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

3.25w_new	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

3.25w	0.13 30	0.09 29	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.18 109	0.10 8	0.23 57	0.18 47	0.15 98	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.06 71	0.04 1	0.11 224

LACA1	0.10 2	0.13 186	0.17 3	0.16 8	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.16 6	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.09 22	0.10 55	0.14 4	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.05 1

Test_v1	0.11 7	0.08 9	0.17 3	0.15 4	0.09 17	0.13 16	0.12 29	0.23 57	0.17 34	0.10 13	0.10 17	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.07 27

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 19	0.09 17	0.09 1	0.14 80	0.11 1	0.16 29	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 14	0.05 1	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.06 10

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.13 55	0.11 1	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.08 2	0.06 1	0.22 121	0.11 3	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.08 225	0.05 3	0.06 10

BStereo	0.14 58	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.15 105	0.25 94	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

MatchStereo	0.11 7	0.08 9	0.30 88	0.16 8	0.08 7	0.09 1	0.12 29	0.21 37	0.18 47	0.10 13	0.16 99	0.08 2	0.08 10	0.15 9	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10
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 97	0.10 59	0.46 206	0.18 43	0.11 88	0.41 478	0.15 105	0.30 154	0.23 118	0.12 38	0.11 26	0.12 75	0.09 25	0.17 33	0.17 182	0.05 1	0.07 138	0.06 34	0.08 225	0.05 3	0.09 116

NLSM3	0.14 58	0.12 145	0.25 51	0.21 152	0.13 179	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.12 38	0.15 91	0.12 75	0.13 147	0.17 33	0.15 127	0.05 1	0.05 5	0.08 181	0.08 225	0.05 3	0.08 71

MonSter++	0.11 7	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.13 305

HiDET	0.12 17	0.07 2	0.20 13	0.15 4	0.09 17	0.14 21	0.12 29	0.20 26	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.11 60	0.09 25	0.19 58	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

LCMNet	0.12 17	0.08 9	0.20 13	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.19 23	0.20 71	0.10 13	0.11 26	0.11 60	0.10 55	0.20 79	0.16 154	0.07 73	0.11 318	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.14 334

CSFM-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.17 3	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.13 8	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.11 84	0.17 33	0.14 90	0.07 73	0.12 342	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.12 276

VIP-Stereo	0.13 30	0.15 263	0.31 97	0.18 43	0.12 127	0.24 261	0.12 29	0.20 26	0.20 71	0.10 13	0.13 54	0.11 60	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.06 31	0.11 318	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.08 71

BridgeDepth	0.11 7	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.07 1	0.16 57	0.12 29	0.18 13	0.13 8	0.08 2	0.09 11	0.14 116	0.14 166	0.15 9	0.11 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 24	0.05 3	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	0.17 113	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.10 56	0.20 164	0.13 55	0.20 26	0.15 21	0.75 568	0.13 54	0.13 89	0.11 84	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.18 393

MonStereo	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Wavelet-MonSter	0.12 17	0.08 9	0.25 51	0.18 43	0.10 56	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 14	0.11 24	0.14 85	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.15 127	0.05 1	0.16 425	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

Monster-pub-eth3d	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

Monster-pub-mixall	0.13 30	0.07 2	0.20 13	0.17 19	0.08 7	0.11 5	0.09 2	0.21 37	0.13 8	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.08 10	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.35 580	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

Replicate-Monster	0.15 76	0.12 145	0.40 156	0.17 19	0.10 56	0.17 82	0.10 8	0.24 77	0.20 71	0.12 38	0.10 17	0.10 37	0.10 55	0.28 239	0.12 14	0.06 31	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.21 438

AdaDepth	0.13 30	0.10 59	0.32 109	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.16 6	0.16 29	0.10 13	0.10 17	0.10 37	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.11 318	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.11 224

asda	0.13 30	0.11 96	0.24 42	0.18 43	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.25 94	0.17 34	0.12 38	0.11 26	0.08 2	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.11 224

asd	0.12 17	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.09 22	0.11 84	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.09 116

qwe	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.11 88	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.09 116

depthmonostereo	0.15 76	0.12 145	0.34 120	0.19 79	0.09 17	0.20 164	0.15 105	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.18 130	0.16 147	0.18 255	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.08 71

DilatedVolume-Stereo	0.15 76	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.21 191	0.14 80	0.24 77	0.22 105	0.22 192	0.21 169	0.16 147	0.15 184	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.06 34	0.06 71	0.05 3	0.08 71

2.25w	0.13 30	0.10 59	0.24 42	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.09 22	0.10 55	0.23 146	0.15 127	0.05 1	0.17 450	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.12 276

4.25_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.5w_new	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4.25w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.18 43	0.10 56	0.17 82	0.12 29	0.22 48	0.15 21	0.13 52	0.13 54	0.09 22	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.11 224

4w-stereo	0.13 30	0.11 96	0.31 97	0.17 19	0.10 56	0.15 32	0.10 8	0.20 26	0.14 14	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.23 146	0.13 49	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.15 351

2.5w	0.13 30	0.10 59	0.23 38	0.18 43	0.09 17	0.15 32	0.15 105	0.21 37	0.16 29	0.12 38	0.13 54	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.12 276

2.75w_new	0.13 30	0.10 59	0.25 51	0.16 8	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.13 54	0.08 2	0.11 84	0.22 121	0.15 127	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.07 143	0.05 3	0.10 181

3.75w	0.12 17	0.10 59	0.21 24	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.15 21	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.10 55	0.18 44	0.12 14	0.05 1	0.14 381	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

3.5w_stereo	0.12 17	0.11 96	0.21 24	0.17 19	0.09 17	0.17 82	0.09 2	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.13 54	0.10 37	0.11 84	0.22 121	0.13 49	0.05 1	0.11 318	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 71

3w_stereo	0.14 58	0.11 96	0.31 97	0.19 79	0.09 17	0.16 57	0.16 142	0.28 117	0.20 71	0.13 52	0.12 43	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.19 475	0.05 1	0.06 71	0.05 3	0.10 181

2w_stereo	0.13 30	0.11 96	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.17 82	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.15 98	0.14 85	0.08 2	0.11 84	0.15 9	0.13 49	0.05 1	0.12 342	0.05 1	0.05 24	0.05 3	0.08 71

1w_stereo	0.13 30	0.09 29	0.17 3	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.15 105	0.27 111	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.12 116	0.19 58	0.14 90	0.05 1	0.10 284	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 116

monsters	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.18 43	0.13 179	0.15 32	0.11 19	0.24 77	0.16 29	0.15 98	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.23 146	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.05 1	0.08 225	0.05 3	0.09 116

IGEV	0.12 17	0.07 2	0.19 10	0.16 8	0.11 88	0.16 57	0.13 55	0.22 48	0.17 34	0.12 38	0.15 91	0.09 22	0.07 3	0.16 18	0.12 14	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.07 143	0.05 3	0.08 71

LG-Stereo_L2	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.14 14	0.10 13	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 33	0.11 3	0.06 31	0.08 201	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

LG-Stereo_L1	0.11 7	0.09 29	0.22 33	0.18 43	0.10 56	0.12 10	0.13 55	0.18 13	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 3	0.06 31	0.10 284	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo_test1	0.11 7	0.09 29	0.26 59	0.18 43	0.11 88	0.15 32	0.11 19	0.17 10	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.07 3	0.17 33	0.12 14	0.06 31	0.15 412	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

MLG-Stereo	0.11 7	0.08 9	0.26 59	0.19 79	0.09 17	0.15 32	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.09 3	0.06 1	0.10 37	0.08 10	0.18 44	0.12 14	0.06 31	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.07 27

FoundationStereo	0.13 30	0.08 9	0.18 7	0.29 474	0.30 537	0.12 10	0.13 55	0.12 3	0.18 47	0.09 3	0.08 7	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.11 3	0.07 73	0.31 567	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

castereo++	0.14 58	0.13 186	0.25 51	0.19 79	0.10 56	0.27 307	0.13 55	0.24 77	0.26 171	0.11 24	0.13 54	0.16 147	0.10 55	0.18 44	0.11 3	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.06 71	0.05 3	0.07 27

MonSter	0.13 30	0.09 29	0.20 13	0.17 19	0.09 17	0.15 32	0.12 29	0.25 94	0.20 71	0.09 3	0.11 26	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 49	0.05 1	0.24 526	0.05 1	0.09 318	0.05 3	0.13 305

DEFOM-Stereo	0.11 7	0.10 59	0.21 24	0.18 43	0.09 17	0.21 191	0.14 80	0.14 5	0.17 34	0.11 24	0.10 17	0.09 22	0.08 10	0.21 97	0.12 14	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.06 10

dual_stereo	0.18 122	0.08 9	0.26 59	0.21 152	0.32 547	0.11 5	0.13 55	0.27 111	0.20 71	0.11 24	0.09 11	0.10 37	0.08 10	0.20 79	0.14 90	0.07 73	0.45 591	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.65 598

test_for_model	0.19 150	0.09 29	0.81 471	0.33 521	0.27 519	0.17 82	0.15 105	0.34 207	0.30 237	0.15 98	0.20 151	0.13 89	0.09 25	0.28 239	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.05 3	0.14 334

LoS_RVC	0.14 58	0.11 96	0.32 109	0.18 43	0.16 319	0.20 164	0.18 232	0.21 37	0.18 47	0.14 72	0.20 151	0.12 75	0.17 225	0.17 33	0.14 90	0.06 31	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.05 3	0.14 334

LACA2	0.12 17	0.17 329	0.32 109	0.16 8	0.08 7	0.16 57	0.13 55	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.09 11	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.10 1	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.04 1	0.06 54	0.05 1

gcap_with_dpt	0.20 181	0.10 59	1.10 539	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.16 142	0.34 207	0.25 157	0.18 150	0.22 180	0.17 162	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.15 351

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 29	0.18 7	0.13 1	0.07 1	0.16 57	0.10 8	0.21 37	0.15 21	0.10 13	0.10 17	0.09 22	0.12 116	0.14 4	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 24	0.06 54	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	0.18 122	0.08 9	0.28 75	0.18 43	0.10 56	0.15 32	0.11 19	0.22 48	0.22 105	0.76 571	0.11 26	0.09 22	0.08 10	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.51 596	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.10 181

GASTEREO	0.20 181	0.15 263	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.18 109	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.18 150	0.17 113	0.11 60	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.06 54	0.57 584

water-stereo	0.15 76	0.11 96	0.32 109	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.14 80	0.26 104	0.20 71	0.18 150	0.23 193	0.16 147	0.16 204	0.14 4	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

4.5_new	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

4.5w-stereo	0.13 30	0.12 145	0.24 42	0.17 19	0.10 56	0.14 21	0.12 29	0.22 48	0.17 34	0.13 52	0.13 54	0.08 2	0.09 25	0.19 58	0.12 14	0.05 1	0.18 462	0.05 1	0.06 71	0.06 54	0.09 116

monsterstereo	0.13 30	0.10 59	0.20 13	0.19 79	0.12 127	0.14 21	0.12 29	0.26 104	0.18 47	0.14 72	0.16 99	0.08 2	0.09 25	0.22 121	0.14 90	0.05 1	0.16 425	0.06 34	0.09 318	0.06 54	0.07 27

xyz-stereo-finetune2	0.18 122	0.16 297	0.32 109	0.16 8	0.09 17	0.27 307	0.19 277	0.29 136	0.21 95	0.23 200	0.29 245	0.21 212	0.23 311	0.37 349	0.23 331	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

xyz-stereo-finetune	0.17 113	0.17 329	0.29 78	0.17 19	0.08 7	0.24 261	0.21 344	0.30 154	0.32 258	0.19 157	0.22 180	0.19 186	0.15 184	0.30 278	0.22 312	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.07 27

xyz-stereo	1.43 602	0.11 96	17.43 635	0.18 43	0.08 7	4.86 620	0.18 232	0.31 174	0.35 296	0.37 423	2.75 620	0.41 429	0.31 439	0.58 434	0.33 430	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.06 71	0.06 54	0.06 10

MLG-Stereo_test3	0.11 7	0.08 9	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.16 57	0.11 19	0.18 13	0.13 8	0.11 24	0.07 3	0.10 37	0.08 10	0.14 4	0.12 14	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.08 71

MLG-Stereo_test2	0.12 17	0.09 29	0.29 78	0.21 152	0.12 127	0.16 57	0.11 19	0.17 10	0.12 3	0.11 24	0.08 7	0.11 60	0.06 1	0.16 18	0.11 3	0.08 204	0.13 363	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.09 116

LG-G_1	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

LG-G	0.12 17	0.08 9	0.28 75	0.20 120	0.09 17	0.21 191	0.09 2	0.20 26	0.12 3	0.11 24	0.10 17	0.11 60	0.10 55	0.22 121	0.11 3	0.07 73	0.09 244	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.12 276

LGtest1	0.10 2	0.09 29	0.19 10	0.18 43	0.09 17	0.13 16	0.09 2	0.17 10	0.13 8	0.10 13	0.08 7	0.09 22	0.09 25	0.16 18	0.12 14	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

SGD-Stereo	0.12 17	0.08 9	0.18 7	0.17 19	0.07 1	0.17 82	0.13 55	0.19 23	0.17 34	0.12 38	0.13 54	0.11 60	0.12 116	0.19 58	0.12 14	0.08 204	0.04 1	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.05 1

Reg-Stereo(zero)	0.18 122	0.08 9	0.39 147	0.19 79	0.19 410	0.24 261	0.18 232	0.29 136	0.29 221	0.24 208	0.21 169	0.24 252	0.18 255	0.22 121	0.21 294	0.07 73	0.11 318	0.06 34	0.07 143	0.06 54	0.11 224

AIO_rvc	0.20 181	0.16 297	0.49 247	0.41 563	0.29 532	0.15 32	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.17 129	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.35 333	0.13 49	0.07 73	0.19 475	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.41 558

AIO_test	0.20 181	0.12 145	0.46 206	0.45 571	0.38 562	0.15 32	0.17 179	0.28 117	0.20 71	0.19 157	0.13 54	0.14 116	0.09 25	0.39 355	0.13 49	0.07 73	0.21 495	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.34 535

castereo	0.14 58	0.11 96	0.22 33	0.19 79	0.10 56	0.20 164	0.19 277	0.32 181	0.28 201	0.13 52	0.18 130	0.16 147	0.16 204	0.16 18	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

GIP-stereo	0.16 97	0.12 145	0.25 51	0.24 311	0.22 468	0.15 32	0.14 80	0.32 181	0.21 95	0.11 24	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.20 79	0.13 49	0.07 73	0.13 363	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.32 527

SMoEStereo_RVC	0.14 58	0.15 263	0.29 78	0.19 79	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.21 37	0.21 95	0.15 98	0.13 54	0.12 75	0.11 84	0.25 180	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.06 54	0.08 71

999	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.16 99	0.14 116	0.11 84	0.36 339	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

WCG-NET	0.15 76	0.12 145	0.31 97	0.18 43	0.09 17	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.29 221	0.18 150	0.22 180	0.15 133	0.12 116	0.19 58	0.13 49	0.06 31	0.12 342	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.06 10

GCAP-BAT	0.20 181	0.12 145	0.48 229	0.25 350	0.17 348	0.24 261	0.16 142	0.32 181	0.21 95	0.28 251	0.30 259	0.26 284	0.12 116	0.28 239	0.19 241	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.19 408

IGEV-Stereo++	0.15 76	0.09 29	0.27 71	0.21 152	0.13 179	0.14 21	0.11 19	0.23 57	0.19 61	0.15 98	0.14 85	0.11 60	0.11 84	0.19 58	0.12 14	0.06 31	0.21 495	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.28 510

Pointernet	0.15 76	0.08 9	0.35 126	0.19 79	0.12 127	0.20 164	0.12 29	0.34 207	0.25 157	0.15 98	0.16 99	0.13 89	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.06 54	0.08 71

AIO-Stereo	0.16 97	0.12 145	0.29 78	0.30 485	0.20 436	0.16 57	0.14 80	0.28 117	0.22 105	0.14 72	0.15 91	0.13 89	0.08 10	0.20 79	0.15 127	0.06 31	0.16 425	0.07 98	0.08 225	0.06 54	0.24 473

RAFT-Stereo-weight	0.17 113	0.10 59	0.31 97	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.38 254	0.33 274	0.25 221	0.20 151	0.19 186	0.10 55	0.19 58	0.16 154	0.07 73	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.09 116

gcap-zeroshot	0.19 150	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.15 280	0.27 307	0.15 105	0.32 181	0.24 132	0.26 229	0.20 151	0.34 371	0.15 184	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

trnet	0.14 58	0.09 29	0.26 59	0.15 4	0.07 1	0.21 191	0.12 29	0.25 94	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.15 133	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10

GCAPDPT-zeroshot4090	0.22 242	0.09 29	1.29 565	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

MoCha-V2	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.30 485	0.24 498	0.16 57	0.15 105	0.28 117	0.19 61	0.16 114	0.16 99	0.13 89	0.13 147	0.30 278	0.13 49	0.06 31	0.28 546	0.06 34	0.06 71	0.06 54	0.25 486

MSKI-zero shot	0.19 150	0.10 59	0.47 214	0.30 485	0.14 219	0.21 191	0.14 80	0.33 201	0.22 105	0.24 208	0.25 210	0.22 218	0.10 55	0.32 301	0.14 90	0.07 73	0.30 563	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.09 116

testlalala	0.23 277	0.09 29	1.33 569	0.31 501	0.44 576	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

GCAPDPT-zeroshot	0.22 242	0.09 29	1.28 563	0.31 501	0.43 572	0.16 57	0.15 105	0.30 154	0.26 171	0.14 72	0.17 113	0.15 133	0.11 84	0.23 146	0.12 14	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.24 473

GCAP-Stereo	0.18 122	0.21 389	0.47 214	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.10 8	0.28 117	0.24 132	0.20 167	0.22 180	0.15 133	0.13 147	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.19 475	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

RAFT-Test	0.19 150	0.11 96	0.41 165	0.26 391	0.21 453	0.26 300	0.17 179	0.37 245	0.26 171	0.24 208	0.29 245	0.32 355	0.14 166	0.22 121	0.15 127	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

CAS	0.16 97	0.07 2	0.29 78	0.42 566	0.17 348	0.20 164	0.18 232	0.23 57	0.20 71	0.15 98	0.19 142	0.11 60	0.10 55	0.15 9	0.14 90	0.31 575	0.04 1	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.16 368

LoS	0.15 76	0.09 29	0.34 120	0.17 19	0.09 17	0.22 221	0.14 80	0.27 111	0.27 190	0.15 98	0.18 130	0.19 186	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.04 1	0.06 54	0.06 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 76	0.10 59	0.34 120	0.32 510	0.19 410	0.16 57	0.14 80	0.29 136	0.20 71	0.13 52	0.14 85	0.13 89	0.08 10	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.13 363	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.11 224

EGLCR-Stereo	0.19 150	0.09 29	0.34 120	0.29 474	0.17 348	0.28 326	0.16 142	0.30 154	0.23 118	0.22 192	0.11 26	0.16 147	0.09 25	0.28 239	0.15 127	0.07 73	0.25 531	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.37 550

MC-Stereo	0.18 122	0.10 59	0.36 132	0.28 456	0.14 219	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.21 174	0.24 202	0.16 147	0.13 147	0.25 180	0.14 90	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.30 519

RCA-Stereo	0.17 113	0.10 59	0.33 116	0.20 120	0.11 88	0.19 130	0.17 179	0.39 275	0.36 312	0.21 174	0.25 210	0.17 162	0.17 225	0.18 44	0.15 127	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.08 71

DCANet-4	0.20 181	0.11 96	0.58 373	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.39 275	0.42 385	0.29 276	0.31 270	0.17 162	0.22 299	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

fff	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

test-3	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

test_1	0.18 122	0.10 59	0.48 229	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.16 142	0.32 181	0.29 221	0.26 229	0.17 113	0.22 218	0.13 147	0.26 201	0.19 241	0.06 31	0.14 381	0.08 181	0.08 225	0.06 54	0.10 181

TRStereo	0.22 242	0.21 389	0.62 397	0.40 557	0.19 410	0.22 221	0.16 142	0.58 491	0.30 237	0.21 174	0.21 169	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.14 90	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.11 409	0.06 54	0.19 408

STrans-v2	0.25 332	0.14 232	0.56 348	0.21 152	0.12 127	0.23 240	0.20 317	0.50 394	0.31 248	0.31 315	0.42 400	0.35 385	0.35 469	0.62 465	0.24 340	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

TransformOpticalFlow	0.24 307	0.14 232	0.57 358	0.24 311	0.11 88	0.21 191	0.19 277	0.43 316	0.34 285	0.30 298	0.43 414	0.36 390	0.31 439	0.61 454	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.08 71

ASMatch	0.23 277	0.11 96	0.55 338	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.16 142	0.32 181	0.30 237	0.28 251	0.68 542	0.28 302	0.26 363	0.50 393	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.11 224

RAFT-RH_RVC	0.26 355	0.13 186	0.57 358	0.22 207	0.12 127	0.25 280	0.14 80	0.27 111	0.29 221	0.38 432	1.14 583	0.23 232	0.18 255	0.58 434	0.24 340	0.07 73	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.06 54	0.08 71

RAFT-345	0.22 242	0.11 96	0.55 338	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.27 111	0.28 201	0.27 240	0.65 536	0.20 198	0.17 225	0.55 421	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.07 27

AnonymousM	0.19 150	0.20 379	0.30 88	0.18 43	0.10 56	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.27 190	0.27 240	0.21 169	0.18 176	0.14 166	0.21 97	0.16 154	0.09 291	0.08 201	0.38 580	0.15 512	0.06 54	0.08 71

test-1	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.23 406	0.36 230	0.29 221	0.21 174	0.25 210	0.24 252	0.14 166	0.18 44	0.22 312	0.07 73	0.14 381	0.08 181	0.07 143	0.06 54	0.14 334

CREStereo++_RVC	0.16 97	0.09 29	0.42 174	0.17 19	0.11 88	0.18 109	0.13 55	0.23 57	0.31 248	0.21 174	0.31 270	0.13 89	0.11 84	0.17 33	0.16 154	0.07 73	0.04 1	0.06 34	0.15 512	0.06 54	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	0.18 122	0.09 29	0.38 140	0.18 43	0.07 1	0.33 411	0.19 277	0.39 275	0.34 285	0.24 208	0.25 210	0.18 176	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.05 1

csc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

cscssc	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.38 254	0.46 433	0.29 276	0.31 270	0.18 176	0.28 395	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.06 54	0.09 116

CFNet-RSSM	0.18 122	0.10 59	0.45 192	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.40 284	0.31 248	0.23 200	0.21 169	0.26 284	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.06 10

Gwc-CoAtRS	0.17 113	0.10 59	0.41 165	0.20 120	0.12 127	0.20 164	0.15 105	0.34 207	0.29 221	0.23 200	0.23 193	0.27 289	0.15 184	0.21 97	0.14 90	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.06 54	0.07 27

R-Stereo Train	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27

RAFT-Stereo	0.19 150	0.10 59	0.49 247	0.22 207	0.12 127	0.23 240	0.18 232	0.43 316	0.20 71	0.31 315	0.45 438	0.20 198	0.14 166	0.18 44	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.06 54	0.07 27
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VMStereo-Base	0.14 58	0.09 29	0.29 78	0.16 8	0.09 17	0.18 109	0.12 29	0.24 77	0.25 157	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

Hybrid-DGEV-2	0.23 277	0.20 379	0.53 317	0.24 311	0.13 179	0.28 326	0.15 105	0.50 394	0.45 421	0.28 251	0.26 218	0.25 264	0.26 363	0.29 262	0.20 266	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.10 181

DispViT+	0.13 30	0.17 329	0.29 78	0.18 43	0.12 127	0.13 16	0.10 8	0.25 94	0.20 71	0.14 72	0.11 26	0.10 37	0.10 55	0.16 18	0.16 154	0.08 204	0.08 201	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.06 10

NLMM1	0.21 218	0.13 186	0.21 24	0.23 260	0.18 378	0.24 261	0.20 317	0.65 544	0.69 549	0.18 150	0.18 130	0.13 89	0.14 166	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.10 181

NLSM1	0.18 122	0.12 145	0.21 24	0.21 152	0.18 378	0.25 280	0.17 179	0.51 406	0.43 396	0.17 129	0.21 169	0.13 89	0.15 184	0.22 121	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

FE-Mocha	0.18 122	0.11 96	0.40 156	0.26 391	0.14 219	0.19 130	0.14 80	0.36 230	0.24 132	0.24 208	0.24 202	0.23 232	0.14 166	0.27 215	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

DA	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

GGEV	0.21 218	0.11 96	0.33 116	0.28 456	0.23 481	0.30 365	0.16 142	0.29 136	0.27 190	0.15 98	0.22 180	0.17 162	0.15 184	0.26 201	0.15 127	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.56 581

MSCF	0.20 181	0.14 232	0.31 97	0.40 557	0.29 532	0.17 82	0.15 105	0.29 136	0.22 105	0.17 129	0.16 99	0.11 60	0.13 147	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.23 515	0.06 34	0.08 225	0.07 120	0.57 584

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 58	0.10 59	0.27 71	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.14 80	0.24 77	0.17 34	0.17 129	0.20 151	0.18 176	0.11 84	0.16 18	0.17 182	0.07 73	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.09 116

LG-Stereo	0.14 58	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.11 88	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.19 61	0.12 38	0.18 130	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.14 90	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.07 27

GREAT-IGEV	0.19 150	0.11 96	0.39 147	0.22 207	0.33 548	0.14 21	0.15 105	0.18 13	0.22 105	0.14 72	0.16 99	0.09 22	0.09 25	0.23 146	0.14 90	0.06 31	0.50 595	0.06 34	0.06 71	0.07 120	0.53 580
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 30	0.15 263	0.21 24	0.27 428	0.09 17	0.15 32	0.13 55	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.11 26	0.10 37	0.13 147	0.22 121	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

HUF	0.26 355	0.15 263	0.79 466	0.39 552	0.31 544	0.16 57	0.17 179	0.36 230	0.25 157	0.19 157	0.14 85	0.23 232	0.11 84	0.32 301	0.14 90	0.08 204	0.60 609	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.56 581

AIO-test1	0.21 218	0.22 408	0.56 348	0.31 501	0.24 498	0.21 191	0.16 142	0.42 307	0.37 327	0.17 129	0.26 218	0.18 176	0.12 116	0.29 262	0.15 127	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.07 120	0.10 181

fffft	0.14 58	0.12 145	0.30 88	0.19 79	0.10 56	0.17 82	0.18 232	0.23 57	0.17 34	0.14 72	0.11 26	0.13 89	0.10 55	0.24 160	0.18 211	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116
1: 1. 1
tt45	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.19 79	0.11 88	0.23 240	0.18 232	0.23 57	0.18 47	0.16 114	0.13 54	0.14 116	0.10 55	0.31 291	0.15 127	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.08 71

mms	0.15 76	0.14 232	0.25 51	0.20 120	0.15 280	0.17 82	0.17 179	0.21 37	0.19 61	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.09 25	0.26 201	0.15 127	0.06 31	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.19 408

ours_stereo	0.15 76	0.14 232	0.29 78	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.18 232	0.21 37	0.20 71	0.13 52	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.24 160	0.15 127	0.06 31	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.13 305

fffy	0.15 76	0.14 232	0.31 97	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.18 232	0.24 77	0.19 61	0.13 52	0.17 113	0.15 133	0.13 147	0.25 180	0.15 127	0.06 31	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.15 351

PAM_32	0.26 355	0.10 59	0.63 402	0.24 311	0.19 410	0.51 528	0.26 455	0.43 316	0.30 237	0.32 340	0.28 237	0.60 536	0.28 395	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.14 381	0.08 181	0.10 375	0.07 120	0.15 351

PAM	0.26 355	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.18 378	0.53 537	0.29 486	0.44 337	0.28 201	0.36 406	0.27 231	0.59 530	0.26 363	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.12 342	0.07 98	0.10 375	0.07 120	0.13 305

UGAM-zero	0.26 355	0.11 96	0.56 348	0.20 120	0.16 319	0.28 326	0.18 232	0.48 376	0.25 157	0.31 315	0.28 237	0.56 521	0.32 452	0.66 484	0.17 182	0.07 73	0.10 284	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.31 523

model_zeroshot	0.21 218	0.14 232	0.51 285	0.34 527	0.18 378	0.26 300	0.16 142	0.41 302	0.24 132	0.33 353	0.20 151	0.25 264	0.12 116	0.26 201	0.16 154	0.09 291	0.21 495	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.13 305

RAStereo	0.14 58	0.15 263	0.40 156	0.22 207	0.11 88	0.15 32	0.18 232	0.25 94	0.24 132	0.13 52	0.17 113	0.11 60	0.09 25	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.05 1

U	1.02 590	0.10 59	0.26 59	0.22 207	3.66 621	6.41 625	0.13 55	0.22 48	0.21 95	0.11 24	0.11 26	0.10 37	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.07 73	0.05 5	5.35 631	2.86 628	0.07 120	0.06 10

WCG-NET（raft）	0.16 97	0.14 232	0.32 109	0.18 43	0.09 17	0.19 130	0.16 142	0.24 77	0.27 190	0.19 157	0.19 142	0.20 198	0.12 116	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.17 450	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

RSM++	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.32 510	0.17 348	0.17 82	0.15 105	0.23 57	0.21 95	0.12 38	0.12 43	0.14 116	0.09 25	0.21 97	0.13 49	0.06 31	0.05 5	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

RSM	0.14 58	0.11 96	0.25 51	0.29 474	0.16 319	0.16 57	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.13 52	0.13 54	0.15 133	0.09 25	0.22 121	0.13 49	0.06 31	0.06 58	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

IGEV++	0.19 150	0.13 186	0.38 140	0.30 485	0.19 410	0.15 32	0.15 105	0.32 181	0.18 47	0.13 52	0.16 99	0.12 75	0.11 84	0.24 160	0.15 127	0.07 73	0.32 572	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.42 562

AE-Stereo	0.21 218	0.12 145	0.50 267	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.18 232	0.40 284	0.34 285	0.19 157	0.26 218	0.21 212	0.13 147	0.22 121	0.16 154	0.07 73	0.26 538	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.31 523

MaDis-Stereo	0.15 76	0.17 329	0.39 147	0.19 79	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.26 104	0.22 105	0.13 52	0.15 91	0.14 116	0.11 84	0.17 33	0.17 182	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.06 10

AEACV	0.20 181	0.09 29	0.32 109	0.39 552	0.34 550	0.21 191	0.16 142	0.30 154	0.18 47	0.17 129	0.17 113	0.13 89	0.16 204	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.29 562	0.07 98	0.09 318	0.07 120	0.37 550

Any-RAFT	0.18 122	0.09 29	0.33 116	0.19 79	0.10 56	0.29 351	0.16 142	0.44 337	0.32 258	0.25 221	0.27 231	0.29 315	0.16 204	0.23 146	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.07 27

HH	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

HanStereo	0.22 242	0.12 145	0.55 338	0.32 510	0.16 319	0.27 307	0.18 232	0.36 230	0.25 157	0.20 167	0.26 218	0.34 371	0.18 255	0.33 311	0.15 127	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.31 523

DCRE	0.24 307	0.15 263	0.45 192	0.26 391	0.26 515	0.23 240	0.21 344	0.37 245	0.29 221	0.23 200	0.81 560	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.18 211	0.07 73	0.14 381	0.07 98	0.08 225	0.07 120	0.25 486

ProNet	0.16 97	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.19 277	0.29 136	0.23 118	0.14 72	0.13 54	0.13 89	0.12 116	0.25 180	0.13 49	0.06 31	0.09 244	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.22 452

ADStereo(finetuned)	0.21 218	0.15 263	0.59 380	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.31 439	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

test_4	0.19 150	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.13 179	0.19 130	0.21 344	0.27 111	0.24 132	0.24 208	0.47 457	0.22 218	0.13 147	0.27 215	0.18 211	0.06 31	0.06 58	0.09 272	0.09 318	0.07 120	0.06 10

GLC_STEREO	0.15 76	0.11 96	0.31 97	0.22 207	0.09 17	0.17 82	0.15 105	0.24 77	0.28 201	0.17 129	0.20 151	0.17 162	0.11 84	0.24 160	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.07 120	0.07 27

IPLG	0.23 277	0.19 366	0.65 412	0.21 152	0.12 127	0.28 326	0.17 179	0.45 346	0.32 258	0.33 353	0.32 280	0.16 147	0.17 225	0.50 393	0.23 331	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

MIPNet	0.22 242	0.19 366	0.64 407	0.22 207	0.12 127	0.28 326	0.20 317	0.48 376	0.39 353	0.31 315	0.24 202	0.19 186	0.24 332	0.28 239	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.08 71

IPLGR	0.22 242	0.14 232	0.75 451	0.21 152	0.11 88	0.25 280	0.18 232	0.44 337	0.38 337	0.29 276	0.28 237	0.21 212	0.19 277	0.37 349	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

test_3	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.26 391	0.14 219	0.22 221	0.25 444	0.34 207	0.33 274	0.25 221	0.18 130	0.23 232	0.13 147	0.25 180	0.20 266	0.06 31	0.14 381	0.09 272	0.10 375	0.07 120	0.10 181

DEmStereo	0.26 355	0.10 59	0.52 306	0.19 79	0.13 179	0.31 387	0.25 444	0.29 136	0.38 337	0.36 406	0.57 507	0.24 252	0.48 529	0.53 410	0.44 481	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

THIR-Stereo	0.30 426	0.15 263	0.46 206	0.19 79	0.11 88	0.28 326	0.70 587	0.33 201	0.36 312	0.37 423	0.64 534	0.33 363	0.49 534	0.58 434	0.44 481	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.08 71

DRaft	0.25 332	0.11 96	0.47 214	0.18 43	0.12 127	0.28 326	0.23 406	0.34 207	0.40 363	0.38 432	0.60 519	0.20 198	0.41 501	0.48 387	0.41 466	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.07 120	0.08 71

GrayStereo	0.26 355	0.10 59	0.45 192	0.27 428	0.14 219	0.23 240	0.46 561	0.36 230	0.33 274	0.40 459	0.47 457	0.30 335	0.78 574	0.29 262	0.17 182	0.07 73	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.15 351

CroCo-Stereo	0.15 76	0.16 297	0.34 120	0.25 350	0.12 127	0.11 5	0.18 232	0.35 218	0.24 132	0.13 52	0.13 54	0.18 176	0.12 116	0.15 9	0.13 49	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.06 10
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	0.18 122	0.12 145	0.40 156	0.27 428	0.16 319	0.20 164	0.24 430	0.34 207	0.24 132	0.23 200	0.28 237	0.29 315	0.15 184	0.19 58	0.16 154	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.07 27

raft+_RVC	0.21 218	0.21 389	0.46 206	0.22 207	0.35 553	0.21 191	0.16 142	0.39 275	0.35 296	0.22 192	0.28 237	0.20 198	0.15 184	0.25 180	0.20 266	0.08 204	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.07 120	0.12 276

TANstereo	0.16 97	0.11 96	0.43 180	0.16 8	0.08 7	0.25 280	0.14 80	0.23 57	0.29 221	0.25 221	0.30 259	0.16 147	0.12 116	0.18 44	0.13 49	0.08 204	0.07 138	0.06 34	0.05 24	0.07 120	0.08 71

XX-TBD	0.16 97	0.21 389	0.43 180	0.22 207	0.10 56	0.23 240	0.15 105	0.23 57	0.28 201	0.22 192	0.26 218	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.14 90	0.08 204	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10

raftrobust	0.19 150	0.19 366	0.42 174	0.23 260	0.24 498	0.19 130	0.13 55	0.33 201	0.28 201	0.26 229	0.20 151	0.19 186	0.17 225	0.23 146	0.17 182	0.08 204	0.10 284	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.09 116

XX-Stereo	0.25 332	0.11 96	1.09 538	0.35 533	0.38 562	0.23 240	0.13 55	0.43 316	0.19 61	0.20 167	0.40 380	0.31 344	0.10 55	0.33 311	0.13 49	0.08 204	0.11 318	0.08 181	0.09 318	0.07 120	0.10 181

DCANet	0.20 181	0.15 263	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.19 130	0.18 232	0.37 245	0.41 373	0.30 298	0.31 270	0.19 186	0.23 311	0.21 97	0.20 266	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.05 24	0.07 120	0.10 181

111	0.22 242	0.22 408	0.57 358	0.19 79	0.09 17	0.24 261	0.17 179	0.44 337	0.46 433	0.24 208	0.30 259	0.29 315	0.22 299	0.25 180	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.15 351

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 181	0.23 424	0.49 247	0.21 152	0.16 319	0.19 130	0.17 179	0.35 218	0.32 258	0.26 229	0.33 300	0.20 198	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.06 31	0.10 284	0.07 98	0.07 143	0.07 120	0.11 224

EAI-Stereo	0.29 413	0.11 96	0.38 140	0.22 207	0.18 378	0.33 411	1.66 618	0.53 424	0.27 190	0.27 240	0.50 470	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.25 354	0.07 73	0.07 138	0.07 98	0.11 409	0.07 120	0.10 181

CREStereo	0.14 58	0.09 29	0.27 71	0.14 2	0.08 7	0.22 221	0.15 105	0.26 104	0.26 171	0.16 114	0.21 169	0.14 116	0.13 147	0.19 58	0.14 90	0.09 291	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.06 10
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 97	0.09 29	0.31 97	0.15 4	0.09 17	0.23 240	0.15 105	0.26 104	0.24 132	0.17 129	0.21 169	0.16 147	0.14 166	0.23 146	0.14 90	0.29 571	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.07 120	0.07 27

DIP-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.12 29	0.43 316	0.26 171	0.27 240	0.32 280	0.21 212	0.17 225	0.26 201	0.20 266	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.07 120	0.10 181
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	0.25 332	0.23 424	0.59 380	0.22 207	0.09 17	0.30 365	0.18 232	0.40 284	0.38 337	0.38 432	0.44 424	0.31 344	0.22 299	0.44 373	0.32 421	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.07 120	0.08 71

Hybrid-DGEV-03	0.21 218	0.20 379	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.16 142	0.33 201	0.28 201	0.33 353	0.58 510	0.23 232	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.07 73	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.10 181

DStereoRT	0.40 496	0.16 297	0.74 447	0.25 350	0.17 348	0.42 485	0.19 277	0.50 394	0.48 454	0.31 315	0.40 380	0.32 355	0.39 491	0.64 473	0.31 411	0.09 291	0.11 318	1.56 622	0.43 589	0.08 184	0.41 558

WQFJA1	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

WQFJX1	0.20 181	0.12 145	0.21 24	0.23 260	0.17 348	0.24 261	0.19 277	0.63 532	0.56 512	0.17 129	0.16 99	0.14 116	0.16 204	0.27 215	0.18 211	0.08 204	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

WQFJX	0.19 150	0.12 145	0.21 24	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.18 232	0.57 477	0.49 468	0.17 129	0.17 113	0.14 116	0.16 204	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.08 201	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.11 224

NLMM	0.19 150	0.12 145	0.20 13	0.22 207	0.18 378	0.25 280	0.19 277	0.55 457	0.55 505	0.16 114	0.17 113	0.15 133	0.17 225	0.20 79	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

GEAStereo	0.20 181	0.10 59	0.31 97	0.35 533	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.08 184	0.57 584

GSStereo	0.21 218	0.10 59	0.31 97	0.36 541	0.42 569	0.19 130	0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

GS-Stereo							0.16 142	0.38 254	0.21 95	0.14 72	0.15 91	0.10 37	0.09 25	0.21 97	0.18 211	0.08 204	0.31 567	0.06 34	0.06 71	0.08 184	0.63 593

Select-FE	0.27 383	0.18 353	0.87 496	0.23 260	0.22 468	0.29 351	0.18 232	0.53 424	0.28 201	0.30 298	0.33 300	0.45 461	0.29 415	0.30 278	0.21 294	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.08 184	0.20 426

IGEV-FE	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

FlowAnything_test	0.15 76	0.12 145	0.23 38	0.21 152	0.12 127	0.18 109	0.16 142	0.25 94	0.17 34	0.15 98	0.13 54	0.15 133	0.14 166	0.19 58	0.17 182	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.12 451	0.08 184	0.10 181

S2M2_XL	0.10 2	0.10 59	0.24 42	0.14 2	0.10 56	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 24	0.12 43	0.09 22	0.09 25	0.12 2	0.11 3	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.07 27
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.13 30	0.08 9	0.20 13	0.20 120	0.13 179	0.13 16	0.10 8	0.23 57	0.17 34	0.11 24	0.13 54	0.12 75	0.08 10	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.16 425	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.16 368

HART	0.20 181	0.14 232	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.17 82	0.16 142	0.32 181	0.25 157	0.15 98	0.26 218	0.17 162	0.09 25	0.24 160	0.14 90	0.06 31	0.36 581	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.27 502

AIO-test2	0.22 242	0.27 468	0.54 330	0.29 474	0.16 319	0.22 221	0.16 142	0.44 337	0.43 396	0.17 129	0.29 245	0.16 147	0.11 84	0.27 215	0.14 90	0.19 543	0.07 138	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.09 116

tg	0.18 122	0.15 263	0.34 120	0.22 207	0.11 88	0.23 240	0.15 105	0.35 218	0.27 190	0.20 167	0.25 210	0.20 198	0.12 116	0.25 180	0.16 154	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.08 184	0.13 305

Occ-G	0.18 122	0.10 59	0.38 140	0.23 260	0.15 280	0.16 57	0.18 232	0.23 57	0.26 171	0.15 98	0.20 151	0.21 212	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.07 73	0.17 450	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.30 519

tta	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.13 305

qqq1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

fff1	0.26 355	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.21 294	0.10 360	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.13 305

CoDeX	0.24 307	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.14 219	0.29 351	0.21 344	0.55 457	0.42 385	0.29 276	0.36 334	0.28 302	0.23 311	0.48 387	0.20 266	0.09 291	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.08 71

cc1	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

ff7	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

IGEVStereo-DCA	0.20 181	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

ffff	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

rrr	0.22 242	0.17 329	0.79 466	0.22 207	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.27 190	0.19 157	0.12 43	0.14 116	0.12 116	0.38 352	0.31 411	0.07 73	0.16 425	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.28 510

ffm	0.27 383	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

ff1	0.36 468	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.38 254	0.46 433	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.08 204	0.28 546	0.12 440	0.11 409	0.08 184	0.37 550

11t	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

tt1	0.22 242	0.16 297	0.49 247	0.26 391	0.15 280	0.31 387	0.19 277	0.38 254	0.46 433	0.21 174	0.19 142	0.13 89	0.16 204	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.37 550

IGEV_Zeroshot_test	0.23 277	0.11 96	0.82 476	0.21 152	0.23 481	0.20 164	0.19 277	0.38 254	0.23 118	0.34 374	0.22 180	0.29 315	0.14 166	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.35 539

UniTT-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.45 192	0.21 152	0.14 219	0.17 82	0.13 55	0.20 26	0.19 61	0.16 114	0.20 151	0.10 37	0.11 84	0.18 44	0.17 182	0.08 204	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.07 27

MIM_Stereo	0.20 181	0.17 329	0.55 338	0.20 120	0.21 453	0.17 82	0.14 80	0.37 245	0.27 190	0.28 251	0.35 319	0.23 232	0.13 147	0.28 239	0.16 154	0.06 31	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.15 351

CASnet	0.15 76	0.13 186	0.30 88	0.22 207	0.08 7	0.15 32	0.14 80	0.28 117	0.26 171	0.23 200	0.20 151	0.15 133	0.11 84	0.18 44	0.13 49	0.07 73	0.05 5	0.11 405	0.09 318	0.08 184	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.20 181	0.21 389	0.62 397	0.21 152	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.29 136	0.28 201	0.24 208	0.20 151	0.20 198	0.10 55	0.22 121	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.33 532

anonymousdsp2	0.23 277	0.11 96	0.42 174	0.26 391	0.24 498	0.25 280	0.17 179	0.43 316	0.37 327	0.30 298	0.23 193	0.24 252	0.15 184	0.32 301	0.17 182	0.07 73	0.28 546	0.07 98	0.05 24	0.08 184	0.44 566

anonymousdsp	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573

CES	0.14 58	0.08 9	0.24 42	0.17 19	0.23 481	0.18 109	0.15 105	0.24 77	0.20 71	0.14 72	0.18 130	0.14 116	0.10 55	0.19 58	0.12 14	0.07 73	0.05 5	0.06 34	0.04 1	0.08 184	0.20 426

anonymousa	0.26 355	0.13 186	0.56 348	0.29 474	0.30 537	0.31 387	0.20 317	0.38 254	0.36 312	0.33 353	0.51 473	0.41 429	0.27 372	0.25 180	0.24 340	0.08 204	0.18 462	0.09 272	0.18 538	0.08 184	0.17 388

Selective-RAFT	0.19 150	0.14 232	0.37 138	0.24 311	0.11 88	0.30 365	0.15 105	0.35 218	0.34 285	0.17 129	0.17 113	0.22 218	0.18 255	0.29 262	0.18 211	0.07 73	0.16 425	0.07 98	0.07 143	0.08 184	0.08 71

CroCo-Stereo Lap2	0.16 97	0.18 353	0.39 147	0.26 391	0.18 378	0.11 5	0.19 277	0.30 154	0.22 105	0.13 52	0.16 99	0.15 133	0.11 84	0.17 33	0.15 127	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.06 71	0.08 184	0.07 27

TestStereo1	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

ccc-4	0.18 122	0.13 186	0.41 165	0.21 152	0.15 280	0.21 191	0.17 179	0.28 117	0.23 118	0.21 174	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.27 215	0.13 49	0.07 73	0.25 531	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.36 542

DisPM	0.20 181	0.11 96	0.52 306	0.24 311	0.13 179	0.18 109	0.19 277	0.30 154	0.31 248	0.33 353	0.34 311	0.23 232	0.16 204	0.34 326	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.12 276

raft_robust	0.25 332	0.23 424	0.44 189	0.22 207	0.13 179	0.23 240	0.22 378	0.52 414	0.50 475	0.33 353	0.32 280	0.33 363	0.23 311	0.55 421	0.18 211	0.07 73	0.11 318	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.07 27

RAFT_CTSACE	0.23 277	0.21 389	0.57 358	0.26 391	0.15 280	0.22 221	0.23 406	0.34 207	0.30 237	0.34 374	0.51 473	0.31 344	0.17 225	0.33 311	0.15 127	0.06 31	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.07 27

SA-5K	0.23 277	0.22 408	0.50 267	0.27 428	0.14 219	0.26 300	0.27 464	0.43 316	0.38 337	0.29 276	0.39 371	0.23 232	0.21 292	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

Sa-1000	0.24 307	0.20 379	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.50 394	0.41 373	0.30 298	0.50 470	0.26 284	0.19 277	0.33 311	0.16 154	0.08 204	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.08 184	0.08 71

SA	0.24 307	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.25 280	0.23 406	0.48 376	0.42 385	0.28 251	0.44 424	0.23 232	0.23 311	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.08 184	0.09 116

IGEV-Stereo	0.20 181	0.13 186	0.49 247	0.28 456	0.20 436	0.21 191	0.17 179	0.29 136	0.24 132	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.12 116	0.32 301	0.13 49	0.07 73	0.26 538	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.48 573
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.23 277	0.28 476	0.75 451	0.24 311	0.16 319	0.25 280	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.34 311	0.23 232	0.15 184	0.27 215	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

iRaft-Stereo_20w	0.29 413	0.11 96	0.86 493	0.33 521	0.24 498	0.32 404	0.26 455	0.60 512	0.26 171	0.41 471	0.21 169	0.28 302	0.19 277	0.32 301	0.24 340	0.07 73	0.31 567	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.47 570

IPLGR_C	0.23 277	0.29 480	0.81 471	0.24 311	0.16 319	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.33 274	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

GMOStereo	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

error version	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

test-v	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

ACRE	0.23 277	0.27 468	0.83 482	0.24 311	0.15 280	0.24 261	0.20 317	0.38 254	0.32 258	0.32 340	0.33 300	0.23 232	0.15 184	0.26 201	0.22 312	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116

CrosDoStereo	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

PFNet+	0.21 218	0.11 96	0.54 330	0.22 207	0.12 127	0.17 82	0.18 232	0.31 174	0.36 312	0.33 353	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.33 311	0.18 211	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.08 184	0.12 276

HHNet	0.23 277	0.12 145	0.66 417	0.19 79	0.18 378	0.20 164	0.20 317	0.36 230	0.32 258	0.33 353	0.59 515	0.19 186	0.21 292	0.24 160	0.31 411	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.12 276

OMP-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.48 229	0.30 485	0.13 179	0.21 191	0.16 142	0.38 254	0.35 296	0.34 374	0.30 259	0.33 363	0.20 282	0.70 496	0.24 340	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

IIG-Stereo	0.24 307	0.16 297	0.47 214	0.29 474	0.12 127	0.23 240	0.14 80	0.40 284	0.33 274	0.35 393	0.37 345	0.33 363	0.22 299	0.70 496	0.26 365	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.08 184	0.07 27

NF-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.52 407	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

OCTAStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

PSM-softLoss	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

KMStereo	0.22 242	0.11 96	0.53 317	0.25 350	0.12 127	0.20 164	0.17 179	0.39 275	0.29 221	0.29 276	0.32 280	0.24 252	0.16 204	0.53 410	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.12 276

FTStereo	0.28 393	0.11 96	0.56 348	0.24 311	0.13 179	0.21 191	0.52 573	0.36 230	0.28 201	0.38 432	0.94 573	0.30 335	0.56 548	0.33 311	0.18 211	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.19 408

KYRaft	0.23 277	0.11 96	0.43 180	0.23 260	0.12 127	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.26 171	0.35 393	0.53 488	0.34 371	0.26 363	0.29 262	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.08 184	0.30 519

DeepStereo_LL	0.32 443	0.11 96	0.53 317	0.19 79	0.12 127	0.22 221	1.07 606	0.36 230	0.38 337	0.38 432	0.60 519	0.28 302	0.45 516	0.61 454	0.56 517	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.09 318	0.08 184	0.09 116

PFNet	0.24 307	0.11 96	0.63 402	0.25 350	0.14 219	0.22 221	0.19 277	0.40 284	0.35 296	0.36 406	0.32 280	0.27 289	0.20 282	0.63 468	0.23 331	0.09 291	0.05 5	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.08 71

RE-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

Pruner-Stereo	0.20 181	0.12 145	0.49 247	0.29 474	0.12 127	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.32 280	0.25 264	0.15 184	0.25 180	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.10 181

TVStereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.12 127	0.21 191	0.18 232	0.40 284	0.35 296	0.28 251	0.30 259	0.22 218	0.17 225	0.51 399	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.08 225	0.08 184	0.13 305

IRAFT_RVC	0.23 277	0.15 263	0.54 330	0.26 391	0.12 127	0.19 130	0.23 406	0.41 302	0.39 353	0.31 315	0.30 259	0.29 315	0.24 332	0.55 421	0.23 331	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.08 71

test-2	0.20 181	0.17 329	0.45 192	0.23 260	0.18 378	0.21 191	0.27 464	0.28 117	0.28 201	0.31 315	0.32 280	0.28 302	0.17 225	0.16 18	0.13 49	0.07 73	0.23 515	0.10 349	0.08 225	0.08 184	0.07 27

GMM-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.56 348	0.23 260	0.13 179	0.24 261	0.24 430	0.38 254	0.29 221	0.31 315	0.44 424	0.27 289	0.21 292	0.31 291	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.10 349	0.09 318	0.08 184	0.19 408

Prome-Stereo	0.22 242	0.10 59	0.43 180	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.23 406	0.37 245	0.27 190	0.33 353	0.58 510	0.24 252	0.28 395	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.05 5	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.20 426

test_xeample3	0.22 242	0.17 329	0.81 471	0.21 152	0.15 280	0.20 164	0.18 232	0.40 284	0.25 157	0.19 157	0.12 43	0.13 89	0.12 116	0.34 326	0.33 430	0.07 73	0.20 490	0.07 98	0.08 225	0.08 184	0.34 535

AFF-stereo	0.20 181	0.24 435	0.49 247	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.18 232	0.35 218	0.29 221	0.25 221	0.36 334	0.25 264	0.17 225	0.25 180	0.17 182	0.06 31	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.08 184	0.11 224

cf-r	0.26 355	0.22 408	0.66 417	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.22 378	0.44 337	0.42 385	0.32 340	0.42 400	0.43 449	0.27 372	0.44 373	0.27 376	0.11 399	0.07 138	0.08 181	0.10 375	0.08 184	0.09 116

RASNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.33 411	0.20 317	0.50 394	0.41 373	0.31 315	0.44 424	0.47 480	0.38 484	0.79 528	0.40 462	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.09 318	0.08 184	0.10 181

HSM-Net_RVC	0.28 393	0.12 145	0.48 229	0.19 79	0.11 88	0.35 441	0.21 344	0.64 538	0.44 409	0.40 459	0.43 414	0.50 495	0.27 372	0.75 514	0.25 354	0.08 204	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.08 184	0.09 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 332	0.22 408	0.62 397	0.26 391	0.11 88	0.31 387	0.23 406	0.46 354	0.45 421	0.34 374	0.43 414	0.27 289	0.23 311	0.36 339	0.37 454	0.08 204	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.08 184	0.10 181

NLCSM	0.20 181	0.15 263	0.23 38	0.24 311	0.19 410	0.24 261	0.22 378	0.45 346	0.44 409	0.20 167	0.18 130	0.14 116	0.16 204	0.47 385	0.20 266	0.09 291	0.09 244	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.10 181

gasm-f	0.20 181	0.12 145	0.36 132	0.35 533	0.36 558	0.18 109	0.17 179	0.23 57	0.18 47	0.14 72	0.19 142	0.10 37	0.11 84	0.20 79	0.19 241	0.08 204	0.28 546	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.57 584

G2L-ROB	0.25 332	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.12 127	0.28 326	0.21 344	0.48 376	0.34 285	0.35 393	0.31 270	0.41 429	0.23 311	0.51 399	0.31 411	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.12 276

G2L-Stereo_test	0.26 355	0.22 408	0.54 330	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.24 430	0.51 406	0.40 363	0.38 432	0.37 345	0.40 420	0.26 363	0.53 410	0.32 421	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

G2L-Stereo	0.27 383	0.23 424	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.19 277	0.48 376	0.37 327	0.33 353	0.38 353	0.40 420	0.23 311	0.61 454	0.33 430	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.11 224

MM-Stereo_test3	0.19 150	0.15 263	0.39 147	0.25 350	0.15 280	0.19 130	0.22 378	0.42 307	0.40 363	0.17 129	0.24 202	0.17 162	0.12 116	0.22 121	0.16 154	0.08 204	0.21 495	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.11 224

MM-Stereo_test2	0.19 150	0.11 96	0.47 214	0.25 350	0.11 88	0.21 191	0.20 317	0.28 117	0.24 132	0.16 114	0.17 113	0.13 89	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.06 31	0.26 538	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.41 558

MM-Stereo_test1	0.20 181	0.13 186	0.45 192	0.24 311	0.12 127	0.20 164	0.21 344	0.36 230	0.32 258	0.23 200	0.22 180	0.15 133	0.14 166	0.28 239	0.16 154	0.07 73	0.24 526	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.21 438

HI	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

CoSv	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.18 43	0.15 280	0.17 82	0.16 142	0.35 218	0.22 105	0.38 432	0.38 353	0.36 390	0.24 332	0.29 262	0.22 312	0.06 31	0.05 5	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.08 71

SCV_C0	0.19 150	0.14 232	0.40 156	0.30 485	0.20 436	0.15 32	0.16 142	0.35 218	0.26 171	0.17 129	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.14 90	0.07 73	0.22 506	0.06 34	0.06 71	0.09 268	0.25 486

SCV	0.18 122	0.15 263	0.37 138	0.26 391	0.20 436	0.16 57	0.16 142	0.35 218	0.23 118	0.14 72	0.16 99	0.13 89	0.09 25	0.31 291	0.12 14	0.08 204	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.26 498

rvit_stereo_0083	0.17 113	0.13 186	0.29 78	0.21 152	0.13 179	0.17 82	0.17 179	0.23 57	0.36 312	0.16 114	0.22 180	0.19 186	0.17 225	0.21 97	0.17 182	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

rvit_stereo_0081	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

rvit_stereo_0082	0.16 97	0.13 186	0.30 88	0.21 152	0.12 127	0.17 82	0.17 179	0.24 77	0.34 285	0.17 129	0.19 142	0.18 176	0.15 184	0.20 79	0.17 182	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.07 27

test_sample1	0.24 307	0.13 186	0.40 156	0.20 120	0.13 179	0.29 351	0.19 277	0.43 316	0.30 237	0.27 240	0.34 311	0.31 344	0.28 395	0.45 379	0.27 376	0.09 291	0.16 425	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.22 452

DispNO	0.29 413	0.24 435	0.83 482	0.23 260	0.17 348	0.25 280	0.22 378	0.47 365	0.42 385	0.33 353	0.39 371	0.38 402	0.28 395	0.78 524	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 122	0.15 263	0.27 71	0.20 120	0.13 179	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.37 327	0.43 487	0.17 113	0.13 89	0.12 116	0.20 79	0.16 154	0.08 204	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.08 71

MyStereo07	0.18 122	0.15 263	0.44 189	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.31 174	0.26 171	0.22 192	0.13 54	0.12 75	0.13 147	0.33 311	0.14 90	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MyStereo06	0.23 277	0.15 263	0.74 447	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.43 316	0.25 157	0.36 406	0.24 202	0.34 371	0.18 255	0.24 160	0.20 266	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MyStereo05	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.14 219	0.25 280	0.22 378	0.50 394	0.54 497	0.32 340	0.23 193	0.26 284	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.12 342	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

MyStereo04	0.24 307	0.15 263	0.58 373	0.22 207	0.16 319	0.25 280	0.22 378	0.51 406	0.54 497	0.29 276	0.23 193	0.27 289	0.23 311	0.32 301	0.25 354	0.07 73	0.13 363	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

ACVNet-DCA	0.21 218	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

xx1	0.23 277	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.39 275	0.48 454	0.21 174	0.20 151	0.28 302	0.25 345	0.28 239	0.12 14	0.08 204	0.28 546	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

1test111	0.22 242	0.16 297	0.50 267	0.27 428	0.13 179	0.31 387	0.19 277	0.43 316	0.32 258	0.21 174	0.20 151	0.13 89	0.17 225	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.28 546	0.08 181	0.06 71	0.09 268	0.23 460

11t1	0.21 218	0.12 145	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.37 245	0.28 201	0.27 240	0.25 210	0.24 252	0.23 311	0.28 239	0.25 354	0.09 291	0.19 475	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.23 460

MIF-Stereo (partial)	0.18 122	0.13 186	0.50 267	0.22 207	0.15 280	0.16 57	0.13 55	0.29 136	0.26 171	0.17 129	0.26 218	0.16 147	0.17 225	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.08 71

EKT-Stereo	0.39 485	0.13 186	0.53 317	0.42 566	3.94 622	0.22 221	0.17 179	0.38 254	0.30 237	0.21 174	0.20 151	0.23 232	0.15 184	0.30 278	0.18 211	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.09 268	0.12 276

LL-Strereo2	0.21 218	0.25 450	0.53 317	0.32 510	0.20 436	0.25 280	0.14 80	0.32 181	0.25 157	0.25 221	0.20 151	0.24 252	0.12 116	0.28 239	0.18 211	0.07 73	0.07 138	0.12 440	0.09 318	0.09 268	0.16 368

LL-Strereo	0.32 443	0.33 501	0.77 461	0.26 391	0.24 498	0.22 221	0.23 406	0.58 491	0.44 409	0.35 393	0.32 280	0.41 429	0.40 496	0.93 561	0.25 354	0.08 204	0.13 363	0.11 405	0.09 318	0.09 268	0.22 452

CBFPSM	0.28 393	0.23 424	0.76 455	0.21 152	0.14 219	0.38 462	0.26 455	0.42 307	0.37 327	0.34 374	0.36 334	0.55 516	0.38 484	0.33 311	0.40 462	0.08 204	0.08 201	0.07 98	0.08 225	0.09 268	0.12 276

knoymous	0.18 122	0.10 59	0.35 126	0.17 19	0.11 88	0.21 191	0.17 179	0.33 201	0.24 132	0.24 208	0.28 237	0.27 289	0.16 204	0.24 160	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.09 272	0.06 71	0.09 268	0.10 181

qqq	0.24 307	0.16 297	0.46 206	0.20 120	0.15 280	0.23 240	0.20 317	0.43 316	0.32 258	0.26 229	0.31 270	0.28 302	0.25 345	0.36 339	0.28 384	0.08 204	0.22 506	0.10 349	0.11 409	0.09 268	0.23 460

x	0.23 277	0.15 263	0.45 192	0.20 120	0.15 280	0.27 307	0.17 179	0.43 316	0.35 296	0.26 229	0.31 270	0.29 315	0.25 345	0.29 262	0.30 401	0.09 291	0.22 506	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.24 473

BUS	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.44 495	0.17 179	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.31 344	0.22 299	0.27 215	0.22 312	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

IER	0.24 307	0.15 263	0.50 267	0.21 152	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.44 337	0.38 337	0.34 374	0.41 392	0.32 355	0.34 462	0.31 291	0.23 331	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.09 268	0.09 116

RAFT+CT+SA	0.23 277	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.18 378	0.23 240	0.29 486	0.42 307	0.38 337	0.24 208	0.39 371	0.20 198	0.17 225	0.34 326	0.17 182	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.12 451	0.09 268	0.13 305

BSDual-CNN	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.25 350	0.14 219	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.36 312	0.34 374	0.35 319	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

hknet	0.26 355	0.15 263	0.49 247	0.25 350	0.16 319	0.35 441	0.22 378	0.59 501	0.40 363	0.34 374	0.35 319	0.43 449	0.28 395	0.38 352	0.26 365	0.09 291	0.07 138	0.11 405	0.10 375	0.09 268	0.10 181

iRaft-Stereo_5w	0.25 332	0.24 435	0.50 267	0.23 260	0.18 378	0.19 130	0.19 277	0.39 275	0.35 296	0.28 251	0.36 334	0.34 371	0.23 311	0.66 484	0.28 384	0.07 73	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.14 334

psmg	0.24 307	0.13 186	0.36 132	0.21 152	0.14 219	0.35 441	0.23 406	0.54 439	0.36 312	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.25 345	0.27 215	0.28 384	0.10 360	0.08 201	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

GwcNet-ADL	0.23 277	0.15 263	0.58 373	0.24 311	0.13 179	0.23 240	0.24 430	0.51 406	0.41 373	0.28 251	0.29 245	0.30 335	0.20 282	0.27 215	0.28 384	0.09 291	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.09 268	0.11 224

GANet-ADL	0.22 242	0.14 232	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.29 351	0.19 277	0.48 376	0.36 312	0.26 229	0.33 300	0.32 355	0.20 282	0.26 201	0.22 312	0.11 399	0.07 138	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224

AAGNet	0.34 458	0.12 145	0.53 317	0.26 391	0.16 319	0.20 164	0.19 277	0.31 174	0.29 221	0.35 393	0.35 319	0.27 289	0.30 422	0.44 373	2.56 618	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.09 268	0.07 27

NRIStereo	0.20 181	0.12 145	0.50 267	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.19 277	0.30 154	0.28 201	0.26 229	0.26 218	0.25 264	0.18 255	0.34 326	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.09 116

PSM-AAD	0.26 355	0.11 96	0.43 180	0.24 311	0.12 127	0.27 307	0.37 532	0.36 230	0.30 237	0.36 406	0.39 371	0.28 302	0.77 573	0.30 278	0.16 154	0.07 73	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.21 438

SST-Stereo	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.14 219	0.19 130	0.17 179	0.32 181	0.26 171	0.34 374	0.33 300	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.18 211	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

RAFT_R40	0.22 242	0.11 96	0.52 306	0.25 350	0.13 179	0.18 109	0.18 232	0.32 181	0.31 248	0.33 353	0.33 300	0.30 335	0.23 311	0.55 421	0.19 241	0.08 204	0.05 5	0.10 349	0.08 225	0.09 268	0.07 27

DeepStereo_RVC	0.19 150	0.12 145	0.47 214	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.16 142	0.29 136	0.24 132	0.28 251	0.27 231	0.23 232	0.28 395	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.07 143	0.09 268	0.10 181

ICVP	0.24 307	0.13 186	0.45 192	0.26 391	0.14 219	0.30 365	0.25 444	0.47 365	0.35 296	0.29 276	0.43 414	0.35 385	0.25 345	0.28 239	0.25 354	0.12 439	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.21 218	0.22 408	0.49 247	0.25 350	0.24 498	0.19 130	0.17 179	0.34 207	0.32 258	0.24 208	0.25 210	0.20 198	0.16 204	0.25 180	0.21 294	0.08 204	0.19 475	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

iRaftStereo_RVC	0.17 113	0.16 297	0.35 126	0.21 152	0.11 88	0.20 164	0.17 179	0.34 207	0.25 157	0.20 167	0.25 210	0.19 186	0.12 116	0.21 97	0.16 154	0.07 73	0.12 342	0.10 349	0.09 318	0.09 268	0.14 334

sCroCo_RVC	0.19 150	0.15 263	0.60 387	0.27 428	0.18 378	0.23 240	0.16 142	0.28 117	0.24 132	0.14 72	0.22 180	0.17 162	0.14 166	0.22 121	0.16 154	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.10 181

222	0.45 516	0.14 232	0.43 180	0.19 79	0.15 280	0.36 448	0.20 317	0.60 512	0.43 396	0.37 423	0.45 438	0.30 335	0.28 395	0.59 442	3.72 622	0.11 399	0.19 475	0.08 181	0.09 318	0.09 268	0.27 502

test_xeample	0.39 485	0.14 232	0.46 206	0.19 79	0.16 319	0.34 426	0.22 378	0.59 501	0.43 396	0.33 353	0.47 457	0.30 335	0.27 372	0.60 447	2.44 617	0.10 360	0.21 495	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.25 486

ARAFT	0.26 355	0.30 486	0.87 496	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.24 430	0.46 354	0.34 285	0.33 353	0.28 237	0.29 315	0.20 282	0.49 389	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.12 440	0.11 409	0.09 268	0.09 116

SFCPSM	0.23 277	0.12 145	0.51 285	0.21 152	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.57 477	0.41 373	0.29 276	0.32 280	0.23 232	0.22 299	0.28 239	0.20 266	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.09 268	0.09 116

delet	0.29 413	0.18 353	0.58 373	0.24 311	0.19 410	0.41 478	0.30 495	0.52 414	0.51 481	0.35 393	0.42 400	0.37 396	0.31 439	0.49 389	0.36 448	0.10 360	0.09 244	0.11 405	0.12 451	0.09 268	0.09 116

FENet	0.22 242	0.13 186	0.48 229	0.22 207	0.12 127	0.27 307	0.18 232	0.43 316	0.37 327	0.31 315	0.32 280	0.29 315	0.23 311	0.27 215	0.24 340	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.09 268	0.11 224

ac_64	0.28 393	0.16 297	0.62 397	0.25 350	0.17 348	0.36 448	0.22 378	0.48 376	0.35 296	0.36 406	0.37 345	0.51 498	0.30 422	0.62 465	0.34 437	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.09 268	0.09 116

HITNet	0.22 242	0.23 424	0.60 387	0.20 120	0.09 17	0.27 307	0.15 105	0.45 346	0.33 274	0.29 276	0.33 300	0.27 289	0.22 299	0.29 262	0.27 376	0.07 73	0.05 5	0.07 98	0.06 71	0.09 268	0.11 224
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	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.15 280	0.33 411	0.20 317	0.55 457	0.39 353	0.36 406	0.39 371	0.67 561	0.32 452	0.88 547	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.09 268	0.10 181

iResNet_ROB	0.27 383	0.27 468	0.48 229	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.17 179	0.57 477	0.55 505	0.39 450	0.44 424	0.37 396	0.28 395	0.43 369	0.28 384	0.08 204	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.09 268	0.11 224

rvit_0105_5	0.22 242	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.13 179	0.22 221	0.25 444	0.38 254	0.40 363	0.21 174	0.23 193	0.27 289	0.20 282	0.27 215	0.20 266	0.15 499	0.13 363	0.12 440	0.12 451	0.10 331	0.10 181

rvit_0105_3	0.24 307	0.21 389	0.57 358	0.25 350	0.15 280	0.24 261	0.28 480	0.40 284	0.43 396	0.25 221	0.26 218	0.29 315	0.22 299	0.29 262	0.21 294	0.15 499	0.13 363	0.14 490	0.15 512	0.10 331	0.10 181

UGAM	0.28 393	0.18 353	0.57 358	0.26 391	0.13 179	0.23 240	0.26 455	0.33 201	0.45 421	0.32 340	0.42 400	0.45 461	0.22 299	0.92 559	0.23 331	0.08 204	0.09 244	0.14 490	0.13 483	0.10 331	0.10 181

rvit_stereo_0081_aga	0.17 113	0.17 329	0.40 156	0.21 152	0.14 219	0.20 164	0.17 179	0.24 77	0.26 171	0.18 150	0.21 169	0.20 198	0.14 166	0.20 79	0.15 127	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.08 71

rvit_stereo_0080	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

rvit_stereo_ft	0.18 122	0.19 366	0.43 180	0.25 350	0.14 219	0.17 82	0.21 344	0.30 154	0.28 201	0.17 129	0.19 142	0.20 198	0.17 225	0.22 121	0.18 211	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.08 71

test_sample2	0.23 277	0.12 145	0.39 147	0.20 120	0.11 88	0.28 326	0.22 378	0.45 346	0.33 274	0.27 240	0.34 311	0.30 335	0.25 345	0.46 381	0.23 331	0.09 291	0.15 412	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.19 408

CAS++	0.17 113	0.13 186	0.35 126	0.18 43	0.13 179	0.17 82	0.16 142	0.42 307	0.25 157	0.19 157	0.18 130	0.13 89	0.10 55	0.22 121	0.12 14	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.08 225	0.10 331	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.19 150	0.18 353	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.20 164	0.16 142	0.28 117	0.31 248	0.17 129	0.32 280	0.25 264	0.20 282	0.24 160	0.19 241	0.08 204	0.06 58	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.08 71

MGS-Stereo	0.15 76	0.12 145	0.38 140	0.19 79	0.11 88	0.18 109	0.17 179	0.21 37	0.23 118	0.14 72	0.24 202	0.16 147	0.10 55	0.19 58	0.13 49	0.07 73	0.06 58	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.07 27

MyStereo8	0.25 332	0.20 379	0.69 428	0.24 311	0.17 348	0.31 387	0.16 142	0.50 394	0.32 258	0.29 276	0.38 353	0.25 264	0.19 277	0.33 311	0.29 398	0.08 204	0.20 490	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.16 368

SMFormer	0.27 383	0.13 186	0.47 214	0.20 120	0.10 56	0.28 326	0.19 277	0.54 439	0.48 454	0.35 393	0.42 400	0.31 344	0.27 372	0.60 447	0.34 437	0.10 360	0.16 425	0.08 181	0.09 318	0.10 331	0.16 368

mmm	0.25 332	0.15 263	0.44 189	0.23 260	0.20 436	0.28 326	0.21 344	0.43 316	0.32 258	0.31 315	0.40 380	0.30 335	0.24 332	0.31 291	0.28 384	0.09 291	0.21 495	0.11 405	0.12 451	0.10 331	0.26 498

1111x	0.39 485	0.17 329	0.80 470	0.23 260	0.15 280	0.33 411	0.27 464	0.62 528	0.48 454	0.32 340	0.43 414	0.40 420	0.29 415	0.86 544	1.60 602	0.09 291	0.23 515	0.09 272	0.12 451	0.10 331	0.23 460

whm_eth	0.16 97	0.17 329	0.35 126	0.19 79	0.13 179	0.14 21	0.20 317	0.29 136	0.26 171	0.16 114	0.17 113	0.19 186	0.14 166	0.19 58	0.16 154	0.11 399	0.08 201	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.08 71

plain	0.18 122	0.16 297	0.59 380	0.21 152	0.13 179	0.16 57	0.17 179	0.29 136	0.23 118	0.16 114	0.26 218	0.13 89	0.17 225	0.27 215	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.07 27

StereoVision	0.23 277	0.23 424	0.55 338	0.27 428	0.17 348	0.23 240	0.22 378	0.40 284	0.32 258	0.21 174	0.51 473	0.22 218	0.16 204	0.29 262	0.19 241	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.13 483	0.10 331	0.08 71

gwcnet-sp	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

scenet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

riskmin	0.24 307	0.10 59	0.43 180	0.32 510	0.26 515	0.33 411	0.19 277	0.44 337	0.30 237	0.24 208	0.27 231	0.37 396	0.25 345	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.18 462	0.09 272	0.13 483	0.10 331	0.27 502

ssnet	0.25 332	0.16 297	0.70 434	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.22 378	0.46 354	0.41 373	0.37 423	0.35 319	0.27 289	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.09 291	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

CRFU-Net	0.29 413	0.14 232	0.48 229	0.26 391	0.15 280	0.46 506	0.22 378	0.52 414	0.32 258	0.44 493	0.42 400	0.48 484	0.47 525	0.44 373	0.31 411	0.12 439	0.10 284	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.11 224

test_5	0.25 332	0.25 450	0.57 358	0.27 428	0.18 378	0.25 280	0.29 486	0.42 307	0.39 353	0.29 276	0.40 380	0.27 289	0.23 311	0.35 333	0.19 241	0.07 73	0.07 138	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.14 334

CSP-Net	0.28 393	0.17 329	0.41 165	0.22 207	0.14 219	0.44 495	0.24 430	0.52 414	0.42 385	0.42 476	0.44 424	0.42 442	0.27 372	0.66 484	0.30 401	0.12 439	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.10 181

DAS	0.28 393	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.76 520	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

SepStereo	0.27 383	0.13 186	0.49 247	0.24 311	0.18 378	0.30 365	0.24 430	0.48 376	0.48 454	0.42 476	0.45 438	0.34 371	0.31 439	0.64 473	0.24 340	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.10 331	0.11 224

PSMNet-ADL	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.27 428	0.14 219	0.32 404	0.22 378	0.45 346	0.37 327	0.28 251	0.34 311	0.41 429	0.28 395	0.61 454	0.32 421	0.11 399	0.10 284	0.09 272	0.11 409	0.10 331	0.13 305

Patchmatch Stereo++	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116
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	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo_v2	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

ROB_FTStereo	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.13 55	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.25 180	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

HUI-Stereo	0.19 150	0.13 186	0.52 306	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.23 146	0.17 182	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

iGMRVC	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

iRAFT	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.19 130	0.14 80	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.27 215	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

CRE-IMP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.23 260	0.11 88	0.24 261	0.17 179	0.31 174	0.24 132	0.27 240	0.26 218	0.24 252	0.17 225	0.24 160	0.19 241	0.09 291	0.05 5	0.10 349	0.07 143	0.10 331	0.10 181

RAFT-IKP	0.19 150	0.13 186	0.51 285	0.22 207	0.11 88	0.18 109	0.15 105	0.30 154	0.24 132	0.28 251	0.29 245	0.25 264	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.10 331	0.09 116

RALCasStereoNet	0.22 242	0.22 408	0.48 229	0.23 260	0.23 481	0.22 221	0.18 232	0.32 181	0.27 190	0.22 192	0.30 259	0.22 218	0.15 184	0.29 262	0.20 266	0.08 204	0.22 506	0.07 98	0.06 71	0.10 331	0.25 486

RALAANet	0.21 218	0.24 435	0.53 317	0.23 260	0.14 219	0.22 221	0.13 55	0.38 254	0.30 237	0.29 276	0.26 218	0.25 264	0.15 184	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.10 331	0.07 27

GES	0.23 277	0.14 232	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.28 326	0.19 277	0.51 406	0.35 296	0.31 315	0.36 334	0.25 264	0.24 332	0.30 278	0.23 331	0.11 399	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.10 331	0.12 276

xxxx	0.39 485	0.14 232	0.47 214	0.20 120	0.16 319	0.38 462	0.20 317	0.61 520	0.43 396	0.30 298	0.44 424	0.38 402	0.25 345	0.50 393	2.41 616	0.11 399	0.21 495	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.26 498

MMNet	0.28 393	0.19 366	0.54 330	0.24 311	0.17 348	0.47 512	0.22 378	0.47 365	0.53 492	0.40 459	0.43 414	0.36 390	0.34 462	0.40 357	0.35 444	0.08 204	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.09 116

UNet	0.28 393	0.16 297	0.70 434	0.24 311	0.20 436	0.44 495	0.21 344	0.52 414	0.42 385	0.36 406	0.40 380	0.43 449	0.33 460	0.41 360	0.32 421	0.09 291	0.07 138	0.10 349	0.09 318	0.10 331	0.09 116

UPFNet	0.27 383	0.15 263	0.47 214	0.25 350	0.20 436	0.37 456	0.27 464	0.50 394	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.37 396	0.29 415	0.40 357	0.34 437	0.10 360	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.10 331	0.08 71

ACVNet	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.18 43	0.15 280	0.27 307	0.23 406	0.40 284	0.45 421	0.29 276	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.35 444	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.10 331	0.09 116

GANet-RSSM	0.26 355	0.19 366	0.54 330	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.22 378	0.47 365	0.34 285	0.30 298	0.40 380	0.41 429	0.30 422	0.59 442	0.25 354	0.11 399	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.10 331	0.10 181

PSMNet-RSSM	0.26 355	0.21 389	0.50 267	0.21 152	0.14 219	0.25 280	0.21 344	0.50 394	0.38 337	0.31 315	0.45 438	0.40 420	0.27 372	0.53 410	0.24 340	0.12 439	0.08 201	0.11 405	0.13 483	0.10 331	0.10 181

GwcNet-RSSM	0.28 393	0.25 450	0.61 393	0.22 207	0.14 219	0.28 326	0.24 430	0.46 354	0.44 409	0.33 353	0.46 450	0.41 429	0.28 395	0.55 421	0.31 411	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.10 375	0.10 331	0.09 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 413	0.24 435	0.81 471	0.26 391	0.18 378	0.30 365	0.22 378	0.52 414	0.41 373	0.38 432	0.42 400	0.42 442	0.28 395	0.46 381	0.31 411	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.11 409	0.10 331	0.12 276
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	0.33 450	0.31 490	0.69 428	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.23 406	0.49 386	0.55 505	0.39 450	0.60 519	0.43 449	0.30 422	0.88 547	0.54 513	0.11 399	0.08 201	0.07 98	0.07 143	0.10 331	0.12 276

StereoDRNet-Refined	0.28 393	0.19 366	0.47 214	0.25 350	0.14 219	0.36 448	0.21 344	0.49 386	0.43 396	0.46 506	0.52 480	0.42 442	0.30 422	0.46 381	0.38 456	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 426	0.20 379	0.45 192	0.28 456	0.17 348	0.37 456	0.25 444	0.50 394	0.45 421	0.46 506	0.47 457	0.51 498	0.34 462	0.56 427	0.38 456	0.10 360	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.10 331	0.11 224

pmcnn	0.54 546	0.24 435	1.06 532	0.25 350	0.26 515	0.40 473	0.31 504	0.55 457	0.55 505	0.56 545	1.22 587	2.53 615	0.39 491	0.84 541	1.08 576	0.09 291	0.06 58	0.06 34	0.05 24	0.10 331	0.14 334

z-ln-s-r	0.35 465	0.30 486	1.02 527	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.26 455	0.46 354	0.55 505	0.33 353	0.61 527	0.39 416	0.31 439	0.80 531	0.77 547	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.10 181

DFGA-Net	0.26 355	0.33 501	0.70 434	0.22 207	0.15 280	0.25 280	0.17 179	0.41 302	0.40 363	0.30 298	0.32 280	0.21 212	0.18 255	0.61 454	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.09 116

coex_refinement	0.28 393	0.22 408	0.50 267	0.23 260	0.15 280	0.31 387	0.20 317	0.51 406	0.43 396	0.35 393	0.42 400	0.45 461	0.27 372	0.56 427	0.41 466	0.10 360	0.07 138	0.07 98	0.07 143	0.11 383	0.12 276

S2M2_L	0.13 30	0.12 145	0.26 59	0.17 19	0.12 127	0.12 10	0.07 1	0.18 13	0.21 95	0.12 38	0.15 91	0.14 116	0.12 116	0.16 18	0.15 127	0.13 461	0.09 244	0.09 272	0.10 375	0.11 383	0.09 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.20 181	0.16 297	0.41 165	0.23 260	0.14 219	0.18 109	0.20 317	0.31 174	0.39 353	0.18 150	0.22 180	0.23 232	0.18 255	0.26 201	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

rvit_0105_4	0.21 218	0.17 329	0.49 247	0.23 260	0.14 219	0.20 164	0.23 406	0.35 218	0.40 363	0.19 157	0.24 202	0.25 264	0.20 282	0.28 239	0.18 211	0.16 509	0.13 363	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.10 181

rvit_105_1	0.28 393	0.24 435	0.65 412	0.27 428	0.19 410	0.31 387	0.35 523	0.46 354	0.53 492	0.31 315	0.32 280	0.32 355	0.27 372	0.36 339	0.26 365	0.16 509	0.14 381	0.15 507	0.17 533	0.11 383	0.11 224

ACV-stereo	0.30 426	0.20 379	0.82 476	0.23 260	0.16 319	0.48 519	0.20 317	0.38 254	0.34 285	0.29 276	0.33 300	0.66 557	0.43 511	0.55 421	0.31 411	0.10 360	0.09 244	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

ITSA-stereo	0.26 355	0.16 297	0.39 147	0.24 311	0.11 88	0.28 326	0.18 232	0.58 491	0.59 524	0.32 340	0.32 280	0.33 363	0.28 395	0.51 399	0.34 437	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 355	0.15 263	0.96 518	0.21 152	0.25 511	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.28 201	0.25 221	0.29 245	0.46 470	0.23 311	0.28 239	0.20 266	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.12 451	0.11 383	0.17 388

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 181	0.74 589	0.71 441	0.17 19	0.08 7	0.15 32	0.15 105	0.19 23	0.18 47	0.13 52	0.12 43	0.10 37	0.08 10	0.16 18	0.14 90	0.34 577	0.12 342	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.24 473

test_sample6	0.27 383	0.15 263	0.50 267	0.22 207	0.12 127	0.30 365	0.22 378	0.54 439	0.39 353	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.58 434	0.26 365	0.11 399	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

test_sample5	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.43 414	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

test_sample4	0.26 355	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.12 127	0.32 404	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.33 353	0.38 353	0.28 302	0.25 345	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.09 318	0.11 383	0.16 368

test_sample3	0.25 332	0.14 232	0.52 306	0.20 120	0.12 127	0.33 411	0.20 317	0.53 424	0.38 337	0.32 340	0.35 319	0.29 315	0.24 332	0.54 416	0.25 354	0.10 360	0.14 381	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.15 351

DualNet	0.26 355	0.14 232	0.51 285	0.21 152	0.12 127	0.31 387	0.21 344	0.53 424	0.38 337	0.34 374	0.44 424	0.29 315	0.25 345	0.56 427	0.24 340	0.10 360	0.14 381	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.16 368

mmx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

xxx	0.37 475	0.17 329	0.84 486	0.21 152	0.13 179	0.29 351	0.21 344	0.57 477	0.48 454	0.31 315	0.44 424	0.34 371	0.24 332	0.91 554	1.30 586	0.10 360	0.20 490	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.23 460

PCWNet_CMD	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.21 152	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.06 58	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.11 224

CASS	0.22 242	0.16 297	0.40 156	0.26 391	0.12 127	0.29 351	0.19 277	0.40 284	0.32 258	0.34 374	0.35 319	0.25 264	0.25 345	0.26 201	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.11 405	0.09 318	0.11 383	0.12 276
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.28 393	0.19 366	0.68 426	0.22 207	0.19 410	0.31 387	0.31 504	0.43 316	0.43 396	0.28 251	0.38 353	0.42 442	0.32 452	0.33 311	0.32 421	0.08 204	0.14 381	0.10 349	0.12 451	0.11 383	0.24 473

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 450	0.25 450	0.82 476	0.22 207	0.17 348	0.46 506	0.28 480	0.53 424	0.53 492	0.43 487	0.57 507	0.44 455	0.31 439	0.50 393	0.48 494	0.10 360	0.06 58	0.08 181	0.06 71	0.11 383	0.12 276

RAFT	0.24 307	0.24 435	0.46 206	0.27 428	0.15 280	0.26 300	0.26 455	0.37 245	0.31 248	0.34 374	0.34 311	0.41 429	0.22 299	0.30 278	0.18 211	0.08 204	0.15 412	0.11 405	0.10 375	0.11 383	0.13 305

GEStereo_RVC	0.29 413	0.24 435	0.60 387	0.27 428	0.16 319	0.33 411	0.25 444	0.58 491	0.56 512	0.35 393	0.38 353	0.34 371	0.25 345	0.51 399	0.29 398	0.12 439	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.13 305

Anonymous3	0.24 307	0.19 366	0.76 455	0.27 428	0.18 378	0.41 478	0.24 430	0.45 346	0.36 312	0.23 200	0.27 231	0.20 198	0.18 255	0.28 239	0.19 241	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.10 375	0.11 383	0.13 305

TestStereo	0.22 242	0.24 435	0.48 229	0.25 350	0.11 88	0.22 221	0.22 378	0.32 181	0.31 248	0.24 208	0.34 311	0.23 232	0.19 277	0.62 465	0.19 241	0.08 204	0.07 138	0.10 349	0.07 143	0.11 383	0.07 27

CFNet_pseudo	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.11 383	0.11 224

ADLNet	0.30 426	0.19 366	0.59 380	0.23 260	0.19 410	0.34 426	0.23 406	0.56 468	0.44 409	0.43 487	0.41 392	0.43 449	0.28 395	0.56 427	0.36 448	0.11 399	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.15 351

HCRNet	0.25 332	0.27 468	0.42 174	0.34 527	0.17 348	0.27 307	0.18 232	0.45 346	0.37 327	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.23 311	0.44 373	0.21 294	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.11 409	0.11 383	0.09 116

GMStereo	0.21 218	0.30 486	0.57 358	0.21 152	0.12 127	0.24 261	0.18 232	0.30 154	0.41 373	0.26 229	0.24 202	0.17 162	0.16 204	0.25 180	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.08 181	0.08 225	0.11 383	0.09 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psm_up	0.30 426	0.21 389	0.58 373	0.26 391	0.18 378	0.32 404	0.27 464	0.57 477	0.45 421	0.38 432	0.41 392	0.45 461	0.40 496	0.59 442	0.32 421	0.11 399	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.11 383	0.11 224

acv_ft	0.26 355	0.18 353	0.56 348	0.24 311	0.19 410	0.34 426	0.21 344	0.47 365	0.45 421	0.39 450	0.41 392	0.38 402	0.28 395	0.28 239	0.36 448	0.09 291	0.07 138	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.09 116

HGLStereo	0.29 413	0.19 366	0.60 387	0.24 311	0.21 453	0.33 411	0.23 406	0.52 414	0.44 409	0.36 406	0.49 467	0.41 429	0.35 469	0.46 381	0.34 437	0.11 399	0.11 318	0.09 272	0.09 318	0.11 383	0.12 276

DSFCA	0.29 413	0.18 353	0.48 229	0.21 152	0.17 348	0.39 467	0.32 509	0.49 386	0.44 409	0.44 493	0.38 353	0.40 420	0.30 422	0.53 410	0.38 456	0.12 439	0.10 284	0.10 349	0.11 409	0.11 383	0.11 224

DMCA	0.24 307	0.18 353	0.51 285	0.23 260	0.14 219	0.27 307	0.20 317	0.45 346	0.40 363	0.32 340	0.33 300	0.33 363	0.25 345	0.27 215	0.30 401	0.11 399	0.08 201	0.10 349	0.08 225	0.11 383	0.12 276

BEATNet_4x	0.25 332	0.25 450	0.66 417	0.23 260	0.10 56	0.29 351	0.14 80	0.49 386	0.34 285	0.31 315	0.35 319	0.32 355	0.26 363	0.34 326	0.33 430	0.08 204	0.06 58	0.08 181	0.07 143	0.11 383	0.13 305

MSMDNet	0.23 277	0.14 232	0.49 247	0.20 120	0.13 179	0.28 326	0.17 179	0.47 365	0.47 446	0.30 298	0.36 334	0.37 396	0.24 332	0.29 262	0.21 294	0.09 291	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.11 383	0.11 224

CFNet	0.29 413	0.29 480	0.57 358	0.23 260	0.14 219	0.34 426	0.15 105	0.53 424	0.46 433	0.31 315	0.40 380	0.38 402	0.27 372	0.76 520	0.28 384	0.10 360	0.07 138	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

AdaStereo	0.25 332	0.17 329	0.47 214	0.25 350	0.13 179	0.33 411	0.17 179	0.57 477	0.43 396	0.34 374	0.38 353	0.35 385	0.21 292	0.32 301	0.24 340	0.14 485	0.06 58	0.13 466	0.09 318	0.11 383	0.09 116
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	1.82 613	0.39 535	3.15 613	0.50 579	0.55 585	0.79 572	1.00 602	0.89 592	6.48 627	7.40 630	2.07 613	2.07 607	5.08 625	1.33 596	3.96 623	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.11 383	0.13 305

DN-CSS_ROB	0.24 307	0.33 501	0.69 428	0.25 350	0.14 219	0.26 300	0.13 55	0.42 307	0.35 296	0.30 298	0.42 400	0.22 218	0.20 282	0.34 326	0.22 312	0.07 73	0.06 58	0.11 405	0.11 409	0.11 383	0.09 116

DCVSM-stereo	0.25 332	0.14 232	0.53 317	0.21 152	0.14 219	0.27 307	0.14 80	0.35 218	0.35 296	0.42 476	0.33 300	0.46 470	0.30 422	0.31 291	0.27 376	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.10 375	0.12 424	0.15 351

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 393	0.17 329	0.96 518	0.29 474	0.31 544	0.29 351	0.21 344	0.53 424	0.28 201	0.27 240	0.55 497	0.41 429	0.18 255	0.30 278	0.22 312	0.08 204	0.10 284	0.08 181	0.13 483	0.12 424	0.20 426

ssnet_v2	0.30 426	0.21 389	0.63 402	0.23 260	0.15 280	0.40 473	0.30 495	0.59 501	0.48 454	0.40 459	0.37 345	0.46 470	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.12 424	0.11 224

NINENet	0.27 383	0.16 297	0.49 247	0.23 260	0.16 319	0.44 495	0.17 179	0.63 532	0.49 468	0.33 353	0.38 353	0.31 344	0.22 299	0.43 369	0.22 312	0.11 399	0.10 284	0.12 440	0.08 225	0.12 424	0.11 224

dd	0.23 277	0.32 497	0.55 338	0.23 260	0.12 127	0.27 307	0.21 344	0.32 181	0.45 421	0.30 298	0.29 245	0.25 264	0.17 225	0.31 291	0.26 365	0.13 461	0.07 138	0.10 349	0.08 225	0.12 424	0.09 116

ADLNet2	0.31 437	0.23 424	0.77 461	0.23 260	0.18 378	0.36 448	0.24 430	0.55 457	0.54 497	0.33 353	0.38 353	0.45 461	0.31 439	0.70 496	0.36 448	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.09 318	0.12 424	0.11 224

RAFT + AFF	0.30 426	0.33 501	0.76 455	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.33 515	0.55 457	0.42 385	0.28 251	0.30 259	0.31 344	0.31 439	0.64 473	0.32 421	0.09 291	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.12 424	0.16 368

CFNet-ft	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

STTStereo	0.30 426	0.24 435	0.83 482	0.25 350	0.17 348	0.30 365	0.24 430	0.49 386	0.39 353	0.39 450	0.41 392	0.44 455	0.28 395	0.41 360	0.30 401	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.16 522	0.12 424	0.12 276

ADCRef	0.41 503	0.33 501	1.05 530	0.26 391	0.21 453	0.49 525	0.27 464	0.54 439	0.51 481	0.51 528	0.59 515	0.35 385	0.47 525	0.54 416	1.35 593	0.09 291	0.08 201	0.12 440	0.12 451	0.12 424	0.13 305

CFNet_RVC	0.26 355	0.21 389	0.51 285	0.19 79	0.16 319	0.31 387	0.21 344	0.40 284	0.37 327	0.29 276	0.40 380	0.46 470	0.27 372	0.49 389	0.28 384	0.12 439	0.07 138	0.12 440	0.11 409	0.12 424	0.11 224

ccs_rob	0.23 277	0.14 232	0.48 229	0.20 120	0.13 179	0.27 307	0.17 179	0.46 354	0.45 421	0.30 298	0.37 345	0.38 402	0.23 311	0.30 278	0.22 312	0.09 291	0.06 58	0.11 405	0.08 225	0.12 424	0.11 224

NaN_ROB	0.44 513	0.38 531	0.94 516	0.30 485	0.20 436	0.52 534	0.49 568	0.61 520	0.60 527	0.56 545	0.47 457	0.49 490	0.42 507	1.24 587	0.76 546	0.12 439	0.18 462	0.12 440	0.13 483	0.12 424	0.18 393

zh-mn7	0.50 534	0.57 571	1.82 595	0.25 350	0.19 410	0.45 503	0.29 486	0.59 501	0.84 571	0.67 561	0.97 574	0.49 490	0.41 501	0.93 561	0.73 542	0.12 439	0.10 284	0.11 405	0.11 409	0.13 437	0.17 388

DDVS	0.26 355	0.16 297	0.45 192	0.25 350	0.17 348	0.34 426	0.21 344	0.43 316	0.31 248	0.34 374	0.41 392	0.47 480	0.21 292	0.52 407	0.29 398	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.16 368

test_sample7	0.28 393	0.16 297	0.47 214	0.21 152	0.14 219	0.29 351	0.22 378	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.14 485	0.21 495	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.25 486

CFNet_ucs	0.25 332	0.14 232	0.51 285	0.20 120	0.15 280	0.29 351	0.18 232	0.51 406	0.46 433	0.32 340	0.42 400	0.38 402	0.23 311	0.31 291	0.22 312	0.11 399	0.08 201	0.12 440	0.09 318	0.13 437	0.13 305

fast-acv-ft	0.33 450	0.26 460	0.88 503	0.25 350	0.18 378	0.49 525	0.27 464	0.44 337	0.50 475	0.40 459	0.55 497	0.49 490	0.36 474	0.39 355	0.41 466	0.11 399	0.11 318	0.11 405	0.12 451	0.13 437	0.11 224

iinet-f	0.31 437	0.23 424	1.16 549	0.20 120	0.16 319	0.44 495	0.23 406	0.47 365	0.38 337	0.36 406	0.44 424	0.41 429	0.35 469	0.36 339	0.43 474	0.10 360	0.09 244	0.08 181	0.08 225	0.13 437	0.12 276

AACVNet	0.28 393	0.22 408	0.55 338	0.23 260	0.14 219	0.30 365	0.19 277	0.43 316	0.33 274	0.39 450	0.42 400	0.44 455	0.29 415	0.73 505	0.28 384	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.09 318	0.13 437	0.12 276

LCNet	0.22 242	0.12 145	0.42 174	0.26 391	0.12 127	0.23 240	0.19 277	0.36 230	0.28 201	0.28 251	0.35 319	0.26 284	0.30 422	0.35 333	0.17 182	0.07 73	0.05 5	0.09 272	0.10 375	0.13 437	0.22 452

LMCR-Stereo	0.28 393	0.22 408	0.56 348	0.29 474	0.14 219	0.37 456	0.23 406	0.57 477	0.36 312	0.40 459	0.40 380	0.29 315	0.30 422	0.41 360	0.38 456	0.11 399	0.07 138	0.09 272	0.07 143	0.13 437	0.10 181

Syn2CoEx	0.39 485	0.39 535	1.08 537	0.35 533	0.21 453	0.41 478	0.29 486	0.63 532	0.51 481	0.43 487	0.56 502	0.45 461	0.45 516	0.69 493	0.39 460	0.17 523	0.14 381	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.16 368

GwcNet	0.37 475	0.29 480	1.12 543	0.25 350	0.24 498	0.48 519	0.27 464	0.58 491	0.60 527	0.39 450	0.54 492	0.51 498	0.34 462	0.60 447	0.46 489	0.13 461	0.12 342	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.15 351

DMCA-RVC	0.30 426	0.27 468	0.93 513	0.28 456	0.17 348	0.30 365	0.21 344	0.43 316	0.36 312	0.40 459	0.38 353	0.39 416	0.36 474	0.44 373	0.34 437	0.13 461	0.10 284	0.16 515	0.12 451	0.13 437	0.11 224

FADNet-RVC-Resample	0.31 437	0.32 497	1.16 549	0.27 428	0.17 348	0.33 411	0.21 344	0.49 386	0.40 363	0.36 406	0.38 353	0.34 371	0.27 372	0.54 416	0.27 376	0.10 360	0.10 284	0.14 490	0.13 483	0.13 437	0.18 393

PA-Net	0.40 496	0.35 514	1.05 530	0.32 510	0.28 522	0.39 467	0.43 555	0.53 424	0.56 512	0.35 393	0.43 414	0.41 429	0.36 474	0.83 540	0.61 527	0.12 439	0.23 515	0.16 515	0.23 559	0.13 437	0.20 426
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.32 443	0.27 468	0.52 306	0.30 485	0.15 280	0.33 411	0.32 509	0.54 439	0.50 475	0.44 493	0.43 414	0.39 416	0.30 422	0.92 559	0.30 401	0.14 485	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.14 334

UCFNet_RVC	0.25 332	0.21 389	0.49 247	0.19 79	0.15 280	0.34 426	0.18 232	0.47 365	0.36 312	0.30 298	0.35 319	0.40 420	0.26 363	0.35 333	0.24 340	0.13 461	0.08 201	0.13 466	0.14 501	0.13 437	0.13 305

iResNetv2_ROB	0.29 413	0.37 524	0.92 509	0.24 311	0.13 179	0.30 365	0.19 277	0.55 457	0.51 481	0.39 450	0.46 450	0.39 416	0.27 372	0.36 339	0.30 401	0.09 291	0.06 58	0.07 98	0.05 24	0.13 437	0.11 224

DRN-Test	0.35 465	0.20 379	0.75 451	0.28 456	0.19 410	0.46 506	0.29 486	0.68 557	0.54 497	0.49 519	0.47 457	0.44 455	0.35 469	0.63 468	0.44 481	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.12 451	0.13 437	0.13 305

StereoDRNet	0.34 458	0.28 476	0.70 434	0.28 456	0.21 453	0.43 490	0.30 495	0.63 532	0.51 481	0.47 512	0.40 380	0.48 484	0.31 439	0.58 434	0.44 481	0.12 439	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.13 437	0.13 305

DISCO	0.33 450	0.16 297	0.55 338	0.26 391	0.16 319	0.48 519	0.25 444	0.52 414	0.58 517	0.38 432	0.45 438	0.63 546	0.37 479	0.65 478	0.50 501	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.13 437	0.13 305

MDST_ROB	0.51 538	0.16 297	0.97 520	0.31 501	0.21 453	1.35 602	0.34 520	0.80 578	0.59 524	1.09 594	0.74 552	0.49 490	0.37 479	1.31 594	0.60 524	0.14 485	0.12 342	0.16 515	0.13 483	0.13 437	0.18 393

PSMNet_ROB	0.36 468	0.31 490	0.71 441	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.44 557	0.61 520	0.49 468	0.39 450	0.45 438	0.49 490	0.32 452	0.66 484	0.53 509	0.14 485	0.10 284	0.15 507	0.14 501	0.13 437	0.13 305

CBMV	0.36 468	0.25 450	0.61 393	0.24 311	0.14 219	0.42 485	0.33 515	0.56 468	0.52 491	0.54 541	0.52 480	0.51 498	0.58 551	0.63 468	0.43 474	0.15 499	0.16 425	0.18 532	0.16 522	0.13 437	0.19 408
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	0.48 530	0.52 560	1.28 563	0.26 391	0.19 410	0.62 553	0.34 520	0.59 501	0.96 585	0.45 500	0.97 574	0.53 511	0.41 501	0.99 569	0.70 539	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.10 375	0.14 460	0.16 368

w-ln-seven-2	0.40 496	0.37 524	1.34 571	0.28 456	0.18 378	0.38 462	0.29 486	0.53 424	0.59 524	0.47 512	0.56 502	0.46 470	0.42 507	0.70 496	0.64 532	0.10 360	0.10 284	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.16 368

YMNet	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

YMNet_1	0.33 450	0.26 460	0.64 407	0.28 456	0.23 481	0.48 519	0.27 464	0.54 439	0.47 446	0.49 519	0.56 502	0.51 498	0.30 422	0.41 360	0.44 481	0.13 461	0.16 425	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.14 334

rvit_stereo_0075_2	0.25 332	0.18 353	0.65 412	0.27 428	0.22 468	0.22 221	0.15 105	0.41 302	0.36 312	0.27 240	0.37 345	0.29 315	0.21 292	0.29 262	0.20 266	0.17 523	0.12 342	0.19 539	0.12 451	0.14 460	0.14 334

Wz-Net-LNSev	0.36 468	0.35 514	1.06 532	0.26 391	0.21 453	0.47 512	0.33 515	0.56 468	0.58 517	0.45 500	0.54 492	0.50 495	0.37 479	0.40 357	0.42 470	0.12 439	0.11 318	0.10 349	0.09 318	0.14 460	0.15 351

AASNet	0.29 413	0.27 468	0.67 420	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.21 344	0.64 538	0.49 468	0.36 406	0.41 392	0.32 355	0.26 363	0.33 311	0.39 460	0.12 439	0.09 244	0.10 349	0.08 225	0.14 460	0.12 276

pcwnet_v2	0.32 443	0.16 297	1.22 560	0.23 260	0.19 410	0.32 404	0.19 277	0.61 520	0.61 529	0.37 423	0.45 438	0.35 385	0.29 415	0.37 349	0.26 365	0.14 485	0.11 318	0.12 440	0.11 409	0.14 460	0.18 393

FAT-Stereo	0.36 468	0.19 366	0.75 451	0.26 391	0.18 378	0.34 426	0.30 495	0.62 528	0.61 529	0.47 512	0.61 527	0.59 530	0.50 535	0.61 454	0.36 448	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.14 460	0.20 426

Nwc_Net	0.39 485	0.29 480	0.84 486	0.32 510	0.24 498	0.45 503	0.30 495	0.67 552	0.51 481	0.39 450	0.70 546	0.59 530	0.48 529	0.61 454	0.45 488	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.21 547	0.14 460	0.15 351

ADCP+	0.48 530	0.36 521	1.47 580	0.26 391	0.22 468	0.57 544	0.40 547	0.56 468	0.54 497	0.46 506	0.52 480	0.46 470	0.53 544	0.59 442	1.93 609	0.10 360	0.08 201	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.15 351

DeepPruner_ROB	0.28 393	0.25 450	0.64 407	0.22 207	0.16 319	0.30 365	0.21 344	0.54 439	0.33 274	0.36 406	0.38 353	0.38 402	0.26 363	0.45 379	0.28 384	0.15 499	0.11 318	0.11 405	0.11 409	0.14 460	0.14 334

Wz-Net-MNSev	0.39 485	0.35 514	0.99 524	0.26 391	0.21 453	0.59 550	0.39 543	0.58 491	0.61 529	0.49 519	0.56 502	0.53 511	0.37 479	0.61 454	0.47 492	0.11 399	0.09 244	0.11 405	0.11 409	0.15 472	0.15 351

dad	0.30 426	0.38 531	0.60 387	0.22 207	0.14 219	0.32 404	0.21 344	0.35 218	0.51 481	0.45 500	0.45 438	0.46 470	0.23 311	0.41 360	0.27 376	0.21 548	0.11 318	0.20 544	0.11 409	0.15 472	0.11 224

hitnet-ft	0.31 437	0.21 389	0.56 348	0.19 79	0.14 219	0.40 473	0.23 406	0.46 354	0.42 385	0.37 423	0.46 450	0.53 511	0.35 469	0.76 520	0.35 444	0.14 485	0.10 284	0.14 490	0.10 375	0.15 472	0.14 334

ADCL	0.50 534	0.30 486	1.15 547	0.28 456	0.19 410	0.77 570	0.64 583	0.57 477	0.73 559	0.57 548	0.73 551	0.55 516	0.60 555	0.66 484	1.53 599	0.11 399	0.10 284	0.13 466	0.13 483	0.15 472	0.16 368

GANet	0.40 496	0.28 476	0.67 420	0.31 501	0.18 378	0.43 490	0.39 543	0.60 512	0.46 433	0.48 518	0.78 556	0.55 516	0.45 516	0.96 565	0.55 516	0.13 461	0.14 381	0.13 466	0.12 451	0.15 472	0.16 368

CVANet_RVC	0.34 458	0.25 450	0.77 461	0.27 428	0.17 348	0.34 426	0.28 480	0.55 457	0.50 475	0.43 487	0.46 450	0.44 455	0.31 439	0.90 552	0.27 376	0.15 499	0.10 284	0.14 490	0.14 501	0.15 472	0.15 351

CBMV_ROB	0.36 468	0.21 389	0.57 358	0.22 207	0.14 219	0.35 441	0.20 317	0.55 457	0.47 446	0.52 531	0.58 510	0.45 461	0.53 544	0.75 514	0.50 501	0.18 534	0.19 475	0.23 553	0.21 547	0.15 472	0.20 426

SGM-Forest	0.42 507	0.44 548	0.92 509	0.24 311	0.16 319	0.45 503	0.40 547	0.58 491	0.50 475	0.54 541	0.63 531	0.52 506	0.51 537	0.91 554	0.66 535	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.15 512	0.15 472	0.21 438
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	0.45 516	0.40 538	1.40 577	0.27 428	0.22 468	0.58 546	0.33 515	0.65 544	0.83 568	0.59 551	0.63 531	0.53 511	0.39 491	0.66 484	0.81 553	0.12 439	0.11 318	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

ISRNet	0.28 393	0.15 263	0.54 330	0.27 428	0.19 410	0.24 261	0.15 105	0.47 365	0.45 421	0.40 459	0.49 467	0.42 442	0.27 372	0.33 311	0.30 401	0.20 546	0.12 342	0.17 524	0.16 522	0.16 480	0.21 438

FACV-RUCA	0.22 242	0.15 263	0.38 140	0.24 311	0.23 481	0.26 300	0.19 277	0.41 302	0.35 296	0.26 229	0.32 280	0.22 218	0.25 345	0.24 160	0.19 241	0.10 360	0.07 138	0.15 507	0.08 225	0.16 480	0.14 334

IGEV-Stereo+	0.14 58	0.08 9	0.26 59	0.18 43	0.14 219	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 34	0.14 72	0.08 7	0.10 37	0.10 55	0.22 121	0.14 90	0.07 73	0.15 412	0.06 34	0.06 71	0.16 480	0.29 516

HBP-ISP	0.34 458	0.35 514	0.76 455	0.23 260	0.17 348	0.33 411	0.22 378	0.56 468	0.47 446	0.42 476	0.49 467	0.33 363	0.41 501	0.73 505	0.27 376	0.18 534	0.19 475	0.24 555	0.20 545	0.16 480	0.16 368

UDGNet	0.24 307	0.37 524	0.53 317	0.25 350	0.14 219	0.24 261	0.18 232	0.32 181	0.44 409	0.29 276	0.28 237	0.24 252	0.20 282	0.30 278	0.21 294	0.16 509	0.07 138	0.21 546	0.11 409	0.16 480	0.11 224

SACVNet	0.32 443	0.25 450	0.59 380	0.26 391	0.19 410	0.35 441	0.25 444	0.54 439	0.41 373	0.43 487	0.45 438	0.46 470	0.34 462	0.71 502	0.30 401	0.14 485	0.10 284	0.12 440	0.12 451	0.16 480	0.20 426

APVNet	0.38 480	0.26 460	0.87 496	0.26 391	0.22 468	0.52 534	0.35 523	0.64 538	0.46 433	0.40 459	0.52 480	0.48 484	0.39 491	0.84 541	0.48 494	0.13 461	0.14 381	0.15 507	0.16 522	0.16 480	0.16 368

psmorigin	0.52 541	0.29 480	3.10 612	0.24 311	0.19 410	0.39 467	0.24 430	0.52 414	0.45 421	0.66 560	0.68 542	0.70 568	0.52 539	0.86 544	0.49 500	0.15 499	0.17 450	0.13 466	0.14 501	0.16 480	0.23 460

aanetorigin	0.40 496	0.33 501	1.14 546	0.25 350	0.19 410	0.30 365	0.37 532	0.34 207	0.47 446	0.95 583	0.82 561	0.52 506	0.56 548	0.50 393	0.52 505	0.11 399	0.09 244	0.10 349	0.10 375	0.16 480	0.19 408

S-Stereo	0.39 485	0.20 379	1.04 529	0.28 456	0.22 468	0.39 467	0.31 504	0.58 491	0.69 549	0.40 459	0.59 515	0.48 484	0.41 501	0.75 514	0.42 470	0.12 439	0.15 412	0.13 466	0.13 483	0.16 480	0.25 486

AF-Net	0.40 496	0.31 490	0.74 447	0.33 521	0.24 498	0.43 490	0.30 495	0.64 538	0.67 543	0.44 493	0.69 545	0.65 553	0.52 539	0.59 442	0.48 494	0.16 509	0.12 342	0.19 539	0.14 501	0.16 480	0.14 334

NCCL2	0.37 475	0.33 501	0.59 380	0.37 542	0.23 481	0.42 485	0.41 552	0.56 468	0.44 409	0.47 512	0.47 457	0.61 539	0.39 491	0.58 434	0.41 466	0.16 509	0.13 363	0.21 546	0.22 555	0.16 480	0.18 393

XPNet_ROB	0.35 465	0.26 460	0.58 373	0.28 456	0.19 410	0.37 456	0.31 504	0.57 477	0.51 481	0.52 531	0.54 492	0.57 523	0.38 484	0.65 478	0.48 494	0.17 523	0.12 342	0.13 466	0.12 451	0.16 480	0.17 388

SGM_RVC	0.57 554	0.22 408	0.60 387	0.26 391	0.16 319	0.97 586	0.46 561	0.76 575	0.90 578	1.03 591	0.92 572	1.16 587	0.93 587	1.21 586	0.72 541	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.16 480	0.24 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	0.52 541	0.64 580	1.77 592	0.30 485	0.20 436	0.47 512	0.40 547	0.60 512	0.65 538	0.53 537	0.82 561	0.52 506	0.59 553	1.10 578	0.96 564	0.13 461	0.13 363	0.13 466	0.13 483	0.17 495	0.20 426

GMStereo_Zeroshot	0.25 332	0.22 408	0.51 285	0.27 428	0.14 219	0.28 326	0.15 105	0.40 284	0.36 312	0.37 423	0.43 414	0.40 420	0.17 225	0.35 333	0.21 294	0.12 439	0.07 138	0.13 466	0.07 143	0.17 495	0.10 181

Wz-Net-SNSev	0.45 516	0.53 563	1.42 578	0.31 501	0.21 453	0.44 495	0.45 558	0.64 538	0.68 547	0.46 506	0.66 538	0.62 542	0.40 496	0.78 524	0.65 533	0.12 439	0.11 318	0.12 440	0.13 483	0.17 495	0.19 408

RP	0.38 480	0.26 460	0.67 420	0.31 501	0.24 498	0.37 456	0.29 486	0.53 424	0.61 529	0.42 476	0.65 536	0.62 542	0.51 537	0.63 468	0.43 474	0.17 523	0.15 412	0.17 524	0.15 512	0.17 495	0.19 408

NCC-stereo	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393

edge stereo	0.40 496	0.22 408	0.87 496	0.27 428	0.22 468	0.38 462	0.26 455	0.59 501	0.56 512	0.53 537	0.60 519	0.71 569	0.50 535	0.78 524	0.43 474	0.16 509	0.15 412	0.19 539	0.14 501	0.17 495	0.19 408

Abc-Net	0.42 507	0.31 490	0.87 496	0.32 510	0.29 532	0.47 512	0.37 532	0.68 557	0.53 492	0.42 476	0.58 510	0.57 523	0.52 539	0.75 514	0.54 513	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.25 566	0.17 495	0.18 393
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.46 524	0.37 524	1.50 582	0.34 527	0.30 537	0.36 448	0.37 532	0.64 538	1.15 599	0.41 471	0.45 438	0.40 420	0.41 501	0.82 536	0.53 509	0.18 534	0.14 381	0.23 553	0.21 547	0.17 495	0.18 393

DANet	0.37 475	0.25 450	0.67 420	0.37 542	0.22 468	0.42 485	0.25 444	0.50 394	0.44 409	0.52 531	0.50 470	0.59 530	0.42 507	0.78 524	0.53 509	0.13 461	0.12 342	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.21 438
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	0.33 450	0.36 521	0.61 393	0.24 311	0.18 378	0.33 411	0.24 430	0.59 501	0.42 385	0.38 432	0.52 480	0.36 390	0.31 439	0.80 531	0.32 421	0.18 534	0.14 381	0.21 546	0.15 512	0.17 495	0.14 334

FBW_ROB	0.46 524	0.34 510	0.71 441	0.32 510	0.20 436	0.51 528	0.32 509	0.73 570	0.63 535	0.60 552	0.57 507	0.65 553	0.44 514	1.42 600	0.62 528	0.14 485	0.17 450	0.22 551	0.16 522	0.17 495	0.23 460

NOSS_ROB	0.33 450	0.24 435	0.49 247	0.27 428	0.16 319	0.34 426	0.19 277	0.55 457	0.50 475	0.34 374	0.37 345	0.42 442	0.30 422	0.93 561	0.25 354	0.19 543	0.20 490	0.24 555	0.22 555	0.17 495	0.25 486

ETE_ROB	0.36 468	0.32 497	0.64 407	0.30 485	0.18 378	0.40 473	0.38 540	0.59 501	0.49 468	0.50 525	0.52 480	0.62 542	0.37 479	0.58 434	0.43 474	0.13 461	0.10 284	0.14 490	0.12 451	0.17 495	0.18 393

LALA_ROB	0.38 480	0.31 490	0.65 412	0.30 485	0.21 453	0.46 506	0.39 543	0.63 532	0.54 497	0.53 537	0.52 480	0.69 565	0.36 474	0.52 407	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.16 515	0.14 501	0.17 495	0.16 368

PWC_ROB	0.41 503	0.38 531	0.92 509	0.26 391	0.20 436	0.39 467	0.19 277	0.61 520	0.69 549	0.58 550	0.84 564	0.52 506	0.44 514	0.74 509	0.62 528	0.13 461	0.09 244	0.14 490	0.10 375	0.17 495	0.18 393

MeshStereo	0.60 559	0.31 490	0.71 441	0.22 207	0.17 348	0.66 560	0.36 530	0.81 580	0.63 535	1.48 613	1.32 590	1.65 601	0.83 579	1.18 584	0.74 543	0.17 523	0.17 450	0.17 524	0.14 501	0.17 495	0.19 408
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
TCMNet	0.34 458	0.28 476	0.81 471	0.29 474	0.30 537	0.40 473	0.28 480	0.53 424	0.49 468	0.38 432	0.46 450	0.40 420	0.30 422	0.61 454	0.42 470	0.14 485	0.13 363	0.15 507	0.14 501	0.18 511	0.19 408

IGEV-RUCA	0.21 218	0.09 29	0.26 59	0.20 120	0.19 410	0.28 326	0.23 406	0.24 77	0.22 105	0.21 174	0.23 193	0.29 315	0.48 529	0.26 201	0.19 241	0.09 291	0.08 201	0.18 532	0.14 501	0.18 511	0.19 408

DualNet (step1)	0.31 437	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.41 360	0.26 365	0.24 555	0.21 495	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

test_sample9	0.45 516	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.54 439	0.43 396	0.38 432	0.36 334	0.38 402	0.32 452	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

test_sample8	0.52 541	0.21 389	0.69 428	0.18 43	0.17 348	0.36 448	0.21 344	0.57 477	0.38 337	0.63 555	0.39 371	1.16 587	0.68 570	0.70 496	1.01 568	0.24 555	1.93 623	0.28 565	0.24 561	0.18 511	0.21 438

RTSC	0.43 511	0.37 524	0.95 517	0.30 485	0.20 436	0.50 527	0.23 406	0.65 544	0.86 574	0.56 545	0.54 492	0.51 498	0.36 474	0.71 502	0.92 559	0.13 461	0.14 381	0.11 405	0.13 483	0.18 511	0.19 408

SGM-ForestM	1.59 607	0.56 567	1.52 584	0.41 563	0.34 550	2.77 617	1.67 619	1.69 613	1.73 610	2.48 620	2.27 617	6.02 627	2.90 621	3.08 618	2.83 619	0.25 562	0.30 563	0.19 539	0.20 545	0.18 511	0.45 569

CSAN	0.55 547	0.47 552	1.19 557	0.37 542	0.23 481	0.57 544	0.61 581	0.65 544	0.72 556	0.65 558	0.78 556	0.66 557	0.65 568	1.41 599	0.77 547	0.21 548	0.17 450	0.20 544	0.21 547	0.18 511	0.21 438

SANet	0.58 556	0.41 541	1.38 574	0.27 428	0.16 319	0.72 564	0.48 565	0.71 565	1.34 602	0.69 564	0.97 574	0.94 579	0.78 574	0.97 568	0.93 560	0.14 485	0.12 342	0.12 440	0.12 451	0.18 511	0.20 426

zero-FE	0.21 218	0.08 9	1.10 539	0.24 311	0.27 519	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.20 71	0.12 38	0.11 26	0.13 89	0.11 84	0.22 121	0.19 241	0.09 291	0.23 515	0.07 98	0.08 225	0.19 520	0.27 502

SDNR	0.47 527	0.29 480	0.92 509	0.24 311	0.37 559	1.27 598	0.17 179	0.54 439	0.58 517	0.44 493	0.85 565	0.55 516	0.28 395	1.19 585	0.52 505	0.23 552	0.24 526	0.17 524	0.13 483	0.19 520	0.26 498

WZ-Net	0.56 552	0.49 558	2.14 601	0.30 485	0.24 498	0.58 546	0.48 565	0.65 544	0.80 565	0.51 528	0.72 548	0.68 563	0.60 555	1.06 576	1.01 568	0.13 461	0.10 284	0.11 405	0.12 451	0.19 520	0.23 460

FADNet-RVC	0.34 458	0.43 545	0.97 520	0.25 350	0.20 436	0.33 411	0.20 317	0.51 406	0.42 385	0.34 374	0.40 380	0.41 429	0.29 415	0.65 478	0.36 448	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.15 512	0.19 520	0.20 426

RGC	0.41 503	0.35 514	0.76 455	0.35 533	0.28 522	0.41 478	0.29 486	0.60 512	0.55 505	0.47 512	0.64 534	0.63 546	0.47 525	0.74 509	0.46 489	0.16 509	0.15 412	0.21 546	0.21 547	0.19 520	0.21 438

ADCPNet	0.51 538	0.36 521	1.82 595	0.27 428	0.23 481	0.71 563	0.39 543	0.56 468	0.54 497	0.52 531	0.60 519	0.66 557	0.57 550	0.64 473	1.23 582	0.15 499	0.18 462	0.14 490	0.23 559	0.19 520	0.22 452

RYNet	0.38 480	0.23 424	0.65 412	0.26 391	0.28 522	0.62 553	0.33 515	0.61 520	0.62 533	0.42 476	0.39 371	0.58 529	0.40 496	0.89 549	0.57 520	0.11 399	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.19 520	0.22 452

WCMA_ROB	0.55 547	0.27 468	0.76 455	0.26 391	0.22 468	0.62 553	0.36 530	0.57 477	0.58 517	0.97 585	1.40 593	1.28 593	0.94 588	0.80 531	0.80 551	0.20 546	0.17 450	0.16 515	0.16 522	0.19 520	0.29 516

DDF-Stereo	0.16 97	0.08 9	0.30 88	0.21 152	0.20 436	0.12 10	0.14 80	0.20 26	0.19 61	0.11 24	0.10 17	0.13 89	0.12 116	0.24 160	0.20 266	0.09 291	0.18 462	0.07 98	0.06 71	0.20 528	0.19 408

FINET	0.58 556	0.48 556	1.35 573	0.38 550	0.37 559	0.96 585	1.13 611	0.84 587	1.05 589	0.50 525	0.70 546	0.45 461	0.61 559	0.63 468	0.62 528	0.26 564	0.28 546	0.14 490	0.13 483	0.20 528	0.44 566

EDNetEfficient	0.64 567	0.39 535	2.52 605	0.26 391	0.26 515	0.39 467	0.49 568	0.42 307	1.06 590	1.38 602	0.86 566	0.61 539	0.97 589	0.66 484	1.62 603	0.11 399	0.10 284	0.10 349	0.12 451	0.20 528	0.19 408

stereogan	0.39 485	0.20 379	0.78 465	0.28 456	0.22 468	0.65 559	0.26 455	0.62 528	0.65 538	0.45 500	0.60 519	0.67 561	0.45 516	0.69 493	0.37 454	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.12 451	0.20 528	0.19 408

ADCMid	0.53 544	0.45 549	1.46 579	0.27 428	0.22 468	0.51 528	0.38 540	0.61 520	0.58 517	0.75 568	0.67 540	0.62 542	0.66 569	0.66 484	1.75 604	0.13 461	0.12 342	0.17 524	0.17 533	0.20 528	0.21 438

NVstereo2D	0.32 443	0.18 353	0.63 402	0.24 311	0.23 481	0.43 490	0.28 480	0.60 512	0.58 517	0.28 251	0.39 371	0.42 442	0.30 422	0.71 502	0.30 401	0.13 461	0.09 244	0.13 466	0.10 375	0.20 528	0.18 393

PWCDC_ROB	0.41 503	0.41 541	0.77 461	0.34 527	0.21 453	0.43 490	0.20 317	0.60 512	0.90 578	0.44 493	1.24 588	0.36 390	0.38 484	0.56 427	0.48 494	0.18 534	0.11 318	0.11 405	0.10 375	0.20 528	0.16 368

Wz-Net-TNSev	0.55 547	0.72 585	1.90 597	0.26 391	0.21 453	0.64 558	0.45 558	0.66 550	0.71 554	0.52 531	0.55 497	0.71 569	0.63 566	1.04 574	0.94 562	0.16 509	0.15 412	0.13 466	0.15 512	0.21 535	0.24 473

FADNet_RVC	0.31 437	0.35 514	0.98 522	0.24 311	0.16 319	0.30 365	0.17 179	0.52 414	0.39 353	0.30 298	0.38 353	0.30 335	0.29 415	0.54 416	0.33 430	0.14 485	0.14 381	0.14 490	0.16 522	0.21 535	0.24 473

SHD	0.45 516	0.34 510	0.89 505	0.37 542	0.28 522	0.46 506	0.23 406	0.72 569	0.96 585	0.65 558	0.61 527	0.61 539	0.48 529	0.64 473	0.69 538	0.16 509	0.16 425	0.16 515	0.16 522	0.21 535	0.25 486

AnyNet_C32	0.55 547	0.51 559	1.34 571	0.29 474	0.28 522	0.61 552	0.62 582	0.57 477	0.62 533	0.63 555	0.68 542	0.54 515	0.55 546	0.82 536	1.81 605	0.15 499	0.15 412	0.15 507	0.18 538	0.21 535	0.25 486

coex-ft	3.48 619	0.81 592	48.53 648	0.24 311	0.19 410	0.53 537	0.47 564	0.49 386	2.36 615	7.18 629	1.20 585	0.96 582	2.53 618	0.75 514	2.14 613	0.13 461	0.15 412	0.14 490	0.12 451	0.22 539	0.47 570

EDNetEfficientorigin	7.48 625	0.57 571	139.59 650	0.25 350	0.17 348	0.44 495	0.30 495	0.48 376	1.04 588	1.29 599	1.02 578	0.82 574	0.87 584	0.76 520	1.02 571	0.10 360	0.09 244	0.12 440	0.11 409	0.22 539	0.25 486

G-Net	0.47 527	0.26 460	1.02 527	0.34 527	0.28 522	0.89 580	0.35 523	0.47 365	0.46 433	0.68 563	1.20 585	0.64 551	0.59 553	0.61 454	0.60 524	0.16 509	0.14 381	0.17 524	0.13 483	0.22 539	0.21 438

RTS	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

RTSA	0.81 582	0.56 567	4.76 615	0.37 542	0.30 537	1.11 589	0.52 573	0.67 552	1.07 591	0.76 571	0.91 570	0.60 536	0.61 559	1.64 603	1.24 583	0.15 499	0.13 363	0.15 507	0.15 512	0.22 539	0.24 473

GASNet	0.39 485	0.58 574	1.27 562	0.35 533	0.23 481	0.35 441	0.23 406	0.63 532	0.56 512	0.41 471	0.38 353	0.45 461	0.30 422	0.81 535	0.42 470	0.16 509	0.11 318	0.14 490	0.14 501	0.23 544	0.12 276

sAnonymous2	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

CroCo_RVC	0.21 218	0.24 435	0.79 466	0.24 311	0.17 348	0.22 221	0.20 317	0.36 230	0.29 221	0.17 129	0.19 142	0.17 162	0.16 204	0.18 44	0.15 127	0.10 360	0.07 138	0.09 272	0.08 225	0.23 544	0.18 393

ADCS	0.62 562	0.56 567	1.54 585	0.30 485	0.25 511	0.56 542	0.46 561	0.71 565	0.86 574	0.77 574	0.72 548	0.68 563	0.62 564	0.82 536	2.33 615	0.17 523	0.16 425	0.16 515	0.17 533	0.23 544	0.27 502

StereoAnything_RVC	0.22 242	0.47 552	0.67 420	0.30 485	0.31 544	0.11 5	0.11 19	0.18 13	0.15 21	0.09 3	0.11 26	0.09 22	0.09 25	0.27 215	0.12 14	0.09 291	0.39 583	0.06 34	0.04 1	0.24 548	0.49 575

AnyNet_C01	0.68 570	0.69 584	2.64 607	0.33 521	0.27 519	0.93 581	0.64 583	0.66 550	0.65 538	0.70 565	0.97 574	0.75 571	0.63 566	1.01 571	1.52 598	0.17 523	0.16 425	0.17 524	0.17 533	0.24 548	0.28 510

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 544	0.60 577	0.98 522	0.40 557	0.25 511	0.87 578	0.57 579	0.60 512	0.64 537	0.60 552	0.67 540	0.63 546	0.42 507	1.13 580	0.50 501	0.23 552	0.28 546	0.27 558	0.35 581	0.25 550	0.33 532

FADNet	0.34 458	0.43 545	0.88 503	0.24 311	0.22 468	0.37 456	0.19 277	0.56 468	0.49 468	0.32 340	0.36 334	0.43 449	0.32 452	0.65 478	0.30 401	0.17 523	0.16 425	0.14 490	0.16 522	0.25 550	0.21 438

LSM	1.68 611	0.48 556	2.91 610	2.28 622	17.60 634	0.52 534	0.55 577	0.65 544	0.78 563	0.84 577	1.11 581	0.63 546	0.55 546	0.79 528	0.53 509	0.16 509	0.25 531	0.18 532	0.21 547	0.25 550	2.37 625

MSMD_ROB	0.63 565	0.34 510	0.70 434	0.30 485	0.25 511	0.88 579	0.35 523	0.58 491	0.67 543	1.13 595	1.52 597	1.75 604	1.05 593	0.90 552	0.60 524	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.27 574	0.25 550	0.27 502

FSD					0.41 567	0.28 326	0.27 464	0.32 181	0.30 237	0.27 240	0.27 231	0.29 315	0.27 372	0.35 333	0.28 384	0.23 552	0.49 594	0.27 558	0.26 570	0.26 554

FC-DCNN v2	0.75 576	0.33 501	0.82 476	0.33 521	0.28 522	0.85 577	0.40 547	0.88 590	0.86 574	1.46 607	1.65 603	2.08 608	1.40 604	1.14 582	0.95 563	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

XQC	0.47 527	0.45 549	1.07 534	0.40 557	0.28 522	0.58 546	0.38 540	0.67 552	0.76 562	0.53 537	0.47 457	0.59 530	0.47 525	0.74 509	0.80 551	0.18 534	0.14 381	0.18 532	0.16 522	0.26 554	0.24 473

FC-DCNN	0.73 572	0.33 501	0.84 486	0.33 521	0.28 522	0.82 576	0.40 547	0.82 581	0.83 568	1.43 605	1.60 602	1.97 606	1.38 602	1.10 578	0.93 560	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.26 554	0.32 527

DPSNet	0.51 538	0.26 460	1.16 549	0.28 456	0.21 453	0.76 567	0.56 578	0.89 592	0.82 567	0.49 519	0.51 473	0.64 551	0.81 578	0.89 549	0.85 556	0.17 523	0.16 425	0.13 466	0.13 483	0.26 554	0.27 502

PDISCO_ROB	0.45 516	0.37 524	0.89 505	0.44 568	0.37 559	0.70 562	0.35 523	0.75 573	0.78 563	0.45 500	0.53 488	0.65 553	0.40 496	0.68 492	0.52 505	0.22 551	0.12 342	0.21 546	0.19 540	0.26 554	0.22 452

MultiAttention	1.05 591	0.14 232	0.50 267	0.35 533	0.43 572	5.62 621	1.71 621	0.71 565	0.54 497	0.36 406	0.63 531	0.55 516	0.22 299	7.50 630	0.56 517	0.09 291	0.06 58	0.14 490	0.24 561	0.27 560	0.34 535

MSAF-DinoV2	0.81 582	0.64 580	2.42 604	0.49 577	0.17 348	0.58 546	0.32 509	0.83 583	0.85 572	0.41 471	0.52 480	0.98 583	0.61 559	4.97 626	1.22 581	0.12 439	0.07 138	0.10 349	0.24 561	0.27 560	0.32 527

ccnet	0.43 511	0.34 510	0.62 397	0.28 456	0.33 548	0.60 551	0.34 520	0.68 557	0.47 446	0.54 541	0.66 538	0.56 521	0.46 523	0.73 505	0.66 535	0.26 564	0.19 475	0.24 555	0.22 555	0.27 560	0.25 486

FCDSN-DC	0.67 568	0.38 531	0.83 482	0.37 542	0.30 537	0.66 560	0.37 532	0.69 563	0.70 552	1.15 597	1.53 598	1.70 603	1.38 602	1.00 570	0.83 554	0.24 555	0.22 506	0.27 558	0.26 570	0.27 560	0.32 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 562	0.47 552	0.93 513	0.70 591	0.50 580	1.15 592	1.29 614	0.79 577	0.70 552	0.77 574	0.55 497	0.92 578	0.58 551	0.87 546	0.77 547	0.19 543	0.27 542	0.18 532	0.19 540	0.27 560	0.28 510

PVD	0.62 562	0.41 541	0.93 513	0.44 568	0.39 564	0.63 557	0.51 572	0.86 588	1.27 600	0.93 582	1.09 580	0.81 573	0.85 580	0.89 549	0.89 558	0.21 548	0.23 515	0.22 551	0.19 540	0.28 565	0.41 558

GANetREF_RVC	0.45 516	0.52 560	0.87 496	0.39 552	0.20 436	0.51 528	0.50 570	0.68 557	0.67 543	0.47 512	0.46 450	0.50 495	0.43 511	0.91 554	0.40 462	0.28 570	0.21 495	0.32 574	0.19 540	0.28 565	0.23 460
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	0.38 480	0.43 545	0.72 446	0.35 533	0.19 410	0.51 528	0.25 444	0.56 468	0.39 353	0.42 476	0.47 457	0.47 480	0.27 372	0.74 509	0.32 421	0.38 584	0.19 475	0.27 558	0.17 533	0.29 567	0.27 502

PASM	0.49 533	0.41 541	1.15 547	0.37 542	0.35 553	0.42 485	0.42 553	0.54 439	0.65 538	0.54 541	0.54 492	0.63 546	0.48 529	0.94 564	0.51 504	0.27 568	0.30 563	0.30 569	0.33 579	0.29 567	0.29 516

MFN_U_SF_RVC	0.58 556	0.58 574	1.31 568	0.39 552	0.23 481	0.72 564	0.30 495	0.83 583	0.68 547	0.74 567	0.74 552	0.86 575	0.60 555	0.84 541	0.83 554	0.29 571	0.27 542	0.32 574	0.37 585	0.31 569	0.33 532

MANE	1.63 609	0.58 574	1.16 549	0.59 583	0.60 589	2.71 616	1.53 617	2.63 622	3.62 619	2.33 619	3.26 621	3.66 621	2.98 622	2.26 616	2.26 614	0.37 582	0.40 584	0.31 572	0.49 593	0.31 569	0.63 593

ELAS_RVC	0.80 580	0.40 538	1.10 539	0.40 557	0.35 553	0.93 581	1.10 610	0.87 589	1.12 597	1.40 603	1.39 591	1.27 592	1.55 610	1.13 580	1.13 577	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.28 575	0.31 569	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.39 485	0.47 552	0.84 486	0.46 574	0.41 567	0.34 426	0.26 455	0.59 501	0.46 433	0.40 459	0.51 473	0.44 455	0.33 460	0.43 369	0.31 411	0.25 562	0.14 381	0.33 577	0.21 547	0.32 572	0.23 460

ELAS	0.80 580	0.40 538	0.91 508	0.39 552	0.35 553	1.52 607	0.81 596	0.97 594	0.98 587	1.47 612	1.58 600	1.19 589	1.33 601	1.01 571	1.21 580	0.29 571	0.27 542	0.30 569	0.29 577	0.32 572	0.36 542
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.44 513	0.23 424	0.57 358	0.34 527	0.34 550	0.53 537	0.28 480	0.49 386	0.39 353	0.36 406	0.34 311	0.48 484	0.38 484	0.43 369	0.33 430	0.26 564	0.41 586	0.44 585	1.45 622	0.33 574	0.37 550

CC-Net-ROB	0.46 524	0.55 565	0.86 493	0.38 550	0.23 481	0.51 528	0.30 495	0.69 563	0.51 481	0.46 506	0.51 473	0.48 484	0.38 484	0.96 565	0.40 462	0.36 580	0.23 515	0.56 591	0.25 566	0.34 575	0.22 452

UDG	0.42 507	0.54 564	0.67 420	0.41 563	0.35 553	0.47 512	0.27 464	0.57 477	0.48 454	0.40 459	0.46 450	0.59 530	0.45 516	0.47 385	0.46 489	0.26 564	0.19 475	0.49 587	0.22 555	0.37 576	0.30 519

DStereoFS	1.07 595	0.76 591	1.10 539	0.70 591	0.70 595	1.87 611	1.39 616	1.20 601	1.66 608	1.01 588	1.58 600	1.20 590	2.60 619	1.40 598	1.32 590	0.40 587	0.47 592	0.31 572	0.41 588	0.38 577	0.91 613

NVStereoNet_ROB	0.74 573	0.64 580	1.20 559	0.55 582	0.43 572	0.54 541	0.48 565	0.75 573	0.87 577	0.88 579	1.72 605	1.06 584	1.03 592	1.29 591	0.98 567	0.35 579	0.42 587	0.41 584	0.48 592	0.38 577	0.43 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.45 516	0.60 577	0.71 441	0.45 571	0.39 564	0.46 506	0.32 509	0.53 424	0.44 409	0.46 506	0.53 488	0.57 523	0.38 484	0.51 399	0.43 474	0.34 577	0.21 495	0.56 591	0.25 566	0.41 579	0.36 542

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 571	0.73 587	1.26 561	0.47 575	0.28 522	1.42 605	0.60 580	0.82 581	0.94 584	0.85 578	0.86 566	0.88 577	0.70 571	1.32 595	0.75 544	0.37 582	0.30 563	0.34 578	0.36 583	0.44 580	0.42 562

DStereoSA	1.00 589	0.46 551	1.33 569	0.68 588	0.86 608	1.26 597	2.25 624	0.83 583	1.41 604	0.57 548	1.92 609	0.57 523	2.07 613	0.96 565	1.84 607	0.36 580	0.55 603	0.28 565	0.53 598	0.45 581	0.90 612

MADNet+	1.05 591	1.26 612	4.77 618	0.73 594	0.50 580	1.25 596	0.97 601	1.05 596	0.93 581	0.67 561	0.78 556	0.87 576	0.85 580	2.14 613	1.83 606	0.40 587	0.42 587	0.32 574	0.28 575	0.45 581	0.43 564

SQANet	0.44 513	0.57 571	0.89 505	0.49 577	0.39 564	0.47 512	0.23 406	0.53 424	0.44 409	0.41 471	0.48 466	0.47 480	0.34 462	0.58 434	0.43 474	0.38 584	0.15 412	0.40 583	0.21 547	0.50 583	0.34 535

anonymity	0.57 554	0.55 565	0.74 447	0.48 576	0.63 590	0.56 542	0.43 555	0.71 565	0.51 481	0.64 557	0.55 497	0.57 523	0.61 559	0.65 478	0.57 520	0.55 591	0.55 603	0.50 588	0.54 599	0.51 584	0.61 590

DStereoO	0.55 547	0.35 514	0.68 426	0.44 568	0.49 578	0.41 478	1.08 609	0.58 491	0.73 559	0.49 519	0.53 488	0.51 498	0.85 580	0.60 447	0.75 544	0.83 607	0.28 546	0.38 580	0.19 540	0.52 585	0.35 539

Consistency-Raft	0.56 552	0.52 560	1.12 543	0.45 571	0.49 578	0.48 519	0.45 558	0.73 570	0.74 561	0.45 500	0.82 561	0.46 470	0.60 555	0.51 399	0.63 531	0.39 586	0.40 584	0.44 585	0.51 597	0.53 586	0.38 557

SPS-STEREO	0.74 573	0.72 585	1.18 556	0.52 580	0.57 587	0.76 567	0.50 570	0.80 578	0.66 542	0.97 585	0.88 569	0.94 579	0.74 572	1.08 577	1.04 573	0.58 594	0.51 596	0.50 588	0.50 596	0.56 587	0.72 605
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.12 598	0.86 594	1.64 588	0.68 588	0.80 604	1.68 609	1.68 620	1.08 597	1.10 593	1.53 614	1.76 607	1.47 597	1.53 609	1.24 587	1.42 597	0.66 598	0.65 615	0.52 590	0.54 599	0.57 588	0.91 613

JetBlue	1.20 600	0.89 595	2.53 606	0.59 583	0.76 598	3.16 619	2.09 622	1.16 599	0.93 581	0.95 583	1.12 582	1.65 601	1.27 599	2.15 614	1.87 608	0.43 589	0.37 582	0.38 580	0.39 587	0.62 589	0.63 593

GCST	0.50 534	0.67 583	0.82 476	1.04 606	0.55 585	0.38 462	0.11 19	0.42 307	0.33 274	0.42 476	0.35 319	0.29 315	0.18 255	0.50 393	0.23 331	0.70 600	0.42 587	0.79 603	0.62 607	0.63 590	0.47 570

BEATNet-Init1	4.91 622	3.27 622	14.39 634	0.69 590	0.65 593	10.19 631	3.83 626	5.04 627	5.11 625	8.73 631	8.52 629	13.95 638	7.66 629	7.79 631	5.79 627	0.32 576	0.34 577	0.34 578	0.38 586	0.64 591	0.64 597

otaku	0.60 559	0.73 587	1.13 545	0.64 585	0.45 577	0.73 566	0.37 532	0.67 552	0.67 543	0.52 531	0.75 554	0.66 557	0.46 523	0.74 509	0.59 523	0.55 591	0.34 577	0.56 591	0.36 583	0.65 592	0.49 575

DGSMNet	0.63 565	0.32 497	1.01 526	0.54 581	0.73 597	0.62 553	1.36 615	0.62 528	0.58 517	0.38 432	0.62 530	0.52 506	0.34 462	0.65 478	0.47 492	0.54 590	0.61 610	0.67 596	0.61 606	0.65 592	0.69 603

WAO-7	1.05 591	1.00 602	1.19 557	0.83 599	0.67 594	1.22 595	0.84 598	1.43 606	1.56 607	1.13 595	1.75 606	1.46 596	1.25 598	1.56 602	1.28 585	0.61 596	0.62 613	0.70 597	0.68 609	0.66 594	0.62 591

MFMNet_re	0.74 573	0.84 593	1.16 549	0.64 585	0.70 595	0.79 572	0.71 588	0.77 576	0.85 572	0.79 576	0.86 566	0.69 565	0.80 576	0.73 505	0.65 533	0.66 598	0.59 608	0.61 595	0.58 604	0.68 595	0.71 604

DispFullNet	0.67 568	0.94 598	1.63 587	0.77 597	1.19 615	0.53 537	0.25 444	0.61 520	0.72 556	0.70 565	0.60 519	0.69 565	0.90 585	0.80 531	0.52 505	0.27 568	0.13 363	0.74 599	0.31 578	0.68 595	0.44 566

Ntro	0.61 561	0.75 590	1.16 549	0.67 587	0.50 580	0.76 567	0.37 532	0.68 557	0.71 554	0.50 525	0.59 515	0.65 553	0.52 539	0.79 528	0.58 522	0.58 594	0.32 572	0.57 594	0.34 580	0.69 597	0.50 577

ACVNet_1	0.77 579	0.92 597	1.79 594	0.73 594	0.53 584	0.78 571	0.42 553	0.88 590	0.90 578	0.75 568	0.76 555	1.32 594	0.80 576	1.04 574	0.70 539	0.57 593	0.32 572	0.72 598	0.35 581	0.70 598	0.50 577

ACVNet-4b	0.76 577	0.90 596	1.67 589	0.73 594	0.51 583	0.80 575	0.31 504	0.74 572	0.81 566	0.51 528	0.72 548	0.94 579	0.43 511	1.01 571	1.32 590	1.18 619	0.22 506	0.77 601	0.45 590	0.70 598	0.50 577

MonStereo1	0.96 588	0.61 579	0.99 524	0.70 591	0.59 588	1.37 603	0.35 523	0.97 594	1.27 600	0.97 585	1.92 609	1.53 599	2.13 614	1.29 591	0.87 557	0.71 601	0.34 577	0.75 600	0.47 591	0.75 600	0.68 601

ACVNet_2	0.94 585	0.98 601	1.71 591	0.83 599	0.63 590	1.02 587	0.64 583	1.16 599	1.43 606	1.02 589	1.39 591	1.47 597	0.86 583	1.16 583	0.79 550	0.63 597	0.43 590	0.78 602	0.49 593	0.80 601	0.57 584

RainbowNet	0.76 577	1.00 602	1.29 565	0.82 598	0.63 590	0.79 572	0.52 573	0.83 583	0.93 581	0.61 554	0.79 559	0.79 572	0.62 564	0.82 536	0.67 537	0.80 606	0.55 603	0.79 603	0.49 593	0.81 602	0.62 591

WAO-6	1.11 597	1.01 604	1.17 555	0.96 602	0.79 601	1.30 600	0.78 593	1.36 604	1.99 613	1.04 592	1.54 599	1.59 600	1.27 599	1.37 597	1.30 586	0.78 604	0.55 603	1.03 611	0.75 613	0.87 603	0.72 605

IMH-64-1	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

IMH-64	0.94 585	0.95 599	1.07 534	0.98 603	0.76 598	0.93 581	0.72 589	1.30 602	1.11 595	0.91 580	1.45 594	1.14 585	1.00 590	1.25 589	0.97 565	0.77 602	0.51 596	0.97 607	0.55 602	0.90 604	0.66 599

LVE	1.18 599	1.16 607	1.67 589	1.04 606	0.81 605	1.32 601	0.82 597	1.49 608	1.94 611	1.08 593	1.90 608	1.89 605	1.07 594	1.51 601	1.04 573	0.96 613	0.61 610	0.94 606	0.69 610	0.92 606	0.79 610

IMH	1.09 596	1.04 605	1.29 565	1.03 605	0.79 601	1.11 589	0.69 586	1.40 605	1.42 605	1.02 589	1.71 604	1.42 595	1.19 597	1.78 609	1.03 572	1.14 617	0.56 607	1.00 609	0.58 604	0.93 607	0.68 601

WAO-8	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

Venus	1.50 605	1.22 610	1.39 575	1.10 609	0.85 606	2.15 612	0.78 593	1.84 615	3.76 620	1.46 607	2.18 614	2.15 610	1.50 607	3.20 620	1.35 593	0.92 611	0.66 616	1.10 612	0.79 614	0.94 608	0.74 607

SuperB	0.50 534	0.37 524	2.16 602	0.23 260	0.15 280	0.41 478	0.32 509	0.50 394	0.83 568	0.44 493	0.51 473	0.33 363	0.45 516	0.69 493	1.07 575	0.10 360	0.08 201	0.09 272	0.08 225	0.95 610	0.18 393

Dean	1.22 601	1.17 608	1.97 598	1.04 606	0.79 601	1.21 594	0.76 591	1.51 609	1.96 612	1.30 601	1.98 612	2.14 609	1.18 596	1.30 593	1.15 578	0.83 607	0.61 610	1.01 610	0.69 610	0.97 611	0.77 609

PWCK	1.05 591	1.29 613	2.12 600	0.92 601	0.42 569	1.27 598	1.01 603	1.14 598	1.14 598	1.16 598	1.14 583	1.25 591	0.90 585	1.77 608	1.15 578	0.89 610	0.51 596	0.87 605	0.54 599	1.02 612	0.57 584

UNDER WATER-64	1.61 608	1.30 614	2.93 611	1.33 614	0.96 611	2.20 614	1.25 613	1.47 607	3.15 617	1.46 607	1.31 589	2.61 616	2.22 616	1.69 605	1.93 609	1.13 616	0.67 618	1.29 617	0.94 617	1.26 613	1.09 618

UNDER WATER	1.64 610	1.34 615	2.72 609	1.40 615	1.04 612	1.70 610	1.14 612	1.57 612	3.58 618	1.46 607	1.46 596	2.82 618	2.43 617	1.74 606	2.04 612	1.08 615	0.63 614	1.31 618	0.94 617	1.29 614	1.10 619

TorneroNet-64	1.47 603	1.15 606	1.51 583	1.11 611	0.86 608	2.27 615	0.76 591	1.84 615	3.76 620	1.29 599	2.22 616	2.68 617	1.46 605	1.81 610	1.55 600	0.79 605	0.51 596	1.10 612	0.67 608	1.31 615	0.81 611

TorneroNet	2.26 615	1.20 609	1.55 586	1.15 613	0.91 610	5.84 622	0.84 598	2.12 619	8.45 629	2.59 621	5.32 625	3.84 622	2.15 615	1.84 612	1.98 611	0.88 609	0.54 602	1.16 616	0.74 612	1.31 615	0.91 613

KSHMR	1.92 614	1.47 618	1.97 598	1.48 618	1.22 616	1.39 604	1.06 605	1.81 614	5.83 626	1.43 605	5.56 626	2.95 619	1.17 595	2.24 615	1.33 592	1.29 620	1.13 621	1.47 621	1.11 621	1.37 617	1.21 620

notaker	1.49 604	1.44 616	1.77 592	1.42 616	1.08 613	1.19 593	0.87 600	1.51 609	1.40 603	1.53 614	3.41 622	2.40 613	1.94 612	1.83 611	1.57 601	1.14 617	0.69 619	1.38 619	0.88 616	1.39 618	1.03 617

ktn	1.80 612	1.46 617	1.49 581	1.44 617	1.14 614	1.50 606	1.07 606	1.53 611	3.90 623	2.77 622	4.62 623	3.42 620	1.49 606	1.74 606	1.40 596	1.45 621	0.77 620	1.46 620	0.99 619	1.41 619	1.00 616

JetRed	2.35 617	2.70 621	6.11 620	1.14 612	1.38 618	6.03 624	3.61 625	2.12 619	1.72 609	1.99 617	1.97 611	2.15 610	1.59 611	2.49 617	4.19 624	1.05 614	1.60 622	1.10 612	1.02 620	1.72 620	1.41 622

MADNet++	2.34 616	1.81 619	2.24 603	2.15 621	1.97 620	2.79 618	2.19 623	2.42 621	2.26 614	2.79 623	2.70 619	2.43 614	2.60 619	3.18 619	3.32 620	2.19 624	1.97 625	1.93 623	1.62 623	2.02 621	2.10 623

HanzoNet	3.08 618	1.87 620	2.70 608	1.81 619	1.34 617	1.60 608	1.05 604	2.06 618	2.62 616	5.63 627	5.12 624	5.96 626	7.09 628	4.39 625	3.43 621	3.29 627	2.06 627	1.98 625	2.94 629	2.47 622	2.15 624

tt	4.71 621	0.11 96	3.94 614	2.06 620	1.54 619	10.14 630	16.85 632	9.28 633	4.99 624	1.41 604	1.05 579	4.68 623	4.89 624	3.36 622	5.86 628	5.73 631	9.15 636	2.23 627	2.51 626	3.02 623	1.34 621

USTest	6.84 624	5.16 623	5.45 619	7.18 627	7.26 624	14.27 633	22.53 633	8.48 631	9.29 630	5.44 626	6.42 628	6.27 629	6.69 627	6.83 629	8.49 631	1.95 622	3.27 628	2.16 626	2.54 627	3.76 624	3.31 627

WQFJA1++	0.48 530	0.07 2	0.86 493	0.23 260	0.19 410	0.18 109	0.11 19	0.21 37	0.14 14	2.23 618	0.12 43	0.23 232	0.11 84	0.21 97	0.14 90	0.08 204	0.19 475	0.06 34	0.09 318	4.02 625	0.20 426

DPSimNet_ROB	6.21 623	5.16 623	9.50 622	5.59 625	5.56 623	7.64 626	10.02 629	4.07 625	7.33 628	6.84 628	6.26 627	7.17 630	10.55 630	4.07 624	5.68 626	5.50 630	4.29 629	5.24 630	3.66 630	4.05 626	5.96 629

DGTPSM_ROB	8.38 626	5.24 625	10.71 632	5.32 624	10.19 627	8.34 627	23.49 637	6.11 629	13.43 636	4.93 624	10.93 634	5.64 624	10.55 630	6.17 627	12.73 633	3.74 628	7.56 631	3.68 628	7.24 633	4.09 627	7.49 630

DPSMNet_ROB	8.44 627	5.25 626	10.87 633	5.59 625	10.27 628	8.34 627	23.51 638	6.12 630	13.47 637	4.96 625	10.94 635	5.65 625	10.55 630	6.25 628	12.77 634	4.01 629	7.62 632	3.75 629	7.27 634	4.16 628	7.54 631

TCMNet-wrong-test	4.33 620	5.65 627	4.76 615	11.36 631	10.39 629	5.87 623	4.45 627	4.24 626	1.10 593	1.93 616	2.43 618	6.07 628	3.54 623	3.87 623	4.51 625	2.00 623	0.47 592	1.96 624	1.68 624	5.78 629	4.48 628

DPSM_ROB	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

DPSM	11.46 631	9.79 632	10.18 627	11.11 629	11.31 630	19.08 639	27.38 640	13.42 638	14.23 639	10.34 635	11.13 636	10.97 636	11.33 637	11.89 638	13.49 635	6.74 633	8.19 634	6.00 632	7.05 631	7.74 630	7.76 632

PML	15.86 636	13.12 636	7.07 621	5.22 623	7.66 625	32.93 643	64.30 651	5.37 628	10.12 631	25.87 650	67.29 651	20.25 640	13.20 639	10.09 633	6.81 630	5.94 632	2.00 626	6.03 634	2.18 625	9.13 632	2.62 626

xxxxx1	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

tt_ll	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

ff	15.30 633	9.78 629	10.23 629	20.34 635	19.47 635	17.10 634	23.00 634	10.36 634	11.04 632	9.25 632	9.66 630	10.74 633	10.66 633	10.60 634	13.72 637	8.14 635	9.35 637	31.88 647	44.61 649	12.63 633	13.46 635

LRCNet_RVC	10.94 630	14.45 637	9.66 623	15.38 632	8.02 626	1.08 588	0.35 523	8.72 632	0.72 556	12.63 638	15.84 638	9.73 631	6.52 626	8.58 632	6.38 629	20.33 646	5.39 630	23.79 644	21.95 645	15.35 636	13.96 638

Hybrid-DGEV	23.11 644	19.81 645	20.81 644	22.43 639	22.74 641	38.45 649	55.25 650	27.21 651	28.95 651	20.63 643	22.37 645	22.03 642	22.89 647	23.96 647	27.14 643	13.54 642	16.46 641	12.09 638	14.23 640	15.57 637	15.57 639

CasAABBNet	23.04 640	19.69 640	20.32 639	22.42 638	22.73 639	38.35 647	55.23 647	26.99 647	28.74 648	20.67 646	22.28 644	22.11 646	22.86 643	23.84 642	27.17 645	13.52 638	16.47 642	12.08 635	14.21 636	15.57 637	15.60 641

RAFT-FEzeroshot	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

RAFT-FE	23.04 640	19.71 642	20.25 637	22.47 641	22.80 642	38.32 644	55.23 647	26.95 645	28.70 646	20.66 644	22.23 642	22.07 643	22.86 643	23.85 643	27.17 645	13.53 639	16.47 642	12.08 635	14.22 638	15.58 639	15.60 641

FlowAnything	23.08 643	19.70 641	20.48 642	22.45 640	22.73 639	38.34 646	55.18 645	27.00 648	28.79 649	20.83 648	22.42 647	22.10 645	22.83 642	23.85 643	27.23 649	13.53 639	16.54 645	12.10 640	14.29 641	15.59 641	15.58 640

Selective-RAFT-Error	23.11 644	19.77 644	20.60 643	22.49 643	22.80 642	38.46 650	55.19 646	27.13 650	28.90 650	20.73 647	22.38 646	22.11 646	22.91 648	23.94 646	27.18 648	13.54 642	16.57 646	12.09 638	14.21 636	15.61 642	15.65 644

LSM0	24.21 646	19.88 646	22.33 645	24.42 644	40.13 650	38.41 648	54.99 644	27.05 649	28.61 645	20.59 642	22.00 641	22.29 648	22.86 643	24.12 648	27.16 644	13.59 644	16.33 640	12.13 641	14.08 635	15.72 643	17.53 645

HaxPig	17.72 638	20.23 647	19.76 636	16.55 633	16.52 633	9.46 629	9.42 628	14.48 640	13.31 635	18.59 639	18.67 639	17.39 639	16.68 640	17.07 640	16.43 640	21.99 647	20.86 647	22.28 643	21.55 644	21.30 644	21.88 648

MEDIAN_ROB	21.20 639	24.56 648	23.42 646	19.57 634	19.62 638	13.29 632	11.21 630	18.04 641	17.02 641	22.07 649	21.92 640	20.84 641	20.24 641	21.02 641	19.68 641	25.59 648	24.08 648	26.20 645	25.19 646	25.31 645	25.19 649

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.01 649	27.22 647	24.60 645	24.16 647	17.78 637	12.87 631	22.39 644	21.40 644	26.72 651	26.08 650	25.18 649	24.52 651	25.07 649	23.57 642	29.94 649	28.36 649	30.60 646	29.57 647	29.83 646	29.66 650

RSGM-EC	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

acva	29.37 648	17.55 638	9.85 625	35.22 646	33.16 648	26.01 641	45.63 642	20.07 642	17.60 642	18.98 640	23.47 648	30.02 650	23.62 649	41.06 650	44.49 650	58.94 650	34.33 650	32.95 650	20.18 642	33.70 647	20.62 646

DLNR_Zeroshot_test	10.53 628	12.28 634	20.32 639	105.84 649	23.88 646	0.14 21	0.13 55	3.20 623	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.32 301	0.16 154	2.54 625	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.17 649	0.28 510

DLNR-FE	10.53 628	12.31 635	20.33 641	105.85 650	23.36 645	0.14 21	0.13 55	3.25 624	0.20 71	0.16 114	0.23 193	0.16 147	0.10 55	0.31 291	0.16 154	2.59 626	0.32 572	0.07 98	0.07 143	40.66 650	0.28 510

Anonymous_1	16.44 637	9.26 628	9.67 624	10.63 628	14.54 632	18.62 638	26.98 639	12.68 637	13.53 638	10.78 637	10.37 633	10.15 632	10.66 633	10.99 637	12.64 632	15.61 645	7.73 633	16.87 642	43.01 648	56.14 651	7.86 634

test_example2	100.95 650	107.33 650	67.16 649	98.17 648	106.88 651	89.44 651	101.34 652	37.23 652	97.88 652	129.56 652	131.26 652	65.41 652	67.34 652	91.22 652	79.29 652	143.32 652	199.32 652	81.12 652	102.17 652	121.89 652	101.70 651

ccccc		256.25 651		351.50 651	361.31 652	144.22 652		153.19 653		152.98 653		161.94 653		268.06 653		387.64 653	346.97 653	244.11 653	219.32 653	413.57 653

Low-res two-view benchmark