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

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 322	0.10 1	0.23 137	0.26 19	0.30 119	0.22 54	0.27 109	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 36	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.12 205	0.13 165	0.10 67

IGEV-Stereo+	0.23 96	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 27	0.29 111	0.21 36	0.15 5	0.22 65	0.22 113	0.40 162	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.15 287	0.86 712

VeloStereo	0.21 58	0.14 28	0.29 97	0.30 27	0.23 284	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 94	0.21 36	0.28 144	0.20 84	0.31 67	0.23 137	0.20 497	0.19 570	0.18 382	0.16 371	0.20 479	0.21 528

flow	0.21 58	0.14 28	0.29 97	0.30 27	0.23 284	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 94	0.21 36	0.28 144	0.20 84	0.30 54	0.23 137	0.20 497	0.19 570	0.18 382	0.16 371	0.20 479	0.21 528

anonymous	0.20 33	0.16 107	0.29 97	0.32 86	0.21 194	0.14 3	0.21 83	0.24 9	0.28 98	0.25 94	0.36 193	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.10 67

LGCAT	0.20 33	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 9	0.18 14	0.26 109	0.20 25	0.20 44	0.19 67	0.32 80	0.21 69	0.23 562	0.18 550	0.11 5	0.14 297	0.10 8	0.19 482

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 144	0.19 67	0.26 12	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.15 2	0.20 25	0.29 152	0.17 27	0.30 54	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.25 11	0.24 52	0.15 2	0.20 25	0.29 152	0.17 27	0.30 54	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 167	0.21 98	0.25 8	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 54	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 65	0.20 84	0.23 3	0.20 36	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

S2M2_XL	0.19 19	0.18 203	0.27 63	0.27 3	0.20 159	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 100	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 69	0.17 396	0.16 504	0.15 235	0.13 253	0.15 287	0.12 211
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depth_test_26	0.21 58	0.14 28	0.28 86	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 54	0.30 30	0.23 44	0.27 129	0.37 200	0.22 65	0.15 8	0.29 33	0.20 36	0.18 432	0.14 435	0.15 235	0.15 332	0.15 287	0.14 314

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 159	0.16 13	0.22 103	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 96	0.10 15	0.09 28	0.14 179	0.13 253	0.10 8	0.10 67

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 284	0.16 13	0.19 34	0.20 2	0.22 32	0.24 80	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 120	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.15 235	0.14 297	0.10 8	0.10 67

dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 54	0.29 27	0.20 27	0.23 64	0.20 25	0.22 65	0.14 2	0.52 289	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 258	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 137	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.17 17	0.18 17	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 57	0.17 27	0.22 1	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 139	0.29 14	0.23 284	0.17 17	0.20 54	0.27 22	0.18 14	0.24 80	0.25 85	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 7	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.17 431	0.13 165	0.10 67

Wavelet-MonSter	0.20 33	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 17	0.21 83	0.32 48	0.23 44	0.25 94	0.34 175	0.22 65	0.24 141	0.27 17	0.21 69	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

FAST (zero-shot)	0.28 195	0.18 203	0.46 396	0.51 605	0.57 685	0.18 21	0.25 170	0.54 241	0.22 32	0.22 54	0.31 156	0.27 137	0.25 154	0.42 188	0.24 157	0.21 516	0.18 550	0.15 235	0.17 431	0.14 219	0.17 426

DNS	0.75 617	1.52 727	0.28 86	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 137	0.48 194	0.27 83	0.26 109	0.34 175	0.30 167	0.23 129	2.70 726	1.46 687	0.16 339	0.13 393	0.16 276	0.09 15	3.27 748	2.57 746

aanet-new-14k	0.25 145	0.19 251	0.38 271	0.38 290	0.17 46	0.18 21	0.25 170	0.52 226	0.49 291	0.28 144	0.30 142	0.21 57	0.33 287	0.33 99	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.17 388	0.11 148

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 83	0.32 48	0.28 98	0.20 23	0.35 183	0.18 25	0.17 27	0.31 67	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 96	0.16 107	0.32 163	0.39 323	0.21 194	0.18 21	0.21 83	0.34 67	0.26 78	0.28 144	0.51 265	0.28 144	0.29 227	0.26 12	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 211

DispViT+	0.23 96	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 54	0.59 274	0.45 266	0.28 144	0.26 100	0.24 101	0.17 27	0.46 239	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

DDF-Stereo	0.26 164	0.15 75	0.30 115	0.36 224	0.29 496	0.19 26	0.20 54	0.32 48	0.31 130	0.26 109	0.26 100	0.29 152	0.29 227	0.38 142	0.24 157	0.17 396	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.70 702	0.12 211

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 26	0.17 7	0.42 140	0.24 52	0.23 64	0.21 36	0.17 9	0.16 20	0.45 220	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 148

zero-FE	0.25 145	0.15 75	0.30 115	0.35 190	0.29 496	0.19 26	0.20 54	0.35 72	0.31 130	0.26 109	0.27 109	0.29 152	0.29 227	0.33 99	0.24 157	0.17 396	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.64 699	0.12 211

LACA_dic	0.18 8	0.20 303	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 17	0.25 11	0.20 27	0.23 64	0.17 15	0.20 44	0.16 20	0.32 80	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 419	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 245	0.38 604	2.34 712	0.33 108	0.19 111	0.20 30	0.22 103	0.43 159	0.29 111	0.22 54	0.25 85	0.22 65	0.26 175	0.29 33	0.20 36	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MSCF	0.25 145	0.16 107	0.33 184	0.39 323	0.20 159	0.20 30	0.31 307	0.43 159	0.31 130	0.36 214	0.33 163	0.23 82	0.35 306	0.36 124	0.23 137	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.13 165	0.11 148

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 17	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 34	0.18 45	0.33 99	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.30 27	0.20 159	0.20 30	0.19 34	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 99	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.28 195	0.24 455	0.39 293	0.50 589	0.29 496	0.20 30	0.31 307	0.49 200	0.38 212	0.24 80	0.27 109	0.46 312	0.31 263	0.39 150	0.30 295	0.14 195	0.15 468	0.16 276	0.13 253	0.16 346	0.15 349

test_4	0.36 315	0.18 203	0.31 139	0.44 497	0.25 356	0.20 30	0.34 369	0.56 249	0.41 233	0.59 342	1.45 655	0.43 291	0.25 154	0.63 418	0.28 264	0.12 65	0.10 99	0.17 326	0.19 494	0.15 287	0.11 148

CroCo-Stereo	0.26 164	0.22 391	0.36 241	0.48 560	0.22 229	0.20 30	0.29 258	0.51 216	0.44 257	0.28 144	0.23 57	0.42 282	0.26 175	0.29 33	0.26 220	0.15 278	0.13 393	0.13 122	0.11 164	0.16 346	0.12 211
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
derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 17	0.30 30	0.24 52	0.17 11	0.20 25	0.28 144	0.16 20	0.32 80	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 96	0.14 28	0.31 139	0.33 108	0.18 78	0.21 38	0.33 350	0.52 226	0.42 244	0.26 109	0.33 163	0.19 34	0.30 246	0.28 20	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

monsterstereo	0.22 78	0.14 28	0.26 48	0.34 141	0.18 78	0.21 38	0.20 54	0.37 88	0.35 175	0.33 194	0.40 215	0.19 34	0.18 45	0.45 220	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.08 1

111111	0.21 58	0.14 28	0.27 63	0.37 250	0.22 229	0.21 38	0.19 34	0.43 159	0.27 83	0.20 23	0.20 25	0.29 152	0.14 2	0.41 174	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.12 111	0.12 211

GREAT-IGEV	0.22 78	0.15 75	0.31 139	0.29 14	0.22 229	0.21 38	0.26 196	0.33 61	0.31 130	0.20 23	0.30 142	0.22 65	0.22 113	0.47 249	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCION-M(vits-remse)	0.24 122	0.14 28	0.74 590	0.51 605	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.19 467	0.15 468	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-MonSter(vits)	0.46 439	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.88 480	1.07 621	0.20 23	1.06 554	0.73 482	0.56 476	0.76 522	1.14 667	0.19 467	0.15 468	0.33 647	0.34 664	0.25 569	0.24 567

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.30 30	0.25 70	0.18 13	0.20 25	0.29 152	0.17 27	0.33 99	0.21 69	0.13 128	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

monster-pro	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 195	0.51 650	1.28 673	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 103	0.45 174	0.28 98	0.23 64	0.32 160	0.25 116	0.24 141	0.32 80	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

BStereo	0.27 187	0.16 107	0.88 623	0.34 141	0.22 229	0.22 43	0.31 307	0.39 106	0.41 233	0.26 109	0.24 74	0.26 126	0.19 67	0.42 188	0.28 264	0.10 15	0.12 317	0.12 63	0.16 371	0.12 111	0.14 314

MonStereo	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

GASTEREO	0.25 145	0.16 107	0.32 163	0.40 367	0.20 159	0.22 43	0.30 279	0.43 159	0.31 130	0.37 221	0.33 163	0.22 65	0.35 306	0.41 174	0.23 137	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.11 148

LG-Stereo	0.24 122	0.18 203	0.40 307	0.39 323	0.20 159	0.22 43	0.27 219	0.32 48	0.36 185	0.26 109	0.44 229	0.22 65	0.16 20	0.37 134	0.27 241	0.11 39	0.12 317	0.16 276	0.15 332	0.13 165	0.09 6

MonSter	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.38 142	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 58	0.15 75	0.27 63	0.37 250	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.42 140	0.35 175	0.22 54	0.28 123	0.24 101	0.18 45	0.27 17	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

Pruner-Stereo	0.38 349	0.20 303	0.45 379	0.40 367	0.25 356	0.22 43	0.24 158	0.67 347	0.55 321	0.89 558	0.76 379	0.68 446	0.29 227	0.62 404	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.17 431	0.17 388	0.18 447

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 33	0.18 203	0.22 3	0.25 1	0.20 159	0.23 56	0.23 137	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 123	0.12 1	0.22 113	0.24 4	0.26 220	0.12 65	0.14 435	0.18 382	0.27 627	0.17 388	0.19 482

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 78	0.15 75	0.35 226	0.33 108	0.17 46	0.23 56	0.25 170	0.42 140	0.24 52	0.26 109	0.26 100	0.21 57	0.30 246	0.31 67	0.20 36	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

HiDET	0.20 33	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.36 80	0.26 78	0.20 23	0.23 57	0.27 137	0.16 20	0.30 54	0.23 137	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

DLNR-FE	20.05 764	36.38 772	38.08 769	170.06 789	60.08 781	0.23 56	0.20 54	14.13 762	0.36 185	0.44 275	0.66 336	0.43 291	0.21 98	0.63 418	0.28 264	5.38 755	0.10 99	0.15 235	0.11 164	73.09 788	0.11 148

252Zero-FE	0.20 33	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.41 131	0.34 162	0.22 54	0.21 36	0.19 34	0.18 45	0.28 20	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.10 67

2.75w_new	0.21 58	0.18 203	0.28 86	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 369	0.36 80	0.28 98	0.34 198	0.26 100	0.17 9	0.22 113	0.36 124	0.23 137	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

monsters	0.22 78	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 34	0.44 167	0.33 152	0.36 214	0.30 142	0.16 6	0.18 45	0.43 202	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

IGEV	0.20 33	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 159	0.23 56	0.19 34	0.40 120	0.29 111	0.22 54	0.34 175	0.20 44	0.15 8	0.31 67	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.10 67

SCV_C0	0.26 164	0.18 203	0.34 209	0.35 190	0.24 322	0.23 56	0.28 249	0.51 216	0.36 185	0.31 172	0.36 193	0.37 227	0.20 84	0.57 337	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 346	0.12 211

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 54	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 44	0.19 67	0.26 12	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 58	0.68 681	0.39 293	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 17	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 113	0.30 54	0.18 7	0.16 339	0.09 28	0.12 63	0.08 1	0.16 346	0.09 6

RAStereo	0.24 122	0.17 160	0.29 97	0.40 367	0.21 194	0.23 56	0.26 196	0.42 140	0.45 266	0.23 64	0.34 175	0.30 167	0.19 67	0.34 109	0.25 190	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.11 148

DLNR_Zeroshot_test	20.09 765	36.28 771	38.04 768	169.85 788	61.80 782	0.23 56	0.20 54	13.88 761	0.37 202	0.44 275	0.66 336	0.43 291	0.21 98	0.62 404	0.28 264	5.46 756	0.10 99	0.15 235	0.11 164	72.60 787	0.11 148

RAFT_R40	0.40 378	0.19 251	0.44 366	0.43 476	0.25 356	0.23 56	0.26 196	0.67 347	0.67 375	0.98 605	0.78 395	0.72 469	0.43 387	0.76 522	0.35 364	0.16 339	0.11 244	0.20 464	0.16 371	0.18 419	0.14 314

GEAR-Net	0.24 122	0.20 303	0.31 139	0.38 290	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.50 212	0.23 44	0.28 144	0.35 183	0.30 167	0.22 113	0.31 67	0.28 264	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.13 165	0.13 263

GELT-Stereo	0.24 122	0.17 160	0.27 63	0.37 250	0.21 194	0.24 70	0.25 170	0.57 258	0.42 244	0.34 198	0.26 100	0.26 126	0.21 98	0.34 109	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.14 179	0.13 253	0.11 38	0.09 6

LiteMatch*	0.20 33	0.14 28	0.31 139	0.31 58	0.23 284	0.24 70	0.21 83	0.31 38	0.30 119	0.21 36	0.19 21	0.24 101	0.19 67	0.31 67	0.20 36	0.13 128	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 148

aanet-new-34k	0.23 96	0.16 107	0.37 258	0.34 141	0.16 32	0.24 70	0.24 158	0.43 159	0.36 185	0.26 109	0.27 109	0.23 82	0.35 306	0.28 20	0.20 36	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 78	0.16 107	0.35 226	0.33 108	0.18 78	0.24 70	0.24 158	0.45 174	0.27 83	0.23 64	0.35 183	0.20 44	0.26 175	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

Test_v1	0.20 33	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 70	0.21 83	0.39 106	0.31 130	0.21 36	0.22 49	0.17 9	0.17 27	0.34 109	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.09 6

4.5_new	0.21 58	0.20 303	0.29 97	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 196	0.32 48	0.28 98	0.32 187	0.28 123	0.19 34	0.17 27	0.29 33	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 58	0.20 303	0.29 97	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 196	0.32 48	0.28 98	0.32 187	0.28 123	0.19 34	0.17 27	0.29 33	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 65	0.14 2	0.32 80	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 82	0.15 8	0.31 67	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 164	0.22 391	0.33 184	0.31 58	0.25 356	0.24 70	0.13 1	0.35 72	0.41 233	0.25 94	0.36 193	0.30 167	0.25 154	0.30 54	0.26 220	0.22 544	0.19 570	0.17 326	0.19 494	0.21 505	0.18 447
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV++	0.24 122	0.17 160	0.31 139	0.38 290	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.50 212	0.23 44	0.28 144	0.35 183	0.30 167	0.22 113	0.31 67	0.28 264	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.13 263

DisPM	0.39 366	0.19 251	0.44 366	0.41 405	0.27 440	0.24 70	0.31 307	0.65 326	0.57 331	0.87 544	0.87 456	0.60 398	0.32 269	0.76 522	0.32 314	0.18 432	0.12 317	0.19 430	0.17 431	0.15 287	0.20 508

Patchmatch Stereo++	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.31 307	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.56 325	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

ROB_FTStereo_v2	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.31 307	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.57 368	0.38 350	0.57 337	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

HUI-Stereo	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.60 286	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.50 274	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

iGMRVC	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.30 279	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

iRAFT	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.22 103	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

RAFT-IKP	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.24 70	0.28 249	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.57 368	0.38 350	0.58 360	0.36 382	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

MCSU-Stereo	0.20 33	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 307	0.33 61	0.32 144	0.28 144	0.25 85	0.23 82	0.17 27	0.31 67	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 33	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 140	0.27 83	0.23 64	0.25 85	0.17 9	0.14 2	0.29 33	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 140	0.27 83	0.19 20	0.25 85	0.17 9	0.14 2	0.29 33	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 148

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 90	0.23 137	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 34	0.18 45	0.30 54	0.21 69	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

gasm-f	0.24 122	0.16 107	0.27 63	0.33 108	0.25 356	0.25 90	0.36 418	0.42 140	0.28 98	0.26 109	0.35 183	0.24 101	0.30 246	0.36 124	0.23 137	0.18 432	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.15 287	0.12 211

asda	0.21 58	0.19 251	0.29 97	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 137	0.36 80	0.28 98	0.27 129	0.24 74	0.18 25	0.21 98	0.40 162	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

HUF	0.24 122	0.16 107	0.33 184	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 493	0.42 140	0.34 162	0.25 94	0.23 57	0.32 180	0.28 208	0.34 109	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.10 67

GCAP-BAT	0.28 195	0.15 75	0.42 339	0.33 108	0.21 194	0.25 90	0.25 170	0.45 174	0.54 314	0.34 198	0.42 221	0.43 291	0.27 191	0.48 260	0.24 157	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.11 38	0.12 211

GCAPDPT-zeroshot	0.28 195	0.15 75	0.42 339	0.33 108	0.21 194	0.25 90	0.25 170	0.45 174	0.54 314	0.34 198	0.42 221	0.43 291	0.27 191	0.48 260	0.24 157	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.11 38	0.12 211

ROB_FTStereo	0.35 296	0.23 413	0.47 410	0.41 405	0.22 229	0.25 90	0.21 83	0.59 274	0.36 185	0.63 367	0.73 362	0.58 377	0.38 350	0.57 337	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.20 479	0.15 349

SST-Stereo	0.40 378	0.19 251	0.45 379	0.42 453	0.25 356	0.25 90	0.21 83	0.66 337	0.47 279	1.08 643	0.79 406	0.72 469	0.43 387	0.77 532	0.35 364	0.16 339	0.11 244	0.20 464	0.16 371	0.19 458	0.15 349

DF	0.26 164	0.15 75	0.38 271	0.35 190	0.19 111	0.26 101	0.26 196	0.42 140	0.27 83	0.29 159	0.49 251	0.50 334	0.22 113	0.48 260	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 148

aanet-new-78k	0.24 122	0.17 160	0.51 473	0.36 224	0.16 32	0.26 101	0.29 258	0.36 80	0.29 111	0.22 54	0.29 137	0.23 82	0.37 344	0.42 188	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.36 224	0.17 46	0.26 101	0.26 196	0.33 61	0.30 119	0.27 129	0.30 142	0.23 82	0.34 300	0.42 188	0.18 7	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.15 287	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 78	0.17 160	0.35 226	0.37 250	0.17 46	0.26 101	0.18 17	0.41 131	0.37 202	0.28 144	0.23 57	0.25 116	0.26 175	0.29 33	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 96	0.14 28	0.27 63	0.35 190	0.18 78	0.26 101	0.26 196	0.42 140	0.38 212	0.25 94	0.43 227	0.23 82	0.28 208	0.25 8	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LCMNet	0.21 58	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 159	0.26 101	0.19 34	0.38 98	0.43 249	0.21 36	0.21 36	0.27 137	0.17 27	0.36 124	0.23 137	0.12 65	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LGtest1	0.19 19	0.14 28	0.29 97	0.34 141	0.16 32	0.26 101	0.17 7	0.32 48	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 82	0.20 84	0.32 80	0.20 36	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.11 148

AIO_rvc	0.23 96	0.16 107	0.32 163	0.34 141	0.19 111	0.26 101	0.33 350	0.40 120	0.22 32	0.26 109	0.24 74	0.34 198	0.15 8	0.51 282	0.24 157	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GIP-stereo	0.24 122	0.18 203	0.30 115	0.37 250	0.24 322	0.26 101	0.20 54	0.46 182	0.36 185	0.24 80	0.39 209	0.35 213	0.20 84	0.31 67	0.21 69	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 148

RAFT-Stereo-weight	0.32 245	0.18 203	0.33 184	0.39 323	0.22 229	0.26 101	0.29 258	0.67 347	0.80 465	0.53 321	0.51 265	0.58 377	0.20 84	0.47 249	0.27 241	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.11 148

CASnet	0.30 229	0.20 303	0.33 184	0.41 405	0.16 32	0.26 101	0.24 158	0.52 226	0.53 310	0.52 318	0.54 287	0.39 245	0.24 141	0.40 162	0.26 220	0.14 195	0.10 99	0.22 523	0.18 461	0.18 419	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 187	0.17 160	0.31 139	0.34 141	0.45 649	0.26 101	0.28 249	0.37 88	0.32 144	0.30 168	0.46 238	0.31 177	0.37 344	0.36 124	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.12 205	0.13 165	0.11 148

MC-Stereo	0.28 195	0.17 160	0.32 163	0.38 290	0.20 159	0.26 101	0.26 196	0.49 200	0.37 202	0.37 221	0.61 315	0.41 271	0.31 263	0.55 312	0.25 190	0.13 128	0.09 28	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.11 148

NF-Stereo	0.38 349	0.20 303	0.45 379	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.57 368	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

OCTAStereo	0.38 349	0.20 303	0.46 396	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.58 377	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

RE-Stereo	0.38 349	0.20 303	0.46 396	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.58 377	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

TVStereo	0.38 349	0.20 303	0.46 396	0.41 405	0.25 356	0.26 101	0.31 307	0.69 366	0.70 390	0.65 388	0.77 383	0.58 377	0.30 246	0.67 460	0.35 364	0.18 432	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.16 346	0.27 592

DeepStereo_RVC	0.36 315	0.21 350	0.47 410	0.40 367	0.24 322	0.26 101	0.22 103	0.60 286	0.38 212	0.69 420	0.67 342	0.57 368	0.51 441	0.56 325	0.39 419	0.16 339	0.12 317	0.18 382	0.15 332	0.19 458	0.18 447

DNSM	0.82 632	1.54 728	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 170	0.49 200	0.25 70	0.34 198	0.36 193	0.29 152	0.26 175	2.84 728	1.96 707	0.16 339	0.12 317	0.12 63	0.10 97	3.66 751	2.58 747

quiztm	0.29 211	0.19 251	0.35 226	0.40 367	0.23 284	0.27 119	0.33 350	0.63 309	0.39 224	0.45 280	0.60 310	0.39 245	0.18 45	0.40 162	0.26 220	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

LiteMatch	0.24 122	0.17 160	0.24 17	0.37 250	0.20 159	0.27 119	0.27 219	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 25	0.29 152	0.40 369	0.29 33	0.43 451	0.16 339	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.14 219	0.14 314

Selective-IGEV-i32	0.24 122	0.18 203	0.35 226	0.35 190	0.19 111	0.27 119	0.25 170	0.55 245	0.23 44	0.27 129	0.25 85	0.34 198	0.19 67	0.58 360	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 25	0.29 152	0.20 84	0.29 33	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MonSter++	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 25	0.29 152	0.19 67	0.29 33	0.21 69	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

asd	0.21 58	0.18 203	0.29 97	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 103	0.35 72	0.22 32	0.31 172	0.22 49	0.19 34	0.21 98	0.44 215	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 78	0.18 203	0.29 97	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 137	0.37 88	0.28 98	0.31 172	0.26 100	0.22 65	0.26 175	0.50 274	0.24 157	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 141	0.15 11	0.27 119	0.17 7	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 82	0.15 8	0.32 80	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.09 6

SCV	0.26 164	0.19 251	0.33 184	0.35 190	0.21 194	0.27 119	0.34 369	0.56 249	0.28 98	0.24 80	0.28 123	0.37 227	0.23 129	0.49 266	0.22 96	0.18 432	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.15 287	0.11 148

Occ-G	0.26 164	0.14 28	0.28 86	0.34 141	0.20 159	0.27 119	0.34 369	0.41 131	0.31 130	0.29 159	0.43 227	0.49 328	0.25 154	0.47 249	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.12 211

rvit_stereo_0080	0.31 238	0.25 481	0.40 307	0.39 323	0.28 465	0.27 119	0.46 546	0.49 200	0.44 257	0.35 209	0.42 221	0.40 259	0.28 208	0.41 174	0.33 328	0.22 544	0.17 525	0.17 326	0.16 371	0.22 530	0.15 349

RSM	0.25 145	0.18 203	0.33 184	0.36 224	0.20 159	0.27 119	0.34 369	0.51 216	0.27 83	0.26 109	0.23 57	0.39 245	0.21 98	0.56 325	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

H2IRNET	0.37 332	0.20 303	0.33 184	0.38 290	0.25 356	0.27 119	0.23 137	0.59 274	0.72 403	0.39 246	0.90 472	0.74 489	0.55 469	0.52 289	0.43 451	0.15 278	0.13 393	0.18 382	0.20 521	0.16 346	0.13 263

MoCha-V2	0.25 145	0.15 75	0.29 97	0.40 367	0.18 78	0.27 119	0.26 196	0.49 200	0.27 83	0.36 214	0.27 109	0.33 194	0.35 306	0.49 266	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.11 148

whm_eth	0.31 238	0.25 481	0.40 307	0.39 323	0.28 465	0.27 119	0.46 546	0.49 200	0.44 257	0.35 209	0.42 221	0.40 259	0.28 208	0.41 174	0.33 328	0.22 544	0.17 525	0.17 326	0.16 371	0.22 530	0.15 349

plain	0.31 238	0.20 303	0.50 458	0.39 323	0.29 496	0.27 119	0.30 279	0.44 167	0.35 175	0.31 172	0.66 336	0.30 167	0.31 263	0.65 440	0.31 304	0.17 396	0.13 393	0.20 464	0.15 332	0.17 388	0.12 211

MaDis-Stereo	0.26 164	0.18 203	0.36 241	0.36 224	0.26 404	0.27 119	0.27 219	0.43 159	0.35 175	0.27 129	0.26 100	0.41 271	0.28 208	0.40 162	0.28 264	0.16 339	0.14 435	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.12 211

MIM_Stereo	0.38 349	0.17 160	0.53 486	0.37 250	0.24 322	0.27 119	0.24 158	0.70 382	0.54 314	0.72 444	1.00 520	0.63 414	0.29 227	0.64 433	0.38 411	0.13 128	0.14 435	0.17 326	0.16 371	0.14 219	0.11 148

Selective-IGEV	0.24 122	0.18 203	0.35 226	0.35 190	0.19 111	0.27 119	0.25 170	0.55 245	0.23 44	0.27 129	0.25 85	0.34 198	0.19 67	0.58 360	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

IRAFT_RVC	0.42 399	0.20 303	0.48 431	0.44 497	0.24 322	0.27 119	0.54 602	0.74 415	0.77 443	0.76 465	0.80 409	0.73 482	0.51 441	0.70 484	0.36 382	0.17 396	0.10 99	0.21 507	0.16 371	0.16 346	0.14 314

CREStereo++_RVC	0.32 245	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 322	0.27 119	0.22 103	0.46 182	0.88 515	0.46 288	0.80 409	0.30 167	0.26 175	0.36 124	0.33 328	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.51 707	0.13 165	0.09 6
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
AFF-stereo	0.38 349	0.19 251	0.39 293	0.37 250	0.21 194	0.27 119	0.31 307	0.65 326	0.66 370	0.64 379	1.13 578	0.76 500	0.39 363	0.55 312	0.33 328	0.11 39	0.09 28	0.16 276	0.16 371	0.13 165	0.11 148

416test	0.19 19	0.16 107	0.27 63	0.34 141	0.20 159	0.28 142	0.20 54	0.31 38	0.24 52	0.24 80	0.18 17	0.18 25	0.19 67	0.28 20	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 96	0.20 303	0.31 139	0.37 250	0.19 111	0.28 142	0.22 103	0.33 61	0.26 78	0.23 64	0.29 137	0.23 82	0.18 45	0.39 150	0.28 264	0.13 128	0.12 317	0.17 326	0.16 371	0.17 388	0.12 211

2w_stereo	0.22 78	0.18 203	0.30 115	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 458	0.38 98	0.35 175	0.32 187	0.33 163	0.17 9	0.18 45	0.29 33	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 111	0.10 67

FLISNet	0.45 428	0.21 350	0.36 241	0.34 141	0.35 584	0.28 142	0.31 307	0.72 398	0.46 272	0.87 544	1.13 578	1.09 614	0.76 593	0.69 477	0.56 538	0.12 65	0.10 99	0.17 326	0.17 431	0.17 388	0.15 349

CoSv	0.45 428	0.21 350	0.36 241	0.34 141	0.35 584	0.28 142	0.31 307	0.72 398	0.46 272	0.87 544	1.13 578	1.09 614	0.76 593	0.69 477	0.56 538	0.12 65	0.10 99	0.17 326	0.17 431	0.17 388	0.15 349

fffft	0.25 145	0.17 160	0.37 258	0.36 224	0.22 229	0.28 142	0.36 418	0.42 140	0.24 52	0.36 214	0.23 57	0.27 137	0.22 113	0.52 289	0.27 241	0.12 65	0.09 28	0.16 276	0.12 205	0.12 111	0.12 211
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 468	0.21 350	1.26 672	0.39 323	0.51 670	0.28 142	0.30 279	1.25 650	0.44 257	0.68 412	1.11 567	0.86 534	0.33 287	0.67 460	0.27 241	0.15 278	0.11 244	0.17 326	0.20 521	0.22 530	0.24 567

AIO-Stereo	0.25 145	0.18 203	0.34 209	0.37 250	0.18 78	0.28 142	0.30 279	0.48 194	0.27 83	0.29 159	0.30 142	0.32 180	0.17 27	0.52 289	0.23 137	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.10 67

RSM++	0.25 145	0.18 203	0.34 209	0.36 224	0.20 159	0.28 142	0.30 279	0.51 216	0.32 144	0.25 94	0.22 49	0.37 227	0.21 98	0.50 274	0.24 157	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.14 219	0.10 67

CAS++	0.32 245	0.24 455	0.36 241	0.37 250	0.26 404	0.28 142	0.23 137	0.87 475	0.50 297	0.47 295	0.45 233	0.26 126	0.21 98	0.49 266	0.24 157	0.23 562	0.19 570	0.22 523	0.17 431	0.21 505	0.16 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.31 238	0.18 203	0.37 258	0.41 405	0.31 539	0.28 142	0.23 137	0.47 186	0.42 244	0.31 172	0.63 320	0.36 223	0.35 306	0.57 337	0.31 304	0.17 396	0.13 393	0.19 430	0.17 431	0.18 419	0.14 314

test_5	0.43 409	0.24 455	0.43 354	0.52 621	0.28 465	0.28 142	0.42 520	0.72 398	0.82 478	0.62 358	0.91 475	0.72 469	0.55 469	0.79 544	0.35 364	0.14 195	0.11 244	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.16 400

PFNet+	0.40 378	0.19 251	0.49 444	0.39 323	0.25 356	0.28 142	0.23 137	0.64 324	0.70 390	0.85 528	0.79 406	0.64 420	0.35 306	0.72 496	0.34 345	0.19 467	0.14 435	0.23 544	0.20 521	0.16 346	0.20 508

AnonymousM	0.41 391	0.81 693	0.29 97	0.34 141	0.22 229	0.28 142	0.38 458	0.53 238	0.41 233	0.70 426	0.49 251	0.47 315	0.27 191	0.41 174	0.31 304	0.15 278	0.12 317	1.51 722	0.26 620	0.12 111	0.10 67

rgla	0.20 33	0.15 75	0.27 63	0.33 108	0.19 111	0.29 156	0.20 54	0.32 48	0.24 52	0.24 80	0.18 17	0.18 25	0.18 45	0.30 54	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test1013	0.20 33	0.16 107	0.27 63	0.34 141	0.20 159	0.29 156	0.19 34	0.32 48	0.27 83	0.25 94	0.19 21	0.19 34	0.19 67	0.29 33	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 156	0.25 170	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 123	0.21 57	0.18 45	0.24 4	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 159	0.29 156	0.18 17	0.35 72	0.27 83	0.19 20	0.21 36	0.19 34	0.15 8	0.29 33	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 148

PointNet	0.20 33	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 156	0.23 137	0.25 11	0.27 83	0.15 2	0.24 74	0.28 144	0.17 27	0.34 109	0.20 36	0.13 128	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 145	0.14 28	0.74 590	0.33 108	0.19 111	0.29 156	0.22 103	0.38 98	0.29 111	0.25 94	0.22 49	0.23 82	0.32 269	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 615

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 195	0.23 413	1.22 668	0.34 141	0.21 194	0.29 156	0.21 83	0.41 131	0.33 152	0.24 80	0.30 142	0.32 180	0.28 208	0.33 99	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 148

LACA2	0.20 33	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 156	0.29 258	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 57	0.28 144	0.20 84	0.34 109	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 111	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 33	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 156	0.20 54	0.39 106	0.22 32	0.22 54	0.21 36	0.26 126	0.20 84	0.30 54	0.20 36	0.13 128	0.12 317	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qwe	0.22 78	0.18 203	0.28 86	0.31 58	0.18 78	0.29 156	0.21 83	0.38 98	0.32 144	0.35 209	0.30 142	0.20 44	0.20 84	0.43 202	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6

4w-stereo	0.21 58	0.19 251	0.31 139	0.31 58	0.17 46	0.29 156	0.19 34	0.31 38	0.21 30	0.31 172	0.24 74	0.20 44	0.24 141	0.41 174	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 78	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 156	0.20 54	0.37 88	0.29 111	0.24 80	0.29 137	0.21 57	0.27 191	0.36 124	0.25 190	0.16 339	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 145	0.31 557	0.24 17	0.51 605	0.19 111	0.29 156	0.22 103	0.40 120	0.37 202	0.26 109	0.24 74	0.24 101	0.31 263	0.44 215	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.14 219	0.10 67

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 553	3.08 748	2.43 715	0.31 58	0.18 78	0.29 156	0.20 54	0.37 88	0.32 144	0.28 144	0.24 74	0.18 25	0.18 45	0.31 67	0.22 96	1.09 724	0.08 2	0.17 326	0.16 371	0.14 219	0.97 721

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 145	0.14 28	0.74 590	0.33 108	0.19 111	0.29 156	0.22 103	0.38 98	0.29 111	0.25 94	0.22 49	0.23 82	0.32 269	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 615

DCANet-4	0.36 315	0.20 303	0.48 431	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.66 337	0.92 546	0.69 420	0.78 395	0.40 259	0.47 416	0.45 220	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

fff	0.37 332	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.69 366	1.06 614	0.69 420	0.78 395	0.42 282	0.63 519	0.46 239	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

RAFT+CT+SA	0.39 366	0.23 413	0.36 241	0.51 605	0.27 440	0.29 156	0.46 546	0.75 422	0.80 465	0.51 309	0.89 468	0.41 271	0.40 369	0.78 537	0.32 314	0.14 195	0.11 244	0.18 382	0.18 461	0.15 287	0.14 314

TRStereo	0.37 332	0.27 516	0.59 513	0.47 552	0.41 624	0.29 156	0.30 279	0.84 461	0.59 334	0.52 318	0.41 218	0.52 346	0.26 175	0.73 503	0.27 241	0.17 396	0.12 317	0.19 430	0.19 494	0.13 165	0.11 148

AAGNet	1.43 700	0.20 303	0.48 431	0.44 497	0.25 356	0.29 156	0.31 307	0.65 326	0.68 382	0.97 600	0.86 448	0.67 445	0.62 513	0.64 433	20.63 762	0.16 339	0.11 244	0.19 430	0.15 332	0.19 458	0.12 211

csc	0.37 332	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.69 366	1.06 614	0.69 420	0.78 395	0.42 282	0.63 519	0.46 239	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

cscssc	0.37 332	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 156	0.30 279	0.69 366	1.06 614	0.69 420	0.78 395	0.42 282	0.63 519	0.46 239	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 263

Anonymus	0.24 122	0.14 28	0.29 97	0.37 250	0.23 284	0.30 178	0.22 103	0.39 106	0.32 144	0.23 64	0.20 25	0.38 236	0.26 175	0.45 220	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.13 253	0.12 111	0.13 263

PSi22	0.30 229	0.18 203	0.30 115	0.36 224	0.19 111	0.30 178	0.19 34	0.42 140	0.73 410	0.27 129	0.32 160	0.57 368	0.43 387	0.77 532	0.25 190	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 219	0.11 148

VMStereo-Base	0.28 195	0.16 107	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 178	0.27 219	0.50 212	0.65 366	0.32 187	0.47 244	0.42 282	0.24 141	0.41 174	0.27 241	0.15 278	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 314

FE-Mocha	0.32 245	0.19 251	0.50 458	0.38 290	0.27 440	0.30 178	0.20 54	0.71 391	0.36 185	0.65 388	0.56 300	0.54 354	0.25 154	0.38 142	0.22 96	0.15 278	0.10 99	0.17 326	0.16 371	0.13 165	0.12 211

IGEV-FE	0.34 277	0.18 203	0.67 556	0.39 323	0.28 465	0.30 178	0.25 170	0.74 415	0.31 130	0.62 358	0.57 302	0.54 354	0.25 154	0.53 298	0.27 241	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

AIO_test	0.23 96	0.16 107	0.28 86	0.34 141	0.20 159	0.30 178	0.39 480	0.38 98	0.25 70	0.25 94	0.28 123	0.32 180	0.22 113	0.38 142	0.25 190	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

mms	0.26 164	0.21 350	0.33 184	0.37 250	0.25 356	0.30 178	0.33 350	0.40 120	0.32 144	0.28 144	0.34 175	0.34 198	0.20 84	0.45 220	0.26 220	0.12 65	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 219	0.11 148

ours_stereo	0.26 164	0.21 350	0.33 184	0.38 290	0.23 284	0.30 178	0.33 350	0.42 140	0.38 212	0.26 109	0.34 175	0.35 213	0.23 129	0.47 249	0.27 241	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 219	0.10 67

rvit_stereo_0081	0.32 245	0.24 455	0.47 410	0.43 476	0.26 404	0.30 178	0.37 436	0.42 140	0.55 321	0.36 214	0.40 215	0.39 245	0.35 306	0.43 202	0.33 328	0.22 544	0.16 504	0.19 430	0.16 371	0.19 458	0.13 263

rvit_stereo_0082	0.32 245	0.24 455	0.47 410	0.43 476	0.26 404	0.30 178	0.37 436	0.42 140	0.55 321	0.36 214	0.40 215	0.39 245	0.35 306	0.43 202	0.33 328	0.22 544	0.16 504	0.19 430	0.16 371	0.19 458	0.13 263

IGEV_Zeroshot_test	0.34 277	0.18 203	0.67 556	0.39 323	0.28 465	0.30 178	0.25 170	0.74 415	0.31 130	0.62 358	0.57 302	0.54 354	0.25 154	0.53 298	0.27 241	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

UniTT-Stereo	0.27 187	0.17 160	0.37 258	0.40 367	0.27 440	0.30 178	0.28 249	0.39 106	0.31 130	0.29 159	0.46 238	0.27 137	0.25 154	0.47 249	0.34 345	0.17 396	0.13 393	0.13 122	0.12 205	0.14 219	0.12 211

anonymousdsp	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.37 250	0.25 356	0.30 178	0.35 395	0.63 309	0.35 175	0.39 246	0.33 163	0.33 194	0.28 208	0.59 378	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

ADStereo(finetuned)	0.37 332	0.16 107	0.49 444	0.34 141	0.19 111	0.30 178	0.30 279	0.68 357	0.91 541	0.70 426	0.77 383	0.43 291	0.69 558	0.45 220	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 211

IGEV-Stereo	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.37 250	0.25 356	0.30 178	0.35 395	0.63 309	0.35 175	0.39 246	0.33 163	0.33 194	0.28 208	0.59 378	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-softLoss	0.38 349	0.20 303	0.48 431	0.41 405	0.26 404	0.30 178	0.35 395	0.69 366	0.46 272	0.62 358	0.82 422	0.59 392	0.33 287	0.70 484	0.39 419	0.19 467	0.12 317	0.20 464	0.18 461	0.16 346	0.22 550

KMStereo	0.38 349	0.20 303	0.48 431	0.41 405	0.26 404	0.30 178	0.35 395	0.69 366	0.46 272	0.62 358	0.82 422	0.59 392	0.33 287	0.70 484	0.39 419	0.19 467	0.12 317	0.20 464	0.18 461	0.16 346	0.22 550

rafts_anoy	0.37 332	0.21 350	0.36 241	0.41 405	0.26 404	0.30 178	0.33 350	0.67 347	0.90 534	0.58 340	0.66 336	0.45 305	0.33 287	0.47 249	0.39 419	0.16 339	0.11 244	0.21 507	0.23 579	0.17 388	0.14 314

raftrobust	0.34 277	0.19 251	0.36 241	0.41 405	0.27 440	0.30 178	0.25 170	0.71 391	0.63 353	0.58 340	0.55 297	0.45 305	0.46 410	0.51 282	0.29 287	0.16 339	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.13 263

DCANet	0.36 315	0.16 107	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.30 178	0.30 279	0.68 357	0.91 541	0.70 426	0.77 383	0.43 291	0.57 479	0.45 220	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 211

GGDA	0.32 245	0.18 203	0.32 163	0.31 58	0.21 194	0.31 198	0.26 196	0.59 274	0.66 370	0.50 304	0.68 345	0.40 259	0.36 334	0.55 312	0.35 364	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.12 205	0.15 287	0.15 349

aanet-new-22k	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.35 190	0.18 78	0.31 198	0.19 34	0.46 182	0.42 244	0.25 94	0.23 57	0.25 116	0.30 246	0.32 80	0.22 96	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

WQFJA1++	0.23 96	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 194	0.31 198	0.18 17	0.36 80	0.17 10	0.25 94	0.30 142	0.29 152	0.28 208	0.40 162	0.22 96	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.42 664	0.11 148

2.25w	0.22 78	0.18 203	0.31 139	0.31 58	0.18 78	0.31 198	0.18 17	0.32 48	0.31 130	0.31 172	0.37 200	0.20 44	0.22 113	0.45 220	0.24 157	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 78	0.21 350	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.27 219	0.32 48	0.24 52	0.29 159	0.27 109	0.20 44	0.23 129	0.34 109	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 78	0.21 350	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.27 219	0.32 48	0.24 52	0.29 159	0.27 109	0.20 44	0.23 129	0.34 109	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 78	0.21 350	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.27 219	0.32 48	0.24 52	0.29 159	0.27 109	0.20 44	0.23 129	0.34 109	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 58	0.18 203	0.31 139	0.32 86	0.18 78	0.31 198	0.25 170	0.31 38	0.23 44	0.28 144	0.35 183	0.18 25	0.17 27	0.39 150	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

1w_stereo	0.24 122	0.15 75	0.29 97	0.34 141	0.18 78	0.31 198	0.41 509	0.40 120	0.43 249	0.31 172	0.38 204	0.17 9	0.24 141	0.45 220	0.23 137	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

999	0.27 187	0.16 107	0.35 226	0.36 224	0.24 322	0.31 198	0.27 219	0.49 200	0.38 212	0.26 109	0.30 142	0.39 245	0.23 129	0.63 418	0.25 190	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.14 314

ff7	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

ffff	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

11t	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

RCA-Stereo	0.35 296	0.17 160	0.34 209	0.38 290	0.22 229	0.31 198	0.34 369	0.68 357	1.24 654	0.45 280	0.65 329	0.47 315	0.43 387	0.38 142	0.27 241	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.11 148

ccc-4	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.36 224	0.26 404	0.31 198	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.33 163	0.32 180	0.29 227	0.58 360	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.12 205	0.14 219	0.15 349

iRaft-Stereo_5w	0.45 428	0.21 350	0.48 431	0.42 453	0.28 465	0.31 198	0.54 602	0.63 309	0.62 342	0.62 358	0.89 468	1.01 588	0.69 558	0.75 517	0.66 568	0.13 128	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.15 349

iRaft-Stereo_20w	0.39 366	0.19 251	0.57 507	0.37 250	0.27 440	0.31 198	0.24 158	1.44 686	0.29 111	0.69 420	0.53 284	0.60 398	0.42 381	0.83 560	0.27 241	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.15 287	0.13 263

GLC_STEREO	0.29 211	0.19 251	0.27 63	0.44 497	0.19 111	0.31 198	0.26 196	0.47 186	0.43 249	0.37 221	0.47 244	0.41 271	0.23 129	0.50 274	0.34 345	0.14 195	0.18 550	0.19 430	0.16 371	0.16 346	0.13 263

iRaftStereo_RVC	0.32 245	0.19 251	0.37 258	0.39 323	0.22 229	0.31 198	0.29 258	0.68 357	0.51 303	0.49 300	0.66 336	0.37 227	0.23 129	0.45 220	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.18 382	0.17 431	0.15 287	0.12 211

EAI-Stereo	0.34 277	0.19 251	0.44 366	0.39 323	0.21 194	0.31 198	0.30 279	1.15 601	0.30 119	0.49 300	0.75 373	0.36 223	0.28 208	0.62 404	0.27 241	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.13 165	0.12 211

over-6	0.22 78	0.18 203	0.28 86	0.34 141	0.13 1	0.32 218	0.22 103	0.49 200	0.25 70	0.24 80	0.24 74	0.21 57	0.25 154	0.38 142	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

TestStereo_HL2	0.33 265	0.18 203	0.33 184	0.31 58	0.22 229	0.32 218	0.25 170	0.58 267	0.61 338	0.54 327	0.68 345	0.41 271	0.36 334	0.57 337	0.36 382	0.16 339	0.11 244	0.13 122	0.11 164	0.15 287	0.16 400

TestStereo-Hl	0.34 277	0.20 303	0.32 163	0.32 86	0.22 229	0.32 218	0.27 219	0.64 324	0.59 334	0.50 304	0.67 342	0.46 312	0.45 403	0.60 384	0.34 345	0.14 195	0.11 244	0.13 122	0.13 253	0.15 287	0.15 349

TS12	0.24 122	0.15 75	0.29 97	0.37 250	0.17 46	0.32 218	0.26 196	0.42 140	0.24 52	0.31 172	0.51 265	0.25 116	0.27 191	0.40 162	0.29 287	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67

LACA3	0.20 33	0.17 160	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 218	0.25 170	0.29 27	0.22 32	0.23 64	0.21 36	0.21 57	0.22 113	0.44 215	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

3w_stereo	0.24 122	0.20 303	0.37 258	0.33 108	0.16 32	0.32 218	0.42 520	0.41 131	0.38 212	0.31 172	0.27 109	0.16 6	0.26 175	0.34 109	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.11 148

HART	0.29 211	0.16 107	0.32 163	0.40 367	0.21 194	0.32 218	0.26 196	0.62 299	0.31 130	0.33 194	0.65 329	0.41 271	0.22 113	0.55 312	0.25 190	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.11 164	0.15 287	0.11 148

Reg-Stereo(zero)	0.30 229	0.16 107	0.28 86	0.34 141	0.18 78	0.32 218	0.20 54	0.63 309	0.68 382	0.50 304	0.52 278	0.51 340	0.30 246	0.45 220	0.25 190	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.11 148

MSKI-zero shot	0.32 245	0.17 160	0.34 209	0.39 323	0.21 194	0.32 218	0.22 103	0.61 294	0.43 249	0.52 318	0.64 326	0.61 404	0.20 84	0.74 511	0.25 190	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.12 111	0.12 211

4D-IteraStereo	0.33 265	0.18 203	0.40 307	0.40 367	0.24 322	0.32 218	0.27 219	0.58 267	0.72 403	0.65 388	0.54 287	0.42 282	0.23 129	0.45 220	0.28 264	0.14 195	0.09 28	0.19 430	0.16 371	0.16 346	0.11 148

ProNet	0.29 211	0.21 350	0.38 271	0.35 190	0.24 322	0.32 218	0.43 529	0.57 258	0.37 202	0.33 194	0.30 142	0.32 180	0.28 208	0.57 337	0.26 220	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.13 263

cross-raft	0.34 277	0.20 303	0.37 258	0.44 497	0.23 284	0.32 218	0.35 395	0.74 415	0.40 229	0.60 346	0.77 383	0.57 368	0.27 191	0.43 202	0.28 264	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.15 287	0.11 148

over-8	0.21 58	0.19 251	0.27 63	0.35 190	0.13 1	0.33 230	0.21 83	0.34 67	0.17 10	0.21 36	0.22 49	0.26 126	0.25 154	0.41 174	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 148

over-9	0.21 58	0.19 251	0.27 63	0.35 190	0.13 1	0.33 230	0.21 83	0.35 72	0.17 10	0.21 36	0.22 49	0.26 126	0.25 154	0.41 174	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 148

PhaseNet	0.25 145	0.16 107	0.31 139	0.35 190	0.22 229	0.33 230	0.22 103	0.45 174	0.33 152	0.21 36	0.28 123	0.38 236	0.23 129	0.42 188	0.28 264	0.13 128	0.10 99	0.15 235	0.15 332	0.13 165	0.12 211

aanet-new-90k	0.23 96	0.16 107	0.45 379	0.35 190	0.17 46	0.33 230	0.27 219	0.38 98	0.26 78	0.20 23	0.24 74	0.21 57	0.35 306	0.46 239	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-28k	0.23 96	0.17 160	0.40 307	0.36 224	0.17 46	0.33 230	0.22 103	0.35 72	0.27 83	0.27 129	0.23 57	0.29 152	0.34 300	0.31 67	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 346	0.12 211

aanet-new-12k	0.24 122	0.19 251	0.39 293	0.41 405	0.17 46	0.33 230	0.22 103	0.41 131	0.37 202	0.27 129	0.23 57	0.22 65	0.35 306	0.29 33	0.24 157	0.12 65	0.08 2	0.14 179	0.11 164	0.16 346	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.34 141	0.21 194	0.33 230	0.31 307	0.45 174	0.45 266	0.40 255	0.54 287	0.24 101	0.18 45	0.36 124	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

Select-FE	0.46 439	0.24 455	0.88 623	0.42 453	0.35 584	0.33 230	0.19 34	0.90 488	0.37 202	0.60 346	1.01 523	0.97 574	0.80 611	0.72 496	0.28 264	0.16 339	0.12 317	0.17 326	0.20 521	0.15 287	0.24 567

IGEV-RUCA	0.25 145	0.16 107	0.34 209	0.39 323	0.27 440	0.33 230	0.20 54	0.38 98	0.36 185	0.26 109	0.31 156	0.25 116	0.21 98	0.48 260	0.24 157	0.20 497	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.17 388	0.15 349

fffy	0.28 195	0.21 350	0.34 209	0.37 250	0.23 284	0.33 230	0.29 258	0.51 216	0.41 233	0.32 187	0.37 200	0.39 245	0.27 191	0.50 274	0.27 241	0.12 65	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.11 148

WCG-NET	0.28 195	0.15 75	0.33 184	0.33 108	0.19 111	0.33 230	0.27 219	0.39 106	0.80 465	0.46 288	0.49 251	0.39 245	0.25 154	0.40 162	0.25 190	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.10 67

rvit_stereo_ft	0.33 265	0.25 481	0.47 410	0.52 621	0.32 556	0.33 230	0.47 554	0.49 200	0.50 297	0.34 198	0.41 218	0.41 271	0.32 269	0.48 260	0.34 345	0.22 544	0.14 435	0.19 430	0.18 461	0.19 458	0.14 314

HH	0.35 296	0.20 303	0.47 410	0.40 367	0.25 356	0.33 230	0.31 307	0.76 429	0.38 212	0.43 272	0.57 302	0.79 510	0.44 398	0.71 490	0.25 190	0.15 278	0.11 244	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

HanStereo	0.35 296	0.20 303	0.47 410	0.40 367	0.25 356	0.33 230	0.31 307	0.76 429	0.38 212	0.43 272	0.57 302	0.79 510	0.44 398	0.71 490	0.25 190	0.15 278	0.11 244	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.12 211

LoS	0.29 211	0.15 75	0.30 115	0.29 14	0.18 78	0.33 230	0.29 258	0.51 216	0.72 403	0.34 198	0.52 278	0.41 271	0.28 208	0.47 249	0.28 264	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.11 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HHNet	0.41 391	0.17 160	0.41 318	0.34 141	0.37 596	0.33 230	0.34 369	0.69 366	0.75 425	0.86 536	1.30 627	0.52 346	0.32 269	0.52 289	0.35 364	0.15 278	0.11 244	0.19 430	0.15 332	0.15 287	0.24 567

RAFT-345	0.40 378	0.18 203	0.40 307	0.38 290	0.22 229	0.33 230	0.26 196	0.61 294	0.51 303	0.74 455	1.79 679	0.45 305	0.33 287	0.66 449	0.36 382	0.14 195	0.11 244	0.18 382	0.14 297	0.13 165	0.13 263

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 315	0.17 160	0.41 318	0.35 190	0.19 111	0.33 230	0.29 258	0.65 326	0.73 410	0.68 412	1.01 523	0.56 362	0.40 369	0.42 188	0.30 295	0.11 39	0.09 28	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 164	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.22 229	0.34 248	0.31 307	0.48 194	0.50 297	0.39 246	0.54 287	0.23 82	0.19 67	0.29 33	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

NLSM3	0.26 164	0.16 107	0.30 115	0.38 290	0.21 194	0.34 248	0.27 219	0.57 258	0.47 279	0.28 144	0.35 183	0.29 152	0.24 141	0.42 188	0.27 241	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.15 332	0.12 111	0.10 67

AdaDepth	0.22 78	0.17 160	0.32 163	0.37 250	0.18 78	0.34 248	0.22 103	0.33 61	0.23 44	0.21 36	0.21 36	0.20 44	0.20 84	0.56 325	0.21 69	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.12 211

UGAM-zero	0.46 439	0.19 251	0.62 525	0.37 250	0.23 284	0.34 248	0.21 83	1.15 601	0.39 224	0.66 401	0.61 315	1.70 690	0.91 638	0.75 517	0.25 190	0.14 195	0.11 244	0.15 235	0.12 205	0.13 165	0.13 263

rvit_stereo_0083	0.34 277	0.24 455	0.50 458	0.44 497	0.27 440	0.34 248	0.35 395	0.45 174	0.62 342	0.37 221	0.47 244	0.42 282	0.35 306	0.40 162	0.36 382	0.22 544	0.20 585	0.20 464	0.17 431	0.20 479	0.14 314

rvit_stereo_0081_aga	0.31 238	0.28 530	0.44 366	0.42 453	0.29 496	0.34 248	0.31 307	0.44 167	0.40 229	0.39 246	0.44 229	0.40 259	0.32 269	0.42 188	0.29 287	0.23 562	0.17 525	0.19 430	0.16 371	0.20 479	0.15 349

TestStereo1	0.43 409	0.23 413	0.41 318	0.51 605	0.24 322	0.34 248	0.40 493	0.77 432	0.90 534	0.68 412	0.96 497	0.48 320	0.46 410	0.91 596	0.32 314	0.16 339	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.14 219	0.13 263

RAFT_CTSACE	0.45 428	0.20 303	0.44 366	0.45 522	0.27 440	0.34 248	0.39 480	0.60 286	0.73 410	0.76 465	1.44 652	0.83 524	0.38 350	1.08 635	0.26 220	0.12 65	0.13 393	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.11 148

SA-5K	0.43 409	0.23 413	0.41 318	0.51 605	0.24 322	0.34 248	0.40 493	0.77 432	0.90 534	0.68 412	0.96 497	0.48 320	0.46 410	0.91 596	0.32 314	0.16 339	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.14 219	0.13 263

NRIStereo	0.36 315	0.20 303	0.45 379	0.41 405	0.23 284	0.34 248	0.26 196	0.65 326	0.55 321	0.64 379	0.63 320	0.56 362	0.37 344	0.65 440	0.37 401	0.15 278	0.11 244	0.18 382	0.15 332	0.17 388	0.14 314

Gwc-CoAtRS	0.34 277	0.17 160	0.44 366	0.39 323	0.23 284	0.34 248	0.22 103	0.70 382	0.75 425	0.60 346	0.59 308	0.58 377	0.29 227	0.45 220	0.26 220	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.12 211

test410_97500	0.20 33	0.15 75	0.33 184	0.33 108	0.19 111	0.35 259	0.16 4	0.33 61	0.22 32	0.22 54	0.22 49	0.23 82	0.18 45	0.32 80	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

over v1	0.21 58	0.19 251	0.26 48	0.35 190	0.13 1	0.35 259	0.20 54	0.31 38	0.16 9	0.23 64	0.23 57	0.25 116	0.27 191	0.41 174	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 211

DN	0.30 229	0.17 160	0.33 184	0.37 250	0.26 404	0.35 259	0.27 219	0.54 241	0.55 321	0.32 187	0.42 221	0.50 334	0.23 129	0.39 150	0.22 96	0.21 516	0.14 435	0.16 276	0.13 253	0.17 388	0.18 447

aanet-new-36k	0.23 96	0.17 160	0.30 115	0.35 190	0.16 32	0.35 259	0.25 170	0.40 120	0.30 119	0.25 94	0.24 74	0.25 116	0.36 334	0.41 174	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 96	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 259	0.27 219	0.45 174	0.28 98	0.28 144	0.34 175	0.40 259	0.30 246	0.33 99	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 164	0.16 107	0.32 163	0.34 141	0.21 194	0.35 259	0.36 418	0.44 167	0.41 233	0.38 233	0.54 287	0.22 65	0.21 98	0.28 20	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

BridgeDepth_RVC	0.20 33	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 259	0.17 7	0.40 120	0.22 32	0.21 36	0.21 36	0.20 44	0.24 141	0.33 99	0.25 190	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.34 277	0.19 251	0.31 139	0.41 405	0.25 356	0.35 259	0.44 539	0.72 398	0.92 546	0.46 288	0.52 278	0.41 271	0.29 227	0.44 215	0.28 264	0.16 339	0.15 468	0.17 326	0.13 253	0.14 219	0.13 263

Pointernet	0.27 187	0.14 28	0.33 184	0.35 190	0.23 284	0.35 259	0.21 83	0.72 398	0.38 212	0.39 246	0.36 193	0.34 198	0.25 154	0.36 124	0.25 190	0.15 278	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

WCG-NET（raft）	0.31 238	0.15 75	0.36 241	0.32 86	0.19 111	0.35 259	0.27 219	0.51 216	0.78 454	0.45 280	0.55 297	0.48 320	0.27 191	0.54 305	0.26 220	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.12 111	0.11 148

LL-Strereo2	0.35 296	0.24 455	0.48 431	0.41 405	0.26 404	0.35 259	0.24 158	0.67 347	0.44 257	0.54 327	0.51 265	0.66 438	0.25 154	0.66 449	0.30 295	0.14 195	0.12 317	0.23 544	0.20 521	0.18 419	0.13 263

EGLCR-Stereo	0.25 145	0.16 107	0.33 184	0.34 141	0.20 159	0.35 259	0.20 54	0.52 226	0.36 185	0.28 144	0.27 109	0.41 271	0.18 45	0.45 220	0.26 220	0.14 195	0.10 99	0.16 276	0.14 297	0.13 165	0.11 148

RALCasStereoNet	0.36 315	0.21 350	0.37 258	0.42 453	0.26 404	0.35 259	0.38 458	0.63 309	0.64 361	0.50 304	0.72 357	0.51 340	0.29 227	0.59 378	0.36 382	0.16 339	0.14 435	0.15 235	0.13 253	0.17 388	0.16 400

RALAANet	0.38 349	0.23 413	0.48 431	0.42 453	0.29 496	0.35 259	0.25 170	0.86 468	0.64 361	0.67 406	0.65 329	0.60 398	0.29 227	0.60 384	0.34 345	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.21 505	0.13 263

test_xeample3	0.29 211	0.21 350	0.41 318	0.35 190	0.26 404	0.35 259	0.32 338	0.56 249	0.36 185	0.43 272	0.32 160	0.34 198	0.28 208	0.54 305	0.23 137	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 219	0.13 263

CFNet-RSSM	0.34 277	0.17 160	0.45 379	0.39 323	0.22 229	0.35 259	0.23 137	0.73 409	0.84 488	0.65 388	0.54 287	0.57 368	0.28 208	0.46 239	0.26 220	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.13 165	0.11 148

test410	0.20 33	0.15 75	0.33 184	0.32 86	0.20 159	0.36 275	0.16 4	0.34 67	0.22 32	0.22 54	0.23 57	0.22 65	0.18 45	0.30 54	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 122	0.16 107	0.30 115	0.35 190	0.18 78	0.36 275	0.17 7	0.37 88	0.37 202	0.29 159	0.23 57	0.23 82	0.24 141	0.29 33	0.22 96	0.16 339	0.15 468	0.21 507	0.17 431	0.19 458	0.15 349

HLF11	0.34 277	0.17 160	0.42 339	0.30 27	0.23 284	0.36 275	0.22 103	0.69 366	0.48 287	0.49 300	0.66 336	0.43 291	0.37 344	0.70 484	0.45 478	0.15 278	0.12 317	0.13 122	0.11 164	0.15 287	0.17 426

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 164	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.32 338	0.47 186	0.48 287	0.38 233	0.51 265	0.24 101	0.18 45	0.29 33	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.11 148

GEAStereo	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.25 356	0.36 275	0.30 279	0.42 140	0.28 98	0.26 109	0.28 123	0.24 101	0.21 98	0.32 80	0.22 96	0.18 432	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 211

GSStereo	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.25 356	0.36 275	0.30 279	0.42 140	0.27 83	0.30 168	0.28 123	0.23 82	0.21 98	0.32 80	0.22 96	0.16 339	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 211

water-stereo	0.28 195	0.14 28	0.29 97	0.35 190	0.19 111	0.36 275	0.23 137	0.62 299	0.38 212	0.39 246	0.62 319	0.41 271	0.35 306	0.28 20	0.27 241	0.14 195	0.13 393	0.13 122	0.12 205	0.12 111	0.10 67

MM-Stereo_test1	0.33 265	0.19 251	0.36 241	0.41 405	0.23 284	0.36 275	0.45 542	0.58 267	0.54 314	0.60 346	0.50 255	0.38 236	0.37 344	0.60 384	0.26 220	0.15 278	0.13 393	0.17 326	0.14 297	0.15 287	0.12 211

SMoEStereo_RVC	0.26 164	0.19 251	0.35 226	0.35 190	0.22 229	0.36 275	0.32 338	0.39 106	0.34 162	0.37 221	0.30 142	0.33 194	0.24 141	0.53 298	0.24 157	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.12 205	0.12 111	0.11 148

gcap-zeroshot	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.31 307	0.47 186	0.46 272	0.38 233	0.50 255	0.24 101	0.18 45	0.28 20	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.32 338	0.47 186	0.48 287	0.38 233	0.51 265	0.24 101	0.18 45	0.29 33	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.11 148

testlalala	0.26 164	0.16 107	0.31 139	0.33 108	0.22 229	0.36 275	0.31 307	0.47 186	0.46 272	0.38 233	0.50 255	0.24 101	0.18 45	0.28 20	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

knoymous	0.36 315	0.20 303	0.31 139	0.31 58	0.22 229	0.36 275	0.29 258	0.61 294	0.64 361	0.67 406	0.70 353	0.60 398	0.40 369	0.58 360	0.34 345	0.17 396	0.11 244	0.20 464	0.11 164	0.17 388	0.18 447

OMP-Stereo	0.42 399	0.22 391	0.46 396	0.52 621	0.24 322	0.36 275	0.25 170	0.71 391	0.78 454	0.77 471	0.64 326	0.89 549	0.39 363	0.91 596	0.35 364	0.15 278	0.12 317	0.20 464	0.15 332	0.15 287	0.12 211

trnet	0.27 187	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 289	0.23 137	0.52 226	0.72 403	0.42 268	0.51 265	0.34 198	0.26 175	0.39 150	0.25 190	0.15 278	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

MGS-Stereo	0.28 195	0.19 251	0.40 307	0.36 224	0.23 284	0.37 289	0.30 279	0.39 106	0.44 257	0.31 172	0.51 265	0.40 259	0.24 141	0.43 202	0.26 220	0.15 278	0.12 317	0.15 235	0.13 253	0.14 219	0.13 263

IGEVStereo-DCA	0.29 211	0.22 391	0.38 271	0.35 190	0.27 440	0.37 289	0.35 395	0.62 299	0.34 162	0.38 233	0.30 142	0.35 213	0.27 191	0.51 282	0.22 96	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.12 205	0.13 165	0.15 349

rrr	0.29 211	0.22 391	0.41 318	0.35 190	0.27 440	0.37 289	0.32 338	0.52 226	0.42 244	0.38 233	0.30 142	0.35 213	0.27 191	0.51 282	0.22 96	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.14 314

CES	0.28 195	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 701	0.37 289	0.27 219	0.48 194	0.46 272	0.34 198	0.48 247	0.27 137	0.22 113	0.39 150	0.23 137	0.13 128	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.13 165	0.17 426

GMOStereo	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

error version	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

test-v	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

TransformOpticalFlow	0.44 417	0.20 303	0.47 410	0.41 405	0.23 284	0.37 289	0.47 554	0.94 503	0.76 434	0.65 388	1.14 584	0.73 482	0.56 476	0.76 522	0.32 314	0.15 278	0.10 99	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.13 263

ASMatch	0.48 468	0.19 251	0.45 379	0.39 323	0.28 465	0.37 289	0.26 196	0.74 415	0.68 382	0.76 465	2.34 699	0.61 404	0.52 445	0.62 404	0.37 401	0.14 195	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.21 528

test-2	0.37 332	0.19 251	0.38 271	0.43 476	0.24 322	0.37 289	0.38 458	0.52 226	0.62 342	0.87 544	0.84 434	0.64 420	0.35 306	0.37 134	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.18 461	0.15 287	0.11 148

XX-TBD	0.32 245	0.53 661	0.26 48	0.51 605	0.20 159	0.37 289	0.24 158	0.40 120	0.73 410	0.54 327	0.69 349	0.31 177	0.25 154	0.32 80	0.27 241	0.16 339	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.11 148

CREStereo	0.28 195	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 289	0.25 170	0.51 216	0.72 403	0.42 268	0.51 265	0.32 180	0.26 175	0.38 142	0.25 190	0.16 339	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 148
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-70k	0.23 96	0.16 107	0.41 318	0.35 190	0.17 46	0.38 302	0.25 170	0.36 80	0.25 70	0.23 64	0.31 156	0.24 101	0.35 306	0.43 202	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 96	0.17 160	0.39 293	0.34 141	0.18 78	0.38 302	0.20 54	0.36 80	0.26 78	0.24 80	0.28 123	0.25 116	0.35 306	0.25 8	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-32k	0.23 96	0.15 75	0.32 163	0.36 224	0.18 78	0.38 302	0.21 83	0.40 120	0.24 52	0.27 129	0.23 57	0.34 198	0.35 306	0.30 54	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 96	0.15 75	0.32 163	0.36 224	0.18 78	0.38 302	0.21 83	0.40 120	0.24 52	0.27 129	0.23 57	0.34 198	0.35 306	0.30 54	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

RT-Monster	0.32 245	0.17 160	0.30 115	0.34 141	0.26 404	0.38 302	0.20 54	0.56 249	0.76 434	0.61 354	0.64 326	0.49 328	0.28 208	0.41 174	0.30 295	0.14 195	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.13 263

Replicate-Monster	0.26 164	0.15 75	1.07 649	0.30 27	0.17 46	0.38 302	0.19 34	0.43 159	0.39 224	0.23 64	0.21 36	0.23 82	0.21 98	0.45 220	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 314

MLG-Stereo_test3	0.20 33	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 302	0.18 17	0.30 30	0.19 20	0.24 80	0.15 5	0.26 126	0.17 27	0.32 80	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

tt45	0.27 187	0.17 160	0.34 209	0.35 190	0.23 284	0.38 302	0.28 249	0.46 182	0.28 98	0.40 255	0.27 109	0.38 236	0.25 154	0.57 337	0.26 220	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.12 111	0.14 314

tg	0.33 265	0.18 203	0.37 258	0.39 323	0.22 229	0.38 302	0.26 196	0.70 382	0.56 329	0.47 295	0.65 329	0.42 282	0.24 141	0.55 312	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.18 382	0.17 431	0.14 219	0.11 148

StereoVision	0.42 399	0.28 530	0.45 379	0.49 575	0.28 465	0.38 302	0.38 458	0.72 398	0.62 342	0.44 275	1.14 584	0.54 354	0.39 363	0.56 325	0.34 345	0.21 516	0.24 623	0.25 574	0.24 595	0.26 577	0.16 400

EKT-Stereo	0.35 296	0.23 413	0.39 293	0.43 476	0.29 496	0.38 302	0.31 307	0.69 366	0.64 361	0.45 280	0.63 320	0.49 328	0.27 191	0.56 325	0.33 328	0.18 432	0.14 435	0.18 382	0.15 332	0.16 346	0.16 400

GCAP-Stereo	0.28 195	0.19 251	0.40 307	0.38 290	0.19 111	0.38 302	0.23 137	0.57 258	0.41 233	0.45 280	0.49 251	0.39 245	0.27 191	0.33 99	0.23 137	0.14 195	0.12 317	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.11 148

XX-Stereo	0.37 332	0.17 160	0.45 379	0.55 646	0.36 589	0.38 302	0.20 54	0.60 286	0.30 119	0.46 288	1.30 627	0.73 482	0.26 175	0.56 325	0.26 220	0.16 339	0.11 244	0.17 326	0.16 371	0.14 219	0.10 67

aanet-new-60k	0.24 122	0.16 107	0.48 431	0.36 224	0.17 46	0.39 315	0.24 158	0.36 80	0.30 119	0.24 80	0.25 85	0.26 126	0.32 269	0.45 220	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-24k	0.23 96	0.16 107	0.29 97	0.35 190	0.17 46	0.39 315	0.23 137	0.35 72	0.30 119	0.30 168	0.27 109	0.25 116	0.32 269	0.30 54	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

Foundation-i1	0.26 164	0.14 28	0.25 32	0.33 108	0.21 194	0.39 315	0.26 196	0.60 286	0.38 212	0.35 209	0.38 204	0.44 302	0.29 227	0.32 80	0.26 220	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

rvit_0105_6	0.38 349	0.28 530	0.64 540	0.50 589	0.30 515	0.39 315	0.38 458	0.51 216	0.67 375	0.40 255	0.45 233	0.50 334	0.41 378	0.54 305	0.36 382	0.27 605	0.26 638	0.24 561	0.21 544	0.22 530	0.16 400

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 399	0.20 303	0.74 590	0.38 290	0.43 637	0.39 315	0.26 196	0.94 503	0.49 291	0.53 321	0.77 383	0.93 565	0.45 403	0.63 418	0.24 157	0.16 339	0.10 99	0.17 326	0.18 461	0.20 479	0.20 508

LL-Strereo	0.57 561	0.27 516	0.68 561	0.48 560	0.34 577	0.39 315	0.48 562	0.94 503	0.97 570	0.83 517	0.78 395	1.10 618	1.18 677	1.33 670	0.49 503	0.17 396	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.16 346	0.17 426

ManiGeoR	0.33 265	0.17 160	0.43 354	0.31 58	0.22 229	0.40 321	0.27 219	0.73 409	0.49 291	0.40 255	0.63 320	0.40 259	0.32 269	0.62 404	0.41 433	0.16 339	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.16 400

HLf10	0.33 265	0.17 160	0.43 354	0.31 58	0.22 229	0.40 321	0.27 219	0.73 409	0.49 291	0.40 255	0.63 320	0.40 259	0.32 269	0.62 404	0.41 433	0.16 339	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.16 400

aanet-new-8k	0.25 145	0.19 251	0.32 163	0.37 250	0.20 159	0.40 321	0.29 258	0.49 200	0.39 224	0.24 80	0.25 85	0.22 65	0.34 300	0.49 266	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

Foundation-i1b	0.24 122	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 321	0.26 196	0.48 194	0.25 70	0.31 172	0.33 163	0.40 259	0.30 246	0.35 120	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 122	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 321	0.29 258	0.49 200	0.25 70	0.33 194	0.35 183	0.40 259	0.30 246	0.34 109	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

BridgeDepth	0.21 58	0.14 28	0.26 48	0.34 141	0.14 7	0.40 321	0.27 219	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 21	0.28 144	0.29 227	0.32 80	0.20 36	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
castereo	0.28 195	0.16 107	0.32 163	0.35 190	0.21 194	0.40 321	0.42 520	0.50 212	0.66 370	0.26 109	0.41 218	0.37 227	0.36 334	0.33 99	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

MyStereo07	0.32 245	0.22 391	0.34 209	0.42 453	0.28 465	0.40 321	0.50 574	0.72 398	0.37 202	0.37 221	0.34 175	0.32 180	0.31 263	0.59 378	0.27 241	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.16 400

MyStereo04	0.44 417	0.22 391	0.44 366	0.42 453	0.28 465	0.40 321	0.50 574	1.00 528	1.08 625	0.62 358	0.58 307	0.55 359	0.57 479	0.71 490	0.44 469	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.16 400

raft_robust	0.41 391	0.23 413	0.36 241	0.42 453	0.21 194	0.40 321	0.33 350	0.79 442	0.98 574	0.79 480	0.87 456	0.39 245	0.33 287	0.84 565	0.29 287	0.13 128	0.12 317	0.16 276	0.17 431	0.15 287	0.12 211

GwcNet-ADL	0.44 417	0.22 391	0.48 431	0.45 522	0.30 515	0.40 321	0.37 436	0.92 496	0.97 570	0.71 433	0.78 395	0.61 404	0.42 381	0.62 404	0.50 505	0.19 467	0.14 435	0.15 235	0.14 297	0.18 419	0.18 447

CrosDoStereo	0.50 502	0.18 203	0.45 379	0.38 290	0.24 322	0.40 321	1.18 710	0.67 347	0.86 501	0.94 586	1.37 636	0.63 414	0.77 600	0.65 440	0.45 478	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.18 461	0.14 219	0.14 314

FTStereo	0.56 553	0.20 303	0.37 258	0.41 405	0.25 356	0.40 321	0.79 677	0.66 337	0.43 249	1.09 645	3.27 721	0.70 456	0.73 582	0.55 312	0.33 328	0.14 195	0.13 393	0.19 430	0.17 431	0.15 287	0.30 615

DeepStereo_LL	0.50 502	0.18 203	0.45 379	0.38 290	0.24 322	0.40 321	1.18 710	0.67 347	0.86 501	0.94 586	1.37 636	0.63 414	0.77 600	0.65 440	0.45 478	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.18 461	0.14 219	0.14 314

Prome-Stereo	0.46 439	0.19 251	0.35 226	0.44 497	0.26 404	0.40 321	0.45 542	0.68 357	0.44 257	0.96 595	1.84 682	0.59 392	0.67 547	0.61 394	0.32 314	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.16 346	0.29 606

TestStereo	0.38 349	0.31 557	0.40 307	0.45 522	0.20 159	0.40 321	0.37 436	0.66 337	0.65 366	0.53 321	0.78 395	0.47 315	0.40 369	0.55 312	0.37 401	0.18 432	0.13 393	0.20 464	0.15 332	0.22 530	0.13 263

sAnonymous2	0.40 378	0.39 612	0.85 616	0.48 560	0.37 596	0.40 321	0.46 546	0.57 258	0.52 306	0.38 233	0.46 238	0.35 213	0.42 381	0.43 202	0.30 295	0.19 467	0.14 435	0.18 382	0.17 431	0.57 693	0.44 677

CroCo_RVC	0.40 378	0.39 612	0.85 616	0.48 560	0.37 596	0.40 321	0.46 546	0.57 258	0.52 306	0.38 233	0.46 238	0.35 213	0.42 381	0.43 202	0.30 295	0.19 467	0.14 435	0.18 382	0.17 431	0.57 693	0.44 677

R-Stereo Train	0.39 366	0.18 203	0.42 339	0.42 453	0.26 404	0.40 321	0.32 338	0.72 398	0.34 162	0.89 558	1.28 620	0.57 368	0.35 306	0.42 188	0.32 314	0.15 278	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.14 219	0.13 263

RAFT-Stereo	0.39 366	0.18 203	0.42 339	0.42 453	0.26 404	0.40 321	0.32 338	0.72 398	0.34 162	0.89 558	1.28 620	0.57 368	0.35 306	0.42 188	0.32 314	0.15 278	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.14 219	0.13 263
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.41 391	0.29 542	0.71 576	0.50 589	0.29 496	0.41 341	0.41 509	0.55 245	0.73 410	0.45 280	0.48 247	0.55 359	0.44 398	0.57 337	0.36 382	0.28 616	0.26 638	0.25 574	0.22 562	0.23 547	0.18 447

UGAM	0.52 519	0.22 391	0.46 396	0.45 522	0.25 356	0.41 341	0.52 593	0.62 299	1.16 639	0.76 465	1.13 578	1.32 654	0.57 479	1.00 618	0.53 526	0.17 396	0.14 435	0.25 574	0.21 544	0.15 287	0.13 263

MyStereo06	0.38 349	0.21 350	0.61 521	0.41 405	0.28 465	0.41 341	0.50 574	0.95 510	0.35 175	0.62 358	0.54 287	0.76 500	0.27 191	0.50 274	0.29 287	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.15 349

MyStereo05	0.44 417	0.21 350	0.45 379	0.41 405	0.28 465	0.41 341	0.50 574	0.93 498	1.09 627	0.76 465	0.61 315	0.51 340	0.57 479	0.73 503	0.42 441	0.14 195	0.13 393	0.18 382	0.17 431	0.17 388	0.15 349

UDGNet	0.48 468	0.77 690	0.50 458	0.48 560	0.31 539	0.41 341	0.34 369	0.70 382	0.92 546	0.65 388	0.60 310	0.58 377	0.43 387	0.63 418	0.41 433	0.32 646	0.15 468	0.66 704	0.19 494	0.36 642	0.21 528

CRE-IMP	0.36 315	0.23 413	0.49 444	0.42 453	0.24 322	0.41 341	0.21 83	0.57 258	0.41 233	0.65 388	0.72 357	0.53 350	0.37 344	0.61 394	0.38 411	0.17 396	0.11 244	0.19 430	0.15 332	0.21 505	0.18 447

sCroCo_RVC	0.35 296	0.28 530	0.69 567	0.51 605	0.39 612	0.41 341	0.31 307	0.49 200	0.45 266	0.31 172	0.48 247	0.38 236	0.32 269	0.46 239	0.32 314	0.21 516	0.22 603	0.19 430	0.19 494	0.21 505	0.20 508

TestStereo_HLe17	0.34 277	0.17 160	0.46 396	0.32 86	0.21 194	0.42 348	0.31 307	0.70 382	0.66 370	0.46 288	0.68 345	0.36 223	0.30 246	0.61 394	0.36 382	0.16 339	0.10 99	0.14 179	0.13 253	0.15 287	0.15 349

Lsterematch	0.38 349	0.17 160	0.38 271	0.37 250	0.20 159	0.42 348	0.27 219	0.57 258	0.71 401	0.66 401	1.02 532	0.49 328	0.40 369	0.57 337	0.43 451	0.16 339	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.14 219	0.14 314

MM-Stereo_test2	0.30 229	0.18 203	0.39 293	0.40 367	0.24 322	0.42 348	0.42 520	0.63 309	0.41 233	0.37 221	0.35 183	0.32 180	0.26 175	0.53 298	0.25 190	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.12 205	0.15 287	0.10 67

DCRE	0.37 332	0.18 203	0.46 396	0.45 522	0.32 556	0.42 348	0.37 436	0.63 309	0.51 303	0.47 295	0.94 483	0.56 362	0.36 334	0.52 289	0.32 314	0.14 195	0.13 393	0.15 235	0.14 297	0.14 219	0.13 263

GMStereo	0.39 366	0.37 594	0.54 491	0.40 367	0.26 404	0.42 348	0.36 418	0.59 274	1.04 604	0.55 331	0.51 265	0.37 227	0.35 306	0.54 305	0.41 433	0.19 467	0.13 393	0.16 276	0.17 431	0.24 560	0.18 447
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HLf8	0.33 265	0.17 160	0.39 293	0.30 27	0.22 229	0.43 353	0.27 219	0.71 391	0.67 375	0.44 275	0.60 310	0.36 223	0.30 246	0.58 360	0.35 364	0.18 432	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.17 388	0.18 447

3.25w_new	0.23 96	0.17 160	0.32 163	0.31 58	0.17 46	0.43 353	0.20 54	0.37 88	0.30 119	0.37 221	0.28 123	0.22 65	0.25 154	0.42 188	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 96	0.17 160	0.32 163	0.31 58	0.17 46	0.43 353	0.20 54	0.37 88	0.30 119	0.37 221	0.28 123	0.22 65	0.25 154	0.42 188	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.75w	0.22 78	0.17 160	0.30 115	0.31 58	0.19 111	0.43 353	0.24 158	0.35 72	0.24 52	0.31 172	0.27 109	0.17 9	0.22 113	0.37 134	0.20 36	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

rvit_stereo_0075_2	0.47 455	0.37 594	0.70 571	0.53 631	0.46 657	0.43 353	0.36 418	0.81 450	0.67 375	0.55 331	0.74 371	0.59 392	0.43 387	0.63 418	0.43 451	0.32 646	0.23 613	0.35 652	0.25 605	0.30 605	0.25 575

SA	0.44 417	0.25 481	0.46 396	0.46 544	0.24 322	0.43 353	0.36 418	0.75 422	0.96 567	0.59 342	1.03 537	0.48 320	0.52 445	0.94 612	0.32 314	0.16 339	0.12 317	0.21 507	0.19 494	0.15 287	0.13 263

test-3	0.34 277	0.16 107	0.43 354	0.39 323	0.21 194	0.43 353	0.22 103	0.63 309	0.78 454	0.71 433	0.45 233	0.64 420	0.27 191	0.43 202	0.31 304	0.12 65	0.09 28	0.17 326	0.13 253	0.12 111	0.10 67

test_1	0.34 277	0.16 107	0.43 354	0.39 323	0.21 194	0.43 353	0.23 137	0.63 309	0.78 454	0.68 412	0.45 233	0.64 420	0.27 191	0.43 202	0.31 304	0.12 65	0.09 28	0.17 326	0.13 253	0.12 111	0.10 67

PFNet	0.42 399	0.18 203	0.58 511	0.43 476	0.24 322	0.43 353	0.32 338	0.74 415	0.78 454	1.00 613	0.74 371	0.68 446	0.39 363	0.72 496	0.37 401	0.16 339	0.10 99	0.20 464	0.15 332	0.16 346	0.13 263

zzzzzzz1	0.60 578	0.31 557	4.33 731	0.42 453	0.26 404	0.44 362	0.39 480	0.73 409	0.77 443	0.51 309	0.70 353	0.72 469	0.48 421	0.60 384	0.42 441	0.14 195	0.12 317	0.17 326	0.16 371	0.18 419	0.14 314

noway7	0.60 578	0.29 542	4.94 733	0.43 476	0.23 284	0.44 362	0.33 350	0.73 409	0.73 410	0.51 309	0.51 265	0.75 492	0.52 445	0.43 202	0.37 401	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.16 346	0.13 263

monster_256*512	0.35 296	0.23 413	0.30 115	0.42 453	0.23 284	0.44 362	0.36 418	0.71 391	0.67 375	0.45 280	0.52 278	0.62 411	0.40 369	0.38 142	0.33 328	0.13 128	0.10 99	0.17 326	0.15 332	0.16 346	0.13 263

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 145	0.14 28	0.30 115	0.34 141	0.21 194	0.44 362	0.25 170	0.44 167	0.35 175	0.27 129	0.35 183	0.37 227	0.35 306	0.28 20	0.26 220	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Zero-FE251	0.23 96	0.16 107	0.30 115	0.33 108	0.20 159	0.44 362	0.19 34	0.37 88	0.25 70	0.27 129	0.29 137	0.38 236	0.24 141	0.32 80	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

ISRNet	0.56 553	0.24 455	0.66 552	0.56 649	0.36 589	0.44 362	0.25 170	0.82 452	0.84 488	1.07 639	1.25 615	0.91 556	0.60 500	0.66 449	0.58 542	0.35 665	0.26 638	0.36 657	0.33 662	0.30 605	0.42 670

rvit_0105_5	0.42 399	0.31 557	0.73 585	0.50 589	0.29 496	0.44 362	0.42 520	0.61 294	0.74 420	0.51 309	0.51 265	0.60 398	0.47 416	0.57 337	0.38 411	0.27 605	0.25 631	0.25 574	0.23 579	0.22 530	0.18 447

LoS_RVC	0.27 187	0.16 107	0.27 63	0.32 86	0.30 515	0.44 362	0.34 369	0.41 131	0.33 152	0.31 172	0.51 265	0.29 152	0.32 269	0.36 124	0.28 264	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 482

IIG-Stereo	0.43 409	0.21 350	0.44 366	0.50 589	0.25 356	0.44 362	0.21 83	0.71 391	0.76 434	0.83 517	0.95 493	0.83 524	0.43 387	0.90 589	0.35 364	0.15 278	0.12 317	0.19 430	0.14 297	0.15 287	0.11 148

KYRaft	0.48 468	0.20 303	0.38 271	0.44 497	0.23 284	0.44 362	0.37 436	0.66 337	0.41 233	0.94 586	1.73 675	0.79 510	0.41 378	0.63 418	0.31 304	0.16 339	0.11 244	0.18 382	0.22 562	0.16 346	0.78 707

test-1	0.36 315	0.19 251	0.71 576	0.46 544	0.26 404	0.44 362	0.36 418	0.60 286	0.59 334	0.48 298	0.67 342	0.53 350	0.36 334	0.40 162	0.29 287	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.15 287	0.16 400

DN-CSS_ROB	0.43 409	0.26 498	0.62 525	0.40 367	0.29 496	0.44 362	0.27 219	0.77 432	0.75 425	0.72 444	1.09 564	0.48 320	0.43 387	0.69 477	0.37 401	0.15 278	0.12 317	0.21 507	0.19 494	0.18 419	0.16 400

Weightmod_eth	0.31 238	0.19 251	0.31 139	0.35 190	0.18 78	0.45 374	0.35 395	0.62 299	0.39 224	0.44 275	0.39 209	0.48 320	0.41 378	0.45 220	0.23 137	0.17 396	0.16 504	0.15 235	0.14 297	0.15 287	0.09 6

aanet-new-10k	0.25 145	0.18 203	0.44 366	0.38 290	0.18 78	0.45 374	0.21 83	0.44 167	0.35 175	0.27 129	0.31 156	0.25 116	0.30 246	0.28 20	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.16 346	0.10 67

AIO-test2	0.39 366	0.21 350	0.41 318	0.47 552	0.25 356	0.45 374	0.35 395	0.77 432	1.27 664	0.36 214	0.87 456	0.37 227	0.30 246	0.47 249	0.27 241	0.15 278	0.13 393	0.21 507	0.23 579	0.15 287	0.13 263

model_zeroshot	0.33 265	0.18 203	0.48 431	0.39 323	0.28 465	0.45 374	0.25 170	0.63 309	0.45 266	0.61 354	0.50 255	0.51 340	0.25 154	0.45 220	0.26 220	0.16 339	0.13 393	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.13 263

raft+_RVC	0.38 349	0.19 251	0.35 226	0.37 250	0.25 356	0.45 374	0.37 436	0.78 438	0.89 531	0.51 309	0.78 395	0.50 334	0.29 227	0.53 298	0.40 427	0.15 278	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.14 219	0.12 211

PMTNet	0.32 245	0.16 107	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 374	0.22 103	0.56 249	0.63 353	0.46 288	0.54 287	0.39 245	0.34 300	0.48 260	0.24 157	0.75 712	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 148

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 145	0.16 107	0.33 184	0.38 290	0.20 159	0.46 380	0.27 219	0.41 131	0.34 162	0.28 144	0.38 204	0.24 101	0.35 306	0.29 33	0.24 157	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

FlowAnything_test	0.29 211	0.19 251	0.39 293	0.47 552	0.26 404	0.46 380	0.25 170	0.43 159	0.31 130	0.29 159	0.26 100	0.35 213	0.26 175	0.40 162	0.37 401	0.21 516	0.15 468	0.22 523	0.26 620	0.16 346	0.16 400

depthmonostereo	0.29 211	0.14 28	0.31 139	0.35 190	0.17 46	0.46 380	0.27 219	0.69 366	0.57 331	0.35 209	0.42 221	0.31 177	0.35 306	0.35 120	0.27 241	0.14 195	0.12 317	0.13 122	0.12 205	0.11 38	0.10 67

AIO-test1	0.38 349	0.18 203	0.38 271	0.50 589	0.24 322	0.46 380	0.30 279	0.70 382	1.19 645	0.40 255	0.71 356	0.45 305	0.29 227	0.53 298	0.27 241	0.15 278	0.13 393	0.19 430	0.21 544	0.13 165	0.17 426

CAS	0.34 277	0.13 5	0.25 32	1.28 719	0.30 515	0.46 380	0.38 458	0.48 194	0.47 279	0.34 198	0.52 278	0.24 101	0.19 67	0.29 33	0.27 241	0.69 710	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.15 349

qqq	0.40 378	0.26 498	0.44 366	0.36 224	0.22 229	0.46 380	0.36 418	0.85 464	0.54 314	0.56 334	0.69 349	0.65 433	0.53 451	0.55 312	0.45 478	0.17 396	0.16 504	0.20 464	0.19 494	0.18 419	0.17 426

G2L-Stereo	0.49 486	0.23 413	0.48 431	0.43 476	0.26 404	0.47 386	0.42 520	0.93 498	0.78 454	0.84 524	0.86 448	0.91 556	0.52 445	0.78 537	0.70 579	0.20 497	0.17 525	0.22 523	0.18 461	0.17 388	0.21 528

dd	0.43 409	0.38 604	0.55 497	0.44 497	0.25 356	0.47 386	0.38 458	0.70 382	1.05 608	0.59 342	0.65 329	0.42 282	0.39 363	0.66 449	0.50 505	0.24 575	0.15 468	0.21 507	0.15 332	0.22 530	0.18 447

LCNet	0.41 391	0.20 303	0.32 163	0.44 497	0.24 322	0.47 386	0.29 258	0.67 347	0.53 310	0.72 444	1.03 537	0.66 438	0.60 500	0.58 360	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.19 430	0.19 494	0.21 505	0.36 649

FSD					0.46 657	0.48 389	0.52 593	0.53 238	0.48 287	0.48 298	0.48 247	0.49 328	0.48 421	0.51 282	0.49 503	0.45 687	0.42 701	0.47 684	0.46 691	0.46 673

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 277	0.27 516	0.45 379	0.36 224	0.25 356	0.48 389	0.30 279	0.58 267	0.90 534	0.42 268	0.36 193	0.30 167	0.29 227	0.49 266	0.30 295	0.16 339	0.14 435	0.18 382	0.15 332	0.18 419	0.15 349

AE-Stereo	0.34 277	0.21 350	0.42 339	0.48 560	0.31 539	0.48 389	0.35 395	0.61 294	0.62 342	0.32 187	0.55 297	0.52 346	0.27 191	0.47 249	0.29 287	0.13 128	0.13 393	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.12 211

anonymousdsp2	0.35 296	0.20 303	0.43 354	0.37 250	0.24 322	0.48 389	0.31 307	0.86 468	0.65 366	0.55 331	0.50 255	0.50 334	0.34 300	0.56 325	0.31 304	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.16 346	0.14 314

test_3	0.36 315	0.19 251	0.44 366	0.44 497	0.23 284	0.48 389	0.36 418	0.66 337	0.82 478	0.64 379	0.45 233	0.68 446	0.25 154	0.41 174	0.31 304	0.12 65	0.10 99	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.11 148

rvit_0105_3	0.47 455	0.34 576	0.77 608	0.54 638	0.31 539	0.49 394	0.47 554	0.63 309	0.79 463	0.65 388	0.59 308	0.64 420	0.50 436	0.65 440	0.39 419	0.29 623	0.27 647	0.29 625	0.28 635	0.21 505	0.20 508

IPLGR	0.39 366	0.21 350	0.63 535	0.39 323	0.22 229	0.49 394	0.29 258	0.76 429	0.74 420	0.78 475	0.77 383	0.44 302	0.42 381	0.47 249	0.38 411	0.13 128	0.12 317	0.16 276	0.14 297	0.15 287	0.13 263

SE	0.32 245	0.26 498	0.34 209	0.34 141	0.21 194	0.50 396	0.33 350	0.58 267	0.52 306	0.51 309	0.54 287	0.32 180	0.35 306	0.31 67	0.25 190	0.17 396	0.13 393	0.19 430	0.16 371	0.21 505	0.18 447

RAFT-Test	0.34 277	0.18 203	0.37 258	0.38 290	0.23 284	0.50 396	0.23 137	0.69 366	0.40 229	0.60 346	0.85 444	0.61 404	0.28 208	0.46 239	0.27 241	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 211

MIPNet	0.37 332	0.21 350	0.59 513	0.39 323	0.25 356	0.50 396	0.28 249	0.77 432	0.70 390	0.65 388	0.60 310	0.40 259	0.49 426	0.44 215	0.37 401	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.13 263

PSMNet-RSSM	0.48 468	0.22 391	0.38 271	0.42 453	0.25 356	0.50 396	0.37 436	1.10 574	0.77 443	0.70 426	1.06 554	0.84 527	0.64 530	0.62 404	0.47 496	0.23 562	0.15 468	0.23 544	0.25 605	0.20 479	0.19 482

DeepPruner_ROB	0.53 527	0.34 576	0.59 513	0.41 405	0.30 515	0.50 396	0.43 529	1.19 619	0.70 390	0.85 528	1.05 547	0.86 534	0.55 469	0.84 565	0.51 515	0.29 623	0.23 613	0.22 523	0.22 562	0.26 577	0.25 575

TestStereo_HL3	0.37 332	0.19 251	0.49 444	0.34 141	0.24 322	0.51 401	0.39 480	0.60 286	0.43 249	0.61 354	0.83 428	0.56 362	0.46 410	0.55 312	0.28 264	0.15 278	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.14 219	0.17 426

aanet-new	0.26 164	0.19 251	0.34 209	0.38 290	0.25 356	0.51 401	0.24 158	0.40 120	0.30 119	0.27 129	0.27 109	0.23 82	0.36 334	0.43 202	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.10 97	0.15 287	0.12 211

DCVSM-stereo	0.49 486	0.27 516	0.53 486	0.39 323	0.29 496	0.51 401	0.26 196	0.75 422	0.75 425	1.11 649	0.75 373	1.05 602	0.72 579	0.60 384	0.47 496	0.20 497	0.19 570	0.24 561	0.20 521	0.25 569	0.30 615

ACRE	0.40 378	0.21 350	0.65 546	0.45 522	0.33 568	0.51 401	0.33 350	0.66 337	0.63 353	0.80 483	0.92 479	0.45 305	0.32 269	0.52 289	0.45 478	0.16 339	0.12 317	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.14 314

GMM-Stereo	0.44 417	0.19 251	0.36 241	0.42 453	0.25 356	0.51 401	0.47 554	0.71 391	0.53 310	0.76 465	1.37 636	0.76 500	0.38 350	0.60 384	0.33 328	0.15 278	0.10 99	0.20 464	0.19 494	0.16 346	0.27 592

DMCA	0.45 428	0.26 498	0.50 458	0.38 290	0.28 465	0.51 401	0.34 369	0.93 498	0.68 382	0.75 457	0.83 428	0.79 510	0.53 451	0.51 282	0.54 531	0.21 516	0.16 504	0.21 507	0.16 371	0.19 458	0.21 528

LG-G_1	0.21 58	0.13 5	0.30 115	0.34 141	0.16 32	0.52 407	0.17 7	0.34 67	0.18 14	0.21 36	0.21 36	0.26 126	0.19 67	0.37 134	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 58	0.13 5	0.30 115	0.34 141	0.16 32	0.52 407	0.17 7	0.34 67	0.18 14	0.21 36	0.21 36	0.26 126	0.19 67	0.37 134	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

Any-RAFT	0.35 296	0.16 107	0.30 115	0.34 141	0.21 194	0.52 407	0.22 103	0.88 480	0.73 410	0.53 321	0.73 362	0.64 420	0.28 208	0.46 239	0.24 157	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.12 211

x	0.39 366	0.24 455	0.41 318	0.34 141	0.23 284	0.52 407	0.32 338	0.86 468	0.52 306	0.57 338	0.70 353	0.59 392	0.50 436	0.49 266	0.46 489	0.17 396	0.15 468	0.17 326	0.15 332	0.17 388	0.16 400

CIPLG	0.41 391	0.21 350	0.63 535	0.45 522	0.33 568	0.52 407	0.33 350	0.65 326	0.60 337	0.82 505	0.96 497	0.46 312	0.32 269	0.55 312	0.44 469	0.16 339	0.12 317	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.14 314

IPLGR_C	0.40 378	0.21 350	0.64 540	0.45 522	0.33 568	0.52 407	0.34 369	0.66 337	0.62 342	0.82 505	0.92 479	0.45 305	0.32 269	0.52 289	0.46 489	0.17 396	0.12 317	0.15 235	0.14 297	0.13 165	0.14 314

AACVNet	0.50 502	0.23 413	0.49 444	0.46 544	0.29 496	0.52 407	0.38 458	0.90 488	0.55 321	0.81 496	1.03 537	1.00 584	0.70 571	0.83 560	0.54 531	0.21 516	0.18 550	0.24 561	0.18 461	0.23 547	0.20 508

111	0.40 378	0.17 160	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.52 407	0.28 249	0.74 415	1.16 639	0.50 304	0.91 475	0.63 414	0.48 421	0.61 394	0.35 364	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.13 165	0.13 263

WQFJX1	0.33 265	0.19 251	0.34 209	0.41 405	0.28 465	0.53 415	0.33 350	0.51 216	0.50 297	0.39 246	0.36 193	0.34 198	0.31 263	0.69 477	0.39 419	0.15 278	0.18 550	0.16 276	0.14 297	0.16 346	0.14 314

DVStereo	0.30 229	0.15 75	0.34 209	0.33 108	0.20 159	0.53 415	0.25 170	0.56 249	0.43 249	0.56 334	0.50 255	0.35 213	0.29 227	0.49 266	0.28 264	0.13 128	0.11 244	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

DFGA-Net	0.45 428	0.29 542	0.80 612	0.42 453	0.32 556	0.53 415	0.35 395	0.78 438	0.89 531	0.66 401	0.75 373	0.48 320	0.39 363	0.74 511	0.60 549	0.15 278	0.13 393	0.19 430	0.18 461	0.20 479	0.17 426

MyStereo8	0.40 378	0.20 303	0.54 491	0.41 405	0.29 496	0.53 415	0.29 258	0.65 326	0.49 291	0.71 433	0.98 512	0.58 377	0.43 387	0.50 274	0.51 515	0.15 278	0.12 317	0.16 276	0.14 297	0.19 458	0.19 482

riskmin	0.38 349	0.20 303	0.39 293	0.32 86	0.23 284	0.53 415	0.30 279	0.63 309	0.80 465	0.49 300	0.56 300	0.73 482	0.58 489	0.55 312	0.36 382	0.17 396	0.11 244	0.19 430	0.13 253	0.19 458	0.20 508

GrayStereo	0.49 486	0.19 251	0.42 339	0.46 544	0.28 465	0.53 415	0.67 644	0.69 366	0.63 353	1.02 621	1.47 658	0.78 508	0.76 593	0.56 325	0.33 328	0.14 195	0.12 317	0.17 326	0.17 431	0.15 287	0.29 606

HCRNet	0.44 417	0.34 576	0.41 318	0.53 631	0.26 404	0.53 415	0.29 258	0.83 457	0.63 353	0.71 433	0.81 416	0.77 506	0.50 436	0.66 449	0.36 382	0.24 575	0.16 504	0.24 561	0.20 521	0.21 505	0.18 447

Weightmod	0.32 245	0.18 203	0.30 115	0.34 141	0.19 111	0.54 422	0.34 369	0.56 249	0.50 297	0.41 262	0.52 278	0.48 320	0.33 287	0.46 239	0.29 287	0.15 278	0.23 613	0.16 276	0.15 332	0.14 219	0.11 148

NLCSM	0.34 277	0.21 350	0.34 209	0.44 497	0.29 496	0.54 422	0.36 418	0.52 226	0.47 279	0.46 288	0.37 200	0.34 198	0.34 300	0.71 490	0.41 433	0.16 339	0.17 525	0.17 326	0.16 371	0.17 388	0.16 400

tt1	0.36 315	0.24 455	0.32 163	0.41 405	0.22 229	0.54 422	0.38 458	0.68 357	1.04 604	0.41 262	0.46 238	0.35 213	0.45 403	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.16 346	0.16 400

IPLG	0.39 366	0.20 303	0.59 513	0.40 367	0.24 322	0.54 422	0.27 219	0.75 422	0.63 353	0.84 524	0.81 416	0.32 180	0.32 269	0.60 384	0.45 478	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.12 211

GANet-ADL	0.42 399	0.25 481	0.45 379	0.43 476	0.29 496	0.54 422	0.35 395	0.89 483	0.86 501	0.63 367	0.72 357	0.68 446	0.42 381	0.52 289	0.41 433	0.21 516	0.14 435	0.15 235	0.13 253	0.18 419	0.19 482

RAFT	0.45 428	0.22 391	0.45 379	0.47 552	0.26 404	0.54 422	0.47 554	0.66 337	0.58 333	0.80 483	0.82 422	0.94 567	0.57 479	0.75 517	0.34 345	0.17 396	0.15 468	0.22 523	0.20 521	0.16 346	0.12 211

DMCA-RVC	0.51 511	0.30 552	0.59 513	0.50 589	0.32 556	0.54 422	0.38 458	0.86 468	0.68 382	0.94 586	0.86 448	0.91 556	0.68 554	0.70 484	0.59 547	0.23 562	0.18 550	0.31 635	0.23 579	0.26 577	0.19 482

PStereo	0.50 502	0.75 686	0.42 339	0.37 250	0.28 465	0.55 429	0.46 546	0.54 241	0.88 515	0.53 321	0.33 163	0.51 340	0.51 441	0.78 537	0.67 571	0.51 698	0.25 631	0.30 634	0.27 627	0.59 696	0.49 693

NLMM1	0.33 265	0.21 350	0.36 241	0.41 405	0.25 356	0.55 429	0.33 350	0.55 245	0.63 353	0.42 268	0.44 229	0.30 167	0.25 154	0.63 418	0.38 411	0.16 339	0.18 550	0.17 326	0.14 297	0.15 287	0.13 263

ACVNet-DCA	0.35 296	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.85 464	0.54 314	0.41 262	0.50 255	0.34 198	0.49 426	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.18 419	0.17 426

xx1	0.39 366	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.67 347	1.06 614	0.41 262	0.50 255	0.65 433	0.53 451	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.20 464	0.19 494	0.18 419	0.17 426

1test111	0.36 315	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.85 464	0.54 314	0.41 262	0.50 255	0.34 198	0.49 426	0.55 312	0.45 478	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.18 419	0.17 426

cc1	0.37 332	0.23 413	0.33 184	0.41 405	0.22 229	0.55 429	0.38 458	0.67 347	1.06 614	0.41 262	0.50 255	0.34 198	0.49 426	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.19 430	0.13 253	0.16 346	0.15 349

ffm	0.44 417	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	0.68 357	1.04 604	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	0.57 337	0.25 190	0.16 339	0.10 99	0.25 574	0.21 544	0.16 346	0.16 400

ff1	0.49 486	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	0.68 357	1.04 604	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	1.01 619	0.88 621	0.16 339	0.10 99	0.25 574	0.21 544	0.16 346	0.16 400

mmx	0.53 527	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	1.16 609	1.03 598	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	1.01 619	0.88 621	0.20 497	0.15 468	0.25 574	0.21 544	0.22 530	0.20 508

xxx	0.53 527	0.26 498	0.49 444	0.37 250	0.25 356	0.55 429	0.37 436	1.16 609	1.03 598	0.73 450	0.96 497	0.71 460	0.53 451	1.01 619	0.88 621	0.20 497	0.15 468	0.25 574	0.21 544	0.22 530	0.20 508

STrans-v2	0.46 439	0.20 303	0.48 431	0.40 367	0.24 322	0.55 429	0.50 574	1.07 563	0.73 410	0.65 388	1.05 547	0.72 469	0.69 558	0.72 496	0.33 328	0.14 195	0.10 99	0.17 326	0.14 297	0.13 165	0.12 211

TANstereo	0.30 229	0.15 75	0.31 139	0.30 27	0.17 46	0.55 429	0.23 137	0.44 167	0.55 321	0.59 342	0.68 345	0.37 227	0.26 175	0.35 120	0.27 241	0.15 278	0.16 504	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 314

ARAFT	0.47 455	0.24 455	0.79 610	0.42 453	0.25 356	0.55 429	0.55 607	0.75 422	0.81 473	0.89 558	0.75 373	0.73 482	0.47 416	0.88 581	0.37 401	0.15 278	0.12 317	0.23 544	0.22 562	0.14 219	0.13 263

FENet	0.42 399	0.22 391	0.38 271	0.39 323	0.24 322	0.55 429	0.32 338	0.79 442	0.70 390	0.71 433	0.72 357	0.63 414	0.57 479	0.62 404	0.44 469	0.19 467	0.13 393	0.19 430	0.17 431	0.18 419	0.19 482

GwcNet-RSSM	0.49 486	0.24 455	0.42 339	0.40 367	0.23 284	0.55 429	0.38 458	0.93 498	0.93 553	0.71 433	1.16 595	0.86 534	0.60 500	0.62 404	0.66 568	0.21 516	0.14 435	0.19 430	0.20 521	0.16 346	0.15 349

Hybrid-DGEV-03	0.45 428	0.19 251	0.33 184	0.43 476	0.27 440	0.56 444	0.26 196	0.65 326	0.74 420	0.94 586	1.92 686	0.61 404	0.30 246	0.55 312	0.34 345	0.14 195	0.10 99	0.18 382	0.16 371	0.14 219	0.11 148

ITSA-stereo	0.53 527	0.28 530	0.52 479	0.40 367	0.23 284	0.56 444	0.34 369	1.24 646	1.24 654	0.80 483	0.81 416	0.72 469	0.58 489	0.82 552	0.65 565	0.21 516	0.17 525	0.23 544	0.21 544	0.22 530	0.26 581

GMStereo_Zeroshot	0.49 486	0.44 631	0.74 590	0.49 575	0.27 440	0.56 444	0.29 258	0.73 409	0.76 434	0.86 536	0.94 483	0.91 556	0.36 334	0.74 511	0.43 451	0.26 595	0.14 435	0.26 593	0.15 332	0.36 642	0.18 447

PSM-AAD	0.48 468	0.20 303	0.37 258	0.43 476	0.23 284	0.56 444	0.50 574	0.65 326	0.70 390	1.07 639	1.12 571	0.58 377	0.92 643	0.61 394	0.32 314	0.15 278	0.11 244	0.25 574	0.26 620	0.18 419	0.43 676

aanetorigin	0.83 638	0.56 664	1.87 704	0.49 575	0.38 606	0.56 444	0.66 641	0.70 382	1.00 586	2.42 722	2.02 692	1.31 649	1.18 677	0.93 605	1.13 666	0.20 497	0.18 550	0.20 464	0.19 494	0.27 588	0.30 615

FADNet_RVC	0.55 542	0.37 594	1.17 662	0.44 497	0.31 539	0.56 444	0.34 369	1.06 559	0.88 515	0.67 406	0.90 472	0.61 404	0.65 536	0.93 605	0.70 579	0.21 516	0.18 550	0.26 593	0.23 579	0.31 612	0.28 599

z-ln-s-r	0.66 590	0.36 587	1.30 677	0.39 323	0.26 404	0.57 450	0.63 633	0.80 446	1.03 598	0.80 483	1.43 649	0.91 556	0.76 593	1.08 635	1.87 704	0.16 339	0.12 317	0.17 326	0.14 297	0.20 479	0.16 400

G2L-ROB	0.47 455	0.19 251	0.42 339	0.35 190	0.22 229	0.57 450	0.42 520	1.14 597	0.71 401	0.84 524	0.75 373	1.09 614	0.53 451	0.74 511	0.53 526	0.17 396	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.17 388	0.19 482

xyz-stereo-finetune	0.33 265	0.18 203	0.36 241	0.33 108	0.18 78	0.57 450	0.31 307	0.58 267	0.69 389	0.45 280	0.54 287	0.38 236	0.33 287	0.56 325	0.36 382	0.12 65	0.12 317	0.16 276	0.13 253	0.13 165	0.12 211

G2L-Stereo_test	0.48 468	0.20 303	0.40 307	0.34 141	0.23 284	0.57 450	0.58 618	1.10 574	0.77 443	0.86 536	0.94 483	0.95 569	0.54 463	0.68 471	0.60 549	0.16 339	0.12 317	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.15 349

RAFT-RH_RVC	0.56 553	0.17 160	0.41 318	0.37 250	0.23 284	0.57 450	0.24 158	0.60 286	0.70 390	1.19 659	3.94 733	0.56 362	0.38 350	0.65 440	0.36 382	0.13 128	0.11 244	0.20 464	0.14 297	0.12 111	0.13 263

AANet_RVC	0.57 561	0.32 562	0.54 491	0.45 522	0.27 440	0.57 450	0.48 562	1.00 528	1.28 666	0.86 536	1.33 631	0.87 540	0.58 489	1.07 632	0.75 591	0.18 432	0.12 317	0.15 235	0.13 253	0.18 419	0.18 447

FACV-RUCA	0.43 409	0.28 530	0.47 410	0.45 522	0.33 568	0.58 456	0.34 369	0.82 452	0.73 410	0.57 338	0.84 434	0.47 315	0.50 436	0.54 305	0.39 419	0.22 544	0.15 468	0.35 652	0.16 371	0.28 592	0.21 528

test_sample2	0.42 399	0.22 391	0.43 354	0.33 108	0.21 194	0.58 456	0.39 480	0.95 510	0.67 375	0.63 367	0.77 383	0.69 451	0.57 479	0.61 394	0.38 411	0.19 467	0.14 435	0.18 382	0.16 371	0.19 458	0.18 447

test_sample1	0.42 399	0.22 391	0.46 396	0.34 141	0.23 284	0.58 456	0.35 395	0.99 523	0.49 291	0.62 358	0.75 373	0.69 451	0.61 506	0.58 360	0.44 469	0.18 432	0.14 435	0.17 326	0.15 332	0.17 388	0.17 426

CFNet_ucs	0.50 502	0.24 455	0.55 497	0.38 290	0.31 539	0.58 456	0.33 350	0.98 521	0.93 553	0.88 554	1.19 603	0.80 519	0.49 426	0.63 418	0.43 451	0.21 516	0.15 468	0.26 593	0.18 461	0.26 577	0.22 550

DAS	0.51 511	0.25 481	0.60 519	0.48 560	0.31 539	0.58 456	0.41 509	0.83 457	0.97 570	0.89 558	1.12 571	0.70 456	0.75 590	0.82 552	0.43 451	0.17 396	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.20 479	0.18 447

SepStereo	0.51 511	0.25 481	0.60 519	0.48 560	0.31 539	0.58 456	0.41 509	0.83 457	0.97 570	0.89 558	1.12 571	0.70 456	0.75 590	0.93 605	0.43 451	0.17 396	0.13 393	0.18 382	0.15 332	0.20 479	0.18 447

DRaft	0.49 486	0.17 160	0.47 410	0.37 250	0.25 356	0.58 456	0.40 493	0.65 326	0.85 496	1.02 621	1.75 678	0.50 334	0.82 617	0.63 418	0.40 427	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.16 371	0.14 219	0.15 349

ICVP	0.46 439	0.25 481	0.38 271	0.48 560	0.28 465	0.58 456	0.43 529	1.00 528	0.70 390	0.67 406	0.95 493	0.75 492	0.55 469	0.53 298	0.54 531	0.23 562	0.17 525	0.19 430	0.17 431	0.19 458	0.20 508
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 439	0.24 455	0.52 479	0.37 250	0.27 440	0.58 456	0.30 279	0.86 468	0.88 515	0.82 505	1.03 537	0.75 492	0.47 416	0.58 360	0.44 469	0.17 396	0.12 317	0.24 561	0.16 371	0.24 560	0.19 482

ACVNet	0.46 439	0.23 413	0.36 241	0.39 323	0.28 465	0.58 456	0.40 493	0.87 475	0.80 465	0.64 379	0.96 497	0.79 510	0.60 500	0.63 418	0.67 571	0.17 396	0.15 468	0.16 276	0.15 332	0.18 419	0.15 349

GANet-RSSM	0.47 455	0.21 350	0.37 258	0.38 290	0.25 356	0.58 456	0.36 418	1.07 563	0.78 454	0.68 412	1.01 523	0.86 534	0.67 547	0.62 404	0.44 469	0.21 516	0.15 468	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.17 426

ccs_rob	0.46 439	0.24 455	0.52 479	0.37 250	0.27 440	0.58 456	0.31 307	0.86 468	0.88 515	0.82 505	1.02 532	0.75 492	0.47 416	0.58 360	0.44 469	0.17 396	0.12 317	0.24 561	0.16 371	0.24 560	0.19 482

Hybrid-DGEV-2	0.41 391	0.21 350	0.42 339	0.47 552	0.29 496	0.59 468	0.23 137	0.82 452	0.99 579	0.64 379	0.63 320	0.60 398	0.65 536	0.58 360	0.33 328	0.14 195	0.12 317	0.18 382	0.16 371	0.14 219	0.12 211

rvit_105_1	0.54 539	0.40 617	0.76 603	0.58 657	0.37 596	0.59 468	0.68 649	0.70 382	0.94 560	0.82 505	0.69 349	0.73 482	0.58 489	0.78 537	0.54 531	0.32 646	0.29 656	0.31 635	0.34 664	0.23 547	0.20 508

Sa-1000	0.48 468	0.24 455	0.41 318	0.45 522	0.25 356	0.59 468	0.34 369	0.81 450	0.93 553	0.82 505	1.50 659	0.53 350	0.45 403	0.92 599	0.30 295	0.15 278	0.12 317	0.21 507	0.19 494	0.15 287	0.13 263

dad	0.58 568	0.50 646	0.64 540	0.43 476	0.30 515	0.59 468	0.36 418	0.78 438	1.25 660	1.01 618	1.17 597	1.15 632	0.53 451	0.68 471	0.50 505	0.35 665	0.23 613	0.37 662	0.21 544	0.29 596	0.20 508

DEmStereo	0.48 468	0.17 160	0.50 458	0.38 290	0.25 356	0.59 468	0.34 369	0.63 309	0.74 420	0.89 558	1.66 671	0.58 377	1.06 665	0.60 384	0.42 441	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.16 371	0.14 219	0.15 349

GES	0.44 417	0.23 413	0.57 507	0.40 367	0.30 515	0.59 468	0.36 418	0.96 514	0.68 382	0.74 455	0.83 428	0.47 315	0.48 421	0.67 460	0.43 451	0.22 544	0.16 504	0.17 326	0.16 371	0.18 419	0.23 558

cf-r	0.47 455	0.23 413	0.41 318	0.39 323	0.23 284	0.59 468	0.37 436	0.88 480	0.85 496	0.72 444	1.05 547	0.94 567	0.62 513	0.56 325	0.54 531	0.21 516	0.14 435	0.17 326	0.19 494	0.15 287	0.15 349

WQFJX	0.32 245	0.18 203	0.33 184	0.39 323	0.27 440	0.60 475	0.30 279	0.53 238	0.47 279	0.39 246	0.38 204	0.34 198	0.33 287	0.61 394	0.40 427	0.14 195	0.17 525	0.16 276	0.13 253	0.14 219	0.14 314

DispNO	0.47 455	0.23 413	0.71 576	0.39 323	0.31 539	0.60 475	0.38 458	0.89 483	0.77 443	0.75 457	0.84 434	0.72 469	0.54 463	0.73 503	0.46 489	0.19 467	0.14 435	0.20 464	0.18 461	0.16 346	0.17 426

STTStereo	0.55 542	0.37 594	0.76 603	0.44 497	0.31 539	0.60 475	0.44 539	0.96 514	0.86 501	0.99 608	0.90 472	0.96 572	0.58 489	0.71 490	0.61 553	0.25 585	0.23 613	0.26 593	0.32 659	0.24 560	0.23 558

DEFOM-Stereo	0.22 78	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.20 159	0.61 478	0.21 83	0.30 30	0.31 130	0.23 64	0.19 21	0.18 25	0.18 45	0.41 174	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 148

mmm	0.44 417	0.27 516	0.46 396	0.38 290	0.24 322	0.61 478	0.35 395	0.94 503	0.53 310	0.72 444	1.05 547	0.63 414	0.50 436	0.57 337	0.45 478	0.18 432	0.15 468	0.23 544	0.20 521	0.20 479	0.18 447

CASS	0.45 428	0.27 516	0.42 339	0.48 560	0.22 229	0.61 478	0.34 369	0.97 518	0.62 342	0.71 433	0.85 444	0.61 404	0.55 469	0.57 337	0.41 433	0.29 623	0.16 504	0.22 523	0.18 461	0.22 530	0.28 599
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
pcwnet_v2	0.58 568	0.28 530	0.84 615	0.45 522	0.35 584	0.61 478	0.35 395	1.27 654	1.21 649	0.99 608	1.27 618	0.72 469	0.58 489	0.67 460	0.48 500	0.27 605	0.21 595	0.24 561	0.23 579	0.29 596	0.29 606

FADNet-RVC	0.60 578	0.53 661	1.14 657	0.46 544	0.39 612	0.61 478	0.39 480	1.12 586	0.87 511	0.70 426	0.84 434	1.04 597	0.55 469	0.94 612	0.69 576	0.26 595	0.25 631	0.28 615	0.28 635	0.31 612	0.31 625

MLCV	0.47 455	0.24 455	0.61 521	0.37 250	0.17 46	0.61 478	0.33 350	0.80 446	0.87 511	0.94 586	1.13 578	0.72 469	0.43 387	0.89 587	0.51 515	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.14 219	0.12 211

iResNet	0.49 486	0.29 542	0.79 610	0.42 453	0.21 194	0.61 478	0.40 493	0.82 452	0.99 579	0.87 544	1.12 571	0.69 451	0.53 451	0.78 537	0.51 515	0.15 278	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.17 388	0.15 349

iResNet_ROB	0.52 519	0.21 350	0.53 486	0.37 250	0.21 194	0.61 478	0.29 258	1.51 695	1.32 671	0.90 566	1.02 532	0.80 519	0.62 513	0.76 522	0.43 451	0.16 339	0.12 317	0.13 122	0.09 15	0.15 287	0.18 447

Selective-IGEV-i1	0.44 417	0.20 303	0.53 486	0.41 405	0.22 229	0.62 486	0.50 574	1.01 538	0.88 515	0.63 367	0.81 416	0.79 510	0.38 350	0.54 305	0.38 411	0.16 339	0.13 393	0.15 235	0.13 253	0.15 287	0.15 349

WQFJA1	0.32 245	0.19 251	0.34 209	0.39 323	0.26 404	0.62 486	0.30 279	0.56 249	0.47 279	0.37 221	0.39 209	0.38 236	0.33 287	0.50 274	0.42 441	0.14 195	0.18 550	0.16 276	0.14 297	0.14 219	0.13 263

NLMM	0.32 245	0.19 251	0.34 209	0.39 323	0.26 404	0.62 486	0.30 279	0.56 249	0.47 279	0.37 221	0.39 209	0.38 236	0.33 287	0.49 266	0.42 441	0.14 195	0.18 550	0.16 276	0.14 297	0.14 219	0.13 263

test_sample7	0.52 519	0.29 542	0.50 458	0.36 224	0.27 440	0.62 486	0.41 509	1.06 559	0.88 515	0.92 579	0.86 448	0.85 529	0.69 558	0.68 471	0.50 505	0.26 595	0.20 585	0.27 607	0.26 620	0.27 588	0.24 567

SMFormer	0.51 511	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.55 536	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.16 371	0.18 419	0.18 447

tta	0.51 511	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.55 536	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.16 371	0.15 287	0.14 314

qqq1	0.49 486	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.34 345	0.19 467	0.15 468	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.14 314

fff1	0.49 486	0.23 413	0.62 525	0.34 141	0.20 159	0.62 486	0.34 369	1.21 626	1.02 593	0.81 496	1.01 523	0.71 460	0.65 536	0.84 565	0.34 345	0.19 467	0.15 468	0.14 179	0.12 205	0.15 287	0.14 314

11t1	0.36 315	0.21 350	0.42 339	0.35 190	0.22 229	0.62 486	0.29 258	0.69 366	0.43 249	0.60 346	0.53 284	0.53 350	0.48 421	0.56 325	0.40 427	0.18 432	0.14 435	0.16 276	0.13 253	0.17 388	0.17 426

GASNet	0.67 595	0.72 683	0.96 635	0.70 693	0.48 662	0.62 486	0.47 554	1.08 567	1.03 598	0.94 586	0.82 422	0.93 565	0.83 622	1.33 670	0.80 599	0.31 634	0.22 603	0.29 625	0.28 635	0.44 666	0.24 567

DIP-Stereo	0.39 366	0.21 350	0.50 458	0.41 405	0.28 465	0.62 486	0.27 219	0.77 432	0.40 229	0.64 379	0.86 448	0.52 346	0.33 287	0.66 449	0.42 441	0.15 278	0.13 393	0.17 326	0.14 297	0.15 287	0.15 349
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 519	0.27 516	0.69 567	0.38 290	0.25 356	0.62 486	0.35 395	1.17 614	1.01 590	0.99 608	1.06 554	0.88 545	0.67 547	0.66 449	0.39 419	0.19 467	0.13 393	0.15 235	0.11 164	0.18 419	0.16 400

SMOE	0.36 315	0.20 303	0.35 226	0.36 224	0.17 46	0.63 498	0.41 509	0.65 326	0.55 321	0.54 327	0.72 357	0.49 328	0.38 350	0.40 162	0.30 295	0.19 467	0.12 317	0.28 615	0.15 332	0.19 458	0.14 314

test_sample6	0.49 486	0.26 498	0.50 458	0.37 250	0.22 229	0.63 498	0.40 493	1.12 586	0.83 483	0.80 483	1.03 537	0.66 438	0.55 469	0.67 460	0.46 489	0.22 544	0.16 504	0.22 523	0.22 562	0.23 547	0.21 528

PCWNet_CMD	0.48 468	0.24 455	0.52 479	0.39 323	0.27 440	0.63 498	0.30 279	0.95 510	0.96 567	0.86 536	1.07 558	0.79 510	0.44 398	0.57 337	0.43 451	0.17 396	0.12 317	0.21 507	0.16 371	0.24 560	0.19 482

SACVNet	0.58 568	0.34 576	0.55 497	0.55 646	0.36 589	0.63 498	0.48 562	1.13 588	0.77 443	1.02 621	1.06 554	1.02 593	0.74 586	0.90 589	0.51 515	0.27 605	0.21 595	0.25 574	0.24 595	0.29 596	0.36 649

RAFT + AFF	0.53 527	0.29 542	0.75 598	0.51 605	0.32 556	0.63 498	0.60 624	1.00 528	0.91 541	0.78 475	0.87 456	0.83 524	0.58 489	0.80 546	0.47 496	0.17 396	0.20 585	0.23 544	0.22 562	0.18 419	0.18 447

BEATNet_4x	0.46 439	0.32 562	0.56 503	0.37 250	0.19 111	0.63 498	0.35 395	1.01 538	0.72 403	0.77 471	0.83 428	0.70 456	0.59 496	0.68 471	0.53 526	0.16 339	0.12 317	0.16 276	0.14 297	0.24 560	0.16 400

MSMDNet	0.48 468	0.24 455	0.52 479	0.39 323	0.27 440	0.63 498	0.30 279	0.96 514	0.96 567	0.86 536	1.07 558	0.79 510	0.44 398	0.57 337	0.43 451	0.17 396	0.12 317	0.20 464	0.16 371	0.23 547	0.19 482

HITNet	0.41 391	0.26 498	0.45 379	0.33 108	0.17 46	0.63 498	0.30 279	0.93 498	0.64 361	0.71 433	0.82 422	0.64 420	0.52 445	0.59 378	0.43 451	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.19 458	0.12 211
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
IGEV_i1	0.43 409	0.22 391	0.50 458	0.39 323	0.22 229	0.64 506	0.40 493	0.96 514	0.61 338	0.68 412	0.69 349	0.75 492	0.45 403	0.72 496	0.41 433	0.15 278	0.13 393	0.16 276	0.13 253	0.17 388	0.16 400

Anonymus123	0.30 229	0.16 107	0.88 623	0.34 141	0.22 229	0.64 506	0.31 307	0.54 241	0.41 233	0.26 109	0.24 74	0.26 126	0.19 67	0.42 188	0.28 264	0.10 15	0.12 317	0.12 63	0.16 371	0.12 111	0.14 314

VIP-Stereo	0.24 122	0.17 160	0.29 97	0.32 86	0.21 194	0.64 506	0.19 34	0.31 38	0.37 202	0.23 64	0.30 142	0.27 137	0.19 67	0.47 249	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

test_sample5	0.47 455	0.26 498	0.49 444	0.36 224	0.22 229	0.64 506	0.39 480	1.13 588	0.81 473	0.77 471	0.94 483	0.64 420	0.54 463	0.65 440	0.43 451	0.21 516	0.16 504	0.22 523	0.20 521	0.22 530	0.20 508

DualNet	0.48 468	0.26 498	0.49 444	0.36 224	0.22 229	0.64 506	0.39 480	1.13 588	0.81 473	0.80 483	1.03 537	0.64 420	0.54 463	0.65 440	0.43 451	0.21 516	0.16 504	0.22 523	0.20 521	0.22 530	0.20 508

ToySt	0.49 486	0.27 516	0.75 598	0.40 367	0.27 440	0.64 506	0.49 569	0.84 461	0.77 443	0.60 346	0.83 428	0.88 545	0.66 544	0.70 484	0.56 538	0.16 339	0.17 525	0.21 507	0.20 521	0.21 505	0.19 482

Selective-RAFT	0.35 296	0.23 413	0.51 473	0.44 497	0.21 194	0.64 506	0.27 219	0.59 274	0.63 353	0.40 255	0.38 204	0.55 359	0.40 369	0.57 337	0.35 364	0.13 128	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.16 346	0.13 263

CFNet-ft	0.48 468	0.23 413	0.36 241	0.40 367	0.26 404	0.64 506	0.37 436	0.87 475	0.85 496	0.64 379	1.00 520	1.01 588	0.64 530	0.61 394	0.53 526	0.23 562	0.15 468	0.24 561	0.21 544	0.23 547	0.18 447

CFNet_RVC	0.48 468	0.23 413	0.36 241	0.40 367	0.26 404	0.64 506	0.37 436	0.87 475	0.85 496	0.64 379	1.00 520	1.01 588	0.64 530	0.61 394	0.53 526	0.23 562	0.15 468	0.24 561	0.21 544	0.23 547	0.18 447

UCFNet_RVC	0.49 486	0.26 498	0.35 226	0.39 323	0.26 404	0.64 506	0.36 418	1.15 601	0.84 488	0.67 406	0.88 464	0.88 545	0.59 496	0.58 360	0.45 478	0.24 575	0.17 525	0.27 607	0.27 627	0.25 569	0.23 558

psm_up	0.55 542	0.26 498	0.47 410	0.49 575	0.32 556	0.65 516	0.56 613	1.04 550	0.82 478	0.82 505	0.88 464	1.01 588	0.94 649	0.74 511	0.61 553	0.21 516	0.25 631	0.26 593	0.23 579	0.21 505	0.20 508

FADNet	0.61 582	0.51 650	1.10 651	0.45 522	0.44 644	0.65 516	0.41 509	1.19 619	1.05 608	0.70 426	0.84 434	0.98 578	0.66 544	0.82 552	0.50 505	0.29 623	0.30 661	0.27 607	0.30 643	0.46 673	0.35 647

NLSM1	0.32 245	0.18 203	0.34 209	0.39 323	0.25 356	0.66 518	0.27 219	0.57 258	0.50 297	0.37 221	0.53 284	0.29 152	0.28 208	0.54 305	0.32 314	0.16 339	0.17 525	0.18 382	0.15 332	0.14 219	0.12 211

1111x	0.55 542	0.22 391	0.46 396	0.38 290	0.20 159	0.66 518	0.43 529	1.23 639	0.99 579	0.71 433	0.99 517	0.95 569	0.69 558	0.90 589	1.08 659	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.19 494	0.20 479	0.18 447

TDLM	0.57 561	0.33 571	0.49 444	0.51 605	0.30 515	0.66 518	0.73 669	1.03 547	1.01 590	0.82 505	1.10 566	0.84 527	0.70 571	0.86 576	0.58 542	0.28 616	0.17 525	0.25 574	0.22 562	0.26 577	0.19 482

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 527	0.32 562	0.64 540	0.44 497	0.30 515	0.66 518	0.44 539	1.04 550	0.88 515	0.91 571	0.91 475	0.99 580	0.60 500	0.68 471	0.60 549	0.21 516	0.17 525	0.22 523	0.22 562	0.21 505	0.21 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.58 568	0.44 631	0.62 525	0.42 453	0.33 568	0.66 518	0.58 618	1.02 542	0.86 501	0.77 471	1.28 620	0.72 469	0.64 530	0.82 552	0.59 547	0.31 634	0.26 638	0.40 670	0.27 627	0.33 625	0.26 581

CCAANet	0.47 455	0.20 303	0.47 410	0.41 405	0.28 465	0.67 523	0.31 307	0.99 523	0.75 425	0.63 367	1.22 606	0.69 451	0.52 445	0.79 544	0.42 441	0.14 195	0.13 393	0.19 430	0.19 494	0.15 287	0.19 482

CVANet_RVC	0.57 561	0.33 571	0.44 366	0.47 552	0.32 556	0.67 523	0.61 629	1.05 555	0.93 553	0.85 528	1.04 543	1.01 588	0.73 582	0.83 560	0.52 522	0.29 623	0.19 570	0.27 607	0.25 605	0.31 612	0.21 528

AdaStereo	0.50 502	0.32 562	0.47 410	0.48 560	0.25 356	0.67 523	0.32 338	1.17 614	0.88 515	0.75 457	0.99 517	0.75 492	0.49 426	0.67 460	0.46 489	0.27 605	0.12 317	0.28 615	0.18 461	0.23 547	0.18 447
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.
PSMNet-ADL	0.48 468	0.27 516	0.40 307	0.48 560	0.30 515	0.68 526	0.37 436	0.90 488	0.80 465	0.61 354	0.80 409	0.92 562	0.62 513	0.72 496	0.63 560	0.23 562	0.18 550	0.18 382	0.20 521	0.22 530	0.20 508

RASNet	0.53 527	0.22 391	0.52 479	0.38 290	0.22 229	0.68 526	0.38 458	0.97 518	0.88 515	0.73 450	1.04 543	1.03 595	0.92 643	0.90 589	0.86 612	0.16 339	0.14 435	0.14 179	0.17 431	0.15 287	0.13 263

PSMNet-RUCA	0.76 618	0.75 686	1.08 650	1.01 710	0.90 707	0.69 528	0.50 574	1.11 580	1.03 598	0.78 475	1.11 567	0.80 519	0.72 579	0.88 581	0.63 560	0.53 704	0.27 647	0.76 707	0.46 691	0.66 700	0.47 687

test_sample4	0.47 455	0.26 498	0.50 458	0.35 190	0.22 229	0.69 528	0.38 458	1.15 601	0.81 473	0.78 475	0.82 422	0.62 411	0.53 451	0.63 418	0.44 469	0.21 516	0.15 468	0.21 507	0.19 494	0.21 505	0.19 482

test_sample3	0.46 439	0.25 481	0.50 458	0.35 190	0.23 284	0.69 528	0.37 436	1.15 601	0.81 473	0.75 457	0.79 406	0.66 438	0.49 426	0.63 418	0.46 489	0.21 516	0.15 468	0.20 464	0.19 494	0.21 505	0.19 482

IER	0.46 439	0.23 413	0.50 458	0.38 290	0.28 465	0.69 528	0.35 395	0.80 446	0.66 370	0.83 517	0.94 483	0.75 492	0.77 600	0.60 384	0.42 441	0.17 396	0.14 435	0.17 326	0.17 431	0.17 388	0.15 349

EDNetEfficient	1.46 701	0.80 692	6.12 735	0.47 552	0.39 612	0.69 528	0.83 681	0.90 488	2.77 733	3.50 739	1.96 689	1.66 688	2.03 721	1.26 662	4.18 734	0.21 516	0.18 550	0.21 507	0.20 521	0.41 660	0.39 663

MWSP-net	0.52 519	0.23 413	0.54 491	0.45 522	0.30 515	0.70 533	0.81 679	1.02 542	0.92 546	0.75 457	0.78 395	0.91 556	0.73 582	0.62 404	0.52 522	0.19 467	0.15 468	0.19 430	0.18 461	0.21 505	0.22 550

HBP-ISP	0.59 575	0.45 635	0.43 354	0.45 522	0.33 568	0.70 533	0.28 249	1.11 580	1.00 586	0.83 517	1.18 599	0.65 433	0.68 554	0.88 581	0.52 522	0.35 665	0.38 692	0.47 684	0.41 684	0.38 651	0.31 625

BUS	0.45 428	0.25 481	0.43 354	0.45 522	0.28 465	0.70 533	0.34 369	0.94 503	0.76 434	0.75 457	0.80 409	0.65 433	0.49 426	0.64 433	0.51 515	0.20 497	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.18 419	0.18 447

NINENet	0.50 502	0.29 542	0.51 473	0.45 522	0.32 556	0.70 533	0.34 369	1.10 574	0.88 515	0.80 483	0.94 483	0.65 433	0.49 426	0.73 503	0.51 515	0.22 544	0.20 585	0.25 574	0.18 461	0.22 530	0.21 528

GEStereo_RVC	0.55 542	0.29 542	0.63 535	0.49 575	0.31 539	0.70 533	0.54 602	1.22 634	0.92 546	0.82 505	0.85 444	0.85 529	0.63 519	0.90 589	0.65 565	0.24 575	0.16 504	0.19 430	0.16 371	0.21 505	0.22 550

CFNet	0.51 511	0.29 542	0.46 396	0.41 405	0.27 440	0.70 533	0.32 338	1.13 588	1.00 586	0.72 444	1.07 558	0.85 529	0.60 500	0.76 522	0.52 522	0.19 467	0.14 435	0.23 544	0.23 579	0.21 505	0.16 400

MEA-ACV	0.54 539	0.23 413	0.61 521	0.41 405	0.28 465	0.71 539	0.43 529	1.18 617	0.88 515	0.85 528	0.94 483	1.04 597	0.85 625	0.73 503	0.57 541	0.18 432	0.17 525	0.20 464	0.24 595	0.18 419	0.21 528

S	0.40 378	0.20 303	0.35 226	0.39 323	0.24 322	0.71 539	0.42 520	0.62 299	0.61 338	0.60 346	0.97 510	0.39 245	0.46 410	0.42 188	0.32 314	0.30 630	0.17 525	0.31 635	0.31 651	0.18 419	0.13 263

DDVS	0.52 519	0.30 552	0.56 503	0.41 405	0.31 539	0.71 539	0.34 369	0.91 493	0.67 375	0.85 528	0.89 468	1.12 622	0.46 410	0.86 576	0.60 549	0.22 544	0.16 504	0.22 523	0.18 461	0.25 569	0.26 581

DualNet (step1)	0.57 561	0.36 587	0.72 581	0.38 290	0.30 515	0.71 539	0.43 529	1.06 559	0.88 515	0.92 579	0.86 448	0.85 529	0.69 558	0.68 471	0.50 505	0.41 680	0.20 585	0.40 670	0.41 684	0.36 642	0.33 634

test_sample9	1.05 670	0.36 587	0.72 581	0.38 290	0.30 515	0.71 539	0.43 529	1.06 559	0.88 515	0.92 579	0.86 448	0.85 529	0.69 558	1.20 652	1.36 680	0.41 680	8.41 761	0.40 670	0.41 684	0.36 642	0.33 634

test_sample8	1.25 691	0.36 587	0.72 581	0.38 290	0.30 515	0.71 539	0.43 529	1.13 588	0.75 425	1.50 684	0.95 493	3.29 725	1.59 704	1.20 652	1.36 680	0.41 680	8.41 761	0.40 670	0.41 684	0.36 642	0.33 634

test_xeample	1.01 661	0.21 350	0.42 339	0.35 190	0.21 194	0.71 539	0.39 480	1.23 639	0.86 501	0.81 496	1.04 543	0.69 451	0.61 506	0.69 477	10.93 754	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.17 431	0.18 419	0.17 426

FAT-Stereo	0.73 613	0.33 571	0.75 598	0.49 575	0.37 596	0.71 539	0.59 621	1.36 674	1.30 669	1.03 629	1.40 642	1.59 687	1.15 673	0.87 578	0.86 612	0.28 616	0.28 651	0.28 615	0.23 579	0.28 592	0.38 660

FADNet-RVC-Resample	0.56 553	0.33 571	1.16 658	0.49 575	0.34 577	0.71 539	0.43 529	1.01 538	0.93 553	0.82 505	0.87 456	0.74 489	0.67 547	0.73 503	0.45 478	0.18 432	0.18 550	0.26 593	0.27 627	0.26 577	0.27 592

DeepPrunerF	0.89 646	0.52 658	3.43 723	0.68 690	0.81 704	0.72 548	0.72 667	1.22 634	1.99 711	0.93 583	1.01 523	0.87 540	0.86 628	1.08 635	0.95 640	0.34 661	0.28 651	0.43 676	0.39 677	0.30 605	0.32 629

NOSS_ROB	0.57 561	0.39 612	0.39 293	0.44 497	0.30 515	0.73 549	0.54 602	1.03 547	1.08 625	0.67 406	0.87 456	0.76 500	0.57 479	0.77 532	0.47 496	0.38 673	0.38 692	0.44 678	0.42 688	0.37 647	0.34 642

DStereoO	0.96 655	0.70 682	0.72 581	0.62 673	0.45 649	0.74 550	0.92 694	1.09 571	1.29 668	1.19 659	1.23 611	0.99 580	1.71 710	1.29 665	0.99 647	2.01 741	0.35 686	0.77 708	0.30 643	1.42 720	0.38 660

DA	0.29 211	0.17 160	0.31 139	0.40 367	0.20 159	0.74 550	0.33 350	0.47 186	0.44 257	0.34 198	0.39 209	0.39 245	0.32 269	0.32 80	0.24 157	0.15 278	0.11 244	0.16 276	0.11 164	0.15 287	0.10 67

GGEV	0.29 211	0.17 160	0.31 139	0.40 367	0.20 159	0.74 550	0.33 350	0.47 186	0.44 257	0.34 198	0.39 209	0.39 245	0.32 269	0.32 80	0.24 157	0.15 278	0.11 244	0.16 276	0.11 164	0.15 287	0.10 67

AASNet	0.53 527	0.25 481	0.52 479	0.49 575	0.32 556	0.74 550	0.40 493	1.50 692	0.86 501	0.86 536	0.92 479	0.64 420	0.59 496	0.59 378	0.79 597	0.23 562	0.19 570	0.20 464	0.16 371	0.21 505	0.19 482

DSFCA	0.55 542	0.25 481	0.62 525	0.40 367	0.36 589	0.74 550	0.52 593	1.04 550	0.82 478	1.06 636	0.84 434	0.89 549	0.63 519	0.99 615	0.58 542	0.25 585	0.21 595	0.21 507	0.21 544	0.21 505	0.19 482

CBMV_ROB	0.59 575	0.37 594	0.38 271	0.39 323	0.28 465	0.74 550	0.28 249	1.00 528	0.98 574	0.94 586	1.25 615	0.81 522	0.78 605	0.87 578	0.50 505	0.36 669	0.37 690	0.43 676	0.40 679	0.33 625	0.30 615

castereo++	0.26 164	0.16 107	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 556	0.20 54	0.37 88	0.47 279	0.23 64	0.23 57	0.35 213	0.28 208	0.39 150	0.19 17	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.09 15	0.11 38	0.10 67

PAM_32	0.46 439	0.19 251	0.67 556	0.39 323	0.24 322	0.75 556	0.27 219	0.95 510	0.34 162	0.68 412	0.44 229	1.91 698	0.65 536	0.62 404	0.26 220	0.15 278	0.10 99	0.16 276	0.15 332	0.14 219	0.13 263

PAM	0.46 439	0.19 251	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.75 556	0.33 350	0.85 464	0.34 162	0.70 426	0.46 238	1.83 693	0.63 519	0.61 394	0.26 220	0.15 278	0.10 99	0.16 276	0.14 297	0.14 219	0.13 263

CoDeX	0.47 455	0.20 303	0.49 444	0.42 453	0.25 356	0.75 556	0.36 418	1.27 654	0.80 465	0.82 505	0.96 497	0.62 411	0.57 479	0.60 384	0.36 382	0.17 396	0.12 317	0.17 326	0.15 332	0.16 346	0.14 314

THIR-Stereo	0.50 502	0.18 203	0.45 379	0.38 290	0.23 284	0.75 556	0.67 644	0.66 337	0.87 511	1.02 621	1.40 642	0.72 469	0.76 593	0.62 404	0.42 441	0.15 278	0.11 244	0.17 326	0.18 461	0.14 219	0.15 349

HSM	0.51 511	0.24 455	0.41 318	0.39 323	0.24 322	0.75 556	0.40 493	1.22 634	0.75 425	0.81 496	0.91 475	1.21 636	0.69 558	0.87 578	0.46 489	0.17 396	0.13 393	0.17 326	0.14 297	0.17 388	0.17 426

coex_refinement	0.53 527	0.21 350	0.39 293	0.44 497	0.30 515	0.76 562	0.39 480	1.09 571	0.90 534	0.85 528	1.12 571	1.00 584	0.56 476	0.63 418	0.81 602	0.21 516	0.13 393	0.16 276	0.16 371	0.20 479	0.21 528

BSDual-CNN	0.46 439	0.25 481	0.43 354	0.45 522	0.28 465	0.77 563	0.40 493	0.94 503	0.76 434	0.75 457	0.80 409	0.76 500	0.54 463	0.64 433	0.43 451	0.20 497	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.18 419	0.18 447

hknet	0.49 486	0.25 481	0.51 473	0.45 522	0.29 496	0.77 563	0.40 493	0.94 503	0.83 483	0.75 457	0.80 409	0.97 574	0.61 506	0.73 503	0.45 478	0.18 432	0.14 435	0.22 523	0.19 494	0.18 419	0.18 447

s12784h	0.36 315	0.15 75	0.24 17	0.34 141	0.15 11	0.77 563	0.29 258	0.80 446	0.83 483	0.56 334	0.57 302	0.43 291	0.40 369	0.57 337	0.33 328	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.09 15	0.14 219	0.09 6

DLCB_ROB	0.58 568	0.28 530	0.47 410	0.49 575	0.32 556	0.77 563	0.50 574	0.99 523	0.92 546	1.04 630	1.14 584	1.21 636	0.69 558	0.88 581	0.69 576	0.20 497	0.20 585	0.22 523	0.22 562	0.21 505	0.18 447

MWDA-net	0.50 502	0.23 413	0.58 511	0.41 405	0.30 515	0.78 567	0.48 562	0.83 457	0.86 501	0.98 605	0.85 444	0.72 469	0.81 612	0.75 517	0.42 441	0.19 467	0.13 393	0.18 382	0.18 461	0.19 458	0.21 528

ADLNet	0.55 542	0.27 516	0.51 473	0.44 497	0.35 584	0.78 567	0.46 546	1.08 567	0.86 501	0.99 608	0.98 512	0.92 562	0.63 519	0.69 477	0.81 602	0.22 544	0.16 504	0.22 523	0.22 562	0.21 505	0.21 528

hitnet-ft	0.55 542	0.27 516	0.39 293	0.41 405	0.28 465	0.78 567	0.40 493	0.92 496	0.90 534	0.82 505	1.01 523	1.13 628	0.70 571	0.78 537	0.67 571	0.28 616	0.20 585	0.28 615	0.22 562	0.29 596	0.26 581

PASM	0.90 649	0.64 676	1.69 698	0.69 692	0.69 700	0.78 567	0.84 684	1.03 547	1.26 663	1.19 659	1.15 590	1.31 649	0.98 656	1.24 660	1.03 653	0.52 700	0.56 716	0.59 702	0.66 715	0.56 691	0.54 699

S0	0.37 332	0.18 203	0.33 184	0.40 367	0.21 194	0.79 571	0.56 613	0.63 309	0.45 266	0.53 321	0.61 315	0.44 302	0.36 334	0.45 220	0.31 304	0.22 544	0.21 595	0.26 593	0.22 562	0.16 346	0.12 211

SME	0.40 378	0.20 303	0.35 226	0.36 224	0.19 111	0.79 571	0.31 307	0.79 442	0.73 410	0.56 334	0.77 383	0.43 291	0.51 441	0.57 337	0.36 382	0.16 339	0.17 525	0.19 430	0.19 494	0.18 419	0.16 400

RT-IGEV	0.52 519	0.19 251	0.59 513	0.40 367	0.25 356	0.79 571	0.62 631	1.15 601	0.74 420	0.89 558	0.99 517	1.18 635	0.61 506	0.65 440	0.31 304	0.19 467	0.13 393	0.17 326	0.13 253	0.15 287	0.20 508

222	1.18 686	0.22 391	0.44 366	0.37 250	0.22 229	0.79 571	0.37 436	1.31 662	0.89 531	0.92 579	1.08 561	0.72 469	0.71 575	0.66 449	13.89 757	0.20 497	0.15 468	0.17 326	0.16 371	0.18 419	0.19 482

XPNet_ROB	0.70 603	0.35 582	0.68 561	0.52 621	0.40 617	0.79 571	0.85 687	1.16 609	0.94 560	1.33 676	1.15 590	1.38 665	0.83 622	1.03 626	0.90 633	0.32 646	0.25 631	0.26 593	0.24 595	0.31 612	0.28 599

ETE_ROB	0.70 603	0.49 642	0.73 585	0.56 649	0.36 589	0.79 571	0.87 688	1.14 597	0.93 553	1.19 659	1.18 599	1.39 666	0.82 617	0.99 615	0.80 599	0.26 595	0.21 595	0.31 635	0.26 620	0.33 625	0.34 642

Anonymous_2	0.82 632	0.44 631	0.63 535	0.40 367	0.43 637	0.80 577	0.52 593	0.72 398	0.77 443	0.71 433	0.60 310	0.87 540	0.76 593	0.75 517	0.58 542	0.52 700	0.54 714	0.54 697	4.82 761	0.56 691	0.40 666

ac_64	0.52 519	0.22 391	0.50 458	0.45 522	0.28 465	0.80 577	0.45 542	1.02 542	0.61 338	0.91 571	0.83 428	1.07 609	0.68 554	0.74 511	0.70 579	0.21 516	0.18 550	0.20 464	0.19 494	0.18 419	0.15 349

HGLStereo	0.56 553	0.28 530	0.57 507	0.50 589	0.37 596	0.80 577	0.45 542	1.02 542	0.78 454	0.86 536	1.14 584	0.89 549	0.82 617	0.76 522	0.73 587	0.21 516	0.20 585	0.19 430	0.18 461	0.19 458	0.21 528

RP	0.76 618	0.36 587	0.63 535	0.66 684	0.58 688	0.80 577	0.55 607	1.14 597	1.22 651	0.97 600	1.65 669	1.43 671	1.32 687	1.01 619	0.84 607	0.33 655	0.30 661	0.36 657	0.30 643	0.34 631	0.34 642

edge stereo	0.76 618	0.38 604	0.74 590	0.52 621	0.43 637	0.80 577	0.53 598	1.28 657	1.06 614	1.28 672	1.38 641	1.81 692	1.11 670	1.08 635	0.85 611	0.33 655	0.32 676	0.41 674	0.28 635	0.32 618	0.36 649

gwcnet-sp	0.48 468	0.23 413	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.81 582	0.41 509	0.89 483	0.84 488	0.91 571	0.76 379	0.66 438	0.61 506	0.66 449	0.50 505	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.18 447

scenet	0.48 468	0.23 413	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.81 582	0.41 509	0.89 483	0.84 488	0.91 571	0.76 379	0.66 438	0.61 506	0.66 449	0.50 505	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.18 447

ssnet	0.48 468	0.23 413	0.70 571	0.40 367	0.26 404	0.81 582	0.41 509	0.89 483	0.84 488	0.91 571	0.76 379	0.66 438	0.61 506	0.66 449	0.50 505	0.18 432	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.18 419	0.18 447

Consistency-Raft	1.01 661	0.81 693	1.24 670	0.84 702	0.97 713	0.81 582	0.84 684	1.30 661	1.59 696	1.05 632	1.68 674	1.12 622	0.91 638	0.92 599	1.11 661	0.65 708	0.74 724	0.79 710	0.90 727	1.06 716	0.79 709

Anonymous3	0.46 439	0.34 576	0.86 621	0.50 589	0.37 596	0.81 582	0.50 574	0.72 398	0.65 366	0.51 309	0.65 329	0.45 305	0.45 403	0.64 433	0.38 411	0.24 575	0.24 623	0.22 523	0.21 544	0.23 547	0.23 558

NCC-stereo	0.78 624	0.40 617	0.76 603	0.61 669	0.67 697	0.81 582	0.69 654	1.54 700	1.11 629	0.90 566	1.36 633	1.33 657	1.16 674	1.19 650	0.88 621	0.31 634	0.30 661	0.37 662	0.48 700	0.33 625	0.33 634

Abc-Net	0.78 624	0.40 617	0.76 603	0.61 669	0.67 697	0.81 582	0.69 654	1.54 700	1.11 629	0.90 566	1.36 633	1.33 657	1.16 674	1.19 650	0.88 621	0.31 634	0.30 661	0.37 662	0.48 700	0.33 625	0.33 634
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 607	0.45 635	0.91 630	0.59 661	0.40 617	0.81 582	0.40 493	0.97 518	0.84 488	1.20 664	1.22 606	1.33 657	0.88 635	1.16 646	1.24 672	0.27 605	0.23 613	0.31 635	0.25 605	0.35 636	0.32 629
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xyz-stereo-finetune2	0.36 315	0.19 251	0.38 271	0.32 86	0.19 111	0.82 590	0.29 258	0.52 226	0.32 144	0.51 309	0.78 395	0.43 291	0.45 403	0.69 477	0.44 469	0.13 128	0.12 317	0.17 326	0.13 253	0.12 111	0.13 263

xxxx	1.01 661	0.22 391	0.43 354	0.36 224	0.21 194	0.82 590	0.36 418	1.32 663	0.88 515	0.71 433	0.94 483	0.97 574	0.63 519	0.64 433	10.58 753	0.20 497	0.16 504	0.18 382	0.17 431	0.19 458	0.19 482

S-Stereo	0.74 614	0.35 582	0.96 635	0.56 649	0.45 649	0.82 590	0.60 624	1.24 646	1.60 699	0.96 595	1.41 644	1.12 622	0.94 649	0.80 546	1.04 656	0.26 595	0.31 670	0.28 615	0.25 605	0.32 618	0.47 687

ADLNet2	0.55 542	0.25 481	0.65 546	0.47 552	0.30 515	0.83 593	0.50 574	1.05 555	0.95 566	0.80 483	0.98 512	0.99 580	0.69 558	0.77 532	0.73 587	0.20 497	0.16 504	0.17 326	0.18 461	0.21 505	0.21 528

LMCR-Stereo	0.53 527	0.30 552	0.53 486	0.58 657	0.30 515	0.83 593	0.36 418	1.19 619	0.76 434	0.88 554	1.04 543	0.56 362	0.62 513	0.82 552	0.67 571	0.19 467	0.15 468	0.19 430	0.14 297	0.23 547	0.17 426

FINET	0.67 595	0.42 624	1.00 640	0.46 544	0.43 637	0.83 593	0.89 689	1.08 567	1.50 687	0.87 544	1.14 584	0.71 460	0.68 554	0.92 599	0.70 579	0.36 669	0.30 661	0.26 593	0.24 595	0.35 636	0.33 634

UPFNet	0.53 527	0.24 455	0.51 473	0.45 522	0.38 606	0.84 596	0.49 569	0.99 523	0.75 425	0.87 544	0.88 464	0.86 534	0.64 530	0.80 546	0.71 584	0.20 497	0.20 585	0.20 464	0.20 521	0.19 458	0.15 349

psmg	0.49 486	0.25 481	0.43 354	0.41 405	0.28 465	0.85 597	0.43 529	0.99 523	0.76 434	0.91 571	0.94 483	0.76 500	0.54 463	0.64 433	0.43 451	0.20 497	0.15 468	0.20 464	0.20 521	0.18 419	0.18 447

psmorigin	0.82 632	0.51 650	2.09 707	0.49 575	0.41 624	0.85 597	0.50 574	1.04 550	0.88 515	1.45 681	1.43 649	1.50 678	1.06 665	1.22 658	0.97 643	0.31 634	0.32 676	0.27 607	0.27 627	0.33 625	0.42 670

HSM-Net_RVC	0.53 527	0.22 391	0.35 226	0.37 250	0.21 194	0.85 597	0.37 436	1.23 639	0.93 553	0.90 566	1.15 590	1.26 641	0.63 519	0.72 496	0.48 500	0.17 396	0.13 393	0.16 276	0.15 332	0.17 388	0.15 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
acv_ft	0.51 511	0.23 413	0.56 503	0.44 497	0.28 465	0.86 600	0.39 480	0.91 493	0.80 465	0.97 600	0.96 497	0.79 510	0.59 496	0.63 418	0.87 618	0.17 396	0.15 468	0.16 276	0.15 332	0.17 388	0.15 349

SFCPSM	0.47 455	0.21 350	0.55 497	0.40 367	0.27 440	0.87 601	0.37 436	1.33 665	0.77 443	0.80 483	0.84 434	0.54 354	0.49 426	0.57 337	0.37 401	0.18 432	0.13 393	0.18 382	0.20 521	0.16 346	0.15 349

MSAF-DinoV2	1.04 666	0.38 604	1.32 680	0.54 638	0.29 496	0.89 602	0.72 667	1.52 698	1.24 654	1.05 632	1.41 644	2.98 717	1.49 697	2.74 727	2.83 723	0.22 544	0.14 435	0.20 464	0.22 562	0.32 618	0.32 629

NVstereo2D	0.60 578	0.30 552	0.75 598	0.48 560	0.43 637	0.89 602	0.48 562	1.05 555	1.15 638	0.66 401	0.86 448	0.88 545	0.70 571	0.99 615	0.65 565	0.32 646	0.15 468	0.28 615	0.20 521	0.40 654	0.36 649

w-ln-seven-2	0.76 618	0.43 626	2.32 711	0.52 621	0.38 606	0.90 604	0.65 638	1.11 580	1.12 633	1.19 659	1.28 620	1.09 614	0.99 657	1.07 632	0.87 618	0.20 497	0.19 570	0.23 544	0.22 562	0.26 577	0.22 550

AANet	1.13 680	1.01 710	2.99 719	0.44 497	0.37 596	0.91 605	0.54 602	1.27 654	2.31 724	2.35 720	2.37 702	2.22 704	1.53 698	1.18 649	1.43 685	0.32 646	0.23 613	0.28 615	0.25 605	0.35 636	0.33 634

anonymousa	0.49 486	0.20 303	0.42 339	0.38 290	0.23 284	0.91 605	0.35 395	0.75 422	0.62 342	0.85 528	1.54 664	1.06 604	0.66 544	0.51 282	0.43 451	0.16 339	0.13 393	0.19 430	0.21 544	0.16 346	0.14 314

Syn2CoEx	0.71 607	0.51 650	0.95 632	0.64 676	0.45 649	0.91 605	0.53 598	1.48 689	1.13 634	0.93 583	1.35 632	1.02 593	0.99 657	0.92 599	0.80 599	0.30 630	0.27 647	0.28 615	0.24 595	0.23 547	0.24 567

AF-Net	0.81 631	0.39 612	0.68 561	0.64 676	0.54 677	0.91 605	0.51 590	1.61 705	1.31 670	0.96 595	2.02 692	1.46 672	1.26 685	1.11 641	0.99 647	0.32 646	0.24 623	0.39 667	0.27 627	0.30 605	0.25 575

PWC_ROB	0.87 642	0.52 658	1.28 673	0.50 589	0.32 556	0.91 605	0.37 436	1.36 674	1.46 685	1.61 692	2.59 710	1.16 633	1.01 661	1.34 672	1.40 684	0.25 585	0.18 550	0.28 615	0.20 521	0.29 596	0.28 599

RGC	0.79 627	0.59 668	0.71 576	0.65 681	0.65 695	0.92 610	0.58 618	1.29 658	1.05 608	1.07 639	1.45 655	1.47 675	1.03 662	1.21 656	0.88 621	0.32 646	0.30 661	0.48 689	0.40 679	0.37 647	0.37 654

DGSMNet	0.76 618	0.55 663	1.29 676	0.58 657	0.62 692	0.94 611	0.70 659	1.26 652	1.11 629	0.83 517	1.24 613	1.00 584	0.71 575	1.03 626	0.81 602	0.34 661	0.29 656	0.41 674	0.40 679	0.57 693	0.55 700

PA-Net	0.67 595	0.43 626	0.83 614	0.50 589	0.53 675	0.94 611	0.68 649	1.10 574	1.14 637	0.80 483	0.88 464	0.87 540	0.77 600	1.02 624	0.88 621	0.24 575	0.41 699	0.29 625	0.44 690	0.26 577	0.34 642
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.70 603	0.37 594	0.55 497	0.51 605	0.34 577	0.94 611	0.96 697	1.08 567	0.94 560	1.04 630	1.98 690	1.13 628	0.88 635	1.12 642	0.66 568	0.25 585	0.26 638	0.27 607	0.22 562	0.31 612	0.22 550

ssnet_v2	0.58 568	0.28 530	0.56 503	0.43 476	0.29 496	0.95 614	0.59 621	1.13 588	0.99 579	0.93 583	0.80 409	0.99 580	0.64 530	0.82 552	0.94 637	0.25 585	0.22 603	0.23 544	0.24 595	0.20 479	0.19 482

Wz-Net-SNSev	0.91 650	0.73 684	2.13 708	0.56 649	0.45 649	0.95 614	1.13 709	1.34 667	1.24 654	1.02 621	1.30 627	1.46 672	0.86 628	1.81 700	1.50 688	0.25 585	0.23 613	0.25 574	0.26 620	0.32 618	0.29 606

pmcnn	1.23 689	0.29 542	0.96 635	0.40 367	0.23 284	0.95 614	0.69 654	1.16 609	1.28 666	1.67 698	2.33 698	11.15 752	0.86 628	0.93 605	0.88 621	0.15 278	0.12 317	0.12 63	0.10 97	0.15 287	0.15 349

TCMNet	0.66 590	0.39 612	0.98 638	0.59 661	0.61 691	0.96 617	0.55 607	1.05 555	0.90 534	0.84 524	1.14 584	0.89 549	0.65 536	0.85 571	1.01 652	0.26 595	0.26 638	0.31 635	0.28 635	0.32 618	0.29 606

StereoDRNet-Refined	0.58 568	0.32 562	0.54 491	0.46 544	0.30 515	0.96 617	0.40 493	1.00 528	0.94 560	1.12 650	1.08 561	0.96 572	0.67 547	0.90 589	0.89 631	0.17 396	0.13 393	0.22 523	0.21 544	0.20 479	0.19 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
anonymity	0.97 657	0.89 700	1.05 645	0.92 705	1.03 718	0.97 619	0.81 679	1.29 658	0.91 541	1.07 639	0.98 512	1.00 584	0.95 652	1.02 624	0.92 636	0.96 718	0.95 745	0.90 714	0.91 730	0.92 708	0.94 715

SHD	0.93 653	0.50 646	1.18 663	0.59 661	0.46 657	0.97 619	0.48 562	1.70 711	2.15 713	1.58 689	1.37 636	1.42 669	1.19 679	1.31 668	1.60 691	0.31 634	0.26 638	0.32 642	0.33 662	0.40 654	0.42 670

NaN_ROB	0.69 601	0.44 631	0.69 567	0.51 605	0.33 568	0.97 619	1.06 704	1.22 634	1.19 645	1.24 669	0.96 497	1.08 611	0.78 605	1.20 652	0.67 571	0.24 575	0.30 661	0.23 544	0.24 595	0.23 547	0.25 575

PSMNet_ROB	0.64 586	0.37 594	0.65 546	0.56 649	0.42 630	0.97 619	0.83 681	1.21 626	0.92 546	0.79 480	1.02 532	1.08 611	0.63 519	0.82 552	0.91 635	0.29 623	0.20 585	0.31 635	0.31 651	0.26 577	0.23 558

NCCL2	0.72 611	0.41 622	0.65 546	0.64 676	0.44 644	0.98 623	1.20 712	1.11 580	1.00 586	0.98 605	0.96 497	1.49 677	0.87 631	0.90 589	0.79 597	0.31 634	0.26 638	0.39 667	0.39 677	0.32 618	0.32 629

UNet	0.54 539	0.26 498	0.66 552	0.44 497	0.40 617	0.99 624	0.41 509	0.98 521	0.75 425	0.83 517	0.89 468	1.04 597	0.72 579	0.73 503	0.62 556	0.19 467	0.14 435	0.20 464	0.17 431	0.20 479	0.17 426

SuperB	1.04 666	0.37 594	4.81 732	0.43 476	0.31 539	0.99 624	0.46 546	1.02 542	2.09 712	1.09 645	1.09 564	0.75 492	0.81 612	1.06 629	1.76 697	0.19 467	0.15 468	0.17 326	0.15 332	2.82 745	0.26 581

LALA_ROB	0.74 614	0.43 626	0.69 567	0.54 638	0.40 617	1.01 626	0.95 696	1.21 626	1.07 621	1.22 666	1.12 571	1.56 684	0.79 607	1.04 628	0.86 612	0.33 655	0.22 603	0.35 652	0.30 643	0.35 636	0.31 625

CBMV	0.64 586	0.35 582	0.41 318	0.42 453	0.25 356	1.01 626	0.77 673	1.13 588	1.09 627	1.17 655	1.22 606	1.04 597	0.75 590	0.88 581	0.63 560	0.28 616	0.30 661	0.34 650	0.30 643	0.26 577	0.26 581
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.88 644	0.82 696	0.67 556	1.00 709	0.96 712	1.02 628	0.57 617	1.13 588	0.99 579	0.90 566	0.97 510	1.31 649	0.99 657	0.85 571	0.84 607	0.54 705	0.32 676	1.77 726	0.40 679	0.94 709	0.66 703

LSM	4.74 743	0.77 690	10.16 742	0.70 693	56.56 778	1.02 628	1.00 702	1.24 646	1.62 700	2.04 710	2.34 699	1.33 657	1.17 676	1.38 679	1.09 660	0.33 655	0.49 712	0.39 667	0.46 691	0.51 682	10.09 760

SGM-Forest	0.62 583	0.32 562	0.39 293	0.43 476	0.30 515	1.02 628	0.55 607	1.09 571	1.05 608	1.06 636	1.18 599	1.10 618	0.67 547	0.88 581	0.62 556	0.31 634	0.33 682	0.33 647	0.30 643	0.30 605	0.28 599
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 585	0.28 530	0.99 639	0.40 367	0.30 515	1.03 631	0.56 613	1.10 574	0.99 579	0.97 600	1.22 606	1.06 604	0.69 558	1.07 632	0.95 640	0.19 467	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.22 530	0.21 528

DDUNet	1.06 671	2.56 745	0.68 561	1.21 716	1.26 723	1.03 631	0.69 654	1.11 580	0.94 560	0.96 595	1.22 606	1.27 643	0.82 617	0.93 605	0.72 586	0.84 715	0.38 692	1.99 729	0.60 712	1.10 717	0.85 711

StereoDRNet	0.64 586	0.33 571	0.68 561	0.51 605	0.43 637	1.03 631	0.53 598	1.47 688	0.99 579	1.10 647	0.87 456	1.07 609	0.71 575	0.82 552	0.88 621	0.23 562	0.19 570	0.25 574	0.23 579	0.27 588	0.19 482

PWCDC_ROB	0.89 646	0.49 642	0.80 612	0.74 697	0.40 617	1.03 631	0.39 480	1.33 665	2.35 727	1.02 621	3.77 728	0.81 522	0.92 643	1.20 652	0.90 633	0.34 661	0.22 603	0.24 561	0.20 521	0.34 631	0.29 606

EDNetEfficientorigin	9.93 754	1.15 714	175.16 789	0.48 560	0.36 589	1.04 635	0.68 649	1.24 646	2.69 731	3.17 736	2.50 705	2.30 707	2.07 722	1.76 698	2.21 712	0.20 497	0.18 550	0.24 561	0.19 494	0.51 682	0.50 695

Nwc_Net	0.78 624	0.38 604	0.73 585	0.60 667	0.55 679	1.05 636	0.55 607	1.67 709	1.05 608	0.88 554	1.86 684	1.40 668	1.09 668	1.10 639	0.87 618	0.30 630	0.25 631	0.36 657	0.38 673	0.29 596	0.29 606

GCST	0.83 638	1.22 716	0.74 590	1.58 722	1.01 717	1.06 637	0.23 137	0.78 438	0.78 454	0.97 600	0.65 329	0.78 508	0.35 306	0.92 599	0.34 345	0.96 718	0.65 720	1.20 719	0.81 723	0.91 707	0.70 704

MMNet	0.55 542	0.25 481	0.61 521	0.43 476	0.34 577	1.07 638	0.39 480	0.87 475	0.91 541	0.91 571	0.93 482	0.86 534	0.76 593	0.81 549	0.76 592	0.15 278	0.14 435	0.18 382	0.19 494	0.20 479	0.16 400

delet	0.55 542	0.24 455	0.55 497	0.44 497	0.33 568	1.07 638	0.50 574	1.00 528	0.86 501	0.85 528	0.96 497	0.90 554	0.63 519	0.83 560	0.74 590	0.18 432	0.18 550	0.20 464	0.21 544	0.16 346	0.15 349

ADCMid	1.14 681	0.52 658	2.23 710	0.53 631	0.43 637	1.07 638	0.75 671	1.23 639	1.05 608	2.15 714	1.44 652	1.50 678	1.43 694	1.56 685	5.01 738	0.26 595	0.24 623	0.29 625	0.31 651	0.37 647	0.33 634

ADCRef	0.80 628	0.43 626	1.32 680	0.50 589	0.45 649	1.07 638	0.51 590	1.07 563	0.98 574	1.17 655	1.42 646	0.87 540	0.91 638	0.85 571	3.19 725	0.18 432	0.16 504	0.23 544	0.23 579	0.22 530	0.21 528

YMNet	0.66 590	0.38 604	0.90 628	0.52 621	0.46 657	1.08 642	0.49 569	1.00 528	0.77 443	1.18 657	1.29 624	1.12 622	0.74 586	0.85 571	0.86 612	0.27 605	0.31 670	0.25 574	0.25 605	0.24 560	0.23 558

YMNet_1	0.66 590	0.38 604	0.90 628	0.52 621	0.46 657	1.08 642	0.49 569	1.00 528	0.77 443	1.18 657	1.29 624	1.12 622	0.74 586	0.85 571	0.86 612	0.27 605	0.31 670	0.25 574	0.25 605	0.24 560	0.23 558

GwcNet	0.69 601	0.36 587	1.10 651	0.51 605	0.42 630	1.08 642	0.50 574	1.21 626	1.16 639	1.00 613	1.37 636	1.06 604	0.79 607	0.92 599	0.94 637	0.25 585	0.24 623	0.24 561	0.22 562	0.23 547	0.26 581

ccnet	0.82 632	0.57 666	0.75 598	0.54 638	0.59 689	1.09 645	0.66 641	1.38 677	0.94 560	1.12 650	1.44 652	1.29 646	0.92 643	0.95 614	1.24 672	0.49 695	0.42 701	0.50 694	0.47 698	0.51 682	0.46 682

DStereoRT	0.74 614	0.19 251	0.50 458	0.51 605	0.33 568	1.10 646	0.34 369	0.82 452	0.76 434	0.78 475	1.05 547	0.51 340	0.73 582	0.76 522	0.48 500	0.16 339	0.13 393	3.96 759	1.37 744	0.19 458	0.14 314

zh-sn7	1.09 677	0.75 686	3.23 721	0.57 655	0.42 630	1.11 647	0.89 689	1.19 619	1.27 664	1.41 680	1.98 690	1.25 640	1.47 696	1.99 709	2.62 720	0.26 595	0.26 638	0.26 593	0.27 627	0.35 636	0.30 615

SQANet	0.82 632	0.74 685	0.67 556	1.13 714	0.98 715	1.11 647	0.47 554	1.07 563	0.83 483	0.91 571	1.05 547	1.03 595	0.74 586	1.01 619	0.64 563	0.61 707	0.24 623	1.03 717	0.35 668	1.18 718	0.58 701

NVStereoNet_ROB	1.24 690	0.90 701	1.13 655	0.86 703	0.88 706	1.11 647	0.99 700	1.42 683	1.53 689	1.59 691	2.48 704	2.24 706	1.53 698	1.96 708	1.30 677	0.76 713	0.70 721	0.78 709	1.00 733	0.71 703	0.88 713
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBFPSM	0.59 575	0.22 391	1.31 678	0.38 290	0.27 440	1.12 650	0.65 638	0.79 442	0.82 478	0.80 483	0.81 416	1.35 663	0.87 631	0.67 460	0.76 592	0.16 339	0.15 468	0.15 235	0.16 371	0.17 388	0.22 550

RTSC	0.87 642	0.48 638	1.23 669	0.52 621	0.37 596	1.13 651	0.50 574	1.34 667	1.79 705	1.51 685	1.24 613	1.12 622	0.81 612	1.62 689	2.16 711	0.25 585	0.19 570	0.23 544	0.24 595	0.30 605	0.31 625

DISCO	0.70 603	0.26 498	0.68 561	0.44 497	0.31 539	1.14 652	0.51 590	1.23 639	1.23 652	0.81 496	1.05 547	1.50 678	0.85 625	1.82 701	1.03 653	0.19 467	0.15 468	0.18 382	0.16 371	0.24 560	0.23 558

CSAN	0.83 638	0.49 642	0.77 608	0.60 667	0.41 624	1.14 652	1.06 704	1.19 619	1.46 685	1.32 674	1.43 649	1.37 664	1.19 679	1.27 664	0.86 612	0.39 675	0.31 670	0.36 657	0.37 670	0.35 636	0.34 642

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 229	0.32 562	0.74 590	0.51 605	0.42 630	1.15 654	0.22 103	0.39 106	0.33 152	0.20 23	0.25 85	0.17 9	0.15 8	0.39 150	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Wz-Net-LNSev	0.71 607	0.51 650	1.36 687	0.50 589	0.41 624	1.15 654	0.69 654	1.21 626	1.07 621	1.02 621	1.12 571	1.08 611	0.87 631	0.89 587	0.89 631	0.24 575	0.22 603	0.21 507	0.19 494	0.26 577	0.26 581

GANetREF_RVC	0.80 628	0.75 686	0.86 621	0.66 684	0.42 630	1.15 654	0.98 698	1.14 597	1.19 645	1.01 618	1.02 532	1.10 618	0.90 637	1.15 644	0.76 592	0.48 693	0.39 696	0.57 699	0.38 673	0.63 698	0.46 682
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
DRN-Test	0.66 590	0.32 562	0.66 552	0.50 589	0.39 612	1.15 654	0.61 629	1.49 691	1.01 590	1.12 650	1.08 561	1.06 604	0.69 558	0.77 532	0.94 637	0.23 562	0.17 525	0.26 593	0.25 605	0.25 569	0.21 528

zh-mn7	1.08 676	0.65 677	4.00 727	0.52 621	0.38 606	1.16 658	0.62 631	1.15 601	1.77 704	1.74 700	2.31 696	1.17 634	0.91 638	2.10 712	1.77 698	0.24 575	0.21 595	0.22 523	0.22 562	0.25 569	0.28 599

fast-acv-ft	0.64 586	0.30 552	0.73 585	0.45 522	0.34 577	1.17 659	0.49 569	0.86 468	0.98 574	1.02 621	1.36 633	1.29 646	0.85 625	0.76 522	0.81 602	0.21 516	0.23 613	0.23 544	0.23 579	0.21 505	0.20 508

FBW_ROB	0.88 644	0.50 646	0.85 616	0.55 646	0.40 617	1.17 659	0.78 675	1.50 692	1.37 674	1.33 676	1.27 618	1.48 676	1.00 660	2.57 725	0.98 646	0.25 585	0.32 676	0.45 679	0.30 643	0.34 631	0.28 599

APVNet	0.71 607	0.37 594	0.89 627	0.56 649	0.45 649	1.18 661	0.68 649	1.41 682	0.85 496	0.81 496	1.15 590	1.04 597	0.81 612	1.10 639	1.17 668	0.26 595	0.28 651	0.32 642	0.31 651	0.29 596	0.30 615

iinet-f	0.67 595	0.26 498	2.15 709	0.39 323	0.31 539	1.19 662	0.56 613	0.84 461	0.84 488	0.80 483	1.17 597	1.05 602	0.84 624	0.71 490	1.21 671	0.20 497	0.18 550	0.17 326	0.15 332	0.20 479	0.20 508

ACV-stereo	0.62 583	0.34 576	1.00 640	0.43 476	0.31 539	1.20 663	0.40 493	0.75 422	0.83 483	0.64 379	0.77 383	2.10 702	1.03 662	0.81 549	0.64 563	0.21 516	0.17 525	0.18 382	0.18 461	0.21 505	0.21 528

CRFU-Net	0.57 561	0.27 516	0.57 507	0.46 544	0.30 515	1.20 663	0.52 593	1.10 574	0.56 329	1.00 613	0.98 512	1.06 604	0.79 607	0.81 549	0.71 584	0.21 516	0.19 570	0.18 382	0.16 371	0.18 419	0.19 482

CSP-Net	0.56 553	0.27 516	0.49 444	0.41 405	0.28 465	1.22 665	0.50 574	1.23 639	0.72 403	0.95 594	0.95 493	0.89 549	0.62 513	0.83 560	0.62 556	0.26 595	0.17 525	0.17 326	0.17 431	0.18 419	0.17 426

XQC	0.89 646	0.65 677	1.31 678	0.67 687	0.52 674	1.22 665	0.68 649	1.26 652	1.52 688	1.14 653	1.11 567	1.28 645	1.04 664	1.40 680	1.77 698	0.38 673	0.24 623	0.37 662	0.31 651	0.53 687	0.47 687

WCMA_ROB	1.14 681	0.36 587	0.76 603	0.49 575	0.44 644	1.23 667	0.67 644	1.11 580	1.23 652	2.84 730	3.95 734	3.28 724	1.83 715	1.25 661	0.99 647	0.44 685	0.34 684	0.34 650	0.37 670	0.41 660	0.40 666

DispFullNet	1.60 706	2.63 746	2.75 717	2.56 741	1.79 734	1.24 668	0.47 554	1.37 676	1.45 684	1.87 704	1.50 659	1.55 683	2.46 725	2.04 711	1.04 656	0.59 706	0.18 550	2.32 738	0.68 717	2.29 738	1.14 726

MFMNet_re	1.14 681	0.97 708	1.19 664	0.99 707	0.95 711	1.25 669	1.22 715	1.39 678	1.55 692	1.69 699	1.67 673	1.21 636	1.53 698	1.12 642	0.99 647	0.87 717	0.75 728	0.79 710	0.75 719	0.90 706	0.94 715

DStereoSA	1.73 711	0.63 675	1.57 697	0.80 701	0.79 703	1.26 670	1.30 719	1.34 667	1.43 680	1.24 669	7.52 755	0.92 562	7.68 747	1.65 696	2.29 718	0.41 680	0.29 656	0.63 703	0.60 712	1.04 714	1.18 731

ADCS	1.51 703	0.61 671	3.42 722	0.59 661	0.51 670	1.27 671	1.08 707	1.59 702	1.81 706	1.91 708	1.66 671	1.51 681	1.42 693	1.94 707	8.60 746	0.33 655	0.32 676	0.33 647	0.36 669	0.44 666	0.42 670

CC-Net-ROB	0.82 632	0.96 705	0.85 616	0.58 657	0.45 649	1.27 671	0.70 659	1.17 614	1.02 593	0.83 517	1.23 611	0.90 554	0.77 600	1.06 629	0.69 576	0.46 689	0.34 684	1.71 725	0.38 673	0.59 696	0.36 649

SCION-MonSter	0.67 595	0.40 617	0.95 632	0.54 638	0.44 644	1.30 673	0.42 520	0.91 493	1.06 614	0.79 480	1.13 578	0.74 489	0.67 547	0.76 522	1.43 685	0.19 467	0.19 570	0.45 679	0.42 688	0.30 605	0.26 581

RYNet	0.72 611	0.35 582	0.64 540	0.53 631	0.67 697	1.31 674	0.67 644	1.20 624	1.18 643	1.05 632	0.87 456	1.27 643	0.93 648	0.93 605	1.27 676	0.22 544	0.16 504	0.26 593	0.23 579	0.40 654	0.39 663

coex-ft	6.43 746	1.51 726	87.33 788	0.49 575	0.38 606	1.34 675	1.21 714	1.16 609	8.09 751	12.12 759	2.79 714	2.77 716	3.31 737	1.16 646	3.15 724	0.24 575	0.23 613	0.27 607	0.24 595	0.45 670	0.37 654

WZ-Net	1.19 687	0.59 668	4.07 728	0.62 673	0.51 670	1.34 675	1.31 723	1.32 663	1.74 703	1.53 688	1.65 669	1.74 691	1.28 686	2.25 719	2.01 708	0.27 605	0.21 595	0.23 544	0.25 605	0.40 654	0.39 663

FCDSN-DC	1.39 699	0.56 664	0.65 546	0.74 697	0.59 689	1.38 677	0.63 633	1.35 671	1.39 677	3.26 737	4.50 740	4.61 732	2.63 730	1.58 687	1.03 653	0.46 689	0.42 701	0.48 689	0.47 698	0.50 681	0.50 695
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MaskLacGwcNet_RVC	0.67 595	0.81 693	0.73 585	0.53 631	0.37 596	1.40 678	0.53 598	1.04 550	0.79 463	0.88 554	0.94 483	0.95 569	0.53 451	0.93 605	0.58 542	0.39 675	0.30 661	0.57 699	0.31 651	0.53 687	0.30 615

ADCPNet	1.03 665	0.48 638	2.70 716	0.54 638	0.42 630	1.40 678	0.75 671	1.13 588	1.07 621	1.22 666	1.42 646	1.68 689	1.09 668	1.36 677	3.45 729	0.30 630	0.28 651	0.29 625	0.32 659	0.37 647	0.35 647

w-ln-seven	0.96 655	0.48 638	2.41 714	0.54 638	0.50 666	1.41 680	0.70 659	1.67 709	1.81 706	1.49 682	1.50 659	1.26 641	0.87 631	1.15 644	1.80 702	0.23 562	0.21 595	0.25 574	0.25 605	0.31 612	0.26 581

AnyNet_C32	1.16 685	0.62 674	2.40 713	0.57 655	0.55 679	1.41 680	1.34 724	1.18 617	1.24 654	1.49 682	1.42 646	1.39 666	1.20 681	1.55 683	4.82 736	0.29 623	0.28 651	0.29 625	0.34 664	0.38 651	0.42 670

SANet	1.07 673	0.41 622	1.06 646	0.48 560	0.30 515	1.41 680	0.94 695	1.42 683	3.36 739	1.58 689	2.43 703	2.33 709	1.70 709	1.34 672	1.07 658	0.28 616	0.24 623	0.26 593	0.23 579	0.34 631	0.30 615

SPS-STEREO	1.25 691	0.93 702	1.06 646	1.04 711	1.03 718	1.41 680	0.91 693	1.51 695	1.19 645	2.09 712	1.83 681	1.94 699	1.39 691	1.62 689	1.39 683	0.97 720	0.94 744	0.90 714	0.89 726	0.96 711	0.96 718
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-MNSev	0.76 618	0.40 617	1.34 682	0.50 589	0.40 617	1.44 684	0.83 681	1.15 601	1.16 639	1.25 671	1.20 604	1.13 628	0.81 612	1.16 646	1.00 651	0.22 544	0.19 570	0.24 561	0.23 579	0.28 592	0.26 581

ADCP+	1.06 671	0.35 582	1.51 695	0.49 575	0.51 670	1.45 685	0.55 607	1.25 650	1.03 598	1.16 654	1.15 590	1.10 618	1.07 667	1.56 685	6.75 744	0.19 467	0.16 504	0.23 544	0.21 544	0.28 592	0.21 528

RainbowNet	1.35 696	1.49 724	1.19 664	1.88 730	1.45 724	1.48 686	1.07 706	1.61 705	1.55 692	1.20 664	1.59 667	1.54 682	1.13 671	1.34 672	0.97 643	1.36 733	0.70 721	1.82 727	0.79 722	1.71 724	1.07 724

PVD	1.28 693	0.67 680	1.28 673	0.74 697	0.62 692	1.50 687	0.84 684	1.99 718	2.96 734	2.18 715	2.36 701	1.85 696	1.95 719	1.92 705	1.94 705	0.39 675	0.36 689	0.49 692	0.37 670	0.51 682	0.64 702

Wz-Net-TNSev	1.14 681	1.06 713	4.32 730	0.49 575	0.42 630	1.51 688	1.11 708	1.48 689	1.40 679	1.22 666	1.26 617	1.58 686	1.43 694	1.76 698	1.70 693	0.32 646	0.31 670	0.26 593	0.30 643	0.41 660	0.41 669

SGM+DAISY	1.35 696	0.94 704	1.25 671	0.96 706	1.00 716	1.52 689	1.02 703	1.34 667	1.21 649	2.64 725	2.65 712	2.44 711	1.56 702	1.64 692	1.26 674	0.97 720	0.95 745	0.90 714	0.90 727	0.94 709	0.96 718

SGM_RVC	0.97 657	0.28 530	0.41 318	0.39 323	0.22 229	1.55 690	0.73 669	1.51 695	1.25 660	2.25 718	1.92 686	2.58 714	1.56 702	2.02 710	1.19 670	0.27 605	0.27 647	0.27 607	0.25 605	0.25 569	0.25 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.59 705	0.51 650	0.66 552	0.61 669	0.49 664	1.56 691	0.70 659	1.66 708	1.53 689	4.64 744	4.62 741	5.85 741	3.34 739	1.84 702	1.11 661	0.46 689	0.42 701	0.47 684	0.46 691	0.48 677	0.46 682

LE_ROB	4.42 741	0.24 455	2.75 717	0.42 453	0.23 284	1.57 692	0.90 692	1.71 712	17.88 767	16.56 769	4.88 742	5.17 739	18.85 769	1.63 691	14.62 758	0.17 396	0.14 435	0.16 276	0.16 371	0.19 458	0.17 426

DPSNet	0.99 659	0.42 624	1.88 705	0.53 631	0.41 624	1.59 693	1.26 718	2.21 722	1.43 680	1.10 647	1.11 567	1.46 672	1.95 719	1.34 672	1.26 674	0.34 661	0.25 631	0.25 574	0.21 544	0.46 673	0.37 654

FC-DCNN v2	1.65 709	0.51 650	0.65 546	0.61 669	0.49 664	1.61 694	0.70 659	1.75 714	1.56 695	4.74 747	4.91 743	6.46 745	3.31 737	1.91 704	1.11 661	0.46 689	0.42 701	0.47 684	0.46 691	0.48 677	0.46 682

ADCL	1.04 666	0.38 604	1.35 683	0.50 589	0.39 612	1.61 694	0.89 689	1.29 658	1.39 677	1.29 673	1.50 659	1.24 639	1.24 682	1.37 678	4.87 737	0.21 516	0.19 570	0.25 574	0.25 605	0.29 596	0.27 592

MSMD_ROB	1.21 688	0.49 642	0.62 525	0.59 661	0.50 666	1.62 696	0.67 644	1.23 639	1.24 654	2.45 723	3.77 728	3.09 721	2.98 735	1.32 669	0.81 602	0.45 687	0.41 699	0.49 692	0.51 707	0.47 676	0.44 677

otaku	1.04 666	0.93 702	0.88 623	1.33 720	1.05 720	1.66 697	0.70 659	1.40 681	1.18 643	1.08 643	1.32 630	1.33 657	0.91 638	1.23 659	0.76 592	0.72 711	0.46 711	1.24 720	0.50 705	1.40 719	0.75 705

MeshStereo	1.34 694	0.43 626	0.54 491	0.44 497	0.34 577	1.66 697	0.60 624	1.94 716	1.37 674	4.47 743	3.25 719	4.71 734	1.94 718	1.92 705	1.17 668	0.35 665	0.35 686	0.37 662	0.31 651	0.32 618	0.32 629
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
PDISCO_ROB	0.91 650	0.48 638	1.06 646	0.99 707	0.97 713	1.67 699	0.63 633	1.64 707	1.59 696	1.06 636	1.18 599	1.31 649	0.79 607	1.55 683	0.97 643	0.49 695	0.22 603	0.45 679	0.40 679	0.45 670	0.37 654

Ntro	1.09 677	0.97 708	0.91 630	1.44 721	1.19 722	1.69 700	0.80 678	1.35 671	1.25 660	1.00 613	1.29 624	1.31 649	0.97 655	1.26 662	0.84 607	0.84 715	0.43 706	1.36 721	0.50 705	1.56 721	0.78 707

stereogan	0.80 628	0.31 557	0.71 576	0.59 661	0.50 666	1.72 701	0.48 562	1.35 671	1.37 674	1.00 613	1.46 657	1.56 684	0.95 652	1.29 665	0.84 607	0.28 616	0.29 656	0.29 625	0.25 605	0.38 651	0.38 660

z-mn7	1.00 660	0.50 646	1.70 700	0.53 631	0.36 589	1.75 702	0.71 665	1.22 634	2.28 720	0.96 595	2.54 706	1.42 669	0.95 652	2.19 717	1.54 689	0.22 544	0.19 570	0.21 507	0.20 521	0.27 588	0.25 575

Selective-IGEV-i16pb	1.07 673	0.24 455	9.45 741	0.41 405	0.32 556	1.76 703	0.59 621	1.00 528	1.54 691	0.66 401	1.20 604	0.98 578	0.57 479	0.78 537	0.62 556	0.27 605	0.17 525	0.18 382	0.20 521	0.21 505	0.23 558

SAMSARA	1.07 673	0.65 677	1.19 664	1.06 713	0.90 707	1.76 703	1.76 738	1.46 687	1.44 683	1.51 685	1.16 595	2.00 701	1.14 672	1.48 681	1.31 678	0.39 675	0.44 708	0.35 652	0.38 673	0.49 679	0.49 693

ACVNet_1	1.46 701	1.33 720	1.12 654	1.91 732	1.62 727	1.83 705	0.98 698	2.00 719	1.85 708	1.39 679	1.53 663	2.32 708	1.53 698	1.34 672	1.11 661	1.30 730	0.50 713	2.06 735	0.58 711	1.93 734	0.95 717

ACVNet-4b	1.35 696	1.31 719	1.10 651	1.90 731	1.59 726	1.92 706	0.77 673	1.52 698	1.62 700	1.05 632	1.60 668	2.11 703	0.94 649	1.64 692	0.77 596	1.30 730	0.35 686	2.03 733	0.67 716	1.88 732	0.84 710

MFN_U_SF_RVC	1.09 677	0.59 668	1.97 706	0.67 687	0.44 644	1.93 707	0.60 624	1.85 715	1.36 672	1.61 692	1.54 664	1.95 700	1.37 690	1.64 692	1.73 694	0.40 679	0.37 690	0.45 679	0.48 700	0.44 666	0.44 677

AnyNet_C01	1.56 704	1.05 711	7.45 737	0.64 676	0.54 677	1.99 708	1.38 726	1.43 685	1.36 672	1.63 695	1.92 686	1.84 694	1.33 689	2.40 721	4.03 731	0.33 655	0.32 676	0.32 642	0.34 664	0.44 666	0.45 681

Selective-IGEV-i16pc	0.56 553	0.20 303	1.13 655	0.40 367	0.31 539	2.00 709	0.66 641	0.68 357	1.11 629	0.51 309	0.81 416	0.68 446	0.36 334	0.67 460	0.40 427	0.31 634	0.17 525	0.17 326	0.18 461	0.19 458	0.20 508

ELAS_RVC	1.60 706	0.61 671	1.01 642	0.70 693	0.56 682	2.00 709	1.89 741	1.96 717	2.65 730	3.33 738	3.26 720	3.03 718	3.41 740	2.49 723	2.09 710	0.52 700	0.45 709	0.50 694	0.48 700	0.54 689	0.52 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.87 714	0.85 698	1.03 643	0.75 700	0.62 692	2.04 711	0.65 638	1.74 713	1.55 692	1.52 687	1.90 685	2.36 710	12.92 757	3.85 738	1.74 695	0.44 685	0.31 670	0.82 712	0.46 691	0.84 705	1.10 725

light-stereo	3.53 733	1.05 711	10.69 745	9.45 754	6.82 751	2.10 712	0.64 636	3.71 740	2.70 732	4.77 748	4.98 744	6.83 746	1.32 687	6.71 746	1.35 679	1.20 726	1.29 751	0.66 704	0.77 721	1.79 727	1.85 740

G-Net	0.95 654	0.46 637	1.04 644	0.64 676	0.48 662	2.12 713	0.64 636	1.01 538	0.87 511	1.75 701	2.82 717	1.30 648	1.64 708	1.06 629	0.96 642	0.36 669	0.29 656	0.35 652	0.25 605	0.45 670	0.42 670

ACVNet_2	1.65 709	1.27 718	1.41 690	1.75 726	1.62 727	2.22 714	1.20 712	2.30 723	2.62 729	1.78 702	2.56 707	3.03 718	1.61 705	1.54 682	1.12 665	1.06 723	0.58 718	1.82 727	0.70 718	1.82 728	0.96 718

IMH-64-1	1.86 712	1.62 731	1.16 658	2.20 735	1.89 736	2.33 715	1.30 719	2.89 728	2.29 721	1.66 696	2.80 715	2.49 712	1.61 705	2.10 712	1.78 700	1.60 734	0.74 724	2.43 739	1.02 734	2.12 735	1.17 729

IMH-64	1.86 712	1.62 731	1.16 658	2.20 735	1.89 736	2.33 715	1.30 719	2.89 728	2.29 721	1.66 696	2.80 715	2.49 712	1.61 705	2.10 712	1.78 700	1.60 734	0.74 724	2.43 739	1.02 734	2.12 735	1.17 729

MDST_ROB	0.91 650	0.27 516	0.85 616	0.63 675	0.41 624	2.53 717	0.71 665	1.60 703	1.13 634	2.83 729	1.73 675	0.97 574	0.69 558	1.61 688	0.73 587	0.25 585	0.22 603	0.32 642	0.28 635	0.25 569	0.24 567

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 664	0.57 666	1.51 695	0.67 687	0.50 666	2.57 718	1.66 734	1.20 624	1.43 680	1.38 678	1.57 666	1.33 657	0.92 643	1.64 692	0.88 621	0.37 672	0.39 696	0.46 683	0.60 712	0.41 660	0.40 666

WAO-6	2.04 721	1.50 725	1.16 658	1.70 724	1.67 731	2.69 719	1.44 730	3.06 730	3.63 743	1.98 709	3.27 721	3.54 730	2.07 722	2.36 720	2.22 714	1.31 732	0.91 740	2.04 734	1.22 743	1.73 725	1.27 734

Dean	1.98 717	1.36 721	1.36 687	2.12 734	1.81 735	2.74 720	1.36 725	3.37 737	3.80 744	2.08 711	3.32 723	3.21 723	1.82 713	1.71 697	1.67 692	1.27 727	0.77 730	1.99 729	0.90 727	1.86 729	1.03 723

LVE	2.12 723	1.44 722	1.36 687	1.99 733	1.78 733	2.75 721	1.79 739	2.82 727	3.95 745	1.90 707	4.33 738	3.52 729	1.81 712	2.24 718	1.74 695	1.74 738	0.87 736	2.06 735	1.13 739	1.91 733	1.35 736

MADNet+	2.23 724	2.43 742	10.85 746	1.22 717	0.91 709	2.76 722	1.40 727	2.12 721	1.67 702	1.32 674	1.74 677	1.86 697	1.74 711	6.25 744	4.41 735	0.65 708	0.64 719	0.58 701	0.54 709	0.80 704	0.76 706

RTS	1.98 717	0.96 705	11.36 749	0.65 681	0.57 685	2.77 723	1.40 727	1.39 678	2.26 716	1.89 705	2.56 707	1.32 654	1.25 683	5.20 742	4.05 732	0.31 634	0.22 603	0.29 625	0.29 641	0.40 654	0.37 654

RTSA	1.98 717	0.96 705	11.36 749	0.65 681	0.57 685	2.77 723	1.40 727	1.39 678	2.26 716	1.89 705	2.56 707	1.32 654	1.25 683	5.20 742	4.05 732	0.31 634	0.22 603	0.29 625	0.29 641	0.40 654	0.37 654

WAO-7	1.90 715	1.20 715	1.35 683	1.27 718	1.06 721	2.84 725	1.56 733	3.23 733	3.06 737	2.23 717	3.33 724	3.17 722	2.28 724	3.12 729	2.21 712	1.02 722	0.91 740	1.06 718	1.03 736	1.04 714	0.97 721

PWCK	1.92 716	1.66 734	3.12 720	1.65 723	0.91 709	2.84 725	2.26 745	2.10 720	2.41 728	2.36 721	2.31 696	2.22 704	1.82 713	3.43 732	2.03 709	1.61 736	0.71 723	1.51 722	0.82 724	1.69 723	0.91 714

KSHMR	2.57 725	1.93 737	1.69 698	2.63 743	2.42 743	2.86 727	2.07 742	3.27 735	6.50 749	2.49 724	3.36 726	3.41 728	1.92 717	2.49 723	1.94 705	2.13 744	1.40 752	2.79 749	1.50 747	2.73 743	1.77 739

MonStereo1	1.98 717	1.48 723	1.43 692	1.81 729	1.69 732	2.88 728	0.78 675	2.47 725	3.47 740	2.20 716	4.36 739	3.39 727	2.50 727	2.18 716	1.58 690	1.19 725	0.54 714	1.65 724	0.87 725	1.78 726	1.29 735

DPSimNet_ROB	3.58 735	2.45 743	8.57 738	2.53 739	2.37 742	2.88 728	3.77 751	3.14 732	3.23 738	4.71 746	3.86 731	4.68 733	4.87 745	4.07 740	5.62 739	2.33 747	2.33 755	2.47 742	2.52 751	2.51 742	2.64 748

notaker	2.76 726	2.29 741	1.80 703	2.96 745	2.58 747	2.90 730	1.75 737	3.24 734	3.05 736	2.78 728	4.24 737	6.15 744	2.51 728	3.34 731	2.75 722	2.31 746	1.18 748	3.00 750	1.65 748	2.84 746	1.97 741

IMH	2.04 721	1.62 731	1.20 667	2.20 735	1.89 736	2.91 731	1.30 719	3.11 731	3.03 735	1.81 703	3.35 725	3.03 718	1.90 716	2.48 722	1.80 702	1.66 737	0.77 730	2.45 741	1.04 737	2.15 737	1.19 733

ELAS	1.63 708	0.61 671	0.95 632	0.68 690	0.55 679	3.01 732	1.55 732	2.39 724	2.33 725	3.64 740	3.89 732	2.75 715	2.90 734	2.15 715	2.27 717	0.52 700	0.45 709	0.50 694	0.48 700	0.54 689	0.52 697
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	21.24 766	31.15 770	21.41 758	28.98 768	23.82 767	3.13 733	0.60 624	20.96 770	1.59 696	25.58 771	28.15 776	21.99 770	14.79 758	21.94 770	16.41 759	28.89 783	14.87 771	33.53 782	31.28 780	29.51 779	26.16 776

SDNR	0.86 641	0.37 594	1.47 693	0.40 367	0.38 606	3.38 734	0.33 350	0.90 488	0.98 574	0.99 608	2.09 695	0.59 392	0.71 575	1.29 665	0.70 579	0.51 698	0.56 716	0.36 657	0.26 620	0.43 665	0.46 682

U	0.45 428	0.16 107	0.32 163	0.40 367	0.71 702	3.55 735	0.20 54	0.41 131	0.38 212	0.26 109	0.23 57	0.24 101	0.22 113	0.26 12	0.22 96	0.15 278	0.09 28	0.88 713	0.13 253	0.13 165	0.11 148

HanzoNet	6.76 747	2.45 743	4.22 729	3.19 747	2.94 749	3.62 736	2.28 746	4.79 747	7.20 750	14.00 765	13.19 764	17.49 763	22.30 770	13.25 759	6.19 741	4.20 751	1.93 754	3.10 751	2.56 752	3.35 749	2.88 750

UNDER WATER	3.46 732	2.07 739	3.64 725	3.09 746	2.48 744	3.75 737	2.42 747	3.31 736	13.77 758	2.90 734	2.95 718	5.84 740	3.69 741	3.69 735	3.48 730	2.07 743	1.11 747	2.70 747	1.40 745	2.84 746	1.98 742

ktn	2.98 730	2.25 740	1.73 701	2.84 744	2.53 746	3.76 738	2.15 743	3.70 739	5.47 748	2.75 727	5.17 747	5.94 742	2.48 726	3.23 730	2.46 719	2.34 748	1.44 753	2.78 748	2.03 750	2.45 741	2.01 743

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 694	0.87 699	1.76 702	0.86 703	0.56 682	4.29 739	1.79 739	1.50 692	1.98 710	1.61 692	1.85 683	1.84 694	1.41 692	1.89 703	1.36 680	0.48 693	0.40 698	0.56 698	0.57 710	0.69 701	0.48 690

MADNet++	4.03 737	2.70 747	3.44 724	3.72 750	3.44 750	4.44 740	3.52 750	3.95 742	3.61 742	4.46 742	4.98 744	4.10 731	4.58 744	7.00 748	5.89 740	3.74 750	3.67 759	3.27 752	2.71 753	3.70 752	3.66 751

WAO-8	2.92 728	1.55 729	1.35 683	1.79 727	1.63 729	5.23 741	1.22 715	4.58 744	12.56 756	2.84 730	4.07 736	4.83 735	2.72 732	3.49 733	2.25 715	1.27 727	0.91 740	1.99 729	1.15 741	1.86 729	1.15 727

Venus	2.92 728	1.55 729	1.35 683	1.79 727	1.63 729	5.23 741	1.22 715	4.58 744	12.56 756	2.84 730	4.06 735	4.83 735	2.72 732	3.49 733	2.25 715	1.27 727	0.91 740	1.99 729	1.15 741	1.86 729	1.15 727

UNDER WATER-64	3.53 733	2.01 738	3.94 726	3.22 748	2.49 745	5.41 743	2.60 748	3.43 738	12.41 755	3.03 735	2.68 713	6.07 743	4.04 742	3.79 737	3.33 726	2.02 742	1.24 750	2.63 744	1.46 746	2.78 744	2.08 744

TorneroNet-64	3.44 731	1.86 735	1.42 691	2.58 742	2.28 741	6.87 744	1.68 735	4.70 746	12.03 753	2.31 719	5.59 752	8.25 748	2.55 729	3.97 739	2.73 721	1.81 739	0.74 724	2.57 743	1.07 738	2.35 739	1.44 737

MANE	4.13 739	0.51 650	0.64 540	0.66 684	0.56 682	6.89 745	0.99 700	7.55 749	12.04 754	6.68 756	8.57 757	10.69 751	9.45 749	7.59 755	6.39 742	0.49 695	0.43 706	0.48 689	0.98 731	0.49 679	0.48 690

SGM-ForestM	4.04 738	0.32 562	0.46 396	0.43 476	0.27 440	7.50 746	1.45 731	3.84 741	4.24 746	8.19 757	6.76 754	19.00 767	9.08 748	10.74 758	6.62 743	0.31 634	0.33 682	0.32 642	0.32 659	0.29 596	0.29 606

JetBlue	2.78 727	1.26 717	7.04 736	1.16 715	1.48 725	8.00 747	6.02 752	2.60 726	1.92 709	2.12 713	2.64 711	3.34 726	3.05 736	6.49 745	3.39 727	0.78 714	0.76 729	0.75 706	0.76 720	0.97 713	1.18 731

DPSMNet_ROB	12.08 756	8.00 750	21.00 757	8.97 753	16.79 755	10.67 748	30.89 767	9.02 752	15.17 761	6.51 755	15.41 768	9.04 749	14.85 759	9.27 757	21.67 764	4.58 753	8.57 763	5.09 763	9.29 767	5.90 754	10.95 761

DGTPSM_ROB	12.07 755	8.00 750	20.99 756	8.93 752	16.78 754	10.67 748	30.87 766	9.01 751	15.16 760	6.50 754	15.41 768	9.04 749	14.85 759	9.25 756	21.67 764	4.57 752	8.57 763	5.08 761	9.28 764	5.90 754	10.95 761

tt	6.20 745	0.20 303	5.89 734	3.55 749	2.07 739	11.26 750	19.21 762	11.74 753	5.46 747	2.69 726	2.04 694	4.87 738	6.25 746	3.70 736	7.09 745	8.32 762	11.17 770	4.93 760	5.41 763	5.74 753	2.37 745

xyz-stereo	4.23 740	0.17 160	61.76 783	0.34 141	0.16 32	12.16 751	0.37 436	0.58 267	0.68 382	1.01 618	3.36 726	0.77 506	0.82 617	1.21 656	0.40 427	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.11 164	0.13 165	0.10 67

JetRed	5.27 744	5.84 749	12.81 752	2.36 738	2.83 748	12.23 752	10.50 760	4.46 743	3.60 741	3.86 741	3.83 730	4.85 737	4.18 743	6.78 747	11.96 755	2.17 745	2.96 758	2.18 737	1.97 749	3.38 750	2.68 749

noway3	9.04 749	9.99 754	10.50 744	19.30 756	17.88 757	12.49 753	8.93 756	13.62 757	2.27 719	4.85 750	5.57 749	14.37 754	10.99 751	7.30 750	9.94 748	5.36 754	0.86 733	3.94 757	3.20 756	10.28 757	9.17 754

TCMNet-wrong-test	8.97 748	10.42 755	8.74 739	19.56 758	17.61 756	12.53 754	9.01 758	13.59 756	2.18 714	4.64 744	5.11 746	14.63 759	11.09 754	7.19 749	9.73 747	5.56 761	0.89 738	3.77 753	3.11 754	10.34 758	9.80 756

noway2	9.12 750	9.84 753	11.24 748	19.40 757	17.88 757	12.54 755	8.94 757	13.58 755	2.22 715	4.85 750	5.59 752	14.48 757	11.09 754	7.31 751	9.96 749	5.48 757	0.86 733	3.93 754	3.20 756	10.34 758	9.76 755

noway1	9.20 752	11.07 757	10.41 743	19.80 761	17.91 760	12.67 756	8.90 755	13.79 759	2.26 716	4.85 750	5.58 750	14.44 755	11.03 752	7.33 753	10.03 751	5.51 758	0.86 733	3.93 754	3.20 756	10.42 760	9.93 757

zzzz4	9.23 753	11.07 757	11.03 747	19.80 761	17.91 760	12.68 757	8.89 754	13.79 759	2.29 721	4.85 750	5.58 750	14.47 756	11.04 753	7.33 753	10.03 751	5.51 758	0.87 736	3.94 757	3.20 756	10.42 760	9.93 757

noway4	9.14 751	10.89 756	8.97 740	19.91 763	17.90 759	12.71 758	9.04 759	13.72 758	2.34 726	4.80 749	5.47 748	14.56 758	11.25 756	7.32 752	9.98 750	5.54 760	0.89 738	3.93 754	3.19 755	10.47 762	10.04 759

TorneroNet	4.53 742	1.89 736	1.48 694	2.55 740	2.27 740	13.78 759	1.69 736	4.84 748	23.73 773	2.89 733	7.70 756	7.06 747	2.69 731	4.26 741	3.42 728	1.84 740	0.77 730	2.68 745	1.13 739	2.42 740	1.47 738

HaxPig	31.96 767	37.24 773	34.27 767	24.37 767	24.88 768	18.26 760	19.86 763	20.64 769	28.52 774	35.97 781	38.75 781	25.57 771	28.72 774	33.88 773	34.39 774	35.94 786	38.87 787	37.80 783	40.48 785	39.68 780	41.15 785

USTest	12.99 757	14.18 759	20.00 755	16.24 755	14.97 753	20.80 761	31.95 768	16.20 763	10.91 752	8.79 758	9.48 758	13.94 753	10.50 750	16.11 760	21.44 763	3.17 749	4.82 760	5.08 761	5.36 762	8.81 756	7.13 753

MultiAttention	3.58 735	0.24 455	0.62 525	0.54 638	0.34 577	22.90 762	2.72 749	1.60 703	1.13 634	0.80 483	1.81 680	1.14 631	0.43 387	35.29 774	0.61 553	0.17 396	0.12 317	0.23 544	0.23 579	0.34 631	0.29 606

iinet-test	16.76 760	17.57 760	22.97 759	19.69 759	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 764	8.72 765	8.95 766	9.28 764	12.74 763	11.26 764

IINet	16.76 760	17.57 760	22.97 759	19.69 759	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 764	8.72 765	8.95 766	9.28 764	12.74 763	11.26 764

Anonymous_1	33.25 768	18.26 762	23.92 761	20.54 764	21.28 766	25.59 765	35.94 771	22.01 773	15.57 764	13.33 762	13.49 765	18.08 764	15.29 761	20.36 763	24.60 768	16.28 772	8.84 767	66.59 786	118.00 788	155.73 791	11.23 763

DPSM_ROB	17.78 762	18.63 763	24.31 765	20.90 765	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 766	9.23 768	9.49 768	9.82 768	13.51 766	11.91 766

DPSM	17.78 762	18.63 763	24.31 765	20.90 765	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 766	9.23 768	9.49 768	9.82 768	13.51 766	11.91 766

MEDIAN_ROB	37.38 779	40.85 783	40.60 771	32.31 769	31.85 769	27.20 768	24.55 764	29.10 775	33.19 783	42.09 789	41.76 783	33.35 773	34.39 783	39.78 776	37.07 775	43.64 788	44.10 789	44.12 785	43.40 787	41.51 784	42.76 787

xxxxx1	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 779	64.63 783	27.28 769	40.10 774	20.25 766	18.63 768	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 771	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

tt_ll	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 779	64.63 783	27.28 769	40.10 774	20.25 766	18.63 768	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 771	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

ff	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 779	64.63 783	27.28 769	40.10 774	20.25 766	18.63 768	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 771	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

AVERAGE_ROB	37.58 780	40.13 782	40.15 770	34.81 770	33.82 770	28.55 772	25.10 765	32.02 776	34.06 784	41.28 788	40.66 782	34.46 774	34.81 784	39.18 775	37.57 776	42.78 787	43.44 788	43.82 784	43.03 786	40.47 781	41.51 786

Selective-IGEV-i1pa	15.35 759	22.27 768	18.31 754	1.71 725	0.87 705	28.61 773	12.26 761	25.48 774	20.48 771	19.78 770	22.75 770	28.20 772	22.64 771	29.07 772	17.31 760	12.88 768	2.88 756	6.84 764	0.99 732	1.67 722	12.03 768

BEATNet-Init1	15.13 758	0.82 696	50.86 782	0.72 696	0.53 675	38.10 774	7.03 753	11.83 754	14.25 759	29.78 780	30.17 780	48.21 783	22.64 771	26.78 771	18.11 761	0.42 684	0.38 692	0.47 684	0.46 691	0.51 682	0.48 690

CasAABBNet	35.74 772	37.43 774	48.72 778	42.22 772	39.20 771	52.24 775	73.12 781	42.61 779	32.62 780	26.78 777	27.95 774	38.58 779	32.60 778	41.67 779	51.65 781	18.74 774	18.57 778	19.15 772	19.77 772	27.20 770	23.98 772

RAFT-FEzeroshot	35.73 770	37.45 775	48.67 775	42.23 773	39.22 773	52.25 776	73.13 782	42.62 780	32.59 777	26.71 774	27.70 772	38.57 777	32.57 776	41.68 781	51.67 782	18.75 775	18.58 779	19.15 772	19.78 773	27.21 772	23.98 772

RAFT-FE	35.73 770	37.45 775	48.67 775	42.23 773	39.22 773	52.25 776	73.13 782	42.62 780	32.59 777	26.71 774	27.70 772	38.57 777	32.57 776	41.68 781	51.67 782	18.75 775	18.58 779	19.15 772	19.78 773	27.21 772	23.98 772

FlowAnything	35.81 774	37.53 780	48.80 779	42.20 771	39.22 773	52.25 776	73.16 784	42.56 777	32.89 782	26.76 776	28.30 777	38.69 781	33.09 781	41.63 778	51.62 780	18.76 777	18.59 782	19.21 777	19.92 777	27.16 769	23.91 770

Selective-RAFT-Error	35.84 775	37.49 777	48.83 780	42.26 776	39.24 776	52.30 779	73.09 778	42.66 783	32.61 779	26.80 778	28.30 777	38.84 782	33.51 782	41.68 781	51.59 779	18.82 779	18.58 779	19.17 775	19.80 775	27.28 774	24.05 775

Hybrid-DGEV	35.78 773	37.50 778	48.96 781	42.25 775	39.20 771	52.33 780	73.10 779	42.63 782	32.52 776	26.62 773	28.31 779	38.50 776	32.87 779	41.67 779	51.55 778	18.77 778	18.56 777	19.18 776	19.83 776	27.20 770	23.97 771

LSM0	38.95 781	37.60 781	48.58 774	43.57 778	91.06 788	52.57 781	72.57 777	43.17 784	32.63 781	26.97 779	27.97 775	38.65 780	32.94 780	41.86 784	51.78 784	18.89 780	18.41 772	19.13 771	19.63 770	27.29 775	33.77 777

fast-reg	35.48 769	37.51 779	48.70 777	42.44 777	40.46 777	52.73 782	73.11 780	42.56 777	32.38 775	26.19 772	27.27 771	36.81 775	30.62 775	41.02 777	51.32 777	18.30 773	18.53 776	19.10 770	19.67 771	27.14 768	23.66 769

RSGM-EC	74.81 787	63.03 788	41.60 772	97.74 786	92.11 789	74.93 783	114.81 789	53.77 785	38.96 785	39.88 782	48.98 788	90.73 789	64.81 789	139.63 789	128.53 790	93.27 789	53.96 790	95.12 787	38.31 783	81.45 789	44.63 788

acva	74.81 787	63.03 788	41.60 772	97.74 786	92.11 789	74.93 783	114.81 789	53.77 785	38.96 785	39.88 782	48.98 788	90.73 789	64.81 789	139.63 789	128.53 790	93.27 789	53.96 790	95.12 787	38.31 783	81.45 789	44.63 788

zzz1	56.46 786	57.02 787	74.61 787	78.01 785	76.39 787	77.52 785	92.13 785	62.93 788	50.48 790	40.59 787	45.21 787	70.20 787	62.34 788	61.65 786	76.98 785	29.64 784	27.99 785	31.12 780	32.03 781	45.82 785	36.60 781

zzzzzz3	56.43 785	57.01 786	74.40 786	78.00 784	76.38 786	77.61 786	92.21 786	62.81 787	50.42 789	40.52 786	45.11 786	70.20 787	62.22 787	61.64 785	77.00 786	29.64 784	27.99 785	31.12 780	32.03 781	45.83 786	36.59 780

zzzz2	53.63 783	56.68 784	73.37 784	63.97 782	58.93 779	78.37 787	110.06 787	64.29 789	48.31 787	40.26 784	42.53 784	57.21 785	47.86 785	62.08 787	77.14 787	28.03 781	27.91 783	28.80 778	29.89 778	40.95 782	35.94 778

noway5	53.63 783	56.68 784	73.37 784	63.97 782	58.93 779	78.37 787	110.06 787	64.29 789	48.31 787	40.26 784	42.53 784	57.21 785	47.86 785	62.08 787	77.14 787	28.03 781	27.91 783	28.80 778	29.89 778	40.95 782	35.94 778

PML	40.80 782	29.24 769	11.87 751	7.20 751	14.47 752	92.13 789	213.69 792	7.63 750	23.35 772	74.72 791	190.14 792	50.17 784	26.15 773	21.39 766	12.70 756	8.76 763	2.92 757	8.45 765	3.25 760	13.26 765	4.42 752

test_example2	176.61 790	205.14 791	198.86 790	188.60 790	190.98 791	152.67 790	170.61 791	94.86 791	123.55 791	178.88 792	179.48 791	158.94 792	141.34 791	192.61 791	198.96 792	203.76 792	236.37 792	164.13 792	173.55 792	218.58 792	160.41 791

Selective-IGEV-i16pa	78.59 789	120.99 790	16.46 753	1.04 711	0.66 696	181.07 791	2.17 744	153.90 792	139.75 792	56.45 790	153.05 790	107.32 791	157.92 792	200.46 792	96.57 789	94.09 791	1.23 749	2.69 746	0.31 651	0.96 711	84.68 790

ccccc		429.19 792		507.10 791	501.20 792	356.95 792		380.82 793		334.51 793		372.86 793		499.17 793		561.44 793	431.22 793	334.28 793	290.86 793	540.88 793

GS-Stereo							0.30 279	0.42 140	0.27 83	0.30 168	0.28 123	0.23 82	0.21 98	0.32 80	0.22 96	0.16 339	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 211

ASD4		8.86 752

Low-res two-view benchmark