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

monster-pro	0.47 184	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 104	0.50 222	0.14 20	0.49 119	0.35 29	0.25 101	0.18 32	0.15 20	0.11 4	0.88 357	0.47 316	0.06 1	2.11 640	0.07 1	0.81 650	0.07 2	1.01 519

MonStereo	0.47 184	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 104	0.51 232	0.14 20	0.49 119	0.35 29	0.25 101	0.17 26	0.15 20	0.11 4	0.88 357	0.48 326	0.06 1	2.11 640	0.07 1	0.80 647	0.07 2	1.01 519

Wavelet-MonSter	0.42 135	0.34 89	1.38 98	0.23 43	0.17 83	0.43 133	0.14 20	0.28 5	0.35 29	0.23 80	0.21 59	0.15 20	0.16 57	0.92 370	0.66 421	0.06 1	1.21 548	0.07 1	0.45 585	0.06 1	0.95 507

Monster-pub-eth3d	0.47 184	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 104	0.51 232	0.14 20	0.49 119	0.35 29	0.25 101	0.18 32	0.15 20	0.11 4	0.87 348	0.47 316	0.06 1	2.11 640	0.07 1	0.81 650	0.07 2	1.01 519

3w_stereo	0.44 160	0.29 16	1.53 126	0.23 43	0.20 155	0.37 73	0.22 205	0.53 171	0.41 104	0.25 101	0.21 59	0.13 1	0.22 157	0.90 363	0.24 87	0.06 1	1.52 594	0.07 1	0.44 583	0.08 31	0.83 469

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 43	0.13 20	0.41 112	0.20 124	0.54 183	0.37 52	0.28 150	0.23 92	0.13 1	0.23 183	0.69 282	0.24 87	0.06 1	1.07 532	0.07 1	0.19 416	0.07 2	0.64 396

MonSter	0.47 184	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 104	0.51 232	0.14 20	0.49 119	0.35 29	0.26 122	0.18 32	0.15 20	0.11 4	0.88 357	0.47 316	0.06 1	2.11 640	0.07 1	0.81 650	0.07 2	1.01 519

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 97	0.12 8	0.47 181	0.16 59	0.49 119	0.48 156	0.21 53	0.31 183	0.18 73	0.20 127	0.32 56	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 55	0.06 11	0.10 79	0.10 15

aanet-new-90k	0.48 198	0.75 372	2.24 285	0.27 123	0.41 433	0.43 133	0.19 99	0.51 153	0.36 45	0.20 40	0.18 32	0.16 41	0.21 143	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.16 296	0.08 55	0.07 62	0.11 101	2.65 648

aanet-new-60k	0.42 135	0.80 394	2.50 392	0.26 97	0.34 366	0.39 92	0.19 99	0.47 105	0.37 52	0.22 66	0.20 48	0.18 73	0.18 88	0.33 64	0.19 14	0.07 8	0.29 389	0.08 55	0.06 11	0.11 101	1.08 532

aanet-new-70k	0.39 104	0.75 372	1.98 209	0.26 97	0.47 467	0.40 101	0.19 99	0.49 119	0.37 52	0.18 23	0.21 59	0.16 41	0.21 143	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 55	0.06 11	0.12 125	1.04 526

aanet-new-78k	0.62 354	0.73 353	3.88 629	0.27 123	0.43 451	0.43 133	0.19 99	0.49 119	0.35 29	0.20 40	0.22 73	0.16 41	0.25 214	0.36 93	0.45 303	0.07 8	1.52 594	0.08 55	0.06 11	0.12 125	2.06 615

aanet-new-40k	0.46 176	0.74 365	2.02 222	0.34 291	0.44 453	0.38 85	0.20 124	0.43 68	0.29 6	0.19 30	0.24 98	0.16 41	0.20 127	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 55	0.06 11	0.11 101	2.66 649

aanet-new-36k	0.43 142	1.08 482	2.21 276	0.51 478	0.37 400	0.43 133	0.19 99	0.50 143	0.38 70	0.24 93	0.25 111	0.17 59	0.21 143	0.34 72	0.21 37	0.07 8	0.17 310	0.08 55	0.06 11	0.11 101	0.95 507

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 447	1.96 205	0.25 77	0.31 326	0.34 47	0.20 124	0.39 41	0.33 19	0.20 40	0.28 148	0.17 59	0.22 157	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 55	0.07 62	0.10 79	1.57 586

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 390	2.21 276	0.26 97	0.36 391	0.40 101	0.20 124	0.37 28	0.30 8	0.20 40	0.22 73	0.21 113	0.22 157	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.89 490

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 390	2.22 280	0.26 97	0.36 391	0.40 101	0.20 124	0.37 28	0.30 8	0.20 40	0.22 73	0.21 113	0.22 157	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.89 490

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 311	1.61 136	0.25 77	0.56 493	0.40 101	0.21 167	0.42 60	0.31 11	0.20 40	0.28 148	0.18 73	0.20 127	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 55	0.32 523	0.12 125	0.32 192

aanet-new-22k	0.48 198	0.82 401	2.10 246	0.49 465	0.51 474	0.33 42	0.22 205	0.41 53	0.35 29	0.19 30	0.25 111	0.19 90	0.20 127	0.43 136	0.21 37	0.07 8	0.31 393	0.08 55	0.07 62	0.11 101	2.29 639

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 353	1.88 186	0.27 123	0.30 313	0.36 63	0.18 90	0.43 68	0.38 70	0.19 30	0.21 59	0.19 90	0.21 143	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 55	0.06 11	0.11 101	1.08 532

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 306	1.63 139	0.26 97	0.26 258	0.45 155	0.21 167	0.56 202	0.38 70	0.18 23	0.22 73	0.18 73	0.25 214	0.32 56	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 55	0.06 11	0.11 101	0.85 476

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 181	1.28 83	0.31 218	0.39 416	0.45 155	0.22 205	0.45 85	0.34 23	0.21 53	0.28 148	0.19 90	0.21 143	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 55	0.07 62	0.13 160	0.42 259

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 212	1.13 55	0.34 291	0.34 366	0.37 73	0.20 124	0.38 37	0.36 45	0.23 80	0.27 139	0.18 73	0.22 157	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 310	0.08 55	0.51 609	0.08 31	2.00 610

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 212	1.07 38	0.30 193	0.27 272	0.35 55	0.20 124	0.47 105	0.32 15	0.22 66	0.23 92	0.14 10	0.22 157	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 55	0.47 595	0.09 52	1.29 559

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 135	0.52 250	1.33 90	0.29 172	0.25 240	0.35 55	0.22 205	0.47 105	0.37 52	0.25 101	0.26 125	0.16 41	0.22 157	0.33 64	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 55	0.45 585	0.08 31	2.53 645

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 59	0.22 1	0.41 104	0.12 1	0.17 26	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 55	0.08 97	0.08 31	0.33 197

BStereo	0.34 51	0.38 132	1.38 98	0.24 58	0.29 297	0.50 222	0.21 167	0.49 119	0.38 70	0.22 66	0.18 32	0.20 102	0.14 20	0.35 87	0.47 316	0.07 8	0.42 420	0.16 501	0.21 440	0.12 125	0.42 259

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 132	1.38 98	0.24 58	0.29 297	1.09 604	0.21 167	0.52 159	0.38 70	0.22 66	0.18 32	0.20 102	0.14 20	0.35 87	0.47 316	0.07 8	0.42 420	0.16 501	0.21 440	0.12 125	0.42 259

NLSM3	0.34 51	0.67 314	1.42 109	0.26 97	0.24 229	0.43 133	0.19 99	0.63 251	0.49 162	0.21 53	0.27 139	0.21 113	0.25 214	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 208	0.09 134	0.10 79	0.51 322

BridgeDepth	0.26 12	0.63 301	1.36 94	0.23 43	0.10 1	0.38 85	0.15 41	0.35 20	0.37 52	0.17 14	0.13 9	0.23 132	0.19 109	0.32 56	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 79	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.36 77	0.43 181	1.65 143	0.26 97	0.22 185	0.46 167	0.16 59	0.31 11	0.53 206	0.21 53	0.20 48	0.14 10	0.18 88	0.37 97	0.21 37	0.07 8	0.67 476	0.08 55	0.24 462	0.10 79	0.74 436

2.25w	0.42 135	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 85	0.37 52	0.26 122	0.27 139	0.14 10	0.19 109	0.91 365	0.36 231	0.07 8	1.38 574	0.07 1	0.67 636	0.07 2	0.91 493

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 43	0.16 61	0.39 92	0.19 99	0.50 143	0.39 90	0.23 80	0.23 92	0.13 1	0.17 63	0.73 307	0.24 87	0.07 8	1.53 596	0.07 1	0.46 592	0.07 2	0.92 498

2.75w_new	0.46 176	0.32 60	1.39 103	0.21 13	0.19 138	0.40 101	0.18 90	0.51 153	0.39 90	0.27 135	0.21 59	0.13 1	0.20 127	1.10 407	0.44 297	0.07 8	1.58 600	0.07 1	0.61 632	0.07 2	0.82 468

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 185	0.37 73	0.14 20	0.46 95	0.38 70	0.25 101	0.21 59	0.16 41	0.19 109	0.71 297	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 548	0.07 2	0.80 457

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 185	0.37 73	0.14 20	0.46 95	0.38 70	0.25 101	0.21 59	0.16 41	0.19 109	0.71 297	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 548	0.07 2	0.80 457

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 101	0.14 20	0.46 95	0.36 45	0.23 80	0.25 111	0.15 20	0.19 109	0.80 333	0.24 87	0.07 8	1.02 528	0.07 1	0.07 62	0.07 2	0.52 330

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 58	0.17 83	0.44 147	0.22 205	0.60 231	0.43 118	0.27 135	0.30 169	0.14 10	0.26 231	0.61 242	0.25 105	0.07 8	0.79 494	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 453

monsterstereo	0.40 119	0.43 181	1.07 38	0.26 97	0.27 272	0.39 92	0.14 20	0.55 195	0.37 52	0.28 150	0.27 139	0.14 10	0.13 15	0.67 272	0.44 297	0.07 8	1.12 539	0.07 1	0.81 650	0.08 31	0.53 336

fffft	0.36 77	0.70 337	1.51 123	0.25 77	0.15 47	0.42 126	0.24 274	0.46 95	0.42 111	0.22 66	0.19 41	0.20 102	0.16 57	0.47 155	0.69 431	0.07 8	0.09 137	0.10 208	0.08 97	0.30 483	0.45 291
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 406	1.48 120	0.26 97	0.15 47	0.46 167	0.22 205	0.40 48	0.43 118	0.23 80	0.24 98	0.21 113	0.18 88	0.47 155	0.59 386	0.07 8	0.07 24	0.10 208	0.08 97	0.24 389	0.42 259

aanet-32k-new	0.45 166	1.04 474	2.25 290	0.28 149	0.24 229	0.46 167	0.21 167	0.46 95	0.37 52	0.18 23	0.25 111	0.18 73	0.23 183	0.32 56	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 55	0.06 11	0.11 101	1.90 604

aanet-new-28k	0.49 214	0.88 426	3.07 560	0.26 97	0.39 416	0.38 85	0.21 167	0.40 48	0.33 19	0.19 30	0.25 111	0.18 73	0.21 143	0.42 133	0.25 105	0.08 42	0.31 393	0.08 55	0.31 515	0.12 125	1.52 577

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 291	0.71 342	1.95 200	0.55 495	0.53 485	0.35 55	0.21 167	0.45 85	0.69 370	0.36 195	0.22 73	0.17 59	0.18 88	0.45 145	0.51 344	0.08 42	0.32 396	0.08 55	0.28 489	0.12 125	3.41 668

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 379	1.75 154	0.34 291	0.39 416	0.49 203	0.21 167	0.51 153	0.34 23	0.23 80	0.20 48	0.19 90	0.22 157	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 55	0.07 62	0.14 192	0.75 439

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 164	1.47 118	0.28 149	0.20 155	0.44 147	0.20 124	0.55 195	0.38 70	0.20 40	0.17 26	0.16 41	0.21 143	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.12 125	0.90 492

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 250	1.51 123	0.28 149	0.15 47	0.37 73	0.21 167	0.49 119	0.39 90	0.21 53	0.28 148	0.16 41	0.29 286	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 55	0.06 11	0.12 125	0.70 423

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 240	0.33 350	0.47 181	0.21 167	0.54 183	0.37 52	0.21 53	0.25 111	0.22 119	0.23 183	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 55	0.07 62	0.11 101	1.08 532

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 324	1.47 118	0.26 97	0.31 326	0.41 112	0.20 124	0.50 143	0.39 90	0.22 66	0.22 73	0.20 102	0.17 63	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 55	0.45 585	0.10 79	1.76 600

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 212	1.26 78	0.30 193	0.23 215	0.36 63	0.19 99	0.42 60	0.35 29	0.22 66	0.24 98	0.19 90	0.23 183	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 55	0.30 504	0.13 160	1.52 577

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 149	1.30 85	0.24 58	0.31 326	0.47 181	0.20 124	0.49 119	0.36 45	0.28 150	0.32 200	0.27 185	0.14 20	0.25 17	0.41 272	0.08 42	0.06 2	0.09 141	0.09 134	0.12 125	0.66 401

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 164	1.19 66	0.23 43	0.32 342	0.48 191	0.20 124	0.50 143	0.38 70	0.27 135	0.31 183	0.26 171	0.14 20	0.24 11	0.41 272	0.08 42	0.06 2	0.09 141	0.09 134	0.12 125	0.58 368

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 126	0.63 301	1.64 142	0.32 240	0.33 350	0.35 55	0.19 99	0.49 119	0.37 52	0.19 30	0.20 48	0.19 90	0.18 88	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 416	0.08 55	0.46 592	0.10 79	1.56 582

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 208	1.24 74	0.27 123	0.30 313	0.45 155	0.19 99	0.48 114	0.34 23	0.19 30	0.21 59	0.22 119	0.20 127	0.57 221	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 55	0.07 62	0.08 31	1.79 602

PipStereo	0.60 322	0.30 34	0.84 5	1.25 608	1.76 642	0.16 2	0.15 41	0.37 28	0.43 118	0.13 3	0.11 3	0.22 119	0.14 20	0.50 190	0.21 37	0.08 42	1.80 617	0.07 1	0.06 11	0.12 125	3.38 667

PSi22b	0.61 332	0.30 34	0.87 8	1.18 604	1.89 646	0.16 2	0.15 41	0.37 28	0.43 118	0.13 3	0.11 3	0.24 144	0.14 20	0.52 197	0.20 25	0.08 42	1.79 614	0.07 1	0.06 11	0.12 125	3.35 666

PSi22	0.56 273	1.11 491	2.34 309	0.29 172	0.13 20	0.44 147	0.14 20	0.70 290	0.55 223	0.23 80	0.29 158	0.36 250	0.22 157	0.69 282	0.54 362	0.08 42	1.62 602	0.07 1	0.06 11	0.32 502	0.91 493

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 132	1.30 85	0.24 58	0.30 313	0.48 191	0.21 167	0.52 159	0.36 45	0.28 150	0.31 183	0.23 132	0.15 40	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 141	0.09 134	0.12 125	0.66 401

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 203	0.15 41	0.23 2	0.39 90	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 183	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 208	0.37 560	0.08 31	0.22 116

Monster-pub-mixall	0.50 222	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 37	0.28 3	0.39 213	0.19 41	0.16 41	0.12 8	1.05 394	0.41 272	0.08 42	3.28 678	0.07 1	0.73 644	0.08 31	0.55 353

qwe	0.41 126	0.29 16	1.29 84	0.22 25	0.22 185	0.41 112	0.15 41	0.49 119	0.38 70	0.28 150	0.23 92	0.14 10	0.15 40	0.94 372	0.24 87	0.08 42	1.47 588	0.07 1	0.25 470	0.08 31	0.76 440

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 170	0.44 147	0.16 59	0.47 105	0.33 19	0.25 101	0.21 59	0.13 1	0.18 88	0.54 212	0.24 87	0.08 42	1.14 541	0.07 1	0.08 97	0.07 2	0.56 355

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 229	0.42 126	0.16 59	0.38 37	0.41 104	0.37 201	0.22 73	0.14 10	0.12 8	0.63 252	0.40 263	0.08 42	0.73 490	0.08 55	0.53 613	0.09 52	0.52 330

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 164	0.97 15	0.36 336	0.25 240	0.31 28	0.22 205	0.40 48	0.28 3	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 8	0.44 142	0.23 75	0.08 42	0.49 437	0.08 55	0.06 11	0.08 31	0.58 368

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 164	0.97 15	0.35 317	0.28 288	0.28 16	0.21 167	0.39 41	0.30 8	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 8	0.45 145	0.22 56	0.08 42	0.71 487	0.08 55	0.06 11	0.08 31	0.51 322

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 205	1.50 122	0.24 58	0.35 379	0.45 155	0.13 10	0.36 25	0.51 181	0.20 40	0.10 1	0.18 73	0.12 8	0.33 64	0.18 6	0.08 42	1.36 571	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.47 299

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 181	1.46 114	0.24 58	0.42 447	0.44 147	0.13 10	0.42 60	0.51 181	0.27 135	0.14 11	0.17 59	0.13 15	0.35 87	0.18 6	0.08 42	1.45 587	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.47 299

MM-Stereo_test2	0.65 389	0.43 181	2.54 403	0.62 522	0.18 104	0.50 222	0.25 302	0.49 119	0.47 151	0.36 195	0.26 125	0.24 144	0.23 183	0.40 115	0.38 251	0.08 42	2.33 658	0.09 141	0.10 183	0.38 557	2.66 649

HART	0.75 469	0.75 372	2.22 280	0.94 577	1.59 633	0.30 23	0.19 99	0.72 301	0.85 523	0.30 168	0.52 337	0.39 268	0.16 57	0.81 337	0.43 291	0.08 42	2.61 668	0.10 208	0.07 62	0.36 541	1.61 590

Reg-Stereo(zero)	0.66 409	0.26 1	2.13 257	0.25 77	1.15 603	0.99 586	0.97 626	0.57 211	0.81 495	0.52 327	0.46 282	0.54 375	0.59 513	0.47 155	1.14 535	0.08 42	0.88 510	0.08 55	0.36 558	0.12 125	0.80 457

HI	0.47 184	0.82 401	2.49 387	0.29 172	0.22 185	0.45 155	0.20 124	0.59 224	0.43 118	0.59 409	0.59 414	0.65 435	0.45 433	0.48 169	0.40 263	0.08 42	0.09 137	0.10 208	0.11 236	0.24 389	0.20 100

CoSv	0.47 184	0.82 401	2.49 387	0.29 172	0.22 185	0.45 155	0.20 124	0.59 224	0.43 118	0.59 409	0.59 414	0.65 435	0.45 433	0.48 169	0.40 263	0.08 42	0.09 137	0.10 208	0.11 236	0.24 389	0.20 100

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 292	1.22 70	0.24 58	0.14 33	0.49 203	0.18 90	0.31 11	0.31 11	0.20 40	0.18 32	0.15 20	0.14 20	0.42 133	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.16 66

mms	0.39 104	0.63 301	1.31 89	0.34 291	0.65 527	0.32 36	0.22 205	0.39 41	0.39 90	0.27 135	0.31 183	0.23 132	0.17 63	0.57 221	0.22 56	0.08 42	0.21 352	0.10 208	0.08 97	0.24 389	1.16 539

ours_stereo	0.37 88	0.67 314	1.63 139	0.30 193	0.50 471	0.35 55	0.22 205	0.41 53	0.38 70	0.21 53	0.32 200	0.23 132	0.17 63	0.47 155	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 208	0.08 97	0.24 389	0.77 444

fffy	0.39 104	0.67 314	1.57 128	0.45 440	0.52 478	0.37 73	0.22 205	0.45 85	0.35 29	0.21 53	0.30 169	0.26 171	0.20 127	0.45 145	0.24 87	0.08 42	0.29 389	0.10 208	0.08 97	0.25 414	0.77 444

WCG-NET	0.41 126	0.80 394	1.77 156	0.25 77	0.13 20	0.43 133	0.24 274	0.42 60	0.59 257	0.38 208	0.41 255	0.26 171	0.24 196	0.37 97	0.24 87	0.08 42	0.81 501	0.08 55	0.07 62	0.26 435	0.31 186

IGEV-Stereo++	0.58 291	0.29 16	1.66 145	0.37 349	0.53 485	0.47 181	0.13 10	0.54 183	0.37 52	1.02 586	0.25 111	0.17 59	0.22 157	1.04 391	0.27 129	0.08 42	1.98 633	0.08 55	0.06 11	0.17 254	1.92 606

WCG-NET（raft）	0.44 160	0.97 458	1.78 159	0.24 58	0.17 83	0.43 133	0.24 274	0.42 60	0.52 193	0.38 208	0.35 222	0.46 328	0.25 214	0.41 124	0.26 120	0.08 42	1.08 533	0.08 55	0.08 97	0.27 450	0.40 246

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 212	1.24 74	0.30 193	0.23 215	0.36 63	0.19 99	0.42 60	0.35 29	0.22 66	0.24 98	0.19 90	0.23 183	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 55	0.30 504	0.13 160	1.53 580

MIM_Stereo	0.55 265	0.92 447	2.65 453	0.32 240	1.09 595	0.51 232	0.19 99	0.67 270	0.52 193	0.48 270	0.54 365	0.43 292	0.27 247	0.57 221	0.30 164	0.08 42	0.17 310	0.11 288	0.10 183	0.28 463	0.80 457

LoS_RVC	0.34 51	0.38 132	1.96 205	0.27 123	0.35 379	0.43 133	0.22 205	0.43 68	0.34 23	0.24 93	0.34 215	0.23 132	0.28 265	0.34 72	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 79	0.35 213

RAFT_CTSACE	0.58 291	1.16 508	2.76 503	0.36 336	0.29 297	0.54 273	0.29 382	0.69 280	0.51 181	0.51 317	0.75 533	0.67 448	0.37 344	0.63 252	0.47 316	0.08 42	0.49 437	0.11 288	0.10 183	0.41 580	0.32 192

test_4	0.47 184	0.80 394	2.15 259	0.36 336	0.29 297	0.59 351	0.28 354	0.50 143	0.42 111	0.43 236	0.76 536	0.39 268	0.22 157	0.73 307	0.49 337	0.08 42	0.18 322	0.11 288	0.15 343	0.29 474	0.27 155

test-3	0.58 291	0.43 181	2.44 346	0.52 481	0.59 503	0.46 167	0.23 245	0.77 322	0.49 162	0.52 327	0.29 158	0.44 307	0.22 157	0.59 230	0.97 496	0.08 42	1.27 558	0.10 208	0.35 548	0.29 474	0.62 385

test_1	0.58 291	0.43 181	2.44 346	0.52 481	0.59 503	0.46 167	0.23 245	0.77 322	0.49 162	0.51 317	0.29 158	0.44 307	0.22 157	0.59 230	0.97 496	0.08 42	1.27 558	0.10 208	0.35 548	0.29 474	0.63 391

test_3	0.59 310	0.44 196	2.44 346	0.53 485	0.59 503	0.48 191	0.30 398	0.79 337	0.52 193	0.51 317	0.30 169	0.45 320	0.22 157	0.59 230	0.97 496	0.08 42	1.25 553	0.11 288	0.35 548	0.30 483	0.62 385

cross-raft	0.47 184	0.34 89	2.17 262	0.70 547	0.84 559	0.50 222	0.35 454	0.74 308	0.43 118	0.44 245	0.45 277	0.63 422	0.25 214	0.37 97	0.27 129	0.08 42	0.14 263	0.10 208	0.23 458	0.11 101	0.27 155

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 291	1.48 593	2.53 399	0.29 172	0.78 550	0.52 252	0.20 124	0.68 275	0.66 318	0.51 317	0.61 431	0.40 279	0.32 316	0.40 115	0.43 291	0.08 42	0.63 472	0.09 141	0.09 134	0.37 549	0.58 368

AFF-stereo	0.57 282	1.51 597	2.59 424	0.33 264	0.23 215	0.51 232	0.21 167	0.69 280	0.68 358	0.49 286	0.63 446	0.49 347	0.34 330	0.50 190	0.37 242	0.08 42	0.54 451	0.10 208	0.10 183	0.40 573	0.60 381

LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 41	0.30 7	0.31 11	0.17 14	0.14 11	0.16 41	0.15 40	0.49 183	0.37 242	0.09 91	0.77 492	0.08 55	0.38 565	0.08 31	0.81 464

aanet-new	0.39 104	0.50 237	2.59 424	0.26 97	0.31 326	0.43 133	0.21 167	0.47 105	0.35 29	0.19 30	0.24 98	0.17 59	0.30 300	0.34 72	0.21 37	0.09 91	0.07 24	0.09 141	0.06 11	0.11 101	0.86 480

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 164	1.17 63	0.24 58	0.33 350	0.48 191	0.20 124	0.51 153	0.38 70	0.27 135	0.30 169	0.25 154	0.14 20	0.24 11	0.29 155	0.09 91	0.07 24	0.10 208	0.09 134	0.12 125	0.57 361

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 77	0.28 288	0.45 155	0.16 59	0.56 202	0.59 257	0.39 213	0.37 231	0.28 194	0.21 143	0.34 72	0.23 75	0.09 91	0.09 137	0.08 55	0.07 62	0.15 208	0.43 270

PSi22a	0.63 369	0.32 60	0.91 11	0.96 581	1.42 618	0.16 2	0.14 20	0.34 17	0.45 137	0.12 1	0.10 1	0.25 154	0.18 88	0.72 305	0.39 258	0.09 91	1.75 613	0.07 1	0.42 582	0.13 160	3.64 676

LACA3	0.21 2	0.43 181	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 72	0.28 5	0.35 29	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 20	0.29 37	0.14 1	0.09 91	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 79	0.07 1

Foundation-i1c-attn	0.59 310	0.29 16	1.10 45	0.53 485	0.59 503	0.30 23	0.20 124	0.52 159	1.73 643	0.45 250	0.26 125	0.34 242	0.25 214	0.83 341	0.54 362	0.09 91	1.87 621	0.08 55	0.06 11	0.07 2	1.75 598

Foundation-i1b	0.56 273	0.29 16	1.10 45	0.41 410	0.33 350	0.29 20	0.21 167	0.54 183	1.83 649	0.46 263	0.23 92	0.39 268	0.23 183	0.67 272	0.48 326	0.09 91	1.97 631	0.07 1	0.07 62	0.09 52	1.53 580

Foundation-i1a	0.59 310	0.27 3	1.10 45	0.55 495	0.63 519	0.31 28	0.21 167	0.53 171	1.91 651	0.40 219	0.24 98	0.36 250	0.25 214	0.87 348	0.47 316	0.09 91	1.74 612	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 593

DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 41	0.31 11	0.20 2	0.16 7	0.17 26	0.15 20	0.13 15	0.24 11	0.18 6	0.09 91	0.08 72	0.11 288	0.10 183	0.09 52	0.08 5

Foundation-i1	0.60 322	0.35 101	1.13 55	0.89 568	0.41 433	0.33 42	0.22 205	0.64 258	1.48 631	0.34 188	0.31 183	0.59 403	0.23 183	0.87 348	0.57 375	0.09 91	2.03 634	0.08 55	0.07 62	0.10 79	1.17 540

Foundation-i32	0.71 441	0.33 74	0.99 19	1.38 618	1.80 643	0.49 203	0.15 41	0.34 17	0.60 265	0.14 5	0.13 9	0.28 194	0.14 20	0.99 381	0.52 348	0.09 91	2.49 664	0.07 1	0.06 11	0.11 101	3.05 660

Selective-IGEV-i32	0.57 282	0.42 164	1.87 184	1.67 636	1.33 612	0.36 63	0.20 124	0.61 237	0.70 382	0.22 66	0.31 183	0.22 119	0.19 109	0.52 197	0.36 231	0.09 91	0.97 516	0.09 141	0.15 343	0.20 332	0.86 480

LACA2	0.32 33	1.15 504	2.00 214	0.20 4	0.10 1	0.39 92	0.17 72	0.35 20	0.40 100	0.16 7	0.15 18	0.18 73	0.14 20	0.31 45	0.21 37	0.09 91	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 160	0.07 1

LACA1	0.24 6	0.74 365	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 126	0.14 20	0.33 15	0.38 70	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 40	0.27 27	0.16 2	0.09 91	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 79	0.08 5

MatchStereo	0.27 15	0.41 157	1.77 156	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 20	0.43 68	0.43 118	0.15 6	0.26 125	0.15 20	0.15 40	0.27 27	0.20 25	0.09 91	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 20	0.37 28	0.35 29	0.17 14	0.15 18	0.17 59	0.15 40	0.59 230	0.59 386	0.09 91	0.58 460	0.07 1	0.44 583	0.07 2	0.73 432

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 92	0.14 20	0.37 28	0.37 52	0.18 23	0.16 22	0.17 59	0.15 40	0.69 282	0.60 391	0.09 91	0.80 497	0.07 1	0.55 616	0.07 2	0.93 500

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 399	1.51 123	0.24 58	0.34 366	0.52 252	0.17 72	0.46 95	0.49 162	0.21 53	0.25 111	0.25 154	0.15 40	0.41 124	0.41 272	0.09 91	0.62 470	0.08 55	0.06 11	0.15 208	0.68 413

252Zero-FE	1.02 577	0.31 46	1.72 151	0.26 97	0.27 272	0.31 28	0.12 4	0.42 60	0.57 239	7.97 684	0.25 111	0.13 1	0.12 8	0.75 313	0.51 344	0.09 91	5.04 689	0.07 1	0.83 655	0.09 52	0.66 401

depthmonostereo	0.38 96	0.68 324	1.59 133	0.48 452	0.14 33	0.41 112	0.19 99	0.52 159	0.42 111	0.26 122	0.29 158	0.31 224	0.29 286	0.64 259	0.33 207	0.09 91	0.10 172	0.09 141	0.08 97	0.10 79	0.50 315

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 132	1.21 67	0.26 97	0.20 155	0.41 112	0.18 90	0.43 68	0.38 70	0.37 201	0.35 222	0.29 205	0.24 196	0.64 259	0.55 368	0.09 91	0.19 328	0.08 55	0.11 236	0.12 125	0.50 315

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 101	0.17 72	0.43 68	0.37 52	0.27 135	0.22 73	0.15 20	0.14 20	1.04 391	0.23 75	0.09 91	1.49 589	0.07 1	0.14 319	0.09 52	0.62 385

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 101	0.17 72	0.43 68	0.37 52	0.27 135	0.22 73	0.15 20	0.14 20	1.04 391	0.23 75	0.09 91	1.49 589	0.07 1	0.14 319	0.09 52	0.62 385

4w-stereo	0.50 222	0.26 1	1.86 182	0.22 25	0.30 313	0.38 85	0.14 20	0.41 53	0.35 29	0.25 101	0.21 59	0.14 10	0.20 127	1.18 426	0.33 207	0.09 91	1.56 599	0.07 1	0.72 642	0.07 2	1.23 553

monsters	0.39 104	0.39 141	1.04 33	0.24 58	0.32 342	0.42 126	0.13 10	0.49 119	0.35 29	0.27 135	0.21 59	0.14 10	0.15 40	0.60 237	0.43 291	0.09 91	1.09 535	0.07 1	0.70 637	0.07 2	0.65 399

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 432	1.40 104	0.22 25	0.12 8	0.58 329	0.23 245	0.55 195	0.50 174	0.33 181	0.47 288	0.30 214	0.41 389	0.81 337	0.60 391	0.09 91	0.07 24	0.11 288	0.09 134	0.12 125	0.12 26

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 438	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 263	0.26 321	0.57 211	0.58 247	0.30 168	0.33 206	0.29 205	0.24 196	0.60 237	0.62 404	0.09 91	0.08 72	0.10 208	0.08 97	0.13 160	0.14 43

xyz-stereo	3.06 668	0.44 196	30.74 712	0.24 58	0.12 8	15.34 690	0.24 274	0.56 202	0.49 162	0.62 445	7.90 683	0.64 430	0.49 469	1.44 473	1.05 518	0.09 91	0.07 24	0.34 611	0.08 97	0.13 160	0.19 89

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 264	0.42 447	0.43 133	0.13 10	0.48 114	0.39 90	0.24 93	0.31 183	0.18 73	0.17 63	0.43 136	0.23 75	0.09 91	1.32 568	0.08 55	0.06 11	0.25 414	1.00 518

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 196	1.03 31	0.48 452	0.40 426	0.36 63	0.13 10	0.39 41	0.46 142	0.28 150	0.19 41	0.17 59	0.12 8	0.25 17	0.18 6	0.09 91	0.53 448	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.45 291

LG-G_1	0.41 126	0.43 181	1.62 137	0.50 472	0.35 379	0.50 222	0.12 4	0.47 105	0.44 130	0.33 181	0.20 48	0.19 90	0.15 40	0.94 372	0.21 37	0.09 91	0.61 465	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.87 484

LG-G	0.41 126	0.43 181	1.62 137	0.50 472	0.35 379	0.50 222	0.12 4	0.47 105	0.44 130	0.33 181	0.20 48	0.19 90	0.15 40	0.94 372	0.21 37	0.09 91	0.61 465	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.87 484

GREAT-IGEV	0.92 547	0.56 273	2.08 235	0.98 584	2.29 663	0.47 181	0.18 90	0.35 20	0.78 465	0.74 527	0.33 206	0.15 20	0.18 88	1.00 383	0.55 368	0.09 91	3.79 681	0.07 1	0.26 478	0.22 364	3.26 665
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	0.73 454	0.68 324	2.05 230	1.50 628	0.92 568	0.45 155	0.20 124	0.96 486	0.71 397	0.65 483	0.33 206	0.31 224	0.20 127	1.25 442	0.52 348	0.09 91	1.68 610	0.08 55	0.30 504	0.27 450	1.52 577

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 149	1.21 67	0.35 317	0.16 61	0.29 20	0.16 59	0.59 224	0.56 232	0.20 40	0.20 48	0.17 59	0.26 231	0.40 115	0.38 251	0.09 91	0.08 72	0.08 55	0.25 470	0.12 125	0.43 270

castereo++	0.39 104	0.83 406	1.38 98	0.29 172	0.18 104	0.53 263	0.20 124	0.57 211	0.58 247	0.20 40	0.27 139	0.32 230	0.17 63	0.34 72	0.22 56	0.09 91	0.54 451	0.09 141	0.29 494	0.15 208	0.52 330

castereo	0.34 51	0.48 221	1.00 23	0.25 77	0.29 297	0.41 112	0.27 340	0.76 315	0.49 162	0.23 80	0.30 169	0.24 144	0.31 307	0.29 37	0.29 155	0.09 91	0.20 343	0.09 141	0.31 515	0.12 125	0.44 286

tt45	0.35 64	0.80 394	1.46 114	0.26 97	0.17 83	0.55 288	0.22 205	0.44 79	0.39 90	0.24 93	0.26 125	0.25 154	0.18 88	0.64 259	0.36 231	0.09 91	0.08 72	0.10 208	0.08 97	0.24 389	0.29 168

999	0.35 64	0.74 365	1.38 98	0.27 123	0.18 104	0.50 222	0.23 245	0.40 48	0.41 104	0.21 53	0.33 206	0.23 132	0.18 88	0.74 311	0.37 242	0.09 91	0.08 72	0.09 141	0.08 97	0.26 435	0.26 148

tg	0.45 166	0.83 406	1.85 176	0.29 172	0.16 61	0.57 319	0.18 90	0.60 231	0.56 232	0.37 201	0.44 274	0.38 264	0.24 196	0.48 169	0.28 144	0.09 91	0.30 391	0.11 288	0.11 236	0.44 592	0.77 444

dual_stereo	0.94 556	0.31 46	1.80 162	0.90 571	2.52 667	0.54 273	0.15 41	0.69 280	1.02 585	0.25 101	0.18 32	0.18 73	0.14 20	0.63 252	0.35 227	0.09 91	3.76 680	0.07 1	0.47 595	0.07 2	4.59 686

GCAP-BAT	1.28 610	0.35 101	9.74 679	3.41 678	5.90 682	0.39 92	0.20 124	0.68 275	0.46 142	0.27 135	0.26 125	0.25 154	0.17 63	0.69 282	0.21 37	0.09 91	0.08 72	0.09 141	0.08 97	0.13 160	2.25 634

Occ-G	0.68 422	0.54 260	2.08 235	0.99 588	0.74 540	0.38 85	0.25 302	0.46 95	0.78 465	0.40 219	0.36 226	0.46 328	0.22 157	0.90 363	0.70 433	0.09 91	1.53 596	0.09 141	0.16 366	0.31 492	2.06 615

RSM++	0.48 198	0.52 250	1.27 79	1.62 632	1.27 611	0.39 92	0.20 124	0.49 119	0.56 232	0.22 66	0.25 111	0.24 144	0.17 63	0.39 105	0.23 75	0.09 91	0.11 204	0.09 141	0.35 548	0.29 474	0.80 457

RSM	0.47 184	0.51 245	1.36 94	1.37 616	1.04 587	0.37 73	0.21 167	0.52 159	0.55 223	0.23 80	0.28 148	0.28 194	0.17 63	0.40 115	0.22 56	0.09 91	0.24 366	0.09 141	0.35 548	0.24 389	0.80 457

RAFT-Stereo-weight	0.46 176	0.37 122	1.60 134	0.29 172	0.51 474	0.57 319	0.22 205	0.84 381	0.67 331	0.48 270	0.38 239	0.36 250	0.17 63	0.39 105	0.27 129	0.09 91	1.28 560	0.09 141	0.07 62	0.09 52	0.41 254

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 157	1.34 92	0.23 43	0.33 350	0.49 203	0.20 124	0.52 159	0.37 52	0.27 135	0.29 158	0.25 154	0.14 20	0.23 3	0.32 192	0.09 91	0.06 2	0.09 141	0.09 134	0.12 125	0.59 375

test_for_model	0.31 27	0.42 164	1.17 63	0.24 58	0.33 350	0.48 191	0.20 124	0.51 153	0.38 70	0.27 135	0.30 169	0.25 154	0.14 20	0.24 11	0.29 155	0.09 91	0.07 24	0.10 208	0.09 134	0.12 125	0.57 361

MoCha-V2	0.74 458	0.78 386	2.18 266	1.01 589	1.55 629	0.36 63	0.19 99	0.61 237	0.49 162	0.33 181	0.34 215	0.30 214	0.27 247	1.56 491	0.47 316	0.09 91	1.94 628	0.08 55	0.37 560	0.18 279	1.62 591

MyStereo07	0.56 273	0.68 324	2.42 333	0.30 193	0.41 433	0.61 385	0.31 409	0.58 215	0.72 406	1.17 606	0.26 125	0.20 102	0.27 247	1.28 448	0.28 144	0.09 91	0.59 462	0.12 351	0.21 440	0.16 230	0.48 306

MyStereo06	0.70 436	0.72 349	3.51 604	0.31 218	0.25 240	0.60 366	0.30 398	0.90 441	0.67 331	1.48 641	0.53 344	0.84 536	0.57 502	0.60 237	1.11 530	0.09 91	0.55 454	0.12 351	0.20 429	0.16 230	0.56 355

MyStereo05	0.57 282	0.72 349	2.72 490	0.31 218	0.25 240	0.60 366	0.30 398	0.87 414	0.82 501	0.54 342	0.37 231	0.53 366	0.42 402	0.63 252	0.73 447	0.09 91	0.55 454	0.12 351	0.20 429	0.16 230	0.56 355

MyStereo04	0.57 282	0.68 324	2.66 457	0.30 193	0.41 433	0.61 385	0.31 409	0.88 422	0.80 486	0.48 270	0.37 231	0.54 375	0.42 402	0.61 242	0.71 439	0.09 91	0.59 462	0.12 351	0.21 440	0.16 230	0.48 306

AE-Stereo	0.71 441	0.32 60	2.44 346	0.44 433	0.50 471	0.58 329	0.23 245	1.08 580	0.67 331	0.67 492	0.51 327	0.47 337	0.24 196	0.63 252	0.32 192	0.09 91	2.15 649	0.11 288	0.45 585	0.22 364	2.01 611

ff7	0.65 389	0.58 277	2.09 239	0.39 386	0.60 509	0.56 296	0.23 245	0.49 119	0.62 283	1.00 581	0.24 98	0.20 102	0.24 196	0.71 297	0.24 87	0.09 91	2.09 636	0.10 208	0.18 398	0.24 389	2.22 629

ffff	0.65 389	0.58 277	2.09 239	0.39 386	0.60 509	0.56 296	0.23 245	0.49 119	0.62 283	1.00 581	0.24 98	0.20 102	0.24 196	0.71 297	0.24 87	0.09 91	2.09 636	0.10 208	0.18 398	0.24 389	2.22 629

11t	0.65 389	0.58 277	2.09 239	0.39 386	0.60 509	0.56 296	0.23 245	0.49 119	0.62 283	1.00 581	0.24 98	0.20 102	0.24 196	0.71 297	0.24 87	0.09 91	2.09 636	0.10 208	0.18 398	0.24 389	2.22 629

MSKI-zero shot	0.70 436	0.44 196	2.62 442	1.47 624	0.75 542	0.56 296	0.20 124	0.80 343	0.45 137	0.60 420	0.52 337	0.44 307	0.17 63	0.70 289	0.26 120	0.09 91	2.87 674	0.09 141	0.32 523	0.14 192	0.50 315

testlalala	0.32 33	0.41 157	1.34 92	0.23 43	0.33 350	0.49 203	0.20 124	0.52 159	0.37 52	0.27 135	0.29 158	0.25 154	0.14 20	0.23 3	0.32 192	0.09 91	0.06 2	0.09 141	0.09 134	0.12 125	0.59 375

GCAPDPT-zeroshot	1.24 606	0.35 101	9.01 676	3.41 678	5.81 681	0.39 92	0.20 124	0.68 275	0.46 142	0.27 135	0.26 125	0.25 154	0.17 63	0.69 282	0.21 37	0.09 91	0.08 72	0.09 141	0.08 97	0.13 160	2.25 634

AEACV	0.89 534	0.29 16	1.84 170	2.50 667	1.68 638	0.53 263	0.21 167	1.01 531	0.42 111	0.68 498	0.31 183	0.22 119	0.39 370	1.63 508	0.25 105	0.09 91	2.60 666	0.09 141	0.54 615	0.23 382	2.27 637

GCAP-Stereo	0.59 310	1.35 561	2.44 346	0.49 465	1.02 584	0.52 252	0.14 20	0.53 171	0.54 212	0.44 245	0.50 323	0.30 214	0.22 157	0.68 278	0.41 272	0.09 91	1.30 565	0.09 141	0.07 62	0.23 382	0.54 343

HH	0.79 488	0.52 250	2.72 490	1.45 621	0.80 553	0.91 573	0.23 245	0.76 315	0.76 447	0.64 467	0.55 376	0.87 550	0.41 389	0.94 372	0.45 303	0.09 91	1.20 545	0.10 208	0.09 134	0.16 230	2.16 621

HanStereo	0.79 488	0.52 250	2.72 490	1.45 621	0.80 553	0.91 573	0.23 245	0.76 315	0.76 447	0.64 467	0.55 376	0.87 550	0.41 389	0.94 372	0.45 303	0.09 91	1.20 545	0.10 208	0.09 134	0.16 230	2.16 621

4D-IteraStereo	0.62 354	1.29 545	3.04 555	0.27 123	0.30 313	0.46 167	0.26 321	0.54 183	0.51 181	0.41 222	0.31 183	0.39 268	0.19 109	0.53 207	0.65 418	0.09 91	0.47 432	0.12 351	0.11 236	0.21 347	2.14 620

anonymousdsp	0.86 516	0.59 285	2.65 453	1.33 613	1.25 608	0.56 296	0.23 245	0.54 183	0.71 397	1.13 600	0.25 111	0.22 119	0.24 196	1.24 438	0.24 87	0.09 91	2.34 659	0.10 208	0.18 398	0.25 414	3.12 662

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 114	0.25 77	0.50 471	0.40 101	0.20 124	0.48 114	0.48 156	0.22 66	0.29 158	0.26 171	0.19 109	0.35 87	0.22 56	0.09 91	0.07 24	0.08 55	0.05 1	0.16 230	0.54 343

Selective-IGEV	0.57 282	0.42 164	1.87 184	1.67 636	1.33 612	0.36 63	0.20 124	0.61 237	0.71 397	0.22 66	0.31 183	0.22 119	0.19 109	0.52 197	0.36 231	0.09 91	0.97 516	0.09 141	0.15 343	0.20 332	0.85 476

DCRE	0.76 474	0.80 394	2.31 303	1.05 590	1.18 604	0.63 421	0.26 321	1.03 547	0.59 257	0.52 327	2.12 643	0.44 307	0.27 247	0.41 124	0.53 356	0.09 91	1.02 528	0.10 208	0.32 523	0.16 230	1.47 575

ProNet	0.46 176	0.60 286	1.85 176	0.35 317	0.67 529	0.49 203	0.25 302	0.53 171	0.57 239	0.21 53	0.24 98	0.22 119	0.20 127	0.52 197	0.22 56	0.09 91	0.47 432	0.10 208	0.09 134	0.23 382	1.33 561

MC-Stereo	0.58 291	0.37 122	2.00 214	0.88 567	0.64 524	0.54 273	0.19 99	0.46 95	0.39 90	0.58 390	0.39 245	0.27 185	0.27 247	0.71 297	0.32 192	0.09 91	1.20 545	0.09 141	0.16 366	0.22 364	1.92 606

RCA-Stereo	0.45 166	0.38 132	1.80 162	0.27 123	0.25 240	0.58 329	0.23 245	0.84 381	0.66 318	0.42 229	0.44 274	0.28 194	0.35 333	0.31 45	0.21 37	0.09 91	1.01 523	0.09 141	0.07 62	0.21 347	0.53 336

ccc-4	0.65 389	0.58 277	2.09 239	0.39 386	0.60 509	0.56 296	0.23 245	0.49 119	0.62 283	1.00 581	0.24 98	0.20 102	0.24 196	0.71 297	0.24 87	0.09 91	2.09 636	0.10 208	0.18 398	0.24 389	2.22 629

raft_robust	0.68 422	1.24 534	2.42 333	0.30 193	0.57 498	0.53 263	0.25 302	0.95 483	0.79 478	0.49 286	0.46 282	1.12 610	0.74 562	1.50 482	0.61 401	0.09 91	0.62 470	0.10 208	0.30 504	0.26 435	0.30 177

RAFT+CT+SA	0.60 322	1.25 537	2.49 387	0.38 369	0.75 542	0.55 288	0.34 444	0.83 372	0.68 358	0.39 213	0.55 376	0.44 307	0.29 286	0.75 313	0.28 144	0.09 91	0.24 366	0.11 288	0.51 609	0.30 483	0.74 436

IGEV-Stereo	0.86 516	0.60 286	2.65 453	1.35 615	1.25 608	0.56 296	0.23 245	0.54 183	0.71 397	1.14 602	0.25 111	0.22 119	0.24 196	1.24 438	0.24 87	0.09 91	2.34 659	0.10 208	0.18 398	0.25 414	3.13 663
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 162	0.29 172	0.12 8	0.41 112	0.20 124	0.39 41	0.42 111	0.26 122	0.31 183	0.25 154	0.19 109	0.36 93	0.26 120	0.09 91	0.11 204	0.12 351	0.10 183	0.13 160	0.15 53

IPLG	0.74 458	1.09 484	2.87 527	0.36 336	0.21 170	1.63 635	0.60 569	1.39 625	0.63 295	1.39 632	0.51 327	0.40 279	0.86 585	1.40 462	0.37 242	0.09 91	0.07 24	0.14 451	0.12 274	0.34 518	0.23 126

GMOStereo	0.58 291	0.89 432	2.46 371	0.29 172	0.99 577	0.51 232	0.32 420	0.58 215	0.46 142	0.58 390	0.48 296	0.54 375	0.27 247	0.31 45	0.25 105	0.09 91	1.64 603	0.13 414	0.11 236	0.34 518	0.42 259

error version	0.58 291	0.89 432	2.46 371	0.29 172	0.99 577	0.51 232	0.32 420	0.58 215	0.46 142	0.58 390	0.48 296	0.54 375	0.27 247	0.31 45	0.25 105	0.09 91	1.64 603	0.13 414	0.11 236	0.34 518	0.42 259

test-v	0.58 291	0.89 432	2.46 371	0.29 172	0.99 577	0.51 232	0.32 420	0.58 215	0.46 142	0.58 390	0.48 296	0.54 375	0.27 247	0.31 45	0.25 105	0.09 91	1.64 603	0.13 414	0.11 236	0.34 518	0.42 259

test-2	0.58 291	0.89 432	2.46 371	0.29 172	0.99 577	0.51 232	0.32 420	0.58 215	0.46 142	0.58 390	0.48 296	0.54 375	0.27 247	0.31 45	0.25 105	0.09 91	1.64 603	0.13 414	0.11 236	0.34 518	0.42 259

iRaftStereo_RVC	0.47 184	0.84 411	1.91 193	0.29 172	0.15 47	0.53 263	0.20 124	0.58 215	0.50 174	0.37 201	0.43 262	0.42 291	0.23 183	0.38 101	0.28 144	0.09 91	0.70 484	0.12 351	0.11 236	0.43 588	0.77 444

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 122	2.47 376	0.25 77	0.16 61	0.54 273	0.15 41	0.42 60	0.57 239	0.37 201	0.52 337	0.24 144	0.19 109	0.31 45	0.27 129	0.09 91	0.06 2	0.08 55	0.30 504	0.09 52	0.22 116
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
EAI-Stereo	1.16 599	0.29 16	1.94 199	0.55 495	0.97 576	1.96 648	7.94 690	1.34 621	1.03 587	1.01 585	1.48 627	0.51 356	0.66 542	0.65 266	1.42 568	0.09 91	0.23 362	0.09 141	0.53 613	0.13 160	0.49 312

CFNet-RSSM	0.44 160	0.36 109	2.38 316	0.28 149	0.43 451	0.53 263	0.20 124	0.86 405	0.52 193	0.44 245	0.36 226	0.53 366	0.26 231	0.40 115	0.27 129	0.09 91	0.08 72	0.09 141	0.38 565	0.10 79	0.22 116

Gwc-CoAtRS	0.41 126	0.37 122	2.06 232	0.28 149	0.41 433	0.48 191	0.19 99	0.64 258	0.49 162	0.45 250	0.39 245	0.57 395	0.26 231	0.37 97	0.28 144	0.09 91	0.19 328	0.09 141	0.31 515	0.11 101	0.25 140

HITNet	0.55 265	1.28 543	2.73 495	0.35 317	0.14 33	0.56 296	0.23 245	0.89 430	0.62 283	0.52 327	0.51 327	0.49 347	0.38 353	0.52 197	0.60 391	0.09 91	0.07 24	0.10 208	0.08 97	0.25 414	0.61 382
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
DF	0.70 436	0.34 89	1.60 134	2.29 661	1.43 620	0.40 101	0.20 124	0.73 305	0.37 52	0.25 101	0.39 245	0.34 242	0.17 63	0.83 341	0.90 485	0.10 180	2.62 669	0.08 55	0.29 494	0.09 52	0.58 368

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 41	0.39 41	0.29 6	0.18 23	0.19 41	0.15 20	0.13 15	0.28 33	0.20 25	0.10 180	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 312

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 149	1.72 151	0.20 4	0.12 8	0.42 126	0.17 72	0.38 37	0.42 111	0.22 66	0.32 200	0.29 205	0.21 143	0.33 64	0.21 37	0.10 180	0.08 72	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.20 100

Hybrid-DGEV-03	0.53 250	1.31 548	2.33 307	0.30 193	0.17 83	0.58 329	0.24 274	0.71 297	0.51 181	0.61 430	1.00 590	0.39 268	0.28 265	0.44 142	0.41 272	0.10 180	0.23 362	0.12 351	0.09 134	0.35 533	0.53 336

Hybrid-DGEV-2	0.61 332	1.16 508	2.80 510	0.33 264	0.17 83	0.73 499	0.19 99	0.89 430	0.73 411	0.61 430	0.42 258	0.53 366	0.43 415	1.00 383	0.91 487	0.10 180	0.08 72	0.11 288	0.10 183	0.25 414	0.61 382

WQFJA1	0.49 214	0.48 221	1.00 23	0.27 123	0.38 410	0.48 191	0.23 245	1.81 649	2.16 656	0.26 122	0.26 125	0.29 205	0.27 247	0.34 72	0.36 231	0.10 180	0.11 204	0.10 208	0.09 134	0.20 332	0.54 343

WQFJX1	0.51 234	0.58 277	1.00 23	0.27 123	0.35 379	0.48 191	0.25 302	2.07 661	2.18 658	0.27 135	0.26 125	0.30 214	0.28 265	0.51 192	0.33 207	0.10 180	0.11 204	0.10 208	0.08 97	0.24 389	0.45 291

WQFJX	0.49 214	0.47 212	1.02 29	0.27 123	0.39 416	0.47 181	0.23 245	1.85 651	1.92 652	0.28 150	0.27 139	0.28 194	0.28 265	0.43 136	0.36 231	0.10 180	0.12 227	0.10 208	0.08 97	0.24 389	0.54 343

NLMM1	0.53 250	0.51 245	1.05 35	0.28 149	0.38 410	0.49 203	0.24 274	2.08 662	2.47 663	0.29 163	0.28 148	0.27 185	0.25 214	0.48 169	0.35 227	0.10 180	0.11 204	0.10 208	0.09 134	0.24 389	0.57 361

NLMM	0.49 214	0.47 212	1.00 23	0.27 123	0.38 410	0.48 191	0.23 245	1.81 649	2.16 656	0.26 122	0.26 125	0.29 205	0.27 247	0.34 72	0.36 231	0.10 180	0.11 204	0.10 208	0.09 134	0.20 332	0.54 343

NLSM1	0.45 166	0.54 260	1.05 35	0.27 123	0.40 426	0.49 203	0.21 167	1.54 636	1.71 641	0.26 122	0.33 206	0.26 171	0.26 231	0.41 124	0.36 231	0.10 180	0.11 204	0.11 288	0.10 183	0.22 364	0.23 126

FE-Mocha	0.61 332	0.36 109	1.84 170	1.06 591	0.34 366	0.43 133	0.17 72	0.72 301	0.55 223	0.45 250	0.50 323	0.58 399	0.45 433	2.35 609	1.18 540	0.10 180	0.40 416	0.11 288	0.21 440	0.13 160	0.31 186

IGEV-FE	0.91 544	0.39 141	3.80 621	0.42 415	1.95 651	0.56 296	0.64 581	0.84 381	0.55 223	1.45 637	0.53 344	0.79 512	0.42 402	0.57 221	1.13 533	0.10 180	0.49 437	0.10 208	0.34 543	0.19 309	2.97 657

Zero-FE251	0.76 474	0.35 101	2.10 246	0.30 193	0.25 240	0.44 147	0.16 59	0.45 85	0.36 45	5.93 682	0.20 48	0.22 119	0.19 109	0.52 197	1.06 521	0.10 180	0.71 487	0.08 55	0.06 11	0.09 52	1.56 582

DA	0.89 534	0.42 164	2.01 217	1.10 595	1.65 636	0.88 565	0.22 205	0.63 251	0.92 553	0.41 222	0.70 501	0.29 205	0.27 247	1.52 485	0.40 263	0.10 180	2.35 661	0.09 141	0.07 62	0.11 101	3.60 674

GGEV	0.89 534	0.42 164	2.01 217	1.10 595	1.65 636	0.88 565	0.22 205	0.63 251	0.92 553	0.41 222	0.70 501	0.29 205	0.27 247	1.52 485	0.40 263	0.10 180	2.35 661	0.09 141	0.07 62	0.11 101	3.60 674

asda	0.41 126	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 83	0.43 133	0.16 59	0.46 95	0.38 70	0.25 101	0.20 48	0.15 20	0.20 127	0.99 381	0.23 75	0.10 180	1.49 589	0.07 1	0.23 458	0.08 31	0.88 486

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 43	0.19 138	0.41 112	0.14 20	0.37 28	0.34 23	0.26 122	0.21 59	0.15 20	0.19 109	0.91 365	0.20 25	0.10 180	1.14 541	0.07 1	0.08 97	0.08 31	0.71 426

4.25_new	0.43 142	0.29 16	1.40 104	0.23 43	0.19 138	0.41 112	0.17 72	0.44 79	0.38 70	0.34 188	0.22 73	0.15 20	0.18 88	1.06 395	0.30 164	0.10 180	1.44 583	0.07 1	0.32 523	0.07 2	0.93 500

4.5w_new	0.43 142	0.29 16	1.40 104	0.23 43	0.19 138	0.41 112	0.17 72	0.44 79	0.38 70	0.34 188	0.22 73	0.15 20	0.18 88	1.06 395	0.30 164	0.10 180	1.44 583	0.07 1	0.32 523	0.07 2	0.93 500

4.25w-stereo	0.43 142	0.29 16	1.40 104	0.23 43	0.19 138	0.41 112	0.17 72	0.44 79	0.38 70	0.34 188	0.22 73	0.15 20	0.18 88	1.06 395	0.30 164	0.10 180	1.44 583	0.07 1	0.32 523	0.07 2	0.93 500

DFGA-Net	0.61 332	1.55 600	2.59 424	0.32 240	0.26 258	0.54 273	0.22 205	0.67 270	0.63 295	0.50 305	0.52 337	0.35 248	0.28 265	1.84 550	0.99 507	0.10 180	0.08 72	0.12 351	0.12 274	0.38 557	0.18 83

LGtest1	0.26 12	0.43 181	0.82 4	0.23 43	0.21 170	0.31 28	0.11 2	0.36 25	0.43 118	0.24 93	0.18 32	0.16 41	0.14 20	0.30 41	0.28 144	0.10 180	0.16 296	0.08 55	0.06 11	0.10 79	0.42 259

LG-Stereo	0.36 77	0.61 292	1.37 97	0.26 97	0.37 400	0.43 133	0.20 124	0.55 195	0.44 130	0.25 101	0.30 169	0.50 351	0.17 63	0.30 41	0.37 242	0.10 180	0.18 322	0.11 288	0.10 183	0.24 389	0.43 270

MM-Stereo_test3	0.59 310	0.85 416	2.28 295	0.53 485	0.31 326	0.45 155	0.30 398	0.78 329	0.76 447	0.33 181	0.43 262	0.32 230	0.23 183	0.61 242	0.54 362	0.10 180	1.65 607	0.10 208	0.08 97	0.42 583	0.68 413

MM-Stereo_test1	0.63 369	0.64 306	2.51 394	0.54 493	0.37 400	0.44 147	0.28 354	0.68 275	0.59 257	0.43 236	0.33 206	0.26 171	0.25 214	0.89 362	0.52 348	0.10 180	1.84 619	0.10 208	0.09 134	0.41 580	1.40 570

FoundationStereo	0.61 332	0.37 122	0.91 11	1.96 654	2.40 665	0.20 7	0.16 59	0.26 3	0.86 530	0.16 7	0.12 6	0.19 90	0.17 63	0.58 229	0.32 192	0.10 180	2.98 677	0.08 55	0.06 11	0.07 2	0.20 100

GIP-stereo	0.61 332	0.68 324	1.05 35	0.95 580	1.46 625	0.42 126	0.17 72	0.69 280	0.49 162	0.19 30	0.24 98	0.23 132	0.18 88	0.95 378	0.59 386	0.10 180	1.33 569	0.08 55	0.06 11	0.18 279	2.21 628

PAM_32	0.95 559	0.43 181	2.68 473	0.64 529	1.10 599	1.78 642	1.16 645	1.12 592	0.96 570	1.07 593	0.90 573	1.38 631	0.76 570	0.78 325	1.11 530	0.10 180	1.29 562	0.10 208	0.50 605	0.16 230	0.98 516

PAM	0.91 544	0.43 181	2.67 466	0.77 555	0.89 564	1.81 643	1.22 650	1.13 596	0.78 465	1.16 605	0.91 574	1.39 632	0.68 546	0.76 317	1.06 521	0.10 180	0.98 519	0.10 208	0.50 605	0.14 192	0.66 401

UGAM-zero	0.97 566	0.44 196	2.48 381	0.33 264	0.86 560	1.26 617	0.76 605	1.05 561	0.52 193	0.93 575	0.45 277	1.32 626	0.81 575	2.08 587	0.49 337	0.10 180	0.52 445	0.09 141	0.47 595	0.11 101	4.43 684

RAStereo	0.33 44	0.81 399	2.22 280	0.27 123	0.18 104	0.25 13	0.20 124	0.45 85	0.38 70	0.21 53	0.26 125	0.20 102	0.16 57	0.26 22	0.26 120	0.10 180	0.08 72	0.10 208	0.08 97	0.13 160	0.09 10

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 193	0.25 77	0.37 400	0.47 181	0.15 41	0.67 270	0.52 193	0.23 80	0.30 169	0.28 194	0.20 127	0.32 56	0.23 75	0.10 180	0.24 366	0.07 1	0.13 296	0.10 79	0.51 322

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 497	0.78 386	3.67 614	0.35 317	0.81 555	1.25 616	0.88 618	1.13 596	0.58 247	0.84 560	0.52 337	1.24 619	0.64 532	0.77 319	0.70 433	0.10 180	0.53 448	0.11 288	0.45 585	0.29 474	0.81 464

U	3.41 672	0.37 122	1.27 79	0.27 123	13.75 695	19.65 700	0.15 41	0.43 68	0.33 19	0.18 23	0.19 41	0.27 185	0.15 40	0.23 3	0.19 14	0.10 180	0.06 2	17.75 705	12.73 698	0.11 101	0.10 15

IGEV-Stereo+	0.48 198	0.32 60	1.43 110	0.26 97	0.46 465	0.30 23	0.13 10	0.32 14	0.57 239	0.80 547	0.24 98	0.19 90	0.19 109	0.57 221	0.46 310	0.10 180	1.36 571	0.08 55	0.22 454	0.46 599	1.04 526

AIO-Stereo	0.64 380	0.60 286	1.63 139	1.31 610	1.45 622	0.38 85	0.20 124	0.55 195	0.83 508	0.31 171	0.31 183	0.23 132	0.15 40	0.39 105	0.63 411	0.10 180	1.25 553	0.09 141	0.41 577	0.21 347	1.73 597

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 221	1.99 213	0.26 97	0.14 33	0.41 112	0.22 205	0.41 53	0.48 156	0.24 93	0.51 327	0.25 154	0.18 88	0.33 64	0.22 56	0.10 180	0.08 72	0.09 141	0.08 97	0.47 603	0.10 15

IGEV++	0.74 458	0.70 337	2.05 230	1.11 598	1.09 595	0.32 36	0.21 167	0.75 312	0.43 118	0.30 168	0.30 169	0.22 119	0.27 247	0.98 380	0.31 182	0.10 180	2.50 665	0.08 55	0.15 343	0.27 450	2.70 651

MyStereo8	0.73 454	1.16 508	2.89 530	0.53 485	0.34 366	0.71 488	0.20 124	1.87 653	0.59 257	0.53 336	0.66 475	0.50 351	0.33 322	1.27 447	0.62 404	0.10 180	1.19 544	0.10 208	0.21 440	0.21 347	0.61 382

ACVNet-DCA	0.67 415	0.73 353	2.43 338	0.67 539	0.52 478	0.76 515	0.24 274	0.81 352	0.83 508	0.77 536	0.39 245	0.25 154	0.38 353	0.70 289	0.22 56	0.10 180	2.13 645	0.11 288	0.09 134	0.16 230	1.18 541

xx1	0.71 441	0.73 353	2.43 338	0.67 539	0.52 478	0.76 515	0.24 274	0.85 394	1.05 591	0.77 536	0.39 245	0.46 328	0.37 344	0.70 289	0.22 56	0.10 180	2.13 645	0.12 351	0.41 577	0.16 230	1.18 541

1test111	0.72 451	0.73 353	2.43 338	0.67 539	0.52 478	0.76 515	0.24 274	0.81 352	0.83 508	0.77 536	0.39 245	0.25 154	0.38 353	1.03 389	0.75 453	0.10 180	2.13 645	0.11 288	0.09 134	0.16 230	1.18 541

cc1	0.74 458	0.73 353	2.43 338	0.67 539	0.52 478	0.76 515	0.24 274	0.85 394	1.05 591	0.77 536	0.39 245	0.25 154	0.38 353	0.70 289	0.22 56	0.10 180	2.13 645	0.11 288	0.09 134	0.25 414	2.20 627

IGEVStereo-DCA	0.74 458	0.74 365	2.09 239	0.76 552	0.77 547	0.45 155	0.23 245	0.49 119	0.62 283	0.71 515	0.22 73	0.30 214	0.28 265	1.29 449	1.53 577	0.10 180	1.50 592	0.10 208	0.18 398	0.24 389	2.22 629

rrr	0.84 504	0.74 365	3.40 594	0.76 552	0.77 547	0.45 155	0.28 354	1.23 612	0.84 520	0.71 515	0.22 73	0.30 214	0.28 265	1.29 449	1.53 577	0.10 180	1.50 592	0.10 208	0.29 494	0.24 389	1.75 598

ffm	0.78 485	0.67 314	3.39 589	0.32 240	0.22 185	0.58 329	0.28 354	0.85 394	0.96 570	0.54 342	0.74 526	0.67 448	0.40 377	0.64 259	0.22 56	0.10 180	2.16 650	0.15 480	0.33 538	0.25 414	2.19 624

ff1	1.07 588	0.67 314	3.39 589	0.32 240	0.22 185	0.58 329	0.28 354	0.85 394	0.96 570	0.54 342	0.74 526	0.67 448	0.40 377	2.75 645	3.86 662	0.10 180	2.16 650	0.15 480	0.33 538	0.25 414	2.19 624

tt1	0.74 458	0.73 353	2.34 309	0.67 539	0.63 519	0.75 510	0.24 274	0.85 394	0.96 570	0.81 550	0.38 239	0.26 171	0.35 333	0.64 259	0.22 56	0.10 180	2.16 650	0.11 288	0.09 134	0.25 414	2.19 624

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 432	2.15 259	0.25 77	0.29 297	0.29 20	0.17 72	0.47 105	0.41 104	0.21 53	0.22 73	0.28 194	0.21 143	0.32 56	0.31 182	0.10 180	0.09 137	0.10 208	0.08 97	0.11 101	0.12 26

IGEV_Zeroshot_test	0.91 544	0.39 141	3.80 621	0.42 415	1.95 651	0.56 296	0.64 581	0.84 381	0.55 223	1.45 637	0.53 344	0.79 512	0.42 402	0.57 221	1.13 533	0.10 180	0.49 437	0.10 208	0.34 543	0.19 309	2.97 657

RAFT-Test	0.56 273	0.41 157	2.01 217	0.90 571	1.07 592	0.65 450	0.37 466	0.83 372	0.65 310	0.49 286	0.49 311	0.93 566	0.24 196	0.52 197	0.30 164	0.10 180	0.38 409	0.09 141	0.38 565	0.11 101	0.19 89

anonymousdsp2	0.88 526	0.31 46	1.96 205	1.06 591	1.56 630	0.57 319	0.22 205	0.84 381	0.98 579	1.20 613	0.37 231	0.65 435	0.26 231	1.19 429	0.46 310	0.10 180	2.40 663	0.10 208	0.13 296	0.19 309	2.96 655

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 186	0.25 77	0.13 20	0.53 263	0.20 124	0.50 143	0.53 206	0.26 122	0.28 148	0.37 258	0.24 196	0.40 115	0.25 105	0.10 180	0.08 72	0.08 55	0.06 11	0.15 208	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 540	0.31 46	1.90 190	1.60 631	0.95 572	1.14 608	0.42 497	0.85 394	0.43 118	1.74 648	0.21 59	0.27 185	0.17 63	1.56 491	0.30 164	0.10 180	2.60 666	0.10 208	0.09 134	0.10 79	3.10 661

anonymousa	0.74 458	0.60 286	2.58 421	0.96 581	1.33 612	0.61 385	0.26 321	0.69 280	0.56 232	0.55 355	0.84 555	0.82 528	0.46 444	0.56 217	0.61 401	0.10 180	1.11 538	0.12 351	0.98 664	0.14 192	0.97 514

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 442	2.02 222	0.33 264	0.38 410	0.23 11	0.21 167	0.63 251	0.51 181	0.23 80	0.28 148	0.29 205	0.23 183	0.34 72	0.28 144	0.10 180	0.09 137	0.10 208	0.08 97	0.22 364	0.15 53

TestStereo1	0.59 310	1.21 523	2.63 443	0.40 399	0.60 509	0.56 296	0.34 444	0.82 361	0.73 411	0.45 250	0.63 446	0.36 250	0.42 402	0.66 269	0.42 282	0.10 180	0.32 396	0.12 351	0.10 183	0.34 518	0.52 330

DCANet-4	0.43 142	0.32 60	2.31 303	0.26 97	0.14 33	0.51 232	0.22 205	0.84 381	0.78 465	0.55 355	0.48 296	0.28 194	0.37 344	0.40 115	0.37 242	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.08 31	0.43 270

fff	0.50 222	0.90 438	2.63 443	0.25 77	0.15 47	0.51 232	0.22 205	0.85 394	0.82 501	0.55 355	0.48 296	0.31 224	0.65 535	0.39 105	0.37 242	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.08 31	0.43 270

ADStereo(finetuned)	0.50 222	0.91 442	2.43 338	0.26 97	0.14 33	0.51 232	0.22 205	0.84 381	0.78 465	0.56 367	0.49 311	0.32 230	0.75 566	0.40 115	0.40 263	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.13 160	0.45 291

test_5	0.61 332	1.25 537	2.76 503	0.39 386	0.64 524	0.58 329	0.35 454	0.85 394	0.66 318	0.49 286	0.56 390	0.55 384	0.40 377	0.79 329	0.32 192	0.10 180	0.19 328	0.12 351	0.12 274	0.33 508	0.85 476

SA-5K	0.59 310	1.21 523	2.63 443	0.40 399	0.60 509	0.56 296	0.34 444	0.82 361	0.73 411	0.45 250	0.63 446	0.36 250	0.42 402	0.66 269	0.42 282	0.10 180	0.32 396	0.12 351	0.10 183	0.34 518	0.52 330

Sa-1000	0.61 332	1.07 479	2.71 488	0.32 240	0.61 516	0.61 385	0.31 409	1.00 521	0.76 447	0.53 336	0.83 553	0.43 292	0.33 322	0.69 282	0.30 164	0.10 180	0.52 445	0.13 414	0.28 489	0.29 474	0.29 168

SA	0.61 332	1.14 498	2.79 509	0.32 240	0.63 519	0.57 319	0.30 398	0.97 494	0.78 465	0.43 236	0.63 446	0.39 268	0.46 444	0.70 289	0.31 182	0.10 180	0.44 426	0.13 414	0.32 523	0.31 492	0.51 322

iRaft-Stereo_5w	0.65 389	1.35 561	2.21 276	0.30 193	0.63 519	0.49 203	0.28 354	0.78 329	0.64 303	0.41 222	0.61 431	0.62 418	0.46 444	1.79 540	0.48 326	0.10 180	0.25 375	0.11 288	0.12 274	0.40 573	0.94 504

iRaft-Stereo_20w	1.50 630	0.42 164	4.81 654	2.24 660	2.09 657	1.36 619	1.27 652	1.38 624	0.94 562	2.07 651	0.42 258	0.85 542	0.69 551	0.87 348	1.37 565	0.10 180	4.04 683	0.09 141	0.40 572	0.17 254	4.53 685

MIPNet	0.88 526	1.07 479	2.85 524	0.61 520	0.18 104	1.46 625	1.37 655	1.65 643	0.78 465	1.93 650	0.85 558	0.75 497	1.66 639	0.87 348	0.34 219	0.10 180	0.08 72	0.11 288	0.32 523	0.27 450	0.26 148

IPLGR	0.58 291	0.64 306	3.12 563	0.37 349	0.18 104	0.62 406	0.54 549	1.06 574	0.69 370	0.73 520	0.46 282	0.50 351	0.44 425	1.12 415	0.31 182	0.10 180	0.08 72	0.11 288	0.09 134	0.21 347	0.20 100

CrosDoStereo	0.96 563	0.49 228	2.66 457	0.27 123	0.33 350	0.54 273	3.69 676	0.77 322	0.66 318	0.70 506	1.39 624	0.53 366	1.47 632	1.77 533	3.02 648	0.10 180	0.08 72	0.11 288	0.11 236	0.22 364	0.30 177

LCNet	0.58 291	0.43 181	2.42 333	0.91 575	0.22 185	0.95 583	0.29 382	0.62 243	0.64 303	0.52 327	0.55 376	0.41 286	0.75 566	0.84 343	0.27 129	0.10 180	0.07 24	0.12 351	0.18 398	0.97 647	0.40 246

STrans-v2	0.69 429	0.62 299	2.66 457	0.28 149	0.23 215	0.57 319	0.32 420	1.01 531	0.77 460	0.92 571	0.84 555	0.88 554	0.92 595	1.81 543	1.19 543	0.10 180	0.07 24	0.10 208	0.09 134	0.12 125	0.30 177

TransformOpticalFlow	0.65 389	0.61 292	2.67 466	0.45 440	0.26 258	0.62 406	0.28 354	0.88 422	0.76 447	0.76 534	0.74 526	0.90 560	0.84 580	1.82 546	0.80 468	0.10 180	0.07 24	0.11 288	0.09 134	0.12 125	0.19 89

PSM-AAD	0.67 415	0.29 16	2.41 329	0.37 349	0.23 215	0.86 556	1.15 643	0.62 243	0.66 318	0.64 467	0.71 516	0.67 448	2.90 664	0.65 266	0.32 192	0.10 180	0.08 72	0.17 520	0.15 343	0.14 192	0.34 206

KYRaft	0.52 237	0.35 101	2.40 325	0.34 291	0.21 170	0.75 510	0.43 504	0.62 243	0.63 295	0.64 467	0.92 575	0.53 366	0.72 555	0.60 237	0.26 120	0.10 180	0.07 24	0.12 351	0.14 319	0.13 160	0.54 343

ASMatch	0.61 332	0.47 212	2.72 490	0.91 575	0.36 391	0.56 296	0.24 274	0.54 183	0.67 331	0.48 270	1.20 610	0.47 337	0.65 535	1.33 455	0.93 490	0.10 180	0.08 72	0.11 288	0.11 236	0.10 79	0.17 74

DeepStereo_LL	0.96 563	0.49 228	2.66 457	0.27 123	0.33 350	0.54 273	3.69 676	0.77 322	0.66 318	0.70 506	1.39 624	0.53 366	1.47 632	1.77 533	3.02 648	0.10 180	0.08 72	0.11 288	0.11 236	0.22 364	0.30 177

DEmStereo	0.69 429	0.40 149	2.42 333	0.42 415	0.18 104	0.66 463	0.88 618	0.54 183	0.64 303	0.60 420	1.00 590	0.45 320	1.24 619	1.53 487	2.21 619	0.10 180	0.08 72	0.10 208	0.10 183	0.11 101	0.14 43

THIR-Stereo	0.88 526	0.85 416	2.33 307	0.26 97	0.16 61	0.59 351	2.69 672	0.62 243	0.54 212	0.62 445	1.61 632	0.96 575	1.77 645	1.67 515	2.20 618	0.10 180	0.08 72	0.14 451	0.11 236	0.16 230	0.21 108

GrayStereo	0.71 441	0.27 3	2.40 325	0.89 568	0.23 215	0.62 406	1.40 659	0.67 270	0.70 382	0.72 518	0.77 540	0.55 384	3.03 665	0.60 237	0.28 144	0.10 180	0.08 72	0.10 208	0.21 440	0.12 125	0.37 222

RAFT-345	0.56 273	0.37 122	2.68 473	0.40 399	0.34 366	0.58 329	0.41 490	0.49 119	0.70 382	0.51 317	0.99 589	0.43 292	0.28 265	1.56 491	0.81 472	0.10 180	0.07 24	0.11 288	0.09 134	0.11 101	0.09 10

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 342	1.67 147	0.32 240	0.17 83	0.19 6	0.21 167	0.79 337	0.54 212	0.22 66	0.25 111	0.55 384	0.22 157	0.28 33	0.28 144	0.10 180	0.08 72	0.08 55	0.07 62	0.12 125	0.10 15
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
test-1	0.61 332	0.54 260	2.09 239	0.31 218	1.37 615	0.51 232	0.28 354	0.83 372	0.50 174	0.42 229	0.55 376	0.54 375	0.24 196	0.38 101	1.25 553	0.10 180	1.08 533	0.10 208	0.17 385	0.11 101	0.77 444

GMM-Stereo	0.53 250	0.33 74	2.89 530	0.53 485	0.24 229	0.77 525	0.46 523	0.62 243	0.65 310	0.58 390	0.73 523	0.47 337	0.43 415	0.68 278	0.29 155	0.10 180	0.06 2	0.13 414	0.13 296	0.14 192	0.44 286

Prome-Stereo	0.53 250	0.36 109	2.39 322	0.60 514	0.23 215	0.63 421	0.41 490	0.66 265	0.67 331	0.59 409	1.02 594	0.43 292	0.71 554	0.61 242	0.34 219	0.10 180	0.07 24	0.10 208	0.09 134	0.13 160	0.44 286

rafts_anoy	0.60 322	1.33 554	2.59 424	0.53 485	1.09 595	0.49 203	0.25 302	0.67 270	0.53 206	0.41 222	0.38 239	0.33 237	0.30 300	0.68 278	0.41 272	0.10 180	1.13 540	0.13 414	0.15 343	0.20 332	0.29 168

raft+_RVC	0.62 354	1.18 516	2.43 338	0.36 336	2.08 656	0.52 252	0.25 302	0.66 265	0.54 212	0.36 195	0.46 282	0.32 230	0.28 265	0.49 183	0.43 291	0.10 180	0.91 512	0.10 208	0.09 134	0.22 364	0.70 423

TANstereo	0.39 104	0.70 337	2.48 381	0.23 43	0.12 8	0.54 273	0.16 59	0.41 53	0.47 151	0.45 250	0.51 327	0.26 171	0.22 157	0.34 72	0.21 37	0.10 180	0.10 172	0.08 55	0.07 62	0.09 52	0.18 83

XX-TBD	0.40 119	1.04 474	2.49 387	0.35 317	0.13 20	0.51 232	0.17 72	0.44 79	0.52 193	0.38 208	0.51 327	0.23 132	0.19 109	0.31 45	0.25 105	0.10 180	0.07 24	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.18 83

raftrobust	0.52 237	1.14 498	2.15 259	0.33 264	0.99 577	0.53 263	0.21 167	0.59 224	0.50 174	0.53 336	0.36 226	0.31 224	0.33 322	0.47 155	0.42 282	0.10 180	0.55 454	0.09 141	0.08 97	0.22 364	0.46 297

RALCasStereoNet	0.65 389	1.34 557	2.56 415	0.43 428	0.96 573	0.50 222	0.26 321	0.62 243	0.56 232	0.43 236	0.49 311	0.36 250	0.28 265	0.72 305	0.53 356	0.10 180	1.18 543	0.09 141	0.08 97	0.27 450	1.27 555

RALAANet	0.52 237	1.37 571	2.63 443	0.33 264	0.23 215	0.48 191	0.19 99	0.69 280	0.55 223	0.49 286	0.46 282	0.39 268	0.31 307	0.53 207	0.53 356	0.10 180	0.33 401	0.11 288	0.17 385	0.29 474	0.13 31

DCANet	0.49 214	0.91 442	2.63 443	0.26 97	0.14 33	0.51 232	0.22 205	0.84 381	0.78 465	0.56 367	0.49 311	0.32 230	0.41 389	0.39 105	0.41 272	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.14 192	0.45 291

csc	0.50 222	0.90 438	2.63 443	0.25 77	0.15 47	0.51 232	0.22 205	0.85 394	0.82 501	0.55 355	0.48 296	0.31 224	0.65 535	0.39 105	0.37 242	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.08 31	0.43 270

cscssc	0.50 222	0.90 438	2.63 443	0.25 77	0.15 47	0.51 232	0.22 205	0.85 394	0.82 501	0.55 355	0.48 296	0.31 224	0.65 535	0.39 105	0.37 242	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.08 31	0.43 270

111	0.57 282	1.41 578	2.63 443	0.25 77	0.15 47	0.59 351	0.26 321	0.90 441	0.83 508	0.50 305	0.54 365	0.57 395	0.38 353	0.54 212	0.41 272	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.24 389	0.81 464

test_xeample3	0.86 516	0.75 372	3.36 583	0.65 532	0.76 545	0.49 203	0.33 434	1.21 611	0.80 486	0.61 430	0.23 92	0.30 214	0.29 286	1.17 424	1.57 580	0.10 180	1.79 614	0.10 208	0.40 572	0.25 414	2.09 617

DIP-Stereo	0.43 142	0.50 237	2.21 276	0.27 123	0.18 104	0.63 421	0.17 72	0.94 468	0.58 247	0.49 286	0.48 296	0.30 214	0.30 300	0.40 115	0.31 182	0.10 180	0.08 72	0.10 208	0.08 97	0.15 208	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 135	0.31 46	2.51 394	0.30 193	0.18 104	0.56 296	0.25 302	0.82 361	0.41 104	0.57 383	0.67 480	0.33 237	0.24 196	0.34 72	0.33 207	0.10 180	0.08 72	0.09 141	0.07 62	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 135	0.31 46	2.51 394	0.30 193	0.18 104	0.56 296	0.25 302	0.82 361	0.41 104	0.57 383	0.67 480	0.33 237	0.24 196	0.34 72	0.33 207	0.10 180	0.08 72	0.09 141	0.07 62	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 310	1.41 578	2.41 329	0.31 218	0.15 47	0.60 366	0.23 245	0.77 322	0.63 295	0.67 492	0.66 475	0.55 384	0.37 344	1.16 421	1.09 527	0.10 180	0.07 24	0.09 141	0.07 62	0.21 347	0.29 168

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 72	0.35 20	0.34 23	0.17 14	0.16 22	0.19 90	0.13 15	0.26 22	0.38 251	0.11 281	0.52 445	0.08 55	0.07 62	0.07 2	0.68 413

IGEV_i1	0.90 540	0.33 74	2.58 421	0.83 564	1.60 634	0.58 329	0.27 340	0.89 430	0.96 570	1.13 600	0.48 296	0.98 578	0.34 330	1.19 429	0.60 391	0.11 281	2.17 653	0.13 414	0.19 416	0.17 254	2.38 641

LiteMatch	0.30 23	0.82 401	0.99 19	0.30 193	0.14 33	0.30 23	0.21 167	0.30 7	0.32 15	0.17 14	0.14 11	0.18 73	0.38 353	0.61 242	0.42 282	0.11 281	0.06 2	0.10 208	0.08 97	0.14 192	0.19 89

Lsterematch	0.44 160	0.82 401	2.17 262	0.30 193	0.14 33	0.49 203	0.21 167	0.52 159	0.63 295	0.44 245	0.58 408	0.44 307	0.38 353	0.47 155	0.42 282	0.11 281	0.06 2	0.10 208	0.08 97	0.14 192	0.19 89

Selective-IGEV-i1	0.99 571	0.36 109	1.98 209	1.72 640	2.18 660	0.62 406	0.33 434	0.91 448	1.13 602	0.60 420	0.53 344	1.36 630	0.29 286	0.71 297	1.00 510	0.11 281	1.94 628	0.13 414	0.30 504	0.14 192	3.51 671

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 20	0.30 7	0.32 15	0.17 14	0.14 11	0.18 73	0.15 40	0.61 242	0.39 258	0.11 281	0.81 501	0.07 1	0.56 619	0.07 2	0.84 470

DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 453	0.22 10	0.14 20	0.43 68	0.40 100	0.20 40	0.17 26	0.18 73	0.15 40	0.39 105	0.19 14	0.11 281	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 245	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 17	0.60 265	0.16 7	0.15 18	0.16 41	0.20 127	0.33 64	0.27 129	0.11 281	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 20	0.30 7	0.32 15	0.17 14	0.14 11	0.18 73	0.15 40	0.61 242	0.40 263	0.11 281	0.82 504	0.07 1	0.56 619	0.07 2	0.84 470

NLCSM	0.53 250	0.70 337	1.11 48	0.30 193	0.36 391	0.49 203	0.28 354	1.39 625	1.68 638	0.31 171	0.30 169	0.30 214	0.31 307	1.43 468	0.39 258	0.11 281	0.12 227	0.11 288	0.10 183	0.35 533	0.53 336

Select-FE	0.89 534	0.94 453	2.99 546	0.50 472	1.03 585	1.31 618	0.92 623	1.40 627	0.59 257	1.11 597	0.55 376	1.16 617	0.75 566	0.91 365	1.20 544	0.11 281	0.46 428	0.11 288	0.49 601	0.14 192	1.09 535

Replicate-Monster	0.58 291	0.53 257	1.55 127	0.22 25	0.34 366	0.37 73	0.13 10	0.43 68	0.39 90	0.35 194	0.16 22	0.16 41	0.15 40	1.46 475	0.21 37	0.11 281	2.71 670	0.07 1	0.35 548	0.08 31	1.81 603

GASTEREO	0.89 534	0.83 406	1.67 147	2.15 656	1.89 646	0.52 252	0.21 167	0.62 243	0.62 283	0.33 181	0.31 183	0.16 41	0.31 307	1.11 412	0.68 428	0.11 281	1.92 623	0.08 55	0.29 494	0.19 309	3.79 678

MSCF	0.88 526	0.84 411	1.67 147	2.15 656	1.87 645	0.51 232	0.21 167	0.63 251	0.61 272	0.32 176	0.29 158	0.17 59	0.30 300	1.06 395	0.67 425	0.11 281	1.92 623	0.08 55	0.31 515	0.19 309	3.72 677

z-ln-s-r	0.76 474	1.41 578	2.84 521	0.33 264	0.27 272	0.58 329	0.37 466	0.92 456	0.89 545	0.54 342	0.81 548	0.64 430	0.48 463	2.23 601	1.74 588	0.11 281	0.08 72	0.11 288	0.09 134	0.28 463	0.40 246

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 90	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 48	0.15 20	0.14 20	0.21 2	0.22 56	0.11 281	0.09 137	0.10 208	0.08 97	0.10 79	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.59 310	1.32 549	2.59 424	0.30 193	0.22 185	0.59 351	0.28 354	0.80 343	0.61 272	0.56 367	0.45 277	0.70 479	0.35 333	1.38 459	0.72 443	0.11 281	0.08 72	0.09 141	0.08 97	0.22 364	0.31 186

G2L-Stereo_test	0.64 380	1.34 557	2.55 411	0.34 291	0.24 229	0.75 510	0.39 483	0.83 372	0.65 310	0.62 445	0.54 365	0.74 492	0.40 377	1.57 496	0.75 453	0.11 281	0.08 72	0.08 55	0.08 97	0.28 463	0.43 270

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 250	0.39 141	1.30 85	0.45 440	0.21 170	0.74 507	0.17 72	0.71 297	0.44 130	1.17 606	0.38 239	0.89 557	0.23 183	0.86 346	0.94 493	0.11 281	0.49 437	0.09 141	0.40 572	0.13 160	0.50 315

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 43	0.11 5	0.40 101	0.16 59	0.33 15	0.40 100	0.20 40	0.19 41	0.18 73	0.17 63	0.38 101	0.17 3	0.11 281	0.06 2	0.08 55	0.07 62	0.10 79	0.09 10

SCV	0.69 429	0.68 324	1.95 200	0.90 571	1.04 587	0.49 203	0.24 274	0.98 502	0.73 411	0.54 342	0.31 183	0.24 144	0.20 127	1.32 452	0.26 120	0.11 281	1.59 601	0.09 141	0.32 523	0.34 518	1.58 587

StereoAnything_RVC	1.22 603	1.71 622	3.17 568	2.52 668	2.63 669	0.26 14	0.15 41	0.47 105	0.54 212	0.49 286	0.71 516	0.52 363	0.19 109	1.60 507	0.57 375	0.11 281	4.13 684	0.08 55	0.05 1	0.76 634	3.79 678

AIO_rvc	0.95 559	1.02 467	2.57 419	2.80 674	1.91 649	0.37 73	0.24 274	0.52 159	0.60 265	0.98 578	0.29 158	0.25 154	0.18 88	2.16 597	0.29 155	0.11 281	1.39 578	0.08 55	0.11 236	0.26 435	2.87 653

UGAM	0.69 429	0.84 411	2.66 457	0.40 399	0.20 155	0.53 263	0.34 444	0.63 251	0.74 432	0.45 250	0.74 526	0.95 574	0.36 337	2.57 627	0.42 282	0.11 281	0.45 427	0.17 520	0.19 416	0.43 588	0.57 361

test_sample1	0.61 332	0.45 205	1.84 170	0.33 264	0.29 297	0.49 203	0.24 274	0.83 372	0.73 411	0.51 317	0.53 344	0.52 363	0.45 433	1.40 462	0.72 443	0.11 281	0.96 515	0.10 208	0.24 462	0.15 208	1.25 554

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 143	0.20 4	0.12 8	0.55 288	0.15 41	0.50 143	0.51 181	0.28 150	0.34 215	0.24 144	0.21 143	0.34 72	0.24 87	0.11 281	0.07 24	0.08 55	0.05 1	0.09 52	0.12 26

H2IRNET	0.48 198	1.04 474	2.57 419	0.31 218	0.19 138	0.54 273	0.19 99	0.55 195	0.53 206	0.28 150	0.56 390	0.47 337	0.35 333	0.47 155	0.40 263	0.11 281	0.08 72	0.12 351	0.14 319	0.37 549	0.26 148

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 237	0.51 245	1.12 49	0.26 97	0.22 185	0.46 167	0.20 124	1.10 585	1.33 621	3.13 675	0.33 206	0.22 119	0.20 127	0.34 72	0.26 120	0.11 281	0.09 137	0.11 288	0.09 134	0.17 254	0.21 108

MIF-Stereo (partial)	0.41 126	0.71 342	2.67 466	0.27 123	0.24 229	0.32 36	0.17 72	0.56 202	0.46 142	0.26 122	0.37 231	0.25 154	0.26 231	0.46 150	0.35 227	0.11 281	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.21 347	0.15 53

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 313	2.43 338	0.28 149	0.24 229	0.30 23	0.18 90	0.35 20	0.36 45	0.26 122	0.37 231	0.18 73	0.18 88	0.33 64	0.30 164	0.11 281	0.08 72	0.09 141	0.08 97	0.25 414	0.09 10

CASnet	0.32 33	0.40 149	1.80 162	0.28 149	0.11 5	0.47 181	0.19 99	0.45 85	0.47 151	0.39 213	0.31 183	0.23 132	0.17 63	0.31 45	0.21 37	0.11 281	0.06 2	0.15 480	0.12 274	0.16 230	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 198	0.50 237	2.23 283	0.27 123	0.20 155	0.56 296	0.22 205	0.78 329	0.67 331	0.49 286	0.55 376	0.68 462	0.56 497	0.48 169	0.32 192	0.11 281	0.10 172	0.14 451	0.10 183	0.19 309	0.43 270

Any-RAFT	0.42 135	0.33 74	1.89 189	0.28 149	0.21 170	0.69 481	0.21 167	0.83 372	0.60 265	0.45 250	0.43 262	0.62 418	0.30 300	0.48 169	0.24 87	0.11 281	0.40 416	0.08 55	0.06 11	0.10 79	0.16 66

LL-Strereo2	0.62 354	1.36 566	2.47 376	1.37 616	0.96 573	0.54 273	0.28 354	0.61 237	0.49 162	0.42 229	0.34 215	0.44 307	0.21 143	0.57 221	0.53 356	0.11 281	0.26 379	0.16 501	0.14 319	0.18 279	0.98 516

CBFPSM	0.62 354	1.34 557	2.12 251	0.30 193	0.23 215	0.71 488	0.38 476	0.77 322	0.68 358	0.51 317	0.49 311	1.03 590	0.82 577	0.63 252	1.35 561	0.11 281	0.12 227	0.10 208	0.10 183	0.19 309	0.37 222

riskmin	0.96 563	0.32 60	2.07 233	1.72 640	1.61 635	1.62 634	0.57 560	1.45 630	0.55 223	0.73 520	0.89 570	0.92 561	0.45 433	1.16 421	0.60 391	0.11 281	1.30 565	0.12 351	1.38 673	0.14 192	1.51 576

Selective-RAFT	0.46 176	0.48 221	1.88 186	0.32 240	0.16 61	0.61 385	0.19 99	0.66 265	0.62 283	0.28 150	0.30 169	0.41 286	0.33 322	0.51 192	0.32 192	0.11 281	1.09 535	0.09 141	0.35 548	0.19 309	0.37 222

qqq	0.65 389	0.63 301	2.10 246	0.30 193	0.64 524	0.46 167	0.27 340	0.81 352	0.83 508	0.48 270	0.56 390	0.46 328	0.37 344	1.03 389	0.75 453	0.11 281	1.41 579	0.12 351	0.41 577	0.16 230	1.18 541

x	0.65 389	0.62 299	2.12 251	0.36 336	0.61 516	0.48 191	0.24 274	0.80 343	0.89 545	0.50 305	0.56 390	0.44 307	0.36 337	0.62 251	0.80 468	0.11 281	1.44 583	0.11 288	0.39 570	0.16 230	1.34 563

OMP-Stereo	0.64 380	0.87 422	2.38 316	0.56 506	0.37 400	0.60 366	0.26 321	0.75 312	0.71 397	0.65 483	0.60 423	0.68 462	0.32 316	2.07 584	1.18 540	0.11 281	0.08 72	0.12 351	0.09 134	0.17 254	0.28 161

IIG-Stereo	0.65 389	0.87 422	2.32 305	0.55 495	0.23 215	0.62 406	0.21 167	0.78 329	0.71 397	0.64 467	0.69 488	0.69 473	0.38 353	2.07 584	1.37 565	0.11 281	0.08 72	0.11 288	0.09 134	0.15 208	0.27 155

NRIStereo	0.50 222	0.34 89	2.44 346	0.52 481	0.16 61	0.94 581	0.73 603	0.52 159	0.65 310	0.48 270	0.40 254	0.59 403	0.29 286	0.78 325	0.33 207	0.11 281	0.13 247	0.11 288	0.09 134	0.22 364	0.25 140

RAFT_R40	0.55 265	0.31 46	2.44 346	0.57 510	0.42 447	0.62 406	0.52 543	0.58 215	0.66 318	0.56 367	0.54 365	0.54 375	0.50 474	1.56 491	0.53 356	0.11 281	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.16 230	0.10 15

DRaft	0.65 389	0.47 212	2.38 316	0.25 77	0.17 83	0.64 434	0.65 585	0.56 202	0.57 239	0.67 492	0.98 586	0.38 264	0.99 602	1.42 467	2.06 608	0.11 281	0.14 263	0.10 208	0.14 319	0.18 279	0.21 108

IRAFT_RVC	0.59 310	0.74 365	2.42 333	0.47 451	0.21 170	0.59 351	0.42 497	0.68 275	0.73 411	0.54 342	0.50 323	0.49 347	0.51 478	1.57 496	1.00 510	0.11 281	0.25 375	0.13 414	0.10 183	0.15 208	0.14 43

RAFT	0.62 354	1.35 561	2.26 292	0.62 522	0.53 485	0.47 181	0.35 454	0.70 290	0.58 247	0.50 305	0.50 323	0.79 512	0.40 377	0.49 183	0.36 231	0.11 281	0.79 494	0.14 451	0.13 296	0.52 612	0.72 428

s12784h	0.41 126	0.34 89	2.17 262	0.24 58	0.11 5	0.64 434	0.24 274	0.85 394	0.70 382	0.45 250	0.54 365	0.28 194	0.27 247	0.51 192	0.27 129	0.11 281	0.06 2	0.09 141	0.06 11	0.16 230	0.14 43

TestStereo	0.49 214	0.88 426	2.38 316	0.30 193	0.16 61	0.43 133	0.25 302	0.55 195	0.46 142	0.38 208	0.46 282	0.34 242	0.28 265	1.96 573	0.28 144	0.11 281	0.08 72	0.12 351	0.09 134	0.15 208	0.13 31

CFNet_pseudo	0.47 184	0.50 237	2.19 269	0.26 97	0.20 155	0.56 296	0.22 205	0.80 343	0.62 283	0.50 305	0.56 390	0.68 462	0.47 456	0.53 207	0.33 207	0.11 281	0.10 172	0.15 480	0.10 183	0.18 279	0.33 197

XX-Stereo	0.98 569	0.57 275	4.45 651	1.64 634	5.33 680	0.55 288	0.16 59	0.96 486	0.43 118	0.45 250	0.65 468	0.85 542	0.19 109	0.79 329	0.26 120	0.11 281	0.80 497	0.10 208	0.32 523	0.17 254	0.78 450

ARAFT	0.65 389	1.69 621	3.34 582	0.29 172	0.16 61	0.65 450	0.36 463	0.96 486	0.73 411	0.63 456	0.49 311	0.56 390	0.31 307	1.23 436	0.35 227	0.11 281	0.08 72	0.14 451	0.13 296	0.38 557	0.50 315

MMNet	0.55 265	0.92 447	2.03 224	0.34 291	0.27 272	0.79 534	0.28 354	0.86 405	0.79 478	0.62 445	0.58 408	0.59 403	0.56 497	0.80 333	0.61 401	0.11 281	0.11 204	0.12 351	0.11 236	0.21 347	0.22 116

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 145	0.19 2	0.13 20	0.55 288	0.17 72	0.50 143	0.50 174	0.28 150	0.34 215	0.24 144	0.21 143	0.34 72	0.23 75	0.11 281	0.07 24	0.08 55	0.05 1	0.10 79	0.12 26
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
ACVNet	0.54 261	0.87 422	2.45 363	0.28 149	0.22 185	0.59 351	0.36 463	0.69 280	0.73 411	0.49 286	0.59 414	0.69 473	0.42 402	0.47 155	0.70 433	0.11 281	0.10 172	0.10 208	0.09 134	0.36 541	0.39 239

acv_ft	0.57 282	0.87 422	2.45 363	0.33 264	0.41 433	0.63 421	0.29 382	0.86 405	0.73 411	0.64 467	0.59 414	0.69 473	0.45 433	0.47 155	0.68 428	0.11 281	0.10 172	0.10 208	0.09 134	0.43 588	0.39 239

MSMDNet	0.48 198	0.50 237	2.23 283	0.27 123	0.20 155	0.56 296	0.22 205	0.78 329	0.67 331	0.49 286	0.55 376	0.68 462	0.56 497	0.48 169	0.32 192	0.11 281	0.10 172	0.13 414	0.10 183	0.18 279	0.43 270

ccs_rob	0.47 184	0.50 237	2.19 269	0.26 97	0.20 155	0.56 296	0.22 205	0.80 343	0.62 283	0.50 305	0.56 390	0.68 462	0.47 456	0.53 207	0.33 207	0.11 281	0.10 172	0.16 501	0.10 183	0.18 279	0.33 197

HSM	0.67 415	0.92 447	2.29 298	0.30 193	0.29 297	0.65 450	0.29 382	0.98 502	0.67 331	0.59 409	0.58 408	1.39 632	0.65 535	2.56 626	0.45 303	0.11 281	0.09 137	0.10 208	0.08 97	0.18 279	0.24 136

iResNet	0.59 310	1.09 484	2.54 403	0.44 433	0.18 104	0.65 450	0.29 382	0.89 430	0.75 438	0.59 409	0.64 460	0.43 292	0.39 370	0.73 307	1.24 552	0.11 281	0.08 72	0.09 141	0.08 97	0.21 347	0.40 246

iResNet_ROB	0.60 322	1.59 608	2.04 227	0.32 240	0.21 170	0.60 366	0.22 205	0.99 511	0.85 523	0.61 430	0.63 446	0.58 399	0.42 402	1.08 405	0.98 505	0.11 281	0.08 72	0.09 141	0.06 11	0.23 382	0.33 197

RT-IGEV	0.87 523	0.33 74	2.66 457	0.59 512	0.55 490	0.93 578	0.81 611	1.19 607	1.10 597	1.05 589	0.93 577	1.11 609	0.78 571	0.75 313	1.67 583	0.12 341	0.47 432	0.11 288	0.49 601	0.28 463	1.56 582

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 92	0.15 41	0.37 28	0.31 11	0.18 23	0.16 22	0.17 59	0.16 57	0.64 259	0.53 356	0.12 341	0.85 508	0.07 1	0.50 605	0.07 2	0.79 453

water-stereo	0.36 77	0.61 292	1.58 129	0.25 77	0.14 33	0.38 85	0.18 90	0.44 79	0.35 29	0.31 171	0.35 222	0.28 194	0.25 214	0.45 145	0.38 251	0.12 341	0.09 137	0.09 141	0.08 97	0.11 101	0.74 436

AIO_test	1.11 594	0.77 379	2.51 394	3.32 677	2.81 671	0.35 55	0.25 302	1.29 616	0.68 358	1.28 625	0.27 139	0.32 230	0.17 63	2.86 652	0.27 129	0.12 341	1.72 611	0.08 55	0.21 440	0.15 208	2.81 652

model_zeroshot	0.75 469	0.94 453	2.48 381	1.88 649	0.68 532	0.72 494	0.22 205	1.01 531	0.51 181	1.10 595	0.35 222	0.63 422	0.20 127	0.78 325	0.32 192	0.12 341	1.97 631	0.10 208	0.23 458	0.12 125	0.56 355

test_sample2	0.59 310	0.42 164	1.84 170	0.33 264	0.18 104	0.52 252	0.28 354	0.86 405	0.70 382	0.47 267	0.53 344	0.46 328	0.41 389	1.51 483	0.66 421	0.12 341	0.93 514	0.11 288	0.24 462	0.16 230	1.01 519

DispNO	0.76 474	1.36 566	3.15 566	0.32 240	0.27 272	0.59 351	0.29 382	0.88 422	0.72 406	0.55 355	0.79 547	0.83 533	0.47 456	2.46 620	1.23 550	0.12 341	0.10 172	0.18 539	0.31 515	0.20 332	0.25 140

CoDeX	0.54 261	0.52 250	2.25 290	0.30 193	0.26 258	0.61 385	0.32 420	1.03 547	0.73 411	0.49 286	0.56 390	0.52 363	0.40 377	1.59 504	0.38 251	0.12 341	0.09 137	0.11 288	0.10 183	0.15 208	0.22 116

mmm	0.66 409	0.53 257	1.83 167	0.38 369	0.86 560	0.49 203	0.27 340	0.82 361	0.83 508	0.59 409	0.69 488	0.47 337	0.38 353	0.81 337	0.73 447	0.12 341	1.37 573	0.14 451	0.45 585	0.18 279	1.35 565

11t1	0.60 322	0.49 228	2.19 269	0.35 317	0.58 502	0.48 191	0.21 167	0.72 301	0.73 411	0.49 286	0.47 288	0.35 248	0.34 330	0.61 242	0.71 439	0.12 341	1.26 557	0.10 208	0.29 494	0.16 230	1.22 549

1111x	1.06 585	0.79 390	3.29 578	0.33 264	0.60 509	0.64 434	0.33 434	1.10 585	0.92 553	0.59 409	0.69 488	0.59 403	0.47 456	2.64 634	4.61 671	0.12 341	1.38 574	0.11 288	0.49 601	0.18 279	1.30 560

plain	0.43 142	0.73 353	2.80 510	0.28 149	0.19 138	0.33 42	0.21 167	0.63 251	0.50 174	0.24 93	0.38 239	0.24 144	0.25 214	0.48 169	0.32 192	0.12 341	0.08 72	0.13 414	0.09 134	0.43 588	0.13 31

gwcnet-sp	0.52 237	0.71 342	2.66 457	0.32 240	0.22 185	0.66 463	0.31 409	0.84 381	0.69 370	0.61 430	0.49 311	0.46 328	0.43 415	0.77 319	0.48 326	0.12 341	0.11 204	0.11 288	0.11 236	0.19 309	0.19 89

scenet	0.52 237	0.71 342	2.66 457	0.32 240	0.22 185	0.66 463	0.31 409	0.84 381	0.69 370	0.61 430	0.49 311	0.46 328	0.43 415	0.77 319	0.48 326	0.12 341	0.11 204	0.11 288	0.11 236	0.19 309	0.19 89

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 167	0.25 77	0.18 104	0.45 155	0.24 274	0.60 231	0.40 100	0.42 229	0.39 245	0.54 375	0.25 214	0.41 124	0.29 155	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.07 62	0.13 160	0.20 100

ssnet	0.52 237	0.71 342	2.66 457	0.32 240	0.22 185	0.66 463	0.31 409	0.84 381	0.69 370	0.61 430	0.49 311	0.46 328	0.43 415	0.77 319	0.48 326	0.12 341	0.11 204	0.11 288	0.11 236	0.19 309	0.19 89

IER	0.49 214	0.73 353	2.12 251	0.27 123	0.25 240	0.65 450	0.27 340	0.76 315	0.59 257	0.56 367	0.59 414	0.60 411	0.53 488	0.64 259	0.44 297	0.12 341	0.09 137	0.11 288	0.11 236	0.18 279	0.15 53

hknet	0.53 250	0.39 141	2.04 227	0.31 218	0.24 229	0.76 515	0.32 420	1.05 561	0.71 397	0.64 467	0.53 344	0.79 512	0.40 377	0.84 343	0.78 463	0.12 341	0.10 172	0.14 451	0.12 274	0.13 160	0.15 53

CIPLG	0.63 369	1.59 608	3.16 567	0.79 559	0.31 326	0.62 406	0.57 560	0.82 361	0.68 358	0.58 390	0.63 446	0.43 292	0.31 307	0.48 169	0.42 282	0.12 341	0.20 343	0.13 414	0.13 296	0.36 541	0.21 108

IPLGR_C	0.64 380	1.66 619	3.36 583	0.80 561	0.31 326	0.60 366	0.60 569	0.82 361	0.69 370	0.58 390	0.62 438	0.44 307	0.31 307	0.47 155	0.43 291	0.12 341	0.22 355	0.13 414	0.15 343	0.35 533	0.21 108

ACRE	0.63 369	1.55 600	3.41 596	0.76 552	0.28 288	0.60 366	0.56 557	0.82 361	0.68 358	0.57 383	0.62 438	0.43 292	0.30 300	0.47 155	0.42 282	0.12 341	0.19 328	0.13 414	0.14 319	0.36 541	0.20 100

Patchmatch Stereo++	0.43 142	0.36 109	2.44 346	0.48 452	0.17 83	0.61 385	0.26 321	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.43 292	0.28 265	0.56 217	0.30 164	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31
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
AAGNet	0.92 547	0.40 149	2.53 399	0.60 514	1.01 582	0.62 406	0.45 517	0.52 159	0.68 358	0.58 390	0.53 344	0.50 351	0.72 555	1.22 433	7.32 683	0.12 341	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.16 230	0.10 15

NF-Stereo	0.53 250	0.33 74	2.55 411	0.55 495	0.16 61	0.61 385	0.43 504	0.70 290	0.70 382	0.50 305	0.47 288	0.37 258	0.26 231	1.44 473	0.78 463	0.12 341	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.13 160	0.17 74

OCTAStereo	0.53 250	0.33 74	2.54 403	0.56 506	0.16 61	0.61 385	0.42 497	0.70 290	0.70 382	0.50 305	0.47 288	0.37 258	0.26 231	1.43 468	0.79 466	0.12 341	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.13 160	0.17 74

PSM-adaLoss	0.43 142	0.36 109	2.44 346	0.48 452	0.18 104	0.61 385	0.28 354	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.43 292	0.28 265	0.49 183	0.30 164	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 142	0.36 109	2.44 346	0.49 465	0.17 83	0.61 385	0.28 354	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.44 307	0.28 265	0.48 169	0.30 164	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 142	0.36 109	2.44 346	0.48 452	0.18 104	0.61 385	0.26 321	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.43 292	0.28 265	0.51 192	0.30 164	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 142	0.36 109	2.45 363	0.48 452	0.18 104	0.61 385	0.27 340	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.44 307	0.28 265	0.47 155	0.30 164	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31

SST-Stereo	0.56 273	0.30 34	2.44 346	0.71 549	0.55 490	0.62 406	0.65 585	0.57 211	0.67 331	0.59 409	0.53 344	0.51 356	0.59 513	1.57 496	0.31 182	0.12 341	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.11 23

RE-Stereo	0.53 250	0.33 74	2.54 403	0.56 506	0.16 61	0.61 385	0.43 504	0.70 290	0.70 382	0.50 305	0.47 288	0.37 258	0.26 231	1.43 468	0.77 459	0.12 341	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.13 160	0.17 74

TVStereo	0.53 250	0.33 74	2.54 403	0.56 506	0.16 61	0.61 385	0.43 504	0.70 290	0.70 382	0.50 305	0.47 288	0.37 258	0.26 231	1.43 468	0.77 459	0.12 341	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.13 160	0.17 74

DeepStereo_RVC	0.47 184	0.37 122	2.19 269	0.55 495	0.18 104	0.60 366	0.58 562	0.52 159	0.62 283	0.49 286	0.45 277	0.39 268	0.85 583	0.47 155	0.34 219	0.12 341	0.08 72	0.11 288	0.09 134	0.15 208	0.19 89

iGMRVC	0.43 142	0.36 109	2.44 346	0.48 452	0.18 104	0.61 385	0.27 340	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.43 292	0.28 265	0.57 221	0.31 182	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31

iRAFT	0.43 142	0.36 109	2.44 346	0.48 452	0.17 83	0.61 385	0.26 321	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.43 292	0.28 265	0.56 217	0.30 164	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31

AnonymousM	0.45 166	0.49 228	1.83 167	0.29 172	0.15 47	0.53 263	0.22 205	0.64 258	0.66 318	0.47 267	0.33 206	0.30 214	0.25 214	0.49 183	0.29 155	0.12 341	0.27 386	0.71 644	0.37 560	0.12 125	0.41 254

CRE-IMP	0.46 176	0.31 46	2.40 325	0.53 485	0.17 83	0.79 534	0.68 595	0.54 183	0.66 318	0.47 267	0.43 262	0.44 307	0.26 231	0.43 136	0.33 207	0.12 341	0.07 24	0.12 351	0.09 134	0.17 254	0.23 126

RAFT-IKP	0.43 142	0.36 109	2.44 346	0.48 452	0.16 61	0.60 366	0.28 354	0.53 171	0.61 272	0.48 270	0.43 262	0.43 292	0.28 265	0.51 192	0.31 182	0.12 341	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.17 254	0.13 31

sAnonymous2	0.45 166	0.88 426	2.97 541	0.31 218	0.25 240	0.34 47	0.28 354	0.56 202	0.49 162	0.25 101	0.30 169	0.23 132	0.29 286	0.31 45	0.22 56	0.12 341	0.09 137	0.12 351	0.13 296	0.38 557	0.43 270

CroCo_RVC	0.45 166	0.88 426	2.97 541	0.31 218	0.25 240	0.34 47	0.28 354	0.56 202	0.49 162	0.25 101	0.30 169	0.23 132	0.29 286	0.31 45	0.22 56	0.12 341	0.09 137	0.12 351	0.13 296	0.38 557	0.43 270

test_xeample	0.98 569	0.65 311	2.12 251	0.29 172	0.67 529	0.60 366	0.28 354	1.08 580	0.85 523	0.62 445	0.70 501	0.44 307	0.41 389	1.95 571	5.45 675	0.12 341	1.33 569	0.11 288	0.31 515	0.18 279	1.42 572

SFCPSM	0.48 198	0.39 141	2.30 300	0.28 149	0.27 272	0.70 484	0.32 420	1.00 521	0.69 370	0.50 305	0.52 337	0.43 292	0.36 337	0.53 207	0.44 297	0.12 341	0.09 137	0.12 351	0.16 366	0.18 279	0.23 126

delet	0.60 322	0.84 411	2.45 363	0.33 264	0.35 379	0.73 499	0.46 523	0.89 430	0.80 486	0.58 390	0.62 438	0.67 448	0.51 478	1.14 418	0.64 413	0.12 341	0.12 227	0.13 414	0.14 319	0.22 364	0.29 168

UNet	0.56 273	0.58 277	2.81 515	0.32 240	0.33 350	0.74 507	0.27 340	0.86 405	0.67 331	0.55 355	0.55 376	0.72 484	0.55 495	0.79 329	0.58 382	0.12 341	0.09 137	0.13 414	0.11 236	0.20 332	0.19 89

FENet	0.48 198	0.58 277	2.46 371	0.33 264	0.18 104	0.58 329	0.22 205	0.83 372	0.64 303	0.49 286	0.42 258	0.55 384	0.38 353	0.52 197	0.51 344	0.12 341	0.09 137	0.12 351	0.11 236	0.17 254	0.31 186

BEATNet_4x	0.57 282	1.16 508	2.56 415	0.35 317	0.16 61	0.56 296	0.25 302	0.91 448	0.64 303	0.55 355	0.53 344	0.59 403	0.43 415	0.67 272	0.76 457	0.12 341	0.09 137	0.12 351	0.09 134	0.23 382	0.58 368

iResNetv2_ROB	0.71 441	1.90 634	3.48 602	0.43 428	0.22 185	0.60 366	0.29 382	0.96 486	0.78 465	0.60 420	0.65 468	0.60 411	0.46 444	0.80 333	1.21 546	0.12 341	0.08 72	0.10 208	0.07 62	0.44 592	0.33 197

StereoDRNet-Refined	0.55 265	0.61 292	2.07 233	0.34 291	0.21 170	0.68 478	0.26 321	0.87 414	0.73 411	0.70 506	0.69 488	0.74 492	0.45 433	1.10 407	0.62 404	0.12 341	0.09 137	0.14 451	0.14 319	0.27 450	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 273	1.64 616	2.75 500	0.42 415	0.22 185	0.57 319	0.19 99	0.79 337	0.66 318	0.46 263	0.62 438	0.41 286	0.32 316	0.73 307	0.49 337	0.12 341	0.08 72	0.14 451	0.13 296	0.38 557	0.17 74

GEAStereo	0.95 559	0.48 221	1.85 176	2.15 656	3.19 673	0.55 288	0.21 167	0.66 265	0.45 137	0.43 236	0.22 73	0.16 41	0.18 88	1.06 395	0.97 496	0.13 390	2.28 656	0.09 141	0.06 11	0.33 508	3.58 672

GSStereo	1.06 585	0.48 221	1.85 176	2.42 665	3.19 673	0.55 288	0.21 167	1.59 640	0.54 212	0.29 163	0.22 73	0.17 59	0.18 88	1.06 395	0.97 496	0.13 390	2.82 672	0.08 55	0.17 385	0.33 508	3.99 680

GS-Stereo							0.21 167	1.59 640	0.54 212	0.29 163	0.22 73	0.17 59	0.18 88	1.06 395	0.97 496	0.13 390	2.82 672	0.08 55	0.17 385	0.33 508	3.99 680

gasm-f	0.93 554	0.71 342	2.09 239	2.15 656	2.42 666	0.54 273	0.26 321	0.66 265	0.45 137	0.43 236	0.33 206	0.16 41	0.22 157	0.70 289	0.93 490	0.13 390	2.28 656	0.09 141	0.06 11	0.39 566	3.58 672

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 157	0.71 1	0.28 149	0.17 83	0.37 73	0.20 124	0.39 41	0.28 3	0.25 101	0.20 48	0.21 113	0.17 63	0.28 33	0.26 120	0.13 390	0.10 172	0.14 451	0.16 366	0.17 254	0.16 66

coex_refinement	0.67 415	1.33 554	2.48 381	0.38 369	0.26 258	0.64 434	0.34 444	0.88 422	0.68 358	0.61 430	0.63 446	0.80 520	0.48 463	1.84 550	1.09 527	0.13 390	0.10 172	0.10 208	0.10 183	0.18 279	0.38 231

G2L-Stereo	0.62 354	1.27 540	2.67 466	0.31 218	0.27 272	0.59 351	0.29 382	0.81 352	0.60 265	0.56 367	0.53 344	0.71 482	0.37 344	1.74 525	0.57 375	0.13 390	0.11 204	0.13 414	0.11 236	0.29 474	0.34 206

AIO-test1	0.58 291	1.37 571	2.77 505	0.66 536	1.08 593	0.50 222	0.23 245	0.86 405	0.69 370	0.31 171	0.42 258	0.29 205	0.22 157	0.77 319	0.34 219	0.13 390	0.15 281	0.12 351	0.16 366	0.31 492	0.30 177

FACV-RUCA	0.61 332	0.44 196	2.11 250	0.43 428	1.73 640	0.49 203	0.28 354	0.74 308	0.68 358	0.41 222	0.53 344	0.34 242	0.64 532	0.41 124	0.33 207	0.13 390	0.11 204	0.62 639	0.12 274	0.72 629	1.02 524

DCVSM-stereo	0.52 237	0.37 122	2.45 363	0.30 193	0.22 185	0.54 273	0.52 543	0.60 231	0.52 193	0.69 502	0.47 288	0.79 512	0.49 469	0.56 217	0.90 485	0.13 390	0.14 263	0.15 480	0.13 296	0.20 332	0.21 108

test_sample4	0.62 354	0.49 228	2.24 285	0.34 291	0.19 138	0.57 319	0.25 302	0.98 502	0.76 447	0.56 367	0.55 376	0.45 320	0.38 353	1.78 536	0.56 372	0.13 390	0.80 497	0.13 414	0.21 440	0.17 254	0.76 440

test_sample3	0.61 332	0.48 221	2.24 285	0.34 291	0.19 138	0.58 329	0.25 302	0.97 494	0.76 447	0.54 342	0.52 337	0.46 328	0.37 344	1.78 536	0.57 375	0.13 390	0.79 494	0.12 351	0.21 440	0.17 254	0.73 432

SMFormer	0.64 380	0.54 260	1.92 195	0.32 240	0.16 61	0.46 167	0.24 274	0.94 468	0.85 523	0.58 390	0.70 501	0.51 356	0.41 389	1.89 563	0.86 481	0.13 390	1.01 523	0.11 288	0.26 478	0.17 254	0.84 470

tta	0.63 369	0.54 260	1.92 195	0.32 240	0.16 61	0.46 167	0.24 274	0.94 468	0.85 523	0.58 390	0.70 501	0.51 356	0.41 389	1.89 563	0.86 481	0.13 390	1.01 523	0.11 288	0.26 478	0.19 309	0.59 375

qqq1	0.62 354	0.54 260	1.92 195	0.32 240	0.16 61	0.46 167	0.24 274	0.94 468	0.85 523	0.58 390	0.70 501	0.51 356	0.41 389	1.89 563	0.64 413	0.13 390	1.01 523	0.09 141	0.24 462	0.19 309	0.59 375

fff1	0.62 354	0.54 260	1.92 195	0.32 240	0.16 61	0.46 167	0.24 274	0.94 468	0.85 523	0.58 390	0.70 501	0.51 356	0.41 389	1.89 563	0.64 413	0.13 390	1.01 523	0.09 141	0.24 462	0.19 309	0.59 375

mmx	0.99 571	0.67 314	3.39 589	0.32 240	0.22 185	0.58 329	0.28 354	1.05 561	0.92 553	0.54 342	0.74 526	0.67 448	0.40 377	2.75 645	3.86 662	0.13 390	1.25 553	0.15 480	0.33 538	0.19 309	1.28 557

xxx	0.99 571	0.67 314	3.39 589	0.32 240	0.22 185	0.58 329	0.28 354	1.05 561	0.92 553	0.54 342	0.74 526	0.67 448	0.40 377	2.75 645	3.86 662	0.13 390	1.25 553	0.15 480	0.33 538	0.19 309	1.28 557

EKT-Stereo	1.56 636	0.55 269	2.60 432	2.54 669	19.66 697	0.55 288	0.22 205	0.76 315	0.51 181	0.40 219	0.36 226	0.43 292	0.27 247	0.74 311	0.42 282	0.13 390	0.17 310	0.11 288	0.16 366	0.20 332	0.50 315

DisPM	0.48 198	0.41 157	2.54 403	0.61 520	0.18 104	0.59 351	0.62 577	0.54 183	0.67 331	0.61 430	0.53 344	0.38 264	0.26 231	0.76 317	0.31 182	0.13 390	0.07 24	0.12 351	0.11 236	0.12 125	0.15 53

BUS	0.45 166	0.32 60	1.58 129	0.31 218	0.22 185	0.91 573	0.23 245	1.05 561	0.67 331	0.64 467	0.53 344	0.65 435	0.32 316	0.48 169	0.34 219	0.13 390	0.10 172	0.14 451	0.12 274	0.13 160	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 198	0.32 60	1.58 129	0.31 218	0.22 185	0.76 515	0.32 420	1.05 561	0.67 331	0.64 467	0.53 344	0.63 422	0.38 353	0.48 169	0.97 496	0.13 390	0.10 172	0.14 451	0.12 274	0.13 160	0.15 53

psmg	0.48 198	0.32 60	1.58 129	0.28 149	0.22 185	0.75 510	0.35 454	0.94 468	0.67 331	0.61 430	0.59 414	0.63 422	0.38 353	0.48 169	0.97 496	0.13 390	0.11 204	0.13 414	0.13 296	0.14 192	0.15 53

DAS	0.61 332	0.42 164	1.85 176	0.34 291	0.34 366	0.52 252	0.42 497	0.89 430	0.80 486	0.85 562	0.69 488	0.57 395	0.51 478	2.38 614	0.57 375	0.13 390	0.09 137	0.12 351	0.09 134	0.18 279	0.37 222

SepStereo	0.57 282	0.42 164	1.85 176	0.34 291	0.34 366	0.52 252	0.42 497	0.89 430	0.80 486	0.85 562	0.69 488	0.57 395	0.51 478	1.55 489	0.57 375	0.13 390	0.09 137	0.12 351	0.09 134	0.18 279	0.37 222

GwcNet-ADL	0.54 261	0.78 386	2.85 524	0.31 218	0.20 155	0.58 329	0.29 382	0.93 462	0.67 331	0.48 270	0.47 288	0.56 390	0.33 322	0.48 169	0.80 468	0.13 390	0.12 227	0.09 141	0.09 134	0.14 192	0.40 246

ADLNet2	0.73 454	1.22 528	3.28 576	0.34 291	0.36 391	0.65 450	0.37 466	0.94 468	0.87 536	0.57 383	0.65 468	0.92 561	0.48 463	2.05 581	0.60 391	0.13 390	0.11 204	0.11 288	0.11 236	0.37 549	0.38 231

TRStereo	0.89 534	1.02 467	2.91 533	4.59 683	0.31 326	0.93 578	0.23 245	1.93 657	0.66 318	0.37 201	0.54 365	0.48 345	0.40 377	0.67 272	0.29 155	0.13 390	0.37 405	0.11 288	0.48 599	0.13 160	1.21 547

PSM-softLoss	0.52 237	0.34 89	2.47 376	0.55 495	0.17 83	0.61 385	0.39 483	0.64 258	0.67 331	0.52 327	0.48 296	0.39 268	0.25 214	1.46 475	0.77 459	0.13 390	0.08 72	0.13 414	0.12 274	0.12 125	0.15 53

KMStereo	0.52 237	0.34 89	2.47 376	0.55 495	0.17 83	0.61 385	0.39 483	0.64 258	0.67 331	0.52 327	0.48 296	0.39 268	0.25 214	1.46 475	0.77 459	0.13 390	0.08 72	0.13 414	0.12 274	0.12 125	0.15 53

Pruner-Stereo	0.55 265	0.38 132	2.49 387	1.78 643	0.19 138	0.63 421	0.45 517	0.59 224	0.67 331	0.61 430	0.48 296	0.41 286	0.25 214	0.49 183	0.99 507	0.13 390	0.07 24	0.12 351	0.10 183	0.13 160	0.14 43

222	1.02 577	0.60 286	1.95 200	0.29 172	0.51 474	0.62 406	0.24 274	1.09 582	0.86 530	0.64 467	0.67 480	0.47 337	0.42 402	1.86 556	6.73 681	0.13 390	1.21 548	0.11 288	0.32 523	0.17 254	1.44 573

xxxx	0.97 566	0.64 306	2.14 258	0.30 193	0.67 529	0.64 434	0.24 274	1.09 582	0.91 551	0.57 383	0.65 468	0.58 399	0.39 370	1.57 496	5.49 677	0.13 390	1.38 574	0.11 288	0.32 523	0.17 254	1.41 571

RAFT + AFF	0.79 488	1.73 623	2.99 546	0.34 291	0.35 379	0.67 472	0.51 539	1.05 561	0.79 478	0.54 342	0.58 408	0.59 403	0.81 575	1.80 541	1.21 546	0.13 390	0.27 386	0.15 480	0.14 319	0.45 595	0.69 420

UPFNet	0.51 234	0.67 314	2.04 227	0.34 291	0.33 350	0.65 450	0.37 466	0.88 422	0.65 310	0.60 420	0.53 344	0.61 413	0.41 389	0.77 319	0.55 368	0.13 390	0.13 247	0.13 414	0.13 296	0.20 332	0.16 66

cf-r	0.62 354	1.27 540	2.99 546	0.34 291	0.28 288	0.60 366	0.28 354	0.82 361	0.70 382	0.55 355	0.61 431	0.77 504	0.41 389	1.32 452	0.52 348	0.13 390	0.09 137	0.11 288	0.12 274	0.22 364	0.27 155

CCAANet	0.43 142	0.52 250	1.84 170	0.27 123	0.21 170	0.54 273	0.25 302	0.71 297	0.45 137	0.36 195	0.63 446	0.56 390	0.36 337	0.86 346	0.46 310	0.13 390	0.08 72	0.10 208	0.10 183	0.13 160	0.14 43

ADCP+	1.03 582	1.68 620	3.83 625	0.35 317	0.39 416	1.05 596	0.79 610	0.94 468	0.86 530	0.69 502	0.68 483	0.85 542	1.53 638	1.02 387	4.56 670	0.13 390	0.12 227	0.16 501	0.15 343	0.28 463	0.44 286

HSM-Net_RVC	0.70 436	0.40 149	2.45 363	0.27 123	0.19 138	0.68 478	0.30 398	1.29 616	0.73 411	0.73 520	0.70 501	0.77 504	0.45 433	3.73 670	0.46 310	0.13 390	0.09 137	0.10 208	0.09 134	0.13 160	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 389	1.45 588	2.27 293	0.34 291	0.25 240	0.64 434	0.23 245	0.93 462	0.79 478	0.48 270	0.59 414	0.58 399	0.40 377	2.28 603	0.63 411	0.13 390	0.09 137	0.15 480	0.14 319	0.34 518	0.26 148

DISCO	0.61 332	0.63 301	1.98 209	0.46 445	0.34 366	0.84 554	0.35 454	0.88 422	0.81 495	0.61 430	0.64 460	1.06 599	0.53 488	1.11 412	0.83 477	0.13 390	0.10 172	0.11 288	0.10 183	0.26 435	0.37 222

DLCB_ROB	0.61 332	0.96 456	2.00 214	0.37 349	0.25 240	0.65 450	0.37 466	0.86 405	0.76 447	0.73 520	0.70 501	0.84 536	0.47 456	1.57 496	0.72 443	0.13 390	0.13 247	0.14 451	0.14 319	0.18 279	0.33 197

w-ln-seven-2	0.81 493	1.56 603	3.14 565	0.38 369	0.28 288	0.66 463	0.43 504	0.93 462	0.93 560	0.73 520	0.77 540	0.72 484	0.65 535	1.82 546	1.75 590	0.14 432	0.15 281	0.15 480	0.14 319	0.36 541	0.58 368

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 122	0.88 10	0.28 149	0.18 104	0.28 16	0.22 205	0.40 48	0.58 247	0.25 101	0.30 169	0.27 185	0.27 247	0.38 101	0.25 105	0.14 432	0.12 227	0.13 414	0.10 183	0.13 160	0.14 43

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 314	1.79 160	0.27 123	0.20 155	0.34 47	0.21 167	0.43 68	0.48 156	0.26 122	0.28 148	0.27 185	0.21 143	0.33 64	0.25 105	0.14 432	0.11 204	0.11 288	0.10 183	0.14 192	0.18 83

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 208	1.13 55	0.28 149	0.17 83	0.32 36	0.22 205	0.45 85	0.58 247	0.25 101	0.26 125	0.26 171	0.22 157	0.36 93	0.25 105	0.14 432	0.10 172	0.11 288	0.10 183	0.13 160	0.11 23

ACV-stereo	0.71 441	0.85 416	3.01 549	0.33 264	0.25 240	1.01 589	0.59 565	0.62 243	0.54 212	0.42 229	0.45 277	1.54 639	1.44 629	1.40 462	0.73 447	0.14 432	0.13 247	0.12 351	0.11 236	0.20 332	0.35 213

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 208	1.13 55	0.28 149	0.17 83	0.32 36	0.22 205	0.45 85	0.58 247	0.25 101	0.26 125	0.26 171	0.22 157	0.36 93	0.25 105	0.14 432	0.10 172	0.11 288	0.10 183	0.13 160	0.11 23

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 556	0.84 411	3.40 594	1.46 623	0.78 550	1.37 621	0.70 599	1.11 589	0.68 358	0.80 547	1.29 615	1.09 605	0.59 513	1.16 421	1.01 513	0.14 432	0.53 448	0.11 288	0.46 592	0.31 492	0.86 480

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 379	1.43 110	0.24 58	0.18 104	0.34 47	0.27 340	0.58 215	0.51 181	0.25 101	0.27 139	0.27 185	0.22 157	0.32 56	0.27 129	0.14 432	0.10 172	0.10 208	0.10 183	0.15 208	0.17 74

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 465	1.86 182	0.33 264	0.21 170	0.28 16	0.27 340	0.59 224	0.55 223	0.24 93	0.28 148	0.28 194	0.27 247	0.35 87	0.28 144	0.14 432	0.09 137	0.11 288	0.11 236	0.14 192	0.31 186

test_sample6	0.64 380	0.51 245	2.17 262	0.35 317	0.18 104	0.56 296	0.27 340	1.00 521	0.80 486	0.56 367	0.66 475	0.47 337	0.39 370	1.95 571	0.60 391	0.14 432	0.80 497	0.13 414	0.21 440	0.18 279	0.78 450

test_sample5	0.63 369	0.50 237	2.19 269	0.34 291	0.19 138	0.56 296	0.26 321	0.98 502	0.77 460	0.55 355	0.63 446	0.45 320	0.38 353	1.87 560	0.58 382	0.14 432	0.82 504	0.13 414	0.22 454	0.18 279	0.76 440

DualNet	0.63 369	0.50 237	2.19 269	0.34 291	0.19 138	0.56 296	0.26 321	0.98 502	0.77 460	0.56 367	0.66 475	0.45 320	0.38 353	1.87 560	0.58 382	0.14 432	0.82 504	0.13 414	0.22 454	0.18 279	0.76 440

whm_eth	0.33 44	0.77 379	1.43 110	0.24 58	0.18 104	0.34 47	0.27 340	0.58 215	0.51 181	0.25 101	0.27 139	0.27 185	0.22 157	0.32 56	0.27 129	0.14 432	0.10 172	0.10 208	0.10 183	0.15 208	0.17 74

StereoVision	0.52 237	1.12 494	2.70 487	0.34 291	0.32 342	0.47 181	0.26 321	0.73 305	0.61 272	0.33 181	0.89 570	0.45 320	0.26 231	0.52 197	0.39 258	0.14 432	0.15 281	0.16 501	0.15 343	0.22 364	0.14 43

CFNet_ucs	0.50 222	0.55 269	2.28 295	0.27 123	0.22 185	0.58 329	0.23 245	0.90 441	0.69 370	0.54 342	0.64 460	0.68 462	0.44 425	0.55 214	0.34 219	0.14 432	0.12 227	0.16 501	0.11 236	0.19 309	0.38 231

LL-Strereo	0.85 513	1.73 623	3.06 559	0.37 349	0.61 516	0.54 273	0.33 434	1.01 531	0.76 447	0.69 502	0.58 408	0.85 542	0.78 571	2.65 635	0.54 362	0.14 432	0.58 460	0.14 451	0.12 274	0.42 583	1.05 528

iinet-f	0.62 354	1.18 516	2.55 411	0.33 264	0.25 240	0.82 547	0.34 444	0.87 414	0.69 370	0.56 367	0.64 460	0.73 490	0.67 544	0.80 333	0.81 472	0.14 432	0.13 247	0.11 288	0.10 183	0.44 592	0.26 148

ToySt	0.67 415	0.88 426	2.61 437	0.39 386	0.73 539	0.61 385	0.38 476	0.78 329	0.73 411	0.43 236	0.70 501	0.72 484	0.45 433	0.66 269	0.62 404	0.14 432	0.63 472	0.13 414	0.33 538	0.24 389	1.18 541

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 389	1.15 504	2.40 325	0.33 264	0.30 313	0.83 549	0.40 488	0.94 468	0.82 501	0.67 492	0.76 536	0.68 462	0.58 510	1.13 416	1.25 553	0.14 432	0.08 72	0.10 208	0.08 97	0.18 279	0.28 161

AACVNet	0.61 332	1.13 497	2.47 376	0.37 349	0.21 170	0.57 319	0.25 302	0.75 312	0.55 223	0.56 367	0.60 423	0.66 444	0.44 425	2.11 592	0.49 337	0.14 432	0.11 204	0.14 451	0.11 236	0.35 533	0.23 126

GANet-ADL	0.48 198	0.56 273	2.51 394	0.34 291	0.20 155	0.58 329	0.25 302	0.80 343	0.57 239	0.43 236	0.61 431	0.56 390	0.31 307	0.44 142	0.44 297	0.14 432	0.11 204	0.10 208	0.09 134	0.22 364	0.38 231

PFNet+	0.50 222	0.43 181	2.54 403	0.49 465	0.18 104	0.58 329	0.76 605	0.54 183	0.72 406	0.56 367	0.48 296	0.39 268	0.26 231	0.94 372	0.33 207	0.14 432	0.09 137	0.14 451	0.13 296	0.12 125	0.16 66

GMStereo	0.44 160	1.32 549	2.65 453	0.28 149	0.16 61	0.42 126	0.22 205	0.48 114	0.63 295	0.41 222	0.36 226	0.26 171	0.25 214	0.41 124	0.30 164	0.14 432	0.08 72	0.10 208	0.12 274	0.17 254	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 684	1.27 540	145.54 716	0.51 478	0.96 573	0.75 510	0.49 536	0.86 405	1.57 635	2.12 654	1.49 628	1.28 622	1.35 622	1.84 550	2.15 615	0.14 432	0.13 247	0.17 520	0.18 398	0.39 566	0.64 396

HGLStereo	0.61 332	1.20 521	2.59 424	0.36 336	0.40 426	0.65 450	0.30 398	0.87 414	0.67 331	0.60 420	0.70 501	0.69 473	0.56 497	1.07 404	0.59 386	0.14 432	0.13 247	0.13 414	0.12 274	0.23 382	0.23 126

GANet-RSSM	0.63 369	1.14 498	2.67 466	0.38 369	0.26 258	0.59 351	0.29 382	0.81 352	0.56 232	0.50 305	0.57 401	0.67 448	0.50 474	1.91 569	0.50 341	0.14 432	0.10 172	0.24 582	0.12 274	0.36 541	0.28 161

GwcNet-RSSM	0.64 380	1.38 575	2.69 480	0.33 264	0.26 258	0.60 366	0.32 420	0.84 381	0.73 411	0.56 367	0.65 468	0.72 484	0.42 402	1.78 536	0.60 391	0.14 432	0.10 172	0.12 351	0.13 296	0.26 435	0.26 148

DMCA	0.50 222	0.83 406	1.95 200	0.32 240	0.24 229	0.59 351	0.26 321	0.81 352	0.68 358	0.59 409	0.49 311	0.56 390	0.36 337	0.65 266	0.65 418	0.14 432	0.10 172	0.14 451	0.10 183	0.19 309	0.29 168

ADCRef	0.88 526	1.45 588	2.68 473	0.38 369	0.35 379	0.95 583	0.51 539	0.92 456	0.81 495	0.89 566	0.84 555	0.61 413	1.35 622	1.26 446	3.38 653	0.14 432	0.12 227	0.17 520	0.19 416	0.28 463	0.34 206

RASNet	0.69 429	1.05 477	2.59 424	0.37 349	0.47 467	0.66 463	0.33 434	0.82 361	0.76 447	0.51 317	0.65 468	0.93 566	0.62 526	2.20 600	0.80 468	0.14 432	0.09 137	0.09 141	0.11 236	0.18 279	0.37 222

pmcnn	1.44 625	1.25 537	3.57 609	0.74 550	1.42 618	0.72 494	0.56 557	1.04 553	1.06 593	1.03 587	2.89 664	6.01 680	0.75 566	2.54 625	3.60 657	0.14 432	0.11 204	0.08 55	0.06 11	0.34 518	0.81 464

DStereoRT	1.00 575	0.72 349	2.87 527	0.36 336	0.38 410	0.92 577	0.35 454	0.92 456	1.17 610	0.57 383	0.64 460	1.04 594	1.13 613	1.75 527	1.04 517	0.15 463	0.59 462	2.18 682	0.80 647	0.16 230	2.28 638

z-mn7	0.90 540	2.01 641	3.02 551	0.37 349	0.29 297	1.02 591	0.48 529	0.97 494	1.33 621	0.71 515	1.36 623	0.85 542	0.62 526	2.15 595	1.50 572	0.15 463	0.13 247	0.14 451	0.13 296	0.34 518	0.53 336

w-ln-seven	0.86 516	1.50 596	3.03 554	0.38 369	0.35 379	1.02 591	0.48 529	1.06 574	1.13 602	0.92 571	0.86 563	0.86 549	0.60 521	1.67 515	1.89 600	0.15 463	0.14 263	0.16 501	0.15 343	0.35 533	0.57 361

HUF	1.33 617	0.96 456	4.06 635	2.73 672	2.17 659	0.35 55	0.24 274	1.87 653	0.75 438	1.28 625	0.29 158	1.35 628	0.19 109	1.97 574	0.43 291	0.15 463	3.91 682	0.08 55	0.06 11	0.31 492	3.41 668

DDVS	0.67 415	0.46 208	1.74 153	2.40 664	0.35 379	0.86 556	0.98 627	0.72 301	0.52 193	0.53 336	0.57 401	0.89 557	0.37 344	1.22 433	0.57 375	0.15 463	0.14 263	0.14 451	0.12 274	0.19 309	0.42 259

ITSA-stereo	0.52 237	0.42 164	1.46 114	0.34 291	0.18 104	0.60 366	0.29 382	0.99 511	0.82 501	0.51 317	0.48 296	0.53 366	0.59 513	1.25 442	0.73 447	0.15 463	0.12 227	0.17 520	0.16 366	0.19 309	0.32 192

CAS++	0.34 51	0.39 141	1.90 190	0.25 77	0.18 104	0.32 36	0.20 124	0.78 329	0.44 130	0.31 171	0.31 183	0.21 113	0.16 57	0.34 72	0.20 25	0.15 463	0.13 247	0.13 414	0.10 183	0.15 208	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 409	1.30 546	2.81 515	0.35 317	0.37 400	0.80 538	0.48 529	0.91 448	0.87 536	0.63 456	0.70 501	0.80 520	0.59 513	0.67 272	0.68 428	0.15 463	0.14 263	0.12 351	0.12 274	0.24 389	0.38 231

AASNet	0.66 409	1.49 595	2.97 541	0.37 349	0.33 350	0.65 450	0.30 398	1.00 521	0.78 465	0.56 367	0.60 423	0.55 384	0.39 370	0.88 357	0.96 494	0.15 463	0.12 227	0.13 414	0.11 236	0.45 595	0.35 213

RAFT-RH_RVC	0.65 389	0.73 353	2.78 507	0.39 386	0.29 297	0.60 366	0.18 90	0.45 85	0.63 295	0.75 530	1.89 638	0.47 337	0.29 286	1.59 504	1.21 546	0.15 463	0.07 24	0.13 414	0.13 296	0.11 101	0.10 15

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 141	2.38 316	0.35 317	0.27 272	0.31 28	0.22 205	0.49 119	0.48 156	0.23 80	0.34 215	0.25 154	0.24 196	0.35 87	0.25 105	0.15 463	0.17 310	0.12 351	0.11 236	0.15 208	0.15 53

ADLNet	0.68 422	1.02 467	2.68 473	0.35 317	0.34 366	0.67 472	0.34 444	0.95 483	0.79 478	0.70 506	0.62 438	0.80 520	0.46 444	1.77 533	0.69 431	0.15 463	0.12 227	0.14 451	0.14 319	0.31 492	0.54 343

HCRNet	0.50 222	0.75 372	2.08 235	0.39 386	0.29 297	0.58 329	0.22 205	0.79 337	0.67 331	0.49 286	0.49 311	0.48 345	0.37 344	1.13 416	0.40 263	0.15 463	0.10 172	0.15 480	0.13 296	0.21 347	0.19 89

ac_64	0.63 369	0.77 379	2.71 488	0.37 349	0.34 366	0.64 434	0.30 398	0.86 405	0.67 331	0.58 390	0.53 344	0.88 554	0.48 463	1.84 550	0.71 439	0.15 463	0.12 227	0.12 351	0.12 274	0.21 347	0.25 140

PSMNet-RSSM	0.61 332	1.19 519	2.43 338	0.33 264	0.25 240	0.59 351	0.28 354	0.88 422	0.65 310	0.54 342	0.62 438	0.69 473	0.46 444	1.67 515	0.50 341	0.15 463	0.10 172	0.14 451	0.16 366	0.20 332	0.28 161

CFNet-ft	0.60 322	1.16 508	2.45 363	0.29 172	0.30 313	0.64 434	0.28 354	0.69 280	0.57 239	0.49 286	0.57 401	0.79 512	0.44 425	1.48 479	0.62 404	0.15 463	0.10 172	0.28 592	0.14 319	0.21 347	0.29 168

RYNet	0.77 483	0.91 442	2.36 312	0.37 349	0.41 433	0.88 565	0.44 513	0.99 511	0.88 540	0.65 483	0.54 365	0.92 561	0.61 524	2.70 640	1.23 550	0.15 463	0.14 263	0.17 520	0.14 319	0.27 450	0.55 353

CFNet_RVC	0.60 322	1.16 508	2.45 363	0.29 172	0.30 313	0.64 434	0.28 354	0.69 280	0.57 239	0.49 286	0.57 401	0.79 512	0.44 425	1.48 479	0.62 404	0.15 463	0.10 172	0.28 592	0.14 319	0.21 347	0.29 168

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 354	1.15 504	3.11 562	0.39 386	0.37 400	0.60 366	0.28 354	0.87 414	0.64 303	0.63 456	0.56 390	0.71 482	0.45 433	1.08 405	0.52 348	0.15 463	0.12 227	0.14 451	0.15 343	0.18 279	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.71 441	1.24 534	2.56 415	0.42 415	0.45 458	0.73 499	0.46 523	0.98 502	0.81 495	0.77 536	0.56 390	0.74 492	0.48 463	1.69 520	0.91 487	0.15 463	0.14 263	0.15 480	0.15 343	0.26 435	0.51 322

MLG-Stereo_test2	0.46 176	0.49 228	1.77 156	0.79 559	0.70 536	0.63 421	0.12 4	0.37 28	0.48 156	0.39 213	0.15 18	0.24 144	0.10 2	0.46 150	0.20 25	0.16 483	1.21 548	0.08 55	0.06 11	0.09 52	0.66 401

S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 108	0.24 58	0.17 83	0.24 12	0.09 1	0.36 25	0.50 174	0.17 14	0.25 111	0.22 119	0.17 63	0.27 27	0.29 155	0.16 483	0.12 227	0.11 288	0.12 274	0.15 208	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GMStereo_Zeroshot	0.44 160	0.44 196	1.84 170	0.44 433	0.20 155	0.52 252	0.19 99	0.60 231	0.54 212	0.58 390	0.59 414	0.63 422	0.29 286	0.59 230	0.34 219	0.16 483	0.09 137	0.16 501	0.09 134	0.26 435	0.26 148

fast-acv-ft	0.67 415	1.24 534	3.26 574	0.39 386	0.30 313	0.80 538	0.48 529	0.74 308	0.76 447	0.60 420	0.78 545	0.76 502	0.60 521	0.70 289	0.78 463	0.16 483	0.15 281	0.18 539	0.17 385	0.38 557	0.24 136

ssnet_v2	0.64 380	0.99 461	2.67 466	0.33 264	0.22 185	0.72 494	0.45 517	1.00 521	0.80 486	0.66 490	0.54 365	0.81 525	0.48 463	0.91 365	1.08 526	0.16 483	0.14 263	0.14 451	0.14 319	0.33 508	0.31 186

Wz-Net-SNSev	0.85 513	1.83 630	3.36 583	0.42 415	0.31 326	0.71 488	0.66 587	1.04 553	0.94 562	0.68 498	0.85 558	0.96 575	0.62 526	1.75 527	1.14 535	0.16 483	0.15 281	0.16 501	0.17 385	0.39 566	0.63 391

NINENet	0.54 261	0.40 149	2.19 269	0.55 495	0.26 258	0.91 573	0.23 245	1.05 561	0.77 460	0.54 342	0.57 401	0.65 435	0.32 316	1.22 433	0.34 219	0.16 483	0.13 247	0.16 501	0.11 236	0.16 230	0.14 43

PSMNet-ADL	0.56 273	0.47 212	2.03 224	0.35 317	0.22 185	0.67 472	0.27 340	0.77 322	0.58 247	0.43 236	0.53 344	0.70 479	0.45 433	1.89 563	0.64 413	0.16 483	0.13 247	0.11 288	0.13 296	0.15 208	0.51 322

HHNet	0.63 369	0.67 314	3.10 561	0.37 349	0.25 240	0.64 434	0.60 569	0.70 290	0.67 331	0.55 355	1.12 605	0.32 230	0.60 521	0.43 136	1.75 590	0.16 483	0.08 72	0.12 351	0.10 183	0.18 279	0.22 116

ICVP	0.48 198	0.33 74	2.37 314	0.34 291	0.22 185	0.60 366	0.55 553	0.79 337	0.53 206	0.45 250	0.60 423	0.49 347	0.36 337	0.55 214	0.46 310	0.16 483	0.16 296	0.14 451	0.11 236	0.16 230	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 332	1.19 519	2.61 437	0.48 452	0.25 240	0.63 421	0.37 466	1.05 561	0.79 478	0.55 355	0.55 376	0.59 403	0.44 425	1.10 407	0.48 326	0.16 483	0.11 204	0.12 351	0.11 236	0.27 450	0.43 270

GES	0.49 214	0.54 260	2.37 314	0.31 218	0.19 138	0.61 385	0.30 398	0.93 462	0.52 193	0.49 286	0.53 344	0.40 279	0.43 415	0.59 230	0.67 425	0.16 483	0.11 204	0.12 351	0.10 183	0.20 332	0.30 177

EDNetEfficient	1.29 612	0.78 386	4.27 644	0.65 532	1.03 585	0.94 581	1.38 657	0.87 414	1.75 644	2.33 662	1.32 620	1.04 594	2.21 658	1.59 504	4.07 666	0.16 483	0.19 328	0.15 480	0.27 487	0.38 557	0.40 246

DSFCA	0.62 354	0.77 379	1.95 200	0.29 172	0.29 297	0.79 534	0.86 615	0.81 352	0.73 411	0.73 520	0.66 475	0.67 448	0.57 502	1.17 424	1.03 514	0.16 483	0.15 281	0.13 414	0.14 319	0.19 309	0.28 161

DMCA-RVC	0.70 436	1.30 546	3.59 611	0.37 349	0.89 564	0.57 319	0.31 409	0.73 305	0.59 257	0.69 502	0.54 365	0.59 403	0.57 502	1.25 442	0.66 421	0.16 483	0.38 409	0.20 557	0.15 343	0.22 364	0.23 126

STTStereo	0.58 291	0.95 455	2.95 539	0.37 349	0.31 326	0.62 406	0.32 420	0.81 352	0.63 295	0.61 430	0.55 376	0.67 448	0.43 415	0.87 348	0.48 326	0.16 483	0.16 296	0.17 520	0.20 429	0.17 254	0.25 140

SuperB	1.19 601	1.62 613	5.29 660	0.37 349	0.26 258	0.81 542	0.87 616	0.94 468	1.19 612	0.68 498	0.68 483	0.63 422	1.37 625	1.73 523	3.30 650	0.16 483	0.12 227	0.17 520	0.16 366	2.74 680	0.63 391

UCFNet_RVC	0.55 265	1.16 508	2.48 381	0.31 218	0.27 272	0.65 450	0.28 354	0.76 315	0.58 247	0.51 317	0.53 344	0.67 448	0.42 402	0.91 365	0.45 303	0.16 483	0.11 204	0.17 520	0.17 385	0.20 332	0.23 126

DRN-Test	0.71 441	0.79 390	2.83 519	0.40 399	0.44 453	0.80 538	0.41 490	1.07 578	0.83 508	0.82 556	0.64 460	0.68 462	0.57 502	1.78 536	0.79 466	0.16 483	0.13 247	0.17 520	0.16 366	0.24 389	0.51 322

NaN_ROB	1.25 607	1.46 590	3.84 627	0.54 493	0.56 493	1.12 606	0.99 628	1.05 561	1.03 587	1.10 595	0.87 565	0.77 504	1.07 608	5.85 679	2.98 646	0.16 483	0.23 362	0.16 501	0.24 462	0.28 463	0.66 401

zh-sn7	0.99 571	2.20 655	3.83 625	0.40 399	0.31 326	0.82 547	0.63 579	1.02 540	0.94 562	0.81 550	1.13 606	0.84 536	0.93 597	2.49 623	1.87 599	0.17 503	0.17 310	0.16 501	0.16 366	0.37 549	0.64 396

zh-mn7	0.92 547	2.02 643	3.80 621	0.35 317	0.28 288	0.73 499	0.41 490	1.00 521	1.15 607	1.03 587	1.30 617	0.75 497	0.62 526	1.98 575	1.55 579	0.17 503	0.14 263	0.14 451	0.14 319	0.31 492	0.57 361

CASS	0.43 142	0.34 89	2.01 217	0.33 264	0.17 83	0.54 273	0.24 274	0.71 297	0.52 193	0.62 445	0.55 376	0.40 279	0.41 389	0.43 136	0.33 207	0.17 503	0.10 172	0.14 451	0.11 236	0.18 279	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 458	1.42 583	2.75 500	0.38 369	0.33 350	0.90 572	0.61 574	0.98 502	0.94 562	0.77 536	0.75 533	0.75 497	0.66 542	1.39 460	0.76 457	0.17 503	0.13 247	0.14 451	0.14 319	0.28 463	0.48 306

CRFU-Net	0.58 291	0.42 164	1.90 190	0.49 465	0.27 272	0.83 549	0.35 454	0.94 468	0.54 212	0.65 483	0.60 423	0.78 509	1.34 621	1.00 383	0.51 344	0.17 503	0.14 263	0.17 520	0.10 183	0.19 309	0.20 100

CSP-Net	0.55 265	0.61 292	1.81 166	0.30 193	0.23 215	0.77 525	0.35 454	0.90 441	0.62 283	0.62 445	0.60 423	0.65 435	0.42 402	1.76 530	0.47 316	0.17 503	0.12 227	0.10 208	0.10 183	0.21 347	0.16 66

APVNet	0.76 474	1.11 491	3.23 570	0.39 386	0.36 391	0.85 555	0.44 513	0.96 486	0.73 411	0.58 390	0.69 488	0.76 502	0.56 497	2.29 604	0.82 475	0.17 503	0.18 322	0.24 582	0.19 416	0.35 533	0.27 155

psm_up	0.65 389	1.02 467	2.53 399	0.36 336	0.31 326	0.64 434	0.38 476	0.96 486	0.73 411	0.63 456	0.57 401	0.68 462	0.57 502	1.90 568	0.52 348	0.17 503	0.15 281	0.16 501	0.15 343	0.27 450	0.22 116

GwcNet	0.76 474	1.09 484	3.68 615	0.38 369	0.45 458	0.81 542	0.45 517	0.91 448	0.89 545	0.63 456	0.77 540	0.82 528	0.51 478	1.64 511	0.85 479	0.17 503	0.16 296	0.15 480	0.15 343	0.33 508	0.34 206

FADNet-RVC	0.69 429	1.65 617	2.74 498	0.35 317	0.26 258	0.60 366	0.29 382	0.91 448	0.67 331	0.46 263	0.51 327	0.62 418	0.46 444	1.75 527	0.81 472	0.17 503	0.20 343	0.17 520	0.18 398	0.60 619	0.39 239

ADCL	1.07 588	1.22 528	2.80 510	0.40 399	0.33 350	1.50 627	1.87 668	0.97 494	1.04 590	1.26 623	1.28 614	0.99 582	1.41 628	1.36 458	3.51 656	0.17 503	0.14 263	0.22 568	0.21 440	0.32 502	0.43 270

PA-Net	0.93 554	1.36 566	4.14 638	0.64 529	0.41 433	0.70 484	0.53 546	0.91 448	0.88 540	0.53 336	0.60 423	0.70 479	0.54 490	2.40 616	2.57 634	0.17 503	0.28 388	0.19 547	0.28 489	0.25 414	0.48 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 422	1.09 484	2.32 305	0.38 369	0.26 258	0.69 481	0.51 539	1.49 633	0.75 438	0.81 550	0.71 516	0.85 542	0.51 478	1.39 460	0.70 433	0.17 503	0.14 263	0.19 547	0.16 366	0.24 389	0.35 213

WQFJA1++	2.66 657	0.28 10	6.84 672	1.32 612	1.50 628	0.52 252	0.13 10	0.41 53	0.52 193	14.18 694	0.19 41	3.31 663	0.17 63	0.88 357	0.45 303	0.18 516	1.54 598	0.08 55	0.81 650	17.77 704	2.17 623

MSAF-DinoV2	3.17 669	2.52 673	10.79 683	3.57 680	0.30 313	3.28 666	0.81 611	2.81 670	1.80 647	0.81 550	0.87 565	1.59 640	1.15 614	26.18 706	2.61 635	0.18 516	0.13 247	0.19 547	1.61 679	0.94 643	1.22 549

TCMNet	0.72 451	1.15 504	2.78 507	0.51 478	0.52 478	0.73 499	0.39 483	0.94 468	0.78 465	0.60 420	0.68 483	0.63 422	0.46 444	1.71 521	0.72 443	0.18 516	0.19 328	0.23 576	0.18 398	0.40 573	0.56 355

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 269	1.48 120	0.31 218	0.18 104	0.35 55	0.26 321	0.56 202	0.66 318	0.26 122	0.29 158	0.33 237	0.26 231	0.41 124	0.27 129	0.18 516	0.16 296	0.15 480	0.13 296	0.15 208	0.25 140

rvit_0105_5	0.43 142	0.73 353	2.10 246	0.31 218	0.18 104	0.41 112	0.31 409	0.69 280	0.67 331	0.32 176	0.34 215	0.38 264	0.30 300	0.42 133	0.30 164	0.18 516	0.16 296	0.15 480	0.15 343	0.15 208	0.30 177

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 306	1.98 209	0.31 218	0.18 104	0.37 73	0.29 382	0.64 258	0.67 331	0.28 150	0.32 200	0.36 250	0.28 265	0.45 145	0.27 129	0.18 516	0.16 296	0.15 480	0.14 319	0.15 208	0.25 140

test_sample7	0.65 389	0.41 157	2.08 235	0.36 336	0.20 155	0.52 252	0.32 420	0.99 511	0.86 530	0.64 467	0.63 446	0.67 448	0.49 469	1.18 426	0.52 348	0.18 516	1.21 548	0.16 501	0.15 343	0.19 309	1.22 549

dd	0.48 198	1.32 549	2.41 329	0.31 218	0.17 83	0.58 329	0.26 321	0.50 143	0.71 397	0.42 229	0.41 255	0.34 242	0.28 265	0.47 155	0.41 272	0.18 516	0.10 172	0.13 414	0.12 274	0.22 364	0.16 66

SACVNet	0.68 422	1.08 482	2.58 421	0.38 369	0.28 288	0.65 450	0.37 466	0.91 448	0.65 310	0.67 492	0.62 438	0.69 473	0.47 456	2.07 584	0.65 418	0.18 516	0.14 263	0.16 501	0.15 343	0.39 566	0.41 254

pcwnet_v2	0.65 389	0.54 260	4.29 647	0.33 264	0.27 272	0.60 366	0.25 302	1.02 540	0.92 553	0.61 430	0.69 488	0.62 418	0.54 490	0.67 272	0.38 251	0.18 516	0.15 281	0.15 480	0.14 319	0.21 347	0.49 312

aanetorigin	0.81 493	1.03 471	2.64 452	0.44 433	0.44 453	0.59 351	1.00 632	0.59 224	0.70 382	1.54 644	1.22 612	0.82 528	1.08 609	1.06 395	1.07 523	0.18 516	0.15 281	0.17 520	0.21 440	0.53 613	0.65 399

S-Stereo	0.82 497	0.73 353	3.79 620	0.40 399	0.37 400	0.70 484	0.69 597	1.00 521	1.03 587	0.63 456	0.92 575	0.82 528	0.59 513	2.35 609	0.71 439	0.18 516	0.22 355	0.17 520	0.18 398	0.30 483	0.67 408

RTSC	0.84 504	1.40 577	2.67 466	0.50 472	0.40 426	0.83 549	0.33 434	1.11 589	1.14 605	0.93 575	0.82 551	0.84 536	0.58 510	1.34 456	1.82 597	0.18 516	0.49 437	0.14 451	0.30 504	0.46 599	0.42 259

DANet	0.85 513	0.68 324	2.41 329	1.18 604	0.48 469	0.77 525	1.23 651	0.93 462	1.53 633	0.90 568	0.72 521	0.97 577	0.57 502	1.86 556	1.05 518	0.18 516	0.16 296	0.19 547	0.16 366	0.26 435	0.67 408
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 547	1.20 521	2.68 473	0.45 440	0.27 272	0.76 515	0.66 587	0.94 468	0.77 460	0.79 545	1.17 607	0.84 536	0.91 592	2.72 641	1.76 592	0.18 516	0.42 420	0.44 627	0.20 429	0.33 508	0.94 504

AdaStereo	0.48 198	0.44 196	2.18 266	0.36 336	0.20 155	0.59 351	0.29 382	0.97 494	0.74 432	0.52 327	0.55 376	0.61 413	0.33 322	0.52 197	0.44 297	0.18 516	0.08 72	0.17 520	0.11 236	0.18 279	0.24 136
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.
SANet	1.35 619	1.80 628	4.39 649	0.41 410	0.29 297	1.72 639	0.89 620	1.17 605	2.47 663	1.22 617	1.82 636	1.72 643	1.70 642	2.57 627	3.30 650	0.18 516	0.16 296	0.16 501	0.15 343	0.34 518	0.62 385

PSMNet_ROB	0.75 469	1.42 583	2.93 535	0.39 386	0.32 342	0.73 499	0.56 557	0.90 441	0.74 432	0.56 367	0.60 423	0.75 497	0.47 456	2.00 577	1.31 557	0.18 516	0.13 247	0.19 547	0.20 429	0.26 435	0.40 246

YMNet	0.66 409	0.98 459	2.12 251	0.42 415	0.41 433	0.86 556	0.43 504	0.92 456	0.76 447	0.75 530	0.81 548	0.83 533	0.46 444	0.87 348	1.07 523	0.19 534	0.22 355	0.20 557	0.17 385	0.42 583	0.39 239

YMNet_1	0.66 409	0.98 459	2.12 251	0.42 415	0.41 433	0.86 556	0.43 504	0.92 456	0.76 447	0.75 530	0.81 548	0.83 533	0.46 444	0.87 348	1.07 523	0.19 534	0.22 355	0.20 557	0.17 385	0.42 583	0.39 239

rvit_0105_3	0.46 176	0.86 421	2.24 285	0.33 264	0.19 138	0.44 147	0.35 454	0.74 308	0.70 382	0.38 208	0.38 239	0.41 286	0.33 322	0.46 150	0.32 192	0.19 534	0.17 310	0.17 520	0.18 398	0.15 208	0.22 116

FTStereo	0.79 488	0.32 60	2.83 519	0.70 547	0.21 170	0.73 499	1.75 665	0.61 237	0.60 265	1.07 593	1.62 633	1.28 622	2.11 656	0.75 313	0.30 164	0.19 534	0.08 72	0.12 351	0.11 236	0.12 125	0.39 239

Anonymous3	0.47 184	0.49 228	2.61 437	0.33 264	0.25 240	0.72 494	0.32 420	0.80 343	0.60 265	0.36 195	0.41 255	0.33 237	0.29 286	0.46 150	0.30 164	0.19 534	0.18 322	0.13 414	0.13 296	0.18 279	0.22 116

psmorigin	1.41 623	0.91 442	13.83 692	0.37 349	0.30 313	0.63 421	0.37 466	0.80 343	0.64 303	0.98 578	0.87 565	1.16 617	0.78 571	3.95 671	1.09 527	0.19 534	0.22 355	0.17 520	0.19 416	0.25 414	0.47 299

FAT-Stereo	0.72 451	0.60 286	2.86 526	0.37 349	0.29 297	0.64 434	0.55 553	1.01 531	0.91 551	0.76 534	0.94 578	0.93 566	0.79 574	1.82 546	0.60 391	0.19 534	0.19 328	0.17 520	0.16 366	0.23 382	0.47 299

NVstereo2D	0.63 369	0.57 275	2.29 298	0.37 349	0.35 379	0.69 481	0.49 536	0.96 486	0.88 540	0.49 286	0.54 365	0.72 484	0.46 444	1.98 575	0.50 341	0.19 534	0.20 343	0.18 539	0.16 366	0.28 463	0.34 206

DeepPruner_ROB	0.58 291	1.06 478	2.68 473	0.30 193	0.26 258	0.63 421	0.31 409	0.83 372	0.51 181	0.62 445	0.56 390	0.65 435	0.39 370	1.06 395	0.56 372	0.19 534	0.14 263	0.14 451	0.14 319	0.24 389	0.33 197

PWC_ROB	0.81 493	1.41 578	2.60 432	0.41 410	0.40 426	0.63 421	0.31 409	1.04 553	0.99 582	0.92 571	1.29 615	0.78 509	0.68 546	1.65 514	1.50 572	0.19 534	0.12 227	0.18 539	0.13 296	0.51 609	0.54 343

CBMV	0.86 516	1.00 462	2.82 517	0.35 317	0.21 170	0.78 530	0.78 608	1.05 561	0.87 536	0.90 568	0.74 526	0.87 550	1.89 649	1.67 515	1.38 567	0.19 534	0.20 343	0.21 563	0.19 416	0.28 463	0.84 470
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDF-Stereo	0.65 389	0.33 74	1.69 150	0.67 539	0.82 556	0.37 73	0.20 124	0.50 143	0.52 193	0.34 188	0.17 26	0.78 509	0.23 183	0.68 278	1.03 514	0.20 545	1.66 608	0.09 141	0.34 543	0.34 518	2.03 613

MultiAttention	2.45 655	0.55 269	2.24 285	1.79 644	2.54 668	11.19 686	2.28 671	1.28 614	0.84 520	0.63 456	1.17 607	1.13 611	0.57 502	15.98 697	1.78 594	0.20 545	0.09 137	0.43 625	1.60 678	0.95 644	1.69 596

rvit_105_1	0.52 237	0.93 452	2.30 300	0.36 336	0.24 229	0.51 232	0.45 517	0.81 352	0.79 478	0.46 263	0.44 274	0.45 320	0.38 353	0.63 252	0.39 258	0.20 545	0.18 322	0.18 539	0.22 454	0.18 279	0.21 108

WZ-Net	1.04 583	1.83 630	4.20 641	0.42 415	0.36 391	0.88 565	0.71 600	1.05 561	1.11 600	0.84 560	0.94 578	1.06 599	1.17 616	2.37 611	2.24 621	0.20 545	0.14 263	0.15 480	0.16 366	0.36 541	0.53 336

LMCR-Stereo	0.61 332	1.00 462	2.60 432	0.42 415	0.22 185	0.74 507	0.31 409	1.06 574	0.70 382	0.62 445	0.64 460	0.40 279	0.52 485	0.84 343	1.27 556	0.20 545	0.09 137	0.12 351	0.09 134	0.26 435	0.16 66

Syn2CoEx	0.78 485	1.43 586	3.54 608	0.44 433	0.31 326	0.64 434	0.43 504	1.04 553	0.83 508	0.64 467	0.77 540	0.74 492	0.74 562	1.91 569	0.64 413	0.20 545	0.17 310	0.19 547	0.15 343	0.30 483	0.59 375

stereogan	0.74 458	0.68 324	2.82 517	0.40 399	0.40 426	1.05 596	0.42 497	0.99 511	0.96 570	0.78 544	0.86 563	1.15 615	0.73 558	1.57 496	0.56 372	0.20 545	0.19 328	0.20 557	0.16 366	0.37 549	0.34 206

TDLM	0.83 502	1.28 543	2.38 316	0.46 445	0.26 258	0.66 463	0.55 553	0.87 414	0.80 486	2.54 665	0.62 438	0.61 413	0.51 478	2.68 638	0.67 425	0.20 545	0.11 204	0.35 612	0.15 343	0.33 508	0.48 306

CVANet_RVC	0.82 497	1.18 516	3.98 631	0.40 399	0.28 288	0.63 421	0.43 504	0.90 441	0.78 465	1.14 602	0.69 488	0.68 462	0.52 485	2.62 632	0.48 326	0.20 545	0.13 247	0.22 568	0.37 560	0.37 549	0.48 306

NCCL2	0.71 441	1.32 549	2.30 300	0.44 433	0.31 326	0.71 488	0.67 592	0.89 430	0.69 370	0.70 506	0.61 431	0.85 542	0.54 490	1.58 503	0.70 433	0.20 545	0.17 310	0.66 641	0.25 470	0.26 435	0.38 231

MDST_ROB	1.28 610	0.53 257	3.84 627	0.55 495	0.45 458	4.06 673	0.60 569	1.36 622	0.89 545	2.18 656	1.17 607	0.98 578	0.72 555	4.28 673	2.12 612	0.20 545	0.16 296	0.19 547	0.17 385	0.20 332	0.84 470

zero-FE	1.27 608	0.33 74	9.38 677	1.30 609	2.25 661	0.33 42	0.20 124	0.51 153	1.26 614	0.32 176	0.22 73	0.77 504	0.22 157	0.69 282	0.96 494	0.21 556	2.25 654	0.09 141	0.61 632	0.32 502	3.25 664

rvit_stereo_0075_2	0.45 166	0.45 205	2.60 432	0.34 291	0.32 342	0.41 112	0.21 167	0.60 231	0.54 212	0.39 213	0.51 327	0.40 279	0.29 286	0.46 150	0.31 182	0.21 556	0.15 281	0.22 568	0.15 343	0.18 279	0.33 197

Wz-Net-TNSev	1.02 577	2.26 661	3.69 616	0.38 369	0.31 326	1.00 588	0.71 600	1.12 592	1.02 585	0.74 527	0.73 523	1.09 605	0.91 592	2.46 620	2.15 615	0.21 556	0.20 343	0.16 501	0.20 429	0.48 604	0.62 385

RTS	1.29 612	1.59 608	6.48 670	0.63 525	0.57 498	1.59 632	0.90 621	1.15 599	1.44 627	1.20 613	1.31 618	1.10 607	0.87 588	2.67 636	2.27 623	0.21 556	0.38 409	0.19 547	0.20 429	0.46 599	0.68 413

RTSA	1.29 612	1.59 608	6.48 670	0.63 525	0.57 498	1.59 632	0.90 621	1.15 599	1.44 627	1.20 613	1.31 618	1.10 607	0.87 588	2.67 636	2.27 623	0.21 556	0.38 409	0.19 547	0.20 429	0.46 599	0.68 413

ADCPNet	1.07 588	1.37 571	4.54 653	0.38 369	0.68 532	1.36 619	0.64 581	0.93 462	0.83 508	0.79 545	0.82 551	1.08 602	1.18 617	1.30 451	2.68 637	0.21 556	0.69 481	0.21 563	0.95 662	0.30 483	0.54 343

LALA_ROB	0.68 422	1.14 498	2.50 392	0.37 349	0.29 297	0.78 530	0.55 553	0.99 511	0.84 520	0.82 556	0.68 483	0.93 566	0.50 474	1.01 386	0.89 483	0.21 556	0.15 281	0.21 563	0.18 398	0.26 435	0.30 177

GASNet	0.84 504	1.98 637	4.07 636	0.48 452	0.33 350	0.58 329	0.34 444	0.97 494	0.81 495	0.60 420	0.59 414	0.74 492	0.55 495	2.08 587	1.18 540	0.22 563	0.15 281	0.19 547	0.17 385	0.55 615	0.29 168

edge stereo	0.84 504	0.74 365	3.42 599	0.38 369	1.21 606	0.63 421	0.41 490	0.98 502	0.83 508	0.81 550	0.88 568	1.14 613	0.73 558	2.16 597	0.89 483	0.22 563	0.20 343	0.26 589	0.18 398	0.38 557	0.43 270

SHD	0.84 504	1.14 498	2.54 403	0.80 561	0.52 478	0.76 515	0.34 444	1.16 602	1.29 618	1.11 597	0.85 558	0.98 578	0.74 562	1.25 442	1.48 571	0.22 563	0.37 405	0.20 557	0.27 487	0.36 541	0.41 254

ADCMid	1.06 585	1.82 629	3.53 607	0.39 386	0.36 391	0.99 586	0.58 562	1.01 531	0.94 562	1.23 619	1.02 594	1.01 586	1.01 604	1.11 412	4.04 665	0.22 563	0.19 328	0.42 622	0.32 523	0.42 583	0.53 336

AnyNet_C32	1.08 592	1.76 627	3.01 549	0.50 472	0.54 488	1.17 611	1.16 645	0.97 494	0.95 568	1.11 597	0.98 586	0.87 550	0.93 597	1.57 496	4.11 667	0.22 563	0.20 343	0.25 587	0.25 470	0.40 573	0.68 413

LSM	3.40 671	1.42 583	5.81 665	9.98 689	30.74 708	0.86 556	1.14 641	0.99 511	1.26 614	1.40 634	2.18 646	0.93 566	0.85 583	1.76 530	1.03 514	0.22 563	0.35 403	0.24 582	0.29 494	0.40 573	6.21 689

XPNet_ROB	0.68 422	1.11 491	2.28 295	0.38 369	0.27 272	0.67 472	0.47 527	0.94 468	0.75 438	0.80 547	0.71 516	0.81 525	0.54 490	1.72 522	0.84 478	0.22 563	0.16 296	0.16 501	0.15 343	0.25 414	0.45 291

SGM-Forest	1.84 644	7.91 687	10.36 682	0.42 415	0.33 350	1.04 594	1.29 653	1.01 531	0.88 540	1.19 608	2.30 650	1.03 590	1.79 646	2.60 631	2.81 643	0.22 563	0.21 352	0.21 563	0.19 416	0.25 414	0.79 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.76 474	0.44 196	5.34 661	0.32 240	0.19 138	1.17 611	0.61 574	0.94 468	0.80 486	0.37 201	0.51 327	0.53 366	0.29 286	2.08 587	0.38 251	0.23 571	0.23 362	0.12 351	0.16 366	0.22 364	0.21 108

ISRNet	0.51 234	0.58 277	1.96 205	0.38 369	0.31 326	0.49 203	0.21 167	0.80 343	0.71 397	0.64 467	0.71 516	0.66 444	0.40 377	0.59 230	0.45 303	0.23 571	0.16 296	0.21 563	0.20 429	0.21 347	0.37 222

hitnet-ft	0.73 454	1.09 484	2.59 424	0.28 149	0.22 185	0.71 488	0.36 463	0.89 430	0.67 331	0.58 390	0.83 553	1.03 590	0.94 599	2.31 606	0.70 433	0.23 571	0.14 263	0.41 620	0.13 296	0.24 389	0.28 161

AF-Net	0.76 474	1.14 498	2.74 498	0.42 415	0.41 433	0.70 484	0.41 490	1.07 578	0.94 562	0.73 520	1.05 600	1.04 594	0.86 585	1.23 436	1.00 510	0.23 571	0.15 281	0.25 587	0.18 398	0.32 502	0.35 213

ADCS	1.14 597	2.02 643	3.36 583	0.43 428	0.37 400	0.96 585	0.81 611	1.12 592	1.17 610	1.25 622	0.98 586	1.08 602	0.92 595	1.41 466	4.97 673	0.23 571	0.21 352	0.22 568	0.23 458	0.40 573	0.67 408

DeepPrunerF	0.92 547	1.33 554	3.41 596	0.46 445	0.51 474	0.64 434	0.49 536	1.16 602	2.62 666	0.65 483	0.61 431	0.65 435	0.62 526	2.23 601	1.31 557	0.23 571	0.19 328	0.30 601	0.28 489	0.39 566	0.34 206

CBMV_ROB	0.88 526	0.75 372	2.73 495	0.36 336	0.22 185	0.76 515	0.47 527	1.05 561	0.81 495	1.06 592	1.04 598	0.88 554	1.36 624	2.17 599	2.03 605	0.23 571	0.24 366	0.27 590	0.25 470	0.27 450	0.73 432

MeshStereo	1.29 612	1.34 557	3.04 555	0.35 317	0.28 288	1.10 605	0.69 597	1.42 629	1.07 594	2.71 669	2.43 652	2.95 658	1.50 635	2.92 654	2.03 605	0.23 571	0.22 355	0.22 568	0.19 416	0.50 607	0.69 420
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
Selective-IGEV-i16pb	0.87 523	0.49 228	5.92 666	0.33 264	0.21 170	1.07 601	0.67 592	1.13 596	0.97 577	0.44 245	0.77 540	0.66 444	0.46 444	2.29 604	0.54 362	0.24 579	0.25 375	0.15 480	0.19 416	0.26 435	0.28 161

HBP-ISP	0.82 497	1.57 604	3.28 576	0.50 472	0.27 272	0.86 556	0.54 549	1.09 582	0.78 465	0.81 550	0.70 501	0.68 462	1.00 603	2.02 578	0.47 316	0.24 579	0.24 366	0.29 600	0.25 470	0.28 463	0.52 330

FADNet-RVC-Resample	0.74 458	1.54 599	3.81 624	0.38 369	0.29 297	0.62 406	0.38 476	0.91 448	0.67 331	0.52 327	0.51 327	0.63 422	0.44 425	1.56 491	0.59 386	0.24 579	0.32 396	0.22 568	0.19 416	0.30 483	0.71 426

RGC	0.78 485	1.10 489	2.55 411	0.45 440	0.45 458	0.73 499	0.40 488	1.00 521	0.75 438	0.75 530	1.04 598	1.02 589	0.73 558	1.74 525	1.15 537	0.24 579	0.19 328	0.28 592	0.26 478	0.31 492	0.38 231

Nwc_Net	0.75 469	1.10 489	2.96 540	0.42 415	0.39 416	0.77 525	0.39 483	1.06 574	0.73 411	0.65 483	1.00 590	0.99 582	0.74 562	1.43 468	0.99 507	0.24 579	0.15 281	0.23 576	0.26 478	0.27 450	0.30 177

XQC	0.84 504	1.32 549	2.61 437	0.78 558	0.44 453	0.89 569	0.53 546	1.16 602	1.07 594	0.85 562	0.69 488	0.92 561	0.73 558	1.40 462	1.44 569	0.24 579	0.35 403	0.23 576	0.26 478	0.45 595	0.39 239

PS-NSSS	0.69 429	1.37 571	2.44 346	0.31 218	0.32 342	0.64 434	0.34 444	1.04 553	0.74 432	0.56 367	0.75 533	0.51 356	0.42 402	2.41 618	0.54 362	0.24 579	0.17 310	0.27 590	0.18 398	0.30 483	0.23 126

UDGNet	0.50 222	1.36 566	2.44 346	0.37 349	0.19 138	0.58 329	0.23 245	0.49 119	0.69 370	0.42 229	0.39 245	0.34 242	0.29 286	0.55 214	0.32 192	0.25 586	0.10 172	0.37 615	0.19 416	0.30 483	0.17 74

G-Net	1.02 577	0.70 337	3.23 570	0.60 514	0.66 528	2.00 652	0.71 600	0.78 329	0.70 382	1.14 602	2.53 654	1.29 624	1.01 604	1.47 478	1.74 588	0.25 586	0.24 366	0.24 582	0.26 478	0.37 549	0.40 246

SAMSARA	1.11 594	1.35 561	2.60 432	1.34 614	0.77 547	1.67 637	1.41 662	1.47 631	0.99 582	1.54 644	0.89 570	1.44 635	0.90 591	1.88 562	1.71 584	0.25 586	0.55 454	0.22 568	0.34 543	0.39 566	0.50 315

NOSS_ROB	0.75 469	1.03 471	2.27 293	0.68 545	0.26 258	0.68 478	0.30 398	0.99 511	0.82 501	0.59 409	0.58 408	0.77 504	0.39 370	2.75 645	0.48 326	0.25 586	0.24 366	0.28 592	0.26 478	0.29 474	1.07 530

IGEV-RUCA	2.30 654	0.38 132	1.36 94	0.41 410	1.90 648	2.03 655	1.86 667	1.37 623	1.78 646	3.73 677	3.72 672	5.06 676	8.09 685	2.15 595	1.63 581	0.26 590	0.77 492	2.71 684	1.91 680	2.43 677	2.42 642

RP	0.74 458	1.01 465	2.48 381	0.44 433	0.45 458	0.66 463	0.45 517	0.95 483	0.87 536	0.70 506	0.95 581	0.99 582	0.82 577	1.55 489	0.82 475	0.26 590	0.19 328	0.23 576	0.20 429	0.34 518	0.38 231

AnyNet_C01	1.20 602	1.89 633	4.25 643	0.55 495	0.54 488	1.57 630	1.39 658	1.10 585	1.13 602	1.19 608	1.34 622	1.15 615	1.11 611	1.73 523	2.89 645	0.26 590	0.24 366	0.28 592	0.24 462	0.50 607	0.68 413

CSAN	1.38 621	1.74 626	4.12 637	0.53 485	0.38 410	1.06 599	1.15 643	1.29 616	1.12 601	1.19 608	1.90 639	1.04 594	1.44 629	5.92 680	2.82 644	0.26 590	0.22 355	0.24 582	0.25 470	0.35 533	0.54 343

PVD	1.05 584	1.21 523	2.36 312	0.84 565	0.91 567	1.04 594	0.64 581	1.32 620	1.68 638	1.43 636	1.41 626	1.14 613	1.15 614	1.49 481	1.77 593	0.27 594	0.65 474	0.28 592	0.35 548	0.40 573	0.73 432

DPSNet	1.02 577	0.72 349	2.84 521	0.60 514	0.39 416	1.08 602	0.75 604	1.41 628	1.14 605	0.74 527	0.69 488	1.05 598	1.67 640	2.09 591	2.22 620	0.27 594	0.61 465	0.20 557	0.50 605	0.48 604	1.03 525

FBW_ROB	0.94 556	1.23 533	2.35 311	0.46 445	0.32 342	0.87 563	0.46 523	1.15 599	0.97 577	0.83 559	0.78 545	1.01 586	0.64 532	3.65 669	1.65 582	0.27 594	0.24 366	0.40 618	0.26 478	0.32 502	0.88 486

FSD					1.93 650	0.63 421	0.33 434	0.46 95	0.53 206	0.32 176	0.32 200	0.40 279	0.32 316	1.14 418	0.60 391	0.28 597	2.77 671	0.31 602	0.30 504	0.31 492

dad	0.58 291	1.35 561	2.39 322	0.31 218	0.20 155	0.62 406	0.26 321	0.56 202	0.79 478	0.66 490	0.64 460	0.64 430	0.36 337	0.87 348	0.48 326	0.28 597	0.15 281	0.40 618	0.18 398	0.24 389	0.22 116

PFNet	0.62 354	0.42 164	2.69 480	0.43 428	0.55 490	0.62 406	0.27 340	0.64 258	0.72 406	0.61 430	0.56 390	0.45 320	0.33 322	1.86 556	1.12 532	0.28 597	0.09 137	0.12 351	0.16 366	0.26 435	0.27 155

NCC-stereo	0.88 526	1.22 528	2.97 541	0.60 514	0.45 458	1.88 646	0.48 529	1.04 553	0.75 438	0.70 506	0.85 558	0.93 566	0.84 580	1.81 543	1.51 575	0.28 597	0.19 328	0.23 576	0.31 515	0.27 450	0.35 213

Abc-Net	0.88 526	1.22 528	2.97 541	0.60 514	0.45 458	1.88 646	0.48 529	1.04 553	0.75 438	0.70 506	0.85 558	0.93 566	0.84 580	1.81 543	1.51 575	0.28 597	0.19 328	0.23 576	0.31 515	0.27 450	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	1.65 641	0.85 416	3.39 589	0.46 445	0.39 416	2.02 654	0.66 587	1.94 658	1.84 650	2.81 672	2.99 666	4.39 673	3.25 668	2.81 649	2.75 641	0.29 602	0.26 379	0.31 602	0.30 504	0.33 508	0.91 493

FC-DCNN	1.60 639	0.85 416	3.44 600	0.46 445	0.39 416	1.96 648	0.66 587	1.72 646	1.70 640	2.75 671	2.91 665	4.20 669	3.15 667	2.72 641	2.66 636	0.30 603	0.26 379	0.31 602	0.30 504	0.33 508	0.91 493

MSMD_ROB	1.41 623	1.03 471	2.75 500	0.41 410	0.32 342	2.00 652	0.61 574	0.96 486	1.43 626	2.97 673	2.63 658	4.76 675	2.04 654	2.44 619	1.78 594	0.30 603	0.26 379	0.32 606	0.32 523	0.32 502	0.63 391

FCDSN-DC	1.45 627	1.12 494	3.30 579	0.48 452	0.41 433	1.13 607	0.60 569	1.17 605	1.28 617	2.25 659	2.85 662	3.65 666	3.34 670	2.58 629	2.44 627	0.31 605	0.26 379	0.31 602	0.30 504	0.37 549	0.78 450
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 620	0.49 228	2.03 224	1.71 639	1.58 631	2.49 662	0.58 562	1.59 640	2.31 661	0.77 536	0.88 568	1.03 590	0.58 510	1.20 431	0.66 421	0.32 606	1.38 574	1.42 671	3.87 689	0.78 638	1.56 582

ccnet	0.77 483	0.61 292	2.01 217	0.40 399	0.46 465	1.05 596	0.59 565	1.02 540	0.74 432	0.90 568	0.97 583	0.82 528	0.89 590	1.68 519	1.16 539	0.32 606	0.26 379	0.32 606	0.28 489	0.35 533	0.47 299

SDNR	2.06 649	2.93 679	2.94 537	1.55 630	5.13 679	1.98 651	0.24 274	1.95 659	2.62 666	0.92 571	2.71 660	5.76 679	0.68 546	3.61 668	3.84 661	0.33 608	0.38 409	0.22 568	0.17 385	1.13 650	2.04 614

GANetREF_RVC	0.81 493	1.44 587	3.04 555	0.49 465	0.27 272	0.83 549	0.63 579	1.03 547	0.92 553	0.63 456	0.61 431	0.72 484	0.59 513	2.40 616	0.58 382	0.33 608	0.25 375	0.37 615	0.25 470	0.41 580	0.36 221
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
PWCDC_ROB	0.83 502	1.57 604	2.63 443	0.48 452	0.37 400	0.78 530	0.29 382	1.04 553	1.36 624	0.63 456	2.05 642	0.64 430	0.70 553	1.10 407	1.20 544	0.33 608	0.14 263	0.15 480	0.12 274	0.63 623	0.46 297

PSMNet-RUCA	0.64 380	1.12 494	2.61 437	0.59 512	0.56 493	0.64 434	0.37 466	0.89 430	0.72 406	0.53 336	0.68 483	0.53 366	0.43 415	0.61 242	0.46 310	0.35 611	0.19 328	0.44 627	0.29 494	0.49 606	0.35 213

PASM	0.82 497	1.00 462	2.68 473	0.52 481	0.48 469	0.65 450	0.59 565	0.83 372	0.89 545	0.82 556	0.73 523	0.89 557	0.68 546	2.39 615	0.73 447	0.35 611	0.37 405	0.36 613	0.41 577	0.45 595	0.51 322

AANet_RVC	0.79 488	1.46 590	2.72 490	0.34 291	0.25 240	0.59 351	0.32 420	0.88 422	0.83 508	0.62 445	0.95 581	0.80 520	0.43 415	2.46 620	1.72 586	0.38 613	0.26 379	0.10 208	0.09 134	0.25 414	0.43 270

PDISCO_ROB	0.84 504	1.46 590	2.84 521	0.65 532	0.59 503	1.17 611	0.48 529	1.19 607	1.08 596	0.67 492	0.72 521	1.00 585	0.61 524	1.24 438	1.05 518	0.38 613	0.18 322	0.28 592	0.24 462	0.58 617	0.44 286

WCMA_ROB	1.29 612	1.21 523	3.13 564	0.65 532	0.36 391	1.20 615	0.78 608	1.00 521	0.98 579	1.78 649	2.62 657	3.08 662	2.01 653	1.86 556	2.35 625	0.38 613	0.38 409	0.32 606	0.32 523	0.31 492	1.06 529

PMTNet	0.35 64	0.38 132	1.75 154	0.21 13	0.14 33	0.57 319	0.24 274	0.48 114	0.44 130	0.28 150	0.32 200	0.26 171	0.24 196	0.41 124	0.24 87	0.42 616	0.07 24	0.08 55	0.05 1	0.18 279	0.15 53

ELAS_RVC	1.51 633	0.88 426	3.36 583	0.63 525	0.56 493	1.53 628	2.73 673	1.53 634	1.76 645	2.26 660	2.21 649	2.10 648	3.07 666	2.08 587	2.52 630	0.42 616	0.42 420	0.42 622	0.37 560	0.51 609	0.84 470
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 634	0.92 447	2.91 533	0.62 522	0.57 498	3.13 665	2.21 670	1.67 644	1.58 636	2.42 663	2.43 652	1.87 645	2.49 661	1.85 554	2.70 638	0.42 616	0.43 425	0.41 620	0.40 572	0.51 609	0.85 476
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 592	2.01 641	2.56 415	0.49 465	0.40 426	1.49 626	0.96 625	1.02 540	0.95 568	0.85 562	0.94 578	1.06 599	0.59 513	2.92 654	1.15 537	0.43 619	0.74 491	0.32 606	0.55 616	0.74 631	1.35 565

coex-ft	6.14 681	1.98 637	60.80 714	0.34 291	0.30 313	0.80 538	1.17 647	0.76 315	4.34 677	19.82 701	2.15 645	1.61 641	8.77 687	1.82 546	10.36 689	0.44 620	2.05 635	0.18 539	0.19 416	0.39 566	4.61 687

UDG	0.86 516	1.57 604	2.80 510	0.68 545	0.59 503	0.78 530	0.38 476	0.97 494	0.74 432	0.63 456	0.70 501	1.01 586	0.68 546	1.02 387	1.22 549	0.45 621	0.34 402	0.89 652	0.51 609	0.73 630	0.58 368

Consistency-Raft	0.92 547	1.21 523	3.50 603	0.98 584	0.63 519	0.77 525	0.54 549	1.02 540	1.01 584	0.62 445	1.03 596	0.65 435	1.04 606	0.81 337	1.36 563	0.45 621	0.47 432	0.51 633	0.59 628	0.65 625	0.47 299

FADNet	0.71 441	1.60 612	2.53 399	0.33 264	0.30 313	0.67 472	0.29 382	0.92 456	0.75 438	0.45 250	0.49 311	0.66 444	0.57 502	1.85 554	0.85 479	0.46 623	0.20 343	0.17 520	0.20 429	0.60 619	0.37 222

MADNet+	1.44 625	2.19 653	6.00 667	0.89 568	0.70 536	1.58 631	1.11 638	1.56 639	1.30 620	0.89 566	1.03 596	1.25 620	1.12 612	3.29 661	2.80 642	0.48 624	0.57 458	0.39 617	0.36 558	0.63 623	0.69 420

JetBlue	1.89 645	2.09 648	4.16 639	0.74 550	1.23 607	4.52 677	3.86 679	1.68 645	1.26 614	1.28 625	1.54 629	2.36 653	1.86 648	3.35 663	3.37 652	0.54 625	0.49 437	0.48 629	0.49 601	1.39 664	1.21 547

SGM_RVC	2.11 652	1.07 479	2.87 527	0.98 584	0.92 568	2.72 664	1.88 669	1.91 656	12.27 688	2.09 652	1.99 641	2.47 654	2.24 659	2.87 653	2.03 605	0.54 625	0.47 432	0.42 622	0.47 595	0.74 631	1.22 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 166	1.36 566	1.30 85	0.24 58	0.12 8	0.33 42	0.20 124	0.41 53	0.37 52	0.32 176	0.21 59	0.16 41	0.14 20	0.29 37	0.62 404	0.55 627	1.42 582	0.11 288	0.13 296	0.25 414	0.56 355

DispFullNet	1.69 642	2.25 659	5.23 658	1.53 629	8.78 683	0.89 569	0.37 466	1.03 547	0.98 579	1.37 630	1.00 590	1.13 611	1.97 651	1.51 483	0.98 505	0.55 627	0.32 396	1.19 662	0.64 634	1.16 652	0.88 486

AANet	1.18 600	1.16 508	2.94 537	0.35 317	1.41 617	0.66 463	0.38 476	0.82 361	2.26 660	1.34 629	1.54 629	1.27 621	1.21 618	1.32 452	1.26 555	0.59 629	1.95 630	0.18 539	0.39 570	0.34 518	2.25 634

DDUNet	0.90 540	1.63 615	2.77 505	0.77 555	0.69 534	0.83 549	0.44 513	0.90 441	0.70 382	0.68 498	0.76 536	0.92 561	0.54 490	1.14 418	1.35 561	0.61 630	0.37 405	0.96 654	0.52 612	0.77 636	0.67 408

anonymity	0.86 516	0.68 324	1.44 113	0.64 529	0.83 557	0.67 472	0.52 543	0.98 502	0.73 411	0.96 577	0.70 501	0.81 525	0.86 585	1.10 407	1.34 559	0.64 631	0.72 489	0.58 635	1.44 674	0.60 619	0.91 493

DualNet (step1)	0.76 474	0.69 334	2.69 480	0.28 149	0.23 215	0.81 542	0.33 434	0.99 511	0.86 530	0.64 467	0.63 446	0.67 448	0.49 469	1.18 426	0.52 348	0.65 632	1.21 548	0.86 648	0.56 619	0.25 414	0.72 428

test_sample9	1.07 588	0.69 334	2.69 480	0.28 149	0.23 215	0.81 542	0.33 434	0.99 511	0.86 530	0.64 467	0.63 446	0.67 448	0.49 469	2.02 578	2.70 638	0.65 632	4.33 686	0.86 648	0.56 619	0.25 414	0.72 428

test_sample8	1.23 605	0.69 334	2.69 480	0.28 149	0.23 215	0.81 542	0.33 434	1.01 531	0.75 438	1.23 619	0.63 446	2.53 655	1.31 620	2.02 578	2.70 638	0.65 632	4.33 686	0.86 648	0.56 619	0.25 414	0.72 428

SPS-STEREO	1.22 603	1.65 617	3.41 596	0.66 536	0.69 534	1.01 589	0.68 595	1.10 585	0.96 570	1.40 634	1.25 613	1.46 636	1.08 609	2.05 581	2.24 621	0.66 635	0.61 465	0.58 635	0.57 625	0.66 626	1.65 593
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 627	1.62 613	3.59 611	1.09 593	0.70 536	0.86 556	0.67 592	1.19 607	1.51 632	1.20 613	4.05 675	1.61 641	1.94 650	2.97 656	2.07 609	0.67 636	0.69 481	0.55 634	0.70 637	0.57 616	0.67 408
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.01 576	1.73 623	3.04 555	0.85 566	0.76 545	0.93 578	0.81 611	1.02 540	1.10 597	1.05 589	1.06 601	0.84 536	0.96 600	0.93 371	0.97 496	0.68 637	0.61 465	0.63 640	0.60 630	0.77 636	0.80 457

WAO-7	1.58 638	2.04 646	3.25 573	0.94 577	0.75 542	1.75 640	1.13 640	1.87 653	1.97 655	1.46 640	2.53 654	1.98 647	1.75 643	3.13 658	2.48 629	0.69 638	0.67 476	0.94 653	0.74 645	0.80 639	0.77 444

DN	0.97 566	0.30 34	4.03 634	3.02 675	0.78 550	0.72 494	0.21 167	0.61 237	0.44 130	0.36 195	0.54 365	0.36 250	0.18 88	1.20 431	0.91 487	0.72 639	1.86 620	0.11 288	0.34 543	0.12 125	2.60 647

AIO-test2	0.60 322	1.55 600	2.73 495	0.63 525	0.42 447	0.50 222	0.23 245	0.84 381	0.73 411	0.34 188	0.53 344	0.37 258	0.22 157	0.70 289	0.32 192	0.75 640	0.16 296	0.13 414	0.17 385	0.21 347	0.47 299

GCST	0.84 504	1.48 593	3.02 551	1.12 601	1.09 595	0.62 406	0.19 99	0.79 337	0.56 232	0.60 420	0.65 468	0.50 351	0.31 307	1.24 438	0.74 452	0.76 641	0.46 428	0.84 647	0.64 634	0.71 628	0.57 361

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 160	0.81 563	0.34 366	0.51 232	0.23 245	0.49 119	0.42 111	0.23 80	0.31 183	0.20 102	0.17 63	0.30 41	0.25 105	0.77 642	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 79	0.41 254

SQANet	0.92 547	1.96 635	3.23 570	0.77 555	0.83 557	0.76 515	0.38 476	0.87 414	0.68 358	0.64 467	0.69 488	0.73 490	0.52 485	1.35 457	1.36 563	0.80 643	0.30 391	0.60 638	0.29 494	0.93 642	0.70 423

LE_ROB	4.55 677	2.43 670	9.94 680	2.79 673	4.03 677	2.40 661	3.54 675	2.72 667	11.04 686	11.64 692	4.69 680	5.25 677	10.74 689	4.52 676	9.73 687	0.82 644	0.70 484	1.34 668	0.97 663	0.74 631	0.94 504

FINET	1.92 646	1.96 635	4.49 652	1.62 632	1.39 616	3.51 669	4.39 680	2.89 671	2.58 665	1.39 632	1.98 640	1.35 628	2.12 657	1.64 511	2.12 612	0.84 645	1.03 530	0.18 539	0.29 494	0.54 614	2.12 619

SGM-ForestM	3.67 674	2.70 678	5.34 661	1.65 635	1.72 639	6.02 680	5.08 683	4.10 681	3.47 672	4.59 679	4.21 677	9.81 687	5.79 681	6.44 681	6.97 682	0.88 646	1.09 535	0.33 610	0.45 585	0.68 627	2.10 618

ACVNet_2	1.54 635	2.20 655	4.42 650	1.10 595	0.93 571	1.37 621	0.87 616	1.53 634	1.71 641	1.22 617	1.72 634	2.12 649	1.06 607	2.58 629	1.93 601	0.94 647	0.54 451	1.00 657	0.56 619	2.11 674	0.96 511

FADNet_RVC	0.87 523	1.51 597	2.90 532	0.31 218	0.24 229	0.71 488	0.25 302	1.00 521	0.65 310	0.45 250	0.57 401	0.61 413	0.44 425	1.53 487	0.75 453	0.94 647	0.97 516	0.28 592	1.00 665	0.89 641	1.36 567

WAO-6	1.69 642	1.87 632	3.21 569	1.15 603	1.01 582	2.29 658	1.06 637	1.85 651	2.84 670	1.30 628	2.59 656	2.19 650	1.67 640	2.62 632	2.52 630	0.96 649	0.68 478	1.19 662	0.84 656	1.13 650	0.95 507

CC-Net-ROB	0.95 559	1.57 604	2.93 535	0.90 571	0.39 416	0.87 563	0.44 513	1.12 592	0.83 508	0.59 409	0.69 488	0.64 430	0.50 474	2.73 643	0.93 490	0.97 650	0.40 416	0.87 651	0.29 494	0.61 622	0.66 401

otaku	1.15 598	2.10 649	3.51 604	0.98 584	0.74 540	1.02 591	0.59 565	1.03 547	0.89 545	0.70 506	1.60 631	0.98 578	0.65 535	1.63 508	1.80 596	0.99 651	0.46 428	0.73 645	0.40 572	1.30 660	0.88 486

Ntro	1.11 594	2.10 649	3.52 606	0.97 583	0.87 563	1.06 599	0.54 549	1.02 540	0.93 560	0.63 456	0.76 536	0.93 566	0.67 544	1.76 530	1.71 584	1.03 652	0.46 428	0.76 646	0.41 577	1.29 658	0.86 480

MANE	3.51 673	2.03 645	3.88 629	1.89 650	2.01 654	5.98 679	4.72 681	5.87 684	7.13 684	3.80 678	5.10 681	6.11 681	5.34 679	4.39 674	5.05 674	1.07 653	1.28 560	0.50 632	0.85 657	0.76 634	2.36 640

MonStereo1	2.06 649	1.22 528	2.39 322	1.22 607	1.04 587	3.53 670	0.62 577	1.55 637	1.93 653	1.50 642	3.36 671	2.24 652	10.67 688	2.85 651	1.50 572	1.08 654	0.39 415	0.96 654	0.58 626	1.16 652	1.39 568

ACVNet_1	1.47 629	2.27 662	4.92 656	1.11 598	0.89 564	1.19 614	0.66 587	1.28 614	1.19 612	0.98 578	0.97 583	3.06 661	1.48 634	2.37 611	1.82 597	1.08 654	0.49 437	1.03 659	0.48 599	1.20 654	0.95 507

PWCK	1.62 640	2.32 666	4.27 644	1.11 598	0.56 493	1.81 643	1.84 666	1.55 637	1.54 634	1.45 637	1.81 635	1.82 644	1.38 626	3.34 662	2.14 614	1.09 656	0.57 458	0.98 656	0.59 628	1.50 666	0.79 453

SGM+DAISY	2.67 659	2.14 651	4.28 646	1.92 651	2.11 658	4.36 676	5.22 684	3.17 673	3.00 671	3.24 676	3.81 673	3.03 660	3.61 671	2.53 624	3.79 660	1.15 657	1.29 562	0.66 641	0.71 641	0.95 644	2.44 643

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 504	1.41 578	2.80 510	0.94 577	0.35 379	0.89 569	0.41 490	0.89 430	0.66 318	0.57 383	0.63 446	0.75 497	0.38 353	2.37 611	0.55 368	1.16 658	0.31 393	0.36 613	0.21 440	0.59 618	0.63 391

Dean	1.92 646	2.31 665	5.03 657	1.31 610	1.08 593	1.55 629	0.99 628	1.98 660	2.33 662	1.51 643	4.15 676	4.23 672	1.39 627	2.31 606	2.10 610	1.18 659	0.69 481	1.18 661	0.75 646	1.30 660	1.07 530

RainbowNet	1.27 608	2.22 657	3.58 610	1.14 602	0.92 568	1.08 602	0.76 605	1.19 607	1.15 607	0.77 536	0.97 583	1.08 602	0.83 579	1.64 511	1.72 586	1.20 660	1.30 565	1.01 658	0.58 626	1.23 655	0.97 514

DStereoSA	2.66 657	1.38 575	3.38 588	2.11 655	2.88 672	3.99 672	6.44 687	1.48 632	3.47 672	1.23 619	4.33 678	1.33 627	4.54 675	2.05 581	5.45 675	1.23 661	1.83 618	0.49 631	1.54 676	1.11 649	2.96 655

TorneroNet-64	2.74 660	2.23 658	4.18 640	1.48 625	1.20 605	3.88 671	1.01 634	3.48 680	6.61 683	2.62 667	4.55 679	4.20 669	3.84 673	3.39 665	3.40 654	1.23 661	0.66 475	1.39 670	0.80 647	3.42 682	1.27 555

DStereoO	1.34 618	0.76 378	2.18 266	1.19 606	2.07 655	0.79 534	3.84 678	1.01 531	1.42 625	0.72 518	1.11 604	0.80 520	1.97 651	0.96 379	2.44 627	1.25 663	0.99 521	0.48 629	0.60 630	0.96 646	1.34 563

JetRed	3.37 670	4.96 682	10.08 681	1.48 625	1.73 640	7.63 682	5.47 685	3.47 678	2.20 659	2.42 663	2.40 651	2.98 659	2.35 660	3.52 667	6.60 680	1.33 664	1.90 622	1.38 669	1.23 671	2.30 675	2.02 612

IMH-64-1	1.50 630	1.98 637	2.69 480	1.39 619	1.12 600	1.39 623	1.19 648	1.80 647	1.47 629	1.19 608	2.20 647	1.53 637	1.51 636	2.12 593	1.98 602	1.34 665	0.68 478	1.28 665	0.70 637	1.37 662	1.12 536

IMH-64	1.50 630	1.98 637	2.69 480	1.39 619	1.12 600	1.39 623	1.19 648	1.80 647	1.47 629	1.19 608	2.20 647	1.53 637	1.51 636	2.12 593	1.98 602	1.34 665	0.68 478	1.28 665	0.70 637	1.37 662	1.12 536

DStereoFS	2.88 663	2.40 669	3.33 581	2.36 663	2.63 669	5.25 678	4.98 682	3.05 672	4.10 676	2.71 669	3.88 674	2.77 656	5.31 678	2.69 639	3.64 658	1.35 667	1.67 609	0.58 635	1.10 669	0.88 640	3.02 659

TorneroNet	5.60 680	2.30 664	3.98 631	1.49 627	1.26 610	14.47 688	1.11 638	4.85 682	20.66 705	10.12 687	16.30 696	11.78 693	7.35 683	3.41 666	4.38 669	1.36 668	0.70 484	1.46 672	0.87 658	2.73 679	1.33 561

UNDER WATER	2.84 662	2.25 659	5.25 659	1.84 647	1.45 622	2.36 660	1.44 663	3.23 675	6.51 682	2.61 666	2.73 661	5.69 678	5.64 680	3.14 659	4.18 668	1.48 669	0.81 501	1.60 676	1.07 666	1.91 671	1.67 595

UNDER WATER-64	2.59 656	2.28 663	5.63 663	1.85 648	1.45 622	3.28 666	1.60 664	2.62 666	5.57 679	2.09 652	2.12 643	4.10 668	4.21 674	2.74 644	3.64 658	1.49 670	0.86 509	1.58 675	1.09 668	1.91 671	1.62 591

KSHMR	4.19 675	2.37 668	6.24 668	1.73 642	1.48 626	1.97 650	1.29 653	3.18 674	17.06 700	2.15 655	15.74 694	9.09 686	1.75 643	8.33 684	2.37 626	1.55 671	1.29 562	1.70 677	1.23 671	1.75 669	1.60 589

notaker	2.77 661	2.35 667	4.02 633	2.61 671	1.44 621	1.77 641	1.14 641	2.77 669	1.81 648	2.30 661	11.41 690	3.95 667	4.70 676	3.24 660	3.01 647	1.58 672	0.88 510	1.71 678	1.08 667	2.10 673	1.44 573

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 622	2.04 646	3.02 551	0.58 511	0.41 433	2.15 657	1.00 632	1.31 619	1.29 618	1.05 589	1.10 603	1.29 624	0.91 592	3.07 657	1.34 559	1.65 673	0.84 507	0.68 643	0.88 659	1.55 667	1.91 605

BEATNet-Init1	12.32 691	12.82 694	28.66 710	3.22 676	3.71 675	21.59 703	11.42 691	14.54 699	13.73 696	20.24 702	20.16 701	26.14 711	19.85 700	19.08 703	15.33 700	1.81 674	1.93 627	2.05 681	2.48 685	4.25 685	3.41 668

ktn	4.44 676	2.47 672	3.70 617	1.82 646	1.49 627	2.11 656	1.40 659	2.30 664	12.56 689	11.36 691	16.25 695	11.30 692	3.77 672	4.41 675	3.47 655	1.86 675	0.99 521	1.74 679	1.21 670	3.28 681	1.39 568

MFN_U_SF_RVC	1.57 637	2.56 676	3.30 579	0.66 536	0.41 433	1.15 609	0.51 539	1.27 613	1.35 623	1.61 646	1.20 610	1.43 634	0.97 601	1.80 541	2.10 610	1.88 676	1.79 614	1.97 680	2.14 682	1.61 668	1.76 600

WAO-8	2.91 664	2.55 674	3.77 618	1.93 652	1.04 587	4.08 674	0.99 628	3.25 676	6.09 680	2.20 657	3.34 669	3.33 664	2.64 662	11.73 687	2.52 630	2.12 677	1.92 623	1.55 673	0.93 660	1.27 656	0.96 511

Venus	2.91 664	2.55 674	3.77 618	1.93 652	1.04 587	4.08 674	0.99 628	3.25 676	6.09 680	2.20 657	3.34 669	3.33 664	2.64 662	11.73 687	2.52 630	2.12 677	1.92 623	1.55 673	0.93 660	1.27 656	0.96 511

USTest	8.06 683	7.11 686	8.76 675	9.20 688	9.03 684	15.20 689	23.57 696	10.01 692	9.45 685	5.97 683	6.79 682	7.77 684	7.51 684	8.75 686	11.06 692	2.24 679	3.58 679	2.87 686	3.21 688	4.93 688	4.21 682

MADNet++	2.94 667	2.17 652	3.27 575	2.55 670	2.28 662	3.29 668	3.37 674	2.76 668	2.67 668	3.10 674	3.20 668	2.78 657	3.25 668	4.11 672	4.68 672	2.72 680	2.27 655	3.03 687	2.43 684	2.34 676	2.59 646

LVE	2.10 651	2.61 677	4.30 648	1.79 644	1.81 644	1.68 638	1.04 635	2.35 665	2.78 669	1.27 624	2.87 663	4.21 671	1.46 631	2.83 650	2.02 604	2.87 681	0.92 513	1.19 662	1.47 675	1.29 658	1.18 541

light-stereo	9.15 686	2.97 680	11.37 684	14.69 696	10.60 686	21.61 704	1.04 635	6.76 687	3.83 674	15.91 697	23.10 711	24.79 710	2.04 654	17.93 701	7.82 684	3.04 682	7.02 690	0.43 625	1.55 677	4.10 684	2.50 644

TCMNet-wrong-test	5.56 679	6.73 685	6.40 669	13.05 695	11.91 689	7.29 681	5.47 685	7.17 688	1.58 636	2.68 668	3.15 667	8.30 685	5.87 682	4.80 677	6.10 679	3.08 683	0.98 519	2.37 683	1.99 681	6.69 690	5.63 688

DGTPSM_ROB	8.97 685	5.94 683	13.01 690	5.95 685	11.34 687	8.54 683	24.06 697	6.47 685	13.52 692	5.19 680	11.52 691	6.18 682	11.04 690	7.02 682	13.92 693	4.47 684	7.66 691	3.90 688	7.43 695	4.34 686	7.98 694

DGSMNet	2.93 666	0.77 379	3.44 600	3.58 681	4.25 678	2.53 663	6.86 688	1.03 547	0.88 540	0.58 390	1.85 637	0.79 512	0.62 526	1.63 508	1.46 570	4.62 685	4.98 688	5.15 690	4.71 690	4.52 687	4.37 683

IMH	2.14 653	2.46 671	3.60 613	1.70 638	1.13 602	1.65 636	0.93 624	2.13 663	1.93 653	1.37 630	2.64 659	2.19 650	1.82 647	5.77 678	2.18 617	5.70 686	1.05 531	1.31 667	0.72 642	1.39 664	1.13 538

ACVNet-4b	2.00 648	2.19 653	4.85 655	1.09 593	0.86 560	1.15 609	0.53 546	1.11 589	1.15 607	0.65 483	1.09 602	1.97 646	0.69 551	2.31 606	9.78 688	5.73 687	0.42 420	1.03 659	0.55 616	1.89 670	0.92 498

tt	4.94 678	0.32 60	4.22 642	2.29 661	1.58 631	10.19 685	16.94 695	9.44 691	5.03 678	1.69 647	1.33 621	4.68 674	5.02 677	3.38 664	5.91 678	6.15 688	9.47 699	2.80 685	3.16 687	3.54 683	1.58 587

PML	22.99 699	17.34 695	8.24 674	5.48 684	9.84 685	50.35 715	102.65 717	5.84 683	13.52 692	37.08 717	104.84 717	30.61 714	23.20 705	12.09 689	7.96 685	6.27 689	2.12 644	6.31 695	2.42 683	10.67 696	2.95 654

iinet-test	11.57 689	10.49 688	11.60 685	12.15 690	12.08 690	18.63 693	26.57 699	13.64 694	13.46 690	9.92 685	10.25 685	11.11 689	11.20 692	12.29 691	14.31 696	6.69 690	7.84 692	6.10 693	6.92 691	8.20 692	7.93 692

IINet	11.57 689	10.49 688	11.60 685	12.15 690	12.08 690	18.63 693	26.57 699	13.64 694	13.46 690	9.92 685	10.24 684	11.11 689	11.20 692	12.29 691	14.30 695	6.69 690	7.84 692	6.10 693	6.92 691	8.20 692	7.93 692

DPSM_ROB	12.32 691	11.13 691	12.31 688	12.90 693	12.80 693	19.81 701	28.13 705	14.50 697	14.31 697	10.62 688	11.34 688	12.03 694	11.89 695	13.08 694	15.22 698	7.09 692	8.31 696	6.47 696	7.32 693	8.69 694	8.43 696

DPSM	12.32 691	11.13 691	12.31 688	12.90 693	12.80 693	19.81 701	28.13 705	14.50 697	14.31 697	10.62 688	11.34 688	12.03 694	11.89 695	13.08 694	15.22 698	7.09 692	8.31 696	6.47 696	7.32 693	8.69 694	8.43 696

DLNR_Zeroshot_test	13.74 694	20.06 697	23.92 701	121.50 715	35.20 710	0.46 167	0.15 41	7.96 689	0.47 151	0.29 163	0.37 231	0.26 171	0.17 63	0.79 329	0.36 231	7.16 694	2.95 676	0.09 141	0.38 565	50.40 715	1.95 608

DLNR-FE	13.74 694	20.13 698	23.90 700	121.61 716	34.09 709	0.46 167	0.15 41	8.04 690	0.47 151	0.29 163	0.37 231	0.26 171	0.17 63	0.78 325	0.36 231	7.40 695	2.94 675	0.09 141	0.38 565	51.06 716	1.95 608

DPSMNet_ROB	9.58 687	5.96 684	13.98 693	8.88 687	11.87 688	8.54 683	24.08 698	6.48 686	13.67 695	5.35 681	11.53 692	6.31 683	11.04 690	7.69 683	14.09 694	7.61 696	8.23 695	5.03 689	7.75 696	5.24 689	8.36 695

Selective-IGEV-i1pa	9.63 688	12.74 693	9.48 678	4.50 682	1.98 653	17.44 692	7.90 689	14.58 700	11.39 687	10.82 690	15.33 693	15.03 697	12.26 697	18.50 702	10.60 691	7.78 697	4.13 684	5.21 691	2.66 686	2.49 678	7.76 691

HanzoNet	7.85 682	3.30 681	5.75 664	7.47 686	3.97 676	2.34 659	1.37 655	3.47 678	4.02 675	13.30 693	10.49 686	10.86 688	16.67 698	8.50 685	10.51 690	10.80 698	9.84 700	5.83 692	13.69 699	7.24 691	7.51 690

RAFT-FEzeroshot	24.76 702	22.39 703	24.34 702	26.12 706	25.84 705	39.77 708	56.77 712	29.07 708	28.85 710	21.21 705	22.64 704	24.17 704	23.98 708	26.23 707	30.63 711	14.22 699	16.70 703	13.03 698	14.76 704	17.49 697	16.95 701

RAFT-FE	24.76 702	22.39 703	24.34 702	26.12 706	25.84 705	39.77 708	56.77 712	29.07 708	28.85 710	21.21 705	22.64 704	24.17 704	23.98 708	26.23 707	30.63 711	14.22 699	16.70 703	13.03 698	14.76 704	17.49 697	16.95 701

CasAABBNet	24.76 702	22.38 702	24.44 704	26.05 702	25.75 701	39.79 710	56.76 711	29.10 710	28.88 712	21.22 707	22.69 706	24.21 706	23.99 711	26.23 707	30.62 710	14.22 699	16.71 706	13.03 698	14.75 702	17.49 697	16.97 703

Hybrid-DGEV	24.81 706	22.45 708	24.99 707	26.07 703	25.76 703	39.85 712	56.77 712	29.26 714	29.07 716	21.18 704	22.77 707	24.12 703	23.98 708	26.30 712	30.57 708	14.23 702	16.70 703	13.03 698	14.77 706	17.49 697	16.92 699

FlowAnything	24.80 705	22.39 703	24.71 705	26.07 703	25.75 701	39.80 711	56.70 709	29.12 711	28.95 714	21.38 710	22.83 709	24.22 707	23.96 706	26.24 710	30.65 713	14.23 702	16.78 707	13.04 702	14.84 707	17.49 697	16.93 700

Selective-RAFT-Error	24.83 707	22.44 707	24.80 706	26.10 705	25.82 704	39.85 712	56.72 710	29.21 713	29.03 715	21.29 709	22.80 708	24.25 708	24.07 712	26.28 711	30.60 709	14.24 704	16.85 708	13.04 702	14.75 702	17.53 702	17.02 704

LSM0	26.57 708	22.53 709	25.76 708	30.62 708	52.30 716	39.86 714	56.49 708	29.18 712	28.76 709	21.26 708	22.46 703	24.42 709	23.97 707	26.42 713	30.66 714	14.29 705	16.56 702	13.06 704	14.65 701	17.62 703	20.52 706

LRCNet_RVC	13.78 696	19.34 696	13.01 690	19.47 698	12.67 692	1.85 645	0.42 497	12.28 693	1.10 597	15.76 696	18.69 700	12.52 696	8.65 686	12.22 690	9.64 686	22.29 706	8.38 698	25.92 709	24.06 709	19.72 706	17.59 705

xxxxx1	29.05 710	20.74 699	14.05 694	50.10 709	40.25 711	19.01 695	26.60 701	21.83 704	20.22 702	16.52 698	17.56 697	18.33 698	21.41 701	16.11 698	20.77 703	23.48 707	26.77 711	66.36 715	78.56 715	30.19 709	32.23 713

tt_ll	29.05 710	20.74 699	14.05 694	50.10 709	40.25 711	19.01 695	26.60 701	21.83 704	20.22 702	16.52 698	17.56 697	18.33 698	21.41 701	16.11 698	20.77 703	23.48 707	26.77 711	66.36 715	78.56 715	30.19 709	32.23 713

ff	29.05 710	20.74 699	14.05 694	50.10 709	40.25 711	19.01 695	26.60 701	21.83 704	20.22 702	16.52 698	17.56 697	18.33 698	21.41 701	16.11 698	20.77 703	23.48 707	26.77 711	66.36 715	78.56 715	30.19 709	32.23 713

HaxPig	19.88 697	22.39 703	22.30 699	17.98 697	17.98 696	12.06 687	12.06 692	16.25 701	15.97 699	21.05 703	21.41 702	18.85 701	18.35 699	20.07 704	19.64 702	23.57 710	23.19 710	24.07 708	23.71 708	22.95 707	23.72 708

DPSimNet_ROB	24.35 701	23.81 710	31.38 713	25.93 701	22.83 699	31.30 705	34.38 707	20.78 703	28.92 713	27.39 714	22.99 710	28.29 713	35.76 716	15.47 696	17.82 701	24.28 711	17.90 709	22.23 707	14.12 700	19.38 705	22.12 707

MEDIAN_ROB	23.95 700	26.96 711	26.29 709	22.14 699	22.09 698	16.18 691	14.23 693	20.47 702	20.09 701	25.43 713	25.22 712	22.96 702	22.54 704	24.33 705	23.18 706	28.15 712	27.16 714	28.60 710	27.73 712	27.59 708	27.58 709

AVERAGE_ROB	26.91 709	30.28 712	29.18 711	25.78 700	25.30 700	19.49 699	15.38 694	23.70 707	23.02 708	28.38 715	27.78 713	26.23 712	25.76 713	26.95 714	25.55 707	31.27 713	30.02 715	31.76 711	30.80 713	30.88 712	30.77 712

Anonymous_1	22.76 698	11.11 690	11.93 687	12.73 692	26.05 707	19.39 698	27.77 704	14.18 696	13.64 694	14.92 695	10.66 687	11.26 691	11.24 694	12.48 693	14.45 697	37.82 714	7.87 694	34.92 712	63.61 714	87.51 717	11.75 698

Selective-IGEV-i16pa	48.64 715	66.79 715	7.52 673	2.47 666	2.37 664	116.47 717	1.40 659	91.24 718	84.66 717	33.04 716	91.67 716	61.93 717	89.44 718	130.51 718	54.29 715	50.76 715	16.25 701	17.95 706	10.05 697	0.98 648	43.03 716

RSGM-EC	41.37 713	31.41 713	19.61 697	51.58 712	47.86 714	38.12 706	60.59 715	34.20 715	22.62 706	23.48 711	29.36 714	43.51 715	35.09 714	65.96 715	68.73 716	65.97 716	37.56 716	48.34 713	25.52 710	47.85 713	30.14 710

acva	41.37 713	31.41 713	19.61 697	51.58 712	47.86 714	38.12 706	60.59 715	34.20 715	22.62 706	23.48 711	29.36 714	43.51 715	35.09 714	65.96 715	68.73 716	65.97 716	37.56 716	48.34 713	25.52 710	47.85 713	30.14 710

test_example2	115.17 716	122.38 716	93.45 715	115.38 714	123.53 717	101.24 716	113.11 718	54.67 717	99.94 718	135.50 718	136.43 718	85.67 718	85.40 717	110.44 717	104.91 718	152.17 718	205.21 718	99.17 718	114.27 718	138.55 718	112.04 717

ccccc		297.53 717		372.50 717	377.87 718	200.30 718		217.33 719		202.36 719		213.34 719		312.79 719		409.97 719	354.33 719	255.69 719	227.31 719	431.13 719

Low-res two-view benchmark