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

rgla	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test1013	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.09 28	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

416test	0.07 7	0.07 259	0.06 6	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

test410_97500	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.08 9	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.24 658	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 195	0.13 613	0.12 328	0.24 658	0.16 666	0.25 640	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LACA_dic	0.07 7	0.10 539	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.04 82

over-6	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.10 228	0.09 27	0.17 296	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 183	0.05 225

over v1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.05 4	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-8	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

over-9	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.05 2	0.08 100	0.08 9	0.13 136	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

testmc14	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.08 14	0.08 32	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

LGCAT	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.11 1	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.07 8	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.10 570	0.09 606	0.04 1	0.05 212	0.04 54	0.09 551

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.05 2	0.07 77	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

monster-pro	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.14 274	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.05 2	0.08 100	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.08 213	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.12 7	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.06 2	0.06 8	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.04 82

LACA3	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.13 23	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.08 151	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.07 8	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.14 170	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

GeoVLM	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 225

LACA2	0.07 7	0.05 45	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.11 81	0.11 75	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.07 1	0.07 371	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LACA1	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.11 81	0.10 45	0.07 20	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DispViT+	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.11 81	0.18 331	0.16 321	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.11 1	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.14 170	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

HiDET	0.08 99	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LCMNet	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.10 45	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.06 8	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 82

BridgeDepth	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.06 8	0.04 1	0.07 77	0.10 293	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.14 251	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.06 339

MonStereo	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.08 100	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 183	0.05 225

asda	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.06 16	0.10 44	0.16 256	0.10 96	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.16 233	0.07 146	0.08 100	0.08 9	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.18 331	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.10 45	0.15 279	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 82

4.25_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.10 44	0.14 170	0.11 129	0.06 30	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.14 170	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 389	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.08 9	0.18 331	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

3.25w_new	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.07 5	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.07 47	0.09 27	0.16 256	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.06 1	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 99	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.14 251	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 82

monsters	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.15 213	0.15 279	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

HITNet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.06 36	0.11 286	0.10 44	0.18 331	0.18 386	0.13 377	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 322	0.05 225
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
GEAR-Net	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

DNSM	0.09 195	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.13 643	0.10 583

DF_test	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.08 246	0.04 1	0.13 198	0.08 14	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

small-0shot	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.08 32	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

anonymous	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.05 5	0.13 198	0.10 45	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.07 8	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.10 225	0.05 5	0.07 198	0.06 2	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

Anonymus	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.10 96	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ManiGeoR	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLF11	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.12 7	0.08 246	0.14 436	0.11 81	0.22 429	0.10 96	0.12 342	0.23 494	0.11 324	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

HLf10	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.12 119	0.24 477	0.14 251	0.12 342	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

HLf8	0.11 330	0.05 45	0.13 386	0.11 1	0.08 246	0.15 463	0.12 119	0.22 429	0.15 279	0.13 377	0.17 397	0.12 346	0.10 347	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.08 484	0.08 502

TestStereo_HLe17	0.10 276	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

TestStereo_HL3	0.11 330	0.05 45	0.16 513	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.11 81	0.20 375	0.09 64	0.15 432	0.30 596	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

TestStereo_HL2	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.12 7	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.18 386	0.13 377	0.21 473	0.12 346	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.07 429

GGDA	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.12 341	0.14 274	0.19 362	0.19 406	0.13 377	0.20 449	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.07 429

TestStereo-Hl	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.15 463	0.14 274	0.20 375	0.17 352	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.11 385	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

qqai	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.08 14	0.09 64	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 225

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

CAR	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.07 47	0.08 9	0.12 102	0.08 32	0.05 2	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

PointNet	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.08 213	0.08 253	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

TS12	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.21 605	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.11 75	0.09 64	0.10 260	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.09 68	0.12 388	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

DF	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

LiteMatch*	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

aanet-new-90k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.12 102	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.11 75	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 389	0.07 17	0.17 324	0.07 146	0.08 100	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-36k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.11 75	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.12 172	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-32k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.11 81	0.10 45	0.08 32	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.09 64	0.09 209	0.08 144	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.08 32	0.06 30	0.09 185	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.07 198	0.09 68	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.14 170	0.12 172	0.09 209	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 99	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-12k	0.08 99	0.09 476	0.07 17	0.20 570	0.08 246	0.08 100	0.13 198	0.12 102	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

aanet-new-14k	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.10 44	0.14 170	0.15 279	0.06 30	0.08 144	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

aanet-new-8k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.19 501	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.16 256	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

aanet-new	0.08 99	0.09 476	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.08 144	0.05 5	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.04 82

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.12 102	0.11 129	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.13 136	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 99	0.06 126	0.15 476	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.13 198	0.13 136	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 99	0.06 126	0.07 17	0.17 324	0.06 36	0.07 47	0.14 274	0.13 136	0.16 321	0.05 2	0.10 225	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.12 102	0.11 129	0.06 30	0.11 280	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.08 151	0.13 323	0.05 5	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.15 213	0.14 251	0.08 151	0.11 280	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 99	0.06 126	0.17 545	0.15 132	0.06 36	0.06 16	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 99	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RT-Monster	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.17 296	0.18 386	0.13 377	0.10 225	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

Foundation-i1c-attn	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.05 2	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.10 96	0.09 209	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.05 2	0.13 399	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.11 297	0.11 280	0.11 324	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Foundation-i1	0.09 195	0.04 1	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.16 256	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.07 198	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.13 23	0.04 1	0.06 16	0.12 119	0.06 2	0.05 4	0.06 30	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.06 36	0.08 100	0.11 81	0.15 213	0.12 172	0.06 30	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

VMStereo-Base	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.13 23	0.07 146	0.10 228	0.10 44	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.15 360	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

gcap_with_dpt	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.13 217	0.08 151	0.12 303	0.04 1	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.07 8	0.10 96	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 76	0.07 8	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

WQFJA1++	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.14 72	0.07 146	0.11 286	0.11 81	0.11 75	0.07 20	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

BStereo	0.08 99	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.07 47	0.09 27	0.15 213	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.05 5	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.07 87	0.06 29	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 195	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.11 286	0.09 27	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.07 418	0.04 54	0.04 82

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 259	0.07 17	0.15 132	0.06 36	0.12 341	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

GSStereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

GS-Stereo							0.14 274	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

gasm-f	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.13 23	0.08 246	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.10 225	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

Zero-FE251	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.13 23	0.06 36	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.10 96	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.06 36	0.08 100	0.09 27	0.13 136	0.13 217	0.05 2	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

AdaDepth	0.07 7	0.06 126	0.07 17	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.09 28	0.07 20	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.04 11	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

GASTEREO	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.07 47	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

MSCF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.14 170	0.11 129	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.04 1	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

water-stereo	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.08 213	0.09 300	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

DVStereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.12 119	0.14 170	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 126	0.06 6	0.16 233	0.06 36	0.08 100	0.10 44	0.16 256	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.07 198	0.08 33	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.10 96	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.05 5	0.10 44	0.11 75	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.12 119	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.07 20	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.07 8	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.09 28	0.04 2	0.06 30	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.06 16	0.11 81	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.05 2	0.07 47	0.11 81	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.09 160	0.08 9	0.08 14	0.06 8	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.08 29	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

G2L-Stereo_test	0.14 475	0.07 259	0.11 279	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.16 437	0.30 589	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.07 410	0.06 339

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.09 27	0.08 14	0.06 8	0.05 2	0.04 1	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.04 1	0.13 198	0.10 45	0.10 96	0.05 2	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

SGD-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.05 2	0.12 341	0.12 119	0.11 75	0.12 172	0.07 87	0.09 185	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.09 28	0.09 64	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.16 233	0.06 36	0.12 341	0.11 81	0.15 213	0.10 96	0.12 342	0.09 185	0.10 293	0.08 253	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

SCV_C0	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.16 233	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.22 625	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.04 82

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.12 7	0.05 2	0.09 160	0.13 198	0.06 2	0.09 64	0.05 2	0.05 7	0.06 52	0.04 1	0.06 2	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 636	0.17 545	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 81	0.08 14	0.08 32	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

AIO_rvc	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.09 28	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.04 1	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

HUF	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.13 136	0.13 217	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

AIO_test	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.08 33	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.14 436	0.12 119	0.11 75	0.15 279	0.07 87	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.10 228	0.12 119	0.10 45	0.12 172	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.06 339

castereo	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.18 386	0.08 151	0.10 225	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GIP-stereo	0.08 99	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.14 170	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.05 5	0.04 1	0.10 136	0.07 1	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.07 17	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.07 8	0.13 217	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.05 2	0.05 5	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.07 87	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 82

WCG-NET	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.13 136	0.13 217	0.06 30	0.09 185	0.07 145	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.04 1	0.10 44	0.11 75	0.11 129	0.06 30	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

Occ-G	0.08 99	0.05 45	0.06 6	0.14 72	0.07 146	0.08 100	0.14 274	0.13 136	0.15 279	0.07 87	0.11 280	0.07 145	0.05 16	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.05 225

Pointernet	0.09 195	0.04 1	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.10 44	0.15 213	0.17 352	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 66	0.15 132	0.06 36	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 64	0.06 30	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.06 2	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.06 339

AIO-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.07 145	0.05 16	0.11 220	0.08 29	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

WCG-NET（raft）	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.15 132	0.06 36	0.11 286	0.13 198	0.15 213	0.12 172	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

RSM	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.12 102	0.10 96	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.11 220	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

trnet	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.12 7	0.05 2	0.12 341	0.11 81	0.13 136	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.07 47	0.13 198	0.09 28	0.11 129	0.07 87	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.09 68	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 82

MoCha-V2	0.08 99	0.05 45	0.10 216	0.20 570	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.08 32	0.07 87	0.08 144	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

IGEV++	0.08 99	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.10 45	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

qqq1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

fff1	0.13 438	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

MSKI-zero shot	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.13 217	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

UniTT-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.05 225

GCAPDPT-zeroshot	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.14 274	0.14 170	0.16 321	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82

GCAP-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.06 36	0.11 286	0.07 5	0.13 136	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

Any-RAFT	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.12 303	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

RAFT-Test	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.09 209	0.10 225	0.10 293	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

LoS_RVC	0.08 99	0.05 45	0.07 17	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.15 363	0.11 75	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.06 52	0.09 300	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

CAS	0.08 99	0.04 1	0.07 17	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.04 82

anonymousdsp2	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.09 300	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

LoS	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.14 436	0.11 81	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.09 300	0.15 444	0.10 229	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 99	0.04 1	0.08 66	0.14 72	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.11 324	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 183	0.05 225

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 126	0.08 66	0.17 324	0.06 36	0.08 100	0.12 119	0.13 136	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DCANet-4	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.13 377	0.16 373	0.09 255	0.14 485	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

fff	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

ADStereo(finetuned)	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.12 418	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

CREStereo++_RVC	0.08 99	0.04 1	0.06 6	0.13 23	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.14 339	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.04 54	0.04 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.15 132	0.05 2	0.16 495	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.11 324	0.11 385	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 82

TANstereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.13 23	0.06 36	0.11 286	0.14 274	0.15 213	0.19 406	0.11 297	0.15 360	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.06 322	0.05 225

XX-TBD	0.09 195	0.06 126	0.07 17	0.14 72	0.07 146	0.12 341	0.16 437	0.14 170	0.13 217	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.05 225

DCANet	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.13 377	0.17 397	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

csc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

cscssc	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.16 256	0.20 430	0.13 377	0.16 373	0.10 293	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 225

EAI-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.16 256	0.09 64	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.05 212	0.05 183	0.04 82

CREStereo	0.09 195	0.04 1	0.08 66	0.11 1	0.06 36	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.13 323	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 322	0.06 339
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 195	0.05 45	0.09 143	0.12 7	0.06 36	0.12 341	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.09 209	0.13 323	0.10 293	0.07 198	0.13 378	0.10 229	0.15 671	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 410	0.06 339

BEATNet_4x	0.12 410	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.07 146	0.15 463	0.07 5	0.22 429	0.18 386	0.16 461	0.19 436	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.05 212	0.06 322	0.06 339

MLCV	0.12 410	0.07 259	0.16 513	0.18 424	0.06 36	0.15 463	0.17 479	0.19 362	0.21 447	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.14 416	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 183	0.04 82

iResNet_ROB	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.14 72	0.07 146	0.18 538	0.14 274	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.25 536	0.23 559	0.15 503	0.15 444	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.08 484	0.08 502

pmcnn	0.15 521	0.07 259	0.19 583	0.15 132	0.07 146	0.20 579	0.15 363	0.24 477	0.26 526	0.21 568	0.34 627	0.28 607	0.18 571	0.18 539	0.17 545	0.07 371	0.05 293	0.05 63	0.04 72	0.07 410	0.06 339

EE1	0.08 99	0.05 45	0.09 143	0.15 132	0.07 146	0.07 47	0.10 44	0.16 256	0.12 172	0.08 151	0.05 7	0.06 52	0.06 76	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

AnonStereo	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.10 44	0.19 362	0.13 217	0.08 151	0.08 144	0.06 52	0.05 16	0.13 378	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

GELT-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.21 402	0.17 352	0.08 151	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.10 136	0.07 1	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.03 1	0.03 2

FAST (zero-shot)	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.13 613	0.07 47	0.13 198	0.12 102	0.08 32	0.08 151	0.06 29	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.05 183	0.08 502

Weightmod_eth	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.07 418	0.04 54	0.03 2

depth_test_26	0.08 99	0.04 1	0.11 279	0.13 23	0.07 146	0.07 47	0.11 81	0.12 102	0.11 129	0.09 209	0.07 77	0.08 213	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.07 429

PhaseNet	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.20 375	0.12 172	0.07 87	0.08 144	0.09 255	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

quiztm	0.08 99	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.14 170	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.05 5	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

IGEV_i1	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.19 563	0.14 274	0.18 331	0.22 461	0.18 510	0.18 425	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

Selective-IGEV-i16pc	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.11 553	0.38 701	0.16 437	0.23 453	0.16 321	0.10 260	0.15 360	0.09 255	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.10 570	0.08 569	0.06 218	0.07 418	0.09 549	0.09 551

Selective-IGEV-i16pb	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.15 132	0.11 553	0.41 706	0.16 437	0.28 558	0.23 473	0.11 297	0.20 449	0.10 293	0.07 198	0.17 514	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.06 218	0.08 501	0.09 549	0.10 583

LiteMatch	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.13 136	0.08 32	0.06 30	0.07 77	0.06 52	0.15 503	0.10 136	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Lsterematch	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.15 363	0.14 170	0.17 352	0.16 461	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.12 320	0.14 478	0.07 371	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.06 322	0.06 339

Selective-IGEV-i1	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.16 437	0.22 429	0.30 568	0.16 461	0.17 397	0.16 448	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 45	0.08 66	0.15 132	0.07 146	0.08 100	0.12 119	0.07 8	0.07 20	0.06 30	0.06 29	0.05 5	0.05 16	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

WQFJX	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.21 605	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.12 342	0.10 225	0.07 145	0.09 300	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.07 535	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

NLSM3	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.18 331	0.16 321	0.06 30	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.07 418	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 195	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DLNR-FE	10.43 775	1.83 761	19.53 793	120.75 799	13.06 782	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	52.01 801	0.04 82

IGEV-FE	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DDF-Stereo	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.06 16	0.13 198	0.09 28	0.14 251	0.06 30	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

DA	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

zero-FE	0.08 99	0.04 1	0.09 143	0.15 132	0.10 498	0.05 5	0.14 274	0.09 28	0.14 251	0.07 87	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.08 484	0.05 225

GGEV	0.08 99	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.10 293	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.03 2

depthmonostereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.15 132	0.06 36	0.10 228	0.13 198	0.14 170	0.14 251	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.11 385	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.03 2

G2L-ROB	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.18 386	0.19 529	0.18 425	0.20 513	0.14 485	0.17 514	0.16 529	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.09 551

xyz-stereo	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.15 132	0.05 2	0.20 579	0.15 363	0.17 296	0.31 576	0.15 432	0.29 588	0.26 589	0.16 531	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

coex_refinement	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.15 363	0.26 515	0.29 558	0.18 510	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.16 479	0.18 563	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.09 549	0.08 502

MM-Stereo_test2	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.18 530	0.15 213	0.14 251	0.07 87	0.10 225	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

HART	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.08 151	0.10 225	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82

SCV	0.08 99	0.09 476	0.08 66	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.13 198	0.10 45	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.04 82

fffft	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.17 479	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.07 77	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.11 75	0.13 217	0.09 209	0.07 77	0.07 145	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

tt45	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.16 437	0.13 136	0.11 129	0.09 209	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

999	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.08 144	0.08 213	0.08 253	0.16 479	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.05 225

ours_stereo	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.11 75	0.12 172	0.08 151	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.12 320	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.03 2

PAM_32	0.09 195	0.05 45	0.17 545	0.15 132	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.09 255	0.07 198	0.14 416	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

PAM	0.10 276	0.05 45	0.16 513	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.16 437	0.15 213	0.16 321	0.12 342	0.09 185	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.06 339

UGAM-zero	0.09 195	0.05 45	0.15 476	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.07 145	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

model_zeroshot	0.10 276	0.04 1	0.11 279	0.15 132	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.13 217	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 330	0.05 45	0.11 279	0.15 132	0.13 613	0.13 399	0.16 437	0.23 453	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.08 502

U	0.08 99	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.13 198	0.12 102	0.17 352	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.05 16	0.07 8	0.08 29	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.06 322	0.05 225

RSM++	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.12 119	0.11 75	0.11 129	0.08 151	0.06 29	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.04 11	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.14 274	0.19 362	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

test_sample1	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.13 23	0.08 246	0.19 563	0.16 437	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.22 485	0.18 485	0.16 531	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.07 429

gcap-zeroshot	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

test_for_model	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

MGS-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.12 102	0.12 172	0.07 87	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

ACVNet-DCA	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

1test111	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.15 444	0.16 529	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.07 429

cc1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

11t1	0.12 410	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.17 519	0.15 363	0.18 331	0.15 279	0.15 432	0.15 360	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

ff7	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

IGEVStereo-DCA	0.09 195	0.06 126	0.11 279	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

ffff	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

rrr	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.10 498	0.11 286	0.16 437	0.16 256	0.15 279	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

11t	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

tt1	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.16 437	0.15 213	0.19 406	0.09 209	0.08 144	0.06 52	0.06 76	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.06 339

IGEV_Zeroshot_test	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.08 246	0.12 341	0.13 198	0.17 296	0.11 129	0.10 260	0.06 29	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

DLNR_Zeroshot_test	10.40 774	1.82 760	19.49 792	120.77 800	13.11 783	0.06 16	0.13 198	0.23 453	0.10 96	0.07 87	0.10 225	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.13 653	0.04 26	0.06 218	0.04 72	51.54 800	0.04 82

testlalala	0.08 99	0.06 126	0.10 216	0.15 132	0.07 146	0.11 286	0.12 119	0.15 213	0.15 279	0.08 151	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.03 1	0.04 82

AEACV	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.13 613	0.14 436	0.13 198	0.14 170	0.09 64	0.07 87	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HH	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

HanStereo	0.09 195	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.14 170	0.10 96	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

anonymousdsp	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

CBFPSM	0.14 475	0.06 126	0.26 632	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.20 552	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.16 479	0.18 563	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.07 418	0.07 410	0.07 429

EGLCR-Stereo	0.08 99	0.05 45	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.12 119	0.11 75	0.16 321	0.06 30	0.05 7	0.07 145	0.05 16	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

DCRE	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.16 233	0.11 553	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.11 297	0.18 425	0.10 293	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.04 82

knoymous	0.11 330	0.05 45	0.12 328	0.13 23	0.07 146	0.15 463	0.14 274	0.19 362	0.13 217	0.11 297	0.17 397	0.13 379	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

Selective-RAFT	0.11 330	0.10 539	0.11 279	0.21 605	0.08 246	0.16 495	0.13 198	0.20 375	0.22 461	0.10 260	0.10 225	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

ProNet	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.15 363	0.15 213	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.07 145	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.06 339

MC-Stereo	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.14 274	0.12 102	0.10 96	0.09 209	0.12 303	0.09 255	0.06 76	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

RCA-Stereo	0.09 195	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.18 331	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.04 82

ccc-4	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.10 260	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

x	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.19 436	0.19 501	0.17 555	0.18 539	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 582	0.09 476	0.29 652	0.15 132	0.10 498	0.22 608	0.20 595	0.26 515	0.39 636	0.25 620	0.42 677	0.24 565	0.15 503	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.10 582	0.09 551

IGEV-Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.06 76	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.11 280	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

iRaft-Stereo_20w	0.09 195	0.05 45	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.18 331	0.10 96	0.11 297	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

DAS	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.16 479	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

SepStereo	0.15 521	0.08 389	0.18 571	0.19 501	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.27 537	0.29 558	0.18 510	0.25 536	0.21 523	0.15 503	0.25 639	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.07 429

IPLG	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.20 375	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.07 145	0.07 198	0.14 416	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

IPLGR_C	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

MIPNet	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.20 375	0.24 490	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.13 378	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

IPLGR	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.17 479	0.21 402	0.24 490	0.11 297	0.12 303	0.11 324	0.08 253	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

ACRE	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.16 448	0.09 300	0.16 479	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

GwcNet-ADL	0.13 438	0.08 389	0.14 427	0.20 570	0.09 382	0.11 286	0.20 595	0.30 589	0.24 490	0.13 377	0.14 339	0.18 485	0.14 485	0.13 378	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.06 339

GANet-ADL	0.13 438	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.30 589	0.20 430	0.13 377	0.18 425	0.19 501	0.12 418	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.07 410	0.08 502

STrans-v2	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.11 129	0.11 297	0.15 360	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

TransformOpticalFlow	0.10 276	0.08 389	0.13 386	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.19 362	0.15 279	0.12 342	0.17 397	0.11 324	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.05 183	0.05 225

ASMatch	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.10 498	0.07 47	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.12 342	0.16 373	0.16 448	0.10 347	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.08 502

CroCo-Stereo	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.22 625	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.15 213	0.12 172	0.07 87	0.07 77	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.07 1	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.04 82
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.07 146	0.11 286	0.25 670	0.13 136	0.15 279	0.08 151	0.11 280	0.12 346	0.10 347	0.09 68	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test-1	0.10 276	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.11 286	0.24 654	0.14 170	0.18 386	0.09 209	0.07 77	0.09 255	0.08 253	0.07 8	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.04 54	0.04 82

raftrobust	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.10 44	0.18 331	0.16 321	0.10 260	0.09 185	0.12 346	0.07 198	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RALCasStereoNet	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.16 233	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.17 296	0.11 129	0.12 342	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.05 212	0.08 484	0.07 429

XX-Stereo	0.09 195	0.05 45	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.12 119	0.20 375	0.10 96	0.10 260	0.14 339	0.07 145	0.06 76	0.12 320	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.04 82

111	0.10 276	0.06 126	0.12 328	0.15 132	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.21 402	0.23 473	0.11 297	0.12 303	0.14 402	0.11 385	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.05 183	0.05 225

test_xeample3	0.09 195	0.06 126	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.16 256	0.13 217	0.10 260	0.06 29	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.06 36	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.14 251	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.06 218	0.06 314	0.04 54	0.03 2

GMStereo	0.13 438	0.14 626	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.20 375	0.24 490	0.16 461	0.17 397	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 195	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.16 256	0.17 352	0.08 151	0.12 303	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

Gwc-CoAtRS	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.17 352	0.08 151	0.10 225	0.12 346	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.04 72	0.04 54	0.04 82

ACVNet	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.13 23	0.12 590	0.14 436	0.20 595	0.22 429	0.33 591	0.17 480	0.26 553	0.21 523	0.16 531	0.17 514	0.21 603	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

acv_ft	0.15 521	0.09 476	0.15 476	0.19 501	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.25 496	0.33 591	0.19 529	0.26 553	0.21 523	0.17 555	0.17 514	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

cf-r	0.13 438	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.19 571	0.20 375	0.25 512	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.16 531	0.14 416	0.14 478	0.10 570	0.05 293	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

DIP-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.09 27	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.06 339
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 606	0.10 539	0.56 709	0.16 233	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.24 477	0.50 690	0.26 626	0.39 654	0.17 470	0.21 605	0.22 612	0.21 603	0.08 456	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.12 623	0.10 583

R-Stereo Train	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225

RAFT-Stereo	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.14 274	0.23 453	0.11 129	0.12 342	0.19 436	0.11 324	0.08 253	0.09 68	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.06 218	0.05 212	0.05 183	0.05 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 475	0.07 259	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.14 274	0.29 574	0.20 430	0.17 480	0.25 536	0.21 523	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.08 501	0.06 322	0.06 339

HSM-Net_RVC	0.14 475	0.08 389	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.15 363	0.27 537	0.29 558	0.19 529	0.21 473	0.29 616	0.14 485	0.17 514	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 546	0.10 539	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.18 538	0.19 571	0.26 515	0.31 576	0.22 584	0.35 631	0.21 523	0.21 605	0.22 612	0.16 529	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.06 314	0.07 410	0.06 339

iResNetv2_ROB	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.16 495	0.12 119	0.25 496	0.35 612	0.21 568	0.29 588	0.24 565	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.06 218	0.04 72	0.09 549	0.08 502

iResNet	0.13 438	0.10 539	0.18 571	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.20 375	0.26 526	0.15 432	0.23 494	0.15 433	0.13 460	0.14 416	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.06 218	0.05 212	0.06 322	0.05 225

LE_ROB	0.50 723	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.24 629	0.16 437	0.22 429	1.81 765	4.63 771	0.67 718	0.47 704	0.44 717	0.20 581	0.29 679	0.07 371	0.06 457	0.06 218	0.06 314	0.08 484	0.06 339

MWSP-net	0.15 521	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.16 495	0.23 639	0.29 574	0.32 583	0.18 510	0.19 436	0.17 470	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.08 502

zzzzzzz1	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.21 605	0.10 498	0.12 341	0.18 530	0.22 429	0.20 430	0.13 377	0.12 303	0.08 213	0.08 253	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

noway7	0.10 276	0.07 259	0.13 386	0.20 570	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.28 558	0.16 321	0.11 297	0.11 280	0.07 145	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

monster_256*512	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.21 605	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.12 342	0.12 303	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 195	0.08 389	0.08 66	0.21 605	0.09 382	0.08 100	0.11 81	0.10 45	0.09 64	0.07 87	0.10 225	0.05 5	0.06 76	0.14 416	0.11 319	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

Weightmod	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.18 424	0.06 36	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.12 172	0.11 297	0.10 225	0.08 213	0.07 198	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

DNS	0.09 195	0.06 126	0.08 66	0.14 72	0.06 36	0.06 16	0.12 119	0.12 102	0.09 64	0.08 151	0.08 144	0.08 213	0.05 16	0.17 514	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.03 1	0.13 643	0.09 551

DN	0.10 276	0.05 45	0.09 143	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.18 530	0.17 296	0.16 321	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.08 33	0.09 115	0.11 602	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.09 551

RT-IGEV	0.13 438	0.06 126	0.13 386	0.15 132	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.24 477	0.27 536	0.16 461	0.17 397	0.17 470	0.10 347	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.07 410	0.07 429

DepthFocus	0.08 99	0.04 1	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.07 47	0.12 119	0.10 45	0.05 4	0.09 209	0.05 7	0.07 145	0.04 1	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

Hybrid-DGEV-2	0.11 330	0.06 126	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.09 160	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.11 297	0.11 280	0.09 255	0.12 418	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

WQFJA1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 570	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

WQFJX1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.22 625	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.18 331	0.17 352	0.10 260	0.09 185	0.07 145	0.10 347	0.11 220	0.09 115	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NLMM1	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.22 625	0.10 498	0.12 341	0.20 595	0.18 331	0.20 430	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.04 82

NLMM	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.20 570	0.09 382	0.12 341	0.17 479	0.17 296	0.17 352	0.09 209	0.10 225	0.08 213	0.10 347	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

NLCSM	0.11 330	0.09 476	0.09 143	0.23 649	0.11 553	0.12 341	0.19 571	0.18 331	0.18 386	0.12 342	0.11 280	0.07 145	0.09 300	0.11 220	0.10 229	0.07 371	0.08 569	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.05 225

Select-FE	0.11 330	0.06 126	0.20 595	0.15 132	0.11 553	0.11 286	0.13 198	0.21 402	0.18 386	0.09 209	0.11 280	0.10 293	0.06 76	0.12 320	0.09 115	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.06 322	0.08 502

MSAF-DinoV2	0.22 628	0.11 567	0.23 620	0.17 324	0.10 498	0.27 661	0.16 437	0.37 670	0.55 701	0.21 568	0.27 562	0.47 704	0.27 651	0.35 688	0.39 716	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.09 549	0.12 623	0.10 583

z-ln-s-r	0.17 568	0.10 539	0.40 683	0.19 501	0.08 246	0.17 519	0.18 530	0.22 429	0.33 591	0.18 510	0.40 660	0.22 541	0.17 555	0.20 581	0.23 624	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.05 225

S2M2_XL	0.08 99	0.06 126	0.12 328	0.12 7	0.08 246	0.09 160	0.09 27	0.07 8	0.07 20	0.08 151	0.07 77	0.07 145	0.06 76	0.09 68	0.09 115	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.06 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.07 146	0.11 286	0.19 571	0.17 296	0.12 172	0.15 432	0.15 360	0.17 470	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.06 339

xyz-stereo-finetune	0.11 330	0.08 389	0.13 386	0.14 72	0.06 36	0.10 228	0.19 571	0.17 296	0.19 406	0.12 342	0.14 339	0.15 433	0.10 347	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

LG-Stereo	0.08 99	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.10 228	0.17 479	0.11 75	0.08 32	0.05 2	0.07 77	0.05 5	0.07 198	0.09 68	0.09 115	0.04 11	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

MM-Stereo_test3	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.19 571	0.24 477	0.19 406	0.06 30	0.10 225	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

MM-Stereo_test1	0.10 276	0.07 259	0.08 66	0.18 424	0.07 146	0.12 341	0.18 530	0.21 402	0.20 430	0.09 209	0.11 280	0.08 213	0.06 76	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

FLISNet	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

CoSv	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.13 23	0.09 382	0.09 160	0.14 274	0.21 402	0.10 96	0.19 529	0.17 397	0.14 402	0.09 300	0.16 479	0.08 29	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

mms	0.09 195	0.07 259	0.08 66	0.16 233	0.08 246	0.10 228	0.16 437	0.12 102	0.11 129	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.06 76	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.03 2

fffy	0.09 195	0.08 389	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.13 399	0.17 479	0.13 136	0.12 172	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.05 225

ACV-stereo	0.15 521	0.10 539	0.28 644	0.18 424	0.12 590	0.14 436	0.12 119	0.23 453	0.21 447	0.19 529	0.23 494	0.22 541	0.15 503	0.23 623	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

RAStereo	0.10 276	0.09 476	0.08 66	0.20 570	0.08 246	0.13 399	0.18 530	0.15 213	0.17 352	0.10 260	0.12 303	0.05 5	0.06 76	0.09 68	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 330	0.05 45	0.14 427	0.15 132	0.20 700	0.09 160	0.17 479	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.14 339	0.10 293	0.07 198	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.09 551

rvit_stereo_0080	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 195	0.10 539	0.31 657	0.15 132	0.06 36	0.08 100	0.14 274	0.10 45	0.10 96	0.07 87	0.07 77	0.06 52	0.04 1	0.11 220	0.07 1	0.12 627	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

test_sample3	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.14 72	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.26 515	0.18 386	0.16 461	0.22 485	0.19 501	0.15 503	0.17 514	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.08 502

test_sample2	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.18 530	0.21 402	0.16 321	0.14 405	0.20 449	0.19 501	0.15 503	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

MyStereo8	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.18 538	0.14 274	0.19 362	0.22 461	0.12 342	0.18 425	0.11 324	0.10 347	0.16 479	0.18 563	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.09 551

SMFormer	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

tta	0.14 475	0.07 259	0.17 545	0.14 72	0.08 246	0.16 495	0.17 479	0.26 515	0.27 536	0.19 529	0.20 449	0.18 485	0.15 503	0.15 444	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.06 339

MyStereo06	0.10 276	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.19 362	0.12 172	0.12 342	0.08 144	0.07 145	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo05	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.18 530	0.27 537	0.35 612	0.17 480	0.14 339	0.15 433	0.11 385	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.06 322	0.06 339

AE-Stereo	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.19 406	0.09 209	0.14 339	0.12 346	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

CoDeX	0.12 410	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.23 453	0.27 536	0.13 377	0.17 397	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

whm_eth	0.10 276	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.16 256	0.16 321	0.11 297	0.10 225	0.14 402	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.05 225

MaDis-Stereo	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.10 44	0.16 256	0.16 321	0.09 209	0.11 280	0.06 52	0.06 76	0.09 68	0.13 435	0.07 371	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.04 82

EKT-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.21 447	0.11 297	0.08 144	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

MIM_Stereo	0.09 195	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.07 146	0.06 16	0.12 119	0.20 375	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.09 255	0.05 16	0.12 320	0.08 29	0.05 55	0.06 457	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.05 225

PCWNet_CMD	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 617	0.14 405	0.20 449	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

iinet-f	0.16 546	0.06 126	0.45 691	0.14 72	0.10 498	0.21 599	0.14 274	0.27 537	0.23 473	0.21 568	0.24 507	0.21 523	0.15 503	0.18 539	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.09 549	0.10 583

gwcnet-sp	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

scenet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

anonymousa	0.13 438	0.07 259	0.13 386	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.17 479	0.19 362	0.29 558	0.15 432	0.24 507	0.15 433	0.14 485	0.14 416	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.05 183	0.06 339

riskmin	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.14 436	0.14 274	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.14 339	0.16 448	0.11 385	0.14 416	0.12 388	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.05 212	0.08 484	0.08 502

ssnet	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.18 424	0.09 382	0.16 495	0.17 479	0.24 477	0.24 490	0.18 510	0.24 507	0.15 433	0.16 531	0.15 444	0.15 513	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

CroCo-Stereo Lap2	0.09 195	0.09 476	0.08 66	0.22 625	0.09 382	0.09 160	0.19 571	0.16 256	0.12 172	0.09 209	0.10 225	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 29	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.05 212	0.05 183	0.05 225

DisPM	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.16 233	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.17 352	0.14 405	0.20 449	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.11 611

IER	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.16 437	0.25 496	0.26 526	0.18 510	0.25 536	0.17 470	0.20 601	0.16 479	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.07 429

raft_robust	0.13 438	0.10 539	0.07 17	0.18 424	0.08 246	0.13 399	0.24 654	0.28 558	0.33 591	0.20 552	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.04 82

CRFU-Net	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.19 563	0.14 274	0.26 515	0.20 430	0.28 647	0.27 562	0.29 616	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.08 502

RAFT+CT+SA	0.13 438	0.11 567	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.28 693	0.22 429	0.22 461	0.15 432	0.26 553	0.10 293	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.08 501	0.07 410	0.06 339

test_5	0.14 475	0.12 585	0.08 66	0.20 570	0.10 498	0.14 436	0.29 703	0.21 402	0.24 490	0.18 510	0.28 576	0.11 324	0.15 503	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

iRaft-Stereo_5w	0.12 410	0.09 476	0.12 328	0.19 501	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.19 529	0.14 339	0.11 324	0.09 300	0.20 581	0.16 529	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.06 339

CSP-Net	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.19 563	0.17 479	0.25 496	0.32 583	0.25 620	0.30 596	0.24 565	0.15 503	0.21 599	0.18 563	0.09 525	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

test-3	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

test_1	0.08 99	0.06 126	0.09 143	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.14 274	0.12 102	0.15 279	0.09 209	0.08 144	0.07 145	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.05 212	0.04 54	0.04 82

ADLNet2	0.16 546	0.09 476	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.20 579	0.16 437	0.31 602	0.39 636	0.16 461	0.20 449	0.20 513	0.18 571	0.21 599	0.22 612	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.07 429

CrosDoStereo	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

TRStereo	0.09 195	0.05 45	0.12 328	0.15 132	0.12 590	0.10 228	0.13 198	0.18 331	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.09 255	0.06 76	0.10 136	0.08 29	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.04 82

OMP-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.09 160	0.12 119	0.21 402	0.21 447	0.13 377	0.14 339	0.11 324	0.12 418	0.11 220	0.13 435	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

IIG-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.17 324	0.08 246	0.11 286	0.12 119	0.22 429	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.11 324	0.12 418	0.12 320	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NF-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

OCTAStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

NRIStereo	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.18 424	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.16 256	0.15 279	0.12 342	0.14 339	0.13 379	0.12 418	0.13 378	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.07 429

FTStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.07 47	0.15 363	0.21 402	0.18 386	0.12 342	0.24 507	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.10 583

DeepStereo_LL	0.12 410	0.06 126	0.12 328	0.14 72	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.17 296	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.15 433	0.11 385	0.11 220	0.12 388	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

DEmStereo	0.12 410	0.06 126	0.14 427	0.14 72	0.10 498	0.16 495	0.15 363	0.16 256	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.13 379	0.14 485	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

THIR-Stereo	0.12 410	0.07 259	0.11 279	0.15 132	0.08 246	0.14 436	0.16 437	0.17 296	0.25 512	0.16 461	0.24 507	0.14 402	0.12 418	0.12 320	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.05 183	0.05 225

DRaft	0.12 410	0.06 126	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.14 436	0.17 479	0.21 402	0.30 568	0.17 480	0.28 576	0.10 293	0.15 503	0.10 136	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

PFNet	0.12 410	0.06 126	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.09 160	0.15 363	0.26 515	0.20 430	0.16 461	0.16 373	0.14 402	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

GrayStereo	0.11 330	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.09 160	0.16 437	0.18 331	0.17 352	0.14 405	0.17 397	0.17 470	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.10 583

RE-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

Pruner-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.17 352	0.13 377	0.19 436	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.08 502

TVStereo	0.11 330	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.23 453	0.19 406	0.12 342	0.17 397	0.12 346	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.12 626

DeepStereo_RVC	0.11 330	0.08 389	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.14 339	0.12 346	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

RAFT-345	0.11 330	0.07 259	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.08 100	0.12 119	0.15 213	0.10 96	0.11 297	0.36 634	0.09 255	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.05 55	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.04 54	0.05 225

Prome-Stereo	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.15 363	0.22 429	0.13 217	0.12 342	0.17 397	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.06 322	0.09 551

raft+_RVC	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.16 233	0.07 146	0.10 228	0.11 81	0.24 477	0.20 430	0.12 342	0.15 360	0.12 346	0.08 253	0.12 320	0.13 435	0.07 371	0.04 26	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.05 225

RALAANet	0.11 330	0.08 389	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.10 44	0.20 375	0.15 279	0.14 405	0.13 323	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.11 319	0.06 183	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.05 183	0.04 82

GES	0.14 475	0.08 389	0.16 513	0.15 132	0.10 498	0.13 399	0.13 198	0.28 558	0.25 512	0.16 461	0.23 494	0.18 485	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.07 535	0.07 335	0.06 314	0.08 484	0.09 551

222	0.16 546	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.24 629	0.18 530	0.30 589	0.20 430	0.17 480	0.28 576	0.17 470	0.16 531	0.15 444	0.40 719	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.08 502

xxxx	0.15 521	0.07 259	0.14 427	0.14 72	0.08 246	0.23 624	0.18 530	0.31 602	0.19 406	0.14 405	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.26 659	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

test_xeample	0.15 521	0.06 126	0.13 386	0.14 72	0.08 246	0.21 599	0.20 595	0.28 558	0.20 430	0.16 461	0.29 588	0.19 501	0.16 531	0.15 444	0.26 659	0.09 525	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

AFF-stereo	0.09 195	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.10 228	0.16 437	0.17 296	0.09 64	0.10 260	0.12 303	0.09 255	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.05 55	0.04 26	0.07 335	0.07 418	0.04 54	0.03 2

SFCPSM	0.13 438	0.07 259	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.15 463	0.16 437	0.28 558	0.27 536	0.14 405	0.17 397	0.12 346	0.13 460	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.06 339

MMNet	0.17 568	0.09 476	0.16 513	0.20 570	0.11 553	0.27 661	0.20 595	0.25 496	0.41 645	0.22 584	0.30 596	0.21 523	0.20 601	0.17 514	0.20 583	0.06 183	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.08 484	0.07 429

HGLStereo	0.17 568	0.08 389	0.19 583	0.17 324	0.12 590	0.18 538	0.18 530	0.31 602	0.32 583	0.21 568	0.32 609	0.25 579	0.18 571	0.19 556	0.20 583	0.09 525	0.09 606	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.10 583

GANet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.13 23	0.08 246	0.14 436	0.17 479	0.22 429	0.21 447	0.17 480	0.24 507	0.23 559	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.10 570	0.06 457	0.07 335	0.08 501	0.08 484	0.07 429

GwcNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.12 328	0.15 132	0.08 246	0.15 463	0.20 595	0.21 402	0.27 536	0.18 510	0.27 562	0.22 541	0.16 531	0.14 416	0.15 513	0.10 570	0.05 293	0.07 335	0.09 549	0.07 410	0.07 429

MSMDNet	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.14 274	0.29 574	0.36 617	0.14 405	0.21 473	0.21 523	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.07 418	0.07 410	0.07 429

HSM	0.15 521	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.16 495	0.14 274	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.23 494	0.37 670	0.16 531	0.20 581	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.07 335	0.06 314	0.07 410	0.06 339

DISCO	0.19 594	0.09 476	0.22 611	0.17 324	0.10 498	0.25 640	0.18 530	0.27 537	0.44 667	0.22 584	0.31 605	0.33 652	0.26 643	0.28 657	0.28 675	0.08 456	0.06 457	0.07 335	0.07 418	0.09 549	0.09 551

NoBS	0.07 7	0.07 259	0.08 66	0.17 324	0.07 146	0.07 47	0.13 198	0.05 1	0.07 20	0.06 30	0.09 185	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 115	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

MWDA-net	0.15 521	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.22 627	0.25 496	0.35 612	0.18 510	0.24 507	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

VeloStereo	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.11 220	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 649

flow	0.09 195	0.04 1	0.12 328	0.14 72	0.11 553	0.07 47	0.06 1	0.08 14	0.06 8	0.09 209	0.07 77	0.06 52	0.08 253	0.12 320	0.10 229	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.13 649

SE	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.11 286	0.11 81	0.15 213	0.11 129	0.10 260	0.16 373	0.09 255	0.08 253	0.09 68	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.04 82

SMOE	0.10 276	0.08 389	0.09 143	0.18 424	0.07 146	0.13 399	0.14 274	0.18 331	0.13 217	0.11 297	0.13 323	0.12 346	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.06 322	0.04 82

SME	0.11 330	0.09 476	0.10 216	0.17 324	0.07 146	0.20 579	0.13 198	0.21 402	0.17 352	0.12 342	0.13 323	0.10 293	0.12 418	0.13 378	0.13 435	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.06 322	0.05 225

Hybrid-DGEV-03	0.10 276	0.06 126	0.09 143	0.18 424	0.08 246	0.16 495	0.14 274	0.15 213	0.14 251	0.13 377	0.16 373	0.12 346	0.09 300	0.13 378	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.04 82

NLSM1	0.10 276	0.07 259	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.10 225	0.06 52	0.10 347	0.10 136	0.11 319	0.07 371	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

MultiAttention	0.29 684	0.08 389	0.14 427	0.19 501	0.12 590	1.45 758	1.33 763	0.36 664	0.37 624	0.19 529	0.21 473	0.24 565	0.11 385	0.38 701	0.18 563	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.09 551

z-mn7	0.24 652	0.14 626	0.45 691	0.19 501	0.13 613	0.28 668	0.25 670	0.34 642	0.62 717	0.27 632	0.56 707	0.29 616	0.24 628	0.32 674	0.25 647	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.10 582	0.10 583

DFGA-Net	0.13 438	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.13 198	0.22 429	0.25 512	0.16 461	0.16 373	0.13 379	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.05 183	0.05 225

S2M2_L	0.09 195	0.08 389	0.11 279	0.13 23	0.10 498	0.08 100	0.06 1	0.10 45	0.10 96	0.10 260	0.09 185	0.10 293	0.09 300	0.11 220	0.11 319	0.13 653	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.10 582	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.12 119	0.27 537	0.22 461	0.16 461	0.27 562	0.21 523	0.13 460	0.17 514	0.18 563	0.09 525	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

AIO-test2	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.23 649	0.08 246	0.11 286	0.10 44	0.23 453	0.23 473	0.08 151	0.09 185	0.08 213	0.05 16	0.10 136	0.08 29	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.09 549	0.05 183	0.05 225

FACV-RUCA	0.13 438	0.11 567	0.12 328	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.15 363	0.22 429	0.20 430	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.16 531	0.14 416	0.13 435	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

tg	0.10 276	0.06 126	0.10 216	0.18 424	0.08 246	0.11 286	0.16 437	0.20 375	0.12 172	0.08 151	0.11 280	0.11 324	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

rvit_stereo_0081_aga	0.11 330	0.09 476	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.14 170	0.19 406	0.10 260	0.18 425	0.16 448	0.09 300	0.12 320	0.09 115	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.06 339

rvit_stereo_0081	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

ITSA-stereo	0.15 521	0.10 539	0.14 427	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.14 274	0.30 589	0.49 687	0.17 480	0.19 436	0.22 541	0.15 503	0.17 514	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.08 502

rvit_stereo_0082	0.11 330	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.10 228	0.14 274	0.14 170	0.24 490	0.11 297	0.13 323	0.13 379	0.09 300	0.11 220	0.12 388	0.10 570	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

rvit_stereo_ft	0.12 410	0.07 259	0.13 386	0.19 501	0.10 498	0.12 341	0.17 479	0.16 256	0.16 321	0.12 342	0.13 323	0.15 433	0.10 347	0.14 416	0.13 435	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.05 225

test_sample6	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.19 571	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.19 501	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample5	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

test_sample4	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.08 246	0.19 563	0.18 530	0.26 515	0.17 352	0.16 461	0.25 536	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

H2IRNET	0.10 276	0.09 476	0.09 143	0.18 424	0.09 382	0.12 341	0.15 363	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.10 293	0.10 347	0.10 136	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.05 225

DispNO	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.12 590	0.11 286	0.21 616	0.23 453	0.29 558	0.17 480	0.23 494	0.18 485	0.17 555	0.15 444	0.15 513	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 276	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.15 463	0.16 437	0.18 331	0.18 386	0.10 260	0.09 185	0.09 255	0.08 253	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.06 339

MyStereo07	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.15 213	0.15 279	0.09 209	0.06 29	0.06 52	0.07 198	0.12 320	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

MyStereo04	0.13 438	0.07 259	0.10 216	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.29 574	0.38 631	0.17 480	0.14 339	0.16 448	0.10 347	0.15 444	0.13 435	0.06 183	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.06 339

xx1	0.11 330	0.08 389	0.12 328	0.17 324	0.09 382	0.13 399	0.15 363	0.16 256	0.18 386	0.09 209	0.09 185	0.16 448	0.16 531	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

mmm	0.14 475	0.08 389	0.17 545	0.17 324	0.09 382	0.17 519	0.18 530	0.21 402	0.15 279	0.15 432	0.23 494	0.21 523	0.16 531	0.16 479	0.17 545	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

DualNet	0.14 475	0.08 389	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.17 352	0.17 480	0.27 562	0.18 485	0.14 485	0.16 479	0.13 435	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.08 502

1111x	0.15 521	0.08 389	0.12 328	0.18 424	0.07 146	0.18 538	0.25 670	0.31 602	0.24 490	0.17 480	0.24 507	0.26 589	0.15 503	0.13 378	0.23 624	0.07 371	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

MIF-Stereo (partial)	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.19 501	0.10 498	0.10 228	0.11 81	0.17 296	0.18 386	0.14 405	0.16 373	0.09 255	0.11 385	0.12 320	0.12 388	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.07 429

CFNet_ucs	0.15 521	0.08 389	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.14 436	0.14 274	0.30 589	0.34 603	0.16 461	0.24 507	0.23 559	0.14 485	0.18 539	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

4D-IteraStereo	0.09 195	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.07 146	0.09 160	0.15 363	0.17 296	0.15 279	0.10 260	0.11 280	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.05 55	0.03 1	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.05 225

fast-acv-ft	0.18 582	0.11 567	0.19 583	0.19 501	0.12 590	0.24 629	0.21 616	0.25 496	0.34 603	0.22 584	0.34 627	0.27 597	0.20 601	0.21 599	0.23 624	0.09 525	0.09 606	0.08 436	0.10 591	0.08 484	0.07 429

TestStereo1	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 703	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

qqq	0.13 438	0.09 476	0.15 476	0.16 233	0.08 246	0.13 399	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.15 432	0.19 436	0.16 448	0.16 531	0.15 444	0.16 529	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

Wz-Net-LNSev	0.22 628	0.16 644	0.38 680	0.21 605	0.13 613	0.25 640	0.23 639	0.32 613	0.43 662	0.30 661	0.41 671	0.31 639	0.18 571	0.22 612	0.25 647	0.10 570	0.09 606	0.08 436	0.08 501	0.12 623	0.11 611

RAFT_CTSACE	0.12 410	0.09 476	0.10 216	0.22 625	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.18 331	0.16 321	0.20 552	0.27 562	0.13 379	0.07 198	0.13 378	0.09 115	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

SA-5K	0.13 438	0.08 389	0.08 66	0.19 501	0.08 246	0.18 538	0.29 703	0.23 453	0.16 321	0.17 480	0.20 449	0.16 448	0.10 347	0.12 320	0.13 435	0.06 183	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

test_4	0.10 276	0.10 539	0.08 66	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.22 627	0.15 213	0.17 352	0.12 342	0.18 425	0.12 346	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.04 11	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.03 2

psmg	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.17 479	0.29 574	0.19 406	0.17 480	0.21 473	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.06 339

dd	0.15 521	0.16 644	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.18 530	0.21 402	0.25 512	0.23 597	0.20 449	0.21 523	0.09 300	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.06 339

GLC_STEREO	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.17 324	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.15 213	0.24 490	0.12 342	0.13 323	0.12 346	0.08 253	0.18 539	0.11 319	0.06 183	0.08 569	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.05 225

AASNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.19 501	0.09 382	0.18 538	0.15 363	0.37 670	0.37 624	0.19 529	0.23 494	0.20 513	0.16 531	0.17 514	0.20 583	0.10 570	0.08 569	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.09 551

test_3	0.10 276	0.09 476	0.10 216	0.20 570	0.08 246	0.13 399	0.26 680	0.14 170	0.21 447	0.10 260	0.10 225	0.09 255	0.09 300	0.08 33	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.04 54	0.04 82

PSMNet-ADL	0.15 521	0.12 585	0.13 386	0.22 625	0.09 382	0.13 399	0.20 595	0.26 515	0.23 473	0.18 510	0.20 449	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.17 545	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.11 625	0.08 484	0.07 429

LCNet	0.11 330	0.07 259	0.09 143	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.21 402	0.15 279	0.11 297	0.15 360	0.16 448	0.11 385	0.12 320	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.15 675

HHNet	0.11 330	0.06 126	0.16 513	0.15 132	0.14 635	0.07 47	0.13 198	0.20 375	0.17 352	0.14 405	0.25 536	0.11 324	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.05 183	0.09 551

Patchmatch Stereo++	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

KMStereo	0.12 410	0.07 259	0.15 476	0.17 324	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.24 477	0.17 352	0.14 405	0.19 436	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.12 626

PSM-adaLoss	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo_v2	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

ROB_FTStereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

KYRaft	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.22 429	0.12 172	0.13 377	0.16 373	0.20 513	0.10 347	0.12 320	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.06 322	0.16 687

HUI-Stereo	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

iGMRVC	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

RAFT-RH_RVC	0.11 330	0.06 126	0.14 427	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.17 296	0.12 172	0.13 377	0.41 671	0.11 324	0.10 347	0.13 378	0.12 388	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.05 212	0.04 54	0.06 339

iRAFT	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.18 424	0.08 246	0.06 16	0.11 81	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

AnonymousM	0.09 195	0.05 45	0.10 216	0.14 72	0.06 36	0.09 160	0.13 198	0.19 362	0.14 251	0.13 377	0.11 280	0.09 255	0.08 253	0.13 378	0.10 229	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.05 212	0.05 183	0.05 225

CRE-IMP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.10 228	0.12 119	0.18 331	0.10 96	0.14 405	0.13 323	0.13 379	0.12 418	0.12 320	0.11 319	0.07 371	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.08 502

GMM-Stereo	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.18 424	0.09 382	0.08 100	0.15 363	0.23 453	0.16 321	0.11 297	0.15 360	0.13 379	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.07 418	0.06 322	0.09 551

RAFT-IKP	0.11 330	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.06 16	0.12 119	0.16 256	0.13 217	0.15 432	0.16 373	0.14 402	0.12 418	0.11 220	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.08 436	0.06 314	0.08 484	0.07 429

LMCR-Stereo	0.15 521	0.08 389	0.13 386	0.21 605	0.09 382	0.17 519	0.20 595	0.27 537	0.19 406	0.24 607	0.24 507	0.23 559	0.17 555	0.20 581	0.17 545	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.10 582	0.08 502

ICVP	0.15 521	0.09 476	0.12 328	0.22 625	0.09 382	0.17 519	0.21 616	0.25 496	0.23 473	0.18 510	0.30 596	0.26 589	0.18 571	0.17 514	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 276	0.07 259	0.09 143	0.17 324	0.09 382	0.11 286	0.17 479	0.18 331	0.12 172	0.09 209	0.12 303	0.10 293	0.07 198	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.04 26	0.08 436	0.08 501	0.04 54	0.04 82

GEStereo_RVC	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.22 625	0.11 553	0.19 563	0.17 479	0.32 613	0.48 678	0.20 552	0.25 536	0.17 470	0.13 460	0.21 599	0.16 529	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.09 549	0.08 502

Anonymous3	0.16 546	0.13 613	0.33 665	0.26 677	0.14 635	0.27 661	0.17 479	0.28 558	0.28 551	0.15 432	0.17 397	0.14 402	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.08 484	0.11 611

TestStereo	0.13 438	0.14 626	0.11 279	0.23 649	0.08 246	0.15 463	0.21 616	0.20 375	0.23 473	0.14 405	0.24 507	0.16 448	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.05 55	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.05 225

sAnonymous2	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 570	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

CroCo_RVC	0.13 438	0.12 585	0.24 624	0.20 570	0.12 590	0.17 519	0.13 198	0.26 515	0.21 447	0.11 297	0.11 280	0.13 379	0.08 253	0.10 136	0.10 229	0.09 525	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.15 676	0.10 583

CFNet_pseudo	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.13 399	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.06 314	0.07 410	0.07 429

sCroCo_RVC	0.12 410	0.09 476	0.23 620	0.24 658	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.10 260	0.13 323	0.12 346	0.07 198	0.14 416	0.11 319	0.08 456	0.08 569	0.08 436	0.08 501	0.05 183	0.07 429

UNet	0.17 568	0.09 476	0.18 571	0.19 501	0.12 590	0.27 661	0.19 571	0.33 633	0.29 558	0.21 568	0.24 507	0.23 559	0.19 588	0.19 556	0.18 563	0.07 371	0.06 457	0.08 436	0.07 418	0.08 484	0.06 339

UPFNet	0.16 546	0.08 389	0.12 328	0.20 570	0.12 590	0.20 579	0.23 639	0.28 558	0.26 526	0.17 480	0.24 507	0.22 541	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.08 484	0.06 339

aanetorigin	0.22 628	0.17 655	0.56 709	0.17 324	0.10 498	0.15 463	0.19 571	0.20 375	0.33 591	0.49 710	0.48 689	0.29 616	0.27 651	0.20 581	0.23 624	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.10 582	0.09 551

EDNetEfficientorigin	7.91 770	0.31 718	153.02 800	0.19 501	0.09 382	0.21 599	0.16 437	0.22 429	0.59 710	0.72 732	0.67 718	0.42 689	0.50 725	0.24 633	0.39 716	0.08 456	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.12 623	0.10 583

EDNetEfficient	0.29 684	0.24 696	1.13 750	0.18 424	0.10 498	0.19 563	0.20 595	0.20 375	0.60 714	0.74 737	0.56 707	0.31 639	0.39 702	0.22 612	0.30 686	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.07 418	0.11 605	0.09 551

FENet	0.13 438	0.08 389	0.12 328	0.16 233	0.08 246	0.14 436	0.15 363	0.22 429	0.23 473	0.17 480	0.23 494	0.16 448	0.12 418	0.14 416	0.15 513	0.08 456	0.05 293	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.07 429

ac_64	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.18 424	0.10 498	0.22 608	0.18 530	0.24 477	0.21 447	0.18 510	0.24 507	0.29 616	0.18 571	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.07 535	0.08 436	0.09 549	0.07 410	0.06 339

CFNet-ft	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

DMCA	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.19 436	0.17 470	0.18 571	0.15 444	0.17 545	0.10 570	0.06 457	0.08 436	0.06 314	0.09 549	0.10 583

ADCP+	0.20 606	0.10 539	0.33 665	0.20 570	0.12 590	0.22 608	0.26 680	0.31 602	0.34 603	0.26 626	0.37 640	0.22 541	0.22 614	0.27 645	0.27 667	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.09 549	0.10 583

CFNet_RVC	0.14 475	0.07 259	0.15 476	0.12 7	0.09 382	0.16 495	0.18 530	0.22 429	0.24 490	0.17 480	0.26 553	0.24 565	0.14 485	0.16 479	0.14 478	0.11 602	0.06 457	0.08 436	0.09 549	0.09 549	0.08 502

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 568	0.10 539	0.22 611	0.20 570	0.10 498	0.15 463	0.18 530	0.31 602	0.25 512	0.21 568	0.30 596	0.25 579	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.06 457	0.08 436	0.08 501	0.07 410	0.08 502
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	0.14 475	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.27 537	0.34 603	0.14 405	0.21 473	0.22 541	0.13 460	0.18 539	0.14 478	0.07 371	0.05 293	0.08 436	0.07 418	0.07 410	0.07 429

MEA-ACV	0.16 546	0.07 259	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.38 631	0.20 552	0.29 588	0.14 402	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.07 429

Selective-IGEV-i16pa	18.58 783	3.30 763	1.09 749	0.21 605	0.18 689	103.68 801	0.28 693	19.87 788	40.73 797	4.16 770	56.45 801	8.07 775	2.59 769	123.95 802	5.89 773	0.18 697	0.12 657	0.09 526	0.12 647	0.12 623	0.51 742

FlowAnything_test	0.11 330	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.09 382	0.07 47	0.14 274	0.20 375	0.11 129	0.09 209	0.09 185	0.12 346	0.12 418	0.13 378	0.11 319	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

zh-mn7	0.25 664	0.14 626	0.56 709	0.19 501	0.14 635	0.24 629	0.22 627	0.34 642	0.62 717	0.35 681	0.65 716	0.31 639	0.25 637	0.31 667	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.11 611

w-ln-seven-2	0.20 606	0.14 626	0.37 678	0.22 625	0.12 590	0.20 579	0.21 616	0.28 558	0.37 624	0.25 620	0.37 640	0.27 597	0.22 614	0.21 599	0.23 624	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.09 551

AIO-test1	0.10 276	0.07 259	0.10 216	0.23 649	0.07 146	0.09 160	0.13 198	0.21 402	0.14 251	0.11 297	0.12 303	0.09 255	0.07 198	0.11 220	0.09 115	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.03 1	0.06 339

DDVS	0.15 521	0.10 539	0.21 605	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.14 274	0.25 496	0.19 406	0.18 510	0.29 588	0.27 597	0.12 418	0.19 556	0.15 513	0.09 525	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.11 605	0.11 611

rvit_stereo_0083	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.16 233	0.09 382	0.11 286	0.15 363	0.14 170	0.26 526	0.11 297	0.14 339	0.13 379	0.10 347	0.12 320	0.12 388	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.05 225

DCVSM-stereo	0.14 475	0.09 476	0.16 513	0.16 233	0.10 498	0.15 463	0.09 27	0.19 362	0.23 473	0.20 552	0.23 494	0.26 589	0.15 503	0.18 539	0.14 478	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.08 501	0.10 582	0.12 626

CAS++	0.11 330	0.07 259	0.11 279	0.14 72	0.09 382	0.12 341	0.14 274	0.24 477	0.14 251	0.11 297	0.09 185	0.11 324	0.07 198	0.14 416	0.09 115	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.07 418	0.07 410	0.08 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.12 410	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.10 136	0.07 1	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

ff1	0.13 438	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.15 213	0.19 406	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.06 339

mmx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

xxx	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.08 246	0.17 519	0.17 479	0.27 537	0.25 512	0.15 432	0.25 536	0.19 501	0.13 460	0.14 416	0.20 583	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.08 484	0.08 502

plain	0.10 276	0.08 389	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.14 170	0.13 217	0.13 377	0.15 360	0.09 255	0.12 418	0.13 378	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

LL-Strereo	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.20 570	0.10 498	0.11 286	0.18 530	0.32 613	0.24 490	0.15 432	0.15 360	0.14 402	0.13 460	0.19 556	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.08 501	0.04 54	0.05 225

ToySt	0.17 568	0.11 567	0.18 571	0.17 324	0.11 553	0.16 495	0.25 670	0.24 477	0.33 591	0.19 529	0.24 507	0.26 589	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.07 371	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.09 549	0.08 502

ssnet_v2	0.17 568	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.11 553	0.21 599	0.21 616	0.33 633	0.25 512	0.22 584	0.22 485	0.27 597	0.18 571	0.22 612	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

Wz-Net-SNSev	0.25 664	0.17 655	0.44 690	0.25 671	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.38 678	0.56 704	0.30 661	0.55 702	0.39 682	0.26 643	0.23 623	0.30 686	0.10 570	0.09 606	0.09 526	0.10 591	0.11 605	0.11 611

Wz-Net-MNSev	0.22 628	0.13 613	0.31 657	0.20 570	0.14 635	0.36 697	0.24 654	0.33 633	0.44 667	0.28 647	0.40 660	0.38 674	0.19 588	0.24 633	0.25 647	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.12 623	0.10 583

Sa-1000	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.14 436	0.22 627	0.22 429	0.18 386	0.15 432	0.20 449	0.17 470	0.11 385	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.05 183	0.05 225

SA	0.12 410	0.09 476	0.08 66	0.18 424	0.08 246	0.12 341	0.24 654	0.23 453	0.18 386	0.17 480	0.27 562	0.14 402	0.11 385	0.11 220	0.11 319	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.05 183	0.04 82

WZ-Net	0.28 680	0.17 655	0.78 738	0.22 625	0.16 666	0.34 687	0.29 703	0.39 682	0.57 706	0.24 607	0.55 702	0.37 670	0.24 628	0.33 678	0.35 705	0.09 525	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.14 659	0.16 687

UDGNet	0.14 475	0.13 613	0.16 513	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.16 437	0.21 402	0.27 536	0.20 552	0.20 449	0.16 448	0.13 460	0.16 479	0.13 435	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.07 418	0.06 322	0.07 429

GMOStereo	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

error version	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

test-v	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

AACVNet	0.16 546	0.08 389	0.14 427	0.15 132	0.10 498	0.18 538	0.15 363	0.23 453	0.24 490	0.27 632	0.27 562	0.28 607	0.17 555	0.19 556	0.16 529	0.09 525	0.07 535	0.09 526	0.07 418	0.10 582	0.09 551

PFNet+	0.11 330	0.06 126	0.13 386	0.16 233	0.09 382	0.05 5	0.12 119	0.17 296	0.21 447	0.16 461	0.19 436	0.14 402	0.10 347	0.11 220	0.11 319	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.11 611

AAGNet	0.11 330	0.07 259	0.16 513	0.19 501	0.09 382	0.08 100	0.13 198	0.18 331	0.13 217	0.16 461	0.21 473	0.13 379	0.14 485	0.11 220	0.14 478	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

PSM-AAD	0.11 330	0.07 259	0.10 216	0.19 501	0.09 382	0.10 228	0.15 363	0.20 375	0.13 217	0.12 342	0.14 339	0.18 485	0.11 385	0.11 220	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.14 668

SST-Stereo	0.10 276	0.07 259	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.12 119	0.17 296	0.11 129	0.15 432	0.17 397	0.13 379	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

RAFT_R40	0.11 330	0.07 259	0.14 427	0.18 424	0.09 382	0.06 16	0.13 198	0.17 296	0.16 321	0.14 405	0.18 425	0.15 433	0.12 418	0.10 136	0.11 319	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.05 225

IRAFT_RVC	0.12 410	0.08 389	0.16 513	0.19 501	0.08 246	0.07 47	0.15 363	0.24 477	0.23 473	0.14 405	0.14 339	0.15 433	0.12 418	0.12 320	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.09 526	0.06 314	0.06 322	0.06 339

test-2	0.11 330	0.09 476	0.07 17	0.19 501	0.08 246	0.12 341	0.28 693	0.13 136	0.17 352	0.11 297	0.17 397	0.14 402	0.12 418	0.07 8	0.07 1	0.05 55	0.05 293	0.09 526	0.07 418	0.04 54	0.04 82

rafts_anoy	0.11 330	0.06 126	0.10 216	0.17 324	0.08 246	0.10 228	0.14 274	0.17 296	0.14 251	0.13 377	0.13 323	0.12 346	0.10 347	0.11 220	0.12 388	0.07 371	0.04 26	0.09 526	0.11 625	0.07 410	0.06 339

RAFT + AFF	0.13 438	0.07 259	0.20 595	0.20 570	0.10 498	0.14 436	0.24 654	0.26 515	0.20 430	0.11 297	0.10 225	0.12 346	0.10 347	0.15 444	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.08 501	0.06 322	0.08 502

delet	0.17 568	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.11 553	0.20 579	0.21 616	0.30 589	0.37 624	0.17 480	0.26 553	0.19 501	0.19 588	0.19 556	0.21 603	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.11 625	0.06 322	0.06 339

GwcNet	0.20 606	0.13 613	0.19 583	0.18 424	0.12 590	0.24 629	0.19 571	0.35 657	0.43 662	0.20 552	0.32 609	0.33 652	0.20 601	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.09 549	0.10 583

PSMNet-RSSM	0.14 475	0.07 259	0.13 386	0.15 132	0.08 246	0.13 399	0.16 437	0.24 477	0.24 490	0.16 461	0.28 576	0.22 541	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.06 457	0.09 526	0.12 647	0.08 484	0.07 429

DSFCA	0.16 546	0.09 476	0.14 427	0.16 233	0.10 498	0.20 579	0.19 571	0.28 558	0.31 576	0.23 597	0.24 507	0.22 541	0.15 503	0.19 556	0.20 583	0.10 570	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

CCAANet	0.14 475	0.06 126	0.14 427	0.17 324	0.09 382	0.16 495	0.13 198	0.30 589	0.24 490	0.16 461	0.32 609	0.18 485	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.09 526	0.09 549	0.06 322	0.09 551

RTSC	0.23 645	0.12 585	0.28 644	0.21 605	0.13 613	0.28 668	0.16 437	0.35 657	0.66 726	0.27 632	0.33 622	0.30 626	0.21 605	0.31 667	0.29 679	0.10 570	0.08 569	0.09 526	0.10 591	0.13 643	0.13 649

ADCL	0.24 652	0.11 567	0.47 696	0.22 625	0.12 590	0.34 687	0.29 703	0.29 574	0.56 704	0.24 607	0.46 685	0.30 626	0.30 674	0.29 663	0.29 679	0.08 456	0.07 535	0.09 526	0.09 549	0.10 582	0.10 583

ADCRef	0.19 594	0.12 585	0.41 686	0.20 570	0.12 590	0.22 608	0.18 530	0.32 613	0.36 617	0.26 626	0.32 609	0.17 470	0.23 622	0.24 633	0.24 637	0.07 371	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.08 484	0.08 502

RYNet	0.22 628	0.12 585	0.22 611	0.19 501	0.17 682	0.46 708	0.26 680	0.38 678	0.48 678	0.24 607	0.28 576	0.34 659	0.23 622	0.20 581	0.30 686	0.10 570	0.06 457	0.09 526	0.09 549	0.13 643	0.15 675

CFNet	0.15 521	0.10 539	0.17 545	0.17 324	0.08 246	0.18 538	0.09 27	0.28 558	0.25 512	0.19 529	0.24 507	0.24 565	0.17 555	0.17 514	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.06 339

DeepPruner_ROB	0.16 546	0.11 567	0.15 476	0.17 324	0.10 498	0.17 519	0.15 363	0.32 613	0.21 447	0.19 529	0.21 473	0.22 541	0.18 571	0.20 581	0.15 513	0.13 653	0.09 606	0.09 526	0.09 549	0.11 605	0.10 583

StereoDRNet-Refined	0.17 568	0.12 585	0.15 476	0.20 570	0.09 382	0.18 538	0.18 530	0.26 515	0.23 473	0.26 626	0.40 660	0.22 541	0.17 555	0.21 599	0.20 583	0.08 456	0.05 293	0.09 526	0.10 591	0.07 410	0.07 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 582	0.10 539	0.15 476	0.23 649	0.11 553	0.24 629	0.18 530	0.29 574	0.28 551	0.27 632	0.28 576	0.28 607	0.24 628	0.19 556	0.20 583	0.08 456	0.08 569	0.09 526	0.09 549	0.07 410	0.07 429

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 195	0.05 45	0.11 279	0.19 501	0.07 146	0.10 228	0.09 27	0.12 102	0.09 64	0.09 209	0.09 185	0.07 145	0.08 253	0.08 33	0.09 115	0.06 183	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.07 410	0.05 225

YMNet	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 570	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 672	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

YMNet_1	0.20 606	0.12 585	0.19 583	0.20 570	0.14 635	0.26 651	0.23 639	0.32 613	0.34 603	0.27 632	0.34 627	0.30 626	0.18 571	0.18 539	0.22 612	0.10 570	0.13 672	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

rvit_0105_5	0.14 475	0.09 476	0.13 386	0.17 324	0.09 382	0.14 436	0.23 639	0.24 477	0.27 536	0.14 405	0.15 360	0.18 485	0.12 418	0.17 514	0.14 478	0.14 667	0.11 641	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

test_sample7	0.15 521	0.10 539	0.16 513	0.14 72	0.11 553	0.16 495	0.16 437	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.12 627	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.10 583

CASnet	0.09 195	0.09 476	0.09 143	0.19 501	0.06 36	0.07 47	0.11 81	0.18 331	0.14 251	0.11 297	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.10 136	0.10 229	0.06 183	0.04 26	0.10 576	0.08 501	0.05 183	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 276	0.10 539	0.15 476	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.09 27	0.17 296	0.14 251	0.14 405	0.10 225	0.09 255	0.07 198	0.16 479	0.10 229	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.06 322	0.05 225

CASS	0.13 438	0.12 585	0.11 279	0.23 649	0.09 382	0.15 463	0.17 479	0.18 331	0.19 406	0.17 480	0.18 425	0.15 433	0.15 503	0.14 416	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.09 549	0.07 429
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-TNSev	0.29 684	0.20 679	0.65 720	0.19 501	0.15 655	0.38 701	0.27 687	0.35 657	0.55 701	0.34 680	0.42 677	0.45 696	0.38 699	0.32 674	0.30 686	0.12 627	0.13 672	0.10 576	0.12 647	0.15 676	0.14 668

BUS	0.14 475	0.09 476	0.14 427	0.22 625	0.10 498	0.19 563	0.14 274	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

NINENet	0.16 546	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.40 686	0.36 617	0.18 510	0.21 473	0.16 448	0.13 460	0.15 444	0.13 435	0.08 456	0.08 569	0.10 576	0.07 418	0.10 582	0.09 551

BSDual-CNN	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.22 625	0.10 498	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.19 406	0.17 480	0.22 485	0.25 579	0.16 531	0.15 444	0.14 478	0.08 456	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

hknet	0.15 521	0.11 567	0.13 386	0.22 625	0.11 553	0.14 436	0.15 363	0.34 642	0.25 512	0.17 480	0.22 485	0.22 541	0.18 571	0.17 514	0.12 388	0.07 371	0.06 457	0.10 576	0.09 549	0.07 410	0.07 429

SACVNet	0.18 582	0.12 585	0.14 427	0.17 324	0.13 613	0.22 608	0.18 530	0.31 602	0.30 568	0.23 597	0.31 605	0.30 626	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.11 602	0.08 569	0.10 576	0.10 591	0.12 623	0.14 668

RAFT	0.13 438	0.09 476	0.11 279	0.18 424	0.08 246	0.15 463	0.24 654	0.20 375	0.19 406	0.21 568	0.21 473	0.17 470	0.12 418	0.16 479	0.09 115	0.06 183	0.07 535	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.05 225

pcwnet_v2	0.19 594	0.10 539	0.26 632	0.17 324	0.14 635	0.18 538	0.15 363	0.37 670	0.46 675	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.19 588	0.20 581	0.19 576	0.13 653	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.11 605	0.13 649

ADLNet	0.16 546	0.08 389	0.15 476	0.16 233	0.10 498	0.16 495	0.17 479	0.32 613	0.27 536	0.22 584	0.27 562	0.24 565	0.16 531	0.18 539	0.21 603	0.10 570	0.06 457	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

ARAFT	0.12 410	0.08 389	0.17 545	0.19 501	0.09 382	0.14 436	0.18 530	0.20 375	0.12 172	0.12 342	0.13 323	0.14 402	0.11 385	0.15 444	0.12 388	0.06 183	0.05 293	0.10 576	0.09 549	0.05 183	0.04 82

hitnet-ft	0.18 582	0.09 476	0.17 545	0.14 72	0.09 382	0.26 651	0.20 595	0.25 496	0.26 526	0.24 607	0.32 609	0.31 639	0.22 614	0.24 633	0.21 603	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.08 501	0.12 623	0.11 611

FAT-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.22 611	0.21 605	0.12 590	0.17 519	0.18 530	0.34 642	0.39 636	0.27 632	0.37 640	0.34 659	0.32 683	0.21 599	0.20 583	0.09 525	0.11 641	0.10 576	0.09 549	0.11 605	0.14 668

S-Stereo	0.20 606	0.12 585	0.25 629	0.21 605	0.13 613	0.20 579	0.18 530	0.32 613	0.43 662	0.23 597	0.36 634	0.28 607	0.30 674	0.19 556	0.22 612	0.09 525	0.12 657	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.13 649

stereogan	0.22 628	0.11 567	0.21 605	0.20 570	0.12 590	0.31 676	0.19 571	0.35 657	0.44 667	0.22 584	0.39 654	0.35 663	0.27 651	0.33 678	0.22 612	0.10 570	0.12 657	0.10 576	0.10 591	0.14 659	0.13 649

GANet	0.21 619	0.12 585	0.21 605	0.24 658	0.13 613	0.22 608	0.22 627	0.41 692	0.26 526	0.31 667	0.42 677	0.37 670	0.28 662	0.23 623	0.22 612	0.10 570	0.12 657	0.10 576	0.09 549	0.10 582	0.08 502

TDLM	0.17 568	0.12 585	0.13 386	0.24 658	0.10 498	0.18 538	0.18 530	0.36 664	0.30 568	0.21 568	0.28 576	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.18 563	0.11 602	0.07 535	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.08 502

UCFNet_RVC	0.14 475	0.08 389	0.13 386	0.11 1	0.10 498	0.20 579	0.10 44	0.24 477	0.22 461	0.17 480	0.20 449	0.23 559	0.15 503	0.17 514	0.15 513	0.12 627	0.07 535	0.10 576	0.13 658	0.11 605	0.10 583

AdaStereo	0.15 521	0.11 567	0.15 476	0.18 424	0.09 382	0.20 579	0.11 81	0.32 613	0.28 551	0.20 552	0.23 494	0.20 513	0.13 460	0.19 556	0.14 478	0.12 627	0.05 293	0.10 576	0.07 418	0.09 549	0.07 429
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.
NVstereo2D	0.19 594	0.10 539	0.15 476	0.17 324	0.15 655	0.28 668	0.23 639	0.44 704	0.42 655	0.15 432	0.27 562	0.25 579	0.19 588	0.22 612	0.17 545	0.09 525	0.06 457	0.10 576	0.08 501	0.15 676	0.09 551

NaN_ROB	0.22 628	0.19 672	0.24 624	0.25 671	0.13 613	0.29 672	0.26 680	0.33 633	0.41 645	0.31 667	0.31 605	0.32 648	0.23 622	0.30 666	0.21 603	0.11 602	0.17 707	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.09 551

SANet	0.24 652	0.14 626	0.28 644	0.21 605	0.11 553	0.27 661	0.24 654	0.38 678	0.64 722	0.36 684	0.40 660	0.43 692	0.26 643	0.27 645	0.24 637	0.12 627	0.09 606	0.10 576	0.09 549	0.13 643	0.11 611

XPNet_ROB	0.22 628	0.11 567	0.19 583	0.22 625	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.34 642	0.40 642	0.30 661	0.39 654	0.39 682	0.26 643	0.26 642	0.28 675	0.15 671	0.10 628	0.10 576	0.10 591	0.13 643	0.12 626

DN-CSS_ROB	0.13 438	0.13 613	0.16 513	0.18 424	0.10 498	0.16 495	0.08 9	0.22 429	0.18 386	0.17 480	0.22 485	0.13 379	0.13 460	0.12 320	0.13 435	0.05 55	0.05 293	0.10 576	0.10 591	0.08 484	0.06 339

PWCDC_ROB	0.20 606	0.13 613	0.22 611	0.24 658	0.11 553	0.19 563	0.15 363	0.33 633	0.54 700	0.29 656	0.50 694	0.21 523	0.15 503	0.27 645	0.20 583	0.11 602	0.09 606	0.10 576	0.08 501	0.11 605	0.09 551

AANet	0.30 690	0.19 672	1.03 747	0.16 233	0.13 613	0.22 608	0.16 437	0.30 589	0.62 717	0.60 720	0.52 696	0.46 700	0.38 699	0.23 623	0.32 697	0.12 627	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.12 626

zh-sn7	0.25 664	0.17 655	0.50 698	0.24 658	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.34 642	0.48 678	0.28 647	0.54 700	0.28 607	0.31 678	0.36 694	0.32 697	0.10 570	0.10 628	0.11 608	0.10 591	0.12 623	0.12 626

w-ln-seven	0.24 652	0.14 626	0.55 706	0.19 501	0.14 635	0.26 651	0.22 627	0.35 657	0.60 714	0.29 656	0.39 654	0.30 626	0.22 614	0.21 599	0.26 659	0.09 525	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.11 605	0.10 583

TCMNet	0.19 594	0.12 585	0.19 583	0.20 570	0.18 689	0.20 579	0.24 654	0.27 537	0.36 617	0.23 597	0.26 553	0.25 579	0.19 588	0.19 556	0.23 624	0.13 653	0.11 641	0.11 608	0.12 647	0.13 643	0.12 626

rvit_0105_4	0.14 475	0.09 476	0.17 545	0.17 324	0.10 498	0.12 341	0.19 571	0.23 453	0.27 536	0.14 405	0.20 449	0.17 470	0.13 460	0.17 514	0.13 435	0.15 671	0.11 641	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.06 339

GMStereo_Zeroshot	0.16 546	0.13 613	0.24 624	0.20 570	0.10 498	0.17 519	0.13 198	0.29 574	0.25 512	0.23 597	0.32 609	0.25 579	0.11 385	0.19 556	0.14 478	0.09 525	0.06 457	0.11 608	0.06 314	0.12 623	0.08 502

dad	0.17 568	0.20 679	0.20 595	0.16 233	0.11 553	0.20 579	0.18 530	0.21 402	0.28 551	0.30 661	0.24 507	0.29 616	0.13 460	0.19 556	0.16 529	0.18 697	0.09 606	0.11 608	0.09 549	0.11 605	0.07 429

HCRNet	0.16 546	0.24 696	0.12 328	0.35 716	0.11 553	0.15 463	0.17 479	0.26 515	0.22 461	0.19 529	0.24 507	0.21 523	0.14 485	0.15 444	0.13 435	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

FINET	0.21 619	0.18 667	0.26 632	0.18 424	0.16 666	0.23 624	0.23 639	0.32 613	0.48 678	0.25 620	0.32 609	0.22 541	0.22 614	0.22 612	0.17 545	0.18 697	0.16 701	0.11 608	0.10 591	0.15 676	0.13 649

APVNet	0.22 628	0.12 585	0.19 583	0.18 424	0.14 635	0.32 677	0.31 717	0.39 682	0.32 583	0.27 632	0.40 660	0.30 626	0.29 670	0.26 642	0.25 647	0.11 602	0.12 657	0.11 608	0.14 662	0.12 623	0.12 626

psm_up	0.18 582	0.10 539	0.18 571	0.20 570	0.11 553	0.17 519	0.19 571	0.37 670	0.34 603	0.21 568	0.28 576	0.29 616	0.24 628	0.20 581	0.22 612	0.09 525	0.10 628	0.11 608	0.11 625	0.08 484	0.08 502

psmorigin	0.25 664	0.15 636	0.34 673	0.17 324	0.13 613	0.23 624	0.14 274	0.34 642	0.33 591	0.41 698	0.55 702	0.41 688	0.37 697	0.34 681	0.27 667	0.11 602	0.15 691	0.11 608	0.11 625	0.12 623	0.16 687

STTStereo	0.18 582	0.12 585	0.27 639	0.20 570	0.11 553	0.16 495	0.21 616	0.29 574	0.23 473	0.21 568	0.30 596	0.29 616	0.18 571	0.20 581	0.19 576	0.12 627	0.11 641	0.11 608	0.14 662	0.09 549	0.08 502

ADCMid	0.25 664	0.15 636	0.40 683	0.20 570	0.14 635	0.25 640	0.26 680	0.34 642	0.38 631	0.36 684	0.44 682	0.34 659	0.40 705	0.35 688	0.33 702	0.10 570	0.09 606	0.11 608	0.11 625	0.13 643	0.12 626

ADCPNet	0.25 664	0.16 644	0.61 717	0.21 605	0.15 655	0.35 696	0.25 670	0.32 613	0.35 612	0.30 661	0.40 660	0.36 665	0.28 662	0.28 657	0.32 697	0.12 627	0.10 628	0.11 608	0.12 647	0.14 659	0.13 649

DANet	0.21 619	0.15 636	0.28 644	0.25 671	0.13 613	0.22 608	0.19 571	0.27 537	0.27 536	0.28 647	0.32 609	0.35 663	0.31 678	0.31 667	0.23 624	0.11 602	0.09 606	0.11 608	0.10 591	0.13 643	0.11 611
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 680	0.16 644	0.31 657	0.18 424	0.13 613	0.54 718	0.42 732	0.51 721	0.67 727	0.29 656	0.38 646	0.38 674	0.29 670	0.31 667	0.23 624	0.11 602	0.10 628	0.11 608	0.08 501	0.20 701	0.16 687

DRN-Test	0.19 594	0.11 567	0.20 595	0.22 625	0.10 498	0.22 608	0.22 627	0.39 682	0.37 624	0.24 607	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.24 637	0.11 602	0.07 535	0.11 608	0.10 591	0.09 549	0.07 429

StereoDRNet	0.18 582	0.11 567	0.17 545	0.22 625	0.11 553	0.21 599	0.22 627	0.37 670	0.33 591	0.24 607	0.28 576	0.30 626	0.19 588	0.20 581	0.20 583	0.09 525	0.08 569	0.11 608	0.09 549	0.09 549	0.07 429

PWC_ROB	0.21 619	0.16 644	0.26 632	0.18 424	0.11 553	0.22 608	0.13 198	0.32 613	0.49 687	0.30 661	0.40 660	0.32 648	0.24 628	0.31 667	0.22 612	0.10 570	0.07 535	0.11 608	0.08 501	0.11 605	0.10 583

rvit_0105_6	0.14 475	0.09 476	0.18 571	0.17 324	0.10 498	0.10 228	0.16 437	0.19 362	0.26 526	0.12 342	0.18 425	0.17 470	0.12 418	0.18 539	0.12 388	0.15 671	0.11 641	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.06 339

rvit_0105_3	0.15 521	0.09 476	0.14 427	0.19 501	0.12 590	0.15 463	0.25 670	0.25 496	0.29 558	0.15 432	0.17 397	0.20 513	0.13 460	0.17 514	0.14 478	0.13 653	0.11 641	0.12 628	0.14 662	0.07 410	0.06 339

StereoVision	0.13 438	0.12 585	0.09 143	0.24 658	0.10 498	0.15 463	0.21 616	0.21 402	0.20 430	0.12 342	0.24 507	0.10 293	0.10 347	0.16 479	0.10 229	0.09 525	0.11 641	0.12 628	0.12 647	0.06 322	0.05 225

coex-ft	3.30 758	0.34 721	59.09 799	0.18 424	0.13 613	0.26 651	0.22 627	0.27 537	0.72 731	1.90 766	0.70 724	0.44 694	0.45 720	0.29 663	0.41 722	0.09 525	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 649

GASNet	0.22 628	0.23 692	0.33 665	0.26 677	0.17 682	0.26 651	0.16 437	0.44 704	0.42 655	0.27 632	0.24 507	0.30 626	0.15 503	0.27 645	0.18 563	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.16 685	0.07 429

FADNet-RVC-Resample	0.16 546	0.11 567	0.31 657	0.22 625	0.11 553	0.19 563	0.14 274	0.25 496	0.24 490	0.24 607	0.27 562	0.20 513	0.15 503	0.16 479	0.15 513	0.07 371	0.08 569	0.12 628	0.10 591	0.09 549	0.10 583

FADNet_RVC	0.16 546	0.14 626	0.40 683	0.20 570	0.11 553	0.13 399	0.13 198	0.26 515	0.22 461	0.21 568	0.23 494	0.20 513	0.17 555	0.14 416	0.16 529	0.08 456	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.11 605	0.10 583

FADNet-RVC	0.20 606	0.20 679	0.38 680	0.21 605	0.16 666	0.20 579	0.15 363	0.26 515	0.26 526	0.26 626	0.32 609	0.26 589	0.21 605	0.22 612	0.19 576	0.12 627	0.13 672	0.12 628	0.14 662	0.13 643	0.18 702

FADNet	0.21 619	0.22 689	0.36 674	0.18 424	0.17 682	0.24 629	0.13 198	0.31 602	0.31 576	0.23 597	0.25 536	0.27 597	0.21 605	0.19 556	0.15 513	0.13 653	0.15 691	0.12 628	0.15 679	0.16 685	0.18 702

G-Net	0.24 652	0.16 644	0.36 674	0.22 625	0.16 666	0.51 716	0.23 639	0.29 574	0.34 603	0.36 684	0.38 646	0.31 639	0.29 670	0.27 645	0.26 659	0.11 602	0.09 606	0.12 628	0.09 549	0.16 685	0.13 649

AnyNet_C32	0.26 673	0.16 644	0.36 674	0.20 570	0.16 666	0.25 640	0.30 711	0.32 613	0.44 667	0.31 667	0.49 690	0.30 626	0.33 685	0.40 711	0.33 702	0.12 627	0.12 657	0.12 628	0.14 662	0.14 659	0.15 675

CVANet_RVC	0.18 582	0.10 539	0.14 427	0.21 605	0.10 498	0.18 538	0.17 479	0.34 642	0.33 591	0.22 584	0.31 605	0.28 607	0.18 571	0.23 623	0.17 545	0.12 627	0.08 569	0.12 628	0.11 625	0.09 549	0.07 429

ETE_ROB	0.23 645	0.17 655	0.22 611	0.25 671	0.13 613	0.26 651	0.29 703	0.31 602	0.36 617	0.28 647	0.36 634	0.45 696	0.26 643	0.27 645	0.26 659	0.11 602	0.08 569	0.12 628	0.09 549	0.14 659	0.13 649

LALA_ROB	0.25 664	0.16 644	0.22 611	0.26 677	0.17 682	0.27 661	0.27 687	0.42 697	0.37 624	0.33 677	0.38 646	0.51 709	0.26 643	0.28 657	0.27 667	0.16 687	0.09 606	0.12 628	0.11 625	0.13 643	0.12 626

WCMA_ROB	0.24 652	0.11 567	0.22 611	0.17 324	0.14 635	0.32 677	0.15 363	0.32 613	0.32 583	0.38 689	0.53 698	0.40 686	0.34 690	0.34 681	0.25 647	0.11 602	0.12 657	0.12 628	0.10 591	0.14 659	0.14 668

S	0.12 410	0.08 389	0.09 143	0.20 570	0.08 246	0.13 399	0.19 571	0.17 296	0.16 321	0.13 377	0.11 280	0.13 379	0.10 347	0.11 220	0.13 435	0.09 525	0.07 535	0.13 643	0.15 679	0.06 322	0.04 82

Selective-IGEV-i1pa	2.80 757	3.51 765	0.67 728	0.28 694	0.14 635	10.22 772	0.43 734	4.36 769	3.63 769	3.53 769	6.92 770	3.47 762	1.97 767	13.41 783	2.26 764	0.36 732	0.15 691	0.13 643	0.10 591	0.15 676	0.35 733

rvit_105_1	0.19 594	0.11 567	0.25 629	0.21 605	0.16 666	0.21 599	0.27 687	0.31 602	0.41 645	0.19 529	0.20 449	0.22 541	0.17 555	0.19 556	0.17 545	0.12 627	0.12 657	0.13 643	0.15 679	0.08 484	0.07 429

UGAM	0.13 438	0.10 539	0.09 143	0.22 625	0.08 246	0.12 341	0.20 595	0.17 296	0.23 473	0.21 568	0.16 373	0.13 379	0.13 460	0.19 556	0.12 388	0.07 371	0.05 293	0.13 643	0.11 625	0.07 410	0.05 225

UDG	0.21 619	0.17 655	0.19 583	0.23 649	0.15 655	0.30 675	0.20 595	0.33 633	0.35 612	0.23 597	0.28 576	0.31 639	0.27 651	0.20 581	0.22 612	0.15 671	0.12 657	0.13 643	0.09 549	0.14 659	0.14 668

DMCA-RVC	0.17 568	0.10 539	0.15 476	0.24 658	0.11 553	0.18 538	0.18 530	0.25 496	0.24 490	0.21 568	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.18 539	0.20 583	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.10 591	0.10 582	0.08 502

RP	0.21 619	0.13 613	0.21 605	0.23 649	0.11 553	0.21 599	0.20 595	0.25 496	0.44 667	0.21 568	0.38 646	0.36 665	0.24 628	0.27 645	0.25 647	0.11 602	0.12 657	0.13 643	0.12 647	0.12 623	0.14 668

RTS	0.45 718	0.19 672	3.26 759	0.24 658	0.15 655	0.74 734	0.20 595	0.36 664	0.76 738	0.42 701	0.43 680	0.31 639	0.41 710	0.53 729	0.35 705	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 675

RTSA	0.45 718	0.19 672	3.26 759	0.24 658	0.15 655	0.74 734	0.20 595	0.36 664	0.76 738	0.42 701	0.43 680	0.31 639	0.41 710	0.53 729	0.35 705	0.10 570	0.08 569	0.13 643	0.12 647	0.15 676	0.15 675

ADCS	0.29 684	0.18 667	0.45 691	0.21 605	0.17 682	0.28 668	0.23 639	0.41 692	0.63 721	0.40 694	0.49 690	0.40 686	0.36 695	0.39 706	0.40 719	0.13 653	0.12 657	0.13 643	0.14 662	0.16 685	0.16 687

AnyNet_C01	0.36 701	0.25 702	1.37 753	0.22 625	0.17 682	0.48 712	0.27 687	0.35 657	0.39 636	0.39 691	0.74 728	0.46 700	0.38 699	0.45 716	0.47 730	0.13 653	0.13 672	0.13 643	0.14 662	0.14 659	0.15 675

PSMNet_ROB	0.21 619	0.11 567	0.15 476	0.27 690	0.15 655	0.24 629	0.35 722	0.43 702	0.37 624	0.27 632	0.32 609	0.32 648	0.22 614	0.21 599	0.26 659	0.12 627	0.08 569	0.13 643	0.11 625	0.09 549	0.09 551

SGM_RVC	0.23 645	0.12 585	0.15 476	0.15 132	0.09 382	0.33 684	0.18 530	0.34 642	0.31 576	0.44 705	0.37 640	0.53 713	0.35 693	0.35 688	0.24 637	0.13 653	0.13 672	0.13 643	0.13 658	0.10 582	0.11 611
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 675	0.13 613	0.18 571	0.15 132	0.11 553	0.32 677	0.24 654	0.40 686	0.36 617	0.52 712	0.57 710	0.67 724	0.40 705	0.35 688	0.26 659	0.14 667	0.13 672	0.13 643	0.11 625	0.11 605	0.10 583
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
S0	0.12 410	0.08 389	0.08 66	0.20 570	0.07 146	0.18 538	0.23 639	0.15 213	0.15 279	0.10 260	0.10 225	0.13 379	0.08 253	0.12 320	0.11 319	0.09 525	0.10 628	0.14 657	0.14 662	0.05 183	0.04 82

ISRNet	0.18 582	0.08 389	0.19 583	0.19 501	0.13 613	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.21 568	0.25 536	0.27 597	0.17 555	0.17 514	0.20 583	0.20 708	0.08 569	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.17 697

DualNet (step1)	0.16 546	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.16 479	0.16 529	0.15 671	0.06 457	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample9	0.18 582	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.27 537	0.23 473	0.20 552	0.20 449	0.24 565	0.19 588	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 736	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

test_sample8	0.19 594	0.12 585	0.20 595	0.12 7	0.14 635	0.17 519	0.13 198	0.31 602	0.21 447	0.27 632	0.22 485	0.36 665	0.25 637	0.19 556	0.17 545	0.15 671	0.30 736	0.14 657	0.14 662	0.14 659	0.12 626

SDNR	0.19 594	0.08 389	0.19 583	0.16 233	0.12 590	0.77 740	0.14 274	0.25 496	0.32 583	0.19 529	0.24 507	0.19 501	0.13 460	0.19 556	0.15 513	0.16 687	0.18 709	0.14 657	0.11 625	0.08 484	0.11 611

DGSMNet	0.24 652	0.19 672	0.33 665	0.21 605	0.24 714	0.24 629	0.20 595	0.35 657	0.41 645	0.24 607	0.32 609	0.38 674	0.21 605	0.29 663	0.23 624	0.12 627	0.11 641	0.14 657	0.16 686	0.23 710	0.23 713

Syn2CoEx	0.21 619	0.16 644	0.27 639	0.29 703	0.14 635	0.26 651	0.20 595	0.33 633	0.31 576	0.28 647	0.36 634	0.27 597	0.25 637	0.19 556	0.24 637	0.16 687	0.12 657	0.14 657	0.11 625	0.09 549	0.08 502

edge stereo	0.22 628	0.13 613	0.20 595	0.21 605	0.13 613	0.23 624	0.16 437	0.32 613	0.42 655	0.32 673	0.40 660	0.38 674	0.35 693	0.25 639	0.24 637	0.13 653	0.11 641	0.14 657	0.11 625	0.12 623	0.13 649

SHD	0.26 673	0.15 636	0.30 655	0.24 658	0.18 689	0.22 608	0.15 363	0.38 678	0.71 730	0.32 673	0.41 671	0.36 665	0.28 662	0.32 674	0.29 679	0.12 627	0.11 641	0.14 657	0.13 658	0.16 685	0.20 708

LSM	0.33 697	0.20 679	0.58 713	0.26 677	0.60 746	0.34 687	0.25 670	0.42 697	0.48 678	0.45 706	0.58 712	0.42 689	0.36 695	0.35 688	0.25 647	0.12 627	0.20 715	0.14 657	0.16 686	0.19 700	0.33 730

MDST_ROB	0.22 628	0.10 539	0.17 545	0.18 424	0.11 553	0.37 698	0.19 571	0.43 702	0.41 645	0.39 691	0.39 654	0.29 616	0.21 605	0.26 642	0.18 563	0.11 602	0.10 628	0.14 657	0.11 625	0.10 582	0.08 502

FBW_ROB	0.24 652	0.17 655	0.22 611	0.26 677	0.14 635	0.25 640	0.22 627	0.41 692	0.41 645	0.41 698	0.41 671	0.42 689	0.27 651	0.31 667	0.23 624	0.09 525	0.14 683	0.14 657	0.12 647	0.11 605	0.09 551

PStereo	0.20 606	0.22 689	0.20 595	0.17 324	0.10 498	0.13 399	0.20 595	0.27 537	0.38 631	0.20 552	0.14 339	0.28 607	0.31 678	0.24 633	0.31 694	0.18 697	0.13 672	0.15 670	0.11 625	0.12 623	0.12 626

DStereoFS	0.27 675	0.22 689	0.31 657	0.22 625	0.15 655	0.22 608	0.20 595	0.50 718	0.48 678	0.28 647	0.44 682	0.33 652	0.34 690	0.52 726	0.29 679	0.12 627	0.11 641	0.15 670	0.13 658	0.16 685	0.16 687

NCC-stereo	0.24 652	0.15 636	0.31 657	0.26 677	0.16 666	0.20 579	0.30 711	0.40 686	0.40 642	0.24 607	0.38 646	0.33 652	0.28 662	0.36 694	0.27 667	0.12 627	0.11 641	0.15 670	0.22 710	0.13 643	0.13 649

Abc-Net	0.24 652	0.15 636	0.31 657	0.26 677	0.16 666	0.20 579	0.30 711	0.40 686	0.40 642	0.24 607	0.38 646	0.33 652	0.28 662	0.36 694	0.27 667	0.12 627	0.11 641	0.15 670	0.22 710	0.13 643	0.13 649
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.40 707	0.28 713	0.33 665	0.55 734	0.39 729	0.82 742	1.23 762	0.47 711	0.51 697	0.36 684	0.35 631	0.55 715	0.39 702	0.38 701	0.39 716	0.15 671	0.20 715	0.15 670	0.14 662	0.23 710	0.20 708

XQC	0.28 680	0.23 692	0.51 699	0.28 694	0.19 696	0.34 687	0.27 687	0.36 664	0.57 706	0.31 667	0.30 596	0.37 670	0.30 674	0.38 701	0.38 713	0.13 653	0.09 606	0.15 670	0.12 647	0.17 693	0.18 702

PA-Net	0.23 645	0.18 667	0.33 665	0.28 694	0.22 709	0.21 599	0.38 728	0.29 574	0.39 636	0.22 584	0.32 609	0.25 579	0.26 643	0.20 581	0.25 647	0.09 525	0.23 729	0.15 670	0.22 710	0.09 549	0.13 649
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.20 606	0.14 626	0.18 571	0.19 501	0.13 613	0.20 579	0.22 627	0.33 633	0.30 568	0.24 607	0.29 588	0.28 607	0.19 588	0.23 623	0.17 545	0.15 671	0.16 701	0.15 670	0.14 662	0.12 623	0.12 626
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoSA	0.25 664	0.19 672	0.37 678	0.26 677	0.17 682	0.22 608	0.20 595	0.49 714	0.59 710	0.22 584	0.29 588	0.29 616	0.33 685	0.39 706	0.28 675	0.12 627	0.11 641	0.16 678	0.14 662	0.14 659	0.12 626

AF-Net	0.22 628	0.17 655	0.17 545	0.26 677	0.13 613	0.25 640	0.24 654	0.32 613	0.50 690	0.25 620	0.33 622	0.38 674	0.26 643	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.16 678	0.11 625	0.11 605	0.10 583

SGM-ForestM	0.32 694	0.12 585	0.16 513	0.16 233	0.11 553	0.39 703	0.19 571	0.41 692	0.50 690	0.52 712	0.54 700	1.32 750	0.42 714	0.40 711	0.27 667	0.14 667	0.16 701	0.16 678	0.16 686	0.12 623	0.12 626

SCION-MonSter(vits)	0.14 475	0.06 126	0.05 1	0.15 132	0.05 2	0.07 47	0.10 44	0.27 537	0.41 645	0.05 2	0.33 622	0.14 402	0.16 531	0.20 581	0.19 576	0.08 456	0.06 457	0.17 681	0.15 679	0.07 410	0.08 502

rvit_stereo_0075_2	0.17 568	0.12 585	0.25 629	0.23 649	0.16 666	0.13 399	0.10 44	0.30 589	0.27 536	0.20 552	0.28 576	0.22 541	0.15 503	0.18 539	0.13 435	0.16 687	0.10 628	0.17 681	0.10 591	0.10 582	0.09 551

Anonymous_2	0.22 628	0.17 655	0.28 644	0.15 132	0.16 666	0.32 677	0.22 627	0.22 429	0.17 352	0.23 597	0.24 507	0.26 589	0.27 651	0.27 645	0.23 624	0.22 717	0.25 732	0.17 681	0.17 693	0.17 693	0.17 697

DDUNet	0.22 628	0.17 655	0.21 605	0.22 625	0.15 655	0.25 640	0.24 654	0.29 574	0.30 568	0.31 667	0.36 634	0.33 652	0.25 637	0.24 633	0.20 583	0.18 697	0.13 672	0.17 681	0.11 625	0.16 685	0.16 687

RGC	0.25 664	0.20 679	0.29 652	0.28 694	0.16 666	0.22 608	0.23 639	0.32 613	0.44 667	0.27 632	0.40 660	0.38 674	0.27 651	0.36 694	0.22 612	0.11 602	0.13 672	0.17 681	0.17 693	0.14 659	0.16 687

Nwc_Net	0.23 645	0.16 644	0.21 605	0.25 671	0.14 635	0.24 629	0.26 680	0.37 670	0.38 631	0.22 584	0.41 671	0.30 626	0.28 662	0.28 657	0.25 647	0.11 602	0.10 628	0.17 681	0.20 704	0.10 582	0.10 583

PVD	0.39 704	0.20 679	0.39 682	0.31 709	0.22 709	0.29 672	0.43 734	0.52 723	0.96 747	0.55 717	0.79 733	0.53 713	0.59 736	0.52 726	0.38 713	0.19 706	0.14 683	0.17 681	0.14 662	0.24 716	0.31 728

PS-NSSS	0.20 606	0.21 685	0.23 620	0.20 570	0.10 498	0.19 563	0.17 479	0.36 664	0.25 512	0.27 632	0.33 622	0.27 597	0.24 628	0.20 581	0.20 583	0.15 671	0.12 657	0.17 681	0.14 662	0.10 582	0.08 502

PDISCO_ROB	0.27 675	0.16 644	0.26 632	0.28 694	0.20 700	0.32 677	0.26 680	0.44 704	0.57 706	0.28 647	0.40 660	0.45 696	0.29 670	0.33 678	0.34 704	0.12 627	0.09 606	0.17 681	0.16 686	0.17 693	0.13 649

CBMV	0.19 594	0.14 626	0.17 545	0.18 424	0.10 498	0.20 579	0.11 81	0.29 574	0.30 568	0.29 656	0.30 596	0.30 626	0.23 622	0.27 645	0.19 576	0.13 653	0.15 691	0.17 681	0.16 686	0.10 582	0.10 583
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	0.32 694	0.21 685	0.55 706	0.30 705	0.15 655	0.34 687	0.17 479	0.52 723	0.46 675	0.46 709	0.55 702	0.59 716	0.39 702	0.35 688	0.37 711	0.15 671	0.14 683	0.18 691	0.21 707	0.16 685	0.15 675

NCCL2	0.23 645	0.15 636	0.17 545	0.34 713	0.18 689	0.24 629	0.23 639	0.34 642	0.28 551	0.31 667	0.38 646	0.38 674	0.28 662	0.23 623	0.24 637	0.15 671	0.12 657	0.18 691	0.21 707	0.13 643	0.13 649

1111	0.43 714	0.23 692	0.54 703	0.33 710	0.20 700	0.83 743	0.35 722	0.50 718	0.82 741	0.63 723	0.68 720	0.69 727	0.68 742	0.77 740	0.35 705	0.17 693	0.15 691	0.19 693	0.19 700	0.21 703	0.17 697

UHP	1.94 755	0.24 696	1.06 748	0.34 713	0.18 689	5.35 768	0.24 654	0.86 743	4.09 770	2.33 767	11.82 781	7.01 773	2.71 770	0.87 749	0.60 740	0.17 693	0.14 683	0.19 693	0.17 693	0.21 703	0.16 687

CSAN	0.29 684	0.24 696	0.27 639	0.34 713	0.19 696	0.33 684	0.42 732	0.37 670	0.50 690	0.38 689	0.40 660	0.44 694	0.33 685	0.28 657	0.30 686	0.20 708	0.16 701	0.19 693	0.19 700	0.14 659	0.15 675

DispFullNet	0.27 675	0.21 685	0.65 720	0.28 694	0.16 666	0.26 651	0.17 479	0.33 633	0.58 709	0.27 632	0.38 646	0.43 692	0.23 622	0.38 701	0.23 624	0.12 627	0.06 457	0.19 693	0.11 625	0.21 703	0.15 675

TARStereo	0.72 737	0.18 667	0.56 709	0.27 690	0.21 706	1.35 757	0.25 670	0.59 734	1.65 763	0.68 727	5.01 768	1.08 742	0.81 748	0.38 701	0.30 686	0.18 697	0.15 691	0.20 697	0.19 700	0.17 693	0.23 713

DeepPrunerF	0.24 652	0.17 655	0.42 688	0.26 677	0.16 666	0.22 608	0.28 693	0.37 670	0.50 690	0.26 626	0.29 588	0.24 565	0.28 662	0.21 599	0.22 612	0.15 671	0.11 641	0.20 697	0.18 698	0.12 623	0.13 649

2222	0.37 702	0.26 705	0.31 657	0.42 726	0.19 696	0.77 740	1.20 761	0.42 697	0.41 645	0.33 677	0.52 696	0.48 706	0.37 697	0.32 674	0.31 694	0.17 693	0.14 683	0.21 699	0.15 679	0.22 708	0.11 611

SQANet	0.23 645	0.23 692	0.30 655	0.30 705	0.19 696	0.27 661	0.13 198	0.29 574	0.33 591	0.24 607	0.37 640	0.31 639	0.22 614	0.27 645	0.23 624	0.15 671	0.10 628	0.21 699	0.16 686	0.21 703	0.15 675

HBP-ISP	0.18 582	0.13 613	0.16 513	0.15 132	0.11 553	0.08 100	0.13 198	0.28 558	0.29 558	0.22 584	0.33 622	0.21 523	0.25 637	0.23 623	0.17 545	0.14 667	0.16 701	0.21 699	0.17 693	0.10 582	0.08 502

ccnet	0.29 684	0.28 713	0.23 620	0.20 570	0.28 722	0.41 706	0.21 616	0.45 707	0.33 591	0.36 684	0.46 685	0.36 665	0.30 674	0.39 706	0.42 723	0.23 722	0.14 683	0.21 699	0.17 693	0.23 710	0.18 702

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 628	0.21 685	0.24 624	0.26 677	0.11 553	0.23 624	0.14 274	0.39 682	0.24 490	0.32 673	0.36 634	0.30 626	0.21 605	0.19 556	0.21 603	0.17 693	0.14 683	0.21 699	0.16 686	0.12 623	0.12 626

mmmmmm	0.41 709	0.25 702	0.42 688	0.37 720	0.20 700	0.59 721	0.44 736	0.51 721	0.73 735	0.54 716	0.76 731	0.70 728	0.56 731	0.50 721	0.38 713	0.18 697	0.22 728	0.22 704	0.20 704	0.20 701	0.17 697

CBMV_ROB	0.19 594	0.13 613	0.17 545	0.16 233	0.11 553	0.15 463	0.13 198	0.26 515	0.28 551	0.27 632	0.30 596	0.27 597	0.24 628	0.23 623	0.16 529	0.15 671	0.17 707	0.22 704	0.20 704	0.10 582	0.11 611

SCION-MonSter	0.22 628	0.17 655	0.16 513	0.25 671	0.18 689	0.34 687	0.17 479	0.28 558	0.47 677	0.23 597	0.46 685	0.20 513	0.18 571	0.25 639	0.25 647	0.09 525	0.08 569	0.23 706	0.19 700	0.11 605	0.11 611

BEATNet-Init1	0.52 724	0.27 709	0.62 718	0.30 705	0.21 706	0.76 738	0.29 703	0.54 728	0.65 725	0.86 745	0.95 741	2.07 759	0.62 739	0.56 733	0.42 723	0.18 697	0.18 709	0.23 706	0.22 710	0.22 708	0.21 710

NOSS_ROB	0.19 594	0.12 585	0.18 571	0.16 233	0.12 590	0.15 463	0.12 119	0.30 589	0.32 583	0.20 552	0.22 485	0.27 597	0.23 622	0.21 599	0.16 529	0.16 687	0.18 709	0.23 706	0.21 707	0.12 623	0.13 649

PSMNet-RUCA	0.27 675	0.33 720	0.41 686	0.36 718	0.32 728	0.18 538	0.19 571	0.42 697	0.30 568	0.33 677	0.41 671	0.39 682	0.25 637	0.31 667	0.20 583	0.18 697	0.10 628	0.25 709	0.15 679	0.21 703	0.16 687

fsdfsdds	0.52 724	0.19 672	0.67 728	0.33 710	0.18 689	0.48 712	0.32 719	0.53 725	1.00 748	0.73 736	2.21 766	1.03 738	0.86 751	0.34 681	0.45 728	0.16 687	0.16 701	0.26 710	0.18 698	0.14 659	0.15 675

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 690	0.24 696	0.29 652	0.36 718	0.16 666	0.34 687	0.30 711	0.32 613	0.42 655	0.40 694	0.46 685	0.38 674	0.31 678	0.34 681	0.28 675	0.19 706	0.20 715	0.26 710	0.29 725	0.18 697	0.19 707

PASM	0.32 694	0.24 696	0.48 697	0.28 694	0.27 720	0.29 672	0.30 711	0.34 642	0.49 687	0.35 681	0.39 654	0.46 700	0.34 690	0.34 681	0.35 705	0.23 722	0.25 732	0.26 710	0.28 724	0.23 710	0.21 710

MSMD_ROB	0.31 692	0.26 705	0.26 632	0.24 658	0.21 706	0.34 687	0.25 670	0.34 642	0.39 636	0.40 694	0.69 722	0.45 696	0.40 705	0.34 681	0.27 667	0.20 708	0.19 712	0.26 710	0.25 716	0.23 710	0.22 712

nnnnnnn	0.42 712	0.25 702	0.52 700	0.33 710	0.27 720	0.49 714	0.29 703	0.53 725	0.77 740	0.63 723	0.68 720	0.74 730	0.56 731	0.46 717	0.43 726	0.22 717	0.21 727	0.27 714	0.26 717	0.28 724	0.25 720

light-stereo	0.42 712	0.26 705	0.59 715	0.60 736	0.49 736	0.32 677	0.23 639	0.46 709	0.52 699	0.56 719	0.58 712	0.76 732	0.32 683	0.48 719	0.29 679	0.32 728	0.24 730	0.27 714	0.33 730	0.46 734	0.39 735

FSD					0.22 709	0.25 640	0.25 670	0.27 537	0.26 526	0.25 620	0.26 553	0.25 579	0.27 651	0.27 645	0.24 637	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717

FC-DCNN v2	0.33 697	0.27 709	0.28 644	0.26 677	0.23 712	0.37 698	0.28 693	0.40 686	0.43 662	0.45 706	0.56 707	0.51 709	0.40 705	0.37 699	0.29 679	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 715

FCDSN-DC	0.33 697	0.28 713	0.28 644	0.30 705	0.24 714	0.39 703	0.28 693	0.42 697	0.42 655	0.43 704	0.53 698	0.51 709	0.41 710	0.36 694	0.30 686	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 715
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 718	0.27 709	0.27 639	0.27 690	0.24 714	0.47 710	0.31 717	0.55 729	0.59 710	0.72 732	1.13 750	1.15 744	0.61 737	0.52 726	0.37 711	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.31 729	0.25 717	0.24 715

FC-DCNN	0.33 697	0.27 709	0.28 644	0.26 677	0.23 712	0.37 698	0.28 693	0.40 686	0.43 662	0.45 706	0.55 702	0.51 709	0.40 705	0.37 699	0.30 686	0.21 712	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.25 717	0.24 715

ELAS_RVC	0.41 709	0.29 716	0.33 665	0.28 694	0.24 714	0.54 718	0.36 724	0.49 714	0.59 710	0.72 732	0.74 728	0.65 722	0.54 727	0.54 731	0.40 719	0.22 717	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.26 722	0.25 720
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 709	0.29 716	0.33 665	0.27 690	0.24 714	0.60 724	0.36 724	0.50 718	0.50 690	0.71 730	0.79 733	0.67 724	0.54 727	0.51 724	0.42 723	0.22 717	0.20 715	0.27 714	0.26 717	0.26 722	0.25 720
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.75 738	0.71 741	3.70 762	0.66 738	0.41 731	0.98 748	0.97 759	0.69 738	0.73 735	0.52 712	0.57 710	0.64 720	0.68 742	0.86 748	1.01 757	0.34 731	0.36 742	0.28 723	0.23 714	0.36 732	0.31 728

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 714	0.39 725	0.54 703	0.40 722	0.20 700	0.64 726	0.32 719	0.53 725	0.72 731	0.71 730	0.72 725	0.61 718	0.54 727	0.51 724	0.46 729	0.20 708	0.19 712	0.29 724	0.30 727	0.23 710	0.18 702

GANetREF_RVC	0.31 692	0.34 721	0.27 639	0.35 716	0.16 666	0.32 677	0.41 729	0.48 712	0.51 697	0.35 681	0.35 631	0.34 659	0.33 685	0.39 706	0.32 697	0.27 726	0.20 715	0.29 724	0.15 679	0.18 697	0.17 697
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
CC-Net-ROB	0.28 680	0.31 718	0.36 674	0.29 703	0.15 655	0.25 640	0.19 571	0.45 707	0.33 591	0.39 691	0.37 640	0.39 682	0.31 678	0.27 645	0.26 659	0.24 724	0.19 712	0.30 726	0.23 714	0.18 697	0.15 675

DStereoO	0.24 652	0.18 667	0.18 571	0.20 570	0.14 635	0.21 599	0.19 571	0.32 613	0.41 645	0.29 656	0.21 473	0.32 648	0.27 651	0.41 714	0.27 667	0.46 739	0.12 657	0.31 727	0.11 625	0.15 676	0.12 626

JetBlue	0.71 734	0.45 729	1.14 751	0.51 732	0.47 735	2.02 759	0.64 748	0.75 739	0.70 729	0.69 729	0.77 732	1.22 746	0.83 749	1.03 757	1.01 757	0.40 734	0.28 734	0.33 728	0.33 730	0.30 726	0.34 731

NVStereoNet_ROB	0.46 721	0.36 723	0.46 695	0.41 724	0.28 722	0.34 687	0.34 721	0.48 712	0.60 714	0.72 732	0.93 739	0.70 728	0.66 740	0.47 718	0.60 740	0.22 717	0.33 740	0.34 729	0.34 733	0.30 726	0.30 727
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 707	0.40 726	0.53 702	0.46 731	0.30 726	0.65 727	0.24 654	0.46 709	0.68 728	0.41 698	0.49 690	0.48 706	0.42 714	0.39 706	0.31 694	0.32 728	0.28 734	0.37 730	0.30 727	0.32 730	0.29 725

otaku	0.39 704	0.37 724	0.52 700	0.44 727	0.28 722	0.58 720	0.24 654	0.41 692	0.62 717	0.40 694	0.49 690	0.46 700	0.33 685	0.40 711	0.32 697	0.30 727	0.30 736	0.39 731	0.33 730	0.29 725	0.28 724

ACVNet_1	0.44 716	0.49 730	0.60 716	0.45 728	0.28 722	0.49 714	0.27 687	0.57 732	0.72 731	0.62 722	0.58 712	0.74 730	0.49 724	0.50 721	0.35 705	0.26 725	0.24 730	0.39 731	0.29 725	0.31 729	0.24 715

Consistency-Raft	0.44 716	0.40 726	0.45 691	0.37 720	0.43 733	0.46 708	0.41 729	0.57 732	0.55 701	0.32 673	0.73 726	0.33 652	0.48 723	0.42 715	0.49 732	0.39 733	0.35 741	0.45 733	0.51 743	0.42 733	0.29 725

ACVNet-4b	0.39 704	0.53 731	0.55 706	0.45 728	0.24 714	0.47 710	0.18 530	0.49 714	0.64 722	0.42 701	0.45 684	0.60 717	0.27 651	0.34 681	0.24 637	0.33 730	0.14 683	0.48 734	0.42 736	0.30 726	0.26 723

SGM+DAISY	0.56 728	0.57 732	0.65 720	0.40 722	0.54 739	0.66 729	0.49 738	0.56 730	0.45 673	0.66 725	0.69 722	0.67 724	0.56 731	0.63 736	0.56 737	0.59 747	0.48 750	0.50 735	0.50 742	0.52 737	0.58 745

anonymity	0.53 726	0.58 733	0.65 720	0.41 724	0.61 747	0.53 717	0.41 729	0.56 730	0.41 645	0.55 717	0.50 694	0.49 708	0.55 730	0.58 734	0.50 735	0.58 746	0.50 754	0.51 736	0.51 743	0.51 736	0.57 744

SPS-STEREO	0.57 729	0.58 733	0.65 720	0.45 728	0.55 741	0.62 725	0.44 736	0.62 736	0.50 690	0.68 727	0.64 715	0.66 723	0.57 734	0.61 735	0.60 740	0.62 749	0.47 749	0.51 736	0.49 740	0.55 741	0.58 745
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 727	0.61 735	0.70 736	0.57 735	0.43 733	0.65 727	0.37 727	0.60 735	0.87 744	0.50 711	0.66 717	0.64 720	0.47 722	0.49 720	0.43 726	0.47 740	0.48 750	0.52 738	0.41 735	0.52 737	0.40 738

ACVNet_2	0.66 733	0.66 739	0.68 730	0.63 737	0.41 731	0.71 732	0.49 738	0.96 749	1.39 757	0.89 747	1.09 746	1.04 739	0.73 744	0.54 731	0.47 730	0.43 737	0.40 743	0.53 739	0.44 737	0.47 735	0.35 733

MonStereo1	0.47 722	0.26 705	0.58 713	0.28 694	0.20 700	0.39 703	0.18 530	0.49 714	0.64 722	0.52 712	0.87 736	1.01 737	0.57 734	0.50 721	0.56 737	0.53 743	0.31 739	0.54 740	0.40 734	0.33 731	0.34 731

MFMNet_re	0.64 730	0.66 739	0.65 720	0.51 732	0.69 751	0.69 730	0.57 744	0.64 737	0.73 735	0.60 720	0.73 726	0.62 719	0.67 741	0.65 737	0.60 740	0.66 751	0.58 763	0.63 741	0.59 746	0.68 748	0.69 754

WAO-7	0.79 740	0.78 744	0.54 703	0.85 747	0.67 750	0.74 734	0.68 752	1.05 755	1.32 755	0.90 749	1.20 753	1.04 739	0.92 754	0.69 738	0.66 744	0.60 748	0.62 764	0.67 742	0.68 752	0.64 744	0.58 745

IMH-64-1	0.65 731	0.61 735	0.68 730	0.71 739	0.51 737	0.59 721	0.49 738	0.91 745	0.85 742	0.74 737	1.02 743	0.81 733	0.78 746	0.79 741	0.49 732	0.42 735	0.46 745	0.71 743	0.47 738	0.52 737	0.39 735

IMH-64	0.65 731	0.61 735	0.68 730	0.71 739	0.51 737	0.59 721	0.49 738	0.91 745	0.85 742	0.74 737	1.02 743	0.81 733	0.78 746	0.79 741	0.49 732	0.42 735	0.46 745	0.71 743	0.47 738	0.52 737	0.39 735

TorneroNet-64	0.76 739	0.72 742	0.74 737	0.78 743	0.58 745	0.91 747	0.56 743	0.84 742	1.29 754	0.66 725	0.90 737	1.40 752	0.75 745	0.85 747	0.67 747	0.49 741	0.46 745	0.72 745	0.59 746	0.67 747	0.53 743

GCST	0.37 702	0.42 728	0.26 632	1.02 754	0.39 729	0.18 538	0.08 9	0.20 375	0.17 352	0.28 647	0.25 536	0.15 433	0.12 418	0.16 479	0.14 478	0.64 750	0.43 744	0.75 746	0.65 750	0.63 743	0.46 741

IMH	0.71 734	0.64 738	0.68 730	0.76 741	0.54 739	0.69 730	0.54 742	0.98 751	1.10 750	0.82 741	1.09 746	0.89 735	0.88 753	0.87 749	0.52 736	0.44 738	0.50 754	0.75 746	0.51 743	0.56 742	0.41 739

PWCK	0.71 734	0.94 750	0.95 745	0.76 741	0.31 727	0.74 734	0.36 724	0.90 744	0.90 745	0.96 751	0.75 730	0.95 736	0.61 737	0.87 749	0.66 744	0.72 752	0.46 745	0.75 746	0.49 740	0.69 750	0.44 740

LVE	0.83 743	0.85 748	0.85 743	0.80 744	0.56 742	1.04 753	0.65 749	1.05 755	1.47 760	0.96 751	1.22 754	1.10 743	0.85 750	0.83 744	0.71 749	0.49 741	0.55 760	0.76 749	0.60 748	0.65 745	0.59 750

Dean	0.87 744	0.86 749	0.79 740	0.81 745	0.56 742	0.90 744	0.63 746	1.15 765	1.73 764	1.15 759	1.15 751	1.31 749	0.99 757	0.81 743	0.81 753	0.57 745	0.56 761	0.77 750	0.64 749	0.66 746	0.58 745

TorneroNet	0.82 742	0.74 743	0.81 742	0.84 746	0.63 748	0.99 749	0.63 746	0.96 749	1.16 751	0.80 740	1.11 748	1.36 751	0.86 751	0.93 753	0.80 752	0.56 744	0.49 752	0.78 751	0.66 751	0.73 753	0.63 753

WAO-8	0.91 745	0.81 746	0.65 720	0.94 751	0.69 751	0.90 744	0.67 750	1.07 759	1.83 766	1.06 756	1.45 756	1.30 747	1.07 759	0.84 745	0.78 750	0.74 754	0.53 757	0.86 752	0.75 754	0.69 750	0.62 751

Venus	0.91 745	0.81 746	0.65 720	0.94 751	0.69 751	0.90 744	0.67 750	1.07 759	1.83 766	1.06 756	1.45 756	1.30 747	1.07 759	0.84 745	0.78 750	0.74 754	0.53 757	0.86 752	0.75 754	0.69 750	0.62 751

WAO-6	0.81 741	0.80 745	0.62 718	0.86 748	0.63 748	0.76 738	0.58 745	0.98 751	1.54 762	0.90 749	0.96 742	1.07 741	1.03 758	0.70 739	0.66 744	0.72 752	0.49 752	0.90 754	0.71 753	0.68 748	0.58 745

JetRed	1.62 754	1.46 758	2.98 757	0.92 750	1.21 760	4.99 767	1.53 765	1.27 767	1.39 757	1.83 765	1.74 759	1.60 758	0.95 755	1.41 760	2.45 768	0.90 760	1.60 769	0.93 755	0.90 760	1.35 761	0.99 761

DStereoRT	0.16 546	0.06 126	0.11 279	0.19 501	0.09 382	0.12 341	0.12 119	0.28 558	0.22 461	0.12 342	0.20 449	0.11 324	0.10 347	0.15 444	0.14 478	0.06 183	0.05 293	0.96 756	0.09 549	0.05 183	0.04 82

UNDER WATER	0.97 748	0.97 752	1.42 754	0.99 753	0.70 754	1.12 755	0.84 755	0.80 741	1.08 749	1.01 753	0.90 737	1.55 756	1.22 765	1.03 757	1.00 756	0.78 756	0.53 757	1.02 757	0.87 758	0.80 755	0.74 756

UNDER WATER-64	0.95 747	0.94 750	1.43 755	0.87 749	0.56 742	1.18 756	0.87 756	0.77 740	0.94 746	1.04 754	0.85 735	1.58 757	1.21 764	0.94 754	0.96 755	0.87 758	0.57 762	1.03 758	0.88 759	0.78 754	0.73 755

notaker	0.97 748	1.11 753	0.98 746	1.13 756	0.81 755	0.73 733	0.68 752	0.93 747	1.16 751	1.18 761	1.18 752	1.41 753	1.16 763	1.08 759	0.69 748	0.81 757	0.64 765	1.17 759	0.79 756	0.98 757	0.80 758

KSHMR	1.09 751	1.17 754	0.88 744	1.25 759	1.00 759	0.99 749	0.96 758	1.13 763	1.37 756	1.16 760	1.29 755	1.41 753	0.96 756	1.01 756	0.92 754	1.03 766	1.08 768	1.20 760	1.03 762	1.01 758	0.97 760

DPSimNet_ROB	1.11 752	1.23 756	0.78 738	1.13 756	0.88 758	1.10 754	1.13 760	1.16 766	1.23 753	1.43 763	1.02 743	1.41 753	1.10 762	0.90 752	1.60 759	1.46 769	0.51 756	1.21 761	1.03 762	0.90 756	1.01 762

HanzoNet	1.29 753	1.26 757	1.19 752	1.12 755	0.85 756	1.02 752	0.83 754	1.03 754	1.48 761	1.64 764	1.61 758	2.50 761	1.72 766	1.61 761	1.61 760	1.26 767	0.80 767	1.31 762	1.01 761	1.02 759	0.86 759

ktn	1.01 750	1.21 755	0.80 741	1.23 758	0.86 757	1.01 751	0.87 756	0.94 748	1.39 757	1.04 754	1.12 749	1.15 744	1.07 759	0.94 754	0.59 739	1.28 768	0.71 766	1.38 763	0.83 757	1.02 759	0.75 757

MADNet++	1.95 756	1.75 759	1.59 756	1.82 760	1.69 762	2.33 760	1.40 764	2.35 768	2.09 768	2.57 768	2.36 767	2.24 760	2.17 768	2.28 762	2.34 766	1.87 770	1.66 770	1.54 764	1.34 764	1.92 762	1.77 764

USTest	6.22 766	2.73 762	3.00 758	6.57 768	7.29 768	14.37 775	21.57 776	7.00 777	9.56 776	5.34 774	6.10 769	5.72 766	7.64 774	6.41 773	6.96 774	1.97 771	3.42 776	1.64 765	2.15 773	2.66 763	2.36 765

TCMNet-wrong-test	3.67 764	5.48 775	3.89 765	12.18 774	11.75 776	4.65 766	3.88 766	1.06 757	0.72 731	1.09 758	2.15 765	6.30 770	0.53 726	3.43 769	2.36 767	0.89 759	0.20 715	1.87 766	1.69 765	5.57 770	3.62 770

tt	4.67 765	0.06 126	3.55 761	2.02 761	1.55 761	10.25 773	16.71 775	8.91 778	5.03 771	1.31 762	0.94 740	4.71 763	4.76 771	3.33 768	5.87 772	6.06 778	10.30 784	1.88 767	2.11 772	2.75 764	1.21 763

noway2	3.60 759	5.21 773	3.74 763	12.26 776	11.84 777	4.51 763	3.91 767	1.00 753	0.48 678	0.89 747	1.98 760	6.35 772	0.41 710	2.90 763	2.47 769	0.93 761	0.13 672	1.92 768	1.77 770	5.66 771	3.67 771

zzzz4	3.62 760	5.55 777	4.00 768	12.27 778	11.85 780	4.49 761	3.91 767	1.10 762	0.42 655	0.85 743	2.01 762	6.20 768	0.44 717	3.00 764	2.25 762	0.94 762	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.70 773	3.67 771

noway3	3.64 762	5.28 774	3.79 764	12.26 776	11.84 777	4.53 764	3.92 769	1.06 757	0.48 678	0.88 746	1.98 760	6.32 771	0.46 721	3.32 767	2.57 770	0.95 765	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.67 772	3.69 774

noway4	3.64 762	5.53 776	3.97 766	12.24 775	11.84 777	4.58 765	3.96 771	1.14 764	0.45 673	0.82 741	2.01 762	6.19 767	0.43 716	3.04 766	2.29 765	0.94 762	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.75 775	3.71 775

noway1	3.62 760	5.55 777	3.97 766	12.27 778	11.85 780	4.50 762	3.92 769	1.09 761	0.42 655	0.85 743	2.01 762	6.22 769	0.44 717	3.00 764	2.25 762	0.94 762	0.15 691	1.93 769	1.76 766	5.70 773	3.67 771

DPSMNet_ROB	8.06 771	4.48 766	8.63 779	5.37 767	10.74 771	8.32 770	22.98 781	5.46 771	13.36 781	5.12 772	9.92 776	5.08 764	10.40 778	5.53 772	12.58 778	3.80 776	8.00 777	3.50 773	7.02 778	3.83 768	7.14 779

DGTPSM_ROB	8.06 771	4.48 766	8.63 779	5.35 765	10.72 770	8.32 770	22.97 780	5.46 771	13.35 780	5.12 772	9.92 776	5.08 764	10.40 778	5.52 771	12.58 778	3.79 775	8.00 777	3.50 773	7.02 778	3.83 768	7.14 779

xxxxx1	7.79 767	5.02 770	7.31 771	3.12 762	3.85 764	16.35 777	22.88 777	5.86 774	8.69 773	7.97 775	8.54 771	9.12 777	8.27 775	10.18 775	10.92 775	2.42 772	2.45 772	3.56 775	12.37 781	3.77 765	3.06 767

tt_ll	7.79 767	5.02 770	7.31 771	3.12 762	3.85 764	16.35 777	22.88 777	5.86 774	8.69 773	7.97 775	8.54 771	9.12 777	8.27 775	10.18 775	10.92 775	2.42 772	2.45 772	3.56 775	12.37 781	3.77 765	3.06 767

ff	7.79 767	5.02 770	7.31 771	3.12 762	3.85 764	16.35 777	22.88 777	5.86 774	8.69 773	7.97 775	8.54 771	9.12 777	8.27 775	10.18 775	10.92 775	2.42 772	2.45 772	3.56 775	12.37 781	3.77 765	3.06 767

iinet-test	10.48 776	8.09 780	7.54 775	10.26 769	10.94 772	18.00 781	25.26 783	11.33 782	13.28 778	9.69 779	9.85 774	9.42 780	11.17 780	11.02 779	12.78 781	6.59 780	8.30 779	5.56 778	6.56 774	6.89 776	7.02 777

IINet	10.48 776	8.09 780	7.54 775	10.26 769	10.94 772	18.00 781	25.26 783	11.33 782	13.28 778	9.69 779	9.85 774	9.42 780	11.17 780	11.02 779	12.78 781	6.59 780	8.30 779	5.56 778	6.56 774	6.89 776	7.02 777

Anonymous_1	10.96 779	7.92 779	7.46 774	10.33 771	10.06 769	18.65 783	26.34 785	11.06 781	13.44 782	9.40 778	10.05 778	9.67 782	11.23 782	10.73 778	12.72 780	6.42 779	8.38 781	5.77 780	10.61 780	12.12 781	6.77 776

DPSM_ROB	11.15 780	8.58 782	8.00 777	10.88 772	11.58 774	19.10 784	26.71 786	12.05 784	14.07 785	10.36 781	10.84 779	10.33 783	11.86 783	11.70 781	13.54 783	6.99 782	8.79 782	5.89 781	6.95 776	7.29 778	7.42 781

DPSM	11.15 780	8.58 782	8.00 777	10.88 772	11.58 774	19.10 784	26.71 786	12.05 784	14.07 785	10.36 781	10.84 779	10.33 783	11.86 783	11.70 781	13.54 783	6.99 782	8.79 782	5.89 781	6.95 776	7.29 778	7.42 781

PML	8.91 773	9.34 784	6.13 769	5.35 765	6.41 767	14.99 776	23.38 782	5.27 770	6.83 772	18.04 787	28.19 796	7.67 774	6.83 773	7.85 774	5.75 771	5.35 777	1.83 771	5.95 783	1.93 771	8.64 780	2.52 766

FlowAnything	22.44 790	17.35 792	16.14 785	22.07 790	23.23 788	38.39 793	53.77 791	24.25 794	28.44 793	20.96 796	21.82 792	20.70 788	23.84 790	23.49 793	27.14 790	14.04 784	17.79 793	11.75 784	14.15 790	14.65 784	14.89 784

Selective-RAFT-Error	22.47 791	17.37 793	16.09 784	22.06 789	23.34 793	38.39 793	53.83 797	24.29 796	28.47 794	20.74 794	21.83 793	20.81 789	23.90 791	23.54 795	27.53 797	14.08 788	17.69 788	11.82 785	14.00 784	14.69 787	15.00 790

Hybrid-DGEV	22.47 791	17.40 794	16.14 785	22.00 785	23.29 790	38.36 791	53.80 793	24.43 797	28.63 796	20.59 790	21.81 791	20.88 790	23.91 792	23.45 792	27.42 794	14.08 788	17.69 788	11.83 786	14.06 789	14.65 784	14.93 786

RAFT-FEzeroshot	22.43 788	17.33 789	15.98 781	22.02 787	23.31 791	38.34 789	53.82 795	24.05 790	28.39 790	20.61 792	21.76 788	20.88 790	23.92 794	23.41 789	27.42 794	14.07 785	17.69 788	11.83 786	14.02 786	14.69 787	14.97 788

RAFT-FE	22.43 788	17.33 789	15.98 781	22.02 787	23.31 791	38.34 789	53.82 795	24.05 790	28.39 790	20.61 792	21.76 788	20.88 790	23.92 794	23.41 789	27.42 794	14.07 785	17.69 788	11.83 786	14.02 786	14.69 787	14.97 788

CasAABBNet	22.42 787	17.33 789	16.01 783	22.01 786	23.28 789	38.32 788	53.80 793	24.14 792	28.41 792	20.60 791	21.77 790	20.89 793	23.91 792	23.43 791	27.36 792	14.07 785	17.69 788	11.83 786	14.01 785	14.67 786	14.95 787

LSM0	22.87 794	17.28 788	18.96 788	22.19 791	29.04 796	38.42 795	53.71 790	24.28 795	28.31 789	20.78 795	21.00 785	21.43 794	24.16 796	23.50 794	27.39 793	14.09 790	17.38 786	11.84 790	14.04 788	14.73 790	14.89 784

fast-reg	22.85 793	17.43 795	19.15 790	22.22 792	24.34 794	38.36 791	53.78 792	24.23 793	28.52 795	20.55 789	22.05 794	20.54 787	23.77 789	23.21 788	27.31 791	14.18 791	17.47 787	14.33 791	14.96 791	15.81 791	14.81 783

zzzzzz3	32.30 796	13.60 786	18.91 787	39.10 796	40.27 799	58.35 798	74.04 799	33.28 799	42.63 798	31.37 798	33.03 797	30.65 798	36.33 800	37.51 799	43.96 800	20.73 793	26.80 797	16.52 792	20.79 795	12.34 782	15.78 791

zzz1	32.32 797	13.62 787	19.04 789	39.10 796	40.27 799	58.39 799	73.98 798	33.31 800	42.69 801	31.39 799	33.04 798	30.66 799	36.33 800	37.52 800	43.96 800	20.74 794	26.81 798	16.53 793	20.80 796	12.35 783	15.78 791

zzzz2	33.88 798	26.18 798	24.44 795	33.40 794	35.10 797	58.13 796	81.44 800	37.02 801	42.64 799	31.75 800	33.25 799	31.23 800	35.81 798	34.90 797	40.56 798	21.21 795	26.75 795	18.05 794	21.21 797	22.06 796	22.50 797

noway5	33.88 798	26.18 798	24.44 795	33.40 794	35.10 797	58.13 796	81.44 800	37.02 801	42.64 799	31.75 800	33.25 799	31.23 800	35.81 798	34.90 797	40.56 798	21.21 795	26.75 795	18.05 794	21.21 797	22.06 796	22.50 797

HaxPig	15.71 782	18.52 796	19.18 791	16.89 782	15.89 784	7.73 769	7.60 772	13.31 786	10.82 777	15.42 784	14.91 782	15.98 785	14.92 785	15.58 784	15.98 785	18.95 792	16.73 785	19.46 796	18.08 792	19.26 793	19.05 796

RSGM-EC	20.36 784	4.73 768	0.68 730	16.76 780	16.92 785	21.28 786	27.18 788	10.46 779	14.04 783	18.00 785	21.31 786	22.24 795	21.82 787	22.57 786	17.63 786	62.81 800	33.79 800	20.14 797	18.10 793	20.18 794	16.45 794

acva	20.36 784	4.73 768	0.68 730	16.76 780	16.92 785	21.28 786	27.18 788	10.46 779	14.04 783	18.00 785	21.31 786	22.24 795	21.82 787	22.57 786	17.63 786	62.81 800	33.79 800	20.14 797	18.10 793	20.18 794	16.45 794

MEDIAN_ROB	20.38 786	24.04 797	23.31 794	21.23 784	21.71 787	10.40 774	7.92 773	17.64 787	15.50 787	20.12 788	19.70 784	20.34 786	20.32 786	21.19 785	21.13 788	23.81 798	21.81 794	24.98 799	23.76 799	24.71 798	23.93 799

LRCNet_RVC	10.62 778	13.42 785	7.30 770	18.92 783	2.07 763	0.33 684	0.30 711	5.59 773	0.48 678	13.03 783	17.94 783	8.87 776	5.65 772	4.79 770	1.89 761	23.51 797	2.73 775	27.55 800	25.71 800	16.07 792	16.33 793

AVERAGE_ROB	24.90 795	29.20 800	28.14 797	24.89 793	24.64 795	17.75 780	11.12 774	21.45 789	19.93 788	25.12 797	24.46 795	25.12 797	25.46 797	24.69 796	22.83 789	29.76 799	27.13 799	28.97 801	27.95 801	29.91 799	29.47 800

test_example2	98.32 800	94.13 801	45.89 798	96.35 798	109.85 801	88.61 800	95.45 802	25.75 798	94.37 802	130.00 803	126.06 802	58.17 802	74.63 802	88.51 801	79.96 802	150.23 802	221.02 802	77.62 802	99.10 802	113.75 802	96.94 801

ccccc		285.66 802		368.85 801	370.60 802	123.16 802		115.05 803		126.68 802		122.83 803		252.94 803		384.56 803	353.86 803	254.69 803	223.00 803	425.87 803

ASD4		3.38 764

Low-res two-view benchmark