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

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

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

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-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-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-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-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

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

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

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
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

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

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

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

4.25_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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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-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

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

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

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-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

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-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-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

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

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-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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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_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_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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 756

Low-res two-view benchmark