Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

over v1	0.11 53	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.10 6	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.14 258	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 43	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.11 1	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA_dic	0.09 1	0.12 300	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 32	0.08 18	0.15 80	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.05 37

over-6	0.12 90	0.13 373	0.19 111	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.11 28	0.26 202	0.16 84	0.10 44	0.10 44	0.10 66	0.13 221	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-8	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.20 253	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.10 6	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-9	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.19 176	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 80	0.11 13	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.12 8	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	0.16 115	0.15 177	0.17 32	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.12 140	0.08 18	0.15 80	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-34k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.19 176	0.07 3	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 104	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.14 11	0.13 33	0.11 71	0.09 17	0.10 66	0.10 91	0.16 111	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.17 115	0.13 143	0.15 157	0.16 241	0.13 221	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.15 157	0.17 253	0.12 170	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 184	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.16 226	0.16 178	0.18 266	0.13 221	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.13 86	0.17 32	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 53	0.08 44	0.23 176	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.20 80	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	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
BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 115	0.10 12	0.20 80	0.14 52	0.09 17	0.10 44	0.09 32	0.12 170	0.13 16	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.12 43	0.16 23	0.12 24	0.08 2	0.09 17	0.14 197	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	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
xyz-stereo	1.40 725	0.10 156	17.09 767	0.18 115	0.07 3	4.78 744	0.18 334	0.29 258	0.34 418	0.36 544	2.81 747	0.40 554	0.29 537	0.56 554	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.06 167	0.06 111	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

LG-G	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

SGD-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.07 3	0.17 156	0.13 86	0.18 45	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.11 52	0.08 311	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 140	0.37 671	0.36 349	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 91	0.20 216	0.10 7	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.24 669	0.05 37

trnet	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.15 7	0.07 3	0.21 296	0.12 43	0.24 158	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.15 219	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

s12784h	0.17 258	0.09 94	0.26 211	0.18 115	0.07 3	0.32 523	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.23 313	0.25 312	0.18 266	0.17 335	0.25 319	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 90	0.08 44	0.40 402	0.27 609	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.10 473	0.08 494	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 411	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.44 470	0.53 628	0.09 17	0.44 551	0.30 453	0.25 475	0.34 437	0.42 615	0.10 473	0.08 494	0.18 652	0.17 654	0.14 580	0.12 544

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 90	0.11 237	0.32 289	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.11 104	0.11 133	0.19 192	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 90	0.10 156	0.27 223	0.19 176	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.21 97	0.15 71	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 140	0.11 237	0.44 461	0.21 312	0.08 30	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.16 84	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.13 221	0.18 160	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 90	0.12 300	0.28 240	0.19 176	0.08 30	0.17 156	0.15 177	0.22 115	0.18 138	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 90	0.11 237	0.35 329	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.07 198	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.08 30	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.19 158	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.20 253	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.12 140	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 90	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.08 30	0.13 34	0.14 122	0.25 180	0.21 212	0.12 105	0.15 157	0.09 32	0.14 258	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.11 13	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 80	0.12 24	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 156

Replicate-Monster	0.12 90	0.10 156	0.32 289	0.16 26	0.08 30	0.17 156	0.10 12	0.22 115	0.19 158	0.11 71	0.10 44	0.10 66	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.08 344

depthmonostereo	0.14 183	0.09 94	0.19 111	0.19 176	0.08 30	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.23 257	0.16 226	0.18 220	0.14 197	0.17 335	0.19 192	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.05 37

3w_stereo	0.12 90	0.11 237	0.18 95	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.07 2	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.14 142	0.08 5	0.11 133	0.13 16	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 237	0.12 300	0.23 176	0.16 26	0.08 30	0.23 354	0.20 436	0.29 258	0.31 382	0.19 272	0.22 275	0.19 286	0.15 278	0.29 393	0.20 408	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.06 156

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 52	0.17 58	0.08 30	0.16 115	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 23	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 86	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	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 86	0.24 158	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WCG-NET	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.08 30	0.18 184	0.17 283	0.21 97	0.28 332	0.18 264	0.21 261	0.15 219	0.12 170	0.18 160	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 354	0.72 715	0.70 614	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 177	0.18 45	0.16 84	0.13 143	0.12 82	0.09 32	0.08 18	0.16 111	0.13 187	0.35 705	0.04 2	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.23 677

WCG-NET（raft）	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.17 58	0.08 30	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.26 302	0.18 264	0.19 229	0.20 301	0.12 170	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

CASnet	0.14 183	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.22 304	0.20 246	0.15 219	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.11 521	0.09 450	0.08 288	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 220	0.09 94	0.28 240	0.16 26	0.08 30	0.25 397	0.14 122	0.23 138	0.28 332	0.24 328	0.30 371	0.16 241	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

CREStereo	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.14 3	0.08 30	0.22 329	0.15 177	0.25 180	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.14 197	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156
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
HITNet	0.20 354	0.17 515	0.43 451	0.19 176	0.08 30	0.27 432	0.14 122	0.42 448	0.30 368	0.29 403	0.32 396	0.27 409	0.21 403	0.28 373	0.25 501	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156
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
MLCV	0.22 411	0.16 495	0.44 461	0.21 312	0.08 30	0.29 474	0.19 383	0.38 393	0.37 459	0.38 567	0.44 551	0.31 463	0.21 403	0.41 482	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

DNSM	0.28 539	0.28 630	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.13 163	0.11 133	0.75 641	0.63 666	0.08 311	0.13 626	0.06 58	0.05 78	1.14 736	0.81 736

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 140	0.11 237	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.19 59	0.17 115	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.08 344

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 231	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 231	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 102	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

SMOE	0.17 258	0.11 237	0.21 143	0.20 253	0.09 63	0.26 421	0.21 467	0.30 279	0.23 257	0.21 294	0.27 333	0.21 315	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.12 560	0.07 252	0.11 503	0.07 256

depth_test_26	0.11 53	0.07 4	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.12 105	0.16 178	0.11 104	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

LGCAT	0.11 53	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 43	0.13 9	0.10 6	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.12 128	0.11 521	0.11 594	0.05 1	0.06 167	0.05 7	0.12 544

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.05 78	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 43	0.17 32	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	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 43	0.14 11	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.16 23	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	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 69	0.14 122	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

TS12	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.14 174	0.19 229	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.11 57	0.09 32	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 90	0.13 373	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.09 32	0.13 221	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

aanet-new-32k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 53	0.10 156	0.26 211	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 122	0.20 80	0.13 33	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 90	0.12 300	0.27 223	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 90	0.11 237	0.23 176	0.22 386	0.09 63	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.19 158	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.13 221	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.04 2	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 90	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.15 177	0.26 202	0.20 190	0.11 71	0.12 82	0.10 66	0.13 221	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 643

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 90	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 231	0.25 180	0.21 212	0.11 71	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.04 1	0.05 37

PSi22	0.14 183	0.13 373	0.29 254	0.19 176	0.09 63	0.17 156	0.12 43	0.28 241	0.23 257	0.13 143	0.14 142	0.22 327	0.13 221	0.29 393	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.06 156

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 86	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 140	0.08 44	0.22 160	0.15 7	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.24 158	0.25 290	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 122	0.10 1	0.14 52	0.07 1	0.09 17	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	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 48	0.12 43	0.19 59	0.15 71	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	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 69	0.12 43	0.18 45	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.11 104	0.10 91	0.15 80	0.13 187	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 183	0.07 4	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 97	0.19 158	0.77 696	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

Zero-FE251	0.14 183	0.09 94	0.24 187	0.17 58	0.09 63	0.20 262	0.13 86	0.20 80	0.14 52	0.61 676	0.13 102	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DVStereo	0.14 183	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.14 122	0.24 158	0.21 212	0.21 294	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.09 32	0.10 91	0.18 160	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.5_new	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.08 5	0.11 133	0.16 111	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.20 80	0.15 71	0.12 105	0.13 102	0.10 66	0.09 44	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.13 102	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 156	0.09 4	0.22 115	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.09 32	0.11 133	0.19 192	0.13 187	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 90	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 258	0.11 237	0.26 211	0.16 26	0.09 63	0.27 432	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.22 304	0.28 341	0.21 315	0.22 421	0.37 460	0.22 457	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.07 256

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 111	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 130	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	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 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.06 1	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.07 3	0.17 130	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.18 334	0.21 97	0.18 138	0.11 71	0.17 197	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

HART	0.15 220	0.11 237	0.30 265	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.16 231	0.30 279	0.19 158	0.15 197	0.25 312	0.17 253	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.07 402	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.06 156

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 140	0.14 427	0.19 111	0.26 581	0.09 63	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.18 138	0.12 105	0.11 57	0.10 66	0.13 221	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

DEFOM-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.14 11	0.16 84	0.11 71	0.10 44	0.09 32	0.08 18	0.21 243	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.16 84	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

RSM++	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.20 253	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

RSM	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.23 138	0.18 138	0.13 143	0.13 102	0.15 219	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 643

MoCha-V2	0.13 140	0.08 44	0.26 211	0.23 447	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.16 84	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.14 258	0.20 216	0.11 52	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

GCAP-Stereo	0.14 183	0.14 427	0.33 306	0.20 253	0.09 63	0.21 296	0.10 12	0.26 202	0.20 190	0.18 264	0.19 229	0.15 219	0.13 221	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.06 156

LoS	0.14 183	0.08 44	0.27 223	0.16 26	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.26 202	0.26 302	0.15 197	0.18 220	0.18 266	0.13 221	0.22 263	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.13 86	0.27 218	0.21 212	0.13 143	0.10 44	0.15 219	0.09 44	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

MC-Stereo	0.14 183	0.09 94	0.25 201	0.21 312	0.09 63	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.18 264	0.23 286	0.16 241	0.13 221	0.22 263	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

DCANet-4	0.19 333	0.10 156	0.52 535	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.36 374	0.39 484	0.29 403	0.30 371	0.17 253	0.22 421	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

fff	0.19 333	0.13 373	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

ADStereo(finetuned)	0.19 333	0.13 373	0.49 507	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.31 569	0.21 243	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

GLC_STEREO	0.15 220	0.10 156	0.24 187	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.23 138	0.27 313	0.17 245	0.20 246	0.17 253	0.11 133	0.23 273	0.16 289	0.07 138	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

DCANet	0.18 284	0.13 373	0.40 402	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.23 435	0.20 216	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

csc	0.19 333	0.13 373	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

cscssc	0.19 333	0.13 373	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

111	0.20 354	0.17 515	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.24 377	0.17 283	0.41 434	0.45 558	0.23 313	0.29 355	0.29 436	0.21 403	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 258	0.14 427	0.32 289	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.25 338	0.33 419	0.20 301	0.17 335	0.19 192	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

PMTNet	0.15 220	0.08 44	0.23 176	0.15 7	0.09 63	0.23 354	0.16 231	0.25 180	0.23 257	0.17 245	0.21 261	0.16 241	0.14 258	0.22 263	0.13 187	0.29 698	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.14 52	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAR-Net	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 90	0.12 300	0.17 76	0.22 386	0.10 138	0.15 69	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.20 216	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

anonymous	0.11 53	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 122	0.16 23	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

Weightmod	0.16 237	0.12 300	0.19 111	0.20 253	0.10 138	0.24 377	0.17 283	0.25 180	0.21 212	0.18 264	0.29 355	0.19 286	0.15 278	0.27 358	0.16 289	0.09 418	0.10 568	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

Anonymus	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.19 176	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.09 17	0.14 197	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

GGDA	0.18 284	0.14 427	0.33 306	0.17 58	0.10 138	0.20 262	0.16 231	0.33 318	0.31 382	0.22 304	0.28 341	0.19 286	0.16 303	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

TestStereo-Hl	0.18 284	0.11 237	0.31 280	0.17 58	0.10 138	0.22 329	0.16 231	0.36 374	0.29 351	0.23 313	0.26 324	0.22 327	0.19 382	0.38 466	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.07 256

DNS	0.26 507	0.30 645	0.18 95	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.12 105	0.17 197	0.13 163	0.10 91	0.70 620	0.37 584	0.08 311	0.14 637	0.08 277	0.05 78	1.01 735	0.80 735

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

DF	0.13 140	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.10 138	0.17 156	0.15 177	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.22 275	0.19 286	0.11 133	0.20 216	0.14 226	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

LiteMatch*	0.11 53	0.07 4	0.22 160	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 53	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 231	0.23 138	0.15 71	0.10 44	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.08 344

LiteMatch	0.12 90	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.21 403	0.14 36	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

Lsterematch	0.18 284	0.13 373	0.33 306	0.19 176	0.10 138	0.23 354	0.17 283	0.25 180	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.24 364	0.21 403	0.23 273	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

Selective-IGEV-i32	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.13 86	0.11 2	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.08 5	0.06 1	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.05 7	0.05 37

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 43	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

GGEV	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

AdaDepth	0.11 53	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.13 86	0.16 23	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.09 32	0.09 44	0.19 192	0.12 128	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GASTEREO	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.23 447	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.19 192	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

MSCF	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.22 386	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 143	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 57	0.09 32	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.14 122	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.23 286	0.15 219	0.15 278	0.12 8	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 115	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.14 174	0.13 102	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.12 105	0.19 229	0.15 219	0.11 133	0.13 16	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.06 156

Reg-Stereo(zero)	0.16 237	0.07 4	0.36 349	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.14 122	0.28 241	0.24 275	0.22 304	0.20 246	0.24 364	0.18 366	0.21 243	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

AIO_rvc	0.12 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.13 163	0.08 18	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

castereo++	0.13 140	0.10 156	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.27 432	0.13 86	0.23 138	0.23 257	0.11 71	0.13 102	0.16 241	0.10 91	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 183	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.10 138	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.13 143	0.18 220	0.16 241	0.16 303	0.15 80	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

fffft	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.19 383	0.22 115	0.16 84	0.14 174	0.11 57	0.13 163	0.10 91	0.24 289	0.18 351	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.19 59	0.19 158	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.11 133	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

fffy	0.14 183	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.13 221	0.25 319	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

Occ-G	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 383	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.19 229	0.21 315	0.11 133	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156

RAFT-Stereo-weight	0.15 220	0.09 94	0.26 211	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.29 351	0.24 328	0.20 246	0.19 286	0.10 91	0.18 160	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

IGEV++	0.13 140	0.10 156	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

SMFormer	0.25 488	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

tta	0.24 460	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

qqq1	0.24 460	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

fff1	0.24 460	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

Any-RAFT	0.17 258	0.08 44	0.31 280	0.19 176	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.42 448	0.30 368	0.24 328	0.27 333	0.27 409	0.16 303	0.21 243	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

Selective-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

Selective-RAFT	0.17 258	0.12 300	0.30 265	0.24 505	0.10 138	0.29 474	0.15 177	0.32 303	0.31 382	0.17 245	0.17 197	0.21 315	0.18 366	0.28 373	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.06 156

RCA-Stereo	0.16 237	0.09 94	0.25 201	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.35 435	0.20 280	0.25 312	0.17 253	0.17 335	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

Patchmatch Stereo++	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

ROB_FTStereo_v2	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

ROB_FTStereo	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

HUI-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.22 263	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

iGMRVC	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

iRAFT	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

AnonymousM	0.17 258	0.19 547	0.24 187	0.18 115	0.10 138	0.18 184	0.17 283	0.30 279	0.23 257	0.26 351	0.20 246	0.18 266	0.14 258	0.19 192	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.38 703	0.15 632	0.06 111	0.05 37

cross-raft	0.17 258	0.12 300	0.41 427	0.23 447	0.10 138	0.20 262	0.24 546	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.29 436	0.15 278	0.17 130	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

TestStereo	0.21 375	0.19 547	0.40 402	0.25 546	0.10 138	0.22 329	0.21 467	0.31 291	0.31 382	0.23 313	0.34 430	0.22 327	0.18 366	0.62 590	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.11 503	0.06 156

XX-TBD	0.15 220	0.18 530	0.28 240	0.22 386	0.10 138	0.22 329	0.15 177	0.22 115	0.27 313	0.22 304	0.26 324	0.14 197	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

AFF-stereo	0.18 284	0.15 466	0.32 289	0.21 312	0.10 138	0.18 184	0.18 334	0.33 318	0.27 313	0.25 338	0.37 460	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

BEATNet_4x	0.22 411	0.18 530	0.47 490	0.22 386	0.10 138	0.28 452	0.14 122	0.46 494	0.32 394	0.31 453	0.34 430	0.31 463	0.25 475	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.10 453	0.08 344

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 86	0.13 9	0.15 71	0.10 44	0.11 57	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.05 37

S0	0.18 284	0.13 373	0.21 143	0.23 447	0.11 202	0.33 534	0.26 578	0.27 218	0.21 212	0.21 294	0.26 324	0.20 301	0.16 303	0.19 192	0.17 322	0.12 561	0.11 594	0.14 609	0.14 622	0.10 453	0.07 256

SE	0.16 237	0.14 427	0.19 111	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.20 280	0.27 333	0.15 219	0.17 335	0.15 80	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.08 344

SME	0.21 375	0.20 560	0.29 254	0.23 447	0.11 202	0.36 570	0.17 283	0.37 385	0.29 351	0.24 328	0.28 341	0.19 286	0.21 403	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.08 344

PhaseNet	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.16 241	0.12 170	0.19 192	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

ManiGeoR	0.18 284	0.15 466	0.55 549	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

HLf10	0.18 284	0.15 466	0.55 549	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

TestStereo_HLe17	0.19 333	0.17 515	0.64 594	0.16 26	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.40 419	0.30 368	0.19 272	0.25 312	0.17 253	0.15 278	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

TestStereo_HL3	0.21 375	0.13 373	0.77 626	0.17 58	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.34 331	0.20 190	0.27 361	0.38 475	0.23 349	0.19 382	0.41 482	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

TestStereo_HL2	0.18 284	0.14 427	0.34 318	0.17 58	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.29 355	0.19 286	0.17 335	0.39 471	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

aanet-new-40k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.15 71	0.13 143	0.16 178	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 90	0.10 156	0.21 143	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.21 97	0.17 115	0.12 105	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 90	0.09 94	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.21 97	0.20 190	0.10 44	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 140	0.11 237	0.38 378	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.23 138	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

IGEV_i1	0.21 375	0.11 237	0.43 451	0.22 386	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.43 462	0.30 368	0.29 403	0.30 371	0.31 463	0.20 393	0.33 430	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.08 344

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 143	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 86	0.15 17	0.08 1	0.12 105	0.10 44	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.05 37

Foundation-i1	0.13 140	0.07 4	0.16 52	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.16 231	0.32 303	0.22 231	0.15 197	0.17 197	0.20 301	0.13 221	0.14 36	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

BStereo	0.13 140	0.10 156	0.42 437	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

Anonymus123	0.14 183	0.10 156	0.42 437	0.18 115	0.11 202	0.36 570	0.14 122	0.28 241	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

VIP-Stereo	0.12 90	0.12 300	0.21 143	0.18 115	0.11 202	0.24 377	0.12 43	0.19 59	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.11 104	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

3.75w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.12 43	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 53	0.06 1	0.17 76	0.15 7	0.11 202	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.16 84	0.11 71	0.15 157	0.09 32	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 53	0.07 4	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 115	0.15 71	0.11 71	0.12 82	0.12 140	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.06 156

MM-Stereo_test2	0.15 220	0.10 156	0.44 461	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.21 467	0.27 218	0.22 231	0.15 197	0.16 178	0.13 163	0.11 133	0.20 216	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 258	0.10 156	0.39 394	0.23 447	0.11 202	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.06 156

GREAT-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.25 201	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.17 32	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.10 479
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	0.14 183	0.14 427	0.24 187	0.21 312	0.11 202	0.15 69	0.16 231	0.31 291	0.18 138	0.11 71	0.15 157	0.13 163	0.10 91	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156

HUF	0.15 220	0.11 237	0.38 378	0.17 58	0.11 202	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.20 190	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.11 133	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.20 684	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.14 588

AIO_test	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.15 69	0.17 283	0.19 59	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

GIP-stereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.29 258	0.18 138	0.11 71	0.16 178	0.13 163	0.09 44	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

tt45	0.14 183	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.23 354	0.18 334	0.22 115	0.17 115	0.15 197	0.13 102	0.14 197	0.10 91	0.30 409	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

999	0.14 183	0.08 44	0.24 187	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.24 158	0.18 138	0.13 143	0.16 178	0.14 197	0.11 133	0.36 457	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

ours_stereo	0.13 140	0.11 237	0.23 176	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.18 334	0.20 80	0.19 158	0.13 143	0.18 220	0.14 197	0.10 91	0.23 273	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.05 37

tg	0.16 237	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.15 177	0.34 331	0.24 275	0.20 280	0.25 312	0.19 286	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

ITSA-stereo	0.25 488	0.15 466	0.33 306	0.23 447	0.11 202	0.27 432	0.18 334	0.56 623	0.59 650	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.28 522	0.49 511	0.30 547	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.13 564

IGEV-Stereo++	0.11 53	0.08 44	0.15 25	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 115	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

RAStereo	0.13 140	0.12 300	0.27 223	0.22 386	0.11 202	0.15 69	0.18 334	0.23 138	0.23 257	0.13 143	0.17 197	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.05 37

Pointernet	0.13 140	0.07 4	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.12 43	0.31 291	0.24 275	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

test_sample6	0.25 488	0.13 373	0.41 427	0.21 312	0.11 202	0.30 493	0.22 497	0.51 556	0.35 435	0.33 490	0.43 540	0.30 453	0.24 453	0.57 558	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.10 479

test_sample2	0.21 375	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.11 202	0.27 432	0.21 467	0.43 462	0.29 351	0.26 351	0.31 386	0.30 453	0.24 453	0.45 495	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

MGS-Stereo	0.14 183	0.11 237	0.32 289	0.19 176	0.11 202	0.18 184	0.17 283	0.20 80	0.22 231	0.14 174	0.24 300	0.15 219	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.10 453	0.06 156

ACVNet-DCA	0.18 284	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

xx1	0.20 354	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.28 425	0.24 453	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

1test111	0.19 333	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

cc1	0.18 284	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

11t1	0.18 284	0.10 156	0.30 265	0.20 253	0.11 202	0.27 432	0.17 283	0.35 355	0.23 257	0.25 338	0.23 286	0.23 349	0.23 435	0.25 319	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

tt1	0.18 284	0.14 427	0.35 329	0.23 447	0.11 202	0.30 493	0.19 383	0.35 355	0.44 546	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

1111x	0.32 576	0.11 237	0.40 402	0.22 386	0.11 202	0.32 523	0.26 578	0.59 648	0.43 530	0.31 453	0.41 509	0.39 539	0.28 522	0.76 647	1.37 721	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

MSKI-zero shot	0.17 258	0.09 94	0.43 451	0.20 253	0.11 202	0.21 296	0.15 177	0.32 303	0.21 212	0.23 313	0.24 300	0.23 349	0.10 91	0.31 416	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

MIM_Stereo	0.18 284	0.12 300	0.38 378	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.35 355	0.25 290	0.27 361	0.35 441	0.23 349	0.13 221	0.27 358	0.16 289	0.06 53	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.06 156

anonymousdsp2	0.17 258	0.10 156	0.28 240	0.20 253	0.11 202	0.25 397	0.17 283	0.41 434	0.31 382	0.23 313	0.23 286	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.07 256

CASS	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.11 202	0.28 452	0.19 383	0.39 405	0.30 368	0.32 475	0.34 430	0.25 376	0.24 453	0.25 319	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.11 503	0.11 520
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 258	0.09 94	0.32 289	0.17 58	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.27 409	0.16 303	0.23 273	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.09 377	0.09 419

ProNet	0.14 183	0.12 300	0.25 201	0.19 176	0.11 202	0.19 219	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.13 102	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.07 256

qqq	0.20 354	0.12 300	0.31 280	0.20 253	0.11 202	0.23 354	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.24 328	0.28 341	0.28 425	0.24 453	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

x	0.19 333	0.11 237	0.29 254	0.20 253	0.11 202	0.26 421	0.18 334	0.41 434	0.29 351	0.25 338	0.29 355	0.28 425	0.24 453	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

IPLGR	0.21 375	0.13 373	0.61 575	0.21 312	0.11 202	0.25 397	0.18 334	0.41 434	0.37 459	0.28 374	0.27 333	0.21 315	0.19 382	0.37 460	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

test-3	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.26 351	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

test_1	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

test_3	0.18 284	0.11 237	0.32 289	0.24 505	0.11 202	0.22 329	0.25 564	0.31 291	0.31 382	0.25 338	0.18 220	0.23 349	0.13 221	0.25 319	0.19 385	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

TransformOpticalFlow	0.24 460	0.13 373	0.56 556	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.32 394	0.30 435	0.43 540	0.36 511	0.31 569	0.61 582	0.20 408	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.07 256

NRIStereo	0.18 284	0.11 237	0.35 329	0.23 447	0.11 202	0.24 377	0.20 436	0.29 258	0.26 302	0.26 351	0.25 312	0.25 376	0.18 366	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

THIR-Stereo	0.29 552	0.12 300	0.41 427	0.19 176	0.11 202	0.28 452	0.72 717	0.32 303	0.35 435	0.37 552	0.65 658	0.34 492	0.50 663	0.57 558	0.45 625	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

DeepStereo_RVC	0.18 284	0.11 237	0.40 402	0.21 312	0.11 202	0.19 219	0.16 231	0.28 241	0.22 231	0.27 361	0.27 333	0.23 349	0.28 522	0.24 289	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.10 479

IRAFT_RVC	0.22 411	0.12 300	0.39 394	0.26 581	0.11 202	0.18 184	0.24 546	0.40 419	0.37 459	0.31 453	0.30 371	0.29 436	0.24 453	0.55 543	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

RAFT-345	0.21 375	0.10 156	0.46 482	0.22 386	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.26 202	0.25 290	0.27 361	0.66 660	0.21 315	0.16 303	0.55 543	0.21 435	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

CRE-IMP	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.11 202	0.24 377	0.17 283	0.29 258	0.21 212	0.27 361	0.26 324	0.24 364	0.17 335	0.23 273	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.10 479

CroCo-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.24 187	0.25 546	0.11 202	0.11 20	0.18 334	0.32 303	0.23 257	0.12 105	0.12 82	0.18 266	0.12 170	0.14 36	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156
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
iRaftStereo_RVC	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.20 280	0.25 312	0.18 266	0.12 170	0.20 216	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

CREStereo++_RVC	0.15 220	0.08 44	0.26 211	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.13 86	0.22 115	0.30 368	0.21 294	0.30 371	0.13 163	0.11 133	0.16 111	0.15 262	0.07 138	0.04 2	0.06 58	0.15 632	0.06 111	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
222	0.41 636	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.36 570	0.20 436	0.57 633	0.39 484	0.35 527	0.44 551	0.30 453	0.27 505	0.55 543	3.56 745	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

xxxx	0.34 595	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.37 577	0.20 436	0.58 642	0.38 474	0.29 403	0.42 526	0.38 527	0.24 453	0.46 498	2.20 738	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

test_xeample	0.34 595	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.33 534	0.23 524	0.55 607	0.38 474	0.32 475	0.45 564	0.29 436	0.26 486	0.57 558	2.24 740	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

CFNet-RSSM	0.17 258	0.10 156	0.40 402	0.20 253	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.36 374	0.30 368	0.23 313	0.21 261	0.26 398	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

HSM-Net_RVC	0.27 518	0.11 237	0.42 437	0.19 176	0.11 202	0.34 548	0.20 436	0.62 669	0.43 530	0.40 593	0.43 540	0.50 620	0.26 486	0.76 647	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 460	0.18 530	0.61 575	0.25 546	0.11 202	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.43 530	0.33 490	0.43 540	0.27 409	0.22 421	0.34 437	0.26 515	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

noway7	0.27 518	0.51 698	1.61 718	0.24 505	0.12 279	0.22 329	0.18 334	0.44 470	0.31 382	0.21 294	0.22 275	0.24 364	0.20 393	0.20 216	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

VeloStereo	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

flow	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.17 130	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

HLF11	0.19 333	0.14 427	0.54 542	0.15 7	0.12 279	0.21 296	0.12 43	0.37 385	0.24 275	0.20 280	0.29 355	0.18 266	0.18 366	0.37 460	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.09 419

HLf8	0.19 333	0.16 495	0.55 549	0.15 7	0.12 279	0.24 377	0.14 122	0.40 419	0.31 382	0.20 280	0.26 324	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.17 322	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 183	0.21 575	0.47 490	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.10 91	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.07 256

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 183	0.19 547	0.70 614	0.17 58	0.12 279	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.10 44	0.12 82	0.10 66	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.05 7	0.07 256

Hybrid-DGEV-03	0.20 354	0.14 427	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.26 421	0.16 231	0.31 291	0.27 313	0.32 475	0.58 634	0.23 349	0.15 278	0.23 273	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.06 156

GEAStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

GSStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.17 58	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

gasm-f	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.19 229	0.10 66	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.09 377	0.08 344

IGEV-FE	0.18 284	0.10 156	0.65 596	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

FlowAnything_test	0.14 183	0.11 237	0.21 143	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.15 197	0.13 102	0.15 219	0.14 258	0.18 160	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.09 419

monsterstereo	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.12 279	0.14 48	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 53	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.11 28	0.23 138	0.15 71	0.14 174	0.12 82	0.08 5	0.09 44	0.21 243	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 429	0.15 466	0.41 427	0.19 176	0.12 279	0.27 432	0.21 467	0.47 504	0.33 408	0.34 510	0.31 386	0.41 561	0.22 421	0.49 511	0.26 515	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

S2M2_L	0.13 140	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.12 279	0.12 27	0.07 1	0.18 45	0.20 190	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.12 170	0.15 80	0.14 226	0.13 582	0.09 533	0.09 379	0.10 498	0.11 503	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 183	0.11 237	0.25 201	0.19 176	0.12 279	0.15 69	0.16 231	0.30 279	0.22 231	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.09 44	0.24 289	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.06 156

mms	0.13 140	0.11 237	0.19 111	0.19 176	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.17 197	0.14 197	0.09 44	0.24 289	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

UGAM	0.26 507	0.14 427	0.45 474	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.25 564	0.32 303	0.41 514	0.31 453	0.42 526	0.41 561	0.22 421	0.92 684	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.14 609	0.12 578	0.10 453	0.07 256

rvit_stereo_0081	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

model_zeroshot	0.17 258	0.11 237	0.39 394	0.20 253	0.12 279	0.24 377	0.15 177	0.34 331	0.22 231	0.30 435	0.20 246	0.22 327	0.12 170	0.24 289	0.14 226	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

rvit_stereo_0082	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

test_sample5	0.24 460	0.13 373	0.42 437	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.32 475	0.41 509	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

test_sample4	0.24 460	0.13 373	0.43 451	0.20 253	0.12 279	0.32 523	0.21 467	0.51 556	0.34 418	0.31 453	0.37 460	0.28 425	0.23 435	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

test_sample3	0.23 429	0.12 300	0.43 451	0.19 176	0.12 279	0.32 523	0.20 436	0.50 538	0.34 418	0.31 453	0.33 419	0.29 436	0.22 421	0.53 533	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

test_sample1	0.20 354	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.12 279	0.28 452	0.19 383	0.41 434	0.25 290	0.26 351	0.31 386	0.29 436	0.26 486	0.44 492	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

CAS++	0.16 237	0.12 300	0.27 223	0.18 115	0.12 279	0.17 156	0.15 177	0.42 448	0.24 275	0.19 272	0.18 220	0.13 163	0.10 91	0.21 243	0.12 128	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.08 339	0.10 453	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.18 284	0.13 373	0.35 329	0.21 312	0.12 279	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.30 368	0.17 245	0.31 386	0.25 376	0.20 393	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.06 156

mmm	0.21 375	0.12 300	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.28 452	0.21 467	0.41 434	0.27 313	0.29 403	0.38 475	0.29 436	0.24 453	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.10 453	0.09 419

ff7	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

IGEVStereo-DCA	0.14 183	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

ffff	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

rrr	0.17 258	0.11 237	0.57 559	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.22 231	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

DualNet	0.24 460	0.13 373	0.42 437	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.33 490	0.43 540	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

11t	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

IGEV_Zeroshot_test	0.18 284	0.10 156	0.65 596	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

RAFT-Test	0.17 258	0.10 156	0.38 378	0.19 176	0.12 279	0.25 397	0.17 283	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.29 355	0.27 409	0.14 258	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

HH	0.18 284	0.12 300	0.55 549	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

HanStereo	0.18 284	0.12 300	0.55 549	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

LL-Strereo2	0.18 284	0.18 530	0.39 394	0.22 386	0.12 279	0.24 377	0.13 86	0.31 291	0.23 257	0.24 328	0.20 246	0.24 364	0.12 170	0.26 338	0.15 262	0.06 53	0.06 260	0.12 560	0.09 450	0.08 288	0.07 256

anonymousdsp	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

riskmin	0.18 284	0.09 94	0.34 318	0.18 115	0.12 279	0.24 377	0.16 231	0.34 331	0.28 332	0.21 294	0.23 286	0.33 482	0.24 453	0.23 273	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.10 453	0.10 479

ccc-4	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

raft_robust	0.22 411	0.17 515	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.23 354	0.22 497	0.49 527	0.48 593	0.32 475	0.32 396	0.26 398	0.23 435	0.53 533	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.06 156

test_4	0.18 284	0.12 300	0.34 318	0.23 447	0.12 279	0.18 184	0.22 497	0.26 202	0.24 275	0.24 328	0.47 581	0.22 327	0.13 221	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.07 198	0.05 37

IGEV-Stereo	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 411	0.26 620	0.40 402	0.22 386	0.12 279	0.25 397	0.21 467	0.32 303	0.44 546	0.29 403	0.28 341	0.25 376	0.16 303	0.30 409	0.25 501	0.12 561	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

IPLG	0.21 375	0.15 466	0.53 539	0.21 312	0.12 279	0.28 452	0.17 283	0.42 448	0.30 368	0.33 490	0.32 396	0.15 219	0.17 335	0.50 515	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

MIPNet	0.21 375	0.15 466	0.52 535	0.21 312	0.12 279	0.27 432	0.20 436	0.45 483	0.37 459	0.30 435	0.23 286	0.19 286	0.24 453	0.27 358	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

GMOStereo	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

error version	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

test-v	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

CrosDoStereo	0.31 567	0.10 156	0.49 507	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 740	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 649	0.28 425	0.46 651	0.61 582	0.57 650	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

PFNet+	0.20 354	0.10 156	0.37 358	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.19 383	0.29 258	0.34 418	0.33 490	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.32 423	0.17 322	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.12 544

LCNet	0.21 375	0.11 237	0.29 254	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.19 383	0.34 331	0.26 302	0.28 374	0.35 441	0.26 398	0.30 552	0.35 448	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.13 562	0.22 670

STrans-v2	0.24 460	0.13 373	0.54 542	0.21 312	0.12 279	0.23 354	0.21 467	0.47 504	0.28 332	0.31 453	0.42 526	0.36 511	0.35 595	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

IIG-Stereo	0.23 429	0.13 373	0.35 329	0.29 635	0.12 279	0.23 354	0.14 122	0.38 393	0.31 382	0.34 510	0.37 460	0.33 482	0.21 403	0.70 620	0.26 515	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NF-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

OCTAStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

PSM-softLoss	0.21 375	0.10 156	0.39 394	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

KMStereo	0.21 375	0.10 156	0.39 394	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

PSM-AAD	0.25 488	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.26 421	0.38 665	0.34 331	0.28 332	0.35 527	0.39 489	0.28 425	0.79 702	0.30 409	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.08 288	0.21 664

KYRaft	0.22 411	0.10 156	0.30 265	0.23 447	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.35 355	0.24 275	0.35 527	0.54 617	0.34 492	0.26 486	0.29 393	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.08 288	0.31 695

DeepStereo_LL	0.31 567	0.10 156	0.49 507	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 740	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 649	0.28 425	0.46 651	0.61 582	0.57 650	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

DEmStereo	0.26 507	0.09 94	0.47 490	0.19 176	0.12 279	0.30 493	0.25 564	0.28 241	0.36 448	0.36 544	0.58 634	0.25 376	0.48 660	0.53 533	0.44 622	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.07 256

DRaft	0.24 460	0.10 156	0.34 318	0.18 115	0.12 279	0.28 452	0.23 524	0.33 318	0.39 484	0.38 567	0.61 649	0.21 315	0.41 628	0.48 506	0.42 615	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.08 344

RE-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

Pruner-Stereo	0.19 333	0.11 237	0.34 318	0.29 635	0.12 279	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.32 396	0.25 376	0.15 278	0.24 289	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.09 419

TVStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

RAFT-RH_RVC	0.25 488	0.11 237	0.45 474	0.21 312	0.12 279	0.25 397	0.14 122	0.27 218	0.27 313	0.38 567	1.15 706	0.23 349	0.17 335	0.57 558	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.06 111	0.07 256

test-2	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

RAFT	0.21 375	0.17 515	0.32 289	0.24 505	0.12 279	0.25 397	0.27 585	0.35 355	0.28 332	0.33 490	0.33 419	0.38 527	0.22 421	0.29 393	0.17 322	0.08 311	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.10 453	0.06 156

Prome-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.36 374	0.25 290	0.33 490	0.59 637	0.24 364	0.28 522	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.20 655

test_xeample3	0.16 237	0.11 237	0.56 556	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.20 190	0.16 226	0.12 82	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.07 256

ARAFT	0.24 460	0.21 575	0.78 627	0.22 386	0.12 279	0.29 474	0.24 546	0.43 462	0.32 394	0.33 490	0.28 341	0.28 425	0.19 382	0.49 511	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.09 377	0.06 156

GMStereo	0.19 333	0.25 609	0.40 402	0.21 312	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.29 258	0.40 502	0.25 338	0.23 286	0.16 241	0.15 278	0.25 319	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.33 306	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.46 689	0.46 494	0.20 190	0.25 338	0.50 593	0.17 253	0.16 303	0.24 289	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.10 498	0.06 111	0.07 256

Gwc-CoAtRS	0.17 258	0.10 156	0.37 358	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.32 303	0.28 332	0.23 313	0.23 286	0.27 409	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

FENet	0.21 375	0.11 237	0.45 474	0.21 312	0.12 279	0.26 421	0.17 283	0.41 434	0.35 435	0.30 435	0.31 386	0.29 436	0.23 435	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

R-Stereo Train	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

RAFT-Stereo	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 460	0.16 495	0.37 358	0.24 505	0.12 279	0.32 523	0.17 283	0.54 597	0.42 522	0.33 490	0.38 475	0.35 506	0.21 403	0.30 409	0.22 457	0.14 607	0.06 260	0.13 582	0.08 339	0.11 503	0.08 344
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.
iResNet_ROB	0.25 488	0.19 547	0.40 402	0.20 253	0.12 279	0.30 493	0.16 231	0.55 607	0.53 628	0.38 567	0.43 540	0.37 519	0.26 486	0.38 466	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.09 377	0.09 419

monster_256*512	0.17 258	0.12 300	0.18 95	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.29 351	0.19 272	0.22 275	0.24 364	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

Weightmod_eth	0.16 237	0.11 237	0.20 129	0.21 312	0.13 363	0.20 262	0.18 334	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.25 312	0.19 286	0.17 335	0.25 319	0.14 226	0.16 638	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.05 37

S	0.19 333	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.31 386	0.20 301	0.20 393	0.18 160	0.17 322	0.12 561	0.09 533	0.15 625	0.16 644	0.11 503	0.12 544

PStereo	0.26 507	0.37 671	0.34 318	0.21 312	0.13 363	0.25 397	0.25 564	0.33 318	0.47 581	0.26 351	0.17 197	0.29 436	0.34 589	0.35 448	0.37 584	0.23 675	0.15 653	0.17 643	0.13 607	0.23 665	0.21 664

aanet-new	0.13 140	0.11 237	0.30 265	0.20 253	0.13 363	0.20 262	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.15 278	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 90	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.13 363	0.20 262	0.16 231	0.23 138	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.13 221	0.13 16	0.12 128	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i1	0.21 375	0.10 156	0.31 280	0.23 447	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.46 494	0.42 522	0.27 361	0.32 396	0.33 482	0.17 335	0.25 319	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.09 419

gcap_with_dpt	0.12 90	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.24 158	0.20 190	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

Hybrid-DGEV-2	0.21 375	0.15 466	0.34 318	0.24 505	0.13 363	0.28 452	0.14 122	0.48 517	0.44 546	0.27 361	0.24 300	0.25 376	0.25 475	0.28 373	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.07 256

WQFJA1++	0.44 650	0.07 4	0.63 586	0.18 115	0.13 363	0.15 69	0.11 28	0.20 80	0.11 13	2.05 745	0.12 82	0.23 349	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	4.20 752	0.07 256

NLSM3	0.13 140	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.24 275	0.11 71	0.15 157	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.05 7	0.05 37

FE-Mocha	0.16 237	0.10 156	0.33 306	0.19 176	0.13 363	0.19 219	0.15 177	0.35 355	0.22 231	0.24 328	0.24 300	0.20 301	0.14 258	0.17 130	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

G2L-Stereo_test	0.24 460	0.16 495	0.38 378	0.19 176	0.13 363	0.27 432	0.24 546	0.49 527	0.38 474	0.37 552	0.37 460	0.40 554	0.24 453	0.52 526	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.08 344

rvit_0105_5	0.21 375	0.15 466	0.38 378	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.24 546	0.36 374	0.39 484	0.21 294	0.23 286	0.26 398	0.19 382	0.26 338	0.19 385	0.15 622	0.13 626	0.12 560	0.12 578	0.10 453	0.09 419

UGAM-zero	0.23 429	0.10 156	0.54 542	0.19 176	0.13 363	0.21 296	0.14 122	0.44 470	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.51 624	0.33 580	0.65 606	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.06 111	0.07 256

rvit_stereo_0083	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.17 283	0.22 115	0.34 418	0.16 226	0.21 261	0.19 286	0.16 303	0.21 243	0.16 289	0.11 521	0.10 568	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0081_aga	0.16 237	0.14 427	0.28 240	0.21 312	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.23 138	0.24 275	0.17 245	0.21 261	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.14 226	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0080	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

IGEV-Stereo+	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.18 115	0.13 363	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.10 44	0.08 15	0.10 66	0.10 91	0.21 243	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.16 603	0.24 682

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 258	0.13 373	0.24 187	0.19 176	0.13 363	0.24 377	0.17 283	0.30 279	0.37 459	0.43 618	0.17 197	0.13 163	0.12 170	0.19 192	0.15 262	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

ffm	0.22 411	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

ff1	0.29 552	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 703	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

mmx	0.31 567	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 703	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

whm_eth	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

xxx	0.31 567	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 703	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

GMStereo_Zeroshot	0.24 460	0.21 575	0.45 474	0.26 581	0.13 363	0.28 452	0.15 177	0.39 405	0.35 435	0.37 552	0.43 540	0.40 554	0.17 335	0.34 437	0.20 408	0.12 561	0.07 402	0.13 582	0.07 252	0.16 603	0.09 419

plain	0.17 258	0.13 373	0.43 451	0.21 312	0.13 363	0.16 115	0.17 283	0.27 218	0.22 231	0.16 226	0.26 324	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.07 256

UniTT-Stereo	0.14 183	0.10 156	0.30 265	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.13 86	0.19 59	0.18 138	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.11 133	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.06 156

PCWNet_CMD	0.23 429	0.13 373	0.48 501	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

ToySt	0.24 460	0.16 495	0.48 501	0.21 312	0.13 363	0.29 474	0.29 608	0.39 405	0.39 484	0.27 361	0.35 441	0.39 539	0.31 569	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

TestStereo1	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

DisPM	0.19 333	0.10 156	0.35 329	0.23 447	0.13 363	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.29 351	0.33 490	0.34 430	0.23 349	0.16 303	0.33 430	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.11 520

SA-5K	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

Sa-1000	0.22 411	0.15 466	0.35 329	0.23 447	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.47 504	0.39 484	0.30 435	0.50 593	0.26 398	0.19 382	0.33 430	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

SA	0.22 411	0.16 495	0.36 349	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.23 524	0.45 483	0.40 502	0.27 361	0.44 551	0.23 349	0.23 435	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

iRaft-Stereo_5w	0.23 429	0.18 530	0.44 461	0.22 386	0.13 363	0.19 219	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.34 492	0.23 435	0.65 606	0.27 521	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

iRaft-Stereo_20w	0.19 333	0.10 156	0.46 482	0.19 176	0.13 363	0.25 397	0.19 383	0.52 575	0.19 158	0.29 403	0.21 261	0.22 327	0.20 393	0.28 373	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.08 288	0.08 344

GwcNet-ADL	0.22 411	0.14 427	0.58 564	0.24 505	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.49 527	0.40 502	0.27 361	0.29 355	0.30 453	0.20 393	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

OMP-Stereo	0.23 429	0.14 427	0.35 329	0.29 635	0.13 363	0.21 296	0.16 231	0.37 385	0.33 408	0.34 510	0.30 371	0.34 492	0.19 382	0.70 620	0.24 491	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

FTStereo	0.28 539	0.10 156	0.43 451	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.53 703	0.34 331	0.26 302	0.38 567	0.95 695	0.30 453	0.56 673	0.32 423	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.19 643

SST-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.37 358	0.24 505	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.24 275	0.34 510	0.33 419	0.29 436	0.25 475	0.56 554	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

RAFT_R40	0.21 375	0.10 156	0.37 358	0.24 505	0.13 363	0.18 184	0.18 334	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.33 419	0.30 453	0.24 453	0.55 543	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

GrayStereo	0.25 488	0.09 94	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.23 354	0.47 693	0.34 331	0.30 368	0.39 583	0.47 581	0.30 453	0.79 702	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.13 564

test-1	0.17 258	0.11 237	0.40 402	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.34 331	0.26 302	0.20 280	0.24 300	0.22 327	0.14 258	0.16 111	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.08 344

GMM-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.43 451	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.25 564	0.37 385	0.27 313	0.30 435	0.45 564	0.27 409	0.21 403	0.31 416	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.19 643

CFNet_pseudo	0.23 429	0.13 373	0.47 490	0.19 176	0.13 363	0.26 421	0.16 231	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

GwcNet-RSSM	0.26 507	0.17 515	0.46 482	0.21 312	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.44 470	0.42 522	0.31 453	0.45 564	0.40 554	0.26 486	0.55 543	0.28 527	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

DIP-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.33 306	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.12 43	0.42 448	0.25 290	0.27 361	0.32 396	0.21 315	0.17 335	0.25 319	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.08 344
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 429	0.13 373	0.48 501	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.09 419

ccs_rob	0.23 429	0.13 373	0.47 490	0.20 253	0.13 363	0.26 421	0.17 283	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

iResNetv2_ROB	0.27 518	0.26 620	0.72 619	0.23 447	0.13 363	0.29 474	0.18 334	0.52 575	0.49 602	0.37 552	0.45 564	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.12 544	0.09 419

CBMV	0.33 586	0.21 575	0.54 542	0.23 447	0.13 363	0.42 611	0.33 644	0.53 587	0.48 593	0.52 658	0.49 589	0.50 620	0.41 628	0.56 554	0.31 555	0.15 622	0.16 661	0.18 652	0.16 644	0.13 562	0.13 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MWSP-net	0.25 488	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.40 676	0.50 538	0.43 530	0.32 475	0.33 419	0.36 511	0.31 569	0.28 373	0.31 555	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

MEA-ACV	0.26 507	0.11 237	0.42 437	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.24 546	0.53 587	0.47 581	0.35 527	0.42 526	0.36 511	0.34 589	0.47 502	0.27 521	0.09 418	0.09 533	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.10 479

GELT-Stereo	0.13 140	0.09 94	0.16 52	0.20 253	0.14 415	0.14 48	0.15 177	0.33 318	0.23 257	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.05 7	0.05 37

quiztm	0.15 220	0.15 466	0.25 201	0.22 386	0.14 415	0.17 156	0.17 283	0.33 318	0.21 212	0.18 264	0.21 261	0.14 197	0.10 91	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

DN	0.15 220	0.08 44	0.27 223	0.19 176	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.24 275	0.14 174	0.16 178	0.18 266	0.10 91	0.21 243	0.13 187	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.10 479

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.23 138	0.21 212	0.16 226	0.22 275	0.10 66	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

RT-IGEV	0.25 488	0.10 156	0.48 501	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.28 601	0.53 587	0.39 484	0.36 544	0.41 509	0.44 585	0.30 552	0.28 373	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.10 479

RT-Monster	0.15 220	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.14 415	0.20 262	0.11 28	0.29 258	0.32 394	0.24 328	0.22 275	0.17 253	0.13 221	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

Selective-IGEV-i16pc	0.33 586	0.10 156	1.71 721	0.21 312	0.14 415	0.74 691	0.31 624	0.42 448	0.41 514	0.21 294	0.32 396	0.26 398	0.14 258	0.71 624	0.19 385	0.14 607	0.10 568	0.08 277	0.09 450	0.11 503	0.11 520

z-ln-s-r	0.32 576	0.21 575	0.82 644	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.26 578	0.43 462	0.50 610	0.32 475	0.60 642	0.39 539	0.29 537	0.73 632	0.66 672	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.08 344

G2L-Stereo	0.25 488	0.16 495	0.47 490	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.18 334	0.46 494	0.35 435	0.33 490	0.37 460	0.40 554	0.22 421	0.60 575	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.09 419

MM-Stereo_test3	0.17 258	0.12 300	0.29 254	0.23 447	0.14 415	0.19 219	0.22 497	0.39 405	0.36 448	0.16 226	0.24 300	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.06 156

PAM_32	0.23 429	0.10 156	0.63 586	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.19 383	0.36 374	0.23 257	0.29 403	0.28 341	0.56 645	0.28 522	0.27 358	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.09 419

rvit_0105_6	0.19 333	0.14 427	0.34 318	0.23 447	0.14 415	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.37 459	0.18 264	0.22 275	0.23 349	0.17 335	0.26 338	0.17 322	0.15 622	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

rvit_0105_4	0.20 354	0.15 466	0.38 378	0.23 447	0.14 415	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.39 484	0.19 272	0.24 300	0.25 376	0.19 382	0.27 358	0.17 322	0.16 638	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

DCVSM-stereo	0.24 460	0.13 373	0.52 535	0.20 253	0.14 415	0.26 421	0.13 86	0.34 331	0.34 418	0.41 602	0.33 419	0.47 600	0.29 537	0.30 409	0.22 457	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.12 544	0.15 601

rvit_stereo_ft	0.17 258	0.14 427	0.30 265	0.25 546	0.14 415	0.17 156	0.21 467	0.28 241	0.26 302	0.16 226	0.19 229	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.17 322	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.07 256

test_sample7	0.25 488	0.15 466	0.35 329	0.20 253	0.14 415	0.28 452	0.21 467	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.14 607	0.09 533	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

gcap-zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

MyStereo07	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.29 258	0.21 212	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.13 221	0.25 319	0.13 187	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MyStereo06	0.20 354	0.12 300	0.57 559	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.40 419	0.21 212	0.30 435	0.24 300	0.31 463	0.18 366	0.22 263	0.18 351	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MyStereo05	0.23 429	0.12 300	0.57 559	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.48 517	0.52 623	0.31 453	0.23 286	0.25 376	0.22 421	0.30 409	0.21 435	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MyStereo04	0.23 429	0.12 300	0.55 549	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.49 527	0.52 623	0.28 374	0.23 286	0.27 409	0.23 435	0.30 409	0.22 457	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

AE-Stereo	0.17 258	0.11 237	0.31 280	0.24 505	0.14 415	0.23 354	0.18 334	0.34 331	0.29 351	0.15 197	0.25 312	0.21 315	0.13 221	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

CoDeX	0.23 429	0.12 300	0.46 482	0.21 312	0.14 415	0.29 474	0.21 467	0.53 587	0.41 514	0.29 403	0.35 441	0.29 436	0.22 421	0.48 506	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

MaDis-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.26 211	0.19 176	0.14 415	0.16 115	0.13 86	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.14 142	0.14 197	0.11 133	0.17 130	0.17 322	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

testlalala	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

4D-IteraStereo	0.17 258	0.16 495	0.50 518	0.21 312	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.28 241	0.28 332	0.23 313	0.20 246	0.20 301	0.11 133	0.19 192	0.14 226	0.06 53	0.04 2	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.06 156

CBFPSM	0.27 518	0.16 495	0.67 602	0.20 253	0.14 415	0.38 585	0.25 564	0.40 419	0.36 448	0.33 490	0.36 451	0.56 645	0.38 612	0.32 423	0.38 588	0.08 311	0.08 494	0.07 172	0.08 339	0.09 377	0.11 520

gwcnet-sp	0.24 460	0.13 373	0.63 586	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

scenet	0.24 460	0.13 373	0.63 586	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

ssnet	0.24 460	0.13 373	0.63 586	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

BUS	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.43 620	0.17 283	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.32 473	0.20 393	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

IER	0.23 429	0.12 300	0.39 394	0.20 253	0.14 415	0.31 509	0.19 383	0.42 448	0.36 448	0.33 490	0.40 500	0.32 473	0.33 580	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

BSDual-CNN	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

psmg	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.23 524	0.51 556	0.34 418	0.35 527	0.38 475	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

CSP-Net	0.27 518	0.15 466	0.30 265	0.21 312	0.14 415	0.44 622	0.24 546	0.50 538	0.40 502	0.41 602	0.43 540	0.42 570	0.26 486	0.66 610	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.09 419

UDGNet	0.23 429	0.31 653	0.38 378	0.24 505	0.14 415	0.24 377	0.18 334	0.32 303	0.43 530	0.29 403	0.28 341	0.24 364	0.19 382	0.29 393	0.20 408	0.15 622	0.07 402	0.21 667	0.11 539	0.14 580	0.10 479

dad	0.28 539	0.31 653	0.44 461	0.21 312	0.14 415	0.30 493	0.20 436	0.33 318	0.49 602	0.44 625	0.44 551	0.45 590	0.21 403	0.41 482	0.26 515	0.20 670	0.11 594	0.20 665	0.11 539	0.14 580	0.10 479

AACVNet	0.26 507	0.16 495	0.37 358	0.22 386	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.41 434	0.31 382	0.38 567	0.42 526	0.43 574	0.28 522	0.73 632	0.25 501	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.11 520

PSMNet-ADL	0.25 488	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.14 415	0.31 509	0.22 497	0.44 470	0.36 448	0.27 361	0.33 419	0.41 561	0.28 522	0.61 582	0.29 539	0.11 521	0.09 533	0.09 379	0.11 539	0.10 453	0.10 479

GANet-ADL	0.21 375	0.12 300	0.45 474	0.23 447	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.46 494	0.35 435	0.25 338	0.32 396	0.32 473	0.19 382	0.24 289	0.20 408	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

ASMatch	0.23 429	0.11 237	0.51 528	0.24 505	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.28 332	0.28 374	0.68 664	0.27 409	0.26 486	0.50 515	0.22 457	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.11 520

PFNet	0.23 429	0.10 156	0.57 559	0.24 505	0.14 415	0.22 329	0.19 383	0.39 405	0.33 408	0.35 527	0.32 396	0.27 409	0.19 382	0.64 599	0.22 457	0.09 418	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.07 256

LMCR-Stereo	0.26 507	0.18 530	0.49 507	0.28 632	0.14 415	0.36 570	0.23 524	0.54 597	0.34 418	0.39 583	0.40 500	0.29 436	0.29 537	0.37 460	0.27 521	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.13 562	0.09 419

ICVP	0.23 429	0.13 373	0.44 461	0.26 581	0.14 415	0.29 474	0.25 564	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.43 540	0.35 506	0.25 475	0.26 338	0.23 478	0.12 561	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.10 479
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 284	0.15 466	0.35 329	0.22 386	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.23 313	0.25 312	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.08 344

RALCasStereoNet	0.18 284	0.15 466	0.33 306	0.21 312	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.31 291	0.25 290	0.21 294	0.29 355	0.22 327	0.15 278	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.10 568	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

RALAANet	0.19 333	0.18 530	0.37 358	0.23 447	0.14 415	0.23 354	0.13 86	0.37 385	0.29 351	0.28 374	0.26 324	0.25 376	0.15 278	0.26 338	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.06 156

GES	0.22 411	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.14 415	0.27 432	0.19 383	0.49 527	0.33 408	0.30 435	0.36 451	0.25 376	0.23 435	0.29 393	0.22 457	0.10 473	0.08 494	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.11 520

SFCPSM	0.22 411	0.10 156	0.51 528	0.21 312	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.55 607	0.39 484	0.29 403	0.32 396	0.23 349	0.21 403	0.27 358	0.19 385	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.08 344

cf-r	0.24 460	0.15 466	0.44 461	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.22 497	0.42 448	0.40 502	0.30 435	0.42 526	0.42 570	0.26 486	0.43 488	0.25 501	0.11 521	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.08 344

hitnet-ft	0.29 552	0.17 515	0.40 402	0.19 176	0.14 415	0.39 594	0.23 524	0.44 470	0.41 514	0.36 544	0.46 574	0.53 635	0.34 589	0.76 647	0.32 561	0.14 607	0.10 568	0.13 582	0.10 498	0.15 595	0.13 564

GANet-RSSM	0.24 460	0.14 427	0.36 349	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.21 467	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.39 489	0.39 539	0.28 522	0.58 565	0.23 478	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.09 419

PSMNet-RSSM	0.24 460	0.15 466	0.36 349	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.20 436	0.48 517	0.37 459	0.30 435	0.44 551	0.38 527	0.26 486	0.52 526	0.22 457	0.12 561	0.07 402	0.11 521	0.13 607	0.10 453	0.09 419

DMCA	0.22 411	0.14 427	0.36 349	0.22 386	0.14 415	0.27 432	0.20 436	0.43 462	0.38 474	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.24 453	0.24 289	0.28 527	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.11 520

CFNet	0.27 518	0.20 560	0.44 461	0.22 386	0.14 415	0.33 534	0.14 122	0.51 556	0.45 558	0.30 435	0.40 500	0.38 527	0.27 505	0.76 647	0.25 501	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.08 344

AANet_RVC	0.31 567	0.22 590	0.50 518	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.24 546	0.47 504	0.54 633	0.38 567	0.60 642	0.43 574	0.29 537	0.87 674	0.40 603	0.11 521	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

StereoDRNet-Refined	0.27 518	0.17 515	0.35 329	0.25 546	0.14 415	0.37 577	0.21 467	0.47 504	0.41 514	0.44 625	0.51 599	0.41 561	0.28 522	0.45 495	0.37 584	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.10 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 586	0.18 530	0.53 539	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.20 436	0.51 556	0.45 558	0.51 652	0.55 622	0.45 590	0.42 637	0.71 624	0.32 561	0.18 661	0.19 679	0.23 674	0.21 670	0.14 580	0.15 601

DN-CSS_ROB	0.22 411	0.25 609	0.47 490	0.24 505	0.14 415	0.25 397	0.12 43	0.40 419	0.33 408	0.29 403	0.42 526	0.22 327	0.20 393	0.33 430	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.07 256

Selective-IGEV-i16pb	0.39 627	0.12 300	2.18 725	0.21 312	0.15 479	0.68 685	0.32 632	0.56 623	0.57 645	0.25 338	0.44 551	0.33 482	0.21 403	0.80 661	0.25 501	0.14 607	0.10 568	0.09 379	0.10 498	0.12 544	0.13 564

DFGA-Net	0.23 429	0.24 604	0.49 507	0.22 386	0.15 479	0.25 397	0.17 283	0.39 405	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.21 315	0.17 335	0.59 571	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

coex_refinement	0.26 507	0.16 495	0.36 349	0.23 447	0.15 479	0.31 509	0.20 436	0.49 527	0.42 522	0.35 527	0.42 526	0.45 590	0.27 505	0.55 543	0.33 568	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.10 453	0.10 479

FLISNet	0.20 354	0.13 373	0.33 306	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

CoSv	0.20 354	0.13 373	0.33 306	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

AIO-test2	0.20 354	0.20 560	0.36 349	0.26 581	0.15 479	0.22 329	0.16 231	0.42 448	0.42 522	0.16 226	0.29 355	0.15 219	0.11 133	0.26 338	0.13 187	0.18 661	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.07 198	0.07 256

AIO-test1	0.19 333	0.14 427	0.41 427	0.27 609	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.39 405	0.36 448	0.17 245	0.26 324	0.18 266	0.13 221	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.06 111	0.09 419

PAM	0.23 429	0.10 156	0.63 586	0.22 386	0.15 479	0.34 548	0.21 467	0.37 385	0.22 231	0.31 453	0.27 333	0.55 641	0.26 486	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.09 419

rvit_0105_3	0.23 429	0.17 515	0.40 402	0.25 546	0.15 479	0.24 377	0.28 601	0.38 393	0.41 514	0.25 338	0.25 312	0.28 425	0.21 403	0.28 373	0.20 408	0.15 622	0.13 626	0.14 609	0.15 632	0.10 453	0.09 419

MIF-Stereo (partial)	0.16 237	0.10 156	0.34 318	0.21 312	0.15 479	0.15 69	0.13 86	0.28 241	0.25 290	0.17 245	0.26 324	0.15 219	0.16 303	0.25 319	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.08 344

CFNet_ucs	0.24 460	0.13 373	0.50 518	0.20 253	0.15 479	0.28 452	0.17 283	0.49 527	0.45 558	0.32 475	0.42 526	0.39 539	0.22 421	0.31 416	0.21 435	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.09 450	0.12 544	0.11 520

iinet-f	0.30 560	0.18 530	1.03 681	0.20 253	0.15 479	0.44 622	0.22 497	0.45 483	0.37 459	0.35 527	0.44 551	0.41 561	0.34 589	0.34 437	0.40 603	0.10 473	0.09 533	0.08 277	0.08 339	0.13 562	0.11 520

DCRE	0.20 354	0.13 373	0.40 402	0.21 312	0.15 479	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.22 304	0.80 681	0.23 349	0.16 303	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.07 402	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

ssnet_v2	0.28 539	0.16 495	0.44 461	0.22 386	0.15 479	0.40 600	0.30 619	0.57 633	0.46 576	0.38 567	0.36 451	0.47 600	0.29 537	0.38 466	0.39 596	0.13 582	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.11 520

RAFT_CTSACE	0.21 375	0.16 495	0.41 427	0.25 546	0.15 479	0.22 329	0.24 546	0.32 303	0.28 332	0.33 490	0.51 599	0.29 436	0.17 335	0.32 423	0.13 187	0.06 53	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.06 156

CRFU-Net	0.28 539	0.14 427	0.45 474	0.25 546	0.15 479	0.45 628	0.23 524	0.50 538	0.30 368	0.43 618	0.41 509	0.48 606	0.46 651	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

hknet	0.25 488	0.14 427	0.40 402	0.25 546	0.15 479	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.37 459	0.34 510	0.35 441	0.43 574	0.27 505	0.37 460	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

CIPLG	0.21 375	0.21 575	0.55 549	0.23 447	0.15 479	0.25 397	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.33 419	0.22 327	0.15 278	0.26 338	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

IPLGR_C	0.21 375	0.22 590	0.60 572	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

ACRE	0.21 375	0.20 560	0.62 583	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

raft+_RVC	0.18 284	0.14 427	0.32 289	0.21 312	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.38 393	0.34 418	0.21 294	0.28 341	0.20 301	0.15 278	0.24 289	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

raftrobust	0.16 237	0.13 373	0.29 254	0.22 386	0.15 479	0.19 219	0.13 86	0.32 303	0.26 302	0.26 351	0.20 246	0.19 286	0.17 335	0.21 243	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

ACVNet	0.23 429	0.13 373	0.35 329	0.18 115	0.15 479	0.27 432	0.23 524	0.39 405	0.44 546	0.28 374	0.41 509	0.38 527	0.26 486	0.27 358	0.32 561	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.07 256

CFNet-ft	0.24 460	0.15 466	0.35 329	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

CCAANet	0.25 488	0.13 373	0.51 528	0.22 386	0.15 479	0.29 474	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.26 351	0.49 589	0.32 473	0.24 453	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.10 479

FADNet_RVC	0.30 560	0.28 630	0.83 647	0.23 447	0.15 479	0.30 493	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.30 435	0.38 475	0.30 453	0.27 505	0.52 526	0.31 555	0.14 607	0.14 637	0.14 609	0.16 644	0.21 655	0.23 677

SuperB	0.49 664	0.28 630	2.23 726	0.23 447	0.15 479	0.41 604	0.32 632	0.47 504	0.82 693	0.43 618	0.50 593	0.33 482	0.45 645	0.68 615	1.08 703	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.98 734	0.14 588

TDLM	0.30 560	0.21 575	0.38 378	0.28 632	0.15 479	0.33 534	0.32 632	0.52 575	0.47 581	0.38 567	0.43 540	0.39 539	0.29 537	0.91 683	0.28 527	0.14 607	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.12 544	0.10 479

CFNet_RVC	0.24 460	0.15 466	0.35 329	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

UCFNet_RVC	0.24 460	0.16 495	0.34 318	0.18 115	0.15 479	0.33 534	0.16 231	0.46 494	0.35 435	0.29 403	0.35 441	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.22 457	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.14 622	0.13 562	0.12 544

HSM	0.28 539	0.16 495	0.35 329	0.20 253	0.15 479	0.33 534	0.19 383	0.53 587	0.37 459	0.36 544	0.38 475	0.67 680	0.31 569	0.89 679	0.23 478	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.08 344

SANet	0.53 677	0.28 630	0.96 672	0.26 581	0.15 479	0.69 686	0.44 685	0.67 689	1.34 731	0.67 685	0.98 699	0.94 701	0.71 697	0.89 679	0.76 678	0.14 607	0.12 614	0.12 560	0.11 539	0.17 620	0.16 610

SGM_RVC	0.50 668	0.19 547	0.50 518	0.25 546	0.15 479	0.69 686	0.39 670	0.68 692	0.82 693	0.95 709	0.84 686	1.13 708	0.76 700	1.16 708	0.60 660	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.16 644	0.16 603	0.17 623
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zzzzzzz1	0.28 539	0.51 698	1.51 713	0.24 505	0.16 512	0.22 329	0.21 467	0.39 405	0.34 418	0.22 304	0.25 312	0.26 398	0.21 403	0.34 437	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344

DispViT+	0.12 90	0.07 4	0.19 111	0.15 7	0.16 512	0.10 18	0.12 43	0.26 202	0.23 257	0.13 143	0.11 57	0.10 66	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DStereoRT	0.35 600	0.13 373	0.51 528	0.25 546	0.16 512	0.42 611	0.19 383	0.48 517	0.39 484	0.30 435	0.39 489	0.24 364	0.39 619	0.64 599	0.30 547	0.08 311	0.07 402	1.54 745	0.41 712	0.08 288	0.11 520

DDF-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.19 111	0.19 176	0.16 512	0.12 27	0.15 177	0.18 45	0.18 138	0.11 71	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.23 273	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.21 655	0.06 156

MSAF-DinoV2	0.76 704	0.44 685	1.98 723	0.49 703	0.16 512	0.58 669	0.31 624	0.81 710	0.83 697	0.41 602	0.52 607	0.98 705	0.58 677	4.97 754	1.03 700	0.11 521	0.07 402	0.10 462	0.24 683	0.27 683	0.26 686

ACV-stereo	0.29 552	0.18 530	0.79 634	0.23 447	0.16 512	0.47 637	0.19 383	0.36 374	0.34 418	0.29 403	0.33 419	0.67 680	0.42 637	0.54 540	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.11 520

DualNet (step1)	0.28 539	0.19 547	0.50 518	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.23 675	0.09 533	0.28 688	0.24 683	0.18 634	0.16 610

test_sample9	0.42 639	0.19 547	0.50 518	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.66 610	0.91 693	0.23 675	1.82 752	0.28 688	0.24 683	0.18 634	0.16 610

test_sample8	0.49 664	0.19 547	0.50 518	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.55 607	0.34 418	0.62 677	0.38 475	1.15 711	0.67 692	0.66 610	0.91 693	0.23 675	1.82 752	0.28 688	0.24 683	0.18 634	0.16 610

LoS_RVC	0.13 140	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.19 229	0.12 140	0.15 278	0.17 130	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.12 544

CAS	0.15 220	0.07 4	0.21 143	0.41 691	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.15 197	0.19 229	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.13 187	0.29 698	0.04 2	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.14 588

anonymousa	0.23 429	0.11 237	0.50 518	0.21 312	0.16 512	0.31 509	0.20 436	0.36 374	0.35 435	0.32 475	0.50 593	0.39 539	0.26 486	0.22 263	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.07 198	0.08 344

HBP-ISP	0.33 586	0.30 645	0.72 619	0.22 386	0.16 512	0.32 523	0.22 497	0.54 597	0.44 546	0.41 602	0.49 589	0.33 482	0.38 612	0.73 632	0.25 501	0.18 661	0.19 679	0.24 676	0.20 667	0.16 603	0.13 564

NINENet	0.25 488	0.15 466	0.37 358	0.23 447	0.16 512	0.43 620	0.17 283	0.60 657	0.46 576	0.32 475	0.37 460	0.32 473	0.20 393	0.42 486	0.21 435	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.08 339	0.11 503	0.10 479

AAGNet	0.33 586	0.11 237	0.37 358	0.25 546	0.16 512	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.35 527	0.35 441	0.27 409	0.30 552	0.44 492	2.66 742	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.08 288	0.06 156

GEStereo_RVC	0.27 518	0.20 560	0.44 461	0.27 609	0.16 512	0.33 534	0.25 564	0.56 623	0.54 633	0.34 510	0.38 475	0.34 492	0.25 475	0.51 520	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.11 520

HCRNet	0.24 460	0.25 609	0.33 306	0.34 667	0.16 512	0.27 432	0.18 334	0.43 462	0.35 435	0.30 435	0.35 441	0.32 473	0.22 421	0.44 492	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.10 453	0.09 419

FADNet-RVC-Resample	0.29 552	0.25 609	0.93 667	0.26 581	0.16 512	0.32 523	0.21 467	0.47 504	0.39 484	0.35 527	0.38 475	0.33 482	0.27 505	0.53 533	0.24 491	0.10 473	0.10 568	0.14 609	0.13 607	0.13 562	0.16 610

CVANet_RVC	0.30 560	0.19 547	0.41 427	0.26 581	0.16 512	0.33 534	0.26 578	0.52 575	0.47 581	0.40 593	0.46 574	0.43 574	0.31 569	0.89 679	0.26 515	0.14 607	0.09 533	0.14 609	0.13 607	0.14 580	0.10 479

SGM-ForestM	1.36 724	0.28 630	0.79 634	0.26 581	0.16 512	2.26 738	1.00 735	1.42 729	1.46 736	2.38 747	2.05 735	5.95 750	2.66 744	2.95 740	2.46 741	0.17 650	0.18 674	0.18 652	0.18 661	0.15 595	0.18 636

DeepPruner_ROB	0.26 507	0.19 547	0.44 461	0.21 312	0.16 512	0.30 493	0.21 467	0.52 575	0.32 394	0.35 527	0.38 475	0.39 539	0.26 486	0.42 486	0.24 491	0.15 622	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.14 580	0.13 564

DISCO	0.32 576	0.13 373	0.51 528	0.25 546	0.16 512	0.48 643	0.25 564	0.50 538	0.57 645	0.37 552	0.45 564	0.62 664	0.36 599	0.64 599	0.49 636	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.11 520

DLCB_ROB	0.28 539	0.16 495	0.34 318	0.27 609	0.16 512	0.38 585	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.46 633	0.46 574	0.51 624	0.33 580	0.53 533	0.33 568	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.09 419

NOSS_ROB	0.31 567	0.20 560	0.35 329	0.24 505	0.16 512	0.32 523	0.19 383	0.52 575	0.48 593	0.33 490	0.36 451	0.42 570	0.28 522	0.93 686	0.24 491	0.19 667	0.20 684	0.24 676	0.22 678	0.17 620	0.17 623

SGM-Forest	0.36 605	0.17 515	0.47 490	0.23 447	0.16 512	0.45 628	0.41 677	0.55 607	0.48 593	0.52 658	0.60 642	0.52 630	0.41 628	0.85 671	0.50 642	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.15 632	0.15 595	0.15 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.23 447	0.17 537	0.24 377	0.19 383	0.58 642	0.52 623	0.16 226	0.16 178	0.14 197	0.15 278	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156

DDVS	0.25 488	0.15 466	0.39 394	0.24 505	0.17 537	0.34 548	0.21 467	0.41 434	0.30 368	0.33 490	0.41 509	0.48 606	0.21 403	0.52 526	0.27 521	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.14 588

DispNO	0.27 518	0.18 530	0.62 583	0.23 447	0.17 537	0.25 397	0.22 497	0.45 483	0.41 514	0.32 475	0.39 489	0.38 527	0.27 505	0.77 653	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.08 344

MyStereo8	0.22 411	0.15 466	0.63 586	0.21 312	0.17 537	0.31 509	0.16 231	0.36 374	0.32 394	0.28 374	0.36 451	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.28 527	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.12 544

StereoVision	0.22 411	0.18 530	0.37 358	0.27 609	0.17 537	0.23 354	0.22 497	0.38 393	0.31 382	0.20 280	0.51 599	0.22 327	0.16 303	0.28 373	0.18 351	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.13 607	0.10 453	0.07 256

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 560	0.20 560	0.70 614	0.21 312	0.17 537	0.46 630	0.27 585	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.55 622	0.43 574	0.30 552	0.46 498	0.38 588	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.11 503	0.10 479

AASNet	0.27 518	0.19 547	0.49 507	0.26 581	0.17 537	0.34 548	0.20 436	0.62 669	0.48 593	0.35 527	0.40 500	0.32 473	0.25 475	0.28 373	0.34 573	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.13 562	0.11 520

ADLNet2	0.30 560	0.17 515	0.72 619	0.23 447	0.17 537	0.36 570	0.24 546	0.52 575	0.51 614	0.32 475	0.38 475	0.45 590	0.30 552	0.69 617	0.35 577	0.10 473	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.12 544	0.10 479

sAnonymous2	0.20 354	0.21 575	0.58 564	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

CroCo_RVC	0.20 354	0.21 575	0.58 564	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

XX-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.83 647	0.26 581	0.17 537	0.23 354	0.13 86	0.40 419	0.18 138	0.20 280	0.41 509	0.31 463	0.10 91	0.32 423	0.12 128	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

RAFT + AFF	0.27 518	0.23 600	0.50 518	0.25 546	0.17 537	0.30 493	0.33 644	0.52 575	0.40 502	0.28 374	0.30 371	0.30 453	0.31 569	0.62 590	0.24 491	0.09 418	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.11 520

MMNet	0.27 518	0.14 427	0.49 507	0.24 505	0.17 537	0.47 637	0.22 497	0.45 483	0.51 614	0.39 583	0.41 509	0.36 511	0.33 580	0.39 471	0.34 573	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

psm_up	0.29 552	0.16 495	0.41 427	0.26 581	0.17 537	0.32 523	0.26 578	0.55 607	0.43 530	0.36 544	0.40 500	0.45 590	0.37 608	0.58 565	0.30 547	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.10 453	0.10 479

EDNetEfficientorigin	7.51 754	0.52 702	140.47 787	0.25 546	0.17 537	0.42 611	0.29 608	0.47 504	1.03 718	1.28 722	1.02 700	0.83 695	0.84 708	0.75 641	0.99 698	0.10 473	0.09 533	0.12 560	0.10 498	0.21 655	0.22 670

ac_64	0.27 518	0.13 373	0.41 427	0.24 505	0.17 537	0.36 570	0.22 497	0.46 494	0.33 408	0.35 527	0.36 451	0.52 630	0.30 552	0.62 590	0.32 561	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

DSFCA	0.27 518	0.13 373	0.36 349	0.20 253	0.17 537	0.38 585	0.31 624	0.47 504	0.43 530	0.43 618	0.37 460	0.39 539	0.29 537	0.52 526	0.32 561	0.12 561	0.10 568	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

DMCA-RVC	0.27 518	0.21 575	0.61 575	0.28 632	0.17 537	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.35 435	0.40 593	0.37 460	0.39 539	0.36 599	0.43 488	0.30 547	0.13 582	0.10 568	0.15 625	0.11 539	0.13 562	0.10 479

STTStereo	0.28 539	0.20 560	0.61 575	0.25 546	0.17 537	0.29 474	0.24 546	0.47 504	0.39 484	0.39 583	0.41 509	0.44 585	0.28 522	0.40 480	0.28 527	0.13 582	0.12 614	0.13 582	0.16 644	0.12 544	0.11 520

GANet	0.36 605	0.22 590	0.49 507	0.29 635	0.17 537	0.41 604	0.38 665	0.57 633	0.45 558	0.46 633	0.75 675	0.55 641	0.40 624	0.94 688	0.41 612	0.13 582	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.14 580	0.11 520

PS-NSSS	0.32 576	0.30 645	0.46 482	0.23 447	0.17 537	0.33 534	0.24 546	0.57 633	0.41 514	0.37 552	0.52 607	0.35 506	0.30 552	0.80 661	0.30 547	0.17 650	0.14 637	0.21 667	0.15 632	0.15 595	0.13 564

MeshStereo	0.58 683	0.27 627	0.67 602	0.22 386	0.17 537	0.66 682	0.37 659	0.78 704	0.61 658	1.47 736	1.30 711	1.65 723	0.79 702	1.12 706	0.59 656	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.14 622	0.17 620	0.14 588
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
WQFJA1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

WQFJX	0.18 284	0.10 156	0.17 76	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.18 334	0.53 587	0.45 558	0.17 245	0.16 178	0.14 197	0.16 303	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.08 494	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

NLMM1	0.19 333	0.12 300	0.16 52	0.23 447	0.18 559	0.24 377	0.20 436	0.59 648	0.65 666	0.18 264	0.17 197	0.13 163	0.14 258	0.25 319	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NLMM	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NLSM1	0.17 258	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.18 559	0.25 397	0.17 283	0.47 504	0.40 502	0.16 226	0.21 261	0.13 163	0.15 278	0.21 243	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

Select-FE	0.23 429	0.14 427	0.78 627	0.22 386	0.18 559	0.22 329	0.13 86	0.43 462	0.26 302	0.28 374	0.33 419	0.39 539	0.29 537	0.27 358	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.13 607	0.08 288	0.12 544

zero-FE	0.16 237	0.08 44	0.81 640	0.19 176	0.18 559	0.12 27	0.15 177	0.19 59	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.21 243	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.19 643	0.06 156

z-mn7	0.44 650	0.40 678	1.09 686	0.25 546	0.18 559	0.61 676	0.34 646	0.56 623	0.93 714	0.43 618	0.96 696	0.53 635	0.39 619	0.94 688	0.59 656	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.14 580	0.13 564

w-ln-seven-2	0.36 605	0.29 638	1.06 683	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.30 619	0.50 538	0.54 633	0.45 629	0.55 622	0.45 590	0.41 628	0.62 590	0.49 636	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.11 520

SDNR	0.42 639	0.21 575	0.82 644	0.21 312	0.18 559	1.27 723	0.17 283	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.81 682	0.38 527	0.27 505	1.19 709	0.38 588	0.23 675	0.24 697	0.17 643	0.13 607	0.17 620	0.20 655

fast-acv-ft	0.31 567	0.20 560	0.81 640	0.24 505	0.18 559	0.46 630	0.27 585	0.41 434	0.49 602	0.39 583	0.55 622	0.49 612	0.35 595	0.37 460	0.38 588	0.11 521	0.11 594	0.11 521	0.12 578	0.12 544	0.09 419

CroCo-Stereo Lap2	0.15 220	0.15 466	0.28 240	0.25 546	0.18 559	0.11 20	0.19 383	0.28 241	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

RAFT+CT+SA	0.21 375	0.18 530	0.33 306	0.25 546	0.18 559	0.23 354	0.29 608	0.40 419	0.36 448	0.24 328	0.38 475	0.18 266	0.16 303	0.32 423	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.12 578	0.09 377	0.09 419

test_5	0.23 429	0.19 547	0.38 378	0.26 581	0.18 559	0.25 397	0.29 608	0.40 419	0.37 459	0.29 403	0.40 500	0.25 376	0.22 421	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.10 479

DAS	0.27 518	0.12 300	0.42 437	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.75 641	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

SepStereo	0.26 507	0.12 300	0.42 437	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.64 599	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

SACVNet	0.30 560	0.20 560	0.41 427	0.25 546	0.18 559	0.34 548	0.25 564	0.52 575	0.40 502	0.41 602	0.44 551	0.46 598	0.32 577	0.71 624	0.25 501	0.13 582	0.10 568	0.12 560	0.12 578	0.16 603	0.17 623

HHNet	0.22 411	0.12 300	0.52 535	0.18 115	0.18 559	0.20 262	0.20 436	0.34 331	0.31 382	0.32 475	0.59 637	0.20 301	0.21 403	0.24 289	0.31 555	0.08 311	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.11 520

Anonymous3	0.23 429	0.18 530	0.63 586	0.27 609	0.18 559	0.41 604	0.23 524	0.43 462	0.35 435	0.23 313	0.27 333	0.20 301	0.18 366	0.27 358	0.18 351	0.12 561	0.11 594	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.12 544

pcwnet_v2	0.32 576	0.15 466	1.26 701	0.23 447	0.18 559	0.32 523	0.18 334	0.59 648	0.60 654	0.36 544	0.45 564	0.35 506	0.29 537	0.36 457	0.25 501	0.14 607	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.15 601

sCroCo_RVC	0.18 284	0.14 427	0.49 507	0.27 609	0.18 559	0.22 329	0.17 283	0.27 218	0.23 257	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.14 258	0.21 243	0.15 262	0.10 473	0.11 594	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

FAT-Stereo	0.36 605	0.18 530	0.73 623	0.26 581	0.18 559	0.33 534	0.29 608	0.60 657	0.59 650	0.46 633	0.60 642	0.60 658	0.50 663	0.61 582	0.34 573	0.13 582	0.14 637	0.13 582	0.12 578	0.14 580	0.18 636

RTSC	0.39 627	0.28 630	0.78 627	0.27 609	0.18 559	0.49 648	0.22 497	0.59 648	0.84 700	0.55 668	0.53 614	0.49 612	0.36 599	0.67 614	0.82 686	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.17 620	0.17 623

RASNet	0.28 539	0.14 427	0.44 461	0.22 386	0.18 559	0.32 523	0.19 383	0.48 517	0.38 474	0.29 403	0.43 540	0.47 600	0.37 608	0.79 657	0.36 583	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.07 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 518	0.21 575	0.59 570	0.25 546	0.18 559	0.29 474	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.38 567	0.41 509	0.43 574	0.27 505	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.11 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 586	0.20 560	0.43 451	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.31 624	0.55 607	0.50 610	0.51 652	0.53 614	0.58 653	0.37 608	0.63 597	0.45 625	0.17 650	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.14 588

ETE_ROB	0.34 595	0.26 620	0.45 474	0.29 635	0.18 559	0.40 600	0.37 659	0.57 633	0.47 581	0.50 647	0.50 593	0.62 664	0.36 599	0.55 543	0.38 588	0.13 582	0.10 568	0.14 609	0.12 578	0.16 603	0.16 610

AANet	0.49 664	0.42 684	1.56 714	0.22 386	0.19 586	0.39 594	0.25 564	0.52 575	0.92 710	0.92 704	0.93 694	0.84 696	0.67 692	0.59 571	0.59 656	0.15 622	0.11 594	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

NLCSM	0.19 333	0.12 300	0.18 95	0.24 505	0.19 586	0.24 377	0.21 467	0.42 448	0.40 502	0.19 272	0.18 220	0.14 197	0.16 303	0.47 502	0.19 385	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

zh-mn7	0.46 655	0.45 686	1.48 710	0.25 546	0.19 586	0.44 622	0.29 608	0.56 623	0.82 693	0.65 683	0.96 696	0.49 612	0.38 612	0.88 677	0.63 666	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.13 562	0.14 588

ISRNet	0.27 518	0.13 373	0.45 474	0.26 581	0.19 586	0.24 377	0.14 122	0.45 483	0.43 530	0.39 583	0.48 587	0.42 570	0.27 505	0.32 423	0.29 539	0.20 670	0.12 614	0.17 643	0.16 644	0.16 603	0.20 655

IGEV-RUCA	0.21 375	0.08 44	0.23 176	0.19 176	0.19 586	0.28 452	0.24 546	0.23 138	0.21 212	0.20 280	0.23 286	0.28 425	0.49 661	0.26 338	0.18 351	0.09 418	0.08 494	0.18 652	0.13 607	0.17 620	0.17 623

rvit_105_1	0.27 518	0.19 547	0.46 482	0.27 609	0.19 586	0.30 493	0.35 650	0.44 470	0.51 614	0.31 453	0.31 386	0.31 463	0.26 486	0.35 448	0.25 501	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.11 503	0.10 479

AEACV	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.17 197	0.13 163	0.16 303	0.16 111	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

coex-ft	3.44 742	0.73 716	48.55 785	0.24 505	0.19 586	0.50 651	0.43 682	0.47 504	2.40 743	7.03 758	1.20 707	0.97 704	2.23 740	0.73 632	1.92 735	0.12 561	0.15 653	0.14 609	0.12 578	0.21 655	0.43 706

TRStereo	0.19 333	0.17 515	0.47 490	0.23 447	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.52 575	0.28 332	0.20 280	0.19 229	0.21 315	0.13 221	0.24 289	0.13 187	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.06 111	0.06 156

ADLNet	0.28 539	0.15 466	0.42 437	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.23 524	0.53 587	0.43 530	0.42 612	0.41 509	0.44 585	0.27 505	0.55 543	0.35 577	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.12 544

delet	0.27 518	0.14 427	0.40 402	0.23 447	0.19 586	0.41 604	0.29 608	0.49 527	0.48 593	0.33 490	0.41 509	0.37 519	0.30 552	0.48 506	0.34 573	0.09 418	0.09 533	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.08 344

UPFNet	0.25 488	0.12 300	0.38 378	0.24 505	0.19 586	0.37 577	0.28 601	0.48 517	0.38 474	0.34 510	0.37 460	0.37 519	0.28 522	0.39 471	0.33 568	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.08 344

psmorigin	0.50 668	0.25 609	3.03 735	0.24 505	0.19 586	0.38 585	0.22 497	0.50 538	0.44 546	0.64 681	0.68 664	0.71 689	0.51 666	0.85 671	0.45 625	0.14 607	0.17 668	0.13 582	0.14 622	0.16 603	0.21 664

aanetorigin	0.39 627	0.29 638	1.09 686	0.24 505	0.19 586	0.28 452	0.37 659	0.33 318	0.47 581	0.94 707	0.82 684	0.52 630	0.54 669	0.49 511	0.50 642	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.16 603	0.15 601

acv_ft	0.25 488	0.13 373	0.40 402	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.21 467	0.45 483	0.44 546	0.38 567	0.41 509	0.38 527	0.27 505	0.27 358	0.35 577	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.07 256

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 605	0.36 666	0.53 539	0.34 667	0.19 586	0.51 652	0.24 546	0.55 607	0.38 474	0.41 602	0.47 581	0.47 600	0.27 505	0.73 632	0.30 547	0.36 706	0.19 679	0.27 680	0.17 654	0.26 678	0.23 677

ADCL	0.47 658	0.22 590	1.00 676	0.27 609	0.19 586	0.74 691	0.64 712	0.54 597	0.69 676	0.56 669	0.71 669	0.55 641	0.60 680	0.60 575	1.43 722	0.11 521	0.09 533	0.13 582	0.13 607	0.14 580	0.14 588

DRN-Test	0.33 586	0.17 515	0.61 575	0.27 609	0.19 586	0.46 630	0.29 608	0.65 678	0.51 614	0.47 640	0.46 574	0.44 585	0.34 589	0.62 590	0.41 612	0.12 561	0.08 494	0.13 582	0.12 578	0.12 544	0.10 479

NaN_ROB	0.41 636	0.28 630	0.62 583	0.30 647	0.19 586	0.51 652	0.47 693	0.58 642	0.59 650	0.56 669	0.47 581	0.49 612	0.41 628	1.21 712	0.64 669	0.12 561	0.18 674	0.12 560	0.13 607	0.11 503	0.14 588

zh-sn7	0.48 661	0.51 698	1.43 709	0.29 635	0.20 605	0.47 637	0.39 670	0.57 633	0.62 660	0.52 658	0.81 682	0.52 630	0.56 673	1.05 701	0.87 690	0.12 561	0.13 626	0.13 582	0.13 607	0.17 620	0.16 610

UNet	0.28 539	0.14 427	0.69 608	0.23 447	0.20 605	0.44 622	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.43 574	0.33 580	0.40 480	0.31 555	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

FADNet-RVC	0.31 567	0.35 663	0.78 627	0.25 546	0.20 605	0.33 534	0.20 436	0.49 527	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.41 561	0.29 537	0.63 597	0.31 555	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.15 632	0.19 643	0.19 643

GANetREF_RVC	0.43 644	0.47 689	0.69 608	0.38 686	0.20 605	0.51 652	0.48 697	0.66 684	0.66 668	0.46 633	0.46 574	0.50 620	0.44 642	0.90 682	0.39 596	0.27 692	0.21 686	0.32 697	0.18 661	0.27 683	0.22 670
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
DPSNet	0.47 658	0.24 604	0.93 667	0.27 609	0.20 605	0.75 694	0.57 706	0.84 713	0.79 690	0.47 640	0.51 599	0.60 658	0.69 695	0.87 674	0.71 676	0.16 638	0.13 626	0.12 560	0.10 498	0.25 671	0.21 664

FBW_ROB	0.43 644	0.26 620	0.54 542	0.31 653	0.20 605	0.51 652	0.32 632	0.70 695	0.60 654	0.59 673	0.55 622	0.65 675	0.41 628	1.40 722	0.51 644	0.13 582	0.17 668	0.21 667	0.16 644	0.17 620	0.18 636

PWC_ROB	0.38 622	0.29 638	0.69 608	0.25 546	0.20 605	0.38 585	0.19 383	0.58 642	0.67 671	0.57 671	0.85 687	0.51 624	0.40 624	0.71 624	0.52 645	0.13 582	0.09 533	0.14 609	0.10 498	0.17 620	0.14 588

PWCDC_ROB	0.38 622	0.30 645	0.60 572	0.33 665	0.20 605	0.42 611	0.19 383	0.58 642	0.89 702	0.42 612	1.26 710	0.36 511	0.34 589	0.50 515	0.38 588	0.18 661	0.11 594	0.11 521	0.09 450	0.19 643	0.13 564

MWDA-net	0.29 552	0.21 575	0.47 490	0.25 546	0.21 613	0.35 563	0.32 632	0.44 470	0.47 581	0.38 567	0.40 500	0.33 482	0.38 612	0.54 540	0.40 603	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 429	0.13 373	0.83 647	0.20 253	0.21 613	0.23 354	0.17 283	0.48 517	0.27 313	0.23 313	0.29 355	0.39 539	0.23 435	0.25 319	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.11 539	0.11 503	0.10 479

LL-Strereo	0.29 552	0.25 609	0.58 564	0.25 546	0.21 613	0.23 354	0.24 546	0.55 607	0.42 522	0.34 510	0.32 396	0.41 561	0.40 624	0.94 688	0.23 478	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.09 419

Anonymous_2	0.37 615	0.21 575	0.47 490	0.20 253	0.21 613	0.42 611	0.26 578	0.38 393	0.29 351	0.33 490	0.30 371	0.44 585	0.38 612	0.36 457	0.29 539	0.26 687	0.29 705	0.44 708	1.41 746	0.34 695	0.21 664

Wz-Net-TNSev	0.51 672	0.58 705	1.61 718	0.25 546	0.21 613	0.65 680	0.45 686	0.63 676	0.69 676	0.51 652	0.54 617	0.71 689	0.60 680	1.00 697	0.77 681	0.15 622	0.15 653	0.13 582	0.15 632	0.21 655	0.20 655

Wz-Net-SNSev	0.43 644	0.41 682	1.27 702	0.30 647	0.21 613	0.44 622	0.41 677	0.61 661	0.65 666	0.46 633	0.65 658	0.62 664	0.39 619	0.74 640	0.59 656	0.12 561	0.11 594	0.12 560	0.13 607	0.16 603	0.14 588

Wz-Net-LNSev	0.34 595	0.29 638	0.91 663	0.26 581	0.21 613	0.47 637	0.31 624	0.54 597	0.54 633	0.44 625	0.52 607	0.50 620	0.35 595	0.39 471	0.39 596	0.11 521	0.11 594	0.10 462	0.09 450	0.14 580	0.13 564

Wz-Net-MNSev	0.36 605	0.26 620	0.79 634	0.26 581	0.21 613	0.59 672	0.38 665	0.55 607	0.56 642	0.48 644	0.54 617	0.53 635	0.36 599	0.60 575	0.44 622	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.11 539	0.15 595	0.13 564

Syn2CoEx	0.36 605	0.31 653	0.78 627	0.34 667	0.21 613	0.41 604	0.28 601	0.61 661	0.49 602	0.42 612	0.56 629	0.45 590	0.44 642	0.69 617	0.38 588	0.17 650	0.14 637	0.15 625	0.12 578	0.13 562	0.12 544

HGLStereo	0.27 518	0.14 427	0.46 482	0.24 505	0.21 613	0.33 534	0.23 524	0.50 538	0.42 522	0.35 527	0.48 587	0.41 561	0.33 580	0.45 495	0.33 568	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.12 544

ADCMid	0.49 664	0.34 661	1.13 691	0.26 581	0.21 613	0.51 652	0.37 659	0.57 633	0.54 633	0.75 694	0.66 660	0.62 664	0.64 691	0.64 599	1.68 727	0.13 582	0.12 614	0.17 643	0.17 654	0.20 652	0.17 623

ADCRef	0.38 622	0.24 604	0.88 659	0.26 581	0.21 613	0.49 648	0.27 585	0.52 575	0.48 593	0.50 647	0.58 634	0.35 506	0.47 654	0.48 506	1.29 720	0.09 418	0.08 494	0.12 560	0.12 578	0.11 503	0.11 520

StereoDRNet	0.32 576	0.22 590	0.61 575	0.27 609	0.21 613	0.42 611	0.30 619	0.61 661	0.48 593	0.46 633	0.39 489	0.48 606	0.30 552	0.57 558	0.40 603	0.11 521	0.09 533	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.10 479

MDST_ROB	0.48 661	0.14 427	0.95 670	0.30 647	0.21 613	1.33 726	0.32 632	0.77 703	0.56 642	1.06 715	0.71 669	0.49 612	0.35 595	1.26 715	0.38 588	0.13 582	0.11 594	0.16 637	0.13 607	0.12 544	0.12 544

LALA_ROB	0.36 605	0.25 609	0.46 482	0.30 647	0.21 613	0.47 637	0.39 670	0.61 661	0.51 614	0.52 658	0.51 599	0.69 686	0.36 599	0.50 515	0.43 617	0.17 650	0.11 594	0.16 637	0.14 622	0.17 620	0.15 601

WCMA_ROB	0.51 672	0.21 575	0.65 596	0.25 546	0.21 613	0.58 669	0.32 632	0.54 597	0.55 639	0.95 709	1.40 715	1.28 715	0.81 705	0.73 632	0.62 663	0.18 661	0.15 653	0.15 625	0.15 632	0.19 643	0.19 643

PSMNet_ROB	0.33 586	0.24 604	0.54 542	0.31 653	0.21 613	0.42 611	0.43 682	0.59 648	0.47 581	0.37 552	0.44 551	0.49 612	0.31 569	0.64 599	0.43 617	0.14 607	0.10 568	0.15 625	0.14 622	0.13 562	0.11 520

w-ln-seven	0.42 639	0.30 645	1.18 694	0.26 581	0.22 630	0.58 669	0.31 624	0.62 669	0.81 692	0.58 672	0.61 649	0.53 635	0.36 599	0.57 558	0.65 671	0.11 521	0.10 568	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.13 564

rvit_stereo_0075_2	0.24 460	0.17 515	0.50 518	0.26 581	0.22 630	0.22 329	0.15 177	0.40 419	0.35 435	0.27 361	0.37 460	0.29 436	0.20 393	0.28 373	0.19 385	0.17 650	0.12 614	0.19 661	0.12 578	0.13 562	0.13 564

CES	0.14 183	0.08 44	0.19 111	0.17 58	0.22 630	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.14 174	0.17 197	0.14 197	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.18 636

APVNet	0.36 605	0.20 560	0.70 614	0.26 581	0.22 630	0.52 661	0.35 650	0.61 661	0.44 546	0.38 567	0.52 607	0.48 606	0.38 612	0.84 670	0.46 631	0.13 582	0.14 637	0.15 625	0.16 644	0.16 603	0.15 601

MFN_U_SF_RVC	0.56 679	0.51 698	1.19 695	0.38 686	0.22 630	0.69 686	0.27 585	0.80 708	0.67 671	0.73 690	0.74 674	0.87 697	0.61 689	0.81 665	0.76 678	0.29 698	0.27 701	0.32 697	0.37 707	0.32 694	0.31 695

FADNet	0.32 576	0.36 666	0.74 624	0.23 447	0.22 630	0.37 577	0.19 383	0.53 587	0.48 593	0.32 475	0.36 451	0.43 574	0.32 577	0.64 599	0.25 501	0.16 638	0.16 661	0.14 609	0.16 644	0.24 669	0.19 643

S-Stereo	0.38 622	0.20 560	1.05 682	0.27 609	0.22 630	0.38 585	0.32 632	0.55 607	0.66 668	0.39 583	0.59 637	0.49 612	0.41 628	0.75 641	0.40 603	0.12 561	0.15 653	0.13 582	0.13 607	0.16 603	0.21 664

stereogan	0.37 615	0.17 515	0.65 596	0.27 609	0.22 630	0.62 678	0.26 578	0.59 648	0.63 664	0.43 618	0.60 642	0.67 680	0.42 637	0.68 615	0.35 577	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.12 578	0.19 643	0.17 623

edge stereo	0.39 627	0.22 590	0.81 640	0.27 609	0.22 630	0.37 577	0.24 546	0.56 623	0.54 633	0.53 664	0.60 642	0.71 689	0.50 663	0.78 655	0.40 603	0.16 638	0.14 637	0.19 661	0.14 622	0.16 603	0.17 623

ADCP+	0.45 653	0.24 604	1.15 693	0.25 546	0.22 630	0.56 665	0.39 670	0.54 597	0.51 614	0.44 625	0.51 599	0.46 598	0.52 668	0.56 554	1.89 734	0.10 473	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.14 580	0.13 564

DANet	0.35 600	0.23 600	0.60 572	0.36 678	0.22 630	0.39 594	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.52 658	0.50 593	0.59 655	0.41 628	0.76 647	0.49 636	0.13 582	0.11 594	0.14 609	0.12 578	0.17 620	0.15 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 567	0.16 495	0.54 542	0.24 505	0.22 630	0.42 611	0.28 601	0.58 642	0.56 642	0.28 374	0.38 475	0.40 554	0.30 552	0.71 624	0.28 527	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.10 498	0.19 643	0.16 610

NCCL2	0.35 600	0.26 620	0.49 507	0.36 678	0.22 630	0.41 604	0.41 677	0.53 587	0.42 522	0.47 640	0.46 574	0.61 662	0.39 619	0.55 543	0.37 584	0.16 638	0.13 626	0.21 667	0.21 670	0.16 603	0.16 610

YMNet	0.32 576	0.22 590	0.58 564	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 644	0.56 629	0.51 624	0.30 552	0.39 471	0.40 603	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

YMNet_1	0.32 576	0.22 590	0.58 564	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 644	0.56 629	0.51 624	0.30 552	0.39 471	0.40 603	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

FACV-RUCA	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.23 447	0.23 643	0.26 421	0.19 383	0.39 405	0.34 418	0.25 338	0.32 396	0.21 315	0.24 453	0.24 289	0.19 385	0.10 473	0.07 402	0.15 625	0.08 339	0.16 603	0.13 564

GASNet	0.36 605	0.46 687	0.88 659	0.34 667	0.23 643	0.35 563	0.22 497	0.60 657	0.53 628	0.40 593	0.37 460	0.45 590	0.30 552	0.79 657	0.35 577	0.15 622	0.10 568	0.14 609	0.14 622	0.22 662	0.12 544

AF-Net	0.37 615	0.26 620	0.56 556	0.32 659	0.23 643	0.41 604	0.29 608	0.61 661	0.64 665	0.42 612	0.68 664	0.65 675	0.49 661	0.57 558	0.44 622	0.15 622	0.11 594	0.19 661	0.14 622	0.15 595	0.13 564

ADCPNet	0.48 661	0.29 638	1.60 716	0.27 609	0.23 643	0.70 689	0.38 665	0.53 587	0.51 614	0.51 652	0.59 637	0.67 680	0.56 673	0.60 575	1.14 708	0.15 622	0.18 674	0.14 609	0.23 681	0.19 643	0.19 643

CC-Net-ROB	0.43 644	0.47 689	0.65 596	0.37 684	0.23 643	0.51 652	0.29 608	0.66 684	0.49 602	0.46 633	0.51 599	0.48 606	0.38 612	0.96 692	0.35 577	0.34 704	0.23 695	0.55 714	0.25 688	0.31 691	0.20 655

CSAN	0.50 668	0.35 663	0.78 627	0.36 678	0.23 643	0.56 665	0.59 709	0.61 661	0.70 678	0.64 681	0.78 679	0.65 675	0.60 680	1.38 721	0.62 663	0.21 672	0.17 668	0.20 665	0.20 667	0.18 634	0.18 636

FSD					0.24 651	0.27 432	0.27 585	0.31 291	0.29 351	0.26 351	0.27 333	0.28 425	0.27 505	0.28 373	0.26 515	0.23 675	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.25 671

WZ-Net	0.52 676	0.38 676	1.90 722	0.30 647	0.24 651	0.57 668	0.48 697	0.62 669	0.78 689	0.50 647	0.71 669	0.68 684	0.54 669	0.98 696	0.84 687	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.19 643	0.20 655

FINET	0.34 595	0.27 627	0.80 637	0.24 505	0.24 651	0.36 570	0.34 646	0.54 597	0.72 681	0.39 583	0.47 581	0.32 473	0.30 552	0.51 520	0.32 561	0.19 667	0.17 668	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

GwcNet	0.35 600	0.23 600	0.88 659	0.25 546	0.24 651	0.48 643	0.27 585	0.55 607	0.57 645	0.38 567	0.52 607	0.51 624	0.32 577	0.60 575	0.41 612	0.13 582	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.13 562	0.14 588

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 672	0.50 696	0.86 656	0.39 688	0.24 651	0.84 702	0.55 704	0.56 623	0.62 660	0.60 674	0.68 664	0.62 664	0.42 637	1.13 707	0.43 617	0.23 675	0.27 701	0.27 680	0.35 703	0.25 671	0.29 691

RP	0.35 600	0.22 590	0.51 528	0.31 653	0.24 651	0.37 577	0.28 601	0.50 538	0.58 649	0.40 593	0.63 655	0.61 662	0.47 654	0.61 582	0.39 596	0.16 638	0.15 653	0.17 643	0.15 632	0.17 620	0.17 623

Nwc_Net	0.37 615	0.25 609	0.68 607	0.31 653	0.24 651	0.44 622	0.30 619	0.65 678	0.50 610	0.37 552	0.69 668	0.58 653	0.45 645	0.60 575	0.40 603	0.15 622	0.12 614	0.19 661	0.21 670	0.14 580	0.13 564

ADCS	0.58 683	0.40 678	1.35 707	0.29 635	0.24 651	0.55 664	0.45 686	0.67 689	0.83 697	0.76 695	0.71 669	0.68 684	0.60 680	0.76 647	2.23 739	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.17 654	0.22 662	0.22 670

EDNetEfficient	0.63 689	0.37 671	2.40 730	0.26 581	0.25 659	0.38 585	0.49 699	0.41 434	1.06 721	1.38 725	0.87 691	0.62 664	0.95 713	0.65 606	1.65 726	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.19 643	0.17 623

SHD	0.42 639	0.27 627	0.81 640	0.31 653	0.25 659	0.42 611	0.22 497	0.66 684	0.94 716	0.63 679	0.60 642	0.59 655	0.47 654	0.59 571	0.58 655	0.15 622	0.13 626	0.16 637	0.16 644	0.20 652	0.22 670

XQC	0.43 644	0.37 671	0.96 672	0.34 667	0.25 659	0.53 662	0.34 646	0.60 657	0.73 684	0.51 652	0.46 574	0.57 650	0.47 654	0.70 620	0.72 677	0.17 650	0.12 614	0.18 652	0.15 632	0.25 671	0.23 677

MSMD_ROB	0.60 687	0.33 660	0.61 575	0.30 647	0.25 659	0.86 704	0.35 650	0.55 607	0.67 671	1.10 717	1.49 720	1.76 726	0.97 716	0.88 677	0.49 636	0.23 675	0.21 686	0.27 680	0.27 696	0.25 671	0.24 682

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 220	0.18 530	0.40 402	0.27 609	0.26 663	0.46 630	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

FAST (zero-shot)	0.14 183	0.10 156	0.22 160	0.23 447	0.26 663	0.14 48	0.15 177	0.23 138	0.15 71	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.09 533	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.09 419

AnyNet_C01	0.65 691	0.58 705	2.60 733	0.32 659	0.26 663	0.88 705	0.61 710	0.63 676	0.62 660	0.68 686	0.96 696	0.76 692	0.60 680	0.96 692	1.43 722	0.16 638	0.16 661	0.17 643	0.17 654	0.23 665	0.23 677

pmcnn	0.50 668	0.20 560	0.78 627	0.24 505	0.26 663	0.39 594	0.30 619	0.51 556	0.50 610	0.54 666	1.23 709	2.52 737	0.37 608	0.77 653	0.95 696	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.10 453	0.08 344

FC-DCNN v2	0.71 697	0.30 645	0.67 602	0.32 659	0.27 667	0.84 702	0.39 670	0.84 713	0.85 701	1.44 732	1.64 726	2.09 730	1.28 727	1.06 702	0.80 685	0.24 683	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.26 678	0.25 684

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 488	0.14 427	0.95 670	0.21 312	0.27 667	0.20 262	0.19 383	0.48 517	0.25 290	0.26 351	0.55 622	0.34 492	0.18 366	0.25 319	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.12 578	0.12 544	0.12 544

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 694	0.64 710	1.06 683	0.45 696	0.27 667	1.40 730	0.58 707	0.78 704	0.92 710	0.84 699	0.86 688	0.88 699	0.68 694	1.33 720	0.68 674	0.37 708	0.29 705	0.34 701	0.36 706	0.43 702	0.37 701

RGC	0.39 627	0.32 658	0.64 594	0.34 667	0.27 667	0.40 600	0.29 608	0.57 633	0.53 628	0.45 629	0.64 657	0.62 664	0.45 645	0.72 630	0.39 596	0.15 622	0.15 653	0.21 667	0.20 667	0.18 634	0.19 643

FC-DCNN	0.70 696	0.30 645	0.69 608	0.32 659	0.27 667	0.81 701	0.39 670	0.79 707	0.82 693	1.41 728	1.58 725	1.98 728	1.26 725	1.02 699	0.77 681	0.24 683	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.26 678	0.26 686

SCION-MonSter	0.32 576	0.22 590	0.44 461	0.29 635	0.28 672	0.54 663	0.21 467	0.46 494	0.57 645	0.32 475	0.54 617	0.32 473	0.29 537	0.39 471	0.52 645	0.10 473	0.10 568	0.25 679	0.22 678	0.18 634	0.14 588

G-Net	0.46 655	0.25 609	0.86 656	0.34 667	0.28 672	0.90 707	0.35 650	0.47 504	0.45 558	0.68 686	1.22 708	0.64 674	0.60 680	0.61 582	0.57 650	0.16 638	0.14 637	0.17 643	0.13 607	0.22 662	0.19 643

NCC-stereo	0.39 627	0.25 609	0.69 608	0.32 659	0.28 672	0.46 630	0.36 655	0.65 678	0.52 623	0.40 593	0.57 632	0.56 645	0.47 654	0.73 632	0.45 625	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 688	0.16 603	0.16 610

Abc-Net	0.39 627	0.25 609	0.69 608	0.32 659	0.28 672	0.46 630	0.36 655	0.65 678	0.52 623	0.40 593	0.57 632	0.56 645	0.47 654	0.73 632	0.45 625	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 688	0.16 603	0.16 610
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 705	0.48 691	4.68 742	0.34 667	0.28 672	1.12 715	0.46 689	0.62 669	1.03 718	0.73 690	0.89 692	0.60 658	0.59 678	1.61 725	1.16 712	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 643

RTSA	0.78 705	0.48 691	4.68 742	0.34 667	0.28 672	1.12 715	0.46 689	0.62 669	1.03 718	0.73 690	0.89 692	0.60 658	0.59 678	1.61 725	1.16 712	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 643

AnyNet_C32	0.51 672	0.40 678	1.10 690	0.29 635	0.28 672	0.59 672	0.58 707	0.54 597	0.60 654	0.62 677	0.66 660	0.54 639	0.54 669	0.78 655	1.74 731	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.20 652	0.20 655

RYNet	0.37 615	0.18 530	0.59 570	0.25 546	0.28 672	0.61 676	0.32 632	0.59 648	0.59 650	0.41 602	0.38 475	0.57 650	0.39 619	0.87 674	0.53 648	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.18 634	0.18 636

PA-Net	0.37 615	0.28 630	0.83 647	0.31 653	0.28 672	0.39 594	0.42 680	0.51 556	0.55 639	0.34 510	0.42 526	0.41 561	0.36 599	0.79 657	0.49 636	0.12 561	0.23 695	0.16 637	0.23 681	0.12 544	0.18 636
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 655	0.32 658	0.51 528	0.36 678	0.29 681	0.38 585	0.45 686	0.55 607	0.60 654	0.47 640	0.49 589	0.48 606	0.73 699	0.59 571	0.69 675	0.81 730	0.18 674	0.38 703	0.19 665	0.46 705	0.20 655

TCMNet	0.33 586	0.23 600	0.72 619	0.29 635	0.30 682	0.40 600	0.28 601	0.50 538	0.47 581	0.37 552	0.45 564	0.40 554	0.29 537	0.60 575	0.39 596	0.14 607	0.13 626	0.15 625	0.14 622	0.17 620	0.15 601

FCDSN-DC	0.63 689	0.31 653	0.61 575	0.36 678	0.30 682	0.65 680	0.37 659	0.66 684	0.68 674	1.14 719	1.54 723	1.71 725	1.26 725	0.92 684	0.64 669	0.24 683	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.27 683	0.27 690
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 650	0.29 638	1.29 704	0.33 665	0.30 682	0.35 563	0.36 655	0.62 669	1.15 727	0.40 593	0.44 551	0.39 539	0.41 628	0.80 661	0.52 645	0.18 661	0.14 637	0.23 674	0.21 670	0.17 620	0.17 623

PVD	0.58 683	0.34 661	0.84 652	0.39 688	0.31 685	0.59 672	0.47 693	0.80 708	1.25 728	0.92 704	1.09 702	0.79 693	0.82 706	0.85 671	0.76 678	0.21 672	0.18 674	0.22 673	0.18 661	0.27 683	0.35 700

ccnet	0.42 639	0.31 653	0.48 501	0.27 609	0.32 686	0.60 675	0.32 632	0.65 678	0.46 576	0.53 664	0.66 660	0.56 645	0.45 645	0.72 630	0.61 661	0.26 687	0.19 679	0.24 676	0.21 670	0.26 678	0.22 670

PASM	0.45 653	0.35 663	0.90 662	0.35 676	0.33 687	0.39 594	0.38 665	0.50 538	0.61 658	0.52 658	0.51 599	0.62 664	0.45 645	0.93 686	0.48 634	0.26 687	0.29 705	0.29 692	0.33 701	0.29 689	0.26 686

ELAS_RVC	0.74 702	0.36 666	1.00 676	0.37 684	0.33 687	0.88 705	0.93 732	0.83 712	1.08 723	1.35 724	1.33 714	1.24 713	1.33 729	1.06 702	0.95 696	0.27 692	0.25 699	0.29 692	0.27 696	0.30 690	0.30 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 702	0.36 666	0.85 655	0.36 678	0.33 687	1.36 727	0.77 723	0.93 717	0.92 710	1.41 728	1.53 722	1.16 712	1.17 721	0.95 691	1.03 700	0.26 687	0.25 699	0.28 688	0.28 699	0.31 691	0.30 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 634	0.46 687	0.49 507	0.40 690	0.35 690	0.47 637	0.27 585	0.54 597	0.47 581	0.39 583	0.45 564	0.59 655	0.44 642	0.46 498	0.39 596	0.26 687	0.19 679	0.48 710	0.22 678	0.34 695	0.26 686

PDISCO_ROB	0.43 644	0.30 645	0.67 602	0.43 693	0.36 691	0.67 683	0.32 632	0.72 698	0.76 686	0.43 618	0.53 614	0.63 672	0.40 624	0.66 610	0.47 633	0.21 672	0.12 614	0.21 667	0.19 665	0.25 671	0.20 655

Selective-IGEV-i16pa	30.47 782	41.93 787	4.02 738	0.49 703	0.37 692	96.94 788	0.74 719	60.26 789	58.76 788	17.24 770	64.39 787	38.26 788	49.53 788	106.11 789	26.15 774	19.96 780	3.42 759	4.39 759	1.81 754	0.39 700	14.22 770

SQANet	0.40 634	0.48 691	0.67 602	0.48 700	0.39 693	0.48 643	0.22 497	0.51 556	0.43 530	0.40 593	0.47 581	0.47 600	0.33 580	0.54 540	0.32 561	0.36 706	0.15 653	0.40 706	0.21 670	0.45 704	0.31 695

DDUNet	0.41 636	0.50 696	0.48 501	0.44 695	0.39 693	0.46 630	0.32 632	0.50 538	0.43 530	0.45 629	0.52 607	0.57 650	0.36 599	0.48 506	0.33 568	0.33 703	0.21 686	0.55 714	0.25 688	0.37 699	0.32 698

NVStereoNet_ROB	0.67 693	0.49 695	0.83 647	0.48 700	0.40 695	0.51 652	0.46 689	0.70 695	0.77 688	0.84 699	1.72 728	1.02 706	0.83 707	1.23 713	0.79 684	0.32 702	0.38 714	0.40 706	0.46 714	0.36 698	0.41 705
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 615	0.41 682	0.66 601	0.46 698	0.41 696	0.34 548	0.25 564	0.57 633	0.45 558	0.39 583	0.52 607	0.43 574	0.33 580	0.41 482	0.29 539	0.25 686	0.14 637	0.33 700	0.21 670	0.31 691	0.22 670

MANE	1.41 726	0.36 666	0.74 624	0.43 693	0.41 696	2.16 737	0.80 725	2.39 745	3.38 746	2.22 746	3.06 748	3.54 743	2.73 745	2.15 737	1.94 736	0.28 695	0.27 701	0.30 694	0.46 714	0.28 688	0.34 699

PWCK	1.00 714	1.17 736	1.70 720	0.91 725	0.41 696	1.19 719	0.92 731	1.10 721	1.14 726	1.16 720	1.14 705	1.25 714	0.88 711	1.75 731	1.04 702	0.87 733	0.50 726	0.87 728	0.53 723	0.96 733	0.52 713

MultiAttention	1.02 718	0.13 373	0.43 451	0.35 676	0.43 699	5.36 745	1.71 746	0.69 693	0.53 628	0.36 544	0.63 655	0.55 641	0.22 421	7.60 758	0.43 617	0.09 418	0.06 260	0.14 609	0.24 683	0.26 678	0.30 692

GCAP-BAT	0.21 375	0.08 44	1.22 697	0.29 635	0.43 699	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

GCAPDPT-zeroshot	0.20 354	0.08 44	1.14 692	0.29 635	0.43 699	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

otaku	0.57 682	0.62 709	0.87 658	0.63 714	0.44 702	0.73 690	0.37 659	0.65 678	0.66 668	0.51 652	0.75 675	0.66 679	0.45 645	0.69 617	0.46 631	0.53 712	0.34 711	0.55 714	0.35 703	0.60 712	0.45 707

Selective-IGEV-i1pa	5.57 752	7.99 757	4.76 746	0.80 721	0.45 703	12.99 760	3.60 751	9.25 761	7.43 757	6.97 757	9.87 761	8.94 759	7.26 758	14.66 770	5.65 756	3.55 756	1.08 749	1.93 747	0.72 735	0.73 722	2.79 750

SAMSARA	0.56 679	0.39 677	0.80 637	0.60 712	0.46 704	1.00 711	1.23 743	0.67 689	0.68 674	0.71 689	0.54 617	0.89 700	0.57 676	0.81 665	0.62 663	0.19 667	0.22 690	0.18 652	0.18 661	0.27 683	0.25 684

MADNet+	1.01 716	1.16 735	4.72 744	0.70 717	0.47 705	1.24 722	0.96 733	0.97 720	0.89 702	0.65 683	0.77 678	0.87 697	0.85 710	2.09 735	1.68 727	0.38 709	0.39 715	0.31 696	0.27 696	0.43 702	0.39 703

GCST	0.47 658	0.60 707	0.57 559	1.04 732	0.48 706	0.38 585	0.11 28	0.40 419	0.32 394	0.41 602	0.34 430	0.29 436	0.17 335	0.46 498	0.19 385	0.69 722	0.42 717	0.79 727	0.62 730	0.62 713	0.46 710

Consistency-Raft	0.55 678	0.48 691	1.02 679	0.45 696	0.49 707	0.49 648	0.47 693	0.72 698	0.72 681	0.45 629	0.82 684	0.47 600	0.60 680	0.50 515	0.63 666	0.39 710	0.39 715	0.44 708	0.51 720	0.52 707	0.37 701

DStereoFS	0.84 708	0.66 712	0.80 637	0.53 709	0.50 708	1.23 721	0.55 704	0.94 718	1.32 730	0.89 701	1.32 712	1.04 707	2.32 742	1.29 718	1.14 708	0.31 701	0.35 712	0.30 694	0.39 710	0.34 695	0.60 721

Ntro	0.58 683	0.64 710	0.92 665	0.66 715	0.50 708	0.77 695	0.36 655	0.66 684	0.70 678	0.50 647	0.59 637	0.65 675	0.51 666	0.75 641	0.45 625	0.56 716	0.32 709	0.56 717	0.34 702	0.63 714	0.46 710

ACVNet-4b	0.72 698	0.81 719	1.33 706	0.72 718	0.50 708	0.80 700	0.31 624	0.71 697	0.80 691	0.50 647	0.72 673	0.95 703	0.43 641	0.96 692	1.20 716	1.13 742	0.21 686	0.76 724	0.45 713	0.65 717	0.46 710

LE_ROB	1.76 734	0.20 560	2.68 734	0.48 700	0.52 711	0.78 698	0.96 733	0.84 713	6.61 756	7.40 759	2.08 736	2.08 729	4.83 752	1.27 716	3.79 746	0.10 473	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.11 503	0.10 479

ACVNet_1	0.72 698	0.81 719	1.37 708	0.72 718	0.53 712	0.77 695	0.42 680	0.85 716	0.90 704	0.74 693	0.75 675	1.32 717	0.72 698	1.02 699	0.55 649	0.54 714	0.31 708	0.71 721	0.35 703	0.64 716	0.45 707

BEATNet-Init1	4.73 751	2.61 744	13.29 766	0.58 710	0.53 712	10.12 758	3.33 750	4.83 755	5.01 754	8.75 760	8.51 757	14.08 769	7.60 759	7.70 759	5.34 755	0.28 695	0.28 704	0.34 701	0.37 707	0.57 710	0.45 707

SPS-STEREO	0.69 695	0.61 708	0.98 674	0.52 708	0.57 714	0.74 691	0.50 700	0.78 704	0.62 660	0.95 709	0.86 688	0.94 701	0.70 696	1.01 698	0.87 690	0.58 718	0.51 728	0.50 711	0.50 719	0.55 709	0.58 718
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 713	0.56 704	0.82 644	0.69 716	0.58 715	1.37 728	0.35 650	0.94 718	1.25 728	0.93 706	1.90 731	1.52 721	2.10 739	1.27 716	0.77 681	0.69 722	0.33 710	0.75 723	0.47 716	0.70 721	0.57 717

SGM+DAISY	0.87 709	0.66 712	1.30 705	0.51 705	0.60 716	1.03 712	0.84 729	0.76 702	0.73 684	1.39 726	1.51 721	1.31 716	1.22 723	1.11 704	1.08 703	0.57 717	0.53 731	0.51 713	0.51 720	0.54 708	0.61 725

anonymity	0.56 679	0.54 703	0.70 614	0.47 699	0.61 717	0.56 665	0.43 682	0.69 693	0.49 602	0.63 679	0.55 622	0.54 639	0.60 680	0.61 582	0.57 650	0.55 715	0.53 731	0.50 711	0.54 724	0.51 706	0.56 715

ACVNet_2	0.89 710	0.87 723	1.25 700	0.82 722	0.62 718	0.97 710	0.62 711	1.14 723	1.42 733	1.00 712	1.40 715	1.47 720	0.84 708	1.11 704	0.66 672	0.61 719	0.43 718	0.78 725	0.49 717	0.75 723	0.52 713

RainbowNet	0.72 698	0.89 724	1.02 679	0.82 722	0.63 719	0.78 698	0.52 701	0.81 710	0.93 714	0.60 674	0.79 680	0.80 694	0.60 680	0.80 661	0.57 650	0.78 728	0.55 734	0.78 725	0.49 717	0.76 724	0.58 718

DStereoSA	0.81 707	0.37 671	1.08 685	0.51 705	0.65 720	0.67 683	1.44 745	0.74 700	1.06 721	0.54 666	1.67 727	0.49 612	1.78 735	0.96 692	1.69 729	0.28 695	0.43 718	0.27 680	0.51 720	0.40 701	0.58 718

WAO-7	1.01 716	0.89 724	0.93 667	0.83 724	0.66 721	1.18 717	0.81 727	1.40 728	1.57 737	1.11 718	1.76 730	1.45 719	1.19 722	1.50 724	1.14 708	0.61 719	0.62 741	0.70 720	0.68 732	0.66 719	0.60 721

DGSMNet	0.61 688	0.29 638	0.91 663	0.51 705	0.70 722	0.62 678	1.38 744	0.59 648	0.55 639	0.37 552	0.61 649	0.52 630	0.33 580	0.65 606	0.43 617	0.53 712	0.60 738	0.67 719	0.61 729	0.63 714	0.61 725

MFMNet_re	0.72 698	0.76 717	0.99 675	0.62 713	0.70 722	0.77 695	0.67 713	0.75 701	0.83 697	0.78 697	0.86 688	0.69 686	0.78 701	0.71 624	0.61 661	0.66 721	0.59 737	0.61 718	0.58 728	0.68 720	0.71 729

JetBlue	1.14 722	0.76 717	2.36 728	0.59 711	0.75 724	3.04 741	1.78 747	1.11 722	0.90 704	0.94 707	1.10 703	1.66 724	1.28 727	2.09 735	1.72 730	0.43 711	0.36 713	0.38 703	0.38 709	0.58 711	0.56 715

IMH-64-1	0.91 711	0.86 721	0.84 652	0.97 727	0.75 724	0.92 708	0.71 715	1.27 724	1.10 724	0.89 701	1.45 717	1.14 709	0.96 714	1.19 709	0.84 687	0.74 725	0.51 728	0.97 730	0.55 725	0.84 726	0.60 721

IMH-64	0.91 711	0.86 721	0.84 652	0.97 727	0.75 724	0.92 708	0.71 715	1.27 724	1.10 724	0.89 701	1.45 717	1.14 709	0.96 714	1.19 709	0.84 687	0.74 725	0.51 728	0.97 730	0.55 725	0.84 726	0.60 721

WAO-6	1.07 720	0.93 727	0.92 665	0.96 726	0.78 727	1.28 724	0.75 720	1.34 726	2.00 741	1.02 714	1.54 723	1.59 722	1.22 723	1.31 719	1.14 708	0.78 728	0.55 734	1.02 734	0.75 737	0.83 725	0.69 728

IMH	1.05 719	0.95 728	1.00 676	1.01 729	0.78 727	1.11 714	0.68 714	1.38 727	1.43 734	1.00 712	1.72 728	1.43 718	1.14 718	1.73 730	0.89 692	1.09 739	0.55 734	0.99 732	0.57 727	0.87 728	0.62 727

Dean	1.17 723	1.04 731	1.49 712	1.03 731	0.78 727	1.20 720	0.77 723	1.48 732	1.96 739	1.28 722	1.99 734	2.15 731	1.14 718	1.25 714	1.00 699	0.81 730	0.60 738	1.01 733	0.69 733	0.92 732	0.74 732

LVE	1.13 721	1.02 729	1.28 703	1.01 729	0.80 730	1.29 725	0.81 727	1.47 731	1.96 739	1.07 716	1.90 731	1.90 727	1.01 717	1.48 723	0.91 693	0.93 736	0.61 740	0.94 729	0.69 733	0.87 728	0.75 733

WAO-8	1.46 729	1.10 733	1.09 686	1.10 733	0.84 731	2.06 734	0.75 720	1.84 737	3.83 749	1.44 732	2.21 737	2.15 731	1.43 731	3.17 741	1.19 714	0.91 734	0.65 743	1.09 735	0.79 738	0.90 730	0.71 729

Venus	1.46 729	1.10 733	1.09 686	1.10 733	0.84 731	2.06 734	0.75 720	1.84 737	3.83 749	1.44 732	2.21 737	2.15 731	1.43 731	3.17 741	1.19 714	0.91 734	0.65 743	1.09 735	0.79 738	0.90 730	0.71 729

TorneroNet-64	1.43 727	1.03 730	1.20 696	1.10 733	0.86 733	2.26 738	0.73 718	1.84 737	3.84 751	1.25 721	2.25 739	2.69 739	1.42 730	1.76 732	1.43 722	0.76 727	0.50 726	1.09 735	0.66 731	1.23 740	0.76 734

TorneroNet	2.22 737	1.08 732	1.24 699	1.14 737	0.90 734	5.58 746	0.80 725	2.12 742	8.69 758	2.58 748	5.42 753	3.88 744	1.97 737	1.78 734	1.87 733	0.86 732	0.54 733	1.15 739	0.74 736	1.23 740	0.85 737

UNDER WATER-64	1.55 731	1.19 737	2.52 731	1.31 738	0.95 735	2.12 736	1.21 742	1.45 730	3.19 745	1.43 731	1.32 712	2.64 738	2.04 738	1.63 727	1.83 732	1.11 740	0.67 745	1.28 740	0.92 741	1.19 737	1.02 741

UNDER WATER	1.59 732	1.22 738	2.36 728	1.38 739	1.03 736	1.67 733	1.10 739	1.54 735	3.63 747	1.44 732	1.47 719	2.85 740	2.25 741	1.67 728	1.94 736	1.06 738	0.62 741	1.31 741	0.93 742	1.21 739	1.02 741

notaker	1.45 728	1.34 739	1.48 710	1.40 740	1.07 737	1.18 717	0.85 730	1.48 732	1.40 732	1.51 737	3.46 749	2.40 736	1.81 736	1.76 732	1.45 725	1.11 740	0.69 746	1.38 742	0.87 740	1.31 742	0.97 740

ktn	1.77 735	1.36 740	1.22 697	1.43 741	1.14 738	1.52 731	1.08 738	1.51 734	3.96 752	2.77 750	4.69 751	3.35 742	1.46 733	1.69 729	1.25 718	1.43 744	0.77 748	1.45 743	0.99 743	1.32 743	0.96 738

DispFullNet	0.66 692	0.89 724	1.59 715	0.77 720	1.21 739	0.51 652	0.23 524	0.59 648	0.72 681	0.69 688	0.61 649	0.69 686	0.91 712	0.79 657	0.48 634	0.27 692	0.12 614	0.73 722	0.30 700	0.65 717	0.40 704

KSHMR	1.89 736	1.36 740	1.60 716	1.47 742	1.22 740	1.38 729	1.06 737	1.79 736	5.97 755	1.42 730	5.65 754	2.98 741	1.14 718	2.23 738	1.20 716	1.27 743	1.12 750	1.46 744	1.10 745	1.32 743	1.15 743

HanzoNet	2.97 741	1.69 742	2.29 727	1.74 743	1.33 741	1.53 732	1.03 736	1.99 740	2.64 744	5.51 755	5.16 752	5.90 749	6.82 757	4.32 752	3.29 744	3.16 755	2.02 756	1.92 746	2.87 758	2.24 747	1.89 746

JetRed	2.30 739	2.64 745	6.12 750	1.12 736	1.38 742	5.85 753	3.29 749	1.99 740	1.67 738	1.98 744	1.95 733	2.16 734	1.60 734	2.48 739	4.10 747	1.05 737	1.60 751	1.09 735	1.01 744	1.67 745	1.28 744

tt	4.71 750	0.10 156	3.94 737	2.06 745	1.53 743	10.14 759	16.88 762	9.27 762	4.98 753	1.39 726	1.02 700	4.68 745	4.90 753	3.35 744	5.86 757	5.76 760	9.15 768	2.24 756	2.53 756	3.10 748	1.32 745

MADNet++	2.26 738	1.80 743	2.06 724	2.13 746	1.97 744	2.61 740	1.79 748	2.38 744	2.16 742	2.75 749	2.65 746	2.38 735	2.43 743	3.17 741	3.21 743	2.17 752	1.95 754	1.94 748	1.63 747	2.06 746	2.01 747

light-stereo	2.37 740	0.69 714	3.61 736	3.84 748	3.41 745	4.04 742	0.31 624	2.13 743	1.45 735	3.61 751	6.33 755	6.90 758	0.63 690	4.83 753	1.28 719	0.71 724	0.74 747	0.32 697	0.39 710	1.20 738	0.96 738

U	1.00 714	0.09 94	0.21 143	0.21 312	3.68 746	6.12 754	0.14 122	0.21 97	0.21 212	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	5.42 761	2.90 759	0.07 198	0.06 156

DPSimNet_ROB	4.34 749	4.23 746	6.89 752	3.67 747	3.68 746	4.75 743	5.21 758	2.67 746	3.68 748	5.82 756	3.95 750	5.57 746	6.72 756	3.46 745	4.48 748	4.05 759	2.88 757	4.68 760	3.12 760	3.69 749	3.62 752

EKT-Stereo	0.38 622	0.12 300	0.38 378	0.42 692	3.88 748	0.21 296	0.17 283	0.35 355	0.28 332	0.20 280	0.20 246	0.23 349	0.15 278	0.28 373	0.16 289	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

USTest	6.88 753	5.23 749	5.63 749	7.22 752	7.29 749	14.34 762	22.76 763	8.48 759	9.32 759	5.42 754	6.39 756	6.29 757	6.64 755	6.92 757	8.62 760	1.94 745	3.29 758	2.16 755	2.55 757	3.85 750	3.29 751

PML	16.10 767	12.82 768	6.78 751	5.23 749	7.76 750	33.92 774	66.56 784	5.30 756	10.28 760	26.12 783	68.59 788	20.51 771	13.49 770	10.06 761	6.78 759	5.96 761	2.00 755	6.04 766	2.18 755	8.96 764	2.60 749

LRCNet_RVC	10.90 761	14.34 769	9.35 753	15.35 764	8.04 751	1.08 713	0.34 646	8.78 760	0.70 678	12.63 769	16.05 769	9.85 760	6.54 754	8.57 760	6.34 758	20.27 781	5.40 760	23.70 781	21.88 782	14.87 768	13.83 769

DGTPSM_ROB	8.34 755	5.10 747	10.37 764	5.31 750	10.18 752	8.33 755	23.60 767	6.06 757	13.41 767	4.90 752	10.87 765	5.65 747	10.44 760	6.17 755	12.59 761	3.74 757	7.55 761	3.69 757	7.26 765	4.14 751	7.46 761

DPSMNet_ROB	8.40 756	5.11 748	10.49 765	5.58 751	10.25 753	8.34 756	23.62 768	6.07 758	13.45 768	4.93 753	10.88 766	5.66 748	10.44 760	6.24 756	12.64 762	3.98 758	7.61 762	3.76 758	7.30 766	4.20 752	7.51 762

TCMNet-wrong-test	4.29 745	5.57 752	4.65 741	11.33 760	10.39 754	5.73 752	4.48 756	4.13 751	1.02 717	1.91 743	2.39 740	6.16 753	3.62 748	3.84 751	4.50 749	1.99 748	0.47 722	1.97 749	1.69 748	5.69 754	4.31 754

noway2	4.26 743	5.26 750	4.63 740	11.29 759	10.43 755	5.62 747	4.46 752	4.09 749	0.90 704	1.87 740	2.47 742	6.20 756	3.67 751	3.62 746	4.54 750	1.97 746	0.46 720	2.02 750	1.74 750	5.72 756	4.32 755

noway3	4.27 744	5.33 751	4.61 739	11.26 758	10.44 756	5.62 747	4.46 752	4.12 750	0.92 710	1.86 739	2.49 745	6.19 755	3.66 750	3.74 750	4.54 750	1.97 746	0.46 720	2.03 753	1.74 750	5.69 754	4.21 753

zzzz4	4.31 746	5.77 753	4.85 748	11.37 761	10.45 757	5.64 749	4.46 752	4.20 753	0.91 709	1.87 740	2.47 742	6.11 751	3.60 746	3.65 747	4.59 752	1.99 748	0.47 722	2.02 750	1.74 750	5.77 757	4.37 756

noway1	4.31 746	5.77 753	4.81 747	11.37 761	10.45 757	5.64 749	4.46 752	4.20 753	0.90 704	1.87 740	2.48 744	6.11 751	3.60 746	3.65 747	4.59 752	1.99 748	0.47 722	2.02 750	1.74 750	5.77 757	4.37 756

noway4	4.32 748	5.81 755	4.75 745	11.39 763	10.47 759	5.70 751	4.50 757	4.14 752	0.90 704	1.83 738	2.44 741	6.16 753	3.63 749	3.66 749	4.60 754	2.00 751	0.47 722	2.03 753	1.73 749	5.80 759	4.40 758

iinet-test	10.78 759	9.29 758	9.70 754	10.48 753	10.68 760	17.98 767	25.98 769	12.57 766	13.39 765	9.64 764	10.10 762	10.06 761	10.61 763	11.22 766	12.70 763	6.40 762	7.74 763	5.68 762	6.69 761	7.47 760	7.30 759

IINet	10.78 759	9.29 758	9.70 754	10.48 753	10.68 760	17.98 767	25.98 769	12.57 766	13.39 765	9.64 764	10.10 762	10.06 761	10.61 763	11.22 766	12.70 763	6.40 762	7.74 763	5.68 762	6.69 761	7.47 760	7.30 759

DPSM_ROB	11.49 762	9.87 764	10.35 762	11.13 756	11.31 762	19.11 770	27.51 772	13.37 769	14.21 770	10.31 766	11.06 767	10.96 767	11.27 768	11.96 768	13.59 766	6.78 764	8.19 766	6.03 764	7.09 763	7.93 762	7.73 764

DPSM	11.49 762	9.87 764	10.35 762	11.13 756	11.31 762	19.11 770	27.51 772	13.37 769	14.21 770	10.31 766	11.06 767	10.96 767	11.27 768	11.96 768	13.59 766	6.78 764	8.19 766	6.03 764	7.09 763	7.93 762	7.73 764

Anonymous_1	16.62 768	9.35 760	9.84 756	10.66 755	14.64 764	18.66 769	27.12 771	12.64 768	13.51 769	10.76 768	10.30 764	10.13 763	10.60 762	11.06 765	12.74 765	15.87 777	7.74 763	16.92 775	43.48 785	58.66 788	7.68 763

HaxPig	17.72 769	20.22 779	19.73 768	16.53 765	16.51 765	9.27 757	9.33 759	14.34 771	13.27 764	18.65 771	18.70 770	17.35 770	16.77 771	17.04 771	16.45 771	22.05 784	20.89 780	22.27 780	21.53 777	21.29 779	22.13 783

LSM	1.64 733	0.40 678	2.56 732	2.02 744	17.61 766	0.51 652	0.52 701	0.61 661	0.76 686	0.82 698	1.11 704	0.63 672	0.54 669	0.75 641	0.49 636	0.16 638	0.24 697	0.18 652	0.21 670	0.25 671	2.42 748

xxxxx1	15.27 764	9.54 761	10.31 759	20.13 767	18.88 767	17.08 763	23.03 764	10.36 763	10.99 761	9.21 761	9.62 758	10.74 764	10.61 763	10.72 762	13.89 768	7.97 766	9.20 769	31.85 784	44.72 786	12.84 765	13.69 766

tt_ll	15.27 764	9.54 761	10.31 759	20.13 767	18.88 767	17.08 763	23.03 764	10.36 763	10.99 761	9.21 761	9.62 758	10.74 764	10.61 763	10.72 762	13.89 768	7.97 766	9.20 769	31.85 784	44.72 786	12.84 765	13.69 766

ff	15.27 764	9.54 761	10.31 759	20.13 767	18.88 767	17.08 763	23.03 764	10.36 763	10.99 761	9.21 761	9.62 758	10.74 764	10.61 763	10.72 762	13.89 768	7.97 766	9.20 769	31.85 784	44.72 786	12.84 765	13.69 766

MEDIAN_ROB	21.21 770	24.62 783	23.47 779	19.58 766	19.65 770	13.22 761	10.96 760	17.88 772	17.00 772	22.14 782	22.02 773	20.86 772	20.36 772	21.06 772	19.71 772	25.63 785	24.13 781	26.21 782	25.20 783	25.17 782	25.38 786

CasAABBNet	23.10 771	19.86 772	20.64 773	22.47 770	22.73 771	38.41 778	55.50 780	26.89 779	28.70 779	20.61 779	22.15 776	22.08 778	22.75 777	23.99 773	27.36 777	13.59 769	16.48 774	12.14 767	14.27 768	15.95 769	15.53 772

FlowAnything	23.14 774	19.87 773	20.79 774	22.50 774	22.74 772	38.39 777	55.46 777	26.89 779	28.72 780	20.77 781	22.29 779	22.07 777	22.72 774	23.99 773	27.41 781	13.60 772	16.55 779	12.15 771	14.36 773	15.97 773	15.52 771

Hybrid-DGEV	23.16 775	19.94 777	20.96 776	22.49 771	22.75 773	38.51 780	55.52 783	27.09 783	28.90 783	20.58 776	22.25 777	22.00 774	22.80 779	24.11 778	27.33 776	13.60 772	16.47 773	12.14 767	14.30 772	15.95 769	15.54 773

RAFT-FEzeroshot	23.10 771	19.88 774	20.56 771	22.49 771	22.75 773	38.38 775	55.50 780	26.84 776	28.66 777	20.60 777	22.10 774	22.05 775	22.74 775	24.00 775	27.37 779	13.59 769	16.48 774	12.14 767	14.28 769	15.96 771	15.54 773

RAFT-FE	23.10 771	19.88 774	20.56 771	22.49 771	22.75 773	38.38 775	55.50 780	26.84 776	28.66 777	20.60 777	22.10 774	22.05 775	22.74 775	24.00 775	27.37 779	13.59 769	16.48 774	12.14 767	14.28 769	15.96 771	15.54 773

Selective-RAFT-Error	23.16 775	19.93 776	20.87 775	22.54 775	22.81 776	38.52 781	55.47 778	27.01 782	28.83 781	20.66 780	22.25 777	22.09 779	22.80 779	24.09 777	27.36 777	13.61 774	16.48 774	12.15 771	14.28 769	15.99 774	15.57 776

DLNR-FE	10.45 758	12.13 767	19.94 770	106.10 787	23.12 777	0.14 48	0.13 86	3.28 748	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.41 754	0.06 260	0.07 172	0.07 252	40.22 787	0.06 156

DLNR_Zeroshot_test	10.44 757	12.10 766	19.93 769	106.08 786	23.66 778	0.14 48	0.13 86	3.22 747	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.36 753	0.06 260	0.07 172	0.07 252	39.70 786	0.06 156

AVERAGE_ROB	25.43 779	29.06 784	27.24 780	24.63 778	24.20 779	17.73 766	12.61 761	22.29 775	21.39 775	26.79 784	26.16 782	25.20 781	24.64 783	25.07 781	23.53 773	29.96 786	28.40 786	30.60 783	29.58 784	29.72 783	29.84 787

fast-reg	23.64 777	20.51 780	23.42 778	23.22 776	24.75 780	38.73 782	55.47 778	26.85 778	28.86 782	20.12 774	21.73 771	21.64 773	22.22 773	24.30 780	27.54 782	13.91 776	16.52 778	14.85 774	15.62 774	16.91 776	15.71 777

RSGM-EC	29.65 780	17.75 770	10.04 757	35.31 781	33.15 781	26.42 772	46.65 774	19.89 773	17.74 773	18.92 772	23.36 780	30.14 782	23.59 781	41.87 786	45.99 787	59.56 787	34.38 787	33.25 787	20.37 775	34.97 784	19.60 781

acva	29.65 780	17.75 770	10.04 757	35.31 781	33.15 781	26.42 772	46.65 774	19.89 773	17.74 773	18.92 772	23.36 780	30.14 782	23.59 781	41.87 786	45.99 787	59.56 787	34.38 787	33.25 787	20.37 775	34.97 784	19.60 781

zzzz2	34.86 785	30.12 785	31.42 783	34.23 779	34.22 783	58.04 785	83.74 787	40.88 787	43.54 784	31.10 787	33.46 785	32.70 784	33.88 784	35.86 784	41.00 783	20.48 782	24.86 784	18.45 778	21.67 780	24.07 780	23.42 784

noway5	34.86 785	30.12 785	31.42 783	34.23 779	34.22 783	58.04 785	83.74 787	40.88 787	43.54 784	31.10 787	33.46 785	32.70 784	33.88 784	35.86 784	41.00 783	20.48 782	24.86 784	18.45 778	21.67 780	24.07 780	23.42 784

LSM0	24.24 778	19.98 778	22.32 777	24.22 777	40.14 785	38.48 779	55.20 776	26.95 781	28.57 776	20.49 775	21.83 772	22.26 780	22.75 777	24.22 779	27.30 775	13.66 775	16.32 772	12.19 773	14.15 767	16.10 775	17.66 778

zzzzzz3	33.80 783	21.93 781	29.35 781	40.69 783	40.71 786	54.58 784	75.81 786	38.06 785	43.73 786	30.21 785	32.81 783	33.59 786	36.40 786	35.16 782	41.64 785	19.24 778	24.62 782	18.35 776	21.58 778	19.15 777	18.48 779

zzz1	33.83 784	21.95 782	29.58 782	40.69 783	40.71 786	54.57 783	75.77 785	38.08 786	43.79 787	30.23 786	32.84 784	33.61 787	36.40 786	35.19 783	41.64 785	19.25 779	24.62 782	18.36 777	21.58 778	19.16 778	18.49 780

test_example2	101.33 787	108.28 788	68.15 786	98.43 785	106.93 788	89.75 787	102.43 789	36.80 784	97.65 789	129.04 789	130.15 789	65.26 789	66.62 789	92.11 788	80.24 789	144.10 789	199.48 789	81.81 789	103.01 789	125.01 789	101.27 788

ccccc		256.29 789		354.40 788	364.36 789	149.10 789		152.89 790		153.93 790		164.00 790		268.02 790		390.55 790	349.22 790	244.59 790	219.82 790	412.30 790

GS-Stereo							0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

ASD4		6.65 756

Low-res two-view benchmark