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

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 132	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PSi22	0.14 152	0.13 337	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 456	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 270	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 635	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MonStereo	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 132	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

asda	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 67	0.11 212	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.06 137

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 613	0.36 303	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 610	0.05 34

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

LoS_RVC	0.13 113	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 492

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 630	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 637	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 531

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 572	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.18 578

XX-TBD	0.15 188	0.18 478	0.28 198	0.22 340	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
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	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 637	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

iResNet_ROB	0.25 437	0.19 494	0.40 355	0.20 217	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 546	0.53 569	0.38 507	0.43 481	0.37 458	0.26 430	0.38 417	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 337	0.09 374

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 212	0.32 245	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 132	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 212	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 270	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 337	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.20 217	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 270	0.27 181	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 212	0.23 136	0.22 340	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 113	0.11 212	0.30 222	0.20 217	0.13 316	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 132	0.21 108	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 316	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 364	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 341	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 132	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

WQFJA1++	0.44 589	0.07 4	0.63 529	0.18 88	0.13 316	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 679	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 691	0.07 232

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	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
GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 337	0.08 310

DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 456	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 597	0.06 137

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 615	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 581	0.19 143	0.18 502	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 585	0.06 137

GGEV	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

asd	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

4.5_new	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

HART	0.15 188	0.11 212	0.30 222	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 361	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.06 137

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 431
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 384	0.19 83	0.26 523	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

AIO_rvc	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

HUF	0.15 188	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 623	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 531

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 287	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 316	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 546	0.24 623

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 306	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

IGEV++	0.13 113	0.10 132	0.23 136	0.21 271	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 384	0.33 262	0.20 217	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 394	0.30 319	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 132	0.28 198	0.20 217	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 380	0.31 332	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.07 232

DCANet-4	0.19 288	0.10 132	0.52 482	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 429	0.29 346	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

fff	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 337	0.49 455	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.31 512	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.24 146	0.25 489	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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
s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

TANstereo	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 287	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

DCANet	0.18 245	0.13 337	0.40 355	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

csc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

iResNetv2_ROB	0.27 462	0.26 564	0.72 561	0.23 396	0.13 316	0.29 421	0.18 284	0.52 515	0.49 543	0.37 492	0.45 504	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 490	0.09 374

MLCV	0.22 361	0.16 445	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 405	0.38 507	0.44 492	0.31 407	0.21 350	0.41 428	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

pmcnn	0.50 607	0.20 507	0.78 568	0.24 450	0.26 605	0.39 535	0.30 560	0.51 496	0.50 551	0.54 605	1.23 648	2.52 676	0.37 548	0.77 592	0.95 635	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 405	0.08 310

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 132	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 67	0.13 337	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

Lsterematch	0.18 245	0.13 337	0.33 262	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

WQFJX	0.18 245	0.10 132	0.17 60	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.18 284	0.53 527	0.45 502	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 449	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

AdaDepth	0.11 38	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

G2L-ROB	0.23 378	0.15 419	0.41 378	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 415	0.47 446	0.33 355	0.34 451	0.31 332	0.41 500	0.22 366	0.49 455	0.26 462	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 212	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 412	0.22 406	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.07 232

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 270	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 384	0.29 221	0.31 332	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.06 137

xyz-stereo	1.40 664	0.10 132	17.09 701	0.18 88	0.07 2	4.78 683	0.18 284	0.29 221	0.34 365	0.36 484	2.81 681	0.40 493	0.29 481	0.56 496	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.06 143	0.06 95	0.05 34

G2L-Stereo_test	0.24 409	0.16 445	0.38 331	0.19 143	0.13 316	0.27 379	0.24 490	0.49 469	0.38 419	0.37 492	0.37 404	0.40 493	0.24 398	0.52 470	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.08 310

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 270	0.29 212	0.23 396	0.14 364	0.19 184	0.22 442	0.39 356	0.36 394	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.06 137

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 132	0.44 411	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.21 415	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 303	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

SCV_C0	0.14 152	0.11 212	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.06 137

SCV	0.14 152	0.14 384	0.24 146	0.21 271	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137

castereo++	0.13 113	0.10 132	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 152	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

mms	0.13 113	0.11 212	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 212	0.23 136	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.05 34

fffy	0.14 152	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 638	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAStereo	0.13 113	0.12 270	0.27 181	0.22 340	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.05 34

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

MGS-Stereo	0.14 152	0.11 212	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 405	0.06 137

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 396	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

qqq1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

fff1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

1test111	0.19 288	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

cc1	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

11t1	0.18 245	0.10 132	0.30 222	0.20 217	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 285	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

tt1	0.18 245	0.14 384	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 490	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.26 169	0.19 143	0.14 364	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 401	0.20 217	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 132	0.30 222	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.06 137

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 633	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.09 337	0.09 374

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 287	0.21 248	0.23 247	0.33 424	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.10 405	0.10 431

ProNet	0.14 152	0.12 270	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 381	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 419	0.28 198	0.25 489	0.18 502	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 500	0.20 507	0.70 556	0.21 271	0.17 480	0.46 571	0.27 526	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.55 561	0.43 513	0.30 495	0.46 443	0.38 531	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 453	0.10 431

GANet-ADL	0.21 326	0.12 270	0.45 423	0.23 396	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.46 437	0.35 381	0.25 285	0.32 341	0.32 417	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

raftrobust	0.16 203	0.13 337	0.29 212	0.22 340	0.15 424	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 297	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 419	0.33 262	0.21 271	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 514	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

111	0.20 305	0.17 464	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 380	0.45 502	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.33 262	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.12 29	0.42 394	0.25 247	0.27 305	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.08 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 361	0.18 478	0.47 439	0.22 340	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 437	0.32 341	0.31 396	0.34 374	0.31 407	0.25 419	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.10 405	0.08 310

R-Stereo Train	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 305	0.17 464	0.43 401	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 394	0.30 319	0.29 346	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 448	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137
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
iResNet	0.24 409	0.18 478	0.61 518	0.25 489	0.11 169	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.43 475	0.33 431	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 462	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 212	0.35 283	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 494	0.70 556	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

Hybrid-DGEV-03	0.20 305	0.14 384	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 418	0.58 573	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.06 137

WQFJA1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

WQFJX1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.23 396	0.17 480	0.24 328	0.19 331	0.58 581	0.52 564	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137

NLMM1	0.19 288	0.12 270	0.16 43	0.23 396	0.18 502	0.24 328	0.20 384	0.59 587	0.65 605	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLMM	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

DLNR-FE	10.45 692	12.13 701	19.94 704	106.10 716	23.12 711	0.14 33	0.13 63	3.28 687	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 688	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 716	0.06 137

GASTEREO	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.23 396	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.22 340	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

z-ln-s-r	0.32 516	0.21 521	0.82 585	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.26 520	0.43 408	0.50 551	0.32 418	0.60 581	0.39 478	0.29 481	0.73 572	0.66 611	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.08 310

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.26 454	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.15 424	0.31 455	0.20 384	0.49 469	0.42 467	0.35 468	0.42 468	0.45 529	0.27 449	0.55 485	0.33 513	0.10 426	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 405	0.10 431

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 132	0.39 347	0.23 396	0.11 169	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.29 306	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.06 137

model_zeroshot	0.17 221	0.11 212	0.39 347	0.20 217	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 378	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 654	0.70 556	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 644	0.04 2	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.23 618

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 217	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

test_sample2	0.21 326	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 415	0.43 408	0.29 306	0.26 297	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 440	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

test_sample1	0.20 305	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 380	0.25 247	0.26 297	0.31 332	0.29 381	0.26 430	0.44 437	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 337	0.24 146	0.19 143	0.13 316	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 405	0.43 557	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

MyStereo8	0.22 361	0.15 419	0.63 529	0.21 271	0.17 480	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 341	0.28 317	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 473	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.12 492

CoDeX	0.23 378	0.12 270	0.46 431	0.21 271	0.14 364	0.29 421	0.21 415	0.53 527	0.41 459	0.29 346	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 450	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

ff7	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rrr	0.17 221	0.11 212	0.57 502	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

11t	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

GMStereo_Zeroshot	0.24 409	0.21 521	0.45 423	0.26 523	0.13 316	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 381	0.37 492	0.43 481	0.40 493	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 504	0.07 361	0.13 526	0.07 216	0.16 546	0.09 374

plain	0.17 221	0.13 337	0.43 401	0.21 271	0.13 316	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.07 232

EKT-Stereo	0.38 561	0.12 270	0.38 331	0.42 631	3.88 687	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 287	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

DLNR_Zeroshot_test	10.44 691	12.10 700	19.93 703	106.08 715	23.66 712	0.14 33	0.13 63	3.22 686	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 715	0.06 137

RAFT-Test	0.17 221	0.10 132	0.38 331	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

HH	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

anonymousdsp	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 270	0.30 222	0.24 450	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 332	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.06 137

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 271	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

ccc-4	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

x	0.19 288	0.11 212	0.29 212	0.20 217	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 380	0.29 306	0.25 285	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 378	0.18 478	0.44 411	0.22 340	0.13 316	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.34 433	0.23 380	0.65 547	0.27 468	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

CIPLG	0.21 326	0.21 521	0.55 495	0.23 396	0.15 424	0.25 346	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

DAS	0.27 462	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.75 581	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

SepStereo	0.26 454	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.64 540	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

IPLG	0.21 326	0.15 419	0.53 486	0.21 271	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 394	0.30 319	0.33 431	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 459	0.21 386	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR_C	0.21 326	0.22 535	0.60 515	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

MIPNet	0.21 326	0.15 419	0.52 482	0.21 271	0.12 236	0.27 379	0.20 384	0.45 426	0.37 405	0.30 378	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR	0.21 326	0.13 337	0.61 518	0.21 271	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 380	0.37 405	0.28 317	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 412	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

ACRE	0.21 326	0.20 507	0.62 526	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

GwcNet-ADL	0.22 361	0.14 384	0.58 507	0.24 450	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.49 469	0.40 447	0.27 305	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

HHNet	0.22 361	0.12 270	0.52 482	0.18 88	0.18 502	0.20 226	0.20 384	0.34 286	0.31 332	0.32 418	0.59 576	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 501	0.08 280	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.11 468

AAGNet	0.33 525	0.11 212	0.37 312	0.25 489	0.16 456	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 468	0.35 385	0.27 354	0.30 495	0.44 437	2.66 681	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.08 257	0.06 137

STrans-v2	0.24 409	0.13 337	0.54 489	0.21 271	0.12 236	0.23 307	0.21 415	0.47 446	0.28 287	0.31 396	0.42 468	0.36 452	0.35 535	0.62 532	0.23 427	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

TransformOpticalFlow	0.24 409	0.13 337	0.56 499	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 368	0.32 341	0.30 378	0.43 481	0.36 452	0.31 512	0.61 524	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.07 232

OMP-Stereo	0.23 378	0.14 384	0.35 283	0.29 575	0.13 316	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 355	0.34 451	0.30 317	0.34 433	0.19 333	0.70 561	0.24 438	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IIG-Stereo	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.29 575	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 332	0.34 451	0.37 404	0.33 424	0.21 350	0.70 561	0.26 462	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NRIStereo	0.18 245	0.11 212	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.24 328	0.20 384	0.29 221	0.26 259	0.26 297	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

ASMatch	0.23 378	0.11 212	0.51 476	0.24 450	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 287	0.28 317	0.68 603	0.27 354	0.26 430	0.50 459	0.22 406	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.11 468

PFNet	0.23 378	0.10 132	0.57 502	0.24 450	0.14 364	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 355	0.35 468	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 540	0.22 406	0.09 375	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.07 232

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 212	0.40 355	0.21 271	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 305	0.27 286	0.23 298	0.28 466	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.10 431

RAFT-RH_RVC	0.25 437	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 507	1.15 645	0.23 298	0.17 292	0.57 500	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.06 95	0.07 232

RAFT-345	0.21 326	0.10 132	0.46 431	0.22 340	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 305	0.66 599	0.21 266	0.16 262	0.55 485	0.21 386	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CRE-IMP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 305	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.10 431

cross-raft	0.17 221	0.12 270	0.41 378	0.23 396	0.10 116	0.20 226	0.24 490	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

test-1	0.17 221	0.11 212	0.40 355	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.08 310

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.36 328	0.25 247	0.33 431	0.59 576	0.24 312	0.28 466	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.20 597

LMCR-Stereo	0.26 454	0.18 478	0.49 455	0.28 572	0.14 364	0.36 512	0.23 468	0.54 536	0.34 365	0.39 522	0.40 443	0.29 381	0.29 481	0.37 412	0.27 468	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.13 506	0.09 374

TestStereo	0.21 326	0.19 494	0.40 355	0.25 489	0.10 116	0.22 285	0.21 415	0.31 251	0.31 332	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 532	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.11 453	0.06 137

raft+_RVC	0.18 245	0.14 384	0.32 245	0.21 271	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 365	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.08 310

GES	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.14 364	0.27 379	0.19 331	0.49 469	0.33 355	0.30 378	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 406	0.10 426	0.08 449	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.11 468

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 384	0.32 245	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.25 285	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 132	0.40 355	0.20 217	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 319	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 132	0.37 312	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 287	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

ACVNet	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.27 379	0.23 468	0.39 356	0.44 490	0.28 317	0.41 451	0.38 466	0.26 430	0.27 317	0.32 506	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.07 232

acv_ft	0.25 437	0.13 337	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.21 415	0.45 426	0.44 490	0.38 507	0.41 451	0.38 466	0.27 449	0.27 317	0.35 522	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.07 232

HSM-Net_RVC	0.27 462	0.11 212	0.42 388	0.19 143	0.11 169	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.43 475	0.40 532	0.43 481	0.50 559	0.26 430	0.76 586	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 507	0.22 535	0.50 466	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.24 490	0.47 446	0.54 573	0.38 507	0.60 581	0.43 513	0.29 481	0.87 613	0.40 546	0.11 465	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

HSM	0.28 482	0.16 445	0.35 283	0.20 217	0.15 424	0.33 479	0.19 331	0.53 527	0.37 405	0.36 484	0.38 419	0.67 619	0.31 512	0.89 618	0.23 427	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.08 310

DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.10 431

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 521	0.47 439	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

IGEV_i1	0.21 326	0.11 212	0.43 401	0.22 340	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 408	0.30 319	0.29 346	0.30 317	0.31 407	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.08 310

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.05 34

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 132	0.31 237	0.23 396	0.13 316	0.31 455	0.22 442	0.46 437	0.42 467	0.27 305	0.32 341	0.33 424	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.09 374

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 419	0.34 273	0.24 450	0.13 316	0.28 399	0.14 97	0.48 459	0.44 490	0.27 305	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.07 232

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 113	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.36 512	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

NLSM3	0.13 113	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.05 7	0.05 34

NLSM1	0.17 221	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.18 502	0.25 346	0.17 238	0.47 446	0.40 447	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

NLCSM	0.19 288	0.12 270	0.18 73	0.24 450	0.19 529	0.24 328	0.21 415	0.42 394	0.40 447	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 447	0.19 338	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

FE-Mocha	0.16 203	0.10 132	0.33 262	0.19 143	0.13 316	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

IGEV-FE	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

LG-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

G2L-Stereo	0.25 437	0.16 445	0.47 439	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.18 284	0.46 437	0.35 381	0.33 431	0.37 404	0.40 493	0.22 366	0.60 517	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.09 374

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.23 396	0.23 585	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 365	0.25 285	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 426	0.07 361	0.15 568	0.08 298	0.16 546	0.13 509

UGAM-zero	0.23 378	0.10 132	0.54 489	0.19 143	0.13 316	0.21 257	0.14 97	0.44 416	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.51 563	0.33 522	0.65 547	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 365	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 465	0.10 514	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 384	0.28 198	0.21 271	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

test_sample3	0.23 378	0.12 270	0.43 401	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 384	0.50 479	0.34 365	0.31 396	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 477	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

CAS++	0.16 203	0.12 270	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 394	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.08 298	0.10 405	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 437	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

tta	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.07 232

MyStereo07	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MyStereo06	0.20 305	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.40 368	0.21 175	0.30 378	0.24 261	0.31 407	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MyStereo05	0.23 378	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.48 459	0.52 564	0.31 396	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 386	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MyStereo04	0.23 378	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.49 469	0.52 564	0.28 317	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 406	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

whm_eth	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 132	0.34 273	0.21 271	0.15 424	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.08 310

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 270	0.38 331	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 305	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.06 137

PCWNet_CMD	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 445	0.50 466	0.21 271	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 287	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.06 137

CBFPSM	0.27 462	0.16 445	0.67 544	0.20 217	0.14 364	0.38 526	0.25 507	0.40 368	0.36 394	0.33 431	0.36 395	0.56 584	0.38 552	0.32 380	0.38 531	0.08 280	0.08 449	0.07 146	0.08 298	0.09 337	0.11 468

iinet-f	0.30 500	0.18 478	1.03 622	0.20 217	0.15 424	0.44 563	0.22 442	0.45 426	0.37 405	0.35 468	0.44 492	0.41 500	0.34 531	0.34 394	0.40 546	0.10 426	0.09 484	0.08 240	0.08 298	0.13 506	0.11 468

DCRE	0.20 305	0.13 337	0.40 355	0.21 271	0.15 424	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 620	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 361	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

TestStereo1	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

DisPM	0.19 288	0.10 132	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.29 306	0.33 431	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.11 468

IER	0.23 378	0.12 270	0.39 347	0.20 217	0.14 364	0.31 455	0.19 331	0.42 394	0.36 394	0.33 431	0.40 443	0.32 417	0.33 522	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.08 310

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 445	0.41 378	0.25 489	0.15 424	0.22 285	0.24 490	0.32 263	0.28 287	0.33 431	0.51 539	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.06 137

CRFU-Net	0.28 482	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.15 424	0.45 569	0.23 468	0.50 479	0.30 319	0.43 557	0.41 451	0.48 545	0.46 590	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

NINENet	0.25 437	0.15 419	0.37 312	0.23 396	0.16 456	0.43 561	0.17 238	0.60 596	0.46 520	0.32 418	0.37 404	0.32 417	0.20 342	0.42 431	0.21 386	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.08 298	0.11 453	0.10 431

SA-5K	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

CSP-Net	0.27 462	0.15 419	0.30 222	0.21 271	0.14 364	0.44 563	0.24 490	0.50 479	0.40 447	0.41 541	0.43 481	0.42 509	0.26 430	0.66 551	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.09 374

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 132	0.46 431	0.19 143	0.13 316	0.25 346	0.19 331	0.52 515	0.19 126	0.29 346	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 257	0.08 310

dd	0.22 361	0.26 564	0.40 355	0.22 340	0.12 236	0.25 346	0.21 415	0.32 263	0.44 490	0.29 346	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 448	0.12 504	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 132	0.24 146	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

AASNet	0.27 462	0.19 494	0.49 455	0.26 523	0.17 480	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.48 534	0.35 468	0.40 443	0.32 417	0.25 419	0.28 331	0.34 518	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.13 506	0.11 468

GMOStereo	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 297	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 285	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

CrosDoStereo	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

OCTAStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

PSM-adaLoss	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

FTStereo	0.28 482	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.21 257	0.53 642	0.34 286	0.26 259	0.38 507	0.95 634	0.30 397	0.56 612	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.19 585

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

DeepStereo_LL	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

DEmStereo	0.26 454	0.09 77	0.47 439	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 507	0.28 205	0.36 394	0.36 484	0.58 573	0.25 322	0.48 599	0.53 477	0.44 563	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.07 232

SST-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 451	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 496	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

RAFT_R40	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 485	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

DRaft	0.24 409	0.10 132	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 468	0.33 278	0.39 429	0.38 507	0.61 588	0.21 266	0.41 567	0.48 450	0.42 557	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.08 310

RE-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 212	0.34 273	0.29 575	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.09 374

TVStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

iGMRVC	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

IRAFT_RVC	0.22 361	0.12 270	0.39 347	0.26 523	0.11 169	0.18 149	0.24 490	0.40 368	0.37 405	0.31 396	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 485	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

iRAFT	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

test-2	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ICVP	0.23 378	0.13 337	0.44 411	0.26 523	0.14 364	0.29 421	0.25 507	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.43 481	0.35 447	0.25 419	0.26 297	0.23 427	0.12 504	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.10 431
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.27 551	0.16 456	0.33 479	0.25 507	0.56 562	0.54 573	0.34 451	0.38 419	0.34 433	0.25 419	0.51 464	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.11 468

sAnonymous2	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

CFNet_pseudo	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.19 143	0.13 316	0.26 369	0.16 192	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

RALAANet	0.19 288	0.18 478	0.37 312	0.23 396	0.14 364	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 306	0.28 317	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.06 137

XX-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.83 588	0.26 523	0.17 480	0.23 307	0.13 63	0.40 368	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 407	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

222	0.41 575	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 512	0.20 384	0.57 572	0.39 429	0.35 468	0.44 492	0.30 397	0.27 449	0.55 485	3.56 684	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

test_xeample3	0.16 203	0.11 212	0.56 499	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

xxxx	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 518	0.20 384	0.58 581	0.38 419	0.29 346	0.42 468	0.38 466	0.24 398	0.46 443	2.20 677	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

test_xeample	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 479	0.23 468	0.55 546	0.38 419	0.32 418	0.45 504	0.29 381	0.26 430	0.57 500	2.24 679	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

AFF-stereo	0.18 245	0.15 419	0.32 245	0.21 271	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 285	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

GMStereo	0.19 288	0.25 553	0.40 355	0.21 271	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 447	0.25 285	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.08 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 482	0.14 384	0.69 550	0.23 396	0.20 548	0.44 563	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.43 513	0.33 522	0.40 426	0.31 501	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

CCAANet	0.21 326	0.09 77	0.34 273	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.19 331	0.39 356	0.27 270	0.24 275	0.47 521	0.30 397	0.25 419	0.36 408	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.08 310

DMCA	0.22 361	0.14 384	0.36 303	0.22 340	0.14 364	0.27 379	0.20 384	0.43 408	0.38 419	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.24 398	0.24 249	0.28 473	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.11 468

SuperB	0.49 603	0.28 574	2.23 665	0.23 396	0.15 424	0.41 545	0.32 573	0.47 446	0.82 632	0.43 557	0.50 533	0.33 424	0.45 584	0.68 556	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.98 675	0.14 531

MSMDNet	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.09 374

ccs_rob	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.20 217	0.13 316	0.26 369	0.17 238	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

AdaStereo	0.24 409	0.16 445	0.37 312	0.24 450	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 536	0.42 467	0.33 431	0.38 419	0.35 447	0.21 350	0.30 366	0.22 406	0.14 548	0.06 230	0.13 526	0.08 298	0.11 453	0.08 310
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.
DISCO	0.32 516	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.48 583	0.25 507	0.50 479	0.57 585	0.37 492	0.45 504	0.62 603	0.36 539	0.64 540	0.49 577	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.12 490	0.11 468

RT-IGEV	0.25 437	0.10 132	0.48 449	0.22 340	0.14 364	0.31 455	0.28 542	0.53 527	0.39 429	0.36 484	0.41 451	0.44 524	0.30 495	0.28 331	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.10 431

Selective-IGEV-i16pc	0.33 525	0.10 132	1.71 660	0.21 271	0.14 364	0.74 630	0.31 565	0.42 394	0.41 459	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 564	0.19 338	0.14 548	0.10 514	0.08 240	0.09 401	0.11 453	0.11 468

DFGA-Net	0.23 378	0.24 548	0.49 455	0.22 340	0.15 424	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 513	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

HI	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

tg	0.16 203	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

PAM_32	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 346	0.28 292	0.56 584	0.28 466	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.09 374

PAM	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.22 340	0.15 424	0.34 492	0.21 415	0.37 338	0.22 191	0.31 396	0.27 286	0.55 580	0.26 430	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.09 374

DDVS	0.25 437	0.15 419	0.39 347	0.24 450	0.17 480	0.34 492	0.21 415	0.41 380	0.30 319	0.33 431	0.41 451	0.48 545	0.21 350	0.52 470	0.27 468	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.14 531

ACV-stereo	0.29 493	0.18 478	0.79 575	0.23 396	0.16 456	0.47 577	0.19 331	0.36 328	0.34 365	0.29 346	0.33 364	0.67 619	0.42 576	0.54 483	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.11 468

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 384	0.30 222	0.25 489	0.14 364	0.17 122	0.21 415	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.07 232

test_sample5	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.32 418	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

test_sample4	0.24 409	0.13 337	0.43 401	0.20 217	0.12 236	0.32 467	0.21 415	0.51 496	0.34 365	0.31 396	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 477	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

xx1	0.20 305	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

mmm	0.21 326	0.12 270	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.28 399	0.21 415	0.41 380	0.27 270	0.29 346	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.10 405	0.09 374

DualNet	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.33 431	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

CASnet	0.14 152	0.12 270	0.22 123	0.22 340	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 467	0.09 401	0.08 257	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 409	0.13 337	0.50 466	0.20 217	0.15 424	0.28 399	0.17 238	0.49 469	0.45 502	0.32 418	0.42 468	0.39 478	0.22 366	0.31 373	0.21 386	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.09 401	0.12 490	0.11 468

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 478	0.39 347	0.22 340	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 505	0.09 401	0.08 257	0.07 232

LL-Strereo	0.29 493	0.25 553	0.58 507	0.25 489	0.21 556	0.23 307	0.24 490	0.55 546	0.42 467	0.34 451	0.32 341	0.41 500	0.40 563	0.94 627	0.23 427	0.08 280	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.09 337	0.09 374

gwcnet-sp	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

scenet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

CASS	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 319	0.32 418	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.11 453	0.11 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

qqq	0.20 305	0.12 270	0.31 237	0.20 217	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

Wz-Net-LNSev	0.34 534	0.29 581	0.91 604	0.26 523	0.21 556	0.47 577	0.31 565	0.54 536	0.54 573	0.44 564	0.52 547	0.50 559	0.35 535	0.39 419	0.39 539	0.11 465	0.11 538	0.10 411	0.09 401	0.14 524	0.13 509

test_5	0.23 378	0.19 494	0.38 331	0.26 523	0.18 502	0.25 346	0.29 549	0.40 368	0.37 405	0.29 346	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.10 431

test_4	0.18 245	0.12 270	0.34 273	0.23 396	0.12 236	0.18 149	0.22 442	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.07 176	0.05 34

AACVNet	0.26 454	0.16 445	0.37 312	0.22 340	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.41 380	0.31 332	0.38 507	0.42 468	0.43 513	0.28 466	0.73 572	0.25 448	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.11 468

ADLNet2	0.30 500	0.17 464	0.72 561	0.23 396	0.17 480	0.36 512	0.24 490	0.52 515	0.51 555	0.32 418	0.38 419	0.45 529	0.30 495	0.69 558	0.35 522	0.10 426	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.12 490	0.10 431

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

KMStereo	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

THIR-Stereo	0.29 493	0.12 270	0.41 378	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 656	0.32 263	0.35 381	0.37 492	0.65 597	0.34 433	0.50 602	0.57 500	0.45 566	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.07 232

GrayStereo	0.25 437	0.09 77	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.23 307	0.47 632	0.34 286	0.30 319	0.39 522	0.47 521	0.30 397	0.79 641	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.13 509

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.25 507	0.37 338	0.27 270	0.30 378	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.19 585

iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 384	0.49 455	0.27 551	0.18 502	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 426	0.11 538	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

SFCPSM	0.22 361	0.10 132	0.51 476	0.21 271	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.55 546	0.39 429	0.29 346	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.08 310

MMNet	0.27 462	0.14 384	0.49 455	0.24 450	0.17 480	0.47 577	0.22 442	0.45 426	0.51 555	0.39 522	0.41 451	0.36 452	0.33 522	0.39 419	0.34 518	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

FENet	0.21 326	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 380	0.35 381	0.30 378	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

HGLStereo	0.27 462	0.14 384	0.46 431	0.24 450	0.21 556	0.33 479	0.23 468	0.50 479	0.42 467	0.35 468	0.48 528	0.41 500	0.33 522	0.45 440	0.33 513	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.12 492

GANet-RSSM	0.24 409	0.14 384	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.21 415	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.39 432	0.39 478	0.28 466	0.58 507	0.23 427	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.09 374

RASNet	0.28 482	0.14 384	0.44 411	0.22 340	0.18 502	0.32 467	0.19 331	0.48 459	0.38 419	0.29 346	0.43 481	0.47 539	0.37 548	0.79 596	0.36 528	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.07 232

PWCDC_ROB	0.38 561	0.30 588	0.60 515	0.33 604	0.20 548	0.42 552	0.19 331	0.58 581	0.89 641	0.42 551	1.26 649	0.36 452	0.34 531	0.50 459	0.38 531	0.18 601	0.11 538	0.11 467	0.09 401	0.19 585	0.13 509

Selective-IGEV-i16pb	0.39 566	0.12 270	2.18 664	0.21 271	0.15 424	0.68 624	0.32 573	0.56 562	0.57 585	0.25 285	0.44 492	0.33 424	0.21 350	0.80 600	0.25 448	0.14 548	0.10 514	0.09 333	0.10 445	0.12 490	0.13 509

z-mn7	0.44 589	0.40 619	1.09 627	0.25 489	0.18 502	0.61 615	0.34 586	0.56 562	0.93 648	0.43 557	0.96 635	0.53 574	0.39 558	0.94 627	0.59 596	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.14 524	0.13 509

S2M2_L	0.13 113	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 523	0.09 484	0.09 333	0.10 445	0.11 453	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.24 409	0.13 337	0.52 482	0.20 217	0.14 364	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 365	0.41 541	0.33 364	0.47 539	0.29 481	0.30 366	0.22 406	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.12 490	0.15 543

ITSA-stereo	0.25 437	0.15 419	0.33 262	0.23 396	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 562	0.59 589	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.28 466	0.49 455	0.30 493	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.13 509

test_sample6	0.25 437	0.13 337	0.41 378	0.21 271	0.11 169	0.30 439	0.22 442	0.51 496	0.35 381	0.33 431	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 500	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.10 431

H2IRNET	0.18 245	0.13 337	0.35 283	0.21 271	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 319	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.06 137

DispNO	0.27 462	0.18 478	0.62 526	0.23 396	0.17 480	0.25 346	0.22 442	0.45 426	0.41 459	0.32 418	0.39 432	0.38 466	0.27 449	0.77 592	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.08 257	0.08 310

AE-Stereo	0.17 221	0.11 212	0.31 237	0.24 450	0.14 364	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 306	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

ffm	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

ff1	0.29 493	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

mmx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

1111x	0.32 516	0.11 212	0.40 355	0.22 340	0.11 169	0.32 467	0.26 520	0.59 587	0.43 475	0.31 396	0.41 451	0.39 478	0.28 466	0.76 586	1.37 660	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

xxx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

BUS	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.43 561	0.17 238	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.32 417	0.20 342	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

raft_robust	0.22 361	0.17 464	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.23 307	0.22 442	0.49 469	0.48 534	0.32 418	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 477	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.06 137

BSDual-CNN	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

hknet	0.25 437	0.14 384	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.37 405	0.34 451	0.35 385	0.43 513	0.27 449	0.37 412	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

psmg	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.21 271	0.14 364	0.35 507	0.23 468	0.51 496	0.34 365	0.35 468	0.38 419	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

test_3	0.18 245	0.11 212	0.32 245	0.24 450	0.11 169	0.22 285	0.25 507	0.31 251	0.31 332	0.25 285	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

PFNet+	0.20 305	0.10 132	0.37 312	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 365	0.33 431	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.12 492

LCNet	0.21 326	0.11 212	0.29 212	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 317	0.35 385	0.26 344	0.30 495	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.13 506	0.22 611

KYRaft	0.22 361	0.10 132	0.30 222	0.23 396	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.35 309	0.24 233	0.35 468	0.54 557	0.34 433	0.26 430	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.08 257	0.31 636

RAFT	0.21 326	0.17 464	0.32 245	0.24 450	0.12 236	0.25 346	0.27 526	0.35 309	0.28 287	0.33 431	0.33 364	0.38 466	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.10 405	0.06 137

Anonymous3	0.23 378	0.18 478	0.63 529	0.27 551	0.18 502	0.41 545	0.23 468	0.43 408	0.35 381	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 504	0.11 538	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.12 492

RAFT + AFF	0.27 462	0.23 544	0.50 466	0.25 489	0.17 480	0.30 439	0.33 584	0.52 515	0.40 447	0.28 317	0.30 317	0.30 397	0.31 512	0.62 532	0.24 438	0.09 375	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.11 468

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.33 262	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.46 628	0.46 437	0.20 155	0.25 285	0.50 533	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 427	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 445	0.06 95	0.07 232

UPFNet	0.25 437	0.12 270	0.38 331	0.24 450	0.19 529	0.37 518	0.28 542	0.48 459	0.38 419	0.34 451	0.37 404	0.37 458	0.28 466	0.39 419	0.33 513	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.08 310

aanetorigin	0.39 566	0.29 581	1.09 627	0.24 450	0.19 529	0.28 399	0.37 599	0.33 278	0.47 525	0.94 646	0.82 623	0.52 569	0.54 608	0.49 455	0.50 583	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.16 546	0.15 543

EDNetEfficientorigin	7.51 688	0.52 641	140.47 716	0.25 489	0.17 480	0.42 552	0.29 549	0.47 446	1.03 652	1.28 661	1.02 639	0.83 634	0.84 647	0.75 581	0.99 637	0.10 426	0.09 484	0.12 505	0.10 445	0.21 597	0.22 611

ac_64	0.27 462	0.13 337	0.41 378	0.24 450	0.17 480	0.36 512	0.22 442	0.46 437	0.33 355	0.35 468	0.36 395	0.52 569	0.30 495	0.62 532	0.32 506	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

cf-r	0.24 409	0.15 419	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.22 442	0.42 394	0.40 447	0.30 378	0.42 468	0.42 509	0.26 430	0.43 433	0.25 448	0.11 465	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.08 310

hitnet-ft	0.29 493	0.17 464	0.40 355	0.19 143	0.14 364	0.39 535	0.23 468	0.44 416	0.41 459	0.36 484	0.46 514	0.53 574	0.34 531	0.76 586	0.32 506	0.14 548	0.10 514	0.13 526	0.10 445	0.15 538	0.13 509

GwcNet-RSSM	0.26 454	0.17 464	0.46 431	0.21 271	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.44 416	0.42 467	0.31 396	0.45 504	0.40 493	0.26 430	0.55 485	0.28 473	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

ADCP+	0.45 592	0.24 548	1.15 634	0.25 489	0.22 572	0.56 604	0.39 610	0.54 536	0.51 555	0.44 564	0.51 539	0.46 537	0.52 607	0.56 496	1.89 673	0.10 426	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.14 524	0.13 509

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 462	0.21 521	0.59 513	0.25 489	0.18 502	0.29 421	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.38 507	0.41 451	0.43 513	0.27 449	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.11 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 507	0.16 445	0.54 489	0.24 450	0.22 572	0.42 552	0.28 542	0.58 581	0.56 582	0.28 317	0.38 419	0.40 493	0.30 495	0.71 564	0.28 473	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.10 445	0.19 585	0.16 552

DPSNet	0.47 597	0.24 548	0.93 608	0.27 551	0.20 548	0.75 633	0.57 645	0.84 652	0.79 629	0.47 579	0.51 539	0.60 597	0.69 634	0.87 613	0.71 615	0.16 579	0.13 568	0.12 505	0.10 445	0.25 612	0.21 606

PWC_ROB	0.38 561	0.29 581	0.69 550	0.25 489	0.20 548	0.38 526	0.19 331	0.58 581	0.67 610	0.57 610	0.85 626	0.51 563	0.40 563	0.71 564	0.52 586	0.13 523	0.09 484	0.14 553	0.10 445	0.17 563	0.14 531

zh-mn7	0.46 594	0.45 627	1.48 651	0.25 489	0.19 529	0.44 563	0.29 549	0.56 562	0.82 632	0.65 622	0.96 635	0.49 551	0.38 552	0.88 616	0.63 606	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.13 506	0.14 531

w-ln-seven-2	0.36 544	0.29 581	1.06 624	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.30 560	0.50 479	0.54 573	0.45 568	0.55 561	0.45 529	0.41 567	0.62 532	0.49 577	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.11 468

AIO-test2	0.20 305	0.20 507	0.36 303	0.26 523	0.15 424	0.22 285	0.16 192	0.42 394	0.42 467	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 601	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.07 176	0.07 232

AIO-test1	0.19 288	0.14 384	0.41 378	0.27 551	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 394	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.06 95	0.09 374

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 384	0.34 273	0.23 396	0.14 364	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.37 405	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 563	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.14 364	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.39 429	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 579	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 378	0.13 337	0.83 588	0.20 217	0.21 556	0.23 307	0.17 238	0.48 459	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 478	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.11 484	0.11 453	0.10 431

ToySt	0.24 409	0.16 445	0.48 449	0.21 271	0.13 316	0.29 421	0.29 549	0.39 356	0.39 429	0.27 305	0.35 385	0.39 478	0.31 512	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

anonymousa	0.23 378	0.11 212	0.50 466	0.21 271	0.16 456	0.31 455	0.20 384	0.36 328	0.35 381	0.32 418	0.50 533	0.39 478	0.26 430	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.07 176	0.08 310

ssnet_v2	0.28 482	0.16 445	0.44 411	0.22 340	0.15 424	0.40 541	0.30 560	0.57 572	0.46 520	0.38 507	0.36 395	0.47 539	0.29 481	0.38 417	0.39 539	0.13 523	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.11 468

Wz-Net-MNSev	0.36 544	0.26 564	0.79 575	0.26 523	0.21 556	0.59 611	0.38 605	0.55 546	0.56 582	0.48 583	0.54 557	0.53 574	0.36 539	0.60 517	0.44 563	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.11 484	0.15 538	0.13 509

Sa-1000	0.22 361	0.15 419	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.47 446	0.39 429	0.30 378	0.50 533	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

SA	0.22 361	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.23 468	0.45 426	0.40 447	0.27 305	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

UDGNet	0.23 378	0.31 595	0.38 331	0.24 450	0.14 364	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 475	0.29 346	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 563	0.07 361	0.21 607	0.11 484	0.14 524	0.10 431

dad	0.28 482	0.31 595	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.30 439	0.20 384	0.33 278	0.49 543	0.44 564	0.44 492	0.45 529	0.21 350	0.41 428	0.26 462	0.20 610	0.11 538	0.20 605	0.11 484	0.14 524	0.10 431

PSMNet-ADL	0.25 437	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.14 364	0.31 455	0.22 442	0.44 416	0.36 394	0.27 305	0.33 364	0.41 500	0.28 466	0.61 524	0.29 485	0.11 465	0.09 484	0.09 333	0.11 484	0.10 405	0.10 431

TRStereo	0.19 288	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.52 515	0.28 287	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.06 95	0.06 137

PSM-AAD	0.25 437	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.26 369	0.38 605	0.34 286	0.28 287	0.35 468	0.39 432	0.28 370	0.79 641	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.08 257	0.21 606

pcwnet_v2	0.32 516	0.15 419	1.26 642	0.23 396	0.18 502	0.32 467	0.18 284	0.59 587	0.60 593	0.36 484	0.45 504	0.35 447	0.29 481	0.36 408	0.25 448	0.14 548	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.15 543

ADLNet	0.28 482	0.15 419	0.42 388	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.23 468	0.53 527	0.43 475	0.42 551	0.41 451	0.44 524	0.27 449	0.55 485	0.35 522	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.12 492

HCRNet	0.24 409	0.25 553	0.33 262	0.34 606	0.16 456	0.27 379	0.18 284	0.43 408	0.35 381	0.30 378	0.35 385	0.32 417	0.22 366	0.44 437	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.10 405	0.09 374

ARAFT	0.24 409	0.21 521	0.78 568	0.22 340	0.12 236	0.29 421	0.24 490	0.43 408	0.32 341	0.33 431	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 455	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.09 337	0.06 137

EDNetEfficient	0.63 628	0.37 613	2.40 669	0.26 523	0.25 601	0.38 526	0.49 638	0.41 380	1.06 655	1.38 664	0.87 630	0.62 603	0.95 652	0.65 547	1.65 665	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.19 585	0.17 565

GwcNet	0.35 539	0.23 544	0.88 600	0.25 489	0.24 593	0.48 583	0.27 526	0.55 546	0.57 585	0.38 507	0.52 547	0.51 563	0.32 519	0.60 517	0.41 554	0.13 523	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.13 506	0.14 531

CFNet-ft	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

DSFCA	0.27 462	0.13 337	0.36 303	0.20 217	0.17 480	0.38 526	0.31 565	0.47 446	0.43 475	0.43 557	0.37 404	0.39 478	0.29 481	0.52 470	0.32 506	0.12 504	0.10 514	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

DMCA-RVC	0.27 462	0.21 521	0.61 518	0.28 572	0.17 480	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.35 381	0.40 532	0.37 404	0.39 478	0.36 539	0.43 433	0.30 493	0.13 523	0.10 514	0.15 568	0.11 484	0.13 506	0.10 431

RYNet	0.37 554	0.18 478	0.59 513	0.25 489	0.28 612	0.61 615	0.32 573	0.59 587	0.59 589	0.41 541	0.38 419	0.57 589	0.39 558	0.87 613	0.53 588	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.18 577	0.18 578

GANet	0.36 544	0.22 535	0.49 455	0.29 575	0.17 480	0.41 545	0.38 605	0.57 572	0.45 502	0.46 572	0.75 614	0.55 580	0.40 563	0.94 627	0.41 554	0.13 523	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.14 524	0.11 468

TDLM	0.30 500	0.21 521	0.38 331	0.28 572	0.15 424	0.33 479	0.32 573	0.52 515	0.47 525	0.38 507	0.43 481	0.39 478	0.29 481	0.91 622	0.28 473	0.14 548	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.12 490	0.10 431

CFNet	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.22 340	0.14 364	0.33 479	0.14 97	0.51 496	0.45 502	0.30 378	0.40 443	0.38 466	0.27 449	0.76 586	0.25 448	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.08 310

CFNet_RVC	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

DeepPruner_ROB	0.26 454	0.19 494	0.44 411	0.21 271	0.16 456	0.30 439	0.21 415	0.52 515	0.32 341	0.35 468	0.38 419	0.39 478	0.26 430	0.42 431	0.24 438	0.15 563	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.14 524	0.13 509

StereoDRNet-Refined	0.27 462	0.17 464	0.35 283	0.25 489	0.14 364	0.37 518	0.21 415	0.47 446	0.41 459	0.44 564	0.51 539	0.41 500	0.28 466	0.45 440	0.37 529	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.10 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 516	0.22 535	0.61 518	0.27 551	0.21 556	0.42 552	0.30 560	0.61 600	0.48 534	0.46 572	0.39 432	0.48 545	0.30 495	0.57 500	0.40 546	0.11 465	0.09 484	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.10 431

SANet	0.53 616	0.28 574	0.96 613	0.26 523	0.15 424	0.69 625	0.44 624	0.67 628	1.34 665	0.67 624	0.98 638	0.94 640	0.71 636	0.89 618	0.76 617	0.14 548	0.12 556	0.12 505	0.11 484	0.17 563	0.16 552

DLCB_ROB	0.28 482	0.16 445	0.34 273	0.27 551	0.16 456	0.38 526	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.46 572	0.46 514	0.51 563	0.33 522	0.53 477	0.33 513	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.09 374

LE_ROB	1.76 673	0.20 507	2.68 673	0.48 639	0.52 650	0.78 637	0.96 672	0.84 652	6.61 690	7.40 693	2.08 675	2.08 668	4.83 686	1.27 655	3.79 685	0.10 426	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.11 453	0.10 431

DN-CSS_ROB	0.22 361	0.25 553	0.47 439	0.24 450	0.14 364	0.25 346	0.12 29	0.40 368	0.33 355	0.29 346	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.07 232

AANet	0.49 603	0.42 625	1.56 654	0.22 340	0.19 529	0.39 535	0.25 507	0.52 515	0.92 645	0.92 643	0.93 633	0.84 635	0.67 631	0.59 513	0.59 596	0.15 563	0.11 538	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 212	0.21 108	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.09 374

w-ln-seven	0.42 578	0.30 588	1.18 635	0.26 523	0.22 572	0.58 608	0.31 565	0.62 608	0.81 631	0.58 611	0.61 588	0.53 574	0.36 539	0.57 500	0.65 610	0.11 465	0.10 514	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.13 509

YMNet	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

YMNet_1	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.24 490	0.36 328	0.39 429	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 563	0.13 568	0.12 505	0.12 523	0.10 405	0.09 374

UGAM	0.26 454	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.25 507	0.32 263	0.41 459	0.31 396	0.42 468	0.41 500	0.22 366	0.92 623	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.14 553	0.12 523	0.10 405	0.07 232

rvit_stereo_0075_2	0.24 409	0.17 464	0.50 466	0.26 523	0.22 572	0.22 285	0.15 145	0.40 368	0.35 381	0.27 305	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 590	0.12 556	0.19 601	0.12 523	0.13 506	0.13 509

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 437	0.14 384	0.95 611	0.21 271	0.27 607	0.20 226	0.19 331	0.48 459	0.25 247	0.26 297	0.55 561	0.34 433	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.12 523	0.12 490	0.12 492

test_sample7	0.25 437	0.15 419	0.35 283	0.20 217	0.14 364	0.28 399	0.21 415	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.14 548	0.09 484	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

coex-ft	3.44 681	0.73 655	48.55 714	0.24 450	0.19 529	0.50 591	0.43 621	0.47 446	2.40 677	7.03 692	1.20 646	0.97 643	2.23 679	0.73 572	1.92 674	0.12 504	0.15 593	0.14 553	0.12 523	0.21 597	0.43 647

fast-acv-ft	0.31 507	0.20 507	0.81 581	0.24 450	0.18 502	0.46 571	0.27 526	0.41 380	0.49 543	0.39 522	0.55 561	0.49 551	0.35 535	0.37 412	0.38 531	0.11 465	0.11 538	0.11 467	0.12 523	0.12 490	0.09 374

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 478	0.33 262	0.25 489	0.18 502	0.23 307	0.29 549	0.40 368	0.36 394	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.12 523	0.09 337	0.09 374

WZ-Net	0.52 615	0.38 617	1.90 661	0.30 586	0.24 593	0.57 607	0.48 636	0.62 608	0.78 628	0.50 586	0.71 608	0.68 623	0.54 608	0.98 635	0.84 626	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.19 585	0.20 597

SACVNet	0.30 500	0.20 507	0.41 378	0.25 489	0.18 502	0.34 492	0.25 507	0.52 515	0.40 447	0.41 541	0.44 492	0.46 537	0.32 519	0.71 564	0.25 448	0.13 523	0.10 514	0.12 505	0.12 523	0.16 546	0.17 565

rafts_anoy	0.18 245	0.15 419	0.35 283	0.22 340	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.12 523	0.09 337	0.08 310

FINET	0.34 534	0.27 571	0.80 578	0.24 450	0.24 593	0.36 512	0.34 586	0.54 536	0.72 620	0.39 522	0.47 521	0.32 417	0.30 495	0.51 464	0.32 506	0.19 607	0.17 607	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

Syn2CoEx	0.36 544	0.31 595	0.78 568	0.34 606	0.21 556	0.41 545	0.28 542	0.61 600	0.49 543	0.42 551	0.56 568	0.45 529	0.44 581	0.69 558	0.38 531	0.17 590	0.14 578	0.15 568	0.12 523	0.13 506	0.12 492

delet	0.27 462	0.14 384	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.41 545	0.29 549	0.49 469	0.48 534	0.33 431	0.41 451	0.37 458	0.30 495	0.48 450	0.34 518	0.09 375	0.09 484	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.08 310

psm_up	0.29 493	0.16 445	0.41 378	0.26 523	0.17 480	0.32 467	0.26 520	0.55 546	0.43 475	0.36 484	0.40 443	0.45 529	0.37 548	0.58 507	0.30 493	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.10 405	0.10 431

FAT-Stereo	0.36 544	0.18 478	0.73 565	0.26 523	0.18 502	0.33 479	0.29 549	0.60 596	0.59 589	0.46 572	0.60 581	0.60 597	0.50 602	0.61 524	0.34 518	0.13 523	0.14 578	0.13 526	0.12 523	0.14 524	0.18 578

stereogan	0.37 554	0.17 464	0.65 538	0.27 551	0.22 572	0.62 617	0.26 520	0.59 587	0.63 603	0.43 557	0.60 581	0.67 619	0.42 576	0.68 556	0.35 522	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.12 523	0.19 585	0.17 565

RTSC	0.39 566	0.28 574	0.78 568	0.27 551	0.18 502	0.49 588	0.22 442	0.59 587	0.84 639	0.55 607	0.53 554	0.49 551	0.36 539	0.67 555	0.82 625	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.17 563	0.17 565

ADCRef	0.38 561	0.24 548	0.88 600	0.26 523	0.21 556	0.49 588	0.27 526	0.52 515	0.48 534	0.50 586	0.58 573	0.35 447	0.47 593	0.48 450	1.29 659	0.09 375	0.08 449	0.12 505	0.12 523	0.11 453	0.11 468

DANet	0.35 539	0.23 544	0.60 515	0.36 617	0.22 572	0.39 535	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.52 597	0.50 533	0.59 594	0.41 567	0.76 586	0.49 577	0.13 523	0.11 538	0.14 553	0.12 523	0.17 563	0.15 543
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 525	0.17 464	0.61 518	0.27 551	0.19 529	0.46 571	0.29 549	0.65 617	0.51 555	0.47 579	0.46 514	0.44 524	0.34 531	0.62 532	0.41 554	0.12 504	0.08 449	0.13 526	0.12 523	0.12 490	0.10 431

XPNet_ROB	0.33 525	0.20 507	0.43 401	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.31 565	0.55 546	0.50 551	0.51 591	0.53 554	0.58 592	0.37 548	0.63 538	0.45 566	0.17 590	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.14 531

ETE_ROB	0.34 534	0.26 564	0.45 423	0.29 575	0.18 502	0.40 541	0.37 599	0.57 572	0.47 525	0.50 586	0.50 533	0.62 603	0.36 539	0.55 485	0.38 531	0.13 523	0.10 514	0.14 553	0.12 523	0.16 546	0.16 552

Select-FE	0.23 378	0.14 384	0.78 568	0.22 340	0.18 502	0.22 285	0.13 63	0.43 408	0.26 259	0.28 317	0.33 364	0.39 478	0.29 481	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.13 551	0.08 257	0.12 492

zh-sn7	0.48 600	0.51 639	1.43 650	0.29 575	0.20 548	0.47 577	0.39 610	0.57 572	0.62 599	0.52 597	0.81 621	0.52 569	0.56 612	1.05 640	0.87 629	0.12 504	0.13 568	0.13 526	0.13 551	0.17 563	0.16 552

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 529	0.28 399	0.24 490	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 600	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 449	0.18 593	0.13 551	0.17 563	0.17 565

StereoVision	0.22 361	0.18 478	0.37 312	0.27 551	0.17 480	0.23 307	0.22 442	0.38 344	0.31 332	0.20 237	0.51 539	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.13 551	0.10 405	0.07 232

SDNR	0.42 578	0.21 521	0.82 585	0.21 271	0.18 502	1.27 662	0.17 238	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.81 621	0.38 466	0.27 449	1.19 648	0.38 531	0.23 615	0.24 636	0.17 585	0.13 551	0.17 563	0.20 597

Wz-Net-SNSev	0.43 583	0.41 623	1.27 643	0.30 586	0.21 556	0.44 563	0.41 616	0.61 600	0.65 605	0.46 572	0.65 597	0.62 603	0.39 558	0.74 580	0.59 596	0.12 504	0.11 538	0.12 505	0.13 551	0.16 546	0.14 531

PSMNet-RSSM	0.24 409	0.15 419	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.20 384	0.48 459	0.37 405	0.30 378	0.44 492	0.38 466	0.26 430	0.52 470	0.22 406	0.12 504	0.07 361	0.11 467	0.13 551	0.10 405	0.09 374

FADNet-RVC-Resample	0.29 493	0.25 553	0.93 608	0.26 523	0.16 456	0.32 467	0.21 415	0.47 446	0.39 429	0.35 468	0.38 419	0.33 424	0.27 449	0.53 477	0.24 438	0.10 426	0.10 514	0.14 553	0.13 551	0.13 506	0.16 552

S-Stereo	0.38 561	0.20 507	1.05 623	0.27 551	0.22 572	0.38 526	0.32 573	0.55 546	0.66 607	0.39 522	0.59 576	0.49 551	0.41 567	0.75 581	0.40 546	0.12 504	0.15 593	0.13 526	0.13 551	0.16 546	0.21 606

G-Net	0.46 594	0.25 553	0.86 597	0.34 606	0.28 612	0.90 646	0.35 590	0.47 446	0.45 502	0.68 625	1.22 647	0.64 613	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.16 579	0.14 578	0.17 585	0.13 551	0.22 604	0.19 585

ADCL	0.47 597	0.22 535	1.00 617	0.27 551	0.19 529	0.74 630	0.64 651	0.54 536	0.69 615	0.56 608	0.71 608	0.55 580	0.60 619	0.60 517	1.43 661	0.11 465	0.09 484	0.13 526	0.13 551	0.14 524	0.14 531

CVANet_RVC	0.30 500	0.19 494	0.41 378	0.26 523	0.16 456	0.33 479	0.26 520	0.52 515	0.47 525	0.40 532	0.46 514	0.43 513	0.31 512	0.89 618	0.26 462	0.14 548	0.09 484	0.14 553	0.13 551	0.14 524	0.10 431

NaN_ROB	0.41 575	0.28 574	0.62 526	0.30 586	0.19 529	0.51 592	0.47 632	0.58 581	0.59 589	0.56 608	0.47 521	0.49 551	0.41 567	1.21 651	0.64 608	0.12 504	0.18 613	0.12 505	0.13 551	0.11 453	0.14 531

MDST_ROB	0.48 600	0.14 384	0.95 611	0.30 586	0.21 556	1.33 665	0.32 573	0.77 642	0.56 582	1.06 654	0.71 608	0.49 551	0.35 535	1.26 654	0.38 531	0.13 523	0.11 538	0.16 579	0.13 551	0.12 490	0.12 492

TCMNet	0.33 525	0.23 544	0.72 561	0.29 575	0.30 621	0.40 541	0.28 542	0.50 479	0.47 525	0.37 492	0.45 504	0.40 493	0.29 481	0.60 517	0.39 539	0.14 548	0.13 568	0.15 568	0.14 565	0.17 563	0.15 543

GASNet	0.36 544	0.46 628	0.88 600	0.34 606	0.23 585	0.35 507	0.22 442	0.60 596	0.53 569	0.40 532	0.37 404	0.45 529	0.30 495	0.79 596	0.35 522	0.15 563	0.10 514	0.14 553	0.14 565	0.22 604	0.12 492

psmorigin	0.50 607	0.25 553	3.03 674	0.24 450	0.19 529	0.38 526	0.22 442	0.50 479	0.44 490	0.64 620	0.68 603	0.71 628	0.51 605	0.85 610	0.45 566	0.14 548	0.17 607	0.13 526	0.14 565	0.16 546	0.21 606

AF-Net	0.37 554	0.26 564	0.56 499	0.32 598	0.23 585	0.41 545	0.29 549	0.61 600	0.64 604	0.42 551	0.68 603	0.65 614	0.49 600	0.57 500	0.44 563	0.15 563	0.11 538	0.19 601	0.14 565	0.15 538	0.13 509

edge stereo	0.39 566	0.22 535	0.81 581	0.27 551	0.22 572	0.37 518	0.24 490	0.56 562	0.54 573	0.53 603	0.60 581	0.71 628	0.50 602	0.78 594	0.40 546	0.16 579	0.14 578	0.19 601	0.14 565	0.16 546	0.17 565

UCFNet_RVC	0.24 409	0.16 445	0.34 273	0.18 88	0.15 424	0.33 479	0.16 192	0.46 437	0.35 381	0.29 346	0.35 385	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.22 406	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.14 565	0.13 506	0.12 492

LALA_ROB	0.36 544	0.25 553	0.46 431	0.30 586	0.21 556	0.47 577	0.39 610	0.61 600	0.51 555	0.52 597	0.51 539	0.69 625	0.36 539	0.50 459	0.43 558	0.17 590	0.11 538	0.16 579	0.14 565	0.17 563	0.15 543

PSMNet_ROB	0.33 525	0.24 548	0.54 489	0.31 592	0.21 556	0.42 552	0.43 621	0.59 587	0.47 525	0.37 492	0.44 492	0.49 551	0.31 512	0.64 540	0.43 558	0.14 548	0.10 514	0.15 568	0.14 565	0.13 506	0.11 468

MeshStereo	0.58 622	0.27 571	0.67 544	0.22 340	0.17 480	0.66 621	0.37 599	0.78 643	0.61 597	1.47 675	1.30 650	1.65 662	0.79 641	1.12 645	0.59 596	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.14 565	0.17 563	0.14 531
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
rvit_0105_3	0.23 378	0.17 464	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.24 328	0.28 542	0.38 344	0.41 459	0.25 285	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 563	0.13 568	0.14 553	0.15 574	0.10 405	0.09 374

Wz-Net-TNSev	0.51 611	0.58 644	1.61 658	0.25 489	0.21 556	0.65 619	0.45 625	0.63 615	0.69 615	0.51 591	0.54 557	0.71 628	0.60 619	1.00 636	0.77 620	0.15 563	0.15 593	0.13 526	0.15 574	0.21 597	0.20 597

AnonymousM	0.17 221	0.19 494	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 297	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 642	0.15 574	0.06 95	0.05 34

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 319	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 574	0.06 95	0.05 34
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
FADNet-RVC	0.31 507	0.35 605	0.78 568	0.25 489	0.20 548	0.33 479	0.20 384	0.49 469	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.41 500	0.29 481	0.63 538	0.31 501	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.15 574	0.19 585	0.19 585

RP	0.35 539	0.22 535	0.51 476	0.31 592	0.24 593	0.37 518	0.28 542	0.50 479	0.58 588	0.40 532	0.63 594	0.61 601	0.47 593	0.61 524	0.39 539	0.16 579	0.15 593	0.17 585	0.15 574	0.17 563	0.17 565

XQC	0.43 583	0.37 613	0.96 613	0.34 606	0.25 601	0.53 602	0.34 586	0.60 596	0.73 623	0.51 591	0.46 514	0.57 589	0.47 593	0.70 561	0.72 616	0.17 590	0.12 556	0.18 593	0.15 574	0.25 612	0.23 618

RTS	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

RTSA	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

PS-NSSS	0.32 516	0.30 588	0.46 431	0.23 396	0.17 480	0.33 479	0.24 490	0.57 572	0.41 459	0.37 492	0.52 547	0.35 447	0.30 495	0.80 600	0.30 493	0.17 590	0.14 578	0.21 607	0.15 574	0.15 538	0.13 509

WCMA_ROB	0.51 611	0.21 521	0.65 538	0.25 489	0.21 556	0.58 608	0.32 573	0.54 536	0.55 579	0.95 648	1.40 654	1.28 654	0.81 644	0.73 572	0.62 603	0.18 601	0.15 593	0.15 568	0.15 574	0.19 585	0.19 585

SGM-Forest	0.36 544	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.16 456	0.45 569	0.41 616	0.55 546	0.48 534	0.52 597	0.60 581	0.52 569	0.41 567	0.85 610	0.50 583	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.15 574	0.15 538	0.15 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 462	0.13 337	0.45 423	0.26 523	0.19 529	0.24 328	0.14 97	0.45 426	0.43 475	0.39 522	0.48 528	0.42 509	0.27 449	0.32 380	0.29 485	0.20 610	0.12 556	0.17 585	0.16 586	0.16 546	0.20 597

APVNet	0.36 544	0.20 507	0.70 556	0.26 523	0.22 572	0.52 601	0.35 590	0.61 600	0.44 490	0.38 507	0.52 547	0.48 545	0.38 552	0.84 609	0.46 572	0.13 523	0.14 578	0.15 568	0.16 586	0.16 546	0.15 543

FADNet_RVC	0.30 500	0.28 574	0.83 588	0.23 396	0.15 424	0.30 439	0.17 238	0.49 469	0.37 405	0.30 378	0.38 419	0.30 397	0.27 449	0.52 470	0.31 501	0.14 548	0.14 578	0.14 553	0.16 586	0.21 597	0.23 618

FADNet	0.32 516	0.36 608	0.74 566	0.23 396	0.22 572	0.37 518	0.19 331	0.53 527	0.48 534	0.32 418	0.36 395	0.43 513	0.32 519	0.64 540	0.25 448	0.16 579	0.16 600	0.14 553	0.16 586	0.24 610	0.19 585

STTStereo	0.28 482	0.20 507	0.61 518	0.25 489	0.17 480	0.29 421	0.24 490	0.47 446	0.39 429	0.39 522	0.41 451	0.44 524	0.28 466	0.40 426	0.28 473	0.13 523	0.12 556	0.13 526	0.16 586	0.12 490	0.11 468

SHD	0.42 578	0.27 571	0.81 581	0.31 592	0.25 601	0.42 552	0.22 442	0.66 623	0.94 650	0.63 618	0.60 581	0.59 594	0.47 593	0.59 513	0.58 595	0.15 563	0.13 568	0.16 579	0.16 586	0.20 594	0.22 611

FBW_ROB	0.43 583	0.26 564	0.54 489	0.31 592	0.20 548	0.51 592	0.32 573	0.70 634	0.60 593	0.59 612	0.55 561	0.65 614	0.41 567	1.40 661	0.51 585	0.13 523	0.17 607	0.21 607	0.16 586	0.17 563	0.18 578

SGM_RVC	0.50 607	0.19 494	0.50 466	0.25 489	0.15 424	0.69 625	0.39 610	0.68 631	0.82 632	0.95 648	0.84 625	1.13 647	0.76 639	1.16 647	0.60 600	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.16 586	0.16 546	0.17 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 525	0.21 521	0.54 489	0.23 396	0.13 316	0.42 552	0.33 584	0.53 527	0.48 534	0.52 597	0.49 530	0.50 559	0.41 567	0.56 496	0.31 501	0.15 563	0.16 600	0.18 593	0.16 586	0.13 506	0.13 509
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.27 462	0.19 494	0.46 431	0.27 551	0.19 529	0.30 439	0.35 590	0.44 416	0.51 555	0.31 396	0.31 332	0.31 407	0.26 430	0.35 403	0.25 448	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.11 453	0.10 431

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 544	0.36 608	0.53 486	0.34 606	0.19 529	0.51 592	0.24 490	0.55 546	0.38 419	0.41 541	0.47 521	0.47 539	0.27 449	0.73 572	0.30 493	0.36 645	0.19 618	0.27 619	0.17 595	0.26 619	0.23 618

ADCMid	0.49 603	0.34 603	1.13 632	0.26 523	0.21 556	0.51 592	0.37 599	0.57 572	0.54 573	0.75 633	0.66 599	0.62 603	0.64 630	0.64 540	1.68 666	0.13 523	0.12 556	0.17 585	0.17 595	0.20 594	0.17 565

ADCS	0.58 622	0.40 619	1.35 648	0.29 575	0.24 593	0.55 603	0.45 625	0.67 628	0.83 636	0.76 634	0.71 608	0.68 623	0.60 619	0.76 586	2.23 678	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.17 595	0.22 604	0.22 611

AnyNet_C01	0.65 630	0.58 644	2.60 672	0.32 598	0.26 605	0.88 644	0.61 649	0.63 615	0.62 599	0.68 625	0.96 635	0.76 631	0.60 619	0.96 631	1.43 661	0.16 579	0.16 600	0.17 585	0.17 595	0.23 607	0.23 618

AnyNet_C32	0.51 611	0.40 619	1.10 631	0.29 575	0.28 612	0.59 611	0.58 646	0.54 536	0.60 593	0.62 616	0.66 599	0.54 578	0.54 608	0.78 594	1.74 670	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.20 594	0.20 597

PVD	0.58 622	0.34 603	0.84 593	0.39 627	0.31 624	0.59 611	0.47 632	0.80 647	1.25 662	0.92 643	1.09 641	0.79 632	0.82 645	0.85 610	0.76 617	0.21 612	0.18 613	0.22 613	0.18 601	0.27 624	0.35 641

SAMSARA	0.56 618	0.39 618	0.80 578	0.60 651	0.46 643	1.00 650	1.23 682	0.67 628	0.68 613	0.71 628	0.54 557	0.89 639	0.57 615	0.81 604	0.62 603	0.19 607	0.22 629	0.18 593	0.18 601	0.27 624	0.25 625

GANetREF_RVC	0.43 583	0.47 630	0.69 550	0.38 625	0.20 548	0.51 592	0.48 636	0.66 623	0.66 607	0.46 572	0.46 514	0.50 559	0.44 581	0.90 621	0.39 539	0.27 631	0.21 625	0.32 636	0.18 601	0.27 624	0.22 611
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
SGM-ForestM	1.36 663	0.28 574	0.79 575	0.26 523	0.16 456	2.26 677	1.00 674	1.42 668	1.46 670	2.38 681	2.05 674	5.95 689	2.66 683	2.95 679	2.46 680	0.17 590	0.18 613	0.18 593	0.18 601	0.15 538	0.18 578

DStereoO	0.46 594	0.32 600	0.51 476	0.36 617	0.29 620	0.38 526	0.45 625	0.55 546	0.60 593	0.47 579	0.49 530	0.48 545	0.73 638	0.59 513	0.69 614	0.81 669	0.18 613	0.38 642	0.19 605	0.46 646	0.20 597

PDISCO_ROB	0.43 583	0.30 588	0.67 544	0.43 632	0.36 630	0.67 622	0.32 573	0.72 637	0.76 625	0.43 557	0.53 554	0.63 611	0.40 563	0.66 551	0.47 574	0.21 612	0.12 556	0.21 607	0.19 605	0.25 612	0.20 597

HBP-ISP	0.33 525	0.30 588	0.72 561	0.22 340	0.16 456	0.32 467	0.22 442	0.54 536	0.44 490	0.41 541	0.49 530	0.33 424	0.38 552	0.73 572	0.25 448	0.18 601	0.19 618	0.24 616	0.20 607	0.16 546	0.13 509

RGC	0.39 566	0.32 600	0.64 537	0.34 606	0.27 607	0.40 541	0.29 549	0.57 572	0.53 569	0.45 568	0.64 596	0.62 603	0.45 584	0.72 570	0.39 539	0.15 563	0.15 593	0.21 607	0.20 607	0.18 577	0.19 585

CSAN	0.50 607	0.35 605	0.78 568	0.36 617	0.23 585	0.56 604	0.59 648	0.61 600	0.70 617	0.64 620	0.78 618	0.65 614	0.60 619	1.38 660	0.62 603	0.21 612	0.17 607	0.20 605	0.20 607	0.18 577	0.18 578

PSMNet-RUCA	0.37 554	0.41 623	0.66 543	0.46 637	0.41 635	0.34 492	0.25 507	0.57 572	0.45 502	0.39 522	0.52 547	0.43 513	0.33 522	0.41 428	0.29 485	0.25 625	0.14 578	0.33 639	0.21 610	0.31 632	0.22 611

SQANet	0.40 573	0.48 632	0.67 544	0.48 639	0.39 632	0.48 583	0.22 442	0.51 496	0.43 475	0.40 532	0.47 521	0.47 539	0.33 522	0.54 483	0.32 506	0.36 645	0.15 593	0.40 645	0.21 610	0.45 645	0.31 636

ccnet	0.42 578	0.31 595	0.48 449	0.27 551	0.32 625	0.60 614	0.32 573	0.65 617	0.46 520	0.53 603	0.66 599	0.56 584	0.45 584	0.72 570	0.61 601	0.26 626	0.19 618	0.24 616	0.21 610	0.26 619	0.22 611

Nwc_Net	0.37 554	0.25 553	0.68 549	0.31 592	0.24 593	0.44 563	0.30 560	0.65 617	0.50 551	0.37 492	0.69 607	0.58 592	0.45 584	0.60 517	0.40 546	0.15 563	0.12 556	0.19 601	0.21 610	0.14 524	0.13 509

DeepPrunerF	0.44 589	0.29 581	1.29 645	0.33 604	0.30 621	0.35 507	0.36 595	0.62 608	1.15 661	0.40 532	0.44 492	0.39 478	0.41 567	0.80 600	0.52 586	0.18 601	0.14 578	0.23 614	0.21 610	0.17 563	0.17 565

LSM	1.64 672	0.40 619	2.56 671	2.02 683	17.61 700	0.51 592	0.52 640	0.61 600	0.76 625	0.82 637	1.11 643	0.63 611	0.54 608	0.75 581	0.49 577	0.16 579	0.24 636	0.18 593	0.21 610	0.25 612	2.42 687

NCCL2	0.35 539	0.26 564	0.49 455	0.36 617	0.22 572	0.41 545	0.41 616	0.53 527	0.42 467	0.47 579	0.46 514	0.61 601	0.39 558	0.55 485	0.37 529	0.16 579	0.13 568	0.21 607	0.21 610	0.16 546	0.16 552

CBMV_ROB	0.33 525	0.18 478	0.53 486	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.20 384	0.51 496	0.45 502	0.51 591	0.55 561	0.45 529	0.42 576	0.71 564	0.32 506	0.18 601	0.19 618	0.23 614	0.21 610	0.14 524	0.15 543

UDG	0.40 573	0.46 628	0.49 455	0.40 629	0.35 629	0.47 577	0.27 526	0.54 536	0.47 525	0.39 522	0.45 504	0.59 594	0.44 581	0.46 443	0.39 539	0.26 626	0.19 618	0.48 649	0.22 618	0.34 636	0.26 627

NOSS_ROB	0.31 507	0.20 507	0.35 283	0.24 450	0.16 456	0.32 467	0.19 331	0.52 515	0.48 534	0.33 431	0.36 395	0.42 509	0.28 466	0.93 625	0.24 438	0.19 607	0.20 623	0.24 616	0.22 618	0.17 563	0.17 565

ADCPNet	0.48 600	0.29 581	1.60 656	0.27 551	0.23 585	0.70 628	0.38 605	0.53 527	0.51 555	0.51 591	0.59 576	0.67 619	0.56 612	0.60 517	1.14 647	0.15 563	0.18 613	0.14 553	0.23 620	0.19 585	0.19 585

PA-Net	0.37 554	0.28 574	0.83 588	0.31 592	0.28 612	0.39 535	0.42 619	0.51 496	0.55 579	0.34 451	0.42 468	0.41 500	0.36 539	0.79 596	0.49 577	0.12 504	0.23 634	0.16 579	0.23 620	0.12 490	0.18 578
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MultiAttention	1.02 657	0.13 337	0.43 401	0.35 615	0.43 638	5.36 684	1.71 685	0.69 632	0.53 569	0.36 484	0.63 594	0.55 580	0.22 366	7.60 692	0.43 558	0.09 375	0.06 230	0.14 553	0.24 622	0.26 619	0.30 633

MSAF-DinoV2	0.76 643	0.44 626	1.98 662	0.49 642	0.16 456	0.58 608	0.31 565	0.81 649	0.83 636	0.41 541	0.52 547	0.98 644	0.58 616	4.97 688	1.03 639	0.11 465	0.07 361	0.10 411	0.24 622	0.27 624	0.26 627

DualNet (step1)	0.28 482	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.23 615	0.09 484	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample9	0.42 578	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample8	0.49 603	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.55 546	0.34 365	0.62 616	0.38 419	1.15 650	0.67 631	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

DDUNet	0.41 575	0.50 637	0.48 449	0.44 634	0.39 632	0.46 571	0.32 573	0.50 479	0.43 475	0.45 568	0.52 547	0.57 589	0.36 539	0.48 450	0.33 513	0.33 642	0.21 625	0.55 653	0.25 627	0.37 640	0.32 639

NCC-stereo	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552

Abc-Net	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 583	0.47 630	0.65 538	0.37 623	0.23 585	0.51 592	0.29 549	0.66 623	0.49 543	0.46 572	0.51 539	0.48 545	0.38 552	0.96 631	0.35 522	0.34 643	0.23 634	0.55 653	0.25 627	0.31 632	0.20 597

FSD					0.24 593	0.27 379	0.27 526	0.31 251	0.29 306	0.26 297	0.27 286	0.28 370	0.27 449	0.28 331	0.26 462	0.23 615	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.25 612

FC-DCNN v2	0.71 636	0.30 588	0.67 544	0.32 598	0.27 607	0.84 641	0.39 610	0.84 652	0.85 640	1.44 671	1.64 665	2.09 669	1.28 666	1.06 641	0.80 624	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.25 625

FCDSN-DC	0.63 628	0.31 595	0.61 518	0.36 617	0.30 621	0.65 619	0.37 599	0.66 623	0.68 613	1.14 658	1.54 662	1.71 664	1.26 664	0.92 623	0.64 608	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.27 624	0.27 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 635	0.30 588	0.69 550	0.32 598	0.27 607	0.81 640	0.39 610	0.79 646	0.82 632	1.41 667	1.58 664	1.98 667	1.26 664	1.02 638	0.77 620	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.26 627

MADNet+	1.01 655	1.16 674	4.72 681	0.70 656	0.47 644	1.24 661	0.96 672	0.97 659	0.89 641	0.65 622	0.77 617	0.87 636	0.85 649	2.09 674	1.68 666	0.38 648	0.39 654	0.31 635	0.27 635	0.43 643	0.39 644

MSMD_ROB	0.60 626	0.33 602	0.61 518	0.30 586	0.25 601	0.86 643	0.35 590	0.55 546	0.67 610	1.10 656	1.49 659	1.76 665	0.97 655	0.88 616	0.49 577	0.23 615	0.21 625	0.27 619	0.27 635	0.25 612	0.24 623

ELAS_RVC	0.74 641	0.36 608	1.00 617	0.37 623	0.33 626	0.88 644	0.93 671	0.83 651	1.08 657	1.35 663	1.33 653	1.24 652	1.33 668	1.06 641	0.95 635	0.27 631	0.25 638	0.29 631	0.27 635	0.30 631	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 641	0.36 608	0.85 596	0.36 617	0.33 626	1.36 666	0.77 662	0.93 656	0.92 645	1.41 667	1.53 661	1.16 651	1.17 660	0.95 630	1.03 639	0.26 626	0.25 638	0.28 627	0.28 638	0.31 632	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 631	0.89 663	1.59 655	0.77 659	1.21 678	0.51 592	0.23 468	0.59 587	0.72 620	0.69 627	0.61 588	0.69 625	0.91 651	0.79 596	0.48 575	0.27 631	0.12 556	0.73 661	0.30 639	0.65 658	0.40 645

PASM	0.45 592	0.35 605	0.90 603	0.35 615	0.33 626	0.39 535	0.38 605	0.50 479	0.61 597	0.52 597	0.51 539	0.62 603	0.45 584	0.93 625	0.48 575	0.26 626	0.29 644	0.29 631	0.33 640	0.29 630	0.26 627

Ntro	0.58 622	0.64 649	0.92 606	0.66 654	0.50 647	0.77 634	0.36 595	0.66 623	0.70 617	0.50 586	0.59 576	0.65 614	0.51 605	0.75 581	0.45 566	0.56 655	0.32 648	0.56 656	0.34 641	0.63 655	0.46 651

otaku	0.57 621	0.62 648	0.87 599	0.63 653	0.44 641	0.73 629	0.37 599	0.65 617	0.66 607	0.51 591	0.75 614	0.66 618	0.45 584	0.69 558	0.46 572	0.53 651	0.34 650	0.55 653	0.35 642	0.60 653	0.45 648

ACVNet_1	0.72 637	0.81 658	1.37 649	0.72 657	0.53 651	0.77 634	0.42 619	0.85 655	0.90 643	0.74 632	0.75 614	1.32 656	0.72 637	1.02 638	0.55 589	0.54 653	0.31 647	0.71 660	0.35 642	0.64 657	0.45 648

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 611	0.50 637	0.86 597	0.39 627	0.24 593	0.84 641	0.55 643	0.56 562	0.62 599	0.60 613	0.68 603	0.62 603	0.42 576	1.13 646	0.43 558	0.23 615	0.27 640	0.27 619	0.35 642	0.25 612	0.29 632

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 633	0.64 649	1.06 624	0.45 635	0.27 607	1.40 669	0.58 646	0.78 643	0.92 645	0.84 638	0.86 627	0.88 638	0.68 633	1.33 659	0.68 613	0.37 647	0.29 644	0.34 640	0.36 645	0.43 643	0.37 642

MFN_U_SF_RVC	0.56 618	0.51 639	1.19 636	0.38 625	0.22 572	0.69 625	0.27 526	0.80 647	0.67 610	0.73 629	0.74 613	0.87 636	0.61 628	0.81 604	0.76 617	0.29 637	0.27 640	0.32 636	0.37 646	0.32 635	0.31 636

BEATNet-Init1	4.73 685	2.61 683	13.29 700	0.58 649	0.53 651	10.12 692	3.33 689	4.83 689	5.01 688	8.75 694	8.51 691	14.08 703	7.60 693	7.70 693	5.34 689	0.28 634	0.28 643	0.34 640	0.37 646	0.57 651	0.45 648

JetBlue	1.14 661	0.76 656	2.36 667	0.59 650	0.75 663	3.04 680	1.78 686	1.11 661	0.90 643	0.94 646	1.10 642	1.66 663	1.28 666	2.09 674	1.72 669	0.43 650	0.36 652	0.38 642	0.38 648	0.58 652	0.56 656

light-stereo	2.37 679	0.69 653	3.61 675	3.84 687	3.41 684	4.04 681	0.31 565	2.13 682	1.45 669	3.61 685	6.33 689	6.90 692	0.63 629	4.83 687	1.28 658	0.71 663	0.74 681	0.32 636	0.39 649	1.20 677	0.96 677

DStereoFS	0.84 647	0.66 651	0.80 578	0.53 648	0.50 647	1.23 660	0.55 643	0.94 657	1.32 664	0.89 640	1.32 651	1.04 646	2.32 681	1.29 657	1.14 647	0.31 640	0.35 651	0.30 633	0.39 649	0.34 636	0.60 662

DStereoRT	0.35 539	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.42 552	0.19 331	0.48 459	0.39 429	0.30 378	0.39 432	0.24 312	0.39 558	0.64 540	0.30 493	0.08 280	0.07 361	1.54 684	0.41 651	0.08 257	0.11 468

ACVNet-4b	0.72 637	0.81 658	1.33 647	0.72 657	0.50 647	0.80 639	0.31 565	0.71 636	0.80 630	0.50 586	0.72 612	0.95 642	0.43 580	0.96 631	1.20 655	1.13 681	0.21 625	0.76 663	0.45 652	0.65 658	0.46 651

MANE	1.41 665	0.36 608	0.74 566	0.43 632	0.41 635	2.16 676	0.80 664	2.39 684	3.38 680	2.22 680	3.06 682	3.54 682	2.73 684	2.15 676	1.94 675	0.28 634	0.27 640	0.30 633	0.46 653	0.28 629	0.34 640

NVStereoNet_ROB	0.67 632	0.49 636	0.83 588	0.48 639	0.40 634	0.51 592	0.46 628	0.70 634	0.77 627	0.84 638	1.72 667	1.02 645	0.83 646	1.23 652	0.79 623	0.32 641	0.38 653	0.40 645	0.46 653	0.36 639	0.41 646
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.93 652	0.56 643	0.82 585	0.69 655	0.58 654	1.37 667	0.35 590	0.94 657	1.25 662	0.93 645	1.90 670	1.52 660	2.10 678	1.27 655	0.77 620	0.69 661	0.33 649	0.75 662	0.47 655	0.70 662	0.57 658

RainbowNet	0.72 637	0.89 663	1.02 620	0.82 661	0.63 658	0.78 637	0.52 640	0.81 649	0.93 648	0.60 613	0.79 619	0.80 633	0.60 619	0.80 600	0.57 590	0.78 667	0.55 668	0.78 664	0.49 656	0.76 665	0.58 659

ACVNet_2	0.89 649	0.87 662	1.25 641	0.82 661	0.62 657	0.97 649	0.62 650	1.14 662	1.42 667	1.00 651	1.40 654	1.47 659	0.84 647	1.11 643	0.66 611	0.61 658	0.43 657	0.78 664	0.49 656	0.75 664	0.52 654

SPS-STEREO	0.69 634	0.61 647	0.98 615	0.52 647	0.57 653	0.74 630	0.50 639	0.78 643	0.62 599	0.95 648	0.86 627	0.94 640	0.70 635	1.01 637	0.87 629	0.58 657	0.51 662	0.50 650	0.50 658	0.55 650	0.58 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoSA	0.81 646	0.37 613	1.08 626	0.51 644	0.65 659	0.67 622	1.44 684	0.74 639	1.06 655	0.54 605	1.67 666	0.49 551	1.78 674	0.96 631	1.69 668	0.28 634	0.43 657	0.27 619	0.51 659	0.40 642	0.58 659

Consistency-Raft	0.55 617	0.48 632	1.02 620	0.45 635	0.49 646	0.49 588	0.47 632	0.72 637	0.72 620	0.45 568	0.82 623	0.47 539	0.60 619	0.50 459	0.63 606	0.39 649	0.39 654	0.44 647	0.51 659	0.52 648	0.37 642

SGM+DAISY	0.87 648	0.66 651	1.30 646	0.51 644	0.60 655	1.03 651	0.84 668	0.76 641	0.73 623	1.39 665	1.51 660	1.31 655	1.22 662	1.11 643	1.08 642	0.57 656	0.53 665	0.51 652	0.51 659	0.54 649	0.61 666

PWCK	1.00 653	1.17 675	1.70 659	0.91 664	0.41 635	1.19 658	0.92 670	1.10 660	1.14 660	1.16 659	1.14 644	1.25 653	0.88 650	1.75 670	1.04 641	0.87 672	0.50 660	0.87 667	0.53 662	0.96 674	0.52 654

anonymity	0.56 618	0.54 642	0.70 556	0.47 638	0.61 656	0.56 604	0.43 621	0.69 632	0.49 543	0.63 618	0.55 561	0.54 578	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.55 654	0.53 665	0.50 650	0.54 663	0.51 647	0.56 656

IMH-64-1	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

IMH-64	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

IMH	1.05 658	0.95 667	1.00 617	1.01 668	0.78 666	1.11 653	0.68 653	1.38 666	1.43 668	1.00 651	1.72 667	1.43 657	1.14 657	1.73 669	0.89 631	1.09 678	0.55 668	0.99 671	0.57 666	0.87 669	0.62 668

MFMNet_re	0.72 637	0.76 656	0.99 616	0.62 652	0.70 661	0.77 634	0.67 652	0.75 640	0.83 636	0.78 636	0.86 627	0.69 625	0.78 640	0.71 564	0.61 601	0.66 660	0.59 671	0.61 657	0.58 667	0.68 661	0.71 670

DGSMNet	0.61 627	0.29 581	0.91 604	0.51 644	0.70 661	0.62 617	1.38 683	0.59 587	0.55 579	0.37 492	0.61 588	0.52 569	0.33 522	0.65 547	0.43 558	0.53 651	0.60 672	0.67 658	0.61 668	0.63 655	0.61 666

GCST	0.47 597	0.60 646	0.57 502	1.04 671	0.48 645	0.38 526	0.11 17	0.40 368	0.32 341	0.41 541	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 443	0.19 338	0.69 661	0.42 656	0.79 666	0.62 669	0.62 654	0.46 651

TorneroNet-64	1.43 666	1.03 669	1.20 637	1.10 672	0.86 672	2.26 677	0.73 657	1.84 676	3.84 685	1.25 660	2.25 678	2.69 678	1.42 669	1.76 671	1.43 661	0.76 666	0.50 660	1.09 674	0.66 670	1.23 679	0.76 675

WAO-7	1.01 655	0.89 663	0.93 608	0.83 663	0.66 660	1.18 656	0.81 666	1.40 667	1.57 671	1.11 657	1.76 669	1.45 658	1.19 661	1.50 663	1.14 647	0.61 658	0.62 675	0.70 659	0.68 671	0.66 660	0.60 662

LVE	1.13 660	1.02 668	1.28 644	1.01 668	0.80 669	1.29 664	0.81 666	1.47 670	1.96 673	1.07 655	1.90 670	1.90 666	1.01 656	1.48 662	0.91 632	0.93 675	0.61 674	0.94 668	0.69 672	0.87 669	0.75 674

Dean	1.17 662	1.04 670	1.49 653	1.03 670	0.78 666	1.20 659	0.77 662	1.48 671	1.96 673	1.28 661	1.99 673	2.15 670	1.14 657	1.25 653	1.00 638	0.81 669	0.60 672	1.01 672	0.69 672	0.92 673	0.74 673

Selective-IGEV-i1pa	5.57 686	7.99 691	4.76 682	0.80 660	0.45 642	12.99 694	3.60 690	9.25 695	7.43 691	6.97 691	9.87 695	8.94 693	7.26 692	14.66 704	5.65 690	3.55 690	1.08 683	1.93 686	0.72 674	0.73 663	2.79 689

TorneroNet	2.22 676	1.08 671	1.24 640	1.14 676	0.90 673	5.58 685	0.80 664	2.12 681	8.69 692	2.58 682	5.42 687	3.88 683	1.97 676	1.78 673	1.87 672	0.86 671	0.54 667	1.15 678	0.74 675	1.23 679	0.85 676

WAO-6	1.07 659	0.93 666	0.92 606	0.96 665	0.78 666	1.28 663	0.75 659	1.34 665	2.00 675	1.02 653	1.54 662	1.59 661	1.22 662	1.31 658	1.14 647	0.78 667	0.55 668	1.02 673	0.75 676	0.83 666	0.69 669

WAO-8	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

Venus	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

notaker	1.45 667	1.34 678	1.48 651	1.40 679	1.07 676	1.18 656	0.85 669	1.48 671	1.40 666	1.51 676	3.46 683	2.40 675	1.81 675	1.76 671	1.45 664	1.11 679	0.69 680	1.38 681	0.87 679	1.31 681	0.97 679

UNDER WATER-64	1.55 670	1.19 676	2.52 670	1.31 677	0.95 674	2.12 675	1.21 681	1.45 669	3.19 679	1.43 670	1.32 651	2.64 677	2.04 677	1.63 666	1.83 671	1.11 679	0.67 679	1.28 679	0.92 680	1.19 676	1.02 680

UNDER WATER	1.59 671	1.22 677	2.36 667	1.38 678	1.03 675	1.67 672	1.10 678	1.54 674	3.63 681	1.44 671	1.47 658	2.85 679	2.25 680	1.67 667	1.94 675	1.06 677	0.62 675	1.31 680	0.93 681	1.21 678	1.02 680

ktn	1.77 674	1.36 679	1.22 638	1.43 680	1.14 677	1.52 670	1.08 677	1.51 673	3.96 686	2.77 684	4.69 685	3.35 681	1.46 672	1.69 668	1.25 657	1.43 683	0.77 682	1.45 682	0.99 682	1.32 682	0.96 677

JetRed	2.30 678	2.64 684	6.12 684	1.12 675	1.38 681	5.85 687	3.29 688	1.99 679	1.67 672	1.98 678	1.95 672	2.16 673	1.60 673	2.48 678	4.10 686	1.05 676	1.60 685	1.09 674	1.01 683	1.67 684	1.28 683

KSHMR	1.89 675	1.36 679	1.60 656	1.47 681	1.22 679	1.38 668	1.06 676	1.79 675	5.97 689	1.42 669	5.65 688	2.98 680	1.14 657	2.23 677	1.20 655	1.27 682	1.12 684	1.46 683	1.10 684	1.32 682	1.15 682

Anonymous_2	0.37 554	0.21 521	0.47 439	0.20 217	0.21 556	0.42 552	0.26 520	0.38 344	0.29 306	0.33 431	0.30 317	0.44 524	0.38 552	0.36 408	0.29 485	0.26 626	0.29 644	0.44 647	1.41 685	0.34 636	0.21 606

MADNet++	2.26 677	1.80 682	2.06 663	2.13 685	1.97 683	2.61 679	1.79 687	2.38 683	2.16 676	2.75 683	2.65 680	2.38 674	2.43 682	3.17 680	3.21 682	2.17 686	1.95 688	1.94 687	1.63 686	2.06 685	2.01 686

TCMNet-wrong-test	4.29 682	5.57 689	4.65 678	11.33 697	10.39 693	5.73 686	4.48 691	4.13 688	1.02 651	1.91 677	2.39 679	6.16 690	3.62 685	3.84 685	4.50 688	1.99 685	0.47 659	1.97 688	1.69 687	5.69 693	4.31 692

Selective-IGEV-i16pa	30.47 715	41.93 716	4.02 677	0.49 642	0.37 631	96.94 717	0.74 658	60.26 718	58.76 717	17.24 704	64.39 716	38.26 717	49.53 717	106.11 718	26.15 708	19.96 711	3.42 693	4.39 693	1.81 688	0.39 641	14.22 704

PML	16.10 701	12.82 702	6.78 685	5.23 688	7.76 689	33.92 708	66.56 717	5.30 690	10.28 694	26.12 716	68.59 717	20.51 705	13.49 704	10.06 695	6.78 693	5.96 695	2.00 689	6.04 700	2.18 689	8.96 698	2.60 688

tt	4.71 684	0.10 132	3.94 676	2.06 684	1.53 682	10.14 693	16.88 696	9.27 696	4.98 687	1.39 665	1.02 639	4.68 684	4.90 687	3.35 683	5.86 691	5.76 694	9.15 702	2.24 690	2.53 690	3.10 687	1.32 684

USTest	6.88 687	5.23 688	5.63 683	7.22 691	7.29 688	14.34 696	22.76 697	8.48 693	9.32 693	5.42 688	6.39 690	6.29 691	6.64 689	6.92 691	8.62 694	1.94 684	3.29 692	2.16 689	2.55 691	3.85 689	3.29 690

HanzoNet	2.97 680	1.69 681	2.29 666	1.74 682	1.33 680	1.53 671	1.03 675	1.99 679	2.64 678	5.51 689	5.16 686	5.90 688	6.82 691	4.32 686	3.29 683	3.16 689	2.02 690	1.92 685	2.87 692	2.24 686	1.89 685

U	1.00 653	0.09 77	0.21 108	0.21 271	3.68 685	6.12 688	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 695	2.90 693	0.07 176	0.06 137

DPSimNet_ROB	4.34 683	4.23 685	6.89 686	3.67 686	3.68 685	4.75 682	5.21 692	2.67 685	3.68 682	5.82 690	3.95 684	5.57 685	6.72 690	3.46 684	4.48 687	4.05 693	2.88 691	4.68 694	3.12 694	3.69 688	3.62 691

iinet-test	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

IINet	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

DPSM_ROB	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

DPSM	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

DGTPSM_ROB	8.34 689	5.10 686	10.37 698	5.31 689	10.18 691	8.33 689	23.60 701	6.06 691	13.41 701	4.90 686	10.87 699	5.65 686	10.44 694	6.17 689	12.59 695	3.74 691	7.55 695	3.69 691	7.26 699	4.14 690	7.46 695

DPSMNet_ROB	8.40 690	5.11 687	10.49 699	5.58 690	10.25 692	8.34 690	23.62 702	6.07 692	13.45 702	4.93 687	10.88 700	5.66 687	10.44 694	6.24 690	12.64 696	3.98 692	7.61 696	3.76 692	7.30 700	4.20 691	7.51 696

LSM0	24.24 711	19.98 712	22.32 711	24.22 710	40.14 716	38.48 713	55.20 710	26.95 714	28.57 710	20.49 708	21.83 705	22.26 713	22.75 710	24.22 713	27.30 709	13.66 709	16.32 706	12.19 707	14.15 701	16.10 709	17.66 711

CasAABBNet	23.10 705	19.86 706	20.64 707	22.47 704	22.73 705	38.41 712	55.50 713	26.89 712	28.70 713	20.61 712	22.15 709	22.08 711	22.75 710	23.99 707	27.36 711	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.27 702	15.95 703	15.53 706

RAFT-FEzeroshot	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

RAFT-FE	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

Selective-RAFT-Error	23.16 709	19.93 710	20.87 709	22.54 709	22.81 710	38.52 715	55.47 712	27.01 715	28.83 715	20.66 713	22.25 710	22.09 712	22.80 712	24.09 711	27.36 711	13.61 708	16.48 708	12.15 705	14.28 703	15.99 708	15.57 710

Hybrid-DGEV	23.16 709	19.94 711	20.96 710	22.49 705	22.75 707	38.51 714	55.52 716	27.09 716	28.90 716	20.58 709	22.25 710	22.00 707	22.80 712	24.11 712	27.33 710	13.60 706	16.47 707	12.14 701	14.30 706	15.95 703	15.54 707

FlowAnything	23.14 708	19.87 707	20.79 708	22.50 708	22.74 706	38.39 711	55.46 711	26.89 712	28.72 714	20.77 714	22.29 712	22.07 710	22.72 707	23.99 707	27.41 715	13.60 706	16.55 712	12.15 705	14.36 707	15.97 707	15.52 705

RSGM-EC	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

acva	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

HaxPig	17.72 703	20.22 713	19.73 702	16.53 699	16.51 699	9.27 691	9.33 693	14.34 705	13.27 698	18.65 705	18.70 704	17.35 704	16.77 705	17.04 705	16.45 705	22.05 713	20.89 713	22.27 709	21.53 710	21.29 710	22.13 714

LRCNet_RVC	10.90 695	14.34 703	9.35 687	15.35 698	8.04 690	1.08 652	0.34 586	8.78 694	0.70 617	12.63 703	16.05 703	9.85 694	6.54 688	8.57 694	6.34 692	20.27 712	5.40 694	23.70 710	21.88 711	14.87 702	13.83 703

MEDIAN_ROB	21.21 704	24.62 714	23.47 712	19.58 700	19.65 704	13.22 695	10.96 694	17.88 706	17.00 706	22.14 715	22.02 706	20.86 706	20.36 706	21.06 706	19.71 706	25.63 714	24.13 714	26.21 711	25.20 712	25.17 711	25.38 715

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.06 715	27.24 713	24.63 711	24.20 713	17.73 700	12.61 695	22.29 709	21.39 709	26.79 717	26.16 715	25.20 714	24.64 716	25.07 714	23.53 707	29.96 715	28.40 715	30.60 712	29.58 713	29.72 712	29.84 716

Anonymous_1	16.62 702	9.35 694	9.84 690	10.66 694	14.64 698	18.66 703	27.12 705	12.64 702	13.51 703	10.76 702	10.30 698	10.13 697	10.60 696	11.06 699	12.74 699	15.87 710	7.74 697	16.92 708	43.48 714	58.66 717	7.68 697

xxxxx1	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

tt_ll	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

ff	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

test_example2	101.33 716	108.28 717	68.15 715	98.43 714	106.93 717	89.75 716	102.43 718	36.80 717	97.65 718	129.04 718	130.15 718	65.26 718	66.62 718	92.11 717	80.24 718	144.10 718	199.48 718	81.81 718	103.01 718	125.01 718	101.27 717

ccccc		256.29 718		354.40 717	364.36 718	149.10 718		152.89 719		153.93 719		164.00 719		268.02 719		390.55 719	349.22 719	244.59 719	219.82 719	412.30 719

ASD4		6.65 690

Low-res two-view benchmark