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

LACA3	0.20 22	0.17 134	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 186	0.25 136	0.29 18	0.22 22	0.23 45	0.21 26	0.21 43	0.22 86	0.44 174	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

DispViT+	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 39	0.59 232	0.45 225	0.28 110	0.26 75	0.24 79	0.17 17	0.46 195	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 111	0.24 37	0.23 45	0.21 26	0.17 6	0.16 14	0.45 179	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

StereoAnything_RVC	0.21 38	0.68 620	0.39 246	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 86	0.30 42	0.18 4	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 305	0.09 6

Pointernet	0.27 153	0.14 24	0.33 145	0.35 152	0.23 238	0.35 221	0.21 64	0.72 344	0.38 175	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.25 122	0.36 97	0.25 157	0.15 244	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 153	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 246	0.23 106	0.52 190	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.34 161	0.26 139	0.39 121	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

LoS_RVC	0.27 153	0.16 86	0.27 49	0.32 63	0.30 456	0.44 315	0.34 317	0.41 102	0.33 119	0.31 135	0.51 225	0.29 122	0.32 228	0.36 97	0.28 228	0.11 36	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 431

CAS	0.34 232	0.13 3	0.25 26	1.28 655	0.30 456	0.46 329	0.38 403	0.48 162	0.47 237	0.34 161	0.52 237	0.24 79	0.19 46	0.29 27	0.27 205	0.69 646	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.15 310

CES	0.28 161	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 637	0.37 246	0.27 179	0.48 162	0.46 230	0.34 161	0.48 207	0.27 111	0.22 86	0.39 121	0.23 109	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.13 140	0.17 380

CREStereo	0.28 161	0.15 57	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 246	0.25 136	0.51 180	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.32 144	0.26 139	0.38 115	0.25 157	0.16 300	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 207	0.16 86	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 324	0.22 81	0.56 211	0.63 303	0.46 242	0.54 244	0.39 204	0.34 256	0.48 215	0.24 126	0.75 648	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127

monster-pro	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

TS12	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.37 204	0.17 37	0.32 186	0.26 157	0.42 111	0.24 37	0.31 135	0.51 225	0.25 94	0.27 153	0.40 130	0.29 247	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58

aanet-new-34k	0.23 69	0.16 86	0.37 210	0.34 109	0.16 23	0.24 53	0.24 124	0.43 128	0.36 149	0.26 78	0.27 83	0.23 64	0.35 262	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.35 152	0.18 66	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.38 175	0.25 67	0.43 187	0.23 64	0.28 169	0.25 4	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 207	0.38 544	2.34 650	0.33 79	0.19 96	0.20 19	0.22 81	0.43 128	0.29 81	0.22 39	0.25 65	0.22 49	0.26 139	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 69	0.14 24	0.31 106	0.33 79	0.18 66	0.21 26	0.33 301	0.52 190	0.42 205	0.26 78	0.33 130	0.19 24	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 117	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 133	0.21 72	0.25 4	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 43	0.17 17	0.22 1	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

PSi22	0.30 193	0.18 171	0.30 85	0.36 180	0.19 96	0.30 148	0.19 23	0.42 111	0.73 356	0.27 96	0.32 127	0.57 312	0.43 335	0.77 472	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.14 191	0.11 127

Foundation-i1c-attn	0.23 69	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 221	0.27 179	0.45 143	0.28 69	0.28 110	0.34 141	0.40 216	0.30 207	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.25 50	0.33 157	0.35 148	0.40 216	0.30 207	0.34 83	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 60	0.23 2	0.20 30	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.20 60	0.29 27	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA2	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.30 23	0.15 4	0.29 130	0.29 214	0.30 21	0.22 22	0.21 25	0.23 41	0.28 117	0.20 60	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.09 12	0.12 91	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.31 50	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 221	0.17 3	0.40 91	0.22 22	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.24 110	0.33 74	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.19 46	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HiDET	0.20 22	0.13 3	0.26 38	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 111	0.16 14	0.30 42	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 38	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 131	0.26 79	0.19 23	0.38 72	0.43 209	0.21 25	0.21 26	0.27 111	0.17 17	0.36 97	0.23 109	0.12 60	0.11 217	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 130	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 39	0.21 26	0.26 103	0.20 60	0.30 42	0.20 30	0.13 110	0.12 279	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.32 63	0.21 161	0.64 451	0.19 23	0.31 25	0.37 166	0.23 45	0.30 110	0.27 111	0.19 46	0.47 204	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

252Zero-FE	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 102	0.34 126	0.22 39	0.21 26	0.19 24	0.18 31	0.28 15	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.18 66	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 67	0.34 141	0.22 49	0.24 110	0.27 13	0.21 49	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 130	0.15 57	1.07 587	0.30 23	0.17 37	0.38 259	0.19 23	0.43 128	0.39 187	0.23 45	0.21 26	0.23 64	0.21 72	0.45 179	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 278

asda	0.21 38	0.19 213	0.29 71	0.31 40	0.17 37	0.25 71	0.23 106	0.36 55	0.28 69	0.27 96	0.24 55	0.18 18	0.21 72	0.40 130	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

qwe	0.22 52	0.18 171	0.28 64	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 170	0.30 110	0.20 32	0.20 60	0.43 162	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6

2.25w	0.22 52	0.18 171	0.31 106	0.31 40	0.18 66	0.31 167	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 135	0.37 162	0.20 32	0.22 86	0.45 179	0.24 126	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 38	0.18 171	0.28 64	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 317	0.36 55	0.28 69	0.34 161	0.26 75	0.17 6	0.22 86	0.36 97	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

3.25w_new	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.75w	0.22 52	0.17 134	0.30 85	0.31 40	0.19 96	0.43 307	0.24 124	0.35 49	0.24 37	0.31 135	0.27 83	0.17 6	0.22 86	0.37 107	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.29 71	0.30 23	0.18 66	0.27 97	0.23 106	0.37 63	0.28 69	0.31 135	0.26 75	0.22 49	0.26 139	0.50 229	0.24 126	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 94	0.20 259	0.37 210	0.33 79	0.16 23	0.32 186	0.42 463	0.41 102	0.38 175	0.31 135	0.27 83	0.16 4	0.26 139	0.34 83	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.11 127

1w_stereo	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.34 109	0.18 66	0.31 167	0.41 453	0.40 91	0.43 209	0.31 135	0.38 165	0.17 6	0.24 110	0.45 179	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

monsterstereo	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.18 66	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 139	0.33 157	0.40 175	0.19 24	0.18 31	0.45 179	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.08 1

monsters	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.31 40	0.19 96	0.23 40	0.19 23	0.44 136	0.33 119	0.36 175	0.30 110	0.16 4	0.18 31	0.43 162	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

111111	0.21 38	0.14 24	0.27 49	0.37 204	0.22 190	0.21 26	0.19 23	0.43 128	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 122	0.14 2	0.41 140	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.12 91	0.12 184

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 24	0.18 31	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.20 131	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 18	0.17 17	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.38 259	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 56	0.15 5	0.26 103	0.17 17	0.32 59	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.34 109	0.15 4	0.27 97	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LG-G_1	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 71	0.34 109	0.16 23	0.26 79	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 25	0.15 5	0.23 64	0.20 60	0.32 59	0.20 30	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.11 127

GREAT-IGEV	0.22 52	0.15 57	0.31 106	0.29 12	0.22 190	0.21 26	0.26 157	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 110	0.22 49	0.22 86	0.47 204	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 112	0.31 499	0.24 15	0.51 545	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.40 91	0.37 166	0.26 78	0.24 55	0.24 79	0.31 222	0.44 174	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 191	0.10 58

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 32	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HUF	0.24 94	0.16 86	0.33 145	0.32 63	0.18 66	0.25 71	0.40 436	0.42 111	0.34 126	0.25 67	0.23 41	0.32 144	0.28 169	0.34 83	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.10 58

castereo++	0.26 130	0.16 86	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.75 497	0.20 39	0.37 63	0.47 237	0.23 45	0.23 41	0.35 176	0.28 169	0.39 121	0.19 12	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.20 131	0.61 423	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 45	0.19 18	0.18 18	0.18 31	0.41 140	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 23	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 45	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 244	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 69	0.14 24	0.26 38	0.32 63	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 25	0.15 5	0.22 49	0.22 86	0.40 130	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.15 255	0.86 650

LoS	0.29 176	0.15 57	0.30 85	0.29 12	0.18 66	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.72 349	0.34 161	0.52 237	0.41 225	0.28 169	0.47 204	0.28 228	0.15 244	0.11 217	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.36 266	0.15 57	0.24 15	0.34 109	0.15 4	0.77 504	0.29 214	0.80 388	0.83 425	0.56 278	0.57 258	0.43 244	0.40 319	0.57 290	0.33 284	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.09 12	0.14 191	0.09 6

XX-TBD	0.32 207	0.53 600	0.26 38	0.51 545	0.20 131	0.37 246	0.24 124	0.40 91	0.73 356	0.54 273	0.69 295	0.31 141	0.25 122	0.32 59	0.27 205	0.16 300	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.11 127

iResNet_ROB	0.52 462	0.21 298	0.53 430	0.37 204	0.21 161	0.61 423	0.29 214	1.51 631	1.32 607	0.90 503	1.02 470	0.80 457	0.62 453	0.76 464	0.43 394	0.16 300	0.12 279	0.13 99	0.09 12	0.15 255	0.18 398

PointNet	0.20 22	0.15 57	0.25 26	0.32 63	0.18 66	0.29 130	0.23 106	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 117	0.17 17	0.34 83	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.09 6

DF	0.26 130	0.15 57	0.38 224	0.35 152	0.19 96	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.27 59	0.29 123	0.49 211	0.50 280	0.22 86	0.48 215	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 106	0.31 40	0.23 238	0.24 53	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 25	0.19 18	0.24 79	0.19 46	0.31 50	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

aanet-new-90k	0.23 69	0.16 86	0.45 327	0.35 152	0.17 37	0.33 195	0.27 179	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 43	0.35 262	0.46 195	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 94	0.16 86	0.48 376	0.36 180	0.17 37	0.39 272	0.24 124	0.36 55	0.30 89	0.24 56	0.25 65	0.26 103	0.32 228	0.45 179	0.18 4	0.10 14	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-70k	0.23 69	0.16 86	0.41 270	0.35 152	0.17 37	0.38 259	0.25 136	0.36 55	0.25 50	0.23 45	0.31 124	0.24 79	0.35 262	0.43 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 94	0.17 134	0.51 417	0.36 180	0.16 23	0.26 79	0.29 214	0.36 55	0.29 81	0.22 39	0.29 107	0.23 64	0.37 296	0.42 151	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 69	0.17 134	0.39 246	0.34 109	0.18 66	0.38 259	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 56	0.28 96	0.25 94	0.35 262	0.25 4	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 69	0.17 134	0.30 85	0.35 152	0.16 23	0.35 221	0.25 136	0.40 91	0.30 89	0.25 67	0.24 55	0.25 94	0.36 289	0.41 140	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.36 180	0.17 37	0.26 79	0.26 157	0.33 43	0.30 89	0.27 96	0.30 110	0.23 64	0.34 256	0.42 151	0.18 4	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 52	0.15 57	0.35 182	0.33 79	0.17 37	0.23 40	0.25 136	0.42 111	0.24 37	0.26 78	0.26 75	0.21 43	0.30 207	0.31 50	0.20 30	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-24k	0.23 69	0.16 86	0.29 71	0.35 152	0.17 37	0.39 272	0.23 106	0.35 49	0.30 89	0.30 131	0.27 83	0.25 94	0.32 228	0.30 42	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.35 152	0.18 66	0.31 167	0.19 23	0.46 150	0.42 205	0.25 67	0.23 41	0.25 94	0.30 207	0.32 59	0.22 71	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 52	0.17 134	0.35 182	0.37 204	0.17 37	0.26 79	0.18 12	0.41 102	0.37 166	0.28 110	0.23 41	0.25 94	0.26 139	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 112	0.18 171	0.44 314	0.38 241	0.18 66	0.45 324	0.21 64	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.31 124	0.25 94	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.16 305	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 112	0.19 213	0.38 224	0.38 241	0.17 37	0.18 12	0.25 136	0.52 190	0.49 248	0.28 110	0.30 110	0.21 43	0.33 244	0.33 74	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 112	0.19 213	0.32 126	0.37 204	0.20 131	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.39 187	0.24 56	0.25 65	0.22 49	0.34 256	0.49 221	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new	0.26 130	0.19 213	0.34 166	0.38 241	0.25 301	0.51 349	0.24 124	0.40 91	0.30 89	0.27 96	0.27 83	0.23 64	0.36 289	0.43 162	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.10 77	0.15 255	0.12 184

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.38 241	0.20 131	0.46 329	0.27 179	0.41 102	0.34 126	0.28 110	0.38 165	0.24 79	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 161	0.51 589	1.28 611	0.31 40	0.19 96	0.22 30	0.22 81	0.45 143	0.28 69	0.23 45	0.32 127	0.25 94	0.24 110	0.32 59	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 52	0.16 86	0.35 182	0.33 79	0.18 66	0.24 53	0.24 124	0.45 143	0.27 59	0.23 45	0.35 148	0.20 32	0.26 139	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 161	0.23 361	1.22 606	0.34 109	0.21 161	0.29 130	0.21 64	0.41 102	0.33 119	0.24 56	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.33 74	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

RT-Monster	0.32 207	0.17 134	0.30 85	0.34 109	0.26 349	0.38 259	0.20 39	0.56 211	0.76 377	0.61 296	0.64 277	0.49 275	0.28 169	0.41 140	0.30 254	0.14 169	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.13 232

LACA1	0.18 8	0.15 57	0.26 38	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 106	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 24	0.18 31	0.30 42	0.21 49	0.14 169	0.10 93	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 25	0.22 36	0.17 6	0.17 17	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 161	0.16 86	0.27 49	0.30 23	0.17 37	0.30 148	0.27 179	0.50 177	0.65 316	0.32 150	0.47 204	0.42 235	0.24 110	0.41 140	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

WQFJA1++	0.23 69	0.15 57	0.27 49	0.30 23	0.21 161	0.31 167	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 67	0.30 110	0.29 122	0.28 169	0.40 130	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.42 603	0.11 127

GEAStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.28 96	0.24 79	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

BridgeDepth	0.21 38	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.14 2	0.40 278	0.27 179	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 117	0.29 188	0.32 59	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

GS-Stereo							0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

gasm-f	0.24 94	0.16 86	0.27 49	0.33 79	0.25 301	0.25 71	0.36 364	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.35 148	0.24 79	0.30 207	0.36 97	0.23 109	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.12 184

DDF-Stereo	0.26 130	0.15 57	0.30 85	0.36 180	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 78	0.26 75	0.29 122	0.29 188	0.38 115	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.70 640	0.12 184

Zero-FE251	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.20 131	0.44 315	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 96	0.29 107	0.38 197	0.24 110	0.32 59	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

zero-FE	0.25 112	0.15 57	0.30 85	0.35 152	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 78	0.27 83	0.29 122	0.29 188	0.33 74	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.64 637	0.12 184

AdaDepth	0.22 52	0.17 134	0.32 126	0.37 204	0.18 66	0.34 210	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.20 60	0.56 278	0.21 49	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.12 184

asd	0.21 38	0.18 171	0.29 71	0.32 63	0.18 66	0.27 97	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 135	0.22 36	0.19 24	0.21 72	0.44 174	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4w-stereo	0.21 38	0.19 213	0.31 106	0.31 40	0.17 37	0.29 130	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 135	0.24 55	0.20 32	0.24 110	0.41 140	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 38	0.18 171	0.31 106	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.25 136	0.31 25	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.39 121	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.30 85	0.32 63	0.16 23	0.28 118	0.38 403	0.38 72	0.35 139	0.32 150	0.33 130	0.17 6	0.18 31	0.29 27	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.12 91	0.10 58

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 131	0.23 40	0.19 23	0.40 91	0.29 81	0.22 39	0.34 141	0.20 32	0.15 6	0.31 50	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.39 273	0.21 161	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 110	0.51 225	0.28 117	0.29 188	0.26 8	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

SGD-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.27 49	0.31 40	0.15 4	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 56	0.29 107	0.21 43	0.27 153	0.36 97	0.25 157	0.16 300	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 193	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.18 66	0.32 186	0.20 39	0.63 263	0.68 328	0.50 256	0.52 237	0.51 286	0.30 207	0.45 179	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.11 127

AIO_rvc	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.19 96	0.26 79	0.33 301	0.40 91	0.22 22	0.26 78	0.24 55	0.34 161	0.15 6	0.51 237	0.24 126	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

AIO_test	0.23 69	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.30 148	0.39 425	0.38 72	0.25 50	0.25 67	0.28 96	0.32 144	0.22 86	0.38 115	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 112	0.16 86	0.34 166	0.39 273	0.27 384	0.33 195	0.20 39	0.38 72	0.36 149	0.26 78	0.31 124	0.25 94	0.21 72	0.48 215	0.24 126	0.20 440	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.15 310

castereo	0.28 161	0.16 86	0.32 126	0.35 152	0.21 161	0.40 278	0.42 463	0.50 177	0.66 320	0.26 78	0.41 178	0.37 188	0.36 289	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

GIP-stereo	0.24 94	0.18 171	0.30 85	0.37 204	0.24 269	0.26 79	0.20 39	0.46 150	0.36 149	0.24 56	0.39 170	0.35 176	0.20 60	0.31 50	0.21 49	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

IGEV-Stereo++	0.21 38	0.15 57	0.27 49	0.37 204	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 111	0.35 139	0.22 39	0.28 96	0.24 79	0.18 31	0.27 13	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

MoCha-V2	0.25 112	0.15 57	0.29 71	0.40 316	0.18 66	0.27 97	0.26 157	0.49 167	0.27 59	0.36 175	0.27 83	0.33 157	0.35 262	0.49 221	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.11 127

IGEV++	0.24 94	0.17 134	0.31 106	0.38 241	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.50 177	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.30 133	0.22 86	0.31 50	0.28 228	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.13 232

MSKI-zero shot	0.32 207	0.17 134	0.34 166	0.39 273	0.21 161	0.32 186	0.22 81	0.61 250	0.43 209	0.52 266	0.64 277	0.61 348	0.20 60	0.74 454	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.12 91	0.12 184

Any-RAFT	0.35 248	0.16 86	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.52 354	0.22 81	0.88 421	0.73 356	0.53 269	0.73 306	0.64 363	0.28 169	0.46 195	0.24 126	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.12 184

anonymousdsp2	0.35 248	0.20 259	0.43 304	0.37 204	0.24 269	0.48 338	0.31 262	0.86 409	0.65 316	0.55 275	0.50 215	0.50 280	0.34 256	0.56 278	0.31 262	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.16 305	0.14 278

TANstereo	0.30 193	0.15 57	0.31 106	0.30 23	0.17 37	0.55 375	0.23 106	0.44 136	0.55 274	0.59 285	0.68 294	0.37 188	0.26 139	0.35 93	0.27 205	0.15 244	0.16 452	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

pmcnn	1.23 625	0.29 485	0.96 573	0.40 316	0.23 238	0.95 552	0.69 591	1.16 546	1.28 602	1.67 634	2.33 634	11.15 688	0.86 564	0.93 543	0.88 561	0.15 244	0.12 279	0.12 44	0.10 77	0.15 255	0.15 310

aanet-new-28k	0.23 69	0.17 134	0.40 259	0.36 180	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 96	0.23 41	0.29 122	0.34 256	0.31 50	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

aanet-new-12k	0.24 94	0.19 213	0.39 246	0.41 352	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.41 102	0.37 166	0.27 96	0.23 41	0.22 49	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.12 60	0.08 2	0.14 151	0.11 140	0.16 305	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 112	0.14 24	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.44 315	0.25 136	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.35 148	0.37 188	0.35 262	0.28 15	0.26 186	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 278	0.26 157	0.48 162	0.25 50	0.31 135	0.33 130	0.40 216	0.30 207	0.35 93	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1	0.26 130	0.14 24	0.25 26	0.33 79	0.21 161	0.39 272	0.26 157	0.60 243	0.38 175	0.35 170	0.38 165	0.44 253	0.29 188	0.32 59	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

Selective-IGEV-i32	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

DLNR-FE	20.05 695	36.38 703	38.08 700	170.06 715	60.08 709	0.23 40	0.20 39	14.13 693	0.36 149	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.63 363	0.28 228	5.38 690	0.10 93	0.15 196	0.11 140	73.09 714	0.11 127

DA	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GGEV	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GASTEREO	0.25 112	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.20 131	0.22 30	0.30 234	0.43 128	0.31 99	0.37 182	0.33 130	0.22 49	0.35 262	0.41 140	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.11 127

MSCF	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.39 273	0.20 131	0.20 19	0.31 262	0.43 128	0.31 99	0.36 175	0.33 130	0.23 64	0.35 262	0.36 97	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.13 140	0.11 127

DilatedVolume-Stereo	0.30 193	0.15 57	0.34 166	0.33 79	0.20 131	0.53 362	0.25 136	0.56 211	0.43 209	0.56 278	0.50 215	0.35 176	0.29 188	0.49 221	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

xyz-stereo	4.23 676	0.17 134	61.76 713	0.34 109	0.16 23	12.16 687	0.37 381	0.58 227	0.68 328	1.01 554	3.36 662	0.77 444	0.82 554	1.21 594	0.40 375	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.11 140	0.13 140	0.10 58

HART	0.29 176	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.21 161	0.32 186	0.26 157	0.62 255	0.31 99	0.33 157	0.65 280	0.41 225	0.22 86	0.55 267	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.11 140	0.15 255	0.11 127

SCV_C0	0.26 130	0.18 171	0.34 166	0.35 152	0.24 269	0.23 40	0.28 205	0.51 180	0.36 149	0.31 135	0.36 157	0.37 188	0.20 60	0.57 290	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

SCV	0.26 130	0.19 213	0.33 145	0.35 152	0.21 161	0.27 97	0.34 317	0.56 211	0.28 69	0.24 56	0.28 96	0.37 188	0.23 100	0.49 221	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.15 255	0.11 127

WCG-NET	0.28 161	0.15 57	0.33 145	0.33 79	0.19 96	0.33 195	0.27 179	0.39 80	0.80 407	0.46 242	0.49 211	0.39 204	0.25 122	0.40 130	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.10 58

Occ-G	0.26 130	0.14 24	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.41 102	0.31 99	0.29 123	0.43 187	0.49 275	0.25 122	0.47 204	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.12 184

AIO-Stereo	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.37 204	0.18 66	0.28 118	0.30 234	0.48 162	0.27 59	0.29 123	0.30 110	0.32 144	0.17 17	0.52 244	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.10 58

WCG-NET（raft）	0.31 201	0.15 57	0.36 193	0.32 63	0.19 96	0.35 221	0.27 179	0.51 180	0.78 396	0.45 236	0.55 253	0.48 269	0.27 153	0.54 260	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.12 91	0.11 127

RSM	0.25 112	0.18 171	0.33 145	0.36 180	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.51 180	0.27 59	0.26 78	0.23 41	0.39 204	0.21 72	0.56 278	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.14 191	0.10 58

RAFT-Stereo-weight	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.22 190	0.26 79	0.29 214	0.67 297	0.80 407	0.53 269	0.51 225	0.58 321	0.20 60	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 696	36.28 702	38.04 699	169.85 714	61.80 710	0.23 40	0.20 39	13.88 692	0.37 166	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.62 352	0.28 228	5.46 691	0.10 93	0.15 196	0.11 140	72.60 713	0.11 127

GCAP-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.38 241	0.19 96	0.38 259	0.23 106	0.57 219	0.41 194	0.45 236	0.49 211	0.39 204	0.27 153	0.33 74	0.23 109	0.14 169	0.12 279	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.11 127

RAFT-Test	0.34 232	0.18 171	0.37 210	0.38 241	0.23 238	0.50 345	0.23 106	0.69 316	0.40 190	0.60 289	0.85 385	0.61 348	0.28 169	0.46 195	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

Selective-IGEV	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

knoymous	0.36 266	0.20 259	0.31 106	0.31 40	0.22 190	0.36 235	0.29 214	0.61 250	0.64 311	0.67 346	0.70 299	0.60 342	0.40 319	0.58 311	0.34 300	0.17 349	0.11 217	0.20 408	0.11 140	0.17 344	0.18 398

RCA-Stereo	0.35 248	0.17 134	0.34 166	0.38 241	0.22 190	0.31 167	0.34 317	0.68 307	1.24 590	0.45 236	0.65 280	0.47 264	0.43 335	0.38 115	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.11 127

DCANet-4	0.36 266	0.20 259	0.48 376	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.66 287	0.92 485	0.69 360	0.78 338	0.40 216	0.47 361	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

fff	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

ADStereo(finetuned)	0.37 282	0.16 86	0.49 389	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.69 497	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

CroCo-Stereo	0.26 130	0.22 339	0.36 193	0.48 500	0.22 190	0.20 19	0.29 214	0.51 180	0.44 216	0.28 110	0.23 41	0.42 235	0.26 139	0.29 27	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184
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
DCANet	0.36 266	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.57 418	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

csc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

cscssc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

iResNetv2_ROB	0.52 462	0.27 459	0.69 508	0.38 241	0.25 301	0.62 431	0.35 342	1.17 551	1.01 528	0.99 544	1.06 493	0.88 483	0.67 487	0.66 394	0.39 367	0.19 416	0.13 350	0.15 196	0.11 140	0.18 372	0.16 358

MLCV	0.47 401	0.24 399	0.61 463	0.37 204	0.17 37	0.61 423	0.33 301	0.80 388	0.87 452	0.94 523	1.13 516	0.72 412	0.43 335	0.89 525	0.51 458	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.14 191	0.12 184

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.34 109	0.21 161	0.33 195	0.31 262	0.45 143	0.45 225	0.40 216	0.54 244	0.24 79	0.18 31	0.36 97	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.34 210	0.31 262	0.48 162	0.50 252	0.39 207	0.54 244	0.23 64	0.19 46	0.29 27	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 130	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.21 161	0.35 221	0.36 364	0.44 136	0.41 194	0.38 194	0.54 244	0.22 49	0.21 72	0.28 15	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

water-stereo	0.28 161	0.14 24	0.29 71	0.35 152	0.19 96	0.36 235	0.23 106	0.62 255	0.38 175	0.39 207	0.62 272	0.41 225	0.35 262	0.28 15	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.12 91	0.10 58

depthmonostereo	0.29 176	0.14 24	0.31 106	0.35 152	0.17 37	0.46 329	0.27 179	0.69 316	0.57 283	0.35 170	0.42 181	0.31 141	0.35 262	0.35 93	0.27 205	0.14 169	0.12 279	0.13 99	0.12 177	0.11 30	0.10 58

G2L-ROB	0.47 401	0.19 213	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.57 395	0.42 463	1.14 534	0.71 347	0.84 462	0.75 317	1.09 550	0.53 391	0.74 454	0.53 468	0.17 349	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.19 431

G2L-Stereo_test	0.48 413	0.20 259	0.40 259	0.34 109	0.23 238	0.57 395	0.58 555	1.10 511	0.77 386	0.86 473	0.94 423	0.95 506	0.54 403	0.68 416	0.60 490	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.15 310

MM-Stereo_test2	0.30 193	0.18 171	0.39 246	0.40 316	0.24 269	0.42 303	0.42 463	0.63 263	0.41 194	0.37 182	0.35 148	0.32 144	0.26 139	0.53 253	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.15 255	0.10 58

fffft	0.25 112	0.17 134	0.37 210	0.36 180	0.22 190	0.28 118	0.36 364	0.42 111	0.24 37	0.36 175	0.23 41	0.27 111	0.22 86	0.52 244	0.27 205	0.12 60	0.09 27	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.12 184
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 130	0.19 213	0.35 182	0.35 152	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.39 80	0.34 126	0.37 182	0.30 110	0.33 157	0.24 110	0.53 253	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.11 127

999	0.27 153	0.16 86	0.35 182	0.36 180	0.24 269	0.31 167	0.27 179	0.49 167	0.38 175	0.26 78	0.30 110	0.39 204	0.23 100	0.63 363	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.14 278

mms	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.33 301	0.40 91	0.32 113	0.28 110	0.34 141	0.34 161	0.20 60	0.45 179	0.26 186	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.11 127

ours_stereo	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.38 241	0.23 238	0.30 148	0.33 301	0.42 111	0.38 175	0.26 78	0.34 141	0.35 176	0.23 100	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.10 58

UGAM-zero	0.46 386	0.19 213	0.62 466	0.37 204	0.23 238	0.34 210	0.21 64	1.15 538	0.39 187	0.66 341	0.61 269	1.70 626	0.91 574	0.75 460	0.25 157	0.14 169	0.11 217	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.13 232

GCAP-BAT	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

RSM++	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.36 180	0.20 131	0.28 118	0.30 234	0.51 180	0.32 113	0.25 67	0.22 36	0.37 188	0.21 72	0.50 229	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.10 58

gcap-zeroshot	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

qqq1	0.49 431	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

fff1	0.49 431	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

ff7	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEVStereo-DCA	0.29 176	0.22 339	0.38 224	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.12 177	0.13 140	0.15 310

ffff	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

11t	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

UniTT-Stereo	0.27 153	0.17 134	0.37 210	0.40 316	0.27 384	0.30 148	0.28 205	0.39 80	0.31 99	0.29 123	0.46 198	0.27 111	0.25 122	0.47 204	0.34 300	0.17 349	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.14 191	0.12 184

testlalala	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

AEACV	0.27 153	0.17 134	0.31 106	0.34 109	0.45 586	0.26 79	0.28 205	0.37 63	0.32 113	0.30 131	0.46 198	0.31 141	0.37 296	0.36 97	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.11 127

anonymousdsp	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

Selective-RAFT	0.35 248	0.23 361	0.51 417	0.44 438	0.21 161	0.64 451	0.27 179	0.59 232	0.63 303	0.40 216	0.38 165	0.55 304	0.40 319	0.57 290	0.35 318	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.16 305	0.13 232

MC-Stereo	0.28 161	0.17 134	0.32 126	0.38 241	0.20 131	0.26 79	0.26 157	0.49 167	0.37 166	0.37 182	0.61 269	0.41 225	0.31 222	0.55 267	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.11 127

ccc-4	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEV-Stereo	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 232	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.27 384	0.30 148	0.25 136	0.71 339	0.63 303	0.58 283	0.55 253	0.45 255	0.46 357	0.51 237	0.29 247	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.13 232

111	0.40 326	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.52 354	0.28 205	0.74 358	1.16 575	0.50 256	0.91 415	0.63 357	0.48 366	0.61 343	0.35 318	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.13 232

test_xeample3	0.29 176	0.21 298	0.41 270	0.35 152	0.26 349	0.35 221	0.32 289	0.56 211	0.36 149	0.43 230	0.32 127	0.34 161	0.28 169	0.54 260	0.23 109	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.13 232

CFNet-RSSM	0.34 232	0.17 134	0.45 327	0.39 273	0.22 190	0.35 221	0.23 106	0.73 355	0.84 430	0.65 328	0.54 244	0.57 312	0.28 169	0.46 195	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 232	0.17 134	0.44 314	0.39 273	0.23 238	0.34 210	0.22 81	0.70 331	0.75 369	0.60 289	0.59 264	0.58 321	0.29 188	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.12 184

R-Stereo Train	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 431	0.29 485	0.79 549	0.42 397	0.21 161	0.61 423	0.40 436	0.82 394	0.99 517	0.87 481	1.12 509	0.69 395	0.53 391	0.78 477	0.51 458	0.15 244	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.15 310

DN	0.30 193	0.17 134	0.33 145	0.37 204	0.26 349	0.35 221	0.27 179	0.54 205	0.55 274	0.32 150	0.42 181	0.50 280	0.23 100	0.39 121	0.22 71	0.21 457	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.18 398

IGEV_i1	0.43 356	0.22 339	0.50 402	0.39 273	0.22 190	0.64 451	0.40 436	0.96 453	0.61 290	0.68 352	0.69 295	0.75 431	0.45 351	0.72 440	0.41 381	0.15 244	0.13 350	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.16 358

RT-IGEV	0.52 462	0.19 213	0.59 455	0.40 316	0.25 301	0.79 511	0.62 568	1.15 538	0.74 364	0.89 495	0.99 455	1.18 571	0.61 446	0.65 385	0.31 262	0.19 416	0.13 350	0.17 281	0.13 219	0.15 255	0.20 454

LiteMatch	0.24 94	0.17 134	0.24 15	0.37 204	0.20 131	0.27 97	0.27 179	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.40 319	0.29 27	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

Lsterematch	0.38 297	0.17 134	0.38 224	0.37 204	0.20 131	0.42 303	0.27 179	0.57 219	0.71 347	0.66 341	1.02 470	0.49 275	0.40 319	0.57 290	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

Selective-IGEV-i1	0.44 364	0.20 259	0.53 430	0.41 352	0.22 190	0.62 431	0.50 512	1.01 476	0.88 456	0.63 308	0.81 358	0.79 448	0.38 301	0.54 260	0.38 359	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.15 310

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 63	0.20 131	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 71	0.10 14	0.09 27	0.14 151	0.13 219	0.10 6	0.10 58

WQFJX	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.27 384	0.60 420	0.30 234	0.53 202	0.47 237	0.39 207	0.38 165	0.34 161	0.33 244	0.61 343	0.40 375	0.14 169	0.17 472	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.14 278

S2M2_XL	0.19 14	0.18 171	0.27 49	0.27 2	0.20 131	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 25	0.26 75	0.17 6	0.17 17	0.24 3	0.21 49	0.17 349	0.16 452	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.12 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.36 266	0.19 213	0.38 224	0.32 63	0.19 96	0.82 528	0.29 214	0.52 190	0.32 113	0.51 259	0.78 338	0.43 244	0.45 351	0.69 422	0.44 413	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.13 232

xyz-stereo-finetune	0.33 224	0.18 171	0.36 193	0.33 79	0.18 66	0.57 395	0.31 262	0.58 227	0.69 335	0.45 236	0.54 244	0.38 197	0.33 244	0.56 278	0.36 334	0.12 60	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

MM-Stereo_test3	0.34 232	0.19 213	0.31 106	0.41 352	0.25 301	0.35 221	0.44 479	0.72 344	0.92 485	0.46 242	0.52 237	0.41 225	0.29 188	0.44 174	0.28 228	0.16 300	0.15 420	0.17 281	0.13 219	0.14 191	0.13 232

tt45	0.27 153	0.17 134	0.34 166	0.35 152	0.23 238	0.38 259	0.28 205	0.46 150	0.28 69	0.40 216	0.27 83	0.38 197	0.25 122	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.12 91	0.14 278

fffy	0.28 161	0.21 298	0.34 166	0.37 204	0.23 238	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.41 194	0.32 150	0.37 162	0.39 204	0.27 153	0.50 229	0.27 205	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

RAStereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.40 316	0.21 161	0.23 40	0.26 157	0.42 111	0.45 225	0.23 45	0.34 141	0.30 133	0.19 46	0.34 83	0.25 157	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

U	0.45 375	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.71 638	3.55 671	0.20 39	0.41 102	0.38 175	0.26 78	0.23 41	0.24 79	0.22 86	0.26 8	0.22 71	0.15 244	0.09 27	0.88 649	0.13 219	0.13 140	0.11 127

MGS-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.36 180	0.23 238	0.37 246	0.30 234	0.39 80	0.44 216	0.31 135	0.51 225	0.40 216	0.24 110	0.43 162	0.26 186	0.15 244	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.13 232

ACVNet-DCA	0.35 248	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

1test111	0.36 266	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.55 267	0.45 422	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

cc1	0.37 282	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.15 310

11t1	0.36 266	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.62 431	0.29 214	0.69 316	0.43 209	0.60 289	0.53 241	0.53 295	0.48 366	0.56 278	0.40 375	0.18 384	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.17 380

rrr	0.29 176	0.22 339	0.41 270	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.32 289	0.52 190	0.42 205	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.14 278

tt1	0.36 266	0.24 399	0.32 126	0.41 352	0.22 190	0.54 369	0.38 403	0.68 307	1.04 542	0.41 221	0.46 198	0.35 176	0.45 351	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.16 358

MaDis-Stereo	0.26 130	0.18 171	0.36 193	0.36 180	0.26 349	0.27 97	0.27 179	0.43 128	0.35 139	0.27 96	0.26 75	0.41 225	0.28 169	0.40 130	0.28 228	0.16 300	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.12 184

riskmin	0.38 297	0.20 259	0.39 246	0.32 63	0.23 238	0.53 362	0.30 234	0.63 263	0.80 407	0.49 253	0.56 256	0.73 423	0.58 428	0.55 267	0.36 334	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.13 219	0.19 406	0.20 454

ProNet	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.35 152	0.24 269	0.32 186	0.43 470	0.57 219	0.37 166	0.33 157	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.13 232

CroCo-Stereo Lap2	0.28 161	0.24 399	0.39 246	0.50 529	0.29 437	0.20 19	0.31 262	0.49 167	0.38 175	0.24 56	0.27 83	0.46 262	0.31 222	0.39 121	0.30 254	0.14 169	0.15 420	0.16 234	0.13 219	0.16 305	0.15 310

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 524	0.28 473	0.99 577	0.40 316	0.30 456	1.03 569	0.56 551	1.10 511	0.99 517	0.97 537	1.22 543	1.06 540	0.69 497	1.07 570	0.95 580	0.19 416	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.22 471	0.21 474

iRaft-Stereo_20w	0.39 314	0.19 213	0.57 450	0.37 204	0.27 384	0.31 167	0.24 124	1.44 622	0.29 81	0.69 360	0.53 241	0.60 342	0.42 329	0.83 498	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.15 255	0.13 232

IPLG	0.39 314	0.20 259	0.59 455	0.40 316	0.24 269	0.54 369	0.27 179	0.75 365	0.63 303	0.84 462	0.81 358	0.32 144	0.32 228	0.60 334	0.45 422	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

MIPNet	0.37 282	0.21 298	0.59 455	0.39 273	0.25 301	0.50 345	0.28 205	0.77 375	0.70 336	0.65 328	0.60 266	0.40 216	0.49 370	0.44 174	0.37 350	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.13 232

test-3	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.22 81	0.63 263	0.78 396	0.71 373	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

test_1	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.23 106	0.63 263	0.78 396	0.68 352	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

GANet-ADL	0.42 346	0.25 425	0.45 327	0.43 418	0.29 437	0.54 369	0.35 342	0.89 423	0.86 443	0.63 308	0.72 302	0.68 390	0.42 329	0.52 244	0.41 381	0.21 457	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.19 431

cross-raft	0.34 232	0.20 259	0.37 210	0.44 438	0.23 238	0.32 186	0.35 342	0.74 358	0.40 190	0.60 289	0.77 327	0.57 312	0.27 153	0.43 162	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.11 127

RALCasStereoNet	0.36 266	0.21 298	0.37 210	0.42 397	0.26 349	0.35 221	0.38 403	0.63 263	0.64 311	0.50 256	0.72 302	0.51 286	0.29 188	0.59 328	0.36 334	0.16 300	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.17 344	0.16 358

EAI-Stereo	0.34 232	0.19 213	0.44 314	0.39 273	0.21 161	0.31 167	0.30 234	1.15 538	0.30 89	0.49 253	0.75 317	0.36 186	0.28 169	0.62 352	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.13 140	0.12 184

AANet_RVC	0.57 502	0.32 503	0.54 435	0.45 463	0.27 384	0.57 395	0.48 501	1.00 466	1.28 602	0.86 473	1.33 567	0.87 478	0.58 428	1.07 570	0.75 531	0.18 384	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.18 398

HITNet	0.41 337	0.26 442	0.45 327	0.33 79	0.17 37	0.63 444	0.30 234	0.93 437	0.64 311	0.71 373	0.82 364	0.64 363	0.52 387	0.59 328	0.43 394	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.19 406	0.12 184
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
Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 63	0.23 238	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 56	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.10 6	0.10 58

WQFJA1	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.50 229	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

WQFJX1	0.33 224	0.19 213	0.34 166	0.41 352	0.28 409	0.53 362	0.33 301	0.51 180	0.50 252	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.31 222	0.69 422	0.39 367	0.15 244	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.14 278

NLMM1	0.33 224	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.25 301	0.55 375	0.33 301	0.55 207	0.63 303	0.42 226	0.44 189	0.30 133	0.25 122	0.63 363	0.38 359	0.16 300	0.18 494	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.13 232

NLMM	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.49 221	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

IGEV-FE	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

z-ln-s-r	0.66 529	0.36 527	1.30 615	0.39 273	0.26 349	0.57 395	0.63 570	0.80 388	1.03 536	0.80 421	1.43 585	0.91 494	0.76 531	1.08 573	1.87 641	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.14 258	0.20 424	0.16 358

MM-Stereo_test1	0.33 224	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.23 238	0.36 235	0.45 482	0.58 227	0.54 267	0.60 289	0.50 215	0.38 197	0.37 296	0.60 334	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.12 184

PAM	0.46 386	0.19 213	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.75 497	0.33 301	0.85 405	0.34 126	0.70 366	0.46 198	1.83 629	0.63 459	0.61 343	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

model_zeroshot	0.33 224	0.18 171	0.48 376	0.39 273	0.28 409	0.45 324	0.25 136	0.63 263	0.45 225	0.61 296	0.50 215	0.51 286	0.25 122	0.45 179	0.26 186	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.13 232

MyStereo8	0.40 326	0.20 259	0.54 435	0.41 352	0.29 437	0.53 362	0.29 214	0.65 277	0.49 248	0.71 373	0.98 450	0.58 321	0.43 335	0.50 229	0.51 458	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.19 406	0.19 431

IGEV_Zeroshot_test	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HH	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HanStereo	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

EGLCR-Stereo	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.34 109	0.20 131	0.35 221	0.20 39	0.52 190	0.36 149	0.28 110	0.27 83	0.41 225	0.18 31	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.13 140	0.11 127

DCRE	0.37 282	0.18 171	0.46 344	0.45 463	0.32 495	0.42 303	0.37 381	0.63 263	0.51 257	0.47 248	0.94 423	0.56 307	0.36 289	0.52 244	0.32 271	0.14 169	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.13 232

CIPLG	0.41 337	0.21 298	0.63 476	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.33 301	0.65 277	0.60 289	0.82 443	0.96 436	0.46 262	0.32 228	0.55 267	0.44 413	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

IPLGR_C	0.40 326	0.21 298	0.64 481	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.34 317	0.66 287	0.62 292	0.82 443	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.46 432	0.17 349	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

IPLGR	0.39 314	0.21 298	0.63 476	0.39 273	0.22 190	0.49 343	0.29 214	0.76 372	0.74 364	0.78 414	0.77 327	0.44 253	0.42 329	0.47 204	0.38 359	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.13 232

ACRE	0.40 326	0.21 298	0.65 487	0.45 463	0.33 507	0.51 349	0.33 301	0.66 287	0.63 303	0.80 421	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.45 422	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

GwcNet-ADL	0.44 364	0.22 339	0.48 376	0.45 463	0.30 456	0.40 278	0.37 381	0.92 435	0.97 508	0.71 373	0.78 338	0.61 348	0.42 329	0.62 352	0.50 448	0.19 416	0.14 389	0.15 196	0.14 258	0.18 372	0.18 398

STrans-v2	0.46 386	0.20 259	0.48 376	0.40 316	0.24 269	0.55 375	0.50 512	1.07 500	0.73 356	0.65 328	1.05 486	0.72 412	0.69 497	0.72 440	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.14 258	0.13 140	0.12 184

IIG-Stereo	0.43 356	0.21 298	0.44 314	0.50 529	0.25 301	0.44 315	0.21 64	0.71 339	0.76 377	0.83 455	0.95 432	0.83 462	0.43 335	0.90 527	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.19 378	0.14 258	0.15 255	0.11 127

RAFT-RH_RVC	0.56 494	0.17 134	0.41 270	0.37 204	0.23 238	0.57 395	0.24 124	0.60 243	0.70 336	1.19 595	3.94 669	0.56 307	0.38 301	0.65 385	0.36 334	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.14 258	0.12 91	0.13 232

RAFT-345	0.40 326	0.18 171	0.40 259	0.38 241	0.22 190	0.33 195	0.26 157	0.61 250	0.51 257	0.74 395	1.79 615	0.45 255	0.33 244	0.66 394	0.36 334	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.14 258	0.13 140	0.13 232

test-1	0.36 266	0.19 213	0.71 517	0.46 484	0.26 349	0.44 315	0.36 364	0.60 243	0.59 287	0.48 251	0.67 292	0.53 295	0.36 289	0.40 130	0.29 247	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.16 358

Prome-Stereo	0.46 386	0.19 213	0.35 182	0.44 438	0.26 349	0.40 278	0.45 482	0.68 307	0.44 216	0.96 532	1.84 618	0.59 336	0.67 487	0.61 343	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.29 545

LMCR-Stereo	0.53 469	0.30 494	0.53 430	0.58 593	0.30 456	0.83 531	0.36 364	1.19 555	0.76 377	0.88 491	1.04 481	0.56 307	0.62 453	0.82 490	0.67 512	0.19 416	0.15 420	0.19 378	0.14 258	0.23 488	0.17 380

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 266	0.17 134	0.41 270	0.35 152	0.19 96	0.33 195	0.29 214	0.65 277	0.73 356	0.68 352	1.01 461	0.56 307	0.40 319	0.42 151	0.30 254	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.10 58

DIP-Stereo	0.39 314	0.21 298	0.50 402	0.41 352	0.28 409	0.62 431	0.27 179	0.77 375	0.40 190	0.64 319	0.86 388	0.52 291	0.33 244	0.66 394	0.42 387	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.15 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.46 386	0.32 503	0.56 446	0.37 204	0.19 96	0.63 444	0.35 342	1.01 476	0.72 349	0.77 410	0.83 370	0.70 399	0.59 436	0.68 416	0.53 468	0.16 300	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.24 501	0.16 358

HSM	0.51 454	0.24 399	0.41 270	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.40 436	1.22 570	0.75 369	0.81 434	0.91 415	1.21 572	0.69 497	0.87 516	0.46 432	0.17 349	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.17 344	0.17 380

NLSM3	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.38 241	0.21 161	0.34 210	0.27 179	0.57 219	0.47 237	0.28 110	0.35 148	0.29 122	0.24 110	0.42 151	0.27 205	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.12 91	0.10 58

NLSM1	0.32 207	0.18 171	0.34 166	0.39 273	0.25 301	0.66 463	0.27 179	0.57 219	0.50 252	0.37 182	0.53 241	0.29 122	0.28 169	0.54 260	0.32 271	0.16 300	0.17 472	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.12 184

LG-Stereo	0.24 94	0.18 171	0.40 259	0.39 273	0.20 131	0.22 30	0.27 179	0.32 32	0.36 149	0.26 78	0.44 189	0.22 49	0.16 14	0.37 107	0.27 205	0.11 36	0.12 279	0.16 234	0.15 290	0.13 140	0.09 6

PAM_32	0.46 386	0.19 213	0.67 497	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.27 179	0.95 449	0.34 126	0.68 352	0.44 189	1.91 634	0.65 476	0.62 352	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.14 191	0.13 232

test_sample1	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.34 109	0.23 238	0.58 401	0.35 342	0.99 462	0.49 248	0.62 299	0.75 317	0.69 395	0.61 446	0.58 311	0.44 413	0.18 384	0.14 389	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.17 380

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 232	0.27 459	0.45 327	0.36 180	0.25 301	0.48 338	0.30 234	0.58 227	0.90 473	0.42 226	0.36 157	0.30 133	0.29 188	0.49 221	0.30 254	0.16 300	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.18 372	0.15 310

CoDeX	0.47 401	0.20 259	0.49 389	0.42 397	0.25 301	0.75 497	0.36 364	1.27 590	0.80 407	0.82 443	0.96 436	0.62 355	0.57 418	0.60 334	0.36 334	0.17 349	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.16 305	0.14 278

GMStereo_Zeroshot	0.49 431	0.44 570	0.74 531	0.49 515	0.27 384	0.56 389	0.29 214	0.73 355	0.76 377	0.86 473	0.94 423	0.91 494	0.36 289	0.74 454	0.43 394	0.26 533	0.14 389	0.26 535	0.15 290	0.36 581	0.18 398

plain	0.31 201	0.20 259	0.50 402	0.39 273	0.29 437	0.27 97	0.30 234	0.44 136	0.35 139	0.31 135	0.66 287	0.30 133	0.31 222	0.65 385	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.17 344	0.12 184

EKT-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.39 246	0.43 418	0.29 437	0.38 259	0.31 262	0.69 316	0.64 311	0.45 236	0.63 273	0.49 275	0.27 153	0.56 278	0.33 284	0.18 384	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.16 305	0.16 358

iinet-f	0.67 534	0.26 442	2.15 647	0.39 273	0.31 478	1.19 599	0.56 551	0.84 402	0.84 430	0.80 421	1.17 534	1.05 538	0.84 561	0.71 434	1.21 610	0.20 440	0.18 494	0.17 281	0.15 290	0.20 424	0.20 454

TestStereo1	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

x	0.39 314	0.24 399	0.41 270	0.34 109	0.23 238	0.52 354	0.32 289	0.86 409	0.52 260	0.57 281	0.70 299	0.59 336	0.50 380	0.49 221	0.46 432	0.17 349	0.15 420	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.16 358

SA-5K	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

iRaft-Stereo_5w	0.45 375	0.21 298	0.48 376	0.42 397	0.28 409	0.31 167	0.54 540	0.63 263	0.62 292	0.62 299	0.89 408	1.01 525	0.69 497	0.75 460	0.66 509	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.15 310

dd	0.43 356	0.38 544	0.55 440	0.44 438	0.25 301	0.47 335	0.38 403	0.70 331	1.05 546	0.59 285	0.65 280	0.42 235	0.39 313	0.66 394	0.50 448	0.24 513	0.15 420	0.21 450	0.15 290	0.22 471	0.18 398

DAS	0.51 454	0.25 425	0.60 461	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.82 490	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

SepStereo	0.51 454	0.25 425	0.60 461	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.93 543	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

HHNet	0.41 337	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.37 535	0.33 195	0.34 317	0.69 316	0.75 369	0.86 473	1.30 563	0.52 291	0.32 228	0.52 244	0.35 318	0.15 244	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.15 255	0.24 508

AAGNet	1.43 636	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.25 301	0.29 130	0.31 262	0.65 277	0.68 328	0.97 537	0.86 388	0.67 389	0.62 453	0.64 378	20.63 693	0.16 300	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.19 406	0.12 184

TransformOpticalFlow	0.44 364	0.20 259	0.47 356	0.41 352	0.23 238	0.37 246	0.47 493	0.94 442	0.76 377	0.65 328	1.14 521	0.73 423	0.56 416	0.76 464	0.32 271	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.13 232

OMP-Stereo	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.52 558	0.24 269	0.36 235	0.25 136	0.71 339	0.78 396	0.77 410	0.64 277	0.89 487	0.39 313	0.91 534	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.20 408	0.15 290	0.15 255	0.12 184

NRIStereo	0.36 266	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.23 238	0.34 210	0.26 157	0.65 277	0.55 274	0.64 319	0.63 273	0.56 307	0.37 296	0.65 385	0.37 350	0.15 244	0.11 217	0.18 334	0.15 290	0.17 344	0.14 278

ASMatch	0.48 413	0.19 213	0.45 327	0.39 273	0.28 409	0.37 246	0.26 157	0.74 358	0.68 328	0.76 404	2.34 635	0.61 348	0.52 387	0.62 352	0.37 350	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.21 474

PFNet	0.42 346	0.18 171	0.58 454	0.43 418	0.24 269	0.43 307	0.32 289	0.74 358	0.78 396	1.00 549	0.74 315	0.68 390	0.39 313	0.72 440	0.37 350	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.15 290	0.16 305	0.13 232

DeepStereo_RVC	0.36 266	0.21 298	0.47 356	0.40 316	0.24 269	0.26 79	0.22 81	0.60 243	0.38 175	0.69 360	0.67 292	0.57 312	0.51 385	0.56 278	0.39 367	0.16 300	0.12 279	0.18 334	0.15 290	0.19 406	0.18 398

CRE-IMP	0.36 266	0.23 361	0.49 389	0.42 397	0.24 269	0.41 296	0.21 64	0.57 219	0.41 194	0.65 328	0.72 302	0.53 295	0.37 296	0.61 343	0.38 359	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.21 448	0.18 398

TestStereo	0.38 297	0.31 499	0.40 259	0.45 463	0.20 131	0.40 278	0.37 381	0.66 287	0.65 316	0.53 269	0.78 338	0.47 264	0.40 319	0.55 267	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.22 471	0.13 232

raft+_RVC	0.38 297	0.19 213	0.35 182	0.37 204	0.25 301	0.45 324	0.37 381	0.78 381	0.89 470	0.51 259	0.78 338	0.50 280	0.29 188	0.53 253	0.40 375	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.12 184

RALAANet	0.38 297	0.23 361	0.48 376	0.42 397	0.29 437	0.35 221	0.25 136	0.86 409	0.64 311	0.67 346	0.65 280	0.60 342	0.29 188	0.60 334	0.34 300	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.21 448	0.13 232

ACVNet	0.46 386	0.23 361	0.36 193	0.39 273	0.28 409	0.58 401	0.40 436	0.87 416	0.80 407	0.64 319	0.96 436	0.79 448	0.60 440	0.63 363	0.67 512	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.18 372	0.15 310

acv_ft	0.51 454	0.23 361	0.56 446	0.44 438	0.28 409	0.86 538	0.39 425	0.91 433	0.80 407	0.97 537	0.96 436	0.79 448	0.59 436	0.63 363	0.87 558	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310

SuperB	1.04 602	0.37 534	4.81 669	0.43 418	0.31 478	0.99 562	0.46 486	1.02 480	2.09 648	1.09 581	1.09 502	0.75 431	0.81 550	1.06 567	1.76 634	0.19 416	0.15 420	0.17 281	0.15 290	2.82 683	0.26 521

HSM-Net_RVC	0.53 469	0.22 339	0.35 182	0.37 204	0.21 161	0.85 535	0.37 381	1.23 575	0.93 491	0.90 503	1.15 527	1.26 577	0.63 459	0.72 440	0.48 443	0.17 349	0.13 350	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV-03	0.45 375	0.19 213	0.33 145	0.43 418	0.27 384	0.56 389	0.26 157	0.65 277	0.74 364	0.94 523	1.92 622	0.61 348	0.30 207	0.55 267	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.11 127

Hybrid-DGEV-2	0.41 337	0.21 298	0.42 291	0.47 492	0.29 437	0.59 413	0.23 106	0.82 394	0.99 517	0.64 319	0.63 273	0.60 342	0.65 476	0.58 311	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.12 184

BStereo	0.27 153	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.22 30	0.31 262	0.39 80	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

Wave_Phase_stereo	0.30 193	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.64 451	0.31 262	0.54 205	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

NLCSM	0.34 232	0.21 298	0.34 166	0.44 438	0.29 437	0.54 369	0.36 364	0.52 190	0.47 237	0.46 242	0.37 162	0.34 161	0.34 256	0.71 434	0.41 381	0.16 300	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.17 344	0.16 358

FE-Mocha	0.32 207	0.19 213	0.50 402	0.38 241	0.27 384	0.30 148	0.20 39	0.71 339	0.36 149	0.65 328	0.56 256	0.54 299	0.25 122	0.38 115	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.16 324	0.13 140	0.12 184

coex_refinement	0.53 469	0.21 298	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.76 503	0.39 425	1.09 508	0.90 473	0.85 466	1.12 509	1.00 521	0.56 416	0.63 363	0.81 542	0.21 457	0.13 350	0.16 234	0.16 324	0.20 424	0.21 474

FACV-RUCA	0.43 356	0.28 473	0.47 356	0.45 463	0.33 507	0.58 401	0.34 317	0.82 394	0.73 356	0.57 281	0.84 375	0.47 264	0.50 380	0.54 260	0.39 367	0.22 484	0.15 420	0.35 589	0.16 324	0.28 532	0.21 474

rvit_stereo_0081_aga	0.31 201	0.28 473	0.44 314	0.42 397	0.29 437	0.34 210	0.31 262	0.44 136	0.40 190	0.39 207	0.44 189	0.40 216	0.32 228	0.42 151	0.29 247	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.16 324	0.20 424	0.15 310

rvit_stereo_0081	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_0082	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_0080	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 494	3.08 684	2.43 653	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 110	0.24 55	0.18 18	0.18 31	0.31 50	0.22 71	1.09 660	0.08 2	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.97 659

test_sample2	0.42 346	0.22 339	0.43 304	0.33 79	0.21 161	0.58 401	0.39 425	0.95 449	0.67 323	0.63 308	0.77 327	0.69 395	0.57 418	0.61 343	0.38 359	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.16 324	0.19 406	0.18 398

SMFormer	0.51 454	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.18 398

tta	0.51 454	0.23 361	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.14 278

AE-Stereo	0.34 232	0.21 298	0.42 291	0.48 500	0.31 478	0.48 338	0.35 342	0.61 250	0.62 292	0.32 150	0.55 253	0.52 291	0.27 153	0.47 204	0.29 247	0.13 110	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.12 184

whm_eth	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

MIM_Stereo	0.38 297	0.17 134	0.53 430	0.37 204	0.24 269	0.27 97	0.24 124	0.70 331	0.54 267	0.72 384	1.00 458	0.63 357	0.29 188	0.64 378	0.38 359	0.13 110	0.14 389	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.11 127

PCWNet_CMD	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.95 449	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.21 450	0.16 324	0.24 501	0.19 431

4D-IteraStereo	0.33 224	0.18 171	0.40 259	0.40 316	0.24 269	0.32 186	0.27 179	0.58 227	0.72 349	0.65 328	0.54 244	0.42 235	0.23 100	0.45 179	0.28 228	0.14 169	0.09 27	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.11 127

CBFPSM	0.59 516	0.22 339	1.31 616	0.38 241	0.27 384	1.12 588	0.65 575	0.79 385	0.82 420	0.80 421	0.81 358	1.35 599	0.87 567	0.67 405	0.76 532	0.16 300	0.15 420	0.15 196	0.16 324	0.17 344	0.22 492

RAFT_CTSACE	0.45 375	0.20 259	0.44 314	0.45 463	0.27 384	0.34 210	0.39 425	0.60 243	0.73 356	0.76 404	1.44 588	0.83 462	0.38 301	1.08 573	0.26 186	0.12 60	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

CRFU-Net	0.57 502	0.27 459	0.57 450	0.46 484	0.30 456	1.20 600	0.52 531	1.10 511	0.56 281	1.00 549	0.98 450	1.06 540	0.79 545	0.81 487	0.71 524	0.21 457	0.19 512	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.19 431

GLC_STEREO	0.29 176	0.19 213	0.27 49	0.44 438	0.19 96	0.31 167	0.26 157	0.47 154	0.43 209	0.37 182	0.47 204	0.41 225	0.23 100	0.50 229	0.34 300	0.14 169	0.18 494	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.13 232

AASNet	0.53 469	0.25 425	0.52 423	0.49 515	0.32 495	0.74 491	0.40 436	1.50 628	0.86 443	0.86 473	0.92 419	0.64 363	0.59 436	0.59 328	0.79 537	0.23 501	0.19 512	0.20 408	0.16 324	0.21 448	0.19 431

test_3	0.36 266	0.19 213	0.44 314	0.44 438	0.23 238	0.48 338	0.36 364	0.66 287	0.82 420	0.64 319	0.45 193	0.68 390	0.25 122	0.41 140	0.31 262	0.12 60	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310
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
NF-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.57 312	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

OCTAStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

PSM-adaLoss	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.56 278	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo_v2	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.57 290	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.25 71	0.21 64	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.57 290	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

HUI-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.60 243	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.50 229	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

DEmStereo	0.48 413	0.17 134	0.50 402	0.38 241	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.63 263	0.74 364	0.89 495	1.66 607	0.58 321	1.06 601	0.60 334	0.42 387	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

SST-Stereo	0.40 326	0.19 213	0.45 327	0.42 397	0.25 301	0.25 71	0.21 64	0.66 287	0.47 237	1.08 579	0.79 348	0.72 412	0.43 335	0.77 472	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.19 406	0.15 310

RAFT_R40	0.40 326	0.19 213	0.44 314	0.43 418	0.25 301	0.23 40	0.26 157	0.67 297	0.67 323	0.98 542	0.78 338	0.72 412	0.43 335	0.76 464	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.18 372	0.14 278

DRaft	0.49 431	0.17 134	0.47 356	0.37 204	0.25 301	0.58 401	0.40 436	0.65 277	0.85 438	1.02 557	1.75 614	0.50 280	0.82 554	0.63 363	0.40 375	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

RE-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

TVStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

iGMRVC	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.30 234	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

IRAFT_RVC	0.42 346	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.24 269	0.27 97	0.54 540	0.74 358	0.77 386	0.76 404	0.80 351	0.73 423	0.51 385	0.70 429	0.36 334	0.17 349	0.10 93	0.21 450	0.16 324	0.16 305	0.14 278

iRAFT	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

RAFT-IKP	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.28 205	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

GEStereo_RVC	0.55 483	0.29 485	0.63 476	0.49 515	0.31 478	0.70 477	0.54 540	1.22 570	0.92 485	0.82 443	0.85 385	0.85 467	0.63 459	0.90 527	0.65 506	0.24 513	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.21 448	0.22 492

CFNet_pseudo	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.30 234	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.03 475	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

XX-Stereo	0.37 282	0.17 134	0.45 327	0.55 582	0.36 528	0.38 259	0.20 39	0.60 243	0.30 89	0.46 242	1.30 563	0.73 423	0.26 139	0.56 278	0.26 186	0.16 300	0.11 217	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.10 58

GES	0.44 364	0.23 361	0.57 450	0.40 316	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.96 453	0.68 328	0.74 395	0.83 370	0.47 264	0.48 366	0.67 405	0.43 394	0.22 484	0.16 452	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.23 499

222	1.18 622	0.22 339	0.44 314	0.37 204	0.22 190	0.79 511	0.37 381	1.31 598	0.89 470	0.92 516	1.08 499	0.72 412	0.71 514	0.66 394	13.89 688	0.20 440	0.15 420	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.19 431

AFF-stereo	0.38 297	0.19 213	0.39 246	0.37 204	0.21 161	0.27 97	0.31 262	0.65 277	0.66 320	0.64 319	1.13 516	0.76 438	0.39 313	0.55 267	0.33 284	0.11 36	0.09 27	0.16 234	0.16 324	0.13 140	0.11 127

CCAANet	0.41 337	0.18 171	0.37 210	0.37 204	0.24 269	0.62 431	0.40 436	0.73 355	0.57 283	0.51 259	1.04 481	0.65 376	0.58 428	0.60 334	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.15 196	0.16 324	0.15 255	0.15 310

DMCA	0.45 375	0.26 442	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.51 349	0.34 317	0.93 437	0.68 328	0.75 397	0.83 370	0.79 448	0.53 391	0.51 237	0.54 473	0.21 457	0.16 452	0.21 450	0.16 324	0.19 406	0.21 474

MSMDNet	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.96 453	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.23 488	0.19 431

ccs_rob	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.31 262	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.02 470	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

DISCO	0.70 541	0.26 442	0.68 502	0.44 438	0.31 478	1.14 590	0.51 528	1.23 575	1.23 588	0.81 434	1.05 486	1.50 614	0.85 562	1.82 639	1.03 593	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.24 501	0.23 499

LE_ROB	4.42 677	0.24 399	2.75 655	0.42 397	0.23 238	1.57 628	0.90 628	1.71 648	17.88 698	16.56 700	4.88 678	5.17 675	18.85 700	1.63 629	14.62 689	0.17 349	0.14 389	0.16 234	0.16 324	0.19 406	0.17 380

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 106	0.29 12	0.23 238	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 56	0.25 65	0.15 1	0.17 17	0.26 8	0.18 4	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.13 140	0.10 58

HI	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 550	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

CoSv	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 550	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

tg	0.33 224	0.18 171	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.38 259	0.26 157	0.70 331	0.56 281	0.47 248	0.65 280	0.42 235	0.24 110	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.14 191	0.11 127

rvit_stereo_0083	0.34 232	0.24 399	0.50 402	0.44 438	0.27 384	0.34 210	0.35 342	0.45 143	0.62 292	0.37 182	0.47 204	0.42 235	0.35 262	0.40 130	0.36 334	0.22 484	0.20 524	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.14 278

CAS++	0.32 207	0.24 399	0.36 193	0.37 204	0.26 349	0.28 118	0.23 106	0.87 416	0.50 252	0.47 248	0.45 193	0.26 103	0.21 72	0.49 221	0.24 126	0.23 501	0.19 512	0.22 465	0.17 380	0.21 448	0.16 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 207	0.22 339	0.34 166	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	0.72 344	0.37 166	0.37 182	0.34 141	0.32 144	0.31 222	0.59 328	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

MyStereo06	0.38 297	0.21 298	0.61 463	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.95 449	0.35 139	0.62 299	0.54 244	0.76 438	0.27 153	0.50 229	0.29 247	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MyStereo05	0.44 364	0.21 298	0.45 327	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.93 437	1.09 563	0.76 404	0.61 269	0.51 286	0.57 418	0.73 447	0.42 387	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MyStereo04	0.44 364	0.22 339	0.44 314	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	1.00 466	1.08 561	0.62 299	0.58 263	0.55 304	0.57 418	0.71 434	0.44 413	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

MIF-Stereo (partial)	0.31 201	0.18 171	0.37 210	0.41 352	0.31 478	0.28 118	0.23 106	0.47 154	0.42 205	0.31 135	0.63 273	0.36 186	0.35 262	0.57 290	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.14 278

DisPM	0.39 314	0.19 213	0.44 314	0.41 352	0.27 384	0.24 53	0.31 262	0.65 277	0.57 283	0.87 481	0.87 396	0.60 342	0.32 228	0.76 464	0.32 271	0.18 384	0.12 279	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.20 454

IER	0.46 386	0.23 361	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.69 472	0.35 342	0.80 388	0.66 320	0.83 455	0.94 423	0.75 431	0.77 538	0.60 334	0.42 387	0.17 349	0.14 389	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

raft_robust	0.41 337	0.23 361	0.36 193	0.42 397	0.21 161	0.40 278	0.33 301	0.79 385	0.98 512	0.79 419	0.87 396	0.39 204	0.33 244	0.84 503	0.29 247	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.17 380	0.15 255	0.12 184

CSP-Net	0.56 494	0.27 459	0.49 389	0.41 352	0.28 409	1.22 602	0.50 512	1.23 575	0.72 349	0.95 531	0.95 432	0.89 487	0.62 453	0.83 498	0.62 497	0.26 533	0.17 472	0.17 281	0.17 380	0.18 372	0.17 380

FTStereo	0.56 494	0.20 259	0.37 210	0.41 352	0.25 301	0.40 278	0.79 614	0.66 287	0.43 209	1.09 581	3.27 657	0.70 399	0.73 521	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.30 554

GrayStereo	0.49 431	0.19 213	0.42 291	0.46 484	0.28 409	0.53 362	0.67 581	0.69 316	0.63 303	1.02 557	1.47 594	0.78 446	0.76 531	0.56 278	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.15 255	0.29 545

Pruner-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.40 316	0.25 301	0.22 30	0.24 124	0.67 297	0.55 274	0.89 495	0.76 323	0.68 390	0.29 188	0.62 352	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.17 380	0.17 344	0.18 398

ICVP	0.46 386	0.25 425	0.38 224	0.48 500	0.28 409	0.58 401	0.43 470	1.00 466	0.70 336	0.67 346	0.95 432	0.75 431	0.55 409	0.53 253	0.54 473	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.17 380	0.19 406	0.20 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 207	0.19 213	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.31 167	0.29 214	0.68 307	0.51 257	0.49 253	0.66 287	0.37 188	0.23 100	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.15 255	0.12 184

sAnonymous2	0.40 326	0.39 552	0.85 555	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 616

CroCo_RVC	0.40 326	0.39 552	0.85 555	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 616

xxxx	1.01 597	0.22 339	0.43 304	0.36 180	0.21 161	0.82 528	0.36 364	1.32 599	0.88 456	0.71 373	0.94 423	0.97 511	0.63 459	0.64 378	10.58 684	0.20 440	0.16 452	0.18 334	0.17 380	0.19 406	0.19 431

test_xeample	1.01 597	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.21 161	0.71 482	0.39 425	1.23 575	0.86 443	0.81 434	1.04 481	0.69 395	0.61 446	0.69 422	10.93 685	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.17 380	0.18 372	0.17 380

GMStereo	0.39 314	0.37 534	0.54 435	0.40 316	0.26 349	0.42 303	0.36 364	0.59 232	1.04 542	0.55 275	0.51 225	0.37 188	0.35 262	0.54 260	0.41 381	0.19 416	0.13 350	0.16 234	0.17 380	0.24 501	0.18 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 481	0.26 442	0.66 493	0.44 438	0.40 556	0.99 562	0.41 453	0.98 460	0.75 369	0.83 455	0.89 408	1.04 534	0.72 518	0.73 447	0.62 497	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.17 380

FENet	0.42 346	0.22 339	0.38 224	0.39 273	0.24 269	0.55 375	0.32 289	0.79 385	0.70 336	0.71 373	0.72 302	0.63 357	0.57 418	0.62 352	0.44 413	0.19 416	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.19 431

RASNet	0.53 469	0.22 339	0.52 423	0.38 241	0.22 190	0.68 470	0.38 403	0.97 457	0.88 456	0.73 390	1.04 481	1.03 532	0.92 579	0.90 527	0.86 552	0.16 300	0.14 389	0.14 151	0.17 380	0.15 255	0.13 232

Selective-IGEV-i16pc	0.56 494	0.20 259	1.13 593	0.40 316	0.31 478	2.00 645	0.66 578	0.68 307	1.11 565	0.51 259	0.81 358	0.68 390	0.36 289	0.67 405	0.40 375	0.31 571	0.17 472	0.17 281	0.18 408	0.19 406	0.20 454

DFGA-Net	0.45 375	0.29 485	0.80 551	0.42 397	0.32 495	0.53 362	0.35 342	0.78 381	0.89 470	0.66 341	0.75 317	0.48 269	0.39 313	0.74 454	0.60 490	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.18 408	0.20 424	0.17 380

G2L-Stereo	0.49 431	0.23 361	0.48 376	0.43 418	0.26 349	0.47 335	0.42 463	0.93 437	0.78 396	0.84 462	0.86 388	0.91 494	0.52 387	0.78 477	0.70 519	0.20 440	0.17 472	0.22 465	0.18 408	0.17 344	0.21 474

DDVS	0.52 462	0.30 494	0.56 446	0.41 352	0.31 478	0.71 482	0.34 317	0.91 433	0.67 323	0.85 466	0.89 408	1.12 558	0.46 357	0.86 514	0.60 490	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.25 510	0.26 521

ACV-stereo	0.62 522	0.34 516	1.00 578	0.43 418	0.31 478	1.20 600	0.40 436	0.75 365	0.83 425	0.64 319	0.77 327	2.10 638	1.03 598	0.81 487	0.64 504	0.21 457	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.21 448	0.21 474

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 346	0.20 259	0.74 531	0.38 241	0.43 575	0.39 272	0.26 157	0.94 442	0.49 248	0.53 269	0.77 327	0.93 502	0.45 351	0.63 363	0.24 126	0.16 300	0.10 93	0.17 281	0.18 408	0.20 424	0.20 454

rvit_stereo_ft	0.33 224	0.25 425	0.47 356	0.52 558	0.32 495	0.33 195	0.47 493	0.49 167	0.50 252	0.34 161	0.41 178	0.41 225	0.32 228	0.48 215	0.34 300	0.22 484	0.14 389	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.14 278

DispNO	0.47 401	0.23 361	0.71 517	0.39 273	0.31 478	0.60 420	0.38 403	0.89 423	0.77 386	0.75 397	0.84 375	0.72 412	0.54 403	0.73 447	0.46 432	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.17 380

CASnet	0.30 193	0.20 259	0.33 145	0.41 352	0.16 23	0.26 79	0.24 124	0.52 190	0.53 263	0.52 266	0.54 244	0.39 204	0.24 110	0.40 130	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.22 465	0.18 408	0.18 372	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 447	0.24 399	0.55 440	0.38 241	0.31 478	0.58 401	0.33 301	0.98 460	0.93 491	0.88 491	1.19 540	0.80 457	0.49 370	0.63 363	0.43 394	0.21 457	0.15 420	0.26 535	0.18 408	0.26 517	0.22 492

gwcnet-sp	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

scenet	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

CASS	0.45 375	0.27 459	0.42 291	0.48 500	0.22 190	0.61 423	0.34 317	0.97 457	0.62 292	0.71 373	0.85 385	0.61 348	0.55 409	0.57 290	0.41 381	0.29 561	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.22 471	0.28 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 413	0.23 361	0.70 512	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

RAFT+CT+SA	0.39 314	0.23 361	0.36 193	0.51 545	0.27 384	0.29 130	0.46 486	0.75 365	0.80 407	0.51 259	0.89 408	0.41 225	0.40 319	0.78 477	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.15 255	0.14 278

test_5	0.43 356	0.24 399	0.43 304	0.52 558	0.28 409	0.28 118	0.42 463	0.72 344	0.82 420	0.62 299	0.91 415	0.72 412	0.55 409	0.79 483	0.35 318	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.16 358

NINENet	0.50 447	0.29 485	0.51 417	0.45 463	0.32 495	0.70 477	0.34 317	1.10 511	0.88 456	0.80 421	0.94 423	0.65 376	0.49 370	0.73 447	0.51 458	0.22 484	0.20 524	0.25 516	0.18 408	0.22 471	0.21 474

GMOStereo	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

error version	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

test-v	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

AACVNet	0.50 447	0.23 361	0.49 389	0.46 484	0.29 437	0.52 354	0.38 403	0.90 428	0.55 274	0.81 434	1.03 475	1.00 521	0.70 510	0.83 498	0.54 473	0.21 457	0.18 494	0.24 503	0.18 408	0.23 488	0.20 454

ADLNet2	0.55 483	0.25 425	0.65 487	0.47 492	0.30 456	0.83 531	0.50 512	1.05 492	0.95 504	0.80 421	0.98 450	0.99 517	0.69 497	0.77 472	0.73 527	0.20 440	0.16 452	0.17 281	0.18 408	0.21 448	0.21 474

CrosDoStereo	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 572	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

PSM-softLoss	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

KMStereo	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

DeepStereo_LL	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 572	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

THIR-Stereo	0.50 447	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.23 238	0.75 497	0.67 581	0.66 287	0.87 452	1.02 557	1.40 578	0.72 412	0.76 531	0.62 352	0.42 387	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.15 310

test-2	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

HGLStereo	0.56 494	0.28 473	0.57 450	0.50 529	0.37 535	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.78 396	0.86 473	1.14 521	0.89 487	0.82 554	0.76 464	0.73 527	0.21 457	0.20 524	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.21 474

GANet-RSSM	0.47 401	0.21 298	0.37 210	0.38 241	0.25 301	0.58 401	0.36 364	1.07 500	0.78 396	0.68 352	1.01 461	0.86 472	0.67 487	0.62 352	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.17 380

AdaStereo	0.50 447	0.32 503	0.47 356	0.48 500	0.25 301	0.67 468	0.32 289	1.17 551	0.88 456	0.75 397	0.99 455	0.75 431	0.49 370	0.67 405	0.46 432	0.27 543	0.12 279	0.28 556	0.18 408	0.23 488	0.18 398
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.
S2M2_L	0.26 130	0.22 339	0.33 145	0.31 40	0.25 301	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 194	0.25 67	0.36 157	0.30 133	0.25 122	0.30 42	0.26 186	0.22 484	0.19 512	0.17 281	0.19 439	0.21 448	0.18 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.47 401	0.26 442	0.50 402	0.35 152	0.22 190	0.69 472	0.38 403	1.15 538	0.81 415	0.78 414	0.82 364	0.62 355	0.53 391	0.63 363	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.21 450	0.19 439	0.21 448	0.19 431

test_sample3	0.46 386	0.25 425	0.50 402	0.35 152	0.23 238	0.69 472	0.37 381	1.15 538	0.81 415	0.75 397	0.79 348	0.66 382	0.49 370	0.63 363	0.46 432	0.21 457	0.15 420	0.20 408	0.19 439	0.21 448	0.19 431

xx1	0.39 314	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.65 376	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

1111x	0.55 483	0.22 339	0.46 344	0.38 241	0.20 131	0.66 463	0.43 470	1.23 575	0.99 517	0.71 373	0.99 455	0.95 506	0.69 497	0.90 527	1.08 599	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.18 398

LL-Strereo	0.57 502	0.27 459	0.68 502	0.48 500	0.34 516	0.39 272	0.48 501	0.94 442	0.97 508	0.83 455	0.78 338	1.10 554	1.18 613	1.33 608	0.49 446	0.17 349	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.16 305	0.17 380

qqq	0.40 326	0.26 442	0.44 314	0.36 180	0.22 190	0.46 329	0.36 364	0.85 405	0.54 267	0.56 278	0.69 295	0.65 376	0.53 391	0.55 267	0.45 422	0.17 349	0.16 452	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

BUS	0.45 375	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.70 477	0.34 317	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.65 376	0.49 370	0.64 378	0.51 458	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

Wz-Net-LNSev	0.71 545	0.51 589	1.36 625	0.50 529	0.41 563	1.15 592	0.69 591	1.21 562	1.07 558	1.02 557	1.12 509	1.08 547	0.87 567	0.89 525	0.89 571	0.24 513	0.22 541	0.21 450	0.19 439	0.26 517	0.26 521

BSDual-CNN	0.46 386	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

hknet	0.49 431	0.25 425	0.51 417	0.45 463	0.29 437	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.83 425	0.75 397	0.80 351	0.97 511	0.61 446	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

Sa-1000	0.48 413	0.24 399	0.41 270	0.45 463	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.81 392	0.93 491	0.82 443	1.50 595	0.53 295	0.45 351	0.92 537	0.30 254	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

SA	0.44 364	0.25 425	0.46 344	0.46 484	0.24 269	0.43 307	0.36 364	0.75 365	0.96 505	0.59 285	1.03 475	0.48 269	0.52 387	0.94 550	0.32 271	0.16 300	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

test_4	0.36 266	0.18 171	0.31 106	0.44 438	0.25 301	0.20 19	0.34 317	0.56 211	0.41 194	0.59 285	1.45 591	0.43 244	0.25 122	0.63 363	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.11 127

UDGNet	0.48 413	0.77 628	0.50 402	0.48 500	0.31 478	0.41 296	0.34 317	0.70 331	0.92 485	0.65 328	0.60 266	0.58 321	0.43 335	0.63 363	0.41 381	0.32 583	0.15 420	0.66 640	0.19 439	0.36 581	0.21 474

TRStereo	0.37 282	0.27 459	0.59 455	0.47 492	0.41 563	0.29 130	0.30 234	0.84 402	0.59 287	0.52 266	0.41 178	0.52 291	0.26 139	0.73 447	0.27 205	0.17 349	0.12 279	0.19 378	0.19 439	0.13 140	0.11 127

LCNet	0.41 337	0.20 259	0.32 126	0.44 438	0.24 269	0.47 335	0.29 214	0.67 297	0.53 263	0.72 384	1.03 475	0.66 382	0.60 440	0.58 311	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.36 588

GMM-Stereo	0.44 364	0.19 213	0.36 193	0.42 397	0.25 301	0.51 349	0.47 493	0.71 339	0.53 263	0.76 404	1.37 572	0.76 438	0.38 301	0.60 334	0.33 284	0.15 244	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.16 305	0.27 531

sCroCo_RVC	0.35 248	0.28 473	0.69 508	0.51 545	0.39 551	0.41 296	0.31 262	0.49 167	0.45 225	0.31 135	0.48 207	0.38 197	0.32 228	0.46 195	0.32 271	0.21 457	0.22 541	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.20 454

MMNet	0.55 483	0.25 425	0.61 463	0.43 418	0.34 516	1.07 576	0.39 425	0.87 416	0.91 480	0.91 508	0.93 422	0.86 472	0.76 531	0.81 487	0.76 532	0.15 244	0.14 389	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.16 358

aanetorigin	0.83 574	0.56 603	1.87 642	0.49 515	0.38 545	0.56 389	0.66 578	0.70 331	1.00 524	2.42 658	2.02 628	1.31 585	1.18 613	0.93 543	1.13 606	0.20 440	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.27 528	0.30 554

EDNetEfficientorigin	9.93 685	1.15 652	175.16 715	0.48 500	0.36 528	1.04 573	0.68 586	1.24 582	2.69 662	3.17 672	2.50 641	2.30 643	2.07 658	1.76 636	2.21 648	0.20 440	0.18 494	0.24 503	0.19 439	0.51 621	0.50 633

ac_64	0.52 462	0.22 339	0.50 402	0.45 463	0.28 409	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.61 290	0.91 508	0.83 370	1.07 545	0.68 493	0.74 454	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.15 310

cf-r	0.47 401	0.23 361	0.41 270	0.39 273	0.23 238	0.59 413	0.37 381	0.88 421	0.85 438	0.72 384	1.05 486	0.94 504	0.62 453	0.56 278	0.54 473	0.21 457	0.14 389	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.15 310

DN-CSS_ROB	0.43 356	0.26 442	0.62 466	0.40 316	0.29 437	0.44 315	0.27 179	0.77 375	0.75 369	0.72 384	1.09 502	0.48 269	0.43 335	0.69 422	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.18 372	0.16 358

Selective-IGEV-i16pb	1.07 609	0.24 399	9.45 676	0.41 352	0.32 495	1.76 639	0.59 558	1.00 466	1.54 627	0.66 341	1.20 541	0.98 515	0.57 418	0.78 477	0.62 497	0.27 543	0.17 472	0.18 334	0.20 464	0.21 448	0.23 499

Select-FE	0.46 386	0.24 399	0.88 562	0.42 397	0.35 523	0.33 195	0.19 23	0.90 428	0.37 166	0.60 289	1.01 461	0.97 511	0.80 549	0.72 440	0.28 228	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.20 464	0.15 255	0.24 508

z-mn7	1.00 596	0.50 585	1.70 638	0.53 568	0.36 528	1.75 638	0.71 602	1.22 570	2.28 653	0.96 532	2.54 642	1.42 605	0.95 588	2.19 655	1.54 626	0.22 484	0.19 512	0.21 450	0.20 464	0.27 528	0.25 515

DCVSM-stereo	0.49 431	0.27 459	0.53 430	0.39 273	0.29 437	0.51 349	0.26 157	0.75 365	0.75 369	1.11 585	0.75 317	1.05 538	0.72 518	0.60 334	0.47 439	0.20 440	0.19 512	0.24 503	0.20 464	0.25 510	0.30 554

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 413	0.21 298	1.26 610	0.39 273	0.51 607	0.28 118	0.30 234	1.25 586	0.44 216	0.68 352	1.11 505	0.86 472	0.33 244	0.67 405	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.20 464	0.22 471	0.24 508

test_sample5	0.47 401	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.77 410	0.94 423	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

H2IRNET	0.37 282	0.20 259	0.33 145	0.38 241	0.25 301	0.27 97	0.23 106	0.59 232	0.72 349	0.39 207	0.90 412	0.74 429	0.55 409	0.52 244	0.43 394	0.15 244	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.13 232

mmm	0.44 364	0.27 459	0.46 344	0.38 241	0.24 269	0.61 423	0.35 342	0.94 442	0.53 263	0.72 384	1.05 486	0.63 357	0.50 380	0.57 290	0.45 422	0.18 384	0.15 420	0.23 486	0.20 464	0.20 424	0.18 398

DualNet	0.48 413	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.80 421	1.03 475	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

LL-Strereo2	0.35 248	0.24 399	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.35 221	0.24 124	0.67 297	0.44 216	0.54 273	0.51 225	0.66 382	0.25 122	0.66 394	0.30 254	0.14 169	0.12 279	0.23 486	0.20 464	0.18 372	0.13 232

ToySt	0.49 431	0.27 459	0.75 537	0.40 316	0.27 384	0.64 451	0.49 507	0.84 402	0.77 386	0.60 289	0.83 370	0.88 483	0.66 484	0.70 429	0.56 480	0.16 300	0.17 472	0.21 450	0.20 464	0.21 448	0.19 431

psmg	0.49 431	0.25 425	0.43 304	0.41 352	0.28 409	0.85 535	0.43 470	0.99 462	0.76 377	0.91 508	0.94 423	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.15 420	0.20 408	0.20 464	0.18 372	0.18 398

PSMNet-ADL	0.48 413	0.27 459	0.40 259	0.48 500	0.30 456	0.68 470	0.37 381	0.90 428	0.80 407	0.61 296	0.80 351	0.92 499	0.62 453	0.72 440	0.63 501	0.23 501	0.18 494	0.18 334	0.20 464	0.22 471	0.20 454

PFNet+	0.40 326	0.19 213	0.49 389	0.39 273	0.25 301	0.28 118	0.23 106	0.64 276	0.70 336	0.85 466	0.79 348	0.64 363	0.35 262	0.72 440	0.34 300	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.20 464	0.16 305	0.20 454

RAFT	0.45 375	0.22 339	0.45 327	0.47 492	0.26 349	0.54 369	0.47 493	0.66 287	0.58 286	0.80 421	0.82 364	0.94 504	0.57 418	0.75 460	0.34 300	0.17 349	0.15 420	0.22 465	0.20 464	0.16 305	0.12 184

HCRNet	0.44 364	0.34 516	0.41 270	0.53 568	0.26 349	0.53 362	0.29 214	0.83 399	0.63 303	0.71 373	0.81 358	0.77 444	0.50 380	0.66 394	0.36 334	0.24 513	0.16 452	0.24 503	0.20 464	0.21 448	0.18 398

SFCPSM	0.47 401	0.21 298	0.55 440	0.40 316	0.27 384	0.87 539	0.37 381	1.33 601	0.77 386	0.80 421	0.84 375	0.54 299	0.49 370	0.57 290	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.15 310

UPFNet	0.53 469	0.24 399	0.51 417	0.45 463	0.38 545	0.84 534	0.49 507	0.99 462	0.75 369	0.87 481	0.88 404	0.86 472	0.64 470	0.80 484	0.71 524	0.20 440	0.20 524	0.20 408	0.20 464	0.19 406	0.15 310

EDNetEfficient	1.46 637	0.80 630	6.12 671	0.47 492	0.39 551	0.69 472	0.83 617	0.90 428	2.77 664	3.50 675	1.96 625	1.66 624	2.03 657	1.26 600	4.18 670	0.21 457	0.18 494	0.21 450	0.20 464	0.41 599	0.39 602

GwcNet-RSSM	0.49 431	0.24 399	0.42 291	0.40 316	0.23 238	0.55 375	0.38 403	0.93 437	0.93 491	0.71 373	1.16 532	0.86 472	0.60 440	0.62 352	0.66 509	0.21 457	0.14 389	0.19 378	0.20 464	0.16 305	0.15 310

NVstereo2D	0.60 519	0.30 494	0.75 537	0.48 500	0.43 575	0.89 540	0.48 501	1.05 492	1.15 574	0.66 341	0.86 388	0.88 483	0.70 510	0.99 553	0.65 506	0.32 583	0.15 420	0.28 556	0.20 464	0.40 593	0.36 588

PWC_ROB	0.87 578	0.52 597	1.28 611	0.50 529	0.32 495	0.91 543	0.37 381	1.36 610	1.46 621	1.61 628	2.59 646	1.16 569	1.01 597	1.34 610	1.40 623	0.25 523	0.18 494	0.28 556	0.20 464	0.29 536	0.28 538

PWCDC_ROB	0.89 582	0.49 581	0.80 551	0.74 633	0.40 556	1.03 569	0.39 425	1.33 601	2.35 658	1.02 557	3.77 664	0.81 460	0.92 579	1.20 590	0.90 573	0.34 598	0.22 541	0.24 503	0.20 464	0.34 570	0.29 545

AIO-test1	0.38 297	0.18 171	0.38 224	0.50 529	0.24 269	0.46 329	0.30 234	0.70 331	1.19 581	0.40 216	0.71 301	0.45 255	0.29 188	0.53 253	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.13 140	0.17 380

rvit_0105_6	0.38 297	0.28 473	0.64 481	0.50 529	0.30 456	0.39 272	0.38 403	0.51 180	0.67 323	0.40 216	0.45 193	0.50 280	0.41 327	0.54 260	0.36 334	0.27 543	0.26 574	0.24 503	0.21 487	0.22 471	0.16 358

UGAM	0.52 462	0.22 339	0.46 344	0.45 463	0.25 301	0.41 296	0.52 531	0.62 255	1.16 575	0.76 404	1.13 516	1.32 590	0.57 418	1.00 556	0.53 468	0.17 349	0.14 389	0.25 516	0.21 487	0.15 255	0.13 232

ITSA-stereo	0.53 469	0.28 473	0.52 423	0.40 316	0.23 238	0.56 389	0.34 317	1.24 582	1.24 590	0.80 421	0.81 358	0.72 412	0.58 428	0.82 490	0.65 506	0.21 457	0.17 472	0.23 486	0.21 487	0.22 471	0.26 521

ffm	0.44 364	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

ff1	0.49 431	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

mmx	0.53 469	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

xxx	0.53 469	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 561	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

anonymousa	0.49 431	0.20 259	0.42 291	0.38 241	0.23 238	0.91 543	0.35 342	0.75 365	0.62 292	0.85 466	1.54 600	1.06 540	0.66 484	0.51 237	0.43 394	0.16 300	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.16 305	0.14 278

dad	0.58 509	0.50 585	0.64 481	0.43 418	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.78 381	1.25 596	1.01 554	1.17 534	1.15 568	0.53 391	0.68 416	0.50 448	0.35 602	0.23 551	0.37 599	0.21 487	0.29 536	0.20 454

Anonymous3	0.46 386	0.34 516	0.86 560	0.50 529	0.37 535	0.81 520	0.50 512	0.72 344	0.65 316	0.51 259	0.65 280	0.45 255	0.45 351	0.64 378	0.38 359	0.24 513	0.24 560	0.22 465	0.21 487	0.23 488	0.23 499

delet	0.55 483	0.24 399	0.55 440	0.44 438	0.33 507	1.07 576	0.50 512	1.00 466	0.86 443	0.85 466	0.96 436	0.90 492	0.63 459	0.83 498	0.74 530	0.18 384	0.18 494	0.20 408	0.21 487	0.16 305	0.15 310

CFNet-ft	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

DSFCA	0.55 483	0.25 425	0.62 466	0.40 316	0.36 528	0.74 491	0.52 531	1.04 487	0.82 420	1.06 572	0.84 375	0.89 487	0.63 459	0.99 553	0.58 483	0.25 523	0.21 534	0.21 450	0.21 487	0.21 448	0.19 431

ADCP+	1.06 607	0.35 522	1.51 633	0.49 515	0.51 607	1.45 621	0.55 545	1.25 586	1.03 536	1.16 590	1.15 527	1.10 554	1.07 603	1.56 623	6.75 680	0.19 416	0.16 452	0.23 486	0.21 487	0.28 532	0.21 474

CFNet_RVC	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

DPSNet	0.99 595	0.42 563	1.88 643	0.53 568	0.41 563	1.59 629	1.26 654	2.21 658	1.43 616	1.10 583	1.11 505	1.46 608	1.95 655	1.34 610	1.26 613	0.34 598	0.25 568	0.25 516	0.21 487	0.46 612	0.37 593

StereoDRNet-Refined	0.58 509	0.32 503	0.54 435	0.46 484	0.30 456	0.96 555	0.40 436	1.00 466	0.94 498	1.12 586	1.08 499	0.96 509	0.67 487	0.90 527	0.89 571	0.17 349	0.13 350	0.22 465	0.21 487	0.20 424	0.19 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.04 602	0.38 544	1.32 618	0.54 575	0.29 437	0.89 540	0.72 604	1.52 634	1.24 590	1.05 568	1.41 580	2.98 653	1.49 633	2.74 664	2.83 659	0.22 484	0.14 389	0.20 408	0.22 505	0.32 557	0.32 568

zh-mn7	1.08 612	0.65 616	4.00 665	0.52 558	0.38 545	1.16 595	0.62 568	1.15 538	1.77 640	1.74 636	2.31 632	1.17 570	0.91 574	2.10 650	1.77 635	0.24 513	0.21 534	0.22 465	0.22 505	0.25 510	0.28 538

w-ln-seven-2	0.76 555	0.43 565	2.32 649	0.52 558	0.38 545	0.90 542	0.65 575	1.11 517	1.12 569	1.19 595	1.28 556	1.09 550	0.99 593	1.07 570	0.87 558	0.20 440	0.19 512	0.23 486	0.22 505	0.26 517	0.22 492

rvit_0105_4	0.41 337	0.29 485	0.71 517	0.50 529	0.29 437	0.41 296	0.41 453	0.55 207	0.73 356	0.45 236	0.48 207	0.55 304	0.44 346	0.57 290	0.36 334	0.28 554	0.26 574	0.25 516	0.22 505	0.23 488	0.18 398

test_sample6	0.49 431	0.26 442	0.50 402	0.37 204	0.22 190	0.63 444	0.40 436	1.12 523	0.83 425	0.80 421	1.03 475	0.66 382	0.55 409	0.67 405	0.46 432	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.23 488	0.21 474

KYRaft	0.48 413	0.20 259	0.38 224	0.44 438	0.23 238	0.44 315	0.37 381	0.66 287	0.41 194	0.94 523	1.73 611	0.79 448	0.41 327	0.63 363	0.31 262	0.16 300	0.11 217	0.18 334	0.22 505	0.16 305	0.78 645

ADLNet	0.55 483	0.27 459	0.51 417	0.44 438	0.35 523	0.78 508	0.46 486	1.08 504	0.86 443	0.99 544	0.98 450	0.92 499	0.63 459	0.69 422	0.81 542	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474

ARAFT	0.47 401	0.24 399	0.79 549	0.42 397	0.25 301	0.55 375	0.55 545	0.75 365	0.81 415	0.89 495	0.75 317	0.73 423	0.47 361	0.88 519	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.23 486	0.22 505	0.14 191	0.13 232

RAFT + AFF	0.53 469	0.29 485	0.75 537	0.51 545	0.32 495	0.63 444	0.60 561	1.00 466	0.91 480	0.78 414	0.87 396	0.83 462	0.58 428	0.80 484	0.47 439	0.17 349	0.20 524	0.23 486	0.22 505	0.18 372	0.18 398

GwcNet	0.69 539	0.36 527	1.10 589	0.51 545	0.42 569	1.08 580	0.50 512	1.21 562	1.16 575	1.00 549	1.37 572	1.06 540	0.79 545	0.92 537	0.94 577	0.25 523	0.24 560	0.24 503	0.22 505	0.23 488	0.26 521

hitnet-ft	0.55 483	0.27 459	0.39 246	0.41 352	0.28 409	0.78 508	0.40 436	0.92 435	0.90 473	0.82 443	1.01 461	1.13 564	0.70 510	0.78 477	0.67 512	0.28 554	0.20 524	0.28 556	0.22 505	0.29 536	0.26 521

GANet	0.70 541	0.37 534	0.55 440	0.51 545	0.34 516	0.94 549	0.96 633	1.08 504	0.94 498	1.04 566	1.98 626	1.13 564	0.88 571	1.12 580	0.66 509	0.25 523	0.26 574	0.27 548	0.22 505	0.31 551	0.22 492

TDLM	0.57 502	0.33 511	0.49 389	0.51 545	0.30 456	0.66 463	0.73 606	1.03 484	1.01 528	0.82 443	1.10 504	0.84 465	0.70 510	0.86 514	0.58 483	0.28 554	0.17 472	0.25 516	0.22 505	0.26 517	0.19 431

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 469	0.32 503	0.64 481	0.44 438	0.30 456	0.66 463	0.44 479	1.04 487	0.88 456	0.91 508	0.91 415	0.99 517	0.60 440	0.68 416	0.60 490	0.21 457	0.17 472	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 469	0.34 516	0.59 455	0.41 352	0.30 456	0.50 345	0.43 470	1.19 555	0.70 336	0.85 466	1.05 486	0.86 472	0.55 409	0.84 503	0.51 458	0.29 561	0.23 551	0.22 465	0.22 505	0.26 517	0.25 515

DLCB_ROB	0.58 509	0.28 473	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.77 504	0.50 512	0.99 462	0.92 485	1.04 566	1.14 521	1.21 572	0.69 497	0.88 519	0.69 516	0.20 440	0.20 524	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.18 398

MultiAttention	3.58 671	0.24 399	0.62 466	0.54 575	0.34 516	22.90 693	2.72 685	1.60 639	1.13 570	0.80 421	1.81 616	1.14 567	0.43 335	35.29 705	0.61 494	0.17 349	0.12 279	0.23 486	0.23 521	0.34 570	0.29 545

AIO-test2	0.39 314	0.21 298	0.41 270	0.47 492	0.25 301	0.45 324	0.35 342	0.77 375	1.27 600	0.36 175	0.87 396	0.37 188	0.30 207	0.47 204	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.21 450	0.23 521	0.15 255	0.13 232

rvit_0105_5	0.42 346	0.31 499	0.73 526	0.50 529	0.29 437	0.44 315	0.42 463	0.61 250	0.74 364	0.51 259	0.51 225	0.60 342	0.47 361	0.57 290	0.38 359	0.27 543	0.25 568	0.25 516	0.23 521	0.22 471	0.18 398

fast-acv-ft	0.64 525	0.30 494	0.73 526	0.45 463	0.34 516	1.17 596	0.49 507	0.86 409	0.98 512	1.02 557	1.36 569	1.29 582	0.85 562	0.76 464	0.81 542	0.21 457	0.23 551	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.20 454

Wz-Net-MNSev	0.76 555	0.40 557	1.34 620	0.50 529	0.40 556	1.44 620	0.83 617	1.15 538	1.16 575	1.25 607	1.20 541	1.13 564	0.81 550	1.16 584	1.00 591	0.22 484	0.19 512	0.24 503	0.23 521	0.28 532	0.26 521

rafts_anoy	0.37 282	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.33 301	0.67 297	0.90 473	0.58 283	0.66 287	0.45 255	0.33 244	0.47 204	0.39 367	0.16 300	0.11 217	0.21 450	0.23 521	0.17 344	0.14 278

pcwnet_v2	0.58 509	0.28 473	0.84 554	0.45 463	0.35 523	0.61 423	0.35 342	1.27 590	1.21 585	0.99 544	1.27 554	0.72 412	0.58 428	0.67 405	0.48 443	0.27 543	0.21 534	0.24 503	0.23 521	0.29 536	0.29 545

psm_up	0.55 483	0.26 442	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.65 461	0.56 551	1.04 487	0.82 420	0.82 443	0.88 404	1.01 525	0.94 585	0.74 454	0.61 494	0.21 457	0.25 568	0.26 535	0.23 521	0.21 448	0.20 454

FAT-Stereo	0.73 551	0.33 511	0.75 537	0.49 515	0.37 535	0.71 482	0.59 558	1.36 610	1.30 605	1.03 565	1.40 578	1.59 623	1.15 609	0.87 516	0.86 552	0.28 554	0.28 587	0.28 556	0.23 521	0.28 532	0.38 599

DMCA-RVC	0.51 454	0.30 494	0.59 455	0.50 529	0.32 495	0.54 369	0.38 403	0.86 409	0.68 328	0.94 523	0.86 388	0.91 494	0.68 493	0.70 429	0.59 488	0.23 501	0.18 494	0.31 574	0.23 521	0.26 517	0.19 431

FADNet_RVC	0.55 483	0.37 534	1.17 600	0.44 438	0.31 478	0.56 389	0.34 317	1.06 496	0.88 456	0.67 346	0.90 412	0.61 348	0.65 476	0.93 543	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.26 535	0.23 521	0.31 551	0.28 538

ADCRef	0.80 565	0.43 565	1.32 618	0.50 529	0.45 586	1.07 576	0.51 528	1.07 500	0.98 512	1.17 591	1.42 582	0.87 478	0.91 574	0.85 509	3.19 661	0.18 384	0.16 452	0.23 486	0.23 521	0.22 471	0.21 474

RYNet	0.72 549	0.35 522	0.64 481	0.53 568	0.67 633	1.31 610	0.67 581	1.20 560	1.18 579	1.05 568	0.87 396	1.27 579	0.93 584	0.93 543	1.27 615	0.22 484	0.16 452	0.26 535	0.23 521	0.40 593	0.39 602

CFNet	0.51 454	0.29 485	0.46 344	0.41 352	0.27 384	0.70 477	0.32 289	1.13 525	1.00 524	0.72 384	1.07 496	0.85 467	0.60 440	0.76 464	0.52 465	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.16 358

StereoDRNet	0.64 525	0.33 511	0.68 502	0.51 545	0.43 575	1.03 569	0.53 536	1.47 624	0.99 517	1.10 583	0.87 396	1.07 545	0.71 514	0.82 490	0.88 561	0.23 501	0.19 512	0.25 516	0.23 521	0.27 528	0.19 431

SANet	1.07 609	0.41 561	1.06 584	0.48 500	0.30 456	1.41 616	0.94 631	1.42 619	3.36 670	1.58 625	2.43 639	2.33 645	1.70 645	1.34 610	1.07 598	0.28 554	0.24 560	0.26 535	0.23 521	0.34 570	0.30 554

StereoVision	0.42 346	0.28 473	0.45 327	0.49 515	0.28 409	0.38 259	0.38 403	0.72 344	0.62 292	0.44 233	1.14 521	0.54 299	0.39 313	0.56 278	0.34 300	0.21 457	0.24 560	0.25 516	0.24 537	0.26 517	0.16 358

coex-ft	6.43 682	1.51 664	87.33 714	0.49 515	0.38 545	1.34 611	1.21 650	1.16 546	8.09 682	12.12 690	2.79 650	2.77 652	3.31 673	1.16 584	3.15 660	0.24 513	0.23 551	0.27 548	0.24 537	0.45 609	0.37 593

ssnet_v2	0.58 509	0.28 473	0.56 446	0.43 418	0.29 437	0.95 552	0.59 558	1.13 525	0.99 517	0.93 520	0.80 351	0.99 517	0.64 470	0.82 490	0.94 577	0.25 523	0.22 541	0.23 486	0.24 537	0.20 424	0.19 431

SACVNet	0.58 509	0.34 516	0.55 440	0.55 582	0.36 528	0.63 444	0.48 501	1.13 525	0.77 386	1.02 557	1.06 493	1.02 530	0.74 524	0.90 527	0.51 458	0.27 543	0.21 534	0.25 516	0.24 537	0.29 536	0.36 588

FINET	0.67 534	0.42 563	1.00 578	0.46 484	0.43 575	0.83 531	0.89 625	1.08 504	1.50 623	0.87 481	1.14 521	0.71 403	0.68 493	0.92 537	0.70 519	0.36 606	0.30 597	0.26 535	0.24 537	0.35 575	0.33 573

Syn2CoEx	0.71 545	0.51 589	0.95 571	0.64 612	0.45 586	0.91 543	0.53 536	1.48 625	1.13 570	0.93 520	1.35 568	1.02 530	0.99 593	0.92 537	0.80 539	0.30 568	0.27 583	0.28 556	0.24 537	0.23 488	0.24 508

RTSC	0.87 578	0.48 577	1.23 607	0.52 558	0.37 535	1.13 589	0.50 512	1.34 603	1.79 641	1.51 621	1.24 549	1.12 558	0.81 550	1.62 627	2.16 647	0.25 523	0.19 512	0.23 486	0.24 537	0.30 545	0.31 564

NaN_ROB	0.69 539	0.44 570	0.69 508	0.51 545	0.33 507	0.97 557	1.06 640	1.22 570	1.19 581	1.24 605	0.96 436	1.08 547	0.78 543	1.20 590	0.67 512	0.24 513	0.30 597	0.23 486	0.24 537	0.23 488	0.25 515

XPNet_ROB	0.70 541	0.35 522	0.68 502	0.52 558	0.40 556	0.79 511	0.85 623	1.16 546	0.94 498	1.33 612	1.15 527	1.38 601	0.83 559	1.03 564	0.90 573	0.32 583	0.25 568	0.26 535	0.24 537	0.31 551	0.28 538

AANet	1.13 616	1.01 648	2.99 657	0.44 438	0.37 535	0.91 543	0.54 540	1.27 590	2.31 656	2.35 656	2.37 638	2.22 640	1.53 634	1.18 587	1.43 624	0.32 583	0.23 551	0.28 556	0.25 546	0.35 575	0.33 573

w-ln-seven	0.96 591	0.48 577	2.41 652	0.54 575	0.50 603	1.41 616	0.70 596	1.67 645	1.81 642	1.49 618	1.50 595	1.26 577	0.87 567	1.15 582	1.80 639	0.23 501	0.21 534	0.25 516	0.25 546	0.31 551	0.26 521

YMNet	0.66 529	0.38 544	0.90 567	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 593	1.29 560	1.12 558	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 606	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

YMNet_1	0.66 529	0.38 544	0.90 567	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 593	1.29 560	1.12 558	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 606	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

rvit_stereo_0075_2	0.47 401	0.37 534	0.70 512	0.53 568	0.46 594	0.43 307	0.36 364	0.81 392	0.67 323	0.55 275	0.74 315	0.59 336	0.43 335	0.63 363	0.43 394	0.32 583	0.23 551	0.35 589	0.25 546	0.30 545	0.25 515

WZ-Net	1.19 623	0.59 607	4.07 666	0.62 609	0.51 607	1.34 611	1.31 659	1.32 599	1.74 639	1.53 624	1.65 605	1.74 627	1.28 622	2.25 657	2.01 644	0.27 543	0.21 534	0.23 486	0.25 546	0.40 593	0.39 602

PSMNet-RSSM	0.48 413	0.22 339	0.38 224	0.42 397	0.25 301	0.50 345	0.37 381	1.10 511	0.77 386	0.70 366	1.06 493	0.84 465	0.64 470	0.62 352	0.47 439	0.23 501	0.15 420	0.23 486	0.25 546	0.20 424	0.19 431

S-Stereo	0.74 552	0.35 522	0.96 573	0.56 585	0.45 586	0.82 528	0.60 561	1.24 582	1.60 635	0.96 532	1.41 580	1.12 558	0.94 585	0.80 484	1.04 596	0.26 533	0.31 606	0.28 556	0.25 546	0.32 557	0.47 626

G-Net	0.95 590	0.46 576	1.04 582	0.64 612	0.48 599	2.12 649	0.64 573	1.01 476	0.87 452	1.75 637	2.82 653	1.30 584	1.64 644	1.06 567	0.96 582	0.36 606	0.29 592	0.35 589	0.25 546	0.45 609	0.42 609

stereogan	0.80 565	0.31 499	0.71 517	0.59 597	0.50 603	1.72 637	0.48 501	1.35 607	1.37 610	1.00 549	1.46 593	1.56 620	0.95 588	1.29 603	0.84 547	0.28 554	0.29 592	0.29 565	0.25 546	0.38 590	0.38 599

ADCL	1.04 602	0.38 544	1.35 621	0.50 529	0.39 551	1.61 630	0.89 625	1.29 594	1.39 613	1.29 609	1.50 595	1.24 575	1.24 618	1.37 616	4.87 673	0.21 457	0.19 512	0.25 516	0.25 546	0.29 536	0.27 531

DANet	0.71 545	0.45 574	0.91 569	0.59 597	0.40 556	0.81 520	0.40 436	0.97 457	0.84 430	1.20 600	1.22 543	1.33 593	0.88 571	1.16 584	1.24 611	0.27 543	0.23 551	0.31 574	0.25 546	0.35 575	0.32 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.57 502	0.33 511	0.44 314	0.47 492	0.32 495	0.67 468	0.61 566	1.05 492	0.93 491	0.85 466	1.04 481	1.01 525	0.73 521	0.83 498	0.52 465	0.29 561	0.19 512	0.27 548	0.25 546	0.31 551	0.21 474

DRN-Test	0.66 529	0.32 503	0.66 493	0.50 529	0.39 551	1.15 592	0.61 566	1.49 627	1.01 528	1.12 586	1.08 499	1.06 540	0.69 497	0.77 472	0.94 577	0.23 501	0.17 472	0.26 535	0.25 546	0.25 510	0.21 474

SGM_RVC	0.97 593	0.28 473	0.41 270	0.39 273	0.22 190	1.55 626	0.73 606	1.51 631	1.25 596	2.25 654	1.92 622	2.58 650	1.56 638	2.02 648	1.19 609	0.27 543	0.27 583	0.27 548	0.25 546	0.25 510	0.25 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.29 176	0.19 213	0.39 246	0.47 492	0.26 349	0.46 329	0.25 136	0.43 128	0.31 99	0.29 123	0.26 75	0.35 176	0.26 139	0.40 130	0.37 350	0.21 457	0.15 420	0.22 465	0.26 561	0.16 305	0.16 358

test_sample7	0.52 462	0.29 485	0.50 402	0.36 180	0.27 384	0.62 431	0.41 453	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.26 533	0.20 524	0.27 548	0.26 561	0.27 528	0.24 508

SDNR	0.86 577	0.37 534	1.47 631	0.40 316	0.38 545	3.38 670	0.33 301	0.90 428	0.98 512	0.99 544	2.09 631	0.59 336	0.71 514	1.29 603	0.70 519	0.51 635	0.56 652	0.36 594	0.26 561	0.43 604	0.46 621

Wz-Net-SNSev	0.91 586	0.73 623	2.13 646	0.56 585	0.45 586	0.95 552	1.13 645	1.34 603	1.24 590	1.02 557	1.30 563	1.46 608	0.86 564	1.81 638	1.50 625	0.25 523	0.23 551	0.25 516	0.26 561	0.32 557	0.29 545

PSM-AAD	0.48 413	0.20 259	0.37 210	0.43 418	0.23 238	0.56 389	0.50 512	0.65 277	0.70 336	1.07 575	1.12 509	0.58 321	0.92 579	0.61 343	0.32 271	0.15 244	0.11 217	0.25 516	0.26 561	0.18 372	0.43 615

AnonymousM	0.41 337	0.81 631	0.29 71	0.34 109	0.22 190	0.28 118	0.38 403	0.53 202	0.41 194	0.70 366	0.49 211	0.47 264	0.27 153	0.41 140	0.31 262	0.15 244	0.12 279	1.51 658	0.26 561	0.12 91	0.10 58

ETE_ROB	0.70 541	0.49 581	0.73 526	0.56 585	0.36 528	0.79 511	0.87 624	1.14 534	0.93 491	1.19 595	1.18 536	1.39 602	0.82 554	0.99 553	0.80 539	0.26 533	0.21 534	0.31 574	0.26 561	0.33 564	0.34 581

zh-sn7	1.09 613	0.75 625	3.23 659	0.57 591	0.42 569	1.11 585	0.89 625	1.19 555	1.27 600	1.41 616	1.98 626	1.25 576	1.47 632	1.99 647	2.62 656	0.26 533	0.26 574	0.26 535	0.27 568	0.35 575	0.30 554

psmorigin	0.82 569	0.51 589	2.09 645	0.49 515	0.41 563	0.85 535	0.50 512	1.04 487	0.88 456	1.45 617	1.43 585	1.50 614	1.06 601	1.22 596	0.97 583	0.31 571	0.32 612	0.27 548	0.27 568	0.33 564	0.42 609

FADNet-RVC-Resample	0.56 494	0.33 511	1.16 596	0.49 515	0.34 516	0.71 482	0.43 470	1.01 476	0.93 491	0.82 443	0.87 396	0.74 429	0.67 487	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.18 494	0.26 535	0.27 568	0.26 517	0.27 531

AF-Net	0.81 568	0.39 552	0.68 502	0.64 612	0.54 614	0.91 543	0.51 528	1.61 641	1.31 606	0.96 532	2.02 628	1.46 608	1.26 621	1.11 579	0.99 587	0.32 583	0.24 560	0.39 604	0.27 568	0.30 545	0.25 515

UCFNet_RVC	0.49 431	0.26 442	0.35 182	0.39 273	0.26 349	0.64 451	0.36 364	1.15 538	0.84 430	0.67 346	0.88 404	0.88 483	0.59 436	0.58 311	0.45 422	0.24 513	0.17 472	0.27 548	0.27 568	0.25 510	0.23 499

PS-NSSS	0.58 509	0.44 570	0.62 466	0.42 397	0.33 507	0.66 463	0.58 555	1.02 480	0.86 443	0.77 410	1.28 556	0.72 412	0.64 470	0.82 490	0.59 488	0.31 571	0.26 574	0.40 607	0.27 568	0.33 564	0.26 521

TCMNet	0.66 529	0.39 552	0.98 576	0.59 597	0.61 627	0.96 555	0.55 545	1.05 492	0.90 473	0.84 462	1.14 521	0.89 487	0.65 476	0.85 509	1.01 592	0.26 533	0.26 574	0.31 574	0.28 574	0.32 557	0.29 545

rvit_0105_3	0.47 401	0.34 516	0.77 547	0.54 575	0.31 478	0.49 343	0.47 493	0.63 263	0.79 405	0.65 328	0.59 264	0.64 363	0.50 380	0.65 385	0.39 367	0.29 561	0.27 583	0.29 565	0.28 574	0.21 448	0.20 454

GASNet	0.67 534	0.72 622	0.96 573	0.70 629	0.48 599	0.62 431	0.47 493	1.08 504	1.03 536	0.94 523	0.82 364	0.93 502	0.83 559	1.33 608	0.80 539	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.28 574	0.44 605	0.24 508

FADNet-RVC	0.60 519	0.53 600	1.14 595	0.46 484	0.39 551	0.61 423	0.39 425	1.12 523	0.87 452	0.70 366	0.84 375	1.04 534	0.55 409	0.94 550	0.69 516	0.26 533	0.25 568	0.28 556	0.28 574	0.31 551	0.31 564

edge stereo	0.76 555	0.38 544	0.74 531	0.52 558	0.43 575	0.80 515	0.53 536	1.28 593	1.06 552	1.28 608	1.38 577	1.81 628	1.11 606	1.08 573	0.85 551	0.33 592	0.32 612	0.41 611	0.28 574	0.32 557	0.36 588

MDST_ROB	0.91 586	0.27 459	0.85 555	0.63 611	0.41 563	2.53 653	0.71 602	1.60 639	1.13 570	2.83 665	1.73 611	0.97 511	0.69 497	1.61 626	0.73 527	0.25 523	0.22 541	0.32 580	0.28 574	0.25 510	0.24 508

RTS	1.98 653	0.96 643	11.36 680	0.65 617	0.57 622	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

RTSA	1.98 653	0.96 643	11.36 680	0.65 617	0.57 622	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

DStereoO	0.96 591	0.70 621	0.72 522	0.62 609	0.45 586	0.74 491	0.92 630	1.09 508	1.29 604	1.19 595	1.23 547	0.99 517	1.71 646	1.29 603	0.99 587	2.01 677	0.35 622	0.77 644	0.30 582	1.42 658	0.38 599

Wz-Net-TNSev	1.14 617	1.06 651	4.32 668	0.49 515	0.42 569	1.51 624	1.11 644	1.48 625	1.40 615	1.22 602	1.26 553	1.58 622	1.43 630	1.76 636	1.70 630	0.32 583	0.31 606	0.26 535	0.30 582	0.41 599	0.41 608

FADNet	0.61 521	0.51 589	1.10 589	0.45 463	0.44 582	0.65 461	0.41 453	1.19 555	1.05 546	0.70 366	0.84 375	0.98 515	0.66 484	0.82 490	0.50 448	0.29 561	0.30 597	0.27 548	0.30 582	0.46 612	0.35 586

RP	0.76 555	0.36 527	0.63 476	0.66 620	0.58 624	0.80 515	0.55 545	1.14 534	1.22 587	0.97 537	1.65 605	1.43 607	1.32 623	1.01 557	0.84 547	0.33 592	0.30 597	0.36 594	0.30 582	0.34 570	0.34 581

FBW_ROB	0.88 580	0.50 585	0.85 555	0.55 582	0.40 556	1.17 596	0.78 612	1.50 628	1.37 610	1.33 612	1.27 554	1.48 612	1.00 596	2.57 663	0.98 586	0.25 523	0.32 612	0.45 616	0.30 582	0.34 570	0.28 538

LALA_ROB	0.74 552	0.43 565	0.69 508	0.54 575	0.40 556	1.01 564	0.95 632	1.21 562	1.07 558	1.22 602	1.12 509	1.56 620	0.79 545	1.04 566	0.86 552	0.33 592	0.22 541	0.35 589	0.30 582	0.35 575	0.31 564

SGM-Forest	0.62 522	0.32 503	0.39 246	0.43 418	0.30 456	1.02 566	0.55 545	1.09 508	1.05 546	1.06 572	1.18 536	1.10 554	0.67 487	0.88 519	0.62 497	0.31 571	0.33 618	0.33 585	0.30 582	0.30 545	0.28 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 525	0.35 522	0.41 270	0.42 397	0.25 301	1.01 564	0.77 610	1.13 525	1.09 563	1.17 591	1.22 543	1.04 534	0.75 528	0.88 519	0.63 501	0.28 554	0.30 597	0.34 587	0.30 582	0.26 517	0.26 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pa	78.59 715	120.99 716	16.46 684	1.04 647	0.66 632	181.07 717	2.17 680	153.90 718	139.75 718	56.45 716	153.05 716	107.32 717	157.92 718	200.46 718	96.57 715	94.09 717	1.23 680	2.69 682	0.31 590	0.96 649	84.68 716

APVNet	0.71 545	0.37 534	0.89 566	0.56 585	0.45 586	1.18 598	0.68 586	1.41 618	0.85 438	0.81 434	1.15 527	1.04 534	0.81 550	1.10 577	1.17 607	0.26 533	0.28 587	0.32 580	0.31 590	0.29 536	0.30 554

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 534	0.81 631	0.73 526	0.53 568	0.37 535	1.40 614	0.53 536	1.04 487	0.79 405	0.88 491	0.94 423	0.95 506	0.53 391	0.93 543	0.58 483	0.39 612	0.30 597	0.57 635	0.31 590	0.53 626	0.30 554

XQC	0.89 582	0.65 616	1.31 616	0.67 623	0.52 611	1.22 602	0.68 586	1.26 588	1.52 624	1.14 589	1.11 505	1.28 581	1.04 600	1.40 618	1.77 635	0.38 610	0.24 560	0.37 599	0.31 590	0.53 626	0.47 626

ADCMid	1.14 617	0.52 597	2.23 648	0.53 568	0.43 575	1.07 576	0.75 608	1.23 575	1.05 546	2.15 650	1.44 588	1.50 614	1.43 630	1.56 623	5.01 674	0.26 533	0.24 560	0.29 565	0.31 590	0.37 586	0.33 573

PSMNet_ROB	0.64 525	0.37 534	0.65 487	0.56 585	0.42 569	0.97 557	0.83 617	1.21 562	0.92 485	0.79 419	1.02 470	1.08 547	0.63 459	0.82 490	0.91 575	0.29 561	0.20 524	0.31 574	0.31 590	0.26 517	0.23 499

MeshStereo	1.34 630	0.43 565	0.54 435	0.44 438	0.34 516	1.66 633	0.60 561	1.94 652	1.37 610	4.47 679	3.25 655	4.71 670	1.94 654	1.92 643	1.17 607	0.35 602	0.35 622	0.37 599	0.31 590	0.32 557	0.32 568
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
STTStereo	0.55 483	0.37 534	0.76 542	0.44 438	0.31 478	0.60 420	0.44 479	0.96 453	0.86 443	0.99 544	0.90 412	0.96 509	0.58 428	0.71 434	0.61 494	0.25 523	0.23 551	0.26 535	0.32 597	0.24 501	0.23 499

ADCPNet	1.03 601	0.48 577	2.70 654	0.54 575	0.42 569	1.40 614	0.75 608	1.13 525	1.07 558	1.22 602	1.42 582	1.68 625	1.09 604	1.36 615	3.45 665	0.30 568	0.28 587	0.29 565	0.32 597	0.37 586	0.35 586

SGM-ForestM	4.04 674	0.32 503	0.46 344	0.43 418	0.27 384	7.50 682	1.45 667	3.84 677	4.24 677	8.19 688	6.76 685	19.00 698	9.08 684	10.74 689	6.62 679	0.31 571	0.33 618	0.32 580	0.32 597	0.29 536	0.29 545

ISRNet	0.56 494	0.24 399	0.66 493	0.56 585	0.36 528	0.44 315	0.25 136	0.82 394	0.84 430	1.07 575	1.25 551	0.91 494	0.60 440	0.66 394	0.58 483	0.35 602	0.26 574	0.36 594	0.33 600	0.30 545	0.42 609

SHD	0.93 589	0.50 585	1.18 601	0.59 597	0.46 594	0.97 557	0.48 501	1.70 647	2.15 649	1.58 625	1.37 572	1.42 605	1.19 615	1.31 606	1.60 628	0.31 571	0.26 574	0.32 580	0.33 600	0.40 593	0.42 609

rvit_105_1	0.54 481	0.40 557	0.76 542	0.58 593	0.37 535	0.59 413	0.68 586	0.70 331	0.94 498	0.82 443	0.69 295	0.73 423	0.58 428	0.78 477	0.54 473	0.32 583	0.29 592	0.31 574	0.34 602	0.23 488	0.20 454

AnyNet_C01	1.56 640	1.05 649	7.45 673	0.64 612	0.54 614	1.99 644	1.38 662	1.43 621	1.36 608	1.63 631	1.92 622	1.84 630	1.33 625	2.40 659	4.03 667	0.33 592	0.32 612	0.32 580	0.34 602	0.44 605	0.45 620

AnyNet_C32	1.16 621	0.62 613	2.40 651	0.57 591	0.55 616	1.41 616	1.34 660	1.18 554	1.24 590	1.49 618	1.42 582	1.39 602	1.20 617	1.55 621	4.82 672	0.29 561	0.28 587	0.29 565	0.34 602	0.38 590	0.42 609

SQANet	0.82 569	0.74 624	0.67 497	1.13 650	0.98 651	1.11 585	0.47 493	1.07 500	0.83 425	0.91 508	1.05 486	1.03 532	0.74 524	1.01 557	0.64 504	0.61 643	0.24 560	1.03 653	0.35 605	1.18 656	0.58 639

ADCS	1.51 639	0.61 610	3.42 660	0.59 597	0.51 607	1.27 608	1.08 643	1.59 638	1.81 642	1.91 644	1.66 607	1.51 617	1.42 629	1.94 645	8.60 682	0.33 592	0.32 612	0.33 585	0.36 606	0.44 605	0.42 609

PVD	1.28 629	0.67 619	1.28 611	0.74 633	0.62 628	1.50 623	0.84 620	1.99 654	2.96 665	2.18 651	2.36 637	1.85 632	1.95 655	1.92 643	1.94 642	0.39 612	0.36 625	0.49 628	0.37 607	0.51 621	0.64 640

CSAN	0.83 574	0.49 581	0.77 547	0.60 603	0.41 563	1.14 590	1.06 640	1.19 555	1.46 621	1.32 610	1.43 585	1.37 600	1.19 615	1.27 602	0.86 552	0.39 612	0.31 606	0.36 594	0.37 607	0.35 575	0.34 581

WCMA_ROB	1.14 617	0.36 527	0.76 542	0.49 515	0.44 582	1.23 604	0.67 581	1.11 517	1.23 588	2.84 666	3.95 670	3.28 660	1.83 651	1.25 599	0.99 587	0.44 622	0.34 620	0.34 587	0.37 607	0.41 599	0.40 605

Nwc_Net	0.78 561	0.38 544	0.73 526	0.60 603	0.55 616	1.05 574	0.55 545	1.67 645	1.05 546	0.88 491	1.86 620	1.40 604	1.09 604	1.10 577	0.87 558	0.30 568	0.25 568	0.36 594	0.38 610	0.29 536	0.29 545

SAMSARA	1.07 609	0.65 616	1.19 602	1.06 649	0.90 643	1.76 639	1.76 674	1.46 623	1.44 619	1.51 621	1.16 532	2.00 637	1.14 608	1.48 619	1.31 617	0.39 612	0.44 644	0.35 589	0.38 610	0.49 618	0.49 632

CC-Net-ROB	0.82 569	0.96 643	0.85 555	0.58 593	0.45 586	1.27 608	0.70 596	1.17 551	1.02 531	0.83 455	1.23 547	0.90 492	0.77 538	1.06 567	0.69 516	0.46 626	0.34 620	1.71 661	0.38 610	0.59 635	0.36 588

GANetREF_RVC	0.80 565	0.75 625	0.86 560	0.66 620	0.42 569	1.15 592	0.98 634	1.14 534	1.19 581	1.01 554	1.02 470	1.10 554	0.90 573	1.15 582	0.76 532	0.48 630	0.39 632	0.57 635	0.38 610	0.63 636	0.46 621
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
DeepPrunerF	0.89 582	0.52 597	3.43 661	0.68 626	0.81 640	0.72 489	0.72 604	1.22 570	1.99 647	0.93 520	1.01 461	0.87 478	0.86 564	1.08 573	0.95 580	0.34 598	0.28 587	0.43 613	0.39 614	0.30 545	0.32 568

NCCL2	0.72 549	0.41 561	0.65 487	0.64 612	0.44 582	0.98 561	1.20 648	1.11 517	1.00 524	0.98 542	0.96 436	1.49 613	0.87 567	0.90 527	0.79 537	0.31 571	0.26 574	0.39 604	0.39 614	0.32 557	0.32 568

UDG	0.88 580	0.82 634	0.67 497	1.00 645	0.96 648	1.02 566	0.57 554	1.13 525	0.99 517	0.90 503	0.97 449	1.31 585	0.99 593	0.85 509	0.84 547	0.54 641	0.32 612	1.77 662	0.40 616	0.94 647	0.66 641

DGSMNet	0.76 555	0.55 602	1.29 614	0.58 593	0.62 628	0.94 549	0.70 596	1.26 588	1.11 565	0.83 455	1.24 549	1.00 521	0.71 514	1.03 564	0.81 542	0.34 598	0.29 592	0.41 611	0.40 616	0.57 632	0.55 638

RGC	0.79 564	0.59 607	0.71 517	0.65 617	0.65 631	0.92 548	0.58 555	1.29 594	1.05 546	1.07 575	1.45 591	1.47 611	1.03 598	1.21 594	0.88 561	0.32 583	0.30 597	0.48 625	0.40 616	0.37 586	0.37 593

CBMV_ROB	0.59 516	0.37 534	0.38 224	0.39 273	0.28 409	0.74 491	0.28 205	1.00 466	0.98 512	0.94 523	1.25 551	0.81 460	0.78 543	0.87 516	0.50 448	0.36 606	0.37 626	0.43 613	0.40 616	0.33 564	0.30 554

PDISCO_ROB	0.91 586	0.48 577	1.06 584	0.99 643	0.97 649	1.67 635	0.63 570	1.64 643	1.59 632	1.06 572	1.18 536	1.31 585	0.79 545	1.55 621	0.97 583	0.49 632	0.22 541	0.45 616	0.40 616	0.45 609	0.37 593

DualNet (step1)	0.57 502	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.41 617	0.20 524	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

test_sample9	1.05 606	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	1.20 590	1.36 619	0.41 617	8.41 692	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

test_sample8	1.25 627	0.36 527	0.72 522	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.13 525	0.75 369	1.50 620	0.95 432	3.29 661	1.59 640	1.20 590	1.36 619	0.41 617	8.41 692	0.40 607	0.41 621	0.36 581	0.33 573

HBP-ISP	0.59 516	0.45 574	0.43 304	0.45 463	0.33 507	0.70 477	0.28 205	1.11 517	1.00 524	0.83 455	1.18 536	0.65 376	0.68 493	0.88 519	0.52 465	0.35 602	0.38 628	0.47 620	0.41 621	0.38 590	0.31 564

NOSS_ROB	0.57 502	0.39 552	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.73 490	0.54 540	1.03 484	1.08 561	0.67 346	0.87 396	0.76 438	0.57 418	0.77 472	0.47 439	0.38 610	0.38 628	0.44 615	0.42 625	0.37 586	0.34 581

PA-Net	0.67 534	0.43 565	0.83 553	0.50 529	0.53 612	0.94 549	0.68 586	1.10 511	1.14 573	0.80 421	0.88 404	0.87 478	0.77 538	1.02 562	0.88 561	0.24 513	0.41 635	0.29 565	0.44 626	0.26 517	0.34 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoFS	1.87 650	0.85 636	1.03 581	0.75 636	0.62 628	2.04 647	0.65 575	1.74 649	1.55 628	1.52 623	1.90 621	2.36 646	12.92 688	3.85 674	1.74 632	0.44 622	0.31 606	0.82 648	0.46 627	0.84 643	1.10 663

FSD					0.46 594	0.48 338	0.52 531	0.53 202	0.48 245	0.48 251	0.48 207	0.49 275	0.48 366	0.51 237	0.49 446	0.45 624	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.46 612

PSMNet-RUCA	0.76 555	0.75 625	1.08 588	1.01 646	0.90 643	0.69 472	0.50 512	1.11 517	1.03 536	0.78 414	1.11 505	0.80 457	0.72 518	0.88 519	0.63 501	0.53 640	0.27 583	0.76 643	0.46 627	0.66 638	0.47 626

FC-DCNN v2	1.65 645	0.51 589	0.65 487	0.61 605	0.49 601	1.61 630	0.70 596	1.75 650	1.56 631	4.74 683	4.91 679	6.46 681	3.31 673	1.91 642	1.11 601	0.46 626	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 616	0.46 621

BEATNet-Init1	15.13 689	0.82 634	50.86 712	0.72 632	0.53 612	38.10 705	7.03 689	11.83 690	14.25 690	29.78 710	30.17 710	48.21 713	22.64 702	26.78 702	18.11 692	0.42 621	0.38 628	0.47 620	0.46 627	0.51 621	0.48 629

FC-DCNN	1.59 641	0.51 589	0.66 493	0.61 605	0.49 601	1.56 627	0.70 596	1.66 644	1.53 625	4.64 680	4.62 677	5.85 677	3.34 675	1.84 640	1.11 601	0.46 626	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 616	0.46 621

LSM	4.74 679	0.77 628	10.16 677	0.70 629	56.56 708	1.02 566	1.00 638	1.24 582	1.62 636	2.04 646	2.34 635	1.33 593	1.17 612	1.38 617	1.09 600	0.33 592	0.49 648	0.39 604	0.46 627	0.51 621	10.09 691

ccnet	0.82 569	0.57 605	0.75 537	0.54 575	0.59 625	1.09 583	0.66 578	1.38 613	0.94 498	1.12 586	1.44 588	1.29 582	0.92 579	0.95 552	1.24 611	0.49 632	0.42 637	0.50 630	0.47 634	0.51 621	0.46 621

FCDSN-DC	1.39 635	0.56 603	0.65 487	0.74 633	0.59 625	1.38 613	0.63 570	1.35 607	1.39 613	3.26 673	4.50 676	4.61 668	2.63 666	1.58 625	1.03 593	0.46 626	0.42 637	0.48 625	0.47 634	0.50 620	0.50 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.09 613	0.59 607	1.97 644	0.67 623	0.44 582	1.93 643	0.60 561	1.85 651	1.36 608	1.61 628	1.54 600	1.95 636	1.37 626	1.64 630	1.73 631	0.40 616	0.37 626	0.45 616	0.48 636	0.44 605	0.44 616

NCC-stereo	0.78 561	0.40 557	0.76 542	0.61 605	0.67 633	0.81 520	0.69 591	1.54 636	1.11 565	0.90 503	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 588	0.88 561	0.31 571	0.30 597	0.37 599	0.48 636	0.33 564	0.33 573

Abc-Net	0.78 561	0.40 557	0.76 542	0.61 605	0.67 633	0.81 520	0.69 591	1.54 636	1.11 565	0.90 503	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 588	0.88 561	0.31 571	0.30 597	0.37 599	0.48 636	0.33 564	0.33 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ELAS_RVC	1.60 642	0.61 610	1.01 580	0.70 629	0.56 619	2.00 645	1.89 677	1.96 653	2.65 661	3.33 674	3.26 656	3.03 654	3.41 676	2.49 661	2.09 646	0.52 636	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 628	0.52 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 644	0.61 610	0.95 571	0.68 626	0.55 616	3.01 668	1.55 668	2.39 660	2.33 657	3.64 676	3.89 668	2.75 651	2.90 670	2.15 653	2.27 653	0.52 636	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 628	0.52 635
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 602	0.93 640	0.88 562	1.33 656	1.05 656	1.66 633	0.70 596	1.40 617	1.18 579	1.08 579	1.32 566	1.33 593	0.91 574	1.23 597	0.76 532	0.72 647	0.46 647	1.24 656	0.50 641	1.40 657	0.75 643

Ntro	1.09 613	0.97 646	0.91 569	1.44 657	1.19 658	1.69 636	0.80 615	1.35 607	1.25 596	1.00 549	1.29 560	1.31 585	0.97 591	1.26 600	0.84 547	0.84 651	0.43 642	1.36 657	0.50 641	1.56 659	0.78 645

CREStereo++_RVC	0.32 207	0.15 57	0.23 5	0.31 40	0.24 269	0.27 97	0.22 81	0.46 150	0.88 456	0.46 242	0.80 351	0.30 133	0.26 139	0.36 97	0.33 284	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.51 643	0.13 140	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
MSMD_ROB	1.21 624	0.49 581	0.62 466	0.59 597	0.50 603	1.62 632	0.67 581	1.23 575	1.24 590	2.45 659	3.77 664	3.09 657	2.98 671	1.32 607	0.81 542	0.45 624	0.41 635	0.49 628	0.51 643	0.47 615	0.44 616

MADNet+	2.23 660	2.43 678	10.85 679	1.22 653	0.91 645	2.76 658	1.40 663	2.12 657	1.67 638	1.32 610	1.74 613	1.86 633	1.74 647	6.25 680	4.41 671	0.65 644	0.64 655	0.58 637	0.54 645	0.80 642	0.76 644

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 630	0.87 637	1.76 640	0.86 639	0.56 619	4.29 675	1.79 675	1.50 628	1.98 646	1.61 628	1.85 619	1.84 630	1.41 628	1.89 641	1.36 619	0.48 630	0.40 634	0.56 634	0.57 646	0.69 639	0.48 629

ACVNet_1	1.46 637	1.33 658	1.12 592	1.91 668	1.62 663	1.83 641	0.98 634	2.00 655	1.85 644	1.39 615	1.53 599	2.32 644	1.53 634	1.34 610	1.11 601	1.30 666	0.50 649	2.06 671	0.58 647	1.93 672	0.95 655

DStereoSA	1.73 647	0.63 614	1.57 635	0.80 637	0.79 639	1.26 607	1.30 655	1.34 603	1.43 616	1.24 605	7.52 686	0.92 499	7.68 683	1.65 634	2.29 654	0.41 617	0.29 592	0.63 639	0.60 648	1.04 652	1.18 669

DDUNet	1.06 607	2.56 681	0.68 502	1.21 652	1.26 659	1.03 569	0.69 591	1.11 517	0.94 498	0.96 532	1.22 543	1.27 579	0.82 554	0.93 543	0.72 526	0.84 651	0.38 628	1.99 665	0.60 648	1.10 655	0.85 649

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 600	0.57 605	1.51 633	0.67 623	0.50 603	2.57 654	1.66 670	1.20 560	1.43 616	1.38 614	1.57 602	1.33 593	0.92 579	1.64 630	0.88 561	0.37 609	0.39 632	0.46 619	0.60 648	0.41 599	0.40 605

PASM	0.90 585	0.64 615	1.69 636	0.69 628	0.69 636	0.78 508	0.84 620	1.03 484	1.26 599	1.19 595	1.15 527	1.31 585	0.98 592	1.24 598	1.03 593	0.52 636	0.56 652	0.59 638	0.66 651	0.56 630	0.54 637

ACVNet-4b	1.35 632	1.31 657	1.10 589	1.90 667	1.59 662	1.92 642	0.77 610	1.52 634	1.62 636	1.05 568	1.60 604	2.11 639	0.94 585	1.64 630	0.77 536	1.30 666	0.35 622	2.03 669	0.67 652	1.88 670	0.84 648

DispFullNet	1.60 642	2.63 682	2.75 655	2.56 677	1.79 670	1.24 605	0.47 493	1.37 612	1.45 620	1.87 640	1.50 595	1.55 619	2.46 661	2.04 649	1.04 596	0.59 642	0.18 494	2.32 674	0.68 653	2.29 676	1.14 664

ACVNet_2	1.65 645	1.27 656	1.41 628	1.75 662	1.62 663	2.22 650	1.20 648	2.30 659	2.62 660	1.78 638	2.56 643	3.03 654	1.61 641	1.54 620	1.12 605	1.06 659	0.58 654	1.82 663	0.70 654	1.82 666	0.96 656

MFMNet_re	1.14 617	0.97 646	1.19 602	0.99 643	0.95 647	1.25 606	1.22 651	1.39 614	1.55 628	1.69 635	1.67 609	1.21 572	1.53 634	1.12 580	0.99 587	0.87 653	0.75 664	0.79 646	0.75 655	0.90 644	0.94 653

JetBlue	2.78 663	1.26 655	7.04 672	1.16 651	1.48 661	8.00 683	6.02 688	2.60 662	1.92 645	2.12 649	2.64 647	3.34 662	3.05 672	6.49 681	3.39 663	0.78 650	0.76 665	0.75 642	0.76 656	0.97 651	1.18 669

light-stereo	3.53 669	1.05 649	10.69 678	9.45 690	6.82 687	2.10 648	0.64 573	3.71 676	2.70 663	4.77 684	4.98 680	6.83 682	1.32 623	6.71 682	1.35 618	1.20 662	1.29 682	0.66 640	0.77 657	1.79 665	1.85 678

RainbowNet	1.35 632	1.49 662	1.19 602	1.88 666	1.45 660	1.48 622	1.07 642	1.61 641	1.55 628	1.20 600	1.59 603	1.54 618	1.13 607	1.34 610	0.97 583	1.36 669	0.70 657	1.82 663	0.79 658	1.71 662	1.07 662

GCST	0.83 574	1.22 654	0.74 531	1.58 658	1.01 653	1.06 575	0.23 106	0.78 381	0.78 396	0.97 537	0.65 280	0.78 446	0.35 262	0.92 537	0.34 300	0.96 654	0.65 656	1.20 655	0.81 659	0.91 645	0.70 642

PWCK	1.92 652	1.66 670	3.12 658	1.65 659	0.91 645	2.84 661	2.26 681	2.10 656	2.41 659	2.36 657	2.31 632	2.22 640	1.82 649	3.43 668	2.03 645	1.61 672	0.71 659	1.51 658	0.82 660	1.69 661	0.91 652

MonStereo1	1.98 653	1.48 661	1.43 630	1.81 665	1.69 668	2.88 664	0.78 612	2.47 661	3.47 671	2.20 652	4.36 675	3.39 663	2.50 663	2.18 654	1.58 627	1.19 661	0.54 650	1.65 660	0.87 661	1.78 664	1.29 673

SPS-STEREO	1.25 627	0.93 640	1.06 584	1.04 647	1.03 654	1.41 616	0.91 629	1.51 631	1.19 581	2.09 648	1.83 617	1.94 635	1.39 627	1.62 627	1.39 622	0.97 656	0.94 675	0.90 650	0.89 662	0.96 649	0.96 656
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 653	1.36 659	1.36 625	2.12 670	1.81 671	2.74 656	1.36 661	3.37 673	3.80 675	2.08 647	3.32 659	3.21 659	1.82 649	1.71 635	1.67 629	1.27 663	0.77 666	1.99 665	0.90 663	1.86 667	1.03 661

Consistency-Raft	1.01 597	0.81 631	1.24 608	0.84 638	0.97 649	0.81 520	0.84 620	1.30 597	1.59 632	1.05 568	1.68 610	1.12 558	0.91 574	0.92 537	1.11 601	0.65 644	0.74 660	0.79 646	0.90 663	1.06 654	0.79 647

SGM+DAISY	1.35 632	0.94 642	1.25 609	0.96 642	1.00 652	1.52 625	1.02 639	1.34 603	1.21 585	2.64 661	2.65 648	2.44 647	1.56 638	1.64 630	1.26 613	0.97 656	0.95 676	0.90 650	0.90 663	0.94 647	0.96 656

anonymity	0.97 593	0.89 638	1.05 583	0.92 641	1.03 654	0.97 557	0.81 616	1.29 594	0.91 480	1.07 575	0.98 450	1.00 521	0.95 588	1.02 562	0.92 576	0.96 654	0.95 676	0.90 650	0.91 666	0.92 646	0.94 653

MANE	4.13 675	0.51 589	0.64 481	0.66 620	0.56 619	6.89 681	0.99 636	7.55 685	12.04 685	6.68 687	8.57 688	10.69 687	9.45 685	7.59 686	6.39 678	0.49 632	0.43 642	0.48 625	0.98 667	0.49 618	0.48 629

Selective-IGEV-i1pa	15.35 690	22.27 699	18.31 685	1.71 661	0.87 641	28.61 704	12.26 692	25.48 705	20.48 702	19.78 701	22.75 701	28.20 703	22.64 702	29.07 703	17.31 691	12.88 699	2.88 687	6.84 695	0.99 668	1.67 660	12.03 699

NVStereoNet_ROB	1.24 626	0.90 639	1.13 593	0.86 639	0.88 642	1.11 585	0.99 636	1.42 619	1.53 625	1.59 627	2.48 640	2.24 642	1.53 634	1.96 646	1.30 616	0.76 649	0.70 657	0.78 645	1.00 669	0.71 641	0.88 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.86 648	1.62 667	1.16 596	2.20 671	1.89 672	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 673	1.17 667

IMH-64	1.86 648	1.62 667	1.16 596	2.20 671	1.89 672	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 673	1.17 667

WAO-7	1.90 651	1.20 653	1.35 621	1.27 654	1.06 657	2.84 661	1.56 669	3.23 669	3.06 668	2.23 653	3.33 660	3.17 658	2.28 660	3.12 665	2.21 648	1.02 658	0.91 671	1.06 654	1.03 672	1.04 652	0.97 659

IMH	2.04 657	1.62 667	1.20 605	2.20 671	1.89 672	2.91 667	1.30 655	3.11 667	3.03 666	1.81 639	3.35 661	3.03 654	1.90 652	2.48 660	1.80 639	1.66 673	0.77 666	2.45 677	1.04 673	2.15 675	1.19 671

TorneroNet-64	3.44 667	1.86 671	1.42 629	2.58 678	2.28 677	6.87 680	1.68 671	4.70 682	12.03 684	2.31 655	5.59 684	8.25 684	2.55 665	3.97 675	2.73 657	1.81 675	0.74 660	2.57 679	1.07 674	2.35 677	1.44 675

TorneroNet	4.53 678	1.89 672	1.48 632	2.55 676	2.27 676	13.78 690	1.69 672	4.84 684	23.73 704	2.89 669	7.70 687	7.06 683	2.69 667	4.26 677	3.42 664	1.84 676	0.77 666	2.68 681	1.13 675	2.42 678	1.47 676

LVE	2.12 659	1.44 660	1.36 625	1.99 669	1.78 669	2.75 657	1.79 675	2.82 663	3.95 676	1.90 643	4.33 674	3.52 665	1.81 648	2.24 656	1.74 632	1.74 674	0.87 669	2.06 671	1.13 675	1.91 671	1.35 674

WAO-8	2.92 664	1.55 665	1.35 621	1.79 663	1.63 665	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 687	2.84 666	4.07 672	4.83 671	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 667	1.15 665

Venus	2.92 664	1.55 665	1.35 621	1.79 663	1.63 665	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 687	2.84 666	4.06 671	4.83 671	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 667	1.15 665

WAO-6	2.04 657	1.50 663	1.16 596	1.70 660	1.67 667	2.69 655	1.44 666	3.06 666	3.63 674	1.98 645	3.27 657	3.54 666	2.07 658	2.36 658	2.22 650	1.31 668	0.91 671	2.04 670	1.22 679	1.73 663	1.27 672

DStereoRT	0.74 552	0.19 213	0.50 402	0.51 545	0.33 507	1.10 584	0.34 317	0.82 394	0.76 377	0.78 414	1.05 486	0.51 286	0.73 521	0.76 464	0.48 443	0.16 300	0.13 350	3.96 690	1.37 680	0.19 406	0.14 278

UNDER WATER	3.46 668	2.07 675	3.64 663	3.09 682	2.48 680	3.75 673	2.42 683	3.31 672	13.77 689	2.90 670	2.95 654	5.84 676	3.69 677	3.69 671	3.48 666	2.07 679	1.11 678	2.70 683	1.40 681	2.84 684	1.98 680

UNDER WATER-64	3.53 669	2.01 674	3.94 664	3.22 684	2.49 681	5.41 679	2.60 684	3.43 674	12.41 686	3.03 671	2.68 649	6.07 679	4.04 678	3.79 673	3.33 662	2.02 678	1.24 681	2.63 680	1.46 682	2.78 682	2.08 682

KSHMR	2.57 661	1.93 673	1.69 636	2.63 679	2.42 679	2.86 663	2.07 678	3.27 671	6.50 680	2.49 660	3.36 662	3.41 664	1.92 653	2.49 661	1.94 642	2.13 680	1.40 683	2.79 685	1.50 683	2.73 681	1.77 677

notaker	2.76 662	2.29 677	1.80 641	2.96 681	2.58 683	2.90 666	1.75 673	3.24 670	3.05 667	2.78 664	4.24 673	6.15 680	2.51 664	3.34 667	2.75 658	2.31 682	1.18 679	3.00 686	1.65 684	2.84 684	1.97 679

JetRed	5.27 680	5.84 685	12.81 683	2.36 674	2.83 684	12.23 688	10.50 691	4.46 679	3.60 672	3.86 677	3.83 666	4.85 673	4.18 679	6.78 683	11.96 686	2.17 681	2.96 689	2.18 673	1.97 685	3.38 687	2.68 685

ktn	2.98 666	2.25 676	1.73 639	2.84 680	2.53 682	3.76 674	2.15 679	3.70 675	5.47 679	2.75 663	5.17 683	5.94 678	2.48 662	3.23 666	2.46 655	2.34 684	1.44 684	2.78 684	2.03 686	2.45 679	2.01 681

DPSimNet_ROB	3.58 671	2.45 679	8.57 674	2.53 675	2.37 678	2.88 664	3.77 687	3.14 668	3.23 669	4.71 682	3.86 667	4.68 669	4.87 681	4.07 676	5.62 675	2.33 683	2.33 686	2.47 678	2.52 687	2.51 680	2.64 684

HanzoNet	6.76 683	2.45 679	4.22 667	3.19 683	2.94 685	3.62 672	2.28 682	4.79 683	7.20 681	14.00 696	13.19 695	17.49 694	22.30 701	13.25 690	6.19 677	4.20 687	1.93 685	3.10 687	2.56 688	3.35 686	2.88 686

MADNet++	4.03 673	2.70 683	3.44 662	3.72 686	3.44 686	4.44 676	3.52 686	3.95 678	3.61 673	4.46 678	4.98 680	4.10 667	4.58 680	7.00 684	5.89 676	3.74 686	3.67 690	3.27 688	2.71 689	3.70 688	3.66 687

TCMNet-wrong-test	8.97 684	10.42 689	8.74 675	19.56 692	17.61 692	12.53 689	9.01 690	13.59 691	2.18 650	4.64 680	5.11 682	14.63 690	11.09 687	7.19 685	9.73 683	5.56 692	0.89 670	3.77 689	3.11 690	10.34 693	9.80 690

PML	40.80 712	29.24 700	11.87 682	7.20 687	14.47 688	92.13 715	213.69 718	7.63 686	23.35 703	74.72 717	190.14 718	50.17 714	26.15 704	21.39 697	12.70 687	8.76 694	2.92 688	8.45 696	3.25 691	13.26 696	4.42 688

Anonymous_2	0.82 569	0.44 570	0.63 476	0.40 316	0.43 575	0.80 515	0.52 531	0.72 344	0.77 386	0.71 373	0.60 266	0.87 478	0.76 531	0.75 460	0.58 483	0.52 636	0.54 650	0.54 633	4.82 692	0.56 630	0.40 605

USTest	12.99 688	14.18 690	20.00 686	16.24 691	14.97 689	20.80 692	31.95 699	16.20 694	10.91 683	8.79 689	9.48 689	13.94 689	10.50 686	16.11 691	21.44 694	3.17 685	4.82 691	5.08 692	5.36 693	8.81 692	7.13 689

tt	6.20 681	0.20 259	5.89 670	3.55 685	2.07 675	11.26 686	19.21 693	11.74 689	5.46 678	2.69 662	2.04 630	4.87 674	6.25 682	3.70 672	7.09 681	8.32 693	11.17 701	4.93 691	5.41 694	5.74 689	2.37 683

iinet-test	16.76 691	17.57 691	22.97 690	19.69 693	18.39 693	24.48 694	34.18 700	20.02 695	15.35 693	12.55 691	12.85 690	18.13 696	15.39 693	19.59 692	24.25 697	8.86 695	8.72 696	8.95 697	9.28 695	12.74 694	11.26 695

IINet	16.76 691	17.57 691	22.97 690	19.69 693	18.39 693	24.48 694	34.18 700	20.02 695	15.35 693	12.55 691	12.85 690	18.13 696	15.39 693	19.59 692	24.25 697	8.86 695	8.72 696	8.95 697	9.28 695	12.74 694	11.26 695

DGTPSM_ROB	12.07 686	8.00 686	20.99 687	8.93 688	16.78 690	10.67 684	30.87 697	9.01 687	15.16 691	6.50 685	15.41 699	9.04 685	14.85 690	9.25 687	21.67 695	4.57 688	8.57 694	5.08 692	9.28 695	5.90 690	10.95 692

DPSMNet_ROB	12.08 687	8.00 686	21.00 688	8.97 689	16.79 691	10.67 684	30.89 698	9.02 688	15.17 692	6.51 686	15.41 699	9.04 685	14.85 690	9.27 688	21.67 695	4.58 689	8.57 694	5.09 694	9.29 698	5.90 690	10.95 692

DPSM_ROB	17.78 693	18.63 694	24.31 696	20.90 696	19.47 695	25.97 697	36.21 703	21.23 702	16.24 696	13.38 694	14.06 697	19.18 699	16.30 695	20.78 695	25.67 700	9.38 697	9.23 699	9.49 699	9.82 699	13.51 697	11.91 697

DPSM	17.78 693	18.63 694	24.31 696	20.90 696	19.47 695	25.97 697	36.21 703	21.23 702	16.24 696	13.38 694	14.06 697	19.18 699	16.30 695	20.78 695	25.67 700	9.38 697	9.23 699	9.49 699	9.82 699	13.51 697	11.91 697

LSM0	38.95 711	37.60 711	48.58 705	43.57 708	91.06 714	52.57 712	72.57 708	43.17 714	32.63 711	26.97 709	27.97 705	38.65 710	32.94 710	41.86 714	51.78 714	18.89 710	18.41 703	19.13 701	19.63 701	27.29 705	33.77 707

CasAABBNet	35.74 702	37.43 705	48.72 708	42.22 703	39.20 702	52.24 706	73.12 711	42.61 709	32.62 710	26.78 707	27.95 704	38.58 709	32.60 708	41.67 709	51.65 711	18.74 704	18.57 708	19.15 702	19.77 702	27.20 700	23.98 702

RAFT-FEzeroshot	35.73 700	37.45 706	48.67 706	42.23 704	39.22 704	52.25 707	73.13 712	42.62 710	32.59 707	26.71 704	27.70 702	38.57 707	32.57 706	41.68 711	51.67 712	18.75 705	18.58 709	19.15 702	19.78 703	27.21 702	23.98 702

RAFT-FE	35.73 700	37.45 706	48.67 706	42.23 704	39.22 704	52.25 707	73.13 712	42.62 710	32.59 707	26.71 704	27.70 702	38.57 707	32.57 706	41.68 711	51.67 712	18.75 705	18.58 709	19.15 702	19.78 703	27.21 702	23.98 702

Selective-RAFT-Error	35.84 705	37.49 708	48.83 710	42.26 707	39.24 707	52.30 710	73.09 709	42.66 713	32.61 709	26.80 708	28.30 707	38.84 712	33.51 712	41.68 711	51.59 709	18.82 709	18.58 709	19.17 705	19.80 705	27.28 704	24.05 705

Hybrid-DGEV	35.78 703	37.50 709	48.96 711	42.25 706	39.20 702	52.33 711	73.10 710	42.63 712	32.52 706	26.62 703	28.31 709	38.50 706	32.87 709	41.67 709	51.55 708	18.77 708	18.56 707	19.18 706	19.83 706	27.20 700	23.97 701

FlowAnything	35.81 704	37.53 710	48.80 709	42.20 702	39.22 704	52.25 707	73.16 714	42.56 708	32.89 712	26.76 706	28.30 707	38.69 711	33.09 711	41.63 708	51.62 710	18.76 707	18.59 712	19.21 707	19.92 707	27.16 699	23.91 700

LRCNet_RVC	21.24 697	31.15 701	21.41 689	28.98 699	23.82 698	3.13 669	0.60 561	20.96 701	1.59 632	25.58 702	28.15 706	21.99 701	14.79 689	21.94 701	16.41 690	28.89 711	14.87 702	33.53 708	31.28 708	29.51 709	26.16 706

RSGM-EC	74.81 713	63.03 714	41.60 703	97.74 712	92.11 715	74.93 713	114.81 715	53.77 715	38.96 715	39.88 712	48.98 714	90.73 715	64.81 715	139.63 715	128.53 716	93.27 715	53.96 716	95.12 713	38.31 709	81.45 715	44.63 714

acva	74.81 713	63.03 714	41.60 703	97.74 712	92.11 715	74.93 713	114.81 715	53.77 715	38.96 715	39.88 712	48.98 714	90.73 715	64.81 715	139.63 715	128.53 716	93.27 715	53.96 716	95.12 713	38.31 709	81.45 715	44.63 714

HaxPig	31.96 698	37.24 704	34.27 698	24.37 698	24.88 699	18.26 691	19.86 694	20.64 700	28.52 705	35.97 711	38.75 711	25.57 702	28.72 705	33.88 704	34.39 705	35.94 712	38.87 713	37.80 709	40.48 711	39.68 710	41.15 711

AVERAGE_ROB	37.58 710	40.13 712	40.15 701	34.81 701	33.82 701	28.55 703	25.10 696	32.02 707	34.06 714	41.28 714	40.66 712	34.46 705	34.81 714	39.18 706	37.57 707	42.78 713	43.44 714	43.82 710	43.03 712	40.47 711	41.51 712

MEDIAN_ROB	37.38 709	40.85 713	40.60 702	32.31 700	31.85 700	27.20 699	24.55 695	29.10 706	33.19 713	42.09 715	41.76 713	33.35 704	34.39 713	39.78 707	37.07 706	43.64 714	44.10 715	44.12 711	43.40 713	41.51 712	42.76 713

Anonymous_1	33.25 699	18.26 693	23.92 692	20.54 695	21.28 697	25.59 696	35.94 702	22.01 704	15.57 695	13.33 693	13.49 696	18.08 695	15.29 692	20.36 694	24.60 699	16.28 703	8.84 698	66.59 712	118.00 714	155.73 717	11.23 694

xxxxx1	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

tt_ll	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

ff	36.64 706	19.51 696	24.21 693	61.66 709	64.63 711	27.28 700	40.10 705	20.25 697	18.63 699	14.07 697	12.97 692	17.26 691	17.36 697	21.70 698	27.93 702	13.18 700	18.50 704	111.26 715	133.37 715	29.24 706	39.73 708

test_example2	176.61 716	205.14 717	198.86 716	188.60 716	190.98 717	152.67 716	170.61 717	94.86 717	123.55 717	178.88 718	179.48 717	158.94 718	141.34 717	192.61 717	198.96 718	203.76 718	236.37 718	164.13 718	173.55 718	218.58 718	160.41 717

ccccc		429.19 718		507.10 717	501.20 718	356.95 718		380.82 719		334.51 719		372.86 719		499.17 719		561.44 719	431.22 719	334.28 719	290.86 719	540.88 719

ASD4		8.86 688

Low-res two-view benchmark