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

SCION-MonSter(vits)	0.22 415	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 474	0.53 632	0.09 18	0.44 555	0.30 457	0.25 479	0.34 441	0.42 619	0.10 477	0.08 498	0.18 656	0.17 658	0.14 584	0.12 548

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 157	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 56	0.09 95	0.13 1	0.17 58	0.12 283	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 125	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 181	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA3	0.10 10	0.10 157	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 125	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 181	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 161	0.16 245	0.13 225	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 181	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 161	0.17 257	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 188	0.16 235	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 182	0.18 270	0.13 225	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 343	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 264	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 95	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qwe	0.11 56	0.10 157	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 95	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 157	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 160	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 191	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 182	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 56	0.09 95	0.14 9	0.19 180	0.12 283	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 182	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

rgla	0.10 10	0.11 240	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 304	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

over v1	0.11 56	0.13 377	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 262	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 525	0.11 598	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 548

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 264	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 93	0.13 377	0.15 25	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 287	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 407	0.14 39	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 191	0.06 53	0.06 264	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

asd	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 201	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.5_new	0.11 56	0.11 240	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 240	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 181	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 188	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 56	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 3	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

416test1013	0.10 10	0.10 157	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 95	0.16 54	0.20 257	0.14 419	0.14 49	0.15 181	0.33 322	0.23 261	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

over-8	0.11 56	0.13 377	0.16 54	0.20 257	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 56	0.13 377	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 160	0.16 235	0.32 307	0.22 235	0.15 201	0.17 201	0.20 305	0.13 225	0.14 39	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.19 387	0.51 560	0.51 618	0.15 201	0.17 201	0.15 223	0.16 307	0.20 220	0.20 412	0.07 141	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

WQFJX1	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.23 451	0.17 541	0.24 381	0.19 387	0.58 646	0.52 627	0.16 230	0.16 182	0.14 201	0.15 282	0.26 342	0.17 326	0.08 315	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.06 160

NLMM1	0.19 337	0.12 304	0.16 54	0.23 451	0.18 563	0.24 381	0.20 440	0.59 652	0.65 670	0.18 268	0.17 201	0.13 167	0.14 262	0.25 323	0.18 355	0.08 315	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

NLMM	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.19 387	0.51 560	0.51 618	0.15 201	0.17 201	0.15 223	0.16 307	0.20 220	0.20 412	0.07 141	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

asda	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 95	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DNSM	0.28 543	0.28 634	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 181	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 201	0.13 167	0.11 137	0.75 645	0.63 670	0.08 315	0.13 630	0.06 59	0.05 81	1.14 740	0.81 740

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.05 37

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 304	0.17 79	0.22 390	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 95	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 235	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 1	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.07 260

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 180	0.10 139	0.16 118	0.15 181	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 316	0.09 63	0.19 223	0.14 125	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 233	0.12 144	0.13 225	0.17 134	0.15 266	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 95	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.16 235	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 201	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 95	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 235	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 182	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.08 348

WQFJX	0.18 288	0.10 157	0.17 79	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.18 338	0.53 591	0.45 562	0.17 249	0.16 182	0.14 201	0.16 307	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.08 498	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

NLSM3	0.13 143	0.10 157	0.17 79	0.21 316	0.13 367	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.24 279	0.11 74	0.15 161	0.12 144	0.13 225	0.17 134	0.15 266	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.05 7	0.05 37

NLSM1	0.17 262	0.10 157	0.17 79	0.21 316	0.18 563	0.25 401	0.17 287	0.47 508	0.40 506	0.16 230	0.21 265	0.13 167	0.15 282	0.21 247	0.18 355	0.08 315	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.06 160

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 700	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 161	0.09 36	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 292	0.06 160

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 160	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 315	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 333	0.14 125	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 367	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 607	0.24 686

test410	0.10 10	0.09 95	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster_256*512	0.17 262	0.12 304	0.18 98	0.23 451	0.13 367	0.21 300	0.19 387	0.40 423	0.29 355	0.19 276	0.22 279	0.24 368	0.17 339	0.18 164	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.07 260

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 283	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.13 568

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 283	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.13 568

small-0shot	0.10 10	0.09 95	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 235	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 161	0.08 6	0.08 19	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DNS	0.26 511	0.30 649	0.18 98	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 201	0.13 167	0.10 95	0.70 624	0.37 588	0.08 315	0.14 641	0.08 280	0.05 81	1.01 739	0.80 739

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 367	0.20 266	0.16 235	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 161	0.14 201	0.13 225	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 95	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 235	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 182	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

NLCSM	0.19 337	0.12 304	0.18 98	0.24 509	0.19 590	0.24 381	0.21 471	0.42 452	0.40 506	0.19 276	0.18 224	0.14 201	0.16 307	0.47 506	0.19 389	0.08 315	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

DA	0.14 187	0.10 157	0.18 98	0.21 316	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 201	0.16 245	0.14 262	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

GGEV	0.14 187	0.10 157	0.18 98	0.21 316	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 201	0.16 245	0.14 262	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 300	0.14 125	0.24 162	0.21 216	0.21 298	0.21 265	0.15 223	0.14 262	0.23 277	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

3w_stereo	0.12 93	0.11 240	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 300	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 300	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

castereo++	0.13 143	0.10 157	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.27 436	0.13 89	0.23 142	0.23 261	0.11 74	0.13 106	0.16 245	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

over-6	0.12 93	0.13 377	0.19 114	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 225	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Weightmod	0.16 241	0.12 304	0.19 114	0.20 257	0.10 139	0.24 381	0.17 287	0.25 184	0.21 216	0.18 268	0.29 359	0.19 290	0.15 282	0.27 362	0.16 293	0.09 422	0.10 572	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.08 348

SE	0.16 241	0.14 431	0.19 114	0.21 316	0.11 203	0.23 358	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.20 284	0.27 337	0.15 223	0.17 339	0.15 84	0.14 230	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.08 348

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 182	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.08 348

PhaseNet	0.13 143	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 245	0.12 174	0.19 196	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.07 260

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 516	0.10 18	0.12 46	0.26 206	0.23 261	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

gasm-f	0.12 93	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 233	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.09 381	0.08 348

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 180	0.16 516	0.12 28	0.15 181	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 659	0.06 160

depthmonostereo	0.14 187	0.09 95	0.19 114	0.19 180	0.08 30	0.20 266	0.15 181	0.27 222	0.23 261	0.16 230	0.18 224	0.14 201	0.17 339	0.19 196	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 431	0.19 114	0.26 585	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 225	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

castereo	0.14 187	0.10 157	0.19 114	0.18 115	0.10 139	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.13 147	0.18 224	0.16 245	0.16 307	0.15 84	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

mms	0.13 143	0.11 240	0.19 114	0.19 180	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 201	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.07 260

RSM++	0.12 93	0.09 95	0.19 114	0.20 257	0.09 63	0.17 160	0.15 181	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.05 37

LoS_RVC	0.13 143	0.10 157	0.19 114	0.18 115	0.16 516	0.20 266	0.18 338	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 233	0.12 144	0.15 282	0.17 134	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 548

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 634	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 201	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 292	0.18 640

anonymous	0.11 56	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 125	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Weightmod_eth	0.16 241	0.11 240	0.20 132	0.21 316	0.13 367	0.20 266	0.18 338	0.25 184	0.19 162	0.17 249	0.25 316	0.19 290	0.17 339	0.25 323	0.14 230	0.16 642	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.14 419	0.18 188	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.16 230	0.21 265	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 240	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.12 283	0.19 223	0.16 235	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

GSStereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.17 58	0.12 283	0.19 223	0.16 235	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

AdaDepth	0.11 56	0.09 95	0.20 132	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 180	0.10 139	0.17 160	0.14 125	0.25 184	0.19 162	0.17 249	0.23 290	0.15 223	0.15 282	0.12 9	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

S2M2_L	0.13 143	0.11 240	0.20 132	0.16 26	0.12 283	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 161	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 230	0.13 586	0.09 537	0.09 383	0.10 502	0.11 507	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.15 70	0.17 287	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 182	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 300	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

S0	0.18 288	0.13 377	0.21 146	0.23 451	0.11 203	0.33 538	0.26 582	0.27 222	0.21 216	0.21 298	0.26 328	0.20 305	0.16 307	0.19 196	0.17 326	0.12 565	0.11 598	0.14 613	0.14 626	0.10 457	0.07 260

SMOE	0.17 262	0.11 240	0.21 146	0.20 257	0.09 63	0.26 425	0.21 471	0.30 283	0.23 261	0.21 298	0.27 337	0.21 319	0.17 339	0.18 164	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.12 564	0.07 255	0.11 507	0.07 260

DF	0.13 143	0.09 95	0.21 146	0.18 115	0.10 139	0.17 160	0.15 181	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 279	0.19 290	0.11 137	0.20 220	0.14 230	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 160

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 157	0.21 146	0.21 316	0.11 203	0.20 266	0.16 235	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 201	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

RT-Monster	0.15 224	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 419	0.20 266	0.11 28	0.29 262	0.32 398	0.24 332	0.22 279	0.17 257	0.13 225	0.18 164	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 203	0.10 18	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 95	0.21 146	0.18 115	0.13 367	0.18 188	0.16 235	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 265	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 304	0.21 146	0.18 115	0.11 203	0.24 381	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 240	0.21 146	0.21 316	0.12 283	0.17 160	0.16 235	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 262	0.18 164	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.12 582	0.08 292	0.09 423

GASTEREO	0.13 143	0.12 304	0.21 146	0.23 451	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.26 206	0.18 142	0.17 249	0.16 182	0.11 108	0.13 225	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 143	0.12 304	0.21 146	0.22 390	0.10 139	0.16 118	0.15 181	0.26 206	0.18 142	0.17 249	0.16 182	0.11 108	0.13 225	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 160

S2M2_XL	0.10 10	0.09 95	0.21 146	0.14 3	0.10 139	0.09 3	0.09 4	0.11 3	0.09 2	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 387	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 233	0.21 319	0.11 137	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.06 160

U	1.00 718	0.09 95	0.21 146	0.21 316	3.68 750	6.12 758	0.14 125	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 765	2.90 763	0.07 202	0.06 160

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 300	0.12 46	0.24 162	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.15 223	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

CAS	0.15 224	0.07 4	0.21 146	0.41 695	0.16 516	0.20 266	0.18 338	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 233	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 191	0.29 702	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 592

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 333	0.15 181	0.25 184	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.14 201	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160
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
FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 157	0.22 163	0.23 451	0.26 667	0.14 49	0.15 181	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.09 537	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.09 423

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 240	0.22 163	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 315	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.09 381	0.08 348

S	0.19 337	0.12 304	0.22 163	0.22 390	0.13 367	0.31 513	0.22 501	0.30 283	0.27 317	0.25 342	0.31 390	0.20 305	0.20 397	0.18 164	0.17 326	0.12 565	0.09 537	0.15 629	0.16 648	0.11 507	0.12 548

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 240	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 182	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.18 115	0.14 419	0.18 188	0.15 181	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 279	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.24 162	0.25 294	0.14 178	0.22 279	0.17 257	0.12 174	0.19 196	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

AIO_rvc	0.12 93	0.11 240	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 287	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 157	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

tt45	0.14 187	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.23 358	0.18 338	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 413	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.07 260

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 157	0.22 163	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 161	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.17 58	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

CASnet	0.14 187	0.12 304	0.22 163	0.22 390	0.08 30	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.22 308	0.20 250	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.11 525	0.09 454	0.08 292	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.17 58	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 95	0.23 179	0.21 316	0.10 139	0.15 70	0.15 181	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 161	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 240	0.23 179	0.22 390	0.09 63	0.16 118	0.14 125	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 225	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.05 37

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
xyz-stereo-finetune	0.16 241	0.12 304	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 358	0.20 440	0.29 262	0.31 386	0.19 276	0.22 279	0.19 290	0.15 282	0.29 397	0.20 412	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 160

IGEV-RUCA	0.21 379	0.08 44	0.23 179	0.19 180	0.19 590	0.28 456	0.24 550	0.23 142	0.21 216	0.20 284	0.23 290	0.28 429	0.49 665	0.26 342	0.18 355	0.09 422	0.08 498	0.18 656	0.13 611	0.17 624	0.17 627

ours_stereo	0.13 143	0.11 240	0.23 179	0.20 257	0.11 203	0.17 160	0.18 338	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 224	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

WCG-NET	0.14 187	0.09 95	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 188	0.17 287	0.21 101	0.28 336	0.18 268	0.21 265	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 95	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 223	0.16 235	0.23 142	0.26 306	0.18 268	0.19 233	0.20 305	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 143	0.10 157	0.23 179	0.21 316	0.10 139	0.15 70	0.15 181	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 161	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

AEACV	0.13 143	0.09 95	0.23 179	0.18 115	0.19 590	0.19 223	0.16 235	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 201	0.13 167	0.16 307	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.06 160

PMTNet	0.15 224	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 358	0.16 235	0.25 184	0.23 261	0.17 249	0.21 265	0.16 245	0.14 262	0.22 267	0.13 191	0.29 702	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 240	0.24 190	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.15 181	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 225	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Zero-FE251	0.14 187	0.09 95	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 266	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 680	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 95	0.24 190	0.20 257	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 233	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.06 160

LG-Stereo	0.13 143	0.10 157	0.24 190	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.18 338	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 201	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

SCV	0.14 187	0.14 431	0.24 190	0.21 316	0.11 203	0.15 70	0.16 235	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 161	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.06 160

fffft	0.13 143	0.09 95	0.24 190	0.19 180	0.10 139	0.17 160	0.19 387	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 355	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.06 160
1: 1. 1
999	0.14 187	0.08 44	0.24 190	0.19 180	0.11 203	0.20 266	0.17 287	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 182	0.14 201	0.11 137	0.36 461	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

fffy	0.14 187	0.11 240	0.24 190	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.18 338	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 182	0.15 223	0.13 225	0.25 323	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.06 160

rvit_stereo_0081	0.16 241	0.11 240	0.24 190	0.21 316	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.33 412	0.16 230	0.18 224	0.18 270	0.14 262	0.20 220	0.16 293	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

rvit_stereo_0082	0.16 241	0.11 240	0.24 190	0.21 316	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.33 412	0.16 230	0.18 224	0.18 270	0.14 262	0.20 220	0.16 293	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 262	0.13 377	0.24 190	0.19 180	0.13 367	0.24 381	0.17 287	0.30 283	0.37 463	0.43 622	0.17 201	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 266	0.08 315	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.08 348

GLC_STEREO	0.15 224	0.10 157	0.24 190	0.21 316	0.09 63	0.17 160	0.15 181	0.23 142	0.27 317	0.17 249	0.20 250	0.17 257	0.11 137	0.23 277	0.16 293	0.07 141	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.06 160

AnonymousM	0.17 262	0.19 551	0.24 190	0.18 115	0.10 139	0.18 188	0.17 287	0.30 283	0.23 261	0.26 355	0.20 250	0.18 270	0.14 262	0.19 196	0.14 230	0.09 422	0.06 264	0.38 707	0.15 636	0.06 113	0.05 37

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 377	0.24 190	0.25 550	0.11 203	0.11 21	0.18 338	0.32 307	0.23 261	0.12 109	0.12 86	0.18 270	0.12 174	0.14 39	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160
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
quiztm	0.15 224	0.15 470	0.25 204	0.22 390	0.14 419	0.17 160	0.17 287	0.33 322	0.21 216	0.18 268	0.21 265	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 240	0.25 204	0.21 316	0.08 30	0.13 35	0.14 125	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 161	0.09 36	0.14 262	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 95	0.25 204	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 235	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 406	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 483
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 187	0.11 240	0.25 204	0.19 180	0.12 283	0.15 70	0.16 235	0.30 283	0.22 235	0.13 147	0.15 161	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 381	0.06 160

tg	0.16 241	0.11 240	0.25 204	0.21 316	0.11 203	0.23 358	0.15 181	0.34 335	0.24 279	0.20 284	0.25 316	0.19 290	0.12 174	0.24 293	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.08 292	0.07 260

rvit_stereo_0080	0.15 224	0.13 377	0.25 204	0.19 180	0.13 367	0.15 70	0.20 440	0.28 245	0.24 279	0.15 201	0.17 201	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.15 266	0.11 525	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.07 260

whm_eth	0.15 224	0.13 377	0.25 204	0.19 180	0.13 367	0.15 70	0.20 440	0.28 245	0.24 279	0.15 201	0.17 201	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.15 266	0.11 525	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.07 260

ProNet	0.14 187	0.12 304	0.25 204	0.19 180	0.11 203	0.19 223	0.19 387	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.07 260

MC-Stereo	0.14 187	0.09 95	0.25 204	0.21 316	0.09 63	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.18 268	0.23 290	0.16 245	0.13 225	0.22 267	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

RCA-Stereo	0.16 241	0.09 95	0.25 204	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.36 378	0.35 439	0.20 284	0.25 316	0.17 257	0.17 339	0.18 164	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 240	0.26 214	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 125	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 161	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 157	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 125	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 240	0.26 214	0.20 257	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 262	0.11 240	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 436	0.19 387	0.27 222	0.20 194	0.22 308	0.28 345	0.21 319	0.22 425	0.37 464	0.22 461	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 260

rvit_stereo_0083	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.21 316	0.13 367	0.17 160	0.17 287	0.22 119	0.34 422	0.16 230	0.21 265	0.19 290	0.16 307	0.21 247	0.16 293	0.11 525	0.10 572	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.07 260

RAFT-Stereo-weight	0.15 224	0.09 95	0.26 214	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.36 378	0.29 355	0.24 332	0.20 250	0.19 290	0.10 95	0.18 164	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 451	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 161	0.13 167	0.14 262	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 406	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

MyStereo07	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 225	0.25 323	0.13 191	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 377	0.26 214	0.19 180	0.14 419	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 326	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.06 160

iRaftStereo_RVC	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.21 316	0.11 203	0.20 266	0.17 287	0.32 307	0.23 261	0.20 284	0.25 316	0.18 270	0.12 174	0.20 220	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.08 292	0.07 260

CREStereo++_RVC	0.15 224	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 203	0.18 188	0.13 89	0.22 119	0.30 372	0.21 298	0.30 375	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 266	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 636	0.06 113	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 262	0.09 95	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 527	0.19 387	0.37 389	0.32 398	0.23 317	0.25 316	0.18 270	0.17 339	0.25 323	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

DN	0.15 224	0.08 44	0.27 226	0.19 180	0.14 419	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.24 279	0.14 178	0.16 182	0.18 270	0.10 95	0.21 247	0.13 191	0.11 525	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.10 483

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 157	0.27 226	0.19 180	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.20 257	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.20 257	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 304	0.27 226	0.21 316	0.09 63	0.19 223	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

RAStereo	0.13 143	0.12 304	0.27 226	0.22 390	0.11 203	0.15 70	0.18 338	0.23 142	0.23 261	0.13 147	0.17 201	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.05 37

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.20 266	0.12 46	0.31 295	0.24 279	0.15 201	0.15 161	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

CAS++	0.16 241	0.12 304	0.27 226	0.18 115	0.12 283	0.17 160	0.15 181	0.42 452	0.24 279	0.19 276	0.18 224	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 565	0.10 572	0.11 525	0.08 343	0.10 457	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 240	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

ffff	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

11t	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

anonymousdsp	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 333	0.14 125	0.26 206	0.26 306	0.15 201	0.18 224	0.18 270	0.13 225	0.22 267	0.14 230	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-90k	0.12 93	0.11 240	0.28 243	0.20 257	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 304	0.28 243	0.19 180	0.08 30	0.17 160	0.15 181	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 377	0.28 243	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 225	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 240	0.28 243	0.20 257	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

rvit_stereo_0081_aga	0.16 241	0.14 431	0.28 243	0.21 316	0.13 367	0.19 223	0.17 287	0.23 142	0.24 279	0.17 249	0.21 265	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.14 230	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

test_sample2	0.21 379	0.10 157	0.28 243	0.19 180	0.11 203	0.27 436	0.21 471	0.43 466	0.29 355	0.26 355	0.31 390	0.30 457	0.24 457	0.45 499	0.18 355	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.09 423

test_sample1	0.20 358	0.10 157	0.28 243	0.19 180	0.12 283	0.28 456	0.19 387	0.41 438	0.25 294	0.26 355	0.31 390	0.29 440	0.26 490	0.44 496	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.09 423

anonymousdsp2	0.17 262	0.10 157	0.28 243	0.20 257	0.11 203	0.25 401	0.17 287	0.41 438	0.31 386	0.23 317	0.23 290	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.07 260

CroCo-Stereo Lap2	0.15 224	0.15 470	0.28 243	0.25 550	0.18 563	0.11 21	0.19 387	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 182	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

BUS	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.25 550	0.14 419	0.43 624	0.17 287	0.56 627	0.34 422	0.34 514	0.35 445	0.32 477	0.20 397	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

BSDual-CNN	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.25 550	0.14 419	0.35 567	0.21 471	0.56 627	0.34 422	0.34 514	0.35 445	0.38 531	0.24 457	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

psmg	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.21 316	0.14 419	0.35 567	0.23 528	0.51 560	0.34 422	0.35 531	0.38 479	0.38 531	0.24 457	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.09 381	0.08 348

TANstereo	0.15 224	0.09 95	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 401	0.14 125	0.23 142	0.28 336	0.24 332	0.30 375	0.16 245	0.12 174	0.17 134	0.13 191	0.08 315	0.07 406	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

XX-TBD	0.15 224	0.18 534	0.28 243	0.22 390	0.10 139	0.22 333	0.15 181	0.22 119	0.27 317	0.22 308	0.26 328	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

SME	0.21 379	0.20 564	0.29 257	0.23 451	0.11 203	0.36 574	0.17 287	0.37 389	0.29 355	0.24 332	0.28 345	0.19 290	0.21 407	0.53 537	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.08 348

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

PSi22	0.14 187	0.13 377	0.29 257	0.19 180	0.09 63	0.17 160	0.12 46	0.28 245	0.23 261	0.13 147	0.14 146	0.22 331	0.13 225	0.29 397	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 160

MM-Stereo_test3	0.17 262	0.12 304	0.29 257	0.23 451	0.14 419	0.19 223	0.22 501	0.39 409	0.36 452	0.16 230	0.24 304	0.17 257	0.12 174	0.19 196	0.14 230	0.07 141	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.06 160

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

x	0.19 337	0.11 240	0.29 257	0.20 257	0.11 203	0.26 425	0.18 338	0.41 438	0.29 355	0.25 342	0.29 359	0.28 429	0.24 457	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

LCNet	0.21 379	0.11 240	0.29 257	0.25 550	0.12 283	0.23 358	0.19 387	0.34 335	0.26 306	0.28 378	0.35 445	0.26 402	0.30 556	0.35 452	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.13 566	0.22 674

raftrobust	0.16 241	0.13 377	0.29 257	0.22 390	0.15 483	0.19 223	0.13 89	0.32 307	0.26 306	0.26 355	0.20 250	0.19 290	0.17 339	0.21 247	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

222	0.41 640	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.36 574	0.20 440	0.57 637	0.39 488	0.35 531	0.44 555	0.30 457	0.27 509	0.55 547	3.56 749	0.11 525	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.09 423

xxxx	0.34 599	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.37 581	0.20 440	0.58 646	0.38 478	0.29 407	0.42 530	0.38 531	0.24 457	0.46 502	2.20 742	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.09 423

test_xeample	0.34 599	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.33 538	0.23 528	0.55 611	0.38 478	0.32 479	0.45 568	0.29 440	0.26 490	0.57 562	2.24 744	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.09 423

aanet-new	0.13 143	0.11 240	0.30 268	0.20 257	0.13 367	0.20 266	0.14 125	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 282	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160

HART	0.15 224	0.11 240	0.30 268	0.21 316	0.09 63	0.17 160	0.16 235	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 316	0.17 257	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 406	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.06 160

rvit_stereo_ft	0.17 262	0.14 431	0.30 268	0.25 550	0.14 419	0.17 160	0.21 471	0.28 245	0.26 306	0.16 230	0.19 233	0.20 305	0.16 307	0.22 267	0.17 326	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.07 260

11t1	0.18 288	0.10 157	0.30 268	0.20 257	0.11 203	0.27 436	0.17 287	0.35 359	0.23 261	0.25 342	0.23 290	0.23 353	0.23 439	0.25 323	0.18 355	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 157	0.30 268	0.21 316	0.13 367	0.17 160	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.06 160

Selective-RAFT	0.17 262	0.12 304	0.30 268	0.24 509	0.10 139	0.29 478	0.15 181	0.32 307	0.31 386	0.17 249	0.17 201	0.21 319	0.18 370	0.28 377	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.06 160

raft_robust	0.22 415	0.17 519	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.23 358	0.22 501	0.49 531	0.48 597	0.32 479	0.32 400	0.26 402	0.23 439	0.53 537	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.10 502	0.08 292	0.06 160

CSP-Net	0.27 522	0.15 470	0.30 268	0.21 316	0.14 419	0.44 626	0.24 550	0.50 542	0.40 506	0.41 606	0.43 544	0.42 574	0.26 490	0.66 614	0.28 531	0.12 565	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.09 423

GMOStereo	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

error version	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

test-v	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

PSM-AAD	0.25 492	0.10 157	0.30 268	0.24 509	0.12 283	0.26 425	0.38 669	0.34 335	0.28 336	0.35 531	0.39 493	0.28 429	0.79 706	0.30 413	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.12 564	0.11 543	0.08 292	0.21 668

KYRaft	0.22 415	0.10 157	0.30 268	0.23 451	0.12 283	0.23 358	0.23 528	0.35 359	0.24 279	0.35 531	0.54 621	0.34 496	0.26 490	0.29 397	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.08 292	0.31 699

test-2	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

Prome-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.30 268	0.24 509	0.12 283	0.23 358	0.23 528	0.36 378	0.25 294	0.33 494	0.59 641	0.24 368	0.28 526	0.29 397	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.20 659

TestStereo-Hl	0.18 288	0.11 240	0.31 283	0.17 58	0.10 139	0.22 333	0.16 235	0.36 378	0.29 355	0.23 317	0.26 328	0.22 331	0.19 386	0.38 470	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.07 260

Selective-IGEV-i1	0.21 379	0.10 157	0.31 283	0.23 451	0.13 367	0.31 513	0.22 501	0.46 498	0.42 526	0.27 365	0.32 400	0.33 486	0.17 339	0.25 323	0.19 389	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.09 423

Hybrid-DGEV-03	0.20 358	0.14 431	0.31 283	0.22 390	0.12 283	0.26 425	0.16 235	0.31 295	0.27 317	0.32 479	0.58 638	0.23 353	0.15 282	0.23 277	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.06 160

AE-Stereo	0.17 262	0.11 240	0.31 283	0.24 509	0.14 419	0.23 358	0.18 338	0.34 335	0.29 355	0.15 201	0.25 316	0.21 319	0.13 225	0.20 220	0.14 230	0.07 141	0.08 498	0.09 383	0.10 502	0.07 202	0.06 160

mmm	0.21 379	0.12 304	0.31 283	0.22 390	0.12 283	0.28 456	0.21 471	0.41 438	0.27 317	0.29 407	0.38 479	0.29 440	0.24 457	0.29 397	0.22 461	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.10 457	0.09 423

Any-RAFT	0.17 262	0.08 44	0.31 283	0.19 180	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.42 452	0.30 372	0.24 332	0.27 337	0.27 413	0.16 307	0.21 247	0.12 131	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

qqq	0.20 358	0.12 304	0.31 283	0.20 257	0.11 203	0.23 358	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.24 332	0.28 345	0.28 429	0.24 457	0.34 441	0.22 461	0.08 315	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.09 381	0.09 423

test-3	0.16 241	0.09 95	0.31 283	0.21 316	0.11 203	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.27 317	0.26 355	0.16 182	0.22 331	0.12 174	0.26 342	0.18 355	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 241	0.09 95	0.31 283	0.21 316	0.11 203	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.27 317	0.25 342	0.16 182	0.22 331	0.12 174	0.26 342	0.18 355	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.06 160

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 240	0.32 292	0.20 257	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 157	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 160	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 348

FACV-RUCA	0.21 379	0.15 470	0.32 292	0.23 451	0.23 647	0.26 425	0.19 387	0.39 409	0.34 422	0.25 342	0.32 400	0.21 319	0.24 457	0.24 293	0.19 389	0.10 477	0.07 406	0.15 629	0.08 343	0.16 607	0.13 568

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 240	0.32 292	0.19 180	0.11 203	0.18 188	0.17 287	0.20 84	0.22 235	0.14 178	0.24 304	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.10 457	0.06 160

CASS	0.21 379	0.15 470	0.32 292	0.26 585	0.11 203	0.28 456	0.19 387	0.39 409	0.30 372	0.32 479	0.34 434	0.25 380	0.24 457	0.25 323	0.20 412	0.13 586	0.08 498	0.11 525	0.09 454	0.11 507	0.11 524
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 262	0.09 95	0.32 292	0.17 58	0.11 203	0.21 300	0.17 287	0.32 307	0.23 261	0.23 317	0.28 345	0.27 413	0.16 307	0.23 277	0.16 293	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.06 170	0.09 381	0.09 423

TestStereo1	0.21 379	0.16 499	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.26 425	0.27 589	0.40 423	0.36 452	0.29 407	0.39 493	0.22 331	0.21 407	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.07 260

SA-5K	0.21 379	0.16 499	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.26 425	0.27 589	0.40 423	0.36 452	0.29 407	0.39 493	0.22 331	0.21 407	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.07 260

test_3	0.18 288	0.11 240	0.32 292	0.24 509	0.11 203	0.22 333	0.25 568	0.31 295	0.31 386	0.25 342	0.18 224	0.23 353	0.13 225	0.25 323	0.19 389	0.06 53	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.07 202	0.06 160

PSMNet-ADL	0.25 492	0.15 470	0.32 292	0.26 585	0.14 419	0.31 513	0.22 501	0.44 474	0.36 452	0.27 365	0.33 423	0.41 565	0.28 526	0.61 586	0.29 543	0.11 525	0.09 537	0.09 383	0.11 543	0.10 457	0.10 483

GrayStereo	0.25 492	0.09 95	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.23 358	0.47 697	0.34 335	0.30 372	0.39 587	0.47 585	0.30 457	0.79 706	0.29 397	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.13 568

RAFT	0.21 379	0.17 519	0.32 292	0.24 509	0.12 283	0.25 401	0.27 589	0.35 359	0.28 336	0.33 494	0.33 423	0.38 531	0.22 425	0.29 397	0.17 326	0.08 315	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.10 457	0.06 160

raft+_RVC	0.18 288	0.14 431	0.32 292	0.21 316	0.15 483	0.21 300	0.16 235	0.38 397	0.34 422	0.21 298	0.28 345	0.20 305	0.15 282	0.24 293	0.19 389	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.08 348

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 262	0.14 431	0.32 292	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.17 287	0.32 307	0.30 372	0.25 342	0.33 423	0.20 305	0.17 339	0.19 196	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.05 37

AFF-stereo	0.18 288	0.15 470	0.32 292	0.21 316	0.10 139	0.18 188	0.18 338	0.33 322	0.27 317	0.25 342	0.37 464	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

R-Stereo Train	0.18 288	0.09 95	0.32 292	0.22 390	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.42 452	0.19 162	0.31 457	0.45 568	0.20 305	0.14 262	0.18 164	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 288	0.09 95	0.32 292	0.22 390	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.42 452	0.19 162	0.31 457	0.45 568	0.20 305	0.14 262	0.18 164	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.18 288	0.14 431	0.33 309	0.17 58	0.10 139	0.20 266	0.16 235	0.33 322	0.31 386	0.22 308	0.28 345	0.19 290	0.16 307	0.38 470	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 292	0.08 348

Lsterematch	0.18 288	0.13 377	0.33 309	0.19 180	0.10 139	0.23 358	0.17 287	0.25 184	0.32 398	0.28 378	0.37 464	0.24 368	0.21 407	0.23 277	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

FE-Mocha	0.16 241	0.10 157	0.33 309	0.19 180	0.13 367	0.19 223	0.15 181	0.35 359	0.22 235	0.24 332	0.24 304	0.20 305	0.14 262	0.17 134	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

FLISNet	0.20 358	0.13 377	0.33 309	0.18 115	0.15 483	0.17 160	0.16 235	0.34 335	0.21 216	0.37 556	0.39 493	0.36 515	0.24 457	0.29 397	0.21 439	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.07 260

CoSv	0.20 358	0.13 377	0.33 309	0.18 115	0.15 483	0.17 160	0.16 235	0.34 335	0.21 216	0.37 556	0.39 493	0.36 515	0.24 457	0.29 397	0.21 439	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.07 260

ITSA-stereo	0.25 492	0.15 470	0.33 309	0.23 451	0.11 203	0.27 436	0.18 338	0.56 627	0.59 654	0.31 457	0.32 400	0.33 486	0.28 526	0.49 515	0.30 551	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.13 568

GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 431	0.33 309	0.20 257	0.09 63	0.21 300	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 268	0.19 233	0.15 223	0.13 225	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

RAFT+CT+SA	0.21 379	0.18 534	0.33 309	0.25 550	0.18 563	0.23 358	0.29 612	0.40 423	0.36 452	0.24 332	0.38 479	0.18 270	0.16 307	0.32 427	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.12 582	0.09 381	0.09 423

RALCasStereoNet	0.18 288	0.15 470	0.33 309	0.21 316	0.14 419	0.21 300	0.18 338	0.31 295	0.25 294	0.21 298	0.29 359	0.22 331	0.15 282	0.27 362	0.17 326	0.08 315	0.10 572	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

HCRNet	0.24 464	0.25 613	0.33 309	0.34 671	0.16 516	0.27 436	0.18 338	0.43 466	0.35 439	0.30 439	0.35 445	0.32 477	0.22 425	0.44 496	0.20 412	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.11 543	0.10 457	0.09 423

EAI-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.33 309	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.46 693	0.46 498	0.20 194	0.25 342	0.50 597	0.17 257	0.16 307	0.24 293	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.10 502	0.06 113	0.07 260

DIP-Stereo	0.18 288	0.12 304	0.33 309	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.12 46	0.42 452	0.25 294	0.27 365	0.32 400	0.21 319	0.17 339	0.25 323	0.20 412	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.08 348
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.26 511	0.37 675	0.34 321	0.21 316	0.13 367	0.25 401	0.25 568	0.33 322	0.47 585	0.26 355	0.17 201	0.29 440	0.34 593	0.35 452	0.37 588	0.23 679	0.15 657	0.17 647	0.13 611	0.23 669	0.21 668

TestStereo_HL2	0.18 288	0.14 431	0.34 321	0.17 58	0.11 203	0.20 266	0.15 181	0.33 322	0.29 355	0.22 308	0.29 359	0.19 290	0.17 339	0.39 475	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 292	0.08 348

Hybrid-DGEV-2	0.21 379	0.15 470	0.34 321	0.24 509	0.13 367	0.28 456	0.14 125	0.48 521	0.44 550	0.27 365	0.24 304	0.25 380	0.25 479	0.28 377	0.19 389	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.07 260

rvit_0105_6	0.19 337	0.14 431	0.34 321	0.23 451	0.14 419	0.18 188	0.20 440	0.29 262	0.37 463	0.18 268	0.22 279	0.23 353	0.17 339	0.26 342	0.17 326	0.15 626	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.11 507	0.08 348

MIF-Stereo (partial)	0.16 241	0.10 157	0.34 321	0.21 316	0.15 483	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 294	0.17 249	0.26 328	0.15 223	0.16 307	0.25 323	0.17 326	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.08 348

riskmin	0.18 288	0.09 95	0.34 321	0.18 115	0.12 283	0.24 381	0.16 235	0.34 335	0.28 336	0.21 298	0.23 290	0.33 486	0.24 457	0.23 277	0.17 326	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.06 170	0.10 457	0.10 483

test_4	0.18 288	0.12 304	0.34 321	0.23 451	0.12 283	0.18 188	0.22 501	0.26 206	0.24 279	0.24 332	0.47 585	0.22 331	0.13 225	0.24 293	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.07 202	0.05 37

DRaft	0.24 464	0.10 157	0.34 321	0.18 115	0.12 283	0.28 456	0.23 528	0.33 322	0.39 488	0.38 571	0.61 653	0.21 319	0.41 632	0.48 510	0.42 619	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.08 348

Pruner-Stereo	0.19 337	0.11 240	0.34 321	0.29 639	0.12 283	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.29 355	0.33 494	0.32 400	0.25 380	0.15 282	0.24 293	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.09 423

UCFNet_RVC	0.24 464	0.16 499	0.34 321	0.18 115	0.15 483	0.33 538	0.16 235	0.46 498	0.35 439	0.29 407	0.35 445	0.39 543	0.25 479	0.34 441	0.22 461	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.14 626	0.13 566	0.12 548

DLCB_ROB	0.28 543	0.16 499	0.34 321	0.27 613	0.16 516	0.38 589	0.25 568	0.48 521	0.43 534	0.46 637	0.46 578	0.51 628	0.33 584	0.53 537	0.33 572	0.10 477	0.10 572	0.11 525	0.11 543	0.10 457	0.09 423

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 240	0.35 332	0.20 257	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 202	0.05 37

test_sample7	0.25 492	0.15 470	0.35 332	0.20 257	0.14 419	0.28 456	0.21 471	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.39 475	0.23 482	0.14 611	0.09 537	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

H2IRNET	0.18 288	0.13 377	0.35 332	0.21 316	0.12 283	0.20 266	0.15 181	0.27 222	0.30 372	0.17 249	0.31 390	0.25 380	0.20 397	0.24 293	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.06 160

tt1	0.18 288	0.14 431	0.35 332	0.23 451	0.11 203	0.30 497	0.19 387	0.35 359	0.44 550	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.16 307	0.27 362	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.08 348

DisPM	0.19 337	0.10 157	0.35 332	0.23 451	0.13 367	0.18 188	0.20 440	0.29 262	0.29 355	0.33 494	0.34 434	0.23 353	0.16 307	0.33 434	0.16 293	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.11 524

Sa-1000	0.22 415	0.15 470	0.35 332	0.23 451	0.13 367	0.28 456	0.23 528	0.47 508	0.39 488	0.30 439	0.50 597	0.26 402	0.19 386	0.33 434	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.08 292	0.06 160

OMP-Stereo	0.23 433	0.14 431	0.35 332	0.29 639	0.13 367	0.21 300	0.16 235	0.37 389	0.33 412	0.34 514	0.30 375	0.34 496	0.19 386	0.70 624	0.24 495	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.07 202	0.06 160

IIG-Stereo	0.23 433	0.13 377	0.35 332	0.29 639	0.12 283	0.23 358	0.14 125	0.38 397	0.31 386	0.34 514	0.37 464	0.33 486	0.21 407	0.70 624	0.26 519	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.07 202	0.06 160

NF-Stereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

OCTAStereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

NRIStereo	0.18 288	0.11 240	0.35 332	0.23 451	0.11 203	0.24 381	0.20 440	0.29 262	0.26 306	0.26 355	0.25 316	0.25 380	0.18 370	0.34 441	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.08 348

RE-Stereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

TVStereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

rafts_anoy	0.18 288	0.15 470	0.35 332	0.22 390	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.32 307	0.30 372	0.23 317	0.25 316	0.20 305	0.16 307	0.22 267	0.19 389	0.08 315	0.07 406	0.10 466	0.12 582	0.09 381	0.08 348

ACVNet	0.23 433	0.13 377	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.27 436	0.23 528	0.39 409	0.44 550	0.28 378	0.41 513	0.38 531	0.26 490	0.27 362	0.32 565	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.07 260

CFNet-ft	0.24 464	0.15 470	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.30 497	0.21 471	0.39 409	0.36 452	0.28 378	0.40 504	0.43 578	0.25 479	0.47 506	0.24 495	0.12 565	0.07 406	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.09 423

CFNet_RVC	0.24 464	0.15 470	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.30 497	0.21 471	0.39 409	0.36 452	0.28 378	0.40 504	0.43 578	0.25 479	0.47 506	0.24 495	0.12 565	0.07 406	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.09 423

HSM	0.28 543	0.16 499	0.35 332	0.20 257	0.15 483	0.33 538	0.19 387	0.53 591	0.37 463	0.36 548	0.38 479	0.67 684	0.31 573	0.89 683	0.23 482	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.08 348

StereoDRNet-Refined	0.27 522	0.17 519	0.35 332	0.25 550	0.14 419	0.37 581	0.21 471	0.47 508	0.41 518	0.44 629	0.51 603	0.41 565	0.28 526	0.45 499	0.37 588	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.10 457	0.10 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 571	0.20 564	0.35 332	0.24 509	0.16 516	0.32 527	0.19 387	0.52 579	0.48 597	0.33 494	0.36 455	0.42 574	0.28 526	0.93 690	0.24 495	0.19 671	0.20 688	0.24 680	0.22 682	0.17 624	0.17 627

coex_refinement	0.26 511	0.16 499	0.36 352	0.23 451	0.15 483	0.31 513	0.20 440	0.49 531	0.42 526	0.35 531	0.42 530	0.45 594	0.27 509	0.55 547	0.33 572	0.10 477	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.10 457	0.10 483

Reg-Stereo(zero)	0.16 241	0.07 4	0.36 352	0.19 180	0.10 139	0.19 223	0.14 125	0.28 245	0.24 279	0.22 308	0.20 250	0.24 368	0.18 370	0.21 247	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 160

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 675	0.36 352	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 673	0.05 37

AIO-test2	0.20 358	0.20 564	0.36 352	0.26 585	0.15 483	0.22 333	0.16 235	0.42 452	0.42 526	0.16 230	0.29 359	0.15 223	0.11 137	0.26 342	0.13 191	0.18 665	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.07 202	0.07 260

SA	0.22 415	0.16 499	0.36 352	0.23 451	0.13 367	0.24 381	0.23 528	0.45 487	0.40 506	0.27 365	0.44 555	0.23 353	0.23 439	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.08 292	0.06 160

GANet-RSSM	0.24 464	0.14 431	0.36 352	0.21 316	0.14 419	0.27 436	0.21 471	0.45 487	0.33 412	0.29 407	0.39 493	0.39 543	0.28 526	0.58 569	0.23 482	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.09 423

PSMNet-RSSM	0.24 464	0.15 470	0.36 352	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.20 440	0.48 521	0.37 463	0.30 439	0.44 555	0.38 531	0.26 490	0.52 530	0.22 461	0.12 565	0.07 406	0.11 525	0.13 611	0.10 457	0.09 423

DSFCA	0.27 522	0.13 377	0.36 352	0.20 257	0.17 541	0.38 589	0.31 628	0.47 508	0.43 534	0.43 622	0.37 464	0.39 543	0.29 541	0.52 530	0.32 565	0.12 565	0.10 572	0.10 466	0.11 543	0.11 507	0.10 483

DMCA	0.22 415	0.14 431	0.36 352	0.22 390	0.14 419	0.27 436	0.20 440	0.43 466	0.38 478	0.31 457	0.32 400	0.33 486	0.24 457	0.24 293	0.28 531	0.11 525	0.08 498	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.11 524

MWSP-net	0.25 492	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.14 419	0.31 513	0.40 680	0.50 542	0.43 534	0.32 479	0.33 423	0.36 515	0.31 573	0.28 377	0.31 559	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.10 483

StereoVision	0.22 415	0.18 534	0.37 361	0.27 613	0.17 541	0.23 358	0.22 501	0.38 397	0.31 386	0.20 284	0.51 603	0.22 331	0.16 307	0.28 377	0.18 355	0.11 525	0.12 618	0.13 586	0.13 611	0.10 457	0.07 260

NINENet	0.25 492	0.15 470	0.37 361	0.23 451	0.16 516	0.43 624	0.17 287	0.60 661	0.46 580	0.32 479	0.37 464	0.32 477	0.20 397	0.42 490	0.21 439	0.10 477	0.10 572	0.12 564	0.08 343	0.11 507	0.10 483

AACVNet	0.26 511	0.16 499	0.37 361	0.22 390	0.14 419	0.29 478	0.19 387	0.41 438	0.31 386	0.38 571	0.42 530	0.43 578	0.28 526	0.73 636	0.25 505	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.09 454	0.13 566	0.11 524

PFNet+	0.20 358	0.10 157	0.37 361	0.21 316	0.12 283	0.17 160	0.19 387	0.29 262	0.34 422	0.33 494	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.32 427	0.17 326	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.12 548

Patchmatch Stereo++	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.26 342	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348
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
AAGNet	0.33 590	0.11 240	0.37 361	0.25 550	0.16 516	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.35 531	0.35 445	0.27 413	0.30 556	0.44 496	2.66 746	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.08 292	0.06 160

PSM-adaLoss	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.18 370	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

ROB_FTStereo_v2	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

ROB_FTStereo	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

HUI-Stereo	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.25 380	0.17 339	0.22 267	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

SST-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.37 361	0.24 509	0.13 367	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.24 279	0.34 514	0.33 423	0.29 440	0.25 479	0.56 558	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.07 260

RAFT_R40	0.21 379	0.10 157	0.37 361	0.24 509	0.13 367	0.18 188	0.18 338	0.31 295	0.29 355	0.33 494	0.33 423	0.30 457	0.24 457	0.55 547	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.07 260

iGMRVC	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.27 362	0.17 326	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

iRAFT	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.26 342	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

CRE-IMP	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.11 203	0.24 381	0.17 287	0.29 262	0.21 216	0.27 365	0.26 328	0.24 368	0.17 339	0.23 277	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.10 457	0.10 483

RAFT-IKP	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.18 370	0.25 323	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

RALAANet	0.19 337	0.18 534	0.37 361	0.23 451	0.14 419	0.23 358	0.13 89	0.37 389	0.29 355	0.28 378	0.26 328	0.25 380	0.15 282	0.26 342	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.06 160

Gwc-CoAtRS	0.17 262	0.10 157	0.37 361	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.32 307	0.28 336	0.23 317	0.23 290	0.27 413	0.15 282	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

AdaStereo	0.24 464	0.16 499	0.37 361	0.24 509	0.12 283	0.32 527	0.17 287	0.54 601	0.42 526	0.33 494	0.38 479	0.35 510	0.21 407	0.30 413	0.22 461	0.14 611	0.06 264	0.13 586	0.08 343	0.11 507	0.08 348
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.
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 240	0.38 381	0.17 58	0.11 203	0.17 160	0.14 125	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

G2L-Stereo_test	0.24 464	0.16 499	0.38 381	0.19 180	0.13 367	0.27 436	0.24 550	0.49 531	0.38 478	0.37 556	0.37 464	0.40 558	0.24 457	0.52 530	0.28 531	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.09 381	0.08 348

HUF	0.15 224	0.11 240	0.38 381	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 688	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 592

rvit_0105_5	0.21 379	0.15 470	0.38 381	0.23 451	0.13 367	0.22 333	0.24 550	0.36 378	0.39 488	0.21 298	0.23 290	0.26 402	0.19 386	0.26 342	0.19 389	0.15 626	0.13 630	0.12 564	0.12 582	0.10 457	0.09 423

rvit_0105_4	0.20 358	0.15 470	0.38 381	0.23 451	0.14 419	0.20 266	0.22 501	0.33 322	0.39 488	0.19 276	0.24 304	0.25 380	0.19 386	0.27 362	0.17 326	0.16 642	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.11 507	0.08 348

ACVNet-DCA	0.18 288	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.09 423

xx1	0.20 358	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.35 359	0.47 585	0.17 249	0.19 233	0.28 429	0.24 457	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.09 454	0.09 381	0.09 423

1test111	0.19 337	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.34 441	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.09 423

cc1	0.18 288	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.35 359	0.47 585	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.08 348

EKT-Stereo	0.38 626	0.12 304	0.38 381	0.42 696	3.88 752	0.21 300	0.17 287	0.35 359	0.28 336	0.20 284	0.20 250	0.23 353	0.15 282	0.28 377	0.16 293	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

MIM_Stereo	0.18 288	0.12 304	0.38 381	0.20 257	0.11 203	0.17 160	0.14 125	0.35 359	0.25 294	0.27 365	0.35 445	0.23 353	0.13 225	0.27 362	0.16 293	0.06 53	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.06 160

RAFT-Test	0.17 262	0.10 157	0.38 381	0.19 180	0.12 283	0.25 401	0.17 287	0.33 322	0.23 261	0.23 317	0.29 359	0.27 413	0.14 262	0.20 220	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

test_5	0.23 433	0.19 551	0.38 381	0.26 585	0.18 563	0.25 401	0.29 612	0.40 423	0.37 463	0.29 407	0.40 504	0.25 380	0.22 425	0.34 441	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.10 483

UDGNet	0.23 433	0.31 657	0.38 381	0.24 509	0.14 419	0.24 381	0.18 338	0.32 307	0.43 534	0.29 407	0.28 345	0.24 368	0.19 386	0.29 397	0.20 412	0.15 626	0.07 406	0.21 671	0.11 543	0.14 584	0.10 483

UPFNet	0.25 492	0.12 304	0.38 381	0.24 509	0.19 590	0.37 581	0.28 605	0.48 521	0.38 478	0.34 514	0.37 464	0.37 523	0.28 526	0.39 475	0.33 572	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.10 457	0.08 348

TDLM	0.30 564	0.21 579	0.38 381	0.28 636	0.15 483	0.33 538	0.32 636	0.52 579	0.47 585	0.38 571	0.43 544	0.39 543	0.29 541	0.91 687	0.28 531	0.14 611	0.08 498	0.13 586	0.11 543	0.12 548	0.10 483

MM-Stereo_test1	0.17 262	0.10 157	0.39 397	0.23 451	0.11 203	0.20 266	0.22 501	0.33 322	0.29 355	0.22 308	0.21 265	0.15 223	0.14 262	0.23 277	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.06 160

DDVS	0.25 492	0.15 470	0.39 397	0.24 509	0.17 541	0.34 552	0.21 471	0.41 438	0.30 372	0.33 494	0.41 513	0.48 610	0.21 407	0.52 530	0.27 525	0.11 525	0.09 537	0.11 525	0.09 454	0.13 566	0.14 592

model_zeroshot	0.17 262	0.11 240	0.39 397	0.20 257	0.12 283	0.24 381	0.15 181	0.34 335	0.22 235	0.30 439	0.20 250	0.22 331	0.12 174	0.24 293	0.14 230	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.07 260

LL-Strereo2	0.18 288	0.18 534	0.39 397	0.22 390	0.12 283	0.24 381	0.13 89	0.31 295	0.23 261	0.24 332	0.20 250	0.24 368	0.12 174	0.26 342	0.15 266	0.06 53	0.06 264	0.12 564	0.09 454	0.08 292	0.07 260

IER	0.23 433	0.12 304	0.39 397	0.20 257	0.14 419	0.31 513	0.19 387	0.42 452	0.36 452	0.33 494	0.40 504	0.32 477	0.33 584	0.29 397	0.22 461	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.08 348

PSM-softLoss	0.21 379	0.10 157	0.39 397	0.24 509	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.38 397	0.26 306	0.29 407	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.52 530	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.12 548

KMStereo	0.21 379	0.10 157	0.39 397	0.24 509	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.38 397	0.26 306	0.29 407	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.52 530	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.12 548

IRAFT_RVC	0.22 415	0.12 304	0.39 397	0.26 585	0.11 203	0.18 188	0.24 550	0.40 423	0.37 463	0.31 457	0.30 375	0.29 440	0.24 457	0.55 547	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.07 260

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 405	0.27 613	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.10 477	0.08 498	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 224	0.18 534	0.40 405	0.27 613	0.26 667	0.46 634	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_3	0.23 433	0.17 519	0.40 405	0.25 550	0.15 483	0.24 381	0.28 605	0.38 397	0.41 518	0.25 342	0.25 316	0.28 429	0.21 407	0.28 377	0.20 412	0.15 626	0.13 630	0.14 613	0.15 636	0.10 457	0.09 423

SMFormer	0.25 492	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.28 531	0.10 477	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.09 423

tta	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.28 531	0.10 477	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.07 260

qqq1	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

fff1	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

1111x	0.32 580	0.11 240	0.40 405	0.22 390	0.11 203	0.32 527	0.26 582	0.59 652	0.43 534	0.31 457	0.41 513	0.39 543	0.28 526	0.76 651	1.37 725	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.08 348

DCRE	0.20 358	0.13 377	0.40 405	0.21 316	0.15 483	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.22 308	0.80 685	0.23 353	0.16 307	0.23 277	0.15 266	0.07 141	0.07 406	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.06 160

fff	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

hknet	0.25 492	0.14 431	0.40 405	0.25 550	0.15 483	0.35 567	0.21 471	0.56 627	0.37 463	0.34 514	0.35 445	0.43 578	0.27 509	0.37 464	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

dd	0.22 415	0.26 624	0.40 405	0.22 390	0.12 283	0.25 401	0.21 471	0.32 307	0.44 550	0.29 407	0.28 345	0.25 380	0.16 307	0.30 413	0.25 505	0.12 565	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.11 507	0.09 423

DeepStereo_RVC	0.18 288	0.11 240	0.40 405	0.21 316	0.11 203	0.19 223	0.16 235	0.28 245	0.22 235	0.27 365	0.27 337	0.23 353	0.28 526	0.24 293	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.10 483

test-1	0.17 262	0.11 240	0.40 405	0.23 451	0.13 367	0.22 333	0.23 528	0.34 335	0.26 306	0.20 284	0.24 304	0.22 331	0.14 262	0.16 115	0.20 412	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 348

TestStereo	0.21 379	0.19 551	0.40 405	0.25 550	0.10 139	0.22 333	0.21 471	0.31 295	0.31 386	0.23 317	0.34 434	0.22 331	0.18 370	0.62 594	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.07 255	0.11 507	0.06 160

DCANet	0.18 288	0.13 377	0.40 405	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.34 335	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.18 270	0.23 439	0.20 220	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 260

csc	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

cscssc	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

111	0.20 358	0.17 519	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.24 381	0.17 287	0.41 438	0.45 562	0.23 317	0.29 359	0.29 440	0.21 407	0.24 293	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.08 348

GMStereo	0.19 337	0.25 613	0.40 405	0.21 316	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.29 262	0.40 506	0.25 342	0.23 290	0.16 245	0.15 282	0.25 323	0.19 389	0.09 422	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.08 348
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 262	0.10 157	0.40 405	0.20 257	0.11 203	0.20 266	0.15 181	0.36 378	0.30 372	0.23 317	0.21 265	0.26 402	0.15 282	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

delet	0.27 522	0.14 431	0.40 405	0.23 451	0.19 590	0.41 608	0.29 612	0.49 531	0.48 597	0.33 494	0.41 513	0.37 523	0.30 556	0.48 510	0.34 577	0.09 422	0.09 537	0.11 525	0.12 582	0.08 292	0.08 348

acv_ft	0.25 492	0.13 377	0.40 405	0.23 451	0.19 590	0.34 552	0.21 471	0.45 487	0.44 550	0.38 571	0.41 513	0.38 531	0.27 509	0.27 362	0.35 581	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.11 507	0.07 260

hitnet-ft	0.29 556	0.17 519	0.40 405	0.19 180	0.14 419	0.39 598	0.23 528	0.44 474	0.41 518	0.36 548	0.46 578	0.53 639	0.34 593	0.76 651	0.32 565	0.14 611	0.10 572	0.13 586	0.10 502	0.15 599	0.13 568

iResNet_ROB	0.25 492	0.19 551	0.40 405	0.20 257	0.12 283	0.30 497	0.16 235	0.55 611	0.53 632	0.38 571	0.43 544	0.37 523	0.26 490	0.38 470	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.09 381	0.09 423

G2L-ROB	0.23 433	0.15 470	0.41 430	0.19 180	0.12 283	0.27 436	0.21 471	0.47 508	0.33 412	0.34 514	0.31 390	0.41 565	0.22 425	0.49 515	0.26 519	0.09 422	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.10 483

AIO-test1	0.19 337	0.14 431	0.41 430	0.27 613	0.15 483	0.21 300	0.16 235	0.39 409	0.36 452	0.17 249	0.26 328	0.18 270	0.13 225	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.06 113	0.09 423

test_sample6	0.25 492	0.13 377	0.41 430	0.21 316	0.11 203	0.30 497	0.22 501	0.51 560	0.35 439	0.33 494	0.43 544	0.30 457	0.24 457	0.57 562	0.22 461	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.10 483

RAFT_CTSACE	0.21 379	0.16 499	0.41 430	0.25 550	0.15 483	0.22 333	0.24 550	0.32 307	0.28 336	0.33 494	0.51 603	0.29 440	0.17 339	0.32 427	0.13 191	0.06 53	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.06 160

SACVNet	0.30 564	0.20 564	0.41 430	0.25 550	0.18 563	0.34 552	0.25 568	0.52 579	0.40 506	0.41 606	0.44 555	0.46 602	0.32 581	0.71 628	0.25 505	0.13 586	0.10 572	0.12 564	0.12 582	0.16 607	0.17 627

THIR-Stereo	0.29 556	0.12 304	0.41 430	0.19 180	0.11 203	0.28 456	0.72 721	0.32 307	0.35 439	0.37 556	0.65 662	0.34 496	0.50 667	0.57 562	0.45 629	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.07 260

cross-raft	0.17 262	0.12 304	0.41 430	0.23 451	0.10 139	0.20 266	0.24 550	0.33 322	0.23 261	0.23 317	0.28 345	0.29 440	0.15 282	0.17 134	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

psm_up	0.29 556	0.16 499	0.41 430	0.26 585	0.17 541	0.32 527	0.26 582	0.55 611	0.43 534	0.36 548	0.40 504	0.45 594	0.37 612	0.58 569	0.30 551	0.11 525	0.12 618	0.13 586	0.12 582	0.10 457	0.10 483

ac_64	0.27 522	0.13 377	0.41 430	0.24 509	0.17 541	0.36 574	0.22 501	0.46 498	0.33 412	0.35 531	0.36 455	0.52 634	0.30 556	0.62 594	0.32 565	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.09 381	0.08 348

CVANet_RVC	0.30 564	0.19 551	0.41 430	0.26 585	0.16 516	0.33 538	0.26 582	0.52 579	0.47 585	0.40 597	0.46 578	0.43 578	0.31 573	0.89 683	0.26 519	0.14 611	0.09 537	0.14 613	0.13 611	0.14 584	0.10 483

MEA-ACV	0.26 511	0.11 240	0.42 440	0.21 316	0.14 419	0.35 567	0.24 550	0.53 591	0.47 585	0.35 531	0.42 530	0.36 515	0.34 593	0.47 506	0.27 525	0.09 422	0.09 537	0.10 466	0.12 582	0.09 381	0.10 483

BStereo	0.13 143	0.10 157	0.42 440	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.22 235	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 157	0.42 440	0.18 115	0.11 203	0.36 574	0.14 125	0.28 245	0.22 235	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

test_sample5	0.24 464	0.13 377	0.42 440	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.21 471	0.50 542	0.34 422	0.32 479	0.41 513	0.29 440	0.23 439	0.55 547	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

DualNet	0.24 464	0.13 377	0.42 440	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.21 471	0.50 542	0.34 422	0.33 494	0.43 544	0.29 440	0.23 439	0.55 547	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

ffm	0.22 415	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.35 359	0.44 550	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.27 362	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.08 348

ff1	0.29 556	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.35 359	0.44 550	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.08 315	0.05 40	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.08 348

mmx	0.31 571	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.55 611	0.45 562	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.10 483

xxx	0.31 571	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.55 611	0.45 562	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.10 483

DAS	0.27 522	0.12 304	0.42 440	0.24 509	0.18 563	0.29 478	0.24 550	0.45 487	0.45 562	0.41 606	0.44 555	0.34 496	0.29 541	0.75 645	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

SepStereo	0.26 511	0.12 304	0.42 440	0.24 509	0.18 563	0.29 478	0.24 550	0.45 487	0.45 562	0.41 606	0.44 555	0.34 496	0.29 541	0.64 603	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

ADLNet	0.28 543	0.15 470	0.42 440	0.23 451	0.19 590	0.34 552	0.23 528	0.53 591	0.43 534	0.42 616	0.41 513	0.44 589	0.27 509	0.55 547	0.35 581	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.12 548

GES	0.22 415	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.14 419	0.27 436	0.19 387	0.49 531	0.33 412	0.30 439	0.36 455	0.25 380	0.23 439	0.29 397	0.22 461	0.10 477	0.08 498	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.11 524

HSM-Net_RVC	0.27 522	0.11 240	0.42 440	0.19 180	0.11 203	0.34 552	0.20 440	0.62 673	0.43 534	0.40 597	0.43 544	0.50 624	0.26 490	0.76 651	0.22 461	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV_i1	0.21 379	0.11 240	0.43 454	0.22 390	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.43 466	0.30 372	0.29 407	0.30 375	0.31 467	0.20 397	0.33 434	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MultiAttention	1.02 722	0.13 377	0.43 454	0.35 680	0.43 703	5.36 749	1.71 750	0.69 697	0.53 632	0.36 548	0.63 659	0.55 645	0.22 425	7.60 762	0.43 621	0.09 422	0.06 264	0.14 613	0.24 687	0.26 682	0.30 696

test_sample4	0.24 464	0.13 377	0.43 454	0.20 257	0.12 283	0.32 527	0.21 471	0.51 560	0.34 422	0.31 457	0.37 464	0.28 429	0.23 439	0.53 537	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

test_sample3	0.23 433	0.12 304	0.43 454	0.19 180	0.12 283	0.32 527	0.20 440	0.50 542	0.34 422	0.31 457	0.33 423	0.29 440	0.22 425	0.53 537	0.22 461	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.10 457	0.10 483

plain	0.17 262	0.13 377	0.43 454	0.21 316	0.13 367	0.16 118	0.17 287	0.27 222	0.22 235	0.16 230	0.26 328	0.13 167	0.16 307	0.27 362	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.07 255	0.10 457	0.07 260

MSKI-zero shot	0.17 262	0.09 95	0.43 454	0.20 257	0.11 203	0.21 300	0.15 181	0.32 307	0.21 216	0.23 317	0.24 304	0.23 353	0.10 95	0.31 420	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

FTStereo	0.28 543	0.10 157	0.43 454	0.23 451	0.13 367	0.21 300	0.53 707	0.34 335	0.26 306	0.38 571	0.95 699	0.30 457	0.56 677	0.32 427	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.19 647

GMM-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.43 454	0.23 451	0.13 367	0.24 381	0.25 568	0.37 389	0.27 317	0.30 439	0.45 568	0.27 413	0.21 407	0.31 420	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.19 647

HITNet	0.20 358	0.17 519	0.43 454	0.19 180	0.08 30	0.27 436	0.14 125	0.42 452	0.30 372	0.29 407	0.32 400	0.27 413	0.21 407	0.28 377	0.25 505	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.06 160
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
XPNet_ROB	0.33 590	0.20 564	0.43 454	0.27 613	0.18 563	0.37 581	0.31 628	0.55 611	0.50 614	0.51 656	0.53 618	0.58 657	0.37 612	0.63 601	0.45 629	0.17 654	0.12 618	0.13 586	0.12 582	0.15 599	0.14 592

SCION-MonSter	0.32 580	0.22 594	0.44 464	0.29 639	0.28 676	0.54 667	0.21 471	0.46 498	0.57 649	0.32 479	0.54 621	0.32 477	0.29 541	0.39 475	0.52 649	0.10 477	0.10 572	0.25 683	0.22 682	0.18 638	0.14 592

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 240	0.44 464	0.21 316	0.08 30	0.14 49	0.14 125	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 225	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

MM-Stereo_test2	0.15 224	0.10 157	0.44 464	0.23 451	0.11 203	0.21 300	0.21 471	0.27 222	0.22 235	0.15 201	0.16 182	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.05 37

ssnet_v2	0.28 543	0.16 499	0.44 464	0.22 390	0.15 483	0.40 604	0.30 623	0.57 637	0.46 580	0.38 571	0.36 455	0.47 604	0.29 541	0.38 470	0.39 600	0.13 586	0.11 598	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.11 524

iRaft-Stereo_5w	0.23 433	0.18 534	0.44 464	0.22 390	0.13 367	0.19 223	0.19 387	0.37 389	0.32 398	0.28 378	0.37 464	0.34 496	0.23 439	0.65 610	0.27 525	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

dad	0.28 543	0.31 657	0.44 464	0.21 316	0.14 419	0.30 497	0.20 440	0.33 322	0.49 606	0.44 629	0.44 555	0.45 594	0.21 407	0.41 486	0.26 519	0.20 674	0.11 598	0.20 669	0.11 543	0.14 584	0.10 483

ICVP	0.23 433	0.13 377	0.44 464	0.26 585	0.14 419	0.29 478	0.25 568	0.45 487	0.33 412	0.29 407	0.43 544	0.35 510	0.25 479	0.26 342	0.23 482	0.12 565	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.10 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 522	0.20 564	0.44 464	0.27 613	0.16 516	0.33 538	0.25 568	0.56 627	0.54 637	0.34 514	0.38 479	0.34 496	0.25 479	0.51 524	0.28 531	0.12 565	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.11 524

cf-r	0.24 464	0.15 470	0.44 464	0.21 316	0.14 419	0.27 436	0.22 501	0.42 452	0.40 506	0.30 439	0.42 530	0.42 574	0.26 490	0.43 492	0.25 505	0.11 525	0.06 264	0.08 280	0.10 502	0.08 292	0.08 348

RASNet	0.28 543	0.14 431	0.44 464	0.22 390	0.18 563	0.32 527	0.19 387	0.48 521	0.38 478	0.29 407	0.43 544	0.47 604	0.37 612	0.79 661	0.36 587	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.09 454	0.07 202	0.07 260

CFNet	0.27 522	0.20 564	0.44 464	0.22 390	0.14 419	0.33 538	0.14 125	0.51 560	0.45 562	0.30 439	0.40 504	0.38 531	0.27 509	0.76 651	0.25 505	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.08 348

DeepPruner_ROB	0.26 511	0.19 551	0.44 464	0.21 316	0.16 516	0.30 497	0.21 471	0.52 579	0.32 398	0.35 531	0.38 479	0.39 543	0.26 490	0.42 490	0.24 495	0.15 626	0.11 598	0.11 525	0.11 543	0.14 584	0.13 568

MLCV	0.22 415	0.16 499	0.44 464	0.21 316	0.08 30	0.29 478	0.19 387	0.38 397	0.37 463	0.38 571	0.44 555	0.31 467	0.21 407	0.41 486	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

ISRNet	0.27 522	0.13 377	0.45 477	0.26 585	0.19 590	0.24 381	0.14 125	0.45 487	0.43 534	0.39 587	0.48 591	0.42 574	0.27 509	0.32 427	0.29 543	0.20 674	0.12 618	0.17 647	0.16 648	0.16 607	0.20 659

UGAM	0.26 511	0.14 431	0.45 477	0.25 550	0.12 283	0.23 358	0.25 568	0.32 307	0.41 518	0.31 457	0.42 530	0.41 565	0.22 425	0.92 688	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.14 613	0.12 582	0.10 457	0.07 260

GMStereo_Zeroshot	0.24 464	0.21 579	0.45 477	0.26 585	0.13 367	0.28 456	0.15 181	0.39 409	0.35 439	0.37 556	0.43 544	0.40 558	0.17 339	0.34 441	0.20 412	0.12 565	0.07 406	0.13 586	0.07 255	0.16 607	0.09 423

CRFU-Net	0.28 543	0.14 431	0.45 477	0.25 550	0.15 483	0.45 632	0.23 528	0.50 542	0.30 372	0.43 622	0.41 513	0.48 610	0.46 655	0.43 492	0.29 543	0.11 525	0.10 572	0.09 383	0.08 343	0.10 457	0.10 483

GANet-ADL	0.21 379	0.12 304	0.45 477	0.23 451	0.14 419	0.29 478	0.19 387	0.46 498	0.35 439	0.25 342	0.32 400	0.32 477	0.19 386	0.24 293	0.20 412	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.10 483

RAFT-RH_RVC	0.25 492	0.11 240	0.45 477	0.21 316	0.12 283	0.25 401	0.14 125	0.27 222	0.27 317	0.38 571	1.15 710	0.23 353	0.17 339	0.57 562	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.06 113	0.07 260

FENet	0.21 379	0.11 240	0.45 477	0.21 316	0.12 283	0.26 425	0.17 287	0.41 438	0.35 439	0.30 439	0.31 390	0.29 440	0.23 439	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

ETE_ROB	0.34 599	0.26 624	0.45 477	0.29 639	0.18 563	0.40 604	0.37 663	0.57 637	0.47 585	0.50 651	0.50 597	0.62 668	0.36 603	0.55 547	0.38 592	0.13 586	0.10 572	0.14 613	0.12 582	0.16 607	0.16 614

rvit_105_1	0.27 522	0.19 551	0.46 485	0.27 613	0.19 590	0.30 497	0.35 654	0.44 474	0.51 618	0.31 457	0.31 390	0.31 467	0.26 490	0.35 452	0.25 505	0.15 626	0.14 641	0.15 629	0.17 658	0.11 507	0.10 483

CoDeX	0.23 433	0.12 304	0.46 485	0.21 316	0.14 419	0.29 478	0.21 471	0.53 591	0.41 518	0.29 407	0.35 445	0.29 440	0.22 425	0.48 510	0.19 389	0.09 422	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260

iRaft-Stereo_20w	0.19 337	0.10 157	0.46 485	0.19 180	0.13 367	0.25 401	0.19 387	0.52 579	0.19 162	0.29 407	0.21 265	0.22 331	0.20 397	0.28 377	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.08 292	0.08 348

RAFT-345	0.21 379	0.10 157	0.46 485	0.22 390	0.11 203	0.20 266	0.16 235	0.26 206	0.25 294	0.27 365	0.66 664	0.21 319	0.16 307	0.55 547	0.21 439	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 160

HGLStereo	0.27 522	0.14 431	0.46 485	0.24 509	0.21 617	0.33 538	0.23 528	0.50 542	0.42 526	0.35 531	0.48 591	0.41 565	0.33 584	0.45 499	0.33 572	0.11 525	0.10 572	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.12 548

GwcNet-RSSM	0.26 511	0.17 519	0.46 485	0.21 316	0.13 367	0.28 456	0.23 528	0.44 474	0.42 526	0.31 457	0.45 568	0.40 558	0.26 490	0.55 547	0.28 531	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.08 348

PS-NSSS	0.32 580	0.30 649	0.46 485	0.23 451	0.17 541	0.33 538	0.24 550	0.57 637	0.41 518	0.37 556	0.52 611	0.35 510	0.30 556	0.80 665	0.30 551	0.17 654	0.14 641	0.21 671	0.15 636	0.15 599	0.13 568

LALA_ROB	0.36 609	0.25 613	0.46 485	0.30 651	0.21 617	0.47 641	0.39 674	0.61 665	0.51 618	0.52 662	0.51 603	0.69 690	0.36 603	0.50 519	0.43 621	0.17 654	0.11 598	0.16 641	0.14 626	0.17 624	0.15 605

MWDA-net	0.29 556	0.21 579	0.47 493	0.25 550	0.21 617	0.35 567	0.32 636	0.44 474	0.47 585	0.38 571	0.40 504	0.33 486	0.38 616	0.54 544	0.40 607	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.10 483

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 579	0.47 493	0.17 58	0.12 283	0.15 70	0.14 125	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.07 260

G2L-Stereo	0.25 492	0.16 499	0.47 493	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.18 338	0.46 498	0.35 439	0.33 494	0.37 464	0.40 558	0.22 425	0.60 579	0.30 551	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.09 423

Anonymous_2	0.37 619	0.21 579	0.47 493	0.20 257	0.21 617	0.42 615	0.26 582	0.38 397	0.29 355	0.33 494	0.30 375	0.44 589	0.38 616	0.36 461	0.29 543	0.26 691	0.29 709	0.44 712	1.41 750	0.34 699	0.21 668

TRStereo	0.19 337	0.17 519	0.47 493	0.23 451	0.19 590	0.19 223	0.16 235	0.52 579	0.28 336	0.20 284	0.19 233	0.21 319	0.13 225	0.24 293	0.13 191	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.11 543	0.06 113	0.06 160

DEmStereo	0.26 511	0.09 95	0.47 493	0.19 180	0.12 283	0.30 497	0.25 568	0.28 245	0.36 452	0.36 548	0.58 638	0.25 380	0.48 664	0.53 537	0.44 626	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.07 260

CFNet_pseudo	0.23 433	0.13 377	0.47 493	0.19 180	0.13 367	0.26 425	0.16 235	0.44 474	0.44 550	0.29 407	0.37 464	0.38 531	0.23 439	0.29 397	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.08 343	0.11 507	0.09 423

BEATNet_4x	0.22 415	0.18 534	0.47 493	0.22 390	0.10 139	0.28 456	0.14 125	0.46 498	0.32 398	0.31 457	0.34 434	0.31 467	0.25 479	0.31 420	0.29 543	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.10 457	0.08 348

ccs_rob	0.23 433	0.13 377	0.47 493	0.20 257	0.13 367	0.26 425	0.17 287	0.44 474	0.44 550	0.29 407	0.37 464	0.38 531	0.23 439	0.29 397	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.08 343	0.11 507	0.09 423

DN-CSS_ROB	0.22 415	0.25 613	0.47 493	0.24 509	0.14 419	0.25 401	0.12 46	0.40 423	0.33 412	0.29 407	0.42 530	0.22 331	0.20 397	0.33 434	0.19 389	0.07 141	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.07 260

SGM-Forest	0.36 609	0.17 519	0.47 493	0.23 451	0.16 516	0.45 632	0.41 681	0.55 611	0.48 597	0.52 662	0.60 646	0.52 634	0.41 632	0.85 675	0.50 646	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.15 636	0.15 599	0.15 605
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RT-IGEV	0.25 492	0.10 157	0.48 504	0.22 390	0.14 419	0.31 513	0.28 605	0.53 591	0.39 488	0.36 548	0.41 513	0.44 589	0.30 556	0.28 377	0.27 525	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.10 483

PCWNet_CMD	0.23 433	0.13 377	0.48 504	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.16 235	0.46 498	0.46 580	0.29 407	0.36 455	0.37 523	0.24 457	0.28 377	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.11 507	0.09 423

ToySt	0.24 464	0.16 499	0.48 504	0.21 316	0.13 367	0.29 478	0.29 612	0.39 409	0.39 488	0.27 365	0.35 445	0.39 543	0.31 573	0.31 420	0.29 543	0.08 315	0.09 537	0.10 466	0.11 543	0.11 507	0.10 483

DDUNet	0.41 640	0.50 700	0.48 504	0.44 699	0.39 697	0.46 634	0.32 636	0.50 542	0.43 534	0.45 633	0.52 611	0.57 654	0.36 603	0.48 510	0.33 572	0.33 707	0.21 690	0.55 718	0.25 692	0.37 703	0.32 702

ccnet	0.42 643	0.31 657	0.48 504	0.27 613	0.32 690	0.60 679	0.32 636	0.65 682	0.46 580	0.53 668	0.66 664	0.56 649	0.45 649	0.72 634	0.61 665	0.26 691	0.19 683	0.24 680	0.21 674	0.26 682	0.22 674

MSMDNet	0.23 433	0.13 377	0.48 504	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.16 235	0.46 498	0.46 580	0.29 407	0.36 455	0.37 523	0.24 457	0.28 377	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.09 423

DFGA-Net	0.23 433	0.24 608	0.49 510	0.22 390	0.15 483	0.25 401	0.17 287	0.39 409	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.21 319	0.17 339	0.59 575	0.28 531	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.08 348

ADStereo(finetuned)	0.19 337	0.13 377	0.49 510	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.34 335	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.18 270	0.31 573	0.21 247	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 260

UDG	0.40 638	0.46 691	0.49 510	0.40 694	0.35 694	0.47 641	0.27 589	0.54 601	0.47 585	0.39 587	0.45 568	0.59 659	0.44 646	0.46 502	0.39 600	0.26 691	0.19 683	0.48 714	0.22 682	0.34 699	0.26 690

AASNet	0.27 522	0.19 551	0.49 510	0.26 585	0.17 541	0.34 552	0.20 440	0.62 673	0.48 597	0.35 531	0.40 504	0.32 477	0.25 479	0.28 377	0.34 577	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.08 343	0.13 566	0.11 524

CrosDoStereo	0.31 571	0.10 157	0.49 510	0.18 115	0.12 283	0.22 333	1.11 744	0.34 335	0.37 463	0.38 571	0.61 653	0.28 429	0.46 655	0.61 586	0.57 654	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

DeepStereo_LL	0.31 571	0.10 157	0.49 510	0.18 115	0.12 283	0.22 333	1.11 744	0.34 335	0.37 463	0.38 571	0.61 653	0.28 429	0.46 655	0.61 586	0.57 654	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

LMCR-Stereo	0.26 511	0.18 534	0.49 510	0.28 636	0.14 419	0.36 574	0.23 528	0.54 601	0.34 422	0.39 587	0.40 504	0.29 440	0.29 541	0.37 464	0.27 525	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.13 566	0.09 423

sCroCo_RVC	0.18 288	0.14 431	0.49 510	0.27 613	0.18 563	0.22 333	0.17 287	0.27 222	0.23 261	0.14 178	0.22 279	0.17 257	0.14 262	0.21 247	0.15 266	0.10 477	0.11 598	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

MMNet	0.27 522	0.14 431	0.49 510	0.24 509	0.17 541	0.47 641	0.22 501	0.45 487	0.51 618	0.39 587	0.41 513	0.36 515	0.33 584	0.39 475	0.34 577	0.08 315	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.08 348

GANet	0.36 609	0.22 594	0.49 510	0.29 639	0.17 541	0.41 608	0.38 669	0.57 637	0.45 562	0.46 637	0.75 679	0.55 645	0.40 628	0.94 692	0.41 616	0.13 586	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.14 584	0.11 524

NCCL2	0.35 604	0.26 624	0.49 510	0.36 682	0.22 634	0.41 608	0.41 681	0.53 591	0.42 526	0.47 644	0.46 578	0.61 666	0.39 623	0.55 547	0.37 588	0.16 642	0.13 630	0.21 671	0.21 674	0.16 607	0.16 614

rvit_stereo_0075_2	0.24 464	0.17 519	0.50 521	0.26 585	0.22 634	0.22 333	0.15 181	0.40 423	0.35 439	0.27 365	0.37 464	0.29 440	0.20 397	0.28 377	0.19 389	0.17 654	0.12 618	0.19 665	0.12 582	0.13 566	0.13 568

DualNet (step1)	0.28 543	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.39 475	0.23 482	0.23 679	0.09 537	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

test_sample9	0.42 643	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.66 614	0.91 697	0.23 679	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

test_sample8	0.49 668	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.55 611	0.34 422	0.62 681	0.38 479	1.15 715	0.67 696	0.66 614	0.91 697	0.23 679	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

CFNet_ucs	0.24 464	0.13 377	0.50 521	0.20 257	0.15 483	0.28 456	0.17 287	0.49 531	0.45 562	0.32 479	0.42 530	0.39 543	0.22 425	0.31 420	0.21 439	0.11 525	0.08 498	0.12 564	0.09 454	0.12 548	0.11 524

4D-IteraStereo	0.17 262	0.16 499	0.50 521	0.21 316	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.28 245	0.28 336	0.23 317	0.20 250	0.20 305	0.11 137	0.19 196	0.14 230	0.06 53	0.04 2	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.06 160

anonymousa	0.23 433	0.11 240	0.50 521	0.21 316	0.16 516	0.31 513	0.20 440	0.36 378	0.35 439	0.32 479	0.50 597	0.39 543	0.26 490	0.22 267	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.11 543	0.07 202	0.08 348

RAFT + AFF	0.27 522	0.23 604	0.50 521	0.25 550	0.17 541	0.30 497	0.33 648	0.52 579	0.40 506	0.28 378	0.30 375	0.30 457	0.31 573	0.62 594	0.24 495	0.09 422	0.10 572	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.11 524

AANet_RVC	0.31 571	0.22 594	0.50 521	0.23 451	0.14 419	0.30 497	0.24 550	0.47 508	0.54 637	0.38 571	0.60 646	0.43 578	0.29 541	0.87 678	0.40 607	0.11 525	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.09 381	0.09 423

SGM_RVC	0.50 672	0.19 551	0.50 521	0.25 550	0.15 483	0.69 690	0.39 674	0.68 696	0.82 697	0.95 713	0.84 690	1.13 712	0.76 704	1.16 712	0.60 664	0.16 642	0.16 665	0.16 641	0.16 648	0.16 607	0.17 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.46 659	0.32 662	0.51 531	0.36 682	0.29 685	0.38 589	0.45 690	0.55 611	0.60 658	0.47 644	0.49 593	0.48 610	0.73 703	0.59 575	0.69 679	0.81 734	0.18 678	0.38 707	0.19 669	0.46 709	0.20 659

DStereoRT	0.35 604	0.13 377	0.51 531	0.25 550	0.16 516	0.42 615	0.19 387	0.48 521	0.39 488	0.30 439	0.39 493	0.24 368	0.39 623	0.64 603	0.30 551	0.08 315	0.07 406	1.54 749	0.41 716	0.08 292	0.11 524

ASMatch	0.23 433	0.11 240	0.51 531	0.24 509	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.28 336	0.28 378	0.68 668	0.27 413	0.26 490	0.50 519	0.22 461	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 524

SFCPSM	0.22 415	0.10 157	0.51 531	0.21 316	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.55 611	0.39 488	0.29 407	0.32 400	0.23 353	0.21 407	0.27 362	0.19 389	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.08 348

CCAANet	0.25 492	0.13 377	0.51 531	0.22 390	0.15 483	0.29 478	0.17 287	0.49 531	0.37 463	0.26 355	0.49 593	0.32 477	0.24 457	0.62 594	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.10 502	0.08 292	0.10 483

RP	0.35 604	0.22 594	0.51 531	0.31 657	0.24 655	0.37 581	0.28 605	0.50 542	0.58 653	0.40 597	0.63 659	0.61 666	0.47 658	0.61 586	0.39 600	0.16 642	0.15 657	0.17 647	0.15 636	0.17 624	0.17 627

DISCO	0.32 580	0.13 377	0.51 531	0.25 550	0.16 516	0.48 647	0.25 568	0.50 542	0.57 649	0.37 556	0.45 568	0.62 668	0.36 603	0.64 603	0.49 640	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.11 524

DCVSM-stereo	0.24 464	0.13 377	0.52 538	0.20 257	0.14 419	0.26 425	0.13 89	0.34 335	0.34 422	0.41 606	0.33 423	0.47 604	0.29 541	0.30 413	0.22 461	0.10 477	0.10 572	0.11 525	0.10 502	0.12 548	0.15 605

DCANet-4	0.19 337	0.10 157	0.52 538	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.36 378	0.39 488	0.29 407	0.30 375	0.17 257	0.22 425	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

MIPNet	0.21 379	0.15 470	0.52 538	0.21 316	0.12 283	0.27 436	0.20 440	0.45 487	0.37 463	0.30 439	0.23 290	0.19 290	0.24 457	0.27 362	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

HHNet	0.22 415	0.12 304	0.52 538	0.18 115	0.18 563	0.20 266	0.20 440	0.34 335	0.31 386	0.32 479	0.59 641	0.20 305	0.21 407	0.24 293	0.31 559	0.08 315	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.11 524

IPLG	0.21 379	0.15 470	0.53 542	0.21 316	0.12 283	0.28 456	0.17 287	0.42 452	0.30 372	0.33 494	0.32 400	0.15 223	0.17 339	0.50 519	0.21 439	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 609	0.36 670	0.53 542	0.34 671	0.19 590	0.51 656	0.24 550	0.55 611	0.38 478	0.41 606	0.47 585	0.47 604	0.27 509	0.73 636	0.30 551	0.36 710	0.19 683	0.27 684	0.17 658	0.26 682	0.23 681

CBMV_ROB	0.33 590	0.18 534	0.53 542	0.21 316	0.14 419	0.33 538	0.20 440	0.51 560	0.45 562	0.51 656	0.55 626	0.45 594	0.42 641	0.71 628	0.32 565	0.18 665	0.19 683	0.23 678	0.21 674	0.14 584	0.15 605

HLF11	0.19 337	0.14 431	0.54 545	0.15 7	0.12 283	0.21 300	0.12 46	0.37 389	0.24 279	0.20 284	0.29 359	0.18 270	0.18 370	0.37 464	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.09 423

UGAM-zero	0.23 433	0.10 157	0.54 545	0.19 180	0.13 367	0.21 300	0.14 125	0.44 474	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.51 628	0.33 584	0.65 610	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.06 113	0.07 260

STrans-v2	0.24 464	0.13 377	0.54 545	0.21 316	0.12 283	0.23 358	0.21 471	0.47 508	0.28 336	0.31 457	0.42 530	0.36 515	0.35 599	0.62 594	0.23 482	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 160

NVstereo2D	0.31 571	0.16 499	0.54 545	0.24 509	0.22 634	0.42 615	0.28 605	0.58 646	0.56 646	0.28 378	0.38 479	0.40 558	0.30 556	0.71 628	0.28 531	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.10 502	0.19 647	0.16 614

FBW_ROB	0.43 648	0.26 624	0.54 545	0.31 657	0.20 609	0.51 656	0.32 636	0.70 699	0.60 658	0.59 677	0.55 626	0.65 679	0.41 632	1.40 726	0.51 648	0.13 586	0.17 672	0.21 671	0.16 648	0.17 624	0.18 640

PSMNet_ROB	0.33 590	0.24 608	0.54 545	0.31 657	0.21 617	0.42 615	0.43 686	0.59 652	0.47 585	0.37 556	0.44 555	0.49 616	0.31 573	0.64 603	0.43 621	0.14 611	0.10 572	0.15 629	0.14 626	0.13 566	0.11 524

CBMV	0.33 590	0.21 579	0.54 545	0.23 451	0.13 367	0.42 615	0.33 648	0.53 591	0.48 597	0.52 662	0.49 593	0.50 624	0.41 632	0.56 558	0.31 559	0.15 626	0.16 665	0.18 656	0.16 648	0.13 566	0.13 568
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ManiGeoR	0.18 288	0.15 470	0.55 552	0.15 7	0.11 203	0.21 300	0.14 125	0.39 409	0.27 317	0.19 276	0.24 304	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.08 348

HLf10	0.18 288	0.15 470	0.55 552	0.15 7	0.11 203	0.21 300	0.14 125	0.39 409	0.27 317	0.19 276	0.24 304	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.08 348

HLf8	0.19 337	0.16 499	0.55 552	0.15 7	0.12 283	0.24 381	0.14 125	0.40 423	0.31 386	0.20 284	0.26 328	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.17 326	0.10 477	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

MyStereo04	0.23 433	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.49 531	0.52 627	0.28 378	0.23 290	0.27 413	0.23 439	0.30 413	0.22 461	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

HH	0.18 288	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.34 335	0.19 162	0.20 284	0.24 304	0.34 496	0.18 370	0.29 397	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.06 160

HanStereo	0.18 288	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.34 335	0.19 162	0.20 284	0.24 304	0.34 496	0.18 370	0.29 397	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.06 160

CIPLG	0.21 379	0.21 579	0.55 552	0.23 451	0.15 483	0.25 401	0.20 440	0.35 359	0.29 355	0.31 457	0.33 423	0.22 331	0.15 282	0.26 342	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

TransformOpticalFlow	0.24 464	0.13 377	0.56 559	0.23 451	0.11 203	0.21 300	0.19 387	0.40 423	0.32 398	0.30 439	0.43 544	0.36 515	0.31 573	0.61 586	0.20 412	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 260

test_xeample3	0.16 241	0.11 240	0.56 559	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.35 359	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.07 260

AF-Net	0.37 619	0.26 624	0.56 559	0.32 663	0.23 647	0.41 608	0.29 612	0.61 665	0.64 669	0.42 616	0.68 668	0.65 679	0.49 665	0.57 562	0.44 626	0.15 626	0.11 598	0.19 665	0.14 626	0.15 599	0.13 568

GCST	0.47 662	0.60 711	0.57 562	1.04 736	0.48 710	0.38 589	0.11 28	0.40 423	0.32 398	0.41 606	0.34 434	0.29 440	0.17 339	0.46 502	0.19 389	0.69 726	0.42 721	0.79 731	0.62 734	0.62 717	0.46 714

MyStereo06	0.20 358	0.12 304	0.57 562	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.40 423	0.21 216	0.30 439	0.24 304	0.31 467	0.18 370	0.22 267	0.18 355	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MyStereo05	0.23 433	0.12 304	0.57 562	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.48 521	0.52 627	0.31 457	0.23 290	0.25 380	0.22 425	0.30 413	0.21 439	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

rrr	0.17 262	0.11 240	0.57 562	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.35 359	0.22 235	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

PFNet	0.23 433	0.10 157	0.57 562	0.24 509	0.14 419	0.22 333	0.19 387	0.39 409	0.33 412	0.35 531	0.32 400	0.27 413	0.19 386	0.64 603	0.22 461	0.09 422	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.07 260

YMNet	0.32 580	0.22 594	0.58 567	0.27 613	0.23 647	0.48 647	0.27 589	0.51 560	0.45 562	0.48 648	0.56 633	0.51 628	0.30 556	0.39 475	0.40 607	0.13 586	0.16 665	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

YMNet_1	0.32 580	0.22 594	0.58 567	0.27 613	0.23 647	0.48 647	0.27 589	0.51 560	0.45 562	0.48 648	0.56 633	0.51 628	0.30 556	0.39 475	0.40 607	0.13 586	0.16 665	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

LL-Strereo	0.29 556	0.25 613	0.58 567	0.25 550	0.21 617	0.23 358	0.24 550	0.55 611	0.42 526	0.34 514	0.32 400	0.41 565	0.40 628	0.94 692	0.23 482	0.08 315	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.09 381	0.09 423

GwcNet-ADL	0.22 415	0.14 431	0.58 567	0.24 509	0.13 367	0.22 333	0.23 528	0.49 531	0.40 506	0.27 365	0.29 359	0.30 457	0.20 397	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.09 381	0.09 423

sAnonymous2	0.20 358	0.21 579	0.58 567	0.24 509	0.17 541	0.22 333	0.19 387	0.34 335	0.28 336	0.17 249	0.19 233	0.17 257	0.16 307	0.17 134	0.14 230	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.23 669	0.17 627

CroCo_RVC	0.20 358	0.21 579	0.58 567	0.24 509	0.17 541	0.22 333	0.19 387	0.34 335	0.28 336	0.17 249	0.19 233	0.17 257	0.16 307	0.17 134	0.14 230	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.23 669	0.17 627

RYNet	0.37 619	0.18 534	0.59 573	0.25 550	0.28 676	0.61 680	0.32 636	0.59 652	0.59 654	0.41 606	0.38 479	0.57 654	0.39 623	0.87 678	0.53 652	0.11 525	0.08 498	0.12 564	0.11 543	0.18 638	0.18 640

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 522	0.21 579	0.59 573	0.25 550	0.18 563	0.29 478	0.22 501	0.50 542	0.40 506	0.38 571	0.41 513	0.43 578	0.27 509	0.43 492	0.29 543	0.11 525	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.10 457	0.11 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 379	0.22 594	0.60 575	0.23 451	0.15 483	0.24 381	0.20 440	0.35 359	0.29 355	0.31 457	0.32 400	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

DANet	0.35 604	0.23 604	0.60 575	0.36 682	0.22 634	0.39 598	0.25 568	0.48 521	0.43 534	0.52 662	0.50 597	0.59 659	0.41 632	0.76 651	0.49 640	0.13 586	0.11 598	0.14 613	0.12 582	0.17 624	0.15 605
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 626	0.30 649	0.60 575	0.33 669	0.20 609	0.42 615	0.19 387	0.58 646	0.89 706	0.42 616	1.26 714	0.36 515	0.34 593	0.50 519	0.38 592	0.18 665	0.11 598	0.11 525	0.09 454	0.19 647	0.13 568

IPLGR	0.21 379	0.13 377	0.61 578	0.21 316	0.11 203	0.25 401	0.18 338	0.41 438	0.37 463	0.28 378	0.27 337	0.21 319	0.19 386	0.37 464	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

FCDSN-DC	0.63 693	0.31 657	0.61 578	0.36 682	0.30 686	0.65 684	0.37 663	0.66 688	0.68 678	1.14 723	1.54 727	1.71 729	1.26 729	0.92 688	0.64 673	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.27 687	0.27 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 522	0.21 579	0.61 578	0.28 636	0.17 541	0.29 478	0.21 471	0.42 452	0.35 439	0.40 597	0.37 464	0.39 543	0.36 603	0.43 492	0.30 551	0.13 586	0.10 572	0.15 629	0.11 543	0.13 566	0.10 483

STTStereo	0.28 543	0.20 564	0.61 578	0.25 550	0.17 541	0.29 478	0.24 550	0.47 508	0.39 488	0.39 587	0.41 513	0.44 589	0.28 526	0.40 484	0.28 531	0.13 586	0.12 618	0.13 586	0.16 648	0.12 548	0.11 524

DRN-Test	0.33 590	0.17 519	0.61 578	0.27 613	0.19 590	0.46 634	0.29 612	0.65 682	0.51 618	0.47 644	0.46 578	0.44 589	0.34 593	0.62 594	0.41 616	0.12 565	0.08 498	0.13 586	0.12 582	0.12 548	0.10 483

StereoDRNet	0.32 580	0.22 594	0.61 578	0.27 613	0.21 617	0.42 615	0.30 623	0.61 665	0.48 597	0.46 637	0.39 493	0.48 610	0.30 556	0.57 562	0.40 607	0.11 525	0.09 537	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.10 483

iResNet	0.24 464	0.18 534	0.61 578	0.25 550	0.11 203	0.29 478	0.21 471	0.42 452	0.43 534	0.33 494	0.43 544	0.27 413	0.22 425	0.34 441	0.26 519	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

MSMD_ROB	0.60 691	0.33 664	0.61 578	0.30 651	0.25 663	0.86 708	0.35 654	0.55 611	0.67 675	1.10 721	1.49 724	1.76 730	0.97 720	0.88 681	0.49 640	0.23 679	0.21 690	0.27 684	0.27 700	0.25 675	0.24 686

DispNO	0.27 522	0.18 534	0.62 586	0.23 451	0.17 541	0.25 401	0.22 501	0.45 487	0.41 518	0.32 479	0.39 493	0.38 531	0.27 509	0.77 657	0.27 525	0.09 422	0.07 406	0.10 466	0.10 502	0.08 292	0.08 348

ACRE	0.21 379	0.20 564	0.62 586	0.23 451	0.15 483	0.24 381	0.20 440	0.35 359	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

NaN_ROB	0.41 640	0.28 634	0.62 586	0.30 651	0.19 590	0.51 656	0.47 697	0.58 646	0.59 654	0.56 673	0.47 585	0.49 616	0.41 632	1.21 716	0.64 673	0.12 565	0.18 678	0.12 564	0.13 611	0.11 507	0.14 592

WQFJA1++	0.44 654	0.07 4	0.63 589	0.18 115	0.13 367	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 749	0.12 86	0.23 353	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 756	0.07 260

PAM_32	0.23 433	0.10 157	0.63 589	0.21 316	0.14 419	0.33 538	0.19 387	0.36 378	0.23 261	0.29 407	0.28 345	0.56 649	0.28 526	0.27 362	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.09 423

PAM	0.23 433	0.10 157	0.63 589	0.22 390	0.15 483	0.34 552	0.21 471	0.37 389	0.22 235	0.31 457	0.27 337	0.55 645	0.26 490	0.26 342	0.17 326	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.09 454	0.07 202	0.09 423

MyStereo8	0.22 415	0.15 470	0.63 589	0.21 316	0.17 541	0.31 513	0.16 235	0.36 378	0.32 398	0.28 378	0.36 455	0.25 380	0.18 370	0.25 323	0.28 531	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.12 548

gwcnet-sp	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

scenet	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

ssnet	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

Anonymous3	0.23 433	0.18 534	0.63 589	0.27 613	0.18 563	0.41 608	0.23 528	0.43 466	0.35 439	0.23 317	0.27 337	0.20 305	0.18 370	0.27 362	0.18 355	0.12 565	0.11 598	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.12 548

TestStereo_HLe17	0.19 337	0.17 519	0.64 597	0.16 26	0.11 203	0.21 300	0.17 287	0.40 423	0.30 372	0.19 276	0.25 316	0.17 257	0.15 282	0.38 470	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

RGC	0.39 631	0.32 662	0.64 597	0.34 671	0.27 671	0.40 604	0.29 612	0.57 637	0.53 632	0.45 633	0.64 661	0.62 668	0.45 649	0.72 634	0.39 600	0.15 626	0.15 657	0.21 671	0.20 671	0.18 638	0.19 647

IGEV-FE	0.18 288	0.10 157	0.65 599	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.34 335	0.19 162	0.28 378	0.22 279	0.27 413	0.13 225	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

IGEV_Zeroshot_test	0.18 288	0.10 157	0.65 599	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.34 335	0.19 162	0.28 378	0.22 279	0.27 413	0.13 225	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

stereogan	0.37 619	0.17 519	0.65 599	0.27 613	0.22 634	0.62 682	0.26 582	0.59 652	0.63 668	0.43 622	0.60 646	0.67 684	0.42 641	0.68 619	0.35 581	0.13 586	0.14 641	0.14 613	0.12 582	0.19 647	0.17 627

CC-Net-ROB	0.43 648	0.47 693	0.65 599	0.37 688	0.23 647	0.51 656	0.29 612	0.66 688	0.49 606	0.46 637	0.51 603	0.48 610	0.38 616	0.96 696	0.35 581	0.34 708	0.23 699	0.55 718	0.25 692	0.31 695	0.20 659

WCMA_ROB	0.51 676	0.21 579	0.65 599	0.25 550	0.21 617	0.58 673	0.32 636	0.54 601	0.55 643	0.95 713	1.40 719	1.28 719	0.81 709	0.73 636	0.62 667	0.18 665	0.15 657	0.15 629	0.15 636	0.19 647	0.19 647

PSMNet-RUCA	0.37 619	0.41 686	0.66 604	0.46 702	0.41 700	0.34 552	0.25 568	0.57 637	0.45 562	0.39 587	0.52 611	0.43 578	0.33 584	0.41 486	0.29 543	0.25 690	0.14 641	0.33 704	0.21 674	0.31 695	0.22 674

FC-DCNN v2	0.71 701	0.30 649	0.67 605	0.32 663	0.27 671	0.84 706	0.39 674	0.84 717	0.85 705	1.44 736	1.64 730	2.09 734	1.28 731	1.06 706	0.80 689	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.25 688

SQANet	0.40 638	0.48 695	0.67 605	0.48 704	0.39 697	0.48 647	0.22 501	0.51 560	0.43 534	0.40 597	0.47 585	0.47 604	0.33 584	0.54 544	0.32 565	0.36 710	0.15 657	0.40 710	0.21 674	0.45 708	0.31 699

CBFPSM	0.27 522	0.16 499	0.67 605	0.20 257	0.14 419	0.38 589	0.25 568	0.40 423	0.36 452	0.33 494	0.36 455	0.56 649	0.38 616	0.32 427	0.38 592	0.08 315	0.08 498	0.07 175	0.08 343	0.09 381	0.11 524

PDISCO_ROB	0.43 648	0.30 649	0.67 605	0.43 697	0.36 695	0.67 687	0.32 636	0.72 702	0.76 690	0.43 622	0.53 618	0.63 676	0.40 628	0.66 614	0.47 637	0.21 676	0.12 618	0.21 671	0.19 669	0.25 675	0.20 659

MeshStereo	0.58 687	0.27 631	0.67 605	0.22 390	0.17 541	0.66 686	0.37 663	0.78 708	0.61 662	1.47 740	1.30 715	1.65 727	0.79 706	1.12 710	0.59 660	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.14 626	0.17 624	0.14 592
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
Nwc_Net	0.37 619	0.25 613	0.68 610	0.31 657	0.24 655	0.44 626	0.30 623	0.65 682	0.50 614	0.37 556	0.69 672	0.58 657	0.45 649	0.60 579	0.40 607	0.15 626	0.12 618	0.19 665	0.21 674	0.14 584	0.13 568

UNet	0.28 543	0.14 431	0.69 611	0.23 451	0.20 609	0.44 626	0.22 501	0.50 542	0.40 506	0.34 514	0.39 493	0.43 578	0.33 584	0.40 484	0.31 559	0.09 422	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

NCC-stereo	0.39 631	0.25 613	0.69 611	0.32 663	0.28 676	0.46 634	0.36 659	0.65 682	0.52 627	0.40 597	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 636	0.45 629	0.17 654	0.14 641	0.18 656	0.25 692	0.16 607	0.16 614

Abc-Net	0.39 631	0.25 613	0.69 611	0.32 663	0.28 676	0.46 634	0.36 659	0.65 682	0.52 627	0.40 597	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 636	0.45 629	0.17 654	0.14 641	0.18 656	0.25 692	0.16 607	0.16 614
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 648	0.47 693	0.69 611	0.38 690	0.20 609	0.51 656	0.48 701	0.66 688	0.66 672	0.46 637	0.46 578	0.50 624	0.44 646	0.90 686	0.39 600	0.27 696	0.21 690	0.32 701	0.18 665	0.27 687	0.22 674
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
FC-DCNN	0.70 700	0.30 649	0.69 611	0.32 663	0.27 671	0.81 705	0.39 674	0.79 711	0.82 697	1.41 732	1.58 729	1.98 732	1.26 729	1.02 703	0.77 685	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.26 690

PWC_ROB	0.38 626	0.29 642	0.69 611	0.25 550	0.20 609	0.38 589	0.19 387	0.58 646	0.67 675	0.57 675	0.85 691	0.51 628	0.40 628	0.71 628	0.52 649	0.13 586	0.09 537	0.14 613	0.10 502	0.17 624	0.14 592

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 551	0.70 617	0.17 58	0.12 283	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 260

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 358	0.72 719	0.70 617	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 181	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 191	0.35 709	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 507	0.23 681

anonymity	0.56 683	0.54 707	0.70 617	0.47 703	0.61 721	0.56 669	0.43 686	0.69 697	0.49 606	0.63 683	0.55 626	0.54 643	0.60 684	0.61 586	0.57 654	0.55 719	0.53 735	0.50 715	0.54 728	0.51 710	0.56 719

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 564	0.20 564	0.70 617	0.21 316	0.17 541	0.46 634	0.27 589	0.50 542	0.49 606	0.42 616	0.55 626	0.43 578	0.30 556	0.46 502	0.38 592	0.09 422	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.11 507	0.10 483

APVNet	0.36 609	0.20 564	0.70 617	0.26 585	0.22 634	0.52 665	0.35 654	0.61 665	0.44 550	0.38 571	0.52 611	0.48 610	0.38 616	0.84 674	0.46 635	0.13 586	0.14 641	0.15 629	0.16 648	0.16 607	0.15 605

TCMNet	0.33 590	0.23 604	0.72 622	0.29 639	0.30 686	0.40 604	0.28 605	0.50 542	0.47 585	0.37 556	0.45 568	0.40 558	0.29 541	0.60 579	0.39 600	0.14 611	0.13 630	0.15 629	0.14 626	0.17 624	0.15 605

HBP-ISP	0.33 590	0.30 649	0.72 622	0.22 390	0.16 516	0.32 527	0.22 501	0.54 601	0.44 550	0.41 606	0.49 593	0.33 486	0.38 616	0.73 636	0.25 505	0.18 665	0.19 683	0.24 680	0.20 671	0.16 607	0.13 568

ADLNet2	0.30 564	0.17 519	0.72 622	0.23 451	0.17 541	0.36 574	0.24 550	0.52 579	0.51 618	0.32 479	0.38 479	0.45 594	0.30 556	0.69 621	0.35 581	0.10 477	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.12 548	0.10 483

iResNetv2_ROB	0.27 522	0.26 624	0.72 622	0.23 451	0.13 367	0.29 478	0.18 338	0.52 579	0.49 606	0.37 556	0.45 568	0.39 543	0.25 479	0.34 441	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.12 548	0.09 423

FAT-Stereo	0.36 609	0.18 534	0.73 626	0.26 585	0.18 563	0.33 538	0.29 612	0.60 661	0.59 654	0.46 637	0.60 646	0.60 662	0.50 667	0.61 586	0.34 577	0.13 586	0.14 641	0.13 586	0.12 582	0.14 584	0.18 640

FADNet	0.32 580	0.36 670	0.74 627	0.23 451	0.22 634	0.37 581	0.19 387	0.53 591	0.48 597	0.32 479	0.36 455	0.43 578	0.32 581	0.64 603	0.25 505	0.16 642	0.16 665	0.14 613	0.16 648	0.24 673	0.19 647

MANE	1.41 730	0.36 670	0.74 627	0.43 697	0.41 700	2.16 741	0.80 729	2.39 749	3.38 750	2.22 750	3.06 752	3.54 747	2.73 749	2.15 741	1.94 740	0.28 699	0.27 705	0.30 698	0.46 718	0.28 692	0.34 703

TestStereo_HL3	0.21 379	0.13 377	0.77 629	0.17 58	0.11 203	0.23 358	0.16 235	0.34 335	0.20 194	0.27 365	0.38 479	0.23 353	0.19 386	0.41 486	0.14 230	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.08 348

Select-FE	0.23 433	0.14 431	0.78 630	0.22 390	0.18 563	0.22 333	0.13 89	0.43 466	0.26 306	0.28 378	0.33 423	0.39 543	0.29 541	0.27 362	0.19 389	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.13 611	0.08 292	0.12 548

ARAFT	0.24 464	0.21 579	0.78 630	0.22 390	0.12 283	0.29 478	0.24 550	0.43 466	0.32 398	0.33 494	0.28 345	0.28 429	0.19 386	0.49 515	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.12 564	0.11 543	0.09 381	0.06 160

Syn2CoEx	0.36 609	0.31 657	0.78 630	0.34 671	0.21 617	0.41 608	0.28 605	0.61 665	0.49 606	0.42 616	0.56 633	0.45 594	0.44 646	0.69 621	0.38 592	0.17 654	0.14 641	0.15 629	0.12 582	0.13 566	0.12 548

FADNet-RVC	0.31 571	0.35 667	0.78 630	0.25 550	0.20 609	0.33 538	0.20 440	0.49 531	0.40 506	0.34 514	0.39 493	0.41 565	0.29 541	0.63 601	0.31 559	0.13 586	0.14 641	0.14 613	0.15 636	0.19 647	0.19 647

RTSC	0.39 631	0.28 634	0.78 630	0.27 613	0.18 563	0.49 652	0.22 501	0.59 652	0.84 704	0.55 672	0.53 618	0.49 616	0.36 603	0.67 618	0.82 690	0.13 586	0.10 572	0.11 525	0.12 582	0.17 624	0.17 627

CSAN	0.50 672	0.35 667	0.78 630	0.36 682	0.23 647	0.56 669	0.59 713	0.61 665	0.70 682	0.64 685	0.78 683	0.65 679	0.60 684	1.38 725	0.62 667	0.21 676	0.17 672	0.20 669	0.20 671	0.18 638	0.18 640

pmcnn	0.50 672	0.20 564	0.78 630	0.24 509	0.26 667	0.39 598	0.30 623	0.51 560	0.50 614	0.54 670	1.23 713	2.52 741	0.37 612	0.77 657	0.95 700	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.10 457	0.08 348

ACV-stereo	0.29 556	0.18 534	0.79 637	0.23 451	0.16 516	0.47 641	0.19 387	0.36 378	0.34 422	0.29 407	0.33 423	0.67 684	0.42 641	0.54 544	0.30 551	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.11 524

Wz-Net-MNSev	0.36 609	0.26 624	0.79 637	0.26 585	0.21 617	0.59 676	0.38 669	0.55 611	0.56 646	0.48 648	0.54 621	0.53 639	0.36 603	0.60 579	0.44 626	0.11 525	0.09 537	0.11 525	0.11 543	0.15 599	0.13 568

SGM-ForestM	1.36 728	0.28 634	0.79 637	0.26 585	0.16 516	2.26 742	1.00 739	1.42 733	1.46 740	2.38 751	2.05 739	5.95 754	2.66 748	2.95 744	2.46 745	0.17 654	0.18 678	0.18 656	0.18 665	0.15 599	0.18 640

DStereoFS	0.84 712	0.66 716	0.80 640	0.53 713	0.50 712	1.23 725	0.55 708	0.94 722	1.32 734	0.89 705	1.32 716	1.04 711	2.32 746	1.29 722	1.14 712	0.31 705	0.35 716	0.30 698	0.39 714	0.34 699	0.60 725

FINET	0.34 599	0.27 631	0.80 640	0.24 509	0.24 655	0.36 574	0.34 650	0.54 601	0.72 685	0.39 587	0.47 585	0.32 477	0.30 556	0.51 524	0.32 565	0.19 671	0.17 672	0.13 586	0.12 582	0.18 638	0.16 614

SAMSARA	0.56 683	0.39 681	0.80 640	0.60 716	0.46 708	1.00 715	1.23 747	0.67 693	0.68 678	0.71 693	0.54 621	0.89 704	0.57 680	0.81 669	0.62 667	0.19 671	0.22 694	0.18 656	0.18 665	0.27 687	0.25 688

zero-FE	0.16 241	0.08 44	0.81 643	0.19 180	0.18 563	0.12 28	0.15 181	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 647	0.06 160

fast-acv-ft	0.31 571	0.20 564	0.81 643	0.24 509	0.18 563	0.46 634	0.27 589	0.41 438	0.49 606	0.39 587	0.55 626	0.49 616	0.35 599	0.37 464	0.38 592	0.11 525	0.11 598	0.11 525	0.12 582	0.12 548	0.09 423

edge stereo	0.39 631	0.22 594	0.81 643	0.27 613	0.22 634	0.37 581	0.24 550	0.56 627	0.54 637	0.53 668	0.60 646	0.71 693	0.50 667	0.78 659	0.40 607	0.16 642	0.14 641	0.19 665	0.14 626	0.16 607	0.17 627

SHD	0.42 643	0.27 631	0.81 643	0.31 657	0.25 663	0.42 615	0.22 501	0.66 688	0.94 720	0.63 683	0.60 646	0.59 659	0.47 658	0.59 575	0.58 659	0.15 626	0.13 630	0.16 641	0.16 648	0.20 656	0.22 674

MonStereo1	0.93 717	0.56 708	0.82 647	0.69 720	0.58 719	1.37 732	0.35 654	0.94 722	1.25 732	0.93 710	1.90 735	1.52 725	2.10 743	1.27 720	0.77 685	0.69 726	0.33 714	0.75 727	0.47 720	0.70 725	0.57 721

z-ln-s-r	0.32 580	0.21 579	0.82 647	0.23 451	0.14 419	0.30 497	0.26 582	0.43 466	0.50 614	0.32 479	0.60 646	0.39 543	0.29 541	0.73 636	0.66 676	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.08 348

SDNR	0.42 643	0.21 579	0.82 647	0.21 316	0.18 563	1.27 727	0.17 287	0.50 542	0.49 606	0.42 616	0.81 686	0.38 531	0.27 509	1.19 713	0.38 592	0.23 679	0.24 701	0.17 647	0.13 611	0.17 624	0.20 659

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 433	0.13 377	0.83 650	0.20 257	0.21 617	0.23 358	0.17 287	0.48 521	0.27 317	0.23 317	0.29 359	0.39 543	0.23 439	0.25 323	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.11 543	0.11 507	0.10 483

XX-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.83 650	0.26 585	0.17 541	0.23 358	0.13 89	0.40 423	0.18 142	0.20 284	0.41 513	0.31 467	0.10 95	0.32 427	0.12 131	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

FADNet_RVC	0.30 564	0.28 634	0.83 650	0.23 451	0.15 483	0.30 497	0.17 287	0.49 531	0.37 463	0.30 439	0.38 479	0.30 457	0.27 509	0.52 530	0.31 559	0.14 611	0.14 641	0.14 613	0.16 648	0.21 659	0.23 681

PA-Net	0.37 619	0.28 634	0.83 650	0.31 657	0.28 676	0.39 598	0.42 684	0.51 560	0.55 643	0.34 514	0.42 530	0.41 565	0.36 603	0.79 661	0.49 640	0.12 565	0.23 699	0.16 641	0.23 685	0.12 548	0.18 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 697	0.49 699	0.83 650	0.48 704	0.40 699	0.51 656	0.46 693	0.70 699	0.77 692	0.84 703	1.72 732	1.02 710	0.83 711	1.23 717	0.79 688	0.32 706	0.38 718	0.40 710	0.46 718	0.36 702	0.41 709
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	0.91 715	0.86 725	0.84 655	0.97 731	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 705	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 730	0.60 725

IMH-64	0.91 715	0.86 725	0.84 655	0.97 731	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 705	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 730	0.60 725

PVD	0.58 687	0.34 665	0.84 655	0.39 692	0.31 689	0.59 676	0.47 697	0.80 712	1.25 732	0.92 708	1.09 706	0.79 697	0.82 710	0.85 675	0.76 682	0.21 676	0.18 678	0.22 677	0.18 665	0.27 687	0.35 704

ELAS	0.74 706	0.36 670	0.85 658	0.36 682	0.33 691	1.36 731	0.77 727	0.93 721	0.92 714	1.41 732	1.53 726	1.16 716	1.17 725	0.95 695	1.03 704	0.26 691	0.25 703	0.28 692	0.28 703	0.31 695	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 676	0.50 700	0.86 659	0.39 692	0.24 655	0.84 706	0.55 708	0.56 627	0.62 664	0.60 678	0.68 668	0.62 668	0.42 641	1.13 711	0.43 621	0.23 679	0.27 705	0.27 684	0.35 707	0.25 675	0.29 695

G-Net	0.46 659	0.25 613	0.86 659	0.34 671	0.28 676	0.90 711	0.35 654	0.47 508	0.45 562	0.68 690	1.22 712	0.64 678	0.60 684	0.61 586	0.57 654	0.16 642	0.14 641	0.17 647	0.13 611	0.22 666	0.19 647

otaku	0.57 686	0.62 713	0.87 661	0.63 718	0.44 706	0.73 694	0.37 663	0.65 682	0.66 672	0.51 656	0.75 679	0.66 683	0.45 649	0.69 621	0.46 635	0.53 716	0.34 715	0.55 718	0.35 707	0.60 716	0.45 711

GASNet	0.36 609	0.46 691	0.88 662	0.34 671	0.23 647	0.35 567	0.22 501	0.60 661	0.53 632	0.40 597	0.37 464	0.45 594	0.30 556	0.79 661	0.35 581	0.15 626	0.10 572	0.14 613	0.14 626	0.22 666	0.12 548

GwcNet	0.35 604	0.23 604	0.88 662	0.25 550	0.24 655	0.48 647	0.27 589	0.55 611	0.57 649	0.38 571	0.52 611	0.51 628	0.32 581	0.60 579	0.41 616	0.13 586	0.11 598	0.12 564	0.11 543	0.13 566	0.14 592

ADCRef	0.38 626	0.24 608	0.88 662	0.26 585	0.21 617	0.49 652	0.27 589	0.52 579	0.48 597	0.50 651	0.58 638	0.35 510	0.47 658	0.48 510	1.29 724	0.09 422	0.08 498	0.12 564	0.12 582	0.11 507	0.11 524

PASM	0.45 657	0.35 667	0.90 665	0.35 680	0.33 691	0.39 598	0.38 669	0.50 542	0.61 662	0.52 662	0.51 603	0.62 668	0.45 649	0.93 690	0.48 638	0.26 691	0.29 709	0.29 696	0.33 705	0.29 693	0.26 690

Wz-Net-LNSev	0.34 599	0.29 642	0.91 666	0.26 585	0.21 617	0.47 641	0.31 628	0.54 601	0.54 637	0.44 629	0.52 611	0.50 624	0.35 599	0.39 475	0.39 600	0.11 525	0.11 598	0.10 466	0.09 454	0.14 584	0.13 568

DGSMNet	0.61 692	0.29 642	0.91 666	0.51 709	0.70 726	0.62 682	1.38 748	0.59 652	0.55 643	0.37 556	0.61 653	0.52 634	0.33 584	0.65 610	0.43 621	0.53 716	0.60 742	0.67 723	0.61 733	0.63 718	0.61 729

WAO-6	1.07 724	0.93 731	0.92 668	0.96 730	0.78 731	1.28 728	0.75 724	1.34 730	2.00 745	1.02 718	1.54 727	1.59 726	1.22 727	1.31 723	1.14 712	0.78 732	0.55 738	1.02 738	0.75 741	0.83 729	0.69 732

Ntro	0.58 687	0.64 714	0.92 668	0.66 719	0.50 712	0.77 699	0.36 659	0.66 688	0.70 682	0.50 651	0.59 641	0.65 679	0.51 670	0.75 645	0.45 629	0.56 720	0.32 713	0.56 721	0.34 706	0.63 718	0.46 714

NoBS	0.13 143	0.08 44	0.93 670	0.18 115	0.09 63	0.10 18	0.14 125	0.09 1	0.09 2	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.05 37

WAO-7	1.01 720	0.89 728	0.93 670	0.83 728	0.66 725	1.18 721	0.81 731	1.40 732	1.57 741	1.11 722	1.76 734	1.45 723	1.19 726	1.50 728	1.14 712	0.61 723	0.62 745	0.70 724	0.68 736	0.66 723	0.60 725

FADNet-RVC-Resample	0.29 556	0.25 613	0.93 670	0.26 585	0.16 516	0.32 527	0.21 471	0.47 508	0.39 488	0.35 531	0.38 479	0.33 486	0.27 509	0.53 537	0.24 495	0.10 477	0.10 572	0.14 613	0.13 611	0.13 566	0.16 614

DPSNet	0.47 662	0.24 608	0.93 670	0.27 613	0.20 609	0.75 698	0.57 710	0.84 717	0.79 694	0.47 644	0.51 603	0.60 662	0.69 699	0.87 678	0.71 680	0.16 642	0.13 630	0.12 564	0.10 502	0.25 675	0.21 668

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 492	0.14 431	0.95 674	0.21 316	0.27 671	0.20 266	0.19 387	0.48 521	0.25 294	0.26 355	0.55 626	0.34 496	0.18 370	0.25 323	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.12 582	0.12 548	0.12 548

MDST_ROB	0.48 665	0.14 431	0.95 674	0.30 651	0.21 617	1.33 730	0.32 636	0.77 707	0.56 646	1.06 719	0.71 673	0.49 616	0.35 599	1.26 719	0.38 592	0.13 586	0.11 598	0.16 641	0.13 611	0.12 548	0.12 548

XQC	0.43 648	0.37 675	0.96 676	0.34 671	0.25 663	0.53 666	0.34 650	0.60 661	0.73 688	0.51 656	0.46 578	0.57 654	0.47 658	0.70 624	0.72 681	0.17 654	0.12 618	0.18 656	0.15 636	0.25 675	0.23 681

SANet	0.53 681	0.28 634	0.96 676	0.26 585	0.15 483	0.69 690	0.44 689	0.67 693	1.34 735	0.67 689	0.98 703	0.94 705	0.71 701	0.89 683	0.76 682	0.14 611	0.12 618	0.12 564	0.11 543	0.17 624	0.16 614

SPS-STEREO	0.69 699	0.61 712	0.98 678	0.52 712	0.57 718	0.74 695	0.50 704	0.78 708	0.62 664	0.95 713	0.86 692	0.94 705	0.70 700	1.01 702	0.87 694	0.58 722	0.51 732	0.50 715	0.50 723	0.55 713	0.58 722
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 702	0.76 721	0.99 679	0.62 717	0.70 726	0.77 699	0.67 717	0.75 705	0.83 701	0.78 701	0.86 692	0.69 690	0.78 705	0.71 628	0.61 665	0.66 725	0.59 741	0.61 722	0.58 732	0.68 724	0.71 733

IMH	1.05 723	0.95 732	1.00 680	1.01 733	0.78 731	1.11 718	0.68 718	1.38 731	1.43 738	1.00 716	1.72 732	1.43 722	1.14 722	1.73 734	0.89 696	1.09 743	0.55 738	0.99 736	0.57 731	0.87 732	0.62 731

ADCL	0.47 662	0.22 594	1.00 680	0.27 613	0.19 590	0.74 695	0.64 716	0.54 601	0.69 680	0.56 673	0.71 673	0.55 645	0.60 684	0.60 579	1.43 726	0.11 525	0.09 537	0.13 586	0.13 611	0.14 584	0.14 592

ELAS_RVC	0.74 706	0.36 670	1.00 680	0.37 688	0.33 691	0.88 709	0.93 736	0.83 716	1.08 727	1.35 728	1.33 718	1.24 717	1.33 733	1.06 706	0.95 700	0.27 696	0.25 703	0.29 696	0.27 700	0.30 694	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 702	0.89 728	1.02 683	0.82 726	0.63 723	0.78 702	0.52 705	0.81 714	0.93 718	0.60 678	0.79 684	0.80 698	0.60 684	0.80 665	0.57 654	0.78 732	0.55 738	0.78 729	0.49 721	0.76 728	0.58 722

Consistency-Raft	0.55 682	0.48 695	1.02 683	0.45 700	0.49 711	0.49 652	0.47 697	0.72 702	0.72 685	0.45 633	0.82 688	0.47 604	0.60 684	0.50 519	0.63 670	0.39 714	0.39 719	0.44 712	0.51 724	0.52 711	0.37 705

iinet-f	0.30 564	0.18 534	1.03 685	0.20 257	0.15 483	0.44 626	0.22 501	0.45 487	0.37 463	0.35 531	0.44 555	0.41 565	0.34 593	0.34 441	0.40 607	0.10 477	0.09 537	0.08 280	0.08 343	0.13 566	0.11 524

S-Stereo	0.38 626	0.20 564	1.05 686	0.27 613	0.22 634	0.38 589	0.32 636	0.55 611	0.66 672	0.39 587	0.59 641	0.49 616	0.41 632	0.75 645	0.40 607	0.12 565	0.15 657	0.13 586	0.13 611	0.16 607	0.21 668

w-ln-seven-2	0.36 609	0.29 642	1.06 687	0.27 613	0.18 563	0.37 581	0.30 623	0.50 542	0.54 637	0.45 633	0.55 626	0.45 594	0.41 632	0.62 594	0.49 640	0.10 477	0.10 572	0.12 564	0.11 543	0.14 584	0.11 524

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 698	0.64 714	1.06 687	0.45 700	0.27 671	1.40 734	0.58 711	0.78 708	0.92 714	0.84 703	0.86 692	0.88 703	0.68 698	1.33 724	0.68 678	0.37 712	0.29 709	0.34 705	0.36 710	0.43 706	0.37 705

DStereoSA	0.81 711	0.37 675	1.08 689	0.51 709	0.65 724	0.67 687	1.44 749	0.74 704	1.06 725	0.54 670	1.67 731	0.49 616	1.78 739	0.96 696	1.69 733	0.28 699	0.43 722	0.27 684	0.51 724	0.40 705	0.58 722

z-mn7	0.44 654	0.40 682	1.09 690	0.25 550	0.18 563	0.61 680	0.34 650	0.56 627	0.93 718	0.43 622	0.96 700	0.53 639	0.39 623	0.94 692	0.59 660	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.14 584	0.13 568

WAO-8	1.46 733	1.10 737	1.09 690	1.10 737	0.84 735	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 753	1.44 736	2.21 741	2.15 735	1.43 735	3.17 745	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 734	0.71 733

Venus	1.46 733	1.10 737	1.09 690	1.10 737	0.84 735	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 753	1.44 736	2.21 741	2.15 735	1.43 735	3.17 745	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 734	0.71 733

aanetorigin	0.39 631	0.29 642	1.09 690	0.24 509	0.19 590	0.28 456	0.37 663	0.33 322	0.47 585	0.94 711	0.82 688	0.52 634	0.54 673	0.49 515	0.50 646	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.16 607	0.15 605

AnyNet_C32	0.51 676	0.40 682	1.10 694	0.29 639	0.28 676	0.59 676	0.58 711	0.54 601	0.60 658	0.62 681	0.66 664	0.54 643	0.54 673	0.78 659	1.74 735	0.15 626	0.14 641	0.15 629	0.17 658	0.20 656	0.20 659

ADCMid	0.49 668	0.34 665	1.13 695	0.26 585	0.21 617	0.51 656	0.37 663	0.57 637	0.54 637	0.75 698	0.66 664	0.62 668	0.64 695	0.64 603	1.68 731	0.13 586	0.12 618	0.17 647	0.17 658	0.20 656	0.17 627

GCAPDPT-zeroshot	0.20 358	0.08 44	1.14 696	0.29 639	0.43 703	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.14 178	0.17 201	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

ADCP+	0.45 657	0.24 608	1.15 697	0.25 550	0.22 634	0.56 669	0.39 674	0.54 601	0.51 618	0.44 629	0.51 603	0.46 602	0.52 672	0.56 558	1.89 738	0.10 477	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.14 584	0.13 568

w-ln-seven	0.42 643	0.30 649	1.18 698	0.26 585	0.22 634	0.58 673	0.31 628	0.62 673	0.81 696	0.58 676	0.61 653	0.53 639	0.36 603	0.57 562	0.65 675	0.11 525	0.10 572	0.13 586	0.12 582	0.15 599	0.13 568

MFN_U_SF_RVC	0.56 683	0.51 702	1.19 699	0.38 690	0.22 634	0.69 690	0.27 589	0.80 712	0.67 675	0.73 694	0.74 678	0.87 701	0.61 693	0.81 669	0.76 682	0.29 702	0.27 705	0.32 701	0.37 711	0.32 698	0.31 699

TorneroNet-64	1.43 731	1.03 734	1.20 700	1.10 737	0.86 737	2.26 742	0.73 722	1.84 741	3.84 755	1.25 725	2.25 743	2.69 743	1.42 734	1.76 736	1.43 726	0.76 731	0.50 730	1.09 739	0.66 735	1.23 744	0.76 738

GCAP-BAT	0.21 379	0.08 44	1.22 701	0.29 639	0.43 703	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.14 178	0.17 201	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

ktn	1.77 739	1.36 744	1.22 701	1.43 745	1.14 742	1.52 735	1.08 742	1.51 738	3.96 756	2.77 754	4.69 755	3.35 746	1.46 737	1.69 733	1.25 722	1.43 748	0.77 752	1.45 747	0.99 747	1.32 747	0.96 742

TorneroNet	2.22 741	1.08 736	1.24 703	1.14 741	0.90 738	5.58 750	0.80 729	2.12 746	8.69 762	2.58 752	5.42 757	3.88 748	1.97 741	1.78 738	1.87 737	0.86 736	0.54 737	1.15 743	0.74 740	1.23 744	0.85 741

ACVNet_2	0.89 714	0.87 727	1.25 704	0.82 726	0.62 722	0.97 714	0.62 715	1.14 727	1.42 737	1.00 716	1.40 719	1.47 724	0.84 712	1.11 708	0.66 676	0.61 723	0.43 722	0.78 729	0.49 721	0.75 727	0.52 717

pcwnet_v2	0.32 580	0.15 470	1.26 705	0.23 451	0.18 563	0.32 527	0.18 338	0.59 652	0.60 658	0.36 548	0.45 568	0.35 510	0.29 541	0.36 461	0.25 505	0.14 611	0.11 598	0.12 564	0.11 543	0.14 584	0.15 605

Wz-Net-SNSev	0.43 648	0.41 686	1.27 706	0.30 651	0.21 617	0.44 626	0.41 681	0.61 665	0.65 670	0.46 637	0.65 662	0.62 668	0.39 623	0.74 644	0.59 660	0.12 565	0.11 598	0.12 564	0.13 611	0.16 607	0.14 592

LVE	1.13 725	1.02 733	1.28 707	1.01 733	0.80 734	1.29 729	0.81 731	1.47 735	1.96 743	1.07 720	1.90 735	1.90 731	1.01 721	1.48 727	0.91 697	0.93 740	0.61 744	0.94 733	0.69 737	0.87 732	0.75 737

DeepPrunerF	0.44 654	0.29 642	1.29 708	0.33 669	0.30 686	0.35 567	0.36 659	0.62 673	1.15 731	0.40 597	0.44 555	0.39 543	0.41 632	0.80 665	0.52 649	0.18 665	0.14 641	0.23 678	0.21 674	0.17 624	0.17 627

SGM+DAISY	0.87 713	0.66 716	1.30 709	0.51 709	0.60 720	1.03 716	0.84 733	0.76 706	0.73 688	1.39 730	1.51 725	1.31 720	1.22 727	1.11 708	1.08 707	0.57 721	0.53 735	0.51 717	0.51 724	0.54 712	0.61 729

ACVNet-4b	0.72 702	0.81 723	1.33 710	0.72 722	0.50 712	0.80 704	0.31 628	0.71 701	0.80 695	0.50 651	0.72 677	0.95 707	0.43 645	0.96 696	1.20 720	1.13 746	0.21 690	0.76 728	0.45 717	0.65 721	0.46 714

ADCS	0.58 687	0.40 682	1.35 711	0.29 639	0.24 655	0.55 668	0.45 690	0.67 693	0.83 701	0.76 699	0.71 673	0.68 688	0.60 684	0.76 651	2.23 743	0.16 642	0.16 665	0.16 641	0.17 658	0.22 666	0.22 674

ACVNet_1	0.72 702	0.81 723	1.37 712	0.72 722	0.53 716	0.77 699	0.42 684	0.85 720	0.90 708	0.74 697	0.75 679	1.32 721	0.72 702	1.02 703	0.55 653	0.54 718	0.31 712	0.71 725	0.35 707	0.64 720	0.45 711

zh-sn7	0.48 665	0.51 702	1.43 713	0.29 639	0.20 609	0.47 641	0.39 674	0.57 637	0.62 664	0.52 662	0.81 686	0.52 634	0.56 677	1.05 705	0.87 694	0.12 565	0.13 630	0.13 586	0.13 611	0.17 624	0.16 614

zh-mn7	0.46 659	0.45 690	1.48 714	0.25 550	0.19 590	0.44 626	0.29 612	0.56 627	0.82 697	0.65 687	0.96 700	0.49 616	0.38 616	0.88 681	0.63 670	0.12 565	0.10 572	0.11 525	0.11 543	0.13 566	0.14 592

notaker	1.45 732	1.34 743	1.48 714	1.40 744	1.07 741	1.18 721	0.85 734	1.48 736	1.40 736	1.51 741	3.46 753	2.40 740	1.81 740	1.76 736	1.45 729	1.11 744	0.69 750	1.38 746	0.87 744	1.31 746	0.97 744

Dean	1.17 727	1.04 735	1.49 716	1.03 735	0.78 731	1.20 724	0.77 727	1.48 736	1.96 743	1.28 726	1.99 738	2.15 735	1.14 722	1.25 718	1.00 703	0.81 734	0.60 742	1.01 737	0.69 737	0.92 736	0.74 736

zzzzzzz1	0.28 543	0.51 702	1.51 717	0.24 509	0.16 516	0.22 333	0.21 471	0.39 409	0.34 422	0.22 308	0.25 316	0.26 402	0.21 407	0.34 441	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.08 348

AANet	0.49 668	0.42 688	1.56 718	0.22 390	0.19 590	0.39 598	0.25 568	0.52 579	0.92 714	0.92 708	0.93 698	0.84 700	0.67 696	0.59 575	0.59 660	0.15 626	0.11 598	0.13 586	0.12 582	0.18 638	0.16 614

DispFullNet	0.66 696	0.89 728	1.59 719	0.77 724	1.21 743	0.51 656	0.23 528	0.59 652	0.72 685	0.69 692	0.61 653	0.69 690	0.91 716	0.79 661	0.48 638	0.27 696	0.12 618	0.73 726	0.30 704	0.65 721	0.40 708

KSHMR	1.89 740	1.36 744	1.60 720	1.47 746	1.22 744	1.38 733	1.06 741	1.79 740	5.97 759	1.42 734	5.65 758	2.98 745	1.14 722	2.23 742	1.20 720	1.27 747	1.12 754	1.46 748	1.10 749	1.32 747	1.15 747

ADCPNet	0.48 665	0.29 642	1.60 720	0.27 613	0.23 647	0.70 693	0.38 669	0.53 591	0.51 618	0.51 656	0.59 641	0.67 684	0.56 677	0.60 579	1.14 712	0.15 626	0.18 678	0.14 613	0.23 685	0.19 647	0.19 647

noway7	0.27 522	0.51 702	1.61 722	0.24 509	0.12 283	0.22 333	0.18 338	0.44 474	0.31 386	0.21 298	0.22 279	0.24 368	0.20 397	0.20 220	0.21 439	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

Wz-Net-TNSev	0.51 676	0.58 709	1.61 722	0.25 550	0.21 617	0.65 684	0.45 690	0.63 680	0.69 680	0.51 656	0.54 621	0.71 693	0.60 684	1.00 701	0.77 685	0.15 626	0.15 657	0.13 586	0.15 636	0.21 659	0.20 659

PWCK	1.00 718	1.17 740	1.70 724	0.91 729	0.41 700	1.19 723	0.92 735	1.10 725	1.14 730	1.16 724	1.14 709	1.25 718	0.88 715	1.75 735	1.04 706	0.87 737	0.50 730	0.87 732	0.53 727	0.96 737	0.52 717

Selective-IGEV-i16pc	0.33 590	0.10 157	1.71 725	0.21 316	0.14 419	0.74 695	0.31 628	0.42 452	0.41 518	0.21 298	0.32 400	0.26 402	0.14 262	0.71 628	0.19 389	0.14 611	0.10 572	0.08 280	0.09 454	0.11 507	0.11 524

WZ-Net	0.52 680	0.38 680	1.90 726	0.30 651	0.24 655	0.57 672	0.48 701	0.62 673	0.78 693	0.50 651	0.71 673	0.68 688	0.54 673	0.98 700	0.84 691	0.13 586	0.10 572	0.11 525	0.12 582	0.19 647	0.20 659

MSAF-DinoV2	0.76 708	0.44 689	1.98 727	0.49 707	0.16 516	0.58 673	0.31 628	0.81 714	0.83 701	0.41 606	0.52 611	0.98 709	0.58 681	4.97 758	1.03 704	0.11 525	0.07 406	0.10 466	0.24 687	0.27 687	0.26 690

MADNet++	2.26 742	1.80 747	2.06 728	2.13 750	1.97 748	2.61 744	1.79 752	2.38 748	2.16 746	2.75 753	2.65 750	2.38 739	2.43 747	3.17 745	3.21 747	2.17 756	1.95 758	1.94 752	1.63 751	2.06 750	2.01 751

Selective-IGEV-i16pb	0.39 631	0.12 304	2.18 729	0.21 316	0.15 483	0.68 689	0.32 636	0.56 627	0.57 649	0.25 342	0.44 555	0.33 486	0.21 407	0.80 665	0.25 505	0.14 611	0.10 572	0.09 383	0.10 502	0.12 548	0.13 568

SuperB	0.49 668	0.28 634	2.23 730	0.23 451	0.15 483	0.41 608	0.32 636	0.47 508	0.82 697	0.43 622	0.50 597	0.33 486	0.45 649	0.68 619	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.98 738	0.14 592

HanzoNet	2.97 745	1.69 746	2.29 731	1.74 747	1.33 745	1.53 736	1.03 740	1.99 744	2.64 748	5.51 759	5.16 756	5.90 753	6.82 761	4.32 756	3.29 748	3.16 759	2.02 760	1.92 750	2.87 762	2.24 751	1.89 750

JetBlue	1.14 726	0.76 721	2.36 732	0.59 715	0.75 728	3.04 745	1.78 751	1.11 726	0.90 708	0.94 711	1.10 707	1.66 728	1.28 731	2.09 739	1.72 734	0.43 715	0.36 717	0.38 707	0.38 713	0.58 715	0.56 719

UNDER WATER	1.59 736	1.22 742	2.36 732	1.38 743	1.03 740	1.67 737	1.10 743	1.54 739	3.63 751	1.44 736	1.47 723	2.85 744	2.25 745	1.67 732	1.94 740	1.06 742	0.62 745	1.31 745	0.93 746	1.21 743	1.02 745

EDNetEfficient	0.63 693	0.37 675	2.40 734	0.26 585	0.25 663	0.38 589	0.49 703	0.41 438	1.06 725	1.38 729	0.87 695	0.62 668	0.95 717	0.65 610	1.65 730	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.11 543	0.19 647	0.17 627

UNDER WATER-64	1.55 735	1.19 741	2.52 735	1.31 742	0.95 739	2.12 740	1.21 746	1.45 734	3.19 749	1.43 735	1.32 716	2.64 742	2.04 742	1.63 731	1.83 736	1.11 744	0.67 749	1.28 744	0.92 745	1.19 741	1.02 745

LSM	1.64 737	0.40 682	2.56 736	2.02 748	17.61 770	0.51 656	0.52 705	0.61 665	0.76 690	0.82 702	1.11 708	0.63 676	0.54 673	0.75 645	0.49 640	0.16 642	0.24 701	0.18 656	0.21 674	0.25 675	2.42 752

AnyNet_C01	0.65 695	0.58 709	2.60 737	0.32 663	0.26 667	0.88 709	0.61 714	0.63 680	0.62 664	0.68 690	0.96 700	0.76 696	0.60 684	0.96 696	1.43 726	0.16 642	0.16 665	0.17 647	0.17 658	0.23 669	0.23 681

LE_ROB	1.76 738	0.20 564	2.68 738	0.48 704	0.52 715	0.78 702	0.96 737	0.84 717	6.61 760	7.40 763	2.08 740	2.08 733	4.83 756	1.27 720	3.79 750	0.10 477	0.08 498	0.12 564	0.11 543	0.11 507	0.10 483

psmorigin	0.50 672	0.25 613	3.03 739	0.24 509	0.19 590	0.38 589	0.22 501	0.50 542	0.44 550	0.64 685	0.68 668	0.71 693	0.51 670	0.85 675	0.45 629	0.14 611	0.17 672	0.13 586	0.14 626	0.16 607	0.21 668

light-stereo	2.37 744	0.69 718	3.61 740	3.84 752	3.41 749	4.04 746	0.31 628	2.13 747	1.45 739	3.61 755	6.33 759	6.90 762	0.63 694	4.83 757	1.28 723	0.71 728	0.74 751	0.32 701	0.39 714	1.20 742	0.96 742

tt	4.71 754	0.10 157	3.94 741	2.06 749	1.53 747	10.14 763	16.88 766	9.27 766	4.98 757	1.39 730	1.02 704	4.68 749	4.90 757	3.35 748	5.86 761	5.76 764	9.15 772	2.24 760	2.53 760	3.10 752	1.32 749

Selective-IGEV-i16pa	30.47 786	41.93 791	4.02 742	0.49 707	0.37 696	96.94 792	0.74 723	60.26 793	58.76 792	17.24 774	64.39 791	38.26 792	49.53 792	106.11 793	26.15 778	19.96 784	3.42 763	4.39 763	1.81 758	0.39 704	14.22 774

noway3	4.27 748	5.33 755	4.61 743	11.26 762	10.44 760	5.62 751	4.46 756	4.12 754	0.92 714	1.86 743	2.49 749	6.19 759	3.66 754	3.74 754	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.03 757	1.74 754	5.69 758	4.21 757

noway2	4.26 747	5.26 754	4.63 744	11.29 763	10.43 759	5.62 751	4.46 756	4.09 753	0.90 708	1.87 744	2.47 746	6.20 760	3.67 755	3.62 750	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.02 754	1.74 754	5.72 760	4.32 759

TCMNet-wrong-test	4.29 749	5.57 756	4.65 745	11.33 764	10.39 758	5.73 756	4.48 760	4.13 755	1.02 721	1.91 747	2.39 744	6.16 757	3.62 752	3.84 755	4.50 753	1.99 752	0.47 726	1.97 753	1.69 752	5.69 758	4.31 758

RTS	0.78 709	0.48 695	4.68 746	0.34 671	0.28 676	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 611	0.11 598	0.15 629	0.15 636	0.21 659	0.19 647

RTSA	0.78 709	0.48 695	4.68 746	0.34 671	0.28 676	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 611	0.11 598	0.15 629	0.15 636	0.21 659	0.19 647

MADNet+	1.01 720	1.16 739	4.72 748	0.70 721	0.47 709	1.24 726	0.96 737	0.97 724	0.89 706	0.65 687	0.77 682	0.87 701	0.85 714	2.09 739	1.68 731	0.38 713	0.39 719	0.31 700	0.27 700	0.43 706	0.39 707

noway4	4.32 752	5.81 759	4.75 749	11.39 767	10.47 763	5.70 755	4.50 761	4.14 756	0.90 708	1.83 742	2.44 745	6.16 757	3.63 753	3.66 753	4.60 758	2.00 755	0.47 726	2.03 757	1.73 753	5.80 763	4.40 762

Selective-IGEV-i1pa	5.57 756	7.99 761	4.76 750	0.80 725	0.45 707	12.99 764	3.60 755	9.25 765	7.43 761	6.97 761	9.87 765	8.94 763	7.26 762	14.66 774	5.65 760	3.55 760	1.08 753	1.93 751	0.72 739	0.73 726	2.79 754

noway1	4.31 750	5.77 757	4.81 751	11.37 765	10.45 761	5.64 753	4.46 756	4.20 757	0.90 708	1.87 744	2.48 748	6.11 755	3.60 750	3.65 751	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 761	4.37 760

zzzz4	4.31 750	5.77 757	4.85 752	11.37 765	10.45 761	5.64 753	4.46 756	4.20 757	0.91 713	1.87 744	2.47 746	6.11 755	3.60 750	3.65 751	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 761	4.37 760

USTest	6.88 757	5.23 753	5.63 753	7.22 756	7.29 753	14.34 766	22.76 767	8.48 763	9.32 763	5.42 758	6.39 760	6.29 761	6.64 759	6.92 761	8.62 764	1.94 749	3.29 762	2.16 759	2.55 761	3.85 754	3.29 755

JetRed	2.30 743	2.64 749	6.12 754	1.12 740	1.38 746	5.85 757	3.29 753	1.99 744	1.67 742	1.98 748	1.95 737	2.16 738	1.60 738	2.48 743	4.10 751	1.05 741	1.60 755	1.09 739	1.01 748	1.67 749	1.28 748

PML	16.10 771	12.82 772	6.78 755	5.23 753	7.76 754	33.92 778	66.56 788	5.30 760	10.28 764	26.12 787	68.59 792	20.51 775	13.49 774	10.06 765	6.78 763	5.96 765	2.00 759	6.04 770	2.18 759	8.96 768	2.60 753

DPSimNet_ROB	4.34 753	4.23 750	6.89 756	3.67 751	3.68 750	4.75 747	5.21 762	2.67 750	3.68 752	5.82 760	3.95 754	5.57 750	6.72 760	3.46 749	4.48 752	4.05 763	2.88 761	4.68 764	3.12 764	3.69 753	3.62 756

LRCNet_RVC	10.90 765	14.34 773	9.35 757	15.35 768	8.04 755	1.08 717	0.34 650	8.78 764	0.70 682	12.63 773	16.05 773	9.85 764	6.54 758	8.57 764	6.34 762	20.27 785	5.40 764	23.70 785	21.88 786	14.87 772	13.83 773

iinet-test	10.78 763	9.29 762	9.70 758	10.48 757	10.68 764	17.98 771	25.98 773	12.57 770	13.39 769	9.64 768	10.10 766	10.06 765	10.61 767	11.22 770	12.70 767	6.40 766	7.74 767	5.68 766	6.69 765	7.47 764	7.30 763

IINet	10.78 763	9.29 762	9.70 758	10.48 757	10.68 764	17.98 771	25.98 773	12.57 770	13.39 769	9.64 768	10.10 766	10.06 765	10.61 767	11.22 770	12.70 767	6.40 766	7.74 767	5.68 766	6.69 765	7.47 764	7.30 763

Anonymous_1	16.62 772	9.35 764	9.84 760	10.66 759	14.64 768	18.66 773	27.12 775	12.64 772	13.51 773	10.76 772	10.30 768	10.13 767	10.60 766	11.06 769	12.74 769	15.87 781	7.74 767	16.92 779	43.48 789	58.66 792	7.68 767

RSGM-EC	29.65 784	17.75 774	10.04 761	35.31 785	33.15 785	26.42 776	46.65 778	19.89 777	17.74 777	18.92 776	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 785

acva	29.65 784	17.75 774	10.04 761	35.31 785	33.15 785	26.42 776	46.65 778	19.89 777	17.74 777	18.92 776	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 785

xxxxx1	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

tt_ll	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

ff	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

DPSM_ROB	11.49 766	9.87 768	10.35 766	11.13 760	11.31 766	19.11 774	27.51 776	13.37 773	14.21 774	10.31 770	11.06 771	10.96 771	11.27 772	11.96 772	13.59 770	6.78 768	8.19 770	6.03 768	7.09 767	7.93 766	7.73 768

DPSM	11.49 766	9.87 768	10.35 766	11.13 760	11.31 766	19.11 774	27.51 776	13.37 773	14.21 774	10.31 770	11.06 771	10.96 771	11.27 772	11.96 772	13.59 770	6.78 768	8.19 770	6.03 768	7.09 767	7.93 766	7.73 768

DGTPSM_ROB	8.34 759	5.10 751	10.37 768	5.31 754	10.18 756	8.33 759	23.60 771	6.06 761	13.41 771	4.90 756	10.87 769	5.65 751	10.44 764	6.17 759	12.59 765	3.74 761	7.55 765	3.69 761	7.26 769	4.14 755	7.46 765

DPSMNet_ROB	8.40 760	5.11 752	10.49 769	5.58 755	10.25 757	8.34 760	23.62 772	6.07 762	13.45 772	4.93 757	10.88 770	5.66 752	10.44 764	6.24 760	12.64 766	3.98 762	7.61 766	3.76 762	7.30 770	4.20 756	7.51 766

BEATNet-Init1	4.73 755	2.61 748	13.29 770	0.58 714	0.53 716	10.12 762	3.33 754	4.83 759	5.01 758	8.75 764	8.51 761	14.08 773	7.60 763	7.70 763	5.34 759	0.28 699	0.28 708	0.34 705	0.37 711	0.57 714	0.45 711

xyz-stereo	1.40 729	0.10 157	17.09 771	0.18 115	0.07 3	4.78 748	0.18 338	0.29 262	0.34 422	0.36 548	2.81 751	0.40 558	0.29 541	0.56 558	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.06 170	0.06 113	0.05 37

HaxPig	17.72 773	20.22 783	19.73 772	16.53 769	16.51 769	9.27 761	9.33 763	14.34 775	13.27 768	18.65 775	18.70 774	17.35 774	16.77 775	17.04 775	16.45 775	22.05 788	20.89 784	22.27 784	21.53 781	21.29 783	22.13 787

DLNR_Zeroshot_test	10.44 761	12.10 770	19.93 773	106.08 790	23.66 782	0.14 49	0.13 89	3.22 751	0.17 119	0.16 230	0.23 290	0.16 245	0.10 95	0.31 420	0.15 266	2.36 757	0.06 264	0.07 175	0.07 255	39.70 790	0.06 160

DLNR-FE	10.45 762	12.13 771	19.94 774	106.10 791	23.12 781	0.14 49	0.13 89	3.28 752	0.17 119	0.16 230	0.23 290	0.16 245	0.10 95	0.31 420	0.15 266	2.41 758	0.06 264	0.07 175	0.07 255	40.22 791	0.06 160

RAFT-FEzeroshot	23.10 775	19.88 778	20.56 775	22.49 775	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.28 773	15.96 775	15.54 777

RAFT-FE	23.10 775	19.88 778	20.56 775	22.49 775	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.28 773	15.96 775	15.54 777

CasAABBNet	23.10 775	19.86 776	20.64 777	22.47 774	22.73 775	38.41 782	55.50 784	26.89 783	28.70 783	20.61 783	22.15 780	22.08 782	22.75 781	23.99 777	27.36 781	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.27 772	15.95 773	15.53 776

FlowAnything	23.14 778	19.87 777	20.79 778	22.50 778	22.74 776	38.39 781	55.46 781	26.89 783	28.72 784	20.77 785	22.29 783	22.07 781	22.72 778	23.99 777	27.41 785	13.60 776	16.55 783	12.15 775	14.36 777	15.97 777	15.52 775

Selective-RAFT-Error	23.16 779	19.93 780	20.87 779	22.54 779	22.81 780	38.52 785	55.47 782	27.01 786	28.83 785	20.66 784	22.25 781	22.09 783	22.80 783	24.09 781	27.36 781	13.61 778	16.48 778	12.15 775	14.28 773	15.99 778	15.57 780

Hybrid-DGEV	23.16 779	19.94 781	20.96 780	22.49 775	22.75 777	38.51 784	55.52 787	27.09 787	28.90 787	20.58 780	22.25 781	22.00 778	22.80 783	24.11 782	27.33 780	13.60 776	16.47 777	12.14 771	14.30 776	15.95 773	15.54 777

LSM0	24.24 782	19.98 782	22.32 781	24.22 781	40.14 789	38.48 783	55.20 780	26.95 785	28.57 780	20.49 779	21.83 776	22.26 784	22.75 781	24.22 783	27.30 779	13.66 779	16.32 776	12.19 777	14.15 771	16.10 779	17.66 782

fast-reg	23.64 781	20.51 784	23.42 782	23.22 780	24.75 784	38.73 786	55.47 782	26.85 782	28.86 786	20.12 778	21.73 775	21.64 777	22.22 777	24.30 784	27.54 786	13.91 780	16.52 782	14.85 778	15.62 778	16.91 780	15.71 781

MEDIAN_ROB	21.21 774	24.62 787	23.47 783	19.58 770	19.65 774	13.22 765	10.96 764	17.88 776	17.00 776	22.14 786	22.02 777	20.86 776	20.36 776	21.06 776	19.71 776	25.63 789	24.13 785	26.21 786	25.20 787	25.17 786	25.38 790

AVERAGE_ROB	25.43 783	29.06 788	27.24 784	24.63 782	24.20 783	17.73 770	12.61 765	22.29 779	21.39 779	26.79 788	26.16 786	25.20 785	24.64 787	25.07 785	23.53 777	29.96 790	28.40 790	30.60 787	29.58 788	29.72 787	29.84 791

zzzzzz3	33.80 787	21.93 785	29.35 785	40.69 787	40.71 790	54.58 788	75.81 790	38.06 789	43.73 790	30.21 789	32.81 787	33.59 790	36.40 790	35.16 786	41.64 789	19.24 782	24.62 786	18.35 780	21.58 782	19.15 781	18.48 783

zzz1	33.83 788	21.95 786	29.58 786	40.69 787	40.71 790	54.57 787	75.77 789	38.08 790	43.79 791	30.23 790	32.84 788	33.61 791	36.40 790	35.19 787	41.64 789	19.25 783	24.62 786	18.36 781	21.58 782	19.16 782	18.49 784

zzzz2	34.86 789	30.12 789	31.42 787	34.23 783	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 786	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 788

noway5	34.86 789	30.12 789	31.42 787	34.23 783	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 786	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 788

coex-ft	3.44 746	0.73 720	48.55 789	0.24 509	0.19 590	0.50 655	0.43 686	0.47 508	2.40 747	7.03 762	1.20 711	0.97 708	2.23 744	0.73 636	1.92 739	0.12 565	0.15 657	0.14 613	0.12 582	0.21 659	0.43 710

test_example2	101.33 791	108.28 792	68.15 790	98.43 789	106.93 792	89.75 791	102.43 793	36.80 788	97.65 793	129.04 793	130.15 793	65.26 793	66.62 793	92.11 792	80.24 793	144.10 793	199.48 793	81.81 793	103.01 793	125.01 793	101.27 792

EDNetEfficientorigin	7.51 758	0.52 706	140.47 791	0.25 550	0.17 541	0.42 615	0.29 612	0.47 508	1.03 722	1.28 726	1.02 704	0.83 699	0.84 712	0.75 645	0.99 702	0.10 477	0.09 537	0.12 564	0.10 502	0.21 659	0.22 674

GS-Stereo							0.16 235	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

FSD					0.24 655	0.27 436	0.27 589	0.31 295	0.29 355	0.26 355	0.27 337	0.28 429	0.27 509	0.28 377	0.26 519	0.23 679	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.25 675

ccccc		256.29 793		354.40 792	364.36 793	149.10 793		152.89 794		153.93 794		164.00 794		268.02 794		390.55 794	349.22 794	244.59 794	219.82 794	412.30 794

ASD4		6.65 760

Low-res two-view benchmark