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

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 375	0.10 8	0.12 35	0.27 159	0.24 184	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.08 259	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

3.25w_new	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 151	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.11 35	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.10 196

monster-pro	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.18 19	0.16 45	0.09 7	0.11 38	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.13 92	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 178	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 190	0.18 83	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 249	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 189	0.19 103	0.09 18	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.11 87	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 214	0.20 149	0.11 114	0.14 30	0.14 99	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.13 92	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.43 622

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.13 68	0.24 106	0.19 97	0.12 62	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 553

aanet-new-8k	0.14 84	0.14 276	0.34 156	0.21 195	0.10 68	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.13 190	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.11 245

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 40	0.09 45	0.23 53	0.19 103	0.14 264	0.20 219	0.16 192	0.25 129	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.13 190	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.13 335

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 487	0.58 433	0.17 27	0.12 164	0.15 48	0.14 99	0.25 129	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.20 149	0.12 164	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.22 496

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.19 103	0.10 68	0.15 48	0.16 192	0.24 106	0.17 53	0.11 35	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.17 427

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.19 178	0.15 141	0.25 129	0.22 148	0.16 163	0.22 236	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.21 222	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 441	0.79 529	0.19 103	0.12 164	0.12 16	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.10 72	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.18 433

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.19 103	0.10 68	0.13 23	0.16 192	0.26 144	0.22 148	0.12 62	0.16 141	0.09 25	0.11 107	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.26 545

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 224	0.18 55	0.12 164	0.17 120	0.14 99	0.24 106	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 451

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 318	0.21 514	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 572	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 530	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 166	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 636

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 436	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 559	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 643

LACA3	0.10 2	0.11 129	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 85	0.14 99	0.14 5	0.14 22	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

Foundation-i1c-attn	0.15 120	0.07 2	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.26 144	0.29 275	0.15 144	0.16 141	0.17 214	0.14 220	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 545

Foundation-i1b	0.15 120	0.08 17	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.27 159	0.29 275	0.15 144	0.15 128	0.18 229	0.12 148	0.18 83	0.14 138	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 481

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 151	0.16 192	0.26 144	0.30 293	0.17 186	0.16 141	0.19 241	0.13 190	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 545

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 372	0.22 530	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.17 66	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 629

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

LACA1	0.10 2	0.13 226	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 25	0.10 72	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 35	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.10 26	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.07 30

gcap_with_dpt	0.13 40	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.26 144	0.21 137	0.16 163	0.21 222	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.10 196

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 27	0.09 18	0.09 1	0.14 99	0.11 1	0.16 45	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.06 13

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.13 68	0.11 1	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 178	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.08 276	0.05 4	0.06 13

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.25 129	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 120	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.10 19	0.16 141	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 264	0.18 55	0.11 114	0.41 540	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 238	0.05 1	0.07 175	0.06 43	0.08 276	0.05 4	0.09 128

NLSM3	0.14 84	0.12 182	0.25 69	0.21 195	0.13 220	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.12 62	0.15 128	0.12 113	0.13 190	0.17 66	0.15 179	0.05 1	0.05 6	0.08 236	0.08 276	0.05 4	0.08 76

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.13 335

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 35	0.20 41	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.11 87	0.09 33	0.19 103	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.19 33	0.20 111	0.10 19	0.11 38	0.11 87	0.10 72	0.20 130	0.16 208	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.14 370

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.13 11	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.11 107	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 388	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

VIP-Stereo	0.13 40	0.15 312	0.31 129	0.18 55	0.12 164	0.24 321	0.12 35	0.20 41	0.20 111	0.10 19	0.13 76	0.11 87	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.06 44	0.11 362	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 76

BridgeDepth	0.11 9	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 166	0.14 220	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
Zero-FE251	0.17 172	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.20 219	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 632	0.13 76	0.13 135	0.11 107	0.16 48	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 433

MonStereo	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 55	0.10 68	0.13 23	0.12 35	0.16 10	0.14 22	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.15 179	0.05 1	0.16 473	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

Monster-pub-eth3d	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.19 103	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-mixall	0.13 40	0.07 2	0.20 21	0.17 27	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 56	0.13 11	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.08 14	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.35 645	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 204	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.10 8	0.24 106	0.20 111	0.12 62	0.10 26	0.10 48	0.10 72	0.28 298	0.12 39	0.06 44	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.21 481

AdaDepth	0.13 40	0.10 81	0.32 142	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.16 10	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.10 48	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.11 245

asda	0.13 40	0.11 129	0.24 59	0.18 55	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.25 129	0.17 53	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

asd	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.09 25	0.11 107	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

qwe	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.11 114	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

depthmonostereo	0.15 120	0.12 182	0.34 156	0.19 103	0.09 18	0.20 219	0.15 141	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.18 179	0.16 199	0.18 313	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 120	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.21 250	0.14 99	0.24 106	0.22 148	0.22 251	0.21 222	0.16 199	0.15 241	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.06 43	0.06 102	0.05 4	0.08 76

2.25w	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.09 25	0.10 72	0.23 202	0.15 179	0.05 1	0.17 501	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.12 300

4.25_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.25w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4w-stereo	0.13 40	0.11 129	0.31 129	0.17 27	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.23 202	0.13 92	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.15 389

2.5w	0.13 40	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.21 56	0.16 45	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.12 300

2.75w_new	0.13 40	0.10 81	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.08 2	0.11 107	0.22 178	0.15 179	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.07 189	0.05 4	0.10 196

3.75w	0.12 21	0.10 81	0.21 36	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.15 34	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.10 72	0.18 83	0.12 39	0.05 1	0.14 428	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 129	0.21 36	0.17 27	0.09 18	0.17 120	0.09 2	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.13 76	0.10 48	0.11 107	0.22 178	0.13 92	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 84	0.11 129	0.31 129	0.19 103	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.28 173	0.20 111	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.19 527	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

2w_stereo	0.13 40	0.11 129	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.17 120	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.15 144	0.14 111	0.08 2	0.11 107	0.15 27	0.13 92	0.05 1	0.12 388	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 40	0.09 45	0.17 7	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.27 159	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.12 148	0.19 103	0.14 138	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

monsters	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.18 55	0.13 220	0.15 48	0.11 21	0.24 106	0.16 45	0.15 144	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.23 202	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.05 1	0.08 276	0.05 4	0.09 128

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 114	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.07 189	0.05 4	0.08 76

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.11 21	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 459	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 82	0.19 103	0.09 18	0.15 48	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 83	0.12 39	0.06 44	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 537	0.30 601	0.12 16	0.13 68	0.12 3	0.18 71	0.09 7	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 631	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

castereo++	0.14 84	0.13 226	0.25 69	0.19 103	0.10 68	0.27 366	0.13 68	0.24 106	0.26 225	0.11 35	0.13 76	0.16 199	0.10 72	0.18 83	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.07 30

MonSter	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 130	0.13 92	0.05 1	0.24 588	0.05 1	0.09 377	0.05 4	0.13 335

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 81	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.21 250	0.14 99	0.14 5	0.17 53	0.11 35	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.21 150	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 183	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 612	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 130	0.14 138	0.07 115	0.45 656	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 663

gcap-zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.08 76

testlalala	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 178	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.05 4	0.09 128

LoS_RVC	0.14 84	0.11 129	0.32 142	0.18 55	0.16 375	0.20 219	0.18 289	0.21 56	0.18 71	0.14 119	0.20 202	0.12 113	0.17 282	0.17 66	0.14 138	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 370

MGA	0.12 21	0.08 17	0.26 82	0.16 10	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 130	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 564	0.16 375	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 250	0.19 241	0.11 107	0.24 216	0.16 208	0.08 259	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.09 128

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 82	0.16 10	0.11 114	0.13 23	0.13 68	0.19 33	0.15 34	0.10 19	0.09 15	0.09 25	0.11 107	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.14 370

aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 304	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 388	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 389

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.22 69	0.16 45	0.11 35	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.21 150	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 335

aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

aanet-new-24k	0.13 40	0.14 276	0.32 142	0.20 149	0.12 164	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.16 45	0.13 92	0.16 141	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.07 30

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 219	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

RT-Monster	0.16 150	0.09 45	0.25 69	0.18 55	0.14 264	0.20 219	0.12 35	0.31 233	0.33 331	0.25 281	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.15 179	0.07 115	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.10 196

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 82	0.15 4	0.11 114	0.10 8	0.13 68	0.15 7	0.09 1	0.12 62	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.06 87	0.05 1

Foundation-i1	0.16 150	0.08 17	0.21 36	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.15 141	0.33 259	0.32 314	0.16 163	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.16 406

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

LACA2	0.12 21	0.17 388	0.32 142	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 87	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 45	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 85	0.10 8	0.21 56	0.15 34	0.10 19	0.10 26	0.09 25	0.12 148	0.14 11	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 87	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.18 183	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 635	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.51 661	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.10 196

GASTEREO	0.20 240	0.15 312	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.18 151	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.06 87	0.57 649

water-stereo	0.15 120	0.11 129	0.32 142	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.14 99	0.26 144	0.20 111	0.18 208	0.23 250	0.16 199	0.16 260	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

4.5_new	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 103	0.12 39	0.05 1	0.18 513	0.05 1	0.06 102	0.06 87	0.09 128

monsterstereo	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.19 103	0.12 164	0.14 30	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.09 33	0.22 178	0.14 138	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.09 377	0.06 87	0.07 30

xyz-stereo-finetune2	0.18 183	0.16 354	0.32 142	0.16 10	0.09 18	0.27 366	0.19 336	0.29 192	0.21 137	0.23 259	0.29 303	0.21 269	0.23 373	0.37 409	0.23 389	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

xyz-stereo-finetune	0.17 172	0.17 388	0.29 111	0.17 27	0.08 8	0.24 321	0.21 404	0.30 212	0.32 314	0.19 215	0.22 236	0.19 241	0.15 241	0.30 336	0.22 369	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.07 30

xyz-stereo	1.43 667	0.11 129	17.43 705	0.18 55	0.08 8	4.86 685	0.18 289	0.31 233	0.35 355	0.37 486	2.75 685	0.41 492	0.31 502	0.58 496	0.33 494	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.06 102	0.06 87	0.06 13

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 45	0.29 111	0.21 195	0.12 164	0.16 85	0.11 21	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 259	0.13 409	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 128

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 250	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 178	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 300

LGtest1	0.10 2	0.09 45	0.19 15	0.18 55	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 27	0.07 1	0.17 120	0.13 68	0.19 33	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.19 103	0.12 39	0.08 259	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 183	0.08 17	0.39 189	0.19 103	0.19 470	0.24 321	0.18 289	0.29 192	0.29 275	0.24 267	0.21 222	0.24 311	0.18 313	0.22 178	0.21 351	0.07 115	0.11 362	0.06 43	0.07 189	0.06 87	0.11 245

AIO_rvc	0.20 240	0.16 354	0.49 304	0.41 628	0.29 596	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 393	0.13 92	0.07 115	0.19 527	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 615

AIO_test	0.20 240	0.12 182	0.46 264	0.45 636	0.38 628	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 215	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 416	0.13 92	0.07 115	0.21 547	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.34 591

castereo	0.14 84	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.20 219	0.19 336	0.32 241	0.28 254	0.13 92	0.18 179	0.16 199	0.16 260	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 372	0.22 530	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 130	0.13 92	0.07 115	0.13 409	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 581

SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 107	0.25 237	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.06 87	0.08 76

999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 107	0.36 399	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

WCG-NET	0.15 120	0.12 182	0.31 129	0.18 55	0.09 18	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.29 275	0.18 208	0.22 236	0.15 186	0.12 148	0.19 103	0.13 92	0.06 44	0.12 388	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.06 13

GCAP-BAT	0.23 336	0.09 45	1.36 635	0.31 564	0.44 642	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

IGEV-Stereo++	0.15 120	0.09 45	0.27 99	0.21 195	0.13 220	0.14 30	0.11 21	0.23 84	0.19 97	0.15 144	0.14 111	0.11 87	0.11 107	0.19 103	0.12 39	0.06 44	0.21 547	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 562

Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 219	0.12 35	0.34 266	0.25 210	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 548	0.20 497	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 130	0.15 179	0.06 44	0.16 473	0.07 144	0.08 276	0.06 87	0.24 520

RAFT-Stereo-weight	0.17 172	0.10 81	0.31 129	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.38 312	0.33 331	0.25 281	0.20 202	0.19 241	0.10 72	0.19 103	0.16 208	0.07 115	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.09 128

trnet	0.14 84	0.09 45	0.26 82	0.15 4	0.07 1	0.21 250	0.12 35	0.25 129	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.15 186	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 84	0.09 45	0.37 176	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 148	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.31 575

MoCha-V2	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.30 548	0.24 562	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 190	0.30 336	0.13 92	0.06 44	0.28 609	0.06 43	0.06 102	0.06 87	0.25 532

MSKI-zero shot	0.19 211	0.10 81	0.47 272	0.30 548	0.14 264	0.21 250	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 267	0.25 268	0.22 276	0.10 72	0.32 361	0.14 138	0.07 115	0.30 627	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.09 128

GCAPDPT-zeroshot	0.22 301	0.09 45	1.28 626	0.31 564	0.43 639	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 225	0.14 119	0.17 160	0.15 186	0.11 107	0.23 202	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.24 520

GCAP-Stereo	0.18 183	0.21 452	0.47 272	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 225	0.22 236	0.15 186	0.13 190	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.19 527	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

RAFT-Test	0.19 211	0.11 129	0.41 214	0.26 454	0.21 514	0.26 359	0.17 233	0.37 303	0.26 225	0.24 267	0.29 303	0.32 416	0.14 220	0.22 178	0.15 179	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 631	0.17 407	0.20 219	0.18 289	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 640	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 406

LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 279	0.14 99	0.27 159	0.27 243	0.15 144	0.18 179	0.19 241	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 573	0.19 470	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.13 409	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.11 245

EGLCR-Stereo	0.19 211	0.09 45	0.34 156	0.29 537	0.17 407	0.28 384	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 251	0.11 38	0.16 199	0.09 33	0.28 298	0.15 179	0.07 115	0.25 594	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.37 606

MC-Stereo	0.18 183	0.10 81	0.36 170	0.28 519	0.14 264	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 232	0.24 260	0.16 199	0.13 190	0.25 237	0.14 138	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.30 571

RCA-Stereo	0.17 172	0.10 81	0.33 151	0.20 149	0.11 114	0.19 178	0.17 233	0.39 333	0.36 371	0.21 232	0.25 268	0.17 214	0.17 282	0.18 83	0.15 179	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.08 76

DCANet-4	0.20 240	0.11 129	0.58 433	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.39 333	0.42 445	0.29 337	0.31 328	0.17 214	0.22 359	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

fff	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

test-3	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

test_1	0.18 183	0.10 81	0.48 287	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.16 192	0.32 241	0.29 275	0.26 291	0.17 160	0.22 276	0.13 190	0.26 259	0.19 297	0.06 44	0.14 428	0.08 236	0.08 276	0.06 87	0.10 196

TRStereo	0.22 301	0.21 452	0.62 460	0.40 621	0.19 470	0.22 279	0.16 192	0.58 554	0.30 293	0.21 232	0.21 222	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.14 138	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.11 473	0.06 87	0.19 451

STrans-v2	0.25 391	0.14 276	0.56 407	0.21 195	0.12 164	0.23 300	0.20 376	0.50 456	0.31 304	0.31 377	0.42 462	0.35 446	0.35 533	0.62 528	0.24 401	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 366	0.14 276	0.57 417	0.24 372	0.11 114	0.21 250	0.19 336	0.43 375	0.34 343	0.30 360	0.43 476	0.36 452	0.31 502	0.61 517	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.08 76

ASMatch	0.23 336	0.11 129	0.55 397	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.16 192	0.32 241	0.30 293	0.28 312	0.68 606	0.28 362	0.26 425	0.50 455	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.11 245

RAFT-RH_RVC	0.26 414	0.13 226	0.57 417	0.22 260	0.12 164	0.25 339	0.14 99	0.27 159	0.29 275	0.38 495	1.14 648	0.23 291	0.18 313	0.58 496	0.24 401	0.07 115	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.06 87	0.08 76

RAFT-345	0.22 301	0.11 129	0.55 397	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.27 159	0.28 254	0.27 301	0.65 600	0.20 255	0.17 282	0.55 483	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.07 30

AnonymousM	0.19 211	0.20 441	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.27 243	0.27 301	0.21 222	0.18 229	0.14 220	0.21 150	0.16 208	0.09 350	0.08 239	0.38 646	0.15 577	0.06 87	0.08 76

test-1	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.23 466	0.36 287	0.29 275	0.21 232	0.25 268	0.24 311	0.14 220	0.18 83	0.22 369	0.07 115	0.14 428	0.08 236	0.07 189	0.06 87	0.14 370

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 224	0.17 27	0.11 114	0.18 151	0.13 68	0.23 84	0.31 304	0.21 232	0.31 328	0.13 135	0.11 107	0.17 66	0.16 208	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 577	0.06 87	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
s12784h	0.18 183	0.09 45	0.38 181	0.18 55	0.07 1	0.33 472	0.19 336	0.39 333	0.34 343	0.24 267	0.25 268	0.18 229	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

csc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

cscssc	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.38 312	0.46 494	0.29 337	0.31 328	0.18 229	0.28 458	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 128

CFNet-RSSM	0.18 183	0.10 81	0.45 249	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.40 342	0.31 304	0.23 259	0.21 222	0.26 344	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 172	0.10 81	0.41 214	0.20 149	0.12 164	0.20 219	0.15 141	0.34 266	0.29 275	0.23 259	0.23 250	0.27 349	0.15 241	0.21 150	0.14 138	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.06 87	0.07 30

R-Stereo Train	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 211	0.10 81	0.49 304	0.22 260	0.12 164	0.23 300	0.18 289	0.43 375	0.20 111	0.31 377	0.45 501	0.20 255	0.14 220	0.18 83	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.17 172	0.14 276	0.80 534	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 190	0.19 103	0.11 13	0.05 1	0.16 473	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 545

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 232	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 107	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 587

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 232	0.21 195	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.22 69	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.09 25	0.13 190	0.18 83	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 506

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 325	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.15 34	0.13 92	0.14 111	0.12 113	0.12 148	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 43	0.07 189	0.07 165	0.18 433

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 189	0.20 149	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.20 111	0.12 62	0.12 58	0.12 113	0.11 107	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 370

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 176	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 148	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 196

aanet-new-14k	0.13 40	0.13 226	0.33 151	0.21 195	0.09 18	0.13 23	0.13 68	0.26 144	0.23 164	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.14 220	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.11 245

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 189	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 260	0.19 103	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 335

VMStereo-Base	0.14 84	0.09 45	0.29 111	0.16 10	0.09 18	0.18 151	0.12 35	0.24 106	0.25 210	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

Hybrid-DGEV-2	0.23 336	0.20 441	0.53 375	0.24 372	0.13 220	0.28 384	0.15 141	0.50 456	0.45 482	0.28 312	0.26 276	0.25 324	0.26 425	0.29 320	0.20 323	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.10 196

NLMM1	0.21 276	0.13 226	0.21 36	0.23 318	0.18 436	0.24 321	0.20 376	0.65 609	0.69 613	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 220	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.10 196

NLSM1	0.18 183	0.12 182	0.21 36	0.21 195	0.18 436	0.25 339	0.17 233	0.51 468	0.43 456	0.17 186	0.21 222	0.13 135	0.15 241	0.22 178	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

FE-Mocha	0.18 183	0.11 129	0.40 204	0.26 454	0.14 264	0.19 178	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 267	0.24 260	0.23 291	0.14 220	0.27 274	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

DA	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

GGEV	0.21 276	0.11 129	0.33 151	0.28 519	0.23 545	0.30 423	0.16 192	0.29 192	0.27 243	0.15 144	0.22 236	0.17 214	0.15 241	0.26 259	0.15 179	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 646

MSCF	0.20 240	0.14 276	0.31 129	0.40 621	0.29 596	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 190	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.23 572	0.06 43	0.08 276	0.07 165	0.57 649

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.17 186	0.20 202	0.18 229	0.11 107	0.16 48	0.17 238	0.07 115	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.09 128

LG-Stereo	0.14 84	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.19 97	0.12 62	0.18 179	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 138	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.07 30

GREAT-IGEV	0.19 211	0.11 129	0.39 189	0.22 260	0.33 614	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 202	0.14 138	0.06 44	0.50 660	0.06 43	0.06 102	0.07 165	0.53 644
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 40	0.15 312	0.21 36	0.27 491	0.09 18	0.15 48	0.13 68	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.22 178	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

HUF	0.26 414	0.15 312	0.79 529	0.39 616	0.31 608	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 210	0.19 215	0.14 111	0.23 291	0.11 107	0.32 361	0.14 138	0.08 259	0.60 674	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 646

AIO-test1	0.21 276	0.22 471	0.56 407	0.31 564	0.24 562	0.21 250	0.16 192	0.42 366	0.37 386	0.17 186	0.26 276	0.18 229	0.12 148	0.29 320	0.15 179	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.07 165	0.10 196

fffft	0.14 84	0.12 182	0.30 120	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.18 289	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 216	0.18 267	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128
1: 1. 1
tt45	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.19 103	0.11 114	0.23 300	0.18 289	0.23 84	0.18 71	0.16 163	0.13 76	0.14 166	0.10 72	0.31 351	0.15 179	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.08 76

mms	0.15 120	0.14 276	0.25 69	0.20 149	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.09 33	0.26 259	0.15 179	0.06 44	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.19 451

ours_stereo	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.18 289	0.21 56	0.20 111	0.13 92	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.24 216	0.15 179	0.06 44	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.13 335

fffy	0.15 120	0.14 276	0.31 129	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.18 289	0.24 106	0.19 97	0.13 92	0.17 160	0.15 186	0.13 190	0.25 237	0.15 179	0.06 44	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.15 389

PAM_32	0.26 414	0.10 81	0.63 465	0.24 372	0.19 470	0.51 591	0.26 517	0.43 375	0.30 293	0.32 402	0.28 295	0.60 600	0.28 458	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.14 428	0.08 236	0.10 437	0.07 165	0.15 389

PAM	0.26 414	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.18 436	0.53 600	0.29 548	0.44 396	0.28 254	0.36 469	0.27 289	0.59 594	0.26 425	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.12 388	0.07 144	0.10 437	0.07 165	0.13 335

UGAM-zero	0.26 414	0.11 129	0.56 407	0.20 149	0.16 375	0.28 384	0.18 289	0.48 437	0.25 210	0.31 377	0.28 295	0.56 585	0.32 516	0.66 547	0.17 238	0.07 115	0.10 325	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.31 575

model_zeroshot	0.21 276	0.14 276	0.51 344	0.34 590	0.18 436	0.26 359	0.16 192	0.41 360	0.24 184	0.33 415	0.20 202	0.25 324	0.12 148	0.26 259	0.16 208	0.09 350	0.21 547	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.13 335

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 204	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 289	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.05 1

U	1.02 655	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 688	6.41 691	0.13 68	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 699	2.86 696	0.07 165	0.06 13

WCG-NET（raft）	0.16 150	0.14 276	0.32 142	0.18 55	0.09 18	0.19 178	0.16 192	0.24 106	0.27 243	0.19 215	0.19 191	0.20 255	0.12 148	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.17 501	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 573	0.17 407	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 150	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

RSM	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.29 537	0.16 375	0.16 85	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.13 92	0.13 76	0.15 186	0.09 33	0.22 178	0.13 92	0.06 44	0.06 86	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

IGEV++	0.19 211	0.13 226	0.38 181	0.30 548	0.19 470	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 107	0.24 216	0.15 179	0.07 115	0.32 636	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 619

AE-Stereo	0.21 276	0.12 182	0.50 325	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.18 289	0.40 342	0.34 343	0.19 215	0.26 276	0.21 269	0.13 190	0.22 178	0.16 208	0.07 115	0.26 600	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.31 575

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 189	0.19 103	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.26 144	0.22 148	0.13 92	0.15 128	0.14 166	0.11 107	0.17 66	0.17 238	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.07 165	0.06 13

AEACV	0.20 240	0.09 45	0.32 142	0.39 616	0.34 616	0.21 250	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 260	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.29 625	0.07 144	0.09 377	0.07 165	0.37 606

Any-RAFT	0.18 183	0.09 45	0.33 151	0.19 103	0.10 68	0.29 409	0.16 192	0.44 396	0.32 314	0.25 281	0.27 289	0.29 375	0.16 260	0.23 202	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

HH	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

HanStereo	0.22 301	0.12 182	0.55 397	0.32 573	0.16 375	0.27 366	0.18 289	0.36 287	0.25 210	0.20 225	0.26 276	0.34 433	0.18 313	0.33 371	0.15 179	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.31 575

DCRE	0.24 366	0.15 312	0.45 249	0.26 454	0.26 580	0.23 300	0.21 404	0.37 303	0.29 275	0.23 259	0.81 624	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.18 267	0.07 115	0.14 428	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.25 532

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.19 336	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 148	0.25 237	0.13 92	0.06 44	0.09 284	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.22 496

ADStereo(finetuned)	0.21 276	0.15 312	0.59 442	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.31 502	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

test_4	0.19 211	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.13 220	0.19 178	0.21 404	0.27 159	0.24 184	0.24 267	0.47 520	0.22 276	0.13 190	0.27 274	0.18 267	0.06 44	0.06 86	0.09 333	0.09 377	0.07 165	0.06 13

GLC_STEREO	0.15 120	0.11 129	0.31 129	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.28 254	0.17 186	0.20 202	0.17 214	0.11 107	0.24 216	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.07 165	0.07 30

IPLG	0.23 336	0.19 427	0.65 475	0.21 195	0.12 164	0.28 384	0.17 233	0.45 405	0.32 314	0.33 415	0.32 338	0.16 199	0.17 282	0.50 455	0.23 389	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

MIPNet	0.22 301	0.19 427	0.64 470	0.22 260	0.12 164	0.28 384	0.20 376	0.48 437	0.39 413	0.31 377	0.24 260	0.19 241	0.24 394	0.28 298	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.08 76

IPLGR	0.22 301	0.14 276	0.75 514	0.21 195	0.11 114	0.25 339	0.18 289	0.44 396	0.38 397	0.29 337	0.28 295	0.21 269	0.19 335	0.37 409	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

test_3	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.26 454	0.14 264	0.22 279	0.25 505	0.34 266	0.33 331	0.25 281	0.18 179	0.23 291	0.13 190	0.25 237	0.20 323	0.06 44	0.14 428	0.09 333	0.10 437	0.07 165	0.10 196

DEmStereo	0.26 414	0.10 81	0.52 364	0.19 103	0.13 220	0.31 445	0.25 505	0.29 192	0.38 397	0.36 469	0.57 571	0.24 311	0.48 593	0.53 472	0.44 545	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

THIR-Stereo	0.30 488	0.15 312	0.46 264	0.19 103	0.11 114	0.28 384	0.70 653	0.33 259	0.36 371	0.37 486	0.64 598	0.33 425	0.49 598	0.58 496	0.44 545	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.08 76

DRaft	0.25 391	0.11 129	0.47 272	0.18 55	0.12 164	0.28 384	0.23 466	0.34 266	0.40 423	0.38 495	0.60 583	0.20 255	0.41 565	0.48 449	0.41 530	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.07 165	0.08 76

GrayStereo	0.26 414	0.10 81	0.45 249	0.27 491	0.14 264	0.23 300	0.46 627	0.36 287	0.33 331	0.40 522	0.47 520	0.30 395	0.78 640	0.29 320	0.17 238	0.07 115	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.15 389

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 413	0.12 164	0.11 11	0.18 289	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 229	0.12 148	0.15 27	0.13 92	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.07 165	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
cross-raft	0.18 183	0.12 182	0.40 204	0.27 491	0.16 375	0.20 219	0.24 491	0.34 266	0.24 184	0.23 259	0.28 295	0.29 375	0.15 241	0.19 103	0.16 208	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.07 30

raft+_RVC	0.21 276	0.21 452	0.46 264	0.22 260	0.35 619	0.21 250	0.16 192	0.39 333	0.35 355	0.22 251	0.28 295	0.20 255	0.15 241	0.25 237	0.20 323	0.08 259	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.07 165	0.12 300

TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 232	0.16 10	0.08 8	0.25 339	0.14 99	0.23 84	0.29 275	0.25 281	0.30 317	0.16 199	0.12 148	0.18 83	0.13 92	0.08 259	0.07 175	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 76

XX-TBD	0.16 150	0.21 452	0.43 232	0.22 260	0.10 68	0.23 300	0.15 141	0.23 84	0.28 254	0.22 251	0.26 276	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.14 138	0.08 259	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

raftrobust	0.19 211	0.19 427	0.42 224	0.23 318	0.24 562	0.19 178	0.13 68	0.33 259	0.28 254	0.26 291	0.20 202	0.19 241	0.17 282	0.23 202	0.17 238	0.08 259	0.10 325	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.09 128

XX-Stereo	0.25 391	0.11 129	1.09 602	0.35 596	0.38 628	0.23 300	0.13 68	0.43 375	0.19 97	0.20 225	0.40 441	0.31 405	0.10 72	0.33 371	0.13 92	0.08 259	0.11 362	0.08 236	0.09 377	0.07 165	0.10 196

DCANet	0.20 240	0.15 312	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.19 178	0.18 289	0.37 303	0.41 433	0.30 360	0.31 328	0.19 241	0.23 373	0.21 150	0.20 323	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 196

111	0.22 301	0.22 471	0.57 417	0.19 103	0.09 18	0.24 321	0.17 233	0.44 396	0.46 494	0.24 267	0.30 317	0.29 375	0.22 359	0.25 237	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.15 389

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 240	0.23 487	0.49 304	0.21 195	0.16 375	0.19 178	0.17 233	0.35 275	0.32 314	0.26 291	0.33 360	0.20 255	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.06 44	0.10 325	0.07 144	0.07 189	0.07 165	0.11 245

EAI-Stereo	0.29 474	0.11 129	0.38 181	0.22 260	0.18 436	0.33 472	1.66 685	0.53 486	0.27 243	0.27 301	0.50 534	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.25 415	0.07 115	0.07 175	0.07 144	0.11 473	0.07 165	0.10 196

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 279	0.15 141	0.26 144	0.26 225	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 190	0.19 103	0.14 138	0.09 350	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	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	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 300	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 199	0.14 220	0.23 202	0.14 138	0.29 636	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

CCAANet	0.22 301	0.11 129	0.39 189	0.20 149	0.13 220	0.32 462	0.18 289	0.41 360	0.28 254	0.24 267	0.48 529	0.30 395	0.26 425	0.37 409	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.08 276	0.07 165	0.08 76

DIP-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.12 35	0.43 375	0.26 225	0.27 301	0.32 338	0.21 269	0.17 282	0.26 259	0.20 323	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.07 165	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
MLCV	0.25 391	0.23 487	0.59 442	0.22 260	0.09 18	0.30 423	0.18 289	0.40 342	0.38 397	0.38 495	0.44 486	0.31 405	0.22 359	0.44 435	0.32 485	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.07 165	0.08 76

quiztm	0.16 150	0.19 427	0.37 176	0.22 260	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.36 287	0.24 184	0.18 208	0.21 222	0.14 166	0.10 72	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.07 30

DN	0.21 276	0.09 45	0.58 433	0.40 621	0.18 436	0.22 279	0.18 289	0.30 212	0.25 210	0.15 144	0.19 191	0.18 229	0.10 72	0.26 259	0.19 297	0.14 546	0.18 513	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.42 619

aanet-new-12k	0.13 40	0.12 182	0.32 142	0.23 318	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.25 129	0.20 111	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.13 190	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.12 300

IGEV_i1	0.26 414	0.12 182	0.57 417	0.25 413	0.24 562	0.32 462	0.20 376	0.45 405	0.37 386	0.35 455	0.30 317	0.35 446	0.20 340	0.39 416	0.23 389	0.08 259	0.26 600	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.37 606

PSi22	0.17 172	0.18 412	0.42 224	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 210	0.13 92	0.15 128	0.21 269	0.13 190	0.30 336	0.16 208	0.06 44	0.22 559	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 335

LiteMatch	0.13 40	0.15 312	0.19 15	0.20 149	0.10 68	0.15 48	0.17 233	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.22 359	0.16 48	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

Lsterematch	0.20 240	0.15 312	0.44 243	0.20 149	0.10 68	0.22 279	0.17 233	0.27 159	0.34 343	0.28 312	0.37 405	0.24 311	0.22 359	0.25 237	0.23 389	0.08 259	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

Selective-IGEV-i1	0.28 453	0.11 129	0.44 243	0.36 604	0.32 612	0.32 462	0.23 466	0.48 437	0.48 516	0.29 337	0.32 338	0.39 478	0.17 282	0.28 298	0.25 415	0.08 259	0.23 572	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.53 644

Hybrid-DGEV-03	0.21 276	0.20 441	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.16 192	0.33 259	0.28 254	0.33 415	0.58 574	0.23 291	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.07 115	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.10 196

DStereoRT	0.40 560	0.16 354	0.74 510	0.25 413	0.17 407	0.42 548	0.19 336	0.50 456	0.48 516	0.31 377	0.40 441	0.32 416	0.39 555	0.64 536	0.31 475	0.09 350	0.11 362	1.56 688	0.43 654	0.08 237	0.41 615

WQFJA1	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

WQFJX1	0.20 240	0.12 182	0.21 36	0.23 318	0.17 407	0.24 321	0.19 336	0.63 597	0.56 575	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 260	0.27 274	0.18 267	0.08 259	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

WQFJX	0.19 211	0.12 182	0.21 36	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.18 289	0.57 540	0.49 531	0.17 186	0.17 160	0.14 166	0.16 260	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.08 239	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.11 245

NLMM	0.19 211	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 436	0.25 339	0.19 336	0.55 520	0.55 568	0.16 163	0.17 160	0.15 186	0.17 282	0.20 130	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

GEAStereo	0.20 240	0.10 81	0.31 129	0.35 596	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 649

GSStereo	0.21 276	0.10 81	0.31 129	0.36 604	0.42 636	0.19 178	0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

GS-Stereo							0.16 192	0.38 312	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 150	0.18 267	0.08 259	0.31 631	0.06 43	0.06 102	0.08 237	0.63 658

Select-FE	0.27 443	0.18 412	0.87 560	0.23 318	0.22 530	0.29 409	0.18 289	0.53 486	0.28 254	0.30 360	0.33 360	0.45 524	0.29 478	0.30 336	0.21 351	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.08 237	0.20 469

IGEV-FE	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

FlowAnything_test	0.15 120	0.12 182	0.23 53	0.21 195	0.12 164	0.18 151	0.16 192	0.25 129	0.17 53	0.15 144	0.13 76	0.15 186	0.14 220	0.19 103	0.17 238	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.12 515	0.08 237	0.10 196

S2M2_XL	0.10 2	0.10 81	0.24 59	0.14 2	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 58	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.13 40	0.08 17	0.20 21	0.20 149	0.13 220	0.13 23	0.10 8	0.23 84	0.17 53	0.11 35	0.13 76	0.12 113	0.08 14	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.16 473	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 406

HART	0.20 240	0.14 276	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 210	0.15 144	0.26 276	0.17 214	0.09 33	0.24 216	0.14 138	0.06 44	0.36 646	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 553

AIO-test2	0.22 301	0.27 532	0.54 388	0.29 537	0.16 375	0.22 279	0.16 192	0.44 396	0.43 456	0.17 186	0.29 303	0.16 199	0.11 107	0.27 274	0.14 138	0.19 608	0.07 175	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.09 128

tg	0.18 183	0.15 312	0.34 156	0.22 260	0.11 114	0.23 300	0.15 141	0.35 275	0.27 243	0.20 225	0.25 268	0.20 255	0.12 148	0.25 237	0.16 208	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.08 237	0.13 335

Occ-G	0.18 183	0.10 81	0.38 181	0.23 318	0.15 332	0.16 85	0.18 289	0.23 84	0.26 225	0.15 144	0.20 202	0.21 269	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.07 115	0.17 501	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.30 571

tta	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.13 335

qqq1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

fff1	0.26 414	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.21 351	0.10 421	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.13 335

CoDeX	0.24 366	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.14 264	0.29 409	0.21 404	0.55 520	0.42 445	0.29 337	0.36 394	0.28 362	0.23 373	0.48 449	0.20 323	0.09 350	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.08 76

cc1	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

ff7	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

IGEVStereo-DCA	0.20 240	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

ffff	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

rrr	0.22 301	0.17 388	0.79 529	0.22 260	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.27 243	0.19 215	0.12 58	0.14 166	0.12 148	0.38 413	0.31 475	0.07 115	0.16 473	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.28 562

ffm	0.27 443	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

ff1	0.36 531	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.38 312	0.46 494	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.08 259	0.28 609	0.12 504	0.11 473	0.08 237	0.37 606

11t	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

tt1	0.22 301	0.16 354	0.49 304	0.26 454	0.15 332	0.31 445	0.19 336	0.38 312	0.46 494	0.21 232	0.19 191	0.13 135	0.16 260	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.37 606

IGEV_Zeroshot_test	0.23 336	0.11 129	0.82 540	0.21 195	0.23 545	0.20 219	0.19 336	0.38 312	0.23 164	0.34 436	0.22 236	0.29 375	0.14 220	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.35 595

UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 249	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.13 68	0.20 41	0.19 97	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.11 107	0.18 83	0.17 238	0.08 259	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.07 30

MIM_Stereo	0.20 240	0.17 388	0.55 397	0.20 149	0.21 514	0.17 120	0.14 99	0.37 303	0.27 243	0.28 312	0.35 379	0.23 291	0.13 190	0.28 298	0.16 208	0.06 44	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.15 389

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 225	0.23 259	0.20 202	0.15 186	0.11 107	0.18 83	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 469	0.09 377	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.20 240	0.21 452	0.62 460	0.21 195	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.29 192	0.28 254	0.24 267	0.20 202	0.20 255	0.10 72	0.22 178	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.33 587

anonymousdsp2	0.23 336	0.11 129	0.42 224	0.26 454	0.24 562	0.25 339	0.17 233	0.43 375	0.37 386	0.30 360	0.23 250	0.24 311	0.15 241	0.32 361	0.17 238	0.07 115	0.28 609	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 625

anonymousdsp	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634

CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 545	0.18 151	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 103	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 469

anonymousa	0.26 414	0.13 226	0.56 407	0.29 537	0.30 601	0.31 445	0.20 376	0.38 312	0.36 371	0.33 415	0.51 537	0.41 492	0.27 435	0.25 237	0.24 401	0.08 259	0.18 513	0.09 333	0.18 603	0.08 237	0.17 427

Selective-RAFT	0.19 211	0.14 276	0.37 176	0.24 372	0.11 114	0.30 423	0.15 141	0.35 275	0.34 343	0.17 186	0.17 160	0.22 276	0.18 313	0.29 320	0.18 267	0.07 115	0.16 473	0.07 144	0.07 189	0.08 237	0.08 76

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 189	0.26 454	0.18 436	0.11 11	0.19 336	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 186	0.11 107	0.17 66	0.15 179	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.06 102	0.08 237	0.07 30

TestStereo1	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

ccc-4	0.18 183	0.13 226	0.41 214	0.21 195	0.15 332	0.21 250	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 232	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.27 274	0.13 92	0.07 115	0.25 594	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.36 598

DisPM	0.20 240	0.11 129	0.52 364	0.24 372	0.13 220	0.18 151	0.19 336	0.30 212	0.31 304	0.33 415	0.34 371	0.23 291	0.16 260	0.34 386	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.12 300

raft_robust	0.25 391	0.23 487	0.44 243	0.22 260	0.13 220	0.23 300	0.22 438	0.52 476	0.50 538	0.33 415	0.32 338	0.33 425	0.23 373	0.55 483	0.18 267	0.07 115	0.11 362	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.07 30

RAFT_CTSACE	0.23 336	0.21 452	0.57 417	0.26 454	0.15 332	0.22 279	0.23 466	0.34 266	0.30 293	0.34 436	0.51 537	0.31 405	0.17 282	0.33 371	0.15 179	0.06 44	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.07 30

SA-5K	0.23 336	0.22 471	0.50 325	0.27 491	0.14 264	0.26 359	0.27 526	0.43 375	0.38 397	0.29 337	0.39 432	0.23 291	0.21 351	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

Sa-1000	0.24 366	0.20 441	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.50 456	0.41 433	0.30 360	0.50 534	0.26 344	0.19 335	0.33 371	0.16 208	0.08 259	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.08 237	0.08 76

SA	0.24 366	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.25 339	0.23 466	0.48 437	0.42 445	0.28 312	0.44 486	0.23 291	0.23 373	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.08 237	0.09 128

IGEV-Stereo	0.20 240	0.13 226	0.49 304	0.28 519	0.20 497	0.21 250	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.12 148	0.32 361	0.13 92	0.07 115	0.26 600	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.48 634
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.23 336	0.28 540	0.75 514	0.24 372	0.16 375	0.25 339	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.34 371	0.23 291	0.15 241	0.27 274	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

iRaft-Stereo_20w	0.29 474	0.11 129	0.86 557	0.33 585	0.24 562	0.32 462	0.26 517	0.60 575	0.26 225	0.41 534	0.21 222	0.28 362	0.19 335	0.32 361	0.24 401	0.07 115	0.31 631	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.47 631

IPLGR_C	0.23 336	0.29 544	0.81 536	0.24 372	0.16 375	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.33 331	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

GMOStereo	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

ACRE	0.23 336	0.27 532	0.83 546	0.24 372	0.15 332	0.24 321	0.20 376	0.38 312	0.32 314	0.32 402	0.33 360	0.23 291	0.15 241	0.26 259	0.22 369	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128

CrosDoStereo	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

PFNet+	0.21 276	0.11 129	0.54 388	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 289	0.31 233	0.36 371	0.33 415	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.33 371	0.18 267	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.08 237	0.12 300

HHNet	0.23 336	0.12 182	0.66 480	0.19 103	0.18 436	0.20 219	0.20 376	0.36 287	0.32 314	0.33 415	0.59 579	0.19 241	0.21 351	0.24 216	0.31 475	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.12 300

OMP-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.48 287	0.30 548	0.13 220	0.21 250	0.16 192	0.38 312	0.35 355	0.34 436	0.30 317	0.33 425	0.20 340	0.70 559	0.24 401	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 366	0.16 354	0.47 272	0.29 537	0.12 164	0.23 300	0.14 99	0.40 342	0.33 331	0.35 455	0.37 405	0.33 425	0.22 359	0.70 559	0.26 427	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.08 237	0.07 30

NF-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.52 469	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

OCTAStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

PSM-softLoss	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

KMStereo	0.22 301	0.11 129	0.53 375	0.25 413	0.12 164	0.20 219	0.17 233	0.39 333	0.29 275	0.29 337	0.32 338	0.24 311	0.16 260	0.53 472	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.12 300

FTStereo	0.28 453	0.11 129	0.56 407	0.24 372	0.13 220	0.21 250	0.52 639	0.36 287	0.28 254	0.38 495	0.94 637	0.30 395	0.56 612	0.33 371	0.18 267	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.19 451

KYRaft	0.23 336	0.11 129	0.43 232	0.23 318	0.12 164	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.26 225	0.35 455	0.53 552	0.34 433	0.26 425	0.29 320	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.08 237	0.30 571

DeepStereo_LL	0.32 505	0.11 129	0.53 375	0.19 103	0.12 164	0.22 279	1.07 673	0.36 287	0.38 397	0.38 495	0.60 583	0.28 362	0.45 580	0.61 517	0.56 581	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.09 377	0.08 237	0.09 128

PFNet	0.24 366	0.11 129	0.63 465	0.25 413	0.14 264	0.22 279	0.19 336	0.40 342	0.35 355	0.36 469	0.32 338	0.27 349	0.20 340	0.63 531	0.23 389	0.09 350	0.05 6	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.08 76

RE-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

Pruner-Stereo	0.20 240	0.12 182	0.49 304	0.29 537	0.12 164	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.32 338	0.25 324	0.15 241	0.25 237	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.10 196

TVStereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.12 164	0.21 250	0.18 289	0.40 342	0.35 355	0.28 312	0.30 317	0.22 276	0.17 282	0.51 461	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.08 276	0.08 237	0.13 335

IRAFT_RVC	0.23 336	0.15 312	0.54 388	0.26 454	0.12 164	0.19 178	0.23 466	0.41 360	0.39 413	0.31 377	0.30 317	0.29 375	0.24 394	0.55 483	0.23 389	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.08 76

test-2	0.20 240	0.17 388	0.45 249	0.23 318	0.18 436	0.21 250	0.27 526	0.28 173	0.28 254	0.31 377	0.32 338	0.28 362	0.17 282	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 572	0.10 413	0.08 276	0.08 237	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.56 407	0.23 318	0.13 220	0.24 321	0.24 491	0.38 312	0.29 275	0.31 377	0.44 486	0.27 349	0.21 351	0.31 351	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.10 413	0.09 377	0.08 237	0.19 451

Prome-Stereo	0.22 301	0.10 81	0.43 232	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.23 466	0.37 303	0.27 243	0.33 415	0.58 574	0.24 311	0.28 458	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.05 6	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.20 469

test_xeample3	0.22 301	0.17 388	0.81 536	0.21 195	0.15 332	0.20 219	0.18 289	0.40 342	0.25 210	0.19 215	0.12 58	0.13 135	0.12 148	0.34 386	0.33 494	0.07 115	0.20 542	0.07 144	0.08 276	0.08 237	0.34 591

AFF-stereo	0.20 240	0.24 499	0.49 304	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.18 289	0.35 275	0.29 275	0.25 281	0.36 394	0.25 324	0.17 282	0.25 237	0.17 238	0.06 44	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.08 237	0.11 245

cf-r	0.26 414	0.22 471	0.66 480	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.22 438	0.44 396	0.42 445	0.32 402	0.42 462	0.43 512	0.27 435	0.44 435	0.27 439	0.11 460	0.07 175	0.08 236	0.10 437	0.08 237	0.09 128

RASNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.33 472	0.20 376	0.50 456	0.41 433	0.31 377	0.44 486	0.47 543	0.38 548	0.79 592	0.40 526	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.09 377	0.08 237	0.10 196

HSM-Net_RVC	0.28 453	0.12 182	0.48 287	0.19 103	0.11 114	0.35 502	0.21 404	0.64 603	0.44 469	0.40 522	0.43 476	0.50 559	0.27 435	0.75 578	0.25 415	0.08 259	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.08 237	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 391	0.22 471	0.62 460	0.26 454	0.11 114	0.31 445	0.23 466	0.46 414	0.45 482	0.34 436	0.43 476	0.27 349	0.23 373	0.36 399	0.37 518	0.08 259	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.08 237	0.10 196

RT-IGEV	0.29 474	0.10 81	0.60 449	0.24 372	0.16 375	0.38 523	0.31 567	0.60 575	0.46 494	0.41 534	0.41 453	0.49 553	0.31 502	0.30 336	0.29 461	0.09 350	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.25 532

NLCSM	0.20 240	0.15 312	0.23 53	0.24 372	0.19 470	0.24 321	0.22 438	0.45 405	0.44 469	0.20 225	0.18 179	0.14 166	0.16 260	0.47 447	0.20 323	0.09 350	0.09 284	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.10 196

gasm-f	0.20 240	0.12 182	0.36 170	0.35 596	0.36 624	0.18 151	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 107	0.20 130	0.19 297	0.08 259	0.28 609	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.57 649

G2L-ROB	0.25 391	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.12 164	0.28 384	0.21 404	0.48 437	0.34 343	0.35 455	0.31 328	0.41 492	0.23 373	0.51 461	0.31 475	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.12 300

G2L-Stereo_test	0.26 414	0.22 471	0.54 388	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.24 491	0.51 468	0.40 423	0.38 495	0.37 405	0.40 483	0.26 425	0.53 472	0.32 485	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

G2L-Stereo	0.27 443	0.23 487	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.19 336	0.48 437	0.37 386	0.33 415	0.38 414	0.40 483	0.23 373	0.61 517	0.33 494	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.11 245

MM-Stereo_test3	0.19 211	0.15 312	0.39 189	0.25 413	0.15 332	0.19 178	0.22 438	0.42 366	0.40 423	0.17 186	0.24 260	0.17 214	0.12 148	0.22 178	0.16 208	0.08 259	0.21 547	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.11 245

MM-Stereo_test2	0.19 211	0.11 129	0.47 272	0.25 413	0.11 114	0.21 250	0.20 376	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.06 44	0.26 600	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.41 615

MM-Stereo_test1	0.20 240	0.13 226	0.45 249	0.24 372	0.12 164	0.20 219	0.21 404	0.36 287	0.32 314	0.23 259	0.22 236	0.15 186	0.14 220	0.28 298	0.16 208	0.07 115	0.24 588	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.21 481

HI	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

CoSv	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 495	0.38 414	0.36 452	0.24 394	0.29 320	0.22 369	0.06 44	0.05 6	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.08 76

SCV_C0	0.19 211	0.14 276	0.40 204	0.30 548	0.20 497	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 225	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.14 138	0.07 115	0.22 559	0.06 43	0.06 102	0.09 329	0.25 532

SCV	0.18 183	0.15 312	0.37 176	0.26 454	0.20 497	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 351	0.12 39	0.08 259	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.26 545

rvit_stereo_0083	0.17 172	0.13 226	0.29 111	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.17 233	0.23 84	0.36 371	0.16 163	0.22 236	0.19 241	0.17 282	0.21 150	0.17 238	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 343	0.17 186	0.19 191	0.18 229	0.15 241	0.20 130	0.17 238	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.07 30

test_sample1	0.24 366	0.13 226	0.40 204	0.20 149	0.13 220	0.29 409	0.19 336	0.43 375	0.30 293	0.27 301	0.34 371	0.31 405	0.28 458	0.45 441	0.27 439	0.09 350	0.16 473	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.22 496

DispNO	0.29 474	0.24 499	0.83 546	0.23 318	0.17 407	0.25 339	0.22 438	0.47 426	0.42 445	0.33 415	0.39 432	0.38 464	0.28 458	0.78 588	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 183	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.37 386	0.43 551	0.17 160	0.13 135	0.12 148	0.20 130	0.16 208	0.08 259	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.08 76

MyStereo07	0.18 183	0.15 312	0.44 243	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.31 233	0.26 225	0.22 251	0.13 76	0.12 113	0.13 190	0.33 371	0.14 138	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MyStereo06	0.23 336	0.15 312	0.74 510	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.43 375	0.25 210	0.36 469	0.24 260	0.34 433	0.18 313	0.24 216	0.20 323	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MyStereo05	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.14 264	0.25 339	0.22 438	0.50 456	0.54 560	0.32 402	0.23 250	0.26 344	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.12 388	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

MyStereo04	0.24 366	0.15 312	0.58 433	0.22 260	0.16 375	0.25 339	0.22 438	0.51 468	0.54 560	0.29 337	0.23 250	0.27 349	0.23 373	0.32 361	0.25 415	0.07 115	0.13 409	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

ACVNet-DCA	0.21 276	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

xx1	0.23 336	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.39 333	0.48 516	0.21 232	0.20 202	0.28 362	0.25 407	0.28 298	0.12 39	0.08 259	0.28 609	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

1test111	0.22 301	0.16 354	0.50 325	0.27 491	0.13 220	0.31 445	0.19 336	0.43 375	0.32 314	0.21 232	0.20 202	0.13 135	0.17 282	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.28 609	0.08 236	0.06 102	0.09 329	0.23 506

11t1	0.21 276	0.12 182	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.37 303	0.28 254	0.27 301	0.25 268	0.24 311	0.23 373	0.28 298	0.25 415	0.09 350	0.19 527	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.23 506

MIF-Stereo (partial)	0.18 183	0.13 226	0.50 325	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 225	0.17 186	0.26 276	0.16 199	0.17 282	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.08 76

EKT-Stereo	0.39 548	0.13 226	0.53 375	0.42 631	3.94 690	0.22 279	0.17 233	0.38 312	0.30 293	0.21 232	0.20 202	0.23 291	0.15 241	0.30 336	0.18 267	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.09 329	0.12 300

LL-Strereo2	0.21 276	0.25 514	0.53 375	0.32 573	0.20 497	0.25 339	0.14 99	0.32 241	0.25 210	0.25 281	0.20 202	0.24 311	0.12 148	0.28 298	0.18 267	0.07 115	0.07 175	0.12 504	0.09 377	0.09 329	0.16 406

LL-Strereo	0.32 505	0.33 565	0.77 524	0.26 454	0.24 562	0.22 279	0.23 466	0.58 554	0.44 469	0.35 455	0.32 338	0.41 492	0.40 560	0.93 626	0.25 415	0.08 259	0.13 409	0.11 469	0.09 377	0.09 329	0.22 496

CBFPSM	0.28 453	0.23 487	0.76 518	0.21 195	0.14 264	0.38 523	0.26 517	0.42 366	0.37 386	0.34 436	0.36 394	0.55 580	0.38 548	0.33 371	0.40 526	0.08 259	0.08 239	0.07 144	0.08 276	0.09 329	0.12 300

knoymous	0.18 183	0.10 81	0.35 164	0.17 27	0.11 114	0.21 250	0.17 233	0.33 259	0.24 184	0.24 267	0.28 295	0.27 349	0.16 260	0.24 216	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.09 333	0.06 102	0.09 329	0.10 196

qqq	0.24 366	0.16 354	0.46 264	0.20 149	0.15 332	0.23 300	0.20 376	0.43 375	0.32 314	0.26 291	0.31 328	0.28 362	0.25 407	0.36 399	0.28 447	0.08 259	0.22 559	0.10 413	0.11 473	0.09 329	0.23 506

x	0.23 336	0.15 312	0.45 249	0.20 149	0.15 332	0.27 366	0.17 233	0.43 375	0.35 355	0.26 291	0.31 328	0.29 375	0.25 407	0.29 320	0.30 465	0.09 350	0.22 559	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.24 520

BUS	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.44 558	0.17 233	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.31 405	0.22 359	0.27 274	0.22 369	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

IER	0.24 366	0.15 312	0.50 325	0.21 195	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.44 396	0.38 397	0.34 436	0.41 453	0.32 416	0.34 526	0.31 351	0.23 389	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.09 329	0.09 128

RAFT+CT+SA	0.23 336	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.18 436	0.23 300	0.29 548	0.42 366	0.38 397	0.24 267	0.39 432	0.20 255	0.17 282	0.34 386	0.17 238	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.12 515	0.09 329	0.13 335

BSDual-CNN	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.25 413	0.14 264	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.36 371	0.34 436	0.35 379	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

hknet	0.26 414	0.15 312	0.49 304	0.25 413	0.16 375	0.35 502	0.22 438	0.59 564	0.40 423	0.34 436	0.35 379	0.43 512	0.28 458	0.38 413	0.26 427	0.09 350	0.07 175	0.11 469	0.10 437	0.09 329	0.10 196

iRaft-Stereo_5w	0.25 391	0.24 499	0.50 325	0.23 318	0.18 436	0.19 178	0.19 336	0.39 333	0.35 355	0.28 312	0.36 394	0.34 433	0.23 373	0.66 547	0.28 447	0.07 115	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.14 370

psmg	0.24 366	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.14 264	0.35 502	0.23 466	0.54 502	0.36 371	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.25 407	0.27 274	0.28 447	0.10 421	0.08 239	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

GwcNet-ADL	0.23 336	0.15 312	0.58 433	0.24 372	0.13 220	0.23 300	0.24 491	0.51 468	0.41 433	0.28 312	0.29 303	0.30 395	0.20 340	0.27 274	0.28 447	0.09 350	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.09 329	0.11 245

GANet-ADL	0.22 301	0.14 276	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.29 409	0.19 336	0.48 437	0.36 371	0.26 291	0.33 360	0.32 416	0.20 340	0.26 259	0.22 369	0.11 460	0.07 175	0.07 144	0.06 102	0.09 329	0.11 245

AAGNet	0.34 521	0.12 182	0.53 375	0.26 454	0.16 375	0.20 219	0.19 336	0.31 233	0.29 275	0.35 455	0.35 379	0.27 349	0.30 485	0.44 435	2.56 684	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.09 329	0.07 30

NRIStereo	0.20 240	0.12 182	0.50 325	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.19 336	0.30 212	0.28 254	0.26 291	0.26 276	0.25 324	0.18 313	0.34 386	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.09 128

PSM-AAD	0.26 414	0.11 129	0.43 232	0.24 372	0.12 164	0.27 366	0.37 597	0.36 287	0.30 293	0.36 469	0.39 432	0.28 362	0.77 639	0.30 336	0.16 208	0.07 115	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.21 481

SST-Stereo	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.14 264	0.19 178	0.17 233	0.32 241	0.26 225	0.34 436	0.33 360	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.18 267	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

RAFT_R40	0.22 301	0.11 129	0.52 364	0.25 413	0.13 220	0.18 151	0.18 289	0.32 241	0.31 304	0.33 415	0.33 360	0.30 395	0.23 373	0.55 483	0.19 297	0.08 259	0.05 6	0.10 413	0.08 276	0.09 329	0.07 30

DeepStereo_RVC	0.19 211	0.12 182	0.47 272	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 312	0.27 289	0.23 291	0.28 458	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.07 189	0.09 329	0.10 196

ICVP	0.24 366	0.13 226	0.45 249	0.26 454	0.14 264	0.30 423	0.25 505	0.47 426	0.35 355	0.29 337	0.43 476	0.35 446	0.25 407	0.28 298	0.25 415	0.12 500	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.21 276	0.22 471	0.49 304	0.25 413	0.24 562	0.19 178	0.17 233	0.34 266	0.32 314	0.24 267	0.25 268	0.20 255	0.16 260	0.25 237	0.21 351	0.08 259	0.19 527	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

iRaftStereo_RVC	0.17 172	0.16 354	0.35 164	0.21 195	0.11 114	0.20 219	0.17 233	0.34 266	0.25 210	0.20 225	0.25 268	0.19 241	0.12 148	0.21 150	0.16 208	0.07 115	0.12 388	0.10 413	0.09 377	0.09 329	0.14 370

sCroCo_RVC	0.19 211	0.15 312	0.60 449	0.27 491	0.18 436	0.23 300	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 236	0.17 214	0.14 220	0.22 178	0.16 208	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.10 196

222	0.45 580	0.14 276	0.43 232	0.19 103	0.15 332	0.36 509	0.20 376	0.60 575	0.43 456	0.37 486	0.45 501	0.30 395	0.28 458	0.59 504	3.72 688	0.11 460	0.19 527	0.08 236	0.09 377	0.09 329	0.27 553

test_xeample	0.39 548	0.14 276	0.46 264	0.19 103	0.16 375	0.34 487	0.22 438	0.59 564	0.43 456	0.33 415	0.47 520	0.30 395	0.27 435	0.60 509	2.44 683	0.10 421	0.21 547	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.25 532

ARAFT	0.26 414	0.30 550	0.87 560	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.24 491	0.46 414	0.34 343	0.33 415	0.28 295	0.29 375	0.20 340	0.49 451	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.12 504	0.11 473	0.09 329	0.09 128

SFCPSM	0.23 336	0.12 182	0.51 344	0.21 195	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.57 540	0.41 433	0.29 337	0.32 338	0.23 291	0.22 359	0.28 298	0.20 323	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.09 329	0.09 128

delet	0.29 474	0.18 412	0.58 433	0.24 372	0.19 470	0.41 540	0.30 557	0.52 476	0.51 544	0.35 455	0.42 462	0.37 458	0.31 502	0.49 451	0.36 512	0.10 421	0.09 284	0.11 469	0.12 515	0.09 329	0.09 128

FENet	0.22 301	0.13 226	0.48 287	0.22 260	0.12 164	0.27 366	0.18 289	0.43 375	0.37 386	0.31 377	0.32 338	0.29 375	0.23 373	0.27 274	0.24 401	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.09 329	0.11 245

ac_64	0.28 453	0.16 354	0.62 460	0.25 413	0.17 407	0.36 509	0.22 438	0.48 437	0.35 355	0.36 469	0.37 405	0.51 562	0.30 485	0.62 528	0.34 501	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.09 329	0.09 128

HITNet	0.22 301	0.23 487	0.60 449	0.20 149	0.09 18	0.27 366	0.15 141	0.45 405	0.33 331	0.29 337	0.33 360	0.27 349	0.22 359	0.29 320	0.27 439	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 102	0.09 329	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
HSM	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.15 332	0.33 472	0.20 376	0.55 520	0.39 413	0.36 469	0.39 432	0.67 625	0.32 516	0.88 612	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.09 329	0.10 196

iResNet_ROB	0.27 443	0.27 532	0.48 287	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.17 233	0.57 540	0.55 568	0.39 513	0.44 486	0.37 458	0.28 458	0.43 431	0.28 447	0.08 259	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.09 329	0.11 245

rvit_0105_5	0.22 301	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.13 220	0.22 279	0.25 505	0.38 312	0.40 423	0.21 232	0.23 250	0.27 349	0.20 340	0.27 274	0.20 323	0.15 562	0.13 409	0.12 504	0.12 515	0.10 393	0.10 196

rvit_0105_3	0.24 366	0.21 452	0.57 417	0.25 413	0.15 332	0.24 321	0.28 542	0.40 342	0.43 456	0.25 281	0.26 276	0.29 375	0.22 359	0.29 320	0.21 351	0.15 562	0.13 409	0.14 554	0.15 577	0.10 393	0.10 196

UGAM	0.28 453	0.18 412	0.57 417	0.26 454	0.13 220	0.23 300	0.26 517	0.33 259	0.45 482	0.32 402	0.42 462	0.45 524	0.22 359	0.92 624	0.23 389	0.08 259	0.09 284	0.14 554	0.13 547	0.10 393	0.10 196

rvit_stereo_0081_aga	0.17 172	0.17 388	0.40 204	0.21 195	0.14 264	0.20 219	0.17 233	0.24 106	0.26 225	0.18 208	0.21 222	0.20 255	0.14 220	0.20 130	0.15 179	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.08 76

rvit_stereo_0080	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

rvit_stereo_ft	0.18 183	0.19 427	0.43 232	0.25 413	0.14 264	0.17 120	0.21 404	0.30 212	0.28 254	0.17 186	0.19 191	0.20 255	0.17 282	0.22 178	0.18 267	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.08 76

test_sample2	0.23 336	0.12 182	0.39 189	0.20 149	0.11 114	0.28 384	0.22 438	0.45 405	0.33 331	0.27 301	0.34 371	0.30 395	0.25 407	0.46 443	0.23 389	0.09 350	0.15 459	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.19 451

CAS++	0.17 172	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 366	0.25 210	0.19 215	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 178	0.12 39	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.08 276	0.10 393	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.19 211	0.18 412	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.20 219	0.16 192	0.28 173	0.31 304	0.17 186	0.32 338	0.25 324	0.20 340	0.24 216	0.19 297	0.08 259	0.06 86	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 181	0.19 103	0.11 114	0.18 151	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 260	0.16 199	0.10 72	0.19 103	0.13 92	0.07 115	0.06 86	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.07 30

MyStereo8	0.25 391	0.20 441	0.69 491	0.24 372	0.17 407	0.31 445	0.16 192	0.50 456	0.32 314	0.29 337	0.38 414	0.25 324	0.19 335	0.33 371	0.29 461	0.08 259	0.20 542	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.16 406

SMFormer	0.27 443	0.13 226	0.47 272	0.20 149	0.10 68	0.28 384	0.19 336	0.54 502	0.48 516	0.35 455	0.42 462	0.31 405	0.27 435	0.60 509	0.34 501	0.10 421	0.16 473	0.08 236	0.09 377	0.10 393	0.16 406

mmm	0.25 391	0.15 312	0.44 243	0.23 318	0.20 497	0.28 384	0.21 404	0.43 375	0.32 314	0.31 377	0.40 441	0.30 395	0.24 394	0.31 351	0.28 447	0.09 350	0.21 547	0.11 469	0.12 515	0.10 393	0.26 545

1111x	0.39 548	0.17 388	0.80 534	0.23 318	0.15 332	0.33 472	0.27 526	0.62 593	0.48 516	0.32 402	0.43 476	0.40 483	0.29 478	0.86 609	1.60 668	0.09 350	0.23 572	0.09 333	0.12 515	0.10 393	0.23 506

whm_eth	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 376	0.29 192	0.26 225	0.16 163	0.17 160	0.19 241	0.14 220	0.19 103	0.16 208	0.11 460	0.08 239	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.08 76

plain	0.18 183	0.16 354	0.59 442	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 276	0.13 135	0.17 282	0.27 274	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.07 30

StereoVision	0.23 336	0.23 487	0.55 397	0.27 491	0.17 407	0.23 300	0.22 438	0.40 342	0.32 314	0.21 232	0.51 537	0.22 276	0.16 260	0.29 320	0.19 297	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.13 547	0.10 393	0.08 76

gwcnet-sp	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

scenet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

riskmin	0.24 366	0.10 81	0.43 232	0.32 573	0.26 580	0.33 472	0.19 336	0.44 396	0.30 293	0.24 267	0.27 289	0.37 458	0.25 407	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.18 513	0.09 333	0.13 547	0.10 393	0.27 553

ssnet	0.25 391	0.16 354	0.70 497	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.22 438	0.46 414	0.41 433	0.37 486	0.35 379	0.27 349	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.09 350	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

CRFU-Net	0.29 474	0.14 276	0.48 287	0.26 454	0.15 332	0.46 569	0.22 438	0.52 476	0.32 314	0.44 557	0.42 462	0.48 547	0.47 589	0.44 435	0.31 475	0.12 500	0.10 325	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.11 245

test_5	0.25 391	0.25 514	0.57 417	0.27 491	0.18 436	0.25 339	0.29 548	0.42 366	0.39 413	0.29 337	0.40 441	0.27 349	0.23 373	0.35 393	0.19 297	0.07 115	0.07 175	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.14 370

CSP-Net	0.28 453	0.17 388	0.41 214	0.22 260	0.14 264	0.44 558	0.24 491	0.52 476	0.42 445	0.42 540	0.44 486	0.42 505	0.27 435	0.66 547	0.30 465	0.12 500	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.10 196

DAS	0.28 453	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.76 584	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

SepStereo	0.27 443	0.13 226	0.49 304	0.24 372	0.18 436	0.30 423	0.24 491	0.48 437	0.48 516	0.42 540	0.45 501	0.34 433	0.31 502	0.64 536	0.24 401	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.10 393	0.11 245

PSMNet-ADL	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.27 491	0.14 264	0.32 462	0.22 438	0.45 405	0.37 386	0.28 312	0.34 371	0.41 492	0.28 458	0.61 517	0.32 485	0.11 460	0.10 325	0.09 333	0.11 473	0.10 393	0.13 335

Patchmatch Stereo++	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	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
PSM-adaLoss	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.25 237	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 211	0.13 226	0.52 364	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.23 202	0.17 238	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

iGMRVC	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

iRAFT	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.19 178	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.27 274	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

CRE-IMP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.23 318	0.11 114	0.24 321	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 301	0.26 276	0.24 311	0.17 282	0.24 216	0.19 297	0.09 350	0.05 6	0.10 413	0.07 189	0.10 393	0.10 196

RAFT-IKP	0.19 211	0.13 226	0.51 344	0.22 260	0.11 114	0.18 151	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 312	0.29 303	0.25 324	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.10 393	0.09 128

RALCasStereoNet	0.22 301	0.22 471	0.48 287	0.23 318	0.23 545	0.22 279	0.18 289	0.32 241	0.27 243	0.22 251	0.30 317	0.22 276	0.15 241	0.29 320	0.20 323	0.08 259	0.22 559	0.07 144	0.06 102	0.10 393	0.25 532

RALAANet	0.21 276	0.24 499	0.53 375	0.23 318	0.14 264	0.22 279	0.13 68	0.38 312	0.30 293	0.29 337	0.26 276	0.25 324	0.15 241	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.10 393	0.07 30

GES	0.23 336	0.14 276	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.28 384	0.19 336	0.51 468	0.35 355	0.31 377	0.36 394	0.25 324	0.24 394	0.30 336	0.23 389	0.11 460	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.10 393	0.12 300

xxxx	0.39 548	0.14 276	0.47 272	0.20 149	0.16 375	0.38 523	0.20 376	0.61 585	0.43 456	0.30 360	0.44 486	0.38 464	0.25 407	0.50 455	2.41 682	0.11 460	0.21 547	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.26 545

MMNet	0.28 453	0.19 427	0.54 388	0.24 372	0.17 407	0.47 575	0.22 438	0.47 426	0.53 555	0.40 522	0.43 476	0.36 452	0.34 526	0.40 419	0.35 508	0.08 259	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.09 128

UNet	0.28 453	0.16 354	0.70 497	0.24 372	0.20 497	0.44 558	0.21 404	0.52 476	0.42 445	0.36 469	0.40 441	0.43 512	0.33 524	0.41 422	0.32 485	0.09 350	0.07 175	0.10 413	0.09 377	0.10 393	0.09 128

UPFNet	0.27 443	0.15 312	0.47 272	0.25 413	0.20 497	0.37 517	0.27 526	0.50 456	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.37 458	0.29 478	0.40 419	0.34 501	0.10 421	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.10 393	0.08 76

ACVNet	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.18 55	0.15 332	0.27 366	0.23 466	0.40 342	0.45 482	0.29 337	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.35 508	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.10 393	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 414	0.19 427	0.54 388	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.22 438	0.47 426	0.34 343	0.30 360	0.40 441	0.41 492	0.30 485	0.59 504	0.25 415	0.11 460	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.10 393	0.10 196

PSMNet-RSSM	0.26 414	0.21 452	0.50 325	0.21 195	0.14 264	0.25 339	0.21 404	0.50 456	0.38 397	0.31 377	0.45 501	0.40 483	0.27 435	0.53 472	0.24 401	0.12 500	0.08 239	0.11 469	0.13 547	0.10 393	0.10 196

GwcNet-RSSM	0.28 453	0.25 514	0.61 456	0.22 260	0.14 264	0.28 384	0.24 491	0.46 414	0.44 469	0.33 415	0.46 513	0.41 492	0.28 458	0.55 483	0.31 475	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.10 437	0.10 393	0.09 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 474	0.24 499	0.81 536	0.26 454	0.18 436	0.30 423	0.22 438	0.52 476	0.41 433	0.38 495	0.42 462	0.42 505	0.28 458	0.46 443	0.31 475	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.11 473	0.10 393	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.
AANet_RVC	0.33 512	0.31 554	0.69 491	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.23 466	0.49 448	0.55 568	0.39 513	0.60 583	0.43 512	0.30 485	0.88 612	0.54 577	0.11 460	0.08 239	0.07 144	0.07 189	0.10 393	0.12 300

StereoDRNet-Refined	0.28 453	0.19 427	0.47 272	0.25 413	0.14 264	0.36 509	0.21 404	0.49 448	0.43 456	0.46 570	0.52 544	0.42 505	0.30 485	0.46 443	0.38 520	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 488	0.20 441	0.45 249	0.28 519	0.17 407	0.37 517	0.25 505	0.50 456	0.45 482	0.46 570	0.47 520	0.51 562	0.34 526	0.56 489	0.38 520	0.10 421	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.10 393	0.11 245

pmcnn	0.54 610	0.24 499	1.06 596	0.25 413	0.26 580	0.40 535	0.31 567	0.55 520	0.55 568	0.56 609	1.22 652	2.53 680	0.39 555	0.84 606	1.08 641	0.09 350	0.06 86	0.06 43	0.05 32	0.10 393	0.14 370

Selective-IGEV-i16pc	0.33 512	0.12 182	1.65 652	0.21 195	0.14 264	0.74 631	0.30 557	0.46 414	0.44 469	0.21 232	0.32 338	0.26 344	0.14 220	0.71 565	0.19 297	0.15 562	0.10 325	0.08 236	0.09 377	0.11 445	0.12 300

z-ln-s-r	0.35 528	0.30 550	1.02 591	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.26 517	0.46 414	0.55 568	0.33 415	0.61 591	0.39 478	0.31 502	0.80 596	0.77 612	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.08 276	0.11 445	0.10 196

DFGA-Net	0.26 414	0.33 565	0.70 497	0.22 260	0.15 332	0.25 339	0.17 233	0.41 360	0.40 423	0.30 360	0.32 338	0.21 269	0.18 313	0.61 517	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.09 128

coex_refinement	0.28 453	0.22 471	0.50 325	0.23 318	0.15 332	0.31 445	0.20 376	0.51 468	0.43 456	0.35 455	0.42 462	0.45 524	0.27 435	0.56 489	0.41 530	0.10 421	0.07 175	0.07 144	0.07 189	0.11 445	0.12 300

S2M2_L	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.17 27	0.12 164	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 137	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.12 148	0.16 48	0.15 179	0.13 522	0.09 284	0.09 333	0.10 437	0.11 445	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.20 240	0.16 354	0.41 214	0.23 318	0.14 264	0.18 151	0.20 376	0.31 233	0.39 413	0.18 208	0.22 236	0.23 291	0.18 313	0.26 259	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

rvit_0105_4	0.21 276	0.17 388	0.49 304	0.23 318	0.14 264	0.20 219	0.23 466	0.35 275	0.40 423	0.19 215	0.24 260	0.25 324	0.20 340	0.28 298	0.18 267	0.16 573	0.13 409	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.10 196

rvit_105_1	0.28 453	0.24 499	0.65 475	0.27 491	0.19 470	0.31 445	0.35 588	0.46 414	0.53 555	0.31 377	0.32 338	0.32 416	0.27 435	0.36 399	0.26 427	0.16 573	0.14 428	0.15 572	0.17 598	0.11 445	0.11 245

ACV-stereo	0.30 488	0.20 441	0.82 540	0.23 318	0.16 375	0.48 582	0.20 376	0.38 312	0.34 343	0.29 337	0.33 360	0.66 621	0.43 575	0.55 483	0.31 475	0.10 421	0.09 284	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

ITSA-stereo	0.26 414	0.16 354	0.39 189	0.24 372	0.11 114	0.28 384	0.18 289	0.58 554	0.59 587	0.32 402	0.32 338	0.33 425	0.28 458	0.51 461	0.34 501	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 414	0.15 312	0.96 582	0.21 195	0.25 576	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.28 254	0.25 281	0.29 303	0.46 533	0.23 373	0.28 298	0.20 323	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.12 515	0.11 445	0.17 427

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 240	0.74 654	0.71 504	0.17 27	0.08 8	0.15 48	0.15 141	0.19 33	0.18 71	0.13 92	0.12 58	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 138	0.34 642	0.12 388	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.24 520

test_sample6	0.27 443	0.15 312	0.50 325	0.22 260	0.12 164	0.30 423	0.22 438	0.54 502	0.39 413	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.58 496	0.26 427	0.11 460	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

test_sample5	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.43 476	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

test_sample4	0.26 414	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.12 164	0.32 462	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.33 415	0.38 414	0.28 362	0.25 407	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.09 377	0.11 445	0.16 406

test_sample3	0.25 391	0.14 276	0.52 364	0.20 149	0.12 164	0.33 472	0.20 376	0.53 486	0.38 397	0.32 402	0.35 379	0.29 375	0.24 394	0.54 478	0.25 415	0.10 421	0.14 428	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.15 389

DualNet	0.26 414	0.14 276	0.51 344	0.21 195	0.12 164	0.31 445	0.21 404	0.53 486	0.38 397	0.34 436	0.44 486	0.29 375	0.25 407	0.56 489	0.24 401	0.10 421	0.14 428	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.16 406

mmx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

xxx	0.37 538	0.17 388	0.84 550	0.21 195	0.13 220	0.29 409	0.21 404	0.57 540	0.48 516	0.31 377	0.44 486	0.34 433	0.24 394	0.91 619	1.30 651	0.10 421	0.20 542	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.23 506

PCWNet_CMD	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.21 195	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.06 86	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.11 245

CASS	0.22 301	0.16 354	0.40 204	0.26 454	0.12 164	0.29 409	0.19 336	0.40 342	0.32 314	0.34 436	0.35 379	0.25 324	0.25 407	0.26 259	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.11 469	0.09 377	0.11 445	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.28 453	0.19 427	0.68 489	0.22 260	0.19 470	0.31 445	0.31 567	0.43 375	0.43 456	0.28 312	0.38 414	0.42 505	0.32 516	0.33 371	0.32 485	0.08 259	0.14 428	0.10 413	0.12 515	0.11 445	0.24 520

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 512	0.25 514	0.82 540	0.22 260	0.17 407	0.46 569	0.28 542	0.53 486	0.53 555	0.43 551	0.57 571	0.44 518	0.31 502	0.50 455	0.48 558	0.10 421	0.06 86	0.08 236	0.06 102	0.11 445	0.12 300

RAFT	0.24 366	0.24 499	0.46 264	0.27 491	0.15 332	0.26 359	0.26 517	0.37 303	0.31 304	0.34 436	0.34 371	0.41 492	0.22 359	0.30 336	0.18 267	0.08 259	0.15 459	0.11 469	0.10 437	0.11 445	0.13 335

GEStereo_RVC	0.29 474	0.24 499	0.60 449	0.27 491	0.16 375	0.33 472	0.25 505	0.58 554	0.56 575	0.35 455	0.38 414	0.34 433	0.25 407	0.51 461	0.29 461	0.12 500	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.13 335

Anonymous3	0.24 366	0.19 427	0.76 518	0.27 491	0.18 436	0.41 540	0.24 491	0.45 405	0.36 371	0.23 259	0.27 289	0.20 255	0.18 313	0.28 298	0.19 297	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.10 437	0.11 445	0.13 335

TestStereo	0.22 301	0.24 499	0.48 287	0.25 413	0.11 114	0.22 279	0.22 438	0.32 241	0.31 304	0.24 267	0.34 371	0.23 291	0.19 335	0.62 528	0.19 297	0.08 259	0.07 175	0.10 413	0.07 189	0.11 445	0.07 30

CFNet_pseudo	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.11 445	0.11 245

ADLNet	0.30 488	0.19 427	0.59 442	0.23 318	0.19 470	0.34 487	0.23 466	0.56 531	0.44 469	0.43 551	0.41 453	0.43 512	0.28 458	0.56 489	0.36 512	0.11 460	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.15 389

HCRNet	0.25 391	0.27 532	0.42 224	0.34 590	0.17 407	0.27 366	0.18 289	0.45 405	0.37 386	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.23 373	0.44 435	0.21 351	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.11 473	0.11 445	0.09 128

GMStereo	0.21 276	0.30 550	0.57 417	0.21 195	0.12 164	0.24 321	0.18 289	0.30 212	0.41 433	0.26 291	0.24 260	0.17 214	0.16 260	0.25 237	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.08 236	0.08 276	0.11 445	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
psm_up	0.30 488	0.21 452	0.58 433	0.26 454	0.18 436	0.32 462	0.27 526	0.57 540	0.45 482	0.38 495	0.41 453	0.45 524	0.40 560	0.59 504	0.32 485	0.11 460	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.11 445	0.11 245

acv_ft	0.26 414	0.18 412	0.56 407	0.24 372	0.19 470	0.34 487	0.21 404	0.47 426	0.45 482	0.39 513	0.41 453	0.38 464	0.28 458	0.28 298	0.36 512	0.09 350	0.07 175	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.09 128

HGLStereo	0.29 474	0.19 427	0.60 449	0.24 372	0.21 514	0.33 472	0.23 466	0.52 476	0.44 469	0.36 469	0.49 531	0.41 492	0.35 533	0.46 443	0.34 501	0.11 460	0.11 362	0.09 333	0.09 377	0.11 445	0.12 300

DSFCA	0.29 474	0.18 412	0.48 287	0.21 195	0.17 407	0.39 529	0.32 574	0.49 448	0.44 469	0.44 557	0.38 414	0.40 483	0.30 485	0.53 472	0.38 520	0.12 500	0.10 325	0.10 413	0.11 473	0.11 445	0.11 245

DMCA	0.24 366	0.18 412	0.51 344	0.23 318	0.14 264	0.27 366	0.20 376	0.45 405	0.40 423	0.32 402	0.33 360	0.33 425	0.25 407	0.27 274	0.30 465	0.11 460	0.08 239	0.10 413	0.08 276	0.11 445	0.12 300

BEATNet_4x	0.25 391	0.25 514	0.66 480	0.23 318	0.10 68	0.29 409	0.14 99	0.49 448	0.34 343	0.31 377	0.35 379	0.32 416	0.26 425	0.34 386	0.33 494	0.08 259	0.06 86	0.08 236	0.07 189	0.11 445	0.13 335

MSMDNet	0.23 336	0.14 276	0.49 304	0.20 149	0.13 220	0.28 384	0.17 233	0.47 426	0.47 508	0.30 360	0.36 394	0.37 458	0.24 394	0.29 320	0.21 351	0.09 350	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.11 445	0.11 245

CFNet	0.29 474	0.29 544	0.57 417	0.23 318	0.14 264	0.34 487	0.15 141	0.53 486	0.46 494	0.31 377	0.40 441	0.38 464	0.27 435	0.76 584	0.28 447	0.10 421	0.07 175	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

AdaStereo	0.25 391	0.17 388	0.47 272	0.25 413	0.13 220	0.33 472	0.17 233	0.57 540	0.43 456	0.34 436	0.38 414	0.35 446	0.21 351	0.32 361	0.24 401	0.14 546	0.06 86	0.13 530	0.09 377	0.11 445	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.
LE_ROB	1.82 678	0.39 599	3.15 678	0.50 644	0.55 652	0.79 637	1.00 669	0.89 657	6.48 693	7.40 697	2.07 678	2.07 672	5.08 691	1.33 661	3.96 689	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.11 445	0.13 335

DN-CSS_ROB	0.24 366	0.33 565	0.69 491	0.25 413	0.14 264	0.26 359	0.13 68	0.42 366	0.35 355	0.30 360	0.42 462	0.22 276	0.20 340	0.34 386	0.22 369	0.07 115	0.06 86	0.11 469	0.11 473	0.11 445	0.09 128

Selective-IGEV-i16pb	0.39 548	0.14 276	2.10 664	0.21 195	0.15 332	0.68 625	0.31 567	0.60 575	0.60 590	0.25 281	0.44 486	0.32 416	0.21 351	0.79 592	0.26 427	0.14 546	0.10 325	0.09 333	0.10 437	0.12 487	0.14 370

DCVSM-stereo	0.25 391	0.14 276	0.53 375	0.21 195	0.14 264	0.27 366	0.14 99	0.35 275	0.35 355	0.42 540	0.33 360	0.46 533	0.30 485	0.31 351	0.27 439	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.10 437	0.12 487	0.15 389

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 453	0.17 388	0.96 582	0.29 537	0.31 608	0.29 409	0.21 404	0.53 486	0.28 254	0.27 301	0.55 561	0.41 492	0.18 313	0.30 336	0.22 369	0.08 259	0.10 325	0.08 236	0.13 547	0.12 487	0.20 469

ssnet_v2	0.30 488	0.21 452	0.63 465	0.23 318	0.15 332	0.40 535	0.30 557	0.59 564	0.48 516	0.40 522	0.37 405	0.46 533	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.12 487	0.11 245

NINENet	0.27 443	0.16 354	0.49 304	0.23 318	0.16 375	0.44 558	0.17 233	0.63 597	0.49 531	0.33 415	0.38 414	0.31 405	0.22 359	0.43 431	0.22 369	0.11 460	0.10 325	0.12 504	0.08 276	0.12 487	0.11 245

dd	0.23 336	0.32 561	0.55 397	0.23 318	0.12 164	0.27 366	0.21 404	0.32 241	0.45 482	0.30 360	0.29 303	0.25 324	0.17 282	0.31 351	0.26 427	0.13 522	0.07 175	0.10 413	0.08 276	0.12 487	0.09 128

ADLNet2	0.31 499	0.23 487	0.77 524	0.23 318	0.18 436	0.36 509	0.24 491	0.55 520	0.54 560	0.33 415	0.38 414	0.45 524	0.31 502	0.70 559	0.36 512	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.09 377	0.12 487	0.11 245

RAFT + AFF	0.30 488	0.33 565	0.76 518	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.33 580	0.55 520	0.42 445	0.28 312	0.30 317	0.31 405	0.31 502	0.64 536	0.32 485	0.09 350	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.12 487	0.16 406

CFNet-ft	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

STTStereo	0.30 488	0.24 499	0.83 546	0.25 413	0.17 407	0.30 423	0.24 491	0.49 448	0.39 413	0.39 513	0.41 453	0.44 518	0.28 458	0.41 422	0.30 465	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.16 587	0.12 487	0.12 300

ADCRef	0.41 567	0.33 565	1.05 594	0.26 454	0.21 514	0.49 588	0.27 526	0.54 502	0.51 544	0.51 592	0.59 579	0.35 446	0.47 589	0.54 478	1.35 658	0.09 350	0.08 239	0.12 504	0.12 515	0.12 487	0.13 335

CFNet_RVC	0.26 414	0.21 452	0.51 344	0.19 103	0.16 375	0.31 445	0.21 404	0.40 342	0.37 386	0.29 337	0.40 441	0.46 533	0.27 435	0.49 451	0.28 447	0.12 500	0.07 175	0.12 504	0.11 473	0.12 487	0.11 245

ccs_rob	0.23 336	0.14 276	0.48 287	0.20 149	0.13 220	0.27 366	0.17 233	0.46 414	0.45 482	0.30 360	0.37 405	0.38 464	0.23 373	0.30 336	0.22 369	0.09 350	0.06 86	0.11 469	0.08 276	0.12 487	0.11 245

NaN_ROB	0.44 577	0.38 595	0.94 580	0.30 548	0.20 497	0.52 597	0.49 634	0.61 585	0.60 590	0.56 609	0.47 520	0.49 553	0.42 571	1.24 652	0.76 611	0.12 500	0.18 513	0.12 504	0.13 547	0.12 487	0.18 433

zh-mn7	0.50 598	0.57 636	1.82 659	0.25 413	0.19 470	0.45 566	0.29 548	0.59 564	0.84 635	0.67 625	0.97 638	0.49 553	0.41 565	0.93 626	0.73 607	0.12 500	0.10 325	0.11 469	0.11 473	0.13 501	0.17 427

DDVS	0.26 414	0.16 354	0.45 249	0.25 413	0.17 407	0.34 487	0.21 404	0.43 375	0.31 304	0.34 436	0.41 453	0.47 543	0.21 351	0.52 469	0.29 461	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.16 406

test_sample7	0.28 453	0.16 354	0.47 272	0.21 195	0.14 264	0.29 409	0.22 438	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.14 546	0.21 547	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.25 532

CFNet_ucs	0.25 391	0.14 276	0.51 344	0.20 149	0.15 332	0.29 409	0.18 289	0.51 468	0.46 494	0.32 402	0.42 462	0.38 464	0.23 373	0.31 351	0.22 369	0.11 460	0.08 239	0.12 504	0.09 377	0.13 501	0.13 335

fast-acv-ft	0.33 512	0.26 524	0.88 567	0.25 413	0.18 436	0.49 588	0.27 526	0.44 396	0.50 538	0.40 522	0.55 561	0.49 553	0.36 538	0.39 416	0.41 530	0.11 460	0.11 362	0.11 469	0.12 515	0.13 501	0.11 245

iinet-f	0.31 499	0.23 487	1.16 612	0.20 149	0.16 375	0.44 558	0.23 466	0.47 426	0.38 397	0.36 469	0.44 486	0.41 492	0.35 533	0.36 399	0.43 538	0.10 421	0.09 284	0.08 236	0.08 276	0.13 501	0.12 300

AACVNet	0.28 453	0.22 471	0.55 397	0.23 318	0.14 264	0.30 423	0.19 336	0.43 375	0.33 331	0.39 513	0.42 462	0.44 518	0.29 478	0.73 569	0.28 447	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.09 377	0.13 501	0.12 300

LCNet	0.22 301	0.12 182	0.42 224	0.26 454	0.12 164	0.23 300	0.19 336	0.36 287	0.28 254	0.28 312	0.35 379	0.26 344	0.30 485	0.35 393	0.17 238	0.07 115	0.05 6	0.09 333	0.10 437	0.13 501	0.22 496

LMCR-Stereo	0.28 453	0.22 471	0.56 407	0.29 537	0.14 264	0.37 517	0.23 466	0.57 540	0.36 371	0.40 522	0.40 441	0.29 375	0.30 485	0.41 422	0.38 520	0.11 460	0.07 175	0.09 333	0.07 189	0.13 501	0.10 196

Syn2CoEx	0.39 548	0.39 599	1.08 601	0.35 596	0.21 514	0.41 540	0.29 548	0.63 597	0.51 544	0.43 551	0.56 566	0.45 524	0.45 580	0.69 556	0.39 524	0.17 587	0.14 428	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.16 406

GwcNet	0.37 538	0.29 544	1.12 606	0.25 413	0.24 562	0.48 582	0.27 526	0.58 554	0.60 590	0.39 513	0.54 556	0.51 562	0.34 526	0.60 509	0.46 553	0.13 522	0.12 388	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.15 389

DMCA-RVC	0.30 488	0.27 532	0.93 577	0.28 519	0.17 407	0.30 423	0.21 404	0.43 375	0.36 371	0.40 522	0.38 414	0.39 478	0.36 538	0.44 435	0.34 501	0.13 522	0.10 325	0.16 580	0.12 515	0.13 501	0.11 245

FADNet-RVC-Resample	0.31 499	0.32 561	1.16 612	0.27 491	0.17 407	0.33 472	0.21 404	0.49 448	0.40 423	0.36 469	0.38 414	0.34 433	0.27 435	0.54 478	0.27 439	0.10 421	0.10 325	0.14 554	0.13 547	0.13 501	0.18 433

PA-Net	0.40 560	0.35 578	1.05 594	0.32 573	0.28 586	0.39 529	0.43 621	0.53 486	0.56 575	0.35 455	0.43 476	0.41 492	0.36 538	0.83 605	0.61 591	0.12 500	0.23 572	0.16 580	0.23 624	0.13 501	0.20 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.32 505	0.27 532	0.52 364	0.30 548	0.15 332	0.33 472	0.32 574	0.54 502	0.50 538	0.44 557	0.43 476	0.39 478	0.30 485	0.92 624	0.30 465	0.14 546	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.14 370

UCFNet_RVC	0.25 391	0.21 452	0.49 304	0.19 103	0.15 332	0.34 487	0.18 289	0.47 426	0.36 371	0.30 360	0.35 379	0.40 483	0.26 425	0.35 393	0.24 401	0.13 522	0.08 239	0.13 530	0.14 566	0.13 501	0.13 335

iResNetv2_ROB	0.29 474	0.37 588	0.92 573	0.24 372	0.13 220	0.30 423	0.19 336	0.55 520	0.51 544	0.39 513	0.46 513	0.39 478	0.27 435	0.36 399	0.30 465	0.09 350	0.06 86	0.07 144	0.05 32	0.13 501	0.11 245

DRN-Test	0.35 528	0.20 441	0.75 514	0.28 519	0.19 470	0.46 569	0.29 548	0.68 622	0.54 560	0.49 583	0.47 520	0.44 518	0.35 533	0.63 531	0.44 545	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.12 515	0.13 501	0.13 335

StereoDRNet	0.34 521	0.28 540	0.70 497	0.28 519	0.21 514	0.43 553	0.30 557	0.63 597	0.51 544	0.47 576	0.40 441	0.48 547	0.31 502	0.58 496	0.44 545	0.12 500	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.13 501	0.13 335

DISCO	0.33 512	0.16 354	0.55 397	0.26 454	0.16 375	0.48 582	0.25 505	0.52 476	0.58 580	0.38 495	0.45 501	0.63 610	0.37 543	0.65 541	0.50 565	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.13 501	0.13 335

MDST_ROB	0.51 602	0.16 354	0.97 584	0.31 564	0.21 514	1.35 667	0.34 585	0.80 643	0.59 587	1.09 659	0.74 616	0.49 553	0.37 543	1.31 659	0.60 588	0.14 546	0.12 388	0.16 580	0.13 547	0.13 501	0.18 433

PSMNet_ROB	0.36 531	0.31 554	0.71 504	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.44 623	0.61 585	0.49 531	0.39 513	0.45 501	0.49 553	0.32 516	0.66 547	0.53 573	0.14 546	0.10 325	0.15 572	0.14 566	0.13 501	0.13 335

CBMV	0.36 531	0.25 514	0.61 456	0.24 372	0.14 264	0.42 548	0.33 580	0.56 531	0.52 554	0.54 605	0.52 544	0.51 562	0.58 615	0.63 531	0.43 538	0.15 562	0.16 473	0.18 597	0.16 587	0.13 501	0.19 451
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.48 594	0.52 625	1.28 626	0.26 454	0.19 470	0.62 616	0.34 585	0.59 564	0.96 649	0.45 564	0.97 638	0.53 575	0.41 565	0.99 634	0.70 604	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.10 437	0.14 524	0.16 406

w-ln-seven-2	0.40 560	0.37 588	1.34 632	0.28 519	0.18 436	0.38 523	0.29 548	0.53 486	0.59 587	0.47 576	0.56 566	0.46 533	0.42 571	0.70 559	0.64 596	0.10 421	0.10 325	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.16 406

YMNet	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

YMNet_1	0.33 512	0.26 524	0.64 470	0.28 519	0.23 545	0.48 582	0.27 526	0.54 502	0.47 508	0.49 583	0.56 566	0.51 562	0.30 485	0.41 422	0.44 545	0.13 522	0.16 473	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.14 370

rvit_stereo_0075_2	0.25 391	0.18 412	0.65 475	0.27 491	0.22 530	0.22 279	0.15 141	0.41 360	0.36 371	0.27 301	0.37 405	0.29 375	0.21 351	0.29 320	0.20 323	0.17 587	0.12 388	0.19 604	0.12 515	0.14 524	0.14 370

Wz-Net-LNSev	0.36 531	0.35 578	1.06 596	0.26 454	0.21 514	0.47 575	0.33 580	0.56 531	0.58 580	0.45 564	0.54 556	0.50 559	0.37 543	0.40 419	0.42 534	0.12 500	0.11 362	0.10 413	0.09 377	0.14 524	0.15 389

AASNet	0.29 474	0.27 532	0.67 483	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.21 404	0.64 603	0.49 531	0.36 469	0.41 453	0.32 416	0.26 425	0.33 371	0.39 524	0.12 500	0.09 284	0.10 413	0.08 276	0.14 524	0.12 300

pcwnet_v2	0.32 505	0.16 354	1.22 623	0.23 318	0.19 470	0.32 462	0.19 336	0.61 585	0.61 593	0.37 486	0.45 501	0.35 446	0.29 478	0.37 409	0.26 427	0.14 546	0.11 362	0.12 504	0.11 473	0.14 524	0.18 433

FAT-Stereo	0.36 531	0.19 427	0.75 514	0.26 454	0.18 436	0.34 487	0.30 557	0.62 593	0.61 593	0.47 576	0.61 591	0.59 594	0.50 599	0.61 517	0.36 512	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.14 524	0.20 469

Nwc_Net	0.39 548	0.29 544	0.84 550	0.32 573	0.24 562	0.45 566	0.30 557	0.67 617	0.51 544	0.39 513	0.70 610	0.59 594	0.48 593	0.61 517	0.45 552	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.21 612	0.14 524	0.15 389

ADCP+	0.48 594	0.36 585	1.47 642	0.26 454	0.22 530	0.57 607	0.40 613	0.56 531	0.54 560	0.46 570	0.52 544	0.46 533	0.53 608	0.59 504	1.93 675	0.10 421	0.08 239	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.15 389

DeepPruner_ROB	0.28 453	0.25 514	0.64 470	0.22 260	0.16 375	0.30 423	0.21 404	0.54 502	0.33 331	0.36 469	0.38 414	0.38 464	0.26 425	0.45 441	0.28 447	0.15 562	0.11 362	0.11 469	0.11 473	0.14 524	0.14 370

Wz-Net-MNSev	0.39 548	0.35 578	0.99 588	0.26 454	0.21 514	0.59 613	0.39 609	0.58 554	0.61 593	0.49 583	0.56 566	0.53 575	0.37 543	0.61 517	0.47 556	0.11 460	0.09 284	0.11 469	0.11 473	0.15 536	0.15 389

dad	0.30 488	0.38 595	0.60 449	0.22 260	0.14 264	0.32 462	0.21 404	0.35 275	0.51 544	0.45 564	0.45 501	0.46 533	0.23 373	0.41 422	0.27 439	0.21 613	0.11 362	0.20 609	0.11 473	0.15 536	0.11 245

hitnet-ft	0.31 499	0.21 452	0.56 407	0.19 103	0.14 264	0.40 535	0.23 466	0.46 414	0.42 445	0.37 486	0.46 513	0.53 575	0.35 533	0.76 584	0.35 508	0.14 546	0.10 325	0.14 554	0.10 437	0.15 536	0.14 370

ADCL	0.50 598	0.30 550	1.15 610	0.28 519	0.19 470	0.77 635	0.64 649	0.57 540	0.73 623	0.57 612	0.73 615	0.55 580	0.60 619	0.66 547	1.53 665	0.11 460	0.10 325	0.13 530	0.13 547	0.15 536	0.16 406

GANet	0.40 560	0.28 540	0.67 483	0.31 564	0.18 436	0.43 553	0.39 609	0.60 575	0.46 494	0.48 582	0.78 620	0.55 580	0.45 580	0.96 630	0.55 580	0.13 522	0.14 428	0.13 530	0.12 515	0.15 536	0.16 406

CVANet_RVC	0.34 521	0.25 514	0.77 524	0.27 491	0.17 407	0.34 487	0.28 542	0.55 520	0.50 538	0.43 551	0.46 513	0.44 518	0.31 502	0.90 617	0.27 439	0.15 562	0.10 325	0.14 554	0.14 566	0.15 536	0.15 389

CBMV_ROB	0.36 531	0.21 452	0.57 417	0.22 260	0.14 264	0.35 502	0.20 376	0.55 520	0.47 508	0.52 595	0.58 574	0.45 524	0.53 608	0.75 578	0.50 565	0.18 598	0.19 527	0.23 618	0.21 612	0.15 536	0.20 469

SGM-Forest	0.42 571	0.44 612	0.92 573	0.24 372	0.16 375	0.45 566	0.40 613	0.58 554	0.50 538	0.54 605	0.63 595	0.52 570	0.51 601	0.91 619	0.66 599	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.15 577	0.15 536	0.21 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.45 580	0.40 602	1.40 639	0.27 491	0.22 530	0.58 609	0.33 580	0.65 609	0.83 632	0.59 615	0.63 595	0.53 575	0.39 555	0.66 547	0.81 618	0.12 500	0.11 362	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

ISRNet	0.28 453	0.15 312	0.54 388	0.27 491	0.19 470	0.24 321	0.15 141	0.47 426	0.45 482	0.40 522	0.49 531	0.42 505	0.27 435	0.33 371	0.30 465	0.20 611	0.12 388	0.17 589	0.16 587	0.16 544	0.21 481

FACV-RUCA	0.22 301	0.15 312	0.38 181	0.24 372	0.23 545	0.26 359	0.19 336	0.41 360	0.35 355	0.26 291	0.32 338	0.22 276	0.25 407	0.24 216	0.19 297	0.10 421	0.07 175	0.15 572	0.08 276	0.16 544	0.14 370

IGEV-Stereo+	0.14 84	0.08 17	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 53	0.14 119	0.08 11	0.10 48	0.10 72	0.22 178	0.14 138	0.07 115	0.15 459	0.06 43	0.06 102	0.16 544	0.29 568

HBP-ISP	0.34 521	0.35 578	0.76 518	0.23 318	0.17 407	0.33 472	0.22 438	0.56 531	0.47 508	0.42 540	0.49 531	0.33 425	0.41 565	0.73 569	0.27 439	0.18 598	0.19 527	0.24 620	0.20 610	0.16 544	0.16 406

UDGNet	0.24 366	0.37 588	0.53 375	0.25 413	0.14 264	0.24 321	0.18 289	0.32 241	0.44 469	0.29 337	0.28 295	0.24 311	0.20 340	0.30 336	0.21 351	0.16 573	0.07 175	0.21 611	0.11 473	0.16 544	0.11 245

SACVNet	0.32 505	0.25 514	0.59 442	0.26 454	0.19 470	0.35 502	0.25 505	0.54 502	0.41 433	0.43 551	0.45 501	0.46 533	0.34 526	0.71 565	0.30 465	0.14 546	0.10 325	0.12 504	0.12 515	0.16 544	0.20 469

APVNet	0.38 543	0.26 524	0.87 560	0.26 454	0.22 530	0.52 597	0.35 588	0.64 603	0.46 494	0.40 522	0.52 544	0.48 547	0.39 555	0.84 606	0.48 558	0.13 522	0.14 428	0.15 572	0.16 587	0.16 544	0.16 406

psmorigin	0.52 605	0.29 544	3.10 677	0.24 372	0.19 470	0.39 529	0.24 491	0.52 476	0.45 482	0.66 624	0.68 606	0.70 632	0.52 603	0.86 609	0.49 564	0.15 562	0.17 501	0.13 530	0.14 566	0.16 544	0.23 506

aanetorigin	0.40 560	0.33 565	1.14 609	0.25 413	0.19 470	0.30 423	0.37 597	0.34 266	0.47 508	0.95 648	0.82 625	0.52 570	0.56 612	0.50 455	0.52 569	0.11 460	0.09 284	0.10 413	0.10 437	0.16 544	0.19 451

S-Stereo	0.39 548	0.20 441	1.04 593	0.28 519	0.22 530	0.39 529	0.31 567	0.58 554	0.69 613	0.40 522	0.59 579	0.48 547	0.41 565	0.75 578	0.42 534	0.12 500	0.15 459	0.13 530	0.13 547	0.16 544	0.25 532

AF-Net	0.40 560	0.31 554	0.74 510	0.33 585	0.24 562	0.43 553	0.30 557	0.64 603	0.67 607	0.44 557	0.69 609	0.65 617	0.52 603	0.59 504	0.48 558	0.16 573	0.12 388	0.19 604	0.14 566	0.16 544	0.14 370

NCCL2	0.37 538	0.33 565	0.59 442	0.37 606	0.23 545	0.42 548	0.41 618	0.56 531	0.44 469	0.47 576	0.47 520	0.61 603	0.39 555	0.58 496	0.41 530	0.16 573	0.13 409	0.21 611	0.22 620	0.16 544	0.18 433

XPNet_ROB	0.35 528	0.26 524	0.58 433	0.28 519	0.19 470	0.37 517	0.31 567	0.57 540	0.51 544	0.52 595	0.54 556	0.57 587	0.38 548	0.65 541	0.48 558	0.17 587	0.12 388	0.13 530	0.12 515	0.16 544	0.17 427

SGM_RVC	0.57 619	0.22 471	0.60 449	0.26 454	0.16 375	0.97 651	0.46 627	0.76 640	0.90 642	1.03 656	0.92 636	1.16 652	0.93 653	1.21 651	0.72 606	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.16 544	0.24 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.52 605	0.64 645	1.77 656	0.30 548	0.20 497	0.47 575	0.40 613	0.60 575	0.65 602	0.53 601	0.82 625	0.52 570	0.59 617	1.10 643	0.96 629	0.13 522	0.13 409	0.13 530	0.13 547	0.17 559	0.20 469

GMStereo_Zeroshot	0.25 391	0.22 471	0.51 344	0.27 491	0.14 264	0.28 384	0.15 141	0.40 342	0.36 371	0.37 486	0.43 476	0.40 483	0.17 282	0.35 393	0.21 351	0.12 500	0.07 175	0.13 530	0.07 189	0.17 559	0.10 196

Wz-Net-SNSev	0.45 580	0.53 628	1.42 640	0.31 564	0.21 514	0.44 558	0.45 624	0.64 603	0.68 611	0.46 570	0.66 602	0.62 606	0.40 560	0.78 588	0.65 597	0.12 500	0.11 362	0.12 504	0.13 547	0.17 559	0.19 451

RP	0.38 543	0.26 524	0.67 483	0.31 564	0.24 562	0.37 517	0.29 548	0.53 486	0.61 593	0.42 540	0.65 600	0.62 606	0.51 601	0.63 531	0.43 538	0.17 587	0.15 459	0.17 589	0.15 577	0.17 559	0.19 451

NCC-stereo	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433

edge stereo	0.40 560	0.22 471	0.87 560	0.27 491	0.22 530	0.38 523	0.26 517	0.59 564	0.56 575	0.53 601	0.60 583	0.71 633	0.50 599	0.78 588	0.43 538	0.16 573	0.15 459	0.19 604	0.14 566	0.17 559	0.19 451

Abc-Net	0.42 571	0.31 554	0.87 560	0.32 573	0.29 596	0.47 575	0.37 597	0.68 622	0.53 555	0.42 540	0.58 574	0.57 587	0.52 603	0.75 578	0.54 577	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.25 631	0.17 559	0.18 433
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 588	0.37 588	1.50 644	0.34 590	0.30 601	0.36 509	0.37 597	0.64 603	1.15 664	0.41 534	0.45 501	0.40 483	0.41 565	0.82 601	0.53 573	0.18 598	0.14 428	0.23 618	0.21 612	0.17 559	0.18 433

DANet	0.37 538	0.25 514	0.67 483	0.37 606	0.22 530	0.42 548	0.25 505	0.50 456	0.44 469	0.52 595	0.50 534	0.59 594	0.42 571	0.78 588	0.53 573	0.13 522	0.12 388	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.21 481
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PS-NSSS	0.33 512	0.36 585	0.61 456	0.24 372	0.18 436	0.33 472	0.24 491	0.59 564	0.42 445	0.38 495	0.52 544	0.36 452	0.31 502	0.80 596	0.32 485	0.18 598	0.14 428	0.21 611	0.15 577	0.17 559	0.14 370

FBW_ROB	0.46 588	0.34 574	0.71 504	0.32 573	0.20 497	0.51 591	0.32 574	0.73 635	0.63 599	0.60 616	0.57 571	0.65 617	0.44 578	1.42 665	0.62 592	0.14 546	0.17 501	0.22 616	0.16 587	0.17 559	0.23 506

NOSS_ROB	0.33 512	0.24 499	0.49 304	0.27 491	0.16 375	0.34 487	0.19 336	0.55 520	0.50 538	0.34 436	0.37 405	0.42 505	0.30 485	0.93 626	0.25 415	0.19 608	0.20 542	0.24 620	0.22 620	0.17 559	0.25 532

ETE_ROB	0.36 531	0.32 561	0.64 470	0.30 548	0.18 436	0.40 535	0.38 605	0.59 564	0.49 531	0.50 589	0.52 544	0.62 606	0.37 543	0.58 496	0.43 538	0.13 522	0.10 325	0.14 554	0.12 515	0.17 559	0.18 433

LALA_ROB	0.38 543	0.31 554	0.65 475	0.30 548	0.21 514	0.46 569	0.39 609	0.63 597	0.54 560	0.53 601	0.52 544	0.69 629	0.36 538	0.52 469	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.16 580	0.14 566	0.17 559	0.16 406

PWC_ROB	0.41 567	0.38 595	0.92 573	0.26 454	0.20 497	0.39 529	0.19 336	0.61 585	0.69 613	0.58 614	0.84 628	0.52 570	0.44 578	0.74 573	0.62 592	0.13 522	0.09 284	0.14 554	0.10 437	0.17 559	0.18 433

MeshStereo	0.60 624	0.31 554	0.71 504	0.22 260	0.17 407	0.66 623	0.36 595	0.81 645	0.63 599	1.48 678	1.32 655	1.65 666	0.83 645	1.18 649	0.74 608	0.17 587	0.17 501	0.17 589	0.14 566	0.17 559	0.19 451
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
AANet	0.55 611	0.47 616	1.61 649	0.23 318	0.31 608	0.41 540	0.25 505	0.53 486	1.14 662	0.93 646	0.98 642	0.84 639	0.71 636	0.60 509	0.66 599	0.18 598	0.32 636	0.14 554	0.13 547	0.18 575	0.44 625

TCMNet	0.34 521	0.28 540	0.81 536	0.29 537	0.30 601	0.40 535	0.28 542	0.53 486	0.49 531	0.38 495	0.46 513	0.40 483	0.30 485	0.61 517	0.42 534	0.14 546	0.13 409	0.15 572	0.14 566	0.18 575	0.19 451

IGEV-RUCA	0.21 276	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 470	0.28 384	0.23 466	0.24 106	0.22 148	0.21 232	0.23 250	0.29 375	0.48 593	0.26 259	0.19 297	0.09 350	0.08 239	0.18 597	0.14 566	0.18 575	0.19 451

DualNet (step1)	0.31 499	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.41 422	0.26 427	0.24 620	0.21 547	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

test_sample9	0.45 580	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.54 502	0.43 456	0.38 495	0.36 394	0.38 464	0.32 516	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

test_sample8	0.52 605	0.21 452	0.69 491	0.18 55	0.17 407	0.36 509	0.21 404	0.57 540	0.38 397	0.63 619	0.39 432	1.16 652	0.68 634	0.70 559	1.01 633	0.24 620	1.93 690	0.28 630	0.24 626	0.18 575	0.21 481

RTSC	0.43 575	0.37 588	0.95 581	0.30 548	0.20 497	0.50 590	0.23 466	0.65 609	0.86 638	0.56 609	0.54 556	0.51 562	0.36 538	0.71 565	0.92 624	0.13 522	0.14 428	0.11 469	0.13 547	0.18 575	0.19 451

SGM-ForestM	1.59 672	0.56 632	1.52 646	0.41 628	0.34 616	2.77 682	1.67 686	1.69 678	1.73 676	2.48 685	2.27 682	6.02 692	2.90 687	3.08 683	2.83 685	0.25 627	0.30 627	0.19 604	0.20 610	0.18 575	0.45 629

CSAN	0.55 611	0.47 616	1.19 620	0.37 606	0.23 545	0.57 607	0.61 647	0.65 609	0.72 620	0.65 622	0.78 620	0.66 621	0.65 632	1.41 664	0.77 612	0.21 613	0.17 501	0.20 609	0.21 612	0.18 575	0.21 481

SANet	0.58 621	0.41 605	1.38 636	0.27 491	0.16 375	0.72 628	0.48 631	0.71 630	1.34 667	0.69 628	0.97 638	0.94 644	0.78 640	0.97 633	0.93 625	0.14 546	0.12 388	0.12 504	0.12 515	0.18 575	0.20 469

zero-FE	0.21 276	0.08 17	1.10 603	0.24 372	0.27 584	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 107	0.22 178	0.19 297	0.09 350	0.23 572	0.07 144	0.08 276	0.19 585	0.27 553

SDNR	0.47 591	0.29 544	0.92 573	0.24 372	0.37 625	1.27 663	0.17 233	0.54 502	0.58 580	0.44 557	0.85 629	0.55 580	0.28 458	1.19 650	0.52 569	0.23 617	0.24 588	0.17 589	0.13 547	0.19 585	0.26 545

WZ-Net	0.56 617	0.49 623	2.14 666	0.30 548	0.24 562	0.58 609	0.48 631	0.65 609	0.80 629	0.51 592	0.72 612	0.68 627	0.60 619	1.06 641	1.01 633	0.13 522	0.10 325	0.11 469	0.12 515	0.19 585	0.23 506

FADNet-RVC	0.34 521	0.43 609	0.97 584	0.25 413	0.20 497	0.33 472	0.20 376	0.51 468	0.42 445	0.34 436	0.40 441	0.41 492	0.29 478	0.65 541	0.36 512	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.15 577	0.19 585	0.20 469

RGC	0.41 567	0.35 578	0.76 518	0.35 596	0.28 586	0.41 540	0.29 548	0.60 575	0.55 568	0.47 576	0.64 598	0.63 610	0.47 589	0.74 573	0.46 553	0.16 573	0.15 459	0.21 611	0.21 612	0.19 585	0.21 481

ADCPNet	0.51 602	0.36 585	1.82 659	0.27 491	0.23 545	0.71 627	0.39 609	0.56 531	0.54 560	0.52 595	0.60 583	0.66 621	0.57 614	0.64 536	1.23 647	0.15 562	0.18 513	0.14 554	0.23 624	0.19 585	0.22 496

RYNet	0.38 543	0.23 487	0.65 475	0.26 454	0.28 586	0.62 616	0.33 580	0.61 585	0.62 597	0.42 540	0.39 432	0.58 593	0.40 560	0.89 614	0.57 584	0.11 460	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.19 585	0.22 496

WCMA_ROB	0.55 611	0.27 532	0.76 518	0.26 454	0.22 530	0.62 616	0.36 595	0.57 540	0.58 580	0.97 650	1.40 658	1.28 658	0.94 654	0.80 596	0.80 616	0.20 611	0.17 501	0.16 580	0.16 587	0.19 585	0.29 568

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 497	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 148	0.24 216	0.20 323	0.09 350	0.18 513	0.07 144	0.06 102	0.20 593	0.19 451

FINET	0.58 621	0.48 621	1.35 634	0.38 614	0.37 625	0.96 650	1.13 678	0.84 652	1.05 653	0.50 589	0.70 610	0.45 524	0.61 623	0.63 531	0.62 592	0.26 629	0.28 609	0.14 554	0.13 547	0.20 593	0.44 625

EDNetEfficient	0.64 632	0.39 599	2.52 670	0.26 454	0.26 580	0.39 529	0.49 634	0.42 366	1.06 654	1.38 667	0.86 630	0.61 603	0.97 655	0.66 547	1.62 669	0.11 460	0.10 325	0.10 413	0.12 515	0.20 593	0.19 451

stereogan	0.39 548	0.20 441	0.78 528	0.28 519	0.22 530	0.65 622	0.26 517	0.62 593	0.65 602	0.45 564	0.60 583	0.67 625	0.45 580	0.69 556	0.37 518	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.12 515	0.20 593	0.19 451

ADCMid	0.53 608	0.45 613	1.46 641	0.27 491	0.22 530	0.51 591	0.38 605	0.61 585	0.58 580	0.75 632	0.67 604	0.62 606	0.66 633	0.66 547	1.75 670	0.13 522	0.12 388	0.17 589	0.17 598	0.20 593	0.21 481

NVstereo2D	0.32 505	0.18 412	0.63 465	0.24 372	0.23 545	0.43 553	0.28 542	0.60 575	0.58 580	0.28 312	0.39 432	0.42 505	0.30 485	0.71 565	0.30 465	0.13 522	0.09 284	0.13 530	0.10 437	0.20 593	0.18 433

PWCDC_ROB	0.41 567	0.41 605	0.77 524	0.34 590	0.21 514	0.43 553	0.20 376	0.60 575	0.90 642	0.44 557	1.24 653	0.36 452	0.38 548	0.56 489	0.48 558	0.18 598	0.11 362	0.11 469	0.10 437	0.20 593	0.16 406

Wz-Net-TNSev	0.55 611	0.72 650	1.90 661	0.26 454	0.21 514	0.64 621	0.45 624	0.66 615	0.71 618	0.52 595	0.55 561	0.71 633	0.63 630	1.04 639	0.94 627	0.16 573	0.15 459	0.13 530	0.15 577	0.21 600	0.24 520

FADNet_RVC	0.31 499	0.35 578	0.98 586	0.24 372	0.16 375	0.30 423	0.17 233	0.52 476	0.39 413	0.30 360	0.38 414	0.30 395	0.29 478	0.54 478	0.33 494	0.14 546	0.14 428	0.14 554	0.16 587	0.21 600	0.24 520

SHD	0.45 580	0.34 574	0.89 569	0.37 606	0.28 586	0.46 569	0.23 466	0.72 634	0.96 649	0.65 622	0.61 591	0.61 603	0.48 593	0.64 536	0.69 603	0.16 573	0.16 473	0.16 580	0.16 587	0.21 600	0.25 532

AnyNet_C32	0.55 611	0.51 624	1.34 632	0.29 537	0.28 586	0.61 615	0.62 648	0.57 540	0.62 597	0.63 619	0.68 606	0.54 579	0.55 610	0.82 601	1.81 671	0.15 562	0.15 459	0.15 572	0.18 603	0.21 600	0.25 532

coex-ft	3.48 685	0.81 658	48.53 718	0.24 372	0.19 470	0.53 600	0.47 630	0.49 448	2.36 681	7.18 696	1.20 650	0.96 647	2.53 684	0.75 578	2.14 679	0.13 522	0.15 459	0.14 554	0.12 515	0.22 604	0.47 631

EDNetEfficientorigin	7.48 692	0.57 636	139.59 720	0.25 413	0.17 407	0.44 558	0.30 557	0.48 437	1.04 652	1.29 664	1.02 643	0.82 638	0.87 650	0.76 584	1.02 636	0.10 421	0.09 284	0.12 504	0.11 473	0.22 604	0.25 532

G-Net	0.47 591	0.26 524	1.02 591	0.34 590	0.28 586	0.89 645	0.35 588	0.47 426	0.46 494	0.68 627	1.20 650	0.64 615	0.59 617	0.61 517	0.60 588	0.16 573	0.14 428	0.17 589	0.13 547	0.22 604	0.21 481

RTS	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

RTSA	0.81 647	0.56 632	4.76 682	0.37 606	0.30 601	1.11 654	0.52 639	0.67 617	1.07 655	0.76 635	0.91 634	0.60 600	0.61 623	1.64 668	1.24 648	0.15 562	0.13 409	0.15 572	0.15 577	0.22 604	0.24 520

GASNet	0.39 548	0.58 639	1.27 625	0.35 596	0.23 545	0.35 502	0.23 466	0.63 597	0.56 575	0.41 534	0.38 414	0.45 524	0.30 485	0.81 600	0.42 534	0.16 573	0.11 362	0.14 554	0.14 566	0.23 609	0.12 300

sAnonymous2	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

CroCo_RVC	0.21 276	0.24 499	0.79 529	0.24 372	0.17 407	0.22 279	0.20 376	0.36 287	0.29 275	0.17 186	0.19 191	0.17 214	0.16 260	0.18 83	0.15 179	0.10 421	0.07 175	0.09 333	0.08 276	0.23 609	0.18 433

ADCS	0.62 627	0.56 632	1.54 647	0.30 548	0.25 576	0.56 605	0.46 627	0.71 630	0.86 638	0.77 638	0.72 612	0.68 627	0.62 628	0.82 601	2.33 681	0.17 587	0.16 473	0.16 580	0.17 598	0.23 609	0.27 553

StereoAnything_RVC	0.22 301	0.47 616	0.67 483	0.30 548	0.31 608	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 274	0.12 39	0.09 350	0.39 648	0.06 43	0.04 1	0.24 613	0.49 636

AnyNet_C01	0.68 635	0.69 649	2.64 672	0.33 585	0.27 584	0.93 646	0.64 649	0.66 615	0.65 602	0.70 629	0.97 638	0.75 635	0.63 630	1.01 636	1.52 664	0.17 587	0.16 473	0.17 589	0.17 598	0.24 613	0.28 562

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 608	0.60 642	0.98 586	0.40 621	0.25 576	0.87 643	0.57 645	0.60 575	0.64 601	0.60 616	0.67 604	0.63 610	0.42 571	1.13 645	0.50 565	0.23 617	0.28 609	0.27 623	0.35 646	0.25 615	0.33 587

FADNet	0.34 521	0.43 609	0.88 567	0.24 372	0.22 530	0.37 517	0.19 336	0.56 531	0.49 531	0.32 402	0.36 394	0.43 512	0.32 516	0.65 541	0.30 465	0.17 587	0.16 473	0.14 554	0.16 587	0.25 615	0.21 481

LSM	1.68 676	0.48 621	2.91 675	2.28 689	17.60 704	0.52 597	0.55 643	0.65 609	0.78 627	0.84 641	1.11 646	0.63 610	0.55 610	0.79 592	0.53 573	0.16 573	0.25 594	0.18 597	0.21 612	0.25 615	2.37 691

MSMD_ROB	0.63 630	0.34 574	0.70 497	0.30 548	0.25 576	0.88 644	0.35 588	0.58 554	0.67 607	1.13 660	1.52 662	1.75 669	1.05 659	0.90 617	0.60 588	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.27 639	0.25 615	0.27 553

FSD					0.41 634	0.28 384	0.27 526	0.32 241	0.30 293	0.27 301	0.27 289	0.29 375	0.27 435	0.35 393	0.28 447	0.23 617	0.49 659	0.27 623	0.26 635	0.26 619

FC-DCNN v2	0.75 641	0.33 565	0.82 540	0.33 585	0.28 586	0.85 642	0.40 613	0.88 655	0.86 638	1.46 672	1.65 668	2.08 673	1.40 670	1.14 647	0.95 628	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

XQC	0.47 591	0.45 613	1.07 598	0.40 621	0.28 586	0.58 609	0.38 605	0.67 617	0.76 626	0.53 601	0.47 520	0.59 594	0.47 589	0.74 573	0.80 616	0.18 598	0.14 428	0.18 597	0.16 587	0.26 619	0.24 520

FC-DCNN	0.73 637	0.33 565	0.84 550	0.33 585	0.28 586	0.82 641	0.40 613	0.82 646	0.83 632	1.43 670	1.60 667	1.97 671	1.38 668	1.10 643	0.93 625	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.26 619	0.32 581

DPSNet	0.51 602	0.26 524	1.16 612	0.28 519	0.21 514	0.76 632	0.56 644	0.89 657	0.82 631	0.49 583	0.51 537	0.64 615	0.81 644	0.89 614	0.85 621	0.17 587	0.16 473	0.13 530	0.13 547	0.26 619	0.27 553

PDISCO_ROB	0.45 580	0.37 588	0.89 569	0.44 633	0.37 625	0.70 626	0.35 588	0.75 638	0.78 627	0.45 564	0.53 552	0.65 617	0.40 560	0.68 555	0.52 569	0.22 616	0.12 388	0.21 611	0.19 605	0.26 619	0.22 496

MultiAttention	1.05 656	0.14 276	0.50 325	0.35 596	0.43 639	5.62 687	1.71 688	0.71 630	0.54 560	0.36 469	0.63 595	0.55 580	0.22 359	7.50 696	0.56 581	0.09 350	0.06 86	0.14 554	0.24 626	0.27 625	0.34 591

MSAF-DinoV2	0.81 647	0.64 645	2.42 669	0.49 642	0.17 407	0.58 609	0.32 574	0.83 648	0.85 636	0.41 534	0.52 544	0.98 648	0.61 623	4.97 691	1.22 646	0.12 500	0.07 175	0.10 413	0.24 626	0.27 625	0.32 581

ccnet	0.43 575	0.34 574	0.62 460	0.28 519	0.33 614	0.60 614	0.34 585	0.68 622	0.47 508	0.54 605	0.66 602	0.56 585	0.46 587	0.73 569	0.66 599	0.26 629	0.19 527	0.24 620	0.22 620	0.27 625	0.25 532

FCDSN-DC	0.67 633	0.38 595	0.83 546	0.37 606	0.30 601	0.66 623	0.37 597	0.69 628	0.70 616	1.15 662	1.53 663	1.70 668	1.38 668	1.00 635	0.83 619	0.24 620	0.22 559	0.27 623	0.26 635	0.27 625	0.32 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 627	0.47 616	0.93 577	0.70 657	0.50 646	1.15 657	1.29 681	0.79 642	0.70 616	0.77 638	0.55 561	0.92 643	0.58 615	0.87 611	0.77 612	0.19 608	0.27 605	0.18 597	0.19 605	0.27 625	0.28 562

PVD	0.62 627	0.41 605	0.93 577	0.44 633	0.39 631	0.63 620	0.51 638	0.86 653	1.27 665	0.93 646	1.09 645	0.81 637	0.85 646	0.89 614	0.89 623	0.21 613	0.23 572	0.22 616	0.19 605	0.28 630	0.41 615

GANetREF_RVC	0.45 580	0.52 625	0.87 560	0.39 616	0.20 497	0.51 591	0.50 636	0.68 622	0.67 607	0.47 576	0.46 513	0.50 559	0.43 575	0.91 619	0.40 526	0.28 635	0.21 547	0.32 639	0.19 605	0.28 630	0.23 506
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
MaskLacGwcNet_RVC	0.38 543	0.43 609	0.72 509	0.35 596	0.19 470	0.51 591	0.25 505	0.56 531	0.39 413	0.42 540	0.47 520	0.47 543	0.27 435	0.74 573	0.32 485	0.38 649	0.19 527	0.27 623	0.17 598	0.29 632	0.27 553

PASM	0.49 597	0.41 605	1.15 610	0.37 606	0.35 619	0.42 548	0.42 619	0.54 502	0.65 602	0.54 605	0.54 556	0.63 610	0.48 593	0.94 629	0.51 568	0.27 633	0.30 627	0.30 634	0.33 644	0.29 632	0.29 568

MFN_U_SF_RVC	0.58 621	0.58 639	1.31 630	0.39 616	0.23 545	0.72 628	0.30 557	0.83 648	0.68 611	0.74 631	0.74 616	0.86 640	0.60 619	0.84 606	0.83 619	0.29 636	0.27 605	0.32 639	0.37 650	0.31 634	0.33 587

MANE	1.63 674	0.58 639	1.16 612	0.59 649	0.60 656	2.71 681	1.53 684	2.63 688	3.62 685	2.33 684	3.26 686	3.66 686	2.98 688	2.26 681	2.26 680	0.37 647	0.40 649	0.31 637	0.49 659	0.31 634	0.63 658

ELAS_RVC	0.80 645	0.40 602	1.10 603	0.40 621	0.35 619	0.93 646	1.10 677	0.87 654	1.12 661	1.40 668	1.39 656	1.27 657	1.55 676	1.13 645	1.13 642	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.28 640	0.31 634	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.39 548	0.47 616	0.84 550	0.46 639	0.41 634	0.34 487	0.26 517	0.59 564	0.46 494	0.40 522	0.51 537	0.44 518	0.33 524	0.43 431	0.31 475	0.25 627	0.14 428	0.33 642	0.21 612	0.32 637	0.23 506

ELAS	0.80 645	0.40 602	0.91 572	0.39 616	0.35 619	1.52 672	0.81 663	0.97 659	0.98 651	1.47 677	1.58 665	1.19 654	1.33 667	1.01 636	1.21 645	0.29 636	0.27 605	0.30 634	0.29 642	0.32 637	0.36 598
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.44 577	0.23 487	0.57 417	0.34 590	0.34 616	0.53 600	0.28 542	0.49 448	0.39 413	0.36 469	0.34 371	0.48 547	0.38 548	0.43 431	0.33 494	0.26 629	0.41 651	0.44 651	1.45 689	0.33 639	0.37 606

CC-Net-ROB	0.46 588	0.55 630	0.86 557	0.38 614	0.23 545	0.51 591	0.30 557	0.69 628	0.51 544	0.46 570	0.51 537	0.48 547	0.38 548	0.96 630	0.40 526	0.36 645	0.23 572	0.56 657	0.25 631	0.34 640	0.22 496

UDG	0.42 571	0.54 629	0.67 483	0.41 628	0.35 619	0.47 575	0.27 526	0.57 540	0.48 516	0.40 522	0.46 513	0.59 594	0.45 580	0.47 447	0.46 553	0.26 629	0.19 527	0.49 653	0.22 620	0.37 641	0.30 571

DStereoFS	1.07 660	0.76 656	1.10 603	0.70 657	0.70 662	1.87 676	1.39 683	1.20 666	1.66 674	1.01 653	1.58 665	1.20 655	2.60 685	1.40 663	1.32 655	0.40 652	0.47 657	0.31 637	0.41 653	0.38 642	0.91 678

NVStereoNet_ROB	0.74 638	0.64 645	1.20 622	0.55 648	0.43 639	0.54 604	0.48 631	0.75 638	0.87 641	0.88 643	1.72 670	1.06 649	1.03 658	1.29 656	0.98 632	0.35 644	0.42 652	0.41 650	0.48 658	0.38 642	0.43 622
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Selective-IGEV-i16pa	31.25 719	41.63 719	4.08 680	0.51 645	0.38 628	97.61 721	0.73 657	61.16 722	60.81 721	17.49 708	65.92 720	39.64 721	53.28 721	107.35 722	27.39 719	20.46 716	3.81 696	4.39 697	1.97 692	0.41 644	16.06 714

DDUNet	0.45 580	0.60 642	0.71 504	0.45 636	0.39 631	0.46 569	0.32 574	0.53 486	0.44 469	0.46 570	0.53 552	0.57 587	0.38 548	0.51 461	0.43 538	0.34 642	0.21 547	0.56 657	0.25 631	0.41 644	0.36 598

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 636	0.73 652	1.26 624	0.47 640	0.28 586	1.42 670	0.60 646	0.82 646	0.94 648	0.85 642	0.86 630	0.88 642	0.70 635	1.32 660	0.75 609	0.37 647	0.30 627	0.34 644	0.36 648	0.44 646	0.42 619

DStereoSA	1.00 654	0.46 615	1.33 631	0.68 654	0.86 675	1.26 662	2.25 691	0.83 648	1.41 669	0.57 612	1.92 674	0.57 587	2.07 679	0.96 630	1.84 673	0.36 645	0.55 668	0.28 630	0.53 664	0.45 647	0.90 677

MADNet+	1.05 656	1.26 678	4.77 685	0.73 660	0.50 646	1.25 661	0.97 668	1.05 661	0.93 645	0.67 625	0.78 620	0.87 641	0.85 646	2.14 678	1.83 672	0.40 652	0.42 652	0.32 639	0.28 640	0.45 647	0.43 622

SQANet	0.44 577	0.57 636	0.89 569	0.49 642	0.39 631	0.47 575	0.23 466	0.53 486	0.44 469	0.41 534	0.48 529	0.47 543	0.34 526	0.58 496	0.43 538	0.38 649	0.15 459	0.40 649	0.21 612	0.50 649	0.34 591

anonymity	0.57 619	0.55 630	0.74 510	0.48 641	0.63 657	0.56 605	0.43 621	0.71 630	0.51 544	0.64 621	0.55 561	0.57 587	0.61 623	0.65 541	0.57 584	0.55 656	0.55 668	0.50 654	0.54 665	0.51 650	0.61 655

DStereoO	0.55 611	0.35 578	0.68 489	0.44 633	0.49 644	0.41 540	1.08 676	0.58 554	0.73 623	0.49 583	0.53 552	0.51 562	0.85 646	0.60 509	0.75 609	0.83 673	0.28 609	0.38 646	0.19 605	0.52 651	0.35 595

Consistency-Raft	0.56 617	0.52 625	1.12 606	0.45 636	0.49 644	0.48 582	0.45 624	0.73 635	0.74 625	0.45 564	0.82 625	0.46 533	0.60 619	0.51 461	0.63 595	0.39 651	0.40 649	0.44 651	0.51 663	0.53 652	0.38 614

SPS-STEREO	0.74 638	0.72 650	1.18 619	0.52 646	0.57 654	0.76 632	0.50 636	0.80 643	0.66 606	0.97 650	0.88 633	0.94 644	0.74 637	1.08 642	1.04 638	0.58 659	0.51 661	0.50 654	0.50 662	0.56 653	0.72 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.12 663	0.86 660	1.64 651	0.68 654	0.80 671	1.68 674	1.68 687	1.08 662	1.10 657	1.53 679	1.76 672	1.47 662	1.53 675	1.24 652	1.42 662	0.66 663	0.65 680	0.52 656	0.54 665	0.57 654	0.91 678

JetBlue	1.20 665	0.89 661	2.53 671	0.59 649	0.76 665	3.16 684	2.09 689	1.16 664	0.93 645	0.95 648	1.12 647	1.65 666	1.27 665	2.15 679	1.87 674	0.43 654	0.37 647	0.38 646	0.39 652	0.62 655	0.63 658

GCST	0.50 598	0.67 648	0.82 540	1.04 672	0.55 652	0.38 523	0.11 21	0.42 366	0.33 331	0.42 540	0.35 379	0.29 375	0.18 313	0.50 455	0.23 389	0.70 665	0.42 652	0.79 669	0.62 673	0.63 656	0.47 631

BEATNet-Init1	4.91 688	3.27 688	14.39 704	0.69 656	0.65 660	10.19 697	3.83 694	5.04 693	5.11 691	8.73 698	8.52 695	13.95 707	7.66 696	7.79 697	5.79 693	0.32 641	0.34 642	0.34 644	0.38 651	0.64 657	0.64 662

otaku	0.60 624	0.73 652	1.13 608	0.64 651	0.45 643	0.73 630	0.37 597	0.67 617	0.67 607	0.52 595	0.75 618	0.66 621	0.46 587	0.74 573	0.59 587	0.55 656	0.34 642	0.56 657	0.36 648	0.65 658	0.49 636

DGSMNet	0.63 630	0.32 561	1.01 590	0.54 647	0.73 664	0.62 616	1.36 682	0.62 593	0.58 580	0.38 495	0.62 594	0.52 570	0.34 526	0.65 541	0.47 556	0.54 655	0.61 675	0.67 662	0.61 672	0.65 658	0.69 668

WAO-7	1.05 656	1.00 668	1.19 620	0.83 665	0.67 661	1.22 660	0.84 665	1.43 671	1.56 673	1.13 660	1.75 671	1.46 661	1.25 664	1.56 667	1.28 650	0.61 661	0.62 678	0.70 663	0.68 675	0.66 660	0.62 656

MFMNet_re	0.74 638	0.84 659	1.16 612	0.64 651	0.70 662	0.79 637	0.71 654	0.77 641	0.85 636	0.79 640	0.86 630	0.69 629	0.80 642	0.73 569	0.65 597	0.66 663	0.59 673	0.61 661	0.58 670	0.68 661	0.71 669

DispFullNet	0.67 633	0.94 664	1.63 650	0.77 663	1.19 682	0.53 600	0.25 505	0.61 585	0.72 620	0.70 629	0.60 583	0.69 629	0.90 651	0.80 596	0.52 569	0.27 633	0.13 409	0.74 665	0.31 643	0.68 661	0.44 625

Ntro	0.61 626	0.75 655	1.16 612	0.67 653	0.50 646	0.76 632	0.37 597	0.68 622	0.71 618	0.50 589	0.59 579	0.65 617	0.52 603	0.79 592	0.58 586	0.58 659	0.32 636	0.57 660	0.34 645	0.69 663	0.50 640

ACVNet_1	0.77 644	0.92 663	1.79 658	0.73 660	0.53 650	0.78 636	0.42 619	0.88 655	0.90 642	0.75 632	0.76 619	1.32 659	0.80 642	1.04 639	0.70 604	0.57 658	0.32 636	0.72 664	0.35 646	0.70 664	0.50 640

ACVNet-4b	0.76 642	0.90 662	1.67 653	0.73 660	0.51 649	0.80 640	0.31 567	0.74 637	0.81 630	0.51 592	0.72 612	0.94 644	0.43 575	1.01 636	1.32 655	1.18 685	0.22 559	0.77 667	0.45 655	0.70 664	0.50 640

MonStereo1	0.96 653	0.61 644	0.99 588	0.70 657	0.59 655	1.37 668	0.35 588	0.97 659	1.27 665	0.97 650	1.92 674	1.53 664	2.13 680	1.29 656	0.87 622	0.71 666	0.34 642	0.75 666	0.47 657	0.75 666	0.68 666

Selective-IGEV-i1pa	5.75 689	8.12 694	4.85 686	1.10 675	0.54 651	13.48 699	3.52 692	9.46 700	7.56 695	7.13 695	10.00 699	9.12 697	7.56 695	14.91 708	6.08 695	3.55 694	1.33 687	1.94 690	0.77 680	0.79 667	3.23 693

ACVNet_2	0.94 650	0.98 667	1.71 655	0.83 665	0.63 657	1.02 652	0.64 649	1.16 664	1.43 671	1.02 654	1.39 656	1.47 662	0.86 649	1.16 648	0.79 615	0.63 662	0.43 655	0.78 668	0.49 659	0.80 668	0.57 649

RainbowNet	0.76 642	1.00 668	1.29 628	0.82 664	0.63 657	0.79 637	0.52 639	0.83 648	0.93 645	0.61 618	0.79 623	0.79 636	0.62 628	0.82 601	0.67 602	0.80 672	0.55 668	0.79 669	0.49 659	0.81 669	0.62 656

WAO-6	1.11 662	1.01 670	1.17 618	0.96 668	0.79 668	1.30 665	0.78 660	1.36 669	1.99 679	1.04 657	1.54 664	1.59 665	1.27 665	1.37 662	1.30 651	0.78 670	0.55 668	1.03 677	0.75 679	0.87 670	0.72 670

IMH-64-1	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

IMH-64	0.94 650	0.95 665	1.07 598	0.98 669	0.76 665	0.93 646	0.72 655	1.30 667	1.11 659	0.91 644	1.45 659	1.14 650	1.00 656	1.25 654	0.97 630	0.77 668	0.51 661	0.97 673	0.55 668	0.90 671	0.66 664

LVE	1.18 664	1.16 673	1.67 653	1.04 672	0.81 672	1.32 666	0.82 664	1.49 673	1.94 677	1.08 658	1.90 673	1.89 670	1.07 660	1.51 666	1.04 638	0.96 679	0.61 675	0.94 672	0.69 676	0.92 673	0.79 675

IMH	1.09 661	1.04 671	1.29 628	1.03 671	0.79 668	1.11 654	0.69 652	1.40 670	1.42 670	1.02 654	1.71 669	1.42 660	1.19 663	1.78 674	1.03 637	1.14 683	0.56 672	1.00 675	0.58 670	0.93 674	0.68 666

WAO-8	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

Venus	1.50 670	1.22 676	1.39 637	1.10 675	0.85 673	2.15 677	0.78 660	1.84 680	3.76 686	1.46 672	2.18 679	2.15 675	1.50 673	3.20 685	1.35 658	0.92 677	0.66 681	1.10 678	0.79 681	0.94 675	0.74 672

SuperB	0.50 598	0.37 588	2.16 667	0.23 318	0.15 332	0.41 540	0.32 574	0.50 456	0.83 632	0.44 557	0.51 537	0.33 425	0.45 580	0.69 556	1.07 640	0.10 421	0.08 239	0.09 333	0.08 276	0.95 677	0.18 433

Dean	1.22 666	1.17 674	1.97 662	1.04 672	0.79 668	1.21 659	0.76 658	1.51 674	1.96 678	1.30 666	1.98 677	2.14 674	1.18 662	1.30 658	1.15 643	0.83 673	0.61 675	1.01 676	0.69 676	0.97 678	0.77 674

PWCK	1.05 656	1.29 679	2.12 665	0.92 667	0.42 636	1.27 663	1.01 670	1.14 663	1.14 662	1.16 663	1.14 648	1.25 656	0.90 651	1.77 673	1.15 643	0.89 676	0.51 661	0.87 671	0.54 665	1.02 679	0.57 649

light-stereo	2.66 683	0.78 657	4.46 681	4.42 690	3.66 688	5.04 686	0.38 605	2.12 684	1.51 672	4.25 689	6.51 694	7.70 696	0.75 638	5.12 692	1.42 662	0.72 667	1.35 688	0.33 642	0.45 655	1.22 680	1.04 683

UNDER WATER-64	1.61 673	1.30 680	2.93 676	1.33 681	0.96 678	2.20 679	1.25 680	1.47 672	3.15 683	1.46 672	1.31 654	2.61 681	2.22 682	1.69 670	1.93 675	1.13 682	0.67 683	1.29 683	0.94 684	1.26 681	1.09 684

UNDER WATER	1.64 675	1.34 681	2.72 674	1.40 682	1.04 679	1.70 675	1.14 679	1.57 677	3.58 684	1.46 672	1.46 661	2.82 683	2.43 683	1.74 671	2.04 678	1.08 681	0.63 679	1.31 684	0.94 684	1.29 682	1.10 685

TorneroNet-64	1.47 668	1.15 672	1.51 645	1.11 678	0.86 675	2.27 680	0.76 658	1.84 680	3.76 686	1.29 664	2.22 681	2.68 682	1.46 671	1.81 675	1.55 666	0.79 671	0.51 661	1.10 678	0.67 674	1.31 683	0.81 676

TorneroNet	2.26 680	1.20 675	1.55 648	1.15 680	0.91 677	5.84 688	0.84 665	2.12 684	8.45 696	2.59 686	5.32 690	3.84 687	2.15 681	1.84 677	1.98 677	0.88 675	0.54 667	1.16 682	0.74 678	1.31 683	0.91 678

KSHMR	1.92 679	1.47 684	1.97 662	1.48 685	1.22 683	1.39 669	1.06 672	1.81 679	5.83 692	1.43 670	5.56 691	2.95 684	1.17 661	2.24 680	1.33 657	1.29 686	1.13 686	1.47 687	1.11 688	1.37 685	1.21 686

notaker	1.49 669	1.44 682	1.77 656	1.42 683	1.08 680	1.19 658	0.87 667	1.51 674	1.40 668	1.53 679	3.41 687	2.40 678	1.94 678	1.83 676	1.57 667	1.14 683	0.69 684	1.38 685	0.88 683	1.39 686	1.03 682

ktn	1.80 677	1.46 683	1.49 643	1.44 684	1.14 681	1.50 671	1.07 673	1.53 676	3.90 689	2.77 687	4.62 688	3.42 685	1.49 672	1.74 671	1.40 661	1.45 687	0.77 685	1.46 686	0.99 686	1.41 687	1.00 681

JetRed	2.35 682	2.70 687	6.11 688	1.14 679	1.38 685	6.03 690	3.61 693	2.12 684	1.72 675	1.99 682	1.97 676	2.15 675	1.59 677	2.49 682	4.19 690	1.05 680	1.60 689	1.10 678	1.02 687	1.72 688	1.41 688

MADNet++	2.34 681	1.81 685	2.24 668	2.15 688	1.97 687	2.79 683	2.19 690	2.42 687	2.26 680	2.79 688	2.70 684	2.43 679	2.60 685	3.18 684	3.32 686	2.19 690	1.97 692	1.93 689	1.62 690	2.02 689	2.10 689

HanzoNet	3.08 684	1.87 686	2.70 673	1.81 686	1.34 684	1.60 673	1.05 671	2.06 683	2.62 682	5.63 693	5.12 689	5.96 691	7.09 694	4.39 690	3.43 687	3.29 693	2.06 694	1.98 692	2.94 697	2.47 690	2.15 690

tt	4.71 687	0.11 129	3.94 679	2.06 687	1.54 686	10.14 696	16.85 700	9.28 699	4.99 690	1.41 669	1.05 644	4.68 688	4.89 690	3.36 687	5.86 694	5.73 698	9.15 706	2.23 694	2.51 694	3.02 691	1.34 687

USTest	6.84 691	5.16 689	5.45 687	7.18 695	7.26 692	14.27 700	22.53 701	8.48 697	9.29 697	5.44 692	6.42 693	6.27 694	6.69 693	6.83 695	8.49 698	1.95 688	3.27 695	2.16 693	2.54 695	3.76 692	3.31 694

WQFJA1++	0.48 594	0.07 2	0.86 557	0.23 318	0.19 470	0.18 151	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 683	0.12 58	0.23 291	0.11 107	0.21 150	0.14 138	0.08 259	0.19 527	0.06 43	0.09 377	4.02 693	0.20 469

DPSimNet_ROB	6.21 690	5.16 689	9.50 690	5.59 693	5.56 691	7.64 692	10.02 697	4.07 691	7.33 694	6.84 694	6.26 692	7.17 695	10.55 697	4.07 689	5.68 692	5.50 697	4.29 697	5.24 698	3.66 698	4.05 694	5.96 696

DGTPSM_ROB	8.38 693	5.24 691	10.71 702	5.32 692	10.19 695	8.34 693	23.49 705	6.11 695	13.43 705	4.93 690	10.93 703	5.64 689	10.55 697	6.17 693	12.73 702	3.74 695	7.56 699	3.68 695	7.24 703	4.09 695	7.49 699

DPSMNet_ROB	8.44 694	5.25 692	10.87 703	5.59 693	10.27 696	8.34 693	23.51 706	6.12 696	13.47 706	4.96 691	10.94 704	5.65 690	10.55 697	6.25 694	12.77 703	4.01 696	7.62 700	3.75 696	7.27 704	4.16 696	7.54 700

TCMNet-wrong-test	4.33 686	5.65 693	4.76 682	11.36 701	10.39 697	5.87 689	4.45 695	4.24 692	1.10 657	1.93 681	2.43 683	6.07 693	3.54 689	3.87 688	4.51 691	2.00 689	0.47 657	1.96 691	1.68 691	5.78 697	4.48 695

iinet-test	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

IINet	10.74 697	9.21 695	9.52 691	10.46 696	10.67 698	17.92 705	25.86 707	12.61 704	13.38 703	9.65 702	10.06 700	9.98 699	10.66 700	11.13 704	12.60 699	6.36 700	7.73 701	5.65 700	6.66 699	7.29 698	7.31 697

DPSM_ROB	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

DPSM	11.46 700	9.79 701	10.18 697	11.11 699	11.31 700	19.08 708	27.38 710	13.42 707	14.23 708	10.34 704	11.13 705	10.97 705	11.33 706	11.89 706	13.49 704	6.74 702	8.19 704	6.00 702	7.05 701	7.74 700	7.76 701

PML	15.86 705	13.12 705	7.07 689	5.22 691	7.66 693	32.93 712	64.30 721	5.37 694	10.12 698	25.87 720	67.29 721	20.25 709	13.20 708	10.09 699	6.81 697	5.94 699	2.00 693	6.03 704	2.18 693	9.13 702	2.62 692

xxxxx1	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

tt_ll	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

ff	15.30 702	9.78 698	10.23 699	20.34 705	19.47 705	17.10 701	23.00 702	10.36 701	11.04 699	9.25 699	9.66 696	10.74 702	10.66 700	10.60 700	13.72 706	8.14 704	9.35 707	31.88 717	44.61 719	12.63 703	13.46 704

LRCNet_RVC	10.94 699	14.45 706	9.66 693	15.38 702	8.02 694	1.08 653	0.35 588	8.72 698	0.72 620	12.63 707	15.84 707	9.73 698	6.52 692	8.58 698	6.38 696	20.33 715	5.39 698	23.79 714	21.95 715	15.35 706	13.96 707

Hybrid-DGEV	23.11 713	19.81 714	20.81 714	22.43 709	22.74 711	38.45 718	55.25 720	27.21 720	28.95 720	20.63 713	22.37 714	22.03 711	22.89 716	23.96 716	27.14 712	13.54 711	16.46 711	12.09 708	14.23 710	15.57 707	15.57 708

CasAABBNet	23.04 709	19.69 709	20.32 709	22.42 708	22.73 709	38.35 716	55.23 717	26.99 716	28.74 717	20.67 716	22.28 713	22.11 715	22.86 712	23.84 711	27.17 714	13.52 707	16.47 712	12.08 705	14.21 706	15.57 707	15.60 710

RAFT-FEzeroshot	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

RAFT-FE	23.04 709	19.71 711	20.25 707	22.47 711	22.80 712	38.32 713	55.23 717	26.95 714	28.70 715	20.66 714	22.23 711	22.07 712	22.86 712	23.85 712	27.17 714	13.53 708	16.47 712	12.08 705	14.22 708	15.58 709	15.60 710

FlowAnything	23.08 712	19.70 710	20.48 712	22.45 710	22.73 709	38.34 715	55.18 715	27.00 717	28.79 718	20.83 718	22.42 716	22.10 714	22.83 711	23.85 712	27.23 718	13.53 708	16.54 715	12.10 710	14.29 711	15.59 711	15.58 709

Selective-RAFT-Error	23.11 713	19.77 713	20.60 713	22.49 713	22.80 712	38.46 719	55.19 716	27.13 719	28.90 719	20.73 717	22.38 715	22.11 715	22.91 717	23.94 715	27.18 717	13.54 711	16.57 716	12.09 708	14.21 706	15.61 712	15.65 713

LSM0	24.21 715	19.88 715	22.33 715	24.42 714	40.13 720	38.41 717	54.99 714	27.05 718	28.61 714	20.59 712	22.00 710	22.29 717	22.86 712	24.12 717	27.16 713	13.59 713	16.33 710	12.13 711	14.08 705	15.72 713	17.53 715

HaxPig	17.72 707	20.23 716	19.76 706	16.55 703	16.52 703	9.46 695	9.42 696	14.48 709	13.31 702	18.59 709	18.67 708	17.39 708	16.68 709	17.07 709	16.43 709	21.99 717	20.86 717	22.28 713	21.55 714	21.30 714	21.88 718

MEDIAN_ROB	21.20 708	24.56 717	23.42 716	19.57 704	19.62 708	13.29 698	11.21 698	18.04 710	17.02 710	22.07 719	21.92 709	20.84 710	20.24 710	21.02 710	19.68 710	25.59 718	24.08 718	26.20 715	25.19 716	25.31 715	25.19 719

AVERAGE_ROB	25.43 716	29.01 718	27.22 717	24.60 715	24.16 717	17.78 704	12.87 699	22.39 713	21.40 713	26.72 721	26.08 719	25.18 718	24.52 720	25.07 718	23.57 711	29.94 719	28.36 719	30.60 716	29.57 717	29.83 716	29.66 720

RSGM-EC	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

acva	29.37 717	17.55 707	9.85 695	35.22 716	33.16 718	26.01 710	45.63 712	20.07 711	17.60 711	18.98 710	23.47 717	30.02 719	23.62 718	41.06 719	44.49 720	58.94 720	34.33 720	32.95 720	20.18 712	33.70 717	20.62 716

DLNR_Zeroshot_test	10.53 695	12.28 703	20.32 709	105.84 719	23.88 716	0.14 30	0.13 68	3.20 689	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.32 361	0.16 208	2.54 691	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.17 719	0.28 562

DLNR-FE	10.53 695	12.31 704	20.33 711	105.85 720	23.36 715	0.14 30	0.13 68	3.25 690	0.20 111	0.16 163	0.23 250	0.16 199	0.10 72	0.31 351	0.16 208	2.59 692	0.32 636	0.07 144	0.07 189	40.66 720	0.28 562

Anonymous_1	16.44 706	9.26 697	9.67 694	10.63 698	14.54 702	18.62 707	26.98 709	12.68 706	13.53 707	10.78 706	10.37 702	10.15 701	10.66 700	10.99 703	12.64 701	15.61 714	7.73 701	16.87 712	43.01 718	56.14 721	7.86 703

test_example2	100.95 720	107.33 720	67.16 719	98.17 718	106.88 721	89.44 720	101.34 722	37.23 721	97.88 722	129.56 722	131.26 722	65.41 722	67.34 722	91.22 721	79.29 722	143.32 722	199.32 722	81.12 722	102.17 722	121.89 722	101.70 721

ccccc		256.25 721		351.50 721	361.31 722	144.22 722		153.19 723		152.98 723		161.94 723		268.06 723		387.64 723	346.97 723	244.11 723	219.32 723	413.57 723

Low-res two-view benchmark