292	0.19 107	0.11 116	0.35 507	0.21 409	0.64 608	0.44 474	0.40 526	0.43 481	0.50 564	0.27 440	0.75 583	0.25 420	0.08 263	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.08 241	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.33 517	0.31 559	0.69 496	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.23 471	0.49 453	0.55 573	0.39 517	0.60 588	0.43 517	0.30 490	0.88 617	0.54 582	0.11 465	0.08 240	0.07 149	0.07 191	0.10 398	0.12 300

HSM	0.29 478	0.18 417	0.48 292	0.21 199	0.15 336	0.33 476	0.20 381	0.55 525	0.39 418	0.36 473	0.39 437	0.67 630	0.32 521	0.88 617	0.24 405	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.07 191	0.09 334	0.10 196

CAR	0.12 24	0.08 20	0.25 73	0.16 10	0.09 18	0.14 34	0.10 8	0.19 37	0.13 11	0.12 66	0.10 30	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.15 463	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 24	0.08 20	0.25 73	0.16 10	0.09 18	0.14 34	0.10 8	0.19 37	0.13 11	0.11 39	0.10 30	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.06 44	0.16 477	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.10 196

DN	0.21 280	0.09 49	0.58 438	0.40 626	0.18 440	0.22 283	0.18 294	0.30 216	0.25 214	0.15 148	0.19 195	0.18 233	0.10 74	0.26 264	0.19 301	0.14 551	0.18 517	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.42 623

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 124	0.23 492	0.58 438	0.17 29	0.12 167	0.15 52	0.14 103	0.25 133	0.18 75	0.11 39	0.14 115	0.12 117	0.10 74	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.22 500

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 44	0.10 86	0.24 63	0.20 153	0.12 167	0.14 34	0.15 145	0.22 73	0.21 141	0.11 39	0.17 164	0.11 87	0.12 152	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.22 500

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 24	0.10 86	0.23 57	0.19 107	0.10 70	0.15 52	0.16 196	0.24 110	0.17 57	0.11 39	0.16 145	0.09 25	0.11 111	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.17 430

IGEV_i1	0.26 418	0.12 187	0.57 422	0.25 417	0.24 566	0.32 466	0.20 381	0.45 410	0.37 391	0.35 459	0.30 322	0.35 451	0.20 345	0.39 421	0.23 393	0.08 263	0.26 604	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.37 610

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 86	0.15 4	0.11 116	0.10 8	0.13 72	0.15 7	0.09 1	0.12 66	0.10 30	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 116	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.06 91	0.05 1

Hybrid-DGEV-2	0.23 340	0.20 446	0.53 380	0.24 376	0.13 224	0.28 388	0.15 145	0.50 461	0.45 487	0.28 316	0.26 281	0.25 329	0.26 430	0.29 325	0.20 327	0.07 116	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.07 169	0.10 196

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 29	0.10 70	0.17 124	0.13 72	0.11 1	0.14 22	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 182	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 149	0.08 280	0.05 4	0.06 13

BStereo	0.14 88	0.10 86	0.46 269	0.18 57	0.11 116	0.15 52	0.15 145	0.25 133	0.23 168	0.12 66	0.11 42	0.12 117	0.09 33	0.17 68	0.17 242	0.05 1	0.07 175	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.09 128

Wave_Phase_stereo	0.16 154	0.10 86	0.46 269	0.18 57	0.11 116	0.41 545	0.15 145	0.30 216	0.23 168	0.12 66	0.11 42	0.12 117	0.09 33	0.17 68	0.17 242	0.05 1	0.07 175	0.06 46	0.08 280	0.05 4	0.09 128

NLSM3	0.14 88	0.12 187	0.25 73	0.21 199	0.13 224	0.18 155	0.16 196	0.32 245	0.25 214	0.12 66	0.15 132	0.12 117	0.13 195	0.17 68	0.15 183	0.05 1	0.05 6	0.08 241	0.08 280	0.05 4	0.08 76

NLSM1	0.18 187	0.12 187	0.21 38	0.21 199	0.18 440	0.25 343	0.17 238	0.51 473	0.43 461	0.17 190	0.21 227	0.13 139	0.15 246	0.22 182	0.18 271	0.08 263	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.07 169	0.07 30

NLCSM	0.20 244	0.15 317	0.23 57	0.24 376	0.19 474	0.24 325	0.22 443	0.45 410	0.44 474	0.20 229	0.18 183	0.14 170	0.16 265	0.47 452	0.20 327	0.09 354	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.10 196

FE-Mocha	0.18 187	0.11 134	0.40 208	0.26 458	0.14 268	0.19 182	0.14 103	0.36 291	0.24 188	0.24 271	0.24 265	0.23 296	0.14 225	0.27 279	0.19 301	0.08 263	0.08 240	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.08 76

IGEV-FE	0.23 340	0.11 134	0.82 545	0.21 199	0.23 549	0.20 223	0.19 341	0.38 316	0.23 168	0.34 440	0.22 241	0.29 380	0.14 225	0.24 221	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.35 599

252Zero-FE	0.18 187	0.08 20	0.28 109	0.18 57	0.10 70	0.15 52	0.11 21	0.22 73	0.22 152	0.76 639	0.11 42	0.09 25	0.08 14	0.17 68	0.15 183	0.07 116	0.51 666	0.06 46	0.08 280	0.06 91	0.10 196

zero-FE	0.21 280	0.08 20	1.10 608	0.24 376	0.27 588	0.12 20	0.14 103	0.20 45	0.20 115	0.12 66	0.11 42	0.13 139	0.11 111	0.22 182	0.19 301	0.09 354	0.23 576	0.07 149	0.08 280	0.19 590	0.27 557

GASTEREO	0.20 244	0.15 317	0.31 133	0.40 626	0.29 600	0.18 155	0.15 145	0.29 196	0.22 152	0.18 212	0.17 164	0.11 87	0.13 195	0.25 242	0.15 183	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.08 280	0.06 91	0.57 653

MSCF	0.20 244	0.14 281	0.31 133	0.40 626	0.29 600	0.17 124	0.15 145	0.29 196	0.22 152	0.17 190	0.16 145	0.11 87	0.13 195	0.24 221	0.15 183	0.07 116	0.23 576	0.06 46	0.08 280	0.07 169	0.57 653

z-ln-s-r	0.35 533	0.30 555	1.02 596	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.26 522	0.46 419	0.55 573	0.33 419	0.61 596	0.39 483	0.31 507	0.80 601	0.77 617	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.08 280	0.11 450	0.10 196

2.25w	0.13 44	0.10 86	0.24 63	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.10 8	0.20 45	0.19 101	0.14 123	0.18 183	0.09 25	0.10 74	0.23 206	0.15 183	0.05 1	0.17 505	0.05 1	0.08 280	0.05 4	0.12 300

4w-stereo	0.13 44	0.11 134	0.31 133	0.17 29	0.10 70	0.15 52	0.10 8	0.20 45	0.14 22	0.13 96	0.12 62	0.08 2	0.12 152	0.23 206	0.13 94	0.05 1	0.18 517	0.05 1	0.08 280	0.05 4	0.15 392

monsters	0.13 44	0.10 86	0.20 23	0.18 57	0.13 224	0.15 52	0.11 21	0.24 110	0.16 48	0.15 148	0.13 80	0.08 2	0.09 33	0.23 206	0.12 39	0.06 44	0.15 463	0.05 1	0.08 280	0.05 4	0.09 128

LG-Stereo	0.14 88	0.13 231	0.30 124	0.21 199	0.11 116	0.16 89	0.18 294	0.23 88	0.19 101	0.12 66	0.18 183	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 142	0.06 44	0.07 175	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.07 30

G2L-Stereo	0.27 447	0.23 492	0.61 461	0.22 264	0.14 268	0.25 343	0.19 341	0.48 442	0.37 391	0.33 419	0.38 419	0.40 488	0.23 378	0.61 522	0.33 499	0.11 465	0.09 285	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.11 245

FACV-RUCA	0.22 305	0.15 317	0.38 185	0.24 376	0.23 549	0.26 363	0.19 341	0.41 365	0.35 360	0.26 295	0.32 343	0.22 281	0.25 412	0.24 221	0.19 301	0.10 425	0.07 175	0.15 577	0.08 280	0.16 549	0.14 373

rvit_stereo_0083	0.17 176	0.13 231	0.29 115	0.21 199	0.13 224	0.17 124	0.17 238	0.23 88	0.36 376	0.16 167	0.22 241	0.19 245	0.17 287	0.21 154	0.17 242	0.11 465	0.10 326	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 176	0.17 393	0.40 208	0.21 199	0.14 268	0.20 223	0.17 238	0.24 110	0.26 229	0.18 212	0.21 227	0.20 259	0.14 225	0.20 134	0.15 183	0.12 505	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 154	0.13 231	0.30 124	0.21 199	0.12 167	0.17 124	0.17 238	0.24 110	0.34 347	0.17 190	0.19 195	0.18 233	0.15 246	0.20 134	0.17 242	0.11 465	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.07 30

model_zeroshot	0.21 280	0.14 281	0.51 349	0.34 594	0.18 440	0.26 363	0.16 196	0.41 365	0.24 188	0.33 419	0.20 207	0.25 329	0.12 152	0.26 264	0.16 212	0.09 354	0.21 551	0.07 149	0.08 280	0.07 169	0.13 335

rvit_stereo_0082	0.16 154	0.13 231	0.30 124	0.21 199	0.12 167	0.17 124	0.17 238	0.24 110	0.34 347	0.17 190	0.19 195	0.18 233	0.15 246	0.20 134	0.17 242	0.11 465	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 154	0.17 393	0.35 168	0.19 107	0.13 224	0.14 34	0.20 381	0.29 196	0.26 229	0.16 167	0.17 164	0.19 245	0.14 225	0.19 107	0.16 212	0.11 465	0.08 240	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 154	0.12 187	0.29 115	0.30 552	0.20 501	0.16 89	0.14 103	0.28 177	0.22 152	0.14 123	0.15 132	0.13 139	0.08 14	0.20 134	0.15 183	0.06 44	0.16 477	0.07 149	0.08 280	0.06 91	0.24 524

test_sample2	0.23 340	0.12 187	0.39 193	0.20 153	0.11 116	0.28 388	0.22 443	0.45 410	0.33 335	0.27 305	0.34 376	0.30 400	0.25 412	0.46 448	0.23 393	0.09 354	0.15 463	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.19 454

test_sample1	0.24 370	0.13 231	0.40 208	0.20 153	0.13 224	0.29 413	0.19 341	0.43 380	0.30 297	0.27 305	0.34 376	0.31 410	0.28 463	0.45 446	0.27 444	0.09 354	0.16 477	0.08 241	0.08 280	0.09 334	0.22 500

CAS++	0.17 176	0.13 231	0.35 168	0.18 57	0.13 224	0.17 124	0.16 196	0.42 371	0.25 214	0.19 219	0.18 183	0.13 139	0.10 74	0.22 182	0.12 39	0.12 505	0.10 326	0.11 474	0.08 280	0.10 398	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo8	0.25 395	0.20 446	0.69 496	0.24 376	0.17 411	0.31 449	0.16 196	0.50 461	0.32 318	0.29 341	0.38 419	0.25 329	0.19 340	0.33 376	0.29 466	0.08 263	0.20 546	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.16 409

whm_eth	0.16 154	0.17 393	0.35 168	0.19 107	0.13 224	0.14 34	0.20 381	0.29 196	0.26 229	0.16 167	0.17 164	0.19 245	0.14 225	0.19 107	0.16 212	0.11 465	0.08 240	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.08 76

IGEV_Zeroshot_test	0.23 340	0.11 134	0.82 545	0.21 199	0.23 549	0.20 223	0.19 341	0.38 316	0.23 168	0.34 440	0.22 241	0.29 380	0.14 225	0.24 221	0.20 327	0.07 116	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.35 599

MIF-Stereo (partial)	0.18 187	0.13 231	0.50 330	0.22 264	0.15 336	0.16 89	0.13 72	0.29 196	0.26 229	0.17 190	0.26 281	0.16 203	0.17 287	0.25 242	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.08 76

EKT-Stereo	0.39 553	0.13 231	0.53 380	0.42 636	3.94 695	0.22 283	0.17 238	0.38 316	0.30 297	0.21 236	0.20 207	0.23 296	0.15 246	0.30 341	0.18 271	0.10 425	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.09 334	0.12 300

MIM_Stereo	0.20 244	0.17 393	0.55 402	0.20 153	0.21 518	0.17 124	0.14 103	0.37 307	0.27 247	0.28 316	0.35 384	0.23 296	0.13 195	0.28 303	0.16 212	0.06 44	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.15 392

PCWNet_CMD	0.23 340	0.14 281	0.48 292	0.21 199	0.13 224	0.28 388	0.17 238	0.47 431	0.47 513	0.30 364	0.36 399	0.37 463	0.24 399	0.29 325	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.11 450	0.11 245

4D-IteraStereo	0.20 244	0.21 457	0.62 465	0.21 199	0.14 268	0.19 182	0.17 238	0.29 196	0.28 258	0.24 271	0.20 207	0.20 259	0.10 74	0.22 182	0.18 271	0.07 116	0.07 175	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.33 591

CBFPSM	0.28 457	0.23 492	0.76 523	0.21 199	0.14 268	0.38 528	0.26 522	0.42 371	0.37 391	0.34 440	0.36 399	0.55 585	0.38 553	0.33 376	0.40 531	0.08 263	0.08 240	0.07 149	0.08 280	0.09 334	0.12 300

iinet-f	0.31 503	0.23 492	1.16 617	0.20 153	0.16 379	0.44 563	0.23 471	0.47 431	0.38 402	0.36 473	0.44 491	0.41 497	0.35 538	0.36 404	0.43 543	0.10 425	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.13 506	0.12 300

DCRE	0.24 370	0.15 317	0.45 253	0.26 458	0.26 584	0.23 304	0.21 409	0.37 307	0.29 279	0.23 263	0.81 629	0.23 296	0.16 265	0.24 221	0.18 271	0.07 116	0.14 432	0.07 149	0.08 280	0.07 169	0.25 536

TestStereo1	0.23 340	0.22 476	0.50 330	0.27 495	0.14 268	0.26 363	0.27 531	0.43 380	0.38 402	0.29 341	0.39 437	0.23 296	0.21 356	0.33 376	0.18 271	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.10 196

DisPM	0.20 244	0.11 134	0.52 369	0.24 376	0.13 224	0.18 155	0.19 341	0.30 216	0.31 308	0.33 419	0.34 376	0.23 296	0.16 265	0.34 391	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.12 300

IER	0.24 370	0.15 317	0.50 330	0.21 199	0.15 336	0.31 449	0.20 381	0.44 401	0.38 402	0.34 440	0.41 458	0.32 421	0.34 531	0.31 356	0.23 393	0.09 354	0.07 175	0.08 241	0.08 280	0.09 334	0.09 128

RAFT_CTSACE	0.23 340	0.21 457	0.57 422	0.26 458	0.15 336	0.22 283	0.23 471	0.34 270	0.30 297	0.34 440	0.51 542	0.31 410	0.17 287	0.33 376	0.15 183	0.06 44	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.07 30

CRFU-Net	0.29 478	0.14 281	0.48 292	0.26 458	0.15 336	0.46 574	0.22 443	0.52 481	0.32 318	0.44 561	0.42 467	0.48 552	0.47 594	0.44 440	0.31 480	0.12 505	0.10 326	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.11 245

NINENet	0.27 447	0.16 359	0.49 309	0.23 322	0.16 379	0.44 563	0.17 238	0.63 602	0.49 536	0.33 419	0.38 419	0.31 410	0.22 364	0.43 436	0.22 373	0.11 465	0.10 326	0.12 509	0.08 280	0.12 492	0.11 245

SA-5K	0.23 340	0.22 476	0.50 330	0.27 495	0.14 268	0.26 363	0.27 531	0.43 380	0.38 402	0.29 341	0.39 437	0.23 296	0.21 356	0.33 376	0.18 271	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.10 196

CSP-Net	0.28 457	0.17 393	0.41 218	0.22 264	0.14 268	0.44 563	0.24 496	0.52 481	0.42 450	0.42 544	0.44 491	0.42 510	0.27 440	0.66 552	0.30 470	0.12 505	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.10 196

dd	0.23 340	0.32 566	0.55 402	0.23 322	0.12 167	0.27 370	0.21 409	0.32 245	0.45 487	0.30 364	0.29 308	0.25 329	0.17 287	0.31 356	0.26 432	0.13 527	0.07 175	0.10 418	0.08 280	0.12 492	0.09 128

GLC_STEREO	0.15 124	0.11 134	0.31 133	0.22 264	0.09 18	0.17 124	0.15 145	0.24 110	0.28 258	0.17 190	0.20 207	0.17 218	0.11 111	0.24 221	0.17 242	0.07 116	0.09 285	0.09 338	0.08 280	0.07 169	0.07 30

AASNet	0.29 478	0.27 537	0.67 488	0.26 458	0.18 440	0.34 492	0.21 409	0.64 608	0.49 536	0.36 473	0.41 458	0.32 421	0.26 430	0.33 376	0.39 529	0.12 505	0.09 285	0.10 418	0.08 280	0.14 529	0.12 300

GMOStereo	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

error version	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

test-v	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

test-3	0.18 187	0.10 86	0.48 292	0.23 322	0.14 268	0.18 155	0.16 196	0.32 245	0.29 279	0.26 295	0.17 164	0.22 281	0.13 195	0.26 264	0.19 301	0.06 44	0.14 432	0.08 241	0.08 280	0.06 91	0.10 196

test_1	0.18 187	0.10 86	0.48 292	0.23 322	0.14 268	0.18 155	0.16 196	0.32 245	0.29 279	0.26 295	0.17 164	0.22 281	0.13 195	0.26 264	0.19 301	0.06 44	0.14 432	0.08 241	0.08 280	0.06 91	0.10 196

Patchmatch Stereo++	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.27 279	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128
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	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.52 474	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

OCTAStereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.51 466	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

PSM-adaLoss	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.25 242	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

FTStereo	0.28 457	0.11 134	0.56 412	0.24 376	0.13 224	0.21 254	0.52 644	0.36 291	0.28 258	0.38 499	0.94 642	0.30 400	0.56 617	0.33 376	0.18 271	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.19 454

ROB_FTStereo_v2	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.25 242	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.13 72	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.25 242	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 215	0.13 231	0.52 369	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.23 206	0.17 242	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

DEmStereo	0.26 418	0.10 86	0.52 369	0.19 107	0.13 224	0.31 449	0.25 510	0.29 196	0.38 402	0.36 473	0.57 576	0.24 316	0.48 598	0.53 477	0.44 550	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.08 76

SST-Stereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.14 268	0.19 182	0.17 238	0.32 245	0.26 229	0.34 440	0.33 365	0.29 380	0.25 412	0.56 494	0.18 271	0.08 263	0.05 6	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.07 30

RAFT_R40	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.13 224	0.18 155	0.18 294	0.32 245	0.31 308	0.33 419	0.33 365	0.30 400	0.23 378	0.55 488	0.19 301	0.08 263	0.05 6	0.10 418	0.08 280	0.09 334	0.07 30

DRaft	0.25 395	0.11 134	0.47 277	0.18 57	0.12 167	0.28 388	0.23 471	0.34 270	0.40 428	0.38 499	0.60 588	0.20 259	0.41 570	0.48 454	0.41 535	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.08 280	0.07 169	0.08 76

PFNet	0.24 370	0.11 134	0.63 470	0.25 417	0.14 268	0.22 283	0.19 341	0.40 346	0.35 360	0.36 473	0.32 343	0.27 354	0.20 345	0.63 536	0.23 393	0.09 354	0.05 6	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.08 76

RE-Stereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.51 466	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

Pruner-Stereo	0.20 244	0.12 187	0.49 309	0.29 541	0.12 167	0.19 182	0.17 238	0.32 245	0.31 308	0.33 419	0.32 343	0.25 329	0.15 246	0.25 242	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.10 196

TVStereo	0.22 305	0.11 134	0.52 369	0.25 417	0.12 167	0.21 254	0.18 294	0.40 346	0.35 360	0.28 316	0.30 322	0.22 281	0.17 287	0.51 466	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.09 338	0.08 280	0.08 241	0.13 335

iGMRVC	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.27 279	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

IRAFT_RVC	0.23 340	0.15 317	0.54 393	0.26 458	0.12 167	0.19 182	0.23 471	0.41 365	0.39 418	0.31 381	0.30 322	0.29 380	0.24 399	0.55 488	0.23 393	0.08 263	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.08 76

iRAFT	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.19 182	0.14 103	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.27 279	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

test-2	0.20 244	0.17 393	0.45 253	0.23 322	0.18 440	0.21 254	0.27 531	0.28 177	0.28 258	0.31 381	0.32 343	0.28 367	0.17 287	0.16 48	0.13 94	0.07 116	0.23 576	0.10 418	0.08 280	0.08 241	0.07 30

RAFT-IKP	0.19 215	0.13 231	0.51 349	0.22 264	0.11 116	0.18 155	0.15 145	0.30 216	0.24 188	0.28 316	0.29 308	0.25 329	0.18 318	0.26 264	0.18 271	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.08 280	0.10 398	0.09 128

GEStereo_RVC	0.29 478	0.24 504	0.60 454	0.27 495	0.16 379	0.33 476	0.25 510	0.58 559	0.56 580	0.35 459	0.38 419	0.34 438	0.25 412	0.51 466	0.29 466	0.12 505	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.11 450	0.13 335

sAnonymous2	0.21 280	0.24 504	0.79 534	0.24 376	0.17 411	0.22 283	0.20 381	0.36 291	0.29 279	0.17 190	0.19 195	0.17 218	0.16 265	0.18 87	0.15 183	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.23 614	0.18 436

CroCo_RVC	0.21 280	0.24 504	0.79 534	0.24 376	0.17 411	0.22 283	0.20 381	0.36 291	0.29 279	0.17 190	0.19 195	0.17 218	0.16 265	0.18 87	0.15 183	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.23 614	0.18 436

CFNet_pseudo	0.23 340	0.14 281	0.48 292	0.20 153	0.13 224	0.27 370	0.17 238	0.46 419	0.45 487	0.30 364	0.37 410	0.38 469	0.23 378	0.30 341	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.11 474	0.08 280	0.11 450	0.11 245

RALAANet	0.21 280	0.24 504	0.53 380	0.23 322	0.14 268	0.22 283	0.13 72	0.38 316	0.30 297	0.29 341	0.26 281	0.25 329	0.15 246	0.28 303	0.20 327	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.10 398	0.07 30

GES	0.23 340	0.14 281	0.54 393	0.21 199	0.14 268	0.28 388	0.19 341	0.51 473	0.35 360	0.31 381	0.36 399	0.25 329	0.24 399	0.30 341	0.23 393	0.11 465	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.10 398	0.12 300

test_xeample3	0.22 305	0.17 393	0.81 541	0.21 199	0.15 336	0.20 223	0.18 294	0.40 346	0.25 214	0.19 219	0.12 62	0.13 139	0.12 152	0.34 391	0.33 499	0.07 116	0.20 546	0.07 149	0.08 280	0.08 241	0.34 595

AFF-stereo	0.20 244	0.24 504	0.49 309	0.22 264	0.11 116	0.18 155	0.18 294	0.35 279	0.29 279	0.25 285	0.36 399	0.25 329	0.17 287	0.25 242	0.17 242	0.06 44	0.09 285	0.08 241	0.08 280	0.08 241	0.11 245

GMStereo	0.21 280	0.30 555	0.57 422	0.21 199	0.12 167	0.24 325	0.18 294	0.30 216	0.41 438	0.26 295	0.24 265	0.17 218	0.16 265	0.25 242	0.19 301	0.10 425	0.07 175	0.08 241	0.08 280	0.11 450	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.22 305	0.11 134	0.39 193	0.20 153	0.13 224	0.32 466	0.18 294	0.41 365	0.28 258	0.24 271	0.48 534	0.30 400	0.26 430	0.37 414	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.07 149	0.08 280	0.07 169	0.08 76

DMCA	0.24 370	0.18 417	0.51 349	0.23 322	0.14 268	0.27 370	0.20 381	0.45 410	0.40 428	0.32 406	0.33 365	0.33 430	0.25 412	0.27 279	0.30 470	0.11 465	0.08 240	0.10 418	0.08 280	0.11 450	0.12 300

SuperB	0.50 603	0.37 593	2.16 672	0.23 322	0.15 336	0.41 545	0.32 579	0.50 461	0.83 637	0.44 561	0.51 542	0.33 430	0.45 585	0.69 561	1.07 645	0.10 425	0.08 240	0.09 338	0.08 280	0.95 682	0.18 436

MSMDNet	0.23 340	0.14 281	0.49 309	0.20 153	0.13 224	0.28 388	0.17 238	0.47 431	0.47 513	0.30 364	0.36 399	0.37 463	0.24 399	0.29 325	0.21 355	0.09 354	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.11 450	0.11 245

ccs_rob	0.23 340	0.14 281	0.48 292	0.20 153	0.13 224	0.27 370	0.17 238	0.46 419	0.45 487	0.30 364	0.37 410	0.38 469	0.23 378	0.30 341	0.22 373	0.09 354	0.06 86	0.11 474	0.08 280	0.12 492	0.11 245

DISCO	0.33 517	0.16 359	0.55 402	0.26 458	0.16 379	0.48 587	0.25 510	0.52 481	0.58 585	0.38 499	0.45 506	0.63 615	0.37 548	0.65 546	0.50 570	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.08 280	0.13 506	0.13 335

monster-pro	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

Selective-IGEV-i16pc	0.33 517	0.12 187	1.65 657	0.21 199	0.14 268	0.74 636	0.30 562	0.46 419	0.44 474	0.21 236	0.32 343	0.26 349	0.14 225	0.71 570	0.19 301	0.15 567	0.10 326	0.08 241	0.09 381	0.11 450	0.12 300

Selective-IGEV-i1	0.28 457	0.11 134	0.44 247	0.36 609	0.32 617	0.32 466	0.23 471	0.48 442	0.48 521	0.29 341	0.32 343	0.39 483	0.17 287	0.28 303	0.25 420	0.08 263	0.23 576	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.53 648

WQFJA1++	0.48 599	0.07 2	0.86 562	0.23 322	0.19 474	0.18 155	0.11 21	0.21 60	0.14 22	2.23 688	0.12 62	0.23 296	0.11 111	0.21 154	0.14 142	0.08 263	0.19 531	0.06 46	0.09 381	4.02 698	0.20 472

MonStereo	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.19 107	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

monsterstereo	0.13 44	0.10 86	0.20 23	0.19 107	0.12 167	0.14 34	0.12 36	0.26 148	0.18 75	0.14 123	0.16 145	0.08 2	0.09 33	0.22 182	0.14 142	0.05 1	0.16 477	0.06 46	0.09 381	0.06 91	0.07 30

DFGA-Net	0.26 418	0.33 570	0.70 502	0.22 264	0.15 336	0.25 343	0.17 238	0.41 365	0.40 428	0.30 364	0.32 343	0.21 274	0.18 318	0.61 522	0.33 499	0.08 263	0.06 86	0.10 418	0.09 381	0.11 450	0.09 128

HI	0.21 280	0.16 359	0.50 330	0.18 57	0.15 336	0.17 124	0.16 196	0.35 279	0.22 152	0.38 499	0.38 419	0.36 457	0.24 399	0.29 325	0.22 373	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.08 76

CoSv	0.21 280	0.16 359	0.50 330	0.18 57	0.15 336	0.17 124	0.16 196	0.35 279	0.22 152	0.38 499	0.38 419	0.36 457	0.24 399	0.29 325	0.22 373	0.06 44	0.05 6	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.08 76

MonSter	0.13 44	0.09 49	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 52	0.12 36	0.25 133	0.20 115	0.09 9	0.11 42	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 592	0.05 1	0.09 381	0.05 4	0.13 335

tg	0.18 187	0.15 317	0.34 160	0.22 264	0.11 116	0.23 304	0.15 145	0.35 279	0.27 247	0.20 229	0.25 273	0.20 259	0.12 152	0.25 242	0.16 212	0.07 116	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.08 241	0.13 335

DDVS	0.26 418	0.16 359	0.45 253	0.25 417	0.17 411	0.34 492	0.21 409	0.43 380	0.31 308	0.34 440	0.41 458	0.47 548	0.21 356	0.52 474	0.29 466	0.11 465	0.09 285	0.11 474	0.09 381	0.13 506	0.16 409

UGAM-zero	0.26 418	0.11 134	0.56 412	0.20 153	0.16 379	0.28 388	0.18 294	0.48 442	0.25 214	0.31 381	0.28 300	0.56 590	0.32 521	0.66 552	0.17 242	0.07 116	0.10 326	0.07 149	0.09 381	0.07 169	0.31 579

ACV-stereo	0.30 492	0.20 446	0.82 545	0.23 322	0.16 379	0.48 587	0.20 381	0.38 316	0.34 347	0.29 341	0.33 365	0.66 626	0.43 580	0.55 488	0.31 480	0.10 425	0.09 285	0.09 338	0.09 381	0.11 450	0.12 300

rvit_stereo_ft	0.18 187	0.19 432	0.43 236	0.25 417	0.14 268	0.17 124	0.21 409	0.30 216	0.28 258	0.17 190	0.19 195	0.20 259	0.17 287	0.22 182	0.18 271	0.11 465	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.08 76

test_sample4	0.26 418	0.14 281	0.53 380	0.21 199	0.12 167	0.32 466	0.21 409	0.53 491	0.38 402	0.33 419	0.38 419	0.28 367	0.25 412	0.54 483	0.25 420	0.10 425	0.14 432	0.10 418	0.09 381	0.11 450	0.16 409

test_sample3	0.25 395	0.14 281	0.52 369	0.20 153	0.12 167	0.33 476	0.20 381	0.53 491	0.38 402	0.32 406	0.35 384	0.29 380	0.24 399	0.54 483	0.25 420	0.10 425	0.14 432	0.09 338	0.09 381	0.11 450	0.15 392

SMFormer	0.27 447	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.34 506	0.10 425	0.16 477	0.08 241	0.09 381	0.10 398	0.16 409

tta	0.27 447	0.13 231	0.47 277	0.20 153	0.10 70	0.28 388	0.19 341	0.54 507	0.48 521	0.35 459	0.42 467	0.31 410	0.27 440	0.60 514	0.34 506	0.10 425	0.16 477	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.13 335

MyStereo07	0.18 187	0.15 317	0.44 247	0.22 264	0.16 379	0.25 343	0.22 443	0.31 237	0.26 229	0.22 255	0.13 80	0.12 117	0.13 195	0.33 376	0.14 142	0.07 116	0.13 413	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

MyStereo06	0.23 340	0.15 317	0.74 515	0.22 264	0.14 268	0.25 343	0.22 443	0.43 380	0.25 214	0.36 473	0.24 265	0.34 438	0.18 318	0.24 221	0.20 327	0.07 116	0.12 392	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

MyStereo05	0.24 370	0.15 317	0.58 438	0.22 264	0.14 268	0.25 343	0.22 443	0.50 461	0.54 565	0.32 406	0.23 255	0.26 349	0.23 378	0.32 366	0.25 420	0.07 116	0.12 392	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

MyStereo04	0.24 370	0.15 317	0.58 438	0.22 264	0.16 379	0.25 343	0.22 443	0.51 473	0.54 565	0.29 341	0.23 255	0.27 354	0.23 378	0.32 366	0.25 420	0.07 116	0.13 413	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

CASnet	0.15 124	0.13 231	0.30 124	0.22 264	0.08 8	0.15 52	0.14 103	0.28 177	0.26 229	0.23 263	0.20 207	0.15 190	0.11 111	0.18 87	0.13 94	0.07 116	0.05 6	0.11 474	0.09 381	0.08 241	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.25 395	0.14 281	0.51 349	0.20 153	0.15 336	0.29 413	0.18 294	0.51 473	0.46 499	0.32 406	0.42 467	0.38 469	0.23 378	0.31 356	0.22 373	0.11 465	0.08 240	0.12 509	0.09 381	0.13 506	0.13 335

AEACV	0.20 244	0.09 49	0.32 146	0.39 621	0.34 621	0.21 254	0.16 196	0.30 216	0.18 75	0.17 190	0.17 164	0.13 139	0.16 265	0.27 279	0.13 94	0.07 116	0.29 629	0.07 149	0.09 381	0.07 169	0.37 610

LL-Strereo2	0.21 280	0.25 519	0.53 380	0.32 577	0.20 501	0.25 343	0.14 103	0.32 245	0.25 214	0.25 285	0.20 207	0.24 316	0.12 152	0.28 303	0.18 271	0.07 116	0.07 175	0.12 509	0.09 381	0.09 334	0.16 409

LL-Strereo	0.32 510	0.33 570	0.77 529	0.26 458	0.24 566	0.22 283	0.23 471	0.58 559	0.44 474	0.35 459	0.32 343	0.41 497	0.40 565	0.93 631	0.25 420	0.08 263	0.13 413	0.11 474	0.09 381	0.09 334	0.22 500

gwcnet-sp	0.25 395	0.16 359	0.70 502	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.46 419	0.41 438	0.37 490	0.35 384	0.27 354	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.09 354	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

scenet	0.25 395	0.16 359	0.70 502	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.46 419	0.41 438	0.37 490	0.35 384	0.27 354	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.09 354	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

CASS	0.22 305	0.16 359	0.40 208	0.26 458	0.12 167	0.29 413	0.19 341	0.40 346	0.32 318	0.34 440	0.35 384	0.25 329	0.25 412	0.26 264	0.21 355	0.13 527	0.08 240	0.11 474	0.09 381	0.11 450	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 395	0.16 359	0.70 502	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.46 419	0.41 438	0.37 490	0.35 384	0.27 354	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.09 354	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

x	0.23 340	0.15 317	0.45 253	0.20 153	0.15 336	0.27 370	0.17 238	0.43 380	0.35 360	0.26 295	0.31 333	0.29 380	0.25 412	0.29 325	0.30 470	0.09 354	0.22 563	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.24 524

Wz-Net-LNSev	0.36 536	0.35 583	1.06 601	0.26 458	0.21 518	0.47 580	0.33 585	0.56 536	0.58 585	0.45 568	0.54 561	0.50 564	0.37 548	0.40 424	0.42 539	0.12 505	0.11 363	0.10 418	0.09 381	0.14 529	0.15 392

test_5	0.25 395	0.25 519	0.57 422	0.27 495	0.18 440	0.25 343	0.29 553	0.42 371	0.39 418	0.29 341	0.40 446	0.27 354	0.23 378	0.35 398	0.19 301	0.07 116	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.14 373

test_4	0.19 215	0.16 359	0.39 193	0.24 376	0.13 224	0.19 182	0.21 409	0.27 163	0.24 188	0.24 271	0.47 525	0.22 281	0.13 195	0.27 279	0.18 271	0.06 44	0.06 86	0.09 338	0.09 381	0.07 169	0.06 13

iRaft-Stereo_20w	0.29 478	0.11 134	0.86 562	0.33 589	0.24 566	0.32 466	0.26 522	0.60 580	0.26 229	0.41 538	0.21 227	0.28 367	0.19 340	0.32 366	0.24 405	0.07 116	0.31 636	0.07 149	0.09 381	0.08 241	0.47 635

AACVNet	0.28 457	0.22 476	0.55 402	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.19 341	0.43 380	0.33 335	0.39 517	0.42 467	0.44 523	0.29 483	0.73 574	0.28 452	0.11 465	0.09 285	0.11 474	0.09 381	0.13 506	0.12 300

ADLNet2	0.31 503	0.23 492	0.77 529	0.23 322	0.18 440	0.36 514	0.24 496	0.55 525	0.54 565	0.33 419	0.38 419	0.45 529	0.31 507	0.70 564	0.36 517	0.10 425	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.12 492	0.11 245

CrosDoStereo	0.32 510	0.11 134	0.53 380	0.19 107	0.12 167	0.22 283	1.07 678	0.36 291	0.38 402	0.38 499	0.60 588	0.28 367	0.45 585	0.61 522	0.56 586	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.09 128

PSM-softLoss	0.22 305	0.11 134	0.53 380	0.25 417	0.12 167	0.20 223	0.17 238	0.39 337	0.29 279	0.29 341	0.32 343	0.24 316	0.16 265	0.53 477	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.09 381	0.08 241	0.12 300

KMStereo	0.22 305	0.11 134	0.53 380	0.25 417	0.12 167	0.20 223	0.17 238	0.39 337	0.29 279	0.29 341	0.32 343	0.24 316	0.16 265	0.53 477	0.21 355	0.09 354	0.06 86	0.10 418	0.09 381	0.08 241	0.12 300

DeepStereo_LL	0.32 510	0.11 134	0.53 380	0.19 107	0.12 167	0.22 283	1.07 678	0.36 291	0.38 402	0.38 499	0.60 588	0.28 367	0.45 585	0.61 522	0.56 586	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.08 241	0.09 128

THIR-Stereo	0.30 492	0.15 317	0.46 269	0.19 107	0.11 116	0.28 388	0.70 658	0.33 263	0.36 376	0.37 490	0.64 603	0.33 430	0.49 603	0.58 501	0.44 550	0.08 263	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.07 169	0.08 76

GrayStereo	0.26 418	0.10 86	0.45 253	0.27 495	0.14 268	0.23 304	0.46 632	0.36 291	0.33 335	0.40 526	0.47 525	0.30 400	0.78 645	0.29 325	0.17 242	0.07 116	0.06 86	0.08 241	0.09 381	0.07 169	0.15 392

GMM-Stereo	0.22 305	0.10 86	0.56 412	0.23 322	0.13 224	0.24 325	0.24 496	0.38 316	0.29 279	0.31 381	0.44 491	0.27 354	0.21 356	0.31 356	0.17 242	0.07 116	0.05 6	0.10 418	0.09 381	0.08 241	0.19 454

ICVP	0.24 370	0.13 231	0.45 253	0.26 458	0.14 268	0.30 427	0.25 510	0.47 431	0.35 360	0.29 341	0.43 481	0.35 451	0.25 412	0.28 303	0.25 420	0.12 505	0.09 285	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.17 176	0.16 359	0.35 168	0.21 199	0.11 116	0.20 223	0.17 238	0.34 270	0.25 214	0.20 229	0.25 273	0.19 245	0.12 152	0.21 154	0.16 212	0.07 116	0.12 392	0.10 418	0.09 381	0.09 334	0.14 373

sCroCo_RVC	0.19 215	0.15 317	0.60 454	0.27 495	0.18 440	0.23 304	0.16 196	0.28 177	0.24 188	0.14 123	0.22 241	0.17 218	0.14 225	0.22 182	0.16 212	0.11 465	0.11 363	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.10 196

XX-Stereo	0.25 395	0.11 134	1.09 607	0.35 600	0.38 633	0.23 304	0.13 72	0.43 380	0.19 101	0.20 229	0.40 446	0.31 410	0.10 74	0.33 376	0.13 94	0.08 263	0.11 363	0.08 241	0.09 381	0.07 169	0.10 196

222	0.45 585	0.14 281	0.43 236	0.19 107	0.15 336	0.36 514	0.20 381	0.60 580	0.43 461	0.37 490	0.45 506	0.30 400	0.28 463	0.59 509	3.72 693	0.11 465	0.19 531	0.08 241	0.09 381	0.09 334	0.27 557

test_xeample	0.39 553	0.14 281	0.46 269	0.19 107	0.16 379	0.34 492	0.22 443	0.59 569	0.43 461	0.33 419	0.47 525	0.30 400	0.27 440	0.60 514	2.44 688	0.10 425	0.21 551	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.25 536

MMNet	0.28 457	0.19 432	0.54 393	0.24 376	0.17 411	0.47 580	0.22 443	0.47 431	0.53 560	0.40 526	0.43 481	0.36 457	0.34 531	0.40 424	0.35 513	0.08 263	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.09 128

UNet	0.28 457	0.16 359	0.70 502	0.24 376	0.20 501	0.44 563	0.21 409	0.52 481	0.42 450	0.36 473	0.40 446	0.43 517	0.33 529	0.41 427	0.32 490	0.09 354	0.07 175	0.10 418	0.09 381	0.10 398	0.09 128

FENet	0.22 305	0.13 231	0.48 292	0.22 264	0.12 167	0.27 370	0.18 294	0.43 380	0.37 391	0.31 381	0.32 343	0.29 380	0.23 378	0.27 279	0.24 405	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.09 381	0.09 334	0.11 245

HGLStereo	0.29 478	0.19 432	0.60 454	0.24 376	0.21 518	0.33 476	0.23 471	0.52 481	0.44 474	0.36 473	0.49 536	0.41 497	0.35 538	0.46 448	0.34 506	0.11 465	0.11 363	0.09 338	0.09 381	0.11 450	0.12 300

GANet-RSSM	0.26 418	0.19 432	0.54 393	0.21 199	0.14 268	0.27 370	0.22 443	0.47 431	0.34 347	0.30 364	0.40 446	0.41 497	0.30 490	0.59 509	0.25 420	0.11 465	0.08 240	0.09 338	0.09 381	0.10 398	0.10 196

RASNet	0.30 492	0.19 432	0.59 447	0.23 322	0.19 474	0.33 476	0.20 381	0.50 461	0.41 438	0.31 381	0.44 491	0.47 548	0.38 553	0.79 597	0.40 531	0.09 354	0.07 175	0.07 149	0.09 381	0.08 241	0.10 196

AdaStereo	0.25 395	0.17 393	0.47 277	0.25 417	0.13 224	0.33 476	0.17 238	0.57 545	0.43 461	0.34 440	0.38 419	0.35 451	0.21 356	0.32 366	0.24 405	0.14 551	0.06 86	0.13 535	0.09 381	0.11 450	0.09 128
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.
RT-IGEV	0.29 478	0.10 86	0.60 454	0.24 376	0.16 379	0.38 528	0.31 572	0.60 580	0.46 499	0.41 538	0.41 458	0.49 558	0.31 507	0.30 341	0.29 466	0.09 354	0.10 326	0.09 338	0.10 441	0.09 334	0.25 536

Selective-IGEV-i16pb	0.39 553	0.14 281	2.10 669	0.21 199	0.15 336	0.68 630	0.31 572	0.60 580	0.60 595	0.25 285	0.44 491	0.32 421	0.21 356	0.79 597	0.26 432	0.14 551	0.10 326	0.09 338	0.10 441	0.12 492	0.14 373

z-mn7	0.48 599	0.52 630	1.28 631	0.26 458	0.19 474	0.62 621	0.34 590	0.59 569	0.96 654	0.45 568	0.97 643	0.53 580	0.41 570	0.99 639	0.70 609	0.11 465	0.10 326	0.10 418	0.10 441	0.14 529	0.16 409

S2M2_L	0.13 44	0.12 187	0.26 86	0.17 29	0.12 167	0.12 20	0.07 1	0.18 22	0.21 141	0.12 66	0.15 132	0.14 170	0.12 152	0.16 48	0.15 183	0.13 527	0.09 285	0.09 338	0.10 441	0.11 450	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PAM_32	0.26 418	0.10 86	0.63 470	0.24 376	0.19 474	0.51 596	0.26 522	0.43 380	0.30 297	0.32 406	0.28 300	0.60 605	0.28 463	0.29 325	0.20 327	0.08 263	0.14 432	0.08 241	0.10 441	0.07 169	0.15 392

PAM	0.26 418	0.11 134	0.63 470	0.25 417	0.18 440	0.53 605	0.29 553	0.44 401	0.28 258	0.36 473	0.27 294	0.59 599	0.26 430	0.28 303	0.20 327	0.08 263	0.12 392	0.07 149	0.10 441	0.07 169	0.13 335

DCVSM-stereo	0.25 395	0.14 281	0.53 380	0.21 199	0.14 268	0.27 370	0.14 103	0.35 279	0.35 360	0.42 544	0.33 365	0.46 538	0.30 490	0.31 356	0.27 444	0.11 465	0.10 326	0.12 509	0.10 441	0.12 492	0.15 392

test_sample6	0.27 447	0.15 317	0.50 330	0.22 264	0.12 167	0.30 427	0.22 443	0.54 507	0.39 418	0.34 440	0.44 491	0.29 380	0.25 412	0.58 501	0.26 432	0.11 465	0.14 432	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.16 409

test_sample5	0.26 418	0.14 281	0.51 349	0.21 199	0.12 167	0.31 449	0.21 409	0.53 491	0.38 402	0.33 419	0.43 481	0.29 380	0.25 412	0.56 494	0.24 405	0.10 425	0.14 432	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.16 409

H2IRNET	0.19 215	0.18 417	0.50 330	0.22 264	0.12 167	0.20 223	0.16 196	0.28 177	0.31 308	0.17 190	0.32 343	0.25 329	0.20 345	0.24 221	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.09 338	0.10 441	0.10 398	0.08 76

DispNO	0.29 478	0.24 504	0.83 551	0.23 322	0.17 411	0.25 343	0.22 443	0.47 431	0.42 450	0.33 419	0.39 437	0.38 469	0.28 463	0.78 593	0.35 513	0.09 354	0.07 175	0.10 418	0.10 441	0.09 334	0.09 128

AE-Stereo	0.21 280	0.12 187	0.50 330	0.25 417	0.15 336	0.24 325	0.18 294	0.40 346	0.34 347	0.19 219	0.26 281	0.21 274	0.13 195	0.22 182	0.16 212	0.07 116	0.26 604	0.09 338	0.10 441	0.07 169	0.31 579

DualNet	0.26 418	0.14 281	0.51 349	0.21 199	0.12 167	0.31 449	0.21 409	0.53 491	0.38 402	0.34 440	0.44 491	0.29 380	0.25 412	0.56 494	0.24 405	0.10 425	0.14 432	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.16 409

BUS	0.24 370	0.13 231	0.36 174	0.25 417	0.14 268	0.44 563	0.17 238	0.59 569	0.36 376	0.34 440	0.35 384	0.31 410	0.22 364	0.27 279	0.22 373	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.09 334	0.10 196

raft_robust	0.25 395	0.23 492	0.44 247	0.22 264	0.13 224	0.23 304	0.22 443	0.52 481	0.50 543	0.33 419	0.32 343	0.33 430	0.23 378	0.55 488	0.18 271	0.07 116	0.11 363	0.08 241	0.10 441	0.08 241	0.07 30

BSDual-CNN	0.24 370	0.13 231	0.36 174	0.25 417	0.14 268	0.35 507	0.22 443	0.59 569	0.36 376	0.34 440	0.35 384	0.38 469	0.25 412	0.27 279	0.28 452	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.09 334	0.10 196

hknet	0.26 418	0.15 317	0.49 309	0.25 417	0.16 379	0.35 507	0.22 443	0.59 569	0.40 428	0.34 440	0.35 384	0.43 517	0.28 463	0.38 418	0.26 432	0.09 354	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.09 334	0.10 196

psmg	0.24 370	0.13 231	0.36 174	0.21 199	0.14 268	0.35 507	0.23 471	0.54 507	0.36 376	0.36 473	0.38 419	0.38 469	0.25 412	0.27 279	0.28 452	0.10 425	0.08 240	0.10 418	0.10 441	0.09 334	0.09 128

test_3	0.20 244	0.12 187	0.49 309	0.26 458	0.14 268	0.22 283	0.25 510	0.34 270	0.33 335	0.25 285	0.18 183	0.23 296	0.13 195	0.25 242	0.20 327	0.06 44	0.14 432	0.09 338	0.10 441	0.07 169	0.10 196

PFNet+	0.21 280	0.11 134	0.54 393	0.22 264	0.12 167	0.17 124	0.18 294	0.31 237	0.36 376	0.33 419	0.32 343	0.24 316	0.16 265	0.33 376	0.18 271	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.10 441	0.08 241	0.12 300

LCNet	0.22 305	0.12 187	0.42 228	0.26 458	0.12 167	0.23 304	0.19 341	0.36 291	0.28 258	0.28 316	0.35 384	0.26 349	0.30 490	0.35 398	0.17 242	0.07 116	0.05 6	0.09 338	0.10 441	0.13 506	0.22 500

KYRaft	0.23 340	0.11 134	0.43 236	0.23 322	0.12 167	0.23 304	0.23 471	0.37 307	0.26 229	0.35 459	0.53 557	0.34 438	0.26 430	0.29 325	0.16 212	0.07 116	0.05 6	0.09 338	0.10 441	0.08 241	0.30 575

RAFT	0.24 370	0.24 504	0.46 269	0.27 495	0.15 336	0.26 363	0.26 522	0.37 307	0.31 308	0.34 440	0.34 376	0.41 497	0.22 364	0.30 341	0.18 271	0.08 263	0.15 463	0.11 474	0.10 441	0.11 450	0.13 335

Anonymous3	0.24 370	0.19 432	0.76 523	0.27 495	0.18 440	0.41 545	0.24 496	0.45 410	0.36 376	0.23 263	0.27 294	0.20 259	0.18 318	0.28 303	0.19 301	0.12 505	0.11 363	0.10 418	0.10 441	0.11 450	0.13 335

xxxx	0.39 553	0.14 281	0.47 277	0.20 153	0.16 379	0.38 528	0.20 381	0.61 590	0.43 461	0.30 364	0.44 491	0.38 469	0.25 412	0.50 460	2.41 687	0.11 465	0.21 551	0.09 338	0.10 441	0.10 398	0.26 549

RAFT + AFF	0.30 492	0.33 570	0.76 523	0.25 417	0.17 411	0.30 427	0.33 585	0.55 525	0.42 450	0.28 316	0.30 322	0.31 410	0.31 507	0.64 541	0.32 490	0.09 354	0.11 363	0.11 474	0.10 441	0.12 492	0.16 409

SFCPSM	0.23 340	0.12 187	0.51 349	0.21 199	0.14 268	0.34 492	0.22 443	0.57 545	0.41 438	0.29 341	0.32 343	0.23 296	0.22 364	0.28 303	0.20 327	0.10 425	0.07 175	0.09 338	0.10 441	0.09 334	0.09 128

UPFNet	0.27 447	0.15 317	0.47 277	0.25 417	0.20 501	0.37 522	0.27 531	0.50 461	0.40 428	0.36 473	0.38 419	0.37 463	0.29 483	0.40 424	0.34 506	0.10 425	0.10 326	0.10 418	0.10 441	0.10 398	0.08 76

aanetorigin	0.40 565	0.33 570	1.14 614	0.25 417	0.19 474	0.30 427	0.37 602	0.34 270	0.47 513	0.95 652	0.82 630	0.52 575	0.56 617	0.50 460	0.52 574	0.11 465	0.09 285	0.10 418	0.10 441	0.16 549	0.19 454

ac_64	0.28 457	0.16 359	0.62 465	0.25 417	0.17 411	0.36 514	0.22 443	0.48 442	0.35 360	0.36 473	0.37 410	0.51 567	0.30 490	0.62 533	0.34 506	0.11 465	0.09 285	0.10 418	0.10 441	0.09 334	0.09 128

cf-r	0.26 418	0.22 476	0.66 485	0.22 264	0.14 268	0.28 388	0.22 443	0.44 401	0.42 450	0.32 406	0.42 467	0.43 517	0.27 440	0.44 440	0.27 444	0.11 465	0.07 175	0.08 241	0.10 441	0.08 241	0.09 128

hitnet-ft	0.31 503	0.21 457	0.56 412	0.19 107	0.14 268	0.40 540	0.23 471	0.46 419	0.42 450	0.37 490	0.46 518	0.53 580	0.35 538	0.76 589	0.35 513	0.14 551	0.10 326	0.14 559	0.10 441	0.15 541	0.14 373

GwcNet-RSSM	0.28 457	0.25 519	0.61 461	0.22 264	0.14 268	0.28 388	0.24 496	0.46 419	0.44 474	0.33 419	0.46 518	0.41 497	0.28 463	0.55 488	0.31 480	0.11 465	0.07 175	0.09 338	0.10 441	0.10 398	0.09 128

NVstereo2D	0.32 510	0.18 417	0.63 470	0.24 376	0.23 549	0.43 558	0.28 547	0.60 580	0.58 585	0.28 316	0.39 437	0.42 510	0.30 490	0.71 570	0.30 470	0.13 527	0.09 285	0.13 535	0.10 441	0.20 598	0.18 436

PWC_ROB	0.41 572	0.38 600	0.92 578	0.26 458	0.20 501	0.39 534	0.19 341	0.61 590	0.69 618	0.58 618	0.84 633	0.52 575	0.44 583	0.74 578	0.62 597	0.13 527	0.09 285	0.14 559	0.10 441	0.17 564	0.18 436

PWCDC_ROB	0.41 572	0.41 610	0.77 529	0.34 594	0.21 518	0.43 558	0.20 381	0.60 580	0.90 647	0.44 561	1.24 658	0.36 457	0.38 553	0.56 494	0.48 563	0.18 603	0.11 363	0.11 474	0.10 441	0.20 598	0.16 409

DNS	0.31 503	0.09 49	0.45 253	0.35 600	0.30 605	0.33 476	0.16 196	0.40 346	0.34 347	1.50 683	0.19 195	0.20 259	0.12 152	0.23 206	0.24 405	0.10 425	0.30 631	0.06 46	0.11 477	0.08 241	0.64 666

zh-mn7	0.50 603	0.57 641	1.82 664	0.25 417	0.19 474	0.45 571	0.29 553	0.59 569	0.84 640	0.67 629	0.97 643	0.49 558	0.41 570	0.93 631	0.73 612	0.12 505	0.10 326	0.11 474	0.11 477	0.13 506	0.17 430

w-ln-seven-2	0.40 565	0.37 593	1.34 637	0.28 523	0.18 440	0.38 528	0.29 553	0.53 491	0.59 592	0.47 580	0.56 571	0.46 538	0.42 576	0.70 564	0.64 601	0.10 425	0.10 326	0.12 509	0.11 477	0.14 529	0.16 409

AIO-test2	0.22 305	0.27 537	0.54 393	0.29 541	0.16 379	0.22 283	0.16 196	0.44 401	0.43 461	0.17 190	0.29 308	0.16 203	0.11 111	0.27 279	0.14 142	0.19 613	0.07 175	0.10 418	0.11 477	0.08 241	0.09 128

AIO-test1	0.21 280	0.22 476	0.56 412	0.31 568	0.24 566	0.21 254	0.16 196	0.42 371	0.37 391	0.17 190	0.26 281	0.18 233	0.12 152	0.29 325	0.15 183	0.08 263	0.07 175	0.10 418	0.11 477	0.07 169	0.10 196

rvit_0105_6	0.20 244	0.16 359	0.41 218	0.23 322	0.14 268	0.18 155	0.20 381	0.31 237	0.39 418	0.18 212	0.22 241	0.23 296	0.18 318	0.26 264	0.18 271	0.16 578	0.13 413	0.13 535	0.11 477	0.11 450	0.09 128

rvit_0105_4	0.21 280	0.17 393	0.49 309	0.23 322	0.14 268	0.20 223	0.23 471	0.35 279	0.40 428	0.19 219	0.24 265	0.25 329	0.20 345	0.28 303	0.18 271	0.16 578	0.13 413	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.10 196

ITSA-stereo	0.26 418	0.16 359	0.39 193	0.24 376	0.11 116	0.28 388	0.18 294	0.58 559	0.59 592	0.32 406	0.32 343	0.33 430	0.28 463	0.51 466	0.34 506	0.11 465	0.08 240	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.15 392

xx1	0.23 340	0.16 359	0.50 330	0.27 495	0.13 224	0.31 449	0.19 341	0.39 337	0.48 521	0.21 236	0.20 207	0.28 367	0.25 412	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.10 418	0.11 477	0.09 334	0.23 510

ffm	0.27 447	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.38 316	0.46 499	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.28 303	0.12 39	0.08 263	0.28 613	0.12 509	0.11 477	0.08 241	0.37 610

ff1	0.36 536	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.38 316	0.46 499	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.91 624	1.30 656	0.08 263	0.28 613	0.12 509	0.11 477	0.08 241	0.37 610

mmx	0.37 543	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.57 545	0.48 521	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.91 624	1.30 656	0.10 425	0.20 546	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.23 510

xxx	0.37 543	0.17 393	0.84 555	0.21 199	0.13 224	0.29 413	0.21 409	0.57 545	0.48 521	0.31 381	0.44 491	0.34 438	0.24 399	0.91 624	1.30 656	0.10 425	0.20 546	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.23 510

ssnet_v2	0.30 492	0.21 457	0.63 470	0.23 322	0.15 336	0.40 540	0.30 562	0.59 569	0.48 521	0.40 526	0.37 410	0.46 538	0.30 490	0.41 427	0.44 550	0.13 527	0.11 363	0.11 474	0.11 477	0.12 492	0.11 245

qqq	0.24 370	0.16 359	0.46 269	0.20 153	0.15 336	0.23 304	0.20 381	0.43 380	0.32 318	0.26 295	0.31 333	0.28 367	0.25 412	0.36 404	0.28 452	0.08 263	0.22 563	0.10 418	0.11 477	0.09 334	0.23 510

Wz-Net-MNSev	0.39 553	0.35 583	0.99 593	0.26 458	0.21 518	0.59 618	0.39 614	0.58 559	0.61 598	0.49 587	0.56 571	0.53 580	0.37 548	0.61 522	0.47 561	0.11 465	0.09 285	0.11 474	0.11 477	0.15 541	0.15 392

Sa-1000	0.24 370	0.20 446	0.53 380	0.23 322	0.14 268	0.30 427	0.23 471	0.50 461	0.41 438	0.30 364	0.50 539	0.26 349	0.19 340	0.33 376	0.16 212	0.08 263	0.10 326	0.10 418	0.11 477	0.08 241	0.08 76

SA	0.24 370	0.22 476	0.55 402	0.23 322	0.14 268	0.25 343	0.23 471	0.48 442	0.42 450	0.28 316	0.44 491	0.23 296	0.23 378	0.34 391	0.17 242	0.07 116	0.09 285	0.11 474	0.11 477	0.08 241	0.09 128

UDGNet	0.24 370	0.37 593	0.53 380	0.25 417	0.14 268	0.24 325	0.18 294	0.32 245	0.44 474	0.29 341	0.28 300	0.24 316	0.20 345	0.30 341	0.21 355	0.16 578	0.07 175	0.21 616	0.11 477	0.16 549	0.11 245

dad	0.30 492	0.38 600	0.60 454	0.22 264	0.14 268	0.32 466	0.21 409	0.35 279	0.51 549	0.45 568	0.45 506	0.46 538	0.23 378	0.41 427	0.27 444	0.21 618	0.11 363	0.20 614	0.11 477	0.15 541	0.11 245

PSMNet-ADL	0.26 418	0.16 359	0.39 193	0.27 495	0.14 268	0.32 466	0.22 443	0.45 410	0.37 391	0.28 316	0.34 376	0.41 497	0.28 463	0.61 522	0.32 490	0.11 465	0.10 326	0.09 338	0.11 477	0.10 398	0.13 335

TRStereo	0.22 305	0.21 457	0.62 465	0.40 626	0.19 474	0.22 283	0.16 196	0.58 559	0.30 297	0.21 236	0.21 227	0.22 281	0.13 195	0.27 279	0.14 142	0.09 354	0.09 285	0.09 338	0.11 477	0.06 91	0.19 454

PSM-AAD	0.26 418	0.11 134	0.43 236	0.24 376	0.12 167	0.27 370	0.37 602	0.36 291	0.30 297	0.36 473	0.39 437	0.28 367	0.77 644	0.30 341	0.16 212	0.07 116	0.06 86	0.12 509	0.11 477	0.09 334	0.21 485

pcwnet_v2	0.32 510	0.16 359	1.22 628	0.23 322	0.19 474	0.32 466	0.19 341	0.61 590	0.61 598	0.37 490	0.45 506	0.35 451	0.29 483	0.37 414	0.26 432	0.14 551	0.11 363	0.12 509	0.11 477	0.14 529	0.18 436

ADLNet	0.30 492	0.19 432	0.59 447	0.23 322	0.19 474	0.34 492	0.23 471	0.56 536	0.44 474	0.43 555	0.41 458	0.43 517	0.28 463	0.56 494	0.36 517	0.11 465	0.08 240	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.15 392

HCRNet	0.25 395	0.27 537	0.42 228	0.34 594	0.17 411	0.27 370	0.18 294	0.45 410	0.37 391	0.31 381	0.35 384	0.32 421	0.23 378	0.44 440	0.21 355	0.13 527	0.08 240	0.13 535	0.11 477	0.11 450	0.09 128

ARAFT	0.26 418	0.30 555	0.87 565	0.22 264	0.12 167	0.30 427	0.24 496	0.46 419	0.34 347	0.33 419	0.28 300	0.29 380	0.20 345	0.49 456	0.19 301	0.08 263	0.06 86	0.12 509	0.11 477	0.09 334	0.09 128

EAI-Stereo	0.29 478	0.11 134	0.38 185	0.22 264	0.18 440	0.33 476	1.66 690	0.53 491	0.27 247	0.27 305	0.50 539	0.17 218	0.16 265	0.25 242	0.25 420	0.07 116	0.07 175	0.07 149	0.11 477	0.07 169	0.10 196

EDNetEfficientorigin	7.48 697	0.57 641	139.59 726	0.25 417	0.17 411	0.44 563	0.30 562	0.48 442	1.04 657	1.29 668	1.02 648	0.82 643	0.87 655	0.76 589	1.02 641	0.10 425	0.09 285	0.12 509	0.11 477	0.22 609	0.25 536

GwcNet	0.37 543	0.29 549	1.12 611	0.25 417	0.24 566	0.48 587	0.27 531	0.58 559	0.60 595	0.39 517	0.54 561	0.51 567	0.34 531	0.60 514	0.46 558	0.13 527	0.12 392	0.12 509	0.11 477	0.13 506	0.15 392

CFNet-ft	0.26 418	0.21 457	0.51 349	0.19 107	0.16 379	0.31 449	0.21 409	0.40 346	0.37 391	0.29 341	0.40 446	0.46 538	0.27 440	0.49 456	0.28 452	0.12 505	0.07 175	0.12 509	0.11 477	0.12 492	0.11 245

DSFCA	0.29 478	0.18 417	0.48 292	0.21 199	0.17 411	0.39 534	0.32 579	0.49 453	0.44 474	0.44 561	0.38 419	0.40 488	0.30 490	0.53 477	0.38 525	0.12 505	0.10 326	0.10 418	0.11 477	0.11 450	0.11 245

ADCP+	0.48 599	0.36 590	1.47 647	0.26 458	0.22 534	0.57 612	0.40 618	0.56 536	0.54 565	0.46 574	0.52 549	0.46 538	0.53 613	0.59 509	1.93 680	0.10 425	0.08 240	0.11 474	0.11 477	0.14 529	0.15 392

RYNet	0.38 548	0.23 492	0.65 480	0.26 458	0.28 590	0.62 621	0.33 585	0.61 590	0.62 602	0.42 544	0.39 437	0.58 598	0.40 565	0.89 619	0.57 589	0.11 465	0.09 285	0.12 509	0.11 477	0.19 590	0.22 500

CFNet	0.29 478	0.29 549	0.57 422	0.23 322	0.14 268	0.34 492	0.15 145	0.53 491	0.46 499	0.31 381	0.40 446	0.38 469	0.27 440	0.76 589	0.28 452	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.09 128

CFNet_RVC	0.26 418	0.21 457	0.51 349	0.19 107	0.16 379	0.31 449	0.21 409	0.40 346	0.37 391	0.29 341	0.40 446	0.46 538	0.27 440	0.49 456	0.28 452	0.12 505	0.07 175	0.12 509	0.11 477	0.12 492	0.11 245

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 478	0.24 504	0.81 541	0.26 458	0.18 440	0.30 427	0.22 443	0.52 481	0.41 438	0.38 499	0.42 467	0.42 510	0.28 463	0.46 448	0.31 480	0.11 465	0.08 240	0.10 418	0.11 477	0.10 398	0.12 300
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	0.28 457	0.25 519	0.64 475	0.22 264	0.16 379	0.30 427	0.21 409	0.54 507	0.33 335	0.36 473	0.38 419	0.38 469	0.26 430	0.45 446	0.28 452	0.15 567	0.11 363	0.11 474	0.11 477	0.14 529	0.14 373

StereoDRNet-Refined	0.28 457	0.19 432	0.47 277	0.25 417	0.14 268	0.36 514	0.21 409	0.49 453	0.43 461	0.46 574	0.52 549	0.42 510	0.30 490	0.46 448	0.38 525	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.11 477	0.10 398	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.34 526	0.28 545	0.70 502	0.28 523	0.21 518	0.43 558	0.30 562	0.63 602	0.51 549	0.47 580	0.40 446	0.48 552	0.31 507	0.58 501	0.44 550	0.12 505	0.10 326	0.12 509	0.11 477	0.13 506	0.13 335

DLCB_ROB	0.30 492	0.20 446	0.45 253	0.28 523	0.17 411	0.37 522	0.25 510	0.50 461	0.45 487	0.46 574	0.47 525	0.51 567	0.34 531	0.56 494	0.38 525	0.10 425	0.10 326	0.11 474	0.11 477	0.10 398	0.11 245

LE_ROB	1.82 683	0.39 604	3.15 683	0.50 649	0.55 657	0.79 642	1.00 674	0.89 662	6.48 698	7.40 702	2.07 683	2.07 677	5.08 696	1.33 666	3.96 694	0.11 465	0.09 285	0.12 509	0.11 477	0.11 450	0.13 335

DN-CSS_ROB	0.24 370	0.33 570	0.69 496	0.25 417	0.14 268	0.26 363	0.13 72	0.42 371	0.35 360	0.30 364	0.42 467	0.22 281	0.20 345	0.34 391	0.22 373	0.07 116	0.06 86	0.11 474	0.11 477	0.11 450	0.09 128

FlowAnything_test	0.15 124	0.12 187	0.23 57	0.21 199	0.12 167	0.18 155	0.16 196	0.25 133	0.17 57	0.15 148	0.13 80	0.15 190	0.14 225	0.19 107	0.17 242	0.10 425	0.07 175	0.11 474	0.12 520	0.08 241	0.10 196

w-ln-seven	0.45 585	0.40 607	1.40 644	0.27 495	0.22 534	0.58 614	0.33 585	0.65 614	0.83 637	0.59 619	0.63 600	0.53 580	0.39 560	0.66 552	0.81 623	0.12 505	0.11 363	0.13 535	0.12 520	0.16 549	0.17 430

YMNet	0.33 517	0.26 529	0.64 475	0.28 523	0.23 549	0.48 587	0.27 531	0.54 507	0.47 513	0.49 587	0.56 571	0.51 567	0.30 490	0.41 427	0.44 550	0.13 527	0.16 477	0.13 535	0.12 520	0.14 529	0.14 373

YMNet_1	0.33 517	0.26 529	0.64 475	0.28 523	0.23 549	0.48 587	0.27 531	0.54 507	0.47 513	0.49 587	0.56 571	0.51 567	0.30 490	0.41 427	0.44 550	0.13 527	0.16 477	0.13 535	0.12 520	0.14 529	0.14 373

rvit_0105_5	0.22 305	0.18 417	0.51 349	0.23 322	0.13 224	0.22 283	0.25 510	0.38 316	0.40 428	0.21 236	0.23 255	0.27 354	0.20 345	0.27 279	0.20 327	0.15 567	0.13 413	0.12 509	0.12 520	0.10 398	0.10 196

rvit_stereo_0075_2	0.25 395	0.18 417	0.65 480	0.27 495	0.22 534	0.22 283	0.15 145	0.41 365	0.36 376	0.27 305	0.37 410	0.29 380	0.21 356	0.29 325	0.20 327	0.17 592	0.12 392	0.19 609	0.12 520	0.14 529	0.14 373

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 418	0.15 317	0.96 587	0.21 199	0.25 580	0.30 427	0.21 409	0.54 507	0.28 258	0.25 285	0.29 308	0.46 538	0.23 378	0.28 303	0.20 327	0.08 263	0.10 326	0.08 241	0.12 520	0.11 450	0.17 430

test_sample7	0.28 457	0.16 359	0.47 277	0.21 199	0.14 268	0.29 413	0.22 443	0.54 507	0.43 461	0.38 499	0.36 399	0.38 469	0.32 521	0.41 427	0.26 432	0.14 551	0.21 551	0.13 535	0.12 520	0.13 506	0.25 536

mmm	0.25 395	0.15 317	0.44 247	0.23 322	0.20 501	0.28 388	0.21 409	0.43 380	0.32 318	0.31 381	0.40 446	0.30 400	0.24 399	0.31 356	0.28 452	0.09 354	0.21 551	0.11 474	0.12 520	0.10 398	0.26 549

1111x	0.39 553	0.17 393	0.80 539	0.23 322	0.15 336	0.33 476	0.27 531	0.62 598	0.48 521	0.32 406	0.43 481	0.40 488	0.29 483	0.86 614	1.60 673	0.09 354	0.23 576	0.09 338	0.12 520	0.10 398	0.23 510

coex-ft	3.48 690	0.81 663	48.53 724	0.24 376	0.19 474	0.53 605	0.47 635	0.49 453	2.36 686	7.18 701	1.20 655	0.96 652	2.53 689	0.75 583	2.14 684	0.13 527	0.15 463	0.14 559	0.12 520	0.22 609	0.47 635

fast-acv-ft	0.33 517	0.26 529	0.88 572	0.25 417	0.18 440	0.49 593	0.27 531	0.44 401	0.50 543	0.40 526	0.55 566	0.49 558	0.36 543	0.39 421	0.41 535	0.11 465	0.11 363	0.11 474	0.12 520	0.13 506	0.11 245

ToySt	0.28 457	0.19 432	0.68 494	0.22 264	0.19 474	0.31 449	0.31 572	0.43 380	0.43 461	0.28 316	0.38 419	0.42 510	0.32 521	0.33 376	0.32 490	0.08 263	0.14 432	0.10 418	0.12 520	0.11 450	0.24 524

RAFT+CT+SA	0.23 340	0.24 504	0.48 292	0.25 417	0.18 440	0.23 304	0.29 553	0.42 371	0.38 402	0.24 271	0.39 437	0.20 259	0.17 287	0.34 391	0.17 242	0.07 116	0.07 175	0.09 338	0.12 520	0.09 334	0.13 335

WZ-Net	0.56 622	0.49 628	2.14 671	0.30 552	0.24 566	0.58 614	0.48 636	0.65 614	0.80 634	0.51 596	0.72 617	0.68 632	0.60 624	1.06 646	1.01 638	0.13 527	0.10 326	0.11 474	0.12 520	0.19 590	0.23 510

SACVNet	0.32 510	0.25 519	0.59 447	0.26 458	0.19 474	0.35 507	0.25 510	0.54 507	0.41 438	0.43 555	0.45 506	0.46 538	0.34 531	0.71 570	0.30 470	0.14 551	0.10 326	0.12 509	0.12 520	0.16 549	0.20 472

rafts_anoy	0.21 280	0.22 476	0.49 309	0.25 417	0.24 566	0.19 182	0.17 238	0.34 270	0.32 318	0.24 271	0.25 273	0.20 259	0.16 265	0.25 242	0.21 355	0.08 263	0.19 531	0.11 474	0.12 520	0.09 334	0.09 128

Syn2CoEx	0.39 553	0.39 604	1.08 606	0.35 600	0.21 518	0.41 545	0.29 553	0.63 602	0.51 549	0.43 555	0.56 571	0.45 529	0.45 585	0.69 561	0.39 529	0.17 592	0.14 432	0.16 585	0.12 520	0.13 506	0.16 409

delet	0.29 478	0.18 417	0.58 438	0.24 376	0.19 474	0.41 545	0.30 562	0.52 481	0.51 549	0.35 459	0.42 467	0.37 463	0.31 507	0.49 456	0.36 517	0.10 425	0.09 285	0.11 474	0.12 520	0.09 334	0.09 128

psm_up	0.30 492	0.21 457	0.58 438	0.26 458	0.18 440	0.32 466	0.27 531	0.57 545	0.45 487	0.38 499	0.41 458	0.45 529	0.40 565	0.59 509	0.32 490	0.11 465	0.12 392	0.13 535	0.12 520	0.11 450	0.11 245

EDNetEfficient	0.64 637	0.39 604	2.52 675	0.26 458	0.26 584	0.39 534	0.49 639	0.42 371	1.06 659	1.38 671	0.86 635	0.61 608	0.97 660	0.66 552	1.62 674	0.11 465	0.10 326	0.10 418	0.12 520	0.20 598	0.19 454

FAT-Stereo	0.36 536	0.19 432	0.75 519	0.26 458	0.18 440	0.34 492	0.30 562	0.62 598	0.61 598	0.47 580	0.61 596	0.59 599	0.50 604	0.61 522	0.36 517	0.13 527	0.14 432	0.13 535	0.12 520	0.14 529	0.20 472

DMCA-RVC	0.30 492	0.27 537	0.93 582	0.28 523	0.17 411	0.30 427	0.21 409	0.43 380	0.36 376	0.40 526	0.38 419	0.39 483	0.36 543	0.44 440	0.34 506	0.13 527	0.10 326	0.16 585	0.12 520	0.13 506	0.11 245

stereogan	0.39 553	0.20 446	0.78 533	0.28 523	0.22 534	0.65 627	0.26 522	0.62 598	0.65 607	0.45 568	0.60 588	0.67 630	0.45 585	0.69 561	0.37 523	0.14 551	0.14 432	0.14 559	0.12 520	0.20 598	0.19 454

ADCRef	0.41 572	0.33 570	1.05 599	0.26 458	0.21 518	0.49 593	0.27 531	0.54 507	0.51 549	0.51 596	0.59 584	0.35 451	0.47 594	0.54 483	1.35 663	0.09 354	0.08 240	0.12 509	0.12 520	0.12 492	0.13 335

DANet	0.37 543	0.25 519	0.67 488	0.37 611	0.22 534	0.42 553	0.25 510	0.50 461	0.44 474	0.52 599	0.50 539	0.59 599	0.42 576	0.78 593	0.53 578	0.13 527	0.12 392	0.14 559	0.12 520	0.17 564	0.21 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 565	0.28 545	0.67 488	0.31 568	0.18 440	0.43 558	0.39 614	0.60 580	0.46 499	0.48 586	0.78 625	0.55 585	0.45 585	0.96 635	0.55 585	0.13 527	0.14 432	0.13 535	0.12 520	0.15 541	0.16 409

TDLM	0.32 510	0.27 537	0.52 369	0.30 552	0.15 336	0.33 476	0.32 579	0.54 507	0.50 543	0.44 561	0.43 481	0.39 483	0.30 490	0.92 629	0.30 470	0.14 551	0.09 285	0.13 535	0.12 520	0.13 506	0.14 373

DRN-Test	0.35 533	0.20 446	0.75 519	0.28 523	0.19 474	0.46 574	0.29 553	0.68 627	0.54 565	0.49 587	0.47 525	0.44 523	0.35 538	0.63 536	0.44 550	0.13 527	0.09 285	0.13 535	0.12 520	0.13 506	0.13 335

SANet	0.58 626	0.41 610	1.38 641	0.27 495	0.16 379	0.72 633	0.48 636	0.71 635	1.34 672	0.69 632	0.97 643	0.94 649	0.78 645	0.97 638	0.93 630	0.14 551	0.12 392	0.12 509	0.12 520	0.18 580	0.20 472

XPNet_ROB	0.35 533	0.26 529	0.58 438	0.28 523	0.19 474	0.37 522	0.31 572	0.57 545	0.51 549	0.52 599	0.54 561	0.57 592	0.38 553	0.65 546	0.48 563	0.17 592	0.12 392	0.13 535	0.12 520	0.16 549	0.17 430

ETE_ROB	0.36 536	0.32 566	0.64 475	0.30 552	0.18 440	0.40 540	0.38 610	0.59 569	0.49 536	0.50 593	0.52 549	0.62 611	0.37 548	0.58 501	0.43 543	0.13 527	0.10 326	0.14 559	0.12 520	0.17 564	0.18 436

AANet	0.55 616	0.47 621	1.61 654	0.23 322	0.31 613	0.41 545	0.25 510	0.53 491	1.14 667	0.93 650	0.98 647	0.84 644	0.71 641	0.60 514	0.66 604	0.18 603	0.32 641	0.14 559	0.13 552	0.18 580	0.44 629

Select-FE	0.27 447	0.18 417	0.87 565	0.23 322	0.22 534	0.29 413	0.18 294	0.53 491	0.28 258	0.30 364	0.33 365	0.45 529	0.29 483	0.30 341	0.21 355	0.08 263	0.10 326	0.08 241	0.13 552	0.08 241	0.20 472

zh-sn7	0.52 610	0.64 650	1.77 661	0.30 552	0.20 501	0.47 580	0.40 618	0.60 580	0.65 607	0.53 605	0.82 630	0.52 575	0.59 622	1.10 648	0.96 634	0.13 527	0.13 413	0.13 535	0.13 552	0.17 564	0.20 472

UGAM	0.28 457	0.18 417	0.57 422	0.26 458	0.13 224	0.23 304	0.26 522	0.33 263	0.45 487	0.32 406	0.42 467	0.45 529	0.22 364	0.92 629	0.23 393	0.08 263	0.09 285	0.14 559	0.13 552	0.10 398	0.10 196

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 457	0.17 393	0.96 587	0.29 541	0.31 613	0.29 413	0.21 409	0.53 491	0.28 258	0.27 305	0.55 566	0.41 497	0.18 318	0.30 341	0.22 373	0.08 263	0.10 326	0.08 241	0.13 552	0.12 492	0.20 472

StereoVision	0.23 340	0.23 492	0.55 402	0.27 495	0.17 411	0.23 304	0.22 443	0.40 346	0.32 318	0.21 236	0.51 542	0.22 281	0.16 265	0.29 325	0.19 301	0.11 465	0.12 392	0.13 535	0.13 552	0.10 398	0.08 76

SDNR	0.47 596	0.29 549	0.92 578	0.24 376	0.37 630	1.27 668	0.17 238	0.54 507	0.58 585	0.44 561	0.85 634	0.55 585	0.28 463	1.19 655	0.52 574	0.23 622	0.24 592	0.17 594	0.13 552	0.19 590	0.26 549

riskmin	0.24 370	0.10 86	0.43 236	0.32 577	0.26 584	0.33 476	0.19 341	0.44 401	0.30 297	0.24 271	0.27 294	0.37 463	0.25 412	0.30 341	0.22 373	0.09 354	0.18 517	0.09 338	0.13 552	0.10 398	0.27 557

Wz-Net-SNSev	0.45 585	0.53 633	1.42 645	0.31 568	0.21 518	0.44 563	0.45 629	0.64 608	0.68 616	0.46 574	0.66 607	0.62 611	0.40 565	0.78 593	0.65 602	0.12 505	0.11 363	0.12 509	0.13 552	0.17 564	0.19 454

FINET	0.58 626	0.48 626	1.35 639	0.38 619	0.37 630	0.96 655	1.13 683	0.84 657	1.05 658	0.50 593	0.70 615	0.45 529	0.61 628	0.63 536	0.62 597	0.26 634	0.28 613	0.14 559	0.13 552	0.20 598	0.44 629

PSMNet-RSSM	0.26 418	0.21 457	0.50 330	0.21 199	0.14 268	0.25 343	0.21 409	0.50 461	0.38 402	0.31 381	0.45 506	0.40 488	0.27 440	0.53 477	0.24 405	0.12 505	0.08 240	0.11 474	0.13 552	0.10 398	0.10 196

FADNet-RVC-Resample	0.31 503	0.32 566	1.16 617	0.27 495	0.17 411	0.33 476	0.21 409	0.49 453	0.40 428	0.36 473	0.38 419	0.34 438	0.27 440	0.54 483	0.27 444	0.10 425	0.10 326	0.14 559	0.13 552	0.13 506	0.18 436

S-Stereo	0.39 553	0.20 446	1.04 598	0.28 523	0.22 534	0.39 534	0.31 572	0.58 559	0.69 618	0.40 526	0.59 584	0.48 552	0.41 570	0.75 583	0.42 539	0.12 505	0.15 463	0.13 535	0.13 552	0.16 549	0.25 536

G-Net	0.47 596	0.26 529	1.02 596	0.34 594	0.28 590	0.89 650	0.35 593	0.47 431	0.46 499	0.68 631	1.20 655	0.64 620	0.59 622	0.61 522	0.60 593	0.16 578	0.14 432	0.17 594	0.13 552	0.22 609	0.21 485

RTSC	0.43 580	0.37 593	0.95 586	0.30 552	0.20 501	0.50 595	0.23 471	0.65 614	0.86 643	0.56 613	0.54 561	0.51 567	0.36 543	0.71 570	0.92 629	0.13 527	0.14 432	0.11 474	0.13 552	0.18 580	0.19 454

ADCL	0.50 603	0.30 555	1.15 615	0.28 523	0.19 474	0.77 640	0.64 654	0.57 545	0.73 628	0.57 616	0.73 620	0.55 585	0.60 624	0.66 552	1.53 670	0.11 465	0.10 326	0.13 535	0.13 552	0.15 541	0.16 409

DPSNet	0.51 607	0.26 529	1.16 617	0.28 523	0.21 518	0.76 637	0.56 649	0.89 662	0.82 636	0.49 587	0.51 542	0.64 620	0.81 649	0.89 619	0.85 626	0.17 592	0.16 477	0.13 535	0.13 552	0.26 624	0.27 557

NaN_ROB	0.44 582	0.38 600	0.94 585	0.30 552	0.20 501	0.52 602	0.49 639	0.61 590	0.60 595	0.56 613	0.47 525	0.49 558	0.42 576	1.24 657	0.76 616	0.12 505	0.18 517	0.12 509	0.13 552	0.12 492	0.18 436

MDST_ROB	0.51 607	0.16 359	0.97 589	0.31 568	0.21 518	1.35 672	0.34 590	0.80 648	0.59 592	1.09 663	0.74 621	0.49 558	0.37 548	1.31 664	0.60 593	0.14 551	0.12 392	0.16 585	0.13 552	0.13 506	0.18 436

TCMNet	0.34 526	0.28 545	0.81 541	0.29 541	0.30 605	0.40 540	0.28 547	0.53 491	0.49 536	0.38 499	0.46 518	0.40 488	0.30 490	0.61 522	0.42 539	0.14 551	0.13 413	0.15 577	0.14 571	0.18 580	0.19 454

IGEV-RUCA	0.21 280	0.09 49	0.26 86	0.20 153	0.19 474	0.28 388	0.23 471	0.24 110	0.22 152	0.21 236	0.23 255	0.29 380	0.48 598	0.26 264	0.19 301	0.09 354	0.08 240	0.18 602	0.14 571	0.18 580	0.19 454

GASNet	0.39 553	0.58 644	1.27 630	0.35 600	0.23 549	0.35 507	0.23 471	0.63 602	0.56 580	0.41 538	0.38 419	0.45 529	0.30 490	0.81 605	0.42 539	0.16 578	0.11 363	0.14 559	0.14 571	0.23 614	0.12 300

psmorigin	0.52 610	0.29 549	3.10 682	0.24 376	0.19 474	0.39 534	0.24 496	0.52 481	0.45 487	0.66 628	0.68 611	0.70 637	0.52 608	0.86 614	0.49 569	0.15 567	0.17 505	0.13 535	0.14 571	0.16 549	0.23 510

AF-Net	0.40 565	0.31 559	0.74 515	0.33 589	0.24 566	0.43 558	0.30 562	0.64 608	0.67 612	0.44 561	0.69 614	0.65 622	0.52 608	0.59 509	0.48 563	0.16 578	0.12 392	0.19 609	0.14 571	0.16 549	0.14 373

edge stereo	0.40 565	0.22 476	0.87 565	0.27 495	0.22 534	0.38 528	0.26 522	0.59 569	0.56 580	0.53 605	0.60 588	0.71 638	0.50 604	0.78 593	0.43 543	0.16 578	0.15 463	0.19 609	0.14 571	0.17 564	0.19 454

CVANet_RVC	0.34 526	0.25 519	0.77 529	0.27 495	0.17 411	0.34 492	0.28 547	0.55 525	0.50 543	0.43 555	0.46 518	0.44 523	0.31 507	0.90 622	0.27 444	0.15 567	0.10 326	0.14 559	0.14 571	0.15 541	0.15 392

UCFNet_RVC	0.25 395	0.21 457	0.49 309	0.19 107	0.15 336	0.34 492	0.18 294	0.47 431	0.36 376	0.30 364	0.35 384	0.40 488	0.26 430	0.35 398	0.24 405	0.13 527	0.08 240	0.13 535	0.14 571	0.13 506	0.13 335

LALA_ROB	0.38 548	0.31 559	0.65 480	0.30 552	0.21 518	0.46 574	0.39 614	0.63 602	0.54 565	0.53 605	0.52 549	0.69 634	0.36 543	0.52 474	0.48 563	0.18 603	0.11 363	0.16 585	0.14 571	0.17 564	0.16 409

PSMNet_ROB	0.36 536	0.31 559	0.71 509	0.31 568	0.21 518	0.44 563	0.44 628	0.61 590	0.49 536	0.39 517	0.45 506	0.49 558	0.32 521	0.66 552	0.53 578	0.14 551	0.10 326	0.15 577	0.14 571	0.13 506	0.13 335

MeshStereo	0.60 629	0.31 559	0.71 509	0.22 264	0.17 411	0.66 628	0.36 600	0.81 650	0.63 604	1.48 682	1.32 660	1.65 671	0.83 650	1.18 654	0.74 613	0.17 592	0.17 505	0.17 594	0.14 571	0.17 564	0.19 454
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
rvit_0105_3	0.24 370	0.21 457	0.57 422	0.25 417	0.15 336	0.24 325	0.28 547	0.40 346	0.43 461	0.25 285	0.26 281	0.29 380	0.22 364	0.29 325	0.21 355	0.15 567	0.13 413	0.14 559	0.15 582	0.10 398	0.10 196

Wz-Net-TNSev	0.55 616	0.72 655	1.90 666	0.26 458	0.21 518	0.64 626	0.45 629	0.66 620	0.71 623	0.52 599	0.55 566	0.71 638	0.63 635	1.04 644	0.94 632	0.16 578	0.15 463	0.13 535	0.15 582	0.21 605	0.24 524

AnonymousM	0.19 215	0.20 446	0.30 124	0.18 57	0.10 70	0.19 182	0.17 238	0.32 245	0.27 247	0.27 305	0.21 227	0.18 233	0.14 225	0.21 154	0.16 212	0.09 354	0.08 240	0.38 651	0.15 582	0.06 91	0.08 76

CREStereo++_RVC	0.16 154	0.09 49	0.42 228	0.17 29	0.11 116	0.18 155	0.13 72	0.23 88	0.31 308	0.21 236	0.31 333	0.13 139	0.11 111	0.17 68	0.16 212	0.07 116	0.04 1	0.06 46	0.15 582	0.06 91	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	0.34 526	0.43 614	0.97 589	0.25 417	0.20 501	0.33 476	0.20 381	0.51 473	0.42 450	0.34 440	0.40 446	0.41 497	0.29 483	0.65 546	0.36 517	0.14 551	0.14 432	0.14 559	0.15 582	0.19 590	0.20 472

RP	0.38 548	0.26 529	0.67 488	0.31 568	0.24 566	0.37 522	0.29 553	0.53 491	0.61 598	0.42 544	0.65 605	0.62 611	0.51 606	0.63 536	0.43 543	0.17 592	0.15 463	0.17 594	0.15 582	0.17 564	0.19 454

RTS	0.81 652	0.56 637	4.76 687	0.37 611	0.30 605	1.11 659	0.52 644	0.67 622	1.07 660	0.76 639	0.91 639	0.60 605	0.61 628	1.64 673	1.24 653	0.15 567	0.13 413	0.15 577	0.15 582	0.22 609	0.24 524

RTSA	0.81 652	0.56 637	4.76 687	0.37 611	0.30 605	1.11 659	0.52 644	0.67 622	1.07 660	0.76 639	0.91 639	0.60 605	0.61 628	1.64 673	1.24 653	0.15 567	0.13 413	0.15 577	0.15 582	0.22 609	0.24 524

PS-NSSS	0.33 517	0.36 590	0.61 461	0.24 376	0.18 440	0.33 476	0.24 496	0.59 569	0.42 450	0.38 499	0.52 549	0.36 457	0.31 507	0.80 601	0.32 490	0.18 603	0.14 432	0.21 616	0.15 582	0.17 564	0.14 373

SGM-Forest	0.42 576	0.44 617	0.92 578	0.24 376	0.16 379	0.45 571	0.40 618	0.58 559	0.50 543	0.54 609	0.63 600	0.52 575	0.51 606	0.91 624	0.66 604	0.17 592	0.17 505	0.17 594	0.15 582	0.15 541	0.21 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.28 457	0.15 317	0.54 393	0.27 495	0.19 474	0.24 325	0.15 145	0.47 431	0.45 487	0.40 526	0.49 536	0.42 510	0.27 440	0.33 376	0.30 470	0.20 616	0.12 392	0.17 594	0.16 592	0.16 549	0.21 485

APVNet	0.38 548	0.26 529	0.87 565	0.26 458	0.22 534	0.52 602	0.35 593	0.64 608	0.46 499	0.40 526	0.52 549	0.48 552	0.39 560	0.84 611	0.48 563	0.13 527	0.14 432	0.15 577	0.16 592	0.16 549	0.16 409

FADNet_RVC	0.31 503	0.35 583	0.98 591	0.24 376	0.16 379	0.30 427	0.17 238	0.52 481	0.39 418	0.30 364	0.38 419	0.30 400	0.29 483	0.54 483	0.33 499	0.14 551	0.14 432	0.14 559	0.16 592	0.21 605	0.24 524

FADNet	0.34 526	0.43 614	0.88 572	0.24 376	0.22 534	0.37 522	0.19 341	0.56 536	0.49 536	0.32 406	0.36 399	0.43 517	0.32 521	0.65 546	0.30 470	0.17 592	0.16 477	0.14 559	0.16 592	0.25 620	0.21 485

STTStereo	0.30 492	0.24 504	0.83 551	0.25 417	0.17 411	0.30 427	0.24 496	0.49 453	0.39 418	0.39 517	0.41 458	0.44 523	0.28 463	0.41 427	0.30 470	0.13 527	0.13 413	0.13 535	0.16 592	0.12 492	0.12 300

SHD	0.45 585	0.34 579	0.89 574	0.37 611	0.28 590	0.46 574	0.23 471	0.72 639	0.96 654	0.65 626	0.61 596	0.61 608	0.48 598	0.64 541	0.69 608	0.16 578	0.16 477	0.16 585	0.16 592	0.21 605	0.25 536

XQC	0.47 596	0.45 618	1.07 603	0.40 626	0.28 590	0.58 614	0.38 610	0.67 622	0.76 631	0.53 605	0.47 525	0.59 599	0.47 594	0.74 578	0.80 621	0.18 603	0.14 432	0.18 602	0.16 592	0.26 624	0.24 524

FBW_ROB	0.46 593	0.34 579	0.71 509	0.32 577	0.20 501	0.51 596	0.32 579	0.73 640	0.63 604	0.60 620	0.57 576	0.65 622	0.44 583	1.42 670	0.62 597	0.14 551	0.17 505	0.22 621	0.16 592	0.17 564	0.23 510

WCMA_ROB	0.55 616	0.27 537	0.76 523	0.26 458	0.22 534	0.62 621	0.36 600	0.57 545	0.58 585	0.97 654	1.40 663	1.28 663	0.94 659	0.80 601	0.80 621	0.20 616	0.17 505	0.16 585	0.16 592	0.19 590	0.29 572

SGM_RVC	0.57 624	0.22 476	0.60 454	0.26 458	0.16 379	0.97 656	0.46 632	0.76 645	0.90 647	1.03 660	0.92 641	1.16 657	0.93 658	1.21 656	0.72 611	0.17 592	0.16 477	0.16 585	0.16 592	0.16 549	0.24 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.36 536	0.25 519	0.61 461	0.24 376	0.14 268	0.42 553	0.33 585	0.56 536	0.52 559	0.54 609	0.52 549	0.51 567	0.58 620	0.63 536	0.43 543	0.15 567	0.16 477	0.18 602	0.16 592	0.13 506	0.19 454
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	0.28 457	0.24 504	0.65 480	0.27 495	0.19 474	0.31 449	0.35 593	0.46 419	0.53 560	0.31 381	0.32 343	0.32 421	0.27 440	0.36 404	0.26 432	0.16 578	0.14 432	0.15 577	0.17 603	0.11 450	0.11 245

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 548	0.43 614	0.72 514	0.35 600	0.19 474	0.51 596	0.25 510	0.56 536	0.39 418	0.42 544	0.47 525	0.47 548	0.27 440	0.74 578	0.32 490	0.38 654	0.19 531	0.27 628	0.17 603	0.29 637	0.27 557

ADCMid	0.53 613	0.45 618	1.46 646	0.27 495	0.22 534	0.51 596	0.38 610	0.61 590	0.58 585	0.75 636	0.67 609	0.62 611	0.66 638	0.66 552	1.75 675	0.13 527	0.12 392	0.17 594	0.17 603	0.20 598	0.21 485

ADCS	0.62 632	0.56 637	1.54 652	0.30 552	0.25 580	0.56 610	0.46 632	0.71 635	0.86 643	0.77 642	0.72 617	0.68 632	0.62 633	0.82 606	2.33 686	0.17 592	0.16 477	0.16 585	0.17 603	0.23 614	0.27 557

AnyNet_C01	0.68 640	0.69 654	2.64 677	0.33 589	0.27 588	0.93 651	0.64 654	0.66 620	0.65 607	0.70 633	0.97 643	0.75 640	0.63 635	1.01 641	1.52 669	0.17 592	0.16 477	0.17 594	0.17 603	0.24 618	0.28 566

anonymousa	0.26 418	0.13 231	0.56 412	0.29 541	0.30 605	0.31 449	0.20 381	0.38 316	0.36 376	0.33 419	0.51 542	0.41 497	0.27 440	0.25 242	0.24 405	0.08 263	0.18 517	0.09 338	0.18 608	0.08 241	0.17 430

AnyNet_C32	0.55 616	0.51 629	1.34 637	0.29 541	0.28 590	0.61 620	0.62 653	0.57 545	0.62 602	0.63 623	0.68 611	0.54 584	0.55 615	0.82 606	1.81 676	0.15 567	0.15 463	0.15 577	0.18 608	0.21 605	0.25 536

DStereoO	0.55 616	0.35 583	0.68 494	0.44 638	0.49 649	0.41 545	1.08 681	0.58 559	0.73 628	0.49 587	0.53 557	0.51 567	0.85 651	0.60 514	0.75 614	0.83 678	0.28 613	0.38 651	0.19 610	0.52 656	0.35 599

PVD	0.62 632	0.41 610	0.93 582	0.44 638	0.39 636	0.63 625	0.51 643	0.86 658	1.27 670	0.93 650	1.09 650	0.81 642	0.85 651	0.89 619	0.89 628	0.21 618	0.23 576	0.22 621	0.19 610	0.28 635	0.41 619

SAMSARA	0.62 632	0.47 621	0.93 582	0.70 662	0.50 651	1.15 662	1.29 686	0.79 647	0.70 621	0.77 642	0.55 566	0.92 648	0.58 620	0.87 616	0.77 617	0.19 613	0.27 609	0.18 602	0.19 610	0.27 630	0.28 566

GANetREF_RVC	0.45 585	0.52 630	0.87 565	0.39 621	0.20 501	0.51 596	0.50 641	0.68 627	0.67 612	0.47 580	0.46 518	0.50 564	0.43 580	0.91 624	0.40 531	0.28 640	0.21 551	0.32 644	0.19 610	0.28 635	0.23 510
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	0.45 585	0.37 593	0.89 574	0.44 638	0.37 630	0.70 631	0.35 593	0.75 643	0.78 632	0.45 568	0.53 557	0.65 622	0.40 565	0.68 560	0.52 574	0.22 621	0.12 392	0.21 616	0.19 610	0.26 624	0.22 500

HBP-ISP	0.34 526	0.35 583	0.76 523	0.23 322	0.17 411	0.33 476	0.22 443	0.56 536	0.47 513	0.42 544	0.49 536	0.33 430	0.41 570	0.73 574	0.27 444	0.18 603	0.19 531	0.24 625	0.20 615	0.16 549	0.16 409

SGM-ForestM	1.59 677	0.56 637	1.52 651	0.41 633	0.34 621	2.77 687	1.67 691	1.69 683	1.73 681	2.48 690	2.27 687	6.02 697	2.90 692	3.08 688	2.83 690	0.25 632	0.30 631	0.19 609	0.20 615	0.18 580	0.45 633

PSMNet-RUCA	0.39 553	0.47 621	0.84 555	0.46 644	0.41 639	0.34 492	0.26 522	0.59 569	0.46 499	0.40 526	0.51 542	0.44 523	0.33 529	0.43 436	0.31 480	0.25 632	0.14 432	0.33 647	0.21 617	0.32 642	0.23 510

SQANet	0.44 582	0.57 641	0.89 574	0.49 647	0.39 636	0.47 580	0.23 471	0.53 491	0.44 474	0.41 538	0.48 534	0.47 548	0.34 531	0.58 501	0.43 543	0.38 654	0.15 463	0.40 654	0.21 617	0.50 654	0.34 595

RGC	0.41 572	0.35 583	0.76 523	0.35 600	0.28 590	0.41 545	0.29 553	0.60 580	0.55 573	0.47 580	0.64 603	0.63 615	0.47 594	0.74 578	0.46 558	0.16 578	0.15 463	0.21 616	0.21 617	0.19 590	0.21 485

Nwc_Net	0.39 553	0.29 549	0.84 555	0.32 577	0.24 566	0.45 571	0.30 562	0.67 622	0.51 549	0.39 517	0.70 615	0.59 599	0.48 598	0.61 522	0.45 557	0.16 578	0.12 392	0.19 609	0.21 617	0.14 529	0.15 392

DeepPrunerF	0.46 593	0.37 593	1.50 649	0.34 594	0.30 605	0.36 514	0.37 602	0.64 608	1.15 669	0.41 538	0.45 506	0.40 488	0.41 570	0.82 606	0.53 578	0.18 603	0.14 432	0.23 623	0.21 617	0.17 564	0.18 436

LSM	1.68 681	0.48 626	2.91 680	2.28 694	17.60 709	0.52 602	0.55 648	0.65 614	0.78 632	0.84 645	1.11 651	0.63 615	0.55 615	0.79 597	0.53 578	0.16 578	0.25 598	0.18 602	0.21 617	0.25 620	2.37 696

CBMV_ROB	0.36 536	0.21 457	0.57 422	0.22 264	0.14 268	0.35 507	0.20 381	0.55 525	0.47 513	0.52 599	0.58 579	0.45 529	0.53 613	0.75 583	0.50 570	0.18 603	0.19 531	0.23 623	0.21 617	0.15 541	0.20 472

CSAN	0.55 616	0.47 621	1.19 625	0.37 611	0.23 549	0.57 612	0.61 652	0.65 614	0.72 625	0.65 626	0.78 625	0.66 626	0.65 637	1.41 669	0.77 617	0.21 618	0.17 505	0.20 614	0.21 617	0.18 580	0.21 485

UDG	0.42 576	0.54 634	0.67 488	0.41 633	0.35 624	0.47 580	0.27 531	0.57 545	0.48 521	0.40 526	0.46 518	0.59 599	0.45 585	0.47 452	0.46 558	0.26 634	0.19 531	0.49 658	0.22 625	0.37 646	0.30 575

ccnet	0.43 580	0.34 579	0.62 465	0.28 523	0.33 619	0.60 619	0.34 590	0.68 627	0.47 513	0.54 609	0.66 607	0.56 590	0.46 592	0.73 574	0.66 604	0.26 634	0.19 531	0.24 625	0.22 625	0.27 630	0.25 536

NCCL2	0.37 543	0.33 570	0.59 447	0.37 611	0.23 549	0.42 553	0.41 623	0.56 536	0.44 474	0.47 580	0.47 525	0.61 608	0.39 560	0.58 501	0.41 535	0.16 578	0.13 413	0.21 616	0.22 625	0.16 549	0.18 436

NOSS_ROB	0.33 517	0.24 504	0.49 309	0.27 495	0.16 379	0.34 492	0.19 341	0.55 525	0.50 543	0.34 440	0.37 410	0.42 510	0.30 490	0.93 631	0.25 420	0.19 613	0.20 546	0.24 625	0.22 625	0.17 564	0.25 536

ADCPNet	0.51 607	0.36 590	1.82 664	0.27 495	0.23 549	0.71 632	0.39 614	0.56 536	0.54 565	0.52 599	0.60 588	0.66 626	0.57 619	0.64 541	1.23 652	0.15 567	0.18 517	0.14 559	0.23 629	0.19 590	0.22 500

PA-Net	0.40 565	0.35 583	1.05 599	0.32 577	0.28 590	0.39 534	0.43 626	0.53 491	0.56 580	0.35 459	0.43 481	0.41 497	0.36 543	0.83 610	0.61 596	0.12 505	0.23 576	0.16 585	0.23 629	0.13 506	0.20 472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.05 661	0.14 281	0.50 330	0.35 600	0.43 644	5.62 692	1.71 693	0.71 635	0.54 565	0.36 473	0.63 600	0.55 585	0.22 364	7.50 701	0.56 586	0.09 354	0.06 86	0.14 559	0.24 631	0.27 630	0.34 595

MSAF-DinoV2	0.81 652	0.64 650	2.42 674	0.49 647	0.17 411	0.58 614	0.32 579	0.83 653	0.85 641	0.41 538	0.52 549	0.98 653	0.61 628	4.97 696	1.22 651	0.12 505	0.07 175	0.10 418	0.24 631	0.27 630	0.32 585

DualNet (step1)	0.31 503	0.21 457	0.69 496	0.18 57	0.17 411	0.36 514	0.21 409	0.54 507	0.43 461	0.38 499	0.36 399	0.38 469	0.32 521	0.41 427	0.26 432	0.24 625	0.21 551	0.28 635	0.24 631	0.18 580	0.21 485

test_sample9	0.45 585	0.21 457	0.69 496	0.18 57	0.17 411	0.36 514	0.21 409	0.54 507	0.43 461	0.38 499	0.36 399	0.38 469	0.32 521	0.70 564	1.01 638	0.24 625	1.93 695	0.28 635	0.24 631	0.18 580	0.21 485

test_sample8	0.52 610	0.21 457	0.69 496	0.18 57	0.17 411	0.36 514	0.21 409	0.57 545	0.38 402	0.63 623	0.39 437	1.16 657	0.68 639	0.70 564	1.01 638	0.24 625	1.93 695	0.28 635	0.24 631	0.18 580	0.21 485

DDUNet	0.45 585	0.60 647	0.71 509	0.45 641	0.39 636	0.46 574	0.32 579	0.53 491	0.44 474	0.46 574	0.53 557	0.57 592	0.38 553	0.51 466	0.43 543	0.34 647	0.21 551	0.56 662	0.25 636	0.41 649	0.36 602

NCC-stereo	0.42 576	0.31 559	0.87 565	0.32 577	0.29 600	0.47 580	0.37 602	0.68 627	0.53 560	0.42 544	0.58 579	0.57 592	0.52 608	0.75 583	0.54 582	0.18 603	0.14 432	0.18 602	0.25 636	0.17 564	0.18 436

Abc-Net	0.42 576	0.31 559	0.87 565	0.32 577	0.29 600	0.47 580	0.37 602	0.68 627	0.53 560	0.42 544	0.58 579	0.57 592	0.52 608	0.75 583	0.54 582	0.18 603	0.14 432	0.18 602	0.25 636	0.17 564	0.18 436
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	0.46 593	0.55 635	0.86 562	0.38 619	0.23 549	0.51 596	0.30 562	0.69 633	0.51 549	0.46 574	0.51 542	0.48 552	0.38 553	0.96 635	0.40 531	0.36 650	0.23 576	0.56 662	0.25 636	0.34 645	0.22 500

FSD					0.41 639	0.28 388	0.27 531	0.32 245	0.30 297	0.27 305	0.27 294	0.29 380	0.27 440	0.35 398	0.28 452	0.23 622	0.49 664	0.27 628	0.26 640	0.26 624

FC-DCNN v2	0.75 646	0.33 570	0.82 545	0.33 589	0.28 590	0.85 647	0.40 618	0.88 660	0.86 643	1.46 676	1.65 673	2.08 678	1.40 675	1.14 652	0.95 633	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.26 624	0.32 585

FCDSN-DC	0.67 638	0.38 600	0.83 551	0.37 611	0.30 605	0.66 628	0.37 602	0.69 633	0.70 621	1.15 666	1.53 668	1.70 673	1.38 673	1.00 640	0.83 624	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.27 630	0.32 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 642	0.33 570	0.84 555	0.33 589	0.28 590	0.82 646	0.40 618	0.82 651	0.83 637	1.43 674	1.60 672	1.97 676	1.38 673	1.10 648	0.93 630	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.26 640	0.26 624	0.32 585

MSMD_ROB	0.63 635	0.34 579	0.70 502	0.30 552	0.25 580	0.88 649	0.35 593	0.58 559	0.67 612	1.13 664	1.52 667	1.75 674	1.05 664	0.90 622	0.60 593	0.24 625	0.22 563	0.27 628	0.27 644	0.25 620	0.27 557

MADNet+	1.05 661	1.26 683	4.77 690	0.73 665	0.50 651	1.25 666	0.97 673	1.05 666	0.93 650	0.67 629	0.78 625	0.87 646	0.85 651	2.14 683	1.83 677	0.40 657	0.42 657	0.32 644	0.28 645	0.45 652	0.43 626

ELAS_RVC	0.80 650	0.40 607	1.10 608	0.40 626	0.35 624	0.93 651	1.10 682	0.87 659	1.12 666	1.40 672	1.39 661	1.27 662	1.55 681	1.13 650	1.13 647	0.29 641	0.27 609	0.30 639	0.28 645	0.31 639	0.36 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 650	0.40 607	0.91 577	0.39 621	0.35 624	1.52 677	0.81 668	0.97 664	0.98 656	1.47 681	1.58 670	1.19 659	1.33 672	1.01 641	1.21 650	0.29 641	0.27 609	0.30 639	0.29 647	0.32 642	0.36 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.67 638	0.94 669	1.63 655	0.77 668	1.19 687	0.53 605	0.25 510	0.61 590	0.72 625	0.70 633	0.60 588	0.69 634	0.90 656	0.80 601	0.52 574	0.27 638	0.13 413	0.74 670	0.31 648	0.68 666	0.44 629

PASM	0.49 602	0.41 610	1.15 615	0.37 611	0.35 624	0.42 553	0.42 624	0.54 507	0.65 607	0.54 609	0.54 561	0.63 615	0.48 598	0.94 634	0.51 573	0.27 638	0.30 631	0.30 639	0.33 649	0.29 637	0.29 572

Ntro	0.61 631	0.75 660	1.16 617	0.67 658	0.50 651	0.76 637	0.37 602	0.68 627	0.71 623	0.50 593	0.59 584	0.65 622	0.52 608	0.79 597	0.58 591	0.58 664	0.32 641	0.57 665	0.34 650	0.69 668	0.50 644

ACVNet_1	0.77 649	0.92 668	1.79 663	0.73 665	0.53 655	0.78 641	0.42 624	0.88 660	0.90 647	0.75 636	0.76 624	1.32 664	0.80 647	1.04 644	0.70 609	0.57 663	0.32 641	0.72 669	0.35 651	0.70 669	0.50 644

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 613	0.60 647	0.98 591	0.40 626	0.25 580	0.87 648	0.57 650	0.60 580	0.64 606	0.60 620	0.67 609	0.63 615	0.42 576	1.13 650	0.50 570	0.23 622	0.28 613	0.27 628	0.35 651	0.25 620	0.33 591

otaku	0.60 629	0.73 657	1.13 613	0.64 656	0.45 648	0.73 635	0.37 602	0.67 622	0.67 612	0.52 599	0.75 623	0.66 626	0.46 592	0.74 578	0.59 592	0.55 661	0.34 647	0.56 662	0.36 653	0.65 663	0.49 640

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 641	0.73 657	1.26 629	0.47 645	0.28 590	1.42 675	0.60 651	0.82 651	0.94 653	0.85 646	0.86 635	0.88 647	0.70 640	1.32 665	0.75 614	0.37 652	0.30 631	0.34 649	0.36 653	0.44 651	0.42 623

MFN_U_SF_RVC	0.58 626	0.58 644	1.31 635	0.39 621	0.23 549	0.72 633	0.30 562	0.83 653	0.68 616	0.74 635	0.74 621	0.86 645	0.60 624	0.84 611	0.83 624	0.29 641	0.27 609	0.32 644	0.37 655	0.31 639	0.33 591

BEATNet-Init1	4.91 693	3.27 693	14.39 709	0.69 661	0.65 665	10.19 702	3.83 699	5.04 698	5.11 696	8.73 703	8.52 700	13.95 712	7.66 701	7.79 702	5.79 698	0.32 646	0.34 647	0.34 649	0.38 656	0.64 662	0.64 666

JetBlue	1.20 670	0.89 666	2.53 676	0.59 654	0.76 670	3.16 689	2.09 694	1.16 669	0.93 650	0.95 652	1.12 652	1.65 671	1.27 670	2.15 684	1.87 679	0.43 659	0.37 652	0.38 651	0.39 657	0.62 660	0.63 662

DStereoFS	1.07 665	0.76 661	1.10 608	0.70 662	0.70 667	1.87 681	1.39 688	1.20 671	1.66 679	1.01 657	1.58 670	1.20 660	2.60 690	1.40 668	1.32 660	0.40 657	0.47 662	0.31 642	0.41 658	0.38 647	0.91 683

DStereoRT	0.40 565	0.16 359	0.74 515	0.25 417	0.17 411	0.42 553	0.19 341	0.50 461	0.48 521	0.31 381	0.40 446	0.32 421	0.39 560	0.64 541	0.31 480	0.09 354	0.11 363	1.56 693	0.43 659	0.08 241	0.41 619

light-stereo	2.66 688	0.78 662	4.46 686	4.42 695	3.66 693	5.04 691	0.38 610	2.12 689	1.51 677	4.25 694	6.51 699	7.70 701	0.75 643	5.12 697	1.42 667	0.72 672	1.35 693	0.33 647	0.45 660	1.22 685	1.04 688

ACVNet-4b	0.76 647	0.90 667	1.67 658	0.73 665	0.51 654	0.80 645	0.31 572	0.74 642	0.81 635	0.51 596	0.72 617	0.94 649	0.43 580	1.01 641	1.32 660	1.18 690	0.22 563	0.77 672	0.45 660	0.70 669	0.50 644

MonStereo1	0.96 658	0.61 649	0.99 593	0.70 662	0.59 660	1.37 673	0.35 593	0.97 664	1.27 670	0.97 654	1.92 679	1.53 669	2.13 685	1.29 661	0.87 627	0.71 671	0.34 647	0.75 671	0.47 662	0.75 671	0.68 671

NVStereoNet_ROB	0.74 643	0.64 650	1.20 627	0.55 653	0.43 644	0.54 609	0.48 636	0.75 643	0.87 646	0.88 647	1.72 675	1.06 654	1.03 663	1.29 661	0.98 637	0.35 649	0.42 657	0.41 655	0.48 663	0.38 647	0.43 626
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	0.76 647	1.00 673	1.29 633	0.82 669	0.63 662	0.79 642	0.52 644	0.83 653	0.93 650	0.61 622	0.79 628	0.79 641	0.62 633	0.82 606	0.67 607	0.80 677	0.55 673	0.79 674	0.49 664	0.81 674	0.62 660

ACVNet_2	0.94 655	0.98 672	1.71 660	0.83 670	0.63 662	1.02 657	0.64 654	1.16 669	1.43 676	1.02 658	1.39 661	1.47 667	0.86 654	1.16 653	0.79 620	0.63 667	0.43 660	0.78 673	0.49 664	0.80 673	0.57 653

MANE	1.63 679	0.58 644	1.16 617	0.59 654	0.60 661	2.71 686	1.53 689	2.63 693	3.62 690	2.33 689	3.26 691	3.66 691	2.98 693	2.26 686	2.26 685	0.37 652	0.40 654	0.31 642	0.49 664	0.31 639	0.63 662

SPS-STEREO	0.74 643	0.72 655	1.18 624	0.52 651	0.57 659	0.76 637	0.50 641	0.80 648	0.66 611	0.97 654	0.88 638	0.94 649	0.74 642	1.08 647	1.04 643	0.58 664	0.51 666	0.50 659	0.50 667	0.56 658	0.72 675
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.56 622	0.52 630	1.12 611	0.45 641	0.49 649	0.48 587	0.45 629	0.73 640	0.74 630	0.45 568	0.82 630	0.46 538	0.60 624	0.51 466	0.63 600	0.39 656	0.40 654	0.44 656	0.51 668	0.53 657	0.38 618

DStereoSA	1.00 659	0.46 620	1.33 636	0.68 659	0.86 680	1.26 667	2.25 696	0.83 653	1.41 674	0.57 616	1.92 679	0.57 592	2.07 684	0.96 635	1.84 678	0.36 650	0.55 673	0.28 635	0.53 669	0.45 652	0.90 682

anonymity	0.57 624	0.55 635	0.74 515	0.48 646	0.63 662	0.56 610	0.43 626	0.71 635	0.51 549	0.64 625	0.55 566	0.57 592	0.61 628	0.65 546	0.57 589	0.55 661	0.55 673	0.50 659	0.54 670	0.51 655	0.61 659

PWCK	1.05 661	1.29 684	2.12 670	0.92 672	0.42 641	1.27 668	1.01 675	1.14 668	1.14 667	1.16 667	1.14 653	1.25 661	0.90 656	1.77 678	1.15 648	0.89 681	0.51 666	0.87 676	0.54 670	1.02 684	0.57 653

SGM+DAISY	1.12 668	0.86 665	1.64 656	0.68 659	0.80 676	1.68 679	1.68 692	1.08 667	1.10 662	1.53 684	1.76 677	1.47 667	1.53 680	1.24 657	1.42 667	0.66 668	0.65 685	0.52 661	0.54 670	0.57 659	0.91 683

IMH-64-1	0.94 655	0.95 670	1.07 603	0.98 674	0.76 670	0.93 651	0.72 660	1.30 672	1.11 664	0.91 648	1.45 664	1.14 655	1.00 661	1.25 659	0.97 635	0.77 673	0.51 666	0.97 678	0.55 673	0.90 676	0.66 669

IMH-64	0.94 655	0.95 670	1.07 603	0.98 674	0.76 670	0.93 651	0.72 660	1.30 672	1.11 664	0.91 648	1.45 664	1.14 655	1.00 661	1.25 659	0.97 635	0.77 673	0.51 666	0.97 678	0.55 673	0.90 676	0.66 669

IMH	1.09 666	1.04 676	1.29 633	1.03 676	0.79 673	1.11 659	0.69 657	1.40 675	1.42 675	1.02 658	1.71 674	1.42 665	1.19 668	1.78 679	1.03 642	1.14 688	0.56 677	1.00 680	0.58 675	0.93 679	0.68 671

MFMNet_re	0.74 643	0.84 664	1.16 617	0.64 656	0.70 667	0.79 642	0.71 659	0.77 646	0.85 641	0.79 644	0.86 635	0.69 634	0.80 647	0.73 574	0.65 602	0.66 668	0.59 678	0.61 666	0.58 675	0.68 666	0.71 674

DGSMNet	0.63 635	0.32 566	1.01 595	0.54 652	0.73 669	0.62 621	1.36 687	0.62 598	0.58 585	0.38 499	0.62 599	0.52 575	0.34 531	0.65 546	0.47 561	0.54 660	0.61 680	0.67 667	0.61 677	0.65 663	0.69 673

GCST	0.50 603	0.67 653	0.82 545	1.04 677	0.55 657	0.38 528	0.11 21	0.42 371	0.33 335	0.42 544	0.35 384	0.29 380	0.18 318	0.50 460	0.23 393	0.70 670	0.42 657	0.79 674	0.62 678	0.63 661	0.47 635

TorneroNet-64	1.47 673	1.15 677	1.51 650	1.11 683	0.86 680	2.27 685	0.76 663	1.84 685	3.76 691	1.29 668	2.22 686	2.68 687	1.46 676	1.81 680	1.55 671	0.79 676	0.51 666	1.10 683	0.67 679	1.31 688	0.81 681

WAO-7	1.05 661	1.00 673	1.19 625	0.83 670	0.67 666	1.22 665	0.84 670	1.43 676	1.56 678	1.13 664	1.75 676	1.46 666	1.25 669	1.56 672	1.28 655	0.61 666	0.62 683	0.70 668	0.68 680	0.66 665	0.62 660

LVE	1.18 669	1.16 678	1.67 658	1.04 677	0.81 677	1.32 671	0.82 669	1.49 678	1.94 682	1.08 662	1.90 678	1.89 675	1.07 665	1.51 671	1.04 643	0.96 684	0.61 680	0.94 677	0.69 681	0.92 678	0.79 680

Dean	1.22 671	1.17 679	1.97 667	1.04 677	0.79 673	1.21 664	0.76 663	1.51 679	1.96 683	1.30 670	1.98 682	2.14 679	1.18 667	1.30 663	1.15 648	0.83 678	0.61 680	1.01 681	0.69 681	0.97 683	0.77 679

TorneroNet	2.26 685	1.20 680	1.55 653	1.15 685	0.91 682	5.84 693	0.84 670	2.12 689	8.45 701	2.59 691	5.32 695	3.84 692	2.15 686	1.84 682	1.98 682	0.88 680	0.54 672	1.16 687	0.74 683	1.31 688	0.91 683

WAO-6	1.11 667	1.01 675	1.17 623	0.96 673	0.79 673	1.30 670	0.78 665	1.36 674	1.99 684	1.04 661	1.54 669	1.59 670	1.27 670	1.37 667	1.30 656	0.78 675	0.55 673	1.03 682	0.75 684	0.87 675	0.72 675

Selective-IGEV-i1pa	5.75 694	8.12 699	4.85 691	1.10 680	0.54 656	13.48 704	3.52 697	9.46 705	7.56 700	7.13 700	10.00 704	9.12 702	7.56 700	14.91 713	6.08 700	3.55 699	1.33 692	1.94 695	0.77 685	0.79 672	3.23 698

WAO-8	1.50 675	1.22 681	1.39 642	1.10 680	0.85 678	2.15 682	0.78 665	1.84 685	3.76 691	1.46 676	2.18 684	2.15 680	1.50 678	3.20 690	1.35 663	0.92 682	0.66 686	1.10 683	0.79 686	0.94 680	0.74 677

Venus	1.50 675	1.22 681	1.39 642	1.10 680	0.85 678	2.15 682	0.78 665	1.84 685	3.76 691	1.46 676	2.18 684	2.15 680	1.50 678	3.20 690	1.35 663	0.92 682	0.66 686	1.10 683	0.79 686	0.94 680	0.74 677

notaker	1.49 674	1.44 687	1.77 661	1.42 688	1.08 685	1.19 663	0.87 672	1.51 679	1.40 673	1.53 684	3.41 692	2.40 683	1.94 683	1.83 681	1.57 672	1.14 688	0.69 689	1.38 690	0.88 688	1.39 691	1.03 687

UNDER WATER-64	1.61 678	1.30 685	2.93 681	1.33 686	0.96 683	2.20 684	1.25 685	1.47 677	3.15 688	1.46 676	1.31 659	2.61 686	2.22 687	1.69 675	1.93 680	1.13 687	0.67 688	1.29 688	0.94 689	1.26 686	1.09 689

UNDER WATER	1.64 680	1.34 686	2.72 679	1.40 687	1.04 684	1.70 680	1.14 684	1.57 682	3.58 689	1.46 676	1.46 666	2.82 688	2.43 688	1.74 676	2.04 683	1.08 686	0.63 684	1.31 689	0.94 689	1.29 687	1.10 690

ktn	1.80 682	1.46 688	1.49 648	1.44 689	1.14 686	1.50 676	1.07 678	1.53 681	3.90 694	2.77 692	4.62 693	3.42 690	1.49 677	1.74 676	1.40 666	1.45 692	0.77 690	1.46 691	0.99 691	1.41 692	1.00 686

JetRed	2.35 687	2.70 692	6.11 693	1.14 684	1.38 690	6.03 695	3.61 698	2.12 689	1.72 680	1.99 687	1.97 681	2.15 680	1.59 682	2.49 687	4.19 695	1.05 685	1.60 694	1.10 683	1.02 692	1.72 693	1.41 693

KSHMR	1.92 684	1.47 689	1.97 667	1.48 690	1.22 688	1.39 674	1.06 677	1.81 684	5.83 697	1.43 674	5.56 696	2.95 689	1.17 666	2.24 685	1.33 662	1.29 691	1.13 691	1.47 692	1.11 693	1.37 690	1.21 691

Anonymous_2	0.44 582	0.23 492	0.57 422	0.34 594	0.34 621	0.53 605	0.28 547	0.49 453	0.39 418	0.36 473	0.34 376	0.48 552	0.38 553	0.43 436	0.33 499	0.26 634	0.41 656	0.44 656	1.45 694	0.33 644	0.37 610

MADNet++	2.34 686	1.81 690	2.24 673	2.15 693	1.97 692	2.79 688	2.19 695	2.42 692	2.26 685	2.79 693	2.70 689	2.43 684	2.60 690	3.18 689	3.32 691	2.19 695	1.97 697	1.93 694	1.62 695	2.02 694	2.10 694

TCMNet-wrong-test	4.33 691	5.65 698	4.76 687	11.36 706	10.39 702	5.87 694	4.45 700	4.24 697	1.10 662	1.93 686	2.43 688	6.07 698	3.54 694	3.87 693	4.51 696	2.00 694	0.47 662	1.96 696	1.68 696	5.78 702	4.48 700

Selective-IGEV-i16pa	31.25 725	41.63 725	4.08 685	0.51 650	0.38 633	97.61 727	0.73 662	61.16 728	60.81 727	17.49 713	65.92 726	39.64 727	53.28 727	107.35 728	27.39 725	20.46 722	3.81 701	4.39 702	1.97 697	0.41 649	16.06 720

PML	15.86 710	13.12 710	7.07 694	5.22 696	7.66 698	32.93 717	64.30 727	5.37 699	10.12 703	25.87 726	67.29 727	20.25 714	13.20 713	10.09 704	6.81 702	5.94 704	2.00 698	6.03 709	2.18 698	9.13 707	2.62 697

tt	4.71 692	0.11 134	3.94 684	2.06 692	1.54 691	10.14 701	16.85 705	9.28 704	4.99 695	1.41 673	1.05 649	4.68 693	4.89 695	3.36 692	5.86 699	5.73 703	9.15 711	2.23 699	2.51 699	3.02 696	1.34 692

USTest	6.84 696	5.16 694	5.45 692	7.18 700	7.26 697	14.27 705	22.53 706	8.48 702	9.29 702	5.44 697	6.42 698	6.27 699	6.69 698	6.83 700	8.49 703	1.95 693	3.27 700	2.16 698	2.54 700	3.76 697	3.31 699

U	1.02 660	0.10 86	0.26 86	0.22 264	3.66 693	6.41 696	0.13 72	0.22 73	0.21 141	0.11 39	0.11 42	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 116	0.05 6	5.35 704	2.86 701	0.07 169	0.06 13

HanzoNet	3.08 689	1.87 691	2.70 678	1.81 691	1.34 689	1.60 678	1.05 676	2.06 688	2.62 687	5.63 698	5.12 694	5.96 696	7.09 699	4.39 695	3.43 692	3.29 698	2.06 699	1.98 697	2.94 702	2.47 695	2.15 695

DPSimNet_ROB	6.21 695	5.16 694	9.50 695	5.59 698	5.56 696	7.64 697	10.02 702	4.07 696	7.33 699	6.84 699	6.26 697	7.17 700	10.55 702	4.07 694	5.68 697	5.50 702	4.29 702	5.24 703	3.66 703	4.05 699	5.96 701

iinet-test	10.74 702	9.21 700	9.52 696	10.46 701	10.67 703	17.92 710	25.86 712	12.61 709	13.38 708	9.65 707	10.06 705	9.98 704	10.66 705	11.13 709	12.60 704	6.36 705	7.73 706	5.65 705	6.66 704	7.29 703	7.31 702

IINet	10.74 702	9.21 700	9.52 696	10.46 701	10.67 703	17.92 710	25.86 712	12.61 709	13.38 708	9.65 707	10.06 705	9.98 704	10.66 705	11.13 709	12.60 704	6.36 705	7.73 706	5.65 705	6.66 704	7.29 703	7.31 702

DPSM_ROB	11.46 705	9.79 706	10.18 702	11.11 704	11.31 705	19.08 713	27.38 715	13.42 712	14.23 713	10.34 709	11.13 710	10.97 710	11.33 711	11.89 711	13.49 709	6.74 707	8.19 709	6.00 707	7.05 706	7.74 705	7.76 706

DPSM	11.46 705	9.79 706	10.18 702	11.11 704	11.31 705	19.08 713	27.38 715	13.42 712	14.23 713	10.34 709	11.13 710	10.97 710	11.33 711	11.89 711	13.49 709	6.74 707	8.19 709	6.00 707	7.05 706	7.74 705	7.76 706

DGTPSM_ROB	8.38 698	5.24 696	10.71 707	5.32 697	10.19 700	8.34 698	23.49 710	6.11 700	13.43 710	4.93 695	10.93 708	5.64 694	10.55 702	6.17 698	12.73 707	3.74 700	7.56 704	3.68 700	7.24 708	4.09 700	7.49 704

DPSMNet_ROB	8.44 699	5.25 697	10.87 708	5.59 698	10.27 701	8.34 698	23.51 711	6.12 701	13.47 711	4.96 696	10.94 709	5.65 695	10.55 702	6.25 699	12.77 708	4.01 701	7.62 705	3.75 701	7.27 709	4.16 701	7.54 705

LSM0	24.21 721	19.88 720	22.33 720	24.42 720	40.13 726	38.41 722	54.99 719	27.05 724	28.61 719	20.59 718	22.00 716	22.29 723	22.86 718	24.12 722	27.16 718	13.59 718	16.33 715	12.13 716	14.08 710	15.72 718	17.53 721

Selective-RAFT-Error	23.11 718	19.77 718	20.60 718	22.49 718	22.80 717	38.46 724	55.19 721	27.13 725	28.90 724	20.73 723	22.38 721	22.11 721	22.91 723	23.94 720	27.18 722	13.54 716	16.57 721	12.09 713	14.21 711	15.61 717	15.65 718

CasAABBNet	23.04 714	19.69 714	20.32 714	22.42 713	22.73 714	38.35 721	55.23 723	26.99 722	28.74 722	20.67 722	22.28 719	22.11 721	22.86 718	23.84 716	27.17 719	13.52 712	16.47 717	12.08 710	14.21 711	15.57 712	15.60 715

RAFT-FEzeroshot	23.04 714	19.71 716	20.25 712	22.47 716	22.80 717	38.32 718	55.23 723	26.95 719	28.70 720	20.66 720	22.23 717	22.07 718	22.86 718	23.85 717	27.17 719	13.53 713	16.47 717	12.08 710	14.22 713	15.58 714	15.60 715

RAFT-FE	23.04 714	19.71 716	20.25 712	22.47 716	22.80 717	38.32 718	55.23 723	26.95 719	28.70 720	20.66 720	22.23 717	22.07 718	22.86 718	23.85 717	27.17 719	13.53 713	16.47 717	12.08 710	14.22 713	15.58 714	15.60 715

Hybrid-DGEV	23.11 718	19.81 719	20.81 719	22.43 714	22.74 716	38.45 723	55.25 726	27.21 726	28.95 726	20.63 719	22.37 720	22.03 717	22.89 722	23.96 721	27.14 717	13.54 716	16.46 716	12.09 713	14.23 715	15.57 712	15.57 713

FlowAnything	23.08 717	19.70 715	20.48 717	22.45 715	22.73 714	38.34 720	55.18 720	27.00 723	28.79 723	20.83 724	22.42 722	22.10 720	22.83 717	23.85 717	27.23 723	13.53 713	16.54 720	12.10 715	14.29 716	15.59 716	15.58 714

fast-reg	23.61 720	20.43 722	23.27 721	23.15 719	24.75 723	38.65 725	55.20 722	26.97 721	28.94 725	20.18 717	21.86 714	21.68 716	22.34 716	24.15 723	27.35 724	13.84 719	16.57 721	14.84 717	15.61 717	16.59 719	15.88 719

RSGM-EC	29.37 723	17.55 712	9.85 700	35.22 722	33.16 724	26.01 715	45.63 717	20.07 716	17.60 716	18.98 715	23.47 723	30.02 725	23.62 724	41.06 725	44.49 726	58.94 726	34.33 726	32.95 726	20.18 718	33.70 723	20.62 722

acva	29.37 723	17.55 712	9.85 700	35.22 722	33.16 724	26.01 715	45.63 717	20.07 716	17.60 716	18.98 715	23.47 723	30.02 725	23.62 724	41.06 725	44.49 726	58.94 726	34.33 726	32.95 726	20.18 718	33.70 723	20.62 722

HaxPig	17.72 712	20.23 721	19.76 711	16.55 708	16.52 708	9.46 700	9.42 701	14.48 714	13.31 707	18.59 714	18.67 713	17.39 713	16.68 714	17.07 714	16.43 714	21.99 723	20.86 723	22.28 719	21.55 720	21.30 720	21.88 724

LRCNet_RVC	10.94 704	14.45 711	9.66 698	15.38 707	8.02 699	1.08 658	0.35 593	8.72 703	0.72 625	12.63 712	15.84 712	9.73 703	6.52 697	8.58 703	6.38 701	20.33 721	5.39 703	23.79 720	21.95 721	15.35 711	13.96 712

MEDIAN_ROB	21.20 713	24.56 723	23.42 722	19.57 709	19.62 713	13.29 703	11.21 703	18.04 715	17.02 715	22.07 725	21.92 715	20.84 715	20.24 715	21.02 715	19.68 715	25.59 724	24.08 724	26.20 721	25.19 722	25.31 721	25.19 725

AVERAGE_ROB	25.43 722	29.01 724	27.22 723	24.60 721	24.16 722	17.78 709	12.87 704	22.39 718	21.40 718	26.72 727	26.08 725	25.18 724	24.52 726	25.07 724	23.57 716	29.94 725	28.36 725	30.60 722	29.57 723	29.83 722	29.66 726

Anonymous_1	16.44 711	9.26 702	9.67 699	10.63 703	14.54 707	18.62 712	26.98 714	12.68 711	13.53 712	10.78 711	10.37 707	10.15 706	10.66 705	10.99 708	12.64 706	15.61 720	7.73 706	16.87 718	43.01 724	56.14 727	7.86 708

xxxxx1	15.30 707	9.78 703	10.23 704	20.34 710	19.47 710	17.10 706	23.00 707	10.36 706	11.04 704	9.25 704	9.66 701	10.74 707	10.66 705	10.60 705	13.72 711	8.14 709	9.35 712	31.88 723	44.61 725	12.63 708	13.46 709

tt_ll	15.30 707	9.78 703	10.23 704	20.34 710	19.47 710	17.10 706	23.00 707	10.36 706	11.04 704	9.25 704	9.66 701	10.74 707	10.66 705	10.60 705	13.72 711	8.14 709	9.35 712	31.88 723	44.61 725	12.63 708	13.46 709

ff	15.30 707	9.78 703	10.23 704	20.34 710	19.47 710	17.10 706	23.00 707	10.36 706	11.04 704	9.25 704	9.66 701	10.74 707	10.66 705	10.60 705	13.72 711	8.14 709	9.35 712	31.88 723	44.61 725	12.63 708	13.46 709

test_example2	100.95 726	107.33 726	67.16 725	98.17 724	106.88 727	89.44 726	101.34 728	37.23 727	97.88 728	129.56 728	131.26 728	65.41 728	67.34 728	91.22 727	79.29 728	143.32 728	199.32 728	81.12 728	102.17 728	121.89 728	101.70 727

ccccc		256.25 727		351.50 727	361.31 728	144.22 728		153.19 729		152.98 729		161.94 729		268.06 729		387.64 729	346.97 729	244.11 729	219.32 729	413.57 729

Low-res two-view benchmark