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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 38	0.09 18	0.09 1	0.14 108	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.06 13

LACA3	0.10 2	0.11 136	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 90	0.14 108	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 75	0.16 48	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 87	0.15 4	0.11 117	0.10 8	0.13 74	0.15 8	0.09 1	0.12 67	0.10 31	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.06 93	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 232	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 90	0.12 36	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 75	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 38	0.10 71	0.17 125	0.13 74	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 182	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.08 291	0.05 4	0.06 13

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 51	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 90	0.10 8	0.21 62	0.15 38	0.10 23	0.10 31	0.09 25	0.12 154	0.14 11	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.10 2	0.10 88	0.24 64	0.14 2	0.10 71	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 63	0.09 25	0.09 34	0.12 2	0.11 13	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.10 2	0.09 51	0.19 15	0.18 67	0.09 18	0.13 27	0.09 2	0.17 18	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 39	0.18 67	0.11 117	0.11 13	0.11 21	0.17 18	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.07 184	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 344

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.15 153	0.18 24	0.16 50	0.09 9	0.11 43	0.12 119	0.10 75	0.15 27	0.13 94	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 309

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 113	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.23 90	0.17 59	0.10 23	0.10 31	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 126	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 36	0.21 62	0.18 77	0.10 23	0.16 146	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.16 48	0.14 143	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

BridgeDepth	0.11 9	0.11 136	0.22 52	0.19 118	0.07 1	0.16 90	0.12 36	0.18 24	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 172	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 51	0.22 52	0.18 67	0.10 71	0.12 20	0.13 74	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.08 249	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 51	0.22 52	0.18 67	0.10 71	0.12 20	0.13 74	0.18 24	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.10 335	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 52	0.19 118	0.10 71	0.16 90	0.11 21	0.18 24	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 51	0.26 87	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.11 21	0.17 18	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 87	0.19 118	0.09 18	0.15 53	0.11 21	0.18 24	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 88	0.21 39	0.18 67	0.09 18	0.21 258	0.14 108	0.14 6	0.17 59	0.11 39	0.10 31	0.09 25	0.08 14	0.21 154	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

qqai	0.12 24	0.08 22	0.22 52	0.18 67	0.12 173	0.11 13	0.12 36	0.17 18	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.20 481

MGA	0.12 24	0.08 22	0.26 87	0.16 12	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.18 24	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.07 117	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 129

CAR	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.14 35	0.10 8	0.19 39	0.13 12	0.12 67	0.10 31	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.10 203

MSE-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.14 35	0.10 8	0.19 39	0.13 12	0.11 39	0.10 31	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.06 44	0.16 486	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.10 203

LiteMatch*	0.12 24	0.07 2	0.26 87	0.16 12	0.11 117	0.13 27	0.13 74	0.19 39	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 113	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.14 382

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 24	0.10 88	0.23 58	0.19 118	0.10 71	0.15 53	0.16 206	0.24 112	0.17 59	0.11 39	0.16 146	0.09 25	0.11 113	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.17 439

LACA2	0.12 24	0.17 394	0.32 148	0.16 12	0.08 8	0.16 90	0.13 74	0.18 24	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.15 27	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

DispViT+	0.12 24	0.08 22	0.21 39	0.16 12	0.16 390	0.10 8	0.12 36	0.27 165	0.24 190	0.13 97	0.11 43	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.12 39	0.08 264	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

HiDET	0.12 24	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 35	0.12 36	0.20 47	0.16 50	0.10 23	0.10 31	0.11 87	0.09 34	0.19 107	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

LCMNet	0.12 24	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.19 39	0.20 117	0.10 23	0.11 43	0.11 87	0.10 75	0.20 134	0.16 214	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.14 382

CSFM-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 90	0.13 74	0.22 75	0.13 12	0.11 39	0.11 43	0.10 48	0.11 113	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.12 401	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.12 309

Wavelet-MonSter	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.18 67	0.10 71	0.13 27	0.12 36	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.15 185	0.05 1	0.16 486	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.12 309

asd	0.12 24	0.10 88	0.23 58	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.14 23	0.13 97	0.12 63	0.09 25	0.11 113	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.14 441	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 129

3.75w	0.12 24	0.10 88	0.21 39	0.17 38	0.11 117	0.18 156	0.12 36	0.24 112	0.15 38	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.10 75	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.14 441	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 24	0.11 136	0.21 39	0.17 38	0.09 18	0.17 125	0.09 2	0.23 90	0.17 59	0.14 125	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.22 182	0.13 94	0.05 1	0.11 372	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 24	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 117	0.16 90	0.13 74	0.22 75	0.17 59	0.12 67	0.15 133	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 335	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test2	0.12 24	0.09 51	0.29 116	0.21 209	0.12 173	0.16 90	0.11 21	0.17 18	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 264	0.13 422	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 129

LG-G_1	0.12 24	0.08 22	0.28 110	0.20 164	0.09 18	0.21 258	0.09 2	0.20 47	0.12 5	0.11 39	0.10 31	0.11 87	0.10 75	0.22 182	0.11 13	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

LG-G	0.12 24	0.08 22	0.28 110	0.20 164	0.09 18	0.21 258	0.09 2	0.20 47	0.12 5	0.11 39	0.10 31	0.11 87	0.10 75	0.22 182	0.11 13	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

SGD-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.18 11	0.17 38	0.07 1	0.17 125	0.13 74	0.19 39	0.17 59	0.12 67	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.19 107	0.12 39	0.08 264	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

monster-pro	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

TS12	0.13 44	0.09 51	0.21 39	0.21 209	0.09 18	0.19 184	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.15 150	0.19 197	0.12 119	0.13 197	0.18 87	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-70k	0.13 44	0.13 232	0.40 209	0.20 164	0.11 117	0.16 90	0.14 108	0.22 75	0.16 50	0.11 39	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.21 154	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 344

aanet-new-32k	0.13 44	0.15 318	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.19 39	0.14 23	0.12 67	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

aanet-new-30k	0.13 44	0.15 318	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.19 39	0.14 23	0.12 67	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

aanet-new-24k	0.13 44	0.14 282	0.32 148	0.20 164	0.12 173	0.16 90	0.14 108	0.20 47	0.16 50	0.13 97	0.16 146	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 44	0.14 282	0.39 195	0.20 164	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.20 117	0.12 67	0.12 63	0.12 119	0.11 113	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.14 382

aanet-new-12k	0.13 44	0.12 188	0.32 148	0.23 333	0.10 71	0.16 90	0.14 108	0.25 135	0.20 117	0.13 97	0.11 43	0.10 48	0.13 197	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.12 309

aanet-new-14k	0.13 44	0.13 232	0.33 157	0.21 209	0.09 18	0.13 27	0.13 74	0.26 150	0.23 170	0.12 67	0.15 133	0.09 25	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.11 253

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 44	0.11 136	0.28 110	0.21 209	0.13 234	0.20 226	0.16 206	0.23 90	0.18 77	0.12 67	0.17 166	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 44	0.09 51	0.23 58	0.19 118	0.14 277	0.20 226	0.16 206	0.25 135	0.19 103	0.12 67	0.15 133	0.14 172	0.13 197	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 344

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.20 164	0.12 173	0.14 35	0.15 153	0.22 75	0.21 143	0.11 39	0.17 166	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 92	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.22 509

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 44	0.10 88	0.26 87	0.18 67	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.21 229	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 44	0.10 88	0.26 87	0.19 118	0.10 71	0.13 27	0.16 206	0.26 150	0.22 154	0.12 67	0.16 146	0.09 25	0.11 113	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.26 559

PSi22a	0.13 44	0.07 2	0.16 1	0.21 209	0.18 451	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 119	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.22 572	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.52 658

LiteMatch	0.13 44	0.15 318	0.19 15	0.20 164	0.10 71	0.15 53	0.17 248	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 375	0.16 48	0.23 402	0.08 264	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

gcap_with_dpt	0.13 44	0.10 88	0.27 104	0.18 67	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.26 150	0.21 143	0.16 169	0.21 229	0.09 25	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.10 203

VIP-Stereo	0.13 44	0.15 318	0.31 135	0.18 67	0.12 173	0.24 335	0.12 36	0.20 47	0.20 117	0.10 23	0.13 81	0.11 87	0.09 34	0.20 134	0.13 94	0.06 44	0.11 372	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

MonStereo	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

Monster-pub-eth3d	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.19 107	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

Monster-pub-mixall	0.13 44	0.07 2	0.20 24	0.17 38	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 62	0.13 12	0.12 67	0.11 43	0.08 2	0.08 14	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.35 661	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.09 129

AdaDepth	0.13 44	0.10 88	0.32 148	0.20 164	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 31	0.10 48	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.11 253

asda	0.13 44	0.11 136	0.24 64	0.18 67	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.25 135	0.17 59	0.12 67	0.11 43	0.08 2	0.11 113	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 253

qwe	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.17 38	0.11 117	0.15 53	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.23 207	0.13 94	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.09 129

2.25w	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.19 103	0.14 125	0.18 185	0.09 25	0.10 75	0.23 207	0.15 185	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.12 309

4.25_new	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4.5w_new	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4.5_new	0.13 44	0.12 188	0.24 64	0.17 38	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.17 59	0.13 97	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.06 93	0.09 129

4.5w-stereo	0.13 44	0.12 188	0.24 64	0.17 38	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.17 59	0.13 97	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.06 93	0.09 129

4.25w-stereo	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4w-stereo	0.13 44	0.11 136	0.31 135	0.17 38	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.14 23	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.12 154	0.23 207	0.13 94	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.15 401

2.5w	0.13 44	0.10 88	0.23 58	0.18 67	0.09 18	0.15 53	0.15 153	0.21 62	0.16 50	0.12 67	0.13 81	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.12 309

2.75w_new	0.13 44	0.10 88	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.13 81	0.08 2	0.11 113	0.22 182	0.15 185	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.10 203

3.25w_new	0.13 44	0.09 51	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.18 156	0.10 8	0.23 90	0.18 77	0.15 150	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.06 106	0.04 1	0.11 253

3.25w	0.13 44	0.09 51	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.18 156	0.10 8	0.23 90	0.18 77	0.15 150	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.06 106	0.04 1	0.11 253

2w_stereo	0.13 44	0.11 136	0.21 39	0.18 67	0.09 18	0.17 125	0.14 108	0.29 198	0.20 117	0.15 150	0.14 116	0.08 2	0.11 113	0.15 27	0.13 94	0.05 1	0.12 401	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 44	0.09 51	0.17 7	0.19 118	0.10 71	0.16 90	0.15 153	0.27 165	0.22 154	0.14 125	0.16 146	0.08 2	0.12 154	0.19 107	0.14 143	0.05 1	0.10 335	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 129

monsterstereo	0.13 44	0.10 88	0.20 24	0.19 118	0.12 173	0.14 35	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.16 146	0.08 2	0.09 34	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.16 486	0.06 48	0.09 391	0.06 93	0.07 30

monsters	0.13 44	0.10 88	0.20 24	0.18 67	0.13 234	0.15 53	0.11 21	0.24 112	0.16 50	0.15 150	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.23 207	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.09 129

111111	0.13 44	0.08 22	0.20 24	0.20 164	0.13 234	0.13 27	0.10 8	0.23 90	0.17 59	0.11 39	0.13 81	0.12 119	0.08 14	0.19 107	0.12 39	0.07 117	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.08 242	0.16 418

S2M2_L	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.17 38	0.12 173	0.12 20	0.07 1	0.18 24	0.21 143	0.12 67	0.15 133	0.14 172	0.12 154	0.16 48	0.15 185	0.13 537	0.09 294	0.09 348	0.10 451	0.11 461	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 44	0.15 318	0.21 39	0.27 506	0.09 18	0.15 53	0.13 74	0.23 90	0.21 143	0.12 67	0.11 43	0.10 48	0.13 197	0.22 182	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

FoundationStereo	0.13 44	0.08 22	0.18 11	0.29 552	0.30 616	0.12 20	0.13 74	0.12 3	0.18 77	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 117	0.31 647	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

MonSter	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

MCSU-Stereo	0.14 88	0.07 2	0.29 116	0.18 67	0.15 345	0.18 156	0.13 74	0.17 18	0.14 23	0.11 39	0.16 146	0.11 87	0.08 14	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.22 572	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.24 533

aanet-new-60k	0.14 88	0.15 318	0.54 394	0.20 164	0.10 71	0.16 90	0.12 36	0.21 62	0.18 77	0.11 39	0.12 63	0.11 87	0.11 113	0.19 107	0.10 2	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 401

aanet-new-40k	0.14 88	0.15 318	0.43 237	0.20 164	0.13 234	0.16 90	0.14 108	0.21 62	0.15 38	0.11 39	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.33 601

aanet-new-36k	0.14 88	0.17 394	0.45 254	0.22 274	0.09 18	0.17 125	0.15 153	0.24 112	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.18 87	0.11 13	0.05 1	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 309

aanet-new-34k	0.14 88	0.16 360	0.39 195	0.19 118	0.09 18	0.14 35	0.15 153	0.22 75	0.19 103	0.12 67	0.15 133	0.11 87	0.13 197	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 445

aanet-new-10k	0.14 88	0.15 318	0.37 182	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.26 150	0.18 77	0.13 97	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.10 203

aanet-new-8k	0.14 88	0.14 282	0.34 162	0.21 209	0.10 71	0.18 156	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.11 39	0.12 63	0.10 48	0.13 197	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 253

aanet-new	0.14 88	0.13 232	0.39 195	0.21 209	0.14 277	0.20 226	0.15 153	0.25 135	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.10 48	0.16 271	0.19 107	0.11 13	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.13 344

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 88	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.14 108	0.20 47	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.31 589

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 88	0.10 88	0.25 74	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 88	0.10 88	0.27 104	0.18 67	0.14 277	0.19 184	0.15 153	0.25 135	0.22 154	0.16 169	0.22 243	0.10 48	0.09 34	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.10 203

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 88	0.12 188	0.42 229	0.18 67	0.12 173	0.17 125	0.14 108	0.24 112	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.13 141	0.11 113	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 463

PipStereo	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.23 333	0.21 529	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.07 117	0.23 586	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 651

PSi22b	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.22 274	0.22 545	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 172	0.09 34	0.14 11	0.11 13	0.07 117	0.22 572	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 651

Foundation-i32	0.14 88	0.07 2	0.18 11	0.24 387	0.22 545	0.10 8	0.12 36	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 119	0.08 14	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.29 640	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 644

VMStereo-Base	0.14 88	0.09 51	0.29 116	0.16 12	0.09 18	0.18 156	0.12 36	0.24 112	0.25 216	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.08 76

BStereo	0.14 88	0.10 88	0.46 270	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.15 153	0.25 135	0.23 170	0.12 67	0.11 43	0.12 119	0.09 34	0.17 68	0.17 244	0.05 1	0.07 184	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.09 129

NLSM3	0.14 88	0.12 188	0.25 74	0.21 209	0.13 234	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.25 216	0.12 67	0.15 133	0.12 119	0.13 197	0.17 68	0.15 185	0.05 1	0.05 6	0.08 251	0.08 291	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 88	0.11 136	0.31 135	0.19 118	0.09 18	0.16 90	0.16 206	0.28 179	0.20 117	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.12 154	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.10 203

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 88	0.10 88	0.27 104	0.21 209	0.11 117	0.16 90	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.17 192	0.20 209	0.18 235	0.11 113	0.16 48	0.17 244	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.09 129

LG-Stereo	0.14 88	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.11 117	0.16 90	0.18 306	0.23 90	0.19 103	0.12 67	0.18 185	0.11 87	0.09 34	0.15 27	0.14 143	0.06 44	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.07 30

castereo++	0.14 88	0.13 232	0.25 74	0.19 118	0.10 71	0.27 381	0.13 74	0.24 112	0.26 233	0.11 39	0.13 81	0.16 205	0.10 75	0.18 87	0.11 13	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 88	0.11 136	0.22 52	0.19 118	0.10 71	0.20 226	0.19 352	0.32 247	0.28 262	0.13 97	0.18 185	0.16 205	0.16 271	0.16 48	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30

fffft	0.14 88	0.12 188	0.30 126	0.19 118	0.10 71	0.17 125	0.18 306	0.23 90	0.17 59	0.14 125	0.11 43	0.13 141	0.10 75	0.24 222	0.18 273	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.09 129
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 88	0.15 318	0.29 116	0.19 118	0.10 71	0.19 184	0.17 248	0.21 62	0.21 143	0.15 150	0.13 81	0.12 119	0.11 113	0.25 243	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.08 76

RAStereo	0.14 88	0.15 318	0.40 209	0.22 274	0.11 117	0.15 53	0.18 306	0.25 135	0.24 190	0.13 97	0.17 166	0.11 87	0.09 34	0.15 27	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.05 1

IGEV-Stereo+	0.14 88	0.08 22	0.26 87	0.18 67	0.14 277	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 59	0.14 125	0.08 11	0.10 48	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.07 117	0.15 472	0.06 48	0.06 106	0.16 560	0.29 582

RSM++	0.14 88	0.11 136	0.25 74	0.32 588	0.17 422	0.17 125	0.15 153	0.23 90	0.21 143	0.12 67	0.12 63	0.14 172	0.09 34	0.21 154	0.13 94	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

RSM	0.14 88	0.11 136	0.25 74	0.29 552	0.16 390	0.16 90	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.13 97	0.13 81	0.15 192	0.09 34	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.06 92	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

gcap-zeroshot	0.14 88	0.10 88	0.28 110	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.09 129

test_for_model	0.14 88	0.10 88	0.25 74	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

trnet	0.14 88	0.09 51	0.26 87	0.15 4	0.07 1	0.21 258	0.12 36	0.25 135	0.26 233	0.16 169	0.21 229	0.15 192	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.09 363	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 88	0.09 51	0.37 182	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.14 108	0.20 47	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.31 589

testlalala	0.14 88	0.10 88	0.28 110	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.09 129

LoS_RVC	0.14 88	0.11 136	0.32 148	0.18 67	0.16 390	0.20 226	0.18 306	0.21 62	0.18 77	0.14 125	0.20 209	0.12 119	0.17 295	0.17 68	0.14 143	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 382

CES	0.14 88	0.08 22	0.24 64	0.17 38	0.23 560	0.18 156	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.14 125	0.18 185	0.14 172	0.10 75	0.19 107	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 242	0.20 481

CREStereo	0.14 88	0.09 51	0.27 104	0.14 2	0.08 8	0.22 290	0.15 153	0.26 150	0.26 233	0.16 169	0.21 229	0.14 172	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.09 363	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LGCAT	0.15 125	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.13 5	0.10 3	0.13 97	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.31 357	0.14 143	0.23 632	0.24 602	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.41 629

aanet-new-90k	0.15 125	0.14 282	0.49 310	0.21 209	0.11 117	0.15 53	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.10 23	0.12 63	0.10 48	0.12 154	0.21 154	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 595

aanet-32k-new	0.15 125	0.18 418	0.43 237	0.21 209	0.10 71	0.16 90	0.15 153	0.22 75	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.09 25	0.13 197	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.23 519

aanet-new-28k	0.15 125	0.16 360	0.50 331	0.20 164	0.10 71	0.16 90	0.14 108	0.20 47	0.15 38	0.13 97	0.14 116	0.12 119	0.12 154	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.08 249	0.06 48	0.07 202	0.07 171	0.18 445

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 125	0.13 232	0.41 219	0.20 164	0.11 117	0.14 35	0.14 108	0.22 75	0.17 59	0.12 67	0.13 81	0.10 48	0.10 75	0.16 48	0.13 94	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.43 637

aanet-new-22k	0.15 125	0.15 318	0.44 248	0.22 274	0.11 117	0.15 53	0.13 74	0.24 112	0.19 103	0.12 67	0.14 116	0.12 119	0.12 154	0.17 68	0.11 13	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 567

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 125	0.23 501	0.58 440	0.17 38	0.12 173	0.15 53	0.14 108	0.25 135	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.12 119	0.10 75	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.22 509

Foundation-i1c-attn	0.15 125	0.07 2	0.20 24	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.15 153	0.26 150	0.29 286	0.15 150	0.16 146	0.17 220	0.14 227	0.19 107	0.15 185	0.07 117	0.22 572	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 559

Foundation-i1b	0.15 125	0.08 22	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.16 90	0.16 206	0.27 165	0.29 286	0.15 150	0.15 133	0.18 235	0.12 154	0.18 87	0.14 143	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 494

Selective-IGEV-i32	0.15 125	0.10 88	0.34 162	0.32 588	0.19 485	0.16 90	0.14 108	0.29 198	0.19 103	0.13 97	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

Replicate-Monster	0.15 125	0.12 188	0.40 209	0.17 38	0.10 71	0.17 125	0.10 8	0.24 112	0.20 117	0.12 67	0.10 31	0.10 48	0.10 75	0.28 304	0.12 39	0.06 44	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.21 494

FlowAnything_test	0.15 125	0.12 188	0.23 58	0.21 209	0.12 173	0.18 156	0.16 206	0.25 135	0.17 59	0.15 150	0.13 81	0.15 192	0.14 227	0.19 107	0.17 244	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.12 531	0.08 242	0.10 203

water-stereo	0.15 125	0.11 136	0.32 148	0.19 118	0.10 71	0.17 125	0.14 108	0.26 150	0.20 117	0.18 214	0.23 257	0.16 205	0.16 271	0.14 11	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

depthmonostereo	0.15 125	0.12 188	0.34 162	0.19 118	0.09 18	0.20 226	0.15 153	0.28 179	0.24 190	0.16 169	0.18 185	0.16 205	0.18 328	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.07 184	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 125	0.09 51	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.21 258	0.14 108	0.24 112	0.22 154	0.22 264	0.21 229	0.16 205	0.15 248	0.24 222	0.17 244	0.07 117	0.07 184	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.08 76

tt45	0.15 125	0.14 282	0.29 116	0.19 118	0.11 117	0.23 314	0.18 306	0.23 90	0.18 77	0.16 169	0.13 81	0.14 172	0.10 75	0.31 357	0.15 185	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.08 76

999	0.15 125	0.13 232	0.30 126	0.19 118	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.25 135	0.20 117	0.14 125	0.16 146	0.14 172	0.11 113	0.36 411	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.08 76

mms	0.15 125	0.14 282	0.25 74	0.20 164	0.15 345	0.17 125	0.17 248	0.21 62	0.19 103	0.14 125	0.18 185	0.14 172	0.09 34	0.26 265	0.15 185	0.06 44	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.19 463

ours_stereo	0.15 125	0.14 282	0.29 116	0.21 209	0.14 277	0.17 125	0.18 306	0.21 62	0.20 117	0.13 97	0.18 185	0.14 172	0.10 75	0.24 222	0.15 185	0.06 44	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.13 344

fffy	0.15 125	0.14 282	0.31 135	0.21 209	0.14 277	0.19 184	0.18 306	0.24 112	0.19 103	0.13 97	0.17 166	0.15 192	0.13 197	0.25 243	0.15 185	0.06 44	0.08 249	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.15 401

WCG-NET	0.15 125	0.12 188	0.31 135	0.18 67	0.09 18	0.18 156	0.17 248	0.23 90	0.29 286	0.18 214	0.22 243	0.15 192	0.12 154	0.19 107	0.13 94	0.06 44	0.12 401	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 125	0.09 51	0.27 104	0.21 209	0.13 234	0.14 35	0.11 21	0.23 90	0.19 103	0.15 150	0.14 116	0.11 87	0.11 113	0.19 107	0.12 39	0.06 44	0.21 560	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 576

Pointernet	0.15 125	0.08 22	0.35 170	0.19 118	0.12 173	0.20 226	0.12 36	0.34 272	0.25 216	0.15 150	0.16 146	0.13 141	0.11 113	0.18 87	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 125	0.12 188	0.38 187	0.19 118	0.11 117	0.18 156	0.17 248	0.21 62	0.23 170	0.14 125	0.24 267	0.16 205	0.10 75	0.19 107	0.13 94	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.10 409	0.07 30

MaDis-Stereo	0.15 125	0.17 394	0.39 195	0.19 118	0.15 345	0.16 90	0.13 74	0.26 150	0.22 154	0.13 97	0.15 133	0.14 172	0.11 113	0.17 68	0.17 244	0.08 264	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 125	0.12 188	0.45 254	0.21 209	0.14 277	0.17 125	0.13 74	0.20 47	0.19 103	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.11 113	0.18 87	0.17 244	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.07 30

CASnet	0.15 125	0.13 232	0.30 126	0.22 274	0.08 8	0.15 53	0.14 108	0.28 179	0.26 233	0.23 274	0.20 209	0.15 192	0.11 113	0.18 87	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.11 485	0.09 391	0.08 242	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 125	0.09 51	0.34 162	0.17 38	0.09 18	0.22 290	0.14 108	0.27 165	0.27 251	0.15 150	0.18 185	0.19 251	0.14 227	0.23 207	0.14 143	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.15 125	0.10 88	0.34 162	0.32 588	0.19 485	0.16 90	0.14 108	0.29 198	0.20 117	0.13 97	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

GLC_STEREO	0.15 125	0.11 136	0.31 135	0.22 274	0.09 18	0.17 125	0.15 153	0.24 112	0.28 262	0.17 192	0.20 209	0.17 220	0.11 113	0.24 222	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 125	0.16 360	0.34 162	0.25 428	0.12 173	0.11 13	0.18 306	0.35 281	0.24 190	0.13 97	0.13 81	0.18 235	0.12 154	0.15 27	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.16 156	0.19 434	0.37 182	0.22 274	0.15 345	0.17 125	0.17 248	0.36 293	0.24 190	0.18 214	0.21 229	0.14 172	0.10 75	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.07 30

DF	0.16 156	0.09 51	0.31 135	0.31 579	0.16 390	0.17 125	0.15 153	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.23 257	0.19 251	0.11 113	0.24 222	0.16 214	0.08 264	0.23 586	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.09 129

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 156	0.20 448	0.79 544	0.19 118	0.12 173	0.12 20	0.14 108	0.26 150	0.18 77	0.11 39	0.12 63	0.10 48	0.10 75	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 184	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.18 445

RT-Monster	0.16 156	0.09 51	0.25 74	0.18 67	0.14 277	0.20 226	0.12 36	0.31 239	0.33 345	0.25 295	0.22 243	0.17 220	0.13 197	0.19 107	0.15 185	0.07 117	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 203

Foundation-i1a	0.16 156	0.08 22	0.20 24	0.18 67	0.11 117	0.18 156	0.16 206	0.26 150	0.30 305	0.17 192	0.16 146	0.19 251	0.13 197	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.21 560	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 559

Foundation-i1	0.16 156	0.08 22	0.21 39	0.21 209	0.13 234	0.17 125	0.15 153	0.33 265	0.32 327	0.16 169	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.19 107	0.16 214	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.16 418

Wave_Phase_stereo	0.16 156	0.10 88	0.46 270	0.18 67	0.11 117	0.41 556	0.15 153	0.30 218	0.23 170	0.12 67	0.11 43	0.12 119	0.09 34	0.17 68	0.17 244	0.05 1	0.07 184	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.09 129

DDF-Stereo	0.16 156	0.08 22	0.30 126	0.21 209	0.20 512	0.12 20	0.14 108	0.20 47	0.19 103	0.11 39	0.10 31	0.13 141	0.12 154	0.24 222	0.20 331	0.09 363	0.18 526	0.07 154	0.06 106	0.20 609	0.19 463

GIP-stereo	0.16 156	0.12 188	0.25 74	0.24 387	0.22 545	0.15 53	0.14 108	0.32 247	0.21 143	0.11 39	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.20 134	0.13 94	0.07 117	0.13 422	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 595

rvit_stereo_0081	0.16 156	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.12 173	0.17 125	0.17 248	0.24 112	0.34 357	0.17 192	0.19 197	0.18 235	0.15 248	0.20 134	0.17 244	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 156	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.12 173	0.17 125	0.17 248	0.24 112	0.34 357	0.17 192	0.19 197	0.18 235	0.15 248	0.20 134	0.17 244	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 156	0.17 394	0.35 170	0.19 118	0.13 234	0.14 35	0.20 392	0.29 198	0.26 233	0.16 169	0.17 166	0.19 251	0.14 227	0.19 107	0.16 214	0.11 475	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.08 76

AIO-Stereo	0.16 156	0.12 188	0.29 116	0.30 563	0.20 512	0.16 90	0.14 108	0.28 179	0.22 154	0.14 125	0.15 133	0.13 141	0.08 14	0.20 134	0.15 185	0.06 44	0.16 486	0.07 154	0.08 291	0.06 93	0.24 533

WCG-NET（raft）	0.16 156	0.14 282	0.32 148	0.18 67	0.09 18	0.19 184	0.16 206	0.24 112	0.27 251	0.19 221	0.19 197	0.20 270	0.12 154	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.17 514	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

whm_eth	0.16 156	0.17 394	0.35 170	0.19 118	0.13 234	0.14 35	0.20 392	0.29 198	0.26 233	0.16 169	0.17 166	0.19 251	0.14 227	0.19 107	0.16 214	0.11 475	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.08 76

CAS	0.16 156	0.07 2	0.29 116	0.42 647	0.17 422	0.20 226	0.18 306	0.23 90	0.20 117	0.15 150	0.19 197	0.11 87	0.10 75	0.15 27	0.14 143	0.31 656	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 418

ProNet	0.16 156	0.13 232	0.36 176	0.21 209	0.15 345	0.20 226	0.19 352	0.29 198	0.23 170	0.14 125	0.13 81	0.13 141	0.12 154	0.25 243	0.13 94	0.06 44	0.09 294	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.22 509

CroCo-Stereo Lap2	0.16 156	0.18 418	0.39 195	0.26 469	0.18 451	0.11 13	0.19 352	0.30 218	0.22 154	0.13 97	0.16 146	0.15 192	0.11 113	0.17 68	0.15 185	0.07 117	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 156	0.09 51	0.42 229	0.17 38	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.23 90	0.31 316	0.21 243	0.31 343	0.13 141	0.11 113	0.17 68	0.16 214	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 593	0.06 93	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 156	0.11 136	0.43 237	0.16 12	0.08 8	0.25 354	0.14 108	0.23 90	0.29 286	0.25 295	0.30 330	0.16 205	0.12 154	0.18 87	0.13 94	0.08 264	0.07 184	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.08 76

XX-TBD	0.16 156	0.21 462	0.43 237	0.22 274	0.10 71	0.23 314	0.15 153	0.23 90	0.28 262	0.22 264	0.26 287	0.14 172	0.12 154	0.16 48	0.14 143	0.08 264	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.06 13

PMTNet	0.16 156	0.09 51	0.31 135	0.15 4	0.09 18	0.23 314	0.15 153	0.26 150	0.24 190	0.17 192	0.21 229	0.16 205	0.14 227	0.23 207	0.14 143	0.29 652	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.07 30

aanet-new-78k	0.17 178	0.14 282	0.80 549	0.21 209	0.10 71	0.14 35	0.14 108	0.23 90	0.17 59	0.10 23	0.13 81	0.10 48	0.13 197	0.19 107	0.11 13	0.05 1	0.16 486	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.26 559

PSi22	0.17 178	0.18 418	0.42 229	0.20 164	0.09 18	0.16 90	0.11 21	0.30 218	0.25 216	0.13 97	0.15 133	0.21 285	0.13 197	0.30 342	0.16 214	0.06 44	0.22 572	0.05 1	0.04 1	0.08 242	0.13 344

Zero-FE251	0.17 178	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.10 71	0.20 226	0.13 74	0.20 47	0.15 38	0.75 647	0.13 81	0.13 141	0.11 113	0.16 48	0.16 214	0.08 264	0.10 335	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 445

xyz-stereo-finetune	0.17 178	0.17 394	0.29 116	0.17 38	0.08 8	0.24 335	0.21 420	0.30 218	0.32 327	0.19 221	0.22 243	0.19 251	0.15 248	0.30 342	0.22 382	0.06 44	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 178	0.13 232	0.29 116	0.21 209	0.13 234	0.17 125	0.17 248	0.23 90	0.36 386	0.16 169	0.22 243	0.19 251	0.17 295	0.21 154	0.17 244	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.08 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 178	0.17 394	0.40 209	0.21 209	0.14 277	0.20 226	0.17 248	0.24 112	0.26 233	0.18 214	0.21 229	0.20 270	0.14 227	0.20 134	0.15 185	0.12 515	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 178	0.10 88	0.31 135	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.38 319	0.33 345	0.25 295	0.20 209	0.19 251	0.10 75	0.19 107	0.16 214	0.07 117	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.09 129

CAS++	0.17 178	0.13 232	0.35 170	0.18 67	0.13 234	0.17 125	0.16 206	0.42 379	0.25 216	0.19 221	0.18 185	0.13 141	0.10 75	0.22 182	0.12 39	0.12 515	0.10 335	0.11 485	0.08 291	0.10 409	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.17 178	0.10 88	0.33 157	0.20 164	0.11 117	0.19 184	0.17 248	0.39 340	0.36 386	0.21 243	0.25 278	0.17 220	0.17 295	0.18 87	0.15 185	0.07 117	0.14 441	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.08 76

iRaftStereo_RVC	0.17 178	0.16 360	0.35 170	0.21 209	0.11 117	0.20 226	0.17 248	0.34 272	0.25 216	0.20 233	0.25 278	0.19 251	0.12 154	0.21 154	0.16 214	0.07 117	0.12 401	0.10 428	0.09 391	0.09 344	0.14 382

Gwc-CoAtRS	0.17 178	0.10 88	0.41 219	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.15 153	0.34 272	0.29 286	0.23 274	0.23 257	0.27 365	0.15 248	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.07 30

NLSM1	0.18 189	0.12 188	0.21 39	0.21 209	0.18 451	0.25 354	0.17 248	0.51 483	0.43 472	0.17 192	0.21 229	0.13 141	0.15 248	0.22 182	0.18 273	0.08 264	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.07 30

FE-Mocha	0.18 189	0.11 136	0.40 209	0.26 469	0.14 277	0.19 184	0.14 108	0.36 293	0.24 190	0.24 282	0.24 267	0.23 307	0.14 227	0.27 280	0.19 305	0.08 264	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

252Zero-FE	0.18 189	0.08 22	0.28 110	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.11 21	0.22 75	0.22 154	0.76 650	0.11 43	0.09 25	0.08 14	0.17 68	0.15 185	0.07 117	0.51 677	0.06 48	0.08 291	0.06 93	0.10 203

xyz-stereo-finetune2	0.18 189	0.16 360	0.32 148	0.16 12	0.09 18	0.27 381	0.19 352	0.29 198	0.21 143	0.23 274	0.29 316	0.21 285	0.23 389	0.37 421	0.23 402	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.07 30

Reg-Stereo(zero)	0.18 189	0.08 22	0.39 195	0.19 118	0.19 485	0.24 335	0.18 306	0.29 198	0.29 286	0.24 282	0.21 229	0.24 327	0.18 328	0.22 182	0.21 363	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.07 202	0.06 93	0.11 253

SCV	0.18 189	0.15 318	0.37 182	0.26 469	0.20 512	0.16 90	0.16 206	0.35 281	0.23 170	0.14 125	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.31 357	0.12 39	0.08 264	0.19 540	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.26 559

tg	0.18 189	0.15 318	0.34 162	0.22 274	0.11 117	0.23 314	0.15 153	0.35 281	0.27 251	0.20 233	0.25 278	0.20 270	0.12 154	0.25 243	0.16 214	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.08 242	0.13 344

dual_stereo	0.18 189	0.08 22	0.26 87	0.21 209	0.32 628	0.11 13	0.13 74	0.27 165	0.20 117	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 134	0.14 143	0.07 117	0.45 672	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 679

Occ-G	0.18 189	0.10 88	0.38 187	0.23 333	0.15 345	0.16 90	0.18 306	0.23 90	0.26 233	0.15 150	0.20 209	0.21 285	0.11 113	0.22 182	0.19 305	0.07 117	0.17 514	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.30 585

rvit_stereo_ft	0.18 189	0.19 434	0.43 237	0.25 428	0.14 277	0.17 125	0.21 420	0.30 218	0.28 262	0.17 192	0.19 197	0.20 270	0.17 295	0.22 182	0.18 273	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.08 76

MoCha-V2	0.18 189	0.12 188	0.40 209	0.30 563	0.24 577	0.16 90	0.15 153	0.28 179	0.19 103	0.16 169	0.16 146	0.13 141	0.13 197	0.30 342	0.13 94	0.06 44	0.28 624	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.25 546

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 189	0.15 318	0.27 104	0.20 164	0.13 234	0.24 335	0.17 248	0.31 239	0.37 401	0.43 566	0.17 166	0.13 141	0.12 154	0.20 134	0.16 214	0.08 264	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.08 76

MyStereo07	0.18 189	0.15 318	0.44 248	0.22 274	0.16 390	0.25 354	0.22 454	0.31 239	0.26 233	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.13 197	0.33 380	0.14 143	0.07 117	0.13 422	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

ff7	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

ffff	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

11t	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

plain	0.18 189	0.16 360	0.59 449	0.21 209	0.13 234	0.16 90	0.17 248	0.29 198	0.23 170	0.16 169	0.26 287	0.13 141	0.17 295	0.27 280	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.07 202	0.10 409	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 189	0.13 232	0.50 331	0.22 274	0.15 345	0.16 90	0.13 74	0.29 198	0.26 233	0.17 192	0.26 287	0.16 205	0.17 295	0.25 243	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.08 76

GCAP-Stereo	0.18 189	0.21 462	0.47 278	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.10 8	0.28 179	0.24 190	0.20 233	0.22 243	0.15 192	0.13 197	0.21 154	0.16 214	0.07 117	0.19 540	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

Any-RAFT	0.18 189	0.09 51	0.33 157	0.19 118	0.10 71	0.29 424	0.16 206	0.44 411	0.32 327	0.25 295	0.27 301	0.29 391	0.16 271	0.23 207	0.13 94	0.08 264	0.07 184	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

knoymous	0.18 189	0.10 88	0.35 170	0.17 38	0.11 117	0.21 258	0.17 248	0.33 265	0.24 190	0.24 282	0.28 308	0.27 365	0.16 271	0.24 222	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.06 106	0.09 344	0.10 203

MC-Stereo	0.18 189	0.10 88	0.36 176	0.28 534	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.21 243	0.24 267	0.16 205	0.13 197	0.25 243	0.14 143	0.07 117	0.17 514	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.30 585

ccc-4	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

test-3	0.18 189	0.10 88	0.48 293	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.29 286	0.26 305	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.26 265	0.19 305	0.06 44	0.14 441	0.08 251	0.08 291	0.06 93	0.10 203

test_1	0.18 189	0.10 88	0.48 293	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.29 286	0.26 305	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.26 265	0.19 305	0.06 44	0.14 441	0.08 251	0.08 291	0.06 93	0.10 203

cross-raft	0.18 189	0.12 188	0.40 209	0.27 506	0.16 390	0.20 226	0.24 507	0.34 272	0.24 190	0.23 274	0.28 308	0.29 391	0.15 248	0.19 107	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.07 30

s12784h	0.18 189	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.07 1	0.33 487	0.19 352	0.39 340	0.34 357	0.24 282	0.25 278	0.18 235	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 189	0.10 88	0.45 254	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.40 351	0.31 316	0.23 274	0.21 229	0.26 360	0.15 248	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.06 13

WQFJA1	0.19 217	0.12 188	0.20 24	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.19 352	0.55 536	0.55 584	0.16 169	0.17 166	0.15 192	0.17 295	0.20 134	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

WQFJX	0.19 217	0.12 188	0.21 39	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.18 306	0.57 556	0.49 547	0.17 192	0.17 166	0.14 172	0.16 271	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.08 249	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.11 253

NLMM	0.19 217	0.12 188	0.20 24	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.19 352	0.55 536	0.55 584	0.16 169	0.17 166	0.15 192	0.17 295	0.20 134	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

MM-Stereo_test3	0.19 217	0.15 318	0.39 195	0.25 428	0.15 345	0.19 184	0.22 454	0.42 379	0.40 439	0.17 192	0.24 267	0.17 220	0.12 154	0.22 182	0.16 214	0.08 264	0.21 560	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.11 253

MM-Stereo_test2	0.19 217	0.11 136	0.47 278	0.25 428	0.11 117	0.21 258	0.20 392	0.28 179	0.24 190	0.16 169	0.17 166	0.13 141	0.11 113	0.21 154	0.14 143	0.06 44	0.26 615	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.41 629

GREAT-IGEV	0.19 217	0.11 136	0.39 195	0.22 274	0.33 630	0.14 35	0.15 153	0.18 24	0.22 154	0.14 125	0.16 146	0.09 25	0.09 34	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.50 676	0.06 48	0.06 106	0.07 171	0.53 659
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 217	0.14 282	0.40 209	0.30 563	0.20 512	0.15 53	0.16 206	0.35 281	0.26 233	0.17 192	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.31 357	0.14 143	0.07 117	0.22 572	0.06 48	0.06 106	0.09 344	0.25 546

H2IRNET	0.19 217	0.18 418	0.50 331	0.22 274	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.28 179	0.31 316	0.17 192	0.32 354	0.25 340	0.20 356	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.08 76

IGEV++	0.19 217	0.13 232	0.38 187	0.30 563	0.19 485	0.15 53	0.15 153	0.32 247	0.18 77	0.13 97	0.16 146	0.12 119	0.11 113	0.24 222	0.15 185	0.07 117	0.32 652	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.42 634

MSKI-zero shot	0.19 217	0.10 88	0.47 278	0.30 563	0.14 277	0.21 258	0.14 108	0.33 265	0.22 154	0.24 282	0.25 278	0.22 292	0.10 75	0.32 368	0.14 143	0.07 117	0.30 642	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.09 129

RAFT-Test	0.19 217	0.11 136	0.41 219	0.26 469	0.21 529	0.26 374	0.17 248	0.37 310	0.26 233	0.24 282	0.29 316	0.32 431	0.14 227	0.22 182	0.15 185	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.07 30

EGLCR-Stereo	0.19 217	0.09 51	0.34 162	0.29 552	0.17 422	0.28 399	0.16 206	0.30 218	0.23 170	0.22 264	0.11 43	0.16 205	0.09 34	0.28 304	0.15 185	0.07 117	0.25 609	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.37 620

Selective-RAFT	0.19 217	0.14 282	0.37 182	0.24 387	0.11 117	0.30 439	0.15 153	0.35 281	0.34 357	0.17 192	0.17 166	0.22 292	0.18 328	0.29 326	0.18 273	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.08 76

test_4	0.19 217	0.16 360	0.39 195	0.24 387	0.13 234	0.19 184	0.21 420	0.27 165	0.24 190	0.24 282	0.47 536	0.22 292	0.13 197	0.27 280	0.18 273	0.06 44	0.06 92	0.09 348	0.09 391	0.07 171	0.06 13

Patchmatch Stereo++	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129
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	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

ROB_FTStereo_v2	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

ROB_FTStereo	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

HUI-Stereo	0.19 217	0.13 232	0.52 370	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.23 207	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

DeepStereo_RVC	0.19 217	0.12 188	0.47 278	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.16 206	0.29 198	0.24 190	0.28 327	0.27 301	0.23 307	0.28 474	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.10 203

iGMRVC	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

iRAFT	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

AnonymousM	0.19 217	0.20 448	0.30 126	0.18 67	0.10 71	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.27 251	0.27 315	0.21 229	0.18 235	0.14 227	0.21 154	0.16 214	0.09 363	0.08 249	0.38 662	0.15 593	0.06 93	0.08 76

CRE-IMP	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.23 333	0.11 117	0.24 335	0.17 248	0.31 239	0.24 190	0.27 315	0.26 287	0.24 327	0.17 295	0.24 222	0.19 305	0.09 363	0.05 6	0.10 428	0.07 202	0.10 409	0.10 203

RAFT-IKP	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.18 156	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.26 265	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

raftrobust	0.19 217	0.19 434	0.42 229	0.23 333	0.24 577	0.19 184	0.13 74	0.33 265	0.28 262	0.26 305	0.20 209	0.19 251	0.17 295	0.23 207	0.17 244	0.08 264	0.10 335	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.09 129

sCroCo_RVC	0.19 217	0.15 318	0.60 456	0.27 506	0.18 451	0.23 314	0.16 206	0.28 179	0.24 190	0.14 125	0.22 243	0.17 220	0.14 227	0.22 182	0.16 214	0.11 475	0.11 372	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.10 203

R-Stereo Train	0.19 217	0.10 88	0.49 310	0.22 274	0.12 173	0.23 314	0.18 306	0.43 390	0.20 117	0.31 392	0.45 517	0.20 270	0.14 227	0.18 87	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 217	0.10 88	0.49 310	0.22 274	0.12 173	0.23 314	0.18 306	0.43 390	0.20 117	0.31 392	0.45 517	0.20 270	0.14 227	0.18 87	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.20 246	0.22 481	0.70 506	0.16 12	0.12 173	0.22 290	0.14 108	0.41 371	0.28 262	0.19 221	0.24 267	0.19 251	0.16 271	0.35 402	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

HLF11	0.20 246	0.20 448	0.68 496	0.16 12	0.12 173	0.21 258	0.12 36	0.39 340	0.25 216	0.21 243	0.30 330	0.19 251	0.18 328	0.38 424	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.09 129

HLf10	0.20 246	0.22 481	0.70 506	0.16 12	0.12 173	0.22 290	0.14 108	0.41 371	0.28 262	0.19 221	0.24 267	0.19 251	0.16 271	0.35 402	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

TestStereo_HL1	0.20 246	0.22 481	0.72 521	0.16 12	0.11 117	0.21 258	0.15 153	0.40 351	0.28 262	0.22 264	0.24 267	0.18 235	0.15 248	0.32 368	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

Lsterematch	0.20 246	0.15 318	0.44 248	0.20 164	0.10 71	0.22 290	0.17 248	0.27 165	0.34 357	0.28 327	0.37 421	0.24 327	0.22 375	0.25 243	0.23 402	0.08 264	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

WQFJX1	0.20 246	0.12 188	0.21 39	0.23 333	0.17 422	0.24 335	0.19 352	0.63 613	0.56 591	0.17 192	0.16 146	0.14 172	0.16 271	0.27 280	0.18 273	0.08 264	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

NLCSM	0.20 246	0.15 318	0.23 58	0.24 387	0.19 485	0.24 335	0.22 454	0.45 420	0.44 485	0.20 233	0.18 185	0.14 172	0.16 271	0.47 460	0.20 331	0.09 363	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.10 203

GEAStereo	0.20 246	0.10 88	0.31 135	0.35 611	0.42 652	0.19 184	0.16 206	0.23 90	0.18 77	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.28 624	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.57 664

gasm-f	0.20 246	0.12 188	0.36 176	0.35 611	0.36 640	0.18 156	0.17 248	0.23 90	0.18 77	0.14 125	0.19 197	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.19 305	0.08 264	0.28 624	0.06 48	0.05 32	0.09 344	0.57 664

GASTEREO	0.20 246	0.15 318	0.31 135	0.40 637	0.29 611	0.18 156	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.18 214	0.17 166	0.11 87	0.13 197	0.25 243	0.15 185	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.08 291	0.06 93	0.57 664

MSCF	0.20 246	0.14 282	0.31 135	0.40 637	0.29 611	0.17 125	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.17 192	0.16 146	0.11 87	0.13 197	0.24 222	0.15 185	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.08 291	0.07 171	0.57 664

MM-Stereo_test1	0.20 246	0.13 232	0.45 254	0.24 387	0.12 173	0.20 226	0.21 420	0.36 293	0.32 327	0.23 274	0.22 243	0.15 192	0.14 227	0.28 304	0.16 214	0.07 117	0.24 602	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.21 494

HART	0.20 246	0.14 282	0.42 229	0.26 469	0.24 577	0.17 125	0.16 206	0.32 247	0.25 216	0.15 150	0.26 287	0.17 220	0.09 34	0.24 222	0.14 143	0.06 44	0.36 662	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.27 567

AIO_rvc	0.20 246	0.16 360	0.49 310	0.41 644	0.29 611	0.15 53	0.17 248	0.21 62	0.19 103	0.17 192	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.35 402	0.13 94	0.07 117	0.19 540	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 629

AIO_test	0.20 246	0.12 188	0.46 270	0.45 652	0.38 644	0.15 53	0.17 248	0.28 179	0.20 117	0.19 221	0.13 81	0.14 172	0.09 34	0.39 428	0.13 94	0.07 117	0.21 560	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.34 605

rvit_0105_6	0.20 246	0.16 360	0.41 219	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.20 392	0.31 239	0.39 428	0.18 214	0.22 243	0.23 307	0.18 328	0.26 265	0.18 273	0.16 588	0.13 422	0.13 546	0.11 488	0.11 461	0.09 129

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 246	0.74 670	0.71 516	0.17 38	0.08 8	0.15 53	0.15 153	0.19 39	0.18 77	0.13 97	0.12 63	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 143	0.34 658	0.12 401	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.24 533

IGEVStereo-DCA	0.20 246	0.17 394	0.41 219	0.22 274	0.15 345	0.20 226	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.19 221	0.12 63	0.14 172	0.12 154	0.38 424	0.31 490	0.07 117	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

MIM_Stereo	0.20 246	0.17 394	0.55 403	0.20 164	0.21 529	0.17 125	0.14 108	0.37 310	0.27 251	0.28 327	0.35 395	0.23 307	0.13 197	0.28 304	0.16 214	0.06 44	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.15 401

AEACV	0.20 246	0.09 51	0.32 148	0.39 632	0.34 632	0.21 258	0.16 206	0.30 218	0.18 77	0.17 192	0.17 166	0.13 141	0.16 271	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.29 640	0.07 154	0.09 391	0.07 171	0.37 620

4D-IteraStereo	0.20 246	0.21 462	0.62 467	0.21 209	0.14 277	0.19 184	0.17 248	0.29 198	0.28 262	0.24 282	0.20 209	0.20 270	0.10 75	0.22 182	0.18 273	0.07 117	0.07 184	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.33 601

anonymousdsp	0.20 246	0.13 232	0.49 310	0.28 534	0.20 512	0.21 258	0.17 248	0.29 198	0.24 190	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.32 368	0.13 94	0.07 117	0.26 615	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.48 649

DCANet-4	0.20 246	0.11 136	0.58 440	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.39 340	0.42 461	0.29 352	0.31 343	0.17 220	0.22 375	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

fff	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

DisPM	0.20 246	0.11 136	0.52 370	0.24 387	0.13 234	0.18 156	0.19 352	0.30 218	0.31 316	0.33 430	0.34 387	0.23 307	0.16 271	0.34 395	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.12 309

IGEV-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.49 310	0.28 534	0.20 512	0.21 258	0.17 248	0.29 198	0.24 190	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.32 368	0.13 94	0.07 117	0.26 615	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.48 649
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

error version	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

test-v	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

test_3	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.26 469	0.14 277	0.22 290	0.25 521	0.34 272	0.33 345	0.25 295	0.18 185	0.23 307	0.13 197	0.25 243	0.20 331	0.06 44	0.14 441	0.09 348	0.10 451	0.07 171	0.10 203

NRIStereo	0.20 246	0.12 188	0.50 331	0.23 333	0.11 117	0.24 335	0.19 352	0.30 218	0.28 262	0.26 305	0.26 287	0.25 340	0.18 328	0.34 395	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.09 129

Pruner-Stereo	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.29 552	0.12 173	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.31 316	0.33 430	0.32 354	0.25 340	0.15 248	0.25 243	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

test-2	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

test-1	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.23 333	0.23 560	0.22 290	0.23 482	0.36 293	0.29 286	0.21 243	0.25 278	0.24 327	0.14 227	0.18 87	0.22 382	0.07 117	0.14 441	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.14 382

DCANet	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.37 310	0.41 449	0.30 375	0.31 343	0.19 251	0.23 389	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.10 203

csc	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

cscssc	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 246	0.23 501	0.49 310	0.21 209	0.16 390	0.19 184	0.17 248	0.35 281	0.32 327	0.26 305	0.33 376	0.20 270	0.17 295	0.21 154	0.17 244	0.06 44	0.10 335	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

AFF-stereo	0.20 246	0.24 514	0.49 310	0.22 274	0.11 117	0.18 156	0.18 306	0.35 281	0.29 286	0.25 295	0.36 410	0.25 340	0.17 295	0.25 243	0.17 244	0.06 44	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.11 253

DIP-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.12 36	0.43 390	0.26 233	0.27 315	0.32 354	0.21 285	0.17 295	0.26 265	0.20 331	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.10 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLf8	0.21 286	0.23 501	0.69 499	0.15 4	0.12 173	0.24 335	0.14 108	0.42 379	0.32 327	0.20 233	0.26 287	0.18 235	0.15 248	0.35 402	0.18 273	0.10 434	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.10 203

TestStereo_HLe17	0.21 286	0.24 514	0.77 537	0.17 38	0.11 117	0.22 290	0.17 248	0.42 379	0.31 316	0.20 233	0.25 278	0.18 235	0.15 248	0.39 428	0.18 273	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.08 76

TestStereo_HL3	0.21 286	0.20 448	0.81 551	0.16 12	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.36 293	0.25 216	0.21 243	0.30 330	0.19 251	0.17 295	0.54 492	0.24 414	0.08 264	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.08 76

TestStereo_HL2	0.21 286	0.20 448	0.70 506	0.16 12	0.11 117	0.20 226	0.13 74	0.39 340	0.28 262	0.20 233	0.31 343	0.19 251	0.17 295	0.50 468	0.21 363	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.09 129

TestStereo-Hl	0.21 286	0.22 481	0.77 537	0.16 12	0.11 117	0.21 258	0.15 153	0.41 371	0.29 286	0.22 264	0.27 301	0.18 235	0.15 248	0.32 368	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

DN	0.21 286	0.09 51	0.58 440	0.40 637	0.18 451	0.22 290	0.18 306	0.30 218	0.25 216	0.15 150	0.19 197	0.18 235	0.10 75	0.26 265	0.19 305	0.14 561	0.18 526	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.42 634

Hybrid-DGEV-03	0.21 286	0.20 448	0.43 237	0.23 333	0.12 173	0.27 381	0.16 206	0.33 265	0.28 262	0.33 430	0.58 590	0.23 307	0.16 271	0.24 222	0.19 305	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.10 203

NLMM1	0.21 286	0.13 232	0.21 39	0.23 333	0.18 451	0.24 335	0.20 392	0.65 625	0.69 629	0.18 214	0.18 185	0.13 141	0.14 227	0.25 243	0.19 305	0.08 264	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.10 203

GSStereo	0.21 286	0.10 88	0.31 135	0.36 620	0.42 652	0.19 184	0.16 206	0.38 319	0.21 143	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.08 242	0.63 673

DA	0.21 286	0.11 136	0.33 157	0.28 534	0.23 560	0.30 439	0.16 206	0.29 198	0.27 251	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.15 248	0.26 265	0.15 185	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.56 661

zero-FE	0.21 286	0.08 22	1.10 619	0.24 387	0.27 599	0.12 20	0.14 108	0.20 47	0.20 117	0.12 67	0.11 43	0.13 141	0.11 113	0.22 182	0.19 305	0.09 363	0.23 586	0.07 154	0.08 291	0.19 601	0.27 567

GGEV	0.21 286	0.11 136	0.33 157	0.28 534	0.23 560	0.30 439	0.16 206	0.29 198	0.27 251	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.15 248	0.26 265	0.15 185	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.56 661

fast-iter	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.18 67	0.15 345	0.17 125	0.16 206	0.35 281	0.22 154	0.38 510	0.38 430	0.36 468	0.24 410	0.29 326	0.22 382	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.08 76

CoSv	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.18 67	0.15 345	0.17 125	0.16 206	0.35 281	0.22 154	0.38 510	0.38 430	0.36 468	0.24 410	0.29 326	0.22 382	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.08 76

AIO-test1	0.21 286	0.22 481	0.56 413	0.31 579	0.24 577	0.21 258	0.16 206	0.42 379	0.37 401	0.17 192	0.26 287	0.18 235	0.12 154	0.29 326	0.15 185	0.08 264	0.07 184	0.10 428	0.11 488	0.07 171	0.10 203

IGEV-RUCA	0.21 286	0.09 51	0.26 87	0.20 164	0.19 485	0.28 399	0.23 482	0.24 112	0.22 154	0.21 243	0.23 257	0.29 391	0.48 609	0.26 265	0.19 305	0.09 363	0.08 249	0.18 613	0.14 582	0.18 591	0.19 463

rvit_0105_4	0.21 286	0.17 394	0.49 310	0.23 333	0.14 277	0.20 226	0.23 482	0.35 281	0.40 439	0.19 221	0.24 267	0.25 340	0.20 356	0.28 304	0.18 273	0.16 588	0.13 422	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.10 203

model_zeroshot	0.21 286	0.14 282	0.51 350	0.34 605	0.18 451	0.26 374	0.16 206	0.41 371	0.24 190	0.33 430	0.20 209	0.25 340	0.12 154	0.26 265	0.16 214	0.09 363	0.21 560	0.07 154	0.08 291	0.07 171	0.13 344

AE-Stereo	0.21 286	0.12 188	0.50 331	0.25 428	0.15 345	0.24 335	0.18 306	0.40 351	0.34 357	0.19 221	0.26 287	0.21 285	0.13 197	0.22 182	0.16 214	0.07 117	0.26 615	0.09 348	0.10 451	0.07 171	0.31 589

ACVNet-DCA	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.43 390	0.32 327	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.23 519

11t1	0.21 286	0.12 188	0.45 254	0.20 164	0.15 345	0.27 381	0.17 248	0.37 310	0.28 262	0.27 315	0.25 278	0.24 327	0.23 389	0.28 304	0.25 430	0.09 363	0.19 540	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.23 519

LL-Strereo2	0.21 286	0.25 530	0.53 381	0.32 588	0.20 512	0.25 354	0.14 108	0.32 247	0.25 216	0.25 295	0.20 209	0.24 327	0.12 154	0.28 304	0.18 273	0.07 117	0.07 184	0.12 520	0.09 391	0.09 344	0.16 418

ADStereo(finetuned)	0.21 286	0.15 318	0.59 449	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.37 310	0.41 449	0.30 375	0.31 343	0.19 251	0.31 518	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.10 203

PFNet+	0.21 286	0.11 136	0.54 394	0.22 274	0.12 173	0.17 125	0.18 306	0.31 239	0.36 386	0.33 430	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.33 380	0.18 273	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.08 242	0.12 309

rafts_anoy	0.21 286	0.22 481	0.49 310	0.25 428	0.24 577	0.19 184	0.17 248	0.34 272	0.32 327	0.24 282	0.25 278	0.20 270	0.16 271	0.25 243	0.21 363	0.08 264	0.19 540	0.11 485	0.12 531	0.09 344	0.09 129

raft+_RVC	0.21 286	0.21 462	0.46 270	0.22 274	0.35 635	0.21 258	0.16 206	0.39 340	0.35 370	0.22 264	0.28 308	0.20 270	0.15 248	0.25 243	0.20 331	0.08 264	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.12 309

sAnonymous2	0.21 286	0.24 514	0.79 544	0.24 387	0.17 422	0.22 290	0.20 392	0.36 293	0.29 286	0.17 192	0.19 197	0.17 220	0.16 271	0.18 87	0.15 185	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.23 625	0.18 445

CroCo_RVC	0.21 286	0.24 514	0.79 544	0.24 387	0.17 422	0.22 290	0.20 392	0.36 293	0.29 286	0.17 192	0.19 197	0.17 220	0.16 271	0.18 87	0.15 185	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.23 625	0.18 445

RALAANet	0.21 286	0.24 514	0.53 381	0.23 333	0.14 277	0.22 290	0.13 74	0.38 319	0.30 305	0.29 352	0.26 287	0.25 340	0.15 248	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.07 30

GMStereo	0.21 286	0.30 566	0.57 424	0.21 209	0.12 173	0.24 335	0.18 306	0.30 218	0.41 449	0.26 305	0.24 267	0.17 220	0.16 271	0.25 243	0.19 305	0.10 434	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.11 461	0.09 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	0.22 316	0.47 632	0.67 490	0.30 563	0.31 624	0.11 13	0.11 21	0.18 24	0.15 38	0.09 9	0.11 43	0.09 25	0.09 34	0.27 280	0.12 39	0.09 363	0.39 664	0.06 48	0.04 1	0.24 629	0.49 651

AIO-test2	0.22 316	0.27 548	0.54 394	0.29 552	0.16 390	0.22 290	0.16 206	0.44 411	0.43 472	0.17 192	0.29 316	0.16 205	0.11 113	0.27 280	0.14 143	0.19 623	0.07 184	0.10 428	0.11 488	0.08 242	0.09 129

FACV-RUCA	0.22 316	0.15 318	0.38 187	0.24 387	0.23 560	0.26 374	0.19 352	0.41 371	0.35 370	0.26 305	0.32 354	0.22 292	0.25 423	0.24 222	0.19 305	0.10 434	0.07 184	0.15 588	0.08 291	0.16 560	0.14 382

rvit_0105_5	0.22 316	0.18 418	0.51 350	0.23 333	0.13 234	0.22 290	0.25 521	0.38 319	0.40 439	0.21 243	0.23 257	0.27 365	0.20 356	0.27 280	0.20 331	0.15 577	0.13 422	0.12 520	0.12 531	0.10 409	0.10 203

1test111	0.22 316	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.43 390	0.32 327	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.36 411	0.28 462	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.23 519

cc1	0.22 316	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.39 340	0.48 532	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.37 620

rrr	0.22 316	0.17 394	0.79 544	0.22 274	0.15 345	0.20 226	0.18 306	0.40 351	0.27 251	0.19 221	0.12 63	0.14 172	0.12 154	0.38 424	0.31 490	0.07 117	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.28 576

tt1	0.22 316	0.16 360	0.49 310	0.26 469	0.15 345	0.31 461	0.19 352	0.38 319	0.46 510	0.21 243	0.19 197	0.13 141	0.16 271	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.37 620

GCAPDPT-zeroshot	0.22 316	0.09 51	1.28 642	0.31 579	0.43 655	0.16 90	0.15 153	0.30 218	0.26 233	0.14 125	0.17 166	0.15 192	0.11 113	0.23 207	0.12 39	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.24 533

HH	0.22 316	0.12 188	0.55 403	0.32 588	0.16 390	0.27 381	0.18 306	0.36 293	0.25 216	0.20 233	0.26 287	0.34 449	0.18 328	0.33 380	0.15 185	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.31 589

HanStereo	0.22 316	0.12 188	0.55 403	0.32 588	0.16 390	0.27 381	0.18 306	0.36 293	0.25 216	0.20 233	0.26 287	0.34 449	0.18 328	0.33 380	0.15 185	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.31 589

CASS	0.22 316	0.16 360	0.40 209	0.26 469	0.12 173	0.29 424	0.19 352	0.40 351	0.32 327	0.34 451	0.35 395	0.25 340	0.25 423	0.26 265	0.21 363	0.13 537	0.08 249	0.11 485	0.09 391	0.11 461	0.12 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 316	0.19 434	0.64 477	0.22 274	0.12 173	0.28 399	0.20 392	0.48 452	0.39 428	0.31 392	0.24 267	0.19 251	0.24 410	0.28 304	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.08 76

IPLGR	0.22 316	0.14 282	0.75 527	0.21 209	0.11 117	0.25 354	0.18 306	0.44 411	0.38 412	0.29 352	0.28 308	0.21 285	0.19 351	0.37 421	0.19 305	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.07 30

GANet-ADL	0.22 316	0.14 282	0.51 350	0.23 333	0.14 277	0.29 424	0.19 352	0.48 452	0.36 386	0.26 305	0.33 376	0.32 431	0.20 356	0.26 265	0.22 382	0.11 475	0.07 184	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253

TRStereo	0.22 316	0.21 462	0.62 467	0.40 637	0.19 485	0.22 290	0.16 206	0.58 570	0.30 305	0.21 243	0.21 229	0.22 292	0.13 197	0.27 280	0.14 143	0.09 363	0.09 294	0.09 348	0.11 488	0.06 93	0.19 463

LCNet	0.22 316	0.12 188	0.42 229	0.26 469	0.12 173	0.23 314	0.19 352	0.36 293	0.28 262	0.28 327	0.35 395	0.26 360	0.30 501	0.35 402	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.10 451	0.13 517	0.22 509

NF-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.52 483	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

OCTAStereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

PSM-softLoss	0.22 316	0.11 136	0.53 381	0.25 428	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.39 340	0.29 286	0.29 352	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.53 486	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.12 309

KMStereo	0.22 316	0.11 136	0.53 381	0.25 428	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.39 340	0.29 286	0.29 352	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.53 486	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.12 309

SST-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.14 277	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.26 233	0.34 451	0.33 376	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.18 273	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.07 30

RAFT_R40	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.13 234	0.18 156	0.18 306	0.32 247	0.31 316	0.33 430	0.33 376	0.30 411	0.23 389	0.55 498	0.19 305	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.07 30

RE-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

TVStereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

RAFT-345	0.22 316	0.11 136	0.55 403	0.22 274	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.27 165	0.28 262	0.27 315	0.65 616	0.20 270	0.17 295	0.55 498	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 316	0.10 88	0.56 413	0.23 333	0.13 234	0.24 335	0.24 507	0.38 319	0.29 286	0.31 392	0.44 502	0.27 365	0.21 367	0.31 357	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.19 463

Prome-Stereo	0.22 316	0.10 88	0.43 237	0.24 387	0.13 234	0.23 314	0.23 482	0.37 310	0.27 251	0.33 430	0.58 590	0.24 327	0.28 474	0.30 342	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.20 481

TestStereo	0.22 316	0.24 514	0.48 293	0.25 428	0.11 117	0.22 290	0.22 454	0.32 247	0.31 316	0.24 282	0.34 387	0.23 307	0.19 351	0.62 543	0.19 305	0.08 264	0.07 184	0.10 428	0.07 202	0.11 461	0.07 30

RALCasStereoNet	0.22 316	0.22 481	0.48 293	0.23 333	0.23 560	0.22 290	0.18 306	0.32 247	0.27 251	0.22 264	0.30 330	0.22 292	0.15 248	0.29 326	0.20 331	0.08 264	0.22 572	0.07 154	0.06 106	0.10 409	0.25 546

111	0.22 316	0.22 481	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.24 335	0.17 248	0.44 411	0.46 510	0.24 282	0.30 330	0.29 391	0.22 375	0.25 243	0.19 305	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.15 401

test_xeample3	0.22 316	0.17 394	0.81 551	0.21 209	0.15 345	0.20 226	0.18 306	0.40 351	0.25 216	0.19 221	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.34 395	0.33 509	0.07 117	0.20 555	0.07 154	0.08 291	0.08 242	0.34 605

FENet	0.22 316	0.13 232	0.48 293	0.22 274	0.12 173	0.27 381	0.18 306	0.43 390	0.37 401	0.31 392	0.32 354	0.29 391	0.23 389	0.27 280	0.24 414	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

HITNet	0.22 316	0.23 501	0.60 456	0.20 164	0.09 18	0.27 381	0.15 153	0.45 420	0.33 345	0.29 352	0.33 376	0.27 365	0.22 375	0.29 326	0.27 454	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253
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
Hybrid-DGEV-2	0.23 350	0.20 448	0.53 381	0.24 387	0.13 234	0.28 399	0.15 153	0.50 471	0.45 498	0.28 327	0.26 287	0.25 340	0.26 442	0.29 326	0.20 331	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.10 203

IGEV-FE	0.23 350	0.11 136	0.82 556	0.21 209	0.23 560	0.20 226	0.19 352	0.38 319	0.23 170	0.34 451	0.22 243	0.29 391	0.14 227	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.35 609

GCAP-BAT	0.23 350	0.09 51	1.36 651	0.31 579	0.44 658	0.16 90	0.15 153	0.30 218	0.26 233	0.14 125	0.17 166	0.15 192	0.11 113	0.23 207	0.12 39	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.24 533

test_sample2	0.23 350	0.12 188	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.28 399	0.22 454	0.45 420	0.33 345	0.27 315	0.34 387	0.30 411	0.25 423	0.46 456	0.23 402	0.09 363	0.15 472	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.19 463

MyStereo06	0.23 350	0.15 318	0.74 523	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.22 454	0.43 390	0.25 216	0.36 484	0.24 267	0.34 449	0.18 328	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.12 401	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

xx1	0.23 350	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.39 340	0.48 532	0.21 243	0.20 209	0.28 378	0.25 423	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.10 428	0.11 488	0.09 344	0.23 519

IGEV_Zeroshot_test	0.23 350	0.11 136	0.82 556	0.21 209	0.23 560	0.20 226	0.19 352	0.38 319	0.23 170	0.34 451	0.22 243	0.29 391	0.14 227	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.35 609

StereoVision	0.23 350	0.23 501	0.55 403	0.27 506	0.17 422	0.23 314	0.22 454	0.40 351	0.32 327	0.21 243	0.51 553	0.22 292	0.16 271	0.29 326	0.19 305	0.11 475	0.12 401	0.13 546	0.13 563	0.10 409	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.21 209	0.13 234	0.28 399	0.17 248	0.47 441	0.47 524	0.30 375	0.36 410	0.37 474	0.24 410	0.29 326	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.11 461	0.11 253

anonymousdsp2	0.23 350	0.11 136	0.42 229	0.26 469	0.24 577	0.25 354	0.17 248	0.43 390	0.37 401	0.30 375	0.23 257	0.24 327	0.15 248	0.32 368	0.17 244	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.44 640

TestStereo1	0.23 350	0.22 481	0.50 331	0.27 506	0.14 277	0.26 374	0.27 542	0.43 390	0.38 412	0.29 352	0.39 448	0.23 307	0.21 367	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

x	0.23 350	0.15 318	0.45 254	0.20 164	0.15 345	0.27 381	0.17 248	0.43 390	0.35 370	0.26 305	0.31 343	0.29 391	0.25 423	0.29 326	0.30 480	0.09 363	0.22 572	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.24 533

RAFT_CTSACE	0.23 350	0.21 462	0.57 424	0.26 469	0.15 345	0.22 290	0.23 482	0.34 272	0.30 305	0.34 451	0.51 553	0.31 420	0.17 295	0.33 380	0.15 185	0.06 44	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 350	0.24 514	0.48 293	0.25 428	0.18 451	0.23 314	0.29 564	0.42 379	0.38 412	0.24 282	0.39 448	0.20 270	0.17 295	0.34 395	0.17 244	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.12 531	0.09 344	0.13 344

SA-5K	0.23 350	0.22 481	0.50 331	0.27 506	0.14 277	0.26 374	0.27 542	0.43 390	0.38 412	0.29 352	0.39 448	0.23 307	0.21 367	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

CIPLG	0.23 350	0.28 556	0.75 527	0.24 387	0.16 390	0.25 354	0.20 392	0.38 319	0.33 345	0.32 417	0.34 387	0.23 307	0.15 248	0.27 280	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

dd	0.23 350	0.32 577	0.55 403	0.23 333	0.12 173	0.27 381	0.21 420	0.32 247	0.45 498	0.30 375	0.29 316	0.25 340	0.17 295	0.31 357	0.26 442	0.13 537	0.07 184	0.10 428	0.08 291	0.12 503	0.09 129

IPLG	0.23 350	0.19 434	0.65 482	0.21 209	0.12 173	0.28 399	0.17 248	0.45 420	0.32 327	0.33 430	0.32 354	0.16 205	0.17 295	0.50 468	0.23 402	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.08 76

IPLGR_C	0.23 350	0.29 560	0.81 551	0.24 387	0.16 390	0.24 335	0.20 392	0.38 319	0.33 345	0.32 417	0.33 376	0.23 307	0.15 248	0.26 265	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

ACRE	0.23 350	0.27 548	0.83 562	0.24 387	0.15 345	0.24 335	0.20 392	0.38 319	0.32 327	0.32 417	0.33 376	0.23 307	0.15 248	0.26 265	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

GwcNet-ADL	0.23 350	0.15 318	0.58 440	0.24 387	0.13 234	0.23 314	0.24 507	0.51 483	0.41 449	0.28 327	0.29 316	0.30 411	0.20 356	0.27 280	0.28 462	0.09 363	0.07 184	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.11 253

HHNet	0.23 350	0.12 188	0.66 487	0.19 118	0.18 451	0.20 226	0.20 392	0.36 293	0.32 327	0.33 430	0.59 595	0.19 251	0.21 367	0.24 222	0.31 490	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.12 309

KYRaft	0.23 350	0.11 136	0.43 237	0.23 333	0.12 173	0.23 314	0.23 482	0.37 310	0.26 233	0.35 470	0.53 568	0.34 449	0.26 442	0.29 326	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.10 451	0.08 242	0.30 585

ASMatch	0.23 350	0.11 136	0.55 403	0.25 428	0.14 277	0.19 184	0.16 206	0.32 247	0.30 305	0.28 327	0.68 622	0.28 378	0.26 442	0.50 468	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.11 253

IRAFT_RVC	0.23 350	0.15 318	0.54 394	0.26 469	0.12 173	0.19 184	0.23 482	0.41 371	0.39 428	0.31 392	0.30 330	0.29 391	0.24 410	0.55 498	0.23 402	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.08 76

CFNet_pseudo	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.27 381	0.17 248	0.46 429	0.45 498	0.30 375	0.37 421	0.38 480	0.23 389	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.11 485	0.08 291	0.11 461	0.11 253

GES	0.23 350	0.14 282	0.54 394	0.21 209	0.14 277	0.28 399	0.19 352	0.51 483	0.35 370	0.31 392	0.36 410	0.25 340	0.24 410	0.30 342	0.23 402	0.11 475	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.12 309

SFCPSM	0.23 350	0.12 188	0.51 350	0.21 209	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.57 556	0.41 449	0.29 352	0.32 354	0.23 307	0.22 375	0.28 304	0.20 331	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.10 451	0.09 344	0.09 129

MSMDNet	0.23 350	0.14 282	0.49 310	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.17 248	0.47 441	0.47 524	0.30 375	0.36 410	0.37 474	0.24 410	0.29 326	0.21 363	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.11 461	0.11 253

ccs_rob	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.27 381	0.17 248	0.46 429	0.45 498	0.30 375	0.37 421	0.38 480	0.23 389	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.11 485	0.08 291	0.12 503	0.11 253

rvit_0105_3	0.24 380	0.21 462	0.57 424	0.25 428	0.15 345	0.24 335	0.28 558	0.40 351	0.43 472	0.25 295	0.26 287	0.29 391	0.22 375	0.29 326	0.21 363	0.15 577	0.13 422	0.14 570	0.15 593	0.10 409	0.10 203

test_sample1	0.24 380	0.13 232	0.40 209	0.20 164	0.13 234	0.29 424	0.19 352	0.43 390	0.30 305	0.27 315	0.34 387	0.31 420	0.28 474	0.45 454	0.27 454	0.09 363	0.16 486	0.08 251	0.08 291	0.09 344	0.22 509

MyStereo05	0.24 380	0.15 318	0.58 440	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.22 454	0.50 471	0.54 576	0.32 417	0.23 257	0.26 360	0.23 389	0.32 368	0.25 430	0.07 117	0.12 401	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

MyStereo04	0.24 380	0.15 318	0.58 440	0.22 274	0.16 390	0.25 354	0.22 454	0.51 483	0.54 576	0.29 352	0.23 257	0.27 365	0.23 389	0.32 368	0.25 430	0.07 117	0.13 422	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

CoDeX	0.24 380	0.13 232	0.48 293	0.22 274	0.14 277	0.29 424	0.21 420	0.55 536	0.42 461	0.29 352	0.36 410	0.28 378	0.23 389	0.48 462	0.20 331	0.09 363	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

DCRE	0.24 380	0.15 318	0.45 254	0.26 469	0.26 595	0.23 314	0.21 420	0.37 310	0.29 286	0.23 274	0.81 640	0.23 307	0.16 271	0.24 222	0.18 273	0.07 117	0.14 441	0.07 154	0.08 291	0.07 171	0.25 546

riskmin	0.24 380	0.10 88	0.43 237	0.32 588	0.26 595	0.33 487	0.19 352	0.44 411	0.30 305	0.24 282	0.27 301	0.37 474	0.25 423	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.18 526	0.09 348	0.13 563	0.10 409	0.27 567

qqq	0.24 380	0.16 360	0.46 270	0.20 164	0.15 345	0.23 314	0.20 392	0.43 390	0.32 327	0.26 305	0.31 343	0.28 378	0.25 423	0.36 411	0.28 462	0.08 264	0.22 572	0.10 428	0.11 488	0.09 344	0.23 519

BUS	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.25 428	0.14 277	0.44 574	0.17 248	0.59 580	0.36 386	0.34 451	0.35 395	0.31 420	0.22 375	0.27 280	0.22 382	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

IER	0.24 380	0.15 318	0.50 331	0.21 209	0.15 345	0.31 461	0.20 392	0.44 411	0.38 412	0.34 451	0.41 469	0.32 431	0.34 542	0.31 357	0.23 402	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.09 344	0.09 129

BSDual-CNN	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.25 428	0.14 277	0.35 518	0.22 454	0.59 580	0.36 386	0.34 451	0.35 395	0.38 480	0.25 423	0.27 280	0.28 462	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

Sa-1000	0.24 380	0.20 448	0.53 381	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.23 482	0.50 471	0.41 449	0.30 375	0.50 550	0.26 360	0.19 351	0.33 380	0.16 214	0.08 264	0.10 335	0.10 428	0.11 488	0.08 242	0.08 76

SA	0.24 380	0.22 481	0.55 403	0.23 333	0.14 277	0.25 354	0.23 482	0.48 452	0.42 461	0.28 327	0.44 502	0.23 307	0.23 389	0.34 395	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.11 485	0.11 488	0.08 242	0.09 129

psmg	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.21 209	0.14 277	0.35 518	0.23 482	0.54 518	0.36 386	0.36 484	0.38 430	0.38 480	0.25 423	0.27 280	0.28 462	0.10 434	0.08 249	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

UDGNet	0.24 380	0.37 604	0.53 381	0.25 428	0.14 277	0.24 335	0.18 306	0.32 247	0.44 485	0.29 352	0.28 308	0.24 327	0.20 356	0.30 342	0.21 363	0.16 588	0.07 184	0.21 627	0.11 488	0.16 560	0.11 253

TransformOpticalFlow	0.24 380	0.14 282	0.57 424	0.24 387	0.11 117	0.21 258	0.19 352	0.43 390	0.34 357	0.30 375	0.43 492	0.36 468	0.31 518	0.61 532	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.08 76

OMP-Stereo	0.24 380	0.16 360	0.48 293	0.30 563	0.13 234	0.21 258	0.16 206	0.38 319	0.35 370	0.34 451	0.30 330	0.33 441	0.20 356	0.70 575	0.24 414	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 380	0.16 360	0.47 278	0.29 552	0.12 173	0.23 314	0.14 108	0.40 351	0.33 345	0.35 470	0.37 421	0.33 441	0.22 375	0.70 575	0.26 442	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.07 30

PFNet	0.24 380	0.11 136	0.63 472	0.25 428	0.14 277	0.22 290	0.19 352	0.40 351	0.35 370	0.36 484	0.32 354	0.27 365	0.20 356	0.63 546	0.23 402	0.09 363	0.05 6	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.08 76

RAFT	0.24 380	0.24 514	0.46 270	0.27 506	0.15 345	0.26 374	0.26 533	0.37 310	0.31 316	0.34 451	0.34 387	0.41 508	0.22 375	0.30 342	0.18 273	0.08 264	0.15 472	0.11 485	0.10 451	0.11 461	0.13 344

ICVP	0.24 380	0.13 232	0.45 254	0.26 469	0.14 277	0.30 439	0.25 521	0.47 441	0.35 370	0.29 352	0.43 492	0.35 462	0.25 423	0.28 304	0.25 430	0.12 515	0.09 294	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 380	0.19 434	0.76 531	0.27 506	0.18 451	0.41 556	0.24 507	0.45 420	0.36 386	0.23 274	0.27 301	0.20 270	0.18 328	0.28 304	0.19 305	0.12 515	0.11 372	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.13 344

ACVNet	0.24 380	0.18 418	0.51 350	0.18 67	0.15 345	0.27 381	0.23 482	0.40 351	0.45 498	0.29 352	0.41 469	0.38 480	0.28 474	0.28 304	0.35 524	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.10 409	0.09 129

DMCA	0.24 380	0.18 418	0.51 350	0.23 333	0.14 277	0.27 381	0.20 392	0.45 420	0.40 439	0.32 417	0.33 376	0.33 441	0.25 423	0.27 280	0.30 480	0.11 475	0.08 249	0.10 428	0.08 291	0.11 461	0.12 309

DN-CSS_ROB	0.24 380	0.33 581	0.69 499	0.25 428	0.14 277	0.26 374	0.13 74	0.42 379	0.35 370	0.30 375	0.42 478	0.22 292	0.20 356	0.34 395	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.09 129

G2L-ROB	0.25 405	0.21 462	0.56 413	0.19 118	0.12 173	0.28 399	0.21 420	0.48 452	0.34 357	0.35 470	0.31 343	0.41 508	0.23 389	0.51 475	0.31 490	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.12 309

DCVSM-stereo	0.25 405	0.14 282	0.53 381	0.21 209	0.14 277	0.27 381	0.14 108	0.35 281	0.35 370	0.42 555	0.33 376	0.46 549	0.30 501	0.31 357	0.27 454	0.11 475	0.10 335	0.12 520	0.10 451	0.12 503	0.15 401

rvit_stereo_0075_2	0.25 405	0.18 418	0.65 482	0.27 506	0.22 545	0.22 290	0.15 153	0.41 371	0.36 386	0.27 315	0.37 421	0.29 391	0.21 367	0.29 326	0.20 331	0.17 602	0.12 401	0.19 620	0.12 531	0.14 540	0.14 382

test_sample3	0.25 405	0.14 282	0.52 370	0.20 164	0.12 173	0.33 487	0.20 392	0.53 502	0.38 412	0.32 417	0.35 395	0.29 391	0.24 410	0.54 492	0.25 430	0.10 434	0.14 441	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.15 401

MyStereo8	0.25 405	0.20 448	0.69 499	0.24 387	0.17 422	0.31 461	0.16 206	0.50 471	0.32 327	0.29 352	0.38 430	0.25 340	0.19 351	0.33 380	0.29 476	0.08 264	0.20 555	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.16 418

mmm	0.25 405	0.15 318	0.44 248	0.23 333	0.20 512	0.28 399	0.21 420	0.43 390	0.32 327	0.31 392	0.40 457	0.30 411	0.24 410	0.31 357	0.28 462	0.09 363	0.21 560	0.11 485	0.12 531	0.10 409	0.26 559

GMStereo_Zeroshot	0.25 405	0.22 481	0.51 350	0.27 506	0.14 277	0.28 399	0.15 153	0.40 351	0.36 386	0.37 501	0.43 492	0.40 499	0.17 295	0.35 402	0.21 363	0.12 515	0.07 184	0.13 546	0.07 202	0.17 575	0.10 203

CFNet_ucs	0.25 405	0.14 282	0.51 350	0.20 164	0.15 345	0.29 424	0.18 306	0.51 483	0.46 510	0.32 417	0.42 478	0.38 480	0.23 389	0.31 357	0.22 382	0.11 475	0.08 249	0.12 520	0.09 391	0.13 517	0.13 344

gwcnet-sp	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

scenet	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

ssnet	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

raft_robust	0.25 405	0.23 501	0.44 248	0.22 274	0.13 234	0.23 314	0.22 454	0.52 491	0.50 554	0.33 430	0.32 354	0.33 441	0.23 389	0.55 498	0.18 273	0.07 117	0.11 372	0.08 251	0.10 451	0.08 242	0.07 30

test_5	0.25 405	0.25 530	0.57 424	0.27 506	0.18 451	0.25 354	0.29 564	0.42 379	0.39 428	0.29 352	0.40 457	0.27 365	0.23 389	0.35 402	0.19 305	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.14 382

iRaft-Stereo_5w	0.25 405	0.24 514	0.50 331	0.23 333	0.18 451	0.19 184	0.19 352	0.39 340	0.35 370	0.28 327	0.36 410	0.34 449	0.23 389	0.66 563	0.28 462	0.07 117	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.14 382

STrans-v2	0.25 405	0.14 282	0.56 413	0.21 209	0.12 173	0.23 314	0.20 392	0.50 471	0.31 316	0.31 392	0.42 478	0.35 462	0.35 549	0.62 543	0.24 414	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.08 76

DRaft	0.25 405	0.11 136	0.47 278	0.18 67	0.12 173	0.28 399	0.23 482	0.34 272	0.40 439	0.38 510	0.60 599	0.20 270	0.41 581	0.48 462	0.41 546	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

XX-Stereo	0.25 405	0.11 136	1.09 618	0.35 611	0.38 644	0.23 314	0.13 74	0.43 390	0.19 103	0.20 233	0.40 457	0.31 420	0.10 75	0.33 380	0.13 94	0.08 264	0.11 372	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.10 203

HCRNet	0.25 405	0.27 548	0.42 229	0.34 605	0.17 422	0.27 381	0.18 306	0.45 420	0.37 401	0.31 392	0.35 395	0.32 431	0.23 389	0.44 448	0.21 363	0.13 537	0.08 249	0.13 546	0.11 488	0.11 461	0.09 129

BEATNet_4x	0.25 405	0.25 530	0.66 487	0.23 333	0.10 71	0.29 424	0.14 108	0.49 463	0.34 357	0.31 392	0.35 395	0.32 431	0.26 442	0.34 395	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.13 344

UCFNet_RVC	0.25 405	0.21 462	0.49 310	0.19 118	0.15 345	0.34 503	0.18 306	0.47 441	0.36 386	0.30 375	0.35 395	0.40 499	0.26 442	0.35 402	0.24 414	0.13 537	0.08 249	0.13 546	0.14 582	0.13 517	0.13 344

AdaStereo	0.25 405	0.17 394	0.47 278	0.25 428	0.13 234	0.33 487	0.17 248	0.57 556	0.43 472	0.34 451	0.38 430	0.35 462	0.21 367	0.32 368	0.24 414	0.14 561	0.06 92	0.13 546	0.09 391	0.11 461	0.09 129
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.
MLCV	0.25 405	0.23 501	0.59 449	0.22 274	0.09 18	0.30 439	0.18 306	0.40 351	0.38 412	0.38 510	0.44 502	0.31 420	0.22 375	0.44 448	0.32 500	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.08 76

iResNet	0.25 405	0.22 481	0.62 467	0.26 469	0.11 117	0.31 461	0.23 482	0.46 429	0.45 498	0.34 451	0.43 492	0.27 365	0.23 389	0.36 411	0.37 534	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.10 203

IGEV_i1	0.26 428	0.12 188	0.57 424	0.25 428	0.24 577	0.32 478	0.20 392	0.45 420	0.37 401	0.35 470	0.30 330	0.35 462	0.20 356	0.39 428	0.23 402	0.08 264	0.26 615	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.37 620

DFGA-Net	0.26 428	0.33 581	0.70 506	0.22 274	0.15 345	0.25 354	0.17 248	0.41 371	0.40 439	0.30 375	0.32 354	0.21 285	0.18 328	0.61 532	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.11 461	0.09 129

G2L-Stereo_test	0.26 428	0.22 481	0.54 394	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.24 507	0.51 483	0.40 439	0.38 510	0.37 421	0.40 499	0.26 442	0.53 486	0.32 500	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253

HUF	0.26 428	0.15 318	0.79 544	0.39 632	0.31 624	0.16 90	0.17 248	0.36 293	0.25 216	0.19 221	0.14 116	0.23 307	0.11 113	0.32 368	0.14 143	0.08 264	0.60 690	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.56 661

PAM_32	0.26 428	0.10 88	0.63 472	0.24 387	0.19 485	0.51 607	0.26 533	0.43 390	0.30 305	0.32 417	0.28 308	0.60 616	0.28 474	0.29 326	0.20 331	0.08 264	0.14 441	0.08 251	0.10 451	0.07 171	0.15 401

PAM	0.26 428	0.11 136	0.63 472	0.25 428	0.18 451	0.53 616	0.29 564	0.44 411	0.28 262	0.36 484	0.27 301	0.59 610	0.26 442	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.12 401	0.07 154	0.10 451	0.07 171	0.13 344

DDVS	0.26 428	0.16 360	0.45 254	0.25 428	0.17 422	0.34 503	0.21 420	0.43 390	0.31 316	0.34 451	0.41 469	0.47 559	0.21 367	0.52 483	0.29 476	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.09 391	0.13 517	0.16 418

UGAM-zero	0.26 428	0.11 136	0.56 413	0.20 164	0.16 390	0.28 399	0.18 306	0.48 452	0.25 216	0.31 392	0.28 308	0.56 601	0.32 532	0.66 563	0.17 244	0.07 117	0.10 335	0.07 154	0.09 391	0.07 171	0.31 589

ITSA-stereo	0.26 428	0.16 360	0.39 195	0.24 387	0.11 117	0.28 399	0.18 306	0.58 570	0.59 603	0.32 417	0.32 354	0.33 441	0.28 474	0.51 475	0.34 517	0.11 475	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.15 401

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 428	0.15 318	0.96 598	0.21 209	0.25 591	0.30 439	0.21 420	0.54 518	0.28 262	0.25 295	0.29 316	0.46 549	0.23 389	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.12 531	0.11 461	0.17 439

test_sample5	0.26 428	0.14 282	0.51 350	0.21 209	0.12 173	0.31 461	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.33 430	0.43 492	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.24 414	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

test_sample4	0.26 428	0.14 282	0.53 381	0.21 209	0.12 173	0.32 478	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.33 430	0.38 430	0.28 378	0.25 423	0.54 492	0.25 430	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.09 391	0.11 461	0.16 418

qqq1	0.26 428	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.21 363	0.10 434	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.13 344

fff1	0.26 428	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.21 363	0.10 434	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.13 344

DualNet	0.26 428	0.14 282	0.51 350	0.21 209	0.12 173	0.31 461	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.34 451	0.44 502	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.24 414	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

anonymousa	0.26 428	0.13 232	0.56 413	0.29 552	0.30 616	0.31 461	0.20 392	0.38 319	0.36 386	0.33 430	0.51 553	0.41 508	0.27 451	0.25 243	0.24 414	0.08 264	0.18 526	0.09 348	0.18 619	0.08 242	0.17 439

hknet	0.26 428	0.15 318	0.49 310	0.25 428	0.16 390	0.35 518	0.22 454	0.59 580	0.40 439	0.34 451	0.35 395	0.43 528	0.28 474	0.38 424	0.26 442	0.09 363	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

PSMNet-ADL	0.26 428	0.16 360	0.39 195	0.27 506	0.14 277	0.32 478	0.22 454	0.45 420	0.37 401	0.28 327	0.34 387	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.32 500	0.11 475	0.10 335	0.09 348	0.11 488	0.10 409	0.13 344

PSM-AAD	0.26 428	0.11 136	0.43 237	0.24 387	0.12 173	0.27 381	0.37 613	0.36 293	0.30 305	0.36 484	0.39 448	0.28 378	0.77 655	0.30 342	0.16 214	0.07 117	0.06 92	0.12 520	0.11 488	0.09 344	0.21 494

DEmStereo	0.26 428	0.10 88	0.52 370	0.19 118	0.13 234	0.31 461	0.25 521	0.29 198	0.38 412	0.36 484	0.57 587	0.24 327	0.48 609	0.53 486	0.44 561	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

GrayStereo	0.26 428	0.10 88	0.45 254	0.27 506	0.14 277	0.23 314	0.46 643	0.36 293	0.33 345	0.40 537	0.47 536	0.30 411	0.78 656	0.29 326	0.17 244	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.15 401

RAFT-RH_RVC	0.26 428	0.13 232	0.57 424	0.22 274	0.12 173	0.25 354	0.14 108	0.27 165	0.29 286	0.38 510	1.14 664	0.23 307	0.18 328	0.58 511	0.24 414	0.07 117	0.06 92	0.10 428	0.07 202	0.06 93	0.08 76

ARAFT	0.26 428	0.30 566	0.87 576	0.22 274	0.12 173	0.30 439	0.24 507	0.46 429	0.34 357	0.33 430	0.28 308	0.29 391	0.20 356	0.49 464	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.12 520	0.11 488	0.09 344	0.09 129

acv_ft	0.26 428	0.18 418	0.56 413	0.24 387	0.19 485	0.34 503	0.21 420	0.47 441	0.45 498	0.39 528	0.41 469	0.38 480	0.28 474	0.28 304	0.36 528	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.09 129

cf-r	0.26 428	0.22 481	0.66 487	0.22 274	0.14 277	0.28 399	0.22 454	0.44 411	0.42 461	0.32 417	0.42 478	0.43 528	0.27 451	0.44 448	0.27 454	0.11 475	0.07 184	0.08 251	0.10 451	0.08 242	0.09 129

GANet-RSSM	0.26 428	0.19 434	0.54 394	0.21 209	0.14 277	0.27 381	0.22 454	0.47 441	0.34 357	0.30 375	0.40 457	0.41 508	0.30 501	0.59 519	0.25 430	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

PSMNet-RSSM	0.26 428	0.21 462	0.50 331	0.21 209	0.14 277	0.25 354	0.21 420	0.50 471	0.38 412	0.31 392	0.45 517	0.40 499	0.27 451	0.53 486	0.24 414	0.12 515	0.08 249	0.11 485	0.13 563	0.10 409	0.10 203

CFNet-ft	0.26 428	0.21 462	0.51 350	0.19 118	0.16 390	0.31 461	0.21 420	0.40 351	0.37 401	0.29 352	0.40 457	0.46 549	0.27 451	0.49 464	0.28 462	0.12 515	0.07 184	0.12 520	0.11 488	0.12 503	0.11 253

CCAANet	0.26 428	0.18 418	0.56 413	0.22 274	0.15 345	0.29 424	0.17 248	0.52 491	0.39 428	0.27 315	0.49 546	0.32 431	0.25 423	0.63 546	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.10 451	0.08 242	0.11 253

CFNet_RVC	0.26 428	0.21 462	0.51 350	0.19 118	0.16 390	0.31 461	0.21 420	0.40 351	0.37 401	0.29 352	0.40 457	0.46 549	0.27 451	0.49 464	0.28 462	0.12 515	0.07 184	0.12 520	0.11 488	0.12 503	0.11 253

Select-FE	0.27 458	0.18 418	0.87 576	0.23 333	0.22 545	0.29 424	0.18 306	0.53 502	0.28 262	0.30 375	0.33 376	0.45 540	0.29 494	0.30 342	0.21 363	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.13 563	0.08 242	0.20 481

G2L-Stereo	0.27 458	0.23 501	0.61 463	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.19 352	0.48 452	0.37 401	0.33 430	0.38 430	0.40 499	0.23 389	0.61 532	0.33 509	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.11 253

test_sample6	0.27 458	0.15 318	0.50 331	0.22 274	0.12 173	0.30 439	0.22 454	0.54 518	0.39 428	0.34 451	0.44 502	0.29 391	0.25 423	0.58 511	0.26 442	0.11 475	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

SMFormer	0.27 458	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.34 517	0.10 434	0.16 486	0.08 251	0.09 391	0.10 409	0.16 418

tta	0.27 458	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.34 517	0.10 434	0.16 486	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.13 344

ffm	0.27 458	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.38 319	0.46 510	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.12 520	0.11 488	0.08 242	0.37 620

NINENet	0.27 458	0.16 360	0.49 310	0.23 333	0.16 390	0.44 574	0.17 248	0.63 613	0.49 547	0.33 430	0.38 430	0.31 420	0.22 375	0.43 444	0.22 382	0.11 475	0.10 335	0.12 520	0.08 291	0.12 503	0.11 253

SepStereo	0.27 458	0.13 232	0.49 310	0.24 387	0.18 451	0.30 439	0.24 507	0.48 452	0.48 532	0.42 555	0.45 517	0.34 449	0.31 518	0.64 552	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.10 409	0.11 253

UPFNet	0.27 458	0.15 318	0.47 278	0.25 428	0.20 512	0.37 533	0.27 542	0.50 471	0.40 439	0.36 484	0.38 430	0.37 474	0.29 494	0.40 432	0.34 517	0.10 434	0.10 335	0.10 428	0.10 451	0.10 409	0.08 76

iResNet_ROB	0.27 458	0.27 548	0.48 293	0.21 209	0.12 173	0.32 478	0.17 248	0.57 556	0.55 584	0.39 528	0.44 502	0.37 474	0.28 474	0.43 444	0.28 462	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.09 344	0.11 253

Selective-IGEV-i1	0.28 468	0.11 136	0.44 248	0.36 620	0.32 628	0.32 478	0.23 482	0.48 452	0.48 532	0.29 352	0.32 354	0.39 494	0.17 295	0.28 304	0.25 430	0.08 264	0.23 586	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.53 659

coex_refinement	0.28 468	0.22 481	0.50 331	0.23 333	0.15 345	0.31 461	0.20 392	0.51 483	0.43 472	0.35 470	0.42 478	0.45 540	0.27 451	0.56 504	0.41 546	0.10 434	0.07 184	0.07 154	0.07 202	0.11 461	0.12 309

ISRNet	0.28 468	0.15 318	0.54 394	0.27 506	0.19 485	0.24 335	0.15 153	0.47 441	0.45 498	0.40 537	0.49 546	0.42 521	0.27 451	0.33 380	0.30 480	0.20 626	0.12 401	0.17 605	0.16 603	0.16 560	0.21 494

rvit_105_1	0.28 468	0.24 514	0.65 482	0.27 506	0.19 485	0.31 461	0.35 604	0.46 429	0.53 571	0.31 392	0.32 354	0.32 431	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.16 588	0.14 441	0.15 588	0.17 614	0.11 461	0.11 253

UGAM	0.28 468	0.18 418	0.57 424	0.26 469	0.13 234	0.23 314	0.26 533	0.33 265	0.45 498	0.32 417	0.42 478	0.45 540	0.22 375	0.92 640	0.23 402	0.08 264	0.09 294	0.14 570	0.13 563	0.10 409	0.10 203

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 468	0.17 394	0.96 598	0.29 552	0.31 624	0.29 424	0.21 420	0.53 502	0.28 262	0.27 315	0.55 577	0.41 508	0.18 328	0.30 342	0.22 382	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.13 563	0.12 503	0.20 481

test_sample7	0.28 468	0.16 360	0.47 278	0.21 209	0.14 277	0.29 424	0.22 454	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.41 435	0.26 442	0.14 561	0.21 560	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.25 546

CBFPSM	0.28 468	0.23 501	0.76 531	0.21 209	0.14 277	0.38 539	0.26 533	0.42 379	0.37 401	0.34 451	0.36 410	0.55 596	0.38 564	0.33 380	0.40 542	0.08 264	0.08 249	0.07 154	0.08 291	0.09 344	0.12 309

ToySt	0.28 468	0.19 434	0.68 496	0.22 274	0.19 485	0.31 461	0.31 583	0.43 390	0.43 472	0.28 327	0.38 430	0.42 521	0.32 532	0.33 380	0.32 500	0.08 264	0.14 441	0.10 428	0.12 531	0.11 461	0.24 533

CSP-Net	0.28 468	0.17 394	0.41 219	0.22 274	0.14 277	0.44 574	0.24 507	0.52 491	0.42 461	0.42 555	0.44 502	0.42 521	0.27 451	0.66 563	0.30 480	0.12 515	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.10 203

DAS	0.28 468	0.13 232	0.49 310	0.24 387	0.18 451	0.30 439	0.24 507	0.48 452	0.48 532	0.42 555	0.45 517	0.34 449	0.31 518	0.76 600	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.10 409	0.11 253

AACVNet	0.28 468	0.22 481	0.55 403	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.19 352	0.43 390	0.33 345	0.39 528	0.42 478	0.44 534	0.29 494	0.73 585	0.28 462	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.09 391	0.13 517	0.12 309

FTStereo	0.28 468	0.11 136	0.56 413	0.24 387	0.13 234	0.21 258	0.52 655	0.36 293	0.28 262	0.38 510	0.94 653	0.30 411	0.56 628	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.19 463

LMCR-Stereo	0.28 468	0.22 481	0.56 413	0.29 552	0.14 277	0.37 533	0.23 482	0.57 556	0.36 386	0.40 537	0.40 457	0.29 391	0.30 501	0.41 435	0.38 536	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.13 517	0.10 203

MMNet	0.28 468	0.19 434	0.54 394	0.24 387	0.17 422	0.47 591	0.22 454	0.47 441	0.53 571	0.40 537	0.43 492	0.36 468	0.34 542	0.40 432	0.35 524	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.09 129

UNet	0.28 468	0.16 360	0.70 506	0.24 387	0.20 512	0.44 574	0.21 420	0.52 491	0.42 461	0.36 484	0.40 457	0.43 528	0.33 540	0.41 435	0.32 500	0.09 363	0.07 184	0.10 428	0.09 391	0.10 409	0.09 129

ac_64	0.28 468	0.16 360	0.62 467	0.25 428	0.17 422	0.36 525	0.22 454	0.48 452	0.35 370	0.36 484	0.37 421	0.51 578	0.30 501	0.62 543	0.34 517	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

GwcNet-RSSM	0.28 468	0.25 530	0.61 463	0.22 274	0.14 277	0.28 399	0.24 507	0.46 429	0.44 485	0.33 430	0.46 529	0.41 508	0.28 474	0.55 498	0.31 490	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.09 129

HSM-Net_RVC	0.28 468	0.12 188	0.48 293	0.19 118	0.11 117	0.35 518	0.21 420	0.64 619	0.44 485	0.40 537	0.43 492	0.50 575	0.27 451	0.75 594	0.25 430	0.08 264	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 468	0.25 530	0.64 477	0.22 274	0.16 390	0.30 439	0.21 420	0.54 518	0.33 345	0.36 484	0.38 430	0.38 480	0.26 442	0.45 454	0.28 462	0.15 577	0.11 372	0.11 485	0.11 488	0.14 540	0.14 382

StereoDRNet-Refined	0.28 468	0.19 434	0.47 278	0.25 428	0.14 277	0.36 525	0.21 420	0.49 463	0.43 472	0.46 585	0.52 560	0.42 521	0.30 501	0.46 456	0.38 536	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.11 488	0.10 409	0.11 253
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.29 489	0.10 88	0.60 456	0.24 387	0.16 390	0.38 539	0.31 583	0.60 591	0.46 510	0.41 549	0.41 469	0.49 569	0.31 518	0.30 342	0.29 476	0.09 363	0.10 335	0.09 348	0.10 451	0.09 344	0.25 546

DispNO	0.29 489	0.24 514	0.83 562	0.23 333	0.17 422	0.25 354	0.22 454	0.47 441	0.42 461	0.33 430	0.39 448	0.38 480	0.28 474	0.78 604	0.35 524	0.09 363	0.07 184	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

CRFU-Net	0.29 489	0.14 282	0.48 293	0.26 469	0.15 345	0.46 585	0.22 454	0.52 491	0.32 327	0.44 572	0.42 478	0.48 563	0.47 605	0.44 448	0.31 490	0.12 515	0.10 335	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.11 253

iRaft-Stereo_20w	0.29 489	0.11 136	0.86 573	0.33 600	0.24 577	0.32 478	0.26 533	0.60 591	0.26 233	0.41 549	0.21 229	0.28 378	0.19 351	0.32 368	0.24 414	0.07 117	0.31 647	0.07 154	0.09 391	0.08 242	0.47 646

AASNet	0.29 489	0.27 548	0.67 490	0.26 469	0.18 451	0.34 503	0.21 420	0.64 619	0.49 547	0.36 484	0.41 469	0.32 431	0.26 442	0.33 380	0.39 540	0.12 515	0.09 294	0.10 428	0.08 291	0.14 540	0.12 309

GEStereo_RVC	0.29 489	0.24 514	0.60 456	0.27 506	0.16 390	0.33 487	0.25 521	0.58 570	0.56 591	0.35 470	0.38 430	0.34 449	0.25 423	0.51 475	0.29 476	0.12 515	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.11 461	0.13 344

EAI-Stereo	0.29 489	0.11 136	0.38 187	0.22 274	0.18 451	0.33 487	1.66 701	0.53 502	0.27 251	0.27 315	0.50 550	0.17 220	0.16 271	0.25 243	0.25 430	0.07 117	0.07 184	0.07 154	0.11 488	0.07 171	0.10 203

delet	0.29 489	0.18 418	0.58 440	0.24 387	0.19 485	0.41 556	0.30 573	0.52 491	0.51 560	0.35 470	0.42 478	0.37 474	0.31 518	0.49 464	0.36 528	0.10 434	0.09 294	0.11 485	0.12 531	0.09 344	0.09 129

HGLStereo	0.29 489	0.19 434	0.60 456	0.24 387	0.21 529	0.33 487	0.23 482	0.52 491	0.44 485	0.36 484	0.49 546	0.41 508	0.35 549	0.46 456	0.34 517	0.11 475	0.11 372	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.12 309

DSFCA	0.29 489	0.18 418	0.48 293	0.21 209	0.17 422	0.39 545	0.32 590	0.49 463	0.44 485	0.44 572	0.38 430	0.40 499	0.30 501	0.53 486	0.38 536	0.12 515	0.10 335	0.10 428	0.11 488	0.11 461	0.11 253

CFNet	0.29 489	0.29 560	0.57 424	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.15 153	0.53 502	0.46 510	0.31 392	0.40 457	0.38 480	0.27 451	0.76 600	0.28 462	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.09 129

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 489	0.24 514	0.81 551	0.26 469	0.18 451	0.30 439	0.22 454	0.52 491	0.41 449	0.38 510	0.42 478	0.42 521	0.28 474	0.46 456	0.31 490	0.11 475	0.08 249	0.10 428	0.11 488	0.10 409	0.12 309
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 489	0.37 604	0.92 589	0.24 387	0.13 234	0.30 439	0.19 352	0.55 536	0.51 560	0.39 528	0.46 529	0.39 494	0.27 451	0.36 411	0.30 480	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.05 32	0.13 517	0.11 253

HSM	0.29 489	0.18 418	0.48 293	0.21 209	0.15 345	0.33 487	0.20 392	0.55 536	0.39 428	0.36 484	0.39 448	0.67 641	0.32 532	0.88 628	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.10 203

ACV-stereo	0.30 503	0.20 448	0.82 556	0.23 333	0.16 390	0.48 598	0.20 392	0.38 319	0.34 357	0.29 352	0.33 376	0.66 637	0.43 591	0.55 498	0.31 490	0.10 434	0.09 294	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.12 309

ssnet_v2	0.30 503	0.21 462	0.63 472	0.23 333	0.15 345	0.40 551	0.30 573	0.59 580	0.48 532	0.40 537	0.37 421	0.46 549	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.11 372	0.11 485	0.11 488	0.12 503	0.11 253

dad	0.30 503	0.38 611	0.60 456	0.22 274	0.14 277	0.32 478	0.21 420	0.35 281	0.51 560	0.45 579	0.45 517	0.46 549	0.23 389	0.41 435	0.27 454	0.21 628	0.11 372	0.20 625	0.11 488	0.15 552	0.11 253

THIR-Stereo	0.30 503	0.15 318	0.46 270	0.19 118	0.11 117	0.28 399	0.70 669	0.33 265	0.36 386	0.37 501	0.64 614	0.33 441	0.49 614	0.58 511	0.44 561	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.08 76

ADLNet	0.30 503	0.19 434	0.59 449	0.23 333	0.19 485	0.34 503	0.23 482	0.56 547	0.44 485	0.43 566	0.41 469	0.43 528	0.28 474	0.56 504	0.36 528	0.11 475	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.15 401

RAFT + AFF	0.30 503	0.33 581	0.76 531	0.25 428	0.17 422	0.30 439	0.33 596	0.55 536	0.42 461	0.28 327	0.30 330	0.31 420	0.31 518	0.64 552	0.32 500	0.09 363	0.11 372	0.11 485	0.10 451	0.12 503	0.16 418

psm_up	0.30 503	0.21 462	0.58 440	0.26 469	0.18 451	0.32 478	0.27 542	0.57 556	0.45 498	0.38 510	0.41 469	0.45 540	0.40 576	0.59 519	0.32 500	0.11 475	0.12 401	0.13 546	0.12 531	0.11 461	0.11 253

DMCA-RVC	0.30 503	0.27 548	0.93 593	0.28 534	0.17 422	0.30 439	0.21 420	0.43 390	0.36 386	0.40 537	0.38 430	0.39 494	0.36 554	0.44 448	0.34 517	0.13 537	0.10 335	0.16 596	0.12 531	0.13 517	0.11 253

STTStereo	0.30 503	0.24 514	0.83 562	0.25 428	0.17 422	0.30 439	0.24 507	0.49 463	0.39 428	0.39 528	0.41 469	0.44 534	0.28 474	0.41 435	0.30 480	0.13 537	0.13 422	0.13 546	0.16 603	0.12 503	0.12 309

RASNet	0.30 503	0.19 434	0.59 449	0.23 333	0.19 485	0.33 487	0.20 392	0.50 471	0.41 449	0.31 392	0.44 502	0.47 559	0.38 564	0.79 608	0.40 542	0.09 363	0.07 184	0.07 154	0.09 391	0.08 242	0.10 203

DLCB_ROB	0.30 503	0.20 448	0.45 254	0.28 534	0.17 422	0.37 533	0.25 521	0.50 471	0.45 498	0.46 585	0.47 536	0.51 578	0.34 542	0.56 504	0.38 536	0.10 434	0.10 335	0.11 485	0.11 488	0.10 409	0.11 253

DNS	0.31 514	0.09 51	0.45 254	0.35 611	0.30 616	0.33 487	0.16 206	0.40 351	0.34 357	1.50 694	0.19 197	0.20 270	0.12 154	0.23 207	0.24 414	0.10 434	0.30 642	0.06 48	0.11 488	0.08 242	0.64 677

DualNet (step1)	0.31 514	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.41 435	0.26 442	0.24 636	0.21 560	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

iinet-f	0.31 514	0.23 501	1.16 628	0.20 164	0.16 390	0.44 574	0.23 482	0.47 441	0.38 412	0.36 484	0.44 502	0.41 508	0.35 549	0.36 411	0.43 554	0.10 434	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.13 517	0.12 309

ADLNet2	0.31 514	0.23 501	0.77 537	0.23 333	0.18 451	0.36 525	0.24 507	0.55 536	0.54 576	0.33 430	0.38 430	0.45 540	0.31 518	0.70 575	0.36 528	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.12 503	0.11 253

hitnet-ft	0.31 514	0.21 462	0.56 413	0.19 118	0.14 277	0.40 551	0.23 482	0.46 429	0.42 461	0.37 501	0.46 529	0.53 591	0.35 549	0.76 600	0.35 524	0.14 561	0.10 335	0.14 570	0.10 451	0.15 552	0.14 382

FADNet-RVC-Resample	0.31 514	0.32 577	1.16 628	0.27 506	0.17 422	0.33 487	0.21 420	0.49 463	0.40 439	0.36 484	0.38 430	0.34 449	0.27 451	0.54 492	0.27 454	0.10 434	0.10 335	0.14 570	0.13 563	0.13 517	0.18 445

FADNet_RVC	0.31 514	0.35 594	0.98 602	0.24 387	0.16 390	0.30 439	0.17 248	0.52 491	0.39 428	0.30 375	0.38 430	0.30 411	0.29 494	0.54 492	0.33 509	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.16 603	0.21 616	0.24 533

LL-Strereo	0.32 521	0.33 581	0.77 537	0.26 469	0.24 577	0.22 290	0.23 482	0.58 570	0.44 485	0.35 470	0.32 354	0.41 508	0.40 576	0.93 642	0.25 430	0.08 264	0.13 422	0.11 485	0.09 391	0.09 344	0.22 509

SACVNet	0.32 521	0.25 530	0.59 449	0.26 469	0.19 485	0.35 518	0.25 521	0.54 518	0.41 449	0.43 566	0.45 517	0.46 549	0.34 542	0.71 581	0.30 480	0.14 561	0.10 335	0.12 520	0.12 531	0.16 560	0.20 481

CrosDoStereo	0.32 521	0.11 136	0.53 381	0.19 118	0.12 173	0.22 290	1.07 689	0.36 293	0.38 412	0.38 510	0.60 599	0.28 378	0.45 596	0.61 532	0.56 597	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.09 129

DeepStereo_LL	0.32 521	0.11 136	0.53 381	0.19 118	0.12 173	0.22 290	1.07 689	0.36 293	0.38 412	0.38 510	0.60 599	0.28 378	0.45 596	0.61 532	0.56 597	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.09 129

pcwnet_v2	0.32 521	0.16 360	1.22 639	0.23 333	0.19 485	0.32 478	0.19 352	0.61 601	0.61 609	0.37 501	0.45 517	0.35 462	0.29 494	0.37 421	0.26 442	0.14 561	0.11 372	0.12 520	0.11 488	0.14 540	0.18 445

TDLM	0.32 521	0.27 548	0.52 370	0.30 563	0.15 345	0.33 487	0.32 590	0.54 518	0.50 554	0.44 572	0.43 492	0.39 494	0.30 501	0.92 640	0.30 480	0.14 561	0.09 294	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.14 382

NVstereo2D	0.32 521	0.18 418	0.63 472	0.24 387	0.23 560	0.43 569	0.28 558	0.60 591	0.58 596	0.28 327	0.39 448	0.42 521	0.30 501	0.71 581	0.30 480	0.13 537	0.09 294	0.13 546	0.10 451	0.20 609	0.18 445

Selective-IGEV-i16pc	0.33 528	0.12 188	1.65 668	0.21 209	0.14 277	0.74 647	0.30 573	0.46 429	0.44 485	0.21 243	0.32 354	0.26 360	0.14 227	0.71 581	0.19 305	0.15 577	0.10 335	0.08 251	0.09 391	0.11 461	0.12 309

YMNet	0.33 528	0.26 540	0.64 477	0.28 534	0.23 560	0.48 598	0.27 542	0.54 518	0.47 524	0.49 598	0.56 582	0.51 578	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.16 486	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.14 382

YMNet_1	0.33 528	0.26 540	0.64 477	0.28 534	0.23 560	0.48 598	0.27 542	0.54 518	0.47 524	0.49 598	0.56 582	0.51 578	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.16 486	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.14 382

fast-acv-ft	0.33 528	0.26 540	0.88 583	0.25 428	0.18 451	0.49 604	0.27 542	0.44 411	0.50 554	0.40 537	0.55 577	0.49 569	0.36 554	0.39 428	0.41 546	0.11 475	0.11 372	0.11 485	0.12 531	0.13 517	0.11 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 528	0.25 530	0.82 556	0.22 274	0.17 422	0.46 585	0.28 558	0.53 502	0.53 571	0.43 566	0.57 587	0.44 534	0.31 518	0.50 468	0.48 574	0.10 434	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.11 461	0.12 309

AANet_RVC	0.33 528	0.31 570	0.69 499	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.23 482	0.49 463	0.55 584	0.39 528	0.60 599	0.43 528	0.30 501	0.88 628	0.54 593	0.11 475	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.10 409	0.12 309

PS-NSSS	0.33 528	0.36 601	0.61 463	0.24 387	0.18 451	0.33 487	0.24 507	0.59 580	0.42 461	0.38 510	0.52 560	0.36 468	0.31 518	0.80 612	0.32 500	0.18 613	0.14 441	0.21 627	0.15 593	0.17 575	0.14 382

DISCO	0.33 528	0.16 360	0.55 403	0.26 469	0.16 390	0.48 598	0.25 521	0.52 491	0.58 596	0.38 510	0.45 517	0.63 626	0.37 559	0.65 557	0.50 581	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.13 517	0.13 344

NOSS_ROB	0.33 528	0.24 514	0.49 310	0.27 506	0.16 390	0.34 503	0.19 352	0.55 536	0.50 554	0.34 451	0.37 421	0.42 521	0.30 501	0.93 642	0.25 430	0.19 623	0.20 555	0.24 636	0.22 636	0.17 575	0.25 546

TCMNet	0.34 537	0.28 556	0.81 551	0.29 552	0.30 616	0.40 551	0.28 558	0.53 502	0.49 547	0.38 510	0.46 529	0.40 499	0.30 501	0.61 532	0.42 550	0.14 561	0.13 422	0.15 588	0.14 582	0.18 591	0.19 463

HBP-ISP	0.34 537	0.35 594	0.76 531	0.23 333	0.17 422	0.33 487	0.22 454	0.56 547	0.47 524	0.42 555	0.49 546	0.33 441	0.41 581	0.73 585	0.27 454	0.18 613	0.19 540	0.24 636	0.20 626	0.16 560	0.16 418

AAGNet	0.34 537	0.12 188	0.53 381	0.26 469	0.16 390	0.20 226	0.19 352	0.31 239	0.29 286	0.35 470	0.35 395	0.27 365	0.30 501	0.44 448	2.56 700	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.07 202	0.09 344	0.07 30

FADNet-RVC	0.34 537	0.43 625	0.97 600	0.25 428	0.20 512	0.33 487	0.20 392	0.51 483	0.42 461	0.34 451	0.40 457	0.41 508	0.29 494	0.65 557	0.36 528	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.15 593	0.19 601	0.20 481

FADNet	0.34 537	0.43 625	0.88 583	0.24 387	0.22 545	0.37 533	0.19 352	0.56 547	0.49 547	0.32 417	0.36 410	0.43 528	0.32 532	0.65 557	0.30 480	0.17 602	0.16 486	0.14 570	0.16 603	0.25 631	0.21 494

CVANet_RVC	0.34 537	0.25 530	0.77 537	0.27 506	0.17 422	0.34 503	0.28 558	0.55 536	0.50 554	0.43 566	0.46 529	0.44 534	0.31 518	0.90 633	0.27 454	0.15 577	0.10 335	0.14 570	0.14 582	0.15 552	0.15 401

StereoDRNet	0.34 537	0.28 556	0.70 506	0.28 534	0.21 529	0.43 569	0.30 573	0.63 613	0.51 560	0.47 591	0.40 457	0.48 563	0.31 518	0.58 511	0.44 561	0.12 515	0.10 335	0.12 520	0.11 488	0.13 517	0.13 344

z-ln-s-r	0.35 544	0.30 566	1.02 607	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.26 533	0.46 429	0.55 584	0.33 430	0.61 607	0.39 494	0.31 518	0.80 612	0.77 628	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.11 461	0.10 203

DRN-Test	0.35 544	0.20 448	0.75 527	0.28 534	0.19 485	0.46 585	0.29 564	0.68 638	0.54 576	0.49 598	0.47 536	0.44 534	0.35 549	0.63 546	0.44 561	0.13 537	0.09 294	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.13 344

XPNet_ROB	0.35 544	0.26 540	0.58 440	0.28 534	0.19 485	0.37 533	0.31 583	0.57 556	0.51 560	0.52 610	0.54 572	0.57 603	0.38 564	0.65 557	0.48 574	0.17 602	0.12 401	0.13 546	0.12 531	0.16 560	0.17 439

ff1	0.36 547	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.38 319	0.46 510	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.08 264	0.28 624	0.12 520	0.11 488	0.08 242	0.37 620

Wz-Net-LNSev	0.36 547	0.35 594	1.06 612	0.26 469	0.21 529	0.47 591	0.33 596	0.56 547	0.58 596	0.45 579	0.54 572	0.50 575	0.37 559	0.40 432	0.42 550	0.12 515	0.11 372	0.10 428	0.09 391	0.14 540	0.15 401

FAT-Stereo	0.36 547	0.19 434	0.75 527	0.26 469	0.18 451	0.34 503	0.30 573	0.62 609	0.61 609	0.47 591	0.61 607	0.59 610	0.50 615	0.61 532	0.36 528	0.13 537	0.14 441	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.20 481

CBMV_ROB	0.36 547	0.21 462	0.57 424	0.22 274	0.14 277	0.35 518	0.20 392	0.55 536	0.47 524	0.52 610	0.58 590	0.45 540	0.53 624	0.75 594	0.50 581	0.18 613	0.19 540	0.23 634	0.21 628	0.15 552	0.20 481

ETE_ROB	0.36 547	0.32 577	0.64 477	0.30 563	0.18 451	0.40 551	0.38 621	0.59 580	0.49 547	0.50 604	0.52 560	0.62 622	0.37 559	0.58 511	0.43 554	0.13 537	0.10 335	0.14 570	0.12 531	0.17 575	0.18 445

PSMNet_ROB	0.36 547	0.31 570	0.71 516	0.31 579	0.21 529	0.44 574	0.44 639	0.61 601	0.49 547	0.39 528	0.45 517	0.49 569	0.32 532	0.66 563	0.53 589	0.14 561	0.10 335	0.15 588	0.14 582	0.13 517	0.13 344

CBMV	0.36 547	0.25 530	0.61 463	0.24 387	0.14 277	0.42 564	0.33 596	0.56 547	0.52 570	0.54 620	0.52 560	0.51 578	0.58 631	0.63 546	0.43 554	0.15 577	0.16 486	0.18 613	0.16 603	0.13 517	0.19 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 554	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.57 556	0.48 532	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.10 434	0.20 555	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.23 519

xxx	0.37 554	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.57 556	0.48 532	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.10 434	0.20 555	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.23 519

GwcNet	0.37 554	0.29 560	1.12 622	0.25 428	0.24 577	0.48 598	0.27 542	0.58 570	0.60 606	0.39 528	0.54 572	0.51 578	0.34 542	0.60 524	0.46 569	0.13 537	0.12 401	0.12 520	0.11 488	0.13 517	0.15 401

DANet	0.37 554	0.25 530	0.67 490	0.37 622	0.22 545	0.42 564	0.25 521	0.50 471	0.44 485	0.52 610	0.50 550	0.59 610	0.42 587	0.78 604	0.53 589	0.13 537	0.12 401	0.14 570	0.12 531	0.17 575	0.21 494
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 554	0.33 581	0.59 449	0.37 622	0.23 560	0.42 564	0.41 634	0.56 547	0.44 485	0.47 591	0.47 536	0.61 619	0.39 571	0.58 511	0.41 546	0.16 588	0.13 422	0.21 627	0.22 636	0.16 560	0.18 445

APVNet	0.38 559	0.26 540	0.87 576	0.26 469	0.22 545	0.52 613	0.35 604	0.64 619	0.46 510	0.40 537	0.52 560	0.48 563	0.39 571	0.84 622	0.48 574	0.13 537	0.14 441	0.15 588	0.16 603	0.16 560	0.16 418

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 559	0.43 625	0.72 521	0.35 611	0.19 485	0.51 607	0.25 521	0.56 547	0.39 428	0.42 555	0.47 536	0.47 559	0.27 451	0.74 589	0.32 500	0.38 665	0.19 540	0.27 639	0.17 614	0.29 648	0.27 567

RP	0.38 559	0.26 540	0.67 490	0.31 579	0.24 577	0.37 533	0.29 564	0.53 502	0.61 609	0.42 555	0.65 616	0.62 622	0.51 617	0.63 546	0.43 554	0.17 602	0.15 472	0.17 605	0.15 593	0.17 575	0.19 463

RYNet	0.38 559	0.23 501	0.65 482	0.26 469	0.28 601	0.62 632	0.33 596	0.61 601	0.62 613	0.42 555	0.39 448	0.58 609	0.40 576	0.89 630	0.57 600	0.11 475	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.19 601	0.22 509

LALA_ROB	0.38 559	0.31 570	0.65 482	0.30 563	0.21 529	0.46 585	0.39 625	0.63 613	0.54 576	0.53 616	0.52 560	0.69 645	0.36 554	0.52 483	0.48 574	0.18 613	0.11 372	0.16 596	0.14 582	0.17 575	0.16 418

Selective-IGEV-i16pb	0.39 564	0.14 282	2.10 680	0.21 209	0.15 345	0.68 641	0.31 583	0.60 591	0.60 606	0.25 295	0.44 502	0.32 431	0.21 367	0.79 608	0.26 442	0.14 561	0.10 335	0.09 348	0.10 451	0.12 503	0.14 382

PSMNet-RUCA	0.39 564	0.47 632	0.84 566	0.46 655	0.41 650	0.34 503	0.26 533	0.59 580	0.46 510	0.40 537	0.51 553	0.44 534	0.33 540	0.43 444	0.31 490	0.25 643	0.14 441	0.33 658	0.21 628	0.32 653	0.23 519

1111x	0.39 564	0.17 394	0.80 549	0.23 333	0.15 345	0.33 487	0.27 542	0.62 609	0.48 532	0.32 417	0.43 492	0.40 499	0.29 494	0.86 625	1.60 684	0.09 363	0.23 586	0.09 348	0.12 531	0.10 409	0.23 519

EKT-Stereo	0.39 564	0.13 232	0.53 381	0.42 647	3.94 706	0.22 290	0.17 248	0.38 319	0.30 305	0.21 243	0.20 209	0.23 307	0.15 248	0.30 342	0.18 273	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.12 309

GASNet	0.39 564	0.58 655	1.27 641	0.35 611	0.23 560	0.35 518	0.23 482	0.63 613	0.56 591	0.41 549	0.38 430	0.45 540	0.30 501	0.81 616	0.42 550	0.16 588	0.11 372	0.14 570	0.14 582	0.23 625	0.12 309

Wz-Net-MNSev	0.39 564	0.35 594	0.99 604	0.26 469	0.21 529	0.59 629	0.39 625	0.58 570	0.61 609	0.49 598	0.56 582	0.53 591	0.37 559	0.61 532	0.47 572	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.11 488	0.15 552	0.15 401

xxxx	0.39 564	0.14 282	0.47 278	0.20 164	0.16 390	0.38 539	0.20 392	0.61 601	0.43 472	0.30 375	0.44 502	0.38 480	0.25 423	0.50 468	2.41 698	0.11 475	0.21 560	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.26 559

test_xeample	0.39 564	0.14 282	0.46 270	0.19 118	0.16 390	0.34 503	0.22 454	0.59 580	0.43 472	0.33 430	0.47 536	0.30 411	0.27 451	0.60 524	2.44 699	0.10 434	0.21 560	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.25 546

Syn2CoEx	0.39 564	0.39 615	1.08 617	0.35 611	0.21 529	0.41 556	0.29 564	0.63 613	0.51 560	0.43 566	0.56 582	0.45 540	0.45 596	0.69 572	0.39 540	0.17 602	0.14 441	0.16 596	0.12 531	0.13 517	0.16 418

S-Stereo	0.39 564	0.20 448	1.04 609	0.28 534	0.22 545	0.39 545	0.31 583	0.58 570	0.69 629	0.40 537	0.59 595	0.48 563	0.41 581	0.75 594	0.42 550	0.12 515	0.15 472	0.13 546	0.13 563	0.16 560	0.25 546

stereogan	0.39 564	0.20 448	0.78 543	0.28 534	0.22 545	0.65 638	0.26 533	0.62 609	0.65 618	0.45 579	0.60 599	0.67 641	0.45 596	0.69 572	0.37 534	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.12 531	0.20 609	0.19 463

Nwc_Net	0.39 564	0.29 560	0.84 566	0.32 588	0.24 577	0.45 582	0.30 573	0.67 633	0.51 560	0.39 528	0.70 626	0.59 610	0.48 609	0.61 532	0.45 568	0.16 588	0.12 401	0.19 620	0.21 628	0.14 540	0.15 401

DStereoRT	0.40 576	0.16 360	0.74 523	0.25 428	0.17 422	0.42 564	0.19 352	0.50 471	0.48 532	0.31 392	0.40 457	0.32 431	0.39 571	0.64 552	0.31 490	0.09 363	0.11 372	1.56 704	0.43 670	0.08 242	0.41 629

w-ln-seven-2	0.40 576	0.37 604	1.34 648	0.28 534	0.18 451	0.38 539	0.29 564	0.53 502	0.59 603	0.47 591	0.56 582	0.46 549	0.42 587	0.70 575	0.64 612	0.10 434	0.10 335	0.12 520	0.11 488	0.14 540	0.16 418

aanetorigin	0.40 576	0.33 581	1.14 625	0.25 428	0.19 485	0.30 439	0.37 613	0.34 272	0.47 524	0.95 663	0.82 641	0.52 586	0.56 628	0.50 468	0.52 585	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.10 451	0.16 560	0.19 463

AF-Net	0.40 576	0.31 570	0.74 523	0.33 600	0.24 577	0.43 569	0.30 573	0.64 619	0.67 623	0.44 572	0.69 625	0.65 633	0.52 619	0.59 519	0.48 574	0.16 588	0.12 401	0.19 620	0.14 582	0.16 560	0.14 382

edge stereo	0.40 576	0.22 481	0.87 576	0.27 506	0.22 545	0.38 539	0.26 533	0.59 580	0.56 591	0.53 616	0.60 599	0.71 649	0.50 615	0.78 604	0.43 554	0.16 588	0.15 472	0.19 620	0.14 582	0.17 575	0.19 463

PA-Net	0.40 576	0.35 594	1.05 610	0.32 588	0.28 601	0.39 545	0.43 637	0.53 502	0.56 591	0.35 470	0.43 492	0.41 508	0.36 554	0.83 621	0.61 607	0.12 515	0.23 586	0.16 596	0.23 640	0.13 517	0.20 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 576	0.28 556	0.67 490	0.31 579	0.18 451	0.43 569	0.39 625	0.60 591	0.46 510	0.48 597	0.78 636	0.55 596	0.45 596	0.96 646	0.55 596	0.13 537	0.14 441	0.13 546	0.12 531	0.15 552	0.16 418

RGC	0.41 583	0.35 594	0.76 531	0.35 611	0.28 601	0.41 556	0.29 564	0.60 591	0.55 584	0.47 591	0.64 614	0.63 626	0.47 605	0.74 589	0.46 569	0.16 588	0.15 472	0.21 627	0.21 628	0.19 601	0.21 494

ADCRef	0.41 583	0.33 581	1.05 610	0.26 469	0.21 529	0.49 604	0.27 542	0.54 518	0.51 560	0.51 607	0.59 595	0.35 462	0.47 605	0.54 492	1.35 674	0.09 363	0.08 249	0.12 520	0.12 531	0.12 503	0.13 344

PWC_ROB	0.41 583	0.38 611	0.92 589	0.26 469	0.20 512	0.39 545	0.19 352	0.61 601	0.69 629	0.58 629	0.84 644	0.52 586	0.44 594	0.74 589	0.62 608	0.13 537	0.09 294	0.14 570	0.10 451	0.17 575	0.18 445

PWCDC_ROB	0.41 583	0.41 621	0.77 537	0.34 605	0.21 529	0.43 569	0.20 392	0.60 591	0.90 658	0.44 572	1.24 669	0.36 468	0.38 564	0.56 504	0.48 574	0.18 613	0.11 372	0.11 485	0.10 451	0.20 609	0.16 418

UDG	0.42 587	0.54 645	0.67 490	0.41 644	0.35 635	0.47 591	0.27 542	0.57 556	0.48 532	0.40 537	0.46 529	0.59 610	0.45 596	0.47 460	0.46 569	0.26 645	0.19 540	0.49 669	0.22 636	0.37 657	0.30 585

NCC-stereo	0.42 587	0.31 570	0.87 576	0.32 588	0.29 611	0.47 591	0.37 613	0.68 638	0.53 571	0.42 555	0.58 590	0.57 603	0.52 619	0.75 594	0.54 593	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.25 647	0.17 575	0.18 445

Abc-Net	0.42 587	0.31 570	0.87 576	0.32 588	0.29 611	0.47 591	0.37 613	0.68 638	0.53 571	0.42 555	0.58 590	0.57 603	0.52 619	0.75 594	0.54 593	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.25 647	0.17 575	0.18 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.42 587	0.44 628	0.92 589	0.24 387	0.16 390	0.45 582	0.40 629	0.58 570	0.50 554	0.54 620	0.63 611	0.52 586	0.51 617	0.91 635	0.66 615	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.15 593	0.15 552	0.21 494
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 591	0.34 590	0.62 467	0.28 534	0.33 630	0.60 630	0.34 601	0.68 638	0.47 524	0.54 620	0.66 618	0.56 601	0.46 603	0.73 585	0.66 615	0.26 645	0.19 540	0.24 636	0.22 636	0.27 641	0.25 546

RTSC	0.43 591	0.37 604	0.95 597	0.30 563	0.20 512	0.50 606	0.23 482	0.65 625	0.86 654	0.56 624	0.54 572	0.51 578	0.36 554	0.71 581	0.92 640	0.13 537	0.14 441	0.11 485	0.13 563	0.18 591	0.19 463

SQANet	0.44 593	0.57 652	0.89 585	0.49 658	0.39 647	0.47 591	0.23 482	0.53 502	0.44 485	0.41 549	0.48 545	0.47 559	0.34 542	0.58 511	0.43 554	0.38 665	0.15 472	0.40 665	0.21 628	0.50 665	0.34 605

Anonymous_2	0.44 593	0.23 501	0.57 424	0.34 605	0.34 632	0.53 616	0.28 558	0.49 463	0.39 428	0.36 484	0.34 387	0.48 563	0.38 564	0.43 444	0.33 509	0.26 645	0.41 667	0.44 667	1.45 705	0.33 655	0.37 620

NaN_ROB	0.44 593	0.38 611	0.94 596	0.30 563	0.20 512	0.52 613	0.49 650	0.61 601	0.60 606	0.56 624	0.47 536	0.49 569	0.42 587	1.24 668	0.76 627	0.12 515	0.18 526	0.12 520	0.13 563	0.12 503	0.18 445

w-ln-seven	0.45 596	0.40 618	1.40 655	0.27 506	0.22 545	0.58 625	0.33 596	0.65 625	0.83 648	0.59 630	0.63 611	0.53 591	0.39 571	0.66 563	0.81 634	0.12 515	0.11 372	0.13 546	0.12 531	0.16 560	0.17 439

test_sample9	0.45 596	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.70 575	1.01 649	0.24 636	1.93 706	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

Wz-Net-SNSev	0.45 596	0.53 644	1.42 656	0.31 579	0.21 529	0.44 574	0.45 640	0.64 619	0.68 627	0.46 585	0.66 618	0.62 622	0.40 576	0.78 604	0.65 613	0.12 515	0.11 372	0.12 520	0.13 563	0.17 575	0.19 463

DDUNet	0.45 596	0.60 658	0.71 516	0.45 652	0.39 647	0.46 585	0.32 590	0.53 502	0.44 485	0.46 585	0.53 568	0.57 603	0.38 564	0.51 475	0.43 554	0.34 658	0.21 560	0.56 673	0.25 647	0.41 660	0.36 612

222	0.45 596	0.14 282	0.43 237	0.19 118	0.15 345	0.36 525	0.20 392	0.60 591	0.43 472	0.37 501	0.45 517	0.30 411	0.28 474	0.59 519	3.72 704	0.11 475	0.19 540	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.27 567

SHD	0.45 596	0.34 590	0.89 585	0.37 622	0.28 601	0.46 585	0.23 482	0.72 650	0.96 665	0.65 637	0.61 607	0.61 619	0.48 609	0.64 552	0.69 619	0.16 588	0.16 486	0.16 596	0.16 603	0.21 616	0.25 546

GANetREF_RVC	0.45 596	0.52 641	0.87 576	0.39 632	0.20 512	0.51 607	0.50 652	0.68 638	0.67 623	0.47 591	0.46 529	0.50 575	0.43 591	0.91 635	0.40 542	0.28 651	0.21 560	0.32 655	0.19 621	0.28 646	0.23 519
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.45 596	0.37 604	0.89 585	0.44 649	0.37 641	0.70 642	0.35 604	0.75 654	0.78 643	0.45 579	0.53 568	0.65 633	0.40 576	0.68 571	0.52 585	0.22 631	0.12 401	0.21 627	0.19 621	0.26 635	0.22 509

DeepPrunerF	0.46 604	0.37 604	1.50 660	0.34 605	0.30 616	0.36 525	0.37 613	0.64 619	1.15 680	0.41 549	0.45 517	0.40 499	0.41 581	0.82 617	0.53 589	0.18 613	0.14 441	0.23 634	0.21 628	0.17 575	0.18 445

CC-Net-ROB	0.46 604	0.55 646	0.86 573	0.38 630	0.23 560	0.51 607	0.30 573	0.69 644	0.51 560	0.46 585	0.51 553	0.48 563	0.38 564	0.96 646	0.40 542	0.36 661	0.23 586	0.56 673	0.25 647	0.34 656	0.22 509

FBW_ROB	0.46 604	0.34 590	0.71 516	0.32 588	0.20 512	0.51 607	0.32 590	0.73 651	0.63 615	0.60 631	0.57 587	0.65 633	0.44 594	1.42 681	0.62 608	0.14 561	0.17 514	0.22 632	0.16 603	0.17 575	0.23 519

SDNR	0.47 607	0.29 560	0.92 589	0.24 387	0.37 641	1.27 679	0.17 248	0.54 518	0.58 596	0.44 572	0.85 645	0.55 596	0.28 474	1.19 666	0.52 585	0.23 632	0.24 602	0.17 605	0.13 563	0.19 601	0.26 559

G-Net	0.47 607	0.26 540	1.02 607	0.34 605	0.28 601	0.89 661	0.35 604	0.47 441	0.46 510	0.68 642	1.20 666	0.64 631	0.59 633	0.61 532	0.60 604	0.16 588	0.14 441	0.17 605	0.13 563	0.22 620	0.21 494

XQC	0.47 607	0.45 629	1.07 614	0.40 637	0.28 601	0.58 625	0.38 621	0.67 633	0.76 642	0.53 616	0.47 536	0.59 610	0.47 605	0.74 589	0.80 632	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.16 603	0.26 635	0.24 533

WQFJA1++	0.48 610	0.07 2	0.86 573	0.23 333	0.19 485	0.18 156	0.11 21	0.21 62	0.14 23	2.23 699	0.12 63	0.23 307	0.11 113	0.21 154	0.14 143	0.08 264	0.19 540	0.06 48	0.09 391	4.02 709	0.20 481

z-mn7	0.48 610	0.52 641	1.28 642	0.26 469	0.19 485	0.62 632	0.34 601	0.59 580	0.96 665	0.45 579	0.97 654	0.53 591	0.41 581	0.99 650	0.70 620	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.10 451	0.14 540	0.16 418

ADCP+	0.48 610	0.36 601	1.47 658	0.26 469	0.22 545	0.57 623	0.40 629	0.56 547	0.54 576	0.46 585	0.52 560	0.46 549	0.53 624	0.59 519	1.93 691	0.10 434	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.14 540	0.15 401

PASM	0.49 613	0.41 621	1.15 626	0.37 622	0.35 635	0.42 564	0.42 635	0.54 518	0.65 618	0.54 620	0.54 572	0.63 626	0.48 609	0.94 645	0.51 584	0.27 649	0.30 642	0.30 650	0.33 660	0.29 648	0.29 582

zh-mn7	0.50 614	0.57 652	1.82 675	0.25 428	0.19 485	0.45 582	0.29 564	0.59 580	0.84 651	0.67 640	0.97 654	0.49 569	0.41 581	0.93 642	0.73 623	0.12 515	0.10 335	0.11 485	0.11 488	0.13 517	0.17 439

GCST	0.50 614	0.67 664	0.82 556	1.04 688	0.55 668	0.38 539	0.11 21	0.42 379	0.33 345	0.42 555	0.35 395	0.29 391	0.18 328	0.50 468	0.23 402	0.70 681	0.42 668	0.79 685	0.62 689	0.63 672	0.47 646

SuperB	0.50 614	0.37 604	2.16 683	0.23 333	0.15 345	0.41 556	0.32 590	0.50 471	0.83 648	0.44 572	0.51 553	0.33 441	0.45 596	0.69 572	1.07 656	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.95 693	0.18 445

ADCL	0.50 614	0.30 566	1.15 626	0.28 534	0.19 485	0.77 651	0.64 665	0.57 556	0.73 639	0.57 627	0.73 631	0.55 596	0.60 635	0.66 563	1.53 681	0.11 475	0.10 335	0.13 546	0.13 563	0.15 552	0.16 418

ADCPNet	0.51 618	0.36 601	1.82 675	0.27 506	0.23 560	0.71 643	0.39 625	0.56 547	0.54 576	0.52 610	0.60 599	0.66 637	0.57 630	0.64 552	1.23 663	0.15 577	0.18 526	0.14 570	0.23 640	0.19 601	0.22 509

DPSNet	0.51 618	0.26 540	1.16 628	0.28 534	0.21 529	0.76 648	0.56 660	0.89 673	0.82 647	0.49 598	0.51 553	0.64 631	0.81 660	0.89 630	0.85 637	0.17 602	0.16 486	0.13 546	0.13 563	0.26 635	0.27 567

MDST_ROB	0.51 618	0.16 360	0.97 600	0.31 579	0.21 529	1.35 683	0.34 601	0.80 659	0.59 603	1.09 674	0.74 632	0.49 569	0.37 559	1.31 675	0.60 604	0.14 561	0.12 401	0.16 596	0.13 563	0.13 517	0.18 445

zh-sn7	0.52 621	0.64 661	1.77 672	0.30 563	0.20 512	0.47 591	0.40 629	0.60 591	0.65 618	0.53 616	0.82 641	0.52 586	0.59 633	1.10 659	0.96 645	0.13 537	0.13 422	0.13 546	0.13 563	0.17 575	0.20 481

test_sample8	0.52 621	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.57 556	0.38 412	0.63 634	0.39 448	1.16 668	0.68 650	0.70 575	1.01 649	0.24 636	1.93 706	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

psmorigin	0.52 621	0.29 560	3.10 693	0.24 387	0.19 485	0.39 545	0.24 507	0.52 491	0.45 498	0.66 639	0.68 622	0.70 648	0.52 619	0.86 625	0.49 580	0.15 577	0.17 514	0.13 546	0.14 582	0.16 560	0.23 519

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 624	0.60 658	0.98 602	0.40 637	0.25 591	0.87 659	0.57 661	0.60 591	0.64 617	0.60 631	0.67 620	0.63 626	0.42 587	1.13 661	0.50 581	0.23 632	0.28 624	0.27 639	0.35 662	0.25 631	0.33 601

ADCMid	0.53 624	0.45 629	1.46 657	0.27 506	0.22 545	0.51 607	0.38 621	0.61 601	0.58 596	0.75 647	0.67 620	0.62 622	0.66 649	0.66 563	1.75 686	0.13 537	0.12 401	0.17 605	0.17 614	0.20 609	0.21 494

pmcnn	0.54 626	0.24 514	1.06 612	0.25 428	0.26 595	0.40 551	0.31 583	0.55 536	0.55 584	0.56 624	1.22 668	2.53 696	0.39 571	0.84 622	1.08 657	0.09 363	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.10 409	0.14 382

AANet	0.55 627	0.47 632	1.61 665	0.23 333	0.31 624	0.41 556	0.25 521	0.53 502	1.14 678	0.93 661	0.98 658	0.84 655	0.71 652	0.60 524	0.66 615	0.18 613	0.32 652	0.14 570	0.13 563	0.18 591	0.44 640

DStereoO	0.55 627	0.35 594	0.68 496	0.44 649	0.49 660	0.41 556	1.08 692	0.58 570	0.73 639	0.49 598	0.53 568	0.51 578	0.85 662	0.60 524	0.75 625	0.83 689	0.28 624	0.38 662	0.19 621	0.52 667	0.35 609

Wz-Net-TNSev	0.55 627	0.72 666	1.90 677	0.26 469	0.21 529	0.64 637	0.45 640	0.66 631	0.71 634	0.52 610	0.55 577	0.71 649	0.63 646	1.04 655	0.94 643	0.16 588	0.15 472	0.13 546	0.15 593	0.21 616	0.24 533

AnyNet_C32	0.55 627	0.51 640	1.34 648	0.29 552	0.28 601	0.61 631	0.62 664	0.57 556	0.62 613	0.63 634	0.68 622	0.54 595	0.55 626	0.82 617	1.81 687	0.15 577	0.15 472	0.15 588	0.18 619	0.21 616	0.25 546

CSAN	0.55 627	0.47 632	1.19 636	0.37 622	0.23 560	0.57 623	0.61 663	0.65 625	0.72 636	0.65 637	0.78 636	0.66 637	0.65 648	1.41 680	0.77 628	0.21 628	0.17 514	0.20 625	0.21 628	0.18 591	0.21 494

WCMA_ROB	0.55 627	0.27 548	0.76 531	0.26 469	0.22 545	0.62 632	0.36 611	0.57 556	0.58 596	0.97 665	1.40 674	1.28 674	0.94 670	0.80 612	0.80 632	0.20 626	0.17 514	0.16 596	0.16 603	0.19 601	0.29 582

WZ-Net	0.56 633	0.49 639	2.14 682	0.30 563	0.24 577	0.58 625	0.48 647	0.65 625	0.80 645	0.51 607	0.72 628	0.68 643	0.60 635	1.06 657	1.01 649	0.13 537	0.10 335	0.11 485	0.12 531	0.19 601	0.23 519

Consistency-Raft	0.56 633	0.52 641	1.12 622	0.45 652	0.49 660	0.48 598	0.45 640	0.73 651	0.74 641	0.45 579	0.82 641	0.46 549	0.60 635	0.51 475	0.63 611	0.39 667	0.40 665	0.44 667	0.51 679	0.53 668	0.38 628

anonymity	0.57 635	0.55 646	0.74 523	0.48 657	0.63 673	0.56 621	0.43 637	0.71 646	0.51 560	0.64 636	0.55 577	0.57 603	0.61 639	0.65 557	0.57 600	0.55 672	0.55 684	0.50 670	0.54 681	0.51 666	0.61 670

SGM_RVC	0.57 635	0.22 481	0.60 456	0.26 469	0.16 390	0.97 667	0.46 643	0.76 656	0.90 658	1.03 671	0.92 652	1.16 668	0.93 669	1.21 667	0.72 622	0.17 602	0.16 486	0.16 596	0.16 603	0.16 560	0.24 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 637	0.48 637	1.35 650	0.38 630	0.37 641	0.96 666	1.13 694	0.84 668	1.05 669	0.50 604	0.70 626	0.45 540	0.61 639	0.63 546	0.62 608	0.26 645	0.28 624	0.14 570	0.13 563	0.20 609	0.44 640

MFN_U_SF_RVC	0.58 637	0.58 655	1.31 646	0.39 632	0.23 560	0.72 644	0.30 573	0.83 664	0.68 627	0.74 646	0.74 632	0.86 656	0.60 635	0.84 622	0.83 635	0.29 652	0.27 620	0.32 655	0.37 666	0.31 650	0.33 601

SANet	0.58 637	0.41 621	1.38 652	0.27 506	0.16 390	0.72 644	0.48 647	0.71 646	1.34 683	0.69 643	0.97 654	0.94 660	0.78 656	0.97 649	0.93 641	0.14 561	0.12 401	0.12 520	0.12 531	0.18 591	0.20 481

otaku	0.60 640	0.73 668	1.13 624	0.64 667	0.45 659	0.73 646	0.37 613	0.67 633	0.67 623	0.52 610	0.75 634	0.66 637	0.46 603	0.74 589	0.59 603	0.55 672	0.34 658	0.56 673	0.36 664	0.65 674	0.49 651

MeshStereo	0.60 640	0.31 570	0.71 516	0.22 274	0.17 422	0.66 639	0.36 611	0.81 661	0.63 615	1.48 693	1.32 671	1.65 682	0.83 661	1.18 665	0.74 624	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.14 582	0.17 575	0.19 463
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
Ntro	0.61 642	0.75 671	1.16 628	0.67 669	0.50 662	0.76 648	0.37 613	0.68 638	0.71 634	0.50 604	0.59 595	0.65 633	0.52 619	0.79 608	0.58 602	0.58 675	0.32 652	0.57 676	0.34 661	0.69 679	0.50 655

PVD	0.62 643	0.41 621	0.93 593	0.44 649	0.39 647	0.63 636	0.51 654	0.86 669	1.27 681	0.93 661	1.09 661	0.81 653	0.85 662	0.89 630	0.89 639	0.21 628	0.23 586	0.22 632	0.19 621	0.28 646	0.41 629

SAMSARA	0.62 643	0.47 632	0.93 593	0.70 673	0.50 662	1.15 673	1.29 697	0.79 658	0.70 632	0.77 653	0.55 577	0.92 659	0.58 631	0.87 627	0.77 628	0.19 623	0.27 620	0.18 613	0.19 621	0.27 641	0.28 576

ADCS	0.62 643	0.56 648	1.54 663	0.30 563	0.25 591	0.56 621	0.46 643	0.71 646	0.86 654	0.77 653	0.72 628	0.68 643	0.62 644	0.82 617	2.33 697	0.17 602	0.16 486	0.16 596	0.17 614	0.23 625	0.27 567

DGSMNet	0.63 646	0.32 577	1.01 606	0.54 663	0.73 680	0.62 632	1.36 698	0.62 609	0.58 596	0.38 510	0.62 610	0.52 586	0.34 542	0.65 557	0.47 572	0.54 671	0.61 691	0.67 678	0.61 688	0.65 674	0.69 684

MSMD_ROB	0.63 646	0.34 590	0.70 506	0.30 563	0.25 591	0.88 660	0.35 604	0.58 570	0.67 623	1.13 675	1.52 678	1.75 685	1.05 675	0.90 633	0.60 604	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.27 655	0.25 631	0.27 567

EDNetEfficient	0.64 648	0.39 615	2.52 686	0.26 469	0.26 595	0.39 545	0.49 650	0.42 379	1.06 670	1.38 682	0.86 646	0.61 619	0.97 671	0.66 563	1.62 685	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.12 531	0.20 609	0.19 463

FCDSN-DC	0.67 649	0.38 611	0.83 562	0.37 622	0.30 616	0.66 639	0.37 613	0.69 644	0.70 632	1.15 677	1.53 679	1.70 684	1.38 684	1.00 651	0.83 635	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.27 641	0.32 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 649	0.94 680	1.63 666	0.77 679	1.19 698	0.53 616	0.25 521	0.61 601	0.72 636	0.70 644	0.60 599	0.69 645	0.90 667	0.80 612	0.52 585	0.27 649	0.13 422	0.74 681	0.31 659	0.68 677	0.44 640

AnyNet_C01	0.68 651	0.69 665	2.64 688	0.33 600	0.27 599	0.93 662	0.64 665	0.66 631	0.65 618	0.70 644	0.97 654	0.75 651	0.63 646	1.01 652	1.52 680	0.17 602	0.16 486	0.17 605	0.17 614	0.24 629	0.28 576

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 652	0.73 668	1.26 640	0.47 656	0.28 601	1.42 686	0.60 662	0.82 662	0.94 664	0.85 657	0.86 646	0.88 658	0.70 651	1.32 676	0.75 625	0.37 663	0.30 642	0.34 660	0.36 664	0.44 662	0.42 634

FC-DCNN	0.73 653	0.33 581	0.84 566	0.33 600	0.28 601	0.82 657	0.40 629	0.82 662	0.83 648	1.43 685	1.60 683	1.97 687	1.38 684	1.10 659	0.93 641	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.26 635	0.32 595

MFMNet_re	0.74 654	0.84 675	1.16 628	0.64 667	0.70 678	0.79 653	0.71 670	0.77 657	0.85 652	0.79 655	0.86 646	0.69 645	0.80 658	0.73 585	0.65 613	0.66 679	0.59 689	0.61 677	0.58 686	0.68 677	0.71 685

NVStereoNet_ROB	0.74 654	0.64 661	1.20 638	0.55 664	0.43 655	0.54 620	0.48 647	0.75 654	0.87 657	0.88 658	1.72 686	1.06 665	1.03 674	1.29 672	0.98 648	0.35 660	0.42 668	0.41 666	0.48 674	0.38 658	0.43 637
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 654	0.72 666	1.18 635	0.52 662	0.57 670	0.76 648	0.50 652	0.80 659	0.66 622	0.97 665	0.88 649	0.94 660	0.74 653	1.08 658	1.04 654	0.58 675	0.51 677	0.50 670	0.50 678	0.56 669	0.72 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	0.75 657	0.33 581	0.82 556	0.33 600	0.28 601	0.85 658	0.40 629	0.88 671	0.86 654	1.46 687	1.65 684	2.08 689	1.40 686	1.14 663	0.95 644	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.26 635	0.32 595

RainbowNet	0.76 658	1.00 684	1.29 644	0.82 680	0.63 673	0.79 653	0.52 655	0.83 664	0.93 661	0.61 633	0.79 639	0.79 652	0.62 644	0.82 617	0.67 618	0.80 688	0.55 684	0.79 685	0.49 675	0.81 685	0.62 671

ACVNet-4b	0.76 658	0.90 678	1.67 669	0.73 676	0.51 665	0.80 656	0.31 583	0.74 653	0.81 646	0.51 607	0.72 628	0.94 660	0.43 591	1.01 652	1.32 671	1.18 701	0.22 572	0.77 683	0.45 671	0.70 680	0.50 655

ACVNet_1	0.77 660	0.92 679	1.79 674	0.73 676	0.53 666	0.78 652	0.42 635	0.88 671	0.90 658	0.75 647	0.76 635	1.32 675	0.80 658	1.04 655	0.70 620	0.57 674	0.32 652	0.72 680	0.35 662	0.70 680	0.50 655

ELAS_RVC	0.80 661	0.40 618	1.10 619	0.40 637	0.35 635	0.93 662	1.10 693	0.87 670	1.12 677	1.40 683	1.39 672	1.27 673	1.55 692	1.13 661	1.13 658	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.28 656	0.31 650	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 661	0.40 618	0.91 588	0.39 632	0.35 635	1.52 688	0.81 679	0.97 675	0.98 667	1.47 692	1.58 681	1.19 670	1.33 683	1.01 652	1.21 661	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.29 658	0.32 653	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.81 663	0.64 661	2.42 685	0.49 658	0.17 422	0.58 625	0.32 590	0.83 664	0.85 652	0.41 549	0.52 560	0.98 664	0.61 639	4.97 707	1.22 662	0.12 515	0.07 184	0.10 428	0.24 642	0.27 641	0.32 595

RTS	0.81 663	0.56 648	4.76 698	0.37 622	0.30 616	1.11 670	0.52 655	0.67 633	1.07 671	0.76 650	0.91 650	0.60 616	0.61 639	1.64 684	1.24 664	0.15 577	0.13 422	0.15 588	0.15 593	0.22 620	0.24 533

RTSA	0.81 663	0.56 648	4.76 698	0.37 622	0.30 616	1.11 670	0.52 655	0.67 633	1.07 671	0.76 650	0.91 650	0.60 616	0.61 639	1.64 684	1.24 664	0.15 577	0.13 422	0.15 588	0.15 593	0.22 620	0.24 533

IMH-64-1	0.94 666	0.95 681	1.07 614	0.98 685	0.76 681	0.93 662	0.72 671	1.30 683	1.11 675	0.91 659	1.45 675	1.14 666	1.00 672	1.25 670	0.97 646	0.77 684	0.51 677	0.97 689	0.55 684	0.90 687	0.66 680

IMH-64	0.94 666	0.95 681	1.07 614	0.98 685	0.76 681	0.93 662	0.72 671	1.30 683	1.11 675	0.91 659	1.45 675	1.14 666	1.00 672	1.25 670	0.97 646	0.77 684	0.51 677	0.97 689	0.55 684	0.90 687	0.66 680

ACVNet_2	0.94 666	0.98 683	1.71 671	0.83 681	0.63 673	1.02 668	0.64 665	1.16 680	1.43 687	1.02 669	1.39 672	1.47 678	0.86 665	1.16 664	0.79 631	0.63 678	0.43 671	0.78 684	0.49 675	0.80 684	0.57 664

MonStereo1	0.96 669	0.61 660	0.99 604	0.70 673	0.59 671	1.37 684	0.35 604	0.97 675	1.27 681	0.97 665	1.92 690	1.53 680	2.13 696	1.29 672	0.87 638	0.71 682	0.34 658	0.75 682	0.47 673	0.75 682	0.68 682

DStereoSA	1.00 670	0.46 631	1.33 647	0.68 670	0.86 691	1.26 678	2.25 707	0.83 664	1.41 685	0.57 627	1.92 690	0.57 603	2.07 695	0.96 646	1.84 689	0.36 661	0.55 684	0.28 646	0.53 680	0.45 663	0.90 693

U	1.02 671	0.10 88	0.26 87	0.22 274	3.66 704	6.41 707	0.13 74	0.22 75	0.21 143	0.11 39	0.11 43	0.10 48	0.09 34	0.12 2	0.11 13	0.07 117	0.05 6	5.35 715	2.86 712	0.07 171	0.06 13

MultiAttention	1.05 672	0.14 282	0.50 331	0.35 611	0.43 655	5.62 703	1.71 704	0.71 646	0.54 576	0.36 484	0.63 611	0.55 596	0.22 375	7.50 712	0.56 597	0.09 363	0.06 92	0.14 570	0.24 642	0.27 641	0.34 605

WAO-7	1.05 672	1.00 684	1.19 636	0.83 681	0.67 677	1.22 676	0.84 681	1.43 687	1.56 689	1.13 675	1.75 687	1.46 677	1.25 680	1.56 683	1.28 666	0.61 677	0.62 694	0.70 679	0.68 691	0.66 676	0.62 671

MADNet+	1.05 672	1.26 694	4.77 701	0.73 676	0.50 662	1.25 677	0.97 684	1.05 677	0.93 661	0.67 640	0.78 636	0.87 657	0.85 662	2.14 694	1.83 688	0.40 668	0.42 668	0.32 655	0.28 656	0.45 663	0.43 637

PWCK	1.05 672	1.29 695	2.12 681	0.92 683	0.42 652	1.27 679	1.01 686	1.14 679	1.14 678	1.16 678	1.14 664	1.25 672	0.90 667	1.77 689	1.15 659	0.89 692	0.51 677	0.87 687	0.54 681	1.02 695	0.57 664

DStereoFS	1.07 676	0.76 672	1.10 619	0.70 673	0.70 678	1.87 692	1.39 699	1.20 682	1.66 690	1.01 668	1.58 681	1.20 671	2.60 701	1.40 679	1.32 671	0.40 668	0.47 673	0.31 653	0.41 669	0.38 658	0.91 694

IMH	1.09 677	1.04 687	1.29 644	1.03 687	0.79 684	1.11 670	0.69 668	1.40 686	1.42 686	1.02 669	1.71 685	1.42 676	1.19 679	1.78 690	1.03 653	1.14 699	0.56 688	1.00 691	0.58 686	0.93 690	0.68 682

WAO-6	1.11 678	1.01 686	1.17 634	0.96 684	0.79 684	1.30 681	0.78 676	1.36 685	1.99 695	1.04 672	1.54 680	1.59 681	1.27 681	1.37 678	1.30 667	0.78 686	0.55 684	1.03 693	0.75 695	0.87 686	0.72 686

SGM+DAISY	1.12 679	0.86 676	1.64 667	0.68 670	0.80 687	1.68 690	1.68 703	1.08 678	1.10 673	1.53 695	1.76 688	1.47 678	1.53 691	1.24 668	1.42 678	0.66 679	0.65 696	0.52 672	0.54 681	0.57 670	0.91 694

LVE	1.18 680	1.16 689	1.67 669	1.04 688	0.81 688	1.32 682	0.82 680	1.49 689	1.94 693	1.08 673	1.90 689	1.89 686	1.07 676	1.51 682	1.04 654	0.96 695	0.61 691	0.94 688	0.69 692	0.92 689	0.79 691

JetBlue	1.20 681	0.89 677	2.53 687	0.59 665	0.76 681	3.16 700	2.09 705	1.16 680	0.93 661	0.95 663	1.12 663	1.65 682	1.27 681	2.15 695	1.87 690	0.43 670	0.37 663	0.38 662	0.39 668	0.62 671	0.63 673

Dean	1.22 682	1.17 690	1.97 678	1.04 688	0.79 684	1.21 675	0.76 674	1.51 690	1.96 694	1.30 681	1.98 693	2.14 690	1.18 678	1.30 674	1.15 659	0.83 689	0.61 691	1.01 692	0.69 692	0.97 694	0.77 690

xyz-stereo	1.43 683	0.11 136	17.43 721	0.18 67	0.08 8	4.86 701	0.18 306	0.31 239	0.35 370	0.37 501	2.75 701	0.41 508	0.31 518	0.58 511	0.33 509	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.06 106	0.06 93	0.06 13

TorneroNet-64	1.47 684	1.15 688	1.51 661	1.11 694	0.86 691	2.27 696	0.76 674	1.84 696	3.76 702	1.29 679	2.22 697	2.68 698	1.46 687	1.81 691	1.55 682	0.79 687	0.51 677	1.10 694	0.67 690	1.31 699	0.81 692

notaker	1.49 685	1.44 698	1.77 672	1.42 699	1.08 696	1.19 674	0.87 683	1.51 690	1.40 684	1.53 695	3.41 703	2.40 694	1.94 694	1.83 692	1.57 683	1.14 699	0.69 700	1.38 701	0.88 699	1.39 702	1.03 698

WAO-8	1.50 686	1.22 692	1.39 653	1.10 691	0.85 689	2.15 693	0.78 676	1.84 696	3.76 702	1.46 687	2.18 695	2.15 691	1.50 689	3.20 701	1.35 674	0.92 693	0.66 697	1.10 694	0.79 697	0.94 691	0.74 688

Venus	1.50 686	1.22 692	1.39 653	1.10 691	0.85 689	2.15 693	0.78 676	1.84 696	3.76 702	1.46 687	2.18 695	2.15 691	1.50 689	3.20 701	1.35 674	0.92 693	0.66 697	1.10 694	0.79 697	0.94 691	0.74 688

SGM-ForestM	1.59 688	0.56 648	1.52 662	0.41 644	0.34 632	2.77 698	1.67 702	1.69 694	1.73 692	2.48 701	2.27 698	6.02 708	2.90 703	3.08 699	2.83 701	0.25 643	0.30 642	0.19 620	0.20 626	0.18 591	0.45 644

UNDER WATER-64	1.61 689	1.30 696	2.93 692	1.33 697	0.96 694	2.20 695	1.25 696	1.47 688	3.15 699	1.46 687	1.31 670	2.61 697	2.22 698	1.69 686	1.93 691	1.13 698	0.67 699	1.29 699	0.94 700	1.26 697	1.09 700

MANE	1.63 690	0.58 655	1.16 628	0.59 665	0.60 672	2.71 697	1.53 700	2.63 704	3.62 701	2.33 700	3.26 702	3.66 702	2.98 704	2.26 697	2.26 696	0.37 663	0.40 665	0.31 653	0.49 675	0.31 650	0.63 673

UNDER WATER	1.64 691	1.34 697	2.72 690	1.40 698	1.04 695	1.70 691	1.14 695	1.57 693	3.58 700	1.46 687	1.46 677	2.82 699	2.43 699	1.74 687	2.04 694	1.08 697	0.63 695	1.31 700	0.94 700	1.29 698	1.10 701

LSM	1.68 692	0.48 637	2.91 691	2.28 705	17.60 720	0.52 613	0.55 659	0.65 625	0.78 643	0.84 656	1.11 662	0.63 626	0.55 626	0.79 608	0.53 589	0.16 588	0.25 609	0.18 613	0.21 628	0.25 631	2.37 707

ktn	1.80 693	1.46 699	1.49 659	1.44 700	1.14 697	1.50 687	1.07 689	1.53 692	3.90 705	2.77 703	4.62 704	3.42 701	1.49 688	1.74 687	1.40 677	1.45 703	0.77 701	1.46 702	0.99 702	1.41 703	1.00 697

LE_ROB	1.82 694	0.39 615	3.15 694	0.50 660	0.55 668	0.79 653	1.00 685	0.89 673	6.48 709	7.40 713	2.07 694	2.07 688	5.08 707	1.33 677	3.96 705	0.11 475	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.13 344

KSHMR	1.92 695	1.47 700	1.97 678	1.48 701	1.22 699	1.39 685	1.06 688	1.81 695	5.83 708	1.43 685	5.56 707	2.95 700	1.17 677	2.24 696	1.33 673	1.29 702	1.13 702	1.47 703	1.11 704	1.37 701	1.21 702

TorneroNet	2.26 696	1.20 691	1.55 664	1.15 696	0.91 693	5.84 704	0.84 681	2.12 700	8.45 712	2.59 702	5.32 706	3.84 703	2.15 697	1.84 693	1.98 693	0.88 691	0.54 683	1.16 698	0.74 694	1.31 699	0.91 694

MADNet++	2.34 697	1.81 701	2.24 684	2.15 704	1.97 703	2.79 699	2.19 706	2.42 703	2.26 696	2.79 704	2.70 700	2.43 695	2.60 701	3.18 700	3.32 702	2.19 706	1.97 708	1.93 705	1.62 706	2.02 705	2.10 705

JetRed	2.35 698	2.70 703	6.11 704	1.14 695	1.38 701	6.03 706	3.61 709	2.12 700	1.72 691	1.99 698	1.97 692	2.15 691	1.59 693	2.49 698	4.19 706	1.05 696	1.60 705	1.10 694	1.02 703	1.72 704	1.41 704

light-stereo	2.66 699	0.78 673	4.46 697	4.42 706	3.66 704	5.04 702	0.38 621	2.12 700	1.51 688	4.25 705	6.51 710	7.70 712	0.75 654	5.12 708	1.42 678	0.72 683	1.35 704	0.33 658	0.45 671	1.22 696	1.04 699

HanzoNet	3.08 700	1.87 702	2.70 689	1.81 702	1.34 700	1.60 689	1.05 687	2.06 699	2.62 698	5.63 709	5.12 705	5.96 707	7.09 710	4.39 706	3.43 703	3.29 709	2.06 710	1.98 708	2.94 713	2.47 706	2.15 706

coex-ft	3.48 701	0.81 674	48.53 735	0.24 387	0.19 485	0.53 616	0.47 646	0.49 463	2.36 697	7.18 712	1.20 666	0.96 663	2.53 700	0.75 594	2.14 695	0.13 537	0.15 472	0.14 570	0.12 531	0.22 620	0.47 646

TCMNet-wrong-test	4.33 702	5.65 709	4.76 698	11.36 717	10.39 713	5.87 705	4.45 711	4.24 708	1.10 673	1.93 697	2.43 699	6.07 709	3.54 705	3.87 704	4.51 707	2.00 705	0.47 673	1.96 707	1.68 707	5.78 713	4.48 711

tt	4.71 703	0.11 136	3.94 695	2.06 703	1.54 702	10.14 712	16.85 716	9.28 715	4.99 706	1.41 684	1.05 660	4.68 704	4.89 706	3.36 703	5.86 710	5.73 714	9.15 722	2.23 710	2.51 710	3.02 707	1.34 703

BEATNet-Init1	4.91 704	3.27 704	14.39 720	0.69 672	0.65 676	10.19 713	3.83 710	5.04 709	5.11 707	8.73 714	8.52 711	13.95 723	7.66 712	7.79 713	5.79 709	0.32 657	0.34 658	0.34 660	0.38 667	0.64 673	0.64 677

Selective-IGEV-i1pa	5.75 705	8.12 710	4.85 702	1.10 691	0.54 667	13.48 715	3.52 708	9.46 716	7.56 711	7.13 711	10.00 715	9.12 713	7.56 711	14.91 724	6.08 711	3.55 710	1.33 703	1.94 706	0.77 696	0.79 683	3.23 709

DPSimNet_ROB	6.21 706	5.16 705	9.50 706	5.59 709	5.56 707	7.64 708	10.02 713	4.07 707	7.33 710	6.84 710	6.26 708	7.17 711	10.55 713	4.07 705	5.68 708	5.50 713	4.29 713	5.24 714	3.66 714	4.05 710	5.96 712

USTest	6.84 707	5.16 705	5.45 703	7.18 711	7.26 708	14.27 716	22.53 717	8.48 713	9.29 713	5.44 708	6.42 709	6.27 710	6.69 709	6.83 711	8.49 714	1.95 704	3.27 711	2.16 709	2.54 711	3.76 708	3.31 710

EDNetEfficientorigin	7.48 708	0.57 652	139.59 737	0.25 428	0.17 422	0.44 574	0.30 573	0.48 452	1.04 668	1.29 679	1.02 659	0.82 654	0.87 666	0.76 600	1.02 652	0.10 434	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.22 620	0.25 546

DGTPSM_ROB	8.38 709	5.24 707	10.71 718	5.32 708	10.19 711	8.34 709	23.49 721	6.11 711	13.43 721	4.93 706	10.93 719	5.64 705	10.55 713	6.17 709	12.73 718	3.74 711	7.56 715	3.68 711	7.24 719	4.09 711	7.49 715

DPSMNet_ROB	8.44 710	5.25 708	10.87 719	5.59 709	10.27 712	8.34 709	23.51 722	6.12 712	13.47 722	4.96 707	10.94 720	5.65 706	10.55 713	6.25 710	12.77 719	4.01 712	7.62 716	3.75 712	7.27 720	4.16 712	7.54 716

DLNR-FE	10.53 711	12.31 720	20.33 727	105.85 737	23.36 731	0.14 35	0.13 74	3.25 706	0.20 117	0.16 169	0.23 257	0.16 205	0.10 75	0.31 357	0.16 214	2.59 708	0.32 652	0.07 154	0.07 202	40.66 737	0.28 576

DLNR_Zeroshot_test	10.53 711	12.28 719	20.32 725	105.84 736	23.88 732	0.14 35	0.13 74	3.20 705	0.20 117	0.16 169	0.23 257	0.16 205	0.10 75	0.32 368	0.16 214	2.54 707	0.32 652	0.07 154	0.07 202	40.17 736	0.28 576

iinet-test	10.74 713	9.21 711	9.52 707	10.46 712	10.67 714	17.92 721	25.86 723	12.61 720	13.38 719	9.65 718	10.06 716	9.98 715	10.66 716	11.13 720	12.60 715	6.36 716	7.73 717	5.65 716	6.66 715	7.29 714	7.31 713

IINet	10.74 713	9.21 711	9.52 707	10.46 712	10.67 714	17.92 721	25.86 723	12.61 720	13.38 719	9.65 718	10.06 716	9.98 715	10.66 716	11.13 720	12.60 715	6.36 716	7.73 717	5.65 716	6.66 715	7.29 714	7.31 713

LRCNet_RVC	10.94 715	14.45 722	9.66 709	15.38 718	8.02 710	1.08 669	0.35 604	8.72 714	0.72 636	12.63 723	15.84 723	9.73 714	6.52 708	8.58 714	6.38 712	20.33 732	5.39 714	23.79 731	21.95 732	15.35 722	13.96 723

DPSM_ROB	11.46 716	9.79 717	10.18 713	11.11 715	11.31 716	19.08 724	27.38 726	13.42 723	14.23 724	10.34 720	11.13 721	10.97 721	11.33 722	11.89 722	13.49 720	6.74 718	8.19 720	6.00 718	7.05 717	7.74 716	7.76 717

DPSM	11.46 716	9.79 717	10.18 713	11.11 715	11.31 716	19.08 724	27.38 726	13.42 723	14.23 724	10.34 720	11.13 721	10.97 721	11.33 722	11.89 722	13.49 720	6.74 718	8.19 720	6.00 718	7.05 717	7.74 716	7.76 717

xxxxx1	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

tt_ll	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

ff	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

PML	15.86 721	13.12 721	7.07 705	5.22 707	7.66 709	32.93 728	64.30 738	5.37 710	10.12 714	25.87 737	67.29 738	20.25 725	13.20 724	10.09 715	6.81 713	5.94 715	2.00 709	6.03 720	2.18 709	9.13 718	2.62 708

Anonymous_1	16.44 722	9.26 713	9.67 710	10.63 714	14.54 718	18.62 723	26.98 725	12.68 722	13.53 723	10.78 722	10.37 718	10.15 717	10.66 716	10.99 719	12.64 717	15.61 731	7.73 717	16.87 729	43.01 735	56.14 738	7.86 719

HaxPig	17.72 723	20.23 732	19.76 722	16.55 719	16.52 719	9.46 711	9.42 712	14.48 725	13.31 718	18.59 725	18.67 724	17.39 724	16.68 725	17.07 725	16.43 725	21.99 734	20.86 734	22.28 730	21.55 731	21.30 731	21.88 735

MEDIAN_ROB	21.20 724	24.56 734	23.42 733	19.57 720	19.62 724	13.29 714	11.21 714	18.04 726	17.02 726	22.07 736	21.92 726	20.84 726	20.24 726	21.02 726	19.68 726	25.59 735	24.08 735	26.20 732	25.19 733	25.31 732	25.19 736

RAFT-FEzeroshot	23.04 725	19.71 727	20.25 723	22.47 727	22.80 728	38.32 729	55.23 734	26.95 730	28.70 731	20.66 731	22.23 728	22.07 729	22.86 729	23.85 728	27.17 730	13.53 724	16.47 728	12.08 721	14.22 724	15.58 725	15.60 726

RAFT-FE	23.04 725	19.71 727	20.25 723	22.47 727	22.80 728	38.32 729	55.23 734	26.95 730	28.70 731	20.66 731	22.23 728	22.07 729	22.86 729	23.85 728	27.17 730	13.53 724	16.47 728	12.08 721	14.22 724	15.58 725	15.60 726

CasAABBNet	23.04 725	19.69 725	20.32 725	22.42 724	22.73 725	38.35 732	55.23 734	26.99 733	28.74 733	20.67 733	22.28 730	22.11 732	22.86 729	23.84 727	27.17 730	13.52 723	16.47 728	12.08 721	14.21 722	15.57 723	15.60 726

FlowAnything	23.08 728	19.70 726	20.48 728	22.45 726	22.73 725	38.34 731	55.18 731	27.00 734	28.79 734	20.83 735	22.42 733	22.10 731	22.83 728	23.85 728	27.23 734	13.53 724	16.54 731	12.10 726	14.29 727	15.59 727	15.58 725

Hybrid-DGEV	23.11 729	19.81 730	20.81 730	22.43 725	22.74 727	38.45 734	55.25 737	27.21 737	28.95 737	20.63 730	22.37 731	22.03 728	22.89 733	23.96 732	27.14 728	13.54 727	16.46 727	12.09 724	14.23 726	15.57 723	15.57 724

Selective-RAFT-Error	23.11 729	19.77 729	20.60 729	22.49 729	22.80 728	38.46 735	55.19 732	27.13 736	28.90 735	20.73 734	22.38 732	22.11 732	22.91 734	23.94 731	27.18 733	13.54 727	16.57 732	12.09 724	14.21 722	15.61 728	15.65 729

fast-reg	23.61 731	20.43 733	23.27 732	23.15 730	24.75 734	38.65 736	55.20 733	26.97 732	28.94 736	20.18 728	21.86 725	21.68 727	22.34 727	24.15 734	27.35 735	13.84 730	16.57 732	14.84 728	15.61 728	16.59 730	15.88 730

LSM0	24.21 732	19.88 731	22.33 731	24.42 731	40.13 737	38.41 733	54.99 730	27.05 735	28.61 730	20.59 729	22.00 727	22.29 734	22.86 729	24.12 733	27.16 729	13.59 729	16.33 726	12.13 727	14.08 721	15.72 729	17.53 732

AVERAGE_ROB	25.43 733	29.01 735	27.22 734	24.60 732	24.16 733	17.78 720	12.87 715	22.39 729	21.40 729	26.72 738	26.08 736	25.18 735	24.52 737	25.07 735	23.57 727	29.94 736	28.36 736	30.60 733	29.57 734	29.83 733	29.66 737

RSGM-EC	29.37 734	17.55 723	9.85 711	35.22 733	33.16 735	26.01 726	45.63 728	20.07 727	17.60 727	18.98 726	23.47 734	30.02 736	23.62 735	41.06 736	44.49 737	58.94 737	34.33 737	32.95 737	20.18 729	33.70 734	20.62 733

acva	29.37 734	17.55 723	9.85 711	35.22 733	33.16 735	26.01 726	45.63 728	20.07 727	17.60 727	18.98 726	23.47 734	30.02 736	23.62 735	41.06 736	44.49 737	58.94 737	34.33 737	32.95 737	20.18 729	33.70 734	20.62 733

Selective-IGEV-i16pa	31.25 736	41.63 736	4.08 696	0.51 661	0.38 644	97.61 738	0.73 673	61.16 739	60.81 738	17.49 724	65.92 737	39.64 738	53.28 738	107.35 739	27.39 736	20.46 733	3.81 712	4.39 713	1.97 708	0.41 660	16.06 731

test_example2	100.95 737	107.33 737	67.16 736	98.17 735	106.88 738	89.44 737	101.34 739	37.23 738	97.88 739	129.56 739	131.26 739	65.41 739	67.34 739	91.22 738	79.29 739	143.32 739	199.32 739	81.12 739	102.17 739	121.89 739	101.70 738

GS-Stereo							0.16 206	0.38 319	0.21 143	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.08 242	0.63 673

FSD					0.41 650	0.28 399	0.27 542	0.32 247	0.30 305	0.27 315	0.27 301	0.29 391	0.27 451	0.35 402	0.28 462	0.23 632	0.49 675	0.27 639	0.26 651	0.26 635

ccccc		256.25 738		351.50 738	361.31 739	144.22 739		153.19 740		152.98 740		161.94 740		268.06 740		387.64 740	346.97 740	244.11 740	219.32 740	413.57 740

Low-res two-view benchmark