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

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 137	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 372	0.66 425	0.06 1	1.21 549	0.07 1	0.45 587	0.06 1	0.95 511

monster-pro	0.47 188	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 226	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 255	0.11 284	0.52 446	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 414

Foundation-i1c-attn	0.59 314	0.29 16	1.10 45	0.53 489	0.59 507	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 647	0.45 251	0.26 128	0.34 246	0.25 218	0.83 343	0.54 366	0.09 94	1.87 625	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 602

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.39 262	0.11 284	0.81 502	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 457	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 106	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	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
BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 269	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 65	0.27 129	0.11 284	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 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.40 267	0.11 284	0.82 505	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 231	0.59 390	0.09 94	0.58 461	0.07 1	0.44 585	0.07 2	0.73 434

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 284	0.60 395	0.09 94	0.80 498	0.07 1	0.55 618	0.07 2	0.93 504

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 260	0.53 360	0.12 344	0.85 509	0.07 1	0.50 607	0.07 2	0.79 457

MonStereo	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.48 330	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.80 649	0.07 2	1.01 523

Monster-pub-eth3d	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 350	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 367	0.36 235	0.07 8	1.38 575	0.07 1	0.67 638	0.07 2	0.91 497

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4w-stereo	0.50 226	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 430	0.33 211	0.09 94	1.56 601	0.07 1	0.72 644	0.07 2	1.23 557

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 309	0.24 87	0.07 8	1.53 598	0.07 1	0.46 594	0.07 2	0.92 502

2.75w_new	0.46 180	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 411	0.44 301	0.07 8	1.58 602	0.07 1	0.61 634	0.07 2	0.82 472

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 151	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 213	0.24 87	0.08 42	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 356

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 335	0.24 87	0.07 8	1.02 529	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 331

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 187	0.69 284	0.24 87	0.06 1	1.07 533	0.07 1	0.19 418	0.07 2	0.64 397

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 238	0.43 295	0.09 94	1.09 536	0.07 1	0.70 639	0.07 2	0.65 400

FoundationStereo	0.61 336	0.37 124	0.91 11	1.96 658	2.40 669	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 534	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 230	0.32 196	0.10 183	2.98 681	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

MonSter	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

dual_stereo	0.94 560	0.31 46	1.80 165	0.90 575	2.52 671	0.54 277	0.15 44	0.69 283	1.02 589	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 253	0.35 231	0.09 94	3.76 684	0.07 1	0.47 597	0.07 2	4.59 690

LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 184	0.37 246	0.09 94	0.77 493	0.08 58	0.38 567	0.08 31	0.81 468

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 161	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.51 611	0.08 31	2.00 614

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 161	0.33 65	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 587	0.08 31	2.53 649

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 159	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 222	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 606

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 313

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 207	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 184	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 212	0.37 562	0.08 31	0.22 116

Monster-pub-mixall	0.50 226	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 214	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 398	0.41 276	0.08 42	3.28 682	0.07 1	0.73 646	0.08 31	0.55 354

Replicate-Monster	0.58 295	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 479	0.21 37	0.11 284	2.71 674	0.07 1	0.35 550	0.08 31	1.81 607

asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 137	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 385	0.23 75	0.10 183	1.49 590	0.07 1	0.23 460	0.08 31	0.88 490

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 367	0.20 25	0.10 183	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 428

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 374	0.24 87	0.08 42	1.47 589	0.07 1	0.25 472	0.08 31	0.76 444

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 161	0.90 365	0.24 87	0.06 1	1.52 596	0.07 1	0.44 585	0.08 31	0.83 473

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 151	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 235	0.61 243	0.25 105	0.07 8	0.79 495	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 457

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 274	0.44 301	0.07 8	1.12 540	0.07 1	0.81 652	0.08 31	0.53 337

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 75	0.08 42	0.49 438	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 369

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 146	0.22 56	0.08 42	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 323

DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 307	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.55 356	0.48 300	0.28 197	0.37 348	0.40 116	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

fff	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

csc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

cscssc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 414

DF	0.70 440	0.34 89	1.60 137	2.29 665	1.43 624	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 246	0.17 66	0.83 343	0.90 489	0.10 183	2.62 673	0.08 58	0.29 496	0.09 52	0.58 369

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 280	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 284	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 161	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 597	0.09 52	1.29 563

Foundation-i1b	0.56 277	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 653	0.46 264	0.23 95	0.39 272	0.23 187	0.67 274	0.48 330	0.09 94	1.97 635	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 584

Foundation-i1a	0.59 314	0.27 3	1.10 45	0.55 499	0.63 523	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 655	0.40 220	0.24 101	0.36 254	0.25 218	0.87 350	0.47 320	0.09 94	1.74 616	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 597

DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.09 52	0.08 5

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 209	0.21 147	0.33 65	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

252Zero-FE	1.02 581	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 243	7.97 688	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 315	0.51 348	0.09 94	5.04 693	0.07 1	0.83 657	0.09 52	0.66 402

Zero-FE251	0.76 478	0.35 101	2.10 250	0.30 196	0.25 243	0.44 151	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 686	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 198	1.06 525	0.10 183	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 586

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 202	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 253	0.40 267	0.08 42	0.73 491	0.08 58	0.53 615	0.09 52	0.52 331

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 456	0.40 430	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 449	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 292

MLG-Stereo_test2	0.46 180	0.49 231	1.77 159	0.79 563	0.70 540	0.63 425	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 214	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 487	1.21 549	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 402

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 159	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 65	0.18 6	0.08 42	1.36 572	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 451	0.44 151	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 88	0.18 6	0.08 42	1.45 588	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 207	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 134	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

RAFT-Stereo-weight	0.46 180	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 478	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.67 335	0.48 271	0.38 242	0.36 254	0.17 66	0.39 106	0.27 129	0.09 94	1.28 561	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 255

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 292	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 380	0.25 80	0.16 61	0.54 277	0.15 44	0.42 63	0.57 243	0.37 202	0.52 341	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 506	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
TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 385	0.23 46	0.12 8	0.54 277	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 251	0.51 331	0.26 174	0.22 161	0.34 73	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 391	0.35 320	0.13 20	0.51 236	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 209	0.51 331	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 533	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 260	0.30 167	0.08 42	1.51 595	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 185	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 57	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 161	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 590

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 587	0.10 80	1.76 604

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 417	0.08 58	0.46 594	0.10 80	1.56 586

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

Foundation-i1	0.60 326	0.35 101	1.13 55	0.89 572	0.41 437	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 635	0.34 188	0.31 186	0.59 407	0.23 187	0.87 350	0.57 379	0.09 94	2.03 638	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 544

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 137	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 218	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 212	0.09 135	0.10 80	0.51 323

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	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	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 477	0.08 58	0.24 464	0.10 80	0.74 440

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 456	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 228	0.29 290	0.64 260	0.33 211	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 316

LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 297	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 260

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 102	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 185	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 57	0.23 75	0.10 183	0.24 367	0.07 1	0.13 298	0.10 80	0.51 323

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 485	0.21 170	0.83 376	0.60 269	0.45 251	0.43 265	0.62 422	0.30 304	0.48 170	0.24 87	0.11 284	0.40 417	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 137	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 269	0.34 73	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 567	0.34 369	0.51 236	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 646	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 255

EGLCR-Stereo	0.90 544	0.31 46	1.90 193	1.60 635	0.95 576	1.14 612	0.42 501	0.85 398	0.43 121	1.74 652	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 495	0.30 167	0.10 183	2.60 670	0.10 212	0.09 135	0.10 80	3.10 665

ASMatch	0.61 336	0.47 215	2.72 494	0.91 579	0.36 394	0.56 300	0.24 278	0.54 186	0.67 335	0.48 271	1.20 614	0.47 341	0.65 539	1.33 459	0.93 494	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.10 80	0.17 74

CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 320	0.28 152	0.43 455	0.53 267	0.20 127	0.86 409	0.52 196	0.44 246	0.36 229	0.53 370	0.26 235	0.40 116	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 567	0.10 80	0.22 116

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 292	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	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
aanet-new-90k	0.48 202	0.75 375	2.24 289	0.27 126	0.41 437	0.43 137	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 297	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 652

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 396	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 390	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

aanet-new-40k	0.46 180	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 457	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 653

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 280	0.51 482	0.37 403	0.43 137	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 147	0.34 73	0.21 37	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 511

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 294	0.28 152	0.24 232	0.46 171	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 187	0.32 57	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 608

aanet-new-22k	0.48 202	0.82 404	2.10 250	0.49 469	0.51 478	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 137	0.21 37	0.07 8	0.31 394	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 643

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 147	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 159	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 218	0.32 57	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 480

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 428	0.26 100	0.31 329	0.43 137	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 304	0.34 73	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 484

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 185	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 187	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 536

Foundation-i32	0.71 445	0.33 74	0.99 19	1.38 622	1.80 647	0.49 207	0.15 44	0.34 20	0.60 269	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 385	0.52 352	0.09 94	2.49 668	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 664

DA	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

GGEV	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 218	0.45 146	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 440

UGAM-zero	0.97 570	0.44 199	2.48 385	0.33 267	0.86 564	1.26 621	0.76 609	1.05 565	0.52 196	0.93 579	0.45 281	1.32 630	0.81 579	2.08 591	0.49 341	0.10 183	0.52 446	0.09 144	0.47 597	0.11 104	4.43 688

U	3.41 676	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 699	19.65 704	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 709	12.73 702	0.11 104	0.10 15

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 263	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 147	0.32 57	0.31 186	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.11 104	0.12 26

RAFT-Test	0.56 277	0.41 160	2.01 220	0.90 575	1.07 596	0.65 454	0.37 470	0.83 376	0.65 314	0.49 287	0.49 315	0.93 570	0.24 200	0.52 198	0.30 167	0.10 183	0.38 410	0.09 144	0.38 567	0.11 104	0.19 89

DEmStereo	0.69 433	0.40 152	2.42 337	0.42 419	0.18 106	0.66 467	0.88 622	0.54 186	0.64 307	0.60 421	1.00 594	0.45 324	1.24 623	1.53 491	2.21 623	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.11 104	0.14 43

RAFT-RH_RVC	0.65 393	0.73 356	2.78 511	0.39 389	0.29 300	0.60 370	0.18 93	0.45 88	0.63 299	0.75 533	1.89 642	0.47 341	0.29 290	1.59 508	1.21 550	0.15 467	0.07 24	0.13 418	0.13 298	0.11 104	0.10 15

RAFT-345	0.56 277	0.37 124	2.68 477	0.40 402	0.34 369	0.58 333	0.41 494	0.49 122	0.70 386	0.51 318	0.99 593	0.43 296	0.28 269	1.56 495	0.81 476	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.11 104	0.09 10

cross-raft	0.47 188	0.34 89	2.17 266	0.70 551	0.84 563	0.50 226	0.35 458	0.74 311	0.43 121	0.44 246	0.45 281	0.63 426	0.25 218	0.37 98	0.27 129	0.08 42	0.14 264	0.10 212	0.23 460	0.11 104	0.27 155

test-1	0.61 336	0.54 263	2.09 243	0.31 221	1.37 619	0.51 236	0.28 358	0.83 376	0.50 177	0.42 230	0.55 380	0.54 379	0.24 200	0.38 102	1.25 557	0.10 183	1.08 534	0.10 212	0.17 387	0.11 104	0.77 448

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 236	0.28 152	0.41 437	0.48 195	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 251	0.39 248	0.57 399	0.26 235	0.37 98	0.28 144	0.09 94	0.19 329	0.09 144	0.31 517	0.11 104	0.25 140

DN	0.97 570	0.30 34	4.03 638	3.02 679	0.78 554	0.72 498	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 369	0.36 254	0.18 91	1.20 435	0.91 491	0.72 643	1.86 624	0.11 292	0.34 545	0.12 128	2.60 651

aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 471	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 530

aanet-new-78k	0.62 358	0.73 356	3.88 633	0.27 126	0.43 455	0.43 137	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 218	0.36 94	0.45 307	0.07 8	1.52 596	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 619

aanet-new-28k	0.49 218	0.88 429	3.07 564	0.26 100	0.39 420	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 147	0.42 134	0.25 105	0.08 42	0.31 394	0.08 58	0.31 517	0.12 128	1.52 581

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 295	0.71 345	1.95 203	0.55 499	0.53 489	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 374	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 146	0.51 348	0.08 42	0.32 397	0.08 58	0.28 491	0.12 128	3.41 672

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 497	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 525	0.12 128	0.32 192

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 151	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 147	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 496

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 290	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 425

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 185	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 195	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 369

PipStereo	0.60 326	0.30 34	0.84 5	1.25 612	1.76 646	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 191	0.21 37	0.08 42	1.80 621	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 671

PSi22b	0.61 336	0.30 34	0.87 8	1.18 608	1.89 650	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 198	0.20 25	0.08 42	1.79 618	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 670

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 195	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 226	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 608	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 202	0.35 225	0.29 209	0.24 200	0.64 260	0.55 372	0.09 94	0.19 329	0.08 58	0.11 238	0.12 128	0.50 316

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 333	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 292	0.30 218	0.41 393	0.81 339	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.12 26

Reg-Stereo(zero)	0.66 413	0.26 1	2.13 261	0.25 80	1.15 607	0.99 590	0.97 630	0.57 214	0.81 499	0.52 328	0.46 286	0.54 379	0.59 517	0.47 156	1.14 539	0.08 42	0.88 511	0.08 58	0.36 560	0.12 128	0.80 461

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 236	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 235	0.40 116	0.38 255	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 472	0.12 128	0.43 271

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 344	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 311	0.29 37	0.29 156	0.09 94	0.20 344	0.09 144	0.31 517	0.12 128	0.44 287

model_zeroshot	0.75 473	0.94 456	2.48 385	1.88 653	0.68 536	0.72 498	0.22 208	1.01 535	0.51 184	1.10 599	0.35 225	0.63 426	0.20 130	0.78 327	0.32 196	0.12 344	1.97 635	0.10 212	0.23 460	0.12 128	0.56 356

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

DisPM	0.48 202	0.41 160	2.54 407	0.61 524	0.18 106	0.59 355	0.62 581	0.54 186	0.67 335	0.61 431	0.53 348	0.38 268	0.26 235	0.76 319	0.31 186	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.15 53

PFNet+	0.50 226	0.43 184	2.54 407	0.49 469	0.18 106	0.58 333	0.76 609	0.54 186	0.72 410	0.56 368	0.48 300	0.39 272	0.26 235	0.94 374	0.33 211	0.14 436	0.09 137	0.14 455	0.13 298	0.12 128	0.16 66

STrans-v2	0.69 433	0.62 302	2.66 461	0.28 152	0.23 218	0.57 323	0.32 424	1.01 535	0.77 464	0.92 575	0.84 559	0.88 558	0.92 599	1.81 547	1.19 547	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.30 177

TransformOpticalFlow	0.65 393	0.61 295	2.67 470	0.45 444	0.26 261	0.62 410	0.28 358	0.88 426	0.76 451	0.76 538	0.74 530	0.90 564	0.84 584	1.82 550	0.80 472	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.19 89

PSM-softLoss	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

FTStereo	0.79 492	0.32 60	2.83 523	0.70 551	0.21 173	0.73 503	1.75 669	0.61 240	0.60 269	1.07 597	1.62 637	1.28 626	2.11 660	0.75 315	0.30 167	0.19 538	0.08 72	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.39 239

GrayStereo	0.71 445	0.27 3	2.40 329	0.89 572	0.23 218	0.62 410	1.40 663	0.67 273	0.70 386	0.72 521	0.77 544	0.55 388	3.03 669	0.60 238	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.21 442	0.12 128	0.37 222

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.22 208	0.64 261	0.66 322	0.47 268	0.33 209	0.30 218	0.25 218	0.49 184	0.29 156	0.12 344	0.27 387	0.71 648	0.37 562	0.12 128	0.41 255

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 388	0.22 161	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	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
GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 420	0.45 159	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 147	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 260

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.52 581

PSi22a	0.63 373	0.32 60	0.91 11	0.96 585	1.42 622	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 307	0.39 262	0.09 94	1.75 617	0.07 1	0.42 584	0.13 163	3.64 680

LACA2	0.32 33	1.15 508	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

FE-Mocha	0.61 336	0.36 109	1.84 173	1.06 595	0.34 369	0.43 137	0.17 75	0.72 304	0.55 227	0.45 251	0.50 327	0.58 403	0.45 437	2.35 613	1.18 544	0.10 183	0.40 417	0.11 292	0.21 442	0.13 163	0.31 186

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 267	0.26 325	0.57 214	0.58 251	0.30 168	0.33 209	0.29 209	0.24 200	0.60 238	0.62 408	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.14 43

xyz-stereo	3.06 672	0.44 199	30.74 716	0.24 61	0.12 8	15.34 694	0.24 278	0.56 205	0.49 165	0.62 446	7.90 687	0.64 434	0.49 473	1.44 477	1.05 522	0.09 94	0.07 24	0.34 615	0.08 98	0.13 163	0.19 89

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 254	0.39 144	1.30 87	0.45 444	0.21 173	0.74 511	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 610	0.38 242	0.89 561	0.23 187	0.86 348	0.94 497	0.11 284	0.49 438	0.09 144	0.40 574	0.13 163	0.50 316

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 251	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 251	0.38 102	0.25 105	0.14 436	0.12 228	0.13 418	0.10 185	0.13 163	0.14 43

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

GCAP-BAT	1.28 614	0.35 101	9.74 683	3.41 682	5.90 686	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 284	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.09 10

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.53 584

GCAPDPT-zeroshot	1.24 610	0.35 101	9.01 680	3.41 682	5.81 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 159	0.24 278	0.60 234	0.40 103	0.42 230	0.39 248	0.54 379	0.25 218	0.41 125	0.29 156	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.07 63	0.13 163	0.20 100

ADStereo(finetuned)	0.50 226	0.91 445	2.43 342	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.75 570	0.40 116	0.40 267	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 292

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.65 439	0.32 320	0.48 170	0.34 223	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

hknet	0.53 254	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.71 401	0.64 470	0.53 348	0.79 516	0.40 381	0.84 345	0.78 467	0.12 344	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 94	0.26 120	0.09 94	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.15 53

TRStereo	0.89 538	1.02 470	2.91 537	4.59 687	0.31 329	0.93 582	0.23 248	1.93 661	0.66 322	0.37 202	0.54 369	0.48 349	0.40 381	0.67 274	0.29 156	0.13 394	0.37 406	0.11 292	0.48 601	0.13 163	1.21 551

NF-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.55 415	0.55 499	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.44 477	0.78 467	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.42 501	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.79 470	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

KYRaft	0.52 241	0.35 101	2.40 329	0.34 294	0.21 173	0.75 514	0.43 508	0.62 246	0.63 299	0.64 470	0.92 579	0.53 370	0.72 559	0.60 238	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.14 321	0.13 163	0.54 344

RE-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

Pruner-Stereo	0.55 269	0.38 135	2.49 391	1.78 647	0.19 141	0.63 425	0.45 521	0.59 227	0.67 335	0.61 431	0.48 300	0.41 290	0.25 218	0.49 184	0.99 511	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.14 43

TVStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

Prome-Stereo	0.53 254	0.36 109	2.39 326	0.60 518	0.23 218	0.63 425	0.41 494	0.66 268	0.67 335	0.59 410	1.02 598	0.43 296	0.71 558	0.61 243	0.34 223	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.44 287

EAI-Stereo	1.16 603	0.29 16	1.94 202	0.55 499	0.97 580	1.96 652	7.94 694	1.34 625	1.03 591	1.01 589	1.48 631	0.51 360	0.66 546	0.65 268	1.42 572	0.09 94	0.23 363	0.09 144	0.53 615	0.13 163	0.49 313

CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 277	0.25 306	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 450	0.56 394	0.36 341	0.86 348	0.46 314	0.13 394	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.13 163	0.14 43

HSM-Net_RVC	0.70 440	0.40 152	2.45 367	0.27 126	0.19 141	0.68 482	0.30 402	1.29 620	0.73 415	0.73 523	0.70 505	0.77 508	0.45 437	3.73 674	0.46 314	0.13 394	0.09 137	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 420	0.49 207	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 161	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 443

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 357	0.61 243	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 266	0.30 196	0.14 33	0.49 207	0.21 170	0.52 162	0.63 299	0.44 246	0.58 412	0.44 311	0.38 357	0.47 156	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

Selective-IGEV-i1	0.99 575	0.36 109	1.98 212	1.72 644	2.18 664	0.62 410	0.33 438	0.91 452	1.13 606	0.60 421	0.53 348	1.36 634	0.29 290	0.71 299	1.00 514	0.11 284	1.94 632	0.13 418	0.30 506	0.14 195	3.51 675

Select-FE	0.89 538	0.94 456	2.99 550	0.50 476	1.03 589	1.31 622	0.92 627	1.40 631	0.59 261	1.11 601	0.55 380	1.16 621	0.75 570	0.91 367	1.20 548	0.11 284	0.46 429	0.11 292	0.49 603	0.14 195	1.09 539

PAM	0.91 548	0.43 184	2.67 470	0.77 559	0.89 568	1.81 647	1.22 654	1.13 600	0.78 469	1.16 609	0.91 578	1.39 636	0.68 550	0.76 319	1.06 525	0.10 183	0.98 520	0.10 212	0.50 607	0.14 195	0.66 402

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 147	0.33 65	0.25 105	0.14 436	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.14 195	0.18 83

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 344	0.59 227	0.55 227	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 251	0.35 88	0.28 144	0.14 436	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.14 195	0.31 186

MSKI-zero shot	0.70 440	0.44 199	2.62 446	1.47 628	0.75 546	0.56 300	0.20 127	0.80 347	0.45 140	0.60 421	0.52 341	0.44 311	0.17 66	0.70 291	0.26 120	0.09 94	2.87 678	0.09 144	0.32 525	0.14 195	0.50 316

anonymousa	0.74 462	0.60 289	2.58 425	0.96 585	1.33 616	0.61 389	0.26 325	0.69 283	0.56 236	0.55 356	0.84 559	0.82 532	0.46 448	0.56 218	0.61 405	0.10 183	1.11 539	0.12 355	0.98 668	0.14 195	0.97 518

riskmin	0.96 567	0.32 60	2.07 237	1.72 644	1.61 639	1.62 638	0.57 564	1.45 634	0.55 227	0.73 523	0.89 574	0.92 565	0.45 437	1.16 425	0.60 395	0.11 284	1.30 566	0.12 355	1.38 677	0.14 195	1.51 580

psmg	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 514	0.35 458	0.94 472	0.67 335	0.61 431	0.59 418	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.15 53

GwcNet-ADL	0.54 265	0.78 389	2.85 528	0.31 221	0.20 158	0.58 333	0.29 386	0.93 466	0.67 335	0.48 271	0.47 292	0.56 394	0.33 326	0.48 170	0.80 472	0.13 394	0.12 228	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 247

PSM-AAD	0.67 419	0.29 16	2.41 333	0.37 352	0.23 218	0.86 560	1.15 647	0.62 246	0.66 322	0.64 470	0.71 520	0.67 452	2.90 668	0.65 268	0.32 196	0.10 183	0.08 72	0.17 524	0.15 345	0.14 195	0.34 206

GMM-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.89 534	0.53 489	0.24 232	0.77 529	0.46 527	0.62 246	0.65 314	0.58 391	0.73 527	0.47 341	0.43 419	0.68 280	0.29 156	0.10 183	0.06 2	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.44 287

DCANet	0.49 218	0.91 445	2.63 447	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.41 393	0.39 106	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 292

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 159	0.16 62	0.56 205	0.59 261	0.39 214	0.37 234	0.28 197	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 271

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 256	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 125	0.41 276	0.09 94	0.62 471	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 414

S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 156	0.16 487	0.12 228	0.11 292	0.12 276	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	1.11 598	0.77 382	2.51 398	3.32 681	2.81 675	0.35 55	0.25 306	1.29 620	0.68 362	1.28 629	0.27 142	0.32 234	0.17 66	2.86 656	0.27 129	0.12 344	1.72 615	0.08 58	0.21 442	0.15 211	2.81 656

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 267	0.20 127	0.57 214	0.58 251	0.20 40	0.27 142	0.32 234	0.17 66	0.34 73	0.22 56	0.09 94	0.54 452	0.09 144	0.29 496	0.15 211	0.52 331

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 325	0.56 205	0.66 322	0.26 122	0.29 161	0.33 241	0.26 235	0.41 125	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.13 298	0.15 211	0.25 140

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 250	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 413	0.69 283	0.67 335	0.32 176	0.34 218	0.38 268	0.30 304	0.42 134	0.30 167	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.15 211	0.30 177

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 386	0.64 261	0.67 335	0.28 150	0.32 203	0.36 254	0.28 269	0.45 146	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.14 321	0.15 211	0.25 140

rvit_0105_3	0.46 180	0.86 424	2.24 289	0.33 267	0.19 141	0.44 151	0.35 458	0.74 311	0.70 386	0.38 209	0.38 242	0.41 290	0.33 326	0.46 151	0.32 196	0.19 538	0.17 311	0.17 524	0.18 400	0.15 211	0.22 116

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

test_sample1	0.61 336	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 207	0.24 278	0.83 376	0.73 415	0.51 318	0.53 348	0.52 367	0.45 437	1.40 466	0.72 447	0.11 284	0.96 516	0.10 212	0.24 464	0.15 211	1.25 558

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 73	0.20 25	0.15 467	0.13 248	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CoDeX	0.54 265	0.52 253	2.25 294	0.30 196	0.26 261	0.61 389	0.32 424	1.03 551	0.73 415	0.49 287	0.56 394	0.52 367	0.40 381	1.59 508	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.10 185	0.15 211	0.22 116

whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 267	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 262	0.24 200	0.40 116	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSMNet-ADL	0.56 277	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 476	0.27 344	0.77 325	0.58 251	0.43 237	0.53 348	0.70 483	0.45 437	1.89 567	0.64 417	0.16 487	0.13 248	0.11 292	0.13 298	0.15 211	0.51 323

IIG-Stereo	0.65 393	0.87 425	2.32 309	0.55 499	0.23 218	0.62 410	0.21 170	0.78 332	0.71 401	0.64 470	0.69 492	0.69 477	0.38 357	2.07 588	1.37 569	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.27 155

DeepStereo_RVC	0.47 188	0.37 124	2.19 273	0.55 499	0.18 106	0.60 370	0.58 566	0.52 162	0.62 287	0.49 287	0.45 281	0.39 272	0.85 587	0.47 156	0.34 223	0.12 344	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.19 89

IRAFT_RVC	0.59 314	0.74 368	2.42 337	0.47 455	0.21 173	0.59 355	0.42 501	0.68 278	0.73 415	0.54 343	0.50 327	0.49 351	0.51 482	1.57 500	1.00 514	0.11 284	0.25 376	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43

TestStereo	0.49 218	0.88 429	2.38 320	0.30 196	0.16 61	0.43 137	0.25 306	0.55 198	0.46 145	0.38 209	0.46 286	0.34 246	0.28 269	1.96 577	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.15 211	0.13 31

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 320	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 200	0.35 88	0.25 105	0.15 467	0.17 311	0.12 355	0.11 238	0.15 211	0.15 53

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 280	0.27 126	0.18 106	0.63 425	0.17 75	0.94 472	0.58 251	0.49 287	0.48 300	0.30 218	0.30 304	0.40 116	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.15 211	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
DStereoRT	1.00 579	0.72 352	2.87 531	0.36 339	0.38 413	0.92 581	0.35 458	0.92 460	1.17 614	0.57 384	0.64 464	1.04 598	1.13 617	1.75 531	1.04 521	0.15 467	0.59 463	2.18 686	0.80 649	0.16 233	2.28 642

PAM_32	0.95 563	0.43 184	2.68 477	0.64 533	1.10 603	1.78 646	1.16 649	1.12 596	0.96 574	1.07 597	0.90 577	1.38 635	0.76 574	0.78 327	1.11 534	0.10 183	1.29 563	0.10 212	0.50 607	0.16 233	0.98 520

test_sample2	0.59 314	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 256	0.28 358	0.86 409	0.70 386	0.47 268	0.53 348	0.46 332	0.41 393	1.51 487	0.66 425	0.12 344	0.93 515	0.11 292	0.24 464	0.16 233	1.01 523

MyStereo07	0.56 277	0.68 327	2.42 337	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.58 218	0.72 410	1.17 610	0.26 128	0.20 105	0.27 251	1.28 452	0.28 144	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

MyStereo06	0.70 440	0.72 352	3.51 608	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.90 445	0.67 335	1.48 645	0.53 348	0.84 540	0.57 506	0.60 238	1.11 534	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

MyStereo05	0.57 286	0.72 352	2.72 494	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.87 418	0.82 505	0.54 343	0.37 234	0.53 370	0.42 406	0.63 253	0.73 451	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

MyStereo04	0.57 286	0.68 327	2.66 461	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.88 426	0.80 490	0.48 271	0.37 234	0.54 379	0.42 406	0.61 243	0.71 443	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

ACVNet-DCA	0.67 419	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

xx1	0.71 445	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.46 332	0.37 348	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

1test111	0.72 455	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	1.03 393	0.75 457	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

11t1	0.60 326	0.49 231	2.19 273	0.35 320	0.58 506	0.48 195	0.21 170	0.72 304	0.73 415	0.49 287	0.47 292	0.35 252	0.34 334	0.61 243	0.71 443	0.12 344	1.26 558	0.10 212	0.29 496	0.16 233	1.22 553

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 185	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 214	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 484	0.12 276	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

HanStereo	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 475	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 88	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 344

DCRE	0.76 478	0.80 397	2.31 307	1.05 594	1.18 608	0.63 425	0.26 325	1.03 551	0.59 261	0.52 328	2.12 647	0.44 311	0.27 251	0.41 125	0.53 360	0.09 94	1.02 529	0.10 212	0.32 525	0.16 233	1.47 579

qqq	0.65 393	0.63 304	2.10 250	0.30 196	0.64 528	0.46 171	0.27 344	0.81 356	0.83 512	0.48 271	0.56 394	0.46 332	0.37 348	1.03 393	0.75 457	0.11 284	1.41 580	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

x	0.65 393	0.62 302	2.12 255	0.36 339	0.61 520	0.48 195	0.24 278	0.80 347	0.89 549	0.50 306	0.56 394	0.44 311	0.36 341	0.62 252	0.80 472	0.11 284	1.44 584	0.11 292	0.39 572	0.16 233	1.34 567

NINENet	0.54 265	0.40 152	2.19 273	0.55 499	0.26 261	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.77 464	0.54 343	0.57 405	0.65 439	0.32 320	1.22 437	0.34 223	0.16 487	0.13 248	0.16 505	0.11 238	0.16 233	0.14 43

AAGNet	0.92 551	0.40 152	2.53 403	0.60 518	1.01 586	0.62 410	0.45 521	0.52 162	0.68 362	0.58 391	0.53 348	0.50 355	0.72 559	1.22 437	7.32 687	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

THIR-Stereo	0.88 530	0.85 419	2.33 311	0.26 100	0.16 61	0.59 355	2.69 676	0.62 246	0.54 215	0.62 446	1.61 636	0.96 579	1.77 649	1.67 519	2.20 622	0.10 183	0.08 72	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.21 108

RAFT_R40	0.55 269	0.31 46	2.44 350	0.57 514	0.42 451	0.62 410	0.52 547	0.58 218	0.66 322	0.56 368	0.54 369	0.54 379	0.50 478	1.56 495	0.53 360	0.11 284	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

ICVP	0.48 202	0.33 74	2.37 318	0.34 294	0.22 188	0.60 370	0.55 557	0.79 340	0.53 209	0.45 251	0.60 427	0.49 351	0.36 341	0.55 215	0.46 314	0.16 487	0.16 297	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 266	0.24 61	0.11 5	0.64 438	0.24 278	0.85 398	0.70 386	0.45 251	0.54 369	0.28 197	0.27 251	0.51 193	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

IGEV_i1	0.90 544	0.33 74	2.58 425	0.83 568	1.60 638	0.58 333	0.27 344	0.89 434	0.96 574	1.13 604	0.48 300	0.98 582	0.34 334	1.19 433	0.60 395	0.11 284	2.17 657	0.13 418	0.19 418	0.17 257	2.38 645

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.17 257	0.16 66

IGEV-Stereo++	0.58 295	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 489	0.47 185	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 590	0.25 114	0.17 62	0.22 161	1.04 395	0.27 129	0.08 42	1.98 637	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 610

test_sample4	0.62 358	0.49 231	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.57 323	0.25 306	0.98 506	0.76 451	0.56 368	0.55 380	0.45 324	0.38 357	1.78 540	0.56 376	0.13 394	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.17 257	0.76 444

test_sample3	0.61 336	0.48 224	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.58 333	0.25 306	0.97 498	0.76 451	0.54 343	0.52 341	0.46 332	0.37 348	1.78 540	0.57 379	0.13 394	0.79 495	0.12 355	0.21 442	0.17 257	0.73 434

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 241	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.20 127	1.10 589	1.33 625	3.13 679	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 73	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 292	0.09 135	0.17 257	0.21 108

SMFormer	0.64 384	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.17 257	0.84 474

iRaft-Stereo_20w	1.50 634	0.42 167	4.81 658	2.24 664	2.09 661	1.36 623	1.27 656	1.38 628	0.94 566	2.07 655	0.42 261	0.85 546	0.69 555	0.87 350	1.37 569	0.10 183	4.04 687	0.09 144	0.40 574	0.17 257	4.53 689

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	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
OMP-Stereo	0.64 384	0.87 425	2.38 320	0.56 510	0.37 403	0.60 370	0.26 325	0.75 315	0.71 401	0.65 486	0.60 427	0.68 466	0.32 320	2.07 588	1.18 544	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.28 161

PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.49 184	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.49 469	0.17 85	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.48 170	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 367	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.47 156	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

SST-Stereo	0.56 277	0.30 34	2.44 350	0.71 553	0.55 494	0.62 410	0.65 589	0.57 214	0.67 335	0.59 410	0.53 348	0.51 360	0.59 517	1.57 500	0.31 186	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.11 23

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.57 222	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

CRE-IMP	0.46 180	0.31 46	2.40 329	0.53 489	0.17 85	0.79 538	0.68 599	0.54 186	0.66 322	0.47 268	0.43 265	0.44 311	0.26 235	0.43 137	0.33 211	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.23 126

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.16 61	0.60 370	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

XX-Stereo	0.98 573	0.57 278	4.45 655	1.64 638	5.33 684	0.55 292	0.16 62	0.96 490	0.43 121	0.45 251	0.65 472	0.85 546	0.19 112	0.79 331	0.26 120	0.11 284	0.80 498	0.10 212	0.32 525	0.17 257	0.78 454

222	1.02 581	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 478	0.62 410	0.24 278	1.09 586	0.86 534	0.64 470	0.67 484	0.47 341	0.42 406	1.86 560	6.73 685	0.13 394	1.21 549	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.44 577

xxxx	0.97 570	0.64 309	2.14 262	0.30 196	0.67 533	0.64 438	0.24 278	1.09 586	0.91 555	0.57 384	0.65 472	0.58 403	0.39 374	1.57 500	5.49 681	0.13 394	1.38 575	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.41 575

GMStereo	0.44 162	1.32 553	2.65 457	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 299	0.41 223	0.36 229	0.26 174	0.25 218	0.41 125	0.30 167	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.12 276	0.17 257	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
FENet	0.48 202	0.58 280	2.46 375	0.33 267	0.18 106	0.58 333	0.22 208	0.83 376	0.64 307	0.49 287	0.42 261	0.55 388	0.38 357	0.52 198	0.51 348	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.11 238	0.17 257	0.31 186

STTStereo	0.58 295	0.95 458	2.95 543	0.37 352	0.31 329	0.62 410	0.32 424	0.81 356	0.63 299	0.61 431	0.55 380	0.67 452	0.43 419	0.87 350	0.48 330	0.16 487	0.16 297	0.17 524	0.20 431	0.17 257	0.25 140

coex_refinement	0.67 419	1.33 558	2.48 385	0.38 372	0.26 261	0.64 438	0.34 448	0.88 426	0.68 362	0.61 431	0.63 450	0.80 524	0.48 467	1.84 554	1.09 531	0.13 394	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.18 282	0.38 231

GIP-stereo	0.61 336	0.68 327	1.05 35	0.95 584	1.46 629	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 380	0.59 390	0.10 183	1.33 570	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 632

rvit_105_1	0.52 241	0.93 455	2.30 304	0.36 339	0.24 232	0.51 236	0.45 521	0.81 356	0.79 482	0.46 264	0.44 278	0.45 324	0.38 357	0.63 253	0.39 262	0.20 549	0.18 323	0.18 543	0.22 456	0.18 282	0.21 108

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 436	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 214	0.51 331	0.40 283	0.29 290	0.46 151	0.31 186	0.21 560	0.15 282	0.22 572	0.15 345	0.18 282	0.33 197

test_sample6	0.64 384	0.51 248	2.17 266	0.35 320	0.18 106	0.56 300	0.27 344	1.00 525	0.80 490	0.56 368	0.66 479	0.47 341	0.39 374	1.95 575	0.60 395	0.14 436	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.18 282	0.78 454

test_sample5	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.55 356	0.63 450	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

MoCha-V2	0.74 462	0.78 389	2.18 270	1.01 593	1.55 633	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 218	0.27 251	1.56 495	0.47 320	0.09 94	1.94 632	0.08 58	0.37 562	0.18 282	1.62 595

mmm	0.66 413	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 564	0.49 207	0.27 344	0.82 365	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.47 341	0.38 357	0.81 339	0.73 451	0.12 344	1.37 574	0.14 455	0.45 587	0.18 282	1.35 569

DualNet	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.56 368	0.66 479	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

1111x	1.06 589	0.79 393	3.29 582	0.33 267	0.60 513	0.64 438	0.33 438	1.10 589	0.92 557	0.59 410	0.69 492	0.59 407	0.47 460	2.64 638	4.61 675	0.12 344	1.38 575	0.11 292	0.49 603	0.18 282	1.30 564

LL-Strereo2	0.62 358	1.36 570	2.47 380	1.37 620	0.96 577	0.54 277	0.28 358	0.61 240	0.49 165	0.42 230	0.34 218	0.44 311	0.21 147	0.57 222	0.53 360	0.11 284	0.26 380	0.16 505	0.14 321	0.18 282	0.98 520

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 277	0.24 278	0.71 300	0.52 196	0.62 446	0.55 380	0.40 283	0.41 393	0.43 137	0.33 211	0.17 507	0.10 172	0.14 455	0.11 238	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 393	1.15 508	2.40 329	0.33 267	0.30 316	0.83 553	0.40 492	0.94 472	0.82 505	0.67 495	0.76 540	0.68 466	0.58 514	1.13 420	1.25 557	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.28 161

IER	0.49 218	0.73 356	2.12 255	0.27 126	0.25 243	0.65 454	0.27 344	0.76 318	0.59 261	0.56 368	0.59 418	0.60 415	0.53 492	0.64 260	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.18 282	0.15 53

DAS	0.61 336	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	2.38 618	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

SepStereo	0.57 286	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	1.55 493	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

HHNet	0.63 373	0.67 317	3.10 565	0.37 352	0.25 243	0.64 438	0.60 573	0.70 293	0.67 335	0.55 356	1.12 609	0.32 234	0.60 525	0.43 137	1.75 594	0.16 487	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.18 282	0.22 116

DRaft	0.65 393	0.47 215	2.38 320	0.25 80	0.17 85	0.64 438	0.65 589	0.56 205	0.57 243	0.67 495	0.98 590	0.38 268	0.99 606	1.42 471	2.06 612	0.11 284	0.14 264	0.10 212	0.14 321	0.18 282	0.21 108

Anonymous3	0.47 188	0.49 231	2.61 441	0.33 267	0.25 243	0.72 498	0.32 424	0.80 347	0.60 269	0.36 195	0.41 258	0.33 241	0.29 290	0.46 151	0.30 167	0.19 538	0.18 323	0.13 418	0.13 298	0.18 282	0.22 116

CFNet_pseudo	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.15 484	0.10 185	0.18 282	0.33 197

test_xeample	0.98 573	0.65 314	2.12 255	0.29 175	0.67 533	0.60 370	0.28 358	1.08 584	0.85 527	0.62 446	0.70 505	0.44 311	0.41 393	1.95 575	5.45 679	0.12 344	1.33 570	0.11 292	0.31 517	0.18 282	1.42 576

SFCPSM	0.48 202	0.39 144	2.30 304	0.28 152	0.27 275	0.70 488	0.32 424	1.00 525	0.69 374	0.50 306	0.52 341	0.43 296	0.36 341	0.53 208	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.18 282	0.23 126

PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 323	0.24 278	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 200	0.41 125	0.24 87	0.42 620	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

RASNet	0.69 433	1.05 480	2.59 428	0.37 352	0.47 471	0.66 467	0.33 438	0.82 365	0.76 451	0.51 318	0.65 472	0.93 570	0.62 530	2.20 604	0.80 472	0.14 436	0.09 137	0.09 144	0.11 238	0.18 282	0.37 222

MSMDNet	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.13 418	0.10 185	0.18 282	0.43 271

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 358	1.15 508	3.11 566	0.39 389	0.37 403	0.60 370	0.28 358	0.87 418	0.64 307	0.63 459	0.56 394	0.71 486	0.45 437	1.08 409	0.52 352	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.15 345	0.18 282	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.
ccs_rob	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.16 505	0.10 185	0.18 282	0.33 197

AdaStereo	0.48 202	0.44 199	2.18 270	0.36 339	0.20 158	0.59 355	0.29 386	0.97 498	0.74 436	0.52 328	0.55 380	0.61 417	0.33 326	0.52 198	0.44 301	0.18 520	0.08 72	0.17 524	0.11 238	0.18 282	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.
HSM	0.67 419	0.92 450	2.29 302	0.30 196	0.29 300	0.65 454	0.29 386	0.98 506	0.67 335	0.59 410	0.58 412	1.39 636	0.65 539	2.56 630	0.45 307	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.24 136

DLCB_ROB	0.61 336	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 454	0.37 470	0.86 409	0.76 451	0.73 523	0.70 505	0.84 540	0.47 460	1.57 500	0.72 447	0.13 394	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.18 282	0.33 197

IGEV-FE	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

GASTEREO	0.89 538	0.83 409	1.67 150	2.15 660	1.89 650	0.52 256	0.21 170	0.62 246	0.62 287	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 311	1.11 416	0.68 432	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.29 496	0.19 312	3.79 682

MSCF	0.88 530	0.84 414	1.67 150	2.15 660	1.87 649	0.51 236	0.21 170	0.63 254	0.61 276	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 304	1.06 399	0.67 429	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.31 517	0.19 312	3.72 681

DDVS	0.67 419	0.46 211	1.74 156	2.40 668	0.35 382	0.86 560	0.98 631	0.72 304	0.52 196	0.53 337	0.57 405	0.89 561	0.37 348	1.22 437	0.57 379	0.15 467	0.14 264	0.14 455	0.12 276	0.19 312	0.42 260

ITSA-stereo	0.52 241	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 370	0.29 386	0.99 515	0.82 505	0.51 318	0.48 300	0.53 370	0.59 517	1.25 446	0.73 451	0.15 467	0.12 228	0.17 524	0.16 368	0.19 312	0.32 192

test_sample7	0.65 393	0.41 160	2.08 239	0.36 339	0.20 158	0.52 256	0.32 424	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.18 520	1.21 549	0.16 505	0.15 345	0.19 312	1.22 553

tta	0.63 373	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.19 312	0.59 376

qqq1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

fff1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

mmx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

xxx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

IGEV_Zeroshot_test	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

PCWNet_CMD	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.43 271

CFNet_ucs	0.50 226	0.55 272	2.28 299	0.27 126	0.22 188	0.58 333	0.23 248	0.90 445	0.69 374	0.54 343	0.64 464	0.68 466	0.44 429	0.55 215	0.34 223	0.14 436	0.12 228	0.16 505	0.11 238	0.19 312	0.38 231

anonymousdsp2	0.88 530	0.31 46	1.96 208	1.06 595	1.56 634	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.98 583	1.20 617	0.37 234	0.65 439	0.26 235	1.19 433	0.46 314	0.10 183	2.40 667	0.10 212	0.13 298	0.19 312	2.96 659

CBFPSM	0.62 358	1.34 561	2.12 255	0.30 196	0.23 218	0.71 492	0.38 480	0.77 325	0.68 362	0.51 318	0.49 315	1.03 594	0.82 581	0.63 253	1.35 565	0.11 284	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.19 312	0.37 222

gwcnet-sp	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

Selective-RAFT	0.46 180	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 389	0.19 102	0.66 268	0.62 287	0.28 150	0.30 172	0.41 290	0.33 326	0.51 193	0.32 196	0.11 284	1.09 536	0.09 144	0.35 550	0.19 312	0.37 222

ssnet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

CRFU-Net	0.58 295	0.42 167	1.90 193	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.35 458	0.94 472	0.54 215	0.65 486	0.60 427	0.78 513	1.34 625	1.00 387	0.51 348	0.17 507	0.14 264	0.17 524	0.10 185	0.19 312	0.20 100

DSFCA	0.62 358	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 538	0.86 619	0.81 356	0.73 415	0.73 523	0.66 479	0.67 452	0.57 506	1.17 428	1.03 518	0.16 487	0.15 282	0.13 418	0.14 321	0.19 312	0.28 161

DMCA	0.50 226	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 355	0.26 325	0.81 356	0.68 362	0.59 410	0.49 315	0.56 394	0.36 341	0.65 268	0.65 422	0.14 436	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.29 168

Selective-IGEV-i32	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 386	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.86 484

WQFJA1	0.49 218	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

NLMM	0.49 218	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

DCVSM-stereo	0.52 241	0.37 124	2.45 367	0.30 196	0.22 188	0.54 277	0.52 547	0.60 234	0.52 196	0.69 505	0.47 292	0.79 516	0.49 473	0.56 218	0.90 489	0.13 394	0.14 264	0.15 484	0.13 298	0.20 335	0.21 108

ACV-stereo	0.71 445	0.85 419	3.01 553	0.33 267	0.25 243	1.01 593	0.59 569	0.62 246	0.54 215	0.42 230	0.45 281	1.54 643	1.44 633	1.40 466	0.73 451	0.14 436	0.13 248	0.12 355	0.11 238	0.20 335	0.35 213

DispNO	0.76 478	1.36 570	3.15 570	0.32 243	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.88 426	0.72 410	0.55 356	0.79 551	0.83 537	0.47 460	2.46 624	1.23 554	0.12 344	0.10 172	0.18 543	0.31 517	0.20 335	0.25 140

EKT-Stereo	1.56 640	0.55 272	2.60 436	2.54 673	19.66 701	0.55 292	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 220	0.36 229	0.43 296	0.27 251	0.74 313	0.42 286	0.13 394	0.17 311	0.11 292	0.16 368	0.20 335	0.50 316

Selective-IGEV	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 401	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.85 480

rafts_anoy	0.60 326	1.33 558	2.59 428	0.53 489	1.09 599	0.49 207	0.25 306	0.67 273	0.53 209	0.41 223	0.38 242	0.33 241	0.30 304	0.68 280	0.41 276	0.10 183	1.13 541	0.13 418	0.15 345	0.20 335	0.29 168

GES	0.49 218	0.54 263	2.37 318	0.31 221	0.19 141	0.61 389	0.30 402	0.93 466	0.52 196	0.49 287	0.53 348	0.40 283	0.43 419	0.59 231	0.67 429	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.20 335	0.30 177

UNet	0.56 277	0.58 280	2.81 519	0.32 243	0.33 353	0.74 511	0.27 344	0.86 409	0.67 335	0.55 356	0.55 380	0.72 488	0.55 499	0.79 331	0.58 386	0.12 344	0.09 137	0.13 418	0.11 238	0.20 335	0.19 89

UPFNet	0.51 238	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 454	0.37 470	0.88 426	0.65 314	0.60 421	0.53 348	0.61 417	0.41 393	0.77 321	0.55 372	0.13 394	0.13 248	0.13 418	0.13 298	0.20 335	0.16 66

PSMNet-RSSM	0.61 336	1.19 523	2.43 342	0.33 267	0.25 243	0.59 355	0.28 358	0.88 426	0.65 314	0.54 343	0.62 442	0.69 477	0.46 448	1.67 519	0.50 345	0.15 467	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.20 335	0.28 161

UCFNet_RVC	0.55 269	1.16 512	2.48 385	0.31 221	0.27 275	0.65 454	0.28 358	0.76 318	0.58 251	0.51 318	0.53 348	0.67 452	0.42 406	0.91 367	0.45 307	0.16 487	0.11 205	0.17 524	0.17 387	0.20 335	0.23 126

MDST_ROB	1.28 614	0.53 260	3.84 631	0.55 499	0.45 462	4.06 677	0.60 573	1.36 626	0.89 549	2.18 660	1.17 611	0.98 582	0.72 559	4.28 677	2.12 616	0.20 549	0.16 297	0.19 551	0.17 387	0.20 335	0.84 474

ISRNet	0.51 238	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 207	0.21 170	0.80 347	0.71 401	0.64 470	0.71 520	0.66 448	0.40 381	0.59 231	0.45 307	0.23 575	0.16 297	0.21 567	0.20 431	0.21 350	0.37 222

AIO-test2	0.60 326	1.55 604	2.73 499	0.63 529	0.42 451	0.50 226	0.23 248	0.84 385	0.73 415	0.34 188	0.53 348	0.37 262	0.22 161	0.70 291	0.32 196	0.75 644	0.16 297	0.13 418	0.17 387	0.21 350	0.47 300

AIO-Stereo	0.64 384	0.60 289	1.63 142	1.31 614	1.45 626	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 512	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 106	0.63 415	0.10 183	1.25 554	0.09 144	0.41 579	0.21 350	1.73 601

MyStereo8	0.73 458	1.16 512	2.89 534	0.53 489	0.34 369	0.71 492	0.20 127	1.87 657	0.59 261	0.53 337	0.66 479	0.50 355	0.33 326	1.27 451	0.62 408	0.10 183	1.19 545	0.10 212	0.21 442	0.21 350	0.61 383

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 470	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 235	0.46 151	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.21 350	0.15 53

4D-IteraStereo	0.62 358	1.29 549	3.04 559	0.27 126	0.30 316	0.46 171	0.26 325	0.54 186	0.51 184	0.41 223	0.31 186	0.39 272	0.19 112	0.53 208	0.65 422	0.09 94	0.47 433	0.12 355	0.11 238	0.21 350	2.14 624

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 333	0.23 248	0.84 385	0.66 322	0.42 230	0.44 278	0.28 197	0.35 337	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 524	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 337

CSP-Net	0.55 269	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 529	0.35 458	0.90 445	0.62 287	0.62 446	0.60 427	0.65 439	0.42 406	1.76 534	0.47 320	0.17 507	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.21 350	0.16 66

IPLGR	0.58 295	0.64 309	3.12 567	0.37 352	0.18 106	0.62 410	0.54 553	1.06 578	0.69 374	0.73 523	0.46 286	0.50 355	0.44 429	1.12 419	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.21 350	0.20 100

pcwnet_v2	0.65 393	0.54 263	4.29 651	0.33 267	0.27 275	0.60 370	0.25 306	1.02 544	0.92 557	0.61 431	0.69 492	0.62 422	0.54 494	0.67 274	0.38 255	0.18 520	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.21 350	0.49 313

HCRNet	0.50 226	0.75 375	2.08 239	0.39 389	0.29 300	0.58 333	0.22 208	0.79 340	0.67 335	0.49 287	0.49 315	0.48 349	0.37 348	1.13 420	0.40 267	0.15 467	0.10 172	0.15 484	0.13 298	0.21 350	0.19 89

MMNet	0.55 269	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 538	0.28 358	0.86 409	0.79 482	0.62 446	0.58 412	0.59 407	0.56 501	0.80 335	0.61 405	0.11 284	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.21 350	0.22 116

ac_64	0.63 373	0.77 382	2.71 492	0.37 352	0.34 369	0.64 438	0.30 402	0.86 409	0.67 335	0.58 391	0.53 348	0.88 558	0.48 467	1.84 554	0.71 443	0.15 467	0.12 228	0.12 355	0.12 276	0.21 350	0.25 140

CFNet-ft	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

CFNet_RVC	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

MLCV	0.59 314	1.41 582	2.41 333	0.31 221	0.15 47	0.60 370	0.23 248	0.77 325	0.63 299	0.67 495	0.66 479	0.55 388	0.37 348	1.16 425	1.09 531	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

iResNet	0.59 314	1.09 487	2.54 407	0.44 437	0.18 106	0.65 454	0.29 386	0.89 434	0.75 442	0.59 410	0.64 464	0.43 296	0.39 374	0.73 309	1.24 556	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 247

Selective-IGEV-i16pc	0.76 478	0.44 199	5.34 665	0.32 243	0.19 141	1.17 615	0.61 578	0.94 472	0.80 490	0.37 202	0.51 331	0.53 370	0.29 290	2.08 591	0.38 255	0.23 575	0.23 363	0.12 355	0.16 368	0.22 367	0.21 108

NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 430	0.49 207	0.21 170	1.54 640	1.71 645	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 235	0.41 125	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.22 367	0.23 126

G2L-ROB	0.59 314	1.32 553	2.59 428	0.30 196	0.22 188	0.59 355	0.28 358	0.80 347	0.61 276	0.56 368	0.45 281	0.70 483	0.35 337	1.38 463	0.72 447	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

GREAT-IGEV	0.92 551	0.56 276	2.08 239	0.98 588	2.29 667	0.47 185	0.18 93	0.35 23	0.78 469	0.74 530	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 387	0.55 372	0.09 94	3.79 685	0.07 1	0.26 480	0.22 367	3.26 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AE-Stereo	0.71 445	0.32 60	2.44 350	0.44 437	0.50 475	0.58 333	0.23 248	1.08 584	0.67 335	0.67 495	0.51 331	0.47 341	0.24 200	0.63 253	0.32 196	0.09 94	2.15 653	0.11 292	0.45 587	0.22 367	2.01 615

StereoVision	0.52 241	1.12 498	2.70 491	0.34 294	0.32 345	0.47 185	0.26 325	0.73 308	0.61 276	0.33 181	0.89 574	0.45 324	0.26 235	0.52 198	0.39 262	0.14 436	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.22 367	0.14 43

MC-Stereo	0.58 295	0.37 124	2.00 217	0.88 571	0.64 528	0.54 277	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 391	0.39 248	0.27 188	0.27 251	0.71 299	0.32 196	0.09 94	1.20 546	0.09 144	0.16 368	0.22 367	1.92 610

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 209	0.23 187	0.34 73	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.22 367	0.15 53

dd	0.48 202	1.32 553	2.41 333	0.31 221	0.17 85	0.58 333	0.26 325	0.50 146	0.71 401	0.42 230	0.41 258	0.34 246	0.28 269	0.47 156	0.41 276	0.18 520	0.10 172	0.13 418	0.12 276	0.22 367	0.16 66

GANet-ADL	0.48 202	0.56 276	2.51 398	0.34 294	0.20 158	0.58 333	0.25 306	0.80 347	0.57 243	0.43 237	0.61 435	0.56 394	0.31 311	0.44 143	0.44 301	0.14 436	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.38 231

CrosDoStereo	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

NRIStereo	0.50 226	0.34 89	2.44 350	0.52 485	0.16 61	0.94 585	0.73 607	0.52 162	0.65 314	0.48 271	0.40 257	0.59 407	0.29 290	0.78 327	0.33 211	0.11 284	0.13 248	0.11 292	0.09 135	0.22 367	0.25 140

DeepStereo_LL	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

raft+_RVC	0.62 358	1.18 520	2.43 342	0.36 339	2.08 660	0.52 256	0.25 306	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 286	0.32 234	0.28 269	0.49 184	0.43 295	0.10 183	0.91 513	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.70 425

raftrobust	0.52 241	1.14 502	2.15 263	0.33 267	0.99 581	0.53 267	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 337	0.36 229	0.31 228	0.33 326	0.47 156	0.42 286	0.10 183	0.55 455	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 298

delet	0.60 326	0.84 414	2.45 367	0.33 267	0.35 382	0.73 503	0.46 527	0.89 434	0.80 490	0.58 391	0.62 442	0.67 452	0.51 482	1.14 422	0.64 417	0.12 344	0.12 228	0.13 418	0.14 321	0.22 367	0.29 168

cf-r	0.62 358	1.27 544	2.99 550	0.34 294	0.28 291	0.60 370	0.28 358	0.82 365	0.70 386	0.55 356	0.61 435	0.77 508	0.41 393	1.32 456	0.52 352	0.13 394	0.09 137	0.11 292	0.12 276	0.22 367	0.27 155

DMCA-RVC	0.70 440	1.30 550	3.59 615	0.37 352	0.89 568	0.57 323	0.31 413	0.73 308	0.59 261	0.69 505	0.54 369	0.59 407	0.57 506	1.25 446	0.66 425	0.16 487	0.38 410	0.20 561	0.15 345	0.22 367	0.23 126

AEACV	0.89 538	0.29 16	1.84 173	2.50 671	1.68 642	0.53 267	0.21 170	1.01 535	0.42 114	0.68 501	0.31 186	0.22 122	0.39 374	1.63 512	0.25 105	0.09 94	2.60 670	0.09 144	0.54 617	0.23 385	2.27 641

GCAP-Stereo	0.59 314	1.35 565	2.44 350	0.49 469	1.02 588	0.52 256	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 246	0.50 327	0.30 218	0.22 161	0.68 280	0.41 276	0.09 94	1.30 566	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 344

ProNet	0.46 180	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 533	0.49 207	0.25 306	0.53 174	0.57 243	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 198	0.22 56	0.09 94	0.47 433	0.10 212	0.09 135	0.23 385	1.33 565

HGLStereo	0.61 336	1.20 525	2.59 428	0.36 339	0.40 430	0.65 454	0.30 402	0.87 418	0.67 335	0.60 421	0.70 505	0.69 477	0.56 501	1.07 408	0.59 390	0.14 436	0.13 248	0.13 418	0.12 276	0.23 385	0.23 126

FAT-Stereo	0.72 455	0.60 289	2.86 530	0.37 352	0.29 300	0.64 438	0.55 557	1.01 535	0.91 555	0.76 538	0.94 582	0.93 570	0.79 578	1.82 550	0.60 395	0.19 538	0.19 329	0.17 524	0.16 368	0.23 385	0.47 300

BEATNet_4x	0.57 286	1.16 512	2.56 419	0.35 320	0.16 61	0.56 300	0.25 306	0.91 452	0.64 307	0.55 356	0.53 348	0.59 407	0.43 419	0.67 274	0.76 461	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.23 385	0.58 369

iResNet_ROB	0.60 326	1.59 612	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 370	0.22 208	0.99 515	0.85 527	0.61 431	0.63 450	0.58 403	0.42 406	1.08 409	0.98 509	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

WQFJX1	0.51 238	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 195	0.25 306	2.07 665	2.18 662	0.27 135	0.26 128	0.30 218	0.28 269	0.51 193	0.33 211	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.45 292

WQFJX	0.49 218	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 420	0.47 185	0.23 248	1.85 655	1.92 656	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 269	0.43 137	0.36 235	0.10 183	0.12 228	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.54 344

NLMM1	0.53 254	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 207	0.24 278	2.08 666	2.47 667	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 218	0.48 170	0.35 231	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.24 392	0.57 362

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 137	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 355	0.17 66	0.30 41	0.37 246	0.10 183	0.18 323	0.11 292	0.10 185	0.24 392	0.43 271

HI	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 171	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 156	0.59 390	0.07 8	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.42 260

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 292	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 260	0.36 235	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.29 168

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 531	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 222	0.22 56	0.08 42	0.21 353	0.10 212	0.08 98	0.24 392	1.16 543

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 475	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 156	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.77 448

RSM	0.47 188	0.51 248	1.36 97	1.37 620	1.04 591	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 227	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 116	0.22 56	0.09 94	0.24 367	0.09 144	0.35 550	0.24 392	0.80 461

ff7	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

IGEVStereo-DCA	0.74 462	0.74 368	2.09 243	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.23 248	0.49 122	0.62 287	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

ffff	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

rrr	0.84 508	0.74 368	3.40 598	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.28 358	1.23 616	0.84 524	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.29 496	0.24 392	1.75 602

11t	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

ToySt	0.67 419	0.88 429	2.61 441	0.39 389	0.73 543	0.61 389	0.38 480	0.78 332	0.73 415	0.43 237	0.70 505	0.72 488	0.45 437	0.66 271	0.62 408	0.14 436	0.63 473	0.13 418	0.33 540	0.24 392	1.18 545

ccc-4	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

Wz-Net-LNSev	0.66 413	1.30 550	2.81 519	0.35 320	0.37 403	0.80 542	0.48 533	0.91 452	0.87 540	0.63 459	0.70 505	0.80 524	0.59 517	0.67 274	0.68 432	0.15 467	0.14 264	0.12 355	0.12 276	0.24 392	0.38 231

dad	0.58 295	1.35 565	2.39 326	0.31 221	0.20 158	0.62 410	0.26 325	0.56 205	0.79 482	0.66 493	0.64 464	0.64 434	0.36 341	0.87 350	0.48 330	0.28 601	0.15 282	0.40 622	0.18 400	0.24 392	0.22 116

111	0.57 286	1.41 582	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.59 355	0.26 325	0.90 445	0.83 512	0.50 306	0.54 369	0.57 399	0.38 357	0.54 213	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 468

hitnet-ft	0.73 458	1.09 487	2.59 428	0.28 152	0.22 188	0.71 492	0.36 467	0.89 434	0.67 335	0.58 391	0.83 557	1.03 594	0.94 603	2.31 610	0.70 437	0.23 575	0.14 264	0.41 624	0.13 298	0.24 392	0.28 161

DeepPruner_ROB	0.58 295	1.06 481	2.68 477	0.30 196	0.26 261	0.63 425	0.31 413	0.83 376	0.51 184	0.62 446	0.56 394	0.65 439	0.39 374	1.06 399	0.56 376	0.19 538	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.24 392	0.33 197

DRN-Test	0.71 445	0.79 393	2.83 523	0.40 402	0.44 457	0.80 542	0.41 494	1.07 582	0.83 512	0.82 560	0.64 464	0.68 466	0.57 506	1.78 540	0.79 470	0.16 487	0.13 248	0.17 524	0.16 368	0.24 392	0.51 323

ETE_ROB	0.68 426	1.09 487	2.32 309	0.38 372	0.26 261	0.69 485	0.51 543	1.49 637	0.75 442	0.81 554	0.71 520	0.85 546	0.51 482	1.39 464	0.70 437	0.17 507	0.14 264	0.19 551	0.16 368	0.24 392	0.35 213

Hybrid-DGEV-2	0.61 336	1.16 512	2.80 514	0.33 267	0.17 85	0.73 503	0.19 102	0.89 434	0.73 415	0.61 431	0.42 261	0.53 370	0.43 419	1.00 387	0.91 491	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.25 417	0.61 383

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 451	0.43 137	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 137	0.23 75	0.09 94	1.32 569	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 522

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 444	0.52 482	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 146	0.24 87	0.08 42	0.29 390	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.77 448

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 570	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 408	0.55 631	1.42 583	0.11 292	0.13 298	0.25 417	0.56 356

DualNet (step1)	0.76 478	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.65 636	1.21 549	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

test_sample9	1.07 592	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

test_sample8	1.23 609	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	1.01 535	0.75 442	1.23 623	0.63 450	2.53 659	1.31 624	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

cc1	0.74 462	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.20 631

ffm	0.78 489	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

ff1	1.07 592	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

tt1	0.74 462	0.73 356	2.34 313	0.67 543	0.63 523	0.75 514	0.24 278	0.85 398	0.96 574	0.81 554	0.38 242	0.26 174	0.35 337	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.19 628

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 342	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.30 167	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

anonymousdsp	0.86 520	0.59 288	2.65 457	1.33 617	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.13 604	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.12 666

IGEV-Stereo	0.86 520	0.60 289	2.65 457	1.35 619	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.14 606	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.13 667
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.86 520	0.75 375	3.36 587	0.65 536	0.76 549	0.49 207	0.33 438	1.21 615	0.80 490	0.61 431	0.23 95	0.30 218	0.29 290	1.17 428	1.57 584	0.10 183	1.79 618	0.10 212	0.40 574	0.25 417	2.09 621

psmorigin	1.41 627	0.91 445	13.83 696	0.37 352	0.30 316	0.63 425	0.37 470	0.80 347	0.64 307	0.98 582	0.87 569	1.16 621	0.78 575	3.95 675	1.09 531	0.19 538	0.22 356	0.17 524	0.19 418	0.25 417	0.47 300

PA-Net	0.93 558	1.36 570	4.14 642	0.64 533	0.41 437	0.70 488	0.53 550	0.91 452	0.88 544	0.53 337	0.60 427	0.70 483	0.54 494	2.40 620	2.57 638	0.17 507	0.28 389	0.19 551	0.28 491	0.25 417	0.48 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.79 492	1.46 594	2.72 494	0.34 294	0.25 243	0.59 355	0.32 424	0.88 426	0.83 512	0.62 446	0.95 585	0.80 524	0.43 419	2.46 624	1.72 590	0.38 617	0.26 380	0.10 212	0.09 135	0.25 417	0.43 271

HITNet	0.55 269	1.28 547	2.73 499	0.35 320	0.14 33	0.56 300	0.23 248	0.89 434	0.62 287	0.52 328	0.51 331	0.49 351	0.38 357	0.52 198	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.61 383
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
XPNet_ROB	0.68 426	1.11 494	2.28 299	0.38 372	0.27 275	0.67 476	0.47 531	0.94 472	0.75 442	0.80 551	0.71 520	0.81 529	0.54 494	1.72 526	0.84 482	0.22 567	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.25 417	0.45 292

SGM-Forest	1.84 648	7.91 691	10.36 686	0.42 419	0.33 353	1.04 598	1.29 657	1.01 535	0.88 544	1.19 612	2.30 654	1.03 594	1.79 650	2.60 635	2.81 647	0.22 567	0.21 353	0.21 567	0.19 418	0.25 417	0.79 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.87 527	0.49 231	5.92 670	0.33 267	0.21 173	1.07 605	0.67 596	1.13 600	0.97 581	0.44 246	0.77 544	0.66 448	0.46 448	2.29 608	0.54 366	0.24 583	0.25 376	0.15 484	0.19 418	0.26 438	0.28 161

AIO_rvc	0.95 563	1.02 470	2.57 423	2.80 678	1.91 653	0.37 73	0.24 278	0.52 162	0.60 269	0.98 582	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 601	0.29 156	0.11 284	1.39 579	0.08 58	0.11 238	0.26 438	2.87 657

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 226	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 313	0.37 246	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.59 261	0.38 209	0.41 258	0.26 174	0.24 200	0.37 98	0.24 87	0.08 42	0.81 502	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 437	0.20 158	0.52 256	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 391	0.59 418	0.63 426	0.29 290	0.59 231	0.34 223	0.16 487	0.09 137	0.16 505	0.09 135	0.26 438	0.26 148

raft_robust	0.68 426	1.24 538	2.42 337	0.30 196	0.57 502	0.53 267	0.25 306	0.95 487	0.79 482	0.49 287	0.46 286	1.12 614	0.74 566	1.50 486	0.61 405	0.09 94	0.62 471	0.10 212	0.30 506	0.26 438	0.30 177

PFNet	0.62 358	0.42 167	2.69 484	0.43 432	0.55 494	0.62 410	0.27 344	0.64 261	0.72 410	0.61 431	0.56 394	0.45 324	0.33 326	1.86 560	1.12 536	0.28 601	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.26 438	0.27 155

LMCR-Stereo	0.61 336	1.00 465	2.60 436	0.42 419	0.22 188	0.74 511	0.31 413	1.06 578	0.70 386	0.62 446	0.64 464	0.40 283	0.52 489	0.84 345	1.27 560	0.20 549	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.26 438	0.16 66

GwcNet-RSSM	0.64 384	1.38 579	2.69 484	0.33 267	0.26 261	0.60 370	0.32 424	0.84 385	0.73 415	0.56 368	0.65 472	0.72 488	0.42 406	1.78 540	0.60 395	0.14 436	0.10 172	0.12 355	0.13 298	0.26 438	0.26 148

DANet	0.85 517	0.68 327	2.41 333	1.18 608	0.48 473	0.77 529	1.23 655	0.93 466	1.53 637	0.90 572	0.72 525	0.97 581	0.57 506	1.86 560	1.05 522	0.18 520	0.16 297	0.19 551	0.16 368	0.26 438	0.67 409
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.71 445	1.24 538	2.56 419	0.42 419	0.45 462	0.73 503	0.46 527	0.98 506	0.81 499	0.77 540	0.56 394	0.74 496	0.48 467	1.69 524	0.91 491	0.15 467	0.14 264	0.15 484	0.15 345	0.26 438	0.51 323

DISCO	0.61 336	0.63 304	1.98 212	0.46 449	0.34 369	0.84 558	0.35 458	0.88 426	0.81 499	0.61 431	0.64 464	1.06 603	0.53 492	1.11 416	0.83 481	0.13 394	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.26 438	0.37 222

NCCL2	0.71 445	1.32 553	2.30 304	0.44 437	0.31 329	0.71 492	0.67 596	0.89 434	0.69 374	0.70 509	0.61 435	0.85 546	0.54 494	1.58 507	0.70 437	0.20 549	0.17 311	0.66 645	0.25 472	0.26 438	0.38 231

LALA_ROB	0.68 426	1.14 502	2.50 396	0.37 352	0.29 300	0.78 534	0.55 557	0.99 515	0.84 524	0.82 560	0.68 487	0.93 570	0.50 478	1.01 390	0.89 487	0.21 560	0.15 282	0.21 567	0.18 400	0.26 438	0.30 177

PSMNet_ROB	0.75 473	1.42 587	2.93 539	0.39 389	0.32 345	0.73 503	0.56 561	0.90 445	0.74 436	0.56 368	0.60 427	0.75 501	0.47 460	2.00 581	1.31 561	0.18 520	0.13 248	0.19 551	0.20 431	0.26 438	0.40 247

SCV_C0	0.73 458	0.68 327	2.05 233	1.50 632	0.92 572	0.45 159	0.20 127	0.96 490	0.71 401	0.65 486	0.33 209	0.31 228	0.20 130	1.25 446	0.52 352	0.09 94	1.68 614	0.08 58	0.30 506	0.27 453	1.52 581

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.52 196	0.38 209	0.35 225	0.46 332	0.25 218	0.41 125	0.26 120	0.08 42	1.08 534	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 247

IGEV++	0.74 462	0.70 340	2.05 233	1.11 602	1.09 599	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 251	0.98 384	0.31 186	0.10 183	2.50 669	0.08 58	0.15 345	0.27 453	2.70 655

MIPNet	0.88 530	1.07 482	2.85 528	0.61 524	0.18 106	1.46 629	1.37 659	1.65 647	0.78 469	1.93 654	0.85 562	0.75 501	1.66 643	0.87 350	0.34 223	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.32 525	0.27 453	0.26 148

GEStereo_RVC	0.61 336	1.19 523	2.61 441	0.48 456	0.25 243	0.63 425	0.37 470	1.05 565	0.79 482	0.55 356	0.55 380	0.59 407	0.44 429	1.10 411	0.48 330	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.27 453	0.43 271

RALCasStereoNet	0.65 393	1.34 561	2.56 419	0.43 432	0.96 577	0.50 226	0.26 325	0.62 246	0.56 236	0.43 237	0.49 315	0.36 254	0.28 269	0.72 307	0.53 360	0.10 183	1.18 544	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 559

psm_up	0.65 393	1.02 470	2.53 403	0.36 339	0.31 329	0.64 438	0.38 480	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.57 405	0.68 466	0.57 506	1.90 572	0.52 352	0.17 507	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.27 453	0.22 116

NCC-stereo	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	0.35 213

Nwc_Net	0.75 473	1.10 492	2.96 544	0.42 419	0.39 420	0.77 529	0.39 487	1.06 578	0.73 415	0.65 486	1.00 594	0.99 586	0.74 566	1.43 472	0.99 511	0.24 583	0.15 282	0.23 580	0.26 480	0.27 453	0.30 177

Abc-Net	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	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
RYNet	0.77 487	0.91 445	2.36 316	0.37 352	0.41 437	0.88 569	0.44 517	0.99 515	0.88 544	0.65 486	0.54 369	0.92 565	0.61 528	2.70 644	1.23 554	0.15 467	0.14 264	0.17 524	0.14 321	0.27 453	0.55 354

StereoDRNet-Refined	0.55 269	0.61 295	2.07 237	0.34 294	0.21 173	0.68 482	0.26 325	0.87 418	0.73 415	0.70 509	0.69 492	0.74 496	0.45 437	1.10 411	0.62 408	0.12 344	0.09 137	0.14 455	0.14 321	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.88 530	0.75 375	2.73 499	0.36 339	0.22 188	0.76 519	0.47 531	1.05 565	0.81 499	1.06 596	1.04 602	0.88 558	1.36 628	2.17 603	2.03 609	0.23 575	0.24 367	0.27 594	0.25 472	0.27 453	0.73 434

RT-IGEV	0.87 527	0.33 74	2.66 461	0.59 516	0.55 494	0.93 582	0.81 615	1.19 611	1.10 601	1.05 593	0.93 581	1.11 613	0.78 575	0.75 315	1.67 587	0.12 344	0.47 433	0.11 292	0.49 603	0.28 466	1.56 586

z-ln-s-r	0.76 478	1.41 582	2.84 525	0.33 267	0.27 275	0.58 333	0.37 470	0.92 460	0.89 549	0.54 343	0.81 552	0.64 434	0.48 467	2.23 605	1.74 592	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.28 466	0.40 247

G2L-Stereo_test	0.64 384	1.34 561	2.55 415	0.34 294	0.24 232	0.75 514	0.39 487	0.83 376	0.65 314	0.62 446	0.54 369	0.74 496	0.40 381	1.57 500	0.75 457	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 271

MIM_Stereo	0.55 269	0.92 450	2.65 457	0.32 243	1.09 599	0.51 236	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 271	0.54 369	0.43 296	0.27 251	0.57 222	0.30 167	0.08 42	0.17 311	0.11 292	0.10 185	0.28 466	0.80 461

HBP-ISP	0.82 501	1.57 608	3.28 580	0.50 476	0.27 275	0.86 560	0.54 553	1.09 586	0.78 469	0.81 554	0.70 505	0.68 466	1.00 607	2.02 582	0.47 320	0.24 583	0.24 367	0.29 604	0.25 472	0.28 466	0.52 331

Wz-Net-MNSev	0.74 462	1.42 587	2.75 504	0.38 372	0.33 353	0.90 576	0.61 578	0.98 506	0.94 566	0.77 540	0.75 537	0.75 501	0.66 546	1.39 464	0.76 461	0.17 507	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.28 466	0.48 307

ADCRef	0.88 530	1.45 592	2.68 477	0.38 372	0.35 382	0.95 587	0.51 543	0.92 460	0.81 499	0.89 570	0.84 559	0.61 417	1.35 626	1.26 450	3.38 657	0.14 436	0.12 228	0.17 524	0.19 418	0.28 466	0.34 206

ADCP+	1.03 586	1.68 624	3.83 629	0.35 320	0.39 420	1.05 600	0.79 614	0.94 472	0.86 534	0.69 505	0.68 487	0.85 546	1.53 642	1.02 391	4.56 674	0.13 394	0.12 228	0.16 505	0.15 345	0.28 466	0.44 287

NVstereo2D	0.63 373	0.57 278	2.29 302	0.37 352	0.35 382	0.69 485	0.49 540	0.96 490	0.88 544	0.49 287	0.54 369	0.72 488	0.46 448	1.98 579	0.50 345	0.19 538	0.20 344	0.18 543	0.16 368	0.28 466	0.34 206

NaN_ROB	1.25 611	1.46 594	3.84 631	0.54 497	0.56 497	1.12 610	0.99 632	1.05 565	1.03 591	1.10 599	0.87 569	0.77 508	1.07 612	5.85 683	2.98 650	0.16 487	0.23 363	0.16 505	0.24 464	0.28 466	0.66 402

CBMV	0.86 520	1.00 465	2.82 521	0.35 320	0.21 173	0.78 534	0.78 612	1.05 565	0.87 540	0.90 572	0.74 530	0.87 554	1.89 653	1.67 519	1.38 571	0.19 538	0.20 344	0.21 567	0.19 418	0.28 466	0.84 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo	0.62 358	1.27 544	2.67 470	0.31 221	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.60 269	0.56 368	0.53 348	0.71 486	0.37 348	1.74 529	0.57 379	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.11 238	0.29 477	0.34 206

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 501	0.78 389	3.67 618	0.35 320	0.81 559	1.25 620	0.88 622	1.13 600	0.58 251	0.84 564	0.52 341	1.24 623	0.64 536	0.77 321	0.70 437	0.10 183	0.53 449	0.11 292	0.45 587	0.29 477	0.81 468

RSM++	0.48 202	0.52 253	1.27 79	1.62 636	1.27 615	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 236	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 106	0.23 75	0.09 94	0.11 205	0.09 144	0.35 550	0.29 477	0.80 461

Sa-1000	0.61 336	1.07 482	2.71 492	0.32 243	0.61 520	0.61 389	0.31 413	1.00 525	0.76 451	0.53 337	0.83 557	0.43 296	0.33 326	0.69 284	0.30 167	0.10 183	0.52 446	0.13 418	0.28 491	0.29 477	0.29 168

test_4	0.47 188	0.80 397	2.15 263	0.36 339	0.29 300	0.59 355	0.28 358	0.50 146	0.42 114	0.43 237	0.76 540	0.39 272	0.22 161	0.73 309	0.49 341	0.08 42	0.18 323	0.11 292	0.15 345	0.29 477	0.27 155

test-3	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 328	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.62 386

test_1	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 318	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.63 392

RALAANet	0.52 241	1.37 575	2.63 447	0.33 267	0.23 218	0.48 195	0.19 102	0.69 283	0.55 227	0.49 287	0.46 286	0.39 272	0.31 311	0.53 208	0.53 360	0.10 183	0.33 402	0.11 292	0.17 387	0.29 477	0.13 31

NOSS_ROB	0.75 473	1.03 474	2.27 297	0.68 549	0.26 261	0.68 482	0.30 402	0.99 515	0.82 505	0.59 410	0.58 412	0.77 508	0.39 374	2.75 649	0.48 330	0.25 590	0.24 367	0.28 596	0.26 480	0.29 477	1.07 534

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 278	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 156	0.69 435	0.07 8	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.30 486	0.45 292
1: 1. 1
RAFT+CT+SA	0.60 326	1.25 541	2.49 391	0.38 372	0.75 546	0.55 292	0.34 448	0.83 376	0.68 362	0.39 214	0.55 380	0.44 311	0.29 290	0.75 315	0.28 144	0.09 94	0.24 367	0.11 292	0.51 611	0.30 486	0.74 440

UDGNet	0.50 226	1.36 570	2.44 350	0.37 352	0.19 141	0.58 333	0.23 248	0.49 122	0.69 374	0.42 230	0.39 248	0.34 246	0.29 290	0.55 215	0.32 196	0.25 590	0.10 172	0.37 619	0.19 418	0.30 486	0.17 74

test_3	0.59 314	0.44 199	2.44 350	0.53 489	0.59 507	0.48 195	0.30 402	0.79 340	0.52 196	0.51 318	0.30 172	0.45 324	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.25 554	0.11 292	0.35 550	0.30 486	0.62 386

Syn2CoEx	0.78 489	1.43 590	3.54 612	0.44 437	0.31 329	0.64 438	0.43 508	1.04 557	0.83 512	0.64 470	0.77 544	0.74 496	0.74 566	1.91 573	0.64 417	0.20 549	0.17 311	0.19 551	0.15 345	0.30 486	0.59 376

FADNet-RVC-Resample	0.74 462	1.54 603	3.81 628	0.38 372	0.29 300	0.62 410	0.38 480	0.91 452	0.67 335	0.52 328	0.51 331	0.63 426	0.44 429	1.56 495	0.59 390	0.24 583	0.32 397	0.22 572	0.19 418	0.30 486	0.71 428

S-Stereo	0.82 501	0.73 356	3.79 624	0.40 402	0.37 403	0.70 488	0.69 601	1.00 525	1.03 591	0.63 459	0.92 579	0.82 532	0.59 517	2.35 613	0.71 443	0.18 520	0.22 356	0.17 524	0.18 400	0.30 486	0.67 409

ADCPNet	1.07 592	1.37 575	4.54 657	0.38 372	0.68 536	1.36 623	0.64 585	0.93 466	0.83 512	0.79 549	0.82 555	1.08 606	1.18 621	1.30 455	2.68 641	0.21 560	0.69 482	0.21 567	0.95 666	0.30 486	0.54 344

PS-NSSS	0.69 433	1.37 575	2.44 350	0.31 221	0.32 345	0.64 438	0.34 448	1.04 557	0.74 436	0.56 368	0.75 537	0.51 360	0.42 406	2.41 622	0.54 366	0.24 583	0.17 311	0.27 594	0.18 400	0.30 486	0.23 126

FSD					1.93 654	0.63 425	0.33 438	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 283	0.32 320	1.14 422	0.60 395	0.28 601	2.77 675	0.31 606	0.30 506	0.31 495

zh-mn7	0.92 551	2.02 647	3.80 625	0.35 320	0.28 291	0.73 503	0.41 494	1.00 525	1.15 611	1.03 591	1.30 621	0.75 501	0.62 530	1.98 579	1.55 583	0.17 507	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.57 362

HUF	1.33 621	0.96 459	4.06 639	2.73 676	2.17 663	0.35 55	0.24 278	1.87 657	0.75 442	1.28 629	0.29 161	1.35 632	0.19 112	1.97 578	0.43 295	0.15 467	3.91 686	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 672

AIO-test1	0.58 295	1.37 575	2.77 509	0.66 540	1.08 597	0.50 226	0.23 248	0.86 409	0.69 374	0.31 171	0.42 261	0.29 209	0.22 161	0.77 321	0.34 223	0.13 394	0.15 282	0.12 355	0.16 368	0.31 495	0.30 177

Occ-G	0.68 426	0.54 263	2.08 239	0.99 592	0.74 544	0.38 85	0.25 306	0.46 98	0.78 469	0.40 220	0.36 229	0.46 332	0.22 161	0.90 365	0.70 437	0.09 94	1.53 598	0.09 144	0.16 368	0.31 495	2.06 619

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 560	0.84 414	3.40 598	1.46 627	0.78 554	1.37 625	0.70 603	1.11 593	0.68 362	0.80 551	1.29 619	1.09 609	0.59 517	1.16 425	1.01 517	0.14 436	0.53 449	0.11 292	0.46 594	0.31 495	0.86 484

SA	0.61 336	1.14 502	2.79 513	0.32 243	0.63 523	0.57 323	0.30 402	0.97 498	0.78 469	0.43 237	0.63 450	0.39 272	0.46 448	0.70 291	0.31 186	0.10 183	0.44 427	0.13 418	0.32 525	0.31 495	0.51 323

ADLNet	0.68 426	1.02 470	2.68 477	0.35 320	0.34 369	0.67 476	0.34 448	0.95 487	0.79 482	0.70 509	0.62 442	0.80 524	0.46 448	1.77 537	0.69 435	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.54 344

RGC	0.78 489	1.10 492	2.55 415	0.45 444	0.45 462	0.73 503	0.40 492	1.00 525	0.75 442	0.75 533	1.04 602	1.02 593	0.73 562	1.74 529	1.15 541	0.24 583	0.19 329	0.28 596	0.26 480	0.31 495	0.38 231

WCMA_ROB	1.29 616	1.21 527	3.13 568	0.65 536	0.36 394	1.20 619	0.78 612	1.00 525	0.98 583	1.78 653	2.62 661	3.08 666	2.01 657	1.86 560	2.35 629	0.38 617	0.38 410	0.32 610	0.32 525	0.31 495	1.06 533

PSi22	0.56 277	1.11 494	2.34 313	0.29 175	0.13 20	0.44 151	0.14 23	0.70 293	0.55 227	0.23 80	0.29 161	0.36 254	0.22 161	0.69 284	0.54 366	0.08 42	1.62 606	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 497

zero-FE	1.27 612	0.33 74	9.38 681	1.30 613	2.25 665	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 618	0.32 176	0.22 76	0.77 508	0.22 161	0.69 284	0.96 498	0.21 560	2.25 658	0.09 144	0.61 634	0.32 505	3.25 668

AF-Net	0.76 478	1.14 502	2.74 502	0.42 419	0.41 437	0.70 488	0.41 494	1.07 582	0.94 566	0.73 523	1.05 604	1.04 598	0.86 589	1.23 440	1.00 514	0.23 575	0.15 282	0.25 591	0.18 400	0.32 505	0.35 213

ADCL	1.07 592	1.22 532	2.80 514	0.40 402	0.33 353	1.50 631	1.87 672	0.97 498	1.04 594	1.26 627	1.28 618	0.99 586	1.41 632	1.36 462	3.51 660	0.17 507	0.14 264	0.22 572	0.21 442	0.32 505	0.43 271

FBW_ROB	0.94 560	1.23 537	2.35 315	0.46 449	0.32 345	0.87 567	0.46 527	1.15 603	0.97 581	0.83 563	0.78 549	1.01 590	0.64 536	3.65 673	1.65 586	0.27 598	0.24 367	0.40 622	0.26 480	0.32 505	0.88 490

MSMD_ROB	1.41 627	1.03 474	2.75 504	0.41 413	0.32 345	2.00 656	0.61 578	0.96 490	1.43 630	2.97 677	2.63 662	4.76 679	2.04 658	2.44 623	1.78 598	0.30 607	0.26 380	0.32 610	0.32 525	0.32 505	0.63 392

GEAStereo	0.95 563	0.48 224	1.85 179	2.15 660	3.19 677	0.55 292	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 676

GSStereo	1.06 589	0.48 224	1.85 179	2.42 669	3.19 677	0.55 292	0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

GS-Stereo							0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

FC-DCNN v2	1.65 645	0.85 419	3.39 593	0.46 449	0.39 420	2.02 658	0.66 591	1.94 662	1.84 654	2.81 676	2.99 670	4.39 677	3.25 672	2.81 653	2.75 645	0.29 606	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

ssnet_v2	0.64 384	0.99 464	2.67 470	0.33 267	0.22 188	0.72 498	0.45 521	1.00 525	0.80 490	0.66 493	0.54 369	0.81 529	0.48 467	0.91 367	1.08 530	0.16 487	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.33 511	0.31 186

test_5	0.61 336	1.25 541	2.76 507	0.39 389	0.64 528	0.58 333	0.35 458	0.85 398	0.66 322	0.49 287	0.56 394	0.55 388	0.40 381	0.79 331	0.32 196	0.10 183	0.19 329	0.12 355	0.12 276	0.33 511	0.85 480

GwcNet	0.76 478	1.09 487	3.68 619	0.38 372	0.45 462	0.81 546	0.45 521	0.91 452	0.89 549	0.63 459	0.77 544	0.82 532	0.51 482	1.64 515	0.85 483	0.17 507	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.33 511	0.34 206

GANet	0.92 551	1.20 525	2.68 477	0.45 444	0.27 275	0.76 519	0.66 591	0.94 472	0.77 464	0.79 549	1.17 611	0.84 540	0.91 596	2.72 645	1.76 596	0.18 520	0.42 421	0.44 631	0.20 431	0.33 511	0.94 508

TDLM	0.83 506	1.28 547	2.38 320	0.46 449	0.26 261	0.66 467	0.55 557	0.87 418	0.80 490	2.54 669	0.62 442	0.61 417	0.51 482	2.68 642	0.67 429	0.20 549	0.11 205	0.35 616	0.15 345	0.33 511	0.48 307

FC-DCNN	1.60 643	0.85 419	3.44 604	0.46 449	0.39 420	1.96 652	0.66 591	1.72 650	1.70 644	2.75 675	2.91 669	4.20 673	3.15 671	2.72 645	2.66 640	0.30 607	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

AANet	1.18 604	1.16 512	2.94 541	0.35 320	1.41 621	0.66 467	0.38 480	0.82 365	2.26 664	1.34 633	1.54 633	1.27 625	1.21 622	1.32 456	1.26 559	0.59 633	1.95 634	0.18 543	0.39 572	0.34 521	2.25 638

DDF-Stereo	0.65 393	0.33 74	1.69 153	0.67 543	0.82 560	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 513	0.23 187	0.68 280	1.03 518	0.20 549	1.66 612	0.09 144	0.34 545	0.34 521	2.03 617

z-mn7	0.90 544	2.01 645	3.02 555	0.37 352	0.29 300	1.02 595	0.48 533	0.97 498	1.33 625	0.71 518	1.36 627	0.85 546	0.62 530	2.15 599	1.50 576	0.15 467	0.13 248	0.14 455	0.13 298	0.34 521	0.53 337

SCV	0.69 433	0.68 327	1.95 203	0.90 575	1.04 591	0.49 207	0.24 278	0.98 506	0.73 415	0.54 343	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 456	0.26 120	0.11 284	1.59 603	0.09 144	0.32 525	0.34 521	1.58 591

TestStereo1	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

SA-5K	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

IPLG	0.74 462	1.09 487	2.87 531	0.36 339	0.21 173	1.63 639	0.60 573	1.39 629	0.63 299	1.39 636	0.51 331	0.40 283	0.86 589	1.40 466	0.37 246	0.09 94	0.07 24	0.14 455	0.12 276	0.34 521	0.23 126

GMOStereo	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

error version	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

test-v	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

test-2	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

RP	0.74 462	1.01 468	2.48 385	0.44 437	0.45 462	0.66 467	0.45 521	0.95 487	0.87 540	0.70 509	0.95 585	0.99 586	0.82 581	1.55 493	0.82 479	0.26 594	0.19 329	0.23 580	0.20 431	0.34 521	0.38 231

CFNet	0.65 393	1.45 592	2.27 297	0.34 294	0.25 243	0.64 438	0.23 248	0.93 466	0.79 482	0.48 271	0.59 418	0.58 403	0.40 381	2.28 607	0.63 415	0.13 394	0.09 137	0.15 484	0.14 321	0.34 521	0.26 148

SANet	1.35 623	1.80 632	4.39 653	0.41 413	0.29 300	1.72 643	0.89 624	1.17 609	2.47 667	1.22 621	1.82 640	1.72 647	1.70 646	2.57 631	3.30 654	0.18 520	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.34 521	0.62 386

pmcnn	1.44 629	1.25 541	3.57 613	0.74 554	1.42 622	0.72 498	0.56 561	1.04 557	1.06 597	1.03 591	2.89 668	6.01 684	0.75 570	2.54 629	3.60 661	0.14 436	0.11 205	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 468

Hybrid-DGEV-03	0.53 254	1.31 552	2.33 311	0.30 196	0.17 85	0.58 333	0.24 278	0.71 300	0.51 184	0.61 431	1.00 594	0.39 272	0.28 269	0.44 143	0.41 276	0.10 183	0.23 363	0.12 355	0.09 135	0.35 536	0.53 337

NLCSM	0.53 254	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 207	0.28 358	1.39 629	1.68 642	0.31 171	0.30 172	0.30 218	0.31 311	1.43 472	0.39 262	0.11 284	0.12 228	0.11 292	0.10 185	0.35 536	0.53 337

w-ln-seven	0.86 520	1.50 600	3.03 558	0.38 372	0.35 382	1.02 595	0.48 533	1.06 578	1.13 606	0.92 575	0.86 567	0.86 553	0.60 525	1.67 519	1.89 604	0.15 467	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.35 536	0.57 362

IPLGR_C	0.64 384	1.66 623	3.36 587	0.80 565	0.31 329	0.60 370	0.60 573	0.82 365	0.69 374	0.58 391	0.62 442	0.44 311	0.31 311	0.47 156	0.43 295	0.12 344	0.22 356	0.13 418	0.15 345	0.35 536	0.21 108

AACVNet	0.61 336	1.13 501	2.47 380	0.37 352	0.21 173	0.57 323	0.25 306	0.75 315	0.55 227	0.56 368	0.60 427	0.66 448	0.44 429	2.11 596	0.49 341	0.14 436	0.11 205	0.14 455	0.11 238	0.35 536	0.23 126

ccnet	0.77 487	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 469	1.05 600	0.59 569	1.02 544	0.74 436	0.90 572	0.97 587	0.82 532	0.89 594	1.68 523	1.16 543	0.32 610	0.26 380	0.32 610	0.28 491	0.35 536	0.47 300

APVNet	0.76 478	1.11 494	3.23 574	0.39 389	0.36 394	0.85 559	0.44 517	0.96 490	0.73 415	0.58 391	0.69 492	0.76 506	0.56 501	2.29 608	0.82 479	0.17 507	0.18 323	0.24 586	0.19 418	0.35 536	0.27 155

CSAN	1.38 625	1.74 630	4.12 641	0.53 489	0.38 413	1.06 603	1.15 647	1.29 620	1.12 605	1.19 612	1.90 643	1.04 598	1.44 633	5.92 684	2.82 648	0.26 594	0.22 356	0.24 586	0.25 472	0.35 536	0.54 344

quiztm	0.45 169	1.11 494	2.05 233	0.41 413	0.38 413	0.42 129	0.23 248	0.79 340	0.54 215	0.36 195	0.43 265	0.28 197	0.20 130	0.31 45	0.28 144	0.12 344	0.10 172	0.09 144	0.09 135	0.36 544	0.39 239

w-ln-seven-2	0.81 497	1.56 607	3.14 569	0.38 372	0.28 291	0.66 467	0.43 508	0.93 466	0.93 564	0.73 523	0.77 544	0.72 488	0.65 539	1.82 550	1.75 594	0.14 436	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.36 544	0.58 369

HART	0.75 473	0.75 375	2.22 284	0.94 581	1.59 637	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 527	0.30 168	0.52 341	0.39 272	0.16 60	0.81 339	0.43 295	0.08 42	2.61 672	0.10 212	0.07 63	0.36 544	1.61 594

WZ-Net	1.04 587	1.83 634	4.20 645	0.42 419	0.36 394	0.88 569	0.71 604	1.05 565	1.11 604	0.84 564	0.94 582	1.06 603	1.17 620	2.37 615	2.24 625	0.20 549	0.14 264	0.15 484	0.16 368	0.36 544	0.53 337

CIPLG	0.63 373	1.59 612	3.16 571	0.79 563	0.31 329	0.62 410	0.57 564	0.82 365	0.68 362	0.58 391	0.63 450	0.43 296	0.31 311	0.48 170	0.42 286	0.12 344	0.20 344	0.13 418	0.13 298	0.36 544	0.21 108

ACRE	0.63 373	1.55 604	3.41 600	0.76 556	0.28 291	0.60 370	0.56 561	0.82 365	0.68 362	0.57 384	0.62 442	0.43 296	0.30 304	0.47 156	0.42 286	0.12 344	0.19 329	0.13 418	0.14 321	0.36 544	0.20 100

ACVNet	0.54 265	0.87 425	2.45 367	0.28 152	0.22 188	0.59 355	0.36 467	0.69 283	0.73 415	0.49 287	0.59 418	0.69 477	0.42 406	0.47 156	0.70 437	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.36 544	0.39 239

GANet-RSSM	0.63 373	1.14 502	2.67 470	0.38 372	0.26 261	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.56 236	0.50 306	0.57 405	0.67 452	0.50 478	1.91 573	0.50 345	0.14 436	0.10 172	0.24 586	0.12 276	0.36 544	0.28 161

SHD	0.84 508	1.14 502	2.54 407	0.80 565	0.52 482	0.76 519	0.34 448	1.16 606	1.29 622	1.11 601	0.85 562	0.98 582	0.74 566	1.25 446	1.48 575	0.22 567	0.37 406	0.20 561	0.27 489	0.36 544	0.41 255

zh-sn7	0.99 575	2.20 659	3.83 629	0.40 402	0.31 329	0.82 551	0.63 583	1.02 544	0.94 566	0.81 554	1.13 610	0.84 540	0.93 601	2.49 627	1.87 603	0.17 507	0.17 311	0.16 505	0.16 368	0.37 553	0.64 397

H2IRNET	0.48 202	1.04 477	2.57 423	0.31 221	0.19 141	0.54 277	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 394	0.47 341	0.35 337	0.47 156	0.40 267	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.14 321	0.37 553	0.26 148

ADLNet2	0.73 458	1.22 532	3.28 580	0.34 294	0.36 394	0.65 454	0.37 470	0.94 472	0.87 540	0.57 384	0.65 472	0.92 565	0.48 467	2.05 585	0.60 395	0.13 394	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.37 553	0.38 231

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 295	1.48 597	2.53 403	0.29 175	0.78 554	0.52 256	0.20 127	0.68 278	0.66 322	0.51 318	0.61 435	0.40 283	0.32 320	0.40 116	0.43 295	0.08 42	0.63 473	0.09 144	0.09 135	0.37 553	0.58 369

FCDSN-DC	1.45 631	1.12 498	3.30 583	0.48 456	0.41 437	1.13 611	0.60 573	1.17 609	1.28 621	2.25 663	2.85 666	3.65 670	3.34 674	2.58 633	2.44 631	0.31 609	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.37 553	0.78 454
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.02 581	0.70 340	3.23 574	0.60 518	0.66 532	2.00 656	0.71 604	0.78 332	0.70 386	1.14 606	2.53 658	1.29 628	1.01 608	1.47 482	1.74 592	0.25 590	0.24 367	0.24 586	0.26 480	0.37 553	0.40 247

stereogan	0.74 462	0.68 327	2.82 521	0.40 402	0.40 430	1.05 600	0.42 501	0.99 515	0.96 574	0.78 548	0.86 567	1.15 619	0.73 562	1.57 500	0.56 376	0.20 549	0.19 329	0.20 561	0.16 368	0.37 553	0.34 206

CVANet_RVC	0.82 501	1.18 520	3.98 635	0.40 402	0.28 291	0.63 425	0.43 508	0.90 445	0.78 469	1.14 606	0.69 492	0.68 466	0.52 489	2.62 636	0.48 330	0.20 549	0.13 248	0.22 572	0.37 562	0.37 553	0.48 307

DFGA-Net	0.61 336	1.55 604	2.59 428	0.32 243	0.26 261	0.54 277	0.22 208	0.67 273	0.63 299	0.50 306	0.52 341	0.35 252	0.28 269	1.84 554	0.99 511	0.10 183	0.08 72	0.12 355	0.12 276	0.38 561	0.18 83

MM-Stereo_test2	0.65 393	0.43 184	2.54 407	0.62 526	0.18 106	0.50 226	0.25 306	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 187	0.40 116	0.38 255	0.08 42	2.33 662	0.09 144	0.10 185	0.38 561	2.66 653

fast-acv-ft	0.67 419	1.24 538	3.26 578	0.39 389	0.30 316	0.80 542	0.48 533	0.74 311	0.76 451	0.60 421	0.78 549	0.76 506	0.60 525	0.70 291	0.78 467	0.16 487	0.15 282	0.18 543	0.17 387	0.38 561	0.24 136

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

ARAFT	0.65 393	1.69 625	3.34 586	0.29 175	0.16 61	0.65 454	0.36 467	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.49 315	0.56 394	0.31 311	1.23 440	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.50 316

EDNetEfficient	1.29 616	0.78 389	4.27 648	0.65 536	1.03 589	0.94 585	1.38 661	0.87 418	1.75 648	2.33 666	1.32 624	1.04 598	2.21 662	1.59 508	4.07 670	0.16 487	0.19 329	0.15 484	0.27 489	0.38 561	0.40 247

edge stereo	0.84 508	0.74 368	3.42 603	0.38 372	1.21 610	0.63 425	0.41 494	0.98 506	0.83 512	0.81 554	0.88 572	1.14 617	0.73 562	2.16 601	0.89 487	0.22 567	0.20 344	0.26 593	0.18 400	0.38 561	0.43 271

DN-CSS_ROB	0.56 277	1.64 620	2.75 504	0.42 419	0.22 188	0.57 323	0.19 102	0.79 340	0.66 322	0.46 264	0.62 442	0.41 290	0.32 320	0.73 309	0.49 341	0.12 344	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.17 74

gasm-f	0.93 558	0.71 345	2.09 243	2.15 660	2.42 670	0.54 277	0.26 325	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.33 209	0.16 44	0.22 161	0.70 291	0.93 494	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.39 570	3.58 676

coex-ft	6.14 685	1.98 641	60.80 718	0.34 294	0.30 316	0.80 542	1.17 651	0.76 318	4.34 681	19.82 705	2.15 649	1.61 645	8.77 691	1.82 550	10.36 693	0.44 624	2.05 639	0.18 543	0.19 418	0.39 570	4.61 691

Wz-Net-SNSev	0.85 517	1.83 634	3.36 587	0.42 419	0.31 329	0.71 492	0.66 591	1.04 557	0.94 566	0.68 501	0.85 562	0.96 579	0.62 530	1.75 531	1.14 539	0.16 487	0.15 282	0.16 505	0.17 387	0.39 570	0.63 392

SACVNet	0.68 426	1.08 485	2.58 425	0.38 372	0.28 291	0.65 454	0.37 470	0.91 452	0.65 314	0.67 495	0.62 442	0.69 477	0.47 460	2.07 588	0.65 422	0.18 520	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.39 570	0.41 255

EDNetEfficientorigin	8.19 688	1.27 544	145.54 720	0.51 482	0.96 577	0.75 514	0.49 540	0.86 409	1.57 639	2.12 658	1.49 632	1.28 626	1.35 626	1.84 554	2.15 619	0.14 436	0.13 248	0.17 524	0.18 400	0.39 570	0.64 397

SAMSARA	1.11 598	1.35 565	2.60 436	1.34 618	0.77 551	1.67 641	1.41 666	1.47 635	0.99 586	1.54 648	0.89 574	1.44 639	0.90 595	1.88 566	1.71 588	0.25 590	0.55 455	0.22 572	0.34 545	0.39 570	0.50 316

DeepPrunerF	0.92 551	1.33 558	3.41 600	0.46 449	0.51 478	0.64 438	0.49 540	1.16 606	2.62 670	0.65 486	0.61 435	0.65 439	0.62 530	2.23 605	1.31 561	0.23 575	0.19 329	0.30 605	0.28 491	0.39 570	0.34 206

TCMNet	0.72 455	1.15 508	2.78 511	0.51 482	0.52 482	0.73 503	0.39 487	0.94 472	0.78 469	0.60 421	0.68 487	0.63 426	0.46 448	1.71 525	0.72 447	0.18 520	0.19 329	0.23 580	0.18 400	0.40 577	0.56 356

iRaft-Stereo_5w	0.65 393	1.35 565	2.21 280	0.30 196	0.63 523	0.49 207	0.28 358	0.78 332	0.64 307	0.41 223	0.61 435	0.62 422	0.46 448	1.79 544	0.48 330	0.10 183	0.25 376	0.11 292	0.12 276	0.40 577	0.94 508

AFF-stereo	0.57 286	1.51 601	2.59 428	0.33 267	0.23 218	0.51 236	0.21 170	0.69 283	0.68 362	0.49 287	0.63 450	0.49 351	0.34 334	0.50 191	0.37 246	0.08 42	0.54 452	0.10 212	0.10 185	0.40 577	0.60 382

PVD	1.05 588	1.21 527	2.36 316	0.84 569	0.91 571	1.04 598	0.64 585	1.32 624	1.68 642	1.43 640	1.41 630	1.14 617	1.15 618	1.49 485	1.77 597	0.27 598	0.65 475	0.28 596	0.35 550	0.40 577	0.73 434

ADCS	1.14 601	2.02 647	3.36 587	0.43 432	0.37 403	0.96 589	0.81 615	1.12 596	1.17 614	1.25 626	0.98 590	1.08 606	0.92 599	1.41 470	4.97 677	0.23 575	0.21 353	0.22 572	0.23 460	0.40 577	0.67 409

AnyNet_C32	1.08 596	1.76 631	3.01 553	0.50 476	0.54 492	1.17 615	1.16 649	0.97 498	0.95 572	1.11 601	0.98 590	0.87 554	0.93 601	1.57 500	4.11 671	0.22 567	0.20 344	0.25 591	0.25 472	0.40 577	0.68 414

LSM	3.40 675	1.42 587	5.81 669	9.98 693	30.74 712	0.86 560	1.14 645	0.99 515	1.26 618	1.40 638	2.18 650	0.93 570	0.85 587	1.76 534	1.03 518	0.22 567	0.35 404	0.24 586	0.29 496	0.40 577	6.21 693

MM-Stereo_test1	0.63 373	0.64 309	2.51 398	0.54 497	0.37 403	0.44 151	0.28 358	0.68 278	0.59 261	0.43 237	0.33 209	0.26 174	0.25 218	0.89 364	0.52 352	0.10 183	1.84 623	0.10 212	0.09 135	0.41 584	1.40 574

RAFT_CTSACE	0.58 295	1.16 512	2.76 507	0.36 339	0.29 300	0.54 277	0.29 386	0.69 283	0.51 184	0.51 318	0.75 537	0.67 452	0.37 348	0.63 253	0.47 320	0.08 42	0.49 438	0.11 292	0.10 185	0.41 584	0.32 192

GANetREF_RVC	0.81 497	1.44 591	3.04 559	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.63 583	1.03 551	0.92 557	0.63 459	0.61 435	0.72 488	0.59 517	2.40 620	0.58 386	0.33 612	0.25 376	0.37 619	0.25 472	0.41 584	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
YMNet	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

YMNet_1	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

MM-Stereo_test3	0.59 314	0.85 419	2.28 299	0.53 489	0.31 329	0.45 159	0.30 402	0.78 332	0.76 451	0.33 181	0.43 265	0.32 234	0.23 187	0.61 243	0.54 366	0.10 183	1.65 611	0.10 212	0.08 98	0.42 587	0.68 414

LL-Strereo	0.85 517	1.73 627	3.06 563	0.37 352	0.61 520	0.54 277	0.33 438	1.01 535	0.76 451	0.69 505	0.58 412	0.85 546	0.78 575	2.65 639	0.54 366	0.14 436	0.58 461	0.14 455	0.12 276	0.42 587	1.05 532

ADCMid	1.06 589	1.82 633	3.53 611	0.39 389	0.36 394	0.99 590	0.58 566	1.01 535	0.94 566	1.23 623	1.02 598	1.01 590	1.01 608	1.11 416	4.04 669	0.22 567	0.19 329	0.42 626	0.32 525	0.42 587	0.53 337

UGAM	0.69 433	0.84 414	2.66 461	0.40 402	0.20 158	0.53 267	0.34 448	0.63 254	0.74 436	0.45 251	0.74 530	0.95 578	0.36 341	2.57 631	0.42 286	0.11 284	0.45 428	0.17 524	0.19 418	0.43 592	0.57 362

plain	0.43 143	0.73 356	2.80 514	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 218	0.48 170	0.32 196	0.12 344	0.08 72	0.13 418	0.09 135	0.43 592	0.13 31

iRaftStereo_RVC	0.47 188	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 202	0.43 265	0.42 295	0.23 187	0.38 102	0.28 144	0.09 94	0.70 485	0.12 355	0.11 238	0.43 592	0.77 448

acv_ft	0.57 286	0.87 425	2.45 367	0.33 267	0.41 437	0.63 425	0.29 386	0.86 409	0.73 415	0.64 470	0.59 418	0.69 477	0.45 437	0.47 156	0.68 432	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.43 592	0.39 239

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 323	0.18 93	0.60 234	0.56 236	0.37 202	0.44 278	0.38 268	0.24 200	0.48 170	0.28 144	0.09 94	0.30 392	0.11 292	0.11 238	0.44 596	0.77 448

iinet-f	0.62 358	1.18 520	2.55 415	0.33 267	0.25 243	0.82 551	0.34 448	0.87 418	0.69 374	0.56 368	0.64 464	0.73 494	0.67 548	0.80 335	0.81 476	0.14 436	0.13 248	0.11 292	0.10 185	0.44 596	0.26 148

iResNetv2_ROB	0.71 445	1.90 638	3.48 606	0.43 432	0.22 188	0.60 370	0.29 386	0.96 490	0.78 469	0.60 421	0.65 472	0.60 415	0.46 448	0.80 335	1.21 550	0.12 344	0.08 72	0.10 212	0.07 63	0.44 596	0.33 197

AASNet	0.66 413	1.49 599	2.97 545	0.37 352	0.33 353	0.65 454	0.30 402	1.00 525	0.78 469	0.56 368	0.60 427	0.55 388	0.39 374	0.88 359	0.96 498	0.15 467	0.12 228	0.13 418	0.11 238	0.45 599	0.35 213

RAFT + AFF	0.79 492	1.73 627	2.99 550	0.34 294	0.35 382	0.67 476	0.51 543	1.05 565	0.79 482	0.54 343	0.58 412	0.59 407	0.81 579	1.80 545	1.21 550	0.13 394	0.27 387	0.15 484	0.14 321	0.45 599	0.69 422

XQC	0.84 508	1.32 553	2.61 441	0.78 562	0.44 457	0.89 573	0.53 550	1.16 606	1.07 598	0.85 566	0.69 492	0.92 565	0.73 562	1.40 466	1.44 573	0.24 583	0.35 404	0.23 580	0.26 480	0.45 599	0.39 239

PASM	0.82 501	1.00 465	2.68 477	0.52 485	0.48 473	0.65 454	0.59 569	0.83 376	0.89 549	0.82 560	0.73 527	0.89 561	0.68 550	2.39 619	0.73 451	0.35 615	0.37 406	0.36 617	0.41 579	0.45 599	0.51 323

IGEV-Stereo+	0.48 202	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 469	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 243	0.80 551	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 222	0.46 314	0.10 183	1.36 572	0.08 58	0.22 456	0.46 603	1.04 530

RTSC	0.84 508	1.40 581	2.67 470	0.50 476	0.40 430	0.83 553	0.33 438	1.11 593	1.14 609	0.93 579	0.82 555	0.84 540	0.58 514	1.34 460	1.82 601	0.18 520	0.49 438	0.14 455	0.30 506	0.46 603	0.42 260

RTS	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

RTSA	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 331	0.25 157	0.18 91	0.33 65	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 607	0.10 15

Wz-Net-TNSev	1.02 581	2.26 665	3.69 620	0.38 372	0.31 329	1.00 592	0.71 604	1.12 596	1.02 589	0.74 530	0.73 527	1.09 609	0.91 596	2.46 624	2.15 619	0.21 560	0.20 344	0.16 505	0.20 431	0.48 608	0.62 386

DPSNet	1.02 581	0.72 352	2.84 525	0.60 518	0.39 420	1.08 606	0.75 608	1.41 632	1.14 609	0.74 530	0.69 492	1.05 602	1.67 644	2.09 595	2.22 624	0.27 598	0.61 466	0.20 561	0.50 607	0.48 608	1.03 529

PSMNet-RUCA	0.64 384	1.12 498	2.61 441	0.59 516	0.56 497	0.64 438	0.37 470	0.89 434	0.72 410	0.53 337	0.68 487	0.53 370	0.43 419	0.61 243	0.46 314	0.35 615	0.19 329	0.44 631	0.29 496	0.49 610	0.35 213

AnyNet_C01	1.20 606	1.89 637	4.25 647	0.55 499	0.54 492	1.57 634	1.39 662	1.10 589	1.13 606	1.19 612	1.34 626	1.15 619	1.11 615	1.73 527	2.89 649	0.26 594	0.24 367	0.28 596	0.24 464	0.50 611	0.68 414

MeshStereo	1.29 616	1.34 561	3.04 559	0.35 320	0.28 291	1.10 609	0.69 601	1.42 633	1.07 598	2.71 673	2.43 656	2.95 662	1.50 639	2.92 658	2.03 609	0.23 575	0.22 356	0.22 572	0.19 418	0.50 611	0.69 422
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
PWC_ROB	0.81 497	1.41 582	2.60 436	0.41 413	0.40 430	0.63 425	0.31 413	1.04 557	0.99 586	0.92 575	1.29 619	0.78 513	0.68 550	1.65 518	1.50 576	0.19 538	0.12 228	0.18 543	0.13 298	0.51 613	0.54 344

ELAS_RVC	1.51 637	0.88 429	3.36 587	0.63 529	0.56 497	1.53 632	2.73 677	1.53 638	1.76 649	2.26 664	2.21 653	2.10 652	3.07 670	2.08 591	2.52 634	0.42 620	0.42 421	0.42 626	0.37 562	0.51 613	0.84 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 638	0.92 450	2.91 537	0.62 526	0.57 502	3.13 669	2.21 674	1.67 648	1.58 640	2.42 667	2.43 656	1.87 649	2.49 665	1.85 558	2.70 642	0.42 620	0.43 426	0.41 624	0.40 574	0.51 613	0.85 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT	0.62 358	1.35 565	2.26 296	0.62 526	0.53 489	0.47 185	0.35 458	0.70 293	0.58 251	0.50 306	0.50 327	0.79 516	0.40 381	0.49 184	0.36 235	0.11 284	0.79 495	0.14 455	0.13 298	0.52 616	0.72 430

aanetorigin	0.81 497	1.03 474	2.64 456	0.44 437	0.44 457	0.59 355	1.00 636	0.59 227	0.70 386	1.54 648	1.22 616	0.82 532	1.08 613	1.06 399	1.07 527	0.18 520	0.15 282	0.17 524	0.21 442	0.53 617	0.65 400

FINET	1.92 650	1.96 639	4.49 656	1.62 636	1.39 620	3.51 673	4.39 684	2.89 675	2.58 669	1.39 636	1.98 644	1.35 632	2.12 661	1.64 515	2.12 616	0.84 649	1.03 531	0.18 543	0.29 496	0.54 618	2.12 623

GASNet	0.84 508	1.98 641	4.07 640	0.48 456	0.33 353	0.58 333	0.34 448	0.97 498	0.81 499	0.60 421	0.59 418	0.74 496	0.55 499	2.08 591	1.18 544	0.22 567	0.15 282	0.19 551	0.17 387	0.55 619	0.29 168

NVStereoNet_ROB	1.45 631	1.62 617	3.59 615	1.09 597	0.70 540	0.86 560	0.67 596	1.19 611	1.51 636	1.20 617	4.05 679	1.61 645	1.94 654	2.97 660	2.07 613	0.67 640	0.69 482	0.55 638	0.70 639	0.57 620	0.67 409
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 508	1.46 594	2.84 525	0.65 536	0.59 507	1.17 615	0.48 533	1.19 611	1.08 600	0.67 495	0.72 525	1.00 589	0.61 528	1.24 442	1.05 522	0.38 617	0.18 323	0.28 596	0.24 464	0.58 621	0.44 287

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 508	1.41 582	2.80 514	0.94 581	0.35 382	0.89 573	0.41 494	0.89 434	0.66 322	0.57 384	0.63 450	0.75 501	0.38 357	2.37 615	0.55 372	1.16 662	0.31 394	0.36 617	0.21 442	0.59 622	0.63 392

anonymity	0.86 520	0.68 327	1.44 116	0.64 533	0.83 561	0.67 476	0.52 547	0.98 506	0.73 415	0.96 581	0.70 505	0.81 529	0.86 589	1.10 411	1.34 563	0.64 635	0.72 490	0.58 639	1.44 678	0.60 623	0.91 497

FADNet-RVC	0.69 433	1.65 621	2.74 502	0.35 320	0.26 261	0.60 370	0.29 386	0.91 452	0.67 335	0.46 264	0.51 331	0.62 422	0.46 448	1.75 531	0.81 476	0.17 507	0.20 344	0.17 524	0.18 400	0.60 623	0.39 239

FADNet	0.71 445	1.60 616	2.53 403	0.33 267	0.30 316	0.67 476	0.29 386	0.92 460	0.75 442	0.45 251	0.49 315	0.66 448	0.57 506	1.85 558	0.85 483	0.46 627	0.20 344	0.17 524	0.20 431	0.60 623	0.37 222

CC-Net-ROB	0.95 563	1.57 608	2.93 539	0.90 575	0.39 420	0.87 567	0.44 517	1.12 596	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.64 434	0.50 478	2.73 647	0.93 494	0.97 654	0.40 417	0.87 655	0.29 496	0.61 626	0.66 402

MADNet+	1.44 629	2.19 657	6.00 671	0.89 572	0.70 540	1.58 635	1.11 642	1.56 643	1.30 624	0.89 570	1.03 600	1.25 624	1.12 616	3.29 665	2.80 646	0.48 628	0.57 459	0.39 621	0.36 560	0.63 627	0.69 422

PWCDC_ROB	0.83 506	1.57 608	2.63 447	0.48 456	0.37 403	0.78 534	0.29 386	1.04 557	1.36 628	0.63 459	2.05 646	0.64 434	0.70 557	1.10 411	1.20 548	0.33 612	0.14 264	0.15 484	0.12 276	0.63 627	0.46 298

Consistency-Raft	0.92 551	1.21 527	3.50 607	0.98 588	0.63 523	0.77 529	0.54 553	1.02 544	1.01 588	0.62 446	1.03 600	0.65 439	1.04 610	0.81 339	1.36 567	0.45 625	0.47 433	0.51 637	0.59 630	0.65 629	0.47 300

SPS-STEREO	1.22 607	1.65 621	3.41 600	0.66 540	0.69 538	1.01 593	0.68 599	1.10 589	0.96 574	1.40 638	1.25 617	1.46 640	1.08 613	2.05 585	2.24 625	0.66 639	0.61 466	0.58 639	0.57 627	0.66 630	1.65 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	3.67 678	2.70 682	5.34 665	1.65 639	1.72 643	6.02 684	5.08 687	4.10 685	3.47 676	4.59 683	4.21 681	9.81 691	5.79 685	6.44 685	6.97 686	0.88 650	1.09 536	0.33 614	0.45 587	0.68 631	2.10 622

GCST	0.84 508	1.48 597	3.02 555	1.12 605	1.09 599	0.62 410	0.19 102	0.79 340	0.56 236	0.60 421	0.65 472	0.50 355	0.31 311	1.24 442	0.74 456	0.76 645	0.46 429	0.84 651	0.64 636	0.71 632	0.57 362

FACV-RUCA	0.61 336	0.44 199	2.11 254	0.43 432	1.73 644	0.49 207	0.28 358	0.74 311	0.68 362	0.41 223	0.53 348	0.34 246	0.64 536	0.41 125	0.33 211	0.13 394	0.11 205	0.62 643	0.12 276	0.72 633	1.02 528

UDG	0.86 520	1.57 608	2.80 514	0.68 549	0.59 507	0.78 534	0.38 480	0.97 498	0.74 436	0.63 459	0.70 505	1.01 590	0.68 550	1.02 391	1.22 553	0.45 625	0.34 403	0.89 656	0.51 611	0.73 634	0.58 369

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 596	2.01 645	2.56 419	0.49 469	0.40 430	1.49 630	0.96 629	1.02 544	0.95 572	0.85 566	0.94 582	1.06 603	0.59 517	2.92 658	1.15 541	0.43 623	0.74 492	0.32 610	0.55 618	0.74 635	1.35 569

LE_ROB	4.55 681	2.43 674	9.94 684	2.79 677	4.03 681	2.40 665	3.54 679	2.72 671	11.04 690	11.64 696	4.69 684	5.25 681	10.74 693	4.52 680	9.73 691	0.82 648	0.70 485	1.34 672	0.97 667	0.74 635	0.94 508

SGM_RVC	2.11 656	1.07 482	2.87 531	0.98 588	0.92 572	2.72 668	1.88 673	1.91 660	12.27 692	2.09 656	1.99 645	2.47 658	2.24 663	2.87 657	2.03 609	0.54 629	0.47 433	0.42 626	0.47 597	0.74 635	1.22 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoAnything_RVC	1.22 607	1.71 626	3.17 572	2.52 672	2.63 673	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 287	0.71 520	0.52 367	0.19 112	1.60 511	0.57 379	0.11 284	4.13 688	0.08 58	0.05 1	0.76 638	3.79 682

MANE	3.51 677	2.03 649	3.88 633	1.89 654	2.01 658	5.98 683	4.72 685	5.87 688	7.13 688	3.80 682	5.10 685	6.11 685	5.34 683	4.39 678	5.05 678	1.07 657	1.28 561	0.50 636	0.85 661	0.76 638	2.36 644

DDUNet	0.90 544	1.63 619	2.77 509	0.77 559	0.69 538	0.83 553	0.44 517	0.90 445	0.70 386	0.68 501	0.76 540	0.92 565	0.54 494	1.14 422	1.35 565	0.61 634	0.37 406	0.96 658	0.52 614	0.77 640	0.67 409

MFMNet_re	1.01 580	1.73 627	3.04 559	0.85 570	0.76 549	0.93 582	0.81 615	1.02 544	1.10 601	1.05 593	1.06 605	0.84 540	0.96 604	0.93 373	0.97 500	0.68 641	0.61 466	0.63 644	0.60 632	0.77 640	0.80 461

Anonymous_2	1.36 624	0.49 231	2.03 227	1.71 643	1.58 635	2.49 666	0.58 566	1.59 644	2.31 665	0.77 540	0.88 572	1.03 594	0.58 514	1.20 435	0.66 425	0.32 610	1.38 575	1.42 675	3.87 693	0.78 642	1.56 586

WAO-7	1.58 642	2.04 650	3.25 577	0.94 581	0.75 546	1.75 644	1.13 644	1.87 657	1.97 659	1.46 644	2.53 658	1.98 651	1.75 647	3.13 662	2.48 633	0.69 642	0.67 477	0.94 657	0.74 647	0.80 643	0.77 448

DStereoFS	2.88 667	2.40 673	3.33 585	2.36 667	2.63 673	5.25 682	4.98 686	3.05 676	4.10 680	2.71 673	3.88 678	2.77 660	5.31 682	2.69 643	3.64 662	1.35 671	1.67 613	0.58 639	1.10 673	0.88 644	3.02 663

FADNet_RVC	0.87 527	1.51 601	2.90 536	0.31 221	0.24 232	0.71 492	0.25 306	1.00 525	0.65 314	0.45 251	0.57 405	0.61 417	0.44 429	1.53 491	0.75 457	0.94 651	0.97 517	0.28 596	1.00 669	0.89 645	1.36 571

SQANet	0.92 551	1.96 639	3.23 574	0.77 559	0.83 561	0.76 519	0.38 480	0.87 418	0.68 362	0.64 470	0.69 492	0.73 494	0.52 489	1.35 461	1.36 567	0.80 647	0.30 392	0.60 642	0.29 496	0.93 646	0.70 425

MSAF-DinoV2	3.17 673	2.52 677	10.79 687	3.57 684	0.30 316	3.28 670	0.81 615	2.81 674	1.80 651	0.81 554	0.87 569	1.59 644	1.15 618	26.18 710	2.61 639	0.18 520	0.13 248	0.19 551	1.61 683	0.94 647	1.22 553

MultiAttention	2.45 659	0.55 272	2.24 289	1.79 648	2.54 672	11.19 690	2.28 675	1.28 618	0.84 524	0.63 459	1.17 611	1.13 615	0.57 506	15.98 701	1.78 598	0.20 549	0.09 137	0.43 629	1.60 682	0.95 648	1.69 600

SGM+DAISY	2.67 663	2.14 655	4.28 650	1.92 655	2.11 662	4.36 680	5.22 688	3.17 677	3.00 675	3.24 680	3.81 677	3.03 664	3.61 675	2.53 628	3.79 664	1.15 661	1.29 563	0.66 645	0.71 643	0.95 648	2.44 647

DStereoO	1.34 622	0.76 381	2.18 270	1.19 610	2.07 659	0.79 538	3.84 682	1.01 535	1.42 629	0.72 521	1.11 608	0.80 524	1.97 655	0.96 381	2.44 631	1.25 667	0.99 522	0.48 633	0.60 632	0.96 650	1.34 567

LCNet	0.58 295	0.43 184	2.42 337	0.91 579	0.22 188	0.95 587	0.29 386	0.62 246	0.64 307	0.52 328	0.55 380	0.41 290	0.75 570	0.84 345	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.18 400	0.97 651	0.40 247

Selective-IGEV-i16pa	48.64 719	66.79 719	7.52 677	2.47 670	2.37 668	116.47 721	1.40 663	91.24 722	84.66 721	33.04 720	91.67 720	61.93 721	89.44 722	130.51 722	54.29 719	50.76 719	16.25 705	17.95 710	10.05 701	0.98 652	43.03 720

DStereoSA	2.66 661	1.38 579	3.38 592	2.11 659	2.88 676	3.99 676	6.44 691	1.48 636	3.47 676	1.23 623	4.33 682	1.33 631	4.54 679	2.05 585	5.45 679	1.23 665	1.83 622	0.49 635	1.54 680	1.11 653	2.96 659

WAO-6	1.69 646	1.87 636	3.21 573	1.15 607	1.01 586	2.29 662	1.06 641	1.85 655	2.84 674	1.30 632	2.59 660	2.19 654	1.67 644	2.62 636	2.52 634	0.96 653	0.68 479	1.19 666	0.84 660	1.13 654	0.95 511

SDNR	2.06 653	2.93 683	2.94 541	1.55 634	5.13 683	1.98 655	0.24 278	1.95 663	2.62 670	0.92 575	2.71 664	5.76 683	0.68 550	3.61 672	3.84 665	0.33 612	0.38 410	0.22 572	0.17 387	1.13 654	2.04 618

MonStereo1	2.06 653	1.22 532	2.39 326	1.22 611	1.04 591	3.53 674	0.62 581	1.55 641	1.93 657	1.50 646	3.36 675	2.24 656	10.67 692	2.85 655	1.50 576	1.08 658	0.39 416	0.96 658	0.58 628	1.16 656	1.39 572

DispFullNet	1.69 646	2.25 663	5.23 662	1.53 633	8.78 687	0.89 573	0.37 470	1.03 551	0.98 583	1.37 634	1.00 594	1.13 615	1.97 655	1.51 487	0.98 509	0.55 631	0.32 397	1.19 666	0.64 636	1.16 656	0.88 490

ACVNet_1	1.47 633	2.27 666	4.92 660	1.11 602	0.89 568	1.19 618	0.66 591	1.28 618	1.19 616	0.98 582	0.97 587	3.06 665	1.48 638	2.37 615	1.82 601	1.08 658	0.49 438	1.03 663	0.48 601	1.20 658	0.95 511

RainbowNet	1.27 612	2.22 661	3.58 614	1.14 606	0.92 572	1.08 606	0.76 609	1.19 611	1.15 611	0.77 540	0.97 587	1.08 606	0.83 583	1.64 515	1.72 590	1.20 664	1.30 566	1.01 662	0.58 628	1.23 659	0.97 518

WAO-8	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

Venus	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

Ntro	1.11 598	2.10 653	3.52 610	0.97 587	0.87 567	1.06 603	0.54 553	1.02 544	0.93 564	0.63 459	0.76 540	0.93 570	0.67 548	1.76 534	1.71 588	1.03 656	0.46 429	0.76 650	0.41 579	1.29 662	0.86 484

LVE	2.10 655	2.61 681	4.30 652	1.79 648	1.81 648	1.68 642	1.04 639	2.35 669	2.78 673	1.27 628	2.87 667	4.21 675	1.46 635	2.83 654	2.02 608	2.87 685	0.92 514	1.19 666	1.47 679	1.29 662	1.18 545

otaku	1.15 602	2.10 653	3.51 608	0.98 588	0.74 544	1.02 595	0.59 569	1.03 551	0.89 549	0.70 509	1.60 635	0.98 582	0.65 539	1.63 512	1.80 600	0.99 655	0.46 429	0.73 649	0.40 574	1.30 664	0.88 490

Dean	1.92 650	2.31 669	5.03 661	1.31 614	1.08 597	1.55 633	0.99 632	1.98 664	2.33 666	1.51 647	4.15 680	4.23 676	1.39 631	2.31 610	2.10 614	1.18 663	0.69 482	1.18 665	0.75 648	1.30 664	1.07 534

IMH-64-1	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

IMH-64	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

JetBlue	1.89 649	2.09 652	4.16 643	0.74 554	1.23 611	4.52 681	3.86 683	1.68 649	1.26 618	1.28 629	1.54 633	2.36 657	1.86 652	3.35 667	3.37 656	0.54 629	0.49 438	0.48 633	0.49 603	1.39 668	1.21 551

IMH	2.14 657	2.46 675	3.60 617	1.70 642	1.13 606	1.65 640	0.93 628	2.13 667	1.93 657	1.37 634	2.64 663	2.19 654	1.82 651	5.77 682	2.18 621	5.70 690	1.05 532	1.31 671	0.72 644	1.39 668	1.13 542

PWCK	1.62 644	2.32 670	4.27 648	1.11 602	0.56 497	1.81 647	1.84 670	1.55 641	1.54 638	1.45 641	1.81 639	1.82 648	1.38 630	3.34 666	2.14 618	1.09 660	0.57 459	0.98 660	0.59 630	1.50 670	0.79 457

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 626	2.04 650	3.02 555	0.58 515	0.41 437	2.15 661	1.00 636	1.31 623	1.29 622	1.05 593	1.10 607	1.29 628	0.91 596	3.07 661	1.34 563	1.65 677	0.84 508	0.68 647	0.88 663	1.55 671	1.91 609

MFN_U_SF_RVC	1.57 641	2.56 680	3.30 583	0.66 540	0.41 437	1.15 613	0.51 543	1.27 617	1.35 627	1.61 650	1.20 614	1.43 638	0.97 605	1.80 545	2.10 614	1.88 680	1.79 618	1.97 684	2.14 686	1.61 672	1.76 604

KSHMR	4.19 679	2.37 672	6.24 672	1.73 646	1.48 630	1.97 654	1.29 657	3.18 678	17.06 704	2.15 659	15.74 698	9.09 690	1.75 647	8.33 688	2.37 630	1.55 675	1.29 563	1.70 681	1.23 675	1.75 673	1.60 593

ACVNet-4b	2.00 652	2.19 657	4.85 659	1.09 597	0.86 564	1.15 613	0.53 550	1.11 593	1.15 611	0.65 486	1.09 606	1.97 650	0.69 555	2.31 610	9.78 692	5.73 691	0.42 421	1.03 663	0.55 618	1.89 674	0.92 502

UNDER WATER-64	2.59 660	2.28 667	5.63 667	1.85 652	1.45 626	3.28 670	1.60 668	2.62 670	5.57 683	2.09 656	2.12 647	4.10 672	4.21 678	2.74 648	3.64 662	1.49 674	0.86 510	1.58 679	1.09 672	1.91 675	1.62 595

UNDER WATER	2.84 666	2.25 663	5.25 663	1.84 651	1.45 626	2.36 664	1.44 667	3.23 679	6.51 686	2.61 670	2.73 665	5.69 682	5.64 684	3.14 663	4.18 672	1.48 673	0.81 502	1.60 680	1.07 670	1.91 675	1.67 599

notaker	2.77 665	2.35 671	4.02 637	2.61 675	1.44 625	1.77 645	1.14 645	2.77 673	1.81 652	2.30 665	11.41 694	3.95 671	4.70 680	3.24 664	3.01 651	1.58 676	0.88 511	1.71 682	1.08 671	2.10 677	1.44 577

ACVNet_2	1.54 639	2.20 659	4.42 654	1.10 599	0.93 575	1.37 625	0.87 620	1.53 638	1.71 645	1.22 621	1.72 638	2.12 653	1.06 611	2.58 633	1.93 605	0.94 651	0.54 452	1.00 661	0.56 621	2.11 678	0.96 515

JetRed	3.37 674	4.96 686	10.08 685	1.48 629	1.73 644	7.63 686	5.47 689	3.47 682	2.20 663	2.42 667	2.40 655	2.98 663	2.35 664	3.52 671	6.60 684	1.33 668	1.90 626	1.38 673	1.23 675	2.30 679	2.02 616

MADNet++	2.94 671	2.17 656	3.27 579	2.55 674	2.28 666	3.29 672	3.37 678	2.76 672	2.67 672	3.10 678	3.20 672	2.78 661	3.25 672	4.11 676	4.68 676	2.72 684	2.27 659	3.03 691	2.43 688	2.34 680	2.59 650

IGEV-RUCA	2.30 658	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 652	2.03 659	1.86 671	1.37 627	1.78 650	3.73 681	3.72 676	5.06 680	8.09 689	2.15 599	1.63 585	0.26 594	0.77 493	2.71 688	1.91 684	2.43 681	2.42 646

Selective-IGEV-i1pa	9.63 692	12.74 697	9.48 682	4.50 686	1.98 657	17.44 696	7.90 693	14.58 704	11.39 691	10.82 694	15.33 697	15.03 701	12.26 701	18.50 706	10.60 695	7.78 701	4.13 688	5.21 695	2.66 690	2.49 682	7.76 695

TorneroNet	5.60 684	2.30 668	3.98 635	1.49 631	1.26 614	14.47 692	1.11 642	4.85 686	20.66 709	10.12 691	16.30 700	11.78 697	7.35 687	3.41 670	4.38 673	1.36 672	0.70 485	1.46 676	0.87 662	2.73 683	1.33 565

SuperB	1.19 605	1.62 617	5.29 664	0.37 352	0.26 261	0.81 546	0.87 620	0.94 472	1.19 616	0.68 501	0.68 487	0.63 426	1.37 629	1.73 527	3.30 654	0.16 487	0.12 228	0.17 524	0.16 368	2.74 684	0.63 392

ktn	4.44 680	2.47 676	3.70 621	1.82 650	1.49 631	2.11 660	1.40 663	2.30 668	12.56 693	11.36 695	16.25 699	11.30 696	3.77 676	4.41 679	3.47 659	1.86 679	0.99 522	1.74 683	1.21 674	3.28 685	1.39 572

TorneroNet-64	2.74 664	2.23 662	4.18 644	1.48 629	1.20 609	3.88 675	1.01 638	3.48 684	6.61 687	2.62 671	4.55 683	4.20 673	3.84 677	3.39 669	3.40 658	1.23 665	0.66 476	1.39 674	0.80 649	3.42 686	1.27 559

tt	4.94 682	0.32 60	4.22 646	2.29 665	1.58 635	10.19 689	16.94 699	9.44 695	5.03 682	1.69 651	1.33 625	4.68 678	5.02 681	3.38 668	5.91 682	6.15 692	9.47 703	2.80 689	3.16 691	3.54 687	1.58 591

light-stereo	9.15 690	2.97 684	11.37 688	14.69 700	10.60 690	21.61 708	1.04 639	6.76 691	3.83 678	15.91 701	23.10 715	24.79 714	2.04 658	17.93 705	7.82 688	3.04 686	7.02 694	0.43 629	1.55 681	4.10 688	2.50 648

BEATNet-Init1	12.32 695	12.82 698	28.66 714	3.22 680	3.71 679	21.59 707	11.42 695	14.54 703	13.73 700	20.24 706	20.16 705	26.14 715	19.85 704	19.08 707	15.33 704	1.81 678	1.93 631	2.05 685	2.48 689	4.25 689	3.41 672

DGTPSM_ROB	8.97 689	5.94 687	13.01 694	5.95 689	11.34 691	8.54 687	24.06 701	6.47 689	13.52 696	5.19 684	11.52 695	6.18 686	11.04 694	7.02 686	13.92 697	4.47 688	7.66 695	3.90 692	7.43 699	4.34 690	7.98 698

DGSMNet	2.93 670	0.77 382	3.44 604	3.58 685	4.25 682	2.53 667	6.86 692	1.03 551	0.88 544	0.58 391	1.85 641	0.79 516	0.62 530	1.63 512	1.46 574	4.62 689	4.98 692	5.15 694	4.71 694	4.52 691	4.37 687

USTest	8.06 687	7.11 690	8.76 679	9.20 692	9.03 688	15.20 693	23.57 700	10.01 696	9.45 689	5.97 687	6.79 686	7.77 688	7.51 688	8.75 690	11.06 696	2.24 683	3.58 683	2.87 690	3.21 692	4.93 692	4.21 686

DPSMNet_ROB	9.58 691	5.96 688	13.98 697	8.88 691	11.87 692	8.54 687	24.08 702	6.48 690	13.67 699	5.35 685	11.53 696	6.31 687	11.04 694	7.69 687	14.09 698	7.61 700	8.23 699	5.03 693	7.75 700	5.24 693	8.36 699

TCMNet-wrong-test	5.56 683	6.73 689	6.40 673	13.05 699	11.91 693	7.29 685	5.47 689	7.17 692	1.58 640	2.68 672	3.15 671	8.30 689	5.87 686	4.80 681	6.10 683	3.08 687	0.98 520	2.37 687	1.99 685	6.69 694	5.63 692

HanzoNet	7.85 686	3.30 685	5.75 668	7.47 690	3.97 680	2.34 663	1.37 659	3.47 682	4.02 679	13.30 697	10.49 690	10.86 692	16.67 702	8.50 689	10.51 694	10.80 702	9.84 704	5.83 696	13.69 703	7.24 695	7.51 694

iinet-test	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.25 689	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.31 700	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

IINet	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.24 688	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.30 699	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

DPSM_ROB	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

DPSM	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

PML	22.99 703	17.34 699	8.24 678	5.48 688	9.84 689	50.35 719	102.65 721	5.84 687	13.52 696	37.08 721	104.84 721	30.61 718	23.20 709	12.09 693	7.96 689	6.27 693	2.12 648	6.31 699	2.42 687	10.67 700	2.95 658

Hybrid-DGEV	24.81 710	22.45 712	24.99 711	26.07 707	25.76 707	39.85 716	56.77 716	29.26 718	29.07 720	21.18 708	22.77 711	24.12 707	23.98 712	26.30 716	30.57 712	14.23 706	16.70 707	13.03 702	14.77 710	17.49 701	16.92 703

RAFT-FEzeroshot	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

RAFT-FE	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

FlowAnything	24.80 709	22.39 707	24.71 709	26.07 707	25.75 705	39.80 715	56.70 713	29.12 715	28.95 718	21.38 714	22.83 713	24.22 711	23.96 710	26.24 714	30.65 717	14.23 706	16.78 711	13.04 706	14.84 711	17.49 701	16.93 704

CasAABBNet	24.76 706	22.38 706	24.44 708	26.05 706	25.75 705	39.79 714	56.76 715	29.10 714	28.88 716	21.22 711	22.69 710	24.21 710	23.99 715	26.23 711	30.62 714	14.22 703	16.71 710	13.03 702	14.75 706	17.49 701	16.97 707

Selective-RAFT-Error	24.83 711	22.44 711	24.80 710	26.10 709	25.82 708	39.85 716	56.72 714	29.21 717	29.03 719	21.29 713	22.80 712	24.25 712	24.07 716	26.28 715	30.60 713	14.24 708	16.85 712	13.04 706	14.75 706	17.53 706	17.02 708

LSM0	26.57 712	22.53 713	25.76 712	30.62 712	52.30 720	39.86 718	56.49 712	29.18 716	28.76 713	21.26 712	22.46 707	24.42 713	23.97 711	26.42 717	30.66 718	14.29 709	16.56 706	13.06 708	14.65 705	17.62 707	20.52 710

WQFJA1++	2.66 661	0.28 10	6.84 676	1.32 616	1.50 632	0.52 256	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 698	0.19 44	3.31 667	0.17 66	0.88 359	0.45 307	0.18 520	1.54 600	0.08 58	0.81 652	17.77 708	2.17 627

DPSimNet_ROB	24.35 705	23.81 714	31.38 717	25.93 705	22.83 703	31.30 709	34.38 711	20.78 707	28.92 717	27.39 718	22.99 714	28.29 717	35.76 720	15.47 700	17.82 705	24.28 715	17.90 713	22.23 711	14.12 704	19.38 709	22.12 711

LRCNet_RVC	13.78 700	19.34 700	13.01 694	19.47 702	12.67 696	1.85 649	0.42 501	12.28 697	1.10 601	15.76 700	18.69 704	12.52 700	8.65 690	12.22 694	9.64 690	22.29 710	8.38 702	25.92 713	24.06 713	19.72 710	17.59 709

HaxPig	19.88 701	22.39 707	22.30 703	17.98 701	17.98 700	12.06 691	12.06 696	16.25 705	15.97 703	21.05 707	21.41 706	18.85 705	18.35 703	20.07 708	19.64 706	23.57 714	23.19 714	24.07 712	23.71 712	22.95 711	23.72 712

MEDIAN_ROB	23.95 704	26.96 715	26.29 713	22.14 703	22.09 702	16.18 695	14.23 697	20.47 706	20.09 705	25.43 717	25.22 716	22.96 706	22.54 708	24.33 709	23.18 710	28.15 716	27.16 718	28.60 714	27.73 716	27.59 712	27.58 713

xxxxx1	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

tt_ll	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

ff	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

AVERAGE_ROB	26.91 713	30.28 716	29.18 715	25.78 704	25.30 704	19.49 703	15.38 698	23.70 711	23.02 712	28.38 719	27.78 717	26.23 716	25.76 717	26.95 718	25.55 711	31.27 717	30.02 719	31.76 715	30.80 717	30.88 716	30.77 716

RSGM-EC	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

acva	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

DLNR_Zeroshot_test	13.74 698	20.06 701	23.92 705	121.50 719	35.20 714	0.46 171	0.15 44	7.96 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 331	0.36 235	7.16 698	2.95 680	0.09 144	0.38 567	50.40 719	1.95 612

DLNR-FE	13.74 698	20.13 702	23.90 704	121.61 720	34.09 713	0.46 171	0.15 44	8.04 694	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 327	0.36 235	7.40 699	2.94 679	0.09 144	0.38 567	51.06 720	1.95 612

Anonymous_1	22.76 702	11.11 694	11.93 691	12.73 696	26.05 711	19.39 702	27.77 708	14.18 700	13.64 698	14.92 699	10.66 691	11.26 695	11.24 698	12.48 697	14.45 701	37.82 718	7.87 698	34.92 716	63.61 718	87.51 721	11.75 702

test_example2	115.17 720	122.38 720	93.45 719	115.38 718	123.53 721	101.24 720	113.11 722	54.67 721	99.94 722	135.50 722	136.43 722	85.67 722	85.40 721	110.44 721	104.91 722	152.17 722	205.21 722	99.17 722	114.27 722	138.55 722	112.04 721

ccccc		297.53 721		372.50 721	377.87 722	200.30 722		217.33 723		202.36 723		213.34 723		312.79 723		409.97 723	354.33 723	255.69 723	227.31 723	431.13 723

Low-res two-view benchmark