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

over v1	0.21 51	0.19 242	0.26 46	0.35 180	0.13 1	0.35 248	0.20 50	0.31 36	0.16 9	0.23 57	0.23 52	0.25 107	0.27 178	0.41 163	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 201

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 26	0.14 7	0.29 146	0.25 159	0.30 28	0.15 5	0.21 33	0.28 113	0.21 50	0.18 42	0.24 3	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 30	0.12 2	0.24 17	0.30 26	0.13 1	0.25 82	0.31 293	0.33 56	0.32 134	0.28 132	0.25 79	0.23 74	0.17 24	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 30	0.17 152	0.25 32	0.29 13	0.15 10	0.32 206	0.25 159	0.29 25	0.22 31	0.23 57	0.21 32	0.21 50	0.22 103	0.44 202	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

DispViT+	0.23 89	0.14 27	0.27 60	0.29 13	0.17 43	0.19 23	0.20 50	0.59 261	0.45 253	0.28 132	0.26 92	0.24 92	0.17 24	0.46 226	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 63

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 55	0.16 29	0.19 23	0.17 5	0.42 131	0.24 47	0.23 57	0.21 32	0.17 8	0.16 18	0.45 207	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 138

StereoAnything_RVC	0.21 51	0.68 662	0.39 281	0.28 8	0.15 10	0.23 50	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 103	0.30 52	0.18 4	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 335	0.09 6

Pointernet	0.27 178	0.14 27	0.33 173	0.35 180	0.23 273	0.35 248	0.21 77	0.72 384	0.38 200	0.39 232	0.36 181	0.34 184	0.25 143	0.36 116	0.25 180	0.15 266	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

trnet	0.27 178	0.14 27	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 276	0.23 127	0.52 215	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.34 184	0.26 163	0.39 141	0.25 180	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

LoS_RVC	0.27 178	0.16 101	0.27 60	0.32 82	0.30 499	0.44 349	0.34 354	0.41 122	0.33 142	0.31 159	0.51 252	0.29 141	0.32 256	0.36 116	0.28 254	0.11 36	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 468

CAS	0.34 266	0.13 5	0.25 32	1.28 698	0.30 499	0.46 364	0.38 442	0.48 186	0.47 266	0.34 185	0.52 264	0.24 92	0.19 60	0.29 32	0.27 231	0.69 689	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.15 335

CES	0.28 186	0.14 27	0.23 7	0.30 26	0.70 680	0.37 276	0.27 205	0.48 186	0.46 259	0.34 185	0.48 234	0.27 127	0.22 103	0.39 141	0.23 128	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.13 157	0.17 413

CREStereo	0.28 186	0.15 72	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 276	0.25 159	0.51 205	0.72 389	0.42 254	0.51 252	0.32 166	0.26 163	0.38 134	0.25 180	0.16 326	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 138
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	0.32 234	0.16 101	0.24 17	0.29 13	0.18 73	0.45 358	0.22 97	0.56 237	0.63 340	0.46 273	0.54 272	0.39 231	0.34 287	0.48 247	0.24 148	0.75 691	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 138

over-6	0.22 71	0.18 195	0.28 78	0.34 133	0.13 1	0.32 206	0.22 97	0.49 191	0.25 63	0.24 72	0.24 68	0.21 50	0.25 143	0.38 134	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.10 63

over-8	0.21 51	0.19 242	0.27 60	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.34 61	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 117	0.25 143	0.41 163	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 138

over-9	0.21 51	0.19 242	0.27 60	0.35 180	0.13 1	0.33 218	0.21 77	0.35 65	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 117	0.25 143	0.41 163	0.20 30	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 138

derf	0.19 18	0.14 27	0.26 46	0.32 82	0.19 106	0.21 34	0.18 15	0.30 28	0.24 47	0.17 11	0.20 21	0.28 133	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

mm2	0.18 8	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.15 7	0.19 31	0.31 36	0.24 47	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.15 7	0.19 31	0.25 11	0.24 47	0.15 2	0.20 21	0.29 141	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 18	0.14 27	0.27 60	0.32 82	0.19 106	0.22 39	0.18 15	0.30 28	0.25 63	0.18 13	0.20 21	0.29 141	0.17 24	0.33 92	0.21 60	0.13 121	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

MGA	0.19 18	0.14 27	0.26 46	0.30 26	0.20 152	0.29 146	0.18 15	0.35 65	0.27 75	0.19 20	0.21 32	0.19 29	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 138

monster-pro	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

TS12	0.24 115	0.15 72	0.29 88	0.37 240	0.17 43	0.32 206	0.26 182	0.42 131	0.24 47	0.31 159	0.51 252	0.25 107	0.27 178	0.40 151	0.29 276	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63

aanet-new-34k	0.23 89	0.16 101	0.37 246	0.34 133	0.16 29	0.24 64	0.24 147	0.43 150	0.36 173	0.26 98	0.27 100	0.23 74	0.35 293	0.28 19	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 89	0.14 27	0.27 60	0.35 180	0.18 73	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.38 200	0.25 84	0.43 214	0.23 74	0.28 195	0.25 7	0.22 87	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 234	0.38 586	2.34 693	0.33 103	0.19 106	0.20 27	0.22 97	0.43 150	0.29 101	0.22 51	0.25 79	0.22 58	0.26 163	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 89	0.14 27	0.31 129	0.33 103	0.18 73	0.21 34	0.33 336	0.52 215	0.42 232	0.26 98	0.33 152	0.19 29	0.30 233	0.28 19	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 10	0.14 2	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 133	0.19 60	0.26 11	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 13	0.15 10	0.15 7	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 155	0.21 89	0.25 7	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 16	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 50	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

PSi22	0.30 219	0.18 195	0.30 106	0.36 214	0.19 106	0.30 166	0.19 31	0.42 131	0.73 396	0.27 117	0.32 149	0.57 355	0.43 373	0.77 513	0.25 180	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.14 209	0.11 138

Foundation-i1c-attn	0.23 89	0.13 5	0.23 7	0.29 13	0.15 10	0.35 248	0.27 205	0.45 165	0.28 88	0.28 132	0.34 164	0.40 245	0.30 233	0.33 92	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 115	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.25 63	0.33 181	0.35 172	0.40 245	0.30 233	0.34 102	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 7	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 58	0.20 75	0.23 2	0.20 30	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

GeoVLM	0.19 18	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 141	0.20 75	0.29 32	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 30	0.15 72	0.26 46	0.30 26	0.15 10	0.29 146	0.29 244	0.30 28	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 133	0.20 75	0.34 102	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.09 15	0.12 104	0.09 6

MatchStereo	0.19 18	0.14 27	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 20	0.21 77	0.32 45	0.28 88	0.20 23	0.35 172	0.18 22	0.17 24	0.31 63	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63
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 30	0.14 27	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 248	0.17 5	0.40 111	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 38	0.24 129	0.33 92	0.25 180	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 104	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 18	0.14 27	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.27 111	0.19 31	0.31 36	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 141	0.19 60	0.29 32	0.21 60	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 30	0.13 5	0.26 46	0.30 26	0.19 106	0.23 50	0.18 15	0.36 73	0.26 70	0.20 23	0.23 52	0.27 127	0.16 18	0.30 52	0.23 128	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 51	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.20 152	0.26 93	0.19 31	0.38 91	0.43 236	0.21 33	0.21 32	0.27 127	0.17 24	0.36 116	0.23 128	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 30	0.14 27	0.23 7	0.30 26	0.17 43	0.29 146	0.20 50	0.39 99	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 117	0.20 75	0.30 52	0.20 30	0.13 121	0.12 306	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 115	0.17 152	0.29 88	0.32 82	0.21 184	0.64 490	0.19 31	0.31 36	0.37 190	0.23 57	0.30 132	0.27 127	0.19 60	0.47 236	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

252Zero-FE	0.20 30	0.15 72	0.26 46	0.33 103	0.19 106	0.23 50	0.18 15	0.41 122	0.34 150	0.22 51	0.21 32	0.19 29	0.18 42	0.28 19	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 63

MonStereo	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 30	0.13 5	0.27 60	0.33 103	0.18 73	0.17 16	0.21 77	0.32 45	0.23 40	0.25 84	0.34 164	0.22 58	0.24 129	0.27 16	0.21 60	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 154	0.15 72	1.07 630	0.30 26	0.17 43	0.38 289	0.19 31	0.43 150	0.39 212	0.23 57	0.21 32	0.23 74	0.21 89	0.45 207	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 301

asda	0.21 51	0.19 242	0.29 88	0.31 55	0.17 43	0.25 82	0.23 127	0.36 73	0.28 88	0.27 117	0.24 68	0.18 22	0.21 89	0.40 151	0.21 60	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

qwe	0.22 71	0.18 195	0.28 78	0.31 55	0.18 73	0.29 146	0.21 77	0.38 91	0.32 134	0.35 195	0.30 132	0.20 38	0.20 75	0.43 190	0.21 60	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6

2.25w	0.22 71	0.18 195	0.31 129	0.31 55	0.18 73	0.31 186	0.18 15	0.32 45	0.31 120	0.31 159	0.37 187	0.20 38	0.22 103	0.45 207	0.24 148	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

4.25_new	0.22 71	0.21 339	0.32 152	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 47	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 118	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 71	0.21 339	0.32 152	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 47	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 118	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 71	0.21 339	0.32 152	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.27 205	0.32 45	0.24 47	0.29 146	0.27 100	0.20 38	0.23 118	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 51	0.18 195	0.28 78	0.29 13	0.17 43	0.23 50	0.34 354	0.36 73	0.28 88	0.34 185	0.26 92	0.17 8	0.22 103	0.36 116	0.23 128	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 89	0.17 152	0.32 152	0.31 55	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 143	0.42 177	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

3.25w	0.23 89	0.17 152	0.32 152	0.31 55	0.17 43	0.43 340	0.20 50	0.37 81	0.30 109	0.37 207	0.28 113	0.22 58	0.25 143	0.42 177	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

3.75w	0.22 71	0.17 152	0.30 106	0.31 55	0.19 106	0.43 340	0.24 147	0.35 65	0.24 47	0.31 159	0.27 100	0.17 8	0.22 103	0.37 126	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 71	0.18 195	0.29 88	0.30 26	0.18 73	0.27 111	0.23 127	0.37 81	0.28 88	0.31 159	0.26 92	0.22 58	0.26 163	0.50 261	0.24 148	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3w_stereo	0.24 115	0.20 294	0.37 246	0.33 103	0.16 29	0.32 206	0.42 503	0.41 122	0.38 200	0.31 159	0.27 100	0.16 6	0.26 163	0.34 102	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.11 138

1w_stereo	0.24 115	0.15 72	0.29 88	0.34 133	0.18 73	0.31 186	0.41 492	0.40 111	0.43 236	0.31 159	0.38 191	0.17 8	0.24 129	0.45 207	0.23 128	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

monsterstereo	0.22 71	0.14 27	0.26 46	0.34 133	0.18 73	0.21 34	0.20 50	0.37 81	0.35 163	0.33 181	0.40 202	0.19 29	0.18 42	0.45 207	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.08 1

monsters	0.22 71	0.14 27	0.26 46	0.31 55	0.19 106	0.23 50	0.19 31	0.44 158	0.33 142	0.36 200	0.30 132	0.16 6	0.18 42	0.43 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

111111	0.21 51	0.14 27	0.27 60	0.37 240	0.22 218	0.21 34	0.19 31	0.43 150	0.27 75	0.20 23	0.20 21	0.29 141	0.14 2	0.41 163	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.12 104	0.12 201

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 78	0.30 26	0.19 106	0.20 27	0.18 15	0.30 28	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 29	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 78	0.30 26	0.20 152	0.20 27	0.19 31	0.27 20	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 22	0.17 24	0.33 92	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 30	0.13 5	0.27 60	0.33 103	0.17 43	0.38 289	0.18 15	0.30 28	0.19 20	0.24 72	0.15 5	0.26 117	0.17 24	0.32 75	0.21 60	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 55	0.16 29	0.24 64	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 58	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 60	0.33 103	0.17 43	0.24 64	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 60	0.34 133	0.15 10	0.27 111	0.17 5	0.28 23	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 74	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LG-G_1	0.21 51	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 117	0.19 60	0.37 126	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LG-G	0.21 51	0.13 5	0.30 106	0.34 133	0.16 29	0.52 391	0.17 5	0.34 61	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 117	0.19 60	0.37 126	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LGtest1	0.19 18	0.14 27	0.29 88	0.34 133	0.16 29	0.26 93	0.17 5	0.32 45	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 74	0.20 75	0.32 75	0.20 30	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.11 138

GREAT-IGEV	0.22 71	0.15 72	0.31 129	0.29 13	0.22 218	0.21 34	0.26 182	0.33 56	0.31 120	0.20 23	0.30 132	0.22 58	0.22 103	0.47 236	0.22 87	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63
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	0.25 135	0.31 541	0.24 17	0.51 588	0.19 106	0.29 146	0.22 97	0.40 111	0.37 190	0.26 98	0.24 68	0.24 92	0.31 250	0.44 202	0.22 87	0.14 186	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 209	0.10 63

FoundationStereo	0.17 3	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.16 29	0.23 50	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 38	0.19 60	0.26 11	0.21 60	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HUF	0.24 115	0.16 101	0.33 173	0.32 82	0.18 73	0.25 82	0.40 476	0.42 131	0.34 150	0.25 84	0.23 52	0.32 166	0.28 195	0.34 102	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.10 63

castereo++	0.26 154	0.16 101	0.26 46	0.33 103	0.19 106	0.75 538	0.20 50	0.37 81	0.47 266	0.23 57	0.23 52	0.35 199	0.28 195	0.39 141	0.19 12	0.14 186	0.09 27	0.14 170	0.09 15	0.11 36	0.10 63

MonSter	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 39	0.22 97	0.39 99	0.33 142	0.20 23	0.25 79	0.17 8	0.15 8	0.38 134	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.15 72	0.26 46	0.33 103	0.20 152	0.61 462	0.21 77	0.30 28	0.31 120	0.23 57	0.19 18	0.18 22	0.18 42	0.41 163	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 138

dual_stereo	0.19 18	0.14 27	0.24 17	0.31 55	0.16 29	0.16 12	0.20 50	0.29 25	0.20 27	0.23 57	0.20 21	0.22 58	0.14 2	0.52 276	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 89	0.14 27	0.26 46	0.32 82	0.19 106	0.12 1	0.17 5	0.29 25	0.29 101	0.21 33	0.15 5	0.22 58	0.22 103	0.40 151	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.15 276	0.86 693

LoS	0.29 201	0.15 72	0.30 106	0.29 13	0.18 73	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.72 389	0.34 185	0.52 264	0.41 257	0.28 195	0.47 236	0.28 254	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.11 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.36 303	0.15 72	0.24 17	0.34 133	0.15 10	0.77 545	0.29 244	0.80 430	0.83 467	0.56 317	0.57 287	0.43 277	0.40 356	0.57 324	0.33 317	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.09 15	0.14 209	0.09 6

XX-TBD	0.32 234	0.53 642	0.26 46	0.51 588	0.20 152	0.37 276	0.24 147	0.40 111	0.73 396	0.54 310	0.69 334	0.31 163	0.25 143	0.32 75	0.27 231	0.16 326	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.11 138

iResNet_ROB	0.52 505	0.21 339	0.53 473	0.37 240	0.21 184	0.61 462	0.29 244	1.51 674	1.32 650	0.90 546	1.02 513	0.80 500	0.62 496	0.76 505	0.43 436	0.16 326	0.12 306	0.13 113	0.09 15	0.15 276	0.18 433

CAR	0.20 30	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.19 106	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.23 57	0.25 79	0.17 8	0.14 2	0.29 32	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 27	0.25 32	0.30 26	0.19 106	0.25 82	0.18 15	0.42 131	0.27 75	0.19 20	0.25 79	0.17 8	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

PointNet	0.20 30	0.15 72	0.25 32	0.32 82	0.18 73	0.29 146	0.23 127	0.25 11	0.27 75	0.15 2	0.24 68	0.28 133	0.17 24	0.34 102	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.09 6

DF	0.26 154	0.15 72	0.38 259	0.35 180	0.19 106	0.26 93	0.26 182	0.42 131	0.27 75	0.29 146	0.49 238	0.50 321	0.22 103	0.48 247	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 138

LiteMatch*	0.20 30	0.14 27	0.31 129	0.31 55	0.23 273	0.24 64	0.21 77	0.31 36	0.30 109	0.21 33	0.19 18	0.24 92	0.19 60	0.31 63	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 138

aanet-new-90k	0.23 89	0.16 101	0.45 367	0.35 180	0.17 43	0.33 218	0.27 205	0.38 91	0.26 70	0.20 23	0.24 68	0.21 50	0.35 293	0.46 226	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 115	0.16 101	0.48 418	0.36 214	0.17 43	0.39 302	0.24 147	0.36 73	0.30 109	0.24 72	0.25 79	0.26 117	0.32 256	0.45 207	0.18 4	0.10 14	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-70k	0.23 89	0.16 101	0.41 306	0.35 180	0.17 43	0.38 289	0.25 159	0.36 73	0.25 63	0.23 57	0.31 146	0.24 92	0.35 293	0.43 190	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 115	0.17 152	0.51 460	0.36 214	0.16 29	0.26 93	0.29 244	0.36 73	0.29 101	0.22 51	0.29 127	0.23 74	0.37 331	0.42 177	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 89	0.17 152	0.39 281	0.34 133	0.18 73	0.38 289	0.20 50	0.36 73	0.26 70	0.24 72	0.28 113	0.25 107	0.35 293	0.25 7	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 89	0.17 152	0.30 106	0.35 180	0.16 29	0.35 248	0.25 159	0.40 111	0.30 109	0.25 84	0.24 68	0.25 107	0.36 321	0.41 163	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.36 214	0.17 43	0.26 93	0.26 182	0.33 56	0.30 109	0.27 117	0.30 132	0.23 74	0.34 287	0.42 177	0.18 4	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.15 276	0.10 63

aanet-new-32k	0.23 89	0.15 72	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 47	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-30k	0.23 89	0.15 72	0.32 152	0.36 214	0.18 73	0.38 289	0.21 77	0.40 111	0.24 47	0.27 117	0.23 52	0.34 184	0.35 293	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 71	0.15 72	0.35 213	0.33 103	0.17 43	0.23 50	0.25 159	0.42 131	0.24 47	0.26 98	0.26 92	0.21 50	0.30 233	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

aanet-new-24k	0.23 89	0.16 101	0.29 88	0.35 180	0.17 43	0.39 302	0.23 127	0.35 65	0.30 109	0.30 155	0.27 100	0.25 107	0.32 256	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.10 63

aanet-new-22k	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.31 186	0.19 31	0.46 173	0.42 232	0.25 84	0.23 52	0.25 107	0.30 233	0.32 75	0.22 87	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

aanet-new-16k	0.22 71	0.17 152	0.35 213	0.37 240	0.17 43	0.26 93	0.18 15	0.41 122	0.37 190	0.28 132	0.23 52	0.25 107	0.26 163	0.29 32	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.10 63

aanet-new-10k	0.25 135	0.18 195	0.44 354	0.38 280	0.18 73	0.45 358	0.21 77	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.31 146	0.25 107	0.30 233	0.28 19	0.21 60	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.16 335	0.10 63

aanet-new-14k	0.25 135	0.19 242	0.38 259	0.38 280	0.17 43	0.18 20	0.25 159	0.52 215	0.49 278	0.28 132	0.30 132	0.21 50	0.33 274	0.33 92	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.17 376	0.11 138

aanet-new-8k	0.25 135	0.19 242	0.32 152	0.37 240	0.20 152	0.40 308	0.29 244	0.49 191	0.39 212	0.24 72	0.25 79	0.22 58	0.34 287	0.49 253	0.21 60	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

aanet-new	0.26 154	0.19 242	0.34 196	0.38 280	0.25 342	0.51 385	0.24 147	0.40 111	0.30 109	0.27 117	0.27 100	0.23 74	0.36 321	0.43 190	0.22 87	0.14 186	0.09 27	0.14 170	0.10 88	0.15 276	0.12 201

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 135	0.16 101	0.33 173	0.38 280	0.20 152	0.46 364	0.27 205	0.41 122	0.34 150	0.28 132	0.38 191	0.24 92	0.35 293	0.29 32	0.24 148	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 186	0.51 631	1.28 654	0.31 55	0.19 106	0.22 39	0.22 97	0.45 165	0.28 88	0.23 57	0.32 149	0.25 107	0.24 129	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 135	0.14 27	0.74 574	0.33 103	0.19 106	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 71	0.16 101	0.35 213	0.33 103	0.18 73	0.24 64	0.24 147	0.45 165	0.27 75	0.23 57	0.35 172	0.20 38	0.26 163	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 138

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 186	0.23 402	1.22 649	0.34 133	0.21 184	0.29 146	0.21 77	0.41 122	0.33 142	0.24 72	0.30 132	0.32 166	0.28 195	0.33 92	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 138

RT-Monster	0.32 234	0.17 152	0.30 106	0.34 133	0.26 390	0.38 289	0.20 50	0.56 237	0.76 419	0.61 337	0.64 311	0.49 315	0.28 195	0.41 163	0.30 284	0.14 186	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.13 253

LACA1	0.18 8	0.15 72	0.26 46	0.29 13	0.14 7	0.25 82	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 29	0.18 42	0.30 52	0.21 60	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

Test_v1	0.20 30	0.14 27	0.22 3	0.28 8	0.18 73	0.24 64	0.21 77	0.39 99	0.31 120	0.21 33	0.22 45	0.17 8	0.17 24	0.34 102	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 186	0.16 101	0.27 60	0.30 26	0.17 43	0.30 166	0.27 205	0.50 202	0.65 353	0.32 174	0.47 231	0.42 268	0.24 129	0.41 163	0.27 231	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.14 301

WQFJA1++	0.23 89	0.15 72	0.27 60	0.30 26	0.21 184	0.31 186	0.18 15	0.36 73	0.17 10	0.25 84	0.30 132	0.29 141	0.28 195	0.40 151	0.22 87	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.42 645	0.11 138

GEAStereo	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.25 342	0.36 263	0.30 265	0.42 131	0.28 88	0.26 98	0.28 113	0.24 92	0.21 89	0.32 75	0.22 87	0.18 417	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.12 201

BridgeDepth	0.21 51	0.14 27	0.26 46	0.34 133	0.14 7	0.40 308	0.27 205	0.28 23	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 133	0.29 214	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.10 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.25 342	0.36 263	0.30 265	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 89	0.32 75	0.22 87	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.12 201

GS-Stereo							0.30 265	0.42 131	0.27 75	0.30 155	0.28 113	0.23 74	0.21 89	0.32 75	0.22 87	0.16 326	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 209	0.12 201

gasm-f	0.24 115	0.16 101	0.27 60	0.33 103	0.25 342	0.25 82	0.36 403	0.42 131	0.28 88	0.26 98	0.35 172	0.24 92	0.30 233	0.36 116	0.23 128	0.18 417	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.15 276	0.12 201

DDF-Stereo	0.26 154	0.15 72	0.30 106	0.36 214	0.29 480	0.19 23	0.20 50	0.32 45	0.31 120	0.26 98	0.26 92	0.29 141	0.29 214	0.38 134	0.24 148	0.17 381	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.70 683	0.12 201

Zero-FE251	0.23 89	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.20 152	0.44 349	0.19 31	0.37 81	0.25 63	0.27 117	0.29 127	0.38 222	0.24 129	0.32 75	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

zero-FE	0.25 135	0.15 72	0.30 106	0.35 180	0.29 480	0.19 23	0.20 50	0.35 65	0.31 120	0.26 98	0.27 100	0.29 141	0.29 214	0.33 92	0.24 148	0.17 381	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.64 680	0.12 201

AdaDepth	0.22 71	0.17 152	0.32 152	0.37 240	0.18 73	0.34 237	0.22 97	0.33 56	0.23 40	0.21 33	0.21 32	0.20 38	0.20 75	0.56 312	0.21 60	0.10 14	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.12 201

asd	0.21 51	0.18 195	0.29 88	0.32 82	0.18 73	0.27 111	0.22 97	0.35 65	0.22 31	0.31 159	0.22 45	0.19 29	0.21 89	0.44 202	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 51	0.20 294	0.29 88	0.30 26	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 88	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 24	0.29 32	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 51	0.20 294	0.29 88	0.30 26	0.17 43	0.24 64	0.26 182	0.32 45	0.28 88	0.32 174	0.28 113	0.19 29	0.17 24	0.29 32	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

4w-stereo	0.21 51	0.19 242	0.31 129	0.31 55	0.17 43	0.29 146	0.19 31	0.31 36	0.21 29	0.31 159	0.24 68	0.20 38	0.24 129	0.41 163	0.22 87	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 51	0.18 195	0.31 129	0.32 82	0.18 73	0.31 186	0.25 159	0.31 36	0.23 40	0.28 132	0.35 172	0.18 22	0.17 24	0.39 141	0.21 60	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 71	0.18 195	0.30 106	0.32 82	0.16 29	0.28 133	0.38 442	0.38 91	0.35 163	0.32 174	0.33 152	0.17 8	0.18 42	0.29 32	0.22 87	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.12 104	0.10 63

IGEV	0.20 30	0.12 2	0.23 7	0.31 55	0.20 152	0.23 50	0.19 31	0.40 111	0.29 101	0.22 51	0.34 164	0.20 38	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.10 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 89	0.16 101	0.32 152	0.39 312	0.21 184	0.18 20	0.21 77	0.34 61	0.26 70	0.28 132	0.51 252	0.28 133	0.29 214	0.26 11	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.14 209	0.12 201

SGD-Stereo	0.22 71	0.15 72	0.27 60	0.31 55	0.15 10	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.29 101	0.24 72	0.29 127	0.21 50	0.27 178	0.36 116	0.25 180	0.16 326	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

Reg-Stereo(zero)	0.30 219	0.16 101	0.28 78	0.34 133	0.18 73	0.32 206	0.20 50	0.63 296	0.68 368	0.50 289	0.52 264	0.51 327	0.30 233	0.45 207	0.25 180	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.11 138

AIO_rvc	0.23 89	0.16 101	0.32 152	0.34 133	0.19 106	0.26 93	0.33 336	0.40 111	0.22 31	0.26 98	0.24 68	0.34 184	0.15 8	0.51 269	0.24 148	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

AIO_test	0.23 89	0.16 101	0.28 78	0.34 133	0.20 152	0.30 166	0.39 464	0.38 91	0.25 63	0.25 84	0.28 113	0.32 166	0.22 103	0.38 134	0.25 180	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 135	0.16 101	0.34 196	0.39 312	0.27 425	0.33 218	0.20 50	0.38 91	0.36 173	0.26 98	0.31 146	0.25 107	0.21 89	0.48 247	0.24 148	0.20 477	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.17 376	0.15 335

castereo	0.28 186	0.16 101	0.32 152	0.35 180	0.21 184	0.40 308	0.42 503	0.50 202	0.66 357	0.26 98	0.41 205	0.37 213	0.36 321	0.33 92	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

GIP-stereo	0.24 115	0.18 195	0.30 106	0.37 240	0.24 309	0.26 93	0.20 50	0.46 173	0.36 173	0.24 72	0.39 196	0.35 199	0.20 75	0.31 63	0.21 60	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 138

IGEV-Stereo++	0.21 51	0.15 72	0.27 60	0.37 240	0.19 106	0.22 39	0.18 15	0.42 131	0.35 163	0.22 51	0.28 113	0.24 92	0.18 42	0.27 16	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 135	0.14 27	0.74 574	0.33 103	0.19 106	0.29 146	0.22 97	0.38 91	0.29 101	0.25 84	0.22 45	0.23 74	0.32 256	0.28 19	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 596

MoCha-V2	0.25 135	0.15 72	0.29 88	0.40 356	0.18 73	0.27 111	0.26 182	0.49 191	0.27 75	0.36 200	0.27 100	0.33 180	0.35 293	0.49 253	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.11 138

IGEV++	0.24 115	0.17 152	0.31 129	0.38 280	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.50 202	0.23 40	0.28 132	0.35 172	0.30 155	0.22 103	0.31 63	0.28 254	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.13 253

MSKI-zero shot	0.32 234	0.17 152	0.34 196	0.39 312	0.21 184	0.32 206	0.22 97	0.61 281	0.43 236	0.52 301	0.64 311	0.61 391	0.20 75	0.74 495	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.12 104	0.12 201

Any-RAFT	0.35 285	0.16 101	0.30 106	0.34 133	0.21 184	0.52 391	0.22 97	0.88 463	0.73 396	0.53 304	0.73 346	0.64 406	0.28 195	0.46 226	0.24 148	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.12 201

anonymousdsp2	0.35 285	0.20 294	0.43 342	0.37 240	0.24 309	0.48 373	0.31 293	0.86 451	0.65 353	0.55 314	0.50 242	0.50 321	0.34 287	0.56 312	0.31 293	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.10 88	0.16 335	0.14 301

TANstereo	0.30 219	0.15 72	0.31 129	0.30 26	0.17 43	0.55 413	0.23 127	0.44 158	0.55 308	0.59 325	0.68 330	0.37 213	0.26 163	0.35 112	0.27 231	0.15 266	0.16 486	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.14 301

pmcnn	1.23 668	0.29 527	0.96 616	0.40 356	0.23 273	0.95 595	0.69 634	1.16 589	1.28 645	1.67 677	2.33 677	11.15 731	0.86 607	0.93 586	0.88 604	0.15 266	0.12 306	0.12 55	0.10 88	0.15 276	0.15 335

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 78	0.29 13	0.18 73	0.17 16	0.29 244	0.27 20	0.17 10	0.18 13	0.29 127	0.14 2	0.16 18	0.24 3	0.21 60	0.12 61	0.09 27	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

HLF11	0.34 266	0.17 152	0.42 327	0.30 26	0.23 273	0.36 263	0.22 97	0.69 353	0.48 274	0.49 285	0.66 321	0.43 277	0.37 331	0.70 469	0.45 463	0.15 266	0.12 306	0.13 113	0.11 153	0.15 276	0.17 413

TestStereo_HL2	0.33 254	0.18 195	0.33 173	0.31 55	0.22 218	0.32 206	0.25 159	0.58 254	0.61 325	0.54 310	0.68 330	0.41 257	0.36 321	0.57 324	0.36 370	0.16 326	0.11 234	0.13 113	0.11 153	0.15 276	0.16 386

quiztm	0.29 201	0.19 242	0.35 213	0.40 356	0.23 273	0.27 111	0.33 336	0.63 296	0.39 212	0.45 266	0.60 295	0.39 231	0.18 42	0.40 151	0.26 210	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.14 209	0.10 63

aanet-new-28k	0.23 89	0.17 152	0.40 295	0.36 214	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.35 65	0.27 75	0.27 117	0.23 52	0.29 141	0.34 287	0.31 63	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.16 335	0.12 201

aanet-new-12k	0.24 115	0.19 242	0.39 281	0.41 394	0.17 43	0.33 218	0.22 97	0.41 122	0.37 190	0.27 117	0.23 52	0.22 58	0.35 293	0.29 32	0.24 148	0.12 61	0.08 2	0.14 170	0.11 153	0.16 335	0.11 138

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 135	0.14 27	0.30 106	0.34 133	0.21 184	0.44 349	0.25 159	0.44 158	0.35 163	0.27 117	0.35 172	0.37 213	0.35 293	0.28 19	0.26 210	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 115	0.13 5	0.23 7	0.29 13	0.15 10	0.40 308	0.26 182	0.48 186	0.25 63	0.31 159	0.33 152	0.40 245	0.30 233	0.35 112	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1	0.26 154	0.14 27	0.25 32	0.33 103	0.21 184	0.39 302	0.26 182	0.60 273	0.38 200	0.35 195	0.38 191	0.44 288	0.29 214	0.32 75	0.26 210	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

Selective-IGEV-i32	0.24 115	0.18 195	0.35 213	0.35 180	0.19 106	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 40	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 60	0.58 347	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

DLNR-FE	20.05 738	36.38 746	38.08 743	170.06 759	60.08 753	0.23 50	0.20 50	14.13 736	0.36 173	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 89	0.63 403	0.28 254	5.38 733	0.10 97	0.15 224	0.11 153	73.09 758	0.11 138

DA	0.29 201	0.17 152	0.31 129	0.40 356	0.20 152	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 148	0.15 266	0.11 234	0.16 264	0.11 153	0.15 276	0.10 63

GGEV	0.29 201	0.17 152	0.31 129	0.40 356	0.20 152	0.74 532	0.33 336	0.47 177	0.44 244	0.34 185	0.39 196	0.39 231	0.32 256	0.32 75	0.24 148	0.15 266	0.11 234	0.16 264	0.11 153	0.15 276	0.10 63

GASTEREO	0.25 135	0.16 101	0.32 152	0.40 356	0.20 152	0.22 39	0.30 265	0.43 150	0.31 120	0.37 207	0.33 152	0.22 58	0.35 293	0.41 163	0.23 128	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.11 138

MSCF	0.25 135	0.16 101	0.33 173	0.39 312	0.20 152	0.20 27	0.31 293	0.43 150	0.31 120	0.36 200	0.33 152	0.23 74	0.35 293	0.36 116	0.23 128	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.13 157	0.11 138

DilatedVolume-Stereo	0.30 219	0.15 72	0.34 196	0.33 103	0.20 152	0.53 399	0.25 159	0.56 237	0.43 236	0.56 317	0.50 242	0.35 199	0.29 214	0.49 253	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

xyz-stereo	4.23 719	0.17 152	61.76 757	0.34 133	0.16 29	12.16 730	0.37 420	0.58 254	0.68 368	1.01 597	3.36 705	0.77 487	0.82 597	1.21 637	0.40 414	0.12 61	0.10 97	0.16 264	0.11 153	0.13 157	0.10 63

HART	0.29 201	0.16 101	0.32 152	0.40 356	0.21 184	0.32 206	0.26 182	0.62 286	0.31 120	0.33 181	0.65 314	0.41 257	0.22 103	0.55 299	0.25 180	0.12 61	0.10 97	0.15 224	0.11 153	0.15 276	0.11 138

SCV_C0	0.26 154	0.18 195	0.34 196	0.35 180	0.24 309	0.23 50	0.28 235	0.51 205	0.36 173	0.31 159	0.36 181	0.37 213	0.20 75	0.57 324	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.16 335	0.12 201

SCV	0.26 154	0.19 242	0.33 173	0.35 180	0.21 184	0.27 111	0.34 354	0.56 237	0.28 88	0.24 72	0.28 113	0.37 213	0.23 118	0.49 253	0.22 87	0.18 417	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.15 276	0.11 138

WCG-NET	0.28 186	0.15 72	0.33 173	0.33 103	0.19 106	0.33 218	0.27 205	0.39 99	0.80 449	0.46 273	0.49 238	0.39 231	0.25 143	0.40 151	0.25 180	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.10 63

Occ-G	0.26 154	0.14 27	0.28 78	0.34 133	0.20 152	0.27 111	0.34 354	0.41 122	0.31 120	0.29 146	0.43 214	0.49 315	0.25 143	0.47 236	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.12 201

AIO-Stereo	0.25 135	0.18 195	0.34 196	0.37 240	0.18 73	0.28 133	0.30 265	0.48 186	0.27 75	0.29 146	0.30 132	0.32 166	0.17 24	0.52 276	0.23 128	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.10 63

WCG-NET（raft）	0.31 227	0.15 72	0.36 228	0.32 82	0.19 106	0.35 248	0.27 205	0.51 205	0.78 438	0.45 266	0.55 282	0.48 307	0.27 178	0.54 292	0.26 210	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.12 104	0.11 138

RSM	0.25 135	0.18 195	0.33 173	0.36 214	0.20 152	0.27 111	0.34 354	0.51 205	0.27 75	0.26 98	0.23 52	0.39 231	0.21 89	0.56 312	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.14 209	0.10 63

RAFT-Stereo-weight	0.32 234	0.18 195	0.33 173	0.39 312	0.22 218	0.26 93	0.29 244	0.67 334	0.80 449	0.53 304	0.51 252	0.58 364	0.20 75	0.47 236	0.27 231	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.11 138

DLNR_Zeroshot_test	20.09 739	36.28 745	38.04 742	169.85 758	61.80 754	0.23 50	0.20 50	13.88 735	0.37 190	0.44 261	0.66 321	0.43 277	0.21 89	0.62 390	0.28 254	5.46 734	0.10 97	0.15 224	0.11 153	72.60 757	0.11 138

GCAP-Stereo	0.28 186	0.19 242	0.40 295	0.38 280	0.19 106	0.38 289	0.23 127	0.57 246	0.41 221	0.45 266	0.49 238	0.39 231	0.27 178	0.33 92	0.23 128	0.14 186	0.12 306	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.11 138

RAFT-Test	0.34 266	0.18 195	0.37 246	0.38 280	0.23 273	0.50 380	0.23 127	0.69 353	0.40 217	0.60 329	0.85 427	0.61 391	0.28 195	0.46 226	0.27 231	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.12 201

Selective-IGEV	0.24 115	0.18 195	0.35 213	0.35 180	0.19 106	0.27 111	0.25 159	0.55 233	0.23 40	0.27 117	0.25 79	0.34 184	0.19 60	0.58 347	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.12 104	0.10 63

knoymous	0.36 303	0.20 294	0.31 129	0.31 55	0.22 218	0.36 263	0.29 244	0.61 281	0.64 348	0.67 389	0.70 338	0.60 385	0.40 356	0.58 347	0.34 333	0.17 381	0.11 234	0.20 446	0.11 153	0.17 376	0.18 433

RCA-Stereo	0.35 285	0.17 152	0.34 196	0.38 280	0.22 218	0.31 186	0.34 354	0.68 344	1.24 633	0.45 266	0.65 314	0.47 302	0.43 373	0.38 134	0.27 231	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.11 138

DCANet-4	0.36 303	0.20 294	0.48 418	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.66 324	0.92 528	0.69 403	0.78 379	0.40 245	0.47 402	0.45 207	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

fff	0.37 320	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

ADStereo(finetuned)	0.37 320	0.16 101	0.49 431	0.34 133	0.19 106	0.30 166	0.30 265	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.69 540	0.45 207	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.12 201

CroCo-Stereo	0.26 154	0.22 380	0.36 228	0.48 543	0.22 218	0.20 27	0.29 244	0.51 205	0.44 244	0.28 132	0.23 52	0.42 268	0.26 163	0.29 32	0.26 210	0.15 266	0.13 380	0.13 113	0.11 153	0.16 335	0.12 201
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	0.36 303	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.30 166	0.30 265	0.68 344	0.91 523	0.70 409	0.77 367	0.43 277	0.57 462	0.45 207	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.13 157	0.12 201

csc	0.37 320	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

cscssc	0.37 320	0.16 101	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.29 146	0.30 265	0.69 353	1.06 595	0.69 403	0.78 379	0.42 268	0.63 502	0.46 226	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.11 153	0.11 36	0.13 253

iResNetv2_ROB	0.52 505	0.27 501	0.69 551	0.38 280	0.25 342	0.62 470	0.35 380	1.17 594	1.01 571	0.99 587	1.06 535	0.88 526	0.67 530	0.66 434	0.39 406	0.19 451	0.13 380	0.15 224	0.11 153	0.18 407	0.16 386

MLCV	0.47 442	0.24 440	0.61 506	0.37 240	0.17 43	0.61 462	0.33 336	0.80 430	0.87 494	0.94 566	1.13 558	0.72 455	0.43 373	0.89 568	0.51 500	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.14 209	0.12 201

anonymous	0.20 30	0.16 101	0.29 88	0.32 82	0.21 184	0.14 2	0.21 77	0.24 9	0.28 88	0.25 84	0.36 181	0.18 22	0.16 18	0.27 16	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.10 63

ManiGeoR	0.33 254	0.17 152	0.43 342	0.31 55	0.22 218	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 326	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.16 386

HLf10	0.33 254	0.17 152	0.43 342	0.31 55	0.22 218	0.40 308	0.27 205	0.73 395	0.49 278	0.40 241	0.63 305	0.40 245	0.32 256	0.62 390	0.41 420	0.16 326	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.16 386

HLf8	0.33 254	0.17 152	0.39 281	0.30 26	0.22 218	0.43 340	0.27 205	0.71 378	0.67 362	0.44 261	0.60 295	0.36 209	0.30 233	0.58 347	0.35 352	0.18 417	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.17 376	0.18 433

GGDA	0.32 234	0.18 195	0.32 152	0.31 55	0.21 184	0.31 186	0.26 182	0.59 261	0.66 357	0.50 289	0.68 330	0.40 245	0.36 321	0.55 299	0.35 352	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.12 194	0.15 276	0.15 335

DNS	0.26 154	0.17 152	0.36 228	0.37 240	0.22 218	0.33 218	0.23 127	0.47 177	0.30 109	0.34 185	0.34 164	0.45 291	0.24 129	0.28 19	0.21 60	0.19 451	0.11 234	0.13 113	0.12 194	0.16 335	0.16 386

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 154	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 42	0.29 32	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.11 138

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.34 133	0.21 184	0.33 218	0.31 293	0.45 165	0.45 253	0.40 241	0.54 272	0.24 92	0.18 42	0.36 116	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 154	0.16 101	0.30 106	0.33 103	0.22 218	0.34 237	0.31 293	0.48 186	0.50 284	0.39 232	0.54 272	0.23 74	0.19 60	0.29 32	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

gcap_with_dpt	0.26 154	0.16 101	0.32 152	0.34 133	0.21 184	0.35 248	0.36 403	0.44 158	0.41 221	0.38 219	0.54 272	0.22 58	0.21 89	0.28 19	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

water-stereo	0.28 186	0.14 27	0.29 88	0.35 180	0.19 106	0.36 263	0.23 127	0.62 286	0.38 200	0.39 232	0.62 304	0.41 257	0.35 293	0.28 19	0.27 231	0.14 186	0.13 380	0.13 113	0.12 194	0.12 104	0.10 63

depthmonostereo	0.29 201	0.14 27	0.31 129	0.35 180	0.17 43	0.46 364	0.27 205	0.69 353	0.57 318	0.35 195	0.42 208	0.31 163	0.35 293	0.35 112	0.27 231	0.14 186	0.12 306	0.13 113	0.12 194	0.11 36	0.10 63

G2L-ROB	0.47 442	0.19 242	0.42 327	0.35 180	0.22 218	0.57 434	0.42 503	1.14 577	0.71 387	0.84 505	0.75 357	1.09 593	0.53 435	0.74 495	0.53 510	0.17 381	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.17 376	0.19 468

G2L-Stereo_test	0.48 455	0.20 294	0.40 295	0.34 133	0.23 273	0.57 434	0.58 598	1.10 554	0.77 428	0.86 516	0.94 465	0.95 549	0.54 447	0.68 456	0.60 532	0.16 326	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.15 335

MM-Stereo_test2	0.30 219	0.18 195	0.39 281	0.40 356	0.24 309	0.42 335	0.42 503	0.63 296	0.41 221	0.37 207	0.35 172	0.32 166	0.26 163	0.53 285	0.25 180	0.12 61	0.10 97	0.15 224	0.12 194	0.15 276	0.10 63

fffft	0.25 135	0.17 152	0.37 246	0.36 214	0.22 218	0.28 133	0.36 403	0.42 131	0.24 47	0.36 200	0.23 52	0.27 127	0.22 103	0.52 276	0.27 231	0.12 61	0.09 27	0.16 264	0.12 194	0.12 104	0.12 201
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 154	0.19 242	0.35 213	0.35 180	0.22 218	0.36 263	0.32 324	0.39 99	0.34 150	0.37 207	0.30 132	0.33 180	0.24 129	0.53 285	0.24 148	0.12 61	0.10 97	0.16 264	0.12 194	0.12 104	0.11 138

999	0.27 178	0.16 101	0.35 213	0.36 214	0.24 309	0.31 186	0.27 205	0.49 191	0.38 200	0.26 98	0.30 132	0.39 231	0.23 118	0.63 403	0.25 180	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.14 301

mms	0.26 154	0.21 339	0.33 173	0.37 240	0.25 342	0.30 166	0.33 336	0.40 111	0.32 134	0.28 132	0.34 164	0.34 184	0.20 75	0.45 207	0.26 210	0.12 61	0.11 234	0.16 264	0.12 194	0.14 209	0.11 138

ours_stereo	0.26 154	0.21 339	0.33 173	0.38 280	0.23 273	0.30 166	0.33 336	0.42 131	0.38 200	0.26 98	0.34 164	0.35 199	0.23 118	0.47 236	0.27 231	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.12 194	0.14 209	0.10 63

UGAM-zero	0.46 427	0.19 242	0.62 509	0.37 240	0.23 273	0.34 237	0.21 77	1.15 581	0.39 212	0.66 384	0.61 300	1.70 669	0.91 617	0.75 501	0.25 180	0.14 186	0.11 234	0.15 224	0.12 194	0.13 157	0.13 253

GCAP-BAT	0.28 186	0.15 72	0.42 327	0.33 103	0.21 184	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 148	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.11 36	0.12 201

RSM++	0.25 135	0.18 195	0.34 196	0.36 214	0.20 152	0.28 133	0.30 265	0.51 205	0.32 134	0.25 84	0.22 45	0.37 213	0.21 89	0.50 261	0.24 148	0.12 61	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.14 209	0.10 63

gcap-zeroshot	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 42	0.28 19	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

test_for_model	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.32 324	0.47 177	0.48 274	0.38 219	0.51 252	0.24 92	0.18 42	0.29 32	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.11 138

qqq1	0.49 473	0.23 402	0.62 509	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 333	0.19 451	0.15 453	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.14 301

fff1	0.49 473	0.23 402	0.62 509	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.34 333	0.19 451	0.15 453	0.14 170	0.12 194	0.15 276	0.14 301

ff7	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

IGEVStereo-DCA	0.29 201	0.22 380	0.38 259	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.30 132	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 87	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.12 194	0.13 157	0.15 335

ffff	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

11t	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

UniTT-Stereo	0.27 178	0.17 152	0.37 246	0.40 356	0.27 425	0.30 166	0.28 235	0.39 99	0.31 120	0.29 146	0.46 225	0.27 127	0.25 143	0.47 236	0.34 333	0.17 381	0.13 380	0.13 113	0.12 194	0.14 209	0.12 201

testlalala	0.26 154	0.16 101	0.31 129	0.33 103	0.22 218	0.36 263	0.31 293	0.47 177	0.46 259	0.38 219	0.50 242	0.24 92	0.18 42	0.28 19	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 224	0.12 194	0.11 36	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot	0.28 186	0.15 72	0.42 327	0.33 103	0.21 184	0.25 82	0.25 159	0.45 165	0.54 301	0.34 185	0.42 208	0.43 277	0.27 178	0.48 247	0.24 148	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.11 36	0.12 201

AEACV	0.27 178	0.17 152	0.31 129	0.34 133	0.45 629	0.26 93	0.28 235	0.37 81	0.32 134	0.30 155	0.46 225	0.31 163	0.37 331	0.36 116	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.12 194	0.13 157	0.11 138

anonymousdsp	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.37 240	0.25 342	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 152	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

Selective-RAFT	0.35 285	0.23 402	0.51 460	0.44 481	0.21 184	0.64 490	0.27 205	0.59 261	0.63 340	0.40 241	0.38 191	0.55 346	0.40 356	0.57 324	0.35 352	0.13 121	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.16 335	0.13 253

MC-Stereo	0.28 186	0.17 152	0.32 152	0.38 280	0.20 152	0.26 93	0.26 182	0.49 191	0.37 190	0.37 207	0.61 300	0.41 257	0.31 250	0.55 299	0.25 180	0.13 121	0.09 27	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.11 138

ccc-4	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.36 214	0.26 390	0.31 186	0.35 380	0.62 286	0.34 150	0.38 219	0.33 152	0.32 166	0.29 214	0.58 347	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335

IGEV-Stereo	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.37 240	0.25 342	0.30 166	0.35 380	0.63 296	0.35 163	0.39 232	0.33 152	0.33 180	0.28 195	0.59 365	0.25 180	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.12 194	0.14 209	0.15 335
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 266	0.19 242	0.36 228	0.41 394	0.27 425	0.30 166	0.25 159	0.71 378	0.63 340	0.58 323	0.55 282	0.45 291	0.46 396	0.51 269	0.29 276	0.16 326	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.13 253

111	0.40 366	0.17 152	0.41 306	0.34 133	0.19 106	0.52 391	0.28 235	0.74 399	1.16 618	0.50 289	0.91 457	0.63 400	0.48 407	0.61 380	0.35 352	0.14 186	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.13 157	0.13 253

test_xeample3	0.29 201	0.21 339	0.41 306	0.35 180	0.26 390	0.35 248	0.32 324	0.56 237	0.36 173	0.43 258	0.32 149	0.34 184	0.28 195	0.54 292	0.23 128	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.12 194	0.14 209	0.13 253

CFNet-RSSM	0.34 266	0.17 152	0.45 367	0.39 312	0.22 218	0.35 248	0.23 127	0.73 395	0.84 472	0.65 371	0.54 272	0.57 355	0.28 195	0.46 226	0.26 210	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.12 194	0.13 157	0.11 138

Gwc-CoAtRS	0.34 266	0.17 152	0.44 354	0.39 312	0.23 273	0.34 237	0.22 97	0.70 369	0.75 410	0.60 329	0.59 293	0.58 364	0.29 214	0.45 207	0.26 210	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.12 104	0.12 201

R-Stereo Train	0.39 354	0.18 195	0.42 327	0.42 440	0.26 390	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 303	0.15 266	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.14 209	0.13 253

RAFT-Stereo	0.39 354	0.18 195	0.42 327	0.42 440	0.26 390	0.40 308	0.32 324	0.72 384	0.34 150	0.89 538	1.28 599	0.57 355	0.35 293	0.42 177	0.32 303	0.15 266	0.12 306	0.14 170	0.12 194	0.14 209	0.13 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 473	0.29 527	0.79 592	0.42 440	0.21 184	0.61 462	0.40 476	0.82 436	0.99 560	0.87 524	1.12 551	0.69 437	0.53 435	0.78 518	0.51 500	0.15 266	0.11 234	0.14 170	0.12 194	0.17 376	0.15 335

Anonymus	0.24 115	0.14 27	0.29 88	0.37 240	0.23 273	0.30 166	0.22 97	0.39 99	0.32 134	0.23 57	0.20 21	0.38 222	0.26 163	0.45 207	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.14 170	0.13 242	0.12 104	0.13 253

TestStereo_HLe17	0.34 266	0.17 152	0.46 384	0.32 82	0.21 184	0.42 335	0.31 293	0.70 369	0.66 357	0.46 273	0.68 330	0.36 209	0.30 233	0.61 380	0.36 370	0.16 326	0.10 97	0.14 170	0.13 242	0.15 276	0.15 335

TestStereo_HL3	0.37 320	0.19 242	0.49 431	0.34 133	0.24 309	0.51 385	0.39 464	0.60 273	0.43 236	0.61 337	0.83 411	0.56 349	0.46 396	0.55 299	0.28 254	0.15 266	0.11 234	0.14 170	0.13 242	0.14 209	0.17 413

TestStereo-Hl	0.34 266	0.20 294	0.32 152	0.32 82	0.22 218	0.32 206	0.27 205	0.64 311	0.59 321	0.50 289	0.67 327	0.46 299	0.45 389	0.60 371	0.34 333	0.14 186	0.11 234	0.13 113	0.13 242	0.15 276	0.15 335

DN	0.30 219	0.17 152	0.33 173	0.37 240	0.26 390	0.35 248	0.27 205	0.54 230	0.55 308	0.32 174	0.42 208	0.50 321	0.23 118	0.39 141	0.22 87	0.21 496	0.14 420	0.16 264	0.13 242	0.17 376	0.18 433

IGEV_i1	0.43 397	0.22 380	0.50 445	0.39 312	0.22 218	0.64 490	0.40 476	0.96 495	0.61 325	0.68 395	0.69 334	0.75 474	0.45 389	0.72 481	0.41 420	0.15 266	0.13 380	0.16 264	0.13 242	0.17 376	0.16 386

RT-IGEV	0.52 505	0.19 242	0.59 498	0.40 356	0.25 342	0.79 552	0.62 611	1.15 581	0.74 405	0.89 538	0.99 498	1.18 614	0.61 489	0.65 425	0.31 293	0.19 451	0.13 380	0.17 312	0.13 242	0.15 276	0.20 494

LiteMatch	0.24 115	0.17 152	0.24 17	0.37 240	0.20 152	0.27 111	0.27 205	0.31 36	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 141	0.40 356	0.29 32	0.43 436	0.16 326	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.14 209	0.14 301

Lsterematch	0.38 337	0.17 152	0.38 259	0.37 240	0.20 152	0.42 335	0.27 205	0.57 246	0.71 387	0.66 384	1.02 513	0.49 315	0.40 356	0.57 324	0.43 436	0.16 326	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.14 209	0.14 301

Selective-IGEV-i1	0.44 405	0.20 294	0.53 473	0.41 394	0.22 218	0.62 470	0.50 554	1.01 519	0.88 498	0.63 350	0.81 399	0.79 491	0.38 337	0.54 292	0.38 398	0.16 326	0.13 380	0.15 224	0.13 242	0.15 276	0.15 335

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 82	0.20 152	0.16 12	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 7	0.22 87	0.10 14	0.09 27	0.14 170	0.13 242	0.10 8	0.10 63

WQFJX	0.32 234	0.18 195	0.33 173	0.39 312	0.27 425	0.60 459	0.30 265	0.53 227	0.47 266	0.39 232	0.38 191	0.34 184	0.33 274	0.61 380	0.40 414	0.14 186	0.17 507	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.14 301

S2M2_XL	0.19 18	0.18 195	0.27 60	0.27 3	0.20 152	0.15 7	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 8	0.17 24	0.24 3	0.21 60	0.17 381	0.16 486	0.15 224	0.13 242	0.15 276	0.12 201
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.36 303	0.19 242	0.38 259	0.32 82	0.19 106	0.82 571	0.29 244	0.52 215	0.32 134	0.51 294	0.78 379	0.43 277	0.45 389	0.69 462	0.44 454	0.13 121	0.12 306	0.17 312	0.13 242	0.12 104	0.13 253

xyz-stereo-finetune	0.33 254	0.18 195	0.36 228	0.33 103	0.18 73	0.57 434	0.31 293	0.58 254	0.69 375	0.45 266	0.54 272	0.38 222	0.33 274	0.56 312	0.36 370	0.12 61	0.12 306	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.12 201

MM-Stereo_test3	0.34 266	0.19 242	0.31 129	0.41 394	0.25 342	0.35 248	0.44 520	0.72 384	0.92 528	0.46 273	0.52 264	0.41 257	0.29 214	0.44 202	0.28 254	0.16 326	0.15 453	0.17 312	0.13 242	0.14 209	0.13 253

tt45	0.27 178	0.17 152	0.34 196	0.35 180	0.23 273	0.38 289	0.28 235	0.46 173	0.28 88	0.40 241	0.27 100	0.38 222	0.25 143	0.57 324	0.26 210	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.12 104	0.14 301

fffy	0.28 186	0.21 339	0.34 196	0.37 240	0.23 273	0.33 218	0.29 244	0.51 205	0.41 221	0.32 174	0.37 187	0.39 231	0.27 178	0.50 261	0.27 231	0.12 61	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.11 138

RAStereo	0.24 115	0.17 152	0.29 88	0.40 356	0.21 184	0.23 50	0.26 182	0.42 131	0.45 253	0.23 57	0.34 164	0.30 155	0.19 60	0.34 102	0.25 180	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.11 138

U	0.45 416	0.16 101	0.32 152	0.40 356	0.71 681	3.55 714	0.20 50	0.41 122	0.38 200	0.26 98	0.23 52	0.24 92	0.22 103	0.26 11	0.22 87	0.15 266	0.09 27	0.88 692	0.13 242	0.13 157	0.11 138

MGS-Stereo	0.28 186	0.19 242	0.40 295	0.36 214	0.23 273	0.37 276	0.30 265	0.39 99	0.44 244	0.31 159	0.51 252	0.40 245	0.24 129	0.43 190	0.26 210	0.15 266	0.12 306	0.15 224	0.13 242	0.14 209	0.13 253

ACVNet-DCA	0.35 285	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.18 407	0.17 413

1test111	0.36 303	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.85 447	0.54 301	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.55 299	0.45 463	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.18 407	0.17 413

cc1	0.37 320	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.34 184	0.49 411	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.16 335	0.15 335

11t1	0.36 303	0.21 339	0.42 327	0.35 180	0.22 218	0.62 470	0.29 244	0.69 353	0.43 236	0.60 329	0.53 269	0.53 337	0.48 407	0.56 312	0.40 414	0.18 417	0.14 420	0.16 264	0.13 242	0.17 376	0.17 413

rrr	0.29 201	0.22 380	0.41 306	0.35 180	0.27 425	0.37 276	0.32 324	0.52 215	0.42 232	0.38 219	0.30 132	0.35 199	0.27 178	0.51 269	0.22 87	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.14 301

tt1	0.36 303	0.24 440	0.32 152	0.41 394	0.22 218	0.54 406	0.38 442	0.68 344	1.04 585	0.41 248	0.46 225	0.35 199	0.45 389	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.19 413	0.13 242	0.16 335	0.16 386

MaDis-Stereo	0.26 154	0.18 195	0.36 228	0.36 214	0.26 390	0.27 111	0.27 205	0.43 150	0.35 163	0.27 117	0.26 92	0.41 257	0.28 195	0.40 151	0.28 254	0.16 326	0.14 420	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.12 201

riskmin	0.38 337	0.20 294	0.39 281	0.32 82	0.23 273	0.53 399	0.30 265	0.63 296	0.80 449	0.49 285	0.56 285	0.73 466	0.58 472	0.55 299	0.36 370	0.17 381	0.11 234	0.19 413	0.13 242	0.19 443	0.20 494

ProNet	0.29 201	0.21 339	0.38 259	0.35 180	0.24 309	0.32 206	0.43 511	0.57 246	0.37 190	0.33 181	0.30 132	0.32 166	0.28 195	0.57 324	0.26 210	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.13 253

CroCo-Stereo Lap2	0.28 186	0.24 440	0.39 281	0.50 572	0.29 480	0.20 27	0.31 293	0.49 191	0.38 200	0.24 72	0.27 100	0.46 299	0.31 250	0.39 141	0.30 284	0.14 186	0.15 453	0.16 264	0.13 242	0.16 335	0.15 335

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 567	0.28 515	0.99 620	0.40 356	0.30 499	1.03 612	0.56 593	1.10 554	0.99 560	0.97 580	1.22 585	1.06 583	0.69 540	1.07 613	0.95 623	0.19 451	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.22 513	0.21 514

iRaft-Stereo_20w	0.39 354	0.19 242	0.57 493	0.37 240	0.27 425	0.31 186	0.24 147	1.44 665	0.29 101	0.69 403	0.53 269	0.60 385	0.42 367	0.83 541	0.27 231	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.13 242	0.15 276	0.13 253

IPLG	0.39 354	0.20 294	0.59 498	0.40 356	0.24 309	0.54 406	0.27 205	0.75 406	0.63 340	0.84 505	0.81 399	0.32 166	0.32 256	0.60 371	0.45 463	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.13 157	0.12 201

MIPNet	0.37 320	0.21 339	0.59 498	0.39 312	0.25 342	0.50 380	0.28 235	0.77 416	0.70 376	0.65 371	0.60 295	0.40 245	0.49 411	0.44 202	0.37 389	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.13 242	0.14 209	0.13 253

test-3	0.34 266	0.16 101	0.43 342	0.39 312	0.21 184	0.43 340	0.22 97	0.63 296	0.78 438	0.71 416	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 293	0.12 61	0.09 27	0.17 312	0.13 242	0.12 104	0.10 63

test_1	0.34 266	0.16 101	0.43 342	0.39 312	0.21 184	0.43 340	0.23 127	0.63 296	0.78 438	0.68 395	0.45 220	0.64 406	0.27 178	0.43 190	0.31 293	0.12 61	0.09 27	0.17 312	0.13 242	0.12 104	0.10 63

GANet-ADL	0.42 387	0.25 466	0.45 367	0.43 461	0.29 480	0.54 406	0.35 380	0.89 465	0.86 485	0.63 350	0.72 341	0.68 432	0.42 367	0.52 276	0.41 420	0.21 496	0.14 420	0.15 224	0.13 242	0.18 407	0.19 468

cross-raft	0.34 266	0.20 294	0.37 246	0.44 481	0.23 273	0.32 206	0.35 380	0.74 399	0.40 217	0.60 329	0.77 367	0.57 355	0.27 178	0.43 190	0.28 254	0.12 61	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.15 276	0.11 138

RALCasStereoNet	0.36 303	0.21 339	0.37 246	0.42 440	0.26 390	0.35 248	0.38 442	0.63 296	0.64 348	0.50 289	0.72 341	0.51 327	0.29 214	0.59 365	0.36 370	0.16 326	0.14 420	0.15 224	0.13 242	0.17 376	0.16 386

EAI-Stereo	0.34 266	0.19 242	0.44 354	0.39 312	0.21 184	0.31 186	0.30 265	1.15 581	0.30 109	0.49 285	0.75 357	0.36 209	0.28 195	0.62 390	0.27 231	0.14 186	0.11 234	0.14 170	0.13 242	0.13 157	0.12 201

AANet_RVC	0.57 545	0.32 545	0.54 478	0.45 506	0.27 425	0.57 434	0.48 543	1.00 509	1.28 645	0.86 516	1.33 610	0.87 521	0.58 472	1.07 613	0.75 574	0.18 417	0.12 306	0.15 224	0.13 242	0.18 407	0.18 433

HITNet	0.41 379	0.26 483	0.45 367	0.33 103	0.17 43	0.63 482	0.30 265	0.93 479	0.64 348	0.71 416	0.82 405	0.64 406	0.52 430	0.59 365	0.43 436	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.13 242	0.19 443	0.12 201
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
Weightmod_eth	0.31 227	0.19 242	0.31 129	0.35 180	0.18 73	0.45 358	0.35 380	0.62 286	0.39 212	0.44 261	0.39 196	0.48 307	0.41 364	0.45 207	0.23 128	0.17 381	0.16 486	0.15 224	0.14 285	0.15 276	0.09 6

LGCAT	0.20 30	0.14 27	0.24 17	0.29 13	0.19 106	0.14 2	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 98	0.20 21	0.20 38	0.19 60	0.32 75	0.21 60	0.23 541	0.18 531	0.11 5	0.14 285	0.10 8	0.19 468

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 82	0.23 273	0.16 12	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 72	0.18 16	0.17 8	0.11 1	0.35 112	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 224	0.14 285	0.10 8	0.10 63

WQFJA1	0.32 234	0.19 242	0.34 196	0.39 312	0.26 390	0.62 470	0.30 265	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.50 261	0.42 428	0.14 186	0.18 531	0.16 264	0.14 285	0.14 209	0.13 253

WQFJX1	0.33 254	0.19 242	0.34 196	0.41 394	0.28 450	0.53 399	0.33 336	0.51 205	0.50 284	0.39 232	0.36 181	0.34 184	0.31 250	0.69 462	0.39 406	0.15 266	0.18 531	0.16 264	0.14 285	0.16 335	0.14 301

NLMM1	0.33 254	0.21 339	0.36 228	0.41 394	0.25 342	0.55 413	0.33 336	0.55 233	0.63 340	0.42 254	0.44 216	0.30 155	0.25 143	0.63 403	0.38 398	0.16 326	0.18 531	0.17 312	0.14 285	0.15 276	0.13 253

NLMM	0.32 234	0.19 242	0.34 196	0.39 312	0.26 390	0.62 470	0.30 265	0.56 237	0.47 266	0.37 207	0.39 196	0.38 222	0.33 274	0.49 253	0.42 428	0.14 186	0.18 531	0.16 264	0.14 285	0.14 209	0.13 253

IGEV-FE	0.34 266	0.18 195	0.67 540	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 143	0.53 285	0.27 231	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

z-ln-s-r	0.66 572	0.36 569	1.30 658	0.39 312	0.26 390	0.57 434	0.63 613	0.80 430	1.03 579	0.80 464	1.43 628	0.91 537	0.76 574	1.08 616	1.87 684	0.16 326	0.12 306	0.17 312	0.14 285	0.20 463	0.16 386

MM-Stereo_test1	0.33 254	0.19 242	0.36 228	0.41 394	0.23 273	0.36 263	0.45 523	0.58 254	0.54 301	0.60 329	0.50 242	0.38 222	0.37 331	0.60 371	0.26 210	0.15 266	0.13 380	0.17 312	0.14 285	0.15 276	0.12 201

PAM	0.46 427	0.19 242	0.70 555	0.40 356	0.26 390	0.75 538	0.33 336	0.85 447	0.34 150	0.70 409	0.46 225	1.83 672	0.63 502	0.61 380	0.26 210	0.15 266	0.10 97	0.16 264	0.14 285	0.14 209	0.13 253

model_zeroshot	0.33 254	0.18 195	0.48 418	0.39 312	0.28 450	0.45 358	0.25 159	0.63 296	0.45 253	0.61 337	0.50 242	0.51 327	0.25 143	0.45 207	0.26 210	0.16 326	0.13 380	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.13 253

MyStereo8	0.40 366	0.20 294	0.54 478	0.41 394	0.29 480	0.53 399	0.29 244	0.65 313	0.49 278	0.71 416	0.98 493	0.58 364	0.43 373	0.50 261	0.51 500	0.15 266	0.12 306	0.16 264	0.14 285	0.19 443	0.19 468

IGEV_Zeroshot_test	0.34 266	0.18 195	0.67 540	0.39 312	0.28 450	0.30 166	0.25 159	0.74 399	0.31 120	0.62 341	0.57 287	0.54 341	0.25 143	0.53 285	0.27 231	0.14 186	0.10 97	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

HH	0.35 285	0.20 294	0.47 397	0.40 356	0.25 342	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 180	0.15 266	0.11 234	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

HanStereo	0.35 285	0.20 294	0.47 397	0.40 356	0.25 342	0.33 218	0.31 293	0.76 413	0.38 200	0.43 258	0.57 287	0.79 491	0.44 384	0.71 475	0.25 180	0.15 266	0.11 234	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.12 201

EGLCR-Stereo	0.25 135	0.16 101	0.33 173	0.34 133	0.20 152	0.35 248	0.20 50	0.52 215	0.36 173	0.28 132	0.27 100	0.41 257	0.18 42	0.45 207	0.26 210	0.14 186	0.10 97	0.16 264	0.14 285	0.13 157	0.11 138

DCRE	0.37 320	0.18 195	0.46 384	0.45 506	0.32 538	0.42 335	0.37 420	0.63 296	0.51 290	0.47 280	0.94 465	0.56 349	0.36 321	0.52 276	0.32 303	0.14 186	0.13 380	0.15 224	0.14 285	0.14 209	0.13 253

CIPLG	0.41 379	0.21 339	0.63 519	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.33 336	0.65 313	0.60 324	0.82 486	0.96 478	0.46 299	0.32 256	0.55 299	0.44 454	0.16 326	0.12 306	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.14 301

IPLGR_C	0.40 366	0.21 339	0.64 524	0.45 506	0.33 550	0.52 391	0.34 354	0.66 324	0.62 329	0.82 486	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.46 474	0.17 381	0.12 306	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.14 301

IPLGR	0.39 354	0.21 339	0.63 519	0.39 312	0.22 218	0.49 378	0.29 244	0.76 413	0.74 405	0.78 457	0.77 367	0.44 288	0.42 367	0.47 236	0.38 398	0.13 121	0.12 306	0.16 264	0.14 285	0.15 276	0.13 253

ACRE	0.40 366	0.21 339	0.65 530	0.45 506	0.33 550	0.51 385	0.33 336	0.66 324	0.63 340	0.80 464	0.92 461	0.45 291	0.32 256	0.52 276	0.45 463	0.16 326	0.12 306	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.14 301

GwcNet-ADL	0.44 405	0.22 380	0.48 418	0.45 506	0.30 499	0.40 308	0.37 420	0.92 477	0.97 551	0.71 416	0.78 379	0.61 391	0.42 367	0.62 390	0.50 490	0.19 451	0.14 420	0.15 224	0.14 285	0.18 407	0.18 433

STrans-v2	0.46 427	0.20 294	0.48 418	0.40 356	0.24 309	0.55 413	0.50 554	1.07 543	0.73 396	0.65 371	1.05 528	0.72 455	0.69 540	0.72 481	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.17 312	0.14 285	0.13 157	0.12 201

IIG-Stereo	0.43 397	0.21 339	0.44 354	0.50 572	0.25 342	0.44 349	0.21 77	0.71 378	0.76 419	0.83 498	0.95 474	0.83 505	0.43 373	0.90 570	0.35 352	0.15 266	0.12 306	0.19 413	0.14 285	0.15 276	0.11 138

RAFT-RH_RVC	0.56 537	0.17 152	0.41 306	0.37 240	0.23 273	0.57 434	0.24 147	0.60 273	0.70 376	1.19 638	3.94 712	0.56 349	0.38 337	0.65 425	0.36 370	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.14 285	0.12 104	0.13 253

RAFT-345	0.40 366	0.18 195	0.40 295	0.38 280	0.22 218	0.33 218	0.26 182	0.61 281	0.51 290	0.74 438	1.79 658	0.45 291	0.33 274	0.66 434	0.36 370	0.14 186	0.11 234	0.18 366	0.14 285	0.13 157	0.13 253

test-1	0.36 303	0.19 242	0.71 560	0.46 527	0.26 390	0.44 349	0.36 403	0.60 273	0.59 321	0.48 283	0.67 327	0.53 337	0.36 321	0.40 151	0.29 276	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.14 285	0.15 276	0.16 386

Prome-Stereo	0.46 427	0.19 242	0.35 213	0.44 481	0.26 390	0.40 308	0.45 523	0.68 344	0.44 244	0.96 575	1.84 661	0.59 379	0.67 530	0.61 380	0.32 303	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.14 285	0.16 335	0.29 587

LMCR-Stereo	0.53 512	0.30 536	0.53 473	0.58 636	0.30 499	0.83 574	0.36 403	1.19 598	0.76 419	0.88 534	1.04 524	0.56 349	0.62 496	0.82 533	0.67 554	0.19 451	0.15 453	0.19 413	0.14 285	0.23 530	0.17 413

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 303	0.17 152	0.41 306	0.35 180	0.19 106	0.33 218	0.29 244	0.65 313	0.73 396	0.68 395	1.01 504	0.56 349	0.40 356	0.42 177	0.30 284	0.11 36	0.09 27	0.15 224	0.14 285	0.13 157	0.10 63

DIP-Stereo	0.39 354	0.21 339	0.50 445	0.41 394	0.28 450	0.62 470	0.27 205	0.77 416	0.40 217	0.64 362	0.86 430	0.52 333	0.33 274	0.66 434	0.42 428	0.15 266	0.13 380	0.17 312	0.14 285	0.15 276	0.15 335
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	0.46 427	0.32 545	0.56 489	0.37 240	0.19 106	0.63 482	0.35 380	1.01 519	0.72 389	0.77 453	0.83 411	0.70 442	0.59 479	0.68 456	0.53 510	0.16 326	0.12 306	0.16 264	0.14 285	0.24 543	0.16 386

HSM	0.51 497	0.24 440	0.41 306	0.39 312	0.24 309	0.75 538	0.40 476	1.22 613	0.75 410	0.81 477	0.91 457	1.21 615	0.69 540	0.87 559	0.46 474	0.17 381	0.13 380	0.17 312	0.14 285	0.17 376	0.17 413

Weightmod	0.32 234	0.18 195	0.30 106	0.34 133	0.19 106	0.54 406	0.34 354	0.56 237	0.50 284	0.41 248	0.52 264	0.48 307	0.33 274	0.46 226	0.29 276	0.15 266	0.23 592	0.16 264	0.15 319	0.14 209	0.11 138

SMOE	0.36 303	0.20 294	0.35 213	0.36 214	0.17 43	0.63 482	0.41 492	0.65 313	0.55 308	0.54 310	0.72 341	0.49 315	0.38 337	0.40 151	0.30 284	0.19 451	0.12 306	0.28 596	0.15 319	0.19 443	0.14 301

depth_test_26	0.21 51	0.14 27	0.28 78	0.30 26	0.19 106	0.16 12	0.20 50	0.30 28	0.23 40	0.27 117	0.37 187	0.22 58	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 417	0.14 420	0.15 224	0.15 319	0.15 276	0.14 301

PhaseNet	0.25 135	0.16 101	0.31 129	0.35 180	0.22 218	0.33 218	0.22 97	0.45 165	0.33 142	0.21 33	0.28 113	0.38 222	0.23 118	0.42 177	0.28 254	0.13 121	0.10 97	0.15 224	0.15 319	0.13 157	0.12 201

NLSM3	0.26 154	0.16 101	0.30 106	0.38 280	0.21 184	0.34 237	0.27 205	0.57 246	0.47 266	0.28 132	0.35 172	0.29 141	0.24 129	0.42 177	0.27 231	0.12 61	0.10 97	0.16 264	0.15 319	0.12 104	0.10 63

NLSM1	0.32 234	0.18 195	0.34 196	0.39 312	0.25 342	0.66 502	0.27 205	0.57 246	0.50 284	0.37 207	0.53 269	0.29 141	0.28 195	0.54 292	0.32 303	0.16 326	0.17 507	0.18 366	0.15 319	0.14 209	0.12 201

LG-Stereo	0.24 115	0.18 195	0.40 295	0.39 312	0.20 152	0.22 39	0.27 205	0.32 45	0.36 173	0.26 98	0.44 216	0.22 58	0.16 18	0.37 126	0.27 231	0.11 36	0.12 306	0.16 264	0.15 319	0.13 157	0.09 6

PAM_32	0.46 427	0.19 242	0.67 540	0.39 312	0.24 309	0.75 538	0.27 205	0.95 491	0.34 150	0.68 395	0.44 216	1.91 677	0.65 519	0.62 390	0.26 210	0.15 266	0.10 97	0.16 264	0.15 319	0.14 209	0.13 253

test_sample1	0.42 387	0.22 380	0.46 384	0.34 133	0.23 273	0.58 440	0.35 380	0.99 504	0.49 278	0.62 341	0.75 357	0.69 437	0.61 489	0.58 347	0.44 454	0.18 417	0.14 420	0.17 312	0.15 319	0.17 376	0.17 413

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 266	0.27 501	0.45 367	0.36 214	0.25 342	0.48 373	0.30 265	0.58 254	0.90 516	0.42 254	0.36 181	0.30 155	0.29 214	0.49 253	0.30 284	0.16 326	0.14 420	0.18 366	0.15 319	0.18 407	0.15 335

CoDeX	0.47 442	0.20 294	0.49 431	0.42 440	0.25 342	0.75 538	0.36 403	1.27 633	0.80 449	0.82 486	0.96 478	0.62 398	0.57 462	0.60 371	0.36 370	0.17 381	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.16 335	0.14 301

GMStereo_Zeroshot	0.49 473	0.44 612	0.74 574	0.49 558	0.27 425	0.56 428	0.29 244	0.73 395	0.76 419	0.86 516	0.94 465	0.91 537	0.36 321	0.74 495	0.43 436	0.26 574	0.14 420	0.26 574	0.15 319	0.36 623	0.18 433

plain	0.31 227	0.20 294	0.50 445	0.39 312	0.29 480	0.27 111	0.30 265	0.44 158	0.35 163	0.31 159	0.66 321	0.30 155	0.31 250	0.65 425	0.31 293	0.17 381	0.13 380	0.20 446	0.15 319	0.17 376	0.12 201

EKT-Stereo	0.35 285	0.23 402	0.39 281	0.43 461	0.29 480	0.38 289	0.31 293	0.69 353	0.64 348	0.45 266	0.63 305	0.49 315	0.27 178	0.56 312	0.33 317	0.18 417	0.14 420	0.18 366	0.15 319	0.16 335	0.16 386

iinet-f	0.67 577	0.26 483	2.15 690	0.39 312	0.31 521	1.19 642	0.56 593	0.84 444	0.84 472	0.80 464	1.17 576	1.05 581	0.84 604	0.71 475	1.21 653	0.20 477	0.18 531	0.17 312	0.15 319	0.20 463	0.20 494

TestStereo1	0.43 397	0.23 402	0.41 306	0.51 588	0.24 309	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 303	0.16 326	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.14 209	0.13 253

x	0.39 354	0.24 440	0.41 306	0.34 133	0.23 273	0.52 391	0.32 324	0.86 451	0.52 293	0.57 321	0.70 338	0.59 379	0.50 421	0.49 253	0.46 474	0.17 381	0.15 453	0.17 312	0.15 319	0.17 376	0.16 386

SA-5K	0.43 397	0.23 402	0.41 306	0.51 588	0.24 309	0.34 237	0.40 476	0.77 416	0.90 516	0.68 395	0.96 478	0.48 307	0.46 396	0.91 577	0.32 303	0.16 326	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.14 209	0.13 253

iRaft-Stereo_5w	0.45 416	0.21 339	0.48 418	0.42 440	0.28 450	0.31 186	0.54 582	0.63 296	0.62 329	0.62 341	0.89 450	1.01 568	0.69 540	0.75 501	0.66 551	0.13 121	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.15 335

dd	0.43 397	0.38 586	0.55 483	0.44 481	0.25 342	0.47 370	0.38 442	0.70 369	1.05 589	0.59 325	0.65 314	0.42 268	0.39 350	0.66 434	0.50 490	0.24 554	0.15 453	0.21 488	0.15 319	0.22 513	0.18 433

DAS	0.51 497	0.25 466	0.60 504	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.82 533	0.43 436	0.17 381	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.20 463	0.18 433

SepStereo	0.51 497	0.25 466	0.60 504	0.48 543	0.31 521	0.58 440	0.41 492	0.83 441	0.97 551	0.89 538	1.12 551	0.70 442	0.75 571	0.93 586	0.43 436	0.17 381	0.13 380	0.18 366	0.15 319	0.20 463	0.18 433

HHNet	0.41 379	0.17 152	0.41 306	0.34 133	0.37 578	0.33 218	0.34 354	0.69 353	0.75 410	0.86 516	1.30 606	0.52 333	0.32 256	0.52 276	0.35 352	0.15 266	0.11 234	0.19 413	0.15 319	0.15 276	0.24 550

AAGNet	1.43 679	0.20 294	0.48 418	0.44 481	0.25 342	0.29 146	0.31 293	0.65 313	0.68 368	0.97 580	0.86 430	0.67 431	0.62 496	0.64 418	20.63 736	0.16 326	0.11 234	0.19 413	0.15 319	0.19 443	0.12 201

TransformOpticalFlow	0.44 405	0.20 294	0.47 397	0.41 394	0.23 273	0.37 276	0.47 535	0.94 484	0.76 419	0.65 371	1.14 563	0.73 466	0.56 460	0.76 505	0.32 303	0.15 266	0.10 97	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.13 253

OMP-Stereo	0.42 387	0.22 380	0.46 384	0.52 601	0.24 309	0.36 263	0.25 159	0.71 378	0.78 438	0.77 453	0.64 311	0.89 530	0.39 350	0.91 577	0.35 352	0.15 266	0.12 306	0.20 446	0.15 319	0.15 276	0.12 201

NRIStereo	0.36 303	0.20 294	0.45 367	0.41 394	0.23 273	0.34 237	0.26 182	0.65 313	0.55 308	0.64 362	0.63 305	0.56 349	0.37 331	0.65 425	0.37 389	0.15 266	0.11 234	0.18 366	0.15 319	0.17 376	0.14 301

ASMatch	0.48 455	0.19 242	0.45 367	0.39 312	0.28 450	0.37 276	0.26 182	0.74 399	0.68 368	0.76 447	2.34 678	0.61 391	0.52 430	0.62 390	0.37 389	0.14 186	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.21 514

PFNet	0.42 387	0.18 195	0.58 497	0.43 461	0.24 309	0.43 340	0.32 324	0.74 399	0.78 438	1.00 592	0.74 355	0.68 432	0.39 350	0.72 481	0.37 389	0.16 326	0.10 97	0.20 446	0.15 319	0.16 335	0.13 253

DeepStereo_RVC	0.36 303	0.21 339	0.47 397	0.40 356	0.24 309	0.26 93	0.22 97	0.60 273	0.38 200	0.69 403	0.67 327	0.57 355	0.51 426	0.56 312	0.39 406	0.16 326	0.12 306	0.18 366	0.15 319	0.19 443	0.18 433

CRE-IMP	0.36 303	0.23 402	0.49 431	0.42 440	0.24 309	0.41 328	0.21 77	0.57 246	0.41 221	0.65 371	0.72 341	0.53 337	0.37 331	0.61 380	0.38 398	0.17 381	0.11 234	0.19 413	0.15 319	0.21 489	0.18 433

TestStereo	0.38 337	0.31 541	0.40 295	0.45 506	0.20 152	0.40 308	0.37 420	0.66 324	0.65 353	0.53 304	0.78 379	0.47 302	0.40 356	0.55 299	0.37 389	0.18 417	0.13 380	0.20 446	0.15 319	0.22 513	0.13 253

raft+_RVC	0.38 337	0.19 242	0.35 213	0.37 240	0.25 342	0.45 358	0.37 420	0.78 422	0.89 513	0.51 294	0.78 379	0.50 321	0.29 214	0.53 285	0.40 414	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.14 209	0.12 201

RALAANet	0.38 337	0.23 402	0.48 418	0.42 440	0.29 480	0.35 248	0.25 159	0.86 451	0.64 348	0.67 389	0.65 314	0.60 385	0.29 214	0.60 371	0.34 333	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.15 319	0.21 489	0.13 253

ACVNet	0.46 427	0.23 402	0.36 228	0.39 312	0.28 450	0.58 440	0.40 476	0.87 458	0.80 449	0.64 362	0.96 478	0.79 491	0.60 483	0.63 403	0.67 554	0.17 381	0.15 453	0.16 264	0.15 319	0.18 407	0.15 335

acv_ft	0.51 497	0.23 402	0.56 489	0.44 481	0.28 450	0.86 581	0.39 464	0.91 475	0.80 449	0.97 580	0.96 478	0.79 491	0.59 479	0.63 403	0.87 601	0.17 381	0.15 453	0.16 264	0.15 319	0.17 376	0.15 335

SuperB	1.04 645	0.37 576	4.81 712	0.43 461	0.31 521	0.99 605	0.46 527	1.02 523	2.09 691	1.09 624	1.09 544	0.75 474	0.81 593	1.06 610	1.76 677	0.19 451	0.15 453	0.17 312	0.15 319	2.82 726	0.26 563

HSM-Net_RVC	0.53 512	0.22 380	0.35 213	0.37 240	0.21 184	0.85 578	0.37 420	1.23 618	0.93 534	0.90 546	1.15 569	1.26 620	0.63 502	0.72 481	0.48 485	0.17 381	0.13 380	0.16 264	0.15 319	0.17 376	0.15 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GREATEN-IGEV_RVC	0.23 89	0.20 294	0.31 129	0.37 240	0.19 106	0.28 133	0.22 97	0.33 56	0.26 70	0.23 57	0.29 127	0.23 74	0.18 42	0.39 141	0.28 254	0.13 121	0.12 306	0.17 312	0.16 357	0.17 376	0.12 201

LSFM	0.21 51	0.14 27	0.29 88	0.30 26	0.23 273	0.14 2	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 75	0.31 63	0.23 128	0.20 477	0.19 550	0.18 366	0.16 357	0.20 463	0.21 514

flow	0.21 51	0.14 27	0.29 88	0.30 26	0.23 273	0.14 2	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 84	0.21 32	0.28 133	0.20 75	0.30 52	0.23 128	0.20 477	0.19 550	0.18 366	0.16 357	0.20 463	0.21 514

SE	0.32 234	0.26 483	0.34 196	0.34 133	0.21 184	0.50 380	0.33 336	0.58 254	0.52 293	0.51 294	0.54 272	0.32 166	0.35 293	0.31 63	0.25 180	0.17 381	0.13 380	0.19 413	0.16 357	0.21 489	0.18 433

Hybrid-DGEV-03	0.45 416	0.19 242	0.33 173	0.43 461	0.27 425	0.56 428	0.26 182	0.65 313	0.74 405	0.94 566	1.92 665	0.61 391	0.30 233	0.55 299	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.18 366	0.16 357	0.14 209	0.11 138

Hybrid-DGEV-2	0.41 379	0.21 339	0.42 327	0.47 535	0.29 480	0.59 452	0.23 127	0.82 436	0.99 560	0.64 362	0.63 305	0.60 385	0.65 519	0.58 347	0.33 317	0.14 186	0.12 306	0.18 366	0.16 357	0.14 209	0.12 201

BStereo	0.27 178	0.16 101	0.88 605	0.34 133	0.22 218	0.22 39	0.31 293	0.39 99	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 60	0.42 177	0.28 254	0.10 14	0.12 306	0.12 55	0.16 357	0.12 104	0.14 301

Anonymus123	0.30 219	0.16 101	0.88 605	0.34 133	0.22 218	0.64 490	0.31 293	0.54 230	0.41 221	0.26 98	0.24 68	0.26 117	0.19 60	0.42 177	0.28 254	0.10 14	0.12 306	0.12 55	0.16 357	0.12 104	0.14 301

NLCSM	0.34 266	0.21 339	0.34 196	0.44 481	0.29 480	0.54 406	0.36 403	0.52 215	0.47 266	0.46 273	0.37 187	0.34 184	0.34 287	0.71 475	0.41 420	0.16 326	0.17 507	0.17 312	0.16 357	0.17 376	0.16 386

FE-Mocha	0.32 234	0.19 242	0.50 445	0.38 280	0.27 425	0.30 166	0.20 50	0.71 378	0.36 173	0.65 371	0.56 285	0.54 341	0.25 143	0.38 134	0.22 87	0.15 266	0.10 97	0.17 312	0.16 357	0.13 157	0.12 201

coex_refinement	0.53 512	0.21 339	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.76 544	0.39 464	1.09 551	0.90 516	0.85 509	1.12 551	1.00 564	0.56 460	0.63 403	0.81 585	0.21 496	0.13 380	0.16 264	0.16 357	0.20 463	0.21 514

FACV-RUCA	0.43 397	0.28 515	0.47 397	0.45 506	0.33 550	0.58 440	0.34 354	0.82 436	0.73 396	0.57 321	0.84 417	0.47 302	0.50 421	0.54 292	0.39 406	0.22 523	0.15 453	0.35 632	0.16 357	0.28 574	0.21 514

rvit_stereo_0081_aga	0.31 227	0.28 515	0.44 354	0.42 440	0.29 480	0.34 237	0.31 293	0.44 158	0.40 217	0.39 232	0.44 216	0.40 245	0.32 256	0.42 177	0.29 276	0.23 541	0.17 507	0.19 413	0.16 357	0.20 463	0.15 335

rvit_stereo_0081	0.32 234	0.24 440	0.47 397	0.43 461	0.26 390	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 317	0.22 523	0.16 486	0.19 413	0.16 357	0.19 443	0.13 253

rvit_stereo_0082	0.32 234	0.24 440	0.47 397	0.43 461	0.26 390	0.30 166	0.37 420	0.42 131	0.55 308	0.36 200	0.40 202	0.39 231	0.35 293	0.43 190	0.33 317	0.22 523	0.16 486	0.19 413	0.16 357	0.19 443	0.13 253

rvit_stereo_0080	0.31 227	0.25 466	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 317	0.22 523	0.17 507	0.17 312	0.16 357	0.22 513	0.15 335

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 537	3.08 727	2.43 696	0.31 55	0.18 73	0.29 146	0.20 50	0.37 81	0.32 134	0.28 132	0.24 68	0.18 22	0.18 42	0.31 63	0.22 87	1.09 703	0.08 2	0.17 312	0.16 357	0.14 209	0.97 702

test_sample2	0.42 387	0.22 380	0.43 342	0.33 103	0.21 184	0.58 440	0.39 464	0.95 491	0.67 362	0.63 350	0.77 367	0.69 437	0.57 462	0.61 380	0.38 398	0.19 451	0.14 420	0.18 366	0.16 357	0.19 443	0.18 433

SMFormer	0.51 497	0.23 402	0.62 509	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.16 357	0.18 407	0.18 433

tta	0.51 497	0.23 402	0.62 509	0.34 133	0.20 152	0.62 470	0.34 354	1.21 605	1.02 574	0.81 477	1.01 504	0.71 446	0.65 519	0.84 546	0.55 520	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.14 301

AE-Stereo	0.34 266	0.21 339	0.42 327	0.48 543	0.31 521	0.48 373	0.35 380	0.61 281	0.62 329	0.32 174	0.55 282	0.52 333	0.27 178	0.47 236	0.29 276	0.13 121	0.13 380	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.12 201

whm_eth	0.31 227	0.25 466	0.40 295	0.39 312	0.28 450	0.27 111	0.46 527	0.49 191	0.44 244	0.35 195	0.42 208	0.40 245	0.28 195	0.41 163	0.33 317	0.22 523	0.17 507	0.17 312	0.16 357	0.22 513	0.15 335

MIM_Stereo	0.38 337	0.17 152	0.53 473	0.37 240	0.24 309	0.27 111	0.24 147	0.70 369	0.54 301	0.72 427	1.00 501	0.63 400	0.29 214	0.64 418	0.38 398	0.13 121	0.14 420	0.17 312	0.16 357	0.14 209	0.11 138

PCWNet_CMD	0.48 455	0.24 440	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 265	0.95 491	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 381	0.12 306	0.21 488	0.16 357	0.24 543	0.19 468

4D-IteraStereo	0.33 254	0.18 195	0.40 295	0.40 356	0.24 309	0.32 206	0.27 205	0.58 254	0.72 389	0.65 371	0.54 272	0.42 268	0.23 118	0.45 207	0.28 254	0.14 186	0.09 27	0.19 413	0.16 357	0.16 335	0.11 138

CBFPSM	0.59 559	0.22 380	1.31 659	0.38 280	0.27 425	1.12 631	0.65 618	0.79 426	0.82 462	0.80 464	0.81 399	1.35 642	0.87 610	0.67 445	0.76 575	0.16 326	0.15 453	0.15 224	0.16 357	0.17 376	0.22 534

RAFT_CTSACE	0.45 416	0.20 294	0.44 354	0.45 506	0.27 425	0.34 237	0.39 464	0.60 273	0.73 396	0.76 447	1.44 631	0.83 505	0.38 337	1.08 616	0.26 210	0.12 61	0.13 380	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.11 138

CRFU-Net	0.57 545	0.27 501	0.57 493	0.46 527	0.30 499	1.20 643	0.52 573	1.10 554	0.56 316	1.00 592	0.98 493	1.06 583	0.79 588	0.81 530	0.71 567	0.21 496	0.19 550	0.18 366	0.16 357	0.18 407	0.19 468

GLC_STEREO	0.29 201	0.19 242	0.27 60	0.44 481	0.19 106	0.31 186	0.26 182	0.47 177	0.43 236	0.37 207	0.47 231	0.41 257	0.23 118	0.50 261	0.34 333	0.14 186	0.18 531	0.19 413	0.16 357	0.16 335	0.13 253

AASNet	0.53 512	0.25 466	0.52 466	0.49 558	0.32 538	0.74 532	0.40 476	1.50 671	0.86 485	0.86 516	0.92 461	0.64 406	0.59 479	0.59 365	0.79 580	0.23 541	0.19 550	0.20 446	0.16 357	0.21 489	0.19 468

test_3	0.36 303	0.19 242	0.44 354	0.44 481	0.23 273	0.48 373	0.36 403	0.66 324	0.82 462	0.64 362	0.45 220	0.68 432	0.25 143	0.41 163	0.31 293	0.12 61	0.10 97	0.18 366	0.16 357	0.15 276	0.11 138

Patchmatch Stereo++	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335
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	0.38 337	0.20 294	0.45 367	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.57 355	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

OCTAStereo	0.38 337	0.20 294	0.46 384	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

PSM-adaLoss	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.56 312	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

ROB_FTStereo_v2	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.31 293	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.57 324	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

ROB_FTStereo	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.25 82	0.21 77	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.57 324	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

HUI-Stereo	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.60 273	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.50 261	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

DEmStereo	0.48 455	0.17 152	0.50 445	0.38 280	0.25 342	0.59 452	0.34 354	0.63 296	0.74 405	0.89 538	1.66 650	0.58 364	1.06 644	0.60 371	0.42 428	0.14 186	0.11 234	0.16 264	0.16 357	0.14 209	0.15 335

SST-Stereo	0.40 366	0.19 242	0.45 367	0.42 440	0.25 342	0.25 82	0.21 77	0.66 324	0.47 266	1.08 622	0.79 389	0.72 455	0.43 373	0.77 513	0.35 352	0.16 326	0.11 234	0.20 446	0.16 357	0.19 443	0.15 335

RAFT_R40	0.40 366	0.19 242	0.44 354	0.43 461	0.25 342	0.23 50	0.26 182	0.67 334	0.67 362	0.98 585	0.78 379	0.72 455	0.43 373	0.76 505	0.35 352	0.16 326	0.11 234	0.20 446	0.16 357	0.18 407	0.14 301

DRaft	0.49 473	0.17 152	0.47 397	0.37 240	0.25 342	0.58 440	0.40 476	0.65 313	0.85 480	1.02 600	1.75 657	0.50 321	0.82 597	0.63 403	0.40 414	0.13 121	0.11 234	0.16 264	0.16 357	0.14 209	0.15 335

RE-Stereo	0.38 337	0.20 294	0.46 384	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

TVStereo	0.38 337	0.20 294	0.46 384	0.41 394	0.25 342	0.26 93	0.31 293	0.69 353	0.70 376	0.65 371	0.77 367	0.58 364	0.30 233	0.67 445	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.16 335	0.27 573

iGMRVC	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.30 265	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

IRAFT_RVC	0.42 387	0.20 294	0.48 418	0.44 481	0.24 309	0.27 111	0.54 582	0.74 399	0.77 428	0.76 447	0.80 392	0.73 466	0.51 426	0.70 469	0.36 370	0.17 381	0.10 97	0.21 488	0.16 357	0.16 335	0.14 301

iRAFT	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.22 97	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.58 364	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

RAFT-IKP	0.35 285	0.23 402	0.47 397	0.41 394	0.22 218	0.24 64	0.28 235	0.59 261	0.36 173	0.63 350	0.73 346	0.57 355	0.38 337	0.58 347	0.36 370	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.20 463	0.15 335

GEStereo_RVC	0.55 526	0.29 527	0.63 519	0.49 558	0.31 521	0.70 517	0.54 582	1.22 613	0.92 528	0.82 486	0.85 427	0.85 510	0.63 502	0.90 570	0.65 548	0.24 554	0.16 486	0.19 413	0.16 357	0.21 489	0.22 534

CFNet_pseudo	0.46 427	0.24 440	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.30 265	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.03 518	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 381	0.12 306	0.24 542	0.16 357	0.24 543	0.19 468

XX-Stereo	0.37 320	0.17 152	0.45 367	0.55 625	0.36 571	0.38 289	0.20 50	0.60 273	0.30 109	0.46 273	1.30 606	0.73 466	0.26 163	0.56 312	0.26 210	0.16 326	0.11 234	0.17 312	0.16 357	0.14 209	0.10 63

GES	0.44 405	0.23 402	0.57 493	0.40 356	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.96 495	0.68 368	0.74 438	0.83 411	0.47 302	0.48 407	0.67 445	0.43 436	0.22 523	0.16 486	0.17 312	0.16 357	0.18 407	0.23 541

222	1.18 665	0.22 380	0.44 354	0.37 240	0.22 218	0.79 552	0.37 420	1.31 641	0.89 513	0.92 559	1.08 541	0.72 455	0.71 557	0.66 434	13.89 731	0.20 477	0.15 453	0.17 312	0.16 357	0.18 407	0.19 468

AFF-stereo	0.38 337	0.19 242	0.39 281	0.37 240	0.21 184	0.27 111	0.31 293	0.65 313	0.66 357	0.64 362	1.13 558	0.76 481	0.39 350	0.55 299	0.33 317	0.11 36	0.09 27	0.16 264	0.16 357	0.13 157	0.11 138

DMCA	0.45 416	0.26 483	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.51 385	0.34 354	0.93 479	0.68 368	0.75 440	0.83 411	0.79 491	0.53 435	0.51 269	0.54 515	0.21 496	0.16 486	0.21 488	0.16 357	0.19 443	0.21 514

MSMDNet	0.48 455	0.24 440	0.52 466	0.39 312	0.27 425	0.63 482	0.30 265	0.96 495	0.96 548	0.86 516	1.07 538	0.79 491	0.44 384	0.57 324	0.43 436	0.17 381	0.12 306	0.20 446	0.16 357	0.23 530	0.19 468

ccs_rob	0.46 427	0.24 440	0.52 466	0.37 240	0.27 425	0.58 440	0.31 293	0.86 451	0.88 498	0.82 486	1.02 513	0.75 474	0.47 402	0.58 347	0.44 454	0.17 381	0.12 306	0.24 542	0.16 357	0.24 543	0.19 468

DISCO	0.70 584	0.26 483	0.68 545	0.44 481	0.31 521	1.14 633	0.51 570	1.23 618	1.23 631	0.81 477	1.05 528	1.50 657	0.85 605	1.82 682	1.03 636	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.16 357	0.24 543	0.23 541

LE_ROB	4.42 720	0.24 440	2.75 698	0.42 440	0.23 273	1.57 671	0.90 671	1.71 691	17.88 741	16.56 743	4.88 721	5.17 718	18.85 743	1.63 672	14.62 732	0.17 381	0.14 420	0.16 264	0.16 357	0.19 443	0.17 413

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 115	0.16 101	0.30 106	0.35 180	0.18 73	0.36 263	0.17 5	0.37 81	0.37 190	0.29 146	0.23 52	0.23 74	0.24 129	0.29 32	0.22 87	0.16 326	0.15 453	0.21 488	0.17 416	0.19 443	0.15 335

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 129	0.29 13	0.23 273	0.17 16	0.20 50	0.27 20	0.18 14	0.24 72	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 11	0.18 4	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.17 416	0.13 157	0.10 63

fast-iter	0.45 416	0.21 339	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 593	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 97	0.17 312	0.17 416	0.17 376	0.15 335

CoSv	0.45 416	0.21 339	0.36 228	0.34 133	0.35 566	0.28 133	0.31 293	0.72 384	0.46 259	0.87 524	1.13 558	1.09 593	0.76 574	0.69 462	0.56 522	0.12 61	0.10 97	0.17 312	0.17 416	0.17 376	0.15 335

tg	0.33 254	0.18 195	0.37 246	0.39 312	0.22 218	0.38 289	0.26 182	0.70 369	0.56 316	0.47 280	0.65 314	0.42 268	0.24 129	0.55 299	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.18 366	0.17 416	0.14 209	0.11 138

rvit_stereo_0083	0.34 266	0.24 440	0.50 445	0.44 481	0.27 425	0.34 237	0.35 380	0.45 165	0.62 329	0.37 207	0.47 231	0.42 268	0.35 293	0.40 151	0.36 370	0.22 523	0.20 564	0.20 446	0.17 416	0.20 463	0.14 301

CAS++	0.32 234	0.24 440	0.36 228	0.37 240	0.26 390	0.28 133	0.23 127	0.87 458	0.50 284	0.47 280	0.45 220	0.26 117	0.21 89	0.49 253	0.24 148	0.23 541	0.19 550	0.22 504	0.17 416	0.21 489	0.16 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 234	0.22 380	0.34 196	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	0.72 384	0.37 190	0.37 207	0.34 164	0.32 166	0.31 250	0.59 365	0.27 231	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.16 386

MyStereo06	0.38 337	0.21 339	0.61 506	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.95 491	0.35 163	0.62 341	0.54 272	0.76 481	0.27 178	0.50 261	0.29 276	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.15 335

MyStereo05	0.44 405	0.21 339	0.45 367	0.41 394	0.28 450	0.41 328	0.50 554	0.93 479	1.09 606	0.76 447	0.61 300	0.51 327	0.57 462	0.73 488	0.42 428	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.15 335

MyStereo04	0.44 405	0.22 380	0.44 354	0.42 440	0.28 450	0.40 308	0.50 554	1.00 509	1.08 604	0.62 341	0.58 292	0.55 346	0.57 462	0.71 475	0.44 454	0.14 186	0.13 380	0.18 366	0.17 416	0.17 376	0.16 386

MIF-Stereo (partial)	0.31 227	0.18 195	0.37 246	0.41 394	0.31 521	0.28 133	0.23 127	0.47 177	0.42 232	0.31 159	0.63 305	0.36 209	0.35 293	0.57 324	0.31 293	0.17 381	0.13 380	0.19 413	0.17 416	0.18 407	0.14 301

DisPM	0.39 354	0.19 242	0.44 354	0.41 394	0.27 425	0.24 64	0.31 293	0.65 313	0.57 318	0.87 524	0.87 438	0.60 385	0.32 256	0.76 505	0.32 303	0.18 417	0.12 306	0.19 413	0.17 416	0.15 276	0.20 494

IER	0.46 427	0.23 402	0.50 445	0.38 280	0.28 450	0.69 512	0.35 380	0.80 430	0.66 357	0.83 498	0.94 465	0.75 474	0.77 581	0.60 371	0.42 428	0.17 381	0.14 420	0.17 312	0.17 416	0.17 376	0.15 335

raft_robust	0.41 379	0.23 402	0.36 228	0.42 440	0.21 184	0.40 308	0.33 336	0.79 426	0.98 555	0.79 462	0.87 438	0.39 231	0.33 274	0.84 546	0.29 276	0.13 121	0.12 306	0.16 264	0.17 416	0.15 276	0.12 201

CSP-Net	0.56 537	0.27 501	0.49 431	0.41 394	0.28 450	1.22 645	0.50 554	1.23 618	0.72 389	0.95 574	0.95 474	0.89 530	0.62 496	0.83 541	0.62 539	0.26 574	0.17 507	0.17 312	0.17 416	0.18 407	0.17 413

FTStereo	0.56 537	0.20 294	0.37 246	0.41 394	0.25 342	0.40 308	0.79 657	0.66 324	0.43 236	1.09 624	3.27 700	0.70 442	0.73 564	0.55 299	0.33 317	0.14 186	0.13 380	0.19 413	0.17 416	0.15 276	0.30 596

GrayStereo	0.49 473	0.19 242	0.42 327	0.46 527	0.28 450	0.53 399	0.67 624	0.69 353	0.63 340	1.02 600	1.47 637	0.78 489	0.76 574	0.56 312	0.33 317	0.14 186	0.12 306	0.17 312	0.17 416	0.15 276	0.29 587

Pruner-Stereo	0.38 337	0.20 294	0.45 367	0.40 356	0.25 342	0.22 39	0.24 147	0.67 334	0.55 308	0.89 538	0.76 363	0.68 432	0.29 214	0.62 390	0.35 352	0.18 417	0.12 306	0.20 446	0.17 416	0.17 376	0.18 433

ICVP	0.46 427	0.25 466	0.38 259	0.48 543	0.28 450	0.58 440	0.43 511	1.00 509	0.70 376	0.67 389	0.95 474	0.75 474	0.55 453	0.53 285	0.54 515	0.23 541	0.17 507	0.19 413	0.17 416	0.19 443	0.20 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 234	0.19 242	0.37 246	0.39 312	0.22 218	0.31 186	0.29 244	0.68 344	0.51 290	0.49 285	0.66 321	0.37 213	0.23 118	0.45 207	0.33 317	0.14 186	0.10 97	0.18 366	0.17 416	0.15 276	0.12 201

sAnonymous2	0.40 366	0.39 594	0.85 598	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 284	0.19 451	0.14 420	0.18 366	0.17 416	0.57 674	0.44 658

CroCo_RVC	0.40 366	0.39 594	0.85 598	0.48 543	0.37 578	0.40 308	0.46 527	0.57 246	0.52 293	0.38 219	0.46 225	0.35 199	0.42 367	0.43 190	0.30 284	0.19 451	0.14 420	0.18 366	0.17 416	0.57 674	0.44 658

xxxx	1.01 640	0.22 380	0.43 342	0.36 214	0.21 184	0.82 571	0.36 403	1.32 642	0.88 498	0.71 416	0.94 465	0.97 554	0.63 502	0.64 418	10.58 727	0.20 477	0.16 486	0.18 366	0.17 416	0.19 443	0.19 468

test_xeample	1.01 640	0.21 339	0.42 327	0.35 180	0.21 184	0.71 522	0.39 464	1.23 618	0.86 485	0.81 477	1.04 524	0.69 437	0.61 489	0.69 462	10.93 728	0.19 451	0.15 453	0.18 366	0.17 416	0.18 407	0.17 413

GMStereo	0.39 354	0.37 576	0.54 478	0.40 356	0.26 390	0.42 335	0.36 403	0.59 261	1.04 585	0.55 314	0.51 252	0.37 213	0.35 293	0.54 292	0.41 420	0.19 451	0.13 380	0.16 264	0.17 416	0.24 543	0.18 433
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 524	0.26 483	0.66 536	0.44 481	0.40 599	0.99 605	0.41 492	0.98 502	0.75 410	0.83 498	0.89 450	1.04 577	0.72 561	0.73 488	0.62 539	0.19 451	0.14 420	0.20 446	0.17 416	0.20 463	0.17 413

FENet	0.42 387	0.22 380	0.38 259	0.39 312	0.24 309	0.55 413	0.32 324	0.79 426	0.70 376	0.71 416	0.72 341	0.63 400	0.57 462	0.62 390	0.44 454	0.19 451	0.13 380	0.19 413	0.17 416	0.18 407	0.19 468

RASNet	0.53 512	0.22 380	0.52 466	0.38 280	0.22 218	0.68 510	0.38 442	0.97 499	0.88 498	0.73 433	1.04 524	1.03 575	0.92 622	0.90 570	0.86 595	0.16 326	0.14 420	0.14 170	0.17 416	0.15 276	0.13 253

Selective-IGEV-i16pc	0.56 537	0.20 294	1.13 636	0.40 356	0.31 521	2.00 688	0.66 621	0.68 344	1.11 608	0.51 294	0.81 399	0.68 432	0.36 321	0.67 445	0.40 414	0.31 613	0.17 507	0.17 312	0.18 445	0.19 443	0.20 494

DFGA-Net	0.45 416	0.29 527	0.80 594	0.42 440	0.32 538	0.53 399	0.35 380	0.78 422	0.89 513	0.66 384	0.75 357	0.48 307	0.39 350	0.74 495	0.60 532	0.15 266	0.13 380	0.19 413	0.18 445	0.20 463	0.17 413

G2L-Stereo	0.49 473	0.23 402	0.48 418	0.43 461	0.26 390	0.47 370	0.42 503	0.93 479	0.78 438	0.84 505	0.86 430	0.91 537	0.52 430	0.78 518	0.70 562	0.20 477	0.17 507	0.22 504	0.18 445	0.17 376	0.21 514

DDVS	0.52 505	0.30 536	0.56 489	0.41 394	0.31 521	0.71 522	0.34 354	0.91 475	0.67 362	0.85 509	0.89 450	1.12 601	0.46 396	0.86 557	0.60 532	0.22 523	0.16 486	0.22 504	0.18 445	0.25 552	0.26 563

ACV-stereo	0.62 565	0.34 558	1.00 621	0.43 461	0.31 521	1.20 643	0.40 476	0.75 406	0.83 467	0.64 362	0.77 367	2.10 681	1.03 641	0.81 530	0.64 546	0.21 496	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.21 489	0.21 514

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 387	0.20 294	0.74 574	0.38 280	0.43 618	0.39 302	0.26 182	0.94 484	0.49 278	0.53 304	0.77 367	0.93 545	0.45 389	0.63 403	0.24 148	0.16 326	0.10 97	0.17 312	0.18 445	0.20 463	0.20 494

rvit_stereo_ft	0.33 254	0.25 466	0.47 397	0.52 601	0.32 538	0.33 218	0.47 535	0.49 191	0.50 284	0.34 185	0.41 205	0.41 257	0.32 256	0.48 247	0.34 333	0.22 523	0.14 420	0.19 413	0.18 445	0.19 443	0.14 301

DispNO	0.47 442	0.23 402	0.71 560	0.39 312	0.31 521	0.60 459	0.38 442	0.89 465	0.77 428	0.75 440	0.84 417	0.72 455	0.54 447	0.73 488	0.46 474	0.19 451	0.14 420	0.20 446	0.18 445	0.16 335	0.17 413

CASnet	0.30 219	0.20 294	0.33 173	0.41 394	0.16 29	0.26 93	0.24 147	0.52 215	0.53 297	0.52 301	0.54 272	0.39 231	0.24 129	0.40 151	0.26 210	0.14 186	0.10 97	0.22 504	0.18 445	0.18 407	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 489	0.24 440	0.55 483	0.38 280	0.31 521	0.58 440	0.33 336	0.98 502	0.93 534	0.88 534	1.19 582	0.80 500	0.49 411	0.63 403	0.43 436	0.21 496	0.15 453	0.26 574	0.18 445	0.26 559	0.22 534

gwcnet-sp	0.48 455	0.23 402	0.70 555	0.40 356	0.26 390	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.18 433

scenet	0.48 455	0.23 402	0.70 555	0.40 356	0.26 390	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.18 433

CASS	0.45 416	0.27 501	0.42 327	0.48 543	0.22 218	0.61 462	0.34 354	0.97 499	0.62 329	0.71 416	0.85 427	0.61 391	0.55 453	0.57 324	0.41 420	0.29 602	0.16 486	0.22 504	0.18 445	0.22 513	0.28 580
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 455	0.23 402	0.70 555	0.40 356	0.26 390	0.81 563	0.41 492	0.89 465	0.84 472	0.91 551	0.76 363	0.66 424	0.61 489	0.66 434	0.50 490	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.18 433

RAFT+CT+SA	0.39 354	0.23 402	0.36 228	0.51 588	0.27 425	0.29 146	0.46 527	0.75 406	0.80 449	0.51 294	0.89 450	0.41 257	0.40 356	0.78 518	0.32 303	0.14 186	0.11 234	0.18 366	0.18 445	0.15 276	0.14 301

test_5	0.43 397	0.24 440	0.43 342	0.52 601	0.28 450	0.28 133	0.42 503	0.72 384	0.82 462	0.62 341	0.91 457	0.72 455	0.55 453	0.79 525	0.35 352	0.14 186	0.11 234	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.16 386

NINENet	0.50 489	0.29 527	0.51 460	0.45 506	0.32 538	0.70 517	0.34 354	1.10 554	0.88 498	0.80 464	0.94 465	0.65 419	0.49 411	0.73 488	0.51 500	0.22 523	0.20 564	0.25 555	0.18 445	0.22 513	0.21 514

GMOStereo	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

error version	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

test-v	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

AACVNet	0.50 489	0.23 402	0.49 431	0.46 527	0.29 480	0.52 391	0.38 442	0.90 470	0.55 308	0.81 477	1.03 518	1.00 564	0.70 553	0.83 541	0.54 515	0.21 496	0.18 531	0.24 542	0.18 445	0.23 530	0.20 494

ADLNet2	0.55 526	0.25 466	0.65 530	0.47 535	0.30 499	0.83 574	0.50 554	1.05 535	0.95 547	0.80 464	0.98 493	0.99 560	0.69 540	0.77 513	0.73 570	0.20 477	0.16 486	0.17 312	0.18 445	0.21 489	0.21 514

CrosDoStereo	0.50 489	0.18 195	0.45 367	0.38 280	0.24 309	0.40 308	1.18 689	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 615	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.18 445	0.14 209	0.14 301

PSM-softLoss	0.38 337	0.20 294	0.48 418	0.41 394	0.26 390	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 451	0.12 306	0.20 446	0.18 445	0.16 335	0.22 534

KMStereo	0.38 337	0.20 294	0.48 418	0.41 394	0.26 390	0.30 166	0.35 380	0.69 353	0.46 259	0.62 341	0.82 405	0.59 379	0.33 274	0.70 469	0.39 406	0.19 451	0.12 306	0.20 446	0.18 445	0.16 335	0.22 534

DeepStereo_LL	0.50 489	0.18 195	0.45 367	0.38 280	0.24 309	0.40 308	1.18 689	0.67 334	0.86 485	0.94 566	1.37 615	0.63 400	0.77 581	0.65 425	0.45 463	0.15 266	0.12 306	0.17 312	0.18 445	0.14 209	0.14 301

THIR-Stereo	0.50 489	0.18 195	0.45 367	0.38 280	0.23 273	0.75 538	0.67 624	0.66 324	0.87 494	1.02 600	1.40 621	0.72 455	0.76 574	0.62 390	0.42 428	0.15 266	0.11 234	0.17 312	0.18 445	0.14 209	0.15 335

test-2	0.37 320	0.19 242	0.38 259	0.43 461	0.24 309	0.37 276	0.38 442	0.52 215	0.62 329	0.87 524	0.84 417	0.64 406	0.35 293	0.37 126	0.28 254	0.13 121	0.11 234	0.20 446	0.18 445	0.15 276	0.11 138

HGLStereo	0.56 537	0.28 515	0.57 493	0.50 572	0.37 578	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.78 438	0.86 516	1.14 563	0.89 530	0.82 597	0.76 505	0.73 570	0.21 496	0.20 564	0.19 413	0.18 445	0.19 443	0.21 514

GANet-RSSM	0.47 442	0.21 339	0.37 246	0.38 280	0.25 342	0.58 440	0.36 403	1.07 543	0.78 438	0.68 395	1.01 504	0.86 515	0.67 530	0.62 390	0.44 454	0.21 496	0.15 453	0.18 366	0.18 445	0.18 407	0.17 413

AdaStereo	0.50 489	0.32 545	0.47 397	0.48 543	0.25 342	0.67 507	0.32 324	1.17 594	0.88 498	0.75 440	0.99 498	0.75 474	0.49 411	0.67 445	0.46 474	0.27 584	0.12 306	0.28 596	0.18 445	0.23 530	0.18 433
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.
SME	0.40 366	0.20 294	0.35 213	0.36 214	0.19 106	0.79 552	0.31 293	0.79 426	0.73 396	0.56 317	0.77 367	0.43 277	0.51 426	0.57 324	0.36 370	0.16 326	0.17 507	0.19 413	0.19 476	0.18 407	0.16 386

S2M2_L	0.26 154	0.22 380	0.33 173	0.31 55	0.25 342	0.24 64	0.13 1	0.35 65	0.41 221	0.25 84	0.36 181	0.30 155	0.25 143	0.30 52	0.26 210	0.22 523	0.19 550	0.17 312	0.19 476	0.21 489	0.18 433
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.47 442	0.26 483	0.50 445	0.35 180	0.22 218	0.69 512	0.38 442	1.15 581	0.81 457	0.78 457	0.82 405	0.62 398	0.53 435	0.63 403	0.44 454	0.21 496	0.15 453	0.21 488	0.19 476	0.21 489	0.19 468

test_sample3	0.46 427	0.25 466	0.50 445	0.35 180	0.23 273	0.69 512	0.37 420	1.15 581	0.81 457	0.75 440	0.79 389	0.66 424	0.49 411	0.63 403	0.46 474	0.21 496	0.15 453	0.20 446	0.19 476	0.21 489	0.19 468

xx1	0.39 354	0.23 402	0.33 173	0.41 394	0.22 218	0.55 413	0.38 442	0.67 334	1.06 595	0.41 248	0.50 242	0.65 419	0.53 435	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.20 446	0.19 476	0.18 407	0.17 413

1111x	0.55 526	0.22 380	0.46 384	0.38 280	0.20 152	0.66 502	0.43 511	1.23 618	0.99 560	0.71 416	0.99 498	0.95 549	0.69 540	0.90 570	1.08 642	0.18 417	0.17 507	0.18 366	0.19 476	0.20 463	0.18 433

LL-Strereo	0.57 545	0.27 501	0.68 545	0.48 543	0.34 559	0.39 302	0.48 543	0.94 484	0.97 551	0.83 498	0.78 379	1.10 597	1.18 656	1.33 651	0.49 488	0.17 381	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.16 335	0.17 413

qqq	0.40 366	0.26 483	0.44 354	0.36 214	0.22 218	0.46 364	0.36 403	0.85 447	0.54 301	0.56 317	0.69 334	0.65 419	0.53 435	0.55 299	0.45 463	0.17 381	0.16 486	0.20 446	0.19 476	0.18 407	0.17 413

BUS	0.45 416	0.25 466	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.70 517	0.34 354	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.65 419	0.49 411	0.64 418	0.51 500	0.20 477	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.18 407	0.18 433

Wz-Net-LNSev	0.71 588	0.51 631	1.36 668	0.50 572	0.41 606	1.15 635	0.69 634	1.21 605	1.07 601	1.02 600	1.12 551	1.08 590	0.87 610	0.89 568	0.89 614	0.24 554	0.22 582	0.21 488	0.19 476	0.26 559	0.26 563

BSDual-CNN	0.46 427	0.25 466	0.43 342	0.45 506	0.28 450	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.76 419	0.75 440	0.80 392	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 477	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.18 407	0.18 433

hknet	0.49 473	0.25 466	0.51 460	0.45 506	0.29 480	0.77 545	0.40 476	0.94 484	0.83 467	0.75 440	0.80 392	0.97 554	0.61 489	0.73 488	0.45 463	0.18 417	0.14 420	0.22 504	0.19 476	0.18 407	0.18 433

Sa-1000	0.48 455	0.24 440	0.41 306	0.45 506	0.25 342	0.59 452	0.34 354	0.81 434	0.93 534	0.82 486	1.50 638	0.53 337	0.45 389	0.92 580	0.30 284	0.15 266	0.12 306	0.21 488	0.19 476	0.15 276	0.13 253

SA	0.44 405	0.25 466	0.46 384	0.46 527	0.24 309	0.43 340	0.36 403	0.75 406	0.96 548	0.59 325	1.03 518	0.48 307	0.52 430	0.94 593	0.32 303	0.16 326	0.12 306	0.21 488	0.19 476	0.15 276	0.13 253

test_4	0.36 303	0.18 195	0.31 129	0.44 481	0.25 342	0.20 27	0.34 354	0.56 237	0.41 221	0.59 325	1.45 634	0.43 277	0.25 143	0.63 403	0.28 254	0.12 61	0.10 97	0.17 312	0.19 476	0.15 276	0.11 138

UDGNet	0.48 455	0.77 671	0.50 445	0.48 543	0.31 521	0.41 328	0.34 354	0.70 369	0.92 528	0.65 371	0.60 295	0.58 364	0.43 373	0.63 403	0.41 420	0.32 625	0.15 453	0.66 683	0.19 476	0.36 623	0.21 514

TRStereo	0.37 320	0.27 501	0.59 498	0.47 535	0.41 606	0.29 146	0.30 265	0.84 444	0.59 321	0.52 301	0.41 205	0.52 333	0.26 163	0.73 488	0.27 231	0.17 381	0.12 306	0.19 413	0.19 476	0.13 157	0.11 138

LCNet	0.41 379	0.20 294	0.32 152	0.44 481	0.24 309	0.47 370	0.29 244	0.67 334	0.53 297	0.72 427	1.03 518	0.66 424	0.60 483	0.58 347	0.34 333	0.14 186	0.10 97	0.19 413	0.19 476	0.21 489	0.36 630

GMM-Stereo	0.44 405	0.19 242	0.36 228	0.42 440	0.25 342	0.51 385	0.47 535	0.71 378	0.53 297	0.76 447	1.37 615	0.76 481	0.38 337	0.60 371	0.33 317	0.15 266	0.10 97	0.20 446	0.19 476	0.16 335	0.27 573

sCroCo_RVC	0.35 285	0.28 515	0.69 551	0.51 588	0.39 594	0.41 328	0.31 293	0.49 191	0.45 253	0.31 159	0.48 234	0.38 222	0.32 256	0.46 226	0.32 303	0.21 496	0.22 582	0.19 413	0.19 476	0.21 489	0.20 494

MMNet	0.55 526	0.25 466	0.61 506	0.43 461	0.34 559	1.07 619	0.39 464	0.87 458	0.91 523	0.91 551	0.93 464	0.86 515	0.76 574	0.81 530	0.76 575	0.15 266	0.14 420	0.18 366	0.19 476	0.20 463	0.16 386

aanetorigin	0.83 617	0.56 645	1.87 685	0.49 558	0.38 588	0.56 428	0.66 621	0.70 369	1.00 567	2.42 701	2.02 671	1.31 628	1.18 656	0.93 586	1.13 649	0.20 477	0.18 531	0.20 446	0.19 476	0.27 570	0.30 596

EDNetEfficientorigin	9.93 728	1.15 695	175.16 759	0.48 543	0.36 571	1.04 616	0.68 629	1.24 625	2.69 705	3.17 715	2.50 684	2.30 686	2.07 701	1.76 679	2.21 691	0.20 477	0.18 531	0.24 542	0.19 476	0.51 663	0.50 676

ac_64	0.52 505	0.22 380	0.50 445	0.45 506	0.28 450	0.80 558	0.45 523	1.02 523	0.61 325	0.91 551	0.83 411	1.07 588	0.68 536	0.74 495	0.70 562	0.21 496	0.18 531	0.20 446	0.19 476	0.18 407	0.15 335

cf-r	0.47 442	0.23 402	0.41 306	0.39 312	0.23 273	0.59 452	0.37 420	0.88 463	0.85 480	0.72 427	1.05 528	0.94 547	0.62 496	0.56 312	0.54 515	0.21 496	0.14 420	0.17 312	0.19 476	0.15 276	0.15 335

CCAANet	0.47 442	0.20 294	0.47 397	0.41 394	0.28 450	0.67 507	0.31 293	0.99 504	0.75 410	0.63 350	1.22 585	0.69 437	0.52 430	0.79 525	0.42 428	0.14 186	0.13 380	0.19 413	0.19 476	0.15 276	0.19 468

DN-CSS_ROB	0.43 397	0.26 483	0.62 509	0.40 356	0.29 480	0.44 349	0.27 205	0.77 416	0.75 410	0.72 427	1.09 544	0.48 307	0.43 373	0.69 462	0.37 389	0.15 266	0.12 306	0.21 488	0.19 476	0.18 407	0.16 386

Selective-IGEV-i16pb	1.07 652	0.24 440	9.45 719	0.41 394	0.32 538	1.76 682	0.59 601	1.00 509	1.54 670	0.66 384	1.20 583	0.98 558	0.57 462	0.78 518	0.62 539	0.27 584	0.17 507	0.18 366	0.20 503	0.21 489	0.23 541

Select-FE	0.46 427	0.24 440	0.88 605	0.42 440	0.35 566	0.33 218	0.19 31	0.90 470	0.37 190	0.60 329	1.01 504	0.97 554	0.80 592	0.72 481	0.28 254	0.16 326	0.12 306	0.17 312	0.20 503	0.15 276	0.24 550

z-mn7	1.00 639	0.50 627	1.70 681	0.53 611	0.36 571	1.75 681	0.71 645	1.22 613	2.28 696	0.96 575	2.54 685	1.42 648	0.95 631	2.19 698	1.54 669	0.22 523	0.19 550	0.21 488	0.20 503	0.27 570	0.25 557

DCVSM-stereo	0.49 473	0.27 501	0.53 473	0.39 312	0.29 480	0.51 385	0.26 182	0.75 406	0.75 410	1.11 628	0.75 357	1.05 581	0.72 561	0.60 371	0.47 481	0.20 477	0.19 550	0.24 542	0.20 503	0.25 552	0.30 596

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 455	0.21 339	1.26 653	0.39 312	0.51 650	0.28 133	0.30 265	1.25 629	0.44 244	0.68 395	1.11 547	0.86 515	0.33 274	0.67 445	0.27 231	0.15 266	0.11 234	0.17 312	0.20 503	0.22 513	0.24 550

test_sample5	0.47 442	0.26 483	0.49 431	0.36 214	0.22 218	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.77 453	0.94 465	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 496	0.16 486	0.22 504	0.20 503	0.22 513	0.20 494

H2IRNET	0.37 320	0.20 294	0.33 173	0.38 280	0.25 342	0.27 111	0.23 127	0.59 261	0.72 389	0.39 232	0.90 454	0.74 472	0.55 453	0.52 276	0.43 436	0.15 266	0.13 380	0.18 366	0.20 503	0.16 335	0.13 253

mmm	0.44 405	0.27 501	0.46 384	0.38 280	0.24 309	0.61 462	0.35 380	0.94 484	0.53 297	0.72 427	1.05 528	0.63 400	0.50 421	0.57 324	0.45 463	0.18 417	0.15 453	0.23 525	0.20 503	0.20 463	0.18 433

DualNet	0.48 455	0.26 483	0.49 431	0.36 214	0.22 218	0.64 490	0.39 464	1.13 568	0.81 457	0.80 464	1.03 518	0.64 406	0.54 447	0.65 425	0.43 436	0.21 496	0.16 486	0.22 504	0.20 503	0.22 513	0.20 494

LL-Strereo2	0.35 285	0.24 440	0.48 418	0.41 394	0.26 390	0.35 248	0.24 147	0.67 334	0.44 244	0.54 310	0.51 252	0.66 424	0.25 143	0.66 434	0.30 284	0.14 186	0.12 306	0.23 525	0.20 503	0.18 407	0.13 253

ToySt	0.49 473	0.27 501	0.75 580	0.40 356	0.27 425	0.64 490	0.49 549	0.84 444	0.77 428	0.60 329	0.83 411	0.88 526	0.66 527	0.70 469	0.56 522	0.16 326	0.17 507	0.21 488	0.20 503	0.21 489	0.19 468

psmg	0.49 473	0.25 466	0.43 342	0.41 394	0.28 450	0.85 578	0.43 511	0.99 504	0.76 419	0.91 551	0.94 465	0.76 481	0.54 447	0.64 418	0.43 436	0.20 477	0.15 453	0.20 446	0.20 503	0.18 407	0.18 433

PSMNet-ADL	0.48 455	0.27 501	0.40 295	0.48 543	0.30 499	0.68 510	0.37 420	0.90 470	0.80 449	0.61 337	0.80 392	0.92 542	0.62 496	0.72 481	0.63 543	0.23 541	0.18 531	0.18 366	0.20 503	0.22 513	0.20 494

PFNet+	0.40 366	0.19 242	0.49 431	0.39 312	0.25 342	0.28 133	0.23 127	0.64 311	0.70 376	0.85 509	0.79 389	0.64 406	0.35 293	0.72 481	0.34 333	0.19 451	0.14 420	0.23 525	0.20 503	0.16 335	0.20 494

RAFT	0.45 416	0.22 380	0.45 367	0.47 535	0.26 390	0.54 406	0.47 535	0.66 324	0.58 320	0.80 464	0.82 405	0.94 547	0.57 462	0.75 501	0.34 333	0.17 381	0.15 453	0.22 504	0.20 503	0.16 335	0.12 201

HCRNet	0.44 405	0.34 558	0.41 306	0.53 611	0.26 390	0.53 399	0.29 244	0.83 441	0.63 340	0.71 416	0.81 399	0.77 487	0.50 421	0.66 434	0.36 370	0.24 554	0.16 486	0.24 542	0.20 503	0.21 489	0.18 433

SFCPSM	0.47 442	0.21 339	0.55 483	0.40 356	0.27 425	0.87 582	0.37 420	1.33 644	0.77 428	0.80 464	0.84 417	0.54 341	0.49 411	0.57 324	0.37 389	0.18 417	0.13 380	0.18 366	0.20 503	0.16 335	0.15 335

UPFNet	0.53 512	0.24 440	0.51 460	0.45 506	0.38 588	0.84 577	0.49 549	0.99 504	0.75 410	0.87 524	0.88 446	0.86 515	0.64 513	0.80 527	0.71 567	0.20 477	0.20 564	0.20 446	0.20 503	0.19 443	0.15 335

EDNetEfficient	1.46 680	0.80 673	6.12 714	0.47 535	0.39 594	0.69 512	0.83 660	0.90 470	2.77 707	3.50 718	1.96 668	1.66 667	2.03 700	1.26 643	4.18 713	0.21 496	0.18 531	0.21 488	0.20 503	0.41 641	0.39 644

GwcNet-RSSM	0.49 473	0.24 440	0.42 327	0.40 356	0.23 273	0.55 413	0.38 442	0.93 479	0.93 534	0.71 416	1.16 574	0.86 515	0.60 483	0.62 390	0.66 551	0.21 496	0.14 420	0.19 413	0.20 503	0.16 335	0.15 335

NVstereo2D	0.60 562	0.30 536	0.75 580	0.48 543	0.43 618	0.89 583	0.48 543	1.05 535	1.15 617	0.66 384	0.86 430	0.88 526	0.70 553	0.99 596	0.65 548	0.32 625	0.15 453	0.28 596	0.20 503	0.40 635	0.36 630

PWC_ROB	0.87 621	0.52 639	1.28 654	0.50 572	0.32 538	0.91 586	0.37 420	1.36 653	1.46 664	1.61 671	2.59 689	1.16 612	1.01 640	1.34 653	1.40 666	0.25 564	0.18 531	0.28 596	0.20 503	0.29 578	0.28 580

PWCDC_ROB	0.89 625	0.49 623	0.80 594	0.74 676	0.40 599	1.03 612	0.39 464	1.33 644	2.35 701	1.02 600	3.77 707	0.81 503	0.92 622	1.20 633	0.90 616	0.34 640	0.22 582	0.24 542	0.20 503	0.34 612	0.29 587

AIO-test1	0.38 337	0.18 195	0.38 259	0.50 572	0.24 309	0.46 364	0.30 265	0.70 369	1.19 624	0.40 241	0.71 340	0.45 291	0.29 214	0.53 285	0.27 231	0.15 266	0.13 380	0.19 413	0.21 526	0.13 157	0.17 413

rvit_0105_6	0.38 337	0.28 515	0.64 524	0.50 572	0.30 499	0.39 302	0.38 442	0.51 205	0.67 362	0.40 241	0.45 220	0.50 321	0.41 364	0.54 292	0.36 370	0.27 584	0.26 617	0.24 542	0.21 526	0.22 513	0.16 386

UGAM	0.52 505	0.22 380	0.46 384	0.45 506	0.25 342	0.41 328	0.52 573	0.62 286	1.16 618	0.76 447	1.13 558	1.32 633	0.57 462	1.00 599	0.53 510	0.17 381	0.14 420	0.25 555	0.21 526	0.15 276	0.13 253

ITSA-stereo	0.53 512	0.28 515	0.52 466	0.40 356	0.23 273	0.56 428	0.34 354	1.24 625	1.24 633	0.80 464	0.81 399	0.72 455	0.58 472	0.82 533	0.65 548	0.21 496	0.17 507	0.23 525	0.21 526	0.22 513	0.26 563

ffm	0.44 405	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	0.57 324	0.25 180	0.16 326	0.10 97	0.25 555	0.21 526	0.16 335	0.16 386

ff1	0.49 473	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	0.68 344	1.04 585	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 604	0.16 326	0.10 97	0.25 555	0.21 526	0.16 335	0.16 386

mmx	0.53 512	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 604	0.20 477	0.15 453	0.25 555	0.21 526	0.22 513	0.20 494

xxx	0.53 512	0.26 483	0.49 431	0.37 240	0.25 342	0.55 413	0.37 420	1.16 589	1.03 579	0.73 433	0.96 478	0.71 446	0.53 435	1.01 600	0.88 604	0.20 477	0.15 453	0.25 555	0.21 526	0.22 513	0.20 494

anonymousa	0.49 473	0.20 294	0.42 327	0.38 280	0.23 273	0.91 586	0.35 380	0.75 406	0.62 329	0.85 509	1.54 643	1.06 583	0.66 527	0.51 269	0.43 436	0.16 326	0.13 380	0.19 413	0.21 526	0.16 335	0.14 301

dad	0.58 552	0.50 627	0.64 524	0.43 461	0.30 499	0.59 452	0.36 403	0.78 422	1.25 639	1.01 597	1.17 576	1.15 611	0.53 435	0.68 456	0.50 490	0.35 644	0.23 592	0.37 642	0.21 526	0.29 578	0.20 494

Anonymous3	0.46 427	0.34 558	0.86 603	0.50 572	0.37 578	0.81 563	0.50 554	0.72 384	0.65 353	0.51 294	0.65 314	0.45 291	0.45 389	0.64 418	0.38 398	0.24 554	0.24 602	0.22 504	0.21 526	0.23 530	0.23 541

delet	0.55 526	0.24 440	0.55 483	0.44 481	0.33 550	1.07 619	0.50 554	1.00 509	0.86 485	0.85 509	0.96 478	0.90 535	0.63 502	0.83 541	0.74 573	0.18 417	0.18 531	0.20 446	0.21 526	0.16 335	0.15 335

CFNet-ft	0.48 455	0.23 402	0.36 228	0.40 356	0.26 390	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 541	0.15 453	0.24 542	0.21 526	0.23 530	0.18 433

DSFCA	0.55 526	0.25 466	0.62 509	0.40 356	0.36 571	0.74 532	0.52 573	1.04 530	0.82 462	1.06 615	0.84 417	0.89 530	0.63 502	0.99 596	0.58 525	0.25 564	0.21 574	0.21 488	0.21 526	0.21 489	0.19 468

ADCP+	1.06 650	0.35 564	1.51 676	0.49 558	0.51 650	1.45 664	0.55 587	1.25 629	1.03 579	1.16 633	1.15 569	1.10 597	1.07 646	1.56 666	6.75 723	0.19 451	0.16 486	0.23 525	0.21 526	0.28 574	0.21 514

CFNet_RVC	0.48 455	0.23 402	0.36 228	0.40 356	0.26 390	0.64 490	0.37 420	0.87 458	0.85 480	0.64 362	1.00 501	1.01 568	0.64 513	0.61 380	0.53 510	0.23 541	0.15 453	0.24 542	0.21 526	0.23 530	0.18 433

DPSNet	0.99 638	0.42 605	1.88 686	0.53 611	0.41 606	1.59 672	1.26 697	2.21 701	1.43 659	1.10 626	1.11 547	1.46 651	1.95 698	1.34 653	1.26 656	0.34 640	0.25 610	0.25 555	0.21 526	0.46 654	0.37 635

StereoDRNet-Refined	0.58 552	0.32 545	0.54 478	0.46 527	0.30 499	0.96 598	0.40 476	1.00 509	0.94 541	1.12 629	1.08 541	0.96 552	0.67 530	0.90 570	0.89 614	0.17 381	0.13 380	0.22 504	0.21 526	0.20 463	0.19 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S0	0.37 320	0.18 195	0.33 173	0.40 356	0.21 184	0.79 552	0.56 593	0.63 296	0.45 253	0.53 304	0.61 300	0.44 288	0.36 321	0.45 207	0.31 293	0.22 523	0.21 574	0.26 574	0.22 544	0.16 335	0.12 201

MSAF-DinoV2	1.04 645	0.38 586	1.32 661	0.54 618	0.29 480	0.89 583	0.72 647	1.52 677	1.24 633	1.05 611	1.41 623	2.98 696	1.49 676	2.74 707	2.83 702	0.22 523	0.14 420	0.20 446	0.22 544	0.32 599	0.32 610

zh-mn7	1.08 655	0.65 658	4.00 708	0.52 601	0.38 588	1.16 638	0.62 611	1.15 581	1.77 683	1.74 679	2.31 675	1.17 613	0.91 617	2.10 693	1.77 678	0.24 554	0.21 574	0.22 504	0.22 544	0.25 552	0.28 580

w-ln-seven-2	0.76 598	0.43 607	2.32 692	0.52 601	0.38 588	0.90 585	0.65 618	1.11 560	1.12 612	1.19 638	1.28 599	1.09 593	0.99 636	1.07 613	0.87 601	0.20 477	0.19 550	0.23 525	0.22 544	0.26 559	0.22 534

rvit_0105_4	0.41 379	0.29 527	0.71 560	0.50 572	0.29 480	0.41 328	0.41 492	0.55 233	0.73 396	0.45 266	0.48 234	0.55 346	0.44 384	0.57 324	0.36 370	0.28 595	0.26 617	0.25 555	0.22 544	0.23 530	0.18 433

test_sample6	0.49 473	0.26 483	0.50 445	0.37 240	0.22 218	0.63 482	0.40 476	1.12 566	0.83 467	0.80 464	1.03 518	0.66 424	0.55 453	0.67 445	0.46 474	0.22 523	0.16 486	0.22 504	0.22 544	0.23 530	0.21 514

KYRaft	0.48 455	0.20 294	0.38 259	0.44 481	0.23 273	0.44 349	0.37 420	0.66 324	0.41 221	0.94 566	1.73 654	0.79 491	0.41 364	0.63 403	0.31 293	0.16 326	0.11 234	0.18 366	0.22 544	0.16 335	0.78 688

ADLNet	0.55 526	0.27 501	0.51 460	0.44 481	0.35 566	0.78 549	0.46 527	1.08 547	0.86 485	0.99 587	0.98 493	0.92 542	0.63 502	0.69 462	0.81 585	0.22 523	0.16 486	0.22 504	0.22 544	0.21 489	0.21 514

ARAFT	0.47 442	0.24 440	0.79 592	0.42 440	0.25 342	0.55 413	0.55 587	0.75 406	0.81 457	0.89 538	0.75 357	0.73 466	0.47 402	0.88 562	0.37 389	0.15 266	0.12 306	0.23 525	0.22 544	0.14 209	0.13 253

RAFT + AFF	0.53 512	0.29 527	0.75 580	0.51 588	0.32 538	0.63 482	0.60 604	1.00 509	0.91 523	0.78 457	0.87 438	0.83 505	0.58 472	0.80 527	0.47 481	0.17 381	0.20 564	0.23 525	0.22 544	0.18 407	0.18 433

GwcNet	0.69 582	0.36 569	1.10 632	0.51 588	0.42 612	1.08 623	0.50 554	1.21 605	1.16 618	1.00 592	1.37 615	1.06 583	0.79 588	0.92 580	0.94 620	0.25 564	0.24 602	0.24 542	0.22 544	0.23 530	0.26 563

hitnet-ft	0.55 526	0.27 501	0.39 281	0.41 394	0.28 450	0.78 549	0.40 476	0.92 477	0.90 516	0.82 486	1.01 504	1.13 607	0.70 553	0.78 518	0.67 554	0.28 595	0.20 564	0.28 596	0.22 544	0.29 578	0.26 563

GANet	0.70 584	0.37 576	0.55 483	0.51 588	0.34 559	0.94 592	0.96 676	1.08 547	0.94 541	1.04 609	1.98 669	1.13 607	0.88 614	1.12 623	0.66 551	0.25 564	0.26 617	0.27 588	0.22 544	0.31 593	0.22 534

TDLM	0.57 545	0.33 553	0.49 431	0.51 588	0.30 499	0.66 502	0.73 649	1.03 527	1.01 571	0.82 486	1.10 546	0.84 508	0.70 553	0.86 557	0.58 525	0.28 595	0.17 507	0.25 555	0.22 544	0.26 559	0.19 468

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 512	0.32 545	0.64 524	0.44 481	0.30 499	0.66 502	0.44 520	1.04 530	0.88 498	0.91 551	0.91 457	0.99 560	0.60 483	0.68 456	0.60 532	0.21 496	0.17 507	0.22 504	0.22 544	0.21 489	0.21 514
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	0.53 512	0.34 558	0.59 498	0.41 394	0.30 499	0.50 380	0.43 511	1.19 598	0.70 376	0.85 509	1.05 528	0.86 515	0.55 453	0.84 546	0.51 500	0.29 602	0.23 592	0.22 504	0.22 544	0.26 559	0.25 557

DLCB_ROB	0.58 552	0.28 515	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.77 545	0.50 554	0.99 504	0.92 528	1.04 609	1.14 563	1.21 615	0.69 540	0.88 562	0.69 559	0.20 477	0.20 564	0.22 504	0.22 544	0.21 489	0.18 433

MultiAttention	3.58 714	0.24 440	0.62 509	0.54 618	0.34 559	22.90 736	2.72 728	1.60 682	1.13 613	0.80 464	1.81 659	1.14 610	0.43 373	35.29 748	0.61 536	0.17 381	0.12 306	0.23 525	0.23 561	0.34 612	0.29 587

AIO-test2	0.39 354	0.21 339	0.41 306	0.47 535	0.25 342	0.45 358	0.35 380	0.77 416	1.27 643	0.36 200	0.87 438	0.37 213	0.30 233	0.47 236	0.27 231	0.15 266	0.13 380	0.21 488	0.23 561	0.15 276	0.13 253

rvit_0105_5	0.42 387	0.31 541	0.73 569	0.50 572	0.29 480	0.44 349	0.42 503	0.61 281	0.74 405	0.51 294	0.51 252	0.60 385	0.47 402	0.57 324	0.38 398	0.27 584	0.25 610	0.25 555	0.23 561	0.22 513	0.18 433

fast-acv-ft	0.64 568	0.30 536	0.73 569	0.45 506	0.34 559	1.17 639	0.49 549	0.86 451	0.98 555	1.02 600	1.36 612	1.29 625	0.85 605	0.76 505	0.81 585	0.21 496	0.23 592	0.23 525	0.23 561	0.21 489	0.20 494

Wz-Net-MNSev	0.76 598	0.40 599	1.34 663	0.50 572	0.40 599	1.44 663	0.83 660	1.15 581	1.16 618	1.25 650	1.20 583	1.13 607	0.81 593	1.16 627	1.00 634	0.22 523	0.19 550	0.24 542	0.23 561	0.28 574	0.26 563

rafts_anoy	0.37 320	0.21 339	0.36 228	0.41 394	0.26 390	0.30 166	0.33 336	0.67 334	0.90 516	0.58 323	0.66 321	0.45 291	0.33 274	0.47 236	0.39 406	0.16 326	0.11 234	0.21 488	0.23 561	0.17 376	0.14 301

pcwnet_v2	0.58 552	0.28 515	0.84 597	0.45 506	0.35 566	0.61 462	0.35 380	1.27 633	1.21 628	0.99 587	1.27 597	0.72 455	0.58 472	0.67 445	0.48 485	0.27 584	0.21 574	0.24 542	0.23 561	0.29 578	0.29 587

psm_up	0.55 526	0.26 483	0.47 397	0.49 558	0.32 538	0.65 500	0.56 593	1.04 530	0.82 462	0.82 486	0.88 446	1.01 568	0.94 628	0.74 495	0.61 536	0.21 496	0.25 610	0.26 574	0.23 561	0.21 489	0.20 494

FAT-Stereo	0.73 594	0.33 553	0.75 580	0.49 558	0.37 578	0.71 522	0.59 601	1.36 653	1.30 648	1.03 608	1.40 621	1.59 666	1.15 652	0.87 559	0.86 595	0.28 595	0.28 630	0.28 596	0.23 561	0.28 574	0.38 641

DMCA-RVC	0.51 497	0.30 536	0.59 498	0.50 572	0.32 538	0.54 406	0.38 442	0.86 451	0.68 368	0.94 566	0.86 430	0.91 537	0.68 536	0.70 469	0.59 530	0.23 541	0.18 531	0.31 616	0.23 561	0.26 559	0.19 468

FADNet_RVC	0.55 526	0.37 576	1.17 643	0.44 481	0.31 521	0.56 428	0.34 354	1.06 539	0.88 498	0.67 389	0.90 454	0.61 391	0.65 519	0.93 586	0.70 562	0.21 496	0.18 531	0.26 574	0.23 561	0.31 593	0.28 580

ADCRef	0.80 608	0.43 607	1.32 661	0.50 572	0.45 629	1.07 619	0.51 570	1.07 543	0.98 555	1.17 634	1.42 625	0.87 521	0.91 617	0.85 552	3.19 704	0.18 417	0.16 486	0.23 525	0.23 561	0.22 513	0.21 514

RYNet	0.72 592	0.35 564	0.64 524	0.53 611	0.67 676	1.31 653	0.67 624	1.20 603	1.18 622	1.05 611	0.87 438	1.27 622	0.93 627	0.93 586	1.27 658	0.22 523	0.16 486	0.26 574	0.23 561	0.40 635	0.39 644

CFNet	0.51 497	0.29 527	0.46 384	0.41 394	0.27 425	0.70 517	0.32 324	1.13 568	1.00 567	0.72 427	1.07 538	0.85 510	0.60 483	0.76 505	0.52 507	0.19 451	0.14 420	0.23 525	0.23 561	0.21 489	0.16 386

StereoDRNet	0.64 568	0.33 553	0.68 545	0.51 588	0.43 618	1.03 612	0.53 578	1.47 667	0.99 560	1.10 626	0.87 438	1.07 588	0.71 557	0.82 533	0.88 604	0.23 541	0.19 550	0.25 555	0.23 561	0.27 570	0.19 468

SANet	1.07 652	0.41 603	1.06 627	0.48 543	0.30 499	1.41 659	0.94 674	1.42 662	3.36 713	1.58 668	2.43 682	2.33 688	1.70 688	1.34 653	1.07 641	0.28 595	0.24 602	0.26 574	0.23 561	0.34 612	0.30 596

StereoVision	0.42 387	0.28 515	0.45 367	0.49 558	0.28 450	0.38 289	0.38 442	0.72 384	0.62 329	0.44 261	1.14 563	0.54 341	0.39 350	0.56 312	0.34 333	0.21 496	0.24 602	0.25 555	0.24 577	0.26 559	0.16 386

coex-ft	6.43 725	1.51 707	87.33 758	0.49 558	0.38 588	1.34 654	1.21 693	1.16 589	8.09 725	12.12 733	2.79 693	2.77 695	3.31 716	1.16 627	3.15 703	0.24 554	0.23 592	0.27 588	0.24 577	0.45 651	0.37 635

ssnet_v2	0.58 552	0.28 515	0.56 489	0.43 461	0.29 480	0.95 595	0.59 601	1.13 568	0.99 560	0.93 563	0.80 392	0.99 560	0.64 513	0.82 533	0.94 620	0.25 564	0.22 582	0.23 525	0.24 577	0.20 463	0.19 468

SACVNet	0.58 552	0.34 558	0.55 483	0.55 625	0.36 571	0.63 482	0.48 543	1.13 568	0.77 428	1.02 600	1.06 535	1.02 573	0.74 567	0.90 570	0.51 500	0.27 584	0.21 574	0.25 555	0.24 577	0.29 578	0.36 630

FINET	0.67 577	0.42 605	1.00 621	0.46 527	0.43 618	0.83 574	0.89 668	1.08 547	1.50 666	0.87 524	1.14 563	0.71 446	0.68 536	0.92 580	0.70 562	0.36 648	0.30 640	0.26 574	0.24 577	0.35 617	0.33 615

Syn2CoEx	0.71 588	0.51 631	0.95 614	0.64 655	0.45 629	0.91 586	0.53 578	1.48 668	1.13 613	0.93 563	1.35 611	1.02 573	0.99 636	0.92 580	0.80 582	0.30 609	0.27 626	0.28 596	0.24 577	0.23 530	0.24 550

RTSC	0.87 621	0.48 619	1.23 650	0.52 601	0.37 578	1.13 632	0.50 554	1.34 646	1.79 684	1.51 664	1.24 592	1.12 601	0.81 593	1.62 670	2.16 690	0.25 564	0.19 550	0.23 525	0.24 577	0.30 587	0.31 606

NaN_ROB	0.69 582	0.44 612	0.69 551	0.51 588	0.33 550	0.97 600	1.06 683	1.22 613	1.19 624	1.24 648	0.96 478	1.08 590	0.78 586	1.20 633	0.67 554	0.24 554	0.30 640	0.23 525	0.24 577	0.23 530	0.25 557

XPNet_ROB	0.70 584	0.35 564	0.68 545	0.52 601	0.40 599	0.79 552	0.85 666	1.16 589	0.94 541	1.33 655	1.15 569	1.38 644	0.83 602	1.03 607	0.90 616	0.32 625	0.25 610	0.26 574	0.24 577	0.31 593	0.28 580

AANet	1.13 659	1.01 691	2.99 700	0.44 481	0.37 578	0.91 586	0.54 582	1.27 633	2.31 699	2.35 699	2.37 681	2.22 683	1.53 677	1.18 630	1.43 667	0.32 625	0.23 592	0.28 596	0.25 586	0.35 617	0.33 615

w-ln-seven	0.96 634	0.48 619	2.41 695	0.54 618	0.50 646	1.41 659	0.70 639	1.67 688	1.81 685	1.49 661	1.50 638	1.26 620	0.87 610	1.15 625	1.80 682	0.23 541	0.21 574	0.25 555	0.25 586	0.31 593	0.26 563

YMNet	0.66 572	0.38 586	0.90 610	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 636	1.29 603	1.12 601	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 584	0.31 649	0.25 555	0.25 586	0.24 543	0.23 541

YMNet_1	0.66 572	0.38 586	0.90 610	0.52 601	0.46 637	1.08 623	0.49 549	1.00 509	0.77 428	1.18 636	1.29 603	1.12 601	0.74 567	0.85 552	0.86 595	0.27 584	0.31 649	0.25 555	0.25 586	0.24 543	0.23 541

rvit_stereo_0075_2	0.47 442	0.37 576	0.70 555	0.53 611	0.46 637	0.43 340	0.36 403	0.81 434	0.67 362	0.55 314	0.74 355	0.59 379	0.43 373	0.63 403	0.43 436	0.32 625	0.23 592	0.35 632	0.25 586	0.30 587	0.25 557

WZ-Net	1.19 666	0.59 649	4.07 709	0.62 652	0.51 650	1.34 654	1.31 702	1.32 642	1.74 682	1.53 667	1.65 648	1.74 670	1.28 665	2.25 700	2.01 687	0.27 584	0.21 574	0.23 525	0.25 586	0.40 635	0.39 644

PSMNet-RSSM	0.48 455	0.22 380	0.38 259	0.42 440	0.25 342	0.50 380	0.37 420	1.10 554	0.77 428	0.70 409	1.06 535	0.84 508	0.64 513	0.62 390	0.47 481	0.23 541	0.15 453	0.23 525	0.25 586	0.20 463	0.19 468

S-Stereo	0.74 595	0.35 564	0.96 616	0.56 628	0.45 629	0.82 571	0.60 604	1.24 625	1.60 678	0.96 575	1.41 623	1.12 601	0.94 628	0.80 527	1.04 639	0.26 574	0.31 649	0.28 596	0.25 586	0.32 599	0.47 668

G-Net	0.95 633	0.46 618	1.04 625	0.64 655	0.48 642	2.12 692	0.64 616	1.01 519	0.87 494	1.75 680	2.82 696	1.30 627	1.64 687	1.06 610	0.96 625	0.36 648	0.29 635	0.35 632	0.25 586	0.45 651	0.42 651

stereogan	0.80 608	0.31 541	0.71 560	0.59 640	0.50 646	1.72 680	0.48 543	1.35 650	1.37 653	1.00 592	1.46 636	1.56 663	0.95 631	1.29 646	0.84 590	0.28 595	0.29 635	0.29 606	0.25 586	0.38 632	0.38 641

ADCL	1.04 645	0.38 586	1.35 664	0.50 572	0.39 594	1.61 673	0.89 668	1.29 637	1.39 656	1.29 652	1.50 638	1.24 618	1.24 661	1.37 659	4.87 716	0.21 496	0.19 550	0.25 555	0.25 586	0.29 578	0.27 573

DANet	0.71 588	0.45 616	0.91 612	0.59 640	0.40 599	0.81 563	0.40 476	0.97 499	0.84 472	1.20 643	1.22 585	1.33 636	0.88 614	1.16 627	1.24 654	0.27 584	0.23 592	0.31 616	0.25 586	0.35 617	0.32 610
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	0.57 545	0.33 553	0.44 354	0.47 535	0.32 538	0.67 507	0.61 609	1.05 535	0.93 534	0.85 509	1.04 524	1.01 568	0.73 564	0.83 541	0.52 507	0.29 602	0.19 550	0.27 588	0.25 586	0.31 593	0.21 514

DRN-Test	0.66 572	0.32 545	0.66 536	0.50 572	0.39 594	1.15 635	0.61 609	1.49 670	1.01 571	1.12 629	1.08 541	1.06 583	0.69 540	0.77 513	0.94 620	0.23 541	0.17 507	0.26 574	0.25 586	0.25 552	0.21 514

SGM_RVC	0.97 636	0.28 515	0.41 306	0.39 312	0.22 218	1.55 669	0.73 649	1.51 674	1.25 639	2.25 697	1.92 665	2.58 693	1.56 681	2.02 691	1.19 652	0.27 584	0.27 626	0.27 588	0.25 586	0.25 552	0.25 557
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.29 201	0.19 242	0.39 281	0.47 535	0.26 390	0.46 364	0.25 159	0.43 150	0.31 120	0.29 146	0.26 92	0.35 199	0.26 163	0.40 151	0.37 389	0.21 496	0.15 453	0.22 504	0.26 601	0.16 335	0.16 386

test_sample7	0.52 505	0.29 527	0.50 445	0.36 214	0.27 425	0.62 470	0.41 492	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.26 574	0.20 564	0.27 588	0.26 601	0.27 570	0.24 550

SDNR	0.86 620	0.37 576	1.47 674	0.40 356	0.38 588	3.38 713	0.33 336	0.90 470	0.98 555	0.99 587	2.09 674	0.59 379	0.71 557	1.29 646	0.70 562	0.51 677	0.56 695	0.36 637	0.26 601	0.43 646	0.46 663

Wz-Net-SNSev	0.91 629	0.73 665	2.13 689	0.56 628	0.45 629	0.95 595	1.13 688	1.34 646	1.24 633	1.02 600	1.30 606	1.46 651	0.86 607	1.81 681	1.50 668	0.25 564	0.23 592	0.25 555	0.26 601	0.32 599	0.29 587

PSM-AAD	0.48 455	0.20 294	0.37 246	0.43 461	0.23 273	0.56 428	0.50 554	0.65 313	0.70 376	1.07 618	1.12 551	0.58 364	0.92 622	0.61 380	0.32 303	0.15 266	0.11 234	0.25 555	0.26 601	0.18 407	0.43 657

AnonymousM	0.41 379	0.81 674	0.29 88	0.34 133	0.22 218	0.28 133	0.38 442	0.53 227	0.41 221	0.70 409	0.49 238	0.47 302	0.27 178	0.41 163	0.31 293	0.15 266	0.12 306	1.51 701	0.26 601	0.12 104	0.10 63

ETE_ROB	0.70 584	0.49 623	0.73 569	0.56 628	0.36 571	0.79 552	0.87 667	1.14 577	0.93 534	1.19 638	1.18 578	1.39 645	0.82 597	0.99 596	0.80 582	0.26 574	0.21 574	0.31 616	0.26 601	0.33 606	0.34 623

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 30	0.18 195	0.22 3	0.25 1	0.20 152	0.23 50	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 113	0.12 1	0.22 103	0.24 3	0.26 210	0.12 61	0.14 420	0.18 366	0.27 608	0.17 376	0.19 468

PStereo	0.50 489	0.75 667	0.42 327	0.37 240	0.28 450	0.55 413	0.46 527	0.54 230	0.88 498	0.53 304	0.33 152	0.51 327	0.51 426	0.78 518	0.67 554	0.51 677	0.25 610	0.30 615	0.27 608	0.59 677	0.49 674

zh-sn7	1.09 656	0.75 667	3.23 702	0.57 634	0.42 612	1.11 628	0.89 668	1.19 598	1.27 643	1.41 659	1.98 669	1.25 619	1.47 675	1.99 690	2.62 699	0.26 574	0.26 617	0.26 574	0.27 608	0.35 617	0.30 596

psmorigin	0.82 612	0.51 631	2.09 688	0.49 558	0.41 606	0.85 578	0.50 554	1.04 530	0.88 498	1.45 660	1.43 628	1.50 657	1.06 644	1.22 639	0.97 626	0.31 613	0.32 655	0.27 588	0.27 608	0.33 606	0.42 651

FADNet-RVC-Resample	0.56 537	0.33 553	1.16 639	0.49 558	0.34 559	0.71 522	0.43 511	1.01 519	0.93 534	0.82 486	0.87 438	0.74 472	0.67 530	0.73 488	0.45 463	0.18 417	0.18 531	0.26 574	0.27 608	0.26 559	0.27 573

AF-Net	0.81 611	0.39 594	0.68 545	0.64 655	0.54 657	0.91 586	0.51 570	1.61 684	1.31 649	0.96 575	2.02 671	1.46 651	1.26 664	1.11 622	0.99 630	0.32 625	0.24 602	0.39 647	0.27 608	0.30 587	0.25 557

UCFNet_RVC	0.49 473	0.26 483	0.35 213	0.39 312	0.26 390	0.64 490	0.36 403	1.15 581	0.84 472	0.67 389	0.88 446	0.88 526	0.59 479	0.58 347	0.45 463	0.24 554	0.17 507	0.27 588	0.27 608	0.25 552	0.23 541

PS-NSSS	0.58 552	0.44 612	0.62 509	0.42 440	0.33 550	0.66 502	0.58 598	1.02 523	0.86 485	0.77 453	1.28 599	0.72 455	0.64 513	0.82 533	0.59 530	0.31 613	0.26 617	0.40 650	0.27 608	0.33 606	0.26 563

TCMNet	0.66 572	0.39 594	0.98 619	0.59 640	0.61 670	0.96 598	0.55 587	1.05 535	0.90 516	0.84 505	1.14 563	0.89 530	0.65 519	0.85 552	1.01 635	0.26 574	0.26 617	0.31 616	0.28 616	0.32 599	0.29 587

rvit_0105_3	0.47 442	0.34 558	0.77 590	0.54 618	0.31 521	0.49 378	0.47 535	0.63 296	0.79 447	0.65 371	0.59 293	0.64 406	0.50 421	0.65 425	0.39 406	0.29 602	0.27 626	0.29 606	0.28 616	0.21 489	0.20 494

GASNet	0.67 577	0.72 664	0.96 616	0.70 672	0.48 642	0.62 470	0.47 535	1.08 547	1.03 579	0.94 566	0.82 405	0.93 545	0.83 602	1.33 651	0.80 582	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.28 616	0.44 647	0.24 550

FADNet-RVC	0.60 562	0.53 642	1.14 638	0.46 527	0.39 594	0.61 462	0.39 464	1.12 566	0.87 494	0.70 409	0.84 417	1.04 577	0.55 453	0.94 593	0.69 559	0.26 574	0.25 610	0.28 596	0.28 616	0.31 593	0.31 606

edge stereo	0.76 598	0.38 586	0.74 574	0.52 601	0.43 618	0.80 558	0.53 578	1.28 636	1.06 595	1.28 651	1.38 620	1.81 671	1.11 649	1.08 616	0.85 594	0.33 634	0.32 655	0.41 654	0.28 616	0.32 599	0.36 630

MDST_ROB	0.91 629	0.27 501	0.85 598	0.63 654	0.41 606	2.53 696	0.71 645	1.60 682	1.13 613	2.83 708	1.73 654	0.97 554	0.69 540	1.61 669	0.73 570	0.25 564	0.22 582	0.32 623	0.28 616	0.25 552	0.24 550

RTS	1.98 696	0.96 686	11.36 723	0.65 660	0.57 665	2.77 702	1.40 706	1.39 657	2.26 694	1.89 684	2.56 686	1.32 633	1.25 662	5.20 721	4.05 711	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 622	0.40 635	0.37 635

RTSA	1.98 696	0.96 686	11.36 723	0.65 660	0.57 665	2.77 702	1.40 706	1.39 657	2.26 694	1.89 684	2.56 686	1.32 633	1.25 662	5.20 721	4.05 711	0.31 613	0.22 582	0.29 606	0.29 622	0.40 635	0.37 635

DStereoO	0.96 634	0.70 663	0.72 565	0.62 652	0.45 629	0.74 532	0.92 673	1.09 551	1.29 647	1.19 638	1.23 590	0.99 560	1.71 689	1.29 646	0.99 630	2.01 720	0.35 665	0.77 687	0.30 624	1.42 701	0.38 641

Wz-Net-TNSev	1.14 660	1.06 694	4.32 711	0.49 558	0.42 612	1.51 667	1.11 687	1.48 668	1.40 658	1.22 645	1.26 596	1.58 665	1.43 673	1.76 679	1.70 673	0.32 625	0.31 649	0.26 574	0.30 624	0.41 641	0.41 650

FADNet	0.61 564	0.51 631	1.10 632	0.45 506	0.44 625	0.65 500	0.41 492	1.19 598	1.05 589	0.70 409	0.84 417	0.98 558	0.66 527	0.82 533	0.50 490	0.29 602	0.30 640	0.27 588	0.30 624	0.46 654	0.35 628

RP	0.76 598	0.36 569	0.63 519	0.66 663	0.58 667	0.80 558	0.55 587	1.14 577	1.22 630	0.97 580	1.65 648	1.43 650	1.32 666	1.01 600	0.84 590	0.33 634	0.30 640	0.36 637	0.30 624	0.34 612	0.34 623

FBW_ROB	0.88 623	0.50 627	0.85 598	0.55 625	0.40 599	1.17 639	0.78 655	1.50 671	1.37 653	1.33 655	1.27 597	1.48 655	1.00 639	2.57 706	0.98 629	0.25 564	0.32 655	0.45 659	0.30 624	0.34 612	0.28 580

LALA_ROB	0.74 595	0.43 607	0.69 551	0.54 618	0.40 599	1.01 607	0.95 675	1.21 605	1.07 601	1.22 645	1.12 551	1.56 663	0.79 588	1.04 609	0.86 595	0.33 634	0.22 582	0.35 632	0.30 624	0.35 617	0.31 606

SGM-Forest	0.62 565	0.32 545	0.39 281	0.43 461	0.30 499	1.02 609	0.55 587	1.09 551	1.05 589	1.06 615	1.18 578	1.10 597	0.67 530	0.88 562	0.62 539	0.31 613	0.33 661	0.33 628	0.30 624	0.30 587	0.28 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 568	0.35 564	0.41 306	0.42 440	0.25 342	1.01 607	0.77 653	1.13 568	1.09 606	1.17 634	1.22 585	1.04 577	0.75 571	0.88 562	0.63 543	0.28 595	0.30 640	0.34 630	0.30 624	0.26 559	0.26 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.40 366	0.20 294	0.35 213	0.39 312	0.24 309	0.71 522	0.42 503	0.62 286	0.61 325	0.60 329	0.97 491	0.39 231	0.46 396	0.42 177	0.32 303	0.30 609	0.17 507	0.31 616	0.31 632	0.18 407	0.13 253

Selective-IGEV-i16pa	78.59 759	120.99 760	16.46 727	1.04 690	0.66 675	181.07 761	2.17 723	153.90 762	139.75 762	56.45 760	153.05 760	107.32 761	157.92 762	200.46 762	96.57 759	94.09 761	1.23 723	2.69 725	0.31 632	0.96 692	84.68 760

APVNet	0.71 588	0.37 576	0.89 609	0.56 628	0.45 629	1.18 641	0.68 629	1.41 661	0.85 480	0.81 477	1.15 569	1.04 577	0.81 593	1.10 620	1.17 650	0.26 574	0.28 630	0.32 623	0.31 632	0.29 578	0.30 596

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 577	0.81 674	0.73 569	0.53 611	0.37 578	1.40 657	0.53 578	1.04 530	0.79 447	0.88 534	0.94 465	0.95 549	0.53 435	0.93 586	0.58 525	0.39 654	0.30 640	0.57 678	0.31 632	0.53 668	0.30 596

XQC	0.89 625	0.65 658	1.31 659	0.67 666	0.52 654	1.22 645	0.68 629	1.26 631	1.52 667	1.14 632	1.11 547	1.28 624	1.04 643	1.40 661	1.77 678	0.38 652	0.24 602	0.37 642	0.31 632	0.53 668	0.47 668

ADCMid	1.14 660	0.52 639	2.23 691	0.53 611	0.43 618	1.07 619	0.75 651	1.23 618	1.05 589	2.15 693	1.44 631	1.50 657	1.43 673	1.56 666	5.01 717	0.26 574	0.24 602	0.29 606	0.31 632	0.37 628	0.33 615

PSMNet_ROB	0.64 568	0.37 576	0.65 530	0.56 628	0.42 612	0.97 600	0.83 660	1.21 605	0.92 528	0.79 462	1.02 513	1.08 590	0.63 502	0.82 533	0.91 618	0.29 602	0.20 564	0.31 616	0.31 632	0.26 559	0.23 541

MeshStereo	1.34 673	0.43 607	0.54 478	0.44 481	0.34 559	1.66 676	0.60 604	1.94 695	1.37 653	4.47 722	3.25 698	4.71 713	1.94 697	1.92 686	1.17 650	0.35 644	0.35 665	0.37 642	0.31 632	0.32 599	0.32 610
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	0.55 526	0.37 576	0.76 585	0.44 481	0.31 521	0.60 459	0.44 520	0.96 495	0.86 485	0.99 587	0.90 454	0.96 552	0.58 472	0.71 475	0.61 536	0.25 564	0.23 592	0.26 574	0.32 640	0.24 543	0.23 541

ADCPNet	1.03 644	0.48 619	2.70 697	0.54 618	0.42 612	1.40 657	0.75 651	1.13 568	1.07 601	1.22 645	1.42 625	1.68 668	1.09 647	1.36 658	3.45 708	0.30 609	0.28 630	0.29 606	0.32 640	0.37 628	0.35 628

SGM-ForestM	4.04 717	0.32 545	0.46 384	0.43 461	0.27 425	7.50 725	1.45 710	3.84 720	4.24 720	8.19 731	6.76 728	19.00 741	9.08 727	10.74 732	6.62 722	0.31 613	0.33 661	0.32 623	0.32 640	0.29 578	0.29 587

ISRNet	0.56 537	0.24 440	0.66 536	0.56 628	0.36 571	0.44 349	0.25 159	0.82 436	0.84 472	1.07 618	1.25 594	0.91 537	0.60 483	0.66 434	0.58 525	0.35 644	0.26 617	0.36 637	0.33 643	0.30 587	0.42 651

SHD	0.93 632	0.50 627	1.18 644	0.59 640	0.46 637	0.97 600	0.48 543	1.70 690	2.15 692	1.58 668	1.37 615	1.42 648	1.19 658	1.31 649	1.60 671	0.31 613	0.26 617	0.32 623	0.33 643	0.40 635	0.42 651

rvit_105_1	0.54 524	0.40 599	0.76 585	0.58 636	0.37 578	0.59 452	0.68 629	0.70 369	0.94 541	0.82 486	0.69 334	0.73 466	0.58 472	0.78 518	0.54 515	0.32 625	0.29 635	0.31 616	0.34 645	0.23 530	0.20 494

AnyNet_C01	1.56 683	1.05 692	7.45 716	0.64 655	0.54 657	1.99 687	1.38 705	1.43 664	1.36 651	1.63 674	1.92 665	1.84 673	1.33 668	2.40 702	4.03 710	0.33 634	0.32 655	0.32 623	0.34 645	0.44 647	0.45 662

AnyNet_C32	1.16 664	0.62 655	2.40 694	0.57 634	0.55 659	1.41 659	1.34 703	1.18 597	1.24 633	1.49 661	1.42 625	1.39 645	1.20 660	1.55 664	4.82 715	0.29 602	0.28 630	0.29 606	0.34 645	0.38 632	0.42 651

SQANet	0.82 612	0.74 666	0.67 540	1.13 693	0.98 694	1.11 628	0.47 535	1.07 543	0.83 467	0.91 551	1.05 528	1.03 575	0.74 567	1.01 600	0.64 546	0.61 686	0.24 602	1.03 696	0.35 648	1.18 699	0.58 682

ADCS	1.51 682	0.61 652	3.42 703	0.59 640	0.51 650	1.27 651	1.08 686	1.59 681	1.81 685	1.91 687	1.66 650	1.51 660	1.42 672	1.94 688	8.60 725	0.33 634	0.32 655	0.33 628	0.36 649	0.44 647	0.42 651

PVD	1.28 672	0.67 661	1.28 654	0.74 676	0.62 671	1.50 666	0.84 663	1.99 697	2.96 708	2.18 694	2.36 680	1.85 675	1.95 698	1.92 686	1.94 685	0.39 654	0.36 668	0.49 671	0.37 650	0.51 663	0.64 683

CSAN	0.83 617	0.49 623	0.77 590	0.60 646	0.41 606	1.14 633	1.06 683	1.19 598	1.46 664	1.32 653	1.43 628	1.37 643	1.19 658	1.27 645	0.86 595	0.39 654	0.31 649	0.36 637	0.37 650	0.35 617	0.34 623

WCMA_ROB	1.14 660	0.36 569	0.76 585	0.49 558	0.44 625	1.23 647	0.67 624	1.11 560	1.23 631	2.84 709	3.95 713	3.28 703	1.83 694	1.25 642	0.99 630	0.44 664	0.34 663	0.34 630	0.37 650	0.41 641	0.40 647

Nwc_Net	0.78 604	0.38 586	0.73 569	0.60 646	0.55 659	1.05 617	0.55 587	1.67 688	1.05 589	0.88 534	1.86 663	1.40 647	1.09 647	1.10 620	0.87 601	0.30 609	0.25 610	0.36 637	0.38 653	0.29 578	0.29 587

SAMSARA	1.07 652	0.65 658	1.19 645	1.06 692	0.90 686	1.76 682	1.76 717	1.46 666	1.44 662	1.51 664	1.16 574	2.00 680	1.14 651	1.48 662	1.31 660	0.39 654	0.44 687	0.35 632	0.38 653	0.49 660	0.49 674

CC-Net-ROB	0.82 612	0.96 686	0.85 598	0.58 636	0.45 629	1.27 651	0.70 639	1.17 594	1.02 574	0.83 498	1.23 590	0.90 535	0.77 581	1.06 610	0.69 559	0.46 668	0.34 663	1.71 704	0.38 653	0.59 677	0.36 630

GANetREF_RVC	0.80 608	0.75 667	0.86 603	0.66 663	0.42 612	1.15 635	0.98 677	1.14 577	1.19 624	1.01 597	1.02 513	1.10 597	0.90 616	1.15 625	0.76 575	0.48 672	0.39 675	0.57 678	0.38 653	0.63 679	0.46 663
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	0.89 625	0.52 639	3.43 704	0.68 669	0.81 683	0.72 530	0.72 647	1.22 613	1.99 690	0.93 563	1.01 504	0.87 521	0.86 607	1.08 616	0.95 623	0.34 640	0.28 630	0.43 656	0.39 657	0.30 587	0.32 610

NCCL2	0.72 592	0.41 603	0.65 530	0.64 655	0.44 625	0.98 604	1.20 691	1.11 560	1.00 567	0.98 585	0.96 478	1.49 656	0.87 610	0.90 570	0.79 580	0.31 613	0.26 617	0.39 647	0.39 657	0.32 599	0.32 610

UDG	0.88 623	0.82 677	0.67 540	1.00 688	0.96 691	1.02 609	0.57 597	1.13 568	0.99 560	0.90 546	0.97 491	1.31 628	0.99 636	0.85 552	0.84 590	0.54 684	0.32 655	1.77 705	0.40 659	0.94 690	0.66 684

DGSMNet	0.76 598	0.55 644	1.29 657	0.58 636	0.62 671	0.94 592	0.70 639	1.26 631	1.11 608	0.83 498	1.24 592	1.00 564	0.71 557	1.03 607	0.81 585	0.34 640	0.29 635	0.41 654	0.40 659	0.57 674	0.55 681

RGC	0.79 607	0.59 649	0.71 560	0.65 660	0.65 674	0.92 591	0.58 598	1.29 637	1.05 589	1.07 618	1.45 634	1.47 654	1.03 641	1.21 637	0.88 604	0.32 625	0.30 640	0.48 668	0.40 659	0.37 628	0.37 635

CBMV_ROB	0.59 559	0.37 576	0.38 259	0.39 312	0.28 450	0.74 532	0.28 235	1.00 509	0.98 555	0.94 566	1.25 594	0.81 503	0.78 586	0.87 559	0.50 490	0.36 648	0.37 669	0.43 656	0.40 659	0.33 606	0.30 596

PDISCO_ROB	0.91 629	0.48 619	1.06 627	0.99 686	0.97 692	1.67 678	0.63 613	1.64 686	1.59 675	1.06 615	1.18 578	1.31 628	0.79 588	1.55 664	0.97 626	0.49 674	0.22 582	0.45 659	0.40 659	0.45 651	0.37 635

DualNet (step1)	0.57 545	0.36 569	0.72 565	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	0.68 456	0.50 490	0.41 659	0.20 564	0.40 650	0.41 664	0.36 623	0.33 615

test_sample9	1.05 649	0.36 569	0.72 565	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.06 539	0.88 498	0.92 559	0.86 430	0.85 510	0.69 540	1.20 633	1.36 662	0.41 659	8.41 735	0.40 650	0.41 664	0.36 623	0.33 615

test_sample8	1.25 670	0.36 569	0.72 565	0.38 280	0.30 499	0.71 522	0.43 511	1.13 568	0.75 410	1.50 663	0.95 474	3.29 704	1.59 683	1.20 633	1.36 662	0.41 659	8.41 735	0.40 650	0.41 664	0.36 623	0.33 615

HBP-ISP	0.59 559	0.45 616	0.43 342	0.45 506	0.33 550	0.70 517	0.28 235	1.11 560	1.00 567	0.83 498	1.18 578	0.65 419	0.68 536	0.88 562	0.52 507	0.35 644	0.38 671	0.47 663	0.41 664	0.38 632	0.31 606

NOSS_ROB	0.57 545	0.39 594	0.39 281	0.44 481	0.30 499	0.73 531	0.54 582	1.03 527	1.08 604	0.67 389	0.87 438	0.76 481	0.57 462	0.77 513	0.47 481	0.38 652	0.38 671	0.44 658	0.42 668	0.37 628	0.34 623

PA-Net	0.67 577	0.43 607	0.83 596	0.50 572	0.53 655	0.94 592	0.68 629	1.10 554	1.14 616	0.80 464	0.88 446	0.87 521	0.77 581	1.02 605	0.88 604	0.24 554	0.41 678	0.29 606	0.44 669	0.26 559	0.34 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoFS	1.87 693	0.85 679	1.03 624	0.75 679	0.62 671	2.04 690	0.65 618	1.74 692	1.55 671	1.52 666	1.90 664	2.36 689	12.92 731	3.85 717	1.74 675	0.44 664	0.31 649	0.82 691	0.46 670	0.84 686	1.10 706

FSD					0.46 637	0.48 373	0.52 573	0.53 227	0.48 274	0.48 283	0.48 234	0.49 315	0.48 407	0.51 269	0.49 488	0.45 666	0.42 680	0.47 663	0.46 670	0.46 654

PSMNet-RUCA	0.76 598	0.75 667	1.08 631	1.01 689	0.90 686	0.69 512	0.50 554	1.11 560	1.03 579	0.78 457	1.11 547	0.80 500	0.72 561	0.88 562	0.63 543	0.53 683	0.27 626	0.76 686	0.46 670	0.66 681	0.47 668

FC-DCNN v2	1.65 688	0.51 631	0.65 530	0.61 648	0.49 644	1.61 673	0.70 639	1.75 693	1.56 674	4.74 726	4.91 722	6.46 724	3.31 716	1.91 685	1.11 644	0.46 668	0.42 680	0.47 663	0.46 670	0.48 658	0.46 663

BEATNet-Init1	15.13 732	0.82 677	50.86 756	0.72 675	0.53 655	38.10 748	7.03 732	11.83 733	14.25 733	29.78 754	30.17 754	48.21 757	22.64 745	26.78 745	18.11 735	0.42 663	0.38 671	0.47 663	0.46 670	0.51 663	0.48 671

FC-DCNN	1.59 684	0.51 631	0.66 536	0.61 648	0.49 644	1.56 670	0.70 639	1.66 687	1.53 668	4.64 723	4.62 720	5.85 720	3.34 718	1.84 683	1.11 644	0.46 668	0.42 680	0.47 663	0.46 670	0.48 658	0.46 663

LSM	4.74 722	0.77 671	10.16 720	0.70 672	56.56 752	1.02 609	1.00 681	1.24 625	1.62 679	2.04 689	2.34 678	1.33 636	1.17 655	1.38 660	1.09 643	0.33 634	0.49 691	0.39 647	0.46 670	0.51 663	10.09 734

ccnet	0.82 612	0.57 647	0.75 580	0.54 618	0.59 668	1.09 626	0.66 621	1.38 656	0.94 541	1.12 629	1.44 631	1.29 625	0.92 622	0.95 595	1.24 654	0.49 674	0.42 680	0.50 673	0.47 677	0.51 663	0.46 663

FCDSN-DC	1.39 678	0.56 645	0.65 530	0.74 676	0.59 668	1.38 656	0.63 613	1.35 650	1.39 656	3.26 716	4.50 719	4.61 711	2.63 709	1.58 668	1.03 636	0.46 668	0.42 680	0.48 668	0.47 677	0.50 662	0.50 676
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	1.09 656	0.59 649	1.97 687	0.67 666	0.44 625	1.93 686	0.60 604	1.85 694	1.36 651	1.61 671	1.54 643	1.95 679	1.37 669	1.64 673	1.73 674	0.40 658	0.37 669	0.45 659	0.48 679	0.44 647	0.44 658

NCC-stereo	0.78 604	0.40 599	0.76 585	0.61 648	0.67 676	0.81 563	0.69 634	1.54 679	1.11 608	0.90 546	1.36 612	1.33 636	1.16 653	1.19 631	0.88 604	0.31 613	0.30 640	0.37 642	0.48 679	0.33 606	0.33 615

Abc-Net	0.78 604	0.40 599	0.76 585	0.61 648	0.67 676	0.81 563	0.69 634	1.54 679	1.11 608	0.90 546	1.36 612	1.33 636	1.16 653	1.19 631	0.88 604	0.31 613	0.30 640	0.37 642	0.48 679	0.33 606	0.33 615
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	1.60 685	0.61 652	1.01 623	0.70 672	0.56 662	2.00 688	1.89 720	1.96 696	2.65 704	3.33 717	3.26 699	3.03 697	3.41 719	2.49 704	2.09 689	0.52 679	0.45 688	0.50 673	0.48 679	0.54 670	0.52 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 687	0.61 652	0.95 614	0.68 669	0.55 659	3.01 711	1.55 711	2.39 703	2.33 700	3.64 719	3.89 711	2.75 694	2.90 713	2.15 696	2.27 696	0.52 679	0.45 688	0.50 673	0.48 679	0.54 670	0.52 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 645	0.93 683	0.88 605	1.33 699	1.05 699	1.66 676	0.70 639	1.40 660	1.18 622	1.08 622	1.32 609	1.33 636	0.91 617	1.23 640	0.76 575	0.72 690	0.46 690	1.24 699	0.50 684	1.40 700	0.75 686

Ntro	1.09 656	0.97 689	0.91 612	1.44 700	1.19 701	1.69 679	0.80 658	1.35 650	1.25 639	1.00 592	1.29 603	1.31 628	0.97 634	1.26 643	0.84 590	0.84 694	0.43 685	1.36 700	0.50 684	1.56 702	0.78 688

CREStereo++_RVC	0.32 234	0.15 72	0.23 7	0.31 55	0.24 309	0.27 111	0.22 97	0.46 173	0.88 498	0.46 273	0.80 392	0.30 155	0.26 163	0.36 116	0.33 317	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.51 686	0.13 157	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	1.21 667	0.49 623	0.62 509	0.59 640	0.50 646	1.62 675	0.67 624	1.23 618	1.24 633	2.45 702	3.77 707	3.09 700	2.98 714	1.32 650	0.81 585	0.45 666	0.41 678	0.49 671	0.51 686	0.47 657	0.44 658

MADNet+	2.23 703	2.43 721	10.85 722	1.22 696	0.91 688	2.76 701	1.40 706	2.12 700	1.67 681	1.32 653	1.74 656	1.86 676	1.74 690	6.25 723	4.41 714	0.65 687	0.64 698	0.58 680	0.54 688	0.80 685	0.76 687

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 673	0.87 680	1.76 683	0.86 682	0.56 662	4.29 718	1.79 718	1.50 671	1.98 689	1.61 671	1.85 662	1.84 673	1.41 671	1.89 684	1.36 662	0.48 672	0.40 677	0.56 677	0.57 689	0.69 682	0.48 671

ACVNet_1	1.46 680	1.33 701	1.12 635	1.91 711	1.62 706	1.83 684	0.98 677	2.00 698	1.85 687	1.39 658	1.53 642	2.32 687	1.53 677	1.34 653	1.11 644	1.30 709	0.50 692	2.06 714	0.58 690	1.93 715	0.95 698

DStereoSA	1.73 690	0.63 656	1.57 678	0.80 680	0.79 682	1.26 650	1.30 698	1.34 646	1.43 659	1.24 648	7.52 729	0.92 542	7.68 726	1.65 677	2.29 697	0.41 659	0.29 635	0.63 682	0.60 691	1.04 695	1.18 712

DDUNet	1.06 650	2.56 724	0.68 545	1.21 695	1.26 702	1.03 612	0.69 634	1.11 560	0.94 541	0.96 575	1.22 585	1.27 622	0.82 597	0.93 586	0.72 569	0.84 694	0.38 671	1.99 708	0.60 691	1.10 698	0.85 692

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 643	0.57 647	1.51 676	0.67 666	0.50 646	2.57 697	1.66 713	1.20 603	1.43 659	1.38 657	1.57 645	1.33 636	0.92 622	1.64 673	0.88 604	0.37 651	0.39 675	0.46 662	0.60 691	0.41 641	0.40 647

PASM	0.90 628	0.64 657	1.69 679	0.69 671	0.69 679	0.78 549	0.84 663	1.03 527	1.26 642	1.19 638	1.15 569	1.31 628	0.98 635	1.24 641	1.03 636	0.52 679	0.56 695	0.59 681	0.66 694	0.56 672	0.54 680

ACVNet-4b	1.35 675	1.31 700	1.10 632	1.90 710	1.59 705	1.92 685	0.77 653	1.52 677	1.62 679	1.05 611	1.60 647	2.11 682	0.94 628	1.64 673	0.77 579	1.30 709	0.35 665	2.03 712	0.67 695	1.88 713	0.84 691

DispFullNet	1.60 685	2.63 725	2.75 698	2.56 720	1.79 713	1.24 648	0.47 535	1.37 655	1.45 663	1.87 683	1.50 638	1.55 662	2.46 704	2.04 692	1.04 639	0.59 685	0.18 531	2.32 717	0.68 696	2.29 719	1.14 707

ACVNet_2	1.65 688	1.27 699	1.41 671	1.75 705	1.62 706	2.22 693	1.20 691	2.30 702	2.62 703	1.78 681	2.56 686	3.03 697	1.61 684	1.54 663	1.12 648	1.06 702	0.58 697	1.82 706	0.70 697	1.82 709	0.96 699

MFMNet_re	1.14 660	0.97 689	1.19 645	0.99 686	0.95 690	1.25 649	1.22 694	1.39 657	1.55 671	1.69 678	1.67 652	1.21 615	1.53 677	1.12 623	0.99 630	0.87 696	0.75 707	0.79 689	0.75 698	0.90 687	0.94 696

JetBlue	2.78 706	1.26 698	7.04 715	1.16 694	1.48 704	8.00 726	6.02 731	2.60 705	1.92 688	2.12 692	2.64 690	3.34 705	3.05 715	6.49 724	3.39 706	0.78 693	0.76 708	0.75 685	0.76 699	0.97 694	1.18 712

light-stereo	3.53 712	1.05 692	10.69 721	9.45 733	6.82 730	2.10 691	0.64 616	3.71 719	2.70 706	4.77 727	4.98 723	6.83 725	1.32 666	6.71 725	1.35 661	1.20 705	1.29 725	0.66 683	0.77 700	1.79 708	1.85 721

RainbowNet	1.35 675	1.49 705	1.19 645	1.88 709	1.45 703	1.48 665	1.07 685	1.61 684	1.55 671	1.20 643	1.59 646	1.54 661	1.13 650	1.34 653	0.97 626	1.36 712	0.70 700	1.82 706	0.79 701	1.71 705	1.07 705

GCST	0.83 617	1.22 697	0.74 574	1.58 701	1.01 696	1.06 618	0.23 127	0.78 422	0.78 438	0.97 580	0.65 314	0.78 489	0.35 293	0.92 580	0.34 333	0.96 697	0.65 699	1.20 698	0.81 702	0.91 688	0.70 685

PWCK	1.92 695	1.66 713	3.12 701	1.65 702	0.91 688	2.84 704	2.26 724	2.10 699	2.41 702	2.36 700	2.31 675	2.22 683	1.82 692	3.43 711	2.03 688	1.61 715	0.71 702	1.51 701	0.82 703	1.69 704	0.91 695

MonStereo1	1.98 696	1.48 704	1.43 673	1.81 708	1.69 711	2.88 707	0.78 655	2.47 704	3.47 714	2.20 695	4.36 718	3.39 706	2.50 706	2.18 697	1.58 670	1.19 704	0.54 693	1.65 703	0.87 704	1.78 707	1.29 716

SPS-STEREO	1.25 670	0.93 683	1.06 627	1.04 690	1.03 697	1.41 659	0.91 672	1.51 674	1.19 624	2.09 691	1.83 660	1.94 678	1.39 670	1.62 670	1.39 665	0.97 699	0.94 718	0.90 693	0.89 705	0.96 692	0.96 699
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 696	1.36 702	1.36 668	2.12 713	1.81 714	2.74 699	1.36 704	3.37 716	3.80 718	2.08 690	3.32 702	3.21 702	1.82 692	1.71 678	1.67 672	1.27 706	0.77 709	1.99 708	0.90 706	1.86 710	1.03 704

Consistency-Raft	1.01 640	0.81 674	1.24 651	0.84 681	0.97 692	0.81 563	0.84 663	1.30 640	1.59 675	1.05 611	1.68 653	1.12 601	0.91 617	0.92 580	1.11 644	0.65 687	0.74 703	0.79 689	0.90 706	1.06 697	0.79 690

SGM+DAISY	1.35 675	0.94 685	1.25 652	0.96 685	1.00 695	1.52 668	1.02 682	1.34 646	1.21 628	2.64 704	2.65 691	2.44 690	1.56 681	1.64 673	1.26 656	0.97 699	0.95 719	0.90 693	0.90 706	0.94 690	0.96 699

anonymity	0.97 636	0.89 681	1.05 626	0.92 684	1.03 697	0.97 600	0.81 659	1.29 637	0.91 523	1.07 618	0.98 493	1.00 564	0.95 631	1.02 605	0.92 619	0.96 697	0.95 719	0.90 693	0.91 709	0.92 689	0.94 696

MANE	4.13 718	0.51 631	0.64 524	0.66 663	0.56 662	6.89 724	0.99 679	7.55 728	12.04 728	6.68 730	8.57 731	10.69 730	9.45 728	7.59 729	6.39 721	0.49 674	0.43 685	0.48 668	0.98 710	0.49 660	0.48 671

Selective-IGEV-i1pa	15.35 733	22.27 742	18.31 728	1.71 704	0.87 684	28.61 747	12.26 735	25.48 748	20.48 745	19.78 744	22.75 744	28.20 746	22.64 745	29.07 746	17.31 734	12.88 742	2.88 730	6.84 738	0.99 711	1.67 703	12.03 742

NVStereoNet_ROB	1.24 669	0.90 682	1.13 636	0.86 682	0.88 685	1.11 628	0.99 679	1.42 662	1.53 668	1.59 670	2.48 683	2.24 685	1.53 677	1.96 689	1.30 659	0.76 692	0.70 700	0.78 688	1.00 712	0.71 684	0.88 694
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	1.86 691	1.62 710	1.16 639	2.20 714	1.89 715	2.33 694	1.30 698	2.89 707	2.29 697	1.66 675	2.80 694	2.49 691	1.61 684	2.10 693	1.78 680	1.60 713	0.74 703	2.43 718	1.02 713	2.12 716	1.17 710

IMH-64	1.86 691	1.62 710	1.16 639	2.20 714	1.89 715	2.33 694	1.30 698	2.89 707	2.29 697	1.66 675	2.80 694	2.49 691	1.61 684	2.10 693	1.78 680	1.60 713	0.74 703	2.43 718	1.02 713	2.12 716	1.17 710

WAO-7	1.90 694	1.20 696	1.35 664	1.27 697	1.06 700	2.84 704	1.56 712	3.23 712	3.06 711	2.23 696	3.33 703	3.17 701	2.28 703	3.12 708	2.21 691	1.02 701	0.91 714	1.06 697	1.03 715	1.04 695	0.97 702

IMH	2.04 700	1.62 710	1.20 648	2.20 714	1.89 715	2.91 710	1.30 698	3.11 710	3.03 709	1.81 682	3.35 704	3.03 697	1.90 695	2.48 703	1.80 682	1.66 716	0.77 709	2.45 720	1.04 716	2.15 718	1.19 714

TorneroNet-64	3.44 710	1.86 714	1.42 672	2.58 721	2.28 720	6.87 723	1.68 714	4.70 725	12.03 727	2.31 698	5.59 727	8.25 727	2.55 708	3.97 718	2.73 700	1.81 718	0.74 703	2.57 722	1.07 717	2.35 720	1.44 718

TorneroNet	4.53 721	1.89 715	1.48 675	2.55 719	2.27 719	13.78 733	1.69 715	4.84 727	23.73 747	2.89 712	7.70 730	7.06 726	2.69 710	4.26 720	3.42 707	1.84 719	0.77 709	2.68 724	1.13 718	2.42 721	1.47 719

LVE	2.12 702	1.44 703	1.36 668	1.99 712	1.78 712	2.75 700	1.79 718	2.82 706	3.95 719	1.90 686	4.33 717	3.52 708	1.81 691	2.24 699	1.74 675	1.74 717	0.87 712	2.06 714	1.13 718	1.91 714	1.35 717

WAO-8	2.92 707	1.55 708	1.35 664	1.79 706	1.63 708	5.23 720	1.22 694	4.58 723	12.56 730	2.84 709	4.07 715	4.83 714	2.72 711	3.49 712	2.25 694	1.27 706	0.91 714	1.99 708	1.15 720	1.86 710	1.15 708

Venus	2.92 707	1.55 708	1.35 664	1.79 706	1.63 708	5.23 720	1.22 694	4.58 723	12.56 730	2.84 709	4.06 714	4.83 714	2.72 711	3.49 712	2.25 694	1.27 706	0.91 714	1.99 708	1.15 720	1.86 710	1.15 708

WAO-6	2.04 700	1.50 706	1.16 639	1.70 703	1.67 710	2.69 698	1.44 709	3.06 709	3.63 717	1.98 688	3.27 700	3.54 709	2.07 701	2.36 701	2.22 693	1.31 711	0.91 714	2.04 713	1.22 722	1.73 706	1.27 715

DStereoRT	0.74 595	0.19 242	0.50 445	0.51 588	0.33 550	1.10 627	0.34 354	0.82 436	0.76 419	0.78 457	1.05 528	0.51 327	0.73 564	0.76 505	0.48 485	0.16 326	0.13 380	3.96 733	1.37 723	0.19 443	0.14 301

UNDER WATER	3.46 711	2.07 718	3.64 706	3.09 725	2.48 723	3.75 716	2.42 726	3.31 715	13.77 732	2.90 713	2.95 697	5.84 719	3.69 720	3.69 714	3.48 709	2.07 722	1.11 721	2.70 726	1.40 724	2.84 727	1.98 723

UNDER WATER-64	3.53 712	2.01 717	3.94 707	3.22 727	2.49 724	5.41 722	2.60 727	3.43 717	12.41 729	3.03 714	2.68 692	6.07 722	4.04 721	3.79 716	3.33 705	2.02 721	1.24 724	2.63 723	1.46 725	2.78 725	2.08 725

KSHMR	2.57 704	1.93 716	1.69 679	2.63 722	2.42 722	2.86 706	2.07 721	3.27 714	6.50 723	2.49 703	3.36 705	3.41 707	1.92 696	2.49 704	1.94 685	2.13 723	1.40 726	2.79 728	1.50 726	2.73 724	1.77 720

notaker	2.76 705	2.29 720	1.80 684	2.96 724	2.58 726	2.90 709	1.75 716	3.24 713	3.05 710	2.78 707	4.24 716	6.15 723	2.51 707	3.34 710	2.75 701	2.31 725	1.18 722	3.00 729	1.65 727	2.84 727	1.97 722

JetRed	5.27 723	5.84 728	12.81 726	2.36 717	2.83 727	12.23 731	10.50 734	4.46 722	3.60 715	3.86 720	3.83 709	4.85 716	4.18 722	6.78 726	11.96 729	2.17 724	2.96 732	2.18 716	1.97 728	3.38 730	2.68 728

ktn	2.98 709	2.25 719	1.73 682	2.84 723	2.53 725	3.76 717	2.15 722	3.70 718	5.47 722	2.75 706	5.17 726	5.94 721	2.48 705	3.23 709	2.46 698	2.34 727	1.44 727	2.78 727	2.03 729	2.45 722	2.01 724

DPSimNet_ROB	3.58 714	2.45 722	8.57 717	2.53 718	2.37 721	2.88 707	3.77 730	3.14 711	3.23 712	4.71 725	3.86 710	4.68 712	4.87 724	4.07 719	5.62 718	2.33 726	2.33 729	2.47 721	2.52 730	2.51 723	2.64 727

HanzoNet	6.76 726	2.45 722	4.22 710	3.19 726	2.94 728	3.62 715	2.28 725	4.79 726	7.20 724	14.00 739	13.19 738	17.49 737	22.30 744	13.25 733	6.19 720	4.20 730	1.93 728	3.10 730	2.56 731	3.35 729	2.88 729

MADNet++	4.03 716	2.70 726	3.44 705	3.72 729	3.44 729	4.44 719	3.52 729	3.95 721	3.61 716	4.46 721	4.98 723	4.10 710	4.58 723	7.00 727	5.89 719	3.74 729	3.67 733	3.27 731	2.71 732	3.70 731	3.66 730

TCMNet-wrong-test	8.97 727	10.42 732	8.74 718	19.56 735	17.61 735	12.53 732	9.01 733	13.59 734	2.18 693	4.64 723	5.11 725	14.63 733	11.09 730	7.19 728	9.73 726	5.56 735	0.89 713	3.77 732	3.11 733	10.34 736	9.80 733

PML	40.80 756	29.24 743	11.87 725	7.20 730	14.47 731	92.13 759	213.69 762	7.63 729	23.35 746	74.72 761	190.14 762	50.17 758	26.15 747	21.39 740	12.70 730	8.76 737	2.92 731	8.45 739	3.25 734	13.26 739	4.42 731

Anonymous_2	0.82 612	0.44 612	0.63 519	0.40 356	0.43 618	0.80 558	0.52 573	0.72 384	0.77 428	0.71 416	0.60 295	0.87 521	0.76 574	0.75 501	0.58 525	0.52 679	0.54 693	0.54 676	4.82 735	0.56 672	0.40 647

USTest	12.99 731	14.18 733	20.00 729	16.24 734	14.97 732	20.80 735	31.95 742	16.20 737	10.91 726	8.79 732	9.48 732	13.94 732	10.50 729	16.11 734	21.44 737	3.17 728	4.82 734	5.08 735	5.36 736	8.81 735	7.13 732

tt	6.20 724	0.20 294	5.89 713	3.55 728	2.07 718	11.26 729	19.21 736	11.74 732	5.46 721	2.69 705	2.04 673	4.87 717	6.25 725	3.70 715	7.09 724	8.32 736	11.17 744	4.93 734	5.41 737	5.74 732	2.37 726

iinet-test	16.76 734	17.57 734	22.97 733	19.69 736	18.39 736	24.48 737	34.18 743	20.02 738	15.35 736	12.55 734	12.85 733	18.13 739	15.39 736	19.59 735	24.25 740	8.86 738	8.72 739	8.95 740	9.28 738	12.74 737	11.26 738

IINet	16.76 734	17.57 734	22.97 733	19.69 736	18.39 736	24.48 737	34.18 743	20.02 738	15.35 736	12.55 734	12.85 733	18.13 739	15.39 736	19.59 735	24.25 740	8.86 738	8.72 739	8.95 740	9.28 738	12.74 737	11.26 738

DGTPSM_ROB	12.07 729	8.00 729	20.99 730	8.93 731	16.78 733	10.67 727	30.87 740	9.01 730	15.16 734	6.50 728	15.41 742	9.04 728	14.85 733	9.25 730	21.67 738	4.57 731	8.57 737	5.08 735	9.28 738	5.90 733	10.95 735

DPSMNet_ROB	12.08 730	8.00 729	21.00 731	8.97 732	16.79 734	10.67 727	30.89 741	9.02 731	15.17 735	6.51 729	15.41 742	9.04 728	14.85 733	9.27 731	21.67 738	4.58 732	8.57 737	5.09 737	9.29 741	5.90 733	10.95 735

DPSM_ROB	17.78 736	18.63 737	24.31 739	20.90 739	19.47 738	25.97 740	36.21 746	21.23 745	16.24 739	13.38 737	14.06 740	19.18 742	16.30 738	20.78 738	25.67 743	9.38 740	9.23 742	9.49 742	9.82 742	13.51 740	11.91 740

DPSM	17.78 736	18.63 737	24.31 739	20.90 739	19.47 738	25.97 740	36.21 746	21.23 745	16.24 739	13.38 737	14.06 740	19.18 742	16.30 738	20.78 738	25.67 743	9.38 740	9.23 742	9.49 742	9.82 742	13.51 740	11.91 740

LSM0	38.95 755	37.60 755	48.58 748	43.57 752	91.06 758	52.57 755	72.57 751	43.17 758	32.63 755	26.97 753	27.97 749	38.65 754	32.94 754	41.86 758	51.78 758	18.89 754	18.41 746	19.13 745	19.63 744	27.29 749	33.77 751

fast-reg	35.48 743	37.51 753	48.70 751	42.44 751	40.46 751	52.73 756	73.11 754	42.56 751	32.38 749	26.19 746	27.27 745	36.81 749	30.62 749	41.02 751	51.32 751	18.30 747	18.53 750	19.10 744	19.67 745	27.14 742	23.66 743

CasAABBNet	35.74 746	37.43 748	48.72 752	42.22 746	39.20 745	52.24 749	73.12 755	42.61 753	32.62 754	26.78 751	27.95 748	38.58 753	32.60 752	41.67 753	51.65 755	18.74 748	18.57 752	19.15 746	19.77 746	27.20 744	23.98 746

RAFT-FEzeroshot	35.73 744	37.45 749	48.67 749	42.23 747	39.22 747	52.25 750	73.13 756	42.62 754	32.59 751	26.71 748	27.70 746	38.57 751	32.57 750	41.68 755	51.67 756	18.75 749	18.58 753	19.15 746	19.78 747	27.21 746	23.98 746

RAFT-FE	35.73 744	37.45 749	48.67 749	42.23 747	39.22 747	52.25 750	73.13 756	42.62 754	32.59 751	26.71 748	27.70 746	38.57 751	32.57 750	41.68 755	51.67 756	18.75 749	18.58 753	19.15 746	19.78 747	27.21 746	23.98 746

Selective-RAFT-Error	35.84 749	37.49 751	48.83 754	42.26 750	39.24 750	52.30 753	73.09 752	42.66 757	32.61 753	26.80 752	28.30 751	38.84 756	33.51 756	41.68 755	51.59 753	18.82 753	18.58 753	19.17 749	19.80 749	27.28 748	24.05 749

Hybrid-DGEV	35.78 747	37.50 752	48.96 755	42.25 749	39.20 745	52.33 754	73.10 753	42.63 756	32.52 750	26.62 747	28.31 753	38.50 750	32.87 753	41.67 753	51.55 752	18.77 752	18.56 751	19.18 750	19.83 750	27.20 744	23.97 745

FlowAnything	35.81 748	37.53 754	48.80 753	42.20 745	39.22 747	52.25 750	73.16 758	42.56 751	32.89 756	26.76 750	28.30 751	38.69 755	33.09 755	41.63 752	51.62 754	18.76 751	18.59 756	19.21 751	19.92 751	27.16 743	23.91 744

LRCNet_RVC	21.24 740	31.15 744	21.41 732	28.98 742	23.82 741	3.13 712	0.60 604	20.96 744	1.59 675	25.58 745	28.15 750	21.99 744	14.79 732	21.94 744	16.41 733	28.89 755	14.87 745	33.53 752	31.28 752	29.51 753	26.16 750

RSGM-EC	74.81 757	63.03 758	41.60 746	97.74 756	92.11 759	74.93 757	114.81 759	53.77 759	38.96 759	39.88 756	48.98 758	90.73 759	64.81 759	139.63 759	128.53 760	93.27 759	53.96 760	95.12 757	38.31 753	81.45 759	44.63 758

acva	74.81 757	63.03 758	41.60 746	97.74 756	92.11 759	74.93 757	114.81 759	53.77 759	38.96 759	39.88 756	48.98 758	90.73 759	64.81 759	139.63 759	128.53 760	93.27 759	53.96 760	95.12 757	38.31 753	81.45 759	44.63 758

HaxPig	31.96 741	37.24 747	34.27 741	24.37 741	24.88 742	18.26 734	19.86 737	20.64 743	28.52 748	35.97 755	38.75 755	25.57 745	28.72 748	33.88 747	34.39 748	35.94 756	38.87 757	37.80 753	40.48 755	39.68 754	41.15 755

AVERAGE_ROB	37.58 754	40.13 756	40.15 744	34.81 744	33.82 744	28.55 746	25.10 739	32.02 750	34.06 758	41.28 758	40.66 756	34.46 748	34.81 758	39.18 749	37.57 750	42.78 757	43.44 758	43.82 754	43.03 756	40.47 755	41.51 756

MEDIAN_ROB	37.38 753	40.85 757	40.60 745	32.31 743	31.85 743	27.20 742	24.55 738	29.10 749	33.19 757	42.09 759	41.76 757	33.35 747	34.39 757	39.78 750	37.07 749	43.64 758	44.10 759	44.12 755	43.40 757	41.51 756	42.76 757

Anonymous_1	33.25 742	18.26 736	23.92 735	20.54 738	21.28 740	25.59 739	35.94 745	22.01 747	15.57 738	13.33 736	13.49 739	18.08 738	15.29 735	20.36 737	24.60 742	16.28 746	8.84 741	66.59 756	118.00 758	155.73 761	11.23 737

xxxxx1	36.64 750	19.51 739	24.21 736	61.66 753	64.63 755	27.28 743	40.10 748	20.25 740	18.63 742	14.07 740	12.97 735	17.26 734	17.36 740	21.70 741	27.93 745	13.18 743	18.50 747	111.26 759	133.37 759	29.24 750	39.73 752

tt_ll	36.64 750	19.51 739	24.21 736	61.66 753	64.63 755	27.28 743	40.10 748	20.25 740	18.63 742	14.07 740	12.97 735	17.26 734	17.36 740	21.70 741	27.93 745	13.18 743	18.50 747	111.26 759	133.37 759	29.24 750	39.73 752

ff	36.64 750	19.51 739	24.21 736	61.66 753	64.63 755	27.28 743	40.10 748	20.25 740	18.63 742	14.07 740	12.97 735	17.26 734	17.36 740	21.70 741	27.93 745	13.18 743	18.50 747	111.26 759	133.37 759	29.24 750	39.73 752

test_example2	176.61 760	205.14 761	198.86 760	188.60 760	190.98 761	152.67 760	170.61 761	94.86 761	123.55 761	178.88 762	179.48 761	158.94 762	141.34 761	192.61 761	198.96 762	203.76 762	236.37 762	164.13 762	173.55 762	218.58 762	160.41 761

ccccc		429.19 762		507.10 761	501.20 762	356.95 762		380.82 763		334.51 763		372.86 763		499.17 763		561.44 763	431.22 763	334.28 763	290.86 763	540.88 763

ASD4		8.86 731

Low-res two-view benchmark